AI の力をフル活用してチームを支援

※この投稿は米国時間 2020 年 9 月 1 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。

Google Cloud Next: OnAir の Cloud AI ウィークでは、Google Cloud のツールやソリューションを使ってビジネスの進め方を根本から変えている、AI ジャーニーのすべてのステージのお客様の声を聞くことができます。

ビジネス拡大の新時代の好例となっている Etsy や、Illinois Department of Employment Securityなどの依頼が殺到する政府機関、世界最大級の銀行の一つである HSBC など、あらゆる業界の組織が Google Cloud の Cloud AI サービスを使って問題を解決し、イノベーションを起こしています。

ここからは、お客様の成功を推進する、Cloud AI ポートフォリオの新機能をいくつかご紹介します。

チームの誰もが使えるツール

開発者からデータ サイエンティスト、機械学習エンジニアまで、チームの誰でも簡単に使えて AI をビジネスに導入できるツールを開発しました。

機械学習のエキスパートにとってさえ、機械学習プロジェクトを長期的に成功させられるかどうかは、科学プロジェクトと分析を繰り返しとスケールが可能な業務に転換できるかどうかにかかっています。多くの場合、アナリストのチームは協力して導入支援プロセスを進めますが、ほとんどが手作業になり、パラメータが多すぎるためにエラーも発生しやすく、ワークフロー間の連携も取れておらず、セキュリティの脆弱性があります。実際、MLOps と呼ばれる包括的な規律が、機械学習ワークフローを運用化することでこの課題を解決するものとして登場しています。

MLOps エクスペリエンスを向上させるため、このたび予測バックエンドの一般提供、マネージド パイプライン、メタデータ、テスト、モデル評価をリリースすることとなりました。AI Platform の一部であるこれらの機能を使うことで、統合、テスト、リリース、デプロイ、インフラストラクチャ管理など、機械学習システムの構築におけるすべてのステップを自動化してモニタリングできます。MLOps の詳細については、MLOps 基盤の主な要件をご覧ください。

こうした機能と AI を使って、顧客向けにより厳選されたショッピング体験を提供しているのが Etsy です。同社のマーケットプレイスには、出品者によって出品された商品が 6,500 万点以上あります。同社では AI を使って洗練されたワークフローを構築して、購入者が目当てのものを見つけられるようにしています。また、一人ひとりの購入者のスタイルや好みに合わせた、充実したおすすめ機能も提供しています。

Etsy の CTO である Mike Fisher 氏は、次のように述べています。「当社の能力だけではマーケットプレイスのイノベーションと改善に限界がありましたが、Google Cloud とのパートナーシップによってそれに必要な力と効率性を手に入れることができました。」

MLOps の実践に役立つ改善は他にもあります。現在ベータ版の Vizier は、モデルのハイパーパラメータを自動調整して最適な結果を出します。AI Platform Notebooks サービスは現在一般提供されています。

Google Cloud は、市民データ サイエンティストや社員が機械学習用のツールとフレームワークを使って、短期間で結果を出せるよう日々取り組んでいます。Cloud AI Building Blocks では、API からよく使われるモデル（ビジョン、翻訳、スピーチなど）にアクセスできます。9 月末までには、AI Platform にワークフローの統合機能として AutoML が組み込まれます。これによって、コード不要のやり方とコードベースのやり方の最も良い部分を組み合わせることで、質の高いカスタム機械学習モデルを短時間で構築できます。

また、パートナーを通じて既存のワークフローに簡単に統合できて SLA でサポートされる、アプリケーション開発者向けの業界専用ソリューションの構築にも力を入れています。そのなかでも最新のソリューションがバーチャル エージェントの Dialogflow CX と現在ベータ版の Document AI Procure-to-Pay です（詳細は後半で説明）。

多くのお客様はクラウド サービスをすべてまとめてしまおうとは考えていないため、Google Cloud は AI 機能をオンプレミスで実行できるように拡張することにしました。先週、Speech-to-Text On-Prem を発表しました。これは Google Cloud 初のハイブリッド AI で、このたび一般向けの提供を開始しました。

カスタマー エクスペリエンスの向上

AI に関する Google Cloud の専門知識とリーダーシップこそが、多くの組織が Google Cloud を選ぶ理由の一つです。Google Cloud では Google AI の研究結果を着実にクラウド ソリューションに取り込むことで、お客様がカスタマー エクスペリエンスを改善できるようにしています。

Google AI の研究結果をクラウド ソリューションに取り込んでお客様の成功を実現できていることを最もよく表しているのが、コンタクト センターの進化における Google Cloud の取り組みです。Contact Center AI（CCAI）は、仮想エージェントを使用して顧客からのリクエストを迅速に処理して人間のエージェントをサポートし、コンタクト センターのすべてのデータに関するインサイトを提供することで顧客とのやり取りを改善します。

通信業界のリーダー Verizon は、CCAI を使ってチャネル全体で直感的かつ一貫性のあるカスタマー エクスペリエンスを実現しています。

同社のシニア バイス プレジデント兼 CIO である Shankar Arumugavelu 氏は、次のように述べています。「当社のような規模にも対応できるプラットフォームを必要としていました。Google Cloud CCAI はすべての面において期待を上回っています。」

Google は今後も CCAI への投資を継続していきます。また、本日 Dialogflow CX を使ったより直感的な会話をリリースしたことをお知らせします。すぐに仮想エージェントの業界標準になるであろう Dialogflow の新バージョンは、大規模なコンタクト センターを持つ企業に最適です。複雑な（多重の）会話を扱えるよう設計されていて、真にオムニチャネルなものになっています。一度ビルドすれば、コンタクト センターであれデジタル チャネルであれ、どこにでもデプロイできます。

Randstad（オランダ）のプリンシパル ソリューション アーキテクトを務める Lukasz Rewerenda 氏は、次のように述べています。「Dialogflow CX によって会話の状態管理がレベルアップしました。」

CCAI の改善には他にも Agent Assist for Chat などがあります。これは Agent Assist の新モジュールで、音声通話に加えて「チャット」に対しても、顧客の意図を識別してリアルタイムで詳細な手順を提供し、エージェントを継続的にサポートします。CCAI の最新情報については、会話型 AI を導入してカスタマー エクスペリエンスを改善をご覧ください。

Deployed AI で高い価値を実現

Deployed AI は足りない専門知識を埋めるためのものであり、AI 戦略のリスクをなくして導入の複雑さを軽減するテクノロジー スタックに Google Cloud が投資を続けているのもそのためです。Google Cloud は Contact Center AI などの機能的なソリューション、そして現在アルファ版の Lending Document AI などの業界専用ソリューションの構築に力を入れています。

Lending Document AI は、住宅ローン業界のためだけに開発された、Document AI を活用した新たなソリューションです。借主の収入と資産ドキュメントを処理することで、時間がかかり複雑なプロセスとして悪名高いローン申し込みをスムーズに進めることができます。また、定型的なドキュメント レビューの多くを自動化することで、住宅ローンの借主はより重要な決定に集中できます。住宅ローン企業の Mr Cooper も Lending Document AI を利用しているお客様のうちの 1 社です。

同社の製品管理担当バイス プレジデントである Madhavi Vellore 氏は、次のように述べています。「Google Cloud の Document AI ソリューションのおかげで、住宅ローン関連ドキュメントを収めた膨大なライブラリ全体でより良い意思決定ができるようになりました。当社では 130 以上の重要な住宅ローン ドキュメント ラベルのトレーニングを実施し、100 万ページ以上を分類して、これまでのところ 92% 以上の精度を実現できています。」

また、現在ベータ版の Procure-to-Pay Document AI でも、最も量が多くて最も重要なビジネス プロセスである調達サイクルを自動化できます。Google Cloud は請求書から領収書まで対応できる、AI を活用した一連のパーサーを用意しています。これらのパーサーはさまざまな形式のドキュメントを取得してわかりやすい構造化データを返します。調達から支払いまでのサイクルに対応できるよう、お客様や Workday などのパートナーと緊密に連携していきます。

Google Cloud の業界専用ソリューションのメリットの一つは、AI のエキスパートを雇用しなくても AI で優れたビジネス上の成果を達成できることです。

ワークフローに統合できる業界専用機能には他にも Media Translation API があります。この API ではストリーミング オーディオ データから発話をリアルタイムで翻訳できます。中国のスマートフォン メーカー OnePlus では、複数の国、タイムゾーン、言語に対応するビデオチャット アプリでこの API を使っています。

同社のソフトウェア製品責任者である Gary Chen 氏は、次のように述べています。「Google Cloud の Media Translation API により、ビデオチャット向けにシンプルな API 統合を使用したリアルタイムのストリーミング翻訳を提供できるようになりました。レイテンシは最小限で、ユーザー同士のつながりが簡単に実現するようになりました。」

7 月には、Recommendations AI の公開ベータ版を発表しました。また、小売りの予測、マネー ロンダリング防止、顧客把握、ヘルスケア NLP、メディア資産管理、業界アダプティブ コントロール、目視検査などの業界専用ソリューションに関する詳しいロードマップも間もなくリリースする予定です。

今後も引き続き新たな機能をリリース

作業を運用化して拡大するためのツールやフレームワークを探している機械学習エンジニアやデータ サイエンティストのチームが社内にいないでしょうか。あるいは、AI を活用した業界専用ソリューションや機能的なソリューションを統合した特定のビジネス課題の解決や、AI 導入によるカスタマー サービスの改善をお考えではないでしょうか。Google Cloud にはあらゆるニーズに対応できる、幅広い AI と機械学習があります。

詳細については Google Cloud Next OnAir の Cloud AI ウィークをご覧ください。プリンシパル ソフトウェア エンジニアの Ting Lu とプロダクト管理担当バイス プレジデントの Rajen Sheth が出演し、Cloud AI が生み出す価値について語ります。すべてのコンテンツが今すぐご利用いただけます。

-Google Cloud AI および業種別ソリューション責任者 Andrew Moore