自動チケットトライアジによる顧客サポート効率の向上

美容とファッションに関する情報の提供者

イントロダクション

顧客サポートの世界では、効率と迅速さが極めて重要です。OpenAIのGPT-3.5などの大規模言語モデル（LLMs）を活用することで、顧客サポートのプロジェクト最適化に独自の視点をもたらすことができます。本記事では、LLMsを使用してチケットの分類を自動化し、顧客サポートチームにシームレスで効率的なソリューションを提供する方法について探求します。さらに、このプロジェクトの実装例を示すために実践的なコード実装も紹介します。

学習目標

• 大規模言語モデルの基本的な概念と、プロジェクト管理のさまざまな側面での最適化方法を学びます。
• 感情に基づくチケットの分類や自動コードコメントなど、特定のプロジェクトシナリオを通じて、LLMsの多様な応用に対する洞察を得ます。
• LLMsをプロジェクト管理プロセスに統合する際のベストプラクティス、潜在的な課題、考慮事項について、効果的かつ倫理的なLLMsの活用を確保する方法を探究します。

この記事はデータサイエンスブログマラソンの一環として公開されました。

プロジェクトのための大規模言語モデル最適化（LLMOPs）

プロジェクトのための大規模言語モデル最適化（LLMOPs）は、プロジェクト管理におけるパラダイムシフトを表します。先進の言語モデルを活用して、プロジェクトライフサイクルのさまざまな側面を自動化し向上させるものです。

自動プロジェクト計画とドキュメンテーション

参照：「Generative Pretrainingによる言語理解の改善」（Radford et al., 2018）

• このAI論文は、オープンソースライブラリの既存の機能を最大限に活用するために開発された新しい人工知能アプローチ、ML-BENCHを提案しています
• このAI論文は、効率的な水素燃焼予測のための画期的な機械学習モデルを紹介しています：「ネガティブデザイン」および反応化学におけるメタダイナミクスを活用しています
• 機械学習をマスターするための無料の5つのコース

OpenAIのGPT-3などのLLMsは、自然言語の理解においてその威力を示し、自動的なプロジェクト計画を可能にします。テキスト入力を分析して包括的なプロジェクト計画を生成し、計画フェーズでの手作業の努力を削減します。さらに、LLMsは動的なドキュメンテーションの生成に寄与し、人間の介入を最小限に抑えてプロジェクトドキュメンテーションを最新の状態に保つことができます。

コードの生成と最適化

参照：「深層双方向トランスフォーマーの言語理解のためのBERTの事前トレーニング」（Devlin et al., 2018）

大規模言語モデルは、高水準なプロジェクト要件の理解とコードスニペットの生成において優れた能力を示しています。LLMsを使用したコードの最適化に関する研究では、これらのモデルが仕様に基づいてコードを提供し、既存のコードベースを分析して非効率を特定し、最適化された解決策を提案することが探究されています。

意思決定支援システム

参照： 「Few-Shot Learnersを用いた言語モデル」（Brown et al., 2020）

LLMsは、テキストデータを分析し価値ある洞察を提供することで、堅牢な意思決定支援システムとして機能します。ユーザーフィードバックの評価、プロジェクトのリスク評価、ボトルネックの特定など、LLMsはプロジェクト管理において的確な意思決定を支援します。Few-Shot Learningの能力により、最小限の例で特定の意思決定シナリオに適応することができます。

感情に基づくチケットの分類

参照：様々な感情分析の研究

感情分析は、LLMOPsの重要な要素であり、モデルを訓練してテキストの感情を理解し分類します。顧客サポートの文脈において、感情に基づくチケットの分類は、顧客の感情に基づいて問題の優先順位を付けます。これにより、ネガティブな感情を表明するチケットに迅速に対応し、顧客満足度を向上させることができます。

AIによるストーリーライン生成

参考: Language Models are Few-Shot Learners（Brown et al., 2020）

インタラクティブメディアの領域では、LLMはAIによるストーリーの生成に貢献します。これは、ユーザーのインタラクションに基づいてストーリーを動的に作成し適応させることを含みます。モデルは文脈的な手がかりを理解し、物語を調整して個別化された魅力的な体験をユーザーに提供します。

顧客サポートチケットの分類における課題

顧客サポートチームは、多数の入力チケットに直面することが多く、それぞれのチケットを分類し優先順位付けする必要があります。手動の分類プロセスは時間がかかるため、重要な問題の対応に遅れが生じる可能性があります。LLMはチケットの分類プロセスを自動化することで、サポートチームがタイムリーで実用的な解決策に注力することを可能にします。

1. チケットの自動分類

LLMによって、顧客サポートチケットの文脈を理解し、事前に定義された基準に基づいてそれらを分類することが可能です。この自動化により、チケットが適切なチームや個人に指示されることで、スムーズな解決プロセスが確保されます。

2. チケット内容に基づく優先度の割り当て

優先度を割り当てるには、サポートチケットの緊急性を理解する必要があります。LLMは自動的に優先レベルを割り当て、チケットの内容を分析し、緊急性を示すキーワードや感情を見つけることができます。これにより、重要な問題が迅速に解決されます。

3. よくある質問への応答の生成

よく遭遇する問い合わせは、予測可能なパターンに従うことが多いです。LLMを使用して、一般的な問題に対する標準的な応答を生成することができます。これにより、応答時間が短縮されるだけでなく、コミュニケーションの一貫性も確保されます。

独自の視点：感情に基づくチケットの分類

この記事では、LLMOPs内の独自の視点である感情に基づくチケットの分類に焦点を当てます。LLMを介した感情分析を活用することで、顧客が表現した感情的なトーンに基づいてサポートチケットの優先順位を付けることを目指しています。このアプローチにより、ネガティブな感情を反映したチケットが迅速に対処され、顧客満足度が向上します。

プロジェクト実装：感情に基づくチケットの分類システム

LLMを利用した感情に基づくチケットの分類システムを構築する当社の独自のプロジェクト。コードの実装により、感情分析をチケットの分類に統合し、自動的に優先順位付けや分類を行う方法を示します。

コードの実装

# 必要なライブラリのインポートfrom transformers import AutoModelForSequenceClassification, AutoTokenizer, pipeline# 分析対象のサポートチケットsupport_tickets = [    "製品は素晴らしいですが、セットアップに苦労しています。",    "サービスの停止に非常にイライラしています！",    "最新のアップデートでの新機能が大好きです！素晴らしい仕事です！",    "トラブルシューティングの手順は明確で役に立ちます。",    "製品の価格について混乱しています。詳細を教えていただけますか？",    "サービスは常に信頼性に欠け、イライラしています。",    "問題に対する迅速な対応ありがとうございます。感謝しています！"]# 感情分析に基づいてチケットを分類する関数def triage_tickets(support_tickets, sentiment_analyzer):    prioritized_tickets = {'positive': [], 'negative': [], 'neutral': []}    for ticket in support_tickets:        sentiment = sentiment_analyzer(ticket)[0]['label']                if sentiment == 'NEGATIVE':            prioritized_tickets['negative'].append(ticket)        elif sentiment == 'POSITIVE':            prioritized_tickets['positive'].append(ticket)        else:            prioritized_tickets['neutral'].append(ticket)    return prioritized_tickets# デフォルトの感情分析モデルdefault_sentiment_analyzer = pipeline('sentiment-analysis')default_prioritized_tickets = triage_tickets(support_tickets, default_sentiment_analyzer)# カスタムの感情分析モデルcustom_model_name = "nlptown/bert-base-multilingual-uncased-sentiment"custom_model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(custom_model_name)custom_tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(custom_model_name)custom_sentiment_analyzer = pipeline('sentiment-analysis', model=custom_model, tokenizer=custom_tokenizer)custom_prioritized_tickets = triage_tickets(support_tickets, custom_sentiment_analyzer)# AutoModelを使用した感情分析auto_model_name = "nlptown/bert-base-multilingual-uncased-sentiment"auto_model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(auto_model_name)auto_tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(auto_model_name)auto_sentiment_analyzer = pipeline('sentiment-analysis', model=auto_model, tokenizer=auto_tokenizer)auto_prioritized_tickets = triage_tickets(support_tickets, auto_sentiment_analyzer)# 各感情分析モデルによる優先順位付けされたチケットの表示for analyzer_name, prioritized_tickets in [('Default Model', default_prioritized_tickets),                                           ('Custom Model', custom_prioritized_tickets),                                           ('AutoModel', auto_prioritized_tickets)]:    print("---------------------------------------------")    print(f"\n{analyzer_name}を使用した優先順位付けされたチケット:")    for sentiment, tickets in prioritized_tickets.items():        print(f"\n{sentiment.capitalize()}感情のチケット:")        for idx, ticket in enumerate(tickets, start=1):            print(f"{idx}. {ticket}")        print()

提供されたコードは、Transformersライブラリを使用した顧客サポートチケットのトリアージにおけるセンチメント分析の実用的な実装を示しています。最初に、コードはライブラリの柔軟性を示すため、異なるモデルを利用したセンチメント分析パイプラインをセットアップします。デフォルトのセンチメント分析モデルは、ライブラリが提供する事前学習済みモデルに依存しています。さらに、2つの代替モデルが導入されています：カスタムセンチメント分析モデル（”nlptown/bert-base-multilingual-uncased-sentiment”）およびAutoModel。これにより、Transformersエコシステム内で外部モデルをカスタマイズして利用する能力を示しています。

次に、コードではtriage_ticketsという関数を定義しています。この関数は、指定されたセンチメント分析モデルを使用して各サポートチケットのセンチメントを評価し、ポジティブ、ネガティブ、またはニュートラルのセンチメントにカテゴリ分けします。その後、コードはこの関数をサポートチケットデータセットに適用し、各センチメント分析モデルを使用してセンチメントに基づいて優先順位付けされたチケットを比較します。このアプローチにより、センチメント分析モデルのバリエーションとチケットトリアージへの影響を包括的に理解し、Transformersライブラリの現実世界での適用範囲と適応性を強調することができます。

出力：

1. デフォルトモデル

• ポジティブセンチメントチケット：製品やサービスに対する満足を表すポジティブなチケットが3つあります。
• ネガティブセンチメントチケット：問題や不満を示すネガティブなチケットが4つあります。
• ニュートラルセンチメントチケット：リストされているチケットはありません。

2. カスタムモデル

• ポジティブセンチメントチケット：ポジティブなセンチメントのチケットはありません。
• ネガティブセンチメントチケット：ネガティブなセンチメントのチケットはありません。
• ニュートラルセンチメントチケット：デフォルトモデルのポジティブセンチメントチケットとネガティブセンチメントチケットを含むすべてのチケットがここにリストされています。

3. AutoModel:

• ポジティブセンチメントチケット：ポジティブなセンチメントのチケットはありません。
• ネガティブセンチメントチケット：ネガティブなセンチメントのチケットはありません。
• ニュートラルセンチメントチケット：デフォルトモデルのポジティブセンチメントチケットとネガティブセンチメントチケットを含むすべてのチケットがここにリストされています。

センチメント分析は主観的な場合があり、モデルの解釈が人間の直感と完全に一致しないことに注意することが重要です。実世界のシナリオでは、より正確な結果を得るために、ドメイン固有のデータでセンチメント分析モデルを微調整することを推奨します。

評価のためのパフォーマンスメトリクス

特にセンチメント駆動のチケットトリアージのコンテキストでの大規模言語モデル最適化（LLMOPs）のパフォーマンスを測定するには、システムの効果、効率、信頼性を反映する主要なメトリクスを評価する必要があります。以下はいくつかの関連するパフォーマンスメトリクスです：

1. チケットのカテゴリ分類の正確性

• 定義：LLMによって正しくカテゴリ分類されたサポートチケットの割合を測定します。
• 重要性：LLMが各サポートチケットの文脈を正確に理解し分類することを保証します。
• 式：

2. 優先度割り当ての正確性

• 定義：LLMによってチケットの内容に基づいて正しく割り当てられた優先度レベルを評価します。
• 重要性：LLMが緊急の問題を識別する能力を反映し、効果的かつ迅速なチケットの解決に貢献します。
• 式：

3. 応答時間の短縮

• 定義: 手作業に比べてサポートチケットへの対応時間の平均的な短縮を測定します。
• 重要性: LLMを使用して一般的な問い合わせに自動化された応答を行うことにより実現される効率の向上を示します。
• 式 :

4. 応答の一貫性

• 定義: LLMが一般的な問題に対して生成する応答の一貫性を評価します。
• 重要性: LLMによって生成される標準的な応答が顧客とのコミュニケーションにおいて一貫性を保つことを確認します。
• 式 :

5. 感情分析の精度

• 定義: 顧客の感情を分類する際の感情分析の正確さを測定します。
• 重要性: LLMが顧客の感情に基づいてチケットを解釈し優先付けする能力を正確に評価します。
• 式 :

6. 顧客満足度の向上

• 定義: LLMによるチケットの優先順位付けが顧客満足度の総合評価に与える影響を評価します。
• 重要性: LLMOPsが顧客サポート体験の向上において成功を測定します。
• 式 :

7. 感情分析における誤検出率

• 定義: ネガティブな感情を持つチケットとして誤分類されたチケットの割合を計算します。
• 重要性: 感情分析の正確さにおける改善の余地を示します。
• 式 :

8. 感情分析における誤検出率（偽陽性率）

• 定義: ポジティブな感情を持つチケットとして誤分類されたチケットの割合を計算します。
• 重要性: 重要なネガティブな感情を見逃すことを避けるために、感情分析の改善が必要な箇所を示します。
• 式 :

9. ドメイン固有の感情への頑健性

• 定義: LLMが業界やドメイン固有の微妙な感情に適応できる度合いを測定します。
• 基準: ドメイン固有のデータを使用して感情分析のパフォーマンスを検証テストします。

10. 倫理的考慮事項

• 定義: 感情分析の出力に関連する倫理的な問題やバイアスを評価します。
• 基準: LLMによって導入される公平性や潜在的なバイアスを考慮します。

倫理的考慮事項

大規模言語モデル（LLMs）とOpenAI GPT-3の組み合わせ。タスク管理および顧客サポートでのLLMsの責任ある正当な展開を確保するために倫理的な考慮事項は重要です。以下に重要な倫理的考慮事項を示します:

1. バイアスと公平性：

課題：LLMは大規模なデータセットでトレーニングされますが、それによってトレーニングレコードに存在するバイアスが誤って継続的にされる可能性があります。

緩和策：バイアスのあるモデルの出力を定期的に評価し監査する。トレーニングシステムのある段階でデバイアス技術を導入する。

2. 透明性：

課題：特にGPT-3.5のような複雑なLLMはしばしば「ブラックボックス」とみなされ、どのように具体的な結論に至るかを解釈することが難しいです。

緩和策：選択の意思決定戦略に透明性を確保することでモデルの解釈可能性を高める。モデルの出力に影響を及ぼす特徴と懸念事項を記録する。

3. インフォームドコンセント：

課題：LLMシステムとやり取りするユーザーは、プロジェクト管理プロセスで使用される高度な言語モデルや自動化された意思決定の潜在的な結果を把握することができません。

緩和策：ユーザーとのコミュニケーションにおいて透明性を優先する。LLMがプロジェクト管理プロセスで使用される際にユーザーに説明し、その役割と潜在的な影響を説明する。

4. データプライバシー：

課題：特にカスタマーサポートで使用されるLLMは、機密情報が含まれる可能性がある大量のテキストデータを分析します。

緩和策：情報を匿名化し暗号化するための強力な手法を導入する。モデルのトレーニングに必要なデータのみを使用し、不必要な機密情報の保存を避ける。

5. 責任と責任：

課題：LLMによる意思決定の結果の責任を特定することは、プロジェクト管理の協力的な性質のため複雑である場合があります。

緩和策：LLMによるプロセスの監視と問題の対処を担当するためのチーム内での役割と責任を明確に定義する。問題の監視と解決のための責任を確立するための仕組みを設ける。

6. 公の認識：

課題：公の認識の中で、LLMに対する信頼が自動化システム全体に影響を与える場合があります。特にユーザーがバイアスや透明性の不足を認識した場合。

緩和策: 公に対してモラルの考慮事項について透明なコミュニケーションを行う。心配事に積極的に対処し、責任あるAIの実践への取り組みを示す。

7. 公正な使用と被害の回避：

課題：LLMに基づくプロジェクト管理の意思決定において、意図しない結果、誤用、または被害が発生する可能性があります。

緩和策：LLMの責任使用と潜在的な障害に関するガイドラインを策定する。被害を回避し、道徳原則に沿った選択を優先する。

これらの倫理的な考慮事項に取り組むことは、プロジェクト最適化におけるLLMの責任ある公平な導入を促進するために重要です。

結論

大規模言語モデルをカスタマーサポートチケットのトリアージプロセスに統合することは、効率と応答性の向上に向けた重要な一歩です。コード実装は、組織が顧客の感情に基づいてサポートチケットを優先付けて分類するためにLLMを適用する方法を示しており、感情に基づいたチケットトリアージのユニークな視点を強調しています。顧客満足度を最大化し、重要な問題に迅速に対応するために、自動化されたチケットトリアージにLLMを利用することは貴重な資産となります。

要点

1. 大規模言語モデル（LLMs）は、プロジェクト管理プロセスの向上において驚異的な柔軟性を示す。文書化やコード生成の自動化から意思決定のサポートまで、LLMsはプロジェクト最適化のさまざまな側面を効率化するための貴重な資産です。

2. 記事では、感情に基づくタスクの優先付けやAIによるストーリー生成など、ユニークなプロジェクトの視点を紹介しています。これらの視点は、LLMsを創造的に適用することで、カスタマーサポートからインタラクティブメディアまで革新的な解決策につながることを示しています。

3. 記事は、実用的なプロジェクトにおけるLLMsの適用を促進するために、ユニークなプロジェクトに対するハンズオンのコード実装を提供しています。チケットトリアージの自動化、コードコメントの生成、ダイナミックなストーリーラインの作成など、実践的な例は理論と実践の間の隔たりを埋め、LLMOPsのより深い理解を促進します。

よくある質問

参考文献

1. https://arxiv.org/abs/2005.14165
2. https://huggingface.co/transformers/

この記事に表示されるメディアはAnalytics Vidhyaの所有物ではありません。作成者の意思で使用されています。

We will continue to update VoAGI; if you have any questions or suggestions, please contact us!