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2021/09/24

2021年9月24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/223337/

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1. © 2021 IBM Corporation 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 2021/9/24 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/kokmyrhz 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(9/9実施)及び2(9/16)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/kokmyrhz 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 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に統合前の製品を使用したものもあり、 現在の機能のみでは実現できないものがあります。
10. 保守技術サポート Customer Success, IBM Technology Sales, Japan / © 2021 IBM Corporation
11. 保守技術サポート 質問回答と関連文書の探索を各Watsonサービスの組み合わせで技術員支援を実現 Customer Success, IBM Technology Sales, Japan / © 2021 IBM Corporation 11 ユーザーアプリ 情報検索 ⾃然⾔語理解・対話 検索結果表示 検索結果 Watson Assistant Watson Discovery 回答 回答 ・各種ドキュメント ・QA集 回答画⾯作成/ 表⽰ Xxの定期点検作業計画 の⽴案で注意する点は︖ 辞書・ルール Watson Knowledge Studio 機械学習モデル 技術作業 員 技術作業 員 対話開始 質問詳細化 聞き返し キーワード化 検索 質問の意図とキーワードを判断 し、意図に基づいた回答を行う。 必要に応じユーザーと対話を行う 10年点検のxx作業の点検項⽬ は下記テンプレートを使⽤します。 なお完了報告には通常の報告書 類に加え、◦◦の書類も提出する 必要があります 書類サンプル︓ｘｘｘｘｘ キーワードおよび自然文から 関連文書を検索 必要な情報を抽出しや すくするための各種タ グ付けのためのルール やモデルを作成する 主要なオファリング Watson Discovery / Watson Assistant / Watson Knowledge Studio / Cloud Pak for Data / Cognos Analytics(オプショナル)
12. 保守技術サポートデモ ビデオ https://video.ibm.com/recorded/130883418 Customer Success, IBM Technology Sales, Japan / © 2021 IBM Corporation
13. JFEスチール様 制御故障復旧⽀援システム 保全現場の故障復旧時間を大幅に短縮 Customer Success, IBM Technology Sales, Japan / © 2021 IBM Corporation 13 参考︓https://www.jfe-steel.co.jp/release/2019/03/190307.html
14. 品質管理 Customer Success, IBM Technology Sales, Japan / © 2021 IBM Corporation
15. 品質管理 数千件クレーム情報を既知未知判断や重要度判定の自動化により対応工数の大幅削減や作業品質の向上 Customer Success, IBM Technology Sales, Japan / © 2021 IBM Corporation 15 部位判定モデル 現象判定モデル 重要度判定モデル テキスト（表題） テキスト（状況） テキスト（対処） 交換品番 現象コード辞書 重要度辞書 テキスト表題 ＋状況 テキスト加⼯ ＋コピー A B Before • 1⽇数千件以上のクレーム情 報、技術報告書 • すべてを把握しきれない 重要度B 重要度A 重要度S 重要度C • クレーム情報 • 技術報告書 • ワランティーデータ • 従業員の声 • SNS • ・・・ 解決策 ⽇々上がってくるクレーム情報や技 術報告書のデータを使って、 問題解決できないか︖ 課題 • 重要度判断基準 • 品質レポート • ・・・ 重要度判定 モデル・辞書を作成 課題解決への取り組み例 クレーム情報 4. 担当者に割り振り 3. 重要度判定 2. モデルへの適⽤ 1. テキストデータの取り込み 製品種別 市場クレームの確認や重要度の判別に労⼒ と時間が掛かっている 不具合の予兆・早期発⾒が難しい 不具合発⽣後の早期解決が難しい 主要なオファリング Watson Discovery / Cloud Pak for Data / Cognos Analytics(オプショナル)
16. カテゴリを横断した分析で不良品の早期発⾒ 流通業 商品動向のモニタリングやクレーム把握 Customer Success, IBM Technology Sales, Japan / © 2021 IBM Corporation 16 Date: 5月7日 ID: 8629789 内容分類：〔交換可否〕 届いた時から不良品のようなので交換してもらえないか。 Date: 5月5日 ID: 8629456 内容分類：〔その他〕 電源を入れたが作動しない、不良品ではないか。 Date: 5月4日 ID: 8629123 内容分類：〔機能〕 不良品交換希望。指示通りに動かしても機能しない。 商品Hに関する 問合せの週別件数 §商品Hに対して5月上旬から不良品トラブルの連絡があった §定型データの分類コードでは〔機能〕、〔交換可否〕、 〔その他〕など内容が分散しており、定型データによる分析では商品 Hにトラブルがあることが発見できなかった §テキストマイニングより、商品Hに対するキーワード として『不良品』を発見 §不良品への緊急対策を実施（⇒ 商品ラインアップの変更） §他商品に対してもキーワード『不良品』でモニタリング開始 商品A 商品B 商品C 商品D 商品E 商品F 商品G 商品H 商品I WEXによる5月4日週の「商品」と クレーム関連表現との相関分析
17. 相談情報分析デモ 投影のみ Customer Success, IBM Technology Sales, Japan / © 2021 IBM Corporation 利⽤データ：消費者庁・国⺠⽣活センター「事故情報データバンク」 (https://www.jikojoho.caa.go.jp/ai-national/)を加⼯したもの
18. 通信障害が発⽣した箇所をリアルタイムでマップ上にピンを⽴てて表⽰ 通信業 地図連携したリアルタイムアラート通知 ピンをクリックすると 障害情報テキストを表⽰ ・SNSのつぶやきから表現を抽出 ・障害内容によって件数を表⽰ ・地域別など様々なカテゴリで表⽰可能 Customer Success, IBM Technology Sales, Japan/ © 2021 IBM Corporation
19. ⾃動⾞に関する苦情や不具合情報を収集し、⾃社製品の問題を早期に検知、リコールの防⽌につなげる 国土交通省様 不具合情報口コミデータ分析 参考︓https://www.mlit.go.jp/jidosha/carinf/rcl/hotline.html Customer Success, IBM Technology Sales, Japan/ © 2021 IBM Corporation リコール候補となりうる大きな問題を早期発見により即時に対応 クラウドコンピューティング基盤 ⾃動⾞メーカー A ⾃動⾞メーカー B 部品メーカー A 部品メーカー B 部品メーカー C 国⼟交通省 ホームページ （苦情情報） ⾃動⾞業界向け 市場情報分析アプリケーション IBM Content Analytics ⾃動⾞業界向け不具合情報分析サービス データ分析 レポート 消費者
20. 自動車不具合情報口コミ データ分析デモ 投影のみ Customer Success, IBM Technology Sales, Japan / © 2021 IBM Corporation
21. まとめ 本日以下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に統合前の製品を使用したものもあり、 現在の機能のみでは実現できないことがあります。
22. 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
23. 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/kokmyrhz
24. 25 Customer Success, IBM Technology Sales, Japan / © 2021 IBM Corporation