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人工知能をコールセンターで活用する事例が増えている!?

Day 180 - West Midlands Police - Resource Allocator and Despatcher

by West Midlands Police(画像:Creative Commons)




人工知能「Watson」がコールセンターで活躍できる理由

(2015/8/17、ライフハッカー)

Watsonを活用する1つのアイデアとして、コールセンター業務の最適化が挙げられそうです。

人工知能をコールセンターで活用する事例が増えています。

■みずほ銀行の例

みずほ銀行のコールセンターがIBMの“人工知能”を導入する理由

(2014/11/14、itmediaニュース)

新システムでは問い合わせをしてきた顧客とオペレーターの会話をWatsonが分析し、回答のヒントとなるキーワードをオペレーターの端末にリアルタイムで表示する。それに加えて、過去の問い合わせの内容などから、オペレーターが顧客に尋ねたり確認したりすべき事柄も表示されるという。オペレーターがいちいち聞くべき内容や回答例を検索しないで済むようにすることで、顧客を待たせることなく対応できるようにするのが狙いだ。

2014年11月に三井住友銀行とみずほ銀行がWatsonをコールセンター業務に導入することを発表しました。

みずほ銀行の広報部のコメントによれば、問い合わせに関しては、お客様自身が問題の原因や全体像を把握できていないことが多く、そのことが素早い解決を妨げてしまっていることがあるそうで、Watsonの分析でできるだけ早く回答を導くことが期待されています。

弊社コールセンターの対応時間の平均は約9~10分ですが、Watsonを導入することで、7~8分に短縮できると考えています

■三井住友銀行の例

見えにくい顧客の声が見えてくる ― IBM Watson が変える三井住友海上のお客さまサービス(Mugendai(無限大))

顧客の性別や年齢などの属性、問合せのあった時期、そして災害の発生や法制度改定のような出来事があったときなど、さまざまな場合にどのような問合せが増えるのかという傾向が見えるようになったのです。それにより、オペレーターは、「この時期には、こういったお客さまから、このような件についての問い合わせが多い」といったことをあらかじめ把握しておけるので、より的確な回答が可能になりました。

長年の経験を人工知能によって見える化することで、新人のオペレーターもより的確に解答を導き出すことが可能になりそうです。

■LINEの例

人工知能と連携したLINEアカウントを提供開始、LINEとマイクロソフト

(2015/8/7、ZUU online)

LINEとマイクロソフトが、人工知能を活用したLINEアカウントの企業への提供に乗り出す。人と意志疎通できるロボットやプログラムを支えるものとしてさまざまな場面で採用の進む人工知能の活用をLINEにも取り込み、顧客のカスタマーサポートの支援などへの応用も見込まれる。

ユーザーが、コールセンターではなくて、LINEアカウントに問い合わせをするというケースもこれから増えていきそうです。

■まとめ

様々な業種でコールセンターは活用されていますので、ますます人工知能が活躍しそうです。

現在は問題が起きてからの話ですが、もしかすると近い将来は、問題が起こりそうだということを人工知能が未来予測をして、先回りしてお客様に連絡するような時代になってくるかもしれませんね。







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人工知能「Watson」に医療画像解析を追加|IBM、Merge Healthcareを10億ドルで買収

A Computer Called Watson

by Atomic Taco(画像:Creative Commons)




これは医療革命が起きそう。IBMが膨大な医療画像を人工知能「ワトソン」に追加

(2015/8/11、ギズモード)

今週IBMは医療画像の会社である「Merge Healthcare」を10億ドル(約1200億円)で買収したと発表しました。

<中略>

IBMはさらなるステップとして画像認識に力を入れていて、膨大な医療画像の分析と病歴や治療、投薬計画の情報とを組み合わせて診断の手助けをします。

IBMはMerge Healthcareを10億ドルで買収し、Watson Healthに医療用画像解析を加える予定

(2015/8/7、TechCrunch)

Mergeの技術は、アメリカ中の7500の医療機関で使用されていると、IBMは情報を開示した。同社はこれまで合計300億ものレントゲン写真、MRI、CTスキャン画像を解析してきた。日に日にその数字は増えている。IBMの研究者は、現在の医療データの90%は画像形式であると推測している。

<中略>

レントゲン技師が扱う画像の数は、ここ20年から25年の間に100倍にもなり、医師の中には一日10万の画像を見る場合もある。全ての画像情報を処理し、正しい診断を行うには、患者のこれまでの医療記録、研究データ、更には遺伝子情報と照らし合わせる必要がある。

2つの記事から読み取ると、IBMは、医療用画像解析技術をMerge Healthcareを買収することで、Watsonに医療画像分析の機能を追加しようとしていると思われます。

■Watsonに医療画像解析を加える理由

医療従事者は、膨大な数の情報(最新の医療研究、論文、医療データ、患者の医療記録)を取り扱っていて、すでに人の頭脳では把握することができないほどなのだそうです。

そこで、注目を集めているのが、人工知能で医師や患者をサポートするシステムであり、その代表的なものがWatsonです。

IBMの「WATSON」によってがん治療がスピードアップする!?で以前紹介しましたが、Watsonは膨大な量の医療データや論文などのデータベースが格納されており、患者のデータを高速で解析し、医療データを照らし合わせることで、患者に最も最適と思われる治療方針を提案することで、医師や患者が意思決定の支援をするシステムです。

さらに、このWatsonをよりよくするために医療画像解析の機能を追加する必要があったのでしょう。

様々な企業が人工知能を活用したシステムを研究しており、例えば、ディープ・ラーニングを利用したシステムでIBMと対抗しているようなところもあるようですが、今回の買収によって、その差別化の要素が小さくなってしまうかもしれません。







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テニス・ウィンブルドンで人工知能「Watson」がプレー分析・データ提供

Wimbledon Centre Court Panoramic: Rafael Nadal vs Del Potro

by Rian (Ree) Saunders(画像:Creative Commons)




ウィンブルドンで人工知能「Watson」が“テニス専門家”として活躍

(2015/6/22、CNET)

公式サイトのバックグラウンドでは、ストリームコンピューティングを実現するソフトウェア「IBM InfoSphere Streams」と、ビッグデータを参照して人間と質疑応答する「Watson Engagement Advisor」を組み合わせ、サイト運営スタッフの作業を支援する。具体的には、スタッフが自然な言葉で質問すると、試合の進行状況に応じてプレーが分析されたり過去のデータが提供されたりするので、ほぼリアルタイムにテニスファンへ興味深い情報を発信できる。

テニスのウインブルドン選手権が開幕するが、同大会では米IBMの人工知能(AI)「Watson」が公式サイトのバックグラウンドで使われるそうです。

具体的には、ビッグデータを活用して、試合状況に応じたプレーの分析やデータの提供が行なわれるそうで、IBMによれば、

「サイト運営スタッフの横に世界最高のテニス専門家を座らせているようなもの」

なのだそうです。

誰が話す(解説する)かが重要でない視聴者にとっては、近い将来「Watson」が解説する方を望むようになるかもしれません。







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