Apple はトリガーフレーズ「Her Siri」を「Siri」と短縮します。

Apple はトリガーフレーズ「Her Siri」を「Siri」と短縮します。

トリガー フレーズを短くすると、同時リクエストが高速化され、iPhone、iPad、Mac、Apple Watch、HomePod で Siri をより速く起動して使用できるようになります。

  • 何が起こっている?Apple は、トリガーフレーズ「Hey Siri」を「Siri」という 1 つのホットワードに減らすことで、ハンズフリーで Siri を呼び出す簡単な方法を開発中です。
  • なぜ気にするのでしょうか?Siri に質問する時間が短縮されます。
  • 何をすべきか?Apple デバイスで Siri を呼び出すすべての方法について説明します。

「Siri、「Hey Siri」はどうなったの?

同社は、基礎となる AI アルゴリズムを短い目覚ましフレーズでトレーニングし、従業員でテストして、必要なトレーニング データを収集しました。ただし、この機能は 2023 年か 2024 年に開始される予定です。

Mark Gurman 氏は、ブルームバーグの Power On ニュースレターで次のように書いています。

問題は、Siri がさまざまなアクセントや方言の「Siri」という 1 つのフレーズを理解できるという事実にあります。「Hey Siri」という 2 つの単語が存在すると、システムが信号を正しく受信する可能性が高くなります。

著者は、Apple が「ユーザーを理解し、正しい決定を下す能力の向上」だけでなく、サードパーティのアプリやサービスとのより深い統合など、Siri の他の改善にも取り組んでいることを知りました。

「Hey Siri」ただし「Hey」の部分はなし

トリガーを短くすると、Siri との会話が実際の人間との会話のようになります。「Hey Siri」に続いてコマンドを入力する代わりに、「Siri」と言うだけで済みます。現在、ハンズフリー モードでのすべての Siri リクエストは「Hey Siri」で始まる必要があります。この簡単な変更により、全体的に時間を節約し、並列クエリを高速化できます。

短いトリガーフレーズを実装した仮想アシスタントは Siri だけではありません。

Amazon Alexa を有効にするには、「アレクサ」と言ってからプロンプトを表示する必要があります。アレクサは、これより長い「こんにちは、アレクサ」というトリガーフレーズを決して使用しませんでした。Microsoft の Cortana は、「Hey Cortana」というフレーズを聞くとすぐに起動しますが、Microsoft は後にスマート スピーカーでトリガーを「Cortana」と短縮しました。

現在、Google アシスタントには「OK Google」または「Hey Google」のプロンプトが必要です(将来的には、ウェイク ワードを繰り返さずに後続のリクエストが可能になる予定です)。

特定のデバイスで Siri をアクティブにする

現時点では、リクエストに応答するためにどのデバイスを使用すべきかを Siri に指示することはできません。現在、ガーマン氏は、そのような機能が潜在的に機能するという話は聞いていないが、役立つ可能性があると続けて説明した。

私にとって、さらに良い変化は、Apple がユーザーにどのデバイスをアクティベートするかを音声で指定できるようにしたことです。ここで、複数の Apple デバイスの所有者向けに世界最小のフィドルを取り上げさせてください。しかし、同社はユーザーが自分の iPhone、iPad、または HomePod を Siri 用にアクティブ化するかどうかを指定できるようにすべきです。

Apple Watch Series 3 以降では、Siri の注意を引くために「Hey Siri」と言う必要はありません。代わりに、手首を上げるだけです。手首を上げるという行為そのものが、時計に起動の合図を送り、アシスタントに音声を聞き始めるよう促します。

Siri の簡単な歴史

Siri は 2011 年に iPhone 4s でデビューしました。音声アクティベーション機能は、App Store の Siri 仮想アシスタント アプリを開発した新興企業の買収によって生まれました。

このスタートアップ自体は、SRI 国際人工知能センターが開発したプロジェクトからスピンオフしたものです。Siri Assistant は、DARPA が資金提供した Cognitive Assistant that Learning and Organizes (CALO) プロジェクトから派生したもので、ユーザーの行動を観察して学習できるほど賢い AI アシスタントを構築することを目的としています。

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