情報通信業界で進むai開発や導入にはどのような動きがあるのでしょうか?ここでは、実際に情報通信企業で導入されているaiの成功事例を取り上げて紹介しています。
ネットワークサービスの販売において、注文受付から開通までの業務プロセスが自動でおこなわれていましたが、サービスの利用申込書においては手作業のまま。担当者による振り分け業務がおこなわれていたので、ニューラルネットワークによる自然言語処理技術を活用し自動化しました。
入力者によって書き方にパターンがあるため、ニュートラルネットワークによる文書分類アルゴリズムを採用。振り分け先を自動判定するカスタムAIを開発しました。申込書を分類に適切な単位にテキストを分割し、分割されたテキストの伝達必要度をスコア化。伝達が必要なテキストは、テキストごとに振り分け先を出力判定します。
このカスタムAIの導入によりテキストの振り分けと、情報の伝達漏れを予防しつつ不要な情報を減らせるようになりました。
対応内容 | 自然言語処理 |
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開発企業 | 株式会社 Laboro.AI |
株式会社 NTT ドコモのソリューションである、人のパーソナリティを理解できるAI「HRL-AI (Human Representation Learning AI)」の開発を支援。
「HRL-AI」は、NTTドコモのAI関連技術群を活用した取り組み「corevo(コレボ)」を構成するソリューション。「HRL-AI」の開発支援の他、オンラインチャットツールから得たコミュニケーションデータを活用した分析手法の検討もサポートしています。
今回の取り組みでは、チャット上でのやり取りから人同士の繋がりをグラフに表し、データに対して深層学習をおこなったAIモデルを実装。また、AIモデルの精度を上げるなどの開発支援を提供しています。
対応内容 | マッチング |
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開発企業 | Accenture(旧Albert) |
住いの時間帯別エネルギー消費予測結果と外部因子(HEMS機器の特性、電力単価、ガス単価など)に基づいた、最適なHEMS機器制御の算出とコストカットのためのアルゴリズムを構築。クライアントが提供しているHEMS機器は、電力と熱を必要に応じて適切に制御しているので、予測と最低化ロジックによる制御アルゴリズムの開発が不可欠でした。
住まいで使用されるあらゆる電気エネルギーの消費パターンから、時間帯別エネルギー消費量を予測するモデルを構築。太陽光発電の設置では、その電力供給量を。電気自動車があれば使用電力量も予測モデルも構築。これらのモデルから、最適なトータルコストでの運用計画を算出するアルゴリズムを構築。最適化機能から、予測値と制御計画を数値で見える化するシステムを作りました。
対応内容 | 需要予測 |
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開発企業 | 株式会社ブレインパッド |
数百名とある7,000件の手書き文字データの収集と加工に対応するべく、画像、自然言語、音声等、様々なアノテーションに対応している「TASUKI アノテーション」を導入。TASUKIサービスは、ソフトバンクのAI開発を支援するアノテーション代行事業です。
TASUKIのオリジナルチャット機能で手書きデータを見ながら、ユーザー一人一人のこだわりを抽出。
改行やクセの強い文字の抽出など、要件定義時にはなかった隠れた要件もあぶりだすことで、精密なデータ収集と加工を可能にしています。
対応内容 | 情報通信業界・自然言語処理 |
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開発企業 | ソフトバンク株式会社 |
パソコンサイトはユーザビリティに配慮したサイト構築ができているものの、スマートフォンではまだ配慮が不十分な状態。スマートフォンサイトのコンテンツの見せ方やユーザビリティの向上のため、テキストでの会話をサポートするチャットボット「FirstContact」を導入。シナリオ作成などの機械学習については株式会社バイタリフィがサポートし、導入・運営とスムーズに進行しました。
「FirstContact」によるチャット形式の1to1の仕組みを導入することで、ユーザー一人一人にあった商品やサービスの情報提供が可能になり、スマートフォンサイトでのユーザビリティが改善されました。回遊率が向上し、商品の申し込み件数も大幅アップしました。
対応内容 | 自然言語処理 |
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開発企業 | 株式会社バイタリフィ |
AIはなんでもできるわけではなく、機械学習の本質を理解していないと結局は何もできずに終わってしまいます。AIで何ができるのかを把握できていない企業は意外と多く、具体的な方策がないまま導入を検討し、最終的に「何をしようとしていたんだっけ?」となる事も。また、適用範囲を広げすぎたり、短期間で成果を求めたり、現場の業務を把握しないで単に「便利そうだから」と言った理由で導入したりすると失敗を招きやすいと言えます。
AIをうまく活用するには、AIは万能のシステムではなく、学習を繰り返しながら「育てる」ソリューションであることを意識する必要があります。
通信情報業界では、5G(第5世代移動通信システム)を利用したサービスも定着したことで、大きなデータ通信や処理を必要とするAI関連のサービス開発も進んでいます。AI導入を成功させるには、なんのために導入するのか明確な目的を持つことがポイントになります。また、学習を繰り返すことでできることが増えていく、成長するシステムであることを念頭に置いた導入計画を立てるといいです。
AI受託開発を成功させるには、ベンダーとの密なコミュニケーションが必須となります。TOPページでは企業の課題解決に向き合う人材やサポート体制に力を入れているベンダーをピックアップしていますので、是非比較・検討の参考にされてみてください。