データが必要なサービスを、無理やり作る方法を紹介します(例：マンガ検索「MNM」)｜けんすう
アル(https://alu.jp)というマンガサービスを作っている、けんすうと申します。 最近、マンガ新検索MNMという、イケてるサービスを作りました。 何かというと、マンガを入れると、読んでいる人が同じデータから、「だいたいこのマンガが好きな人はこんなマンガも好き」という、「距離が近いマンガ」を出してくれるというものです。 たとえば、「ドリフターズ」と入れると「HELLSING」「ヨルムンガンド」「ゴールデンカムイ」とでました。 お陰様で、結構バズりまして、いろいろなところで話題にしていただいたのです。 こういうの待ってたし、実際にやってみたら本当に好きな漫画ばかり出てきて精度もピカイチ。 「近いマンガ」がわかるマンガ新検索 MangaNearestMap #アル https://t.co/YoYhHttYus @alu_incより — なかみち (@shuhei_nakami) Ju
楽天証券がコールセンターへの問い合わせ電話記録から潜在的要望を抽出する検証開始 | Web担当者Forum
楽天子会社の楽天証券は、コールセンターに寄せられた顧客からの問い合わせ電話の記録の中から潜在的な要望を抽出する概念検証（PoC）を始めた、と10月19日発表した。オペレーターが気付かなかったニーズの発見につなげ、顧客の満足度を高める。行動情報データ解析のFRONTEOが開発した人工知能(AI)エンジン「KIBIT(キビット)」を活用する。記録の中で「要対応」にしていない問い合わせから、本来は対応が必要かどうかをKIBITが網羅的にチェックする仕組み作りを目指し、約1ヵ月検証する。 楽天証券のコールセンターではオペレーターが要望やクレームと判断した内容を要対応として改善につなげている。それ以外にも要対応の案件が含まれている場合があり、現在も担当者が確認しているものの件数が多く、全てに目を通せないため、AIを利用する。今回のPoCは、通話記録の中から楽天証券が検知したい要望やクレームの過去の記
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