Rana Gujral、Behavioral SignalsのCEO – インタビュー・シリーズ

Rana Gujralは、Behavioral SignalsのCEOです。Behavioral Signalsは、人間と機械の間のコミュニケーション・ギャップを埋める会社で、AIとの会話に感情知能を導入することで、音声から感情を抽出しています。

Behavioral Signalsは比較的新しいスタートアップで、2016年に設立されました。創設のストーリーを共有してください。

情熱をもって、会社の画期的な特許技術である音声から感情や行動を抽出する技術を市場に導入するために、CTOのAlex Potamianosとチーフ・サイエンティストのShri NarayananがBehavioral Signalsを2016年に設立しました。Shriは、南カリフォルニア大学（USC）のAndrew J. Viterbiエンジニアリング教授です。また、USCのシグナル・アナリシス・アンド・インタープリテーション・ラボラトリー（SAIL）を設立し、現在はディレクターを務めています。Alexは、音声および自然言語処理、インタラクティブ・ボイス・レスポンス・システム、および行動情報学の分野で高く評価されているイノベーターです。彼は、企業および起業家の両方の側面で20年以上のリーダーシップ・エクスペリエンスを持ち、AT&T Labs-Research、Bell Labs、ルーセント・テクノロジーでの経験があります。

ビジネスの世界を強化し、永遠に変えることを目的とし、技術が達成可能な核心であると考えています。Behavioral Signalsのアルゴリズムは、人間の感情や行動を分析し、データを利用可能な情報に変換し、より良いビジネス上の決定と利益の増加につながります。現在まで、人間の感情は量化不可能で、測定不可能と考えられてきました。しかし、私たちの特許取得済みの分析エンジンを使用して、「どう」人間の相互作用の部分を測定し、解釈します。

Behavioral Signalsは、機械学習感情計算（Emotion AIまたはアフェクティブ・コンピューティング）の一種を使用しています。説明してください。

感情人工知能、またはEmotion AI、アフェクティブ・コンピューティングは、人間の感情を読み取り、解釈し、応答し、模倣することができるマシンの開発に使用されています。消費者にとって何を意味しますか？それは、あなたのデバイス（例：スマートフォンまたはスマート・スピーカー）が、あなたの声の感情的なサインを読み取るだけで、以前よりも自然なやり取りを提供できることを意味します。

AIへの依存が増すにつれて、感情知能のあるAIの必要性も増します。仮想アシスタントに今日の試合のスコアを読んでもらうことと、AI駆動のボットに高齢者の介護を任せることは、まったく異なることです。現在、AIは、医療状態の診断や治療方針の概要を作成するなどの驚くべきことを実行できますが、患者とより人間的なやり取りをするには、感情知能が必要です。

その他の機械学習技術はどれを使いますか。

機械学習については、主にBehavioral Signals Processing分析モデルでディープ・ラーニングとNLPを使用します。これを少し詳しく説明すると、音声から人間の声にコード化された情報を自動的に検出して、人間の相互作用の品質を測定するために、10年以上の受賞および特許取得済みの研究に基づいて、Behavioral Signal Processingという分野を開拓しました。これは、エンジニアリングと行動科学を結び付け、エンジニアリングとコンピューティングのイノベーションを使用して、人間の相互作用とコミュニケーションを数量化し、解釈することを目的とした新興分野です。ディープ・ラーニングは、より優れた予測モデルを作成するためのツールです。

声のトーンからどのようなデータを収集しますか。

私たちのディープ・ラーニング・AI技術は、会話の両側で何とどう何かが言及されているかを分析し、感情や行動を測定します。感情の範囲はかなり広いですが、実際に重要なのは、この分析の集約された知能です。例として、銀行員と顧客の会話を考えてみましょう。私たちは、礼儀正しさ、冷静さ（落ち着き払い vs. 苦悩）、顧客への共感、顧客の反応、話し方のスタイル（ゆっくり、速い、関与している、または無関心）などをキャプチャして測定し、会話の品質スコア、結果の有効性、従業員のパフォーマンスを計算することができます。

意図を予測するためにどのようなデータ分析を行いますか。

意図予測は、すでに説明したものと非常に似ています。私たちは、音声の行動信号を使用して、顧客が製品を購入する、サブスクリプションを更新する、または債務者が債務を支払う意図を予測します。意図予測は、企業が売上を増やし、コストを削減し、最終的に顧客満足度を向上させるのに役立ちます。

Behavioral Signalsは、INTER SPEECHの人間の相互作用の品質と計算パラリンガスティクス・チャレンジで6回ゴールド賞を受賞しています。このチャレンジとは何ですか。また、この成果はどれほど重要ですか。

Interspeechは、音声処理と応用に関する世界最大の技術カンファレンスです。同分野で最も多くの出席者を誇り、多数の研究論文が発表されています。このカンファレンスでは、音声科学とテクノロジーのすべての側面に対処するための学際的なアプローチを強調しています。同チャレンジは、音声認識と自然言語処理分野のチューリング賞と見なされています。同賞を受賞することは、私たちの科学的業績と、オーディオデータから人間の意思決定を駆り立てる行動や特性の信号を検出するための独自の能力を認めるものです。

Behavioral Signalsはどのくらいのスピードで異なる言語に適応できますか。また、どれほどの大規模なデータセットが必要ですか。

私たちのテクノロジーは言語に依存しません。私たちは、どう何かが言及されているかを聞きます。そのこと自体が何を言っているかではなく、感情が表現されているかを聞きます。もちろん、各言語には、私たちのアルゴリズムを調整する必要がある独自の特徴がありますが、私たちの予測分析モデルへの影響は一般的に小さくなります。

Behavioral Signalsの最新のソリューションであるAI-Mediated Conversationについて議論してください。

AI-Mediated Conversations（AI-MC）は、感情AIと音声データを使用して、顧客を特定の電話を受け付ける最も適切な従業員に接続する自動電話ルーティング・ソリューションです。上記の銀行員と顧客の例に戻りましょう。私たちのテクノロジーは、会話のダイナミクスを最適化して、最終的な目標である、より良い顧客体験、増加した収集、またはより迅速な解決時間の向上を支援できます。どのようなビジネス・コミュニケーション（セールス・コール、サポート、コレクション）でも、常に人間同士のやり取りであり、2人の人間のペア間の親和性や相性は希に同じです。私たちは、他の人よりも他の人とよりよくやり取りするのに役立つ、特定の行動や特性を持っています。このマッチングは、プロファイル・データと、私たちがNLPおよびBehavioral Signal Processingで蓄積してきた研究と経験から開発した優れたアルゴリズムに基づいています。

私たちは最近、EUの銀行のコールセンターの有効性と効率性を高めるために、Behavioral SignalsのAI-MCソリューションを実装しました。このケース・スタディは、Gartnerによって認められ、Emotion AI Adoption Reportに含まれました。ソリューションは、20%の活性化債務再編アプリケーションの増加という著しいROIを示しました。また、7.6%少ないコールで達成されたため、追加のコスト削減にもつながりました。絶対的な数字では、これらの結果は銀行にとって3億ドルのプラスの収益増加に相当しました。

Behavioral Signalsについてさらに共有したいことはありますか。

私たちは研究上の成果を誇りに思いますが、業界からの賞賛にも感謝しています。2019年の秋、GartnerのMaverick Researchに掲載され、最先端テクノロジーを特集するユースケース・リーダーとして紹介されました。今年の初めには、GartnerのHype Cycleに含まれ、私たちのテクノロジーは「変革的」と評価されました。先月、Gartner Cool Vendor 2020に選ばれました。

素晴らしいインタビュー、ありがとうございました。Behavioral Signalsについてさらに学びたい読者は、Behavioral Signalsを訪問してください。