中国のAI事情②　カスタマーサポートとAI続き

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中国のAI事情②　カスタマーサポートとAI続き

とある、ご縁があり
先週末に上海にお越し頂いた
一流のビジネスマンの方3名に
上海のキャッシュレス社会という
テーマでアテンドさせて頂きました。

ゴリラコンビニを始めとした
街中でのキャッシュレス決済を
体験して頂いたのですが、
キャッシュレスと同時に驚かれたのが

中国に有る監視カメラの多さ！

ネットで調べてみたら
既に国内各地で1億7000万台が設置され、
今後3年間で推定で4億台が
追加される見通しとのこと

http://wedge.ismedia.jp/articles/-/11369

（出典：WEDGE infinity 12月11日
　中国の監視網がたちまち人を特定
　AI付き監視カメラ全国に）

「監視カメラの多くにAIが搭載され
　顔認証技術を備えている」

とのことなので、
3年後には信号無視する
歩行者もいなくなるかもしれません。

私も皆さんも今のうちから
気を付けておきましょう！

ちなみに上記の写真は
立ち寄った中山公園駅の
ショッピングモールで撮った写真です。

もの凄い人だかりで
皆、写真を撮っていたので
有名な女優さんなのだと思います。

監視カメラだけでなく
個人のカメラにも
いつ自分が撮られているか
分かりません。

交通ルールだけでなく
家族に秘密のアイドルの追っかけも
気を付けないといけないかも
しれませんね（笑）

ということで、
今回は音声でのカスタマーサポートに
どのようにAIが活用されているのか
紹介していきたいと思います。

前回の記事を読まれていない方は
下記のブログからご確認頂けます。

http://chuukatsu.blog.shinobi.jp/
「中国のAI事情①　カスタマーサポートとAI」

まず、結論から言うと幸か不幸か
今、現在は人間のオペレーターを
完全に代替し音声応答してくれる
AIコールセンターはまだ、ございません。

というのも、現状ですと
まだまだ

・感情面の読み取り
・複雑な対応

がAIでは難しいのです。

コールセンターのオペレーターは
お客様の

・言葉の文字通りの意味と

・そこに込められた感情

の両方を理解して対応をします。

クレーム電話の際に

「いい商売しているな（怒）」

というお客様の言葉を文字通りに理解して

「お褒めの言葉ありがとうございます。」

などと返答した際には
確実に二次クレームを
引き起こしてしまいます。

（注：実際には声の周波数で
　　相手の感情を識別する技術も
　　有りますので上記はあくまでも
　　説明の例とご理解ください）

なので、コールセンターにおける
音声AIの活用というのも
前回、紹介した
人間の作業を減らすための
ツールとしての位置づけです。

AIの音声認識機能を使い、
お客様の声を
自然言語の文章テキストとして
変換します。

書いてしまうと簡単なのですが
様々なタイプの音声や
サービスの種類毎に
頻出ワードや同音語を
学習させるためには
かなりの教師データが必要となります。

前回に紹介した
みずほのワトソンの事例ですと
下記のような活用がされているようです。

aiaiaiaiaiaiaiaiaiaiaiaiaiaiaiai

①お客様の声をAIが認識する。

　　　　↓

②認識したキーワードから
　お客様の質問内容を予測する。

　　　　↓

③オペレーターの画面に回答候補が
　表示される。

　　　　↓

④オペレーターは該当する回答の
　リンクをクリックし内容を案内する。

aiaiaiaiaiaiaiaiaiaiaiaiaiaiaiai

②に関しては、人の場合
経験によって蓄積された
自分の脳のデータベースに
差がありますので
ベテランと新人で
かなり効率が変わってきます。

また③についても新人ですと

「何を聞かれたかは理解できた
　ただ、マニュアルのどこに回答が
　記載されているかは
　暗記していないので
　探さなければいけない」

という時間がかかるので、
表示された候補の中から
クリック一発で伝えるべき
回答にたどり着けるのは
かなりの時間短縮になります。

ベテランであっても
日々変化する銀行の幅広い業務を
全てキャッチアップするのは
相当難しいでしょうから
AIがサポートすることによる
業務効率化の効果は大きいと思います。

また、

「何を話すべきか？」

が決まれば

「音声合成技術」を使い

テキストを音声に
変換して伝えることができます。

定型の質問については
あらかじめ用意しておいた
回答テキストを音声で回答するのは
難しくはありません。

これは音声ガイダンスとして
皆さんも日々経験されていると思います。

以前に紹介した微信読書も
この音声合成技術により
テキストの読み上げを行っています。