人工知能(AI)を使って情報の抽出・発見という問題に取り組んでいます。ビッグデータというのは、実はほとんどが価値のないスカスカの情報で、その中から本当に価値ある情報を見つけるのは非常に困難です。人工知能を使った営業支援やマーケティングをテーマに講演したFRONTEO(講演時は旧社名UBIC)のCTO(最高技術責任者)、武田秀樹氏はこう切り出し、最近はやりのビッグデータへの取り組みの難しさを的確に表現した。AIエンジン「KIBIT」少量のデータから学習、判定FRONTEOでは、同社が開発した純国産のAIエンジン「KIBIT(キビット)」を用い、独自のビッグデータ解析技術を提供している。一般的なビッグデータ解析は大量のデータと大規模な設備が必要だが、KIBITは少量のデータから学習し、小規模な設備で膨大なデータを分析・判定することができる。「ビジネスインテリジェンスの分野において、当社はKIBITをベースにしたアプリケーション『AI助太刀侍』を提供しています。顧客情報管理(CRM)/営業支援システム(SFA)、顧客の声(VOC)といった情報源からデータを集め、顧客満足度を向上させる営業支援/マーケティングを行うものです」[画像のクリックで拡大表示]武田氏はKIBITの導入事例として、3つのケースを紹介した。営業支援として日報など大量の活動記録の中から有益な情報を抽出、活用してきたが、従来のキーワード検索では限界があり、実際に見ることができるリポートの数も限られていた。そこで、FRONTEOでは商品の専門家の知見を教師データとして人工知能に学習させ、いくつかのフィルターを作成することで、関連性の度合いに応じて情報にスコア付けをしていった。スコアに基づき優先順位付けを行った結果、有益な情報を探す負荷が大きく減らされるとの実感が得られた。再学習を繰り返すことで、KIBITによる検出スコアの精度向上を確認でき、利用にあたり安心感を得ることもできた。目視による情報発見をKIBITに変え、効率が10倍に大手重工業での調査支援。目視で取捨選択していたため、なかなか効率が上がらなかった。そこで、熟練マーケターの暗黙知をKIBITに学ばせて情報を仕分けしたところ、最大で10倍の効率向上が達成された。従来に比べて、効率的な情報発見ができるようになったことで、リポート作成時に分析等を付け加える余裕も出てきた。KIBITの調査支援により、調査リポートに高い付加価値が得られるようになった。膨大な顧客の声をきめ細かい観点でスコア付け大手アパレルにおける顧客の声の分析。自社ECサイトの商品レビュー投稿欄、ウェブサイトの問い合わせフォーム、コールセンターへの問い合わせなど、これまで寄せられた数多くの顧客の声(VOC)が社内に蓄積されていた。データが膨大であるため、商品開発など他部門に送るためのデータ整理に非常に手間がかかっていた。きめ細かい観点で情報を自動的に仕分け・スコア付け。有益な情報の抽出と、効率的な分類が実現された。従来の手法に比べて、負担なく簡単に欲しいデータだけを見つけられるようになった。顧客の声から商品改善につなげる知恵を直接見つけることができるようになったため、これまで取り組めなかったような商品開発もできるようになった。ビッグデータの中に含まれている宝を見つけ、活用できる「これらの導入事例からもわかるように、集まってくるビッグデータには、宝が含まれています。それをうまく活用することによって、真にお客様が要望していることに応え、またマーケティング施策に活かすことができるのです」と武田氏は語る。現在FRONTEOでは、そうした解析にさらに付加価値をつけようとしている。単なる解析だけではなく、そこからどうするべきかという処方箋を提示できる解析(プレスクリプティブ・アナリティクス)である。「人工知能を活用することで、お客様のニーズの把握、顧客満足度の向上に資することを、うまくデータの中から見つけることができます。向上のためのツールは、当社の導入事例でも挙げたように、すでに実現可能になっています。これからは、AIのソリューションを活用することで、お客様のニーズをより簡単に発見し、顧客満足度を向上させていくことが当たり前になっていくでしょう」(武田氏)AIを活用した事例が今後、社会的にも増えてくると期待される。SPECIALは、日経BP経済メディア広告部が企画・制作しているコンテンツです。