2018-09-07 03:02

コールセンターの退職予備軍をAIで予測し、半年で離職者を半分にできた理由とは?

コールセンターの退職予備軍をAIで予測し、半年で離職者を半分にできた理由とは?
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皆さん、こんにちは。ネットビジネスアナリスト、横田秀霖です。
今日も人工知能AIについて考えていきたいと思います。
こんなニュースがあります。
コールセンターの退職予備軍をAIで予測し、半年で離職者を半分にできた理由というものですね。
これは非常に面白い話なんですけど、人がなぜ辞めるかということね。
今、人材が問題になっていますが、獲得も大変だけど辞められるのも困るわけです。
その理由を分析していってわかったことがあって、当初の段階で考えたのは、
辞める人というのは、だんだん休職する、お店に来なくなる率が高くなるんじゃないかということだったら、確かにそうだったんだけど、
そんなことは言われなくてもわかるよという話で、でもそうじゃない理由を考えていこうということで、
実際に何をやったかということなんですけど、辞めそうな人、辞めない人というものに対していろいろとアンケートを取っていくと、
いろんなことが見えてきて、それらをプログラミングしたことによって実際にわかったということで、
つまりアナログの領域にあるものをどうやってデジタル化するかということが課題になるわけです。
だから現状で分析できたというのは、今持っている情報で分析できたということではなくて、
新しくアナログの情報、例えば毎日の勤怠管理というのはデジタル化できていたとしても、
例えばクレーム処理とか、挨拶の声が大きい小さいとか、わからないけど、
例えばそういういろんなものをデジタル化していくと、そこから原因が分析できていくということになります。
これらのものは中小企業なんかでも全然できることなんですよね。
人間が何となくやめそうと思っているのは、感覚で思っているのは、
たくさんのアナログな情報を持っているからなんだけど、これらのものを人工知能にさせようと思ったら、
インプットしなきゃいけないわけですね。デジタル化しなきゃいけないわけですよ。
これをどういうふうにさせるかということですよね。
例えば音だけで分かるんだれば、社内にマイクをつけておけばいい話だけど、
身振り手振りを入っていくんだれば、カメラをつけなきゃいけないし、
みんなの仕草から分かっていくんだれば、そういうモーションを感じるようなことをしなきゃいけないし、
考えていくと、まだまだ人工知能にできることは、
より人間がやった方が早い部分というのがあるんじゃないかなと思いますね。
アナログをどうやってデジタル化するか、それよりも人間が見た方が早いんじゃないかというところは、
少し分かれ目なのかなという気がしています。
今日はまた考えていました。
ネットベースアナリスト、横田修理でした。
ありがとうございました。
03:01
ではまた明日。
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