| リコージャパン |  |
 | 対象ユーザー | VOC分析のご担当者、新たにVOC活用を検討されている企業 |
| 対象規模 | 企業規模問わず | |
| 製品形態 | クラウド | |
| 価格情報 | 月額80,000円/1契約・月額従量料金100円/5件 | |
| 製品概要 | 企業に日々寄せられる「お客様の声」。VOC（Voice of Customer）とも呼ばれ、マーケティングや商品企画への活用が期待されています。しかし、現実のVOC利用ではデータの整理段階でのつまずきも多く、スムーズな活用はむずかしいもの。「RICOH ニーズ分析サービス Basic」は、リコーコンタクトセンターのノウハウが詰まった独自のAIを使い、チューニング無しでVOC分析をはじめられるサービスです。また食品業の品質問題の早期発見に特化した「RICOH 品質分析サービス Standard for 食品業」もご用意しています。 | |
- 製品紹介
ビジネス戦略
技術力と実務ノウハウを融合した次世代AI基盤
自然言語処理技術でVOC活用を徹底支援
ビジネス戦略
リコージャパン
近年のAIブームの追い風を受けて、VOC分析・活用を強化する企業が増えている。しかし、実践段階に入ると、さまざまな理由で活用が進まないケースが多い。リコーが2023年秋にリリース予定の「AI開発プラットフォーム」は、同社のAI技術と実務ノウハウを集約。運用現場の担当者でもノーコードでAIモデルを構築可能なため、PoC期間の短縮と導入コストの削減に貢献できる。
株式会社リコー
RDS DDX事業センター
事業統括室
プロジェクト
マネージャー
安達 真一 氏
株式会社リコー
デジタル戦略部
デジタル技術開発
センター
DDX開発室
ドキュメントAI開発
グループ
リーダー
篠宮 聖彦 氏
「ChatGPT」の台頭で、AI活用が再び注目されている。コールセンターでは、CX（カスタマーエクスペリエンス）向上や経営貢献を目的に「顧客の声（VOC）」の分析・活用の強化に期待が高まっている。デジタルサービスに取り組むリコーは、独自のAI技術と自社コールセンターで培ったVOC活用の実務ノウハウでこの期待に応える。
同社では、1990年からAIの研究を続けている。主要開発拠点のデジタル技術開発センターでは、「画像・映像系AI」（映像による品質検知、3Dモデリングなど）、「音声系AI」（音による官能評価、振動による故障検知など）、「自然言語処理AI」（文書分類、ニーズ抽出、レコメンドなど）といったさまざまなAIを研究開発。「2015年からは深層学習系AI、2020年からはGoogleの自然言語処理技術『BERT』を活用した独自の自然言語処理AIを開発、企業内のテキストデータ活用ソリューションとして『仕事のAI』をリリースしています」と、ドキュメントAI開発グループの篠宮聖彦氏は説明する。
「BERT」ベースの自然言語処理AIで
製品の品質問題、顧客ニーズを抽出
「仕事のAI」は、さまざまな形で蓄積された企業内のテキスト情報を用途・目的に応じて分析・分類する機能を提供する。コールセンターにおいては、VOCの内容をAIが分析、製品・サービスの品質上の問題や顧客ニーズなどを抽出・分類し、関係部署に対応アラートを上げる（図１）。これにより、人手による解析時間を削減、業務効率化や顧客満足度向上といった価値を創出できる。食品業界の品質管理を目的とした「RICOH 品質分析サービス Standard for 食品業」や、より広範なCS部門での利活用を見据えた「RICOH ニーズ分析サービス Basic」なども揃えている。
図1 「仕事のAI」──サービス活用イメージ
リコーの強みは技術力だけではない。年間300万件の問い合わせに対応するコールセンターを運営しており、自社内でもVOC活用を推進。「当社で運営するビジネス系アプリケーションのヘルプデスク窓口では、操作系の問い合わせから営業につながりそうなコールを抽出します。日々の運用にAI分析を組み込み、毎日AIが20件程度の営業候補を抽出し、人による精査と合わせて数件に絞り込み、営業部署へ共有したところ、半年で50件以上の成約、数百万円の売上貢献につながっています」と、DDX事業センターの安達真一氏は話す。こうしたVOC 活用の実務ノウハウを積み上げ、商品企画・開発にフィードバックしている。
リコーのVOC活用ノウハウを集約 ノーコードでAIモデルを構築
近年はVOC活用に関心を示す企業が増えているものの、その前提となるPoC（概念実証）の長期化や導入コストがネックとなる。PoCでは、業務内容やVOC活用元の用途・目的に応じたAIモデルの構築が不可欠だが、AI専門家がいない事業会社では、ITベンダーに頼らざるを得ない。一方、自社の通話データをベンダーに渡すことに難色を示す企業もあり、PoCが長期化する要因となっている。そこでリコーは、自社のAI技術とVOC活用の実務ノウハウを集約。現場担当者でもノーコードで容易にAIモデルを構築できる「AI開発プラットフォーム」を開発し、今秋中のリリースを目指している（図２）。
図2 AI開発PF（プラットフォーム）──AI導入の課題解決イメージ
同ソリューションでは、「仕事のAI」をベースに、データ分析／開発からAIモデル構築・運用まで一気通貫で提供する。どのようなデータを抽出したいか、GUIに従って操作できるため専門知識は不要。ITベンダーにデータを預けることなく、自社内でAI開発が自走可能な環境を提供する。
リコーでは、AIソリューションを用いた、より多方面なVOC活用を提案。図３に示す通り、コールセンターだけでなく、品質、マーケティング、設計・開発、営業などの部門でも、VOCから得た知見を活用することで、さまざまな課題の解決を提唱している。
図3 リコージャパンのVOC活用──AIソリューションマップ
独自の大規模言語モデルを開発 「BERT」×「GPT」運用を構想
生成系AIの研究にも余念がない。独自の開発環境で大規模言語モデルを構築、ChatGPTのような日本語に強いモデルを開発中だ。企業の用途や目的に応じてカスタマイズすることで、より効果的に利活用できるようにする。「仕事のAI」においては、テキストの分類には「BERT」を、要約・生成には「GPT」系エンジンの活用を検討。通話データのVOC活用から要約・FAQの生成まで一気通貫で提供できる仕組みを構想している。篠宮氏は、「より広範な活用を視野に入れています。対話型の特性を生かし、デジタルヒューマン（アバター）に組み込んでWeb内の案内役や、メタバース上でオンライン接客を行うなど、さまざまな用途を検証しています」と研究の一端を述べる。
リコーのAI技術は進化を続けている。今秋リリース予定の次世代AIプラットフォームなど、今後の取り組みに期待が高まるばかりだ。
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リコージャパン株式会社 |