Zendesk は、AWS で深層学習を使用することでより迅速なカスタマーサービスを実現しています。

Zendesk は、より有意義で、個人的かつ生産的な顧客関係を築きたい企業のために設計されたカスタマーサービスプラットフォームです。米国カリフォルニア州サンフランシスコに本社を構える Zendesk は、企業が優れたサポートを提供し、セルフサービスと積極的なエンゲージメントで成熟できるように支援します。

新しい深層学習カスタマーアプリケーションの構築

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くより優れたソリューションの作成に常に取り組んでいます。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は、人間の脳をモデルにしたニューラルネットワークを使用して、コンピュータが入力されたデータに基づいて独自に学習し、最小限の監視でタスクを実行できるようにします。

Zendesk の最新の深層学習プロジェクトは Answer Bot です。これは、Zendesk ガイドのナレッジベースからのコンテンツを使用してお客様の質問に自動的に回答する、仮想カスタマーアシスタントです。例えば、お客様が靴のサイズを確認する方法をたずねる E メールを靴の小売業者に送信すると、Answer Bot は利用可能なサイズについての関連記事をお客様に送信します。「Answer Bot については、深層学習モデルによって、アプリケーションがそれ自体を絶えず微調整し、可能な限り最良の回答をお客様に提供できるようになるというアイデアが気に入っていました」と Cheah 氏は話しています。Answer Bot は、Dollar Shave Club を含めた何百もの企業のために会員中心の経験を提供することを先導していくうえで役立ちました。Dollar Shave Club の会員サービス分析マネージャーである Brian Crumpley 氏はこのように話しています。「Answer Bot は、必要な回答を見つけるためのシンプルな手段を私たちの会員に提供するうえで大いに役立っています。これは、会員が私たちに連絡してこないようにするということではなく、会員に正しい知識を提供し、より迅速な対応を得られるようにするためのもので、当社と会員双方に利益をもたらします」。

より良い回答を得るための TensorFlow on AWS の使用

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 Amazon Web Services (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である Arwen Griffioen 氏は、「当社ではすでに会社全体で AWS 基盤が整っており、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、私たちのニーズに最適でした」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、GPU ベースの並列コンピューティング機能のための Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) P2 インスタンスも利用しています。Cheah 氏は、「Amazon EC2 P2 インスタンスは非常に強力で、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うえで非常に役立ちました」と話しています。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取得しており、これは Answer Bot トレーニングモデルにフィードバックされます。Cheah 氏は、「お客様の質問と記事を一致させる処理を実行するために深層学習アルゴリズムを使用しました」と話しています。

Zendesk では、新しくリリースされた Amazon Sagemaker の利用にも前向きの姿勢を見せています。このサービスは、デベロッパーと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すばやく簡単に構築、トレーニング、およびデプロイできるようにするフルマネージドサービスです。

Zendesk の戦略テクノロジーディレクターである David Bernstein 氏は、「私たちは、最近の Amazon SageMaker に関する発表に大いに期待しています」と話しています。「Amazon SageMaker は、コストを削減し、機械学習の使用速度を向上させるでしょう。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。Amazon SageMaker は、モデルのオーサリング、トレーニング、および提供のための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することも可能にしてくれます」。

より迅速な深層学習モデリングによる開発の高速化

Zendesk は、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むために AWS を利用しています。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」。