スマート リプライ
コレクションでコンテンツを整理
必要に応じて、コンテンツの保存と分類を行います。

ML Kit のスマート リプライ API を使用すると、メッセージに対する適切な返信を自動的に生成できます。スマート リプライを使用すると、ユーザーはメッセージにすばやく返信でき、入力機能が限られているデバイスでもメッセージに簡単に返信できます。
iOS
Android
主な機能
- スマート リプライ モデルは、単一のメッセージだけでなく、会話の完全なコンテキストに基づいて返信候補を生成します。候補がユーザーにとって
より役立つものになるということです
- オンデバイス モデルでは返信がすばやく生成され、ユーザーのメッセージをリモート サーバーに送信する必要はありません。
制限事項
- スマート リプライは、一般ユーザー向けアプリでのカジュアルな会話向けです。返信の候補は、他のコンテキストやオーディエンスには適さない場合があります。
- 現在、英語にのみ対応しています。このモデルは、使用されている言語を自動的に識別し、英語の場合にのみ候補を提供します。
モデルの仕組み
- モデルは、会話履歴にある最新のメッセージを 10 件まで使用して、返信の候補を生成します。
- 会話の言語を検出し、言語が英語と判断された場合にのみ応答の提供を試みます。
- このモデルは、メッセージをデリケートなトピックのリストと比較します。デリケートなトピックを検出した場合は、提案を行いません。
- 言語が英語と判定され、デリケートなトピックが検出されない場合、モデルは最大 3 つの回答を提案します。レスポンスの数は、モデルへの入力に基づいて十分な信頼度を満たすレスポンスの数によって異なります。
フィードバックを送信
自然言語処理は複雑であるため、モデルが提供する提案がすべてのコンテキストやオーディエンスに適しているとは限りません。不適切な返信の候補が表示される場合は、ML Kit サポートにお問い合わせください。お寄せいただいたフィードバックは、モデルとデリケートなトピックのフィルタの改善に役立てさせていただきます。
検索結果の例
タイムスタンプ |
User ID |
ローカル ユーザーか? |
メッセージ |
2019 年 2 月 21 日(木)13:13:39(木)PST |
|
true |
経路は? |
2019 年 2 月 21 日(木)13:15:03(太平洋標準時) |
FRIEND0 |
false |
遅れて申し訳ございません。 |
返信文の候補
提案 1 |
提案 2 |
提案 3 |
大丈夫 |
😞 |
問題ありません。 |
特に記載のない限り、このページのコンテンツはクリエイティブ・コモンズの表示 4.0 ライセンスにより使用許諾されます。コードサンプルは Apache 2.0 ライセンスにより使用許諾されます。詳しくは、Google Developers サイトのポリシーをご覧ください。Java は Oracle および関連会社の登録商標です。
最終更新日 2025-08-17 UTC。
[[["わかりやすい","easyToUnderstand","thumb-up"],["問題の解決に役立った","solvedMyProblem","thumb-up"],["その他","otherUp","thumb-up"]],[["必要な情報がない","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["複雑すぎる / 手順が多すぎる","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["最新ではない","outOfDate","thumb-down"],["翻訳に関する問題","translationIssue","thumb-down"],["サンプル / コードに問題がある","samplesCodeIssue","thumb-down"],["その他","otherDown","thumb-down"]],["最終更新日 2025-08-17 UTC。"],[[["\u003cp\u003eML Kit's Smart Reply API automatically generates relevant replies to messages, aiding quick responses and assisting devices with limited input.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eThe on-device model processes conversation history locally to provide quick replies without sending data to a remote server, prioritizing user privacy.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eSmart Reply is designed for casual English conversations and may not be suitable for all contexts; feedback on inappropriate suggestions is encouraged for model improvement.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eThe model analyzes up to 10 recent messages, identifies English language, filters sensitive topics, and offers up to 3 suggestions based on confidence levels.\u003c/p\u003e\n"]]],[],null,["# Smart reply\n\nWith ML Kit's smart reply API, you can automatically generate relevant\nreplies to messages. Smart reply helps your users respond to messages quickly,\nand makes it easier to reply to messages on devices with limited input\ncapabilities.\n\n[iOS](/ml-kit/language/smart-reply/ios)\n[Android](/ml-kit/language/smart-reply/android)\n\nKey capabilities\n----------------\n\n- The smart reply model generates reply suggestions based on the full context of a conversation, not just a single message. This means the suggestions are more helpful to your users.\n- The on-device model generates replies quickly and doesn't require you to send users' messages to a remote server.\n\nLimitations\n-----------\n\n- Smart reply is intended for casual conversations in consumer apps. Reply suggestions might not be appropriate for other contexts or audiences.\n- Currently, only English is supported. The model automatically identifies the language being used and only provides suggestions when it's English.\n\nHow the model works\n-------------------\n\n- The model uses up to 10 of the most recent messages from a conversation history to generate reply suggestions.\n- It detects the language of the conversation and only attempts to provide responses when the language is determined to be English.\n- The model compares the messages against a list of sensitive topics and won't provide suggestions when it detects a sensitive topic.\n- If the language is determined to be English and no sensitive topics are detected, the model provides up to three suggested responses. The number of responses depends on how many meet a sufficient level of confidence based on the input to the model.\n\nProvide feedback\n----------------\n\nDue to the complexity of natural language processing, the suggestions provided\nby the model may not be appropriate for all contexts or audiences. If you\nencounter inappropriate reply suggestions, reach out to\n[ML Kit support](/ml-kit/community). Your feedback\nhelps to improve the model and the filters for sensitive topics.\n\nExample results\n---------------\n\n### Input\n\n| Timestamp | User ID | Local User? | Message |\n|------------------------------|---------|-------------|----------------------|\n| Thu Feb 21 13:13:39 PST 2019 | | true | are you on your way? |\n| Thu Feb 21 13:15:03 PST 2019 | FRIEND0 | false | Running late, sorry! |\n\n### Suggested replies\n\n| Suggestion #1 | Suggestion #2 | Suggestion #3 |\n|---------------|---------------|---------------|\n| No worries | 😞 | No problem! |"]]