第7回：シリーズ『AI型FAQ活用術』（2／2）

以上のとおり、AIを活用することで、FAQのシステムを利用者にとって使いやすいものに変えることができます。ただ、AI型FAQの導入後、すぐさま利用者の質問に対応させられるかと言えば、そうではありません。AI型FAQの実活用までには一定のステップを踏む必要があり、WisTalkの場合であれば、実活用までに「①事前準備」「②（データ）登録」「③テスト、調整」の3つのステップを踏むことになります（図2）。

図2：AI型FAQ（WisTalk）の利用までの流れ

図2に示すとおり、まず必要になるのが、学習用のQAデータの作成です。ここでは、基本となる「質問（Q）」と「答え（A）」のデータを作成します。

すでに存在するFAQシステムをAIで改革する場合、すでにそろっている質問（Q）と答え（A）からQAデータを作成できるので、それほどの手間はかかりません。

作成したQAデータを登録したのちには、テストと調整の作業に入ります。ここでは、システムに投じた質問に対する回答の検索精度の「評価」と「チューニング（調整）」、「言い回しの追加」という作業を繰り返し実行し、AI型FAQシステムの検索精度を実用に耐えうるレベルにまで高めていきます。

AIによる回答の精度を上げる作業は、AI型FAQシステムの運用後も続きます。WisTalkを使う場合でも、運用開始直後は、利用者が質問文ではなく「単語（キーワード）」だけを入力したり、無効な質問を投じたりして、回答の正解率が低迷するのが通常です。そこで、「質問をするときには、質問文を入力すること」といった、AI型FAQシステムの使い方を利用者側に周知する必要があります。

そのフェーズを過ぎると、「言い回し文」の追加などによってAI型FAQシステムの正解率が徐々にアップしていきます。結果として、利用者が増えていきますが、それに伴い今度はQAデータが不足するという課題が発生し、それを解決するためにQAデータを追加していくことで、AI型FAQシステムの正解率がさらにアップしてくのです。

以上のように、AI型FAQのシステムは、一度構築すればすべての作業が完了する種類の仕組みではなく、活用を通じて育てていく仕組みです。システムが実用レベルに達したときには、基本的な質問に担当者が追われるケースを大きく削減できるはずです。また、利用者にとっても、相手がコンピューター（AI）ですので、時間を気にせずに、いつでも、好きなときに質問が投じられるというメリットがあります。

こうしたAI型FAQシステムの構築を早めるうえでも、また、回答の精度を上げるうえでも、大きなカギと言えるのがトピック推定技術の優劣です。WisTalkにはトピック推定技術を競う国際コンテストで世界1位を獲得したパナソニック独自開発のエンジンが搭載されており、回答精度の高いAI型FAQシステムを効率的に構築していくことが可能です。

後編では、そうしたWisTalkならではのメリットを示すとともに、その活用によって具体的にどの程度の効果（コスト削減効果など）が期待できるのか、さらにはWisTalkの具体的な活用事例を紹介します。