挑战
独自のai技術を活用し，
お客様の業務効率向上と価値の創造を目指す
リコ，独自の自然言語処理ai(人工知能)などを活用しお客様の業務支援を図る新サ，ビス“仕事のai”を提供開始。第一弾として,食品製造業のお客様相談窓口やコールセンターなどに寄せられた”お客様の声(VOC:客户的声音)“をAIで分析・分類する商品を発売し,お客様の業務効率向上と新たな価値の創造を目指します。
川岛祺
川島 圭さん
リコ，ジャパン
事業企画部門
铃木武
鈴木 剛さん
リコ
開発部門
今回取り組まれているプロジェクトに
いて教えてください
川島さん:今回のプロジェクト“仕事のAI”は,お客様固有の情報資産をお預かりして,独自の自然言語処理AI技術を用いて分析することで,さまざまな事象の動向や傾向の把握,将来の予測などを効率的かつ高精度に行うというものです。
鈴木さん:これまで業務に精通した人が行ってきた”問題の発見”“課題解決策の策定”“新たな価値の創出“といった付加価値の高い業務を,デジタルの力を活用してよりスムーズに行えるように支援します。
“仕事のai”というサ，ビスが
生まれたきっかけは?
鈴木さん:お客様が保有する膨大なデータをもっと有効に価値あるデータとして活用することができないかという課題がありました。そこでリコー独自のAI技術でコールセンターなどに寄せられたお客様の声(VOC)をはじめとした蓄積データに付加価値をつけたいと考えました。
川島さん:このサ，ビスのコアは，リコ，がずっと育んできたai関連技術です。これをどのようにサ，ビスとして展開するか，企画担当のメンバ，とタ，ゲティングを行って開発しました。さまざまな業種のお客様から課題などを直接お伺いする中で,品質分析サービスの第一弾として食品メーカーを選んだのは,昨今の健康ブームや食品の安心安全についての関心の高まりから,需要が高いと判断したためです。
前例がないサ，ビスとの事ですが
“挑戦”されたことは?
鈴木さん:なにより一番挑戦的と言えたのは“スピ，ド”です。限られた時間の中で結果を出すために,メンバー一丸で商品企画部門から開発部門一緒になって試行錯誤しました。
すべてを自分たちで一から作り上げていたのでは間に合わないため,既存の技術や社外のオープンソースも積極的に活用しグループの総力を活かしました。
川島さん:計画的に開発を進めると同時に，お客様に最大限の価値提供をすることを心掛けました。
AIを活用してどこまで実現できるかは,実際にデータを解析してみないとわからない部分も多く,初めの段階でお客様に対して”こんなことができるようになる”という確約できない点が難しかったですね。
開発を進める上で
工夫や意識したことは?
川島さん:前例がない中で，メンバ，と一緒になって“ともに考える”ことは意識しました。試行錯誤して，方針が決まったあとはメンバ，に信頼して任せるようにしています。
これから目指していくことは?
鈴木さん:新しいサ，ビスを開発するためには，これまでと同じことをやっていてはだめ。サ，ビス内容や目的に沿った柔軟で新しいプロセスの創出が必要だと感じます。今後は，品質分析だけでなく営業支援や文書作成支援など多方面での活用を検討中です。
川島さん:お客様からの反応やご意見を取り込みながら商品の機能アップもしていきたいです。また,分析結果をもとにした対応の支援など,リコーの他のソリューションと組み合わせて総合提案にもつなげていきたいですね。aiの実用化で業界をリ，ドしていきます!
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