まず、AIとはいったい何を指すのかという問題ですが、AIの定義が実は曖昧だったりします。
大体共通しているのが「コンピューターを使って人間の知能と同等、またはそれ以上の機能を実現するシステムであり、人間の脳が行っている知的な作業をコンピューターで模倣したソフトウエア」と言われています。
「機械学習」と「データベース」いうのが大きなキーワードになります。
AIを理解するには技術の根本を知る必要がありますが現在のAIには3つの種類があると言われています。
一つ目は膨大なデータを分析、予測する「データ処理」
二つ目は画像・映像を認識する「画像処理」
三つ目は「自然言語処理」になります
特に人間が使う自然言語処理については、iPhoneに搭載されている「Siri」やGoogleの「Google Assistant」などで馴染みがあると思います。
そしてこの自然言語をビジネスの現場で活用するための代表格がIBMの「Watson」であり、今のところコールセンターで導入され検証を進められている一番ポピュラーなシステムだと思います。
しかしながら、「Watson」を導入できるのは、まだ極一部の大手企業に限られています。
理由としては投資が億単位と莫大になりますので、ちょっと導入して検討してみよう!とはなかなかいきません。
一方、現場で起きている困ったことして挙げられるのが、経営層・トップマネジメントが「AI導入したらオペレーターが無人化できてコスト削減になるだろう? なぜセンターで導入検討しないのか?」と間違った理解の元、現場にプレッシャーをかけている現状だと思います。
AIにはデータの共通化が必要であり、ただ単に生データを膨大に読み込ませても機能しない。
AIは自動的に勝手に賢くなるシステムでは無い。
膨大な投資と人間による学習調整時間が必要なのが現状です。
まずは、AIとは何なのか?と漠然と思っていた方もその定義と特徴的な機能について理解いただけたと思います。
次回は、AIのコールセンター現場における活用の可能性や活用事例について話をする予定です。