みなさまこんにちは。ジュニパーの林です。
前回に引き続き先日行われたMobility Field Day9で発表された内容についてダイジェストで説明したいと思います。
今回もジュニパー社のChief AI OfficeことBob Fridayおじさんの発表の内容からです。
Marvisを活用したカスタマーサポート
Mistではカスタマーサポートチームとデータサイエンスチームが文字通り席を並べて常にコミュニケーションを取りながら業務を進めています。ここでいう"Domain expert reinforcement learning"とは、ネットワークのスペシャリストが実際のケースで切り分けを行った結果をMarvisに学習させることで、Marvisが過去の事例の傾向を学習し、類似の事象が発生した際に過去の事例をもとにトラブルシューティング行えるように継続的な学習を行わせていることを意味しています。
Mistのカスタマーサポートは必ず受け取った質問をまずMarvisに問い合わせます。以下のグラフはMarvisが質問に対する回答を持っていたケース、あるいは質問に回答するために必要であったデータを有していたケースの割合を時系列で示しています。
Zoomとの統合
今回の発表の中で最も大きなマイルストーンに到達したと言える発表内容がこのZoomとの統合になります。これはネットワーク品質データと、ZoomのパフォーマンスデータをそれぞれMistがデータソースとして活用することができ、それぞれを突合することで関連性を推察し、Zoomの遅延やゆらぎ等の品質に関わるデータを予測可能なものにするというものです。
Zoomデータは、データサイエンス的にはラベル付きのデータという位置づけとなり、Marvisをさらに進化させる非常に価値の高い学習対象となります。今回はZoomですが、このようなラベル付データの学習を行うことにより、よりExperience First Networkingへの進化をドライブしていくことができると考えています。今回の実装にあたり、あらたにShaprelyという学習モデルを採用し、事象間の関連性の予測に役立てています。
ChatGPTとの統合
今回最も高い注目を集めた発表がChatGPTとMarvis CIとの統合です。
Mistでは以前よりCI(対話型インタフェース)を次世代のユーザインタフェースとして最重要視しており、2017年より自然言語を用いたユーザとのコミュニケーションについて開発を進めてきました。
下の図の水色の部分がこれまでにMistが対応してきた範囲ですが、この度ChatGPTとの統合を行うことにより、CIがより自然言語に近づき、わかりやすく情報を提示できるようになりました。
発表でもセキュリティや個人情報についての質問が多く寄せられましたが、公開されているドキュメントを情報源として対話型で情報提供を行いますので、個人情報や組織の機密データが対象になることはありません。
また、将来的にはよりデータを深く学習し、強化学習を行うことでユーザごとの対話記録をもとに会話を行ったり、リアルタイムデータを使用した対話を可能にするロードマップが示されています。
その他の発表
今回非常に盛りだくさんとなっており、その他にも以下のような発表が行われました。
Marvis Action Wired Anomaly検知
Marvis client SDK for MAC
Marvis Teams App
詳しくお知りになりたい機能等ありましたらぜひお問い合わせください。
今回はここまでです。