両者の役割分担は?
「IBM Watson」×「Salesforce Einstein」 AI連携が生む価値(1/2 ページ)
「Salesforce Trailhead Live Tokyo」の講演内容から「IBM Watson」と「Salesforce Einstein」が連携することで企業にはどのようなメリットがもたらされるのかを探る。
2017年3月にグローバル戦略パートナーシップを発表したIBMとSalesforce.com。人工知能(AI)技術を活用した両社の製品/サービスである「IBM Watson」と「Salesforce Einstein」を連携させ、企業のスマートな意思決定をより迅速な形で支援すると説明していたが、具体的にはどういうビジネスに、どのような形でベネフィットがもたらされるのだろうか。
本稿では、2017年7月4日に開催された「Salesforce Trailhead Live Tokyo」における日本アイ・ビー・エム理事の浅野智也氏、セールスフォース・ドットコムでプロダクトマーケティングのシニアディレクターを務める御代茂樹氏、Salesforce.comプロダクトマネジメントディレクターのケン・ワカマツ氏の講演内容を基に、両社のパートナーシップが顧客関係管理(CRM)を中心とする既存のビジネスにもたらすインパクトについて考察する。
Salesforce.comとIBMの戦略的パートナーシップ
セールスフォース・ドットコムの御代氏は冒頭、Einsteinが目指すこととして、「機械学習や深層学習、予測分析、自然言語処理などを活用したアプリケーションを誰でも簡単に使えるようにする、すなわち『AIの民主化』だ」と主張した。続いて登壇したワカマツ氏は、「テキスト、画像、音声のような非構造化データを扱うには、従来型の機械学習よりも深層学習が優れている」と述べ、リード(見込み客)スコアの改善やマーケティングキャンペーンの最適化といったSalesforce.comの事業の中核となる機能の向上に深層学習が役立つことを指摘した。
2人に続いて登壇した日本アイ・ビー・エムの浅野智也氏は、両社の戦略的パートナーシップの内容について説明した。このパートナーシップは両社の顧客により良い顧客体験を提供するためのものであり、以下に示す4つのフォーカスエリアがあると述べた。
- WatsonとEinsteinの連携
- IBMの子会社であるThe Weather Companyが持つ全世界の天候データの提供
- 同じくIBMの子会社であるBluewolfがWatson導入を支援
- オンプレミスの企業データとクラウド内データの連携
CRM領域におけるWatson活用の現状
今日、顧客のAI技術への期待は、既に非常に高い水準にあると浅野氏は述べる。では、どのような分野にWatsonの活用が進んでいるのだろうか。浅野氏によれば、Watsonが実際に適用されている領域は、照会応答と探索発見、意思決定支援だ。Salesforce.comが提供するCRMアプリケーションと関係が深いところでいうと、コールセンターのオペレーション支援やチャットbotなどがそれに当たる(図1)。浅野氏は、Watsonの導入事例は既に3桁以上に達し、AI技術は特別なものではなくなりつつあると指摘する。
具体的なWatsonの適用事例として浅野氏は、みずほ銀行のコールセンター業務における事例を紹介した。みずほ銀行ではWatsonがオペレーターと顧客の会話を認識し、質問の内容を理解してオペレーターの専用画面に5つの回答候補を出すという。従来は紙のマニュアルやFAQ(よくある質問)が頼りだったが、リアルタイムでWatsonがオペレーターの対応を支援するように変わったわけだ。
Watson導入前に音声認識の精度は80%と想定していたが、実際には90%以上の精度を達成したという。10%も間違うのかと思うかもしれないが、人間でも音声認識率は95%と浅野氏は補足する。またオペレーターの画面に表示する回答の正答率目標は80%だったが、システムが学習を繰り返した結果、現在では94%にまで改善したという。実際、オペレーターからも使いやすいシステムという評価を得ているようだ。
Watson適用の最終成果は、コール時間の短縮とオペレーターの育成期間の短縮だ。今まで時間がかかっていた原因は回答までの下調べであり、その時間が削減できれば、保留の時間が少なくなり、コール時間は短縮できる。またコール時間が短いほど顧客満足度は高くなるというのだ。
Copyright © ITmedia, Inc. All Rights Reserved.
この記事の著者
関連記事
新着ホワイトペーパー PR
-
製品資料
[株式会社MatrixFlow] 「物流リソース最適化」ガイド:人員・配車・傭車を出庫依頼の確定前に決めきる -
製品資料
[株式会社キーエンス] なぜRPA導入は頓挫する? シナリオ作成の壁を乗り越える解決策とは -
製品資料
[株式会社セールスフォース・ジャパン] 「CRMは設計と無関係」は本当か? PLMとの融合で実現する高速開発 -
事例
[日本ヒューレット・パッカード合同会社] AIエージェントの時代にどう備える? 「新たな働き手」を支える3要素とは -
製品資料
[日本ヒューレット・パッカード合同会社] “横並びの自動化”から脱却、AI活用で生産性と競争力を高める秘訣
こんなメディアも見られています
TechTargetジャパンに関連する情報をお探しであれば、こちらのメディアもお役に立てるかもしれません。
ベンダーコンテンツ PR
From Informa TechTarget
SpecialPR
アクセスランキング
-
1
法務と開発者で「言葉が通じない」問題 トヨタやソニーが語るOSS管理の真実
-
2
なぜ「全社配布Copilot」は使われないのか? 失敗に学ぶAI定着
-
3
なぜ「Gemini 4 Argon」は出遅れたのか? Googleが狙う“逆転のシナリオ”
-
4
ChatGPTは“検索しまくり”でGeminiは“淡泊”? データが明かすAIの裏側
-
5
損保ジャパンはなぜ「COBOL」を捨てなかったのか? 脱メインフレームの真相
-
6
情シスの約8割が転職や退職を意識 調査で分かった“辞めたくなる最大の理由”
-
7
「結局使わなくなる」Microsoft 365 Copilotを半年で定着 キリンの3施策
-
8
「Wi-Fi 7」経由でWindowsが乗っ取られる? 最高権限奪取の恐怖
-
9
「中堅・中小企業のネットワーク・セキュリティ運用実態」に関するアンケート
-
10
情報漏えいはなぜ繰り返されるのか 今すぐ見直すべき「境界」
ホワイトペーパーランキング PR
-
1
不審メールの経路や見せ方に変化? 2026年夏の3事例から見えた動向と対処方法
-
2
家庭用Wi-Fiルーターの業務利用は危険? 避けるべき理由と具体的な対策
-
3
Microsoft 365を安全に運用 うっかりミスやサイバー攻撃に備えるデータ保護術
-
4
財務部門がAIを最大限に活用する方法 無駄のない戦略的リーダーシップへの道
-
5
LLMが兵器化? 元FBI高官が鳴らす警鐘とセキュリティツール統合のポイント
-
6
「オンプレミス回帰」せざるを得ない“合理的な理由”
-
7
なぜRPA導入は頓挫する? シナリオ作成の壁を乗り越える解決策とは
-
8
生成AIを開発に導入しても効果が見えない? 実証実験で分かった成果と課題
-
9
経産省DX指針から読み解く、受発注業務デジタル化ロードマップ
-
10
HDDを使わない「SSDオンリー」が無謀なのはなぜ?
TechTargetジャパン SNS
インフォメーション
注目情報をチェック
TechTargetジャパンをフォロー