Zendesk は、AWS の深層学習により顧客サービスをスピードアップします

できる限り早く顧客に答える

Software-as-a-Service (SaaS) カスタマーサポートプラットフォームを提供する Zendesk は、お客様のための新しいより優れたソリューションの作成に常に尽力しています。Zendesk は、増大するトレンド、つまりサポート担当者に相談することなく、自分で質問に対する回答をすばやく見つけたいというお客様に対応する必要がありました。Zendesk のデータサイエンティストである Soon-Ee Cheah 氏は、こう話しています。「私たちは、顧客にできるだけ関連性の高い回答をできるだけ早く提供したいと考えていました」オンライン小売業者やその他の大企業などが、Zendesk を使用して優れた顧客サポートを提供しています。

Zendesk では、人工知能 (AI) の普及し続けている分野である深層学習を使用することによって、この課題に対処しました。深層学習フレームワークには、人間の脳をモデルにしたニューラルネットワークが使用されており、コンピュータは、入力されたデータに基づいて独立して学習し、ほとんど監視を受けずにタスクを実行することができます。

Zendesk の最新の深層学習プロジェクトである Answer Bot は、Zendesk ガイドのナレッジベースのコンテンツを使用して顧客の質問に自動的に回答する、仮想の顧客アシスタントです。たとえば、顧客が靴の小売業者にサイズの検索方法を尋ねる E メールを送信した場合、Answer Bot は顧客に利用可能なサイズに関する記事を送信します。Cheah 氏は「Answer Bot については、深層学習モデルによって、可能な限り最良の回答を顧客に提供するためにアプリケーションを継続的に微調整することができます」と話しています。Answer Bot は、Dollar Shave Club を含む何百もの企業で、会員主体の経験を提供しています。Dollar Shave Club の会員サービス担当分析マネージャーである Brian Crumpley 氏は、以下のように話しています。「Answer Bot は、質問への答えを見つけるための簡単な方法を私たちの会員に提供してくれています。これは、会員による私たちへの連絡を止めるということではなく、会員に正しい知識を身に付けていただき、より迅速な対応ができるようにするということで、私たちと会員双方に利益があります」

TensorFlow on AWS を使用してより良い答えを得る

Zendesk は、機械学習用のオープンソースソフトウェアライブラリである TensorFlow を利用して深層学習アプリケーションを開発しています。 Answer Bot の作成準備において、Zendesk には迅速な開発と容易な拡張性を可能にする基盤となる技術が必要でした。Cheah 氏は「アルゴリズムのトレーニングにはかなりの時間がかかります。そのため、新しいソリューションをより早く顧客に提供するプロセスを加速したいと考えていました。私たちは、クラウドがそれをサポートしてくれることを知っていました」と話しています。

同社はすでにその主要プラットフォームと内部データロギングアプリケーションをアマゾン ウェブ サービス (AWS) クラウド上で実行しており、深層学習という観点でも AWS が正しい選択であることを知っていました。TensorFlow を使用する開発者は、AWS GPU インスタンスを起動することによって AWS 上で環境を実行できます。 Zendesk のデータサイエンティスト Arwen Griffioen 氏は「当社ではすでに AWS の基盤を全社に渡って持っており、TensorFlow が AWS GPU インスタンスにバンドルされているという事実は、私たちのニーズには完璧でした」と話しています。

Zendesk は、Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) を使用して、トレーニングモデルの初期化ファイルを保存しています。同社はまた、GPU ベースの並列計算機能に Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) P2 インスタンスを利用しています。Cheah 氏はこう話しています。「Amazon EC2 P2 インスタンスは非常に強力であり、それらを使用することは私たちの研究能力をスピードアップするのに本当に役立ちました」Zendesk はまた、Amazon Aurora リレーショナルデータベースエンジンを使用して、Answer Bot トレーニングモデルにフィードバックされるナレッジセンターの記事に加えられた変更をほぼリアルタイムでキャプチャします。

Cheah 氏は「私たちは、顧客の質問と記事を照合する処理を実行する深層学習アルゴリズムを使用しました」と話しています。

同社ではまた、新しくリリースされた、開発者やデータサイエンティストが機械学習モデルをあらゆる規模で、短期間で簡単に構築、トレーニング、デプロイできるようにする完全マネージド型サービスである Amazon SageMaker の利用を検討しています。

Zendesk の戦略テクノロジー担当ディレクターである David Bernstein 氏は「私たちは、Amazon SageMaker の最新のお知らせを大変嬉しく思います」と話しています。「Amazon SageMaker によって、機械学習を使用するために必要なコストを削減し、準備にかかる期間を短縮できます。Amazon SageMaker を使用すると、既存の自己管理型の TensorFlow デプロイを完全マネージド型のサービスに変更できます。また、モデルのオーサリング、トレーニング、提供に必要なインフラストラクチャを管理しながら、他の一般的な深層学習フレームワークを簡単に利用できるようになります」

「Answer Bot は数秒で回答を得て顧客に直接返信できるため、担当者に届く前にサポートチケットを解決できます。これによって、カスタマーサービスエクスペリエンスを劇的に変えることができます」

Soon-Ee Cheah 氏
データサイエンティスト
Zendesk

「Answer Bot は数秒で回答を得て顧客に直接返信できるため、担当者に届く前にサポートチケットを解決できます。これによって、カスタマーサービスエクスペリエンスを劇的に変えることができます」

Soon-Ee Cheah 氏
データサイエンティスト
Zendesk


高速神速学習モデリングによる開発のスピードアップ

Zendesk は、AWS を利用して深層学習アルゴリズムのトレーニングに使用される大規模なデータセットを簡単に取り込んでいます。その結果、Zendesk はオンプレミスソリューションを使用した場合よりもはるかに短い期間で Answer Bot を構築しました。Zendesk のデータエンジニアである Wai Chee Yau 氏は、以下のように話しています。「私たちの既存の予測モデリングスタックはすでに AWS クラウド上にあったので、AWS 上での Answer Bot の開発はより早く済みました。独自のハードウェアを購入してインストールする代わりに、AWS の柔軟性を使用し、必要な GPU と CPU をすばやく追加することができました」

AWS と連携することによって、Zendesk のデータサイエンティストはリサーチのスピードを加速化することができます。Griffioen 氏は、以下のように話しています。「AWS では、一度に多数のアイデアを試すことによってリサーチをより迅速に行うことができます。Amazon EC2 インスタンスは必要に応じてすばやくスピンアップすることができるので、待機時間なしでそれらのインスタンスに対してモデルのさまざまな置換を実行できます。この機能がないと、Answer Bot を開発することはできませんでした」

同社は現在、革新的な新しい顧客サービスソリューションに対する顧客の期待を超えています。Cheah 氏は「AWS により、お客様はこれまでになかった機能を開発および提供することができます。たとえば Answer Bot を使用すると、お客様は自分の顧客の質問に対してより的を絞った正確な回答を自動的に提供することができます。Answer Bot は数秒で回答を得て顧客に直接返信できるため、担当者に届く前にサポートチケットを解決できます。これによって、カスタマーサービスエクスペリエンスを劇的に変えることができます」と話しています。

Zendesk は、深層学習開発環境をオンデマンドで拡張し、より多くのコンピューティングリソースまたはストレージリソースに対する開発者の要件を満たすことができます。Cheah 氏は、以下のように話しています。「AWS の GPU 処理能力を使用すると、深層学習モデルを非常に効率的に拡張できます。これは、より多くのお客様に対応するようにアプリケーションを拡張する際に役立ちます」Griffioen 氏は、以下のように付け足しています。「AWS は、リサーチの大部分を実行するために使用できる強力な深層学習のアイディエーションプラットフォームです。AWS から得られる柔軟性とパワーにより、Zendesk はカスタマーサービス分野における最先端の深層学習技術を超えることができました。AWS のおかげで、私たちは異なるアプローチを作成するだけではなく、新しいアルゴリズムアプローチを発明しています」

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