Augmented Agent(能力強化エージェント)

明けましておめでとうございます。
2021年になりました。現在、AI(人工知能)に対する過剰な期待は落ち着き、だんだんとAI(人工知能)の得意分野の理解と、適用すべき範囲が、社会的に認知されてきたと思います。

頭文字にすると同じAIですが、AIの適用範囲の例として、Augmented Intelligenceというものがあります。

ここでは、「Augmented Intelligence」を以下のように定義します。
Augmented Intelligenceは、人間中心に考え、AIを道具として利用して、人間とAIが一緒に協働するモデルの事です。

ご存じのように、AIは、基本的に学習したモデルをベースにアウトプットが出されます。
その為、100%に近い正解値を求めると、非常に多くの学習データと、それに対するチューニングに労力を必要とします。
また、いくら精度をあげても、学習データに紐づかないイレギュラーなアウトプットを出すことはできません。

反面、人間は、イレギュラーな対応もこなす事も出来ますが、簡単な繰り返し作業において疲れてくると、ミスをする傾向があります。

このように、AIが得意な事と、人間が得意な事は異なります。
では、これらをお互いの良い所を利用し、不得意な所を補完したらどうでしょうか？

AIが間違えた所は人間が修正をし、人間が間違えた所はAIが修正するといった具合です。
これにより、人間の心理的負荷を下げ、なおかつ、正確性の向上や、生産性の向上(時短)が見込めます。

別の例で言うと、車の完全自動運転は難しいけれど、前方の車の自動追尾や自動ブレーキによって、運転者の負荷を減らすのも同じような分類になると思います。

この発想が、Augmented Intelligenceの根幹になります。

コールセンターにおけるエージェントについても、同じように、AIがエージェントを手助けするソリューションのカテゴリが出来ています。
これらは、Augmented Agentというカテゴリで各社売り出しています。(ユニフォアでは、auMinaが相当します。)

一例としては、コールセンターにかかってきた問い合わせの内容を特定し、それに関する聞かなければならない情報をエージェントに指示してあげるといったものになります。
例えば、コールセンターに電話をかけた理由が「実店舗での相談予約」としたとしましょう。
AIが「実店舗での相談予約」という理由がわかったら、聞かなければならない最低限の事が、以下の４つと判断します。
「どこの店舗か？」
「相談日時」
「相談者名」
「相談者の連絡先」
これらを漏れなく聞く為に、AIがエージェントに情報を聞いたかどうかをチェックしてあげる事が出来ます。
もし、漏れがあれば、AIがエージェントに教えてあげます。
そして、人が対応する事によって、「車椅子で尋ねても大丈夫な店舗かどうか？」といった、頻度の少ない質問に対しても答える事が出来ます。

同時に通話の内容をAIが会話の内容を聞き取り、自動的に要約します。
「新宿店舗で、2021年○月○日 10:00-11:00に○○さんが来店予定。連絡先は、090-0000-0000」といった要約内容を、システムに連携します。
また、「車椅子で来店」といった情報の付け加えは人がします。

このような協働作業により、正確性の向上と効率の向上を行う事が出来ます。