AI対話要約・分類ソリューション「QuickSummary」発売、横浜銀行で採用(エーアイスクエア)

2019年6月7日8:55

人工知能(AI)を活用した各種ITサービスとコンサルティングを提供するエーアイスクエアは、2019年6月5日に記者説明会を開催し、機械学習ベースのAI対話要約・分類ソリューション「QuickSummary」を発売すると発表した。

国産のAIエンジンをリーズナブルに提供

現在、日本では労働生産性の低下が指摘されており、少子高齢化を迎える中で、如何にそれを高めるかが課題となっている。エーアイスクエアでは、最先端の技術を組み込んだ、独自の開発エンジンを、誰でも学習作業が可能な簡便な管理ツールとともに、チャットや音声などチャネルを問わず連携可能な形態でリーズナブルに提供している。同社では、純国産の製品を管理ツールごと提供。また、プラットフォームを自社で開発しているのも強みとなる。同社では、自然言語処理領域のAIエンジンをコア技術とし、他領域の技術とインテグレーション、サービス提供からオペレーションまで一貫してサポート可能だ。

エーアイスクエア 代表取締役 石田正樹氏

製品として、2種類のAIソリューションをSaaS型で提供している。1つは、AIが最適な回答を提示する「QuickQA」となる。もう1つがカスタマイズを必要とせずに要約を抽出できる機械学習ベースのAI対話要約・分類ソリューション「QuickSummary」だ。同社のAIエンジンは、APIを介して、さまざまな顧客接点ツールや社内システムとの連携が可能だ。例えば、LINEや音声認識エンジン等の顧客接点ツールと自由に連携ができる。また、社内システムとの連携が可能だ。さらに、データベースを一元化することで対応品質を均一化している。

同社のAIにおけるポジショニングとして、「完全なる機械学習ベースのエンジン提供会社です」とエーアイスクエア 代表取締役 石田正樹氏は説明する。今後は、顧客接点やオフィスワークの機能や性能をさらに高め、適用領域をSNS監視、意味検索、レコメンデーションなどにも適用を広げていきたいとした。

同社AIの機能について説明した、営業部 部長 岩崎 圭介氏は、独自の自然言語技術により、意味内容の近似化をスコア化するため、文章単位で学習ができ、データベースを一元化することで対応品質の均一化ができるとした。さらに、学習を通じた精度向上が可能だ。

エーアイスクエア 営業部 部長 岩崎 圭介氏

また、文書要約といったオフィスワーク領域、AIチャットボット、対話要約、オペレーター支援といった顧客接点支援のさまざまなシーンで活用できる。すでに国内でもLIXIL、サントリー、アイリスオーヤマ、日本たばこ産業、パナソニックシステムソリューションズジャパンなどで採用されている。

利用シーンに応じて、「文書要約」「対話要約」の2種類の要約ソリューションを提供しており、要約は「教師の有無」、「要約方式(抜粋型/生成型)」の軸で分類できる。要約では、自動音声エンジンでテキスト化された会話の内容に対して、読者ごとの要約文を生成することに加え、応対の分類も自動で行える。

横浜銀行では「QuickSummary」を活用したアフターコールワークの削減を検討

なお、「QuickSummary」の第1号採用として、横浜銀行コンタクトセンターにて本番導入が決定した。会見では、横浜銀行 営業戦略部 副調査役 金武 洋希氏が登壇し、「QuickSummary」導入の経緯について説明した。横浜銀行では、2018年9月にコンタクトセンターにおける実証実験を実施した。横浜銀行のヘルプデスク、相続SC、営業店の電話受付センターの通話データ約1,000件をもとに、教師データを作成した。教師データは、通話内容の抜粋、通話の分類づけ、および重要度を付与している。学習後に「QuickSummary」を利用して、要約・分類結果、およびUIを確認した。

その結果、通話内容の抜粋では、80%程の要約データの正解率を達成。また、分類づけでは、通話内容のカテゴリが多岐にわたるなか、70%以上の正解率となった。さらに、通話内容の抜粋に「重要度」を加味した要約において、70%程の正解を算出している。

横浜銀行では、ボイス・オブ・カスタマー(Voice of Customer)の分析・活用を構築後、運営の効率化をテーマとして、「QuickSummary」を活用したアフターコールワークの削減を検討していくそうだ。

右端が横浜銀行 営業戦略部 副調査役 金武 洋希氏
当日はブロードバンドタワー 代表取締役会長兼社長CEO 藤原洋氏も挨拶した

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