以下敬称略)人間のコミュニケーション手段は大きく変化しています。2016年の総務省のデータによると、電話、メール、チャットのうち、ノンボイスにおけるテキストによるコミュニケーションが増えてきています(チャットは2012年13.2%から2016年30.5%へ)。コンタクトセンターにおける企業と顧客のコミュニケーションでは、2017年までは増加率が誤差の範囲としか認識できなかったのが、2018年になりチャットを使った顧客とのコミュニケーションが増えました(3~5%)。そこで「2018年はチャットサポート元年」と考えています。さまざまな仮説はありますが2021年には、チャットはメールを超えて15~20%にシフトすると予測されています。現在もLINEをインターフェースとして発展してきましたが、さまざまなサービスが登場しています。LOHACOのマナミさんは一問一答で対応してくれます。ローソンのアキコちゃんはアウトバウンドによる提案ができます。横浜市のイーオくんはゴミの分別を支援、ヤマト運輸では再配達の受付、アニコム損保では保険加入の業務フロー支援など、さまざまな企業でチャットボットが活用されています。画像認識や音声認識に比べ、自由な対話、雑談等の領域ではまだ人間の領域には至っていません。このパネルディスカッションでは現実的にチャットの領域でインフラを支えているLINE様、オペレーションを支えているトランスコスモス様、テクノロジーを支えているBEDORE様の3社にお集まりいただき、3~5年後どうなるのかということを中心にお話したいと考えています。BEDOREの安野さんに、今後の展開も含めて自己紹介をお願いします。株式会社BEDOREを3年前に設立しました。ミッションとしては「言葉が分かるソフトウェア」の開発を掲げて、主に対話エンジンを提供させていただいています。東京大学の松尾研の卒業生が作ったパークシャテクノロジーの子会社で、いわゆる東大発ベンチャーです。事業内容としてはコンタクトセンター向けの対話エンジンの提供です。意味内容を理解して正しい回答を返すような自動応答のシステムで、精度が高いところと、エンジニアではない方であってもチャットエージェントをトレーニングできる使いやすいダッシュボードがあるところが特徴です。個人的な見解では2018年に、ディープラーニングの領域で自然言語処理がようやく本格的に始動したと感じています。エポックメイキングな論文が出始めています。―LINEにコミュニティがたくさん生まれたときに、そこにデータが蓄積されると思います。そのようなデータをBEDOREでは基礎的な教師データとして使いたいですよね。GAFA(Google、Amazon、Facebook、Apple)は最強といわれますが、アルゴリズムが強いわけではなくて、Googleはネット上のクローリングしたデータを持っている、Amazonはみなさんの購買データなどを持っているというように、タグ付けされたデータを持っていることが強いと感じます。その観点では日本の会社はまだまだです。データ活用とプライバシー保護は表裏一体の関係にあります。LINEの場合はプライバシー保護に重きを置いて慎重にやっていました。いえGAFAに加えて中国のテンセントやアリババに踏み荒らされてくると、プライバシー保護一辺倒にいるわけにはいけないので声を上げるべきかな、と思い始めています。―教師データを持っている企業との分担について、所さんとしてはいかがでしょう。ここ数年、音声認識も進んできたので、コンタクトセンターをプラットフォームとしてみた場合、大量のデータがあるんですよ。ところが、蓄積された情報は、それぞれ企業の製品に関するバクなどニッチな情報なんです。メーカーの特定の製品だけのデータです。そこでAIを3階建てで考えると、1階のクローリングで入手できるようなデータや、2階の業界別のデータよりも、3階の個別データ部分をわれわれが担っていけるのかなと考えています。その意味では、LINEさんと組んでいくことはあり得るでしょうね。―データの精度を高めるようなPDCAをやりきれない企業が多いのですが、自動化できないものでしょうか。そこは今後かなり進んでいくと思っていまして、少ないデータ量でこれまでと同等かそれ以上というアルゴリズムはできています。必要な絶対量は今後減っていくはずです。PDCAをやりきれないというのは、言い訳というか甘えのようなところがあって、われわれは実際にやっていますよね。始めて使ったのはLINEのコンタクトセンターでした。あれは1,000件の教師データでしたよね。その程度であれば人間が頑張ればいい話で、そのぐらいの作業を突破すればどうにかなります。何億件のビッグデータをタグ付けしなければならないかというと、そんなことはありません。機種変更時のLINEのデータ引き継ぎに関する問い合わせぐらいであれば、800~600件でも精度は変わらないぐらいのアルゴリズムを作れるでしょう。それぐらいやった方がいいんじゃないでしょうかね。コンタクトセンターでいえば、当社には内容を理解しているオペレーターが2万5,000人います。一斉に正解データを入力してアノテーションを行えば、2万5,000件のデータが毎日蓄積されていくわけです。精度を上げる作業は、そんなにたいしたことではないと感じています。VTuberのようなアバターがコンタクトセンターを活性化する―コンタクトセンターでは、一時期「ビデオチャット」が注目されましたが残念ながら普及しませんでした。対話型AIを搭載したスマートスピーカーはスマートディスプレイのように液晶画面を搭載し始めています。コールセンターに行ったことがない方が大半ではないかと思いますが、素敵なおねえさんが制服を着てインカムを付けて、というイメージがありますが、実際には割と自由な格好でやっています。見た目よりも「ちゃんと電話やメールで対応できればいいですよね」という方が職場環境を選んでいる方が比較的多い気がします。自分を晒すことに抵抗感があるんじゃないかな、と考えます。Clovaの手や足が動くようになってオペレーターと連動すると、世界観が変わるのでは。物理的であっても、画面の中のアバターでもよいでしょう。AmazonもGoogleもそういう発想はしません。初音ミクなど日本の文化があるからこそ、日本発で僕等が仕掛けていかないと。何かをベンチマークにして真似をするのではなく、そういうものが日本では定着するのではないかと思います。VTuberは可能性としてはあるな、と思っていて、砂金さんがおっしゃったように、見た目も気にして仕事をしなければならないというと、ただでさえ求人が厳しい中、より厳しくなってしまいます。そこでVTuberとして対応する。消費者も直接人間と相対するとハードルが高くなりますが、キャラクターなら問い合わせしやすくなるでしょう。すると、目的がなくても問い合わせをするようになるかもしれませんね。ライブコマースのように「こちらの製品を買われている方は、こちらもご購入されています」のようなクロスセル/アップセルの可能性も考えられます。テレビショッピングのようなことが、そこで行われるような発想にもなるので、いろんな可能性が拡がります。VTuberは間違いなくいいですね。われわれもチャットウィンドウ内のアイコンをどうするか、というお話をさせていただくことがありますが、無味乾燥的なアイコンを使っているお客さまと、キャラクターの設定を作り込まれているお客さまでは、ユーザーが問い合わせていただける確率も、満足いただける確率も違っています。キャラクター化すると、お客さまに親密さを感じていただけます。この流れは続いてほしいですね。企業が公式のLINEスタンプを使う場合にも、キャラクターを立てることで「分からないことがあってもごめんなさいね」と言い訳ができるようにしておくといいでしょう。ないと満足度も損ねかねません。お客さまの期待値コントロールも含めてキャラクターの設定は重要です。ところで、安野さんに質問させてください。女子高生AIの「りんな」がローソンでアルバイトをしている、というような場面を想定します。自然言語処理を考えたとき、安野さんはキャラクター設定の変更をAIの言語処理エンジン側に持たせるとすると、どういう工夫をするとよいと考えますか?あるいはそれは幻想で、どんなアルゴリズムを使っても全体を作り変えなければいけないのでしょうか。そこは非常に難しい問題だと思っていまして、研究レベルでは語尾を変えるなど表層的な自然言語処理の研究は出てきています。一方で語尾を変えて、りんなが「です、ます」調になってローソンで働くことができるかというと、そんなことはないと思うんです。人格を決定するコンテンツは、ある程度まだ人間が設計する必要があります。いう論文は、日本人以外からは出てこないと思うんですよ。キャラクターをうまく使って、こんなにユーザーに受け入れられて、大量のデータが集まったという事実と、その裏側にはこんなアルゴリズムがある、ということを発表するような研究者が日本人から出てくると、AI全体の進化に対して米国人や中国人と違った貢献ができるチャンスがあるんじゃないかな。BEDORE、PKSHAあたりに頑張ってほしいです。