IBM Watsonは、お客様のビジネスに活用いただくためのAIです。日々の業務から生まれるデータをナレッジに変え、業務プロセスに組み込んで活用することで、プロセスの効率化や高付加価値化を実現します。IBMワトソンとはWatosnの仕組みとかビジネスで選ばれる理由を説明します。 実際に「IBM Watson」が活用されている現場を見ていきましょう。様々な分野での活用がされているため、ここではほんの一部の紹介となりますが、参考程度にご覧ください。 ①「JR東日本」お問い合わせセンター業務支援システム. 日本IBMが、WatsonとIBMクラウドの最新情報とさまざまな活用事例を紹介するイベント「Watson Summit 2017」を開催した。 最終更新日：2020/6/10 IBM Watson（ワトソン）は、IT大手IBMが手掛けたAIです。2006年の登場以来、年々その精度を上げ、さまざまな産業分野に応用されようとしています。そんなIBM Watsonですが、実際にどのような企業に導入され、どのような形で利用されているのでしょうか。今回は、コールセンター・サポートセンターでの導入活用事例を中心にその活躍をまとめました。目次IBM Watsonの導入事例の前に、まずはIBM Watsonがどのようなものなのか、詳しく理解していきましょう。IBM Watsonは、アメリカのコンピューター関連製品（サービス）を取り扱っている「IBM」によって開発された質問応答システムのことです。AI（人工知能）として紹介されるケースも多々あるのですが、IBMによると、厳密には「拡張機能（Augmented Intelligence）」という枠組みになるといいます。また、名前の由来はIBMの実質的な創業者トーマス・J・ワトソンの名前であり、機能や仕組みなどを表しているものではありません。Watsonの大きな特徴として挙げられるのは、人間では難しいとされる膨大な量のデータも扱うことができ、そのデータを学習して回答の精度を高めていくことができるという点です。そのため、学習するデータの量が増えていくにつれて、難しい内容の文章もしっかりと理解し、回答することができるようになるのです。ちなみに2015年には、Watsonが世界中の料理レシピを学習するとともに、料理の好みに関連する心理的なデータを解析することで新たに生まれた「レシピ本」がリリースされ、大きな話題を呼びました。人間の発想力では難しいのではないかと思えるほどの革新的なメニューも多く掲載されていたことなどからも、Watsonの可能性が改めて世界中に知られることになったのです。そんな可能性に満ち溢れたWatsonがどのように活用されているのか、ここから具体的な活用事例を詳しくみていきましょう。 では、もう少し詳しくIBM Watsonの「できること」についてみていきましょう。Watsonの活用によって「できること」のひとつに、音声認識が挙げられます。たとえば、会議中の会話を認識して文字に起こすといった作業が可能です。また、Watsonの場合は文字を音声にすることもできます。日本語やフランス語など、さまざまな言語に対応し始めているので、今後より多くの分野で活用されることになるかもしれません。 Watsonを活用すれば、画像に写っている物体を抽出したり、認識したりすることが可能です。もし、大量に存在する画像データの中から犬が写っている画像だけを抽出していきたい場合には、あらかじめ「さまざまな種類の犬」の画像と「とくに関係のない動物」の画像を大量にインプットさせておくことによって、犬の画像だけを判別することができるようになります。 Watsonは、性格診断に活用することもできます。その具体的な仕組みとしては、Twitterのツイートやメールの文章などを通してパーソナリティーの特性を分析するというものです。ツイートを分析すれば、「協調性」「外向性」「誠実性」といった個性に関わる部分の分析を行うことができます。また、「衣類を購入する際は価格よりも品質を重視する」というような、行動の分析まで行える点は大きな魅力といえるでしょう。 IBM Watsonでは、テキスト上の「怒り」や「悲しみ」といった感情を読み取ることも可能です。これは上記の性格分析にも活用されている技術ですが、あくまでもテキストから読み取れる「感情」の分析がメインとなっています。性格分析は、主に消費者動向や嗜好を分析する際に用いられるものですが、感情分析は「消費者の感情のトーン」を分析に用いるのが一般的です。たとえば、チャットボットを導入している場合、カスタマーサポートにユーザーからのクレームが届くこともあるでしょう。そのような際に、人間であれば文面から文章のトーンを読み取った上で対応することができますが、チャットボットが文章のトーンを読み取るのは難しいと言わざるを得ません。そのようなときに、IBM Watsonの感情分析APIを導入すれば、感情を読み取った上で対応することができるようになるため、より人間の対応に近づけることができるわけです。より人間の対応に近づけることができれば、顧客満足度の向上にもつなげることができるため、自社の長期的なブランディングにも大きな効果があるといえるのではないでしょうか。このように、IBM Watsonにはさまざまな可能性が秘められているわけですが、そんな可能性に満ち溢れたWatsonは具体的にどのような形で活用されているのでしょうか。ここからは、具体的な活用事例を詳しくみていきましょう。 日本航空（JAL）とIBMは、業務でのAI活用の可能性を探るため、赤ちゃん連れの家族を対象にしたIBM Watsonによるハワイ旅行のバーチャルアシスタントを開発。チャットボットの「マカナちゃん」というキャラクターを軸に、ユーザーとコミュニケーションをとるスタイルが生まれました。「マカナ」はハワイ語で「贈り物」という意味があり、ハワイで離乳食を入手するための方法について答えたり、機内サービスで離乳食を依頼する方法に答えたりと、赤ちゃん連れの顧客が持つ悩みを解消するためのサービスになっています。マカナちゃんの開発にあたって、まずは想定される会話を2000～3000パターン収集し、それをベースに回答を組み立てていきました。そして、マカナちゃんによるバーチャルアシスタントを2016年12月から2カ月間の期間限定で公開したところ、機械学習によって回答率が8割まで向上したという結果が得られたのです。第2弾では、「赤ちゃん連れ」という制限を外して、JALの成田～コナ（ハワイ）線就航を契機に、広くハワイ旅行をする人を対象としてサービス提供しました。第3弾では、情報提供の範囲をオアフ島まで拡大。さらに、画像を使った会話のやりとりも可能となり、ユーザーが送信した画像をもとに、マカナちゃんがおすすめスポットを提供します。同社では、グアム旅行者を対象としてバーチャルアシストの「マイラちゃん」も開発し、利用範囲を広げています。 三井住友銀行では、コールセンター全席でIBM Watsonを導入。営業店から本部への照会業務に活用しています。カスタマーセンターで問い合わせを受けた会話の内容を音声認識システム「AmiVoice」がリアルタイムでテキスト化し、Watsonが業務マニュアルやよくある質問（FAQ）から問い合わせ内容に対応する回答候補をオペレーターに提示します。その後、活用範囲を広げ、国内与信業務に関わる行内での照会応答業務、法人顧客からの各種問い合わせ対応や案内などにも導入しています。 JR東日本のコールセンターも、IBM Watsonを導入しています。同社のコールセンターに寄せられる問い合わせは、1日当たり数千件から数万件。内容も東日本全域での鉄道事業にのみならず、不動産や小売り事業、カードに関するものまでさまざまです。同社ではユーザーの利便性を重視し、専門分野ごとでの対応ではなく、一括した番号で全ての問い合わせに対応しています。そのため、オペレーターにも幅広い知識が求められますが、全てのオペレーターが熟練したスキルを持ち合わせているとは限りません。そこで同社では、業務効率と品質の向上を目的に、IBM Watsonを導入。問い合わせ内容を音声認識技術でテキスト化し、Watsonが回答候補や関連情報を検索してオペレーターに提示します。オペレーターの操作性は非常にシンプルなため、業務効率化の妨げとなる心配もありません。あらかじめ学習データを入力しておくことでIBM Watsonでの分析が可能になるため、オペレーターは対応時に表示される回答候補をクリックして、質問に答えていけば良いわけです。そして対応後には、IBM Watsonが導き出した回答候補が役に立ったかどうかをフィードバックできるため、そのフィードバックを重ねるごとに精度を向上させることができます。つまり、今後さらに学習データを追加していくことで、回答候補の選定制度が向上し続けていくということです。しかし導入にあたりオペレーターの現場からは、「仕事をAIに奪われる」との抵抗もあったと言います。結果的に機械学習によって回答の精度が向上し、システム活用度の高いオペレーターは、応答時間を30％削減するに至ったといいます。また、応答時間が削減されたことで、これまでの業務時間内に扱える電話の件数が2割増えたという結果も出ているそうです。 このデジタル版コンシェルジュはミラー（鏡）型で、IBM WatsonとIBM Cloudが搭載されたデジタル機能が備わっており、音声入力とタッチ機能を利用することができます。そのため、ホテルの宿泊客はデジタル版コンシェルジュを操作しながら「ホテルのサービス」「近隣のショッピングモール情報」「近隣のレストラン情報」「その地域の天候」「交通情報」など、滞在中に必要となる情報を得ることができるのです。また、デジタル版コンシェルジュを介してルームサービスを依頼することなども可能なため、ホテル側の人手不足問題解消などにも貢献することができます。ホテルスタッフが宿泊者の部屋まで足を運ばなくても、宿泊者の疑問や悩みを解消できるようになるため、さらなるホスピタリティの向上が期待できるというわけです。 楽天株式会社のカスタマーサポートで採用されている「楽天AIプラットフォーム」においても、IBM Watsonが導入されています。具体的には、IBM Watsonが提供している自然言語処理、会話制御等のAPIを活用している形です。これらに加え、楽天のAI関連技術やカスタマーサポート関連のデータベースを活用することで、チャットボットによる自動応答を可能にしています。楽天グループの各サービスにはWeb上の問い合わせチャットが設けられているため、そのすべてにAIを導入することは難しいと考えられていました。しかし、IBM Watsonを活用した「楽天AIプラットフォーム」の開発に成功したことで、それぞれのサービスへのチャットボット導入が容易になったといいます。楽天は、これまでにも機械学習や深層学習（ディープラーニング）を利用した画像認識技術の向上など、AIに関する技術の開発を積極的に行ってきており、社内でのAIに関する教育なども積極的な姿勢を見せています。そのため、今後さらに革新的なAIサービスが登場する可能性も十分に考えられるでしょう。 アメリカのジョージア工科大学では、インタラクティブ・コンピューティング学科のオンライン講座にティーチング・アシスタントが存在しており、そのティーチング・アシスタントにWatsonが導入されています。「ジル・ワトソン」という名称が付けられていたことから、多くの学生は実際に「ジル・ワトソン」という人物が存在すると思い込んでおり、なんと約1ヶ月もの間、人工知能であることに誰も気付かなかったそうです。学生が人間だと思い込んでしまうという点からも、Watsonの回答精度の高さがお分かりいただけるのではないでしょうか。もちろん、Watsonは学生からのすべての質問に完璧な回答をしたわけではありませんが、それでも97%の確信度で回答していたといいます。この確信度というのは正確度とは少し異なるもので、「その回答が97%以上の確度であること」を判断できた場合のみ回答するような仕組みになっていたそうです。ただ、学生から1カ月もの間気付かれることなくサポートし続けることができたという点は、評価できるポイントといえます。そして何より、Watsonは学習するデータ量が増えていくごとに精度を増していきますので、今後さまざまな大学でWatsonが導入されていく可能性も十分に考えられるでしょう。 多くの企業に導入されているIBM Watsonですが、大きな特徴としてテキストの意図を的確に解釈し、関連度合いをレベル付けして分類することができるという点があります。IBM Watsonの「Natural Language Classifier」という自然言語分類は、機械学習や統計アルゴリズムといった予備知識を持っていなくても、アプリケーション内に自然言語インターフェイスの作成を行うことができるわけです。そのため、本来であれば人間が処理しなければならない「ユーザーからの質問対応」や、Twitterのツイートを『イベント』『ニュース』などの「カテゴリで分類すること」などができるようになります。この「Natural Language Classifier」は、今後さらに利用領域が広がっていくと予想されるため、上記で紹介した企業以外にもカスタマーサービスやコールセンターを抱える企業での導入が進んでいく可能性が高いでしょう。すでに誰でも手軽に利用できるようになっているという点は、IBM Watsonの導入を検討する企業にとって大きな判断材料のひとつになるのではないでしょうか。 このほか、みずほ銀行ではIBM Watsonとソフトバンクのヒト型ロボットpepperを組み合わせ、店頭におけるおもてなしの実現を目指す取り組みを始めたり、三菱UFJ銀行でも、オンラインバンキングや実店舗などのオムニチャネル化を推進するにあたり、IBM Watsonによる顧客とのコミュニケーション構築を模索したりしています。今後も、コールセンターやカスタマーサポートを始めとするさまざまな分野で、 IBM Watsonの活躍の場が広がることは間違いないでしょう。人手不足が深刻化している現代において、人の手による業務効率化を図るのは、あまり現実的とは言えなくなってきています。IBM WatsonをはじめとするAI・人工知能をいかに有効活用できるかが、企業の将来を大きく左右することになるかもしれません。 このAI記事が気に入ったらAIsmiley編集部によるAI・人工知能関連のコラム、ニュース、サービスなどの情報をお届けします次のページへAI・アナリティクス等ビックデータ関連スキルを兼ね備えた人材リソースを提供し表面的な知識だけではなく実ビジネスに適応するプロセスを体得Omnia LINK（オムニアリンク）は、コールセンターのトータルテレフォニーソリューションです。現場に精通するデータサイエンティストがマッチング仲介をするAI人材紹介サービスで、お手持ちのデータに対する特性可視化/予測モデル構築/要因分析など、AI・人工知能関連の最新トレンド情報を受け取ることができます。
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