機械学習は、カスタマーエクスペリエンスの改善や従業員の生産性の向上から、コストや不正の削減に至るまで、ビジネス上の目標の達成、デジタルトランスフォーメーションの推進を支援します。しかしながら、機械学習の適用をどこから開始すればいいか判断することは容易ではありません。実用的で実績のある機械学習のユースケースを実装することにより、このような組織の障壁を取り除き、実際のビジネスに迅速に影響を与えることが可能となります。
特定のビジネス成果を念頭に置いている場合でも、あるいはただ調査しているだけでも、次のユースケースのいずれかを開始することで、機械学習のプロセスを加速できます。
コンタクトセンターにインテリジェンスを追加する
機械学習をコンタクトセンターに統合することで、カスタマーサービスのエクスペリエンスを向上させ、コストを削減します。インテリジェントなチャットボットや音声ボット、音声感情分析、ライブ通話分析、エージェントアシスト、通話後分析などを通じて、顧客とのやり取りすべてをパーソナライズし、顧客満足度を全体的に向上させます。
データの抽出と分析を自動化する
手作業なしで、ローン申請書や医療関連書類など、実質的にどんなドキュメントからでもテキストとデータを瞬時に抽出できます。インテリジェントドキュメント処理により、数百万ページを数時間で処理し、貴重なインサイトを明確にするだけでなく、人間によるレビューを実装することもできます。
インテリジェントサーチで正確な答えを迅速に見つける
正確で有益な情報を従業員、顧客、パートナーに迅速に提供することで、ビジネスの生産性と顧客満足度を向上させます。インテリジェントな検索を使って、組織全体でのサイロ化された非構造化情報ソースから、ユーザーがより迅速に回答を得ることができます。
セルフサービスプロセスを会話型AIで合理化する
オムニチャネルを利用して、顧客とチャットボット、音声アシスタンス、双方向情報キオスクを通して常時通信できるようにしてます。顧客満足度を向上させ、運営コストを削減し、ビジネスプロセスを合理化します。
顧客向けレコメンデーションをパーソナライズする
レコメンデーション、厳選したコンテンツ、ターゲットを絞ったマーケティングプロモーションを介して、チャネル全体にわたりそれぞれの顧客の好みや行動に合わせパーソナライズしたウェブエクスペリエンスを構築し、顧客エンゲージメントとコンバージョンを改善します。
オンラインでの不正アクティビティを特定
機械学習と独自のデータを使用して、支払い詐欺や偽のアカウントなど、オンラインでの潜在的な不正アクティビティの検出を自動化することにより、収益性を改善します。
コンテンツモデレーションオペレーションを合理化する
AIを使ってワークフローを合理したり全体を自動化して、安全なオンライン環境を構築し、モデレーションコストを最小限に抑えます。テキスト、画像、ビデオ、音声モデレーションなどのマルチモーダル能力を可能にします。ヒューマンモデレーターと自然言語処理(NLP)技術をどこに統合するかを決定します。
メディアコンテンツを分析し、新しいインサイトを見つける
機械学習を適用してコンテンツをより適切に管理および分析し、動画、音声、画像、テキストから新しいインサイトを作成します。メディアワークフローの重要な機能を自動化して、検索と検出、コンテンツのローカライズ、コンプライアンス、収益化などを加速します。
ユーザーアイデンティティをオンラインで数秒で検証する
AIを使用したオンラインユーザーアイデンティティ検証を可能にして、新しいユーザーを数秒以内にオンボードし、顧客ベースを拡大し、不正を減少させ、検証コストを削減します。
インテリジェントなインサイトでデベロッパーのオペレーションを改善する
ベストプラクティスからの逸脱やその他のよくあるコーディングのバグを検出し、デプロイのリスクを軽減して新機能の迅速な提供を促進することで、高品質なカスタマーエクスペリエンスを維持します。デベロッパーがオペレーションデータを評価し、インテリジェントなインサイトを活用して、問題の分析と解決にかかる時間や労力を減らせるように後押しします。
機械学習開発をモダナイズする
スケーラブルなインフラストラクチャ、統合されたツール、責任ある機械学習の使用のための健全なプラクティス、あらゆるスキルレベルのデベロッパーが利用できるツールの選択肢、効率的なリソース管理を通じて、機械学習の開発ライフサイクルをモダナイズすることにより、コストを削減しながらイノベーションを促進します。
業種
ヘルスケアおよびライフサイエンス
ペタバイト規模の分析や、非構造化テキストや音声による高速な文書化に対応した HIPAA 適格の機械学習で、ヘルスデータの隠れた可能性を引き出します。
詳細はこちら: ヘルスケア向け機械学習
金融サービス
銀行、決済、資本市場、保険などの分野で機械学習を活用してイノベーションを起こし、パーソナライゼーションやバーチャルアシスタントによるカスタマーエクスペリエンスの向上、オンライン上の不正の防止を実現します。
詳細はこちら: 金融機関向け機械学習
注目のお客様事例
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ミネソタ州を拠点とする多国籍企業の 3M は接着剤や医療製品などを製造しています。同社は Amazon Kendra を使用して自然言語のクエリを迅速かつ正確に処理し、サイエンティストが必要な情報を見つけられるようにしています。
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Change Healthcare
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独立系の大手ヘルスケアテクノロジー企業である Change Healthcare は、AWS のデータ抽出および分析ソリューションを活用して、数百万のドキュメントから情報を開示し、患者や支払者、プロバイダーにさらなる価値をもたらしています。
開始方法
単なるブームを超え、現実の世界の機械学習を学びましょう。日本語ガイド「機械学習における 7 つの主なユースケース」では、企業が機械学習を利用して、迅速、効率的かつ測定可能な成果を達成した主要なユースケースを紹介しています。