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株式会社QUICK様(日本経済新聞社グループ)にインタビューいたしました。


 


Q1:emotivEと取り組んでいる事業内容についてお聞かせください。

emotivEさんとは証券会社などの法人様を念頭に、「その日の話題のニュース」や「主要指標の値動き」といった金融情報を、対話AIが提供するサービスに取り組んでいます。「ユーザーがどんな情報に注目しているか?」や「応答の中でユーザーの求める情報は何か?」など、ユーザーが興味を示す情報を学習して、ユーザーに合わせた情報提供を実現するAI、すなわち「AIアシスタント」の提供を目指しています。AIが記憶したユーザーの興味・関心から、提供するニュースが変わったり、複数レコメンドしたりするイメージです。現在は、第1フェーズとして証券会社の営業担当者様が日々の業務で必要となる情報を簡単に引き出せる、もしくはAIから提供してくれるサービスを開発中です。

Q2:emotivEとの協業の将来展望についてお聞かせください。

AIが対話から抽出したユーザーの興味・関心などの志向性データ(「何に関心を持っているか」「何に否定的か」「何をどう評価しているか」などのユーザーの意向の蓄積データ)を活用することで、より的確な顧客アプローチが可能となり、見込み客の獲得率を向上させることができると考えています。将来的には、こうしたOne to Oneマーケティングによる「貯蓄から投資へ」の動きに貢献していきます。現在、証券会社の営業担当者様は、世間話をしながら、クライアント様との信頼関係を築きつつ、ニーズや予算を確認し、タイミングを計って最適な商品・サービスを提案されていると思います。この動きを対話AIで行うマーケティングでご支援しようと考えています。弊社でも、金融マーケット情報は保有していますが、投資家の皆様が何をどう考えておられるのか、何が理由で投資行動をされるのかなどの志向性データなどの情報蓄積への取り組みは初めてになります。時系列で発生する情報をユーザーに提供するのではなく、ユーザーに寄り添う情報サービスの提供ができれば、さらに新しいサービスの形をご提供できるのではないかと考えています。

Q3:emotivEの認識モデル AI を選んだ理由をお聞かせください。

特にAIが対話からユーザーの志向性データを抽出でき、これらをパーソナライズできる部分です。また金融用語には、アルファベット、平仮名、カタカナや省略された呼び名、親しまれた呼び名を合わせると数多くの呼び名が存在します。それらを正確に入力しないと、AIが正しく認識せず、ユーザーの求める応答内容を答えられないというのでは、正確性が求められる金融情報サービスにおいては無用の産物となってしまいます。この問題点を解消すべく複数存在する名称の「揺らぎ」を吸収して、さらには文脈を理解するなど、ユーザーの入力を正確に拾うことのできる対話の実現がemotivEさんの特徴だと考えます。ユーザーの入力に応じてルールベースや膨大な辞書データから応答するAIではなく、対話の中でユーザーの特徴を学習しパーソナライズできる事に期待しています。ユーザー毎にどんな情報に興味をお持ちなのか、という軸を持つことで、新しいサービスの開発に繋げられたらと考えています。ユーザーがAIに合わせるのではなく、ツールであるAIがユーザーに合わせるサービス開発が、emotivEさんでしたら実現できると考えています。