180615_自社の業務にAIを活用する前に改めて考える・やるべき内容（カラクリ鈴木奨）

Karakuri Inc. All rights reserved. 1
〜AIの導入支援を通じて痛感！〜
自社の業務にAIを活用する前に
改めて考える・やるべき内容
2018/6/15
カラクリ株式会社
取締役 CMO 兼 CCO
鈴木奨平

自己紹介

私の自己紹介
鈴木奨平
カラクリ株式会社取締役 CMO 兼 CCO
（Chief Customer Officer）
• TSUTAYA（CCC）で、店舗運営コンサルティング、マー
チャンダイジング。
• コンサルでマーケティング戦略、新規事業企画支援（起業
してからのフリーコンサル時代も含む）。
• ソフトバンクグループの人材会社で主にマーケティング、
事業企画（プロ野球・プロバスケ選手のセカンドキャリア
サポート事業、地方創生支援事業など）。
• カラクリには2016年10月の創業当時より参画。
• 好きな食べ物はラーメン（食べ過ぎで脂肪肝発症）、肉料
理、いちご、辛い物全般。趣味は阪神戦観戦。

カラクリ株式会社の自己紹介
「今までにないカラクリで世の中を豊かに」をミッションに、世の中を楽しく、楽に、
豊かにする仕組みを提供していきます。
会社名
設立
代表取締役
事業内容
• SaaS事業（CS特化型AIチャットボット「Karakuri」の提供・運営）
• AIソリューション事業（コンサルティング、個別開発）
• AIビジネス開発事業（事業開発）
小田志門
2016年10月3日
カラクリ株式会社
資本金 13,500,000円
所在地〒150-0043 東京都渋谷区道玄坂19-11 道玄坂セピアビル4F

主要メンバー
代表の小田は、コールセンター・BPO事業を行っている上場企業の元取締役、CTOの
中山は、東大大学院の人工知能を専門とする学生と連携して最先端技術の研究を行っ
ており、提供サービスのAI技術は全て自社で開発しています。
Founder 取締役会長
麹池貴彦
代表取締役 CEO
小田志門
取締役 CTO
（人工知能、データ分析
スペシャリスト）
中山智文
取締役 CMO 兼 CCO
(Cheif Customer Officer)
鈴木奨平
執行役員経営企画
鈴木咲紀子
技術顧問
濱邊将太
新卒でアクセンチュア入社。2004
年に独立。
コンサルタント歴17年、戦略策定、
業務改善、システム開発、CS系コ
ンサルティングなど、経営課題を
ボーダレスに解決。2016年10月カ
ラクリ株式会社の前身であるbot
dockを設立。
ネット系BPOのイーガーディアン
株式会社(東証一部上場)創業メン
バー。営業部門・情報システム部
門担当取締役として、インター
ネットサービスやゲームのコミュ
ニティのモニタリング・パトロー
ルやコンタクトセンターの立ち上
げなどに従事。
2017年10月に当社CEOに就任。
学部在学時よりビックデータ分析、
スマートフォンアプリケーション
の開発などを請け負い、卒業後フ
リーランスとして活動しながらシ
リコンバレーに留学。
2016年10月に当社CTOに就任。
現在は東京大学大学院博士課程で
機械学習の研究にも従事。
情報処理安全確保支援士（登録情
報セキュリティスペシャリスト）。
新卒でCCCに入社しTSUTAYAの店舗
運営コンサルティングや旗艦店立
ち上げなどに従事。
その後、ソフトバンクのグループ
会社やコンサルティング会社で新
規事業開発やマーケティング支援
などを経験。
2016年に起業後、2017年10月に当
社CMO 兼 CCOに就任。
2005年にネイルサロン向けCRM
＆集客メディアにて起業後、ゲー
ム会社など複数の企業の役員を歴
任。AI inside 株式会社にて経営企
画として資本業務提携締結や管理
業務全般を経験後、KLab株式会社
社長室新規事業開発Gリーダーを
務め、2017年12月に当社執行役員
経営企画に就任。
Yahoo株式会社に6年間勤務。
家電向けサービスや動画サービス
に関わり、社内向けチャットツー
ルを開発。Yahoo名誉職の黒帯エン
ジニアを拝命し、JavaScriptエバン
ジェリストとして活躍後、2015年
よりドクターズモバイルのCTOや
複数社の技術顧問を兼任。
2017年に当社技術顧問に就任。

自社サービス
カスタマーサポート（以下、CS）の現場に特化した成果にコミットする
AIチャットボット「Karakuri」を提供しています。
https://karakuri.ai/

取引・導入実績
Karakuri導入済・予定企業

メディア掲載事例
2018/2/28
WOWOW様の
チャットボット導入
https://www.nikkei.com/
article/DGXMZO2749135
0Y8A220C1000000/
2018/3/28
インドネシアの
チャットボット企業
との業務提携、
および海外展開
https://www.nikkei.com/
article/DGXMZO2869035
028032018XY0000/

その他メディア掲載事例（一部）
ICCサミット「スタートアップ・カタパルト」でKarakuriは4位に入賞
https://industry-co-creation.com/catapult/28122
AI特化型アクセラレーター「AI.Accelerator」第3期デモデイを開催！（AINOW）
http://ainow.ai/2018/03/01/134259/
AI搭載のカスタマーサポート用チャットボットを簡単に作成・運用できるKarakuriとは？
http://mag.botolog.com/archives/96
【Interview】特殊なスキルは一切不要!カスタマーサポート現場のために生まれたAI「Karakuri」に大接近（Techable）
https://techable.jp/archives/67421
CSで使えるAI搭載のバーチャルオペレータ「Karakuri」（カラクリ）をリリース（ECのミカタ）
https://www.ecnomikata.com/ecnews/16411/
究極のローコストでナレッジ構築チャットボットを社内FAQに活用（コールセンタージャパン 2017年10月号）
http://callcenter-japan.com/magazine/3106.html
「音」のスタートアップ号砲フィールドシステムスマホで解錠、圏外も／ボイシーＡＩスピーカー連携（日本経済新聞）
https://www.nikkei.com/article/DGKKZO2834987020032018TJE000/

自社の業務にAIを活用する前に
改めて考える・やるべき内容

• AIって何でもできそうだから
導入したい。
• AIを活用して業務課題を解決
したい。
様々な企業でよくあるシーン
AIに万能感のようなイメージを持っており、実装方法についてあまり深
く考えていないケースもちらほら。
→では、どのように考えれば良いか？

AIの業務活用を考えるにあたって活かせるフレームワーク
空 → 雨 → 傘

空→雨→傘とは？
空が
曇っている
雨が
降りそうだ
傘を
持っていこう
（事実認識）（解釈）（判断・実行）
問題を明確に定義したうえで、
空→雨→傘のプロセスで考えるフレームワーク。
問題：傘を持っていく必要があるか？

AI活用の誤った考え方の一例（CSの場合）
問題：顧客不満足を起こしている。
問い合わせが多く充
分な顧客対応ができ
ていない。
→その他の事実は？
AIを活用して解決す
べきだ。
→本当？
このまま進めるとAI活用自体が誤った結論の可能性もある。
事実認識解釈判断・実行
？？？
分析・検討が充分
なされていない

AI活用の正しい考え方の一例（CSの場合）
問題：顧客不満足を起こしている。
問い合わせが多く充
分な顧客対応ができ
ていない。
多い問い合わせはロ
グインできなくてつ
まづいている人が全
体の2割で、その他単
純な問い合わせが全
体の3割。
ログインに関しては
そもそも問い合わせ
が来ないようにわか
りやすくすることが
重要では？
単純な問い合わせは
チャットボットで一
次対応できそう。
事実認識解釈判断・実行
ログインサイト、ロ
グイン方法の仕様を
変える。
チャットボットの活
用を検討（AIのボッ
トが良いかどうかは
別途要検討）。

AIをどこに活用すべきかどうかの検討（CSの場合）
現状の問い合わせを複雑度によって分類し、AIによる解決が可能かどうか見極める。
複雑度定義
低
中
高
FAQレベルで解決可能
ユーザー状況に応じて個別対応
（ひと手間）が必要
クレームなどかなり複雑な対応や
スキルが必要
AIによる解決
○
△
×

AIをどこに活用すべきかどうかの検討（CSの場合）
低
（50％）
中
（30％）
高（20%）
問い合わせの内訳対応方針
問い合わせの多い100問からまずは自然言語処
理技術（AI）を活用したボットで対応。正答率
を高めつつ、ボットでのカバー範囲（顧客が自
己解決できる割合）を徐々に広げていく。
一部内容に関しては、会話シナリオの設計によ
りボットで対応。それ以外は有人で対応するが、
将来はCRMとのAPI連携による対応も検討。
有人で今までどおり対応。
全てをAIに対応させるのでなく、
人とAIのそれぞれの特性を活かした導入設計が重要。

自社の業務にAIを活用する前に改めて考える・やるべき内容
1. AIの活用以前にビジネスにおける課題および対応方針を、空→雨→傘
のプロセスで考え、改めて整理する必要がある。
• 現場のことをよく知っているのは皆さん！ベンダーや情シスに丸投げする前にまずは自分たち
で考える。
• 中にはAIを活用しなくても解決する課題もある。AIはあくまで手段。
2. そのうえで、AIで何ができそうか、どんな領域で活用できそうかなど、
AIそのものについて理解する（勉強する）必要もある。
※一部は後述。残りは次回？
• AIを活用するには、大量のデータ（もしくはそれらが溜まる仕組み）や、データの前処理が必
要なことに初めて気づく方も多い。
どの課題においてAIをどう活用すればよいかの仮説は立てられる。

AIに向いている作業
ルールが決まっている仕事や特化型作業ほどAIに向いている。
音声認識
画像認識
動画認識
言語解析
数値予測
マッチング
意図予測
ニーズ予測
表現生成
デザイン
行動最適化
作業の自動化
識別予測実行
出所：総務省「ICTの進化が雇用と働き方に及ぼす影響に関する調査研究」（平成28年）をもとに作成

AIについてもっと学ぶために
AINOW http://ainow.ai/
（ディップ運営のAIニュース特化型メディア）

AIについてもっと学ぶために
知識のインプットも重要だが、プログラミング（実装方法）を学んでみるのも良い。
UdemyのAI講座
https://www.udemy.com/user/wo-qi-
xing-chang/
（個人的には我妻さんのがお薦め）
AidemyのPython入門
https://aidemy.net/mypage
（Udemyで学んだことを実践）

AIを正しく活用すれば未来はもっと面白くなる
Google I/O ‘18の動画
https://youtu.be/ogfYd705cRs?t=35m52s

おまけ

人工知能がサッカーW杯を分析日本優勝の確率は0.3％
今回のW杯を控えて、人工知能（AI）を使って結果を占う人物も登場した。その人物とは、数学的アプローチでサッカーを解明
した書籍『Soccermatics』の著者として有名な、デイヴィッド・サンプター氏だ。今回、彼が開発した人工知能「サッカーボッ
ト」は、ロシア大会における各国チームの優勝確率もはじきだしている。
サッカーボットは、直近の対戦オッズやチームのパフォーマンスデータを収集し、主要なマトリックスデータを分析・計算。来
るべき試合の結果を予想するシステムである。このデータを見る場合、3％以上の優勝確率を持つチームには、いずれも優勝す
る可能性が残っているという。
サッカーボットが優勝する可能性が最も高いとしたチームは、前回ブラジル大会の覇者・ドイツだった。優勝確率は28.6％。2
位はブラジルで25％。3位には、フランス、スペイン、アルゼンチンが選ばれた（ともに16.7％）。
気になる日本の優勝確率はわずか0.3％（32カ国中25位）と、ほぼ絶望的な数字となった。日本がグループリーグで対戦する各
国はそれぞれ、ポーランド3.3％、コロンビア2.5％、セネガル0.7％と、いずれも日本より高い数字が示されている。
なお、日本より下位にランクインしたのは、オーストラリア、モロッコ、韓国（ともに0.2％）、イラン、チュニジア、パナマ、
サウジアラビア（ともに0.1％）だった。
AIはあくまでも過去のデータから未来を予想しているに過ぎない。実際、W杯では事前の予想を覆すドラマが幾度となく生まれ
ている。日本代表は、人工知能がはじき出した予想を覆すことができるのだろうか？監督更迭騒動など、開幕直前にさまざま
なトラブルがふりかかった西野ジャパン。本番では、いま何より求められている「結果」を出してくれることに期待したい。
出所：Forves Japan 2018/6/9

180615_自社の業務にAIを活用する前に改めて考える・やるべき内容（カラクリ鈴木奨）

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