業務システムのチャットボットとは？

大森ある企業で数年前から新業務システムを導入していて、その使い方など不明な点をシステム部門方々が手作業で対応していました。しかし、働き方改革、DX化やリモートワーク推進の流れもあり、問い合わせ対応をチャットボット(人工知能を活用した自動会話プログラム)での対応にしようというプロジェクトが立ち上がりました。新業務システム導入後、問い合わせの履歴は台帳に記され、管理されている状態でした。まず、システム部門が作成したFAQ集を検証用の自然言語処理エンジンに学習させて、6~7割くらいの精度が得られている状況でした。私たちは実装する段階で精度を８割に上げる目標値を設定。その目標に向かってチャットボットの構築とデータの整理に取り掛かりました。事前検証の結果も悪くなかったので、多少のQAデータの修正で、８割達成できるだろうと思っていました。
　ところが、チャットボット側のシステムを構築して、QAデータを入れテストしたところ、どうもうまくいかない。関係部署に先行公開して使ってもらっても精度は上がりませんでした。

地道な作業が続いたのですね。

大森そうですね。でもこの作業を経て、回答精度８割という当初の目標に達成しました。この案件を通じて、使用するエンジンの性質やクセを十分に理解して取り組むことが必要だと学びましたね。
AIやビックデータ、チャットボットなど、「簡単」「便利」というイメージがありますが、実際に動かす前処理、データの加工が８割だとよく言われます。今回のエンジンの性質に合わせたQAデータの見直しなどもそうです。データサイエンスの世界は、地道な作業が必要とされますね。案外泥臭い世界かなと思います。

今後取り組みたいことなどありますか？

大森クラウドを使ったアプリケーション開発に興味があります。今、クラウド内のサービスがいろいろとあるので、それらのサービスを組み合わせていくと、既存の古いシステムでは得られないメリットが出てくるのではないかと思っています。そういう開発の案件などにチャレンジしてみたいと考えています。