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AIを活用するためのデータリテラシー

AIを活用するためのデータリテラシー

AI(人工知能)という言葉は今や世間ではどこでも聞かれるよになり、AIブームに乗り遅れると大きな機会損失に繋がると、どの企業もAIの活用方法について真剣に検討をしています。しかしながら、実際にAIを活用出来ている企業は非常に少なく、また多くの企業にとっては、AIの実態は謎めいており、何が出来るのか想像できないものかと思います。

本記事ではAIを活用するために必要なデータの理解という観点から、チャットボットを導入検討する際に、現状分析の重要性を通して、データリテラシーを持つことの重要性について解説します。

AI導入前の企業がAIに持つイメージ

AI

まず、データリテラシーの話をする前にAIリテラシーの話をすると、AIという言葉を聞いた際に、多くの企業は未だに何か人間と同じような思考を実現出来るような技術だと、過度な期待を持ちますが、現在のAIはほんの少しの機能でしか活用できず、人間の思考と同じレベルのAIはまだまだ期待できません。

企業のAI活用に関する姿勢は、そもそも関心や興味が無い、というところから、ぜひ活用したいと考えているところまで様々です。特にAI活用を試してみたいと思っている企業は、AIに過度の期待を抱いている事が多く、この部分の期待値コントロールが重要になります。

以下に、AI活用を正しく成功させるために必要な事を解説していきます。

一般的なAI導入のステップ

AI導入ステップ

上の図は、実際に業務にAI活用をする際に、踏むべきステップになります。以下、チャットボットの導入を例に、これらのステップの詳細を解説します。

チャットボットについて

CHATBOT

最近、色々な大手旅行サイトや、銀行サイト等の右下に、チャットボットが埋め込まれていて、人間のオペレータが対応する代わりに、チャットボットがユーザからの質問に対して自動で回答するサイトを見る機会が増えてきました。

チャットボットを正しく導入する事により、オペレータによる有人のお問合せ対応を自動化し、それに伴う稼働やコストを削減する事ができる可能性が高まります。ただ、一部ではチャットボットを導入してみたものの、全く使えないという声も良く聞きます。その原因はなぜか、チャットボットの正しい運用方法について解説を行いながら紐解いていきます。

コールログ等のデータ分析

CALLデータログ

 

冒頭にも触れたように、AI技術は、現在はごく一部の機能にのみ特化しているので、チャットボットの場合は、基本的にFAQのように、質問と回答が一問一答式となるような、よくある問い合わせのみ適用する事をおすすめします。そのようにチャットボットの適用範囲を適切に定める必要があります。そのため、コールログ等がある場合、質問・回答内容をよく事前に分析し、どの位チャットボットにより自動化が可能なのか試算を行っておく必要があります。

より高度なユーザからの質問や依頼事項等は、チャットボットとオペレータが協力しながら回答する等の対応が必要となります。

チャットボットの運用のイメージ

CHATBOT運用イメージ

これはチャットボットに限らず、全てのAI技術に共通する事ですが、AIによる判断は常に正しいとは言えないため、AIを適用する機会は限定する必要があります。

上の図ですと、エンドユーザーからチャットボットへの質問のうち、一問一答式で回答が可能になるもののみ、チャットボットによる完全自動化の対象とし、それ以外の質問をスタッフに転送する仕組み作りが必要になります。

スタッフはチャットボットが答えられなかった質問に対して、その原因を分析する事が望ましく、逆にこれを利用して、内部の知識の集積に繋げ、チャットボットにフィードバックを与える事で、チャットボットを賢く育成していく事が可能になります。

また、チャットボットに投げられるのは想定していた質問ばかりでなく、時には質問とは関係の無い、会社や商品の評判等、色々なエンドユーザーの声がデータとしてたまってきます。ここを分析していくと、新たな気付きを発見出来たり、色々な気付きがあります。ある意味、チャットボットに溜まってくる裏側のデータこそ一番重要な宝の山と言えるでしょう。

それでは、以下にチャットボット導入に向けた具体的なAI導入ステップの解説をしていきます。

現状把握

ゴール: コールログ、メールの分析等、チャットボットを使用するにあたって、どういった質問をチャットボットの自動応答の対象にするのか等の決定

ポイント: 以下のような事項を加味して、そもそも次のステップに進むべきかどうかの判断を行う。必ずしもチャットボット導入は正義では無い

  • そもそもお問合せ業務の頻度が少なく、削減する意味もないのではないか?
  • コールログ等の過去ログが存在せず、事前の分析を行う事ができない
  • 取り扱っているお問い合わせの内容が、複雑すぎて自動化にてきさないのでは?

KPI設定

ゴール: 現在のオペレータの稼働(コスト)工数の把握と、チャットボットによる自動化後の削減工数の試算

ポイント: 稼働削減工数の試算をした後に、チャットボットによる自動化で大きな効果が見込めない場合、チャットボット導入に踏み切る意味はない

PoC

ゴール: 最小限のデータを用いて、お問合せ自動化のチャットボットを実装し、想定していたKPIが達成できるかの検証

ポイント: 以下のようなポイントを判断して、最終的な運用に進むかどうかを決定する。

  • 目的にしていたKPIは達成できそうか?
  • チャットボットの自動応答機能は使いやすいものであるか?
  • 今後、問題無くチャットボットを運用していけそうか?

本番運用

ゴール: チャットボットを本番のお問合せ環境で、オペレータと共に運用していく環境、及び体制を整える

ポイント: この段階までくると、以下のように、より通常のシステム開発に要求される事項が重要になる。

  • 上流工程の要件定義をしっかり行う
  • 適切なインフラの選定、レスポンスタイムの定義、SLA、サポートするコール数等の要件を明確化する
  • 今後、保守、運用を行う体制を整備する

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