【dbts2024 レポート】Insight Maskingによる社内分析業務効率化：ドコモの挑戦と未来への展望
こんにちは、コンサルティング本部 廣川です。
db tech showcase 2024 2日目のC12のセッションである「Insight Maskingによる社内分析業務効率化：ドコモの挑戦と未来への展望」のレポートをお届けします。
セッション概要
NTTドコモは、Insight Maskingを導入しフリーテキストマスキングを実現、社内分析業務の効率化に成功しました。本セッションでは、この具体的な事例を通じて、Insight Maskingにおける次なる一手を紹介します。ドコモが直面した課題とそれを克服すべく図った取り組み、結果として得られた効率化について詳しく解説します。現場の声から生まれた挑戦と、開発者の経験した困難と努力を紹介することで、参加者の皆さまに新たな視点を提供します。このセッションは多くの洞察を得られるものとなるでしょう。どうぞお気軽にお越しください。
スピーカー名：
株式会社NTTドコモ
情報システム部
主査
西本 竹靖 様
株式会社NTTドコモ
情報システム部
大塚 彩乃 様
はじめに
NTTドコモで実際にお客様から寄せられた声を活用するにあたり、情報の活用と個人情報の保護の両立という難しい課題に対してどのような目標を定め、どのようにアプローチしていったかの実際のユーザー事例について伺うことができました。
セッション内容まとめ
目標や制限
達成すべき条件や対する課題・制限などをお話しいただきました。
最先端の現場であるがゆえ、新規のサービスも多く、PDCAを回し続けなければならないとのことでした。
実際のデータ活用にむけたアプローチ
製品選定から実際の仕組み構築、マスキング精度向上など、どのようなアプローチを行い、どのような課題があったのかを説明いただきました。
これからの展望
生成AIに顧客情報などを含むデータは学習させられないが、マスキング技術を活用することでその問題を解消することができます。これにより、お客様のアンケートやお問い合わせでうけた電話内容などのデータの活用を進め、サービス向上に役立てたいとのことでした。
聴講した感想
ドコモ様が提供する多彩なサービスの背後には、綿密なナレッジ共有基盤が存在し、その基盤を維持するために日々PDCAサイクルを回し続ける必要があります。特に、顧客情報の取り扱いには厳しいルールがあるため、分析業務においても高度なセキュリティ対策が求められます。
そのような厳しい環境の中で、必要な要件・ゴールを明確にし、それをクリアするためにどのようなアプローチをどのような過程を経て目的を達成したのかが、製品選定からチューニングに至るまで、実際に苦労されたのがよくわかる具体的な数値データとともに紹介されており、とても参考になりました。
昨今話題になっている生成AIも、個人情報などを学習させてしまってはセキュリティリスクを抱えることになります。また、大量のエンドユーザー様を抱えていらっしゃるため、そこから生まれる大量の顧客折衝の記録を有効かつ効率的に活用するにあたり、個人情報のマスキングという課題は避けて通れません。
実際に個人情報や機密情報を含んだ大量のデータを抱えているが、活用するのに抵抗があるといった課題をお持ちの方には、ぜひご覧いただきたいセッションだと感じました。
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