すでに実績豊富なユニシスのAI活用

林氏によれば、AIを活用したシステム／サービスは多数の技術・システムの連携、統合によって実現されるものだという。前述の知的エージェントサービスも音声・画像認識や自然言語処理、テキスト解析、音声合成、チャット上での対話を行うボットフレームワークなど、様々な技術の組み合わせによって実現されている。

知的エージェントのアーキテクチャ概要

日本ユニシスは今回、そうしたAI関連技術をRinzaとして体系化し、その活用サービスとして知的エージェントの提供を始めるが、業務システムへのAIの適用は実はすでに広範な領域で行われているという。

例えば、下の図はアウトバウンドセールスにおける活用例を示したものだ。一般的なコールセンターではオペレータがすべての顧客に対して順に電話をかけてセールスを行っているが、この例では、まずAIが成約率の高い顧客を抽出し、さらに顧客ごとに在宅している時間帯を設定して効率のよい勧誘計画を作成する。オペレータはこの勧誘リストにそって電話をかける仕組みだ。

AIを活用したアウトバウンドセールス計画のイメージ

小売店舗の需要予測と商品発注にもAIが使われている。立地や売れ筋商品といった店舗の特性と最新の売行きトレンドから、AIが店舗ごと商品ごとの販売数量を予測。それに基いて発注までを自動化する。天気や曜日といった外部データも使いながら高精度な予測が行えるのが特徴だという。コンビニやドラッグストアで採用されている。

これらは数値データを活用した分析・予測であるが、コールセンターに寄せられる問い合わせやクレームといった“顧客の声”をテキスト化して内容を分析し、商品開発に役立てている例もあるという。

また、林氏はIoTとAIを絡めた採用例も紹介した。機器に取り付けたセンサーのログから故障の予兆を検知するシステムで、正常な状態の判別ルールを作成し、それを随時センサーログに適用することで「数万件に一度程度の非常に発生頻度の低い事象でも正確な予測が可能になっている」という。金型プレス工場で実際に稼働している。

IoTとAIの連携による機器故障の予兆検知のイメージ

こうしたAI活用には、AIエンジンのほかにビッグデータ解析基盤や、センサーからデータを収集するためのIoTの仕組みも必要となる。日本ユニシスはそうした要素技術を含めすべてをワンストップで提供できることを強みに、AI関連ビジネスを拡大していく計画だ。