「本当の失敗は、途中で諦めること」　AI開発は失敗に学べ、ミクシィが“ゼロからの挑戦”で得た教訓：これからのAIの話をしよう（カスタマーサポート編）（1/4 ページ）

　「本当の失敗は、失敗を理由に途中で諦めてしまうことです」――エンジニアとしてカスタマーサポート（CS）部門を裏で支えるミクシィの豊川弘樹さん（統括管理本部 CS部 CREグループ マネジャー）は、こう話す。

　豊川さん率いるCREグループには6人のエンジニアが所属し、技術を駆使してCS部門の業務をサポートしている。これまでCS業務を支援するためにさまざまなシステムを開発してきたが、CREグループ初となるAI（人工知能）プロジェクトを行うことになり、いくつもの壁にぶち当たった。

　CS業務をAIで効率化できないか――そう考え、約8カ月にわたってAI開発を進めたが、完成したものは実運用に耐えるレベルのものではなかった。豊川さんはプロジェクトの経緯を「カスタマーサポートAIの失敗と教訓」と題するエントリで公開している。

ミクシィの豊川弘樹さんがブログを公開

　AIの開発や活用で苦戦する会社が多い一方で、こうした「失敗例」はなかなか表に出てこない。しかし、実際に試行錯誤している企業から学べることは少なくないだろう。

　豊川さんたちが今回の失敗から得た“教訓”とは何なのか。「機械学習の素人」（豊川さん）の状態からAIプロジェクトを始めようと思った経緯、どのようにAI開発を進めたか、どこで苦労したかなどを聞いた。

「AIには慎重だった」　プロジェクトの始まり

豊川さん

　CS部門は、毎日多くのサービス利用者から寄せられる問い合わせメールに対応するチーム。社内約40人、外部パートナー約90人の計130人ほどで構成される。

　問い合わせの内容によってメールをカテゴリーごとに分類し、仕分けされた内容ごとに専門チームが調査・返信するというのが業務の流れだ。現状、1件1件のメールを担当者が手動で分類して返信を送る必要があり、日々対応に追われている。

　問い合わせの対応には、スピードと品質が求められる。早く返信できればもちろんいいが、利用者が何に困っているのかをきちんと理解し、的確な返信をしなければならない。

　これまでは、問い合わせメール内の文章をルールベースで分類・抽出して自動処理するシステムなどを開発し、大きな成果を上げてきたという。さらなる効率化を目指し、AIに着目した。

　豊川さんは「機械学習のシステムは開発も運用も大きなコストが掛かります。AI導入には慎重な考えでしたが、既に他の手法をやり尽くしたと感じていたので、取り組もうと決めました」と経緯を説明する。

　しかし、豊川さんのチームにAI開発の経験や知識がある人はおらず、ゼロからのスタートだった。