ジョシュ・フィースト、CogitoのCEO兼共同創業者 – インタビューシリーズ

'ジョシュ・フィースト、CogitoのCEO兼共同創業者 - インタビューシリーズ' -> 'Josh Feist, Cogito CEO and Co-founder - Interview Series'

Josh Feastは、CogitoのCEO兼共同創設者であり、EmotionとConversation AIを組み合わせた革新的なプラットフォームを提供する企業です。このプラットフォームは、コンタクトセンターエージェントにリアルタイムのコーチングとガイダンスを提供し、スーパーバイザーにはどこからでもチームのライブ会話の可視化を提供し、顧客と従業員のエクスペリエンスを継続的にモニタリングします。

Cogitoの物語は、1999年に会社が設立される前に始まります。MIT Human Dynamics Labでの初期の取り組みについて、いくつかの洞察を共有していただけますか？

1999年から2006年まで、Sandy Pentland博士は、社会的信号の存在と力、および機械がそれらを検出して解釈する能力を示す、人間のコミュニケーションにおける社会的信号の基本的な科学を開発しました。

2007年、CogitoはMIT Media Labから分離されました。この創成期の物語を共有していただけますか？

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MITでの日々の経験以前、私は感情的に荷重の高い状況でユーザーを支援するために会話の文脈に基づく技術の必要性に気付きました。ニュージーランドのChild, Youth and Family Services（現在の社会開発省のChild, Youth and Familyユニット）で働いていたとき、多くの社会福祉士が業務の性質上の感情的な負荷により疲弊していることに気付き、彼らをサポートする管理システムがそのような技術から大いに恩恵を受けると確信しました。私はその時の観察結果をMITに持ち込み、Cogitoは直接問題に対応すると思われるPentland博士のMIT Media Labの研究から後に作成されました。Cogitoは、人間の心理的状態を自動的に検出するための人工知能プラットフォームと行動モデルを研究開発するために、国防高等研究計画局（DARPA）から資金援助を受けました。この技術は、退役軍人が退役後のデプロイメントを経て帰国する際に、退役軍人支援省（VA）との協力を通じて成功を収めました。

Cogitoが使用するEmotion AI技術は、最初に医療提供者が戦闘から帰還した兵士のPTSDおよび他の精神的健康障害の早期兆候を検出したことで検証されました。この点について、いくつかの詳細と見られた結果について話していただけますか？

この技術を医療提供者に展開することの目的は、戦闘から帰還した退役軍人のうつ病を検出し、自殺を予防することです。私たちが開発したプラットフォームは、医師が声の信号を通じて退役軍人の総合的な精神的健康状態を追跡し、ホームレスなどのイベントや精神的健康の警告サインを特定することができるようにしました。私たちはすぐに特別なものを持っていると感じ、この技術の応用は、複雑で感情的に荷重の高い会話のボリュームが多い領域をサポートすることを超えて有用であることが証明されました。私たちのルーツが人間の経験に重点を置いていることから、私たちは今日おなじみのCogitoとなり、医療を含むさまざまな産業の大規模エンタープライズコンタクトセンターエージェントに対するリアルタイムのコーチングとガイダンスをサポートしています。

Cogitoは、会話中に行動の手がかりを分析し、その場でフィードバックを提供するためにAIをどのように使用していますか？

Cogitoは、EmotionとConversation AIの強力な組み合わせを使用して、すべての会話から新しい洞察を明らかにします。AIモデルは、顧客のメッセージの内容だけでなく、顧客がメッセージを受け取った方法も測定します。これらのAIモデルは、話されたトピックと望まれる結果に基づいて、連絡センターエージェントが行動を調整するための手がかりを提供し、最適な推奨事項を提示します。

Cogitoは、ミリ秒単位で200以上の音響信号と音声信号を抽出し、連絡センターエージェントが行動を調整し、AIモデルが収集した会話のトピックに基づいて最適な推奨事項を提示します。

Cogitoは、ライブで通話中の音声分析を実行し、人間と連絡センターエージェントの間のより良い人間関係を大規模に構築します。場所に関係なく、顧客と連絡センターエージェントとの間のより良い人間関係を作り出すために、リアルタイムで行動を補完します。

このフィードバックは、エージェントが顧客とより良い関係を築くのをどのようにサポートしていますか？

Cogitoのヌッジから受けるリアルタイムのフィードバックにより、連絡センターエージェントはより一貫した感情的知性を発揮し、それによりエージェントは各通話で共感を提供します。改善された共感は、通話処理時間の短縮、最初の通話での解決率の向上、顧客満足度の向上、および顧客の生涯価値の増加など、会話の結果につながります。

各連絡センター代表者には、異なる強みと弱点があります。通話中に受けるリアルタイムのヌッジは、顧客サービスを向上させるために彼らの助けとなります。共感をより提供する、ゆっくり話す、またはもっと元気に聞こえるようにするなどのフィードバックは、その瞬間にエージェントがその特定の顧客の経験とAIモデルが収集した声の信号に基づいて顧客との関係を構築するのに役立ちます。これにより、顧客の体験とエージェントの体験の両方が向上します。

リアルタイムのフィードバックはCXに有益であるだけでなく、従業員エクスペリエンス（EX）にも利益をもたらします。当社のツールは、代表者がより良い労働体験を持つのをサポートすることで、CXのレベルを高めることが証明されています。

2019年、Cogitoは「音声の感情認識におけるジェンダーバイアスの排除」という論文を発表しました。感情に関するスピーチにおけるジェンダーバイアスの影響に関して、いくつかの主要な洞察がありましたか？

私たちの論文は、モデリング手法、最適化技術、およびサンプリングバイアスに焦点を当てています。したがって、機械学習全般および特に音声感情認識において、ネガティブなバイアスを軽減するためにさらなる研究が必要です。主な洞察は次のとおりです：

女性の話し声は男性の話し声よりも高いピッチになる傾向があり、それによって倍音がより広く間隔を空けることがあります。

この違いは音声感情認識モデルに影響を与える可能性があります。これにより、女性の話し声と比較して男性の話し声の正確性が低下することがあります。

機械学習のデバイアス技術を適用することで、この正確性の偏りを減らすことができます。論文では、Cogitoはベースラインと比較して優れたパフォーマンスを発揮する新しいデバイアス技術を紹介しています。

コジトは、望ましくないジェンダーやその他のタイプのバイアスの影響を軽減するためにどのように機能していますか？

コジトは、人間に対応したAIシステム、深層学習モデル、および他の複雑なルールを組み合わせた自然言語処理（NLP）モデルを使用しています。これにより、コンピュータは人間の言語を理解し、分析し、シミュレートすることができます。私たちは新しいデータを用いてNLPを常に改善し続けており、バイアスを軽減することに取り組んでいます。

コジトは、バイアスを軽減し、倫理的な機械学習（ML）ベースの製品機能を確保することを明示的に目指した網羅的な機械学習モデル開発プロトコルを採用しています。このプロトコルでは、トレーニング用のデータのサンプリング、人間のラベリングにおけるバイアスの軽減、およびMLのデバイアス技術の使用などの領域をカバーしています。

コジトは、話者が異なる人口統計のカテゴリを自己申告する大規模なオーディオデータセットで構成された「公正性」データセットを使用しています。すべてのモデルは、公正性データセットとさまざまな人口統計カテゴリに対して評価されます。また、ML Opsの技術も使用して、生産モデルを客観的に監視し、人間の注釈を用いたモデルの監査を系統的に行っています。

AIが人間を置き換えるだけでなく、人間の行動を補完するという点で、あなたの個人的な意見はありますか？

AIなどのテクノロジー単体では、人間同士の相互作用において人間が提供できることや微妙なニュアンスを模倣することはできません。たとえば、顧客はカスタマーサポートに連絡した際に共感を受けたいと考えています。顧客がAIによって駆動された自動システムとしかやり取りしない場合、問題は解決されるかもしれませんが、顧客は対話によって不満やいらいらを感じるかもしれません。もしコンタクトセンターエージェントをすべてAIで置き換えるならば、関係構築や忠実な顧客を獲得・維持するために必要な人間の要素が排除されてしまいます。

サービスの相互作用において、人間は自分の立場に立って話す相手と話すことを大切にしています。同様に、人間は自分の問題の解決を担当し、自分を世話してくれるという感覚を重視しています。単独のAIが自己助力ツール以外の何かとして認識されるようになるには、まだ時間がかかるでしょう。

コジトについて共有したいことはありますか？

コジトでは、次世代のコンタクトセンターを導入するための新しい技術の開発に取り組んでいます。今年早くも、エージェントの体験を追跡するための「Employee Experience (EX) Score」をリリースしました。顧客体験（CX）スコアと同様に、EXスコアは人間を認識するエモーションAIと会話AIを組み合わせ、単一のインスタンスまたは複数の通話にわたるリアルタイムの洞察を得ることができます。不満、燃え尽き、離職率の高い状況の中で、EXスコアは燃え尽きを防ぐ方法やエージェントの体験を支援する方法、それによって顧客体験と長期的な事業の持続可能性を向上させる方法を解決するのに役立ちます。

素晴らしいインタビュー、さらに詳しく知りたい読者はコジトを訪問してください。

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