カラクリCEOの日記

ビジネスサイドから見た最新テクノロジーについて考えていきます

【現場からレポ】チャットボットって実際どうなの?

 

第24回 Machine Learning 15minutes!にてライトニングトークしてきました。

 

イベント内容は下記

machine-learning15minutes.connpass.com

 

私のテーマは「AIチャットボットの現状。実際の現場から。」ということで、聞いていただいた皆様、ありがとうございました。お話させていただいた内容の抜粋を下記に記載しておきます。

2017年10月末に「Karakuri」をテスト的にリリース。しかし・・・

弊社はAIソリューションを提供している会社で、第一弾のプロダクトとしてAIチャットボットのKarakuriを10月末にリリースしました。その時の概要は下記です。

  • シンプルなUIで運用が可能
  • 一問一答に特化
  • 初期費用無料、月額9800円で利用可能

しかし、、、結果はあまり芳しくなく、数社のお取引に留まりました。

当初のコンセプトとしては「誰でも簡単に操作が可能なUI」をしっかり整えていればお客様自身で設計できると踏んでいましたが、その見込みが見事に外れました。

もともと「カスタマーサポートの現場を助けるAI」という思いで作ったKarakuriでしたが「現場に負荷がかかって余計に面倒になっている」という、他のチャットボットと同じ結果になってしまいました。

事前の準備とAI以外が大事

そこで学んだのが「事前にやることやらないと精度が出ない」ということと、「精度が出ない=成果が出ない」ものはサービスとは言えない、という単純なものでした。

 

【リリース当初のKarakuri設定フロー】

f:id:shimon-oda:20180529144620p:plain

ネックになるポイントはいくつもありましたが、教師データ1つとってもどのような粒度でどの程度の数集めればいいかなどが中々うまく伝えることができずにオンボーディングが非常に難しかったです。

そこで、「お客様と成果を握り、その達成にフォーカスしたサービスとしてのAIチャットボット」にしよう、というコンセプトに切り替えて、2月中旬に「業界初!正答率95%のAIチャットボット Karakuri」をリリースしました。

お客様の成果にコミットするために必要なタスクは非常にたくさんありますが、その全てを支援するスタイルを取っています。

【業界初!正答率保証のKarakur導入フロー】

f:id:shimon-oda:20180529145129p:plain

リリース直後のものと図の項目を比較してもえるとわかると思いますが、タスクがかなり増えています。

カスタマーサポートの全体像を把握して、その上での業務設計や、どの部分をAI、どの部分をAI以外のテクノロジーで、人間で解決するかの設計などをしっかり分析して実装します。

この辺りをしっかりしないとロクでもないボットが完成するので、、、弊社ではここはしっかりと支援したいと思っています。

今後について

しっかり支援していくスタイルに変更してからお客様は非常に増えてきました。ただ、Karakuri自体はまだまだβ版なので、どんどん機能追加していく予定です。

今後は「業務設計をしっかりする、教師データをしっかり集める(ここすごく大変です・・・)」ということをしなくても実装できるような仕組み」を入れるのでお楽しみに。

ちなみにKarakuriに興味のある方はぜひお問い合わせください。

karakuri.ai