はじめに

文系の皆さんがAI人材になるためのノウハウを投稿していきます。今回はAIの活用方法8分類のうち会話系AI（代行型・拡張型）について解説します。

活用タイプ別AIは4×2=8分類

AIは機能別に分類すると4タイプ、役割別に分類すると2タイプに分けられます。つまり

機能別4タイプ×役割別2タイプ=活用タイプ別AI8分類

となります。

機能別4タイプ

まずAIを機能別4タイプに分けます。人の脳の機能にそって次のように整理することができます。

人の脳は複数の部位によって成り立っています。頭頂葉や側頭葉、前頭葉、後頭葉、小脳、脳幹などによって構成され、人のさまざまな機能が制御されています。それぞれの機能を大まかなグループで分けると、「見て認識する」「考えて予測する」「会話する」「身体(物体)を動かす」という4つになります。

脳のそれぞれの機能を模倣することでAIが発展してきているかのように、AIの分類も人の脳と同様に4つに分類することができるのです。

役割別２タイプ

また、AIと人との分業スタイルによって、AIは大きく2つのタイプに分かれます。人間の代行型と拡張型です。

  • 代行型
    人間ができることをAIが代わりに行なう
  • 拡張型
    人間ができないことをAIにょってできるようにする

機能別の識別系AI、予測系AI、会話系AI、実行系AIの4つを横に並べ、役割別の代行型と拡張型の2つを縦に並べて、4×2=8のマスに分けたのが以下の表になります。

このようにAIは活用タイプ別として4×2=8で分類することができます。

「会話系AI」はこう使う

会話系×代行型AIの活用例

会話系AIは「会話する」AIです。「会話系×代行型AI」は、これまで人間が会話を通じて行なってきた仕事をするタイプのAIになります。たとえば次のような利用例があります。

  • 施設内の会話による案内
  • 音声による注文の対応
  • チャットボットや音声対応によるコールセンター対応
  • 社内内線電話の取り次ぎ
  • 対話音声のテキスト化と要約

駅や店舗などの施設内での案内業務はこれまで人が行なってきましたが、このやり取りをAIによって行なうケースが増えてきました。ソフトバンクのPepper (ペッパー)やJR東日本のAIさくらさんという名の案内AIがその実例です。

これまでは案内業務から利用が進んでいましたが、今後は音声による注文業務の対応といったところまでカバーするケースも増えてくるでしょう。また、企業内のコールセンターで、これまでスタッフが行なってきた電話やメールで対応していた業務をAIによるチャットボットや、AI制御による音声対応で代行しているケースも増えてきています。


※ANA自動チャットによる問い合わせ応答サービスのご紹介

コールセンター内の会話系AIですべての対話を担当できるわけではありませんが、一次受けや複雑でないやり取りにおいては人の業務を代行することができるようになっています。コールセンターや案内業務において、過去のすべてのやり取り対話データから、適切な回答内容を抽出することもAIは得意としています。

まず、顧客の音声による質問内容を認識し、データ化します。その後、その質問データに含まれた文章もしくはキーワードに近い過去の質問を抽出し、過去の類似質間に対して適切に国答された回答群を候補として出します。回答候補のリストから人が最終的に選択するか、もしくはAIが自己判断で回答文を選択して読み上げるかの2つのケースがあります。
また、社内の内線取り次ぎにも会話系×代行型AIが使われます。誰宛ての電話なのかを音声により認識し、連絡すべき先に適切に転送してくれます。

いろんなシーンで生まれる対話の音声データを、自動的にテキストに変換し保存することもAIが行なってくれます。日本語音声のテキストデータ変換の精度はまだまだ完壁とはいえない状態ですので、最終的には人によるチェックや補正が必要です。しかし、ある程度までの精度であっても、大量の音声文字起こしをAIに行なってもらうニーズは多くあると思います。また、音声からテキスト化した生データから、ポイントを押さえた要約文を作り出すAIもあります。

会話系×拡張型AIの活用例

「会話系×拡張型AI」は、人がこれまで行なえなかった会話にまつわる業務を担ってくれるAIです。利用例を見てみましょう。

  • 専門家の置き換え
  • 対話による感情分析
  • 多言語での対話

医師や弁護士、税理士などの高度な専門分野における受け答えを会話系AIに行なわせるケースがあります。医師の代わりに一次問診をするAI問診がわかりやすい例になるでしょう。専門家にしかできない受け答えをAIによって再現します。また、音声や文章から類推する顧客の感情分析も会話系AIの利用例のひとつです。

感情の把握は人でも一定量できる内容ではありますが、大量の文字列データから感情の揺れを把握する場合はAIのほうが優れた精度が出るはずです。また、複数の言語による対話業務もAIは得意です。英語から日本語へ、中国語から英語へ、
韓国語からフランス語へ、ドイツ語からタイ語へ、など複数言語のほとんどのパリエーションの対話翻訳を可能とします。

このように「会話系×拡張型AI」は会話というテーマにおいて通常の人ではできないことを可能にするAIなのです。