みずほ銀行が横浜市神奈川区のコールセンターに人工知能（ＡＩ）技術を活用した「ワトソン」と音声認識技術を組み合わせたシステムを導入したのは２０１５年２月。すでに導入から約１年半が経過した。

　オペレーターが顧客からの電話を受ける。会話内容に応じ回答候補となる必要情報が目の前のパソコンの画面に数秒ごとに自動的に切り替わり、映し出される。米ＩＢＭの人工知能「ワトソン」がオペレーターと顧客との会話を分析して、適切な解を探し出す。

　顧客とオペレーターの電話の会話を音声認識システムが文字データに変換し、それをワトソンに送信。ワトソンは顧客の質問を解析、最適な回答を導き出し、オペレーターのパソコン画面に提示する。会話の内容に応じて、マニュアルや店舗・ＡＴＭ、ホームページ上の商品、サービスなど五つの区分で各項目上位１０位の回答候補を表示する。

　１５年２月―５月に１０席で試験的に取り組みを始めた。インターネットバンキング関連の一般紹介業務が対象で約１万件の利用件数があった。

　ワトソンの特徴を発揮するのに重要になるオペレーターの発話を文字数ベースで音声認識した確率は８８％。目標の８０％を上回る数値だった。

　横浜ダイレクトバンキングセンターの橘正純所長は「認識率は１００％ではなかったが、テキスト化したデータは内容を理解できるレベルでワトソンの回答は一定レベルの正答率を確保した」と振り返る。

　顧客の発話の認識率は６２％。オペレーターが要件を復唱することで回答候補提示への問題はなかったという。回答候補の提示上位５位以内の正答率は８５％。取り組み直後は７０％程度だった。

　試験期間中は細かな調整を続けた。重要な業務用語を抽出し、検索による重みづけを実施し、会話が進む過程で古い発話の検索における重みづけを逓減したりすることで検索性能を高めた。

「ベテラン営業マン」のような役割も期待

　現在、ワトソンに対応した席は２００以上に拡大している。オペレーターによってシステムの習熟度にバラつきがあるため、底上げが課題だ。橘所長は「経験豊富なオペレーターの方がワトソンへの信頼が高い」と指摘する。

　今後も新たな技術を積極的に採用して顧客利便性を高める。米ベンチャー企業のシンプルエモーションの技術を活用し、人の声の周波数から喜び、怒りといった感情を自動で測定し、オペレーターが対応しやすくする実証実験にも取り組む。

　ワトソンの利用の場も広がる。ワトソンは顧客の会話と回答の組み合わせを学習する。顧客の嗜（し）好を割り出すなど、「ベテラン営業マン」のような役割も期待できる。

　現在はインターネットバンキング関連などの受電対応にのみ使っているが、橘所長は「ワトソンの特性を考えれば、幅広い使い方が考えられる」と期待を込める。電話での金融商品の提案など営業での活用も視野に入る。
（文＝栗下直也）