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20161112 第17回 全脳アーキテクチャ若手の会 勉強会 カジュアルトーク 「AI技術をサービスで活用するには?」 アディッシュ池谷
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20161112 第17回 全脳アーキテクチャ若手の会 勉強会 カジュアルトーク 「AI技術をサービスで活用するには?」 アディッシュ池谷
1.
1 2016.11.12 アディッシュ株式会社 池谷昌大 AI技術をサービスで 活用するには? ~ 活用障壁と事業現場での乗越え方 ~ 第17回
全脳アーキテクチャ若手の会 勉強会 カジュアルトーク
2.
2 自己紹介 <略歴> 1977年鎌倉生まれ。 横浜国立大学経営学部卒。 5年間 半導体業界 営業 国内製半導体商社、海外製半導体商社、外資系 半導体メーカー 2年間
音楽活動 CD3枚リリース (・・・今でも自分のアイデンティティは音楽制作) 2009年2月~ 株式会社ガイアックス ・24時間365日SNSモニタリング、カスタマーサポート サービスを担当 2014年10月の分社後、 アディッシュ株式会社にて取締役。 アディッシュ株式会社 取締役 池谷 昌大 (いけや まさお) 趣味: スティールパン、 コンガ、 ボサノバギター
3.
33 モニタリング カスタマーサポート スクールガーディアン フロントサポート 24時間365日 SNS目視チェック メール、TEL チャット顧客対応 ネットいじめ対策 リテラシー教育 よりよいユーザー体験 を能動的に創出 アディッシュの事業
4.
4 アディッシュとは 企業ミッション:つながりを常によろこびに 新たなコミュニケーション手段によって 発生する課題(主にオンライン上)を 「人の手+技術力+専門ノウハウ」 ・・・により解決する会社です。 設立:1999年3月 分社化 2014年10月 24時間365日有人+システム 一体型サービス ガイアックス内で2006年より SNSモニタリング事業開始
5.
5 拠点 従業員数:400名程 全拠点24時間365日運用 <国内拠点> ・仙台 ・東京 ・福岡 ・沖縄 <海外拠点> ・フィリピン マニラ
6.
6 AIに関わるようになった経緯
7.
7 AIに関わるようになった経緯 ・2015年10月頃 AI関連のニュースを頻繁に目にし、 「もはや、うちの会社の事業ってなく なるんじゃないの?」 と孤独に焦る (>_<) ⇒まだ少なかった機械学習の本やらセミナーやらを調べまくる
8.
8 AIに関わるようになった経緯 ・理解してくると、現時点では自社が 「むしろ強みを作れる!」と確信 \\٩(๑❛ᴗ❛๑)۶//
9.
9 AIに関わるようになった経緯 ・2016年1月 WBA若手の会新年会に参加 「なんか楽しい」 「賢くて良い人たちだ」と感動。 ⇒勉強会等で、技術のポイントが理解でき、 自社で事業活用する粒感まで課題を落とし込めた。 ・2016年4月 WBA若手の会スポンサーにアディッシュ参加 ・2016年5月
画像認識のディープラーニング活用開始 ・2016年10月 チャットボット+有人チャットサポートのhitoboリリース
10.
10 アディッシュのAI技術活用
11.
11 アディッシュのAIの取り組み方 課題解決の水準 将来現在 AIでやる範囲(B) 人でやる範囲(A) 今できる 水準 1. 人でやる範囲(A)とAIでやる範囲(B)について、 課題に対し、その時点のベストな組み合わせを提供。 2. AIでやる範囲(B)を増やし、さらに人では解決できないことも 技術的に解決。全体で解決可能な水準(C)を上げていく。 この配分のうまさで事業化する器用なことをやる
12.
12 アディッシュのAI技術の取り組み 以下テーマで機械学習の取り組み中。 「実務直結かつ、データのラベリングできることが重要な分野。そのラ ベリングにはサービスノウハウや人間の感覚が大きく影響する分野」 を選択。 ・画像認識: 画像モニタリング 分類サービス ・テキスト分類、意図理解: チャットボット+ 有人チャットサポート
13.
13 AI技術の活用障壁と 事業現場での乗越え方
14.
14 今ビジネス界は 空前のAI ブーム!
15.
15 今ビジネス界は 空前のAI ブーム! という言葉の 「AI」の客寄せパンダ的扱いがすごい・・・ 過剰期待と過剰不安を煽りつつ、言葉が独り歩き中。 ・・・色々な誤認のおかげ?? ちょっと諸刃の剣状態。
16.
16 なんだかんだ AIブームもキッカケ としては大事。 「事業で使われて」成果を出さないと その後、社会全体の技術投資もされない
17.
17 でも実際は・・・ ①成果を出し継続するところ ②費用対効果悪過ぎと縮小するところ ・・・の二極化の予感。と、そもそも ③取り組めないところ の3パターンにそれぞれなりそう。
18.
18 事業で使うのは難しい。 (>_<) 「理論的に解決可能」と 「現場で活用できる」は異なる!
19.
19 難しさを認識したうえで 乗り越えるのが正しい姿勢 ƪ(˘⌣˘)ʃ
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20 ・・・ということで。 一から始めるとき、 どこの企業でも発生しそうな 障壁から考える \\٩(๑❛ᴗ❛๑)۶//
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21 ※技術の話でなく 事業の現場で進めるときの 障壁の話です。 hitoboの店番Bot ヒト坊
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22 取組み後取組み前 企業内でのAI技術活用の障壁 ④ 活動が単 発で終わ り、強みが 作れない ① 事業活用 レベルの よいテー マが選べ ない ② 推進力の あるチー ムを構成 できない ③ 始めても いきなりは 上手くい かない ⓪ どう学 べばい いか分 からな い! ①何に使う? ②推進チームは? ③社内合意は?
④強み作りは? 障 壁 ⓪どう学ぶ?
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23 取組み前 取組み前 ①何に使う? ②推進チームは?⓪どう学ぶ? 開 始 前 に 割 と 運 命 決 ま る よ !
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24 ④ 活動が単発で 終わり、強みが 作れない ① 事業活用レベル のよいテーマが 選べない ② 推進力のある チームを構成で きない ③ 始めても いきなりは上手 くいかない ⓪ どう学べば いいか分 からない! 障 壁 ⓪どう学べばいいか分 からない! ↓ 若手の会の勉強会に参加する (文系・理系関係なく、今の技術で何ができるか知る) ①何に使う? ②推進チームは? ③社内合意は?
④強み作りは?⓪どう学ぶ?
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25 文系・理系関係なく、今の技術で何ができるか知る 若手の会で 【汎用人工知能】 への道筋を 知ることで、現在~今後の技術において、 「このあたりはしばらくは難しくて」
難度 高 「このあたりは工夫のしどころで」 難度 中 「このあたりは余裕」 難度 低 ・・・が、ざっくりと理解できる。 ⇒サービス設計に関わる人は基礎知識と見通し理解重要。 事業の注力箇所を見誤らないように!
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26 ④ 活動が単発で 終わり、強みが 作れない ① 事業活用レベル のよいテーマが 選べない ② 推進力のある チームを構成で きない ③ 始めても いきなりは上手 くいかない ⓪ どう学べば いいか分 からない! 障 壁 障壁① 事業活用レベルの よいテーマが選べない ①何に使う? ②推進チームは?
③社内合意は? ④強み作りは?⓪どう学ぶ?
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27 AIはテーマに何を選ぶかが 命。自社開発体制があるか?とか技術力の高低 以前に『取り組むテーマ選択』がすべて。
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28 AIは導入すれば良くなる課題が現在はまだ極端 事務作業 リアル ビジネス 人が判断 してる仕事 PC化 インター ネット化 AI化 必ず劇的に 効率化。 利便性の拡張。 戦略次第で 劇的に成功。 画像認識、 数値の相関関係 から予測等。 言葉の意味理解の影響 大きい分野は苦手等、 成果出しにくいタスクも。
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29 技術的解決 可能性 影響 規模 継続的な データ・ノ ウハウ蓄積 自社のこのセグメントを見つける!作る! 何を自社で進め、何を外部と組むか重心を判断 ビジネスモデ ルやノウハウ に由来する データが 溜まる構造 影響力が高い 領域 ・社内横展開 ・顧客共通ニーズ ・ニーズの継続性 技術水準における 解決可能性とかけ るコストのバランス
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30 例:adishでチャットサポートへの活用をテーマに選んだケース カスタマーサポート のノウハウ 予測可能な簡単な 質問はBotで自動 返答可能 ユーザーの個別事 情は人でしか理解 できない 同じような問合せに、 同じ回答をするタス ク多い 直近で市場トレンド が来ている Botが返答不可で も、人が対応でき、 対話ログがたまる 対話ログを学習デー タに活用できる 企業毎、業界毎 ニーズに最適化 技術的解決 可能性 継続的な データ・ノウ ハウ蓄積 影響規模 <社会ニーズ> 【聞く側】 すぐ回答欲しい 【答える側】 たくさんあって大変
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31 AIを使わない判断する場合も・・・ 【補足】 今この分野では「AIを使わない」と 判断するにもAIの技術観点が必要。 使わないと判断した後も継続的なキャッチアップを。 例:画像認識タスクで技術的に結果が出しやすい課題 ・・・自社自体で取り組むか、「取り組む他社が 現れるだろう」前提で事業を進めている必要。
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32 ④ 活動が単発で 終わり、強みが 作れない ① 事業活用レベル のよいテーマが 選べない ② 推進力のある チームを構成で きない ③ 始めても いきなりは上手 くいかない ⓪ どう学べば いいか分 からない! 障 壁 障壁②推進力のあるチーム を構成できない ①何に使う? ②推進チームは? ③社内合意は?
④強み作りは?⓪どう学ぶ?
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33 推進力のあるチームを作るには? 1. AI技術を自社マーケティング視点で 「サービスに翻訳できる推進者」 2. AI技術とサービスを理解し 「実装に翻訳できる技術者」 3.
技術見通しを理解し 「意思決定できる経営層」 ↓ サービス設計にせよ、機械学習の技術活用にせよ、 1個1個が重たいので、分業できないとしんどい。
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34 推進力のあるチームを作るには? 今 活用 可能 なAI 技術 AI 活用 サー ビス 事業 推進 者 技術 者 「サービスに翻訳できる推進者」 「実装に翻訳できる技術者」 「意思決定できる経営層」 経営層 把握 把握 把握 変換 変換 整合性と継続
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35 取組み後 取組み後 ③社内合意は? ④強み作りは? ま だ ま だ 大 変 。 が ん ば っ て ね ~
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36 ④ 活動が単発で 終わり、強みが 作れない ① 事業活用レベル のよいテーマが 選べない ② 推進力のある チームを構成で きない ③ 始めても いきなりは上手 くいかない ⓪ どう学べば いいか分 からない! 障 壁 障壁③ 始めてもいきなり は上手くいかない ↓ 関係者の技術的な特性理解と 社内合意が必要 ①何に使う? ②推進チームは?
③社内合意は? ④強み作りは?⓪どう学ぶ?
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37 機械学習はやってみないと結果が分からない 当初想定の結果がでない場合も、大目的から外れない限 り、目標の微修正も有りじゃないと進めづらい。 →進めてみて、出せそうもない数値目標に大きなコストを払 うより、実現可能な目標に微修正するのもあり。 目標設定 データ集め る データ整備、 ラベリング 機械学習 の活用 思った結果 が出ない 自社事業に適用時の技術知識の蓄積=【一番大事】 ⇒自社でしか持つことができない。続けて初めて得られる。 R&D体制が存続できる環境が必要 ひたすら 試行錯誤
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38 ④ 活動が単発で 終わり、強みが 作れない ① 事業活用レベル のよいテーマが 選べない ② 推進力のある チームを構成で きない ③ 始めても いきなりは上手 くいかない ⓪ どう学べば いいか分 からない! 障 壁 障壁④ 活動が単発で 終わり、強みが作れない ↓ 「現場フローに載る設計」を強く意識。 実績を出し、横展開できるようにする。 ①何に使う? ②推進チームは?
③社内合意は? ④強み作りは?⓪どう学ぶ?
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39 ブームに乗ってやったが・・・ 取り組みが継続しない。展開されない。 【原因】 → テーマ設定がいまいち → 継続の重要性が共通認識にならない →
現場フローに載らない
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40 現場フローに載る設計の例 例)コールセンターで。 そ ん な の や だ や だ ~ や っ た る で ~ 関係者が自分自身へのメリットを イメージできる状態で進められるのが大事。 顧客対応後に、ラベリング作業が余計に増えた。 しかも、ラベリングの末、自分の仕事がなくなるの か~あと思いながらやる。 ラベリング作業が、別に作業していた報告・集計作業を 兼ね、フローが楽に。やればやるほど、対応テンプ レートのレコメンドの精度が上がり、顧客対応がや りやすくなった。効率化できた時間は品質改善業務に 充てられ、自分の仕事の成果も多く残せるように。 A B
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41 取組み後取組み前 企業内でのAI技術活用の障壁と乗越え方 ④ 活動が単発で終 わり、強みが作れ ない ① 事業活用レベル のよいテーマが選 べない ② 推進力のある チームを構成でき ない ③ 始めてもいきなり は上手くいかない ⓪ どう学べば いいか分か らない! ②推進チームは? ③社内合意は? ④強み作りは? 障 壁 乗 越 え 方 ①1.技術的解 決可能性、2.影 響規模、3.継続 的なデータ・ノウ ハウ蓄積、が重 なるセグメント ②技術を理解し た「推進者」、 「技術者」、「経 営層」が揃って 推進力が発揮さ れる ④「現場フローに載る設計」を 強く意識。実績を出し、横展 開できるようにする。 ⓪若手の 会に参加 する! ③機械学習は、関係者の 技術的な特性理解と社内 合意が必要 ①何に使う?⓪どう学ぶ?
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42 人間の欲は永遠=ずっとテーマは生まれる 今:特化型 AIの世界 テーマ設定のうまさ がすごく影響 限定的な 汎用AIか ら始まる? 急に「なんでもでき る」ではなく、活躍 分野が限られたも のから? 人間の 欲は永遠 もっと楽に暮らしたい、 楽しく暮らしたい ~知識欲に至るまで。 AIが日常化した 次の価値観 やることが無くなることはない。
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43 社会全体で よいAI活用サービスを 実現するには ?
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44 技術の将来 研究領域 ビジネス化 事業推進者 技術応用 エンジニア よいAI活用サービスを実現するには? AI活用 サービス 自分の領域で圧倒的な専門家になりつつ、 専門じゃない領域も、重要な観点を吸収しておく
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45 技術の将来 研究領域 ビジネス化 事業推進者 技術応用 エンジニア AI活用 サービス よいAI活用サービスを実現するには? 自分の領域で圧倒的な専門家になりつつ、 専門じゃない領域も、重要な観点を吸収しておく この接点 どうするの?
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46 接点をつくり出す コミュニティのプラットフォームとして 若手の会すごい大事!
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47 接点をつくり出す コミュニティのプラットフォームとして 若手の会すごい大事! ⇒企業はスポンサーしましょう
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48 協力はお金だけでは ありません ⇒自ら参加していきましょう!
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49 なかなか参加できない 場合も ⇒応援していきましょう!
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50 まとめ AI技術をサービスで活用するには? 1.関わる皆がAIの基礎知識を 持つ。持ってもらう。 2.技術的な可否だけでなく、 AI活用推進時の障壁を 意識する。 3.WBA若手の会大事。
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51 以上、お時間をいただき、 ありがとうございました! hitoboの店番Bot ヒト坊
Editor's Notes
障壁文章→キーワードでの答え 、次のページで内容を書く ・・・という構成に変更していく。
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