インタビュー
Josh Feast、CogitoのCEOおよび共同創設者 – インタビュー・シリーズ
Josh Feastは、CogitoのCEOおよび共同創設者です。Cogitoは、感情と会話AIを革新的なプラットフォームに組み合わせ、リアルタイムのコーチングとガイダンスをコンタクトセンターのエージェントに提供し、管理者がチームの会話をリアルタイムに視覚化できるようにし、顧客と従業員の経験を継続的に監視するエンタープライズです。
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での初期の日々と、そこで何が行われていたのかについて、ご覧にいただけますか。
1999年から2006年にかけて、Sandy Pentland博士は、人間のコミュニケーションにおける社会的信号の存在と力、およびこれらの信号を検出して解釈するマシンの能力を示す基本的な基礎科学を開発しました。
2007年、CogitoはMIT Media Labからスピンアウトしました。創設の物語についてお話しください。
MITでの私の日々以前、会話の文脈によって情報を提供する技術が、感情的に充電された状況でユーザーを支援するために必要であることを認識しました。ニュージーランドの児童・青少年・家族サービス省（現在は社会開発省の児童・青少年・家族部門）で働いている間、多くの社会福祉士が職務の感情的な性質により焼き尽きていることに気付きました。また、管理システムがこれらの社会福祉士を支援するために大きな利益を得ることができると考えました。私はその時の観察結果をMITに持ち込み、後にPentland博士のMIT Media Labの研究からCogitoが創設されました。Cogitoは、人工知能プラットフォームと人間の心理状態を自動的に検出するための行動モデルの研究と開発のための資金提供を受けた。DARPA（国防高等研究計画庁）から。この技術は、ベテラン局（VA）との展開を通じて戦闘から帰還した軍人を支援するのに成功しました。
Cogitoで使用されているEmotion AIテクノロジーは、最初に、復員した兵士にPTSDやその他の精神健康障害の早期兆候を検出するのを支援することで検証されました。詳細と結果についてお話しください。
このテクノロジーを医療提供者に展開する目的は、戦闘から帰還した軍人でうつ病や自殺を予防することでした。私たちが開発したプラットフォームは、医師が兵士の全体的な精神健康を声の信号を通じて追跡し、ホームレスやその他の精神健康の悪化の兆候のような出来事を特定することを可能にしました。私たちはすぐに、特別な何かを持っていることを実感し、このテクノロジーの応用は、軍人や医療システムだけでなく、複雑で感情的に充電された会話が多い他の分野でも有用であることを認識しました。私たちのルーツは依然として人間の経験に根ざしており、今日のCogitoとなり、ヘルスケアを含む複数の業界のエンタープライズ・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するようになりました。
Cogitoは会話中の行動的兆候を分析し、会話中に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、会話から新しい洞察を明らかにするために、Emotion AIと会話AIの強力な組み合わせを使用し、何が言及され、どのように顧客がメッセージを受け取ったかを抽出します。これらのAIモデルは、リアルタイムで顧客体験（CX）をすべてのコールで測定し、将来のやり取りを改善するためのポストコール分析ではなく、その瞬間に影響を与えます。
Cogitoは、エージェントが行動を調整し、トピックと望ましい結果に基づいて最も適切な推奨事項を提示するためのヒントを提供するために、ミリ秒単位で200以上の音響および声の信号を抽出し、分析します。
Cogitoは、リアルタイムのボイス分析を実行して、顧客とコンタクトセンター・エージェント間の人間のつながりを、どこで働いてもスケールで改善します。
このフィードバックは、エージェントが顧客との関係を構築するのをどのように支援しますか。
Cogitoのニュンスから受け取るリアルタイムのフィードバックにより、コンタクトセンター・エージェントは、各コールで共感を示すことができます。共感の向上により、コールの処理時間の短縮、最初のコールの解決の増加、顧客満足度の向上、顧客ライフタイム・バリューの増加などの会話の結果が改善されます。
各コンタクトセンター・レプリゼンタティブには、異なる強みと弱点があります。コール中に受け取るリアルタイムのニュンスは、顧客サービスを強化するのに役立ちます。共感を示すこと、よりゆっくり話すこと、またはより明るく話すことなどです。この会話中に提供されるカスタマイズされたフィードバックにより、エージェントは、特定の顧客の経験とAIモデルによって検出された声の信号に基づいて、顧客との関係を構築できます。これにより、顧客体験とエージェント体験の両方が改善されます。
リアルタイムのフィードバックは、CXにのみ有益ではありません。従業員体験（EX）にも有益です。私たちのツールは、レプリゼンタティブがより良い仕事の経験を持つことを支援し、これはCXの向上を促進することが証明されています。
2019年、Cogitoは「ジェンダー・デバイアスを排除したスピーチ感情認識」と題した論文を発表しました。感情に関してスピーチにおけるジェンダー・バイアスの影響について、どのような主要な洞察がありましたか。
私たちの論文は、モデリング・アプローチと最適化技術、およびサンプリング・バイアスに焦点を当てていました。したがって、機械学習と特にスピーチ感情認識における否定的なバイアスを軽減するために、さらに多くの研究が必要です。主要な洞察は次のとおりです：
女性のスピーチは一般的に男性のスピーチよりも高音で、より広いハーモニクスを生じます。
スピーチ感情認識モデルは、この違いによって影響を受ける可能性があります。これにより、女性のスピーチに対する精度が男性のスピーチよりも低くなる可能性があります。
機械学習のデバイアスを軽減する技術を適用することで、この精度の不均衡を軽減できます。論文では、Cogitoが新しいデバイアス軽減技術を導入し、ベースラインと比較して好ましい結果を示しています。
Cogitoは、未然にジェンダーまたはその他の種類のバイアスの影響を軽減するためにどのように運営していますか。
Cogitoは、人間に気づいたAIシステム、ディープラーニング・マシン・モデル、およびその他の複雑なルールを組み合わせた自然言語処理（NLP）モデルを使用します。これにより、コンピューターは人間の言語を理解し、分析し、シミュレートできます。私たちは、新しいデータでNLPを継続的に改良し、バイアスを軽減するために取り組んでいます。
Cogitoには、明示的にバイアスを軽減し、倫理的な機械学習（ML）ベースの製品機能を保証することを目的とした包括的な機械学習モデル開発プロトコルがあります。このプロトコルは、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、MLのデバイアス軽減技術の使用などの分野をカバーしています。
Cogitoは、話者がさまざまな人口統計カテゴリを自己報告する大規模なオーディオデータで構成される「公平性」データセットを使用します。すべてのモデルは、公平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。さらに、ML Ops技術を使用して、生産性のあるモデルを客観的に監視し、人間の注釈を使用してシステム的にモデルを監査します。
AIは人間を置き換えるのではなく、人間の行動を強化すべきであるというあなたの個人的な見解についてお話しください。
人間は、AI単独では模倣できないような、人間同士のやり取りで提供できるニュアンスやものがあります。たとえば、顧客は、カスタマー・サポートに連絡したときに共感を受け取りたいと考えています。如果顧客がAIによって動作する自動システムのみとやり取りする場合、問題は解決されるかもしれませんが、顧客はやり取りによって苛立ったりイラついたりする可能性があります。私たちがすべてのコンタクトセンター・エージェントをAIに置き換える場合、関係を構築し、継続的なロイヤルな顧客を獲得して維持するために必要な人間の要素を排除することになります。
サービス・インタラクションに従事するとき、人間は自分と同じような経験をしてきた、自分と同じような経験をしている誰かと話したいと考えています。同様に、人間は自分が経験していることを理解し、自分の問題の解決を所有している誰かが自分を世話してくれる感覚を大切にします。AIが本当に他の人とは異なるものであると認識されるまでには長い時間がかかります。
Cogitoについてさらに何かお話しください。
Cogito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テクノロジーを開発しています。今年の初めに、私たちは従業員体験（EX）スコアをリリースしました。これは、エージェントの経験を追跡するものです。顧客体験（CX）スコアと同様に、EXスコアは、人間に気づいたEmotion AIと会話AIを使用して、単一のインスタンスまたは複数のコール全体のリアルタイムの洞察を導き出します。高い不満、焼き尽き症、離職率の中で、EXスコアは、焼き尽き症を防ぎ、エージェントの経験を支援する方法を解決するのに役立ちます。これにより、顧客体験と長期的なビジネス・サステナビリティの両方が改善されます。
素晴らしいインタビュー、詳しく知りたい読者はCogitoを訪問してください。
