FM西東京ラジオ番組「おもてなしCafe」に製品企画部 プロジェクトマネージャー 山川が出演しました!

こんにちは。レトリバ広報担当の市原です。

 

9月25日(金)にFM西東京で放送されたラジオ番組「おもてなしCafe」

製品企画部 プロジェクトマネージャー 山川が出演しました!

 

「おもてなしCafe」はコンタクトセンター/コールセンター業界初のラジオ番組です。

あらゆるシーンで必要な「おもてなし」をテーマに「サービスとコミュニケーションのちょっといい話」として、コンタクト センターのトレンドや情報をコンタクトセンターで働く皆さんをお迎えして楽しく分かりやすくお送りしています。

 

今回は「コンタクトセンターのニューノーマル」についてがテーマの回でした。

 

分析AI「YOSHINA」の紹介だけではなく、山川の過去に取り組んだ仕事の話や、山川の仕事への向き合い方についてもお話させていただきました!

 

10月2日(金)19:30~20:00にも再放送されますので、ぜひお聴きになってください!

 

放送は以下のURLからスマホ・PCどちらでもリアルタイムでお聴きいただけます。

842fm.west-tokyo.co.jp

 

放送概要

再放送:2020年10月2日(金)19:30~20:00

放送局:コミュニティラジオ放送局 FM西東京(84.2MHz)http://842fm.west-tokyo.co.jp/

番組:おもてなしCafe

株式会社Empath主催オンラインカンファレンス「Empath Contact Center Summit」に代表 河原が登壇します

こんにちは。 レトリバ広報担当の市原です。

 

2020年9月29日~10月1日に開催される株式会社Empath主催オンラインカンファレンス「Empath Contact Center Summit -Whispering about the Contact Center in 2030-」代表取締役の河原が登壇します。

 

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本カンファレンスは、「Customer Service Representative(コンタクトセンターのオペレータ)」「Corporate Social Responsibility(企業の社会的責任)」をコンセプトに、オペレータのみなさまが安心して働けるコンタクトセンターづくりについて、参加者と共に「オペレータが主役のコンタクトセンターの未来像」を考えていくことを目指し開催。

本カンファレンスでは「感染症の時代における新しいオペレータのはたらき方」をコンセプトに、3日間にわたって各種講演・セッションが企画されています。

 

弊社からは「オペレーター業務の価値を最大化しませんか?音声認識からVOC分析までAIで簡単に!」と題し、オペレーターの皆さんの負担を増やさずに、日々の業務を企業の生産性向上に役立てる方法を発表する予定です。ぜひご参加ください。

 

■登壇概要

登壇日時:9月30日(水) 15:25-15:50

講演タイトル:オペレーター業務の価値を最大化しませんか? 音声認識からVOC分析までAIで簡単に!

コールセンターのオペレーター業務は目に見える成果をあげにくく、一般的に充実感を得にくい仕事のイメージがついています。在宅勤務になるとますます業務が見えにくくなる心配もあるかと思います。しかし、コールセンターへのお問い合わせの中には製品やサービスの改善に繋がるヒントがたくさんあります。本講演では、オペレーターの皆さんの負担を増やさずに、日々の業務を企業の生産性向上に役立てる方法をお話します。

 

■開催概要

主催: 株式会社Empath

日程: 

1日目 2020年9月29日(火)  14:00-17:00

感染症の時代における、オペレータ・エンゲージメントへの取り組み」

2日目 2020年9月30日(水)  14:00-17:00

「在宅コンタクトセンター支援:オペレータ業務を後押しするテクノロジー紹介」

3日目 2020年10月1日(木)  14:00-17:00

「在宅コンタクトセンター支援:オペレータの気持ちに寄り添うテクノロジー紹介」

開催方法:オンライン(後日お申込いただいた方へ参加用のURLをお送りいたします)

参加費:無料 (事前申込制)

受付締切日:2020年9月28日(木) 12:00まで

申込フォーム:

docs.google.com

 

AI現場レポート:某保険代理店におけるVoC分析のお話(分析AI YOSHINA事例)

こんにちは。製品企画部の 平石です。

今回は、弊社が得意とする自然言語処理を用いて某保険代理店様でVoC(お客様の声)分析を実施した事例を以下の順でお話させて頂きます。

  • そもそもなんでVoC分析
  • 具体的にはどう分析した?(どういう手法で何に取り組んだ?)
  • 分析する事でどういう事がわかった?(どんないいことがあった?)
  • 最後に

そもそもなんでVoC分析

当たり前ですが分析はあくまで手段なので、分析する事が目的ではありません。 では何故分析する事になったのかというと以下のような背景がありました。

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アイティフォー×レトリバ共催セミナーを開催しました!「ニューノーマル時代のDXに取り組むコンタクトセンターとは ~AI活用で顧客インサイト(VOC)を分析~」

 

こんにちは。 レトリバ広報担当の市原です。

アイティフォー様との共催セミナーを9月3日に開催しました!

 

今回は「ニューノーマル時代のDXに取り組むコンタクトセンターとは ~AI活用で顧客インサイト(VOC)を分析~」をテーマとして実施しました。

最初に基調講演として、株式会社イースマイル 代表取締役CEO 齊藤 勝氏に「データ分析に基づいたプロアクティブコンタクト ~受身のコンタクトセンター運営から仮説検証型の攻めのセンター運営への脱却~」と題した講演をいただきました。

齊藤氏は、現在のコンタクトセンターの概況、戦略視点、運営視点、コロナ渦以前より変わってきているカスタマーサービスの環境変化を説明しました。して、データ活用によるプロアクティブコンタクトを実現するための5つのポイントと事例を紹介しました。

 

株式会社アイティフォー CTI・通信システム事業部 営業二部 第二グループ スペシャリスト 高橋博晃氏は、「眠ったままの音声"資産"を活用してwithコロナ時代を生き抜く!」という講演タイトルで、コロナウイルスの影響でお客様のニーズは大きく変化している中で、コンタクトセンターの録音音声活用の重要性と音声をそのまま分析できるNexidiaとその活用例についてについてお伝えしました。

 

レトリバからは製品企画部 プロジェクトマネージャー 山川 訓司が登壇、「「AIで加速させるDX」~今から始められるVoC分析~」という講演タイトルで、VoC分析に​分析AI「YOSHINA」を活用することで​社内のDXを推進し、​CXを高めることで​LTVを向上させましょう!ということを​名古屋市役所様の事例を交えながらお伝えしました。

 

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沢山の方にご参加いただきありがとうございました。

次回は、レトリバ×エモーションテック様とのウェビナーを10/20に開催予定です。詳細、申込につきましては、弊社ホームページに掲載予定です。

ぜひチェックしてください!

 

VOC分析クエスト ~お客様の声を事業に活かす冒険~

 こんにちは。製品企画部の鷺坂です。
 前職ではコールセンターの分析業務を行っていました。その経験を元に、現在は分析AI「YOSHINA」のプロダクトオーナーを担当しています。
 
 
「今日から分析業務お願いね」という、突然の辞令に

『どうしよう、分析ってなんだ、何をすればいいんだ!』

とお困りのあなたへ。

 

 今日はこの先数か月のあなたの未来を予言しましょう!

 

一言に分析担当といっても、
・経営分析
・売上分析
・解約分析
マーケティング分析
・お客様の声分析
・コールセンターの呼量分析
など、多くの部署で様々な分析を実施されていると思います。
 
その中でも今日は、突然「お客様の声分析の担当者になってしまった!」あなたのケースをご紹介したいと思います。
 
  • 最初の壁~入口へ
  • RPGのつもりで冒険してみよう
  • 冒険は終わらない
  • これからぶつかるかもしれない壁
  • 最後に

 

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NextGenビジネスソリューションズ×レトリバ共催セミナーを開催しました! 「顧客の本音は音声データにアリ!」

こんにちは。 レトリバ広報担当の市原です。
NextGenビジネスソリューションズ様との共催セミナーを8月20日に開催しました!
 

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今回は「顧客の本音は音声データにアリ!」をテーマとして実施しました。
 
NextGenビジネスソリューションズの営業本部 第1営業部 柴田 琢生氏は、「音声認識導入を成功させ、分析に結びつけるには?」という講演タイトルで、音声認識導入の3つの壁と、自社の音声認識サービスU³ (ユーキューブ) COGNIを使った解決方法についてお伝えしました。
 
レトリバからは製品企画部 プロジェクトマネージャー 山川 訓司が登壇、「『音声データはゴミだらけ!?』 AIを活用して「カンタン」に顧客ニーズを発掘する方法」という講演タイトルで、分析のアプローチと分析軸がわかりづらいテキストデータに対し分析AI「YOSHINA」を使った具体例を名古屋市役所様の事例を交えながらお伝えしました。
 
沢山の方にご参加いただきありがとうございました。
 
次回は、9月3日にアイティフォー様との共催セミナー 『ニューノーマル時代のDXに取り組むコンタクトセンターとは ~AI活用で顧客インサイト(VOC)を分析~』を開催します!
 
基調講演として、株式会社イースマイル 代表取締役CEO 齊藤 勝様をお招きし、「データ分析に基づいたプロアクティブコンタクト ~受身のコンタクトセンター運営から仮説検証型の攻めのセンター運営への脱却~」についてご講演いただきます。

 

こちらからお申し込みください!

 

 

 

Predictorの導入事例紹介 ~AIを用いた名寄せ支援~

こんにちは、カスタマーサクセス部の鈴木です。

「レトリバは自然言語処理に力を入れているらしいけど、それって具体的にはどういうこと?」という具合に、具体的に何ができるかイメージがつかない方もいらっしゃると思います。そういう方に、ぜひ私たちが具体的に取り組んでいることを知っていただければと思ってこのシリーズを始めます。

今回は、株式会社シップデータセンター様の「AIを用いた名寄せ支援」をご紹介します。

使用製品は、Predictor[プレディクター]という、テキストデータを自動分類するAIエンジンです。

  • 導入先企業紹介
  • 導入の背景
  • 導入先の課題(データ名称を統一したい)
  • レトリバのアプローチ
  • 成果
  • 最後に

導入先企業紹介

株式会社シップデータセンター様(以下、ShipDC)は、船舶の運航データを収集蓄積して利用者にデータ提供するための共通基盤となるデータセンター(Internet of Ships Open Platform:IoSオープンプラットフォーム)の運営をおこなわれています。

海事業界全体のデジタル化促進のため、船舶のビッグデータ活用を最大化し、イノベーションの創出を目指されている企業です。

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AI現場レポート:音声認識の精度検証と意外な”落とし穴”

初めまして。製品企画部の 平石です。
 
今回は音声認識にまつわる話をさせて頂きます。
 
お客様がよく気にされるのは、「認識精度って何パーセントですか?」という点ですが、音声認識の精度評価には数字が小さいほうが認識精度は良いという指標がよく使われています。
 
精度評価に使われる指標は具体的には以下のようなものです。
* WER(Word Error Rate) 単語誤り率
* CER(Character Error Rate)文字誤り率
 
この2つの指標はいずれも、間違っている率なので、数字が小さい方が良い数字となります。
(皆さん認識精度という言葉を使われているので、数字は大きい方がいいと思っているのですが、この音声認識の指標は小さい方が精度がいいという事になります。ちょっとした落とし穴ですね。)

さて、WER、CERはいずれも「正解」と「認識結果」を比較して計算します。 
 
ここで、そろそろ本題の精度評価なのですが、ここにも落とし穴があります。
簡単に言うと認識結果が微妙でも、精度は高くなるケースがあるのです。
  具体的には下記のイメージになります。

 まず「正解」が下記のケースにおいて、  2つの音声認識エンジンでテストして「認識結果1」、「認識結果2」の2つの結果が得られたとします。
 
正解)斎藤さんから見積頂いたのですが
   
認識結果1)斉藤さんから見積り頂いたのですが
認識結果2)さいとうさんからみつもりいただいたのですが

  そこで「正解」と「認識結果1」を比較します。
 
認識結果1)藤さんから見積頂いたのですが
 
  正解と比べると、2か所誤りがあります。「斎藤」の「斎」が「斉」に誤変換、「見積」が「見積り」となり「り」が1文字余分に追加されています。
  
ちなみに「認識結果2」と比較すると誤りが11文字あります。
 
認識結果2)さいとうさんからみつもりいただいたのですが
 
  計算するまでもなく「認識結果1」のほうが良い精度という事になります。
 
「認識結果1」>「認識結果2」

でも、「認識結果1」の誤りとされた箇所ですが本当に間違いとしていいのでしょうか?

人名は「サイトウ」という音を聞いただけでどの漢字かは誰もわからないと思いますし、「見積」と「見積り」の表記のゆれは、どちらが間違いとも普通は言えないですね。

従って、どのレベルを許容するかという線引きが必要となりますが、この線引きがまた少しやっかいです。
昔、私が学生だった頃の話ですが、テストの答案を書く際に『誤った漢字を記載すると減点します。ただし、ひらがなで記載すれば誤りとはいえないので減点しません』というルールがありました。
 
もしこのルールを適応すると、
「認識結果1」は「斎」を「斉」に間違っているので 1文字誤り
「認識結果2」はすべて正解
となります。結果、「認識結果2」の方が良い精度という結論になり、実は精度が逆転してしまいます。
 
「認識結果1」<「認識結果2」
でも、少なくとも私には「認識結果1」のほうが全て平仮名の「認識結果2」より読みやすいように思えます。おそらく皆さんも同じお考えになるのではと思いますが如何でしょうか?
 
残念ながら、世の中の統一的な線引きというものは無いのですが、音声認識を業務活用するとしたら、ここは間違えたくないというところがあるはずです。従って、業務目線で線引きを考える事が必要です。もっとも「斎藤」と「斉藤」のように当てる事が出来ないものもありますので、ここは業務目線と出来ない事のバランスが重要かと思います。
 
レトリバは各種の製品と共に利用できるように、独自に音声認識エンジンを開発しており、柔軟にご提供が可能です。
当社製品との組み合わせに限らず、音声認識のみでのご相談もお待ちしております。
 
詳細希望の方はこちらからお問い合わせください!

retrieva.jp


FRONTEO×レトリバ×Nextremer共催セミナーを開催しました!「自然言語処理ベンダーの経営陣が語る!明日から使えるテキストデータ分析の勘所」

こんにちは。レトリバ広報担当の市原です。

FRONTEO様、Nextremer様との共催セミナーを7月21日に開催しました。

 

今回は「自然言語処理ベンダーの経営陣が語る!明日から使えるテキストデータ分析の勘所」をテーマとして実施しました。

 

イベントの詳細については、FRONTEO様のオフィシャルブログをぜひご覧ください!

www.fronteo.com

 

レトリバは代表取締役の河原が『テキストデータを「よしな」に分析するAIとは』というタイトルで、テキストデータの分析の難しさとAIを使ったアプローチについてお話しさせていただきました。

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分析軸がわかりやすい数値データに比べ、分析軸がわかりづらいテキストデータに対し、分析AI「YOSHINA」を使った具体例を説明しました。
 
分析AI「YOSHINA」と、YOSHINAの活用事例については、こちらの記事でも紹介しておりますので、併せてご覧ください。
blog.retrieva.jp
 
また、3社でのクロストークセッションでは、「自然言語処理業界の実務適用の現状と今後」についてパネルディスカッションを行いました。
 
セミナー後のアンケートでは、
・それぞれの会社様のお話を聞くのもためになるのですが、それぞれの意見が飛び交う時間が多いと、ちょっとした気づきが生まれることがあるので、非常に参考になります。
・クロストークセッションが特に興味深かったです。
・最後のクロストークセッションのコーナーは、ベンチャーを牽引される皆様の生のお考えを聞けて、AI活用に向かう姿勢などとても勉強になりました。
・最後のクロストークセッションが考え方や市況が伺えて大変ためになりました。
というコメントをいただき、大変好評でした!
 
沢山の方にご参加いただきありがとうございました!!
 

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次回は、8月20日(木)13:00~14:00 にレトリバ×Nexstgen様との共催ウェビナーを開催予定です。 
詳細、申込につきましては、弊社ホームページに掲載予定です。 
ぜひチェックしてください!

 

 
 
 

イベントレポート: 静岡県企業様のイノベーションとスタートアップ企業の事業活性を共創する「Tech Beat Shizuoka」へ出展ならびに登壇しました

レトリバのCSOの億田(@okudamasakichi)です。  

 

Tech Beat Shizuokaは「静岡県の産業活性化+静岡県内の新たな産業の創出」をゴールとしたイベントです。日本を代表する企業を多く持つ静岡県企業が多数参加されました。
非常事態宣言が明けたとはいえ、コロナウィルスの感染リスクが高い状況であるため、オンラインでの開催となりました。

 

当社は動画でのピッチ登壇ならびにご用意いただいたオンラインビジネスマッチングツール上で静岡県企業様とコミュニケーションといった形で参加いたしました。

 

ピッチでは僭越ながら私が登壇し、簡単に大量のテキストデータを分析可能な分析AI「YOSHINA」を紹介いたしました。
今後の社会に対する思いや課題感、そこで分析ならびにAIが果たす役割を披露させていただきました。

 

 

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GAFAに代表されるテクノロジー企業の成長が著しい中で、日本の名門企業様へテキストデータの活用を提案させていただく機会となりました。

GAFAのたった4社で日本の名門企業の時価総額合算値の70%に達している状況です。

そんな中、USの名門企業WalmartAmazonと伍して戦っている企業のひとつです。

なぜそれができているかというと自身もテクノロジー企業になる、という選択です。

徹底的にデータレイクを構築し、分析からアクションまでテクノロジーで最適化するといったことを実現し、AI企業を買収するなど自身に知を技術を蓄積することを行っています。

これは昨今のDXの流れにも似ており、うまく対応ができればテクノロジー企業の潮流に乗ることができます。

 

うまく潮流に乗るにはどうしたらよいでしょうか? 

当社としての提案は会社に眠る非構造化データであるテキストの活用です。

AIがテキストデータを分析し、売上を上げたりコストを下げたりするヒントを得ることができます。

これを第一歩にして、さらなる事業成長への足がかりになればと考えています。

 

当日は上記の話を事例を交えて紹介させていただきました。

ご興味ある方はお問い合わせ下さい。

他の事例も含め、紹介させていただきます。

 

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会場での登壇とはなりませんでしたが、動画での登壇は緊張せずに望め、全力を出せたな〜という感想です。
得難い機会をいただきありがとうございました。

 

紹介いたしました分析AI「YOSHINA」については下記にて紹介しております。
よろしければご覧いただけますと幸いです。