人手不足の解消に向けて企業がAI=人工知能の活用に力を入れています。電話による応募や依頼を社員に代わってAIが受け付ける動きが広がっています。
このうち通信アプリ大手のLINEは、今月17日からアプリ上でアルバイトの求人情報を提供するサービスに、AIを導入しています。
これまで応募の電話があった場合、求人情報を掲載した企業の社員が応募者の氏名や職業、生年月日などの情報を聞き取っていましたが、AIがこうした情報を受け付けて企業に伝えられます。
人手がかからないうえ、24時間、応募を受け付けることができるようになりました。
一方、日本郵便は今月から、荷物の再配達を受け付けるコールセンターでAIの活用を始めました。
不在連絡票を受け取った利用者からの電話をAIが受け付け、荷物の追跡番号や再配達を希望する時間帯を聞き取って、必要な手続きを進めます。
会社では、ネット上の手続きが難しいと感じて、電話で申し込む人の待ち時間の短縮にもつながるのではないかと期待しています。
日本郵便オペレーション改革部の松井規紘さんは、「普通に話せばAIが認識できるようにしてあり、今後は、集荷の受け付けなどにも活用していきたい」と話しています。
https://www3.nhk.or.jp/news/html/20201122/k10012725561000.html
プッシュホンで信号送るパターンとあまり変わらなくね?
なぜなら公務員は無能だの無駄だの叫んでる連中ほどいざ自分がサービス受ける立場に
なると、もっと分かるように説明しろ、俺が分かるまで説明し続けろ、納得いかない
説明が足りない説明を尽くせと無駄に公務員を働かせるから。
操作に関するご質問は、ダイヤルの1を…
とか言ってくるやつどうにかして欲しい
サイトにあることなんて質問しないわ
全部目を通してそれでもわからなくて
最後の手段で電話してくるんだから
バイトオペレーターだと答えられなくて
最終専門の部署につながるという
はじめからそうしろや
>>20
コルセンに電話してくる人の9割は
サイトに書いてあることを質問してくる
ソースは長いことコルセンで底辺してる俺
なんか考える知能あるの?
QAロボットはSeq2Seqモデルで実装するのが普通。
Seq2Seqは2015年にGoogleが機械翻訳のアルゴリズムとして論文発表したもので、
入力用文章と出力用文章を用意することで、日本語から英語の翻訳などを可能にしてる。
QAロボットの場合、質問文章と回答文章を用意して機械学習させる。
ただし、Seq2SeqのQAロボットを作るためには、1つの回答に大して最低20個くらい
の質問のバリエーションを用意することが必要で、開発のためには、
事前に記録した大量のQA事例集のようなものが必要となる。
実際に実装するのはかなり大変な作業。
AIは音声認識とかそっちで使うことも多い
QAがシーケンスに近くてもコミュニケーションの認識率が上がれば完了率は上がる
注文とかのカスタマサービス系ならこれで十分
逆にどうやって人を減らすか考えてるんだろ
>>23
人件費減らしたくて必死だからねー
1個につき毎年100万ドルずつかかるって言っても導入するなら本物だわな
コールセンターで働くとコロナか鬱になり、
人がどんどんいなくなっちゃったんだろ
それに答えてから、次の応答があるまでに1時間もかかったよ
その後の応答もそのペースだった
久しぶりにサポートに行ったらいつの間にかAIチャットになってて
期待する回答に行きつけなくて途中であきらめたわ
今まで派遣の女が電話取ってたのに、派遣の人にきちんと仕事をさせるとのことで、これからは社員で電話を取るとか訳のわからないことを部長が言い出してアラフォーなのに輪番してるぞ。
一応時価総額一兆越えてる大企業で年収950万だけど、意味わからないだろ?
200人くらいいる部署なんだが。
うん、それ辞めろよ、わかってらな?ってやつでは
できない
今はゴミ
チャットボットでええやん
猿より使えないわ
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