Prototypes

  • FinePay

    現実の硬貨と家庭内で使える仮想の通貨で子供にお金の仕組みを学んでもらうお小遣い管理システム。

    1)貯金箱にお金を入れる

     

    2)家の中でのみ使えるポイントがたまる

     

    3)ポイントは自由に使ってもらう

    LINEBOTに入金の通知。Clovaに残高を聞ける。

  • ゆるゆる地縛霊 「黒羽 霊」

    かわいい地縛霊があなたの生活を豊かにする

     

    私達の班は、かわいい地縛霊(音声Bot)を作成しました。

    地縛霊によって行えることは以下の2つです。

     

    ①地縛霊によって既存のClova Skillを自動的に使わせること。

      (例)地縛霊「朝だよ。起きて!ねぇClova、音楽を再生して!!」

         →既存のSkillで音楽を再生して、目覚ましになる。

    ②公式アカウントとの宣伝会話

  • Report Fun

    「レポートを、楽しもう。」

    対象:レポートの多い高専生

    とにかく、レポートに作成にかかるストレスを減らし、モチベーションを上げて、終わらせよう。

    LINE Bot部分

    ・リマインダ(進捗管理)

  • CRem

    Clovaが音声を発し、「TOEIC」「TOEFL」で使われる英単語などの学習をサポートしてくれます。

    他の試験対策システムと違い、聴覚が中心によるサポートなのがウリです。

  • うけトリ

    宅配 × Tech

    背景(製品開発のきっかけ、課題等)

    物流『受け取り方』に変革を

    私たちは、物流の最終段階「モノの受け取り方」に注目し、2つの課題を解決します。

  • いきなり!運動会

    いきなり!運動会 ー LINE Clova対応スキル

    お子さんの着がえ準備家族のお出かけ前の支度がなかなか進まないこと、よくあると思います。

    このスキルはそんなお悩みを運動会でおなじみの名曲でお手伝いします。

    「ねぇClova、いきなり運動会を開いて」
    と呼びかけるとテンポのいい曲が流れ

  • フレンズを紹介するラッキーさん

    あまぞんちほー、ぐーぐるちほー、らいんちほーのラッキーさんに話しかけると、フレンズの特徴を教えてくれます。
    「けものフレンズ」プロジェクトの<二次創作に関するガイドライン>に則り作成した非公式スキルです。
    http://kemono-friends.jp/

     

  • オレは忙しいんだ!!LINEスキル&BOT MashUp Awards2018

    オレは忙しいんだ!!のサービスはビジネスシーンにおいて他の人の予定をいちいちスケジュール表を確認しなくてもその人の忙しい時間帯がわかる画期的なサービスです。忙しい時間帯の登録はBOTからもkintoneからも可能です。予定を入れる側はちょっとだけでいいので相談したい、予定を入れられる側はこの時間帯は作業に充てたいからブロックしたい…こういった両方のニーズを叶えて、風通しの良いビジネス環境の構築を狙います。

  • Yes Noライト作品紹介_MA2018

    Yes Noライトのコンセプトは、夫婦やカップルの不仲を解消し、少子化問題の解決と生産性の向上に貢献する健全な音声操作できるランプ

    夫婦やカップルの仲は、いいに越したことはない!
    子供がいなくても、パートナーと仲良くすれば仕事も勉強も頑張れる!
    夜の気分を直接言わずにライトで伝えれば、二人とも傷つかない!

    Yes Noライトに今夜の気分を設定すると、Philips hueがその気分の色に点灯してくれます。

  • ギャグボット

    ギャグを返すボットです。現在50個のギャグを登録しています。

    (例)「アイムソーリー」と言えば、「ヒゲソーリー」と答える

  • Care Thing

    Care Thingは布センサー「nüno」を使った介護向けのIoTサービスです。

    ベッドに設置したセンサーで利用者の状態を検知して、ベッドからいなくなったり、床ずれの可能性があれば、

    連動したLINEアカウントでお知らせします。

     

  • 言葉の計算

    「言葉の計算」とは、Clova のスキルの一つで、言葉の意味の足し算引き算をクイズとして出題するものです。

     

    例えば、「おじいちゃん - 男 + 女 = おばあちゃん」という計算です。

     

    単語はあらかじめWikipedia から収集し、word2vec という機械学習を用いてベクトル化しておきます。

    ベクトル化により、単語同士の足し算引き算をベクトルの演算によって行うことができるようになります。