野村総合研究所（NRI）は2020年10月12日、コンタクトセンターなど企業のリモート応対・接客業務を高度化・効率化する「TRAINA/トレイナ」を強化したと発表した。日本語解析精度を向上させたほか、マシンラーニング（機械学習）機能を強化した。
TRAINAは、コンタクトセンターなど、企業のリモート応対・接客業務を高度化・効率化するAIサービスである。コンタクトセンターの通話内容をリアルタイムで音声認識し、通話が終了した数秒後に要約文を自動的にまとめる。これにより、オペレーターによる応対履歴システムへの入力作業を削減できる。また、入力品質の個人差を減少させ、顧客からの重要な問い合わせ・要望・苦情を漏れなく収集できるようにする。
今回、基礎技術となる日本語解析処理とMLアルゴリズムを刷新した。単語の一致のみで意味を捉えようとする従来の方式では、テキストの仕分けや判別を自動化しても十分な精度が出せなかった。新方式では、文脈によるニュアンスの違いや文全体を通した意味を捉えられるようになり、高精度な日本語の解析が可能になった。同社による精度比較検証では、テキスト分類処理の正解率が従来の82.9％から95.4％へと向上した。従来は人が文章を読み、意味を理解しながら行っていたテキストの仕分けや判別作業を、高精度に自動化できる。
また、一般的に、マシンラーニングを企業内の業務に適用するためには、大量の教師データを用意する必要があり、企業におけるAI活用の課題になっていた。今回の新方式では、大規模な日本語用例データを使った事前学習モデルをベースに、「ファインチューニング」と呼ぶ個別業務に特化した補正を行うことで、少量の教師データでも良好な結果を得られるようになった。これにより、AI活用時の人的コストおよび導入期間の削減を図れる。
さらに、日本語解析処理の高速化を図るため、MLの実行基盤である「Amazon SageMaker」を使えるようにした。ユーザーは、専用の環境を用意することなく、TRAINAのクラウドサービスにデータをアップロードするだけで、AWSが提供する高性能なGPU（Graphics Processing Unit）基盤を使ったML処理ができる。一般的なオフィス用PCやサーバー環境では数日かかるML処理を、数分で完了できるようになった。
NRIはこの仕組みを用いて、金融機関のコンタクトセンターで収集される苦情データなどの分析業務の省力化や、営業時の音声通話データを用いたコンプライアンス向上支援など、重要業務の効率化・高度化を支援する考えだ。
Amazon Connectとの連携も可能になった。音声認識・対話要約機能をAWS上で提供し、通話内容のテキスト化、応対履歴の自動生成やVOC（Voice of Customer）分析などを利用した、コンタクトセンター業務の高度化を図れるようにした。Amazon Connect導入企業は、容易にTRAINAを利用できる。
NRIは、アマゾン ウェブ サービス ジャパンと協力しながら、ユーザー企業のDX（デジタルトランスフォーメーション）に向けたソリューション開発、およびサービス連携を進める考えだ。今後は、AWSのコンタクトセンター向けAIソリューション「AWS Contact Center Intelligence」とさらに連携し、TRAINAを3年間で100社に導入することを目指すとしている。
