2020年度 人工知能学会全国大会(第34回)

講演情報

インタラクティブセッション

[4Rin1] インタラクティブ2

2020年6月12日(金) 09:00 〜 10:40 R01会場 (jsai2020online-2-33)

[4Rin1-08] チャットボット運用効率化のための新規問い合わせ候補抽出システム

〇戸田 隆道1、杉山 雅和1、友松 祐太1 (1.株式会社 AI Shift)

キーワード:チャットボット、文章分類、文章抽出

近年カスタマーサポートの分野においてチャットボットによるサポートが注目を集めており、メールにはない返信のリアルタイム性や電話と比べた際の気軽さから、現在多くの企業で導入されている。
チャットボットの運用では問い合わせ内容と回答のペアをチャットボットに登録していく必要があるが、多くの場合この作業は対話ログを参照しながら人手で行っている。我々はこの作業の負担を減らすことを目的としてチャットボットの運用作業の効率化手法について研究している。
対話ログ参照時のボトルネックの一つとして、類似問い合わせが分散していることが挙げられる。そこで我々は各対話から特徴量を抽出し、対話ログのクラスタリングを行った。これにより類似する問い合わせがまとまり参照性が上がることに加え、問い合わせのボリュームゾーンを推定することができ、頻出する問い合わせから優先的に回答ペアの作成に取り組むことができる。これにより運用の手間を大幅に削減することに成功した。
今回は実際に運用で使用しているシステムを使ったデモを通してこちらの手法を紹介する。

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