20170207 [cs hack] チャットbotの効果と未来
TRANSCRIPT
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自己紹介
井上 健(いのうえ けん)
freee株式会社 バックオフィスコンサルタント
2004年 株式会社ライブドアマーケティングに入社。
株式会社エヌ・ティ・ティ・ソルコを経て、2014年 同社に参画。オペレーターからキャリアをスタートし
て、CS一筋。チームづくり、業務ツール開発、採用・
トレーニングプログラムの構築など、CSオペレー
ション全般に携わる。2017年1月リリースした、
チャットBOT(β版)の開発PLを担当。趣味は、「ユー
ザーにとって本質的な価値があると自信を持って言
えるアクション」を悩み続けること。
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2016年「働きがいのある会社」
従業員〜999人規模 ランキング4位
2015年度グッドデザイン賞 「未来づくりデザイン賞」
設 立 2012年7月
資本金 96億603万円 (資本準備金等含む )
代表者 佐々木 大輔
従業員 約250名(2016年10月現在)
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クラウド会計ソフト市場マーケットシェア *(法人・個人)
* デジタルインファクト調べ
有効事業所数は 65万事業所(前年比約2倍) を突破
会計・給与共にトップシェア
クラウド給与ソフト市場マーケットシェア *
*MM総研調べ
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23.9%!!!
(参考値)BOTに質問した回数:12,200件回答のリンク遷移した回数:2,800件ユーザーの回答利用率:23%
チャットBOTが 正解 & 関連回答を提供する確率“23%”とほぼ同じ
プロジェクト中に困ったこと
● 学習データが必要
○ ユーザーの過去の問合せ履歴をjson形式に変換
○ エージェントが利用したマクロを利用しよう
○ PJ開始2週間でプロトタイプができた!
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結果、なにを入力しても、
プロダクトの退会案内を表示。
原因
● エージェントはチームで用意したマクロを使わず、
GoogleKeepで各自カスタマイズした定型文を利用
● カスタマイズしないマクロを使う場面は「退会」が過半数を占
めていた
● エージェントがユーザーに案内したfreeeヘルプページを回
答とする学習データを作成
● さらに、エージェントからGoogleKeepデータをエクスポート
して、チャットBOTを回答文に利用
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解決
ほかにも、いろいろ困ったこと
● ユーザーに回答候補を複数表示するべきか?
➢ ユーザーを迷子にさせない、回答は1つ!
● サポート営業時間外の導線は?
➢ メール問合せフォームへ!
● ディープラーニングのみだと正解率が良くない
➢ 学習データはエージェントの発言部分や不要文言を削除
➢ 特定ワードを設定して機械学習に組み込む
➢ 特定ワードとディープラーニングが競合しているか測定する
ツールを作成
● リリース直前 社内動作テスト課題45件➢ 90%以上対応
➢ 1ヶ月でリリースするはずが、2ヶ月掛かる23
チャットBOTの近未来
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● 回答精度を23%→80%へ
○ 現実的な数字
○ こつこつやれば必ず達成できる
● QA対応ではなく、本当のチャットBOTへ○ 過去の質問も機械学習へ
○ ユーザーに回答候補をAB選択
エージェントアシストツール①
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ユーザーが入力している内容に、回答候補をサジェスト
リアクティブサポート
freeeサポートデスクにお問い合わせをした過去の履歴を確認することができます。
▼過去にfreeeへ問い合わせた内容を確認するhttps://support.freee.co.jp/hc/ja/articles/203124154
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▼freeeの動作環境を教えてくださいhttps://support.freee.co.jp/hc/ja/articles/202848120
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▼プライベート兼用の口座はfreeeに登録してよいですか?https://support.freee.co.jp/hc/ja/articles/205960230
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ユーザーの登録情報を元に、最適な活用方法をサジェスト
プロアクティブサポート
お客さまのケースでしたら、経費精算が効率的です!!!
お客さまは請求書機能をご利用いただければ、毎月決まった日に自動的に請求書を送付することができます!!!
従業員様がいらっしゃったら、会計freeeと連携している給与計算freeeをつかって、かんたんに給与明細を作成してみましょう!!!
エージェントアシストツール②