「miraio」製品発表会資料_20250520

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2. 資本業務提携の概要（2023年） AI オペレータ Digital Human 事業の 共同立上 未来へ 事業開発 顧客基盤 事業構想 特許 特許 株主 技術基盤
3. 開発背景
4. 開発背景 従来のコールセンターの流れ 顧客 受付時間内であるか 受電可能オペレータ有 PBXへ入電 IVR オペレータ対応 自動音声 時間外ガイダンス 人員の効率化を図るため、応答率は８０％～９０％が限界。
5. 開発背景 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 放棄呼 応答呼 瞬間呼 コールセンターの稼働推移 CMなど広告出稿 CMなど広告出稿 放棄呼（電話がつながらない状態）が営業機会の損失に。
6. 開発背景 コールセンター領域においても多発するカスハラ問題。
7. 調査結果
8. 調査結果 問い合わせ対応に求められる「正確性」と「スピード」の両立。
9. 調査結果 約83%が現状の自動応答システムにストレス。
10. 調査結果 「その場で的確な回答を得られない」ことがストレスの原因。
11. 調査結果 70%が「途中で問い合わせを諦めている」という現状。
12. つながらないをなくし 放棄呼０の世界へ
13. 高度な言語処理能力と対話能力を兼ね備え ハルシネーションリスクを極限まで抑えた対応が可能なAIオペレーター。 「miraio」について • 言葉に感情がない • 抑揚がない • Q&Aである • 回答が端的である • 一定の発言 機械的 和製AIオペレーター 「miraio」 人間的 • 感情のこもった発言 • フィラー（つなぎ言葉）がある • 相槌や割り込みがある • 掛け合いができる • 重要点を強調して発言 チャットbot・音声bot 一般的な AIオペレーター 弊社が目指す AIオペレーター 人間に限りなく近い、心地よい顧客対応
14. CS業務の自動化 + コールセンターコストを抑制。 「miraio」について｜導入メリット
15. 「miraio」について｜基幹エンジン「PUT」
16. デモンストレーション①
17. 二重過程モデル 1960年代 推論と検索 2020年代 第1・2次AIの流れと 第3次AIの流れの融合 2000年代 ディープラーニングを含 む 統計的機械学習 1980年代 ルールベースと エキスパートシステム 第3次AIブーム 第4世代AI (二重過程モデル) 第1次AIブーム 第2次AIブーム 融 合 + = 双方の長所を活かした バランスのいいAI ルールベース AEI pluszero 独自ブランド 機械学習 右脳 （直感的） 左脳 （論理的） （人間がルール作成） （データからルール抽出） （ （ AEI｜技術概要 AEIとはpluszeroが実装している二重過程モデルのAIのブランド。
18. 人工知能研究の新潮流 第一版 2021年6月 「第4世代AI(二重過程モデル)」と 「信頼されるAI」で 成果を出すことが日本の勝ち筋 第二版 2023年7月 生成AIは「第3.5世代AI」 仮想人材派遣(AEIを用いたサービス)の特許 二重過程モデル(第4世代AI)を使う限り 迂回できないとpluszeroが考えている汎用的な特許 開発開始 2016年12月 出願 2021年3月 権利確定 2021年9月 国家戦略「人工知能研究の新潮流」と関連する特許 AEI｜差別化
19. デモンストレーション②
20. 理想のイメージ 人間の作業者が1人でさばいていた業務を人間の作業者1人に加えAEI5人でさばくことで、対応できるキャパシティが5倍に。 ＡＥＩＤｅｓｋ （ＳａａＳ） 人とＡＩのコラボのためのプラットフォーム AEI お客様 管理監督 困ったときは 直接対応 AEI｜目指すゴール AEIが目指すゴールは、「人間1人あたりの生産性」の向上。 通常時の5倍の数の 顧客に対応
21. miraio 従来のAIオペレーター AEI (二重過程モデル) 機械学習タイプ ルールベースタイプ 事前にシナリオを書く形でも、 生成AIの出力を回答する形でもない 生成AI(ChatGPT等)の 出力に基づき回答 事前に作成したシナリオ に沿って回答 回答方法 分野・業務毎にカスタマイズが必要だが、 一部は分野横断的に使用可能 あらゆる分野・業務で カスタマイズが不要 分野・業務毎に シナリオ作成が必要 汎用性 〇 会話の流れの中で 全体を把握して柔軟に回答可能 〇 あらゆる質問に 尤もらしい回答が可能 シナリオから外れると 対応できない 柔軟性 二重過程モデルにより、 回答内容に一定の信頼性がある (原理原則に基づいて厳格に管理して、 不要な発言のリスクをゼロにして発話) → ～〇 間違った内容を 事実のように回答する恐れ (世界平均の回答に現場の情報を RAGで上書きしてLLMが直接発話) 〇 シナリオの範囲内のみ 正確にやり取り可能 信頼性 AEI｜優位性
22. 証券会社での意図推定力のテスト結果 AEI｜信頼性に対する評価 「AIオペレーターデモ実施評価について」抜 粋 1.目的 自動音声応答システム製品の意向把握エ ンジンの精度確認、製品選定の導入判断 材料の収集 2.実施概要 当社従業員が仮想顧客となり、仮想顧客の 任意の質問に対してAIオペレーターが音声 にて応対 （1）実施日時 A社 *** B社 *** pluszero 2024年11月19日 11:00～12:00
23. 「virddy」の開発中のプロトタイプご紹介
24. 今後の展開
25. 今後の展開｜miraioの活用イメージ 通販・インフォマーシャル対応 ロイヤルカスタマーナーチャリング • いつどんな出稿にも対応可能 • 放棄呼量０で機会損失を防ぐ • 導入後、即受注対応が可能 • 折り返し（スナッチ）対応もOK • 通話中に過去の対応履歴、購入履歴を 判断することで、相手に合わせた提案 が可能 • リピート顧客の「同じ話を何度もしな くてはいけない手間」を解消 • miraioは休み不要かつ、離職リスクが ないため、いつでも同水準のクオリテ ィーで対応が可能
26. virddyを身近な存在に 受付、デジタルサイネージ 広告とのコラボレーション 「音声×画面」で視覚的な案内 を実現し、街中での道案内や コンシェルジュとして活躍 日本語だけではなく、英語 など外国語にも対応 無人店舗の無機質感を解消 したデジタルヒューマン店 舗の世界 ドライブスルー注文対応 • スタッフ業務の軽減による作業効率化、 従業員不足対策 • スピーカー越しの受付業務を無くし、 スタッフは店内オペレーションに集中 可能 • virddyによる接客で商品を視覚的に提 示することが可能になる 今後の展開｜virddyの活用イメージ
27. AIビジネスライセンスPUTがさまざまな姿に変わる New Service AIビジネスライセンス 意味を理解して人間らしい受け 答えができる和製AIオペレータ 活用事例) ・TV/ラジオ/新聞等の インフォマーシャル対応 ・飲食店当の予約対応 miraioを搭載した個別の外見を 持つ和製デジタルヒューマン 活用事例） ・ドライブスルー ・行政、金融等の窓口対応 AIビジネスライセンスとしての普及 新規・既存の様々なサービスにPUTを搭載 今後の展開
28. 人間をサポートする力 信 頼 性 の 必 要 性 高い 低い ツール的 労働力的 1. 信頼性の必要性 信頼性・・・確率的・統計的な対応では無く、高い確実性や説明責任を求められるかどうか。 2. 人間をサポートする力 ツール的・・・ごく一部を代替。一部の作業の後方支援。 労働力的・・・ある範囲においては自立的・自律的に業務実行可能。人と対話ベースで協働可能。 AIエージェント 従来の領域 AEIの勝負領域 製造業の設計 自動テスト ITの運用保守 コールセンター 金融業界の営業 AEI=高信頼性の労働力提供 今後の展開｜AEI