ＮＴＴデータのＡＩ研究事例―― チャットボットからＡＩ記者まで
２０１８年３月５日
株式会社ＮＴＴデータ技術開発本部 小間 洋和© 2018 NTT DATA Corporation

目次
1. ＮＴＴデータのＲ＆Ｄ重点ＡＩ適用領域
2. 顧客接点領域
事例 ―― チャットボットによる接客応対

3. 業務高度化領域
事例 ―― ＡＩ記者によるニュース原稿自動生成© 2018 NTT DATA Corporation

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当社のＲ＆Ｄ重点ＡＩ適用領域
顧客対応等のフロントオフィス業務

顧客接点領域

審査等のミドル・バックオフィス業務

大規模データ分析による予測や予兆検知

業務高度化領域

複合
高度分析領域

業務領域© 2018 NTT DATA Corporation

社会基盤領域
2当社のＲ＆Ｄ重点ＡＩ適用領域
顧客対応等のフロントオフィス業務

顧客接点領域

審査等のミドル・バックオフィス業務

大規模データ分析による予測や予兆検知

業務高度化領域

複合
高度分析領域

業務領域© 2018 NTT DATA Corporation

社会基盤領域3

顧客接点領域 ＥＣサイトが抱えている課題
Ｗｅｂサイトを訪問してくれたお客様をつなぎとめたい

定型化できる
簡単な問合せ対応を減らしたい

丁寧なクロージングで売上増や顧客満足度を向上させたい

ＡＩチャットボット （ヒトとＡＩが力を合わせる）
ショッピングサイトやメーカー、金融機関等、ホームページでＡＩを活用したチャット対応を始めるお客様が増えています© 2018 NTT DATA Corporation

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ヒトとボットが連携する仕組みで解決
ヒトとボットが連携することで単純な応対はボットに任せ、ヒトは売上増や顧客満足度向上に注力できます

幅広いリーチにはボットの接客

ボット・ Ｗｅｂチャット・ チャットアプリ

有望顧客にはヒトの接客

チャット接客Powered by※「corevo」は日本電信電話株式会社の商標です© 2018 NTT DATA Corporation5ボットによるチャット応対のポイント• お客様の発言は多種多様であるため、単純なキーワードマッチ方式ではお問合せの意図を判断できません
・ 単語ベクトルを基にした自然言語理解エンジン• お問い合わせ以外（雑談など）にも対応する必要があります
・ 会話からお客様の嗜好を見つけ出す興味抽出技術
・ ３０万ペアの対話ＤＢを基に構築した大規模ルール© 2018 NTT DATA Corporation

6多様な言い回しに対する意図判定技術
ＮＴＴグループのＡＩ 「corevo TM」をもちいて、お問合せの「意図」を判定して最適な文章を回答します。
お客様の多様な言い回し

お問合せの意図を判定
ＮＴＴ研究所技術

キャンセルはいつまで可能？

商品検索

キャンセル期限は注文後何時間ですか？
注文を取消したいのですが、いつまで可能でしょうか？

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質問の意図
キャンセル期限…

自然言語理解 支払方法
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興味キーワード抽出技術
機械学習をもちいて、対話データからキーワードを興味スコア付きで抽出します。得られたキーワードを使って商品をレコメンドします。
顧客の興味対象の抽出
あぶり焼き
サーモン頂戴サーモン好きなの？

うん、大好きお客様© 2018 NTT DATA Corporation

期間限定のサーモンうに軍艦食べた？

それ頂戴

ボット
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当社のＲ＆Ｄ重点ＡＩ適用領域
顧客対応等のフロントオフィス業務

顧客接点領域

審査等のミドル・バックオフィス業務

大規模データ分析による予測や予兆検知

業務高度化領域

複合高度分析領域

業務領域© 2018 NTT DATA Corporation

社会基盤領域9

業務高度化領域

放送業界のお客様の課題

定型的な原稿を作成する作業から解放され、取材などのコア業務に集中したい

同じカテゴリの文書は書き方を統一したいがテンプレートやルールの作成が困難

過去の大量データから文書生成ルールを自動作成
近年進化を遂げている深層学習によって文書生成や翻訳／要約の精度が高まっています© 2018 NTT DATA Corporation

10深層学習を使用した文書生成アプローチ
気象データ
①
②

対応する文から原稿の書き方を学習③

過去数年分の蓄積データ

過去数年分の蓄積データ

文書生成ＡＩ原稿① 前線の影響で九州地方で大雨となる見込みです。

前線に南から暖かい空気が流れ込み九州地方は大雨となる見込み。

②② 九州地方では、１５日朝までの２４時間に多いところで１５０ミリの雨が降るおそれがあります。
③ 気象庁は土砂災害に警戒するよう呼びかけています。

１５日６時までに予想される２４時間雨量 九州南部 １００ミリ③ ＜防災事項＞
土砂災害© 2018 NTT DATA Corporation

①②③

気象データ
①

原稿11

深層学習をもちいた文書生成技術
文書を変換するタスクにおいて、Ｓｅｑ２ｓｅｑと呼ばれるニューラルネットワークが過去最高精度を達成• 機械翻訳• 要約• 文書の誤り修正© 2018 NTT DATA Corporation

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Ｓｅｑ２ｓｅｑの概要
文書をニューラルネットワークで「文脈ベクトル」に変換後、更に別のニューラルネットワークで「文脈ベクトル」から文書を出力

変換元の文書

変換先の文書

単語分かち書き文脈ベクトル
ＲＮＮ ①

ＲＮＮ ②

（再帰的ニューラルネットワーク）（再帰的ニューラルネットワーク）© 2018 NTT DATA Corporation

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文書生成の動向とＮＴＴデータ手法の特長
文書生成における問題重要な単語が欠損したり誤変換してしまうことが多い→ 変換元の文書に登場するフレーズを部分的にコピーして文書を生成する方式が登場 (Copy Mechanism)[2015]
ＮＴＴデータ手法の特長
研究所技術「リッチインデクサ」により「地名」等の固有名詞を抽出し、変換元文書から変換先文書へコピーすることが可能
前線に南から暖かい空気が流れ込み
九州地方は大雨となる見込み。
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前線の影響で九州地方で大雨となる見込みです。
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実際の文書変換例
前線に南から暖かい空気が流れ込み九州地方は大雨となる見込み。
２０日１８時までに予想される２４時間雨量＜九州北部＞ ２５０ミリ

気象台の発表によりますと、前線に湿った空気が流れ込む影響で九州地方で２０日にかけて大気の状態が不安定になり見込みです。
２０日１８時までに降る２４時間雨量は九州北部で２５０ミリになると予想されています。

© 2018 NTT DATA Corporation15効果測定と課題
生成原稿の正確性を「文法」と「内容」の観点で４段階評価
正確性評価
生成した文に含まれる誤りの個数でＡＩの性能をスコアリングしました
評価指標

正しさのスコア
修正すべき箇所がない

4

1～2単語の修正が必要

3

3～5単語の修正が必要

2

6単語以上の修正が必要

13.86

文法課題
• 正確性を高める補正ルールとの併用による高精度化• 誤り箇所の可視化による人力修正の効率化© 2018 NTT DATA Corporation

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3.07

内容

まとめ
効果検証を通じて以下の課題が得られました。
 チャットボット• 人間オペレータへスムーズに繋ぐための対話破綻検知• 煩雑なルールベース管理の省力化
 ＡＩ記者による原稿自動生成• 正確性を高める補正ルールとの併用による高精度化• 誤り箇所の可視化による人力修正の効率化
 共通課題• 学習データ（大量のラベル付きデータ）収集の効率化
以上の課題に対して引き続き検討を行い、実ビジネスでの適用を目指します。
© 2018 NTT DATA Corporation17

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