チャットボット＆人工知能活用セミナー in 名古屋に参加しました
名古屋の久屋大通にあるAIな企業のN2iさんが主催しているチャットボット活用セミナーに参加してきました。
チャットUIに興味があったのと、以前の記事でN2iさんをNi2さんと勘違いしてしまったので謝りついでに参加しました。
セミナーの内容サマリ
このセミナーについて
- 活用セミナーはすでに20回目!
N2iの事業の紹介
- N2iはエンジニア16~17人ぐらい
- 事業内容は自社サービス(ノリスケ, MOCHICA)と、CVとAIを使ったB向けソリューション
- CV領域でN2iがとりくんでいること
- 顔認証, 車の傷認識, 商品判別
- チャットボット(AI)領域でN2iがとりくんでいること
- あいまい検索
- バイトのシフト調整
- テレビ局の番組表調整
- 時間割調整
- ↑3つの配置系はロジック共通化できたりしてる
- ↑の技術をつかってノリスケ開発してる
- ノリスケは採用ツール
- メールでだと、日程調整の速度が追いつかない課題がある
- チャットのUIだと解決するかも
チャットボットとは
- Chatbot ≒ AI
- Chatbot = 自動会話プログラム
- 特性
- ユーザーフレンドリーな画面で出る効果
- LINEとかSlackでユーザーの慣れ
- アンケート回収に使うと回答率が14% UPした
- データから予測、検知、分類のフィードバックループ
- 疲労がない
- 複製できる
- ミスがない
- 学習する
- フィードバックが早い
- あいまい検索ができる (後述)
- 業務効率化、自動化
- ユーザーフレンドリーな画面で出る効果
- チャットボットの作りは2パターン
- ツリー構造型
- 条件分岐いっぱい
- ツリー構造型
- 一問一答型
- 「渋谷みらい」 って観光チャットボット
- 同義語テーブルを持つ (下記画像)
- ゆらぎを吸収
- 目的語と動詞の組み合わせのQuestion => UIでユーザーに選ばせる
- ユーザーに細かく聞くことによって、精度を上げる
- 頻度によって、パターンの重み付けができるので省略も可能
- 一般に使われている例
渋谷みらいのチャットボットはしりとりが上手
- やりとりが失敗つづくと、少し前のワードがキャッシュから切れて、返せないボットが多いよね
画像のアップロードのUIはチャット形式だとやってもらいやすい
- ファッションおじさんBOT (というのがあるらしい)
- チャットボット->画像認識->購入
チャットボット導入時の問題
- シナリオが作れない
- データが用意できない
- 実業務のシーンの蓄積情報がない
- エクセルでもいいのでまずは蓄積をはじめよう
- だいたい4ヶ月ぐらい
質疑応答
KPIの明確化が大事という話だが、予算を取りやすい例はあるか
過学習について
- 1問1答型、利用頻度での重み付けを行っている
- 最適化をしすぎて途中の設問をスキップすることでみんな同じ質問をするようになるなど、マイナスの事例がおきるのではないではないか
- そのようなユーザーがいることの検知は可能か
- 最適化をしているようで、最適化されないこがある
- １ヶ月〜２ヶ月に１度など、チャットボットの稼働状況を管理画面から確認する必要がある場合がある
- N2iでは、毎月のレポートを出力し、説明が必要な場合にはご相談も承っている。
良いことばっかりではないのでは？
- チャットボットのログを見ないといけなくて、工数とられる
- クレーム、>/dev/null しちゃう性質があるのでわからなくなる
実際の効果は？
- ユーザーが嬉しい
Webサイトの右下のチャット機能の数値的な向上は?
- N2iではやってない
- 社内向けに作ってる
- そもそも有人対応が必要なことが多い(amexは有人対応してる)
- コールセンターの人向けチャットボットとかで、コールセンターの対応力があがったりする
- 生産性が高いのは領域を絞ったBOT
メールとLINE
- 面接官へのやりとり
- LINEの口があると、みんなライン使うよね
チューニング
- できてるかの見極め
- 一旦3ヶ月動かしてみて、データためて改善やりましょう
- ログが見れるパッケージも製品化予定
その他雑感
- セミナー中周りを暗くするのは集中できていいね
美味しいものあって、心、保ててる pic.twitter.com/azE3y31COu
— ctyo🚲BRM518近畿600km米原"海の郷 山の里" (@c_tyo) 2019年4月19日
