楽天証券、コールセンターへの潜在的な要望をAIの「KIBIT」で抽出する検証を開始

2017年10月19日 12時09分更新


 楽天証券株式会社は、株式会社FRONTEOが独自に開発した人工知能エンジン「KIBIT(キビット)」を用いて、自社のコールセンターに寄せられるユーザーからの問い合わせなどの架電記録の中から、潜在的な要望などを抽出するPoC(概念検証)を開始した。

 楽天証券のコールセンターには、毎日ユーザーから多くの問い合わせがあり、取引の基本的な問い合わせや取引システムの操作方法などの質問、改善要望やクレーム、お褒めの言葉など、様々な利用者の声(VOC)が寄せられている。コールセンターのオペレータが、改善要望やクレームと判断したものには「要対応」とチェックを付け、サービスの改善に役立てている一方で、オペレータが記録を付ける際に要望やクレームとは捉えていなかったお問い合わせの中に、実は「要対応」だった案件が含まれている場合がある。現在はVOCの担当チームにより、「要対応」のチェックがついていない問い合わせについても確認を行っているが、問い合わせ全体の件数が多いため、全てに目を通すことは難しくなっている。

■KIBITについて
 「KIBIT」は人工知能関連技術のLandscapingと行動情報科学を組み合わせた、FRONTEOが独自開発した日本発の人工知能エンジンで、人間の心の「機微」(KIBI)と情報量の単位である「ビット」(BIT)を組み合わせ、「人間の機微を理解する人工知能」を意味している。テキストから文章の意味を読み取り、人の暗黙知や感覚を学ぶことで、人に代わって、判断や情報の選び方を再現することができる。

 今回のPoCでは、問い合わせ記録の中で「要対応」のチェックがついていない問い合わせの中から、実は対応が必要な案件であることを人工知能KIBITが網羅的にチェックを行い、抽出する仕組みづくりを目指すとのこと。通話記録の中から、楽天証券が検知したい改善要望やクレームの過去の記録を「教師データ」としてKIBITに学習させることで、キーワードや電話で話す内容が異なっていても、同じような意味やニュアンス、傾向を持つ記録に高いスコアを付けられるような高い精度を目指して検証を行います。検証期間は約1ヶ月間を予定。

人工知能KIBITによる概念検証(PoC)のイメージ

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