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TR-4910 :『 NetApp AI と顧客コミュニケーションを組み合わせた感情分析』

寄稿者

Sathish Thyagarajan 、 Rick Huang 氏、および SFL Scientific 、 Diego Sosa-coba 、 David Arnette 氏

このテクニカルレポートでは、転送学習と会話型 AI を使用して、ネットアップのデータ管理テクノロジと NVIDIA ソフトウェアフレームワークを使用して、エンタープライズレベルのグローバルサポートセンターで感情分析を行うための設計ガイダンスを提供します。この解決策は、チャットログ、 E メール、およびその他のテキストまたは音声通信を表す録音された音声ファイルやテキストファイルから顧客の洞察を得たいと考えているあらゆる業界に適用されます。ネットアップはエンドツーエンドのパイプラインを実装して、ネットアップのクラウド対応オールフラッシュストレージを使用した GPU アクセラレーションコンピューティングクラスタで、自動音声認識、リアルタイムの感情分析、ディープラーニングの自然言語処理モデル再トレーニング機能をデモンストレーションしました。大規模で最先端の言語モデルのトレーニングと最適化により、世界規模のサポートセンターで推論を迅速に実行できるようになり、優れたカスタマーエクスペリエンスと目標を達成し、長期的な従業員パフォーマンス評価を実施できます。

感情分析は、正、負、または中性感情がテキストから抽出される Natural Language Processing ( NLP )内の研究分野です。会話型 AI システムは、より多くの人がコミュニケーションを行うようになったため、ほぼグローバルレベルの統合にまで成長しました。感情分析には、サポートセンターの従業員のパフォーマンスを発信者との会話で決定し、適切な自動チャットボット応答を提供し、四半期ごとの収益呼における企業の代表者と対象者間のやり取りに基づいて会社の株価を予測するなど、さまざまなユースケースがあります。さらに、感情分析を使用して、ブランドが提供する製品、サービス、サポートに関するお客様の見解を判断できます。

このエンドツーエンドの解決策は、 NLP モデルを使用して、サポートセンター分析フレームワークを可能にする高度なセンチメント分析を実行します。音声録音は文書化されたテキストに処理され、会話の各文から感情が抽出されます。結果はダッシュボードに集約され、会話の感情を分析するために、従来とリアルタイムの両方で巧妙に細工することができます。この解決策は、データモダリティと出力ニーズが似ている他のソリューションに汎用化できます。適切なデータを使用することで、他のユースケースにも対応できます。たとえば、企業収益の問い合わせを、同じエンドツーエンドパイプラインを使用して、センチメントについて分析することができます。また、パイプラインの柔軟性が高いため、トピックモデリングや Named Entity Recognition ( NER )などの他の形式の NLP 解析も可能です。

これらの AI 実装は、 NVIDIA Rivea 、 NVIDIA TAO Toolkit 、 NetApp DataOps ツールキットが連携して実現しました。NVIDIA のツールを使用すると、あらかじめ組み込まれたモデルとパイプラインを使用して、ハイパフォーマンスな AI ソリューションを迅速に導入できます。NetApp DataOps ツールキットにより、さまざまなデータ管理タスクが簡易化され、開発期間が短縮されます。

お客様にもたらされる価値

企業は、感情分析のためのテキスト、音声、ビデオの会話について、従業員評価および顧客対応ツールから価値を得ています。マネージャーは、ダッシュボードに表示される情報を活用して、会話の両側に基づいて従業員と顧客満足度を評価できます。

さらに、 NetApp DataOps ツールキットは、お客様のインフラストラクチャ内でのデータのバージョン管理と割り当てを管理します。その結果、ダッシュボードに表示される分析情報が頻繁に更新されるため、データストレージのコストを抑えることができません。