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

ジョシュ・フィーストは、CogitoのCEO兼共同創設者です。Cogitoは、エモーションAIと会話AIを組み合わせた革新的なプラットフォームで、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、監督者がリモートで働くチームのライブ会話を可視化し、顧客と従業員の経験を継続的に監視します。

Cogitoのストーリーは、1999年に会社が設立される前に始まります。MIT Human Dynamics Labでの初期の日々についての洞察を共有してください。

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。この創設ストーリーについて共有してください。

MITでの私の日々以前、感情的に充実した状況で利用者をサポートするために、会話のコンテキストに基づいて情報を提供する技術が必要であることを認識しました。ニュージーランドのChild, Youth and Family Services（現在はMinistry of Social DevelopmentのChild, Youth and Familyユニット）で働いている間、多くの社会福祉士が仕事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サポートするために大幅に改善されるべきであると考えました。私はその時の私の観察をMITに持ち込み、Cogitoは後にPentland博士のMIT Media Labの研究から生まれました。この研究は私の問題に対処するために直接対処するように見えました。Cogitoは、人工知能プラットフォームと行動モデルを開発するために、DARPA（国防高等研究計画庁）から資金を提供されました。この技術は、ベテラン局（VA）との展開を通じて帰還した軍人を支援するために成功しました。

Cogitoで使用されているEmotion AIテクノロジーは、最初に、医療提供者が帰還した兵士の鬱症やその他の精神衛生障害の早期兆候を検出するのを支援することによって検証されました。このことについての詳細を共有してください。

このテクノロジーを医療提供者に展開する目的は、帰還した軍人の抑うつと自殺を検出して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、医師が退役軍人の全体的な精神衛生を声の信号を通じて追跡し、ホームレスやその他の貧弱な精神衛生の兆候となる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、特別なものを持っていることを実感しました。また、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、複雑で感情的に充実した会話が多い他の分野でも有用であると考えました。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として知られるようになりました。リアルタイムのコーチングとガイダンスを提供する大規模なエンタープライズのコンタクトセンターのエージェントをサポートしています。これにはヘルスケアを含む複数の業界があります。

Cogitoは会話中にどのようにしてAIを使用して行動的兆候を分析し、イン・ザ・モーメントのフィードバックを提供するのかについて説明してください。

Cogitoは、会話から新しい洞察を明らかにするために、エモーションAIと会話AIの強力な組み合わせを使用します。どのように伝えられたかという点で、顧客がメッセージを受け取った方法を抽出します。これらのAIモデルは、すべての電話通話でリアルタイムの顧客体験（CX）を測定し、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、瞬間的な影響を与えることを目的としています。

Cogitoは、エージェントが行動を調整し、話し手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に、ミリ秒単位で200以上の音響および声の信号を抽出して分析します。

Cogitoは、ライブの電話通話分析を実行して、リアルタイムで行動を強化し、顧客とコンタクトセンターのエージェントの間に、どこにいても人間のつながりを生み出します。

このフィードバックは、エージェントが顧客とのより良い関係を築くように導く方法については?

Cogitoのナッジからリアルタイムのフィードバックを受け取ることで、コンタクトセンターのエージェントは、より一貫した感情的知性を示すことができます。これにより、エージェントは各電話通話で共感を示すことができ、より良い会話の結果につながります。たとえば、電話の取り扱い時間の短縮、最初の電話での解決の増加、顧客満足度の向上、顧客の生涯価値の増加などです。

各コンタクトセンターの代表者は、異なる長所と短所を持っています。電話中のナッジは、エージェントが顧客サービスを強化するのに役立ちます。たとえば、より多くの共感を示す、よりゆっくり話す、またはより明るく聞こえるようにするためです。このイン・ザ・モーメントのフィードバックは、エージェントが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するのに役立ちます。これにより、顧客体験とエージェント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、代表者がよりポジティブな仕事の経験を持つことをサポートするのに役立ちます。これは、より高いレベルのCXを駆り立てることが証明されています。

2019年、Cogitoは「ジェンダー ディバイアスを排除するスピーチ エモーション認識」というタイトルの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 ディバイアスの影響についての主な洞察を共有してください。

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 ディバイアスに焦点を当てました。したがって、機械学習全般および特にスピーチ エモーション認識における否定的なディ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、より広い調和が生じます。

スピーチ エモーション認識モデルは、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、女性のスピーチよりも男性のスピーチの精度が低くなる可能性があります。

ディバイアスを排除する機械学習技術を適用して、この精度の不均衡を軽減できます。論文では、Cogitoは、新しいディバイアスを排除する技術を紹介し、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ディバイアスの影響を軽減するためにどのように機能しますか?

Cogitoは、人間を意識した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NLPモデルを使用します。これらのモデルは、コンピューターが人間の言語を理解し、分析し、シミュレートするのに役立ちます。私たちは、ディバイアスを軽減するために、NLPを新しいデータで継続的に進化させています。

Cogitoには、明示的にディバイアスを軽減し、倫理的な機械学習ベースの製品機能を保証することを目的とした、機械学習 モデルの開発に関する包括的なプロトコルがあります。このプロトコルには、トレーニング用のデータのサンプリング、人間によるラベルのディバイアスを軽減すること、ディバイアスを軽減する機械学習技術の使用などが含まれます。

Cogitoは、大量のオーディオ データで構成される「公平性」データセットを使用します。話者は、さまざまな人口統計カテゴリを自己報告しています。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。また、ML Ops 技術を使用して、プロダクション中的にモデルを客観的に監視し、人間による注釈を使用してモデルを体系的に監査しています。

AIが人間を置き換えるのではなく、人間の行動を強化する方法についてのあなたの個人的な見解を共有してください。

人間は、AIだけでは模倣できない独自のニュアンスと人間同士のやり取りを提供することができます。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。顧客がAIを搭載した自動システムだけとやり取りした場合、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、イラっとしたりする可能性があります。コンタクトセンターのすべてのエージェントをAIで置き換えると、関係を築き、長期的なロイヤルな顧客を維持するために必要な人間の要素がなくなります。

サービス インタラクションに従事する場合、人間は、自分と同じような経験をしてきた人と話したいと考えています。同様に、人間は、誰かが自分の問題の解決を所有し、自分に寄り添ってくれると感じたときに、快適な気持ちになります。AIだけが、自己サービス ツール以外のものとして認識されるまでには長い時間がかかるでしょう。

Cogitoについてさらに共有したいことがありますか?

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、従業員体験（EX）スコアをエージェントの体験を追跡するためにリリースしました。顧客体験（CX）スコアと同様に、EXスコアは、人間を意識したエモーションAIと会話AIを組み合わせて、リアルタイムで単一のインスタンスまたは複数の電話通話のトレンドを分析します。不満、焼き尽き症、離職率の高いレベルにおいて、EXスコアは、焼き尽き症を予防し、エージェントの体験を改善する方法を解決するのに役立ち、これにより、顧客体験と長期的なビジネス持続可能性が向上します。

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