AIBR プレミアム
拓海先生、お忙しいところ恐縮です。部下から『アスペクト別の感情分析をやれば顧客の声が細かく取れる』と言われたのですが、正直よくわからなくて。要するに何ができるようになるのですか。
素晴らしい着眼点ですね！要点を先にお伝えします。1) 製品やサービスの『全体の評価』ではなく『個別の要素（アスペクト）』ごとの評価が取れること、2) 多言語に同じ手法が使えること、3) 深層学習（Deep Learning）を用いるためルール作りが少なく済むこと、です。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
なるほど。ただ現実問題として、投資対効果（ROI）が見えないと決裁が下りません。導入するためにどのくらいコストがかかって、どれだけ効果（例えば不満点の削減や売上向上）に結び付くのか、ざっくりでも教えていただけますか。
素晴らしい着眼点ですね！経営判断に役立つ要点を3つでまとめます。1) 初期コストはデータ整備とモデル構築が中心であること、2) 効果は改善対象の特定精度が上がれば顧客対応や製品改良の速度と精度が上がりコスト削減・売上増に直結すること、3) 多言語対応なら海外市場の声もボトムアップできるため、スケールメリットが期待できることです。一緒にROIの試算表も作れますよ。
技術的なハードルも気になります。現場の若手は『深層学習（Deep Learning）を使う』と言いますが、うちの現場データは整っていません。学習に十分なデータがないとダメではないですか。
素晴らしい着眼点ですね！懸念を安心に変えるポイントを3つで説明します。1) 本論文では多言語でも使える畳み込みニューラルネットワーク（Convolutional Neural Network, CNN）を用いており、小さめのデータからでも特徴を取れる工夫があること、2) アノテーション（正解ラベル付け）は少量から始めて増やす「人手と機械の協業」で済ませられること、3) 事前学習済み語ベクトル（word embeddings）など既存資源を活用すれば初期データ不足を補えることです。大丈夫、段階的に進められますよ。
これって要するに、若手が言っている『AIに任せる』というのは、『全部自動でやる』というよりも『重要なところをAIが見つけて人が判断する』ということですか。
素晴らしい着眼点ですね！その理解で合っています。補足すると3点重要です。1) モデルは『アスペクト（評価対象の要素）抽出』と『当該アスペクトに対する感情極性判定（ポジティブ／ネガティブ）』を分けて行うため、人が見て最終判断しやすい形で提示できること、2) 誤検出を避けるために確度閾値を設定して人のレビューと組み合わせる運用が現実的であること、3) 最初は重点領域を限定して成果を出し、範囲を広げる段階的導入が投資対効果の観点で堅実であることです。一緒に導入計画を作りましょう。
具体的に現場での運用イメージを教えてください。たとえばクレーム対応や品質改善でどう使うのが現実的ですか。
素晴らしい着眼点ですね！現場で効く使い方を3つで説明します。1) クレームの中から『共通する不具合の要素』を自動抽出して優先度順に一覧化し、現場の改善案立案に役立てること、2) 製品ごとに頻出するネガティブなアスペクトを定期的にモニタリングして品質向上のKPIに落とし込むこと、3) 海外顧客の声を多言語で集め同じ指標で比較できるようにすることで海外展開の判断材料とすることです。必ず現場とセットで運用設計しましょう。
理解が深まりました。導入には段階があると伺いましたが、最初の一歩として社内で簡単に試せることはありますか。
素晴らしい着眼点ですね！最初の一歩として現実的な3つの案です。1) 過去の顧客レビューや問い合わせを500件程度抽出して、アスペクト候補を人がラベル付けすることで小規模モデルを作ること、2) そのモデルで抽出結果を週次レポートにして現場で検証すること、3) 成果が出れば対象範囲を広げて自動化度を上げることです。大丈夫、段階的に進めれば負担は小さいです。
分かりました。では私の理解で整理します。要するに『小さく始めて、AIで要点を見つけ、人が判断して改善につなげる』ということでよろしいですね。ありがとうございます、拓海先生。
