【事例紹介】発言からユーザ特性の推定【一部上場企業様】
機密情報に抵触しない範囲での事例紹介となります。
ユーザの発話からシステムがそのユーザのことを深く理解するために、ユーザ特性の推定を行うAIの開発を行いました。
様々な検討の結果、音声波形などの音声情報は用いずに発話を文字起こししたテキストのみを入力としました。
技術的な課題
本案件は、音声認識でテキスト化に失敗した可能性のある発話が入力になることが特徴的なタスクとなりました。
実際に端末で使用されるシステムをお借りし、音声認識の失敗の傾向を踏まえた上で、エンドユーザの特性推定を行いました。
また、以下の要望がございました。
- GPUなどの行列演算に強い機能が使えない環境でも処理速度が高速であること
- 特性の推定結果を人間(プロジェクトに関わるメンバー)が解釈できること
これらを満たすために、BERTといったニューラルネットベースの手法ではなく、単語の頻出度を教師なしデータとして活用する半教師ありナイーブベイズ推定器を用いました。
特に「現状どうなっているか」、「AIでどこまでできそうなのか」という点が予測しやすく、関わる人数の多いプロジェクトで説明しやすい点が好評でした。
本案件で提供したサービス
・ユーザ特性を予測するAI
・クラウドサービス(AWS)上でのAIの保守運用
