人と人、オフィスと現場を
デジタルでつなぎ
はたらくを変革する。
人と人、
オフィスと現場を
デジタルでつなぎ
はたらくを変革する。
ドキュメントは宝の山
企業の営業活動、コンテンツ制作、顧客対応といった現場では、はたらく人の経験値に裏づけされたスキルや習得した高い技術が活かされて、業務の遂行?課題の解決を実現します。そこで生まれた「ノウハウ」「気づき」「アイデア」はナレッジとして社内に共有するため、「ドキュメント」に保存されます。
しかし、蓄積されたドキュメントが有効に活用されている現場が果たしてどれくらいあるでしょうか？例えば、営業日報やお客様対応リストなどの非定型なドキュメントは、活用が限定的でその他の現場での利活用は容易ではないでしょう。
「仕事のAI」が
できること
リコーが提供する「仕事のAI」は、企業に蓄積されたナレッジ、未活用の日報?文書、コンタクトセンターに届いたお客様からの問い合わせといった企業固有のドキュメント情報資産を、自然言語処理AI技術*によって文章の意味を理解して体系化。これまで、現場ごとに存在していたドキュメントを結びつけることにより、業務効率化や顧客満足度の向上といった新たな活用価値を創出します。
「仕事のAI」は、自社に蓄積された有効な知識やデータを現場レベルで利活用できるように最適化し、より経営にインパクトをもたらす「ドキュメントのDX（デジタルトランスフォーメーション）」を実現します。
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蓄積資産の利活用
お客様からの問い合わせ記録や
営業日報など社内に蓄積された
ドキュメントも貴重な資産に -
体系化
自然言語処理AI技術*が、
ドキュメントの意味を理解して体系化 -
価値の創出
様々なドキュメント内容を結びつけ、
新たな活用価値を創出 -
学習?支援
AIがビジネスデータを学習し、
業務へ展開可能な提案資料作成を
サポート -
現場で活用
企業に散在し、蓄積されている
ドキュメントを活かすことで、
お客様との関係強化やCS向上を
もたらす
- ＊人間が話したり書いたりする言葉（自然言語）に存在する曖昧性やゆらぎを、文章の中で離れた単語間の関係までを把握し「文脈」を考慮した処理を可能にしているのが特徴。「自然文の質問への回答」や「文書の要約」といった処理を人間並みの精度で実行でき、学習も容易にできる技術。
動画で見る
ドキュメントのDX化
（再生時間 3:44）
※ 再生時に音声が流れますので、音量にご注意ください。
よくある困りごと
-
お客様の声を集めて
品質改善を目指す現場ではコールセンターへの問い合わせが
膨?で、重要度や緊急度を識別
しきれていない -
テキストコンテンツを
まとめる現場では書籍等の校正?校閲作業や
契約書の?較?確認作業は量が多く
ミスを誘発しやすい -
契約につなげる
営業活動の現場ではお客様から得た情報や営業?報が
社内で共有?整理されていれば、
もっと効率よく提案に
つなげられるのに
1.お客様の声活用支援
対象ドキュメント
お客様情報、問い合わせ記録、など
蓄積した顧客の声をAIが学習し分析！
タイムリーに最適な解決へ導く
小売り?卸、食品飲料、製造、情報通信、サービス、医薬品?化粧品、観光などサポートセンター?コールセンター窓口の返答品質?時間短縮を支援。また、顧客から寄せられる膨大な問い合わせ等をコンテキスト化分析し、販売促進施策の立案、新商品?サービス開発へのヒントを手助けします。
提供価値
-
経営リスクの予兆を察知
文脈理解によりVOC（Voice of Customer：お客様の声）に潜む市場問題を発見
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品質の改善?改良
VOCの分類?分析により効率的な課題把握
-
属人性の解消
分類?分析品質のバラツキの解消
-
新商品企画?開発のヒント抽出
お客様のニーズや要望を抽出
お客様のお問い合わせ内容分析業務
＜業種：小売り、食品、製造、化粧品、観光など＞
2.文書作成支援
対象ドキュメント
書籍、リリース、広告?
チラシ、議事録、報告書
校正?校閲業務をAIがサポート！
各種文章チェックを効率化します
配布するコーポレートブック、PR資料、キャンペーン?イベントを告知するチラシやポスター、議事録や報告書といったビジネス文脈の各種コンテンツ。これらの文章作成作業にともなう校正?校閲、審査や著作権チェック、編集アドバイスなどは知見とノウハウを持った担当社員に業務が集中しがち。工数がかかる校正?校閲業務をAIがサポートし、作業コストを削減＆効率化します。
校正?校閲の作業をAIが支援
対外的に提供される?章のチェックは複数回実施することが不可?。
そのため、1つのドキュメントを作るのには時間とノウハウが必要。
3.営業支援
対象ドキュメント
営業日報、顧客情報、名刺情報、販売履歴、提案書
属人的な営業スタイルをAIが学習！
お客様の関心事に応じた提案書をAIがレコメンド
顧客とのやりとりの履歴や営業ノウハウの蓄積は、個人に依存してしまい、チーム内に共有されないまま。引き継ぎ時には、ちらばった顧客データの探索に時間がかかるなど、非効率でした。属人的になりがちな営業現場の情報共有で、手間のかかる検索作業を軽減します。たとえば、ベテランの作成した類似案件の提案書等参考情報が共有できれば、スキルでばらつく資料作成といった課題をクリアにし、商談を成功させるドキュメント開発に貢献します。
提供価値
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有望リードの抽出?リスト化
リード顧客の名刺情報+販売履歴をAIが学習。「業種/職種」と「関心ごと」を紐づけしたリストを抽出し、最適な情報を配信
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営業日報の分析
営業日報の記述内容を分類し、顧客の経営課題やニーズを把握。重要課題アラートにより、上司が部下へタイムリーな指示を出しやすくする
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提案書のレコメンド
営業日報データから関連性の高いキーワードをAIが学習。リード顧客へ提出する最適な提案書の作成を支援
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市場の動きも収集
社内のデータベースだけでなく、外部の情報とも関連付ければ、市場動向やトレンドを取り込んだ活動が容易に
リコーの自然言語処理AI技術を活用することで、個人の勘に依存しない提案資料の作成が可能になり、商談の質が向上。
全国各支社等で作成された類似の提案書をAIが検索、レコメンド、資料作成の手間を削減
※想定ターゲット：ワードやエクセルで日報管理している中小企業
コンテキスト思考の
AI技術だから可能
自然言語処理技術「ディープアライメント™」は、はリコーの自然言語処理R&Dから生まれたオンリーワン技術。
次の機能によって文書と文書を自動的に対応づけします。
語句の意味を合成する
ディープラーニングによって学習した語句の意味に基づき、語句の意味だけではなく、語句が属する文や段落の意味の近さも考慮することで、その出現順序に依存せずに文や段落同士を対応づけるアルゴリズムを考案。複数の単語（語句）の意味を個々の単語の意味から自動合成します。
文と文を関連づける
例えば、2社でかわす契約書では、双方が作成した内容を比較し、契約書内で同様の内容を述べている部分や過不足を一目瞭然にできるため、文書チェックの時間を大幅に削減します。これにより、双方の意向の違いや検討すべき点を容易に見つけ出せるため、契約書作成の効率化に貢献するなど、さまざまなシーンでの活用が期待できます。
リコーはお客様の課題解決に寄り添い、
デジタルの力ではたらく人々の
創造する力を支えてまいります。
