サポート終了通知: 2025 年 9 月 15 日、 AWS は Amazon Lex V1 のサポートを終了します。 V1 2025 年 9 月 15 日を過ぎると、Amazon Lex V1 コンソールまたは Amazon Lex V1 リソースにはアクセスできなくなります。Amazon Lex V2 を使用している場合は、代わりに [Amazon Lex V2 ガイド](https://docs.aws.amazon.com/lexv2/latest/dg/what-is.html)を参照してください。
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# 演習 1: Amazon Lex ボットを作成する (AWS CLI)
通常、ボットを作成するときは、以下のことを行います。
1. スロットタイプを作成し、ボットで扱う情報を定義します。
1. インテントを作成し、ボットでサポートするユーザーアクションを定義します。前に作成したカスタムスロットタイプを使用し、インテントに必要なスロット (パラメータ) を定義します。
1. 定義したインテントを使用するボットを作成します。
この演習では、CLI を使用して新しい Amazon Lex ボットを作成してテストします。ボットの作成には、用意されている JSON 構造を使用します。この演習のコマンドを実行するには、コマンドが実行されるリージョンを確認しておく必要があります。リージョンのリストについては、「[モデル構築のクォータ](gl-limits.md#gl-limits-model-building)」を参照してください。
**Topics**
+ [ステップ 1: サービスにリンクされたロールを作成する (AWS CLI)](gs-create-role.md)
+ [ステップ 2: カスタムスロットタイプを作成する (AWS CLI)](gs-create-flower-types.md)
+ [ステップ 3: インテントを作成する (AWS CLI)](gs-cli-create-order-flowers.md)
+ [ステップ 4: ボットを作成する (AWS CLI)](gs-cli-create-order-flowers-bot.md)
+ [ステップ 5: ボットをテストする (AWS CLI)](gs-create-test.md)
# ステップ 1: サービスにリンクされたロールを作成する (AWS CLI)
Amazon Lex は AWS Identity and Access Management 、ボットに代わって AWS サービスを呼び出すサービスにリンクされたロールを引き受けます。ロールは、アカウント内で Amazon Lex ユースケースにリンクされ、アクセス権限が事前に定義されています。詳細については、「[Amazon Lex のサービスリンクロールの使用](using-service-linked-roles.md)」を参照してください。
コンソールで Amazon Lex ボットを作成済みである場合、サービスにリンクされたロールは自動的に作成されています。「[ステップ 2: カスタムスロットタイプを作成する (AWS CLI)](gs-create-flower-types.md)」へ進んでください。
**サービスリンクロールの作成 (AWS CLI)**
1. で AWS CLI、次のコマンドを入力します。
```
aws iam create-service-linked-role --aws-service-name lex.amazonaws.com
```
1. 次のコマンドを使用してポリシーをチェックします。
```
aws iam get-role --role-name AWSServiceRoleForLexBots
```
レスポンスは次のとおりです。
## 次のステップ
[ステップ 2: カスタムスロットタイプを作成する (AWS CLI)](gs-create-flower-types.md)
# ステップ 2: カスタムスロットタイプを作成する (AWS CLI)
カスタムスロットタイプを作成し、注文できる花の種類を列挙値とします。次のステップで `OrderFlowers` インテントを作成するときに、このタイプを使用します。*スロットタイプ*は、インテントのスロット (パラメータ) に指定できる値を定義します。
この演習のコマンドを実行するには、コマンドが実行されるリージョンを確認しておく必要があります。リージョンのリストについては、「[モデル構築のクォータ](gl-limits.md#gl-limits-model-building)」を参照してください。
**カスタムスロットタイプを作成するには (AWS CLI)**
1. **FlowerTypes.json** という名前のテキストファイルを作成します。このテキストファイル内に [FlowerTypes.json](gs-cli-create-flower-types-json.md) の JSON コードをコピーします。
1. を使用して [PutSlotType](API_PutSlotType.md)オペレーションを呼び出し AWS CLI 、スロットタイプを作成します。例は、Unix、Linux、および macOS 用にフォーマットされています。Windows の場合は、各行末のバックスラッシュ (\$1) Unix 連結文字をキャレット (^) に置き換えてください。
```
aws lex-models put-slot-type \
--region region \
--name FlowerTypes \
--cli-input-json file://FlowerTypes.json
```
サーバーからのレスポンスは次のとおりです。
```
{
"enumerationValues": [
{
"value": "tulips"
},
{
"value": "lilies"
},
{
"value": "roses"
}
],
"name": "FlowerTypes",
"checksum": "checksum",
"version": "$LATEST",
"lastUpdatedDate": timestamp,
"createdDate": timestamp,
"description": "Types of flowers to pick up"
}
```
## 次のステップ
[ステップ 3: インテントを作成する (AWS CLI)](gs-cli-create-order-flowers.md)
# FlowerTypes.json
次のコードは、`FlowerTypes` カスタムスロットタイプを作成するために必要な JSON データです。
```
{
"enumerationValues": [
{
"value": "tulips"
},
{
"value": "lilies"
},
{
"value": "roses"
}
],
"name": "FlowerTypes",
"description": "Types of flowers to pick up"
}
```
# ステップ 3: インテントを作成する (AWS CLI)
`OrderFlowersBot` ボットのインテントを作成し、3 つのスロット (パラメータ) を指定します。スロットを使用することで、ボットはインテントを達成できます。
+ `FlowerType` は、注文できる花の種類を指定するカスタムスロットタイプです。
+ `AMAZON.DATE` および `AMAZON.TIME` は、花の配送日時をユーザーから取得するための組み込みスロットタイプです。
この演習のコマンドを実行するには、コマンドが実行されるリージョンを確認しておく必要があります。リージョンのリストについては、「[モデル構築のクォータ](gl-limits.md#gl-limits-model-building)」を参照してください。
**`OrderFlowers` インテントを作成するには (AWS CLI)**
1. **OrderFlowers.json** という名前のテキストファイルを作成します。このテキストファイル内に [OrderFlowers.json](gs-cli-create-order-flowers-json.md) の JSON コードをコピーします。
1. で AWS CLI、 [PutIntent](API_PutIntent.md)オペレーションを呼び出してインテントを作成します。例は、Unix、Linux、および macOS 用にフォーマットされています。Windows の場合は、各行末のバックスラッシュ (\$1) Unix 連結文字をキャレット (^) に置き換えてください。
```
aws lex-models put-intent \
--region region \
--name OrderFlowers \
--cli-input-json file://OrderFlowers.json
```
サーバーは以下のように応答します。
## 次のステップ
[ステップ 4: ボットを作成する (AWS CLI)](gs-cli-create-order-flowers-bot.md)
# OrderFlowers.json
次のコードは、`OrderFlowers` インテントを作成するために必要な JSON データです。
```
{
"confirmationPrompt": {
"maxAttempts": 2,
"messages": [
{
"content": "Okay, your {FlowerType} will be ready for pickup by {PickupTime} on {PickupDate}. Does this sound okay?",
"contentType": "PlainText"
}
]
},
"name": "OrderFlowers",
"rejectionStatement": {
"messages": [
{
"content": "Okay, I will not place your order.",
"contentType": "PlainText"
}
]
},
"sampleUtterances": [
"I would like to pick up flowers",
"I would like to order some flowers"
],
"slots": [
{
"slotType": "FlowerTypes",
"name": "FlowerType",
"slotConstraint": "Required",
"valueElicitationPrompt": {
"maxAttempts": 2,
"messages": [
{
"content": "What type of flowers would you like to order?",
"contentType": "PlainText"
}
]
},
"priority": 1,
"slotTypeVersion": "$LATEST",
"sampleUtterances": [
"I would like to order {FlowerType}"
],
"description": "The type of flowers to pick up"
},
{
"slotType": "AMAZON.DATE",
"name": "PickupDate",
"slotConstraint": "Required",
"valueElicitationPrompt": {
"maxAttempts": 2,
"messages": [
{
"content": "What day do you want the {FlowerType} to be picked up?",
"contentType": "PlainText"
}
]
},
"priority": 2,
"description": "The date to pick up the flowers"
},
{
"slotType": "AMAZON.TIME",
"name": "PickupTime",
"slotConstraint": "Required",
"valueElicitationPrompt": {
"maxAttempts": 2,
"messages": [
{
"content": "Pick up the {FlowerType} at what time on {PickupDate}?",
"contentType": "PlainText"
}
]
},
"priority": 3,
"description": "The time to pick up the flowers"
}
],
"fulfillmentActivity": {
"type": "ReturnIntent"
},
"description": "Intent to order a bouquet of flowers for pick up"
}
```
# ステップ 4: ボットを作成する (AWS CLI)
`OrderFlowersBot` ボットには、1 つのインテント (前のステップで作成した `OrderFlowers` インテント) があります。この演習のコマンドを実行するには、コマンドが実行されるリージョンを確認しておく必要があります。リージョンのリストについては、「[モデル構築のクォータ](gl-limits.md#gl-limits-model-building)」を参照してください。
**注記**
次の AWS CLI 例は、Unix、Linux、macOS 用にフォーマットされています。Windows の場合は、`"\$LATEST"` を `$LATEST` に変更してください。
**`OrderFlowersBot` ボットを作成するには (AWS CLI)**
1. **OrderFlowersBot.json** という名前のテキストファイルを作成します。このテキストファイル内に [OrderFlowersBot.json](gs-cli-create-order-flowers-bot-json.md) の JSON コードをコピーします。
1. で AWS CLI、 [PutBot](API_PutBot.md)オペレーションを呼び出してボットを作成します。例は、Unix、Linux、および macOS 用にフォーマットされています。Windows の場合は、各行末のバックスラッシュ (\$1) Unix 連結文字をキャレット (^) に置き換えてください。
```
aws lex-models put-bot \
--region region \
--name OrderFlowersBot \
--cli-input-json file://OrderFlowersBot.json
```
サーバーからのレスポンスは次のとおりです。ボットを作成または更新すると、`status` フィールドは `BUILDING` に設定されます。これは、ボットの使用準備が整っていないことを示します。ボットの使用準備が整ったことを確認するには、次のステップで [GetBot](API_GetBot.md) オペレーションを使用します。
1. 新しいボットの使用準備が整っているかどうかを確認するには、次のコマンドを実行します。`status` フィールドから `READY` が返されるまで、このコマンドを繰り返します。例は、Unix、Linux、および macOS 用にフォーマットされています。Windows の場合は、各行末のバックスラッシュ (\$1) Unix 連結文字をキャレット (^) に置き換えてください。
```
aws lex-models get-bot \
--region region \
--name OrderFlowersBot \
--version-or-alias "\$LATEST"
```
レスポンス内で `status` フィールドを探します。
```
{
"status": "READY",
...
}
```
## 次のステップ
[ステップ 5: ボットをテストする (AWS CLI)](gs-create-test.md)
# OrderFlowersBot.json
次のコードは、Amazon Lex ボット `OrderFlowers` の構築に必要な JSON データを示しています。
```
{
"intents": [
{
"intentVersion": "$LATEST",
"intentName": "OrderFlowers"
}
],
"name": "OrderFlowersBot",
"locale": "en-US",
"abortStatement": {
"messages": [
{
"content": "Sorry, I'm not able to assist at this time",
"contentType": "PlainText"
}
]
},
"clarificationPrompt": {
"maxAttempts": 2,
"messages": [
{
"content": "I didn't understand you, what would you like to do?",
"contentType": "PlainText"
}
]
},
"voiceId": "Salli",
"childDirected": false,
"idleSessionTTLInSeconds": 600,
"description": "Bot to order flowers on the behalf of a user"
}
```
# ステップ 5: ボットをテストする (AWS CLI)
ボットをテストするには、テキストベースまたは音声ベースのテストを使用できます。
**Topics**
+ [テキスト入力を使用してテストする (AWS CLI)](gs-create-test-text.md)
+ [音声入力を使用してボットをテストする (AWS CLI)](gs-create-test-speech.md)
# テキスト入力を使用してテストする (AWS CLI)
テキスト入力でボットが正しく動作することを確認するには、[PostText](API_runtime_PostText.md) オペレーションを使用します。この演習のコマンドを実行するには、コマンドが実行されるリージョンを確認しておく必要があります。リージョンのリストについては、「[ランタイム Service Quotas](gl-limits.md#gl-limits-runtime)」を参照してください。
**注記**
次の AWS CLI 例は、Unix、Linux、macOS 用にフォーマットされています。Windows の場合は、`"\$LATEST"` を `$LATEST` に変更し、各行末のバックスラッシュ (\$1) 連結文字をキャレット (^) に置き換えてください。
**テキストを使用してボットをテストするには (AWS CLI)**
1. で AWS CLI、`OrderFlowersBot`ボットとの会話を開始します。例は、Unix、Linux、および macOS 用にフォーマットされています。Windows の場合は、各行末のバックスラッシュ (\$1) Unix 連結文字をキャレット (^) に置き換えてください。
```
aws lex-runtime post-text \
--region region \
--bot-name OrderFlowersBot \
--bot-alias "\$LATEST" \
--user-id UserOne \
--input-text "i would like to order flowers"
```
Amazon Lex は、ユーザーのインテントを認識し、次のレスポンスを返すことで会話を開始します。
```
{
"slotToElicit": "FlowerType",
"slots": {
"PickupDate": null,
"PickupTime": null,
"FlowerType": null
},
"dialogState": "ElicitSlot",
"message": "What type of flowers would you like to order?",
"intentName": "OrderFlowers"
}
```
1. 以下のコマンドを実行して、ボットとの会話を終了します。
```
aws lex-runtime post-text \
--region region \
--bot-name OrderFlowersBot \
--bot-alias "\$LATEST" \
--user-id UserOne \
--input-text "roses"
```
```
aws lex-runtime post-text \
--region region \
--bot-name OrderFlowersBot \
--bot-alias "\$LATEST" \
--user-id UserOne \
--input-text "tuesday"
```
```
aws lex-runtime post-text \
--region region \
--bot-name OrderFlowersBot --bot-alias "\$LATEST" \
--user-id UserOne \
--input-text "10:00 a.m."
```
```
aws lex-runtime post-text \
--region region \
--bot-name OrderFlowersBot \
--bot-alias "\$LATEST" \
--user-id UserOne \
--input-text "yes"
```
注文を確認すると、Amazon Lex はフルフィルメントレスポンスを送信して会話を完了します。
```
{
"slots": {
"PickupDate": "2017-05-16",
"PickupTime": "10:00",
"FlowerType": "roses"
},
"dialogState": "ReadyForFulfillment",
"intentName": "OrderFlowers"
}
```
## 次のステップ
[音声入力を使用してボットをテストする (AWS CLI)](gs-create-test-speech.md)
# 音声入力を使用してボットをテストする (AWS CLI)
音声ファイルを使用してボットをテストするには、[PostContent](API_runtime_PostContent.md) オペレーションを使用します。音声ファイルは、Amazon Polly テキスト読み上げ機能のオペレーションを使用して生成します。
この演習のコマンドを実行するには、Amazon Lex および Amazon Polly コマンドが実行されるリージョンを確認しておく必要があります。Amazon Lex のリージョンのリストについては「[ランタイム Service Quotas](gl-limits.md#gl-limits-runtime)」を参照してください。Amazon Polly でサポートされているリージョンとエンドポイントの一覧については、*Amazon Web Services 全般のリファレンス*の「[AWS リージョンとエンドポイント](https://docs.aws.amazon.com/general/latest/gr/rande.html#pol_region)」を参照してください。
**注記**
次の AWS CLI 例は、Unix、Linux、macOS 用にフォーマットされています。Windows の場合は、`"\$LATEST"` を `$LATEST` に変更し、各行末のバックスラッシュ (\$1) 連結文字をキャレット (^) に置き換えてください。
**音声入力を使用してボットをテストするには (AWS CLI)**
1. で AWS CLI、Amazon Polly を使用してオーディオファイルを作成します。例は、Unix、Linux、および macOS 用にフォーマットされています。Windows の場合は、各行末のバックスラッシュ (\$1) Unix 連結文字をキャレット (^) に置き換えてください。
```
aws polly synthesize-speech \
--region region \
--output-format pcm \
--text "i would like to order flowers" \
--voice-id "Salli" \
IntentSpeech.mpg
```
1. 音声ファイルを Amazon Lex に送信するには、次のコマンドを実行します。Amazon Lex は、レスポンスの音声を指定の出力ファイルに保存します。
```
aws lex-runtime post-content \
--region region \
--bot-name OrderFlowersBot \
--bot-alias "\$LATEST" \
--user-id UserOne \
--content-type "audio/l16; rate=16000; channels=1" \
--input-stream IntentSpeech.mpg \
IntentOutputSpeech.mpg
```
Amazon Lex は、レスポンスで最初のスロットをリクエストします。音声レスポンスは指定の出力ファイルに保存されます。
```
{
"contentType": "audio/mpeg",
"slotToElicit": "FlowerType",
"dialogState": "ElicitSlot",
"intentName": "OrderFlowers",
"inputTranscript": "i would like to order some flowers",
"slots": {
"PickupDate": null,
"PickupTime": null,
"FlowerType": null
},
"message": "What type of flowers would you like to order?"
}
```
1. バラの花束を注文するには、次の音声ファイルを作成して Amazon Lex に送信します。
```
aws polly synthesize-speech \
--region region \
--output-format pcm \
--text "roses" \
--voice-id "Salli" \
FlowerTypeSpeech.mpg
```
```
aws lex-runtime post-content \
--region region \
--bot-name OrderFlowersBot \
--bot-alias "\$LATEST" \
--user-id UserOne \
--content-type "audio/l16; rate=16000; channels=1" \
--input-stream FlowerTypeSpeech.mpg \
FlowerTypeOutputSpeech.mpg
```
1. 配達日を設定するには、次の音声ファイルを作成して Amazon Lex に送信します:
```
aws polly synthesize-speech \
--region region \
--output-format pcm \
--text "tuesday" \
--voice-id "Salli" \
DateSpeech.mpg
```
```
aws lex-runtime post-content \
--region region \
--bot-name OrderFlowersBot \
--bot-alias "\$LATEST" \
--user-id UserOne \
--content-type "audio/l16; rate=16000; channels=1" \
--input-stream DateSpeech.mpg \
DateOutputSpeech.mpg
```
1. 配送時間を設定するには、次の音声ファイルを作成して Amazon Lex に送信します:
```
aws polly synthesize-speech \
--region region \
--output-format pcm \
--text "10:00 a.m." \
--voice-id "Salli" \
TimeSpeech.mpg
```
```
aws lex-runtime post-content \
--region region \
--bot-name OrderFlowersBot \
--bot-alias "\$LATEST" \
--user-id UserOne \
--content-type "audio/l16; rate=16000; channels=1" \
--input-stream TimeSpeech.mpg \
TimeOutputSpeech.mpg
```
1. 配達を確認するには、次の音声ファイルを作成して Amazon Lex に送信します。
```
aws polly synthesize-speech \
--region region \
--output-format pcm \
--text "yes" \
--voice-id "Salli" \
ConfirmSpeech.mpg
```
```
aws lex-runtime post-content \
--region region \
--bot-name OrderFlowersBot \
--bot-alias "\$LATEST" \
--user-id UserOne \
--content-type "audio/l16; rate=16000; channels=1" \
--input-stream ConfirmSpeech.mpg \
ConfirmOutputSpeech.mpg
```
配達を確認すると、Amazon Lex からインテントの達成を確認するレスポンスが送信されます。
```
{
"contentType": "text/plain;charset=utf-8",
"dialogState": "ReadyForFulfillment",
"intentName": "OrderFlowers",
"inputTranscript": "yes",
"slots": {
"PickupDate": "2017-05-16",
"PickupTime": "10:00",
"FlowerType": "roses"
}
}
```
## 次のステップ
[演習 2: 新しい発話を追加する (AWS CLI)](gs-cli-update-utterance.md)