日本語環境で発話プロファイラーが利用できるようになりました。発話プロファイラーを利用することで、ユーザーの発話がどのインテントとスロットにマッピングされているかをテストすることができます。今回は、発話プロファイラーの利用方法とともに一貫したユーザエクスペリエンスを提供するための効果的なスキルのテスト方法を紹介します。

Alexa開発者コンソール上で、審査の状況やスキルの公開ステータス、スキル利用可能国を知ることができるようになりました。

APLでは画面デザインを JSON オブジェクトで定義しますが、これを APL ドキュメント と呼びます。 下の aplDocument が簡単な APL ドキュメントの例です。 "こんにちは" というテキストとURLで指定された画像が、画面中央に縦に並んで表示されます。

すべての開発者がAlexa-hostedスキルのベータ版を使用できるようになりました。Alexa-hostedスキルとは、スキルのバックエンドサービスにAWSクラウドリソースを自動的にプロビジョニングして管理する、新しい機能です。Alexa-hostedスキルでは、スキルの作成、編集、公開がすべてAlexa開発者コンソールで完結します。

Alexaは日を増すごとに私達の生活の一部となってきています。この音声サービスにより、ユーザの暮らしはより便利に、生産的で、楽しいものへと変化してきています。Alexaの搭載がスピーカー、家電製品、 またテレビや他のスマートデバイスなどから始まったため、これらの生活の変化は、特に家庭内において当てはまります。しかしながら私達は、Alexa体験を家庭内にとどまらず移動中のユーザにも届けたいと思っております。このために私達はデバイスメーカー様がこの移動中のAlexa体験を容易にデバイスに搭載可能とするために、Alexa Mobile Accessory (AMA) Kit を公開いたしました。

日本語環境のスマートホームスキルAPI に新たな機能が加わりました。今回加わったのはエアコンなど、温度をコントロールすることができるデバイスのための機能です。これによりスマートホームスキルからデバイスの温度のコントロール、モードの切り替え、室温の確認などができるようになりました。

12月14日(金)、15日(土)の２日間、東京・目黒のアマゾンジャパンオフィスにて「Alexa Dev Summit Tokyo 2018」が開催されました。 Alexaスキル開発について最新の情報が盛り込まれたセッション・ワークショップのほか、AVSやAmazon Payによるセッションも実施されました。   おかげさまで、両日とも会場は満員、熱気にあふれたイベントとなりました。 ご来場いただいた皆さま、本当にありがとうございました。 今回はご参加されなかった方へのご報告、また来場された方のおさらいも兼ねて、両日の内容をまとめていきたいと思います。

Alexaスキルでユーザーのリマインダーを設定、管理できる、リマインダーAPIがこのほど使用できるようになりました。このAPIは、Alexaでサポートされているすべての国・地域で使用できます。

会話型スキルの開発方法をお届けする3回シリーズの最後の回です。今回はダイアログモデルに新しく追加されたスロット検証機能について解説します。ユーザーが提供するスロットの値が有効かどうかを検証し、有効でなかったらもう一度ユーザーに聞き返す処理をAlexaが自動で行うようにする方法です。

スマートロックを Alexaから開錠する、英語環境ではすでにサポートされていた機能が、ついに日本語環境でも可能になりました。 Alexaアプリからの開錠操作に加え、声による開錠もできます。声による開錠ではあらかじめ設定した確認コードを Alexa に伝えます。

会話型スキルの開発方法をお届けする3回シリーズの2回目です。今回はダイアログモデルを使用してユーザーにスロットの値を確認する方法、及びそのスロットの値に応じてAlexaの次の応答を動的に変化させる方法を学びます。

Alexaスキルから実際の商品やサービスを販売したいと考えている販売事業者向けに、新しいチャネルができました。このほど、Alexaスキル向けAmazon Payが、日本にお住まいの販売事業者および開発者に一般公開されました。

このほど、Alexa Skills Kit（ASK）コマンドラインインターフェース（CLI）とASK Toolkit for Visual Studio (VS) Codeを使って、Pythonベースのスキルを作成し、デプロイできるようになりました。これにより、新しいスキルを作成する際に、ASK CLIとASK Toolkit for VS CodeからPythonテンプレートにアクセスし、使用するランタイムを選択できるようになるため、簡単にPython Alexaスキル開発を始められます。

ダイアログモデルを使用すると、マルチターンの会話スキルを簡単に開発できます。1つ以上のインテントのスロットで、このインテントを完了させるためこのスロットは必須ですか？を選択すると、Alexa音声サービスはダイアログの状態と収集する必要がある必須スロットを常に追跡します。バックエンドがDialog.Delegateディレクティブを返すと、Alexa音声サービスは自動的に次のスロットを入力するよう促します。次の候補を上書きする場合は、Dialog.ElicitSlotディレクティブを使用します。

本日からAlexa Presentation Languageを使用したスキルの認定が始まりました。