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AIを活用し3000時間の工数削減とユーザー満足へ

ユーザーが求める情報の質はさらにリッチかつ複雑化へ。
画像から情報を抽出するAIを活用する「サイトチェックAI」を開発・業務への活用を行うチームへ、
今後の展望をインタビューしてみました。

Mitsunoriさん
Mitsunoriさん業務効率化としてRPAを導入したプロトソリューションのRPA第一人者。
社内外を横断するフットワークの軽さで全社への導入を推進する。
Yasushiさん
YasushiさんAIForceプロジェクトを牽引し、全社的なAI活用・業務改善を推進するリーダー。
洞察力の深さと推進力とで、2018年4月から2019年3月までの1年間にプロジェクト全体で6000時間弱の工数削減に成功。
Sebaさん
Sebaさん2015年にプロトソリューションへJOIN。高い技術力で様々なプロジェクトでフルスタックに活躍し、2017年よりR&D(研究開発)チームで、最新技術を駆使した課題解決を推進。画像認識を活用したAIのスペシャリスト。

チーム発足のきっかけとなった業務上の課題を教えてください

Mitsunoriさん ユーザーはWeb上で何かを検索する際に、実際に直接目で見たかのような情報を欲するようになってきましたよね。検索結果には、テキスト情報・たくさんの静止画像・動画の情報を見るのが当たり前になっている。
クルマ業界でも同じことが当たり前に起きていて、同じ車種を紹介するのでも、これまでとは違う膨大な情報を紹介できるようなプラットフォームが求められるようになったんです。
そういった「情報の変化」に対応する必要に迫られつつも、人手不足はいきなりは解消できない。人の手では処理が追いつかなくなり、自動化を検討するに至ったんですよね。

Yasushiさん 嬉しいことにサイト上に掲載される車両数がどんどん増えていって、リッチな情報も求められている。そんな膨大な量を処理しきれないくらいの状況が見えてきたことがきっかけですね。

人手不足を「自動化」で対応しよう!と決断した理由は?

Yasushiさん 人を増やそう、という試算も行ったんですが、膨大な量の処理を行うには数十名規模の増員が必要という結果が出てしまったんですよね。現実的ではないコスト感から別の方法を模索することに。

Mitsunoriさん 受注量が適正か、業務量が適正かの議論にもなりましたよね。既存業務フローの見直しを行い、旧態依然のフローを大きく変更するなどで工数削減も行っていきました。

Yasushiさん 実行部隊での工数削減に成功したものの、ユーザーが求めているものをしっかり提供するにはまだまだ工数が足りない。そんな状況を打破すべく、イノベーション策として自動化を決めたのです。

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イノベーションのために実施したのはどんなことですか?

Mitsunoriさん Webサイトにテキストや画像を掲載するときには、「サイトチェック」というフローが必須です。例えば、画像の中に人がうつりこんでいたり、不適切な表現がテキスト内にあったりすると、Webサイトに掲載することができません。
ユーザーからの信頼を損なわないためにも、適切な情報をアップすることがとても重要なのです。

Yasushiさん 処理時間がかかる「サイトチェック」に課題を感じており、R&D(研究開発)チームで研究していた”画像認識”や”自然言語処理”などを活用し、画像やテキストのAIで課題解決できないか、というチャレンジがスタートしましたね。

実際にR&DチームではAIの研究はいつからスタートしていたんですか?

Yasushiさん 2017年4月から基礎研究を本格的にスタートし、画像認識などの研究をはじめました。

Sebaさん 私を含め最初は2名で研究をスタート。大学での研究を活かしつつ、最新技術へのフォローアップから始まりました。正直私自身にとってもチャレンジングな内容だったのですが、興味のある分野にメインで取り組むことができたのは嬉しいですね。

サイトチェックAIチーム発足後は順調でしたか?

Yasushiさん 最初の壁はデータセット(教師データ)の作成ですね。データ自体はたくさんあるのですが、なかなか大変でした(笑)

Sebaさん 2017年時点では、既に成功事例もあったのでトライアンドエラーで進めていきました。データセットを作成して学習させて、次のモデルを追加して学習して、前のデータと連携させて・・・の繰り返しで、実は泥臭い作業が多いんですよね。

Mitsunoriさん とはいえ、どんどん認識率が上がっていくのは感動的でしたよね!

Sebaさん 同じ写真を見たときでも、やはり「覚えたデータを認識する」のはAIが得意分野です。画像から情報を抽出する、その情報をルールに当てはめてサイトチェックを行う、という流れができたのは画期的ですね。

Mitsunoriさん 一定レベルはAIがチェックしてくれるようになったので、新人が業務を覚えて独り立ちするためにかかる時間が1年から1ヶ月と、92%の削減につながりました。工数としてはRPAと組み合わせることで3000時間の工数削減に成功したんです!

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人がやれば+3000時間かかる、となるとかなりの効率化ですね!今後はどんな取組みを行う予定ですか?

Yasushiさん 現在は、AIを使った新規サービス構築を目指しています。画像から情報を抽出できるように、AIを活用すれば今まで工数がかかっていたことも効率化できます。AIは多くの可能性を秘めていますよね。

とても楽しそうなチームですが、これからチーム拡大を目指しているとのこと。どんな方と一緒に働きたいですか?

Sebaさん アイディアがあってモチベーションが高い人だと最高ですね!PythonとJavascriptの開発経験は欲しいところです。

Mitsunoriさん Javascriptで開発したフロントエンドアプリケーションで認識率の確認もしてますよね。

Yasushiさん このチームは、自分たちでどの技術を採用するか決めて自由度高く進められるのが良いところですよね。画像認識や自然言語処理の手法はこれを試してみようとか、チェック用のツールはAWS+Angularで実装しようとか、チャレンジしたい技術をメンバーが提案しあえます。
自分の興味関心がある分野を伸ばしていけるのは、エンジニアにとっては要だと思う。

Mitsunoriさん 最新技術にアンテナを張って挑戦し続けていくチームで、最高のサービスを作っていきたいですね!

(取材/文・撮影:玉城久子(たまき ひさこ))

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