背景

保活と情報収集

子どもを認可保育所等に入所させるために保護者が行う一連の活動は、通称 「保活」 と呼ばれ、日本における子育て家庭が抱える課題の１つとされています。その中で最も重要な活動の１つは情報収集です。

どこにどのような保育園があるのか、自分の子どもの年齢クラスに空きはあるのか、自分の家庭は基準を満たしているのか、いつまでに申し込まなければならないのか、どのような書類が必要かなど、集めるべき情報は多岐にわたります。場合によっては、保育所に問合せや見学に行ったり、市役所などを訪問したりなど日中に時間を取られる活動が必要になり、そのため保護者の負担が大きく、情報格差が生まれるケースも考えられます。

2016年に厚生労働省が公表した「『保活』の実態に関する調査の結果」のレポートによると、多くの保護者が負担を感じた活動は、「市役所などを何度も訪問」すること、「情報収集」でした。同レポートでは、市区町村に「保活に関する情報をより多く提供する」ことを望む保護者が非常に多いことが伺えます[1]。株式会社キッズライン[2]やBABY JOB株式会社[3]などの民間企業が行ったより最近の調査でも、情報収集が大変だったとする回答が上位に見られます。

よりよい情報提供というアプローチ

「保活」が注目される大きな理由の１つに「待機児童問題」があります。特に入所を希望する人数が保育所の入所枠を上回る地域では、すべての応募者を受け入れられない状態が起こります。そのため、各自治体は保育所を必要とする事由や過程の状況等を基に点数をつけ、各々の基準で希望者の優先順位を決定する「利用調整」が行われています。

待機児童問題の解決には、この「利用調整」が適切に行われることが重要です。これまで、AI Labは利用調整の制度変更やマッチングに用いるアルゴリズムの改善などに取り組んできました。その中で明らかになったのは、保育所の利用調整が適切に行われるためには、利用希望者が正しい情報を集め、それを吟味した上で、保育所に関する希望順位を正直に表明することが望ましいということです。

つまり、正しい情報を的確に提供できることは、保護者の負担軽減になるだけでなく、待機児童問題の解消にも大きく貢献すると考えられます。保活とは若干異なりますが、海外では公立学校や大学などの選択において、個人に合わせた情報提供を行うことで、より望ましい学校選択につながったとする結果が報告されています[4]。AI LabとUTMDは、過去に保護者の負担を軽減しよりよい保育園選びを後押しするための方法として、保育所場所や情報を提供するオンラインマップを提供することで、待機児童が4割減少する可能性を示しました[5]。

生成AI の活用

今回、もう１つの情報提供の方法として注目したのは、膨大な情報の中から適切な情報を見つけ出し要約することができる生成AIの活用です。生成AIを使うことで、学習や情報収集にかかる時間が短縮され、生産性が向上するといった研究結果が多く報告されています。例えば、2023年7月にScience紙に掲載された論文によると、ChatGPTは文章作成などの作業にかかる時間を大幅に削減し、アウトプットの質を大きく向上すると報告されています[6]。この研究では、マーケターやコンサルタント、人事担当、管理職など大卒のビジネス・プロフェッショナルに対し、それぞれの職業に特化した文章作成タスクを与え、所要時間や書かれた文章の質（第三者により評価）などを比較しました。無作為に選ばれた半分のグループにChatGPTを与え、ChatGPTを利用したグループと、利用しなかったグループで比較したところ、文章作成にかかった時間が40％短縮され、文章の質が18％向上しました。

近年、行政においても生成AIを使ったチャットボットの活用は着目されており、これらの技術の社会実装が期待されています。デジタル庁が中央省庁向けに「生成AI活用ワークショップ」を行ったり、さまざまな自治体がChatGPTや国産生成AIを導入したりといった事例が増えています。しかし、実際に生成AIを活用するには、さまざまな課題や障壁が考えられます。また、生成AIの活用範囲はまだ限定的で、「保活」における活用例は、我々の知る範囲ではまだありません。

そこで、生成AIチャットボット利用における課題や障壁を明らかにしつつ、より望ましい形で活用することで「保活」における保護者の負担軽減ができないかと考え、一連の研究を開始しました。今回はその第１弾の内容と結果をご紹介します。

調査の目的と内容について

今回の調査の目的は２つありました。１つ目はチャットボットを利用する保護者が利用申請に関してどのような質問を抱えているかを把握することです。これは、今後のチャットボットの回答精度と有用性を高めるための調査です。２つ目はチャットボットの利用に対する期待度と利用した結果の印象を知ることです。これは、今後保活の情報収集ツールの１つとしての効果を期待できるかどうかの可能性を探るための調査です。

今回の調査では、令和5年11月16日と17日の2日間に佐賀市子育て支援部保育幼稚園課の窓口へ来訪した保護者に対し、その場で実験参加を依頼しました（図１）。令和6年4月の入所申込みの期間であったため来訪者が多く、実験を行っていた2日間でそれぞれ70名以上の来訪者が見られました。合計25名の保護者に参加していただきました。

実際の調査では、まず事前アンケートで来訪目的や利用申請における過程や、ChatGPTのような生成AI型チャットボットへの一般的な印象等を聞きました。その後、実際にチャットボットを活用してもらい（図２）、利用申請に関する質問を投げかけ、回答を見てもらうという作業を行いました。その後、事後アンケートで実際に使ってもらったチャットボットへの印象などを確認しました。

図１：実験の様子

図２：今回使用したチャットボットの画面

調査結果について

生成AI型チャットボット利用経験と一般的な印象

実験参加者の多くがChatGPTを含む生成AIチャットボットに不慣れであり、「利用経験あり」、「利用経験無し」、「わからない」の三択で選んでもらったところ、「利用経験あり」とした人は4分の1程度でした。そのため、事前のアンケートではチャットボットの有用性に関して、「有用だと思う」、「まあまあ有用だと思う」、「あまり有用ではない」、「有用ではない」、「わからない」の五択で選んでもらったところ、「わからない」を選ぶ割合が約45％と最も多い傾向にありました（図２）。一方で、「有用である」と「まあまあ有用である」を選んだ割合はそれぞれ約25％、約29％で、ネガティブな印象は見られませんでした。

図３：生成AIチャットボットの利用経験と、生成AIチャットボットへの印象

チャットボットへの質問内容

チャットボットへの質問内容として最も多かったのは、具体的な特徴（例：安全管理がしっかりしている）を持つ施設や、特定の施設（例：〇〇保育園）に関する質問でした（表１）。

さらに、佐賀市子育て支援部保育幼稚園課の窓口でよく聞かれる質問を窓口職員に確認し、参加者のチャットボットへの質問と比較しました。窓口で多く寄せられる質問は、必要書類や手続きに関するものが最も多く、次に保育料に関する質問でした（表１）。チャットボットと窓口職員との間で期待される回答の種類に違いがあり、質問者がそれに応じて使い分けている可能性が考えられます。

表１：窓口および実験参加者よりそれぞれ得られた質問のカテゴリトップ５と、それぞれが占める割合

チャットボットへの質問の難しさ

今回テストに用いたチャットボットの画面では、ChatGPTに似て質問例が表示されているものの、どのような質問をするかは利用者に委ねられています。実際に、多くの参加者が「いきなり何を聞いたらいいかわからない」という声を上げていました。その結果、比較的思いつきやすい保育施設や施設見学に関する質問が多くなった可能性があります。

また、実験参加者は市役所来訪の目的により、保育施設利用申請書を提出に来たグループと、利用申請についての質問に来たグループの２つに分かれていました。前者はすでにさまざまな情報収集を行ったグループであり、後者はこれから情報収集を行うグループでした。前者はこれからさまざまな質問を行う過程にあり、質問を考えるのが難しい一方、後者はすでに行った質問を思い出しながらチャットボットに確認として質問をしていました。

チャットボットの回答について

今回のチャットボットには、佐賀市子育て支援部保育幼稚園課がウェブサイト上で提供している情報を検索し、その結果を基に回答を生成するRetrieval-augmented Generation（検索により強化した文章生成、通称「RAG」）と呼ばれるフレームワークを活用しました（図４）。従来のチャットボットは、聞かれた質問と事前に用意された質問の類似度を計算し、もっと近い質問に対してあらかじめ準備された回答を返すというものが一般的です。一方、RAGは事前に用意された回答ではなく、関連する情報から回答を生成するため、より柔軟な対応が可能になります。RAGのもう１つの利点は、チャットボットの回答が何に基づいているかの情報源を明示できることです。

図４．RAG（検索により強化した文章生成）を活用した生成AIチャットボットの仕組み

しかし、今回検索範囲にない情報については、回答を生成できないという制約を設けていたため、情報不足により有用な回答を生成できない質問が多く見られました。具体的には、市役所では提供していない、特定の保育園に関する情報（例：食事アレルギーに対する対応）などです。これらの質問について、市役所役員に話を聞いたところ、それぞれの園の細かな特徴については市として公表しておらず、園から直接情報を入手する必要があるとのことでした。また、質問には直接書かれていない質問者の意図や文脈を十分にくみとれない場合に、不十分な回答を生成する場面も見られました。

一方で、生成AI型のチャットボットになれない利用者が多いためか、チャットボットが作り出すもっともらしい回答に対し、驚きや好印象を持つ利用者が多く見られました。

チャットボット利用後の印象

チャットボット利用後の印象は、全体的に良好で、実験参加者の半数以上が「有用だと思う」と答えました。これは使用前の印象よりも「有用だと思う」という割合が２倍に増えたことを意味します。残りの半数も「まあまあ有用だと思う」と答え、ネガティブな印象を持つ参加者はいませんでした。

図５：生成AIチャットボット体験前と体験後のチャットボットへの印象の変化

今後の方向性について

今回の調査を通じて、実際のユーザーや自治体の窓口職員とのやり取りを通じて、チャットボットのどのような利用が想定されているかを明らかにできたことは、今後の研究を続ける上で非常に有用であると考えています。また、質問を考えることが意外と難しいことであるという発見についても、今後のチャットボットの改良に大いに役立つと考えます。今回ご協力いただいた佐賀市職員の皆様、そしてお忙しい中ご参加いただいた保護者の皆様、本当にありがとうございました。

どんなに優れた技術でも、使ってもらえなければ意味がありません。実際にこのようなチャットボットが保護者の保活をサポートするためには、使いやすさと利便性を向上させながらも、安全性と信頼性を担保する必要があります。過去の研究でも、行政が提供するチャットボットに対する市民の目線は必ずしもポジティブではなく、特に子育てに関する分野におけるチャットボット利用に対して信頼性などの観点から慎重であることが明らかにされています[7]。

今後、より使いやすく信頼できる生成AIチャットボットを使って、保活における負担削減と望ましい保育所選考に貢献できるよう、研究を進めていく予定です。実証実験などにご協力いただけるパートナーを募集しておりますので、ぜひこちらからご連絡をいただけますと幸いです。

参考文献

[1]  厚生労働省 雇用均等・児童家庭局 保育課. (2016).「保活」の実態に関する調査の結果 retrieved December 10, 2023 from https://www.mhlw.go.jp/file/06-Seisakujouhou-11900000-Koyoukintoujidoukateikyoku/hokatsu-chousa_1.pdf

[2] 株式会社KidLine. (2018). 【2018年速報】ママ500人の保活実態調査　#保育園落ちた retrieved December 10, 2023 from https://kidsline.me/hokatsu/contents/article/219

[3] Babyjob株式会社. (2022). 【保活実態調査】母親1人で保活をした家庭はなんと半数以上！保活が大変だったと感じた人は6割超。保活で大変だったことランキングも公開！～保活テックの『えんさがそっ♪』がリスト共有機能をリリースし”夫婦で保活”を推進～

[4] Cohodes, S. R., Corcoran, S. P., Jennings, J. L., & Sattin-Bajaj, C. (2022). When do informational interventions work? Experimental evidence from New York City high school choice. Educational Evaluation and Policy Analysis, 01623737231203293.

[5] Moriwaki, D., Takida, A., Goto, K. & Yoshikawa, T. (2023). Reducing Waiting Children with Daycare Search Map: Evidence from an RCT in Shibuya City. Available at SSRN: https://ssrn.com/abstract=4431332 or http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.4431332

[6] Noy, S. & Zhang, W. (2023). Experimental evidence on the productivity effects of generative artificial intelligence. science, 381(6654), 187-192.

[7] Aoki, N. (2020). An experimental study of public trust in AI chatbots in the public sector. Government Information Quarterly, 37(4), 101490.

AI Labの接客対話エージェントチームが、
昨年に引き続き、11/11-13にオンライン開催されるHAI2020にゴールドスポンサーとして参加します！

最後に、AI Labでは一緒に働く研究員を募集しております！
ご興味がある方はこちらをどうぞご参照ください。

当日はスポンサーコンテンツの中でQ&Aタイムもご用意しておりますので、
当社に関することやAI Labの研究内容などについて、お気軽になんでも聞いていただけると嬉しいです。

それでは、HAI2020で皆さんにお会いできることを楽しみにしております！

接客対話エージェントチームのリサーチャー紹介

馬場 惇　Jun Baba
2014年に京都大学情報学研究科を修了後、新卒でサイバーエージェントへ入社。
DSP事業におけるロジック開発責任者を経て、人工知能技術の研究開発組織「AI Lab」の設立に参画。
現在は、AI Labの接客対話グループのリーダーとして石黒研究室との産学連携を担当。
大阪大学基礎工学研究科 招聘研究員。

岩本 拓也  Takuya Iwamoto
2013年北陸先端科学技術大学院大学　知識科学研究科 修了。
対面のコミュニケーションを拡張させるインタラクティブ技術の研究に従事。
2019年に「ロボットを使った人間が会話を行わない婚活パーティ」を実施。
CCSE、WISS、HCI研究会、IPSJ-ONEの運営委員を務める。

尾崎 安範　Yasunori Ozaki
2014年東京大学大学院 情報理工学系研究科 修了。
2014年NTT 入社。センサデータを用いた非言語インタラクション技術の研究開発に従事。
2019年サイバーエージェント入社。
現在、AI Labにて接客対話グループのReseach Scientistとしてインタラクション技術の研究開発に従事。
大阪大学基礎工学研究科 招聘研究員兼務。

宋 思超　Sichao Song
株式会社サイバーエージェント AI Lab研究員。
接客対話グループのReseach Scientistとして遠隔操作ロボットの研究開発に従事。
大阪大学基礎工学研究科 招聘研究員を兼任。
2019年総合研究大学院大学にて情報学のPh.D.取得。
2013年ノルウェー University of Osloにて情報学修士課程修了。

期間中は、聴講した発表についてSlackでわいわい議論していたり、
快適に参加するためのtipsを共有したり、最終日の発表に向けて工夫を凝らしたりと、
メンバーそれぞれにオンライン開催のメリットをうまく活用してとても楽しんでいました！

オンライン開催が決まってからの短い期間で素晴らしい年次大会を開催いただいた
運営の皆さまに感謝申し上げます。

今回も、参加メンバーが参加&発表報告をアップしています。
こちらのリンクからぜひご覧ください。

参加報告

言語処理学会第26回年次大会(NLP2020)へのオンライン参加
AI Shift 杉山@GIANT__TCR が、オンライン参加してみての気づきを初日の夜にまとめました。(速い！)

NLP2020参加報告（勝手にクロージング編）
AIクリエイティブDivisionの澤井が「勝手にクロージング編」と題して、
言語資源や自然言語生成を中心に印象に残った発表を紹介しています。
オンライン懇親会の様子も少しだけ公開。

言語処理学会第26回年次大会(NLP2020) 参加報告
AI Shiftの友松 @tomomatsu_yutaによる、NLP2020 の大会概要を含めた参加報告です。
過去最大規模の参加者がオンラインで参加した3日間の雰囲気が伝わってきます。

発表報告

言語処理学会第26回年次大会(NLP2020) 発表報告
「チャットボット運用における新規問い合わせ候補の抽出」について、AI Shiftの戸田 @Trtd6Trtdによる発表報告です。
発表中にいただいた質問とその回答もまとめています。

「スタイル制御を考慮した多様な広告文生成」発表報告@オンライン言語処理学会
20新卒内定者の川本 @shunyo_kによる発表報告です。
当日の発表内容と質疑に加えて、オンラインのメリットを最大限に生かした発表の工夫をまとめています。
広告文生成のデモ画面もこちらの記事で公開していますので、ぜひ試してみてください！

また、今回の年次大会に合わせてAI tech studioにおける自然言語処理の取り組みについて、
全体像をまとめたスライドを公開しています。
こちらも合わせてご覧ください！

今後もNLPチームの様々な取り組みをブログやtwitterで発信していきます
お楽しみに！
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AI tech studioでは、オフィス見学やカジュアル面談を随時受け付けています。
興味をお持ちの方は、こちらのフォームからご連絡お待ちしております！

NLP2020の開催がいよいよ来週に迫ってきました！
現地開催は残念ながら中止となってしまいましたが、オンラインで引き続き発表の機会が
確保されてとてもうれしく思っています。運営の皆さま、ありがとうございます！

AI tech studioでは、広告クリエイティブやチャットボットをはじめとした
プロダクト開発における自然言語処理の応用に力を入れています。
昨年のYANS2019に引き続き、NLP2020でも各プロダクトでビジネス課題の解決に
挑戦してきた成果を発表します。
昨年までの現地開催と同じように、オンラインでもたくさんの方とディスカッションできると嬉しいです！

さて、今回は2件のポスター発表と、東京工業大学 岡崎研究室との共同研究について口頭発表が予定されています。

3/18に口頭発表を予定している岡崎研究室との共同研究では、
「広告キャッチコピーの特徴分析と自動生成」をテーマとして、これまでに当社で作成した
キャッチコピーを中心とする大量のクリエイティブデータから
広告効果の高い表現を提案することや、広告キャッチコピー自動生成モデルの構築を目指しています。

▼AI Lab、広告キャッチコピーの特徴分析と自動生成に向けた研究強化へ　東京工業大学情報理工学院教授 岡崎 直観氏と共同研究を開始
https://www.cyberagent.co.jp/news/detail/id=22930

キャッチコピーには、商品や作品を端的に表現するために様々な修辞技法が用いられます。
本研究では、キャッチコピーで用いられる修辞技法の中でも比較的多く用いられている「対句」に着目し、
解析手法の提案を行いました。
今回は、これまで行ってきたキャッチコピーの分析やコーパス構築をもとにした
対句データセットの作成と、対句構造の特徴量を組み込んだ解析手法について東工大の丹羽さんが口頭発表しますので、
ぜひ聴講参加してください！

■ポスター発表
ポスターセッションは、1件ごとにオンライン会議室が割り当てられており、
発表時間の90分間は入退室自由となっています。
当日はたくさんの方とディスカッションできればと思いますので、
発表者の皆さんに、発表ポイントと当日ディスカッションしたいことを聞いてきました。
チャットや音声でぜひ話しかけてください！

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「チャットボット運用における新規問い合わせ候補の抽出」
AI Shift 戸田・友松・ 杉山

■発表概要
データサイエンティストの戸田・友松・杉山が、チャットボットの利用ログから
新しい回答候補を自動で生成する取り組みについて発表します。
チャットボットが回答できなかった質問を抽出し、新たな回答候補を作成する工程は
現状手作業で行われており、人の経験やテクニックに依存しています。
この工程の自動化に向けて、クラスタリングされた問合せから代表文を抽出するという手法を用い、
実サービスでの活用に向けて現在プロトタイプを作成しています。

■当日ディスカッションしたいこと
当日は、自然言語処理の実サービス応用に興味がある方とぜひお話したいです！
高精度なモデルは世の中にどんどん出ていますが、学習データ量の制限・実行速度という点で
うまく使えるのかは実運用の視点から見ていく必要があります。
最先端ではない手法でもサービスの改善に大きく貢献するという実運用ならではの面白さを伝えたいし、
逆に、最新技術をどのようにサービスに適用していくかもディスカッションできるとうれしいです。
学生のみなさんには、自然言語処理の研究がどのように実社会の課題解決に役立っているかを
お伝えできればと思っています。

「スタイル制御を考慮した多様な広告文生成」
明治大学/AILab 川本(内定者)・ AI Lab 張培楠

■発表概要
インターネット広告において、個人に合わせたメッセージングの必要性が高まるとともに、
ユーザに同じ内容の広告を何度も提示すると反応が悪くなる、「広告の疲弊」と呼ばれる課題があります。
この課題を解決するために、20年新卒内定者の川本とリサーチサイエンティストの張が
品詞情報を用いた制御可能で多様性に富んだ文を生成するモデルと、このモデルに対応した評価尺度を提案します。

■当日ディスカッションしたいこと
今回のポイントは、一つの入力文から品詞情報を制約として与えた多数の広告文を出力することです。
多様性に注目した言語生成の研究は国内ではまだ事例が少なく、モデルアーキテクチャの設計や
自然言語生成における多様性の自動・人手評価の方法などについて議論できればと思っています。
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実プロダクトでの応用から共同研究まで、AI tech studioのNLPチームの
最新の成果をお伝えする発表が揃っています！
たくさんの方に参加いただいて活発な議論が起こったり、
オンラインならではのコミュニケーションも生まれたりするのではないかとわくわくしています。
当日のご参加、お待ちしております！

AI Labの対話エージェントチームが、
10/6-10に京都で行われるHAI2019にゴールドスポンサーとして参加します！
HAI（Human-Agent Interaction）とは、文字通り「人間」と「エージェント」との「インタラクション」を対象とした研究領域で、HAI2019はあらゆる知的システムと人とのインタラクションにフォーカスした議論が行われる国際会議です。
※ This blog is written in Japanese for Japanese participants.
We will be explaining our research details in English at the booth. Let’s discuss it in English!

HAI 2019
HAI（Human-Agent Interaction）とは、文字通り「人間」と「エージェント」との「インタラクション」を対象とした研究領域で、HAI2019はあらゆる知的システムと人とのインタラクションにフォーカスした議論が行われる国際会議です。
今回は7回目の開催で、前回イギリスで開催された第6回会議では、「ホテルおもてなしロボット」と「感情制御チャットボット」について発表をし、様々な方と議論することができました。

今回は、AI Labでゴールドスポンサーとしてブースでのデモ展示を行います。
また、共同研究講座で参画いただいている中西先生が「ホテルおもてなしロボット」に関するポスター発表を行います。

スポンサーブースでのデモ展示

スポンサーブースでは、東京都による先端テクノロジーショーケーシング事業で採択され、
今年の8月に「竹芝夏ふぇす」にて実証実験を行った「操作者の能力を向上させる遠隔操作ロボット」を展示します。
近年、サービス業における人手不足が課題となっており、業務効率化や自動化が進む一方、働き改革の一つとして遠隔勤務（リモートワーク、テレワーク）が注目されています。
働き手が時間や場所、スキルの制約を受けずに遠隔からロボットを操作し、誰でも簡単に操作できるインタフェースを通して、働き手＝操作者の表現が感情豊かに拡張され、ロボットを通してより良い接客ができるシステムを目指しています。
当日ご参加される方はぜひ、操作とロボットによる接客をご体験ください。　　　　　　　

　　　　　　　　　　（遠隔操作ロボットシステムと実証実験の様子）

その他にも、スポンサーブースではAI Labの研究をまとめた冊子や当社キャラクターのアベマくんグッズもご用意する予定です。当日は、研究チームのメンバーがブースにおりますのでぜひお越しください！

ポスターセッション

発表日程　10/7（月）13:00-15:30
“How to Enhance Social Robots’ Heartwarming Interaction in Service Encounters”
発表代表者：中西　惇也 先生（大阪大学 特任助教）

どのような対話ロボットが気遣いや心配りを通じた良い感情経験の提供をどの程度できるのかを調べるために、
インタラクション中の “warmth” を計測し、どのようなインタラクションが良い感情経験に影響を与えるのかを考察しています。

中西 惇也　Junya Nakanishi

大阪大学 基礎工学研究科 システム創成専攻 修了
2018年4月より 基礎工学研究科 特任助教（常勤）専任

研究内容：人とインタラクションを行うエージェント，人型対話メディア，情動支援

最後に、AI Labでは一緒に働く研究員を募集しております！
ご興味がある方はこちらをどうぞご参照ください。
当日は下記メンバーがお待ちしておりますので、弊社に関することやAI Labの研究内容などについてお気軽になんでも聞いてください。

HAI2019で皆さんにお会いできることを楽しみにしております！

当日参加するメンバー紹介

馬場 惇　Jun Baba
2014年に京都大学情報学研究科を修了後、新卒でサイバーエージェントへ入社。
DSP事業におけるロジック開発責任者を経て、人工知能技術の研究開発組織「AI Lab」の設立に参画。
現在は、AI Labの接客対話グループのリーダーとして石黒研究室との産学連携を担当。
大阪大学基礎工学研究科 招聘研究員。

岩本 拓也  Takuya Iwamoto
2013年北陸先端科学技術大学院大学　知識科学研究科 修了。
対面のコミュニケーションを拡張させるインタラクティブ技術の研究に従事。
2019年に「ロボットを使った人間が会話を行わない婚活パーティ」を実施。
CCSE、WISS、HCI研究会、IPSJ-ONEの運営委員を務める。

尾崎 安範　Yasunori Ozaki
2014年東京大学大学院 情報理工学系研究科 修了。
2014年NTT 入社。センサデータを用いた非言語インタラクション技術の研究開発に従事。
2019年サイバーエージェント入社。
現在、AI Labにて接客対話グループのReseach Scientistとしてインタラクション技術の研究開発に従事。
大阪大学基礎工学研究科 招聘研究員兼務。

宋 思超　Sichao Song
株式会社サイバーエージェント AI Lab研究員。
接客対話グループのReseach Scientistとして遠隔操作ロボットの研究開発に従事。
大阪大学基礎工学研究科 招聘研究員を兼任。
2019年総合研究大学院大学にて情報学のPh.D.取得。
2013年ノルウェー University of Osloにて情報学修士課程修了。

アドテクスタジオのNLPメンバーは、それぞれの所属プロダクトでビジネス課題の
解決に日々取り組んでいます。
これまでも、様々な学会への参加や論文投稿を行ってきましたが、
「自分たちの取り組みをしっかりと形に残したい」「もっとアウトプットしていきたい」という思いから
この半年間はプロダクトの垣根を越えて活動してきました。

定期的に開催している論文読み会では、プロダクトでの応用やこれから
やってみたいことまで議論が広がり、毎回時間が足りなくなってしまうほど盛り上がっています。
また、kaggleでのシルバーメダル獲得や、社内論文誌「White Paper Project」への投稿など、
チャレンジの幅がどんどん広がっています！

▼White Paper Project vol.9発行&発表会レポート
https://cyberagent.ai/archives/5718
(次回vol.10ではNLPメンバーから4本投稿予定です。楽しみ！)

そして！8/26～8/28に開催されるYANS2019では2件の発表を行います！
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「デジタル広告における商品特徴を考慮した広告文の自動生成」
AIクリエイティブ 脇本、AI Lab/明治大学 川本

デジタル広告において個人に合わせたメッセージングの必要性が高まる中、
当社ではクリエイティブの自動生成に力を入れています。
その中でも、19新卒の脇本くん、内定者バイトの川本くんのルーキーコンビが
取り組んでいるのはダイレクト広告に使われるテキスト(＝ダイレクトコピー)の自動生成を目指す研究です。
ダイレクト広告とは、見た人に直接商品の購入を促す広告のこと。
これに使われるテキストは文法的に正しいのはもちろん、
キャッチーであること、目を引くものであること、商品の特徴を反映させることが求められます。
今回の発表は、ダイレクトコピーに適した生成と評価手法がポイントです！

「チャットボットの運用における自然言語処理の活用」
AIメッセンジャー 戸田・杉山・友松

チャットボットで受け付ける問い合わせは様々なバリエーションがあり、
企業目線で予測していくには限界があります。
そこで重要になるのが、運用の部分！
用意したロジックをいかに運用していくかがカギとなります。
AIメッセンジャーでは、チャットボットの運用の部分に対してNLPの技術を活用しています。
今回の発表では、MLエンジニアの3人が自然言語処理技術での日々の運用支援や、
設計者の効率を上げるためのチャレンジを紹介します。
ビジネス×NLPならではの取り組みに注目です！
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また、今年もプラチナスポンサーとしてブース出展&スポンサー発表も行います。
ブースではアベマくんグッズも配付予定ですので、ぜひお越しください！

■発表予定一覧■
＜8/26(月)＞
15:00～15:40
スポンサー口頭発表O04「サイバーエージェントにおける自然言語処理の取り組み」
張 培楠
16:20～18:10
スポンサーポスター発表S03「サイバーエージェントにおける自然言語処理の取り組み」
張 培楠

＜8/28(水)＞
09:30-11:20
ポスター発表 P83「デジタル広告における商品特徴を考慮した広告文の自動生成」
脇本 宏平、川本 峻頌
ポスター発表 P84「チャットボットの運用における自然言語処理の活用」
戸田 隆道、杉山 雅和、友松 祐太

先日、サイバーエージェント×LINE×ジェネシス３社共同にて

”つながり”が生み出すデジタル時代の新たなカスタマーエクスペリエンス

といったビジョンのもと、
福岡を皮切りに、大阪、東京と全3回セミナーを開催いたしました。

左より、LINE株式会社 有島友介氏、ジェネシス・ジャパン株式会社 山本契氏、株式会社サイバーエージェント 石川大輔

近年デジタル化が進み、顧客のコミュニケーション手段の多様化が進む現在、コンタクトセンターにおける複数チャネルの対応が増加しています。中でも日本国内で月間7800万人の利用者数を誇るLINEは、センターにおいても無視できないツールとなっています。

本セミナーでは、3社がそれぞれ考えるチャットの活用法を

– サービス提供者
– お客様事例として実際に導入したサービス利用者

という視点から実施致しました。

現在、LINEは日本国内で月間約7,800万人ものユーザーが利用しております。
LINEが描く成長戦略として、”広告・Fintech・AIを軸としたスマートポータルの実現”を掲げています。

スマートフォンでしか接触できないユーザーが増えている中で、
LINEはDAU/MAU率85%と多くのユーザーに毎日利用されており、生活インフラとして定着しています。

その重要なLINEでは、ユーザーとのより深い繋がりを実現するフルチャットボットソリューションとしてアカウントのプランを再設計し、全てのマーケティングファネルに対して、それぞれ認知、CRMといったマーケティングファネルで活用することができます。

このような背景のもと、LINE株式会社 有島氏、磯部氏より
LINEがコンタクトセンター市場に参入した理由から最新のビジネスへの活用事例をお話していただきました。

弊社 石川より、テクノロジーを活用したカスタマーサービスと導入事例

ジェネシス・ジャパン株式会社 山本氏より、
デジタル変革におけるチャットボットの可能性と顧客とおもてなしの見直しについて

UTグループ株式会社 大森氏より、デジタル化のポイントについて

株式会社バッファロー 嶋田氏より、CSにおける課題、Call to LINE導入におけるメリットについて

ご紹介いただきました。

セミナーへは、100名を超える多くの方が足を運んでくださりました！
参加していただきました皆様ありがとうございました。

アンケートでも約80％の参加者が大変満足とお答えいただき、大盛況にて終えることが出来ました。

今後も随時開催してまいりますので、今後ともよろしくお願いいたします！

ブラウンとともに

▼AIメッセンジャーに関してのお問い合わせ
contact@ai-messenger.jp

AIメッセンジャー：https://www.ai-messenger.jp/

【セミナー開催のお知らせ】AIメッセンジャー

近年デジタル化が進み、顧客のコミュニケーション手段の多様化が進む現在、コンタクトセンターにおける複数チャネルの対応が増加しています。
中でも日本において最もユーザー数のあるLINEは、センターにおいても無視できないツールとなっています。

そこで本セミナーでは、サイバーエージェントとジェネシス、LINEの3社による、コンタクトセンターのデジタル化に向けたヒントをご紹介して参ります。

開催概要

大阪開催

日時：2018年12月4日（火）15:00～17:50（14:30～受付開始）懇親会 18:00~19:30
会場：株式会社サイバーエージェント 大阪支社 セミナールーム
大阪府大阪市北区小松原町2番4号大阪富国生命ビル　18階
定員：60名（入場無料・事前登録制）

東京開催

日時：2018年12月6日（火）15:00～17:50（14:30～受付開始）懇親会 18:00~19:30
会場：LINE株式会社 新宿オフィス セミナールーム
東京都新宿区新宿四丁目1番6号 JR新宿ミライナタワー23階
定員：60名（入場無料・事前登録制）

セミナー内容

タイムスケジュール

【大阪】ご応募はこちら

【東京】ご応募はこちら

【セミナー開催のお知らせ】AIメッセンジャー

近年デジタル化が進み、顧客のコミュニケーション手段の多様化が進む現在、コンタクトセンターにおける複数チャネルの対応が増加しています。
中でも日本において最もユーザー数のあるLINEは、センターにおいても無視できないツールとなっています。

そこで本セミナーでは、サイバーエージェントとジェネシス、LINEの3社による、コンタクトセンターのデジタル化に向けたヒントをご紹介して参ります。

開催概要

日時：2018年11月29日（木）15:00～17:00（14:30～受付開始）
会場：LINE Fukuoka株式会社 セミナールーム
福岡県福岡市博多区博多駅中央街8-1 JRJP博多ビル12F
定員：60名（入場無料・事前登録制）

セミナー内容

タイムスケジュール

ご応募はこちら

「コールセンター/CRMデモ&コンファレンス 2018 in東京」に、AIメッセンジャーが出展いたします。

今回出展するブースでは、LINE上でのチャットボット活用事例をご紹介いたします。

ブース内では

◆チャットボットとのやり取りを実際に体験していただける体験コーナー

◆チャットボット活用事例に関するセミナー

等のコンテンツを多数ご用意しております。

みなさまのご来場、お待ちしております！

ブース位置

ブース番号 : 3A-15（3階 Cホール）

■AIメッセンジャー：https://www.ai-messenger.jp/