アジェンダ AI 動向 ( 今後 RPA など ) Communication Engine COTOHA について Communication Engine COTOHA が貢献する業務 今後の言語解析 AI について 2

2017年10月31日

NTTコミュニケーションズ株式会社

アプリケーション＆コンテンツサービス部

AI推進室担当部長 福田亜希子

対話エンジン”COTOHA”で実現する

コグニティブの世界

アジェンダ

・ AI動向（今後、RPAなど）

・ Communication Engine 「COTOHA」について

・ Communication Engine 「COTOHA」が貢献する業務

・今後の言語解析ＡＩについて

NTTグループのAI技術 “corevo（コレボ）”

NTTグループは4つのAI領域を構成する要素技術を保持しています

Heart-Agent-AI

Ambient-AI

音声ｲﾝﾄﾈｰｼｮﾝ

・ｱｸｾﾝﾄ変換技術

発話理解技術

ディープラーニング

音声認識技術

日本語基本解析技術

_{ｲﾝﾃﾘｼﾞｪﾝﾄﾏｲｸ技術}

雑談対話技術

センサデータ分析

_判定技術

感情識別技術

多言語統計翻訳技術

_{数理最適化技術}

時空間予測・

大規模ｸﾞﾗﾌﾏｲﾆﾝｸﾞ技術

（Grapon）

質感情報技術

（変幻灯）

多感覚フィードバック技術

触覚情報提示技術

（ぶるなび）

メディア探索技術

（RMS/RMS-A）

統合ログ分析技術

(Lognosis)

R-env:連舞

故障対応ワーク

フロー生成技術

時系列Deep Learning

映像解析

画像不適切度合い

判定技術

知識QA技術

多角的入出力

音声認識合成技術

技能抽出・コンテンツ化

技術 (MEISTER)

スポーツ脳科学

クロスレコメンド技術

非構造コンテンツ

エンリッチ技術

QoE可視化

・制御技術

故障対応フリー

NW技術

NTTグループのAI技術 “corevo（コレボ）”

NTTグループは4つのAI領域を構成する要素技術を保持しています

Heart-Touching-AI

Agent-AI

Ambient-AI

Network-AI

音声ｲﾝﾄﾈｰｼｮﾝ

・ｱｸｾﾝﾄ変換技術

発話理解技術

ディープラーニング

音声認識技術

日本語基本解析技術

_{ｲﾝﾃﾘｼﾞｪﾝﾄﾏｲｸ技術}

雑談対話技術

センサデータ分析

_判定技術

感情識別技術

多言語統計翻訳技術

_{数理最適化技術}

時空間予測・

大規模ｸﾞﾗﾌﾏｲﾆﾝｸﾞ技術

（Grapon）

質感情報技術

（変幻灯）

ﾏｲﾝﾄﾞ&ﾎﾞﾃﾞｨ ﾘｰﾃﾞｨﾝｸﾞ

多感覚フィードバック技術

語彙発達データ/

触覚情報提示技術

（ぶるなび）

メディア探索技術

（RMS/RMS-A）

統合ログ分析技術

(Lognosis)

R-env:連舞

故障対応ワーク

フロー生成技術

時系列Deep Learning

映像解析

画像不適切度合い

判定技術

知識QA技術

多角的入出力

音声認識合成技術

技能抽出・コンテンツ化

技術 (MEISTER)

スポーツ脳科学

クロスレコメンド技術

非構造コンテンツ

エンリッチ技術

QoE可視化

・制御技術

故障対応フリー

NW技術

分散リソース

最適活用技術

8,717

万人

約

15

%

1995年

2060年

4,418

万人

約

40

%

約

50％減

労働人口

高齢者率

AIで代替可能と言われている職業

10～20年後には、

日本の労働人口

の約

49%

が、

技術的には

人工知能等

で

代替え可能

との予測

・

・

・

（出典）September 17, 2013 「THE FUTURE OF EMPLOYMENT」Carl Benedikt Frey and Michael A. Osborne

政府は2016年4月、新たな成長戦略案の骨子を提示

ＡＩやロボット技術などを活用して

生産性を大幅に高める

「第４次産業革命」

２０２０年に３０兆円規模の市場を創出

「今が若者の未来を左右する分岐点だ」（安倍首相）

世界での仮想アシスタントの利用者、2021年に18億人超へ

5億人

FB MessengerでAIアシスタント「M」がリリース（米国）

Facebookは米国時間4月6日、同社の

デジタルパーソナルアシスタント

「M」の完全に自動化されたバージョ

ン

を米国全域の「Android」および

「iOS」ユーザーを対象にリリースす

ると述べた。

現時点でユーザーが実行可能な操作は、

・ステッカーの送信

・現金の支払いまたは請求

・現在位置の共有

・計画の立案

・投票の開始

・配車の手配

スマートスピーカー「Google Home」「Google Home Mini」が

１０月より日本で発売

RPA

（ロボティック・プロセス・オートメーション）

情報システム ⇒ 「作業者のサポート」

RPA

⇒ 「作業者そのもの」

Digital Labor

（仮想知的労働者）

What is a Digital Workforce?

Do tasks

like a person

RPA

Think

like a person

Cognitive

Analyze

like a person

Analytics

・Rules Based Robotics

・Front-end Automation

- chat bot …

・Structured Data

・Algorithm

- based decision making

・Subject Matter Expert Bots

・Semi-structured data

・Provides real time business

insights

・Bot Analytics

AI化範囲

業務ボリューム

小

大

RPA

Cognitive

Analytics

・Rules Based Robotics

・Front-end Automation - chat bot …

・Structured Data（構造データ）

・Algorithm - based decision making

・Subject Matter Expert Bots

・Semi-structured data（非構造データ）

・Provides real time business

insights

・Bot Analytics

RPA実現の全体像 ～現状：RPA導入前～

Users

Devices

Channels

Tablet

Mobile

SMS

PC

Email

App

Chat

Web

Voice

Input

Agent

Back End Systems

_{(ERP, CRM, …)}

Agentが

RPA実現の全体像 ～COTOHA活用～

Users

Devices

Channels

Tablet

Mobile

SMS

PC

Email

App

Chat

Web

Voice

Input

Virtual Agent

_Products

RPA

Back End Systems

_{(ERP, CRM, …)}

音声認識、RPAソフト等と組合せ、後続システムへ連携し、 Agentに代わり業務を実施します。

既存システムに直接連携する

わけでないので変更が最小限

⇒AddOn感覚で導入できる。

COTOHAの利用イメージ(全体像)

NTTコミュニケーションズのEnterprise Cloud上でのSaaS型サービスです。

質問

お客さま

AP

I

自然言語解析

モジュール

チ

ャ

ッ

ト

シ

ス

テ

ム

辞書群

会話フロー

モジュール

FAQ

モジュール

エスカレーション

半自動学習

回答

オペレーター

社内システム

外

部

接

続

モ

ジ

ュ

ー

ル

コンテンツ群

チャット

ロボット

音声認識・合成

WEB Site

Enterprise

Cloud

インターネット

NTT研究所ならではの日本語解析技術

40

years

100

万語

述語項構造等を用いた深い意味解析

日本最大級の日本語辞書群

NTT R&D

AIを脳的にマップすると・・・

言語脳

会話脳

分析脳

予測脳

・・・

記

憶

領

域

知

識

領

域

会話系

「Hello」には「Hello」と

答えるんだなと知っている

NTT研究所ならでは ～文脈の理解・記憶を支える技術～

私 / は / 昨日 / 、 / 彼 / が / 書 / い / た / 小説 / を / 本屋 / で / 買 / い / ました

私 / は / 昨日 / 、 / 彼 / が / 書 / い / た / 小説 / を / 本屋 / で / 買 / い / ました

私 / は / 昨日 / 、 / 彼 / が / 書 く/ い / た / 小説 / を / 本屋 / で / 買う / い / ました

一

般

的

な

構

文

解

析

_{どの文節がどの文節を修飾するか}

(係るか) という文構造を解析

文から述語とその述語に対する

意味役割を成す要素を抽出

名詞 連用助詞 名詞

読点

名詞

格助詞

名詞

格助詞 動詞

語幹

動詞

活用語尾

動詞

接尾辞

名詞 格助詞

動作主格

時間格

対象格

場所格

述語

単語動詞の意味役割の関係を

元に独自形式で記憶(記録)

動詞

語幹

動詞

活用語尾

動詞

接尾辞

動作主格

述語

対象格

入力文を単語単位に分割し、

各単語に品詞等の情報を付与

形態素解析

係り受け解析

意味解析

知識ベース構築

Ｎ

Ｔ

Ｔ

研

究

所

技

術

に

よ

る

構

文

解

析

独

自

の

知

識

保

有

形

NTT研究所ならでは ～文脈の理解・記憶を支える技術～

昨日、サラダと焼き肉を食べた

昨日、母と焼き肉を食べた

COTOHAが貢献する業務

RPA

Products

Back End Systems

_{(ERP, CRM, …)}

情報系システム

社員自身へ見える化

（上司傾向、部下傾向

など）

リコメンドエンジン

言語会話分析

Back End Systems

(ERP, CRM, …)

Virtual Agent

Channels

Systems

RPA

Analy

tics

RPA

Cogni

tive

RPA

Analy

tics

Cogni

tive

RPA

（事例）SMBC日興証券様

・口座開設方法

・新規公開株式(IPO)

・NISA

・マイナンバー

・ダイレクトコースのご案内

などに対応

今後は、株価照会や投資信託の銘

柄選びなど、サービス範囲を順次

拡充

RPA

NTTコミュニケーションズLINE公式アカウントに「COTOHA」を搭載

Analyt

ics

Cognit

ive

RPA

2017/8/31～ NTTコミュニケーションズLINE公式アカウントにAI搭載

会話から欲しい商品をリコメンド

OCNモバイルONEサイト AI導入効果①

10

0

20

30

40

50

60

70

80

AI導入後

（2017.5）

AI導入前

20-30

件

1/3

80

件

有人チャットによる応対件数

_{（1日あたり平均）}

50

0

100

150

200

250

300

350

400

80

件

300

件以上

Web経由での問い合わせ件数

（1日あたり平均）

X

4

OCNモバイルONEサイト AI導入効果②

AIは

24時間365日

稼働

OCNモバイルONEサイト AI導入効果③

365日

24時間

有人チャット不在の日祝・夜間のアクセスは全体の約4割

（2017.5時点）

1,303

1,297

1,000

1,100

1,200

1,300

1,400

2014

2015

2016

IT全般

金融全般

メーカー

通販

サービス

オペレーター平均時給の推移

IT・金融関連は

大幅上昇

0%

20%

40%

60%

80%

100%

2016

2015

39.4%

54.4%

21.1%

30.2%

18.3%

8.4%

7.0%

1.4%

4.7%

9.4%

5.6%

10%以下

11〜30%以下

31〜50%以下

51〜70%以下

それ以上

無回答/不明

オペレーターの離職率

2016年

3-7割 25%

それ以上 5%

AI導入により解決できる企業の課題

人材不足の

解消

コンタクトセンターにおける

オペレーター稼働

軽減

人材不足

解消

運用コスト

削減

COTOHA Chat & FAQ

お客さまが聞きたかった事

がわかる

FAQページ→質問のテキスト化

回答者のうち

7-8割が解決したと回答

問題の解決/未解決の見える化

簡単な質問はAI

人は高度で専門的な応対

AIと人の業務の棲み分け

Digital Transformation Thailand (9/21-24)～オフィスの受付～

RPA

Virtual Agentのレベルと利用者の受け取り方

Virtual

Agent

Virtual

Agent

Support

Help

Assist

Self

Service

Almost

Human

Virtual

Agent

AI Level

利用者

目線

提供者

目線

助かる

（情報）

便利

（処理）

寄り添う

（空気感）