30分でサクッと！検索＆分析事例 千本ノック１ VoC/リスク回避/研究開発編 2021/09/16

2021年9月16日に実施した以下のセッションの資料です。
https://ibm-developer.connpass.com/event/223336/

Transcript

1. © 2021 IBM Corporation 30分でサクッと︕検索＆分析事例千本ノック2 VoC/リスク回避/研究開発編 2021/9/16 12:15-12:45 日本アイ・ビー・エム株式会社
2. 園⽥ 緋侑⼦(Sonoda Hiyuko) Customer Success Manager, IBM Technology Sales, Japan (ISEから出向中) 連絡先︓ MAIL AHA04408@jp.ibm.com 直近参画していたプロジェクト 製品スペシャリストとして、お客様と伴走しニーズ掘り起こしや改善提案を実施 n お客様名：インターネット小売業のお客様 n 参画期間：2019/10-2021/9(1年9か月) n 担当製品：WEX, Watson Discovery, Watson Assistant Watson Discoveryの利用提案・検証ツール開発に参画の後、 お客様のData Science & AI部門とともに銀行・証券などの業務部門に対し oneWEXの横展開を狙い、検証/提案を担当(銀行についてはoneWEXによる分析結果をもとにカスタマーサポートのコール削減Projectが進行中)。 並行してWatson DiscoveryやWatson Assistantを利用したチャットボットの改善点の分析・提案および製品のQAや新機能の検証といった製品サ ポートも担当。 スキル・資格 アプリ開発(要件定義・設計・実装)︓ JavaScript(jQuery/Vue.js/Node.js), Python(Pandas/NumPy), Excel VBA, Java 資格︓ ⽇本ディープラーニング協会 G検定 Watson製品を⽤いたシステムの提案・アーキテクチャ検討・実装︓ oneWEX, Watson Assistant, Watson Discovery, Watson Knowledge Studio これまでの経験 アプリ担当 製品担当 Customer Success, IBM Technology Sales, Japan / © 2021 IBM Corporation 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 ⼊社 メンバー ⼩売業 チャットボットアプリPoC 画⾯アプリ開発担当 メンバー 通信業 API Connect基盤構築 API基盤設計・構築担当 メンバー 検索アプリPoC 画⾯アプリ開発担当 メンバー ⼩売業 Cloud Fundingサイト 構築 画⾯アプリ開発担当 メンバー 専⾨商社 製品検索アプリ構築 画⾯アプリ開発担当 メンバー 化粧品メーカー検索システム構築 WKSによるWEX辞書整備の 技術ガイド 保険業コールセンター検索アプリ 更改 画⾯アプリ運⽤,トラブル対応 メンバー 通信業チャットボットアプリ 横展開 アプリ要件定義/設計/開発/テスト リーダー インターネット⼩売業 (〜現在) Watson Discovery導⼊提案 AI Answer チャットボット改善 お客様の声活⽤提案 メンバー リーダー サービス業 Watson Discovery研修 研修講師 リーダー 通信業 Watson Discovery研修 研修講師 メンバー
3. 進め方とお願い • ハンズオンなし！30分でのセッション 気軽に参加ください • こちらから質問をする場合があります！ 右側のQRコードもしくはチャット欄のリンクから アクセスし回答のご協力をお願いいたします。 • 質問OK！ ただし、WebExのチャット欄に記入してください！ 随時お答えします。 • カメラオフ、Muteでお願いいたします Customer Success, IBM Technology Sales, Japan / © 2021 IBM Corporation 3 もしくは以下にアクセス https://app.sli.do/event/tr75jk5a ケータイからこちらをスキャン⇩
4. 30分でサクッと！検索＆分析事例 千本ノック 全体像 IBM製品を使った検索&分析システムの事例をババっと4回シリーズでご紹介!全て聞くと色々な 分野の検索&分析事例をあらかた網羅できる Customer Success, IBM Technology Sales, Japan / © 2021 IBM Corporation 4 回 セッション名 日時 1 30分でサクッと！検索＆分析事例千本ノック1 概要編 9月9日(木)12:15〜12:45 2 30分でサクッと！検索＆分析事例千本ノック2 VoC/リスク回避/研究開発編 9月16日(木)12:15〜12:45 3 30分でサクッと！検索＆分析事例千本ノック3 保守技術サポート/品質管理編 9月24日(金)12:15〜12:45 4 30分でサクッと！検索＆分析事例千本ノック4 営業/人材/マーケ編 9月30日(木)12:15〜12:45
5. Question 1 30分でサクッと！検索＆分析事例 千本ノック１ 概要編(9/9実施)に参加されましたか？ もしくは以下にアクセス https://app.sli.do/event/tr75jk5a Customer Success, IBM Technology Sales, Japan / © 2021 IBM Corporation
6. Watson 製品の全体像 Customer Success, IBM Technology Sales, Japan / © 2021 IBM Corporation 6 ⼼理系 ⾔語系 Watson Assistant アプリケーションに⾃然⾔語インターフェースを追加して エンドユーザとのやり取りを⾃動化 照会応答系 Text to Speech テキスト⽂章を⾳声に変換する Speech to Text ⾳声をテキスト⽂章に変換する Visual Recognition 画像コンテンツに含まれる意味を検出する 知識探索系 ⾳声系 Discovery 先進的な洞察エンジンを利⽤して、デー タの隠れた価値を解明し、回答やトレン ドを発⾒する Discovery News Discovery上に実装され、エンリッチ情報 も付加されたニュースに関する公開デー タセット Personality Insights テキストから筆者の性格を推定する Language Translator テキストを他⾔語へ翻訳を⾏う Natural Language Understanding ⾃然⾔語処理を通じてキーワード抽出、エン ティティー抽出、概念タグ付け、関係抽出な どを⾏う Natural Language Classifier テキスト⽂章の分類を⾏う(質問の意図推定など) Tone Analyzer(⽇本語未対応) テキストから筆者の感情、社交性、⽂体を解析 Knowledge Studio コーディングなしに、業務知識から⽣成した 機械学習モデルで、⾮構造テキストデータか ら洞察を取得 画像系 2020年2月時点
7. Watson Discoveryとは 大きく3つの機能を提供 Customer Success, IBM Technology Sales, Japan / © 2021 IBM Corporation 7 文書取り込み機能 Word/PDF/JSON/DBなど 多様なデータの変換、取込 エンリッチ機能 コグニティブ機能(NLU/WKS) によるテキスト分析・タグ付け クエリー機能 独自APIでのquery機能 高度な検索・分析が可能 ?
8. Watson Discoveryによる検索&分析のイメージ Customer Success, IBM Technology Sales, Japan / © 2021 IBM Corporation 8 検索:目当ての情報(テキスト)を見つける 分析:テキストを分解し、何らかの洞察を得る
9. このシリーズで扱う事例について 本日は以下のカテゴリーの事例をご紹介します Customer Success, IBM Technology Sales, Japan / © 2021 IBM Corporation 9 ⽬的 カテゴリー 1.顧客体験・接点の改⾰ VoC オペレーターの顧客対応⽀援/対応⾃動化/サービスの改善点の分析 2.知識が求められる業務⽀援 リスク回避 ヒヤリハット／契約リスク回避／訴訟回避／法規抵触回避／コンプライアンス対応／ 研究・開発 ⼤量の論⽂やレポートを活⽤、探索的・発⾒的な作業を⽀援 保守技術サポート 製品・ソリューションの保守・障害などで、問題解析・対策確定 品質管理 構造データ、⾮構造化データの解析を通して品質問題に早期対応。 営業 営業品質の向上、個別顧客への最適提案⽀援、問い合わせ対応⽀援、離反防⽌、需要調査 人材 人材の可視化と適正配置（マッチング） 3.製品・サービス向上 マーケティング 競合調査・比較、キャンペーン効果測定、業界・市場調査、ブランドイメージ、製品の好評不 評、利用シーン調査、乗り換え分析 注：ご紹介する事例の中にはWatson Discoveryの機能のみでは実現できないものがあります
10. VoC(Voice of Customer) Customer Success, IBM Technology Sales, Japan / © 2021 IBM Corporation
11. VoC(Voice of Customer:お客様の声分析) コールセンターや自動応答で収集したログを分析し製品やサービスの改善に生かす Customer Success, IBM Technology Sales, Japan / © 2021 IBM Corporation 11 ①コールセンター・オペレーター⽀援(Agent Assist) ユーザー 一般消費者 オペレーター オペレーター⽀援 コンソール 分析者 マーケティング担当 商品企画担当 コールセンター管理者 など ③BOTによる対話型⾃動応答 (Conversational BOT) BOT制御 アプリケーション 照会応答I/F スマホアプリ LINE Web ②お客様の声分析 (Voice of Customer) ・対話ログ （テキスト） ・e-メールログ ・対話ログ （テキスト/⾳声） ・対応ログ ・ソーシャル・メディア ・市場調査、ディーラー調査など 分析者 ダッシュボード 主要なオファリング Watson Speech to Text/Watson Assistant/ Watson Discovery / Cloud Pak for Data /
12. インターネットサービス業 オペレータ業務支援 コールセンターにて会話内容をもとに適切な回答候補をオペレーター画⾯に表⽰させ、業務の品質向上と効率化を実現 Customer Success, IBM Technology Sales, Japan / © 2021 IBM Corporation 12 処理 フロー 期待 効果 • 顧客待ち時間減少、顧客対応可能 時間とコール数増 • 有⼈⼊電数/スタッフ数削減) • コール処理時間短縮 • オペレーター対応スキル均⼀化 • オペレーター教育コスト削減 • 応対内容に問題があった場合の早期 検出/事故リスクの回避 • コンプライアンス対応の強化 • オペレータの⼊⼒作業不要 による後処理の効率化 後処理 対応 受付 ⾃動⾳声応答 AI IVR オペレーター ⽀援 コールログ要約・ 分類 Human Chat 音声 Web/Mobile 確認 SV用画面 CTI Salesforce CTI CRM オペレーターの回答の 確認(NGワードチェック など) Watson Assistant Watson Discovery トレーニング データ Document Data 辞書 Q&A (FAQ) Chat Bot Knowledge分析基盤 (VOC分析＆Knowledge⽣成) Watson Explorer 機械学習モデル 会話内容をもとに適切な回 答の表示 (マニュアルやWeb情報から) 機械学習によるコールログの分類、お 客様の声(VoC)分析によるコールログの 自動要約
13. IBM Watsonを活⽤したAIオペレーター⽀援システムを導⼊し、イッツコム様のサービス機器の接続や設定、 不具合などの技術的なお問い合わせの窓⼝となる「テクニカルサポートセンター」において、2020年1⽉よ り本格運⽤を開始 イッツ・コミュニケーションズ 様 品質モニタリング Customer Success, IBM Technology Sales, Japan / © 2021 IBM Corporation 13 https://www.itscom.co.jp/corporate/nrelease/fy2019/chnj9l00000045wq.html より引用 CTI連携により取得された通話時間・ 会話速度・後処理・保留時間 1通話あたりのコンテンツの活用度 音声認識データを活用した 会話対応品質評価 各項目評価に合わせたコメント表示 (約4900マンパターン) 総合評価を100点満点表示 対応品質をカテゴリごとにレーダ チャート表示 対応品質をカテゴリごとにレーダ チャート表示し、前月と比較
14. JR東⽇本様のお問い合わせセンターにおいて回答候補や関連資料をWatsonが瞬時に画⾯に表⽰してオペ レーターをサポートする仕組みを構築し、応答時間を最⼤で約30%短縮 JR東日本 様 オペレータ業務支援 Customer Success, IBM Technology Sales, Japan / © 2021 IBM Corporation 14 ⼈との⾃然な対話 質問応答 課題 ソリューション 効果 • 各オペレーターが顧客からのあらゆる問い合わ せに対応しており、熟練したスキルが要求され る • オペレーターや拠点によって回答品質や応答 効率にばらつきがある • 顧客とオペレーターの間で交わされる会話を ⾳声認識によってテキスト化する Speech to Text • テキスト化された問い合わせ内容を解析し、 適切な回答候補や関連資料を検索して瞬 時にダッシュボードに表⽰するDiscovery • 新しいデータを追加して学習を進めるほど、⽀ 援できる回答の範囲が拡⼤ • 顧客とオペレーターの会話を“ 先読み”しなが ら回答候補や関連資料を提⽰ • システムの活⽤度が⾼いオペレーターでは、問 い合わせ1件あたりの応答時間を 最⼤で30％程度短縮 参考；https://www.ibm.com/jp-ja/case-studies/jreast
15. リスク回避 Customer Success, IBM Technology Sales, Japan / © 2021 IBM Corporation
16. リスク回避 時間のかかるリスク表現有無の判定を自動化し手間を省く Customer Success, IBM Technology Sales, Japan / © 2021 IBM Corporation 16 解決策 NGワード表現のデータを使って 問題解決できないか︖ 課題 withコロナ下でリモートワークが加速する中、 顧客とのやり取りにおけるコンプラ管理の重 要性が増してきている • ⼈⼿で確認を実施している • 確認する項⽬・対象が多い • 法的チェックなどのプロセスが徹底されて いない • NGワード表現 • ・・・ 課題解決への取り組み例 ※すべてのお客様で効果が得られることを保証するものではありません 文章作成担当者 消費者 チェック担当者 構想 • 構想力 • 知識・情報収集力 文章作成 • 文章力 チェック • NGワード基準 修正 • 評価基準 い 本あう え お ⽇ ア オ 広告 リリース 認知 検討 購買 関連するNGワードとNGの 理由が整理され判定回答 NGワード・フレーズやその 類似表現のバリエーション蓄積 テキストレビュー ◦◦は、肝炎におけるウィルス血症の 改善に最高の効果を示します。 副次的なリスクが低いことが実証さ れている安全性の高い薬です お肌のシミやくすみにサヨウナラ。 ◦◦はアレルギー肌のあなたでも安心 してお使いいただけます 毎日塗るだけであなたの肌年齢を見 違えるほど若くします。 100%ピュアな成分が肌本来の機能 を高めます 審査負荷 軽減 主要なオファリング Watson Discovery / Cloud Pak for Data / Cognos Analytics(オプショナル)
17. 三井化学様 労働災害危険源抽出AI 労働災害情報やヒヤリハット情報、トラブル報告書をデータベース化し、社員の安全活動レベルを向上 Customer Success, IBM Technology Sales, Japan / © 2021 IBM Corporation 17 https://jp.mitsuichemicals.com/jp/release/2021/2021_0708.htm より引用
18. デロイトトーマツコンサルティング様 輸出入ルール探索 輸出入ルール適用効率化し調査時間の大幅削減 Customer Success, IBM Technology Sales, Japan / © 2021 IBM Corporation 18 参考：https://www.ibm.com/downloads/cas/PMD5EDRB 解決策 エキスパートの知恵をモデルに覚えさせて 問題解決できないか︖ Before FTAの使い漏れが⽣じ、不要な多額の関 税⽀払いが⽣じている 数百ものFTAを⼈⼿で確認を実施して いる Watson Discoveryを利⽤した アプリケーション 利⽤者 輸出⼊・FTAの 情報 重要ワード 抽出モデル 関連の規則や⼿続きを表⽰ オーストラリア産 牛肉について教えて エキスパートが 教師役 課題 After
19. 研究開発 Customer Success, IBM Technology Sales, Japan / © 2021 IBM Corporation
20. 研究開発 過去の特許、試験データ、製品情報、研究論文などを横串検索し研究開発を効率化 Customer Success, IBM Technology Sales, Japan / © 2021 IBM Corporation 20 主要なオファリング Watson Discovery / Cloud Pak for Data / Cognos Analytics(オプショナル) 課題 データの収集に時間がかかる Before • 情報があちこちに散在している • テキストデータはあるが貯めているだけ クローラ エンリッチ 保存 検索対象⽂書 インデックス テキスト マイニング 解析対象テキスト （⾃然⾔語） •特許情報 •製品情報 •研究論文 •過去の試験データ •製品クレーム など 研究開発 担当者 同じような試験を再度⾏い効率が悪い 解決策 データを⼀元管理し、業務を効率化でき ないか︖ • 特許 • 製品情報 • 研究論文 • ・・・ 特徴的なワードの辞書 抽出モデル After
21. 東京大学様 論文検索サービス 大量の論文を横串検索可能にし研究者の生産性が向上 Customer Success, IBM Technology Sales, Japan / © 2021 IBM Corporation 21 お客様の課題・要望 • 業界の研究論⽂を参照したい • 調査・研究に費やす時間を短縮したい • 探したい論⽂に効率よくたどりつきた い 事例︓東京⼤学 ⽣命科学構造化センター様 大学研究者向け論文検索サービス 解決策 社内外に存在する⼤量の論⽂をWEXで横断 検索。ヒットした結果は⾃動クラスタリン グでナビゲーション。 効果 ⼤量の⽂書の検索作業 の効率向上により、研 究者の⽣産性が向上 研究者⽤論⽂サイトPubMedオンライン検索（現CSLSサービス）にWEXを導⼊しクラスタリ ング機能を利⽤した検索サービスを提供。取扱い⽂献の増加に伴う検索精度および⽂献発⾒ 精度の低下、およびサービスの追加に伴うスケーラビリティ向上を実現しました。⾃動クラ スタリングをはじめとする、ヒットした結果から必要な情報を探し出すナビゲーション機能 が充実し、画⾯やデータの増⼤に迅速かつ柔軟に対応しました。 ⾃動クラスタリングに よる効果的な情報探索 データ増⼤によるパ フォーマンス劣化を防⽌ 検索（調査）作業時間の 短縮で本業の⽣産性up システム導⼊の効果 PubMed インデックス⽣成・ キーワード検索 検索
22. まとめ 本日以下のカテゴリーの事例をご紹介しました Customer Success, IBM Technology Sales, Japan / © 2021 IBM Corporation 22 ⽬的 カテゴリー 1.顧客体験・接点の改⾰ VoC オペレーターの顧客対応⽀援/対応⾃動化/サービスの改善点の分析 2.知識が求められる業務⽀援 リスク回避 ヒヤリハット／契約リスク回避／訴訟回避／法規抵触回避／コンプライアンス対応／ 研究・開発 ⼤量の論⽂やレポートを活⽤、探索的・発⾒的な作業を⽀援 保守技術サポート 製品・ソリューションの保守・障害などで、問題解析・対策確定 品質管理 構造データ、⾮構造化データの解析を通して品質問題に早期対応。 営業 営業品質の向上、個別顧客への最適提案⽀援、問い合わせ対応⽀援、離反防⽌、需要調査 人材 人材の可視化と適正配置（マッチング） 3.製品・サービス向上 マーケティング 競合調査・比較、キャンペーン効果測定、業界・市場調査、ブランドイメージ、製品の好評不 評、利用シーン調査、乗り換え分析 注：ご紹介する事例の中にはWatson Discoveryの機能のみでは実現できないものもあります
23. 30分でサクッと！検索＆分析事例 千本ノック 全体像 IBM製品を使った検索&分析システムの事例をババっと4回シリーズでご紹介!全て聞くと色々な 分野の検索&分析事例をあらかた網羅できる Customer Success, IBM Technology Sales, Japan / © 2021 IBM Corporation 23 回 セッション名 日時 1 30分でサクッと！検索＆分析事例千本ノック1 概要編 9月9日(木)12:15〜12:45 2 30分でサクッと！検索＆分析事例千本ノック2 VoC/リスク回避/研究開発編 9月16日(木)12:15〜12:45 3 30分でサクッと！検索＆分析事例千本ノック3 保守技術サポート/品質管理編 9月24日(金)12:15〜12:45 4 30分でサクッと！検索＆分析事例千本ノック4 営業/人材/マーケ編 9月30日(木)12:15〜12:45
24. 最後に アンケートにご協力をお願いいたします！ Customer Success, IBM Technology Sales, Japan / © 2021 IBM Corporation もしくは以下にアクセス https://app.sli.do/event/tr75jk5a
25. 25 Customer Success, IBM Technology Sales, Japan/ © 2021 IBM Corporation