難易度の高い電話サービスを Twilioで簡単に導入 「AIの民主化」を実現する ボイスボットツール

フルサポートを可能にする独自の対話エンジンの育て方

株式会社AI Shiftは、サイバーエージェントの子会社として2019年に設立された“AI対話カンパニー”。AI技術を活用したカスタマーサポート向けチャットボットサービス『AI Messenger Chatbot』と、自動電話応対サービス『AI Messenger Voicebot』を開発・運用しています。クライアント側で運用部分を担うものが多い中、いずれのサービスも設計から運用まで一貫したフルサポートを行い、高い課題解決力が評価されています。その成功の理由には、同社ならではの対話エンジン開発が関係していると株式会社 AI Shift データサイエンティストの友松 祐太氏は語ります。「優れた対話エンジンとは、用意されたルートの中から最適なルートを正確に選ぶことができるものを意味します。用意されていないルートはそもそも選択することができませんから、いかに想定されるルートを多く学習させられるかが重要です。AI自体の性能で差をつけるのは難しい分、この“回答の網羅性”を効率よく高めるための運用システムを重視しているのが私たちのサービスの特徴です。うまくいかなかった点を多くの人手をかけてその都度分析し、百数十社分のノウハウが蓄積されているのは大きなアドバンテージであると言えます。さらにこの膨大なデータをもとに、運用システム自体にもAIを活用することで、対話エンジンを育てるための運用サポート機能を自動化する取組みも実現しました。『AI Compass』というこの運用機能を使えば、人手をかけて運用していたときとそん色ないクオリティのサポートを、自動で提供することができるのです。」

チャットボットの限界をカバーするボイスボットサービスの登場

チャットボットサービスを中心に展開していた同社が、ボイスボットサービスを手掛けるようになったのはおよそ2年前。なぜボイスボットサービスの開発に踏み切ったのでしょうか？AI Messenger事業部 AI Messenger Voicebot事業責任者の田島 努氏に伺いました。「企業がチャットボットサービスを導入する目的のひとつは、業務効率化のために『電話応対をなくすこと』。しかし、チャネルを選ぶとき真っ先に電話を選ぶ方が一定数いることから、必ずしも我々が寄与できない部分がありました。どうにかして電話からチャットに流すことも検討しましたが、よりカスタマーのエフォートレスな体験のためには、電話口でそのまま応答できるサービスが必要だと考えました。」「もともとチャットボットサービスで培ってきた対話エンジンの強みを活かし、ボイスボットサービスに展開させています。予約などのヒアリング用途がメインであり、一般企業での導入が約7割ですが、自治体からの問合せも増えています。親会社であるサイバーエージェントの自治体向け営業組織からの引き合いがメインですが、デジタルシフトの一環として電話応対の自動化に着手する自治体が増えているようです。例えば福井県の道路規制情報の問合せ対応に『AI Messenger Voicebot』を導入していただいたり、東京都多摩市のコロナワクチン接種のAI予約専用ダイヤル開発への技術支援をしたりしています。年齢も性別も様々なカスタマーからの問合せを受ける公的機関で、中心となるチャネルは電話です。電話応対の自動化サービスは、自治体の各現場で多忙を極める方々にとっても待ち望まれるツールとなるのではないでしょうか。」

スピーディかつスケーラブル Twilioでスムーズに電話機能を実装

同サービスにおいて、受電、録音、SMS送信、番号の転送などコアとなる機能でTwilioを利用しています。再び友松氏に、『AI Messenger Voicebot』へのTwilio導入の経緯を伺いました。「今まで、電話に関わる開発の経験はほとんどありませんでした。通常のweb開発の知識をベースに電話機能の開発ができそうなものを探し、Twilioを発見。デモの確認を経てスムーズにプロトタイプ制作を行うことができ、機能的にも問題なかったことから、そのまま本番でも採用する流れとなりました。音声認識した結果をテキスト化して渡すというサービスは他にもあるものの、ウェブソケットでリアルタイムに対応できるのはTwilioならではですね。電話番号の発行からデモ作成までをスピーディに行える点は、クライアントへの提案しやすさに繋がっています。電話の音声を認識し、テキストに変換、対話モジュールに投げて応答分を生成、これを音声合成する、という一連のフェーズで自前のサービスに組込みやすく、柔軟に対応できる点も魅力です。これからのサービス展開を見据えたうえで、機能も拡張性も優れていたという点が、Twilioを選んだ最も大きな理由です。」「ベースとなる電話での自動応答サービスの開発期間は、約半年程度でした。Twilioはサンプルが豊富で、Slackのコミュニティで質問することもできます。このサービスが本当に成立するのかが当初は見えず不安でしたが、Twilioを使うことで実装の見通しが立ち、一気に開発が進みました。」「Twilioを使ったボイスボットサービスは、一般的なものよりも同時接続できる件数が多く、数百人分のコールセンターを持っているのと同じような処理能力を発揮しています。数時間の間に数万件の問合せがあるようなスケールの案件でも、現状問題なく運用できています。導入後も新規クライアントへの提案の際にアドバイスをいただくなど、Twilioさんには細やかなフォローをいただいております。勉強会の開催をはじめ、私たちが電話に詳しくない部分を手厚くサポートいただき、非常に助かっています。」

『産学連携』のシステム開発でAIをさらに身近な存在へ

「私たちはプロダクト開発にアカデミックな視点を取り入れていくことも大切にしており、プロダクトの課題だけでなく、中長期的な課題に対しては『産学連携』というアプローチも行っています。様々な大学の研究室と連携し共同研究を行っていますが、我々企業側は最新の研究をフォローすることができ、大学側もリアルなカスタマーのデータを得ることができるため、お互いにとって大きなメリットがある取組みとなっています。今、チャットボットとボイスボットを統合する開発を進めています。今後は電話、チャットそれぞれのチャネルで得た回答のナレッジを両サービス間で共有し、どちらのチャネルも育っていくような仕組みを作りたいと考えています。またチャットボットもボイスボットも、サービスを完結させるためには他のシステムとの連携が不可欠。たとえば予約や解約を行う場合、それぞれのシステムへ繋ぐ必要がありますよね。それらを私たちが提供するひとつのシステムと繋ぐことで、自動で完結できるシナリオが組めるような展開も見据えています。これは後々、サービスのさらなる強みになってくるはずです。長期的な視野を持ちつつ、目の前の課題を常にクリアしていくことは、『AIを民主化する』という当社のミッションを達成するためにいずれも必要な取組みであると考えています。これからも、AIの新しい可能性を世界に広げていきたいですね」