概要

Communications Mining のエンドツーエンドのワークフローです。NLP と ML の概念、データの取り込み、注釈、モデルのトレーニング、オートメーションの連携に対応します。

このページでは、Communications Mining™ が自然言語処理 (NLP) とマシン ラーニング (ML) を使用して非構造化メッセージを構造化データに変換し、洞察、自動化、スケーラビリティを実現する方法について説明します。

NLP の基礎、データへの接続からモデルのトレーニングと検証まで、Communications Mining がエンドツーエンドでどのように機能するかを説明し、ユーザーと企業の両方にとってのビジネス価値、連携機能、メリットに焦点を当てます。

自然言語処理 (NLP)

自然言語処理 (NLP) はマシン ラーニングの分野の 1 つであり、自然言語データを人間と同じように自動的に理解して処理できるツールを構築することに焦点が当てられています。

NLP ツールの中核は、非構造化コミュニケーション データを取得し、そのデータに含まれる意図、テーマ、および概念を理解して重要なデータ ポイントを抽出し、アクショナブルな構造化データに変換することです。

企業における NLP の重要性を理解する

ビジネスはコミュニケーションの上に成り立っています。つまり、ほとんどすべての業務プロセスで、会話が必要になるタイミングがあります。メール、サポート チケット、CRM システム上のコミュニケーションは、業務プロセスの完了に不可欠です。

カスタマー サポートから、営業、経理、サービスまで、さまざまなビジネスを前に進めていくのはコミュニケーションです。

企業が今日直面している課題として、組織が受信するメッセージ量の規模があげられます。

• 量が多すぎて、時間とリソースを無駄にすることなく毎日追いつくことができません。

• 従業員と顧客のコミュニケーションがこれまで以上に増えるため、指数関数的に成長しています。

• 従業員と顧客向けのマルチチャネル (メール、サポート チケット、アンケート、チャット、電話など)

• コストのかかる、不正確で非効率的なプロセスを通じて、スタッフが手動で理解し、対処します。

  

メール、サポート チケット、メッセージの数は年々増加しており、顧客へのサービスが限界点に達しようとしています。サービス提供コストが増加し、従業員や顧客のエクスペリエンスに悪影響を及ぼしています。

幸いなことに、NLP は近年大きな進歩を遂げています。NLP とは、機械が人間の言葉を読み取って理解するのを支援することに焦点を当てた AI の一分野です。

NLPは成熟し、今や言語理解力と読解力において人間を凌駕しています。

これは、企業のための新しいソリューションや機会を生み出します。

NLP ソリューション

NLP を使用して大量のコミュニケーションを理解できるようになり、企業は以下を実現できます。

• すべての顧客が何を求めているかを理解します。
• すべてのサービス需要をリアルタイムで追跡および測定します。
• すべてのトランザクション要求を自動化します。

NLPの利点は、高度なスキルを持つ従業員を管理業務から解放し、サービス提供コストを削減し、エクスペリエンスを向上させることができることです。

Communications Mining

Communications Mining は、コミュニケーション データの価値を理解して抽出することに焦点を当てた分野です。

このデータに含まれる非構造化情報を、構造化された、機械が判読できるデータに変換し、分析と自動化に使用できるようにします。

Communications Mining™、Task Mining™、Process Mining™ の違い

Communications Mining は 自動化 の柱である UiPath® IXP サービスの機能であり、Process Mining と Task Mining は 発見 の柱の一部です。これらのツールは、それぞれ異なるポイントに焦点を当てています。

• Process Mining は、エンドツーエンドの業務プロセスをキャプチャします。ERP や CRM などのコア ビジネス アプリケーションから生データを抽出して直感的なプロセス グラフやダッシュボードに変換し、プロセスの最適化や自動化の機会を発見します。

• Task Mining は、特定のサブプロセスの個々のタスクまたはプロセス ステップをキャプチャします。ユーザーのデスクトップで直接実行されたタスクを記録およびキャプチャし、そのワークフローを可視化して、自動化の有力な候補である反復的なアクティビティやバリエーションを特定します。

• Communications Mining は、メール、チケット、メモ、文字起こし、アンケートの回答などの会話データをキャプチャします。デジタル通信データを構造化された形式に変換して洞察を生成し、下流の自動化を可能にします。

  

重要:

Communications Mining は、課題を特定するだけでなく、よりスマートなオートメーションを可能にすることで、多くの課題の解決にも役立ちます。

Communications Mining について

Communications Mining は、コミュニケーションの解釈を自動化し、企業があらゆるチャネルの大量のメッセージを迅速に理解して自動化できるよう支援します。

このソリューションは、マシン ラーニング (ML)、自然言語処理 (NLP)、従業員主導の教師あり学習を組み合わせた、誰でも使用できる強力なノーコード ソリューションです。

メール、サポート チケット、顧客フィードバックなどのチャネルを完全に可視化して、企業が顧客をより深く理解し、最も効果的な改善点を把握するのに役立ちます。

また、コミュニケーション データからインテリジェントに自動化を実現できます。下流のオートメーションで必要な構造化データを生成して、人間が介入することなくリクエストへの対応を進めることができます。

顧客への影響

Communications Mining により以下が可能になります。

• 効率を高める。
• 顧客とクライアントのエクスペリエンスを向上させます。
• ガバナンスと制御を改善します。

前述のポイントはすべて、数か月ではなく数時間で迅速かつ大規模に価値を提供するのに役立ちます。

Communications Mining の仕組み

次の画像は、プラットフォーム内のデータの流れを表す標準的なフローの全体像を示しています。

1. 構築済みコネクタでコミュニケーション データを履歴ストアに取り込み、独自の ML によるセグメンテーションとクリーニング エンジンでデータ クリーニングを行います。
2. 独自のディープ ラーニングの文章モデルでセマンティックを抽出し、データ効率の高い学習を実現します。
3. 独自の教師なし学習モデルで頻出する意図を特定したり、常に新しい意図を検索したりします。
4. 独自のアクティブ ラーニング エンジンとインターフェイスで、オーダーメイドの教師ありモデルを効率的にトレーニングします。
5. 統計情報をリアルタイムで集計し、意味ベースの情報管理と分析を行います。
6. リアルタイムのモデルの検証とモデルのライフサイクルの管理を行います。

Communications Mining の詳細なプロセス

以下の概要は、Communications Mining を使用してデータを自動化するために必要な手順の概要を示しています。

1. 接続 - お使いの非構造化通信データのチャネルに接続します。
2. 発見 - 類似のテーマや概念を共有するコミュニケーションのグループを特定してまとめます。
3. トレーニング - モデルのトレーニング データを構築します。
4. 予測 - すべてのコミュニケーションについて、構造化されたラベルと一般フィールドを予測します。
5. 検証 - 予測に基づいて意思決定を行う前に、再トレーニングのたびにモデルのパフォーマンスを自動的に検証することで、完全な透明性が確保されます。
6. 分析 - モデルのパフォーマンスに問題がなければ、予測をメタデータと組み合わせることで、次のアクションにつながる分析情報を提供し、隠れたプロセスやコミュニケーション チャネルを明らかにします。
7. 自動化 - トレーニング済みのモデルをデプロイして、運用中のオートメーションを可能にします。

接続

まず、Communications Mining は、共有メールの受信トレイ、ワークフロー チケット、アンケートの回答のコレクションなど、非構造化コミュニケーション データのチャネルに接続します。

データをプラットフォームに取り込むには、次の方法を使用します。

• Microsoft Exchange などのチャネル向けのすぐに使えるコネクタとリアルタイムで連携します。
• API 連携を構築する
• CSV または API を使用して履歴データをアップロードする

発見

データをアップロードすると、プラットフォームによって検出プロセスが自動的に開始されます。

教師なし学習を使用して、類似のテーマや概念を共有するコミュニケーションのグループをクラスター化します。

これらのクラスターは、反復的なプロセス、リクエスト、問題、感情にリンクできます。モデルに適した構造を定義し、モデルのトレーニングの最初の段階をスピードアップするのに役立ちます。

プラットフォームは、これらのクラスターを確認し、関連する概念とデータ ポイントをキャプチャしたラベルとフィールドを適用することで、データを明確に理解するための形成を開始します。

トレーニング

次に、さまざまなトレーニング モードを使用して、モデルのトレーニング データを構築します。

以下の画像は、利用可能なデータの中で、これらのラベルとフィールドが高い信頼性を持って識別されるようにプラットフォームを教育する方法を示しています。

これらのトレーニング モードは、トレーニング操作の効果を最大化し、トレーニングにかける時間を最小限に抑えるように設計されています。また、このプラットフォームはゼロコード インターフェイスを備えているため、対象の通信チャネルを使用するビジネス ユーザーなら誰でもモデルのトレーナーになれます。データ サイエンティストやエンジニアは必要ありません。

トレーニング操作を実行するたびに、プラットフォームでは継続的に再トレーニングが行われ、各概念とデータ ポイントの理解が深まり、予測がリアルタイムで更新されます。

小規模で代表性の高いトレーニング データ サンプルのアノテーションを行うことにより、プラットフォームは各ラベルと一般フィールドの理解をより規模の大きいデータに適用でき、データセット全体を自動的に解釈して予測を行うことができます。

予測

最終的には、すべてのコミュニケーションについて、構造化されたラベルと一般フィールドの予測が行われます。予測にはそれぞれ信頼度スコアが表示されます。たとえば、次の画像は、Communications Mining がどのようにメールを解釈し、関連する構造化データを抽出するかを示しています。

これらの予測は、プラットフォーム内で分析に利用したり、API 経由で利用して UiPath® のロボットやその他のツールで自動化や詳細な分析に使用したりできます。

検証

予測に基づいて意思決定を行ったりアクションを取ったりする前に、モデルのパフォーマンスについて知る必要があります。

プラットフォームの検証機能ではモデルのパフォーマンスが完全に可視化され、再トレーニングされるたびにモデルが自動的に検証されます。

重要なパフォーマンス要因はモデルの評価という形で分かりやすく集約されており、すべての観点でモデルが期待通りのパフォーマンスを発揮しているかどうかを簡単に確認できます。

また、このプラットフォームでは、モデルのトレーナーが必要に応じて改善を行えるように、推奨される次の操作が表示されます。

分析

モデルのパフォーマンスに満足したら、ビジネス上の会話から有益でアクショナブルなインサイトを非常に迅速に生成できます。

このプラットフォームでは、ラベルとフィールドのすべての予測 (主要なメタデータを含む) を集約して、クエリ可能な豊富なデータが提供されます。これにより、以前は見えていなかった業務プロセスとチャネルが可視化されます。

これにより、ユーザーは以下のいずれかの操作を実行できます。

• 動的なカスタム ダッシュボードを作成して、重要なメトリックや顧客に提供されるサービス品質を把握する
• 分析を実行して、業務プロセスやカスタマー エクスペリエンスの改善点を特定する
• アラートを設定して、チャネルのパフォーマンスとリスク イベントを監視する

自動化

分析に加えて、トレーニング済みのモデルをデプロイして、本番環境での自動化を実現できます。

Communications Mining™ で作成された構造化データを UiPath® のロボットや下流のシステムで使用して、サービス プロセスや会話ベースのプロセスまで自動化の範囲を広げることができます。これにより、企業はトランザクション リクエストとワークフローを自動化できます。

UiPath では、メールのトリアージ、顧客情報の更新、サポート ケースの作成などのタスクをエンドツーエンドで自動化できるようになりました。

企業が Communications Mining を利用する理由

Communications Mining は大手企業に信頼され、組織内のコミュニケーションの分析と自動化に活用されています。Communications Mining が信頼されるいくつかの理由は、以下のとおりです。

• コード不要 - ビジネス ユーザーが NLP にアクセスできるようにします。プラットフォームのゼロコード インターフェイスは、技術的能力に関係なく、すべての従業員が使用できるガイド付きユーザー エクスペリエンスを提供します。
• 各種カスタマイズが可能 - ユーザーのビジネス ニーズに合わせて意図、テーマ、感情を正確に抽出するフル カスタム モデルを作成できます。
• 精度 - 最小限のトレーニング データで精度の高いモデルをトレーニングできます。モデルのパフォーマンスを完全に可視化し、運用環境で予期しない結果が発生するのを回避できます。
• 迅速なトレーニング - 素早くトレーニングでき、素早く適応するモデルを使用することで、コストや労力を抑え、高い信頼性を実現できます。
• ハイパー スケーラブル - 成功するためには小規模から始める必要がありますが、より大きなユース ケースのニーズに合わせて素早く拡張できるソリューションが必要です。UiPath のプラットフォームではそれが可能です。
• リアルタイムの監視とアラート - 重要なメトリックをリアルタイムで追跡する、各種設定が可能なダッシュボード、メール アラート、およびレポートを使用して、プロアクティブで情報に基づいた意思決定を行うために必要なデータをすべて入手できます。
• 安全性 - 最も必要なのは、データの安全性について信頼できるソリューションです。プラットフォームの権限管理機能と暗号化により、顧客データは保護され、安全性が保証されています。
• 連携の容易性 - 主要な通信チャネル用のすぐに使える連携、使いやすい API、ワークフローと RPA 用のコネクタが用意されており、お使いの技術スタックに簡単に追加できます。

Communications Mining がユーザーにもたらす利点

UiPath のソリューションは、データ サイエンティストやエンジニアだけでなく、すべてのビジネス ユーザーが AI と NLP の恩恵を受けられるようにします。以下のようなメリットがあります。

• これまで以上に顧客を理解 - 顧客の需要を促進する問題と、顧客の成果の向上につながるアクションを大規模に発見します。

• より興味深い作業を楽しむ - 退屈で反復的なコミュニケーション作業を処理する強力なオートメーションのメリットが得られます。

• 重要な仕事に集中する - 顧客と、真のビジネス価値を生み出すワークフローにより多くの時間を費やすことができます。

  

Communications Mining がビジネスにもたらす利点

Communications Mining は、企業内の業務を完全に可視化し、ビジネスに対する理解を深めてビジネスをさらに強化できるようにします。

以下の点で役立ちます。

• デジタルトランスフォーメーションのROIを向上 - より迅速で正確なMIキャプチャを実現し、最も価値のある変更の機会を自信を持って特定します。

• 顧客体験の変革 - ワークフローと顧客との接触の要因を根本から理解し、何が顧客の成功を生み出すかに気づきます。

• 業務効率とパフォーマンスの向上 - コミュニケーション ベースの業務の自動化により、業務を迅速に拡張できます。