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!
 

f:id:retrievakouhou:20200826132953p:plain


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。

続きを読む

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。

f:id:retrievakouhou:20200728111948j:plain

 
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!!
 

f:id:retrievakouhou:20200728111953j:plain 

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。

 

 

f:id:oku_masaki:20200727102129p:plain

 

 

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。

 

f:id:oku_masaki:20200727110257p:plain

 

 

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。

ホームページをリニューアルしました!

こんにちは。レトリバ広報担当の市原です。

 

本日、ホームページをリニューアルしました!

 

今回のリニューアルでは、ご利用の皆様にとって、より情報をわかりやすくお伝えできるようデザインや構成を一新いたしました。

 

また、レトリバの提供しているサービス

・分析支援

・高度な検索

・コールセンター支援

バイオインフォマティクス

音声認識技術

・その他の自然言語処理技術

について、より詳細をご覧いただけるようになりました

 

引き続き、内容を充実してまいりますので、ぜひご覧ください!

 

retrieva.jp

 

今後ともどうぞよろしくお願いします。

レトリバ×Empath共催ウェビナーを開催しました! コールセンターにおける自然言語処理×音声感情解析活用事例 

レトリバのCSOの億田(@okudamasakichi)です。  
 
Empath様との共催ウェビナーを6月16日に開催しました。
今回は「コールセンターにおける自然言語処理×音声感情解析活用事例」をテーマとして実施しました。
 
 

f:id:retrievakouhou:20200629141314p:plain

 

レトリバは「分析AIで”よしな”に始めるテキスト分析」というタイトルで、弊社の音声認識技術ならびに、分析AI『YOSHINA』の概要・活用事例を中心にご紹介しました。
 
YOSHINAの活用事例についてはこちらの記事をご覧ください。

blog.retrieva.jp

 

セミナー後のアンケートでは、 
・テキスト化したものをどう活かすかが分かり易かった 
・ 感情分析とテキスト化を合わせたユースケースに理解できました 
・テキスト分析の深掘りについてわかりやすかった 
・AIを使ったアプローチで分析時間を短縮できそうだと感じました
・コールセンターでの活用方法について具体的で活用イメージが持てた
・実際にテキスト解析を行った経験があるが、その作業が半自動で行えそうだと感じた 

というコメントをいただきました。
 
また、「感情とテキストを 組み合わせる未来」というタイトルで、Empath様の感情分析×レトリバの音声認識×テキスト分析でどのような価値が提供できるのかご紹介しました。

多くの方にご参加いただきありがとうございました。
 

分析AI「YOSHINA」
は明日、販売開始です! 
YOSHINAはテキストデータを分析したいお客様のビジネスを加速させるために「誰でも簡単に使える/理解できる」「高度な解析」が特徴の分析AIサービスです。 
「YOSHINAでどんなことができるか詳しく話を聞きたい!」と思った方は、こちらからお問い合わせ下さい! 

次回は、7月21日(火)16:00~18:00 にレトリバ×Fronteo様×Nextremer様との3社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!

事例紹介:名古屋市役所 広聴課様「市政の改善にむけた、住民の声の分析手法」のご紹介

こんにちは。レトリバ 営業の板谷です。

「レトリバの自然言語処理技術で何ができるの?」を知ってもらうために事例紹介をしていきたいと思います。

 

第1弾は名古屋市役所 広聴課様以下  名古屋市様)の
「市政の改善にむけた、住民の声の分析手法」をご紹介します!

 

  • 名古屋市様の背景と課題
  • 5万件のテキストデータをスピーディに分析するアプローチ
  • それでは、実際のデータで解析結果を見ていきましょう!
    • 結果がコチラ!
    • 「敬老パス」を深堀った結果がコチラ!
    • 「敬老パス - 更新」を深堀った結果がコチラ!
  • まとめてみましょう!
  • 最後に

 

続きを読む

AI白書2020から読み解く 今後のAI製品に求められることとは?後編

こんにちは。外出自粛生活が続くので、自宅で楽しめる家庭菜園を始めた営業の水田です。

 

今回はAI白書2020から読み解く今後のAI製品に求められることとは? 後編になります。
前編では「AI白書2020」で実施した利用動向調査から、
・安価(500万円以下)で導入しやすい
・処理結果の根拠が一般の方でもわかるように示せる
この2点が今後のAI製品で求められていることがわかりました。

 

「AI白書2020から読み解く 今後のAI製品に求められることとは?前編」の記事はこちら

 

後編では自然言語処理系AIを開発、提供してきた当社の目線で、利用動向調査の結果について、2019年に「AI提供サイドがぶつかった壁」と「導入サイドの悩み」を車に例えながら解説していきます。

 

  • 2019年 AI提供サイドがぶつかった壁
    • フルカスタムのスポーツカーを求めているお客様が減った問題
    • マニュアル(MT)免許がないと運転できない(難しい)問題
  • 2019年 導入サイドの悩み
    • 発進するのに時間がかかる
    • 積載量が足りない問題
  • AI提供サイドが今後すべきこと(当社の意見として)
  • これまでの経験から、安価で汎用的な製品として分析AI「YOSHINA」を開発
    • すぐに発進できる!!
    • しかも積載量無限なのに低燃費!!
  • 最後に

 

続きを読む

AI白書2020から読み解く 今後のAI製品に求められることとは?前編

こんにちは。レトリバ 営業担当の水田です。

 

新型コロナウイルス感染症の流行により、リモートワークやWeb会議、オンライン飲み会が急速に広がっています。そこで私達の暮らしやビジネスをより良く変えるためのデジタルトランスフォーメーション(DX)がより一層注目を集めています。
 
DXの推進には既存のIT技術だけでなく、人工知能(AI)やIoTなどの新しい技術の導入が肝要なので、AI技術への期待も高まっています。
しかしながら、「AI 白書 2020」で実施した利用動向調査※1では、 ユーザー企業 525 社中、「AIを実導入している」企業は4.2%、「現在実証実験(PoC)を行っている」企業は4.8%にとどまっています。
今回はユーザ企業が感じている「AI導入を検討するに当たっての課題」、「AIに対する懸念点」について、次回はレトリバがどのように対応しているのかをご説明したいと思います。
※1出所:独立行政法人情報処理推進機構(IPA)「AI 白書 2020」。対象業種はプロセス製造業、加工組立製造業、サービス業、流通業、金融業。
  • ユーザ企業が感じる「導入を検討するに当たっての課題」と「AIに対する懸念点」
  • まとめ

 

続きを読む