Emoroco（エモロコ）のご紹介

アーティサン株式会社

CRM事業部

EMOROCO™（エモロコ）- エモーショナル CRM プラットフォーム for Microsoft Dynamics CRM -

＜製品紹介＞

目次会社概要 / CRM事業ご紹介

デジタルサービスチャネルの概況と動向弊社理解

バリュープロポジション（提供価値）

EMOROCO ソリューション説明

オプション機能ご紹介

よくある EMOROCO 活用例

店舗サービス業

金融・保険サービス業

ケーススタディ

2© 2016 ARTISAN INC. – PROPRIETARY & CONFIDENTIAL

会社概要 / CRM事業ご紹介

会社概要およびCRM事業体制

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会社名：アーティサン株式会社設立：2014（平成26）年 7月

代表者：小山才喜

所在地：東京都調布市多摩川5-13-3 サニーコート１Ｆ

TEL：042-444-4815

ホームページ：http://artisan.jp.net/

事業内容：

◦ システムの要件定義支援

◦ マイクロソフト製品のコンサルティング、設計、構築

◦ マイクロソフト製品の運用保守、トレーニング

◦ 各種デザイン、キャラクター事業

◦ 書籍執筆、IT出版物作成支援

Artisan の“A”は、Architecture・Artistic・Artificial Realityの”A”です。

＜ CRM事業本部体制図＞＜ CRM事業紹介＞

元マイクロソフトのDynamics CRM製品担当が事業を統括

長年の実績で培われた運用設計に強い開発支援体制

他のマイクロソフトソリューション・技術基盤との統合も経験豊富

アーティサンは、CRMの第一人者にして元マイクロソフト製品担当が率いるCRMのリーディングカンパニーとしてCRMに関する他に類を見ない深くて確かなノウハウを持ち、Microsoft Dynamics CRM における下記のような各種サービスを提供します。

■ 提供製品およびサービスお客様の業務やSIベンダーを支援する各種製品（ソリューションテンプレートやコンポーネントスイート、ワークフロー製品等）

ワンストップでの導入支援サービス（業務/ITコンサルティング～システムインテグレーション～保守・運用サービス）

アセスメントやトレーニングカリキュラム等の各種支援サービス＜ CRM事業本部公式キャラクター＞

CRM事業本部宣伝部長

ダイナ・シラムー（しらむ～）

製品開発部

SI事業部

ITコンサルティング事業部

大阪事業部/ 広島事業部

CRM 事業部松原晋啓

ヘルスケア事業部

技術統括部コンサルティング

統括部

広島開発ラボ（予定）

デザイン事業キャラクター事業

© 2016 ARTISAN INC. – PROPRIETARY & CONFIDENTIAL

http://artisan.jp.net/

CRM事業事業領域CRM サービス

領域サービス

アドバイザリーサービス（コンサルティングサービス）

新規事業立上または新産業育成支援

顧客戦略立案支援

Dynamics CRM 拡販プリセールス支援

Dynamics CRM 導入アドバイザリー支援

アセスメントサービス

ビジネスアセスメント

プロジェクトアセスメント

ドキュメントアセスメント

パフォーマンスアセスメント

システムインテグレーションサービス

CRM コンサルティング

CRM 実装

アーキテクトサポート

テストおよび検証

インフラ・マネジメント

アプリケーションサポートサービス

テクニカルサポート

アプリケーション拡張

CRM 定着化支援

Dynamics CRMトレーニングサービス

基本機能編ハンズオントレーニングコース

拡張編ハンズオントレーニングコース

CRM 製品

製品名Dynamics CRM 導入サポート製品群

FILIST+MANAGE for Dynamics CRM

名刺 de 商売繁盛 for Dynamics CRM

Dynamics CRM アダプタ for ASTERIA WARP

Dynamics CRM Add-on 『Workflow Utility』

Dynamics CRM Add-on 『DEXPath』

Dynamics CRM （xRM）ソリューション製品群

学校情報統合ソリューション（ERM）

病院情報統合ソリューション（HRM）

統合型リゾート（IR）ソリューション

自動車販売店向けVRMソリューション

CRM サービス製品群

Dynamics CRM 運用保守/定着化支援定額サービスパック

＜アーティサン CRM 開発方法論＞


CRM事業事例紹介

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（2016年9月1日現在）

企業名導入バージョン：ユーザー数

システム名 CRM 領域関与工程

S社：大手機械メーカー Dynamics CRM Online + Azure ML：200ユーザー

顧客サービス管理システム（成長型CRM）サービス要件定義、設計、開発、テスト、保守運用（改善）

M社：大手自動車メーカー Dynamics CRM Online：300ユーザー

法人向け国内営業支援システム SFA 要件定義、設計、開発、テスト、保守運用

ディーラーマネジメントシステムドキュメントアセスメント xRM 設計成果物定義の分析・調査

M社：大手重工業 Dynamics CRM 2013：950ユーザー

グローバル問合せ管理システムサービス設計、開発、テスト

国内営業案件管理システム SFA 設計、開発、テスト

グローバル顧客情報管理システム SFA 設計、開発、テスト

グローバルプラントカルテシステム xRM 要件定義、設計、開発、テスト

N社：大手自動車メーカー Dynamics CRM 2011：47,000ユーザー

ディーラーマネジメントシステムアーキテクト支援 xRM アーキテクチャー設計・構築

ディーラーマネジメントシステムパフォーマンスアセスメント xRM パフォーマンス改善調査・実施

ディーラーマネジメントシステムプロジェクトアセスメント xRM プロジェクト課題分析・解決、各領域PMの管理

N社：大手製造業 PHP + Dynamics CRM Online：100ユーザー

グローバルリードナーチャリング基盤システムマーケティング開発

N社：大手製造業CCサービス子会社 Dynamics CRM Online

コンタクトセンター向け業務テンプレート開発コンタクトセンター要件定義、設計、開発、テスト

N社：大手証券会社 Dynamics CRM 2011：1,000ユーザー

Dynamics CRM パフォーマンスアセスメント SFA 運用設計、パフォーマンス改善調査・実施

L社：中堅マーケティングプロバイダー Dynamics CRM Online

営業支援システム SFA 開発

H社：大手IT会社CRMチーム技術支援

Dynamics CRM技術アドバイザリー - Dynamics CRM技術支援、アーキテクチャ構築支援

K病院：病院情報システム構築支援

医療CRM技術アドバイザリー - Dynamics CRM技術支援、アーキテクチャ構築支援

その他多数


デジタルサービスチャネルの概況と課題弊社理解

デジタルサービスチャネルの概況と課題弊社理解

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Pre 1995

電話応対 1996-2000

電子メール応対

2001-2004

Webセルフサービス

2005-2007

WEBチャネルWEB Q&A、チャット、

フィードバック、コミュニティ、WEB検索

2008-2009

モバイル対応

2010+

ソーシャル顧客サービス

Facebook, Twitter, YouTube他

全てのチャネルにおいてお客様に満足頂けるサービスへの変革に

サービスチャネルの種類はお客様の世代ごとのニーズに合わせて迅速に変化しており、新しいテクノロジートレンドは顧客サービスの在り方に大きな影響を及ぼしています。そのため、エンドユーザーが誰か、どのようにサポートを受けたいかを理解してサービスを提供する必要があります。（オムニチャネル戦略とパーソナライゼーション戦略）

アーティサンは、パーソナライズドCRM（個客関係管理）とEMOROCOソリューションによって、貴社の経営戦略上の課題を永続的に支援致します。

人工知能機械学習

IoTロボット他


これまでの人工知能ブームについて

これまでに２度の人工知能ブームがあった◦ 機械翻訳１９５０年頃～１９６０年頃

◦ ある言語から他の言語へ熟語単位で置き換える

◦ 精度が悪くて失敗

◦ エキスパートシステム（意思決定支援システム）１９６０年頃～１９９０年頃◦ もし～なら～するというIF THENルールの組合せ

◦ 統計学と多変量解析を応用したデータの分類

◦ すべての条件を事前に設定しなければならないため失敗（このあとしばらく人工知能のブームは去る）

◦ ただし、この時期の研究で多くの種が蒔かれる

◦ NN（ニューラルネットワーク）脳細胞を模倣したアルゴリズム

◦ 誤差逆伝播学習法（機械学習のアルゴリズムの一つ）によりパターン認識が可能

◦ 階層を増やすことで任意の次数の非線形関数を再現できる。が、４層以上に増やすと発散したり振動したりしてしまう

◦ 統計計算および多変量解析のアルゴリズム改善

しばらくの間アルゴリズム研究はニューラルネットよりも進化的アルゴリズムがブームとなる


現在の人工知能ブームベイジアンフィルタの発展◦ ２００２年、迷惑メールフィルタアルゴリズムとして発表される◦ これまでの特定キーワードによるレーティングではなく、学習によって随時賢くなっていく。（機械学習）◦ メーラーなどに組み込まれ、結構良い成績をだす。

NNの再評価◦ ２００７年、４層以上のニューラルネットを構築するアルゴリズム（パラメータ）の発見◦ ２０１２年に画像認識のコンテストで伝統的な認識手法に対し、誤認識率を激減させて優勝◦ ４層以上に層を増やしたNNを用いる手法を「ディープラーニング」と呼ぶ。

テクノロジーの進歩◦ 個人ですらTB級データの所有が可能◦ 計算資源もクラウドで調達可能◦ 学習データも広く共有されている

人工知能とは振る舞い（ユーザーインタフェース）に対する呼称であり、アルゴリズムではない事に注意

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ビッグデータという言葉で一括りにされがちだが、この点がポイント。

機械学習は新しいデータ１件毎に随時調整計算できるが、古典的統計手法は、データが追加される都度、全データに対して再計算が必要となる。


人工知能に利用されるアルゴリズムの例

分類代表例用途

統計的手法多変量解析離散データから回帰曲線を導いたり、データのクラスタリングを行ったりする。

ベイズ統計事後確率計算によりデータのフィルタリングを行う。機械学習が可能なアルゴリズム。

隠れマルコフ過程動的計画法と組み合わせて自然言語認識に利用される。機械学習が可能。

ニューラルネットディープラーニング画像認識や物体認識などのパターン認識や、将来予想に利用される。当然ながら機械学習が可能。

進化技術ジェネティックアルゴリズム経路選択や組合せ最適化などのNP完全問題に対して精度の良い近似値を計算できる。

群知能モデル大規模シミュレーションなどに利用。機械学習が可能。


統計的手法と機械学習の違い

統計的手法◦ 過去の説明が得意

機械学習◦ 未来の予想が得意

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商品A,B同時購買確率３０％

２０歳男性の平均購買額￥５，２００

これまでのコンタクトの傾向によると･･･明日来店される確率は８０％！


Microsoftの人工知能関連製品のご紹介

Microsoftでは各レベルに対応した人工知能系製品を取り揃えており、お客様の多様なニーズに柔軟に応えることが可能。

* 引用元：松尾豊, 人工知能は人間を超えるか, KADOKAWA, 2015年

<レベル①>制御型

<レベル②>対話型

<レベル③>予測型

<レベル④>認知型

• 制御プログラム(if文) • 自然言語処理• 知識ベース構築・検索• 推論

• 機械学習• データマイニング• 統計学

• ディープラーニング

人工知能の各分類*に対応するMicrosoft製品

主要

技術

MS

製品

各レベルに対応した製品をご用意しており、要件検討、技術検証など幅広く支援可能

りんな

Azure Machine Learning

MicrosoftCognitiveServicesBOT Framework

Cortana※C#、Javaなどのプログラミングで対応するため

製品は無し


バリュープロポジション（提供価値）

パーソナライズドCRM（個客関係管理）

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【パーソナライズドCRM （個客関係管理）とEMOROCOソリューション】

CRMのリーディングカンパニーであるアーティサンが提唱・推進するCRMシステムのコンセプトモデル。

「プラットフォーム型CRM」であるDynamics CRMとコトラー氏が提唱する「マーケティング4.0（自己実現）」をベースとし、CRMとAI（人工知能）によって従来のパーソナライゼーションとは異なる“インプリシットカスタマーエクスペリエンス（ICX：暗黙的だが明らかな顧客経験に基づく）”ベースのパーソナライゼーションを行い、「攻めのIT」における戦略的活用および知的生産性向上を実現する。

ビジョン：

CRMシステムを通じてあらゆるチャネルにあるお客様の情報を１つに結び付ける

ミッション：

企業がお客様の体験や感情まで理解し、1人1人に対して、より良いサービスの提供を実現する

理念：

EMOROCO（エモロコ）は、EMOsional Analysis（感情分析）、RObot（ロボット）、COgnitive（人工知能）の各機能を搭載したアーティサンのCRMソリューション製品群として、パーソナライズドCRM（個客関係管理）を強みに、コンタクトしたお客様の感情（心）を見える化するとともに、企業が新しくマーケットインするための情報をも見える化します

アーティサンは、確かなITノウハウ・技術の融合により、企業のコール／WEB／モバイル／日報等を含む複数のチャネル運営をサポートし、お客様がチャネル間を移動してもやりとりを引き継ぎ会話をスムーズに続けるためのCRMシステム環境を提供・構築します

【パーソナライズドCRMを支える製品群】

Dynamics CRM（xRM）

ソリューション製品群

Dynamics CRM

導入サポート製品群CRMサービス製品群

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パーソナライズドCRMの定義

利用ユーザー

活用データ

プロセス

分析

実現コスト

これまでのCRM

マーケティング、営業、コールセンター、サービス担当者顧客と接する全てのユーザー

顧客属性、購買データ顧客属性、購買データ＋

嗜好、行動、感情、Web/SNSアクセス、コールログ

マーケティング、営業、コールセンター、サービス業務

チャネルおよび顧客サービスに関係するあらゆる業務プロセス

顧客分析（企業視点）個客嗜好（購買者視点）およびサービス分析

コストも手間もかかり、失敗率が高いテクノロジーの進化およびテンプレートにより、スピーディーかつ低コストで確実に実現

目的クロスセル・アップセルクロスセル・アップセル＋

顧客折衝、育成、ファン化

対象既存顧客、潜在顧客および顧客関係者

既存顧客、潜在顧客


EMOROCO ソリューション説明

- 人工知能を使うコンシェルジュ人工知能 -お客様の体験・感情をITで理解する「EMOROCO」

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特徴・感情・嗜好

お客様

お客様

人工知能で、特徴を抽出・学習（AI）次世代IT（CRM）

ハードウェア/サービスパーソン（チャネル）

スタッフ

サービスオーダー

お客様を最大限に理解し、あたかもベテランやよく知っている人が判断・認識をしているようなお客様サービスを実現する。

情報提供

情報提供

通話・メールテキスト

レビュー・苦情・コメント

顔画像・音声年齢、性別、住所キーワード出現回数、来店回数、よく購入する製品、回数、金額、頻度、等

学習結果の例示・ブランド志向・アレルギー注意・アーリーアダプタ

パーソナライズ化

デバイス


システム環境全体構成例

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電話

携帯端末

電子メール

Webサイト

PBX/ACD

IVR

PSTN VPN

Internet

CTI

企画・営業・サービス担当者

メールサーバーソーシャル中継サーバー

コミュニケータ―スーパーバイザー

ETLツ

ール

ーASTER

IAD

ynam

ics CRM

アダ

プタ

カメラ（センサー）画像・文書管理サーバー

画像解析・感情解析・音声解析サービスCognitive Services / Azure Machine Learning

受発注管理

販売管理

在庫管理

他既存システム

マーケティング情報帳票管理グループウェア・名刺管理


主なシステム内容

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【オプション機能】

・音声認識サービス

・画像文書管理システム

・データ連携/IoT基盤

・電子帳票システム

・データ分析（BI）基盤

（データ活用テンプレート）

・インバウンド（電話、メール、Web、LINE 等）

・アウトバウンド

・受注受付

・NGワード抽出・感情分析

・CTI連携等

・顧客管理

・活動管理

・店舗管理

・需要予測

・新語抽出等

・人材属性管理

・スキル管理

・人材分析

・オートマッチングサービス等※次期追加予定

・リードナーチャリング

・名寄せ

・メール/DM配信

・顔認識/来店トラッキング

・統計分析（顧客嗜好、行動履歴、キャンペーン結果等）

Dynamics CRM + Azure Machine Learning 連携機能

学習データベース / EMOROCO マスターデータ


EMOROCO の必要性と特長


• 自社に溜った基幹システム等のデータや機能特化型人工知能から算出されたデータ、センサーやロボット

等のIoTデバイスを含めた各種デジタルチャネルから得られるデータ等、あらゆるデータを統合化。

• それらのデータだけでなく、市場データや顧客ニーズ等の一般的な情報から同業界・同業種における膨大

な情報から学習したデータを人工知能によって活用。

集合知の活用

• 機能特化型の人工知能（顔認識や音声認識等）と異なり、個客の満足度を向上させることに特化して

都度最適なアルゴリズムによる分析の実行。

• また、日々の活動から得られたデータによって、再学習（リトレーニング）を行い、使えば使うほど算出値を

自社に最適化する精度の向上を実施。

顧客サービスに特化した

人工知能アルゴリズム

• EMOROCOは、市場や顧客ニーズの変化、日々の活動におけるリトレーニングによって、日々システムを改

修していくことが必須があるため、運用しながらカスタマイズしていくことが可能なプラットフォーム型CRM

（Dynamics CRM）をベースとして採用。柔軟なプラットフォーム

モノ余りの時代において細分化する製品に対して、多様化する顧客ニーズに合わせて膨大になる情報（ビックデータ）を使って、適切な顧客アプローチをすることが困難となっていますので、それらの情報から個客に合わせた情報を導き出し、サービス従事者を支えるシステムが必要となっています。EMOROCOでは、そのためのシステムに必要不可欠な下記の機能を備えております。

＜集合知の活用＞統合顧客データベースの共有と活用


市場データ情報

顧客ニーズ情報

統合顧客データベース

360°View

EMOROCO学習データベース

リードや取引先のマスター情報や顧客との折衝に関する全ての活動データ等を一元化し、統合顧客データベースを構築することで、網羅的な顧客把握（360度ビュー）が可能となります。

CRMの統合顧客データベースに格納されているデータを、外部の市場データや顧客ニーズ情報と合わせて人工知能分析を行い、その結果をCRMに返します。

人工知能分析

http://crm.dynamics.com/en-gb

＜顧客サービスに特化した人工知能アルゴリズム＞Dynamics CRM + Azure ML との違い

Dynamics CRM + Azure Machine Learning ⇒ 新卒採用

学習データを持たないため、自らの手で成長させていく（学習データの蓄積とアルゴリズムの選択）必要があります。

EMOROCO ⇒ 中途採用（４年目以降）

CRMが持つデータによる学習データとサービスに特化したアルゴリズムを実装しているため、自社のデータを学習だけで即座に利用が可能となります。


＜利用開始までのイメージ＞

ビジネススキル

研修

プロフェッショナル

研修業界研修職種別研修 OJT

Dynamics CRM+ Azure ML

業界研修職種別研修 OJT

６カ月～１２カ月

２カ月～４カ月

＜柔軟なプラットフォーム＞ソリューションの特徴について

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1. Azure Machine LearningにあるEMOROCO学習データベースとDynamics CRM内のデータが連携するため、EMOROCOベースが持つデータ連携機能とデータ I/F が必要。

2. Microsoftテンプレートや共通基本機能と疎結合な構成を採用することで、ソリューション全体に柔軟性を持たせて、Dynamics CRMの標準機能による拡張やバージョンアップにも対応可能。

■ システムアーキテクチャ

クライアント（IEなどの標準ブラウザ、など）既存・外部システム

CRMアプリケーション（Dynamics CRM、SSRS等）

共通基本機能

xRMフレームワークMicrosoft テンプレート

プロフェッショナル機能ベーシック機能

AzureMachine Learning

学習データベース顔認識サービス

音声認識サービス等

共通基本機能


EMOROCO 導入の推奨プラン


プロトタイプ（EMOROCOベース導入）

要件定義設計開発展開運用改善

EMOROCO 導入支援サービス

PoC 支援サービス

目安：約2～4ヵ月、約400万円～

導入支援サービス目安：約3か月～、約1,000万円～

分析・要件定義設計開発/テスト移行・運用開始支援

コンサルティング支援サービス目安：約1か月～、約300万円～

プロジェクトアセスメント

アーキテクチャレビュー

ドキュメントアセスメント

コードレビュー運用計画作成支援

パフォーマンスアセスメント

運用保守/定着化支援サービス

目安：約12か月～、約600万円～

EMOROCOの導入は通常のCRMの導入に加えて、人工知能の導入が必須なため、人材採用と同様にプロトタイプ導入（新入社員研修）と改善プロセス（OJT：オン・ザ・ジョブ・トレーニング）が必要となります。

コンタクトセンター機能（CC）

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＜主な機能＞No. 機能内容

１インバウンド • スナッチ取得、顧客情報の登録、更新を行います。• 電話、メール、WEBサイトと連動し、応対を行い記録します。• LINEビジネスコネクトやFacebookメッセンジャーと連動し、応対を行い記録します。

２アウトバウンド • 企業側からのコンタクト要件に応じて、応対を行い記録します。• キャンペーンリスト、サポート対象リストの対象を選択します。

３コールスクリプト • トークスクリプトの管理、およびCRMのUIにトークスクリプトを表示します。• 顧客の属性にあわせて、トークスクリプトの内容を変えて表示します。

４感謝状、詫び状、DM照会 • 電子データとして保存した顧客に送付した感謝状や詫び状または顧客から受領した手紙を顧客と関連づけを行います。• 電子データをCRMのUIにイメージとして表示します。

５受注受付 • 注文の受付、商品情報の入力、在庫引当、配送先住所の登録、等を行います。

６アップセル・ダウンセル提案 • 顧客属性、注文履歴、マーケティングオートメーションの結果、等から関連商品のアップセル提案を行います。• セット商品のダウンセル提案を行います。

７サポート案件管理 • クレーム、事故、等の情報を記録し、管理者へのエスカレーションを行います。

８アンケート入力 • 電話応対にてダイアログ形式でアンケート項目の表示と結果の記録を行います。

９返品・キャンセル受付 • 注文履歴を参照し、商品の返品やキャンセルの受付を行います。

１０ NGワード抽出・感情分析 • 応対記録から、企業で定めるNGワードの抽出を行います。• 応対記録を感情分析し、顧客の心象を把握します。

１１ CTI連携 • PBXやマルチチャネルPBXとCRMのUIを連携します。


CTI連携全体のシステム構成


PBX

オペレーター

PureCloudに保存された録音データEMOROCOに取り込み

……

Call Center（CC）

人口知能で、特徴を抽出・学習（AI）

オペレーターの画面に顧客情報を自動的に表示

年齢、性別、住所、来店回数、キーワード出現回数、よく購入する製品、回数、

金額、頻度、等

学習結果の例示・ブランド志向

・アレルギー注意・アーリーアダプタ

顧客趣向、共感度合、リピート来店、おすすめ商品、サービス情報、NGワード等

お客様

発信者番号をCCへ通知

API着信がくると

オペレーターへ振り分けメール

電話

WEBフォーム

マーケティング機能（MA）

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No. 機能内容

１リード管理 • 潜在顧客の登録、更新、削除を行います。

２キャンペーン管理 • キャンペーンの目的、種類、予算、目標を定義。ターゲットリスト管理や進捗確認を行います。

３スコアリング • 行動履歴、顧客属性、過去の取引実績、等から購買の見込み度合を点数化し、ターゲットのランク付けと抽出を行います。

４名寄せ • 重複したリードを検出して、データの統合を行います。

５メール配信・DM作成（Word） • お客様情報の自動差し込みが可能で、EメールやDMの作成を行います。

６カメラ画像保管・トラッキング • 例えば販売店向けでは、来店時のカメラ画像を取得し、蓄積します。顧客データベースのお客様情報とカメラ画像との関連づけを行います。

• 来店時のカメラ画像をもとに、過去来店したかどうか等を画像で照合し、来店状況／グルーピング、等の分析を行います。• お客様が“いまここにいる”という時間と場所の特定が行えます。

７統計分析 • 顧客嗜好、来訪者数、行動履歴、メール・DM結果、イベント結果を蓄積し、検証を行います。• ダッシュボード表示、ExcelダウンロードやPower BIを使用してアドホックな分析を行います。

８情報連携 • カスタマーポータル（WEBサイト）から• CRMシステムへお客様情報を連携します。

＜主な機能＞


販売支援機能（SA）

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No. 機能内容

１顧客管理 • エンドユーザー（会社、個人）、得意先、代理店の登録、更新、削除を行います。

２需要予測 • マーケティング／案件管理／過去の販売・納入実績などから、販売需要を占い、年度着地点の管理を行います。

３見積管理 • 見積書の内容を入力、見積書の出力を行います。• 必要に応じて、見積に関連する指示書や依頼書帳票の出力を行います。

４販売・納入実績管理 • 自社の販売・納入実績の管理を行います。必要に応じて、他社の情報も入力します。• リピートオーダーのモレによる機会損失を防止するため、候補の抽出や気づきのアラートを行います。

５活動管理（テキスト・音声入力）

• お客様への折衝／活動内容の登録、更新、削除を行います。• モバイル機器等を通して音声で活動内容の入力を行います。• 送信／受信メールを顧客情報と関連付けを行います。（Outlookのみ対応可）

６新語抽出 • お客様の問合せやニーズ記録／活動記録／業界情報、等をクロールし、自社としての新語の抽出を行います。

７情報連携 • WEBサイト（eコマース、ホームページ、等）とのお客様情報を連携します。• 名刺管理サービス（Sansan、名刺で商売繁盛、等）と名刺情報を連携します。• 在庫／商品管理システムと在庫／商品仕様／図面情報を連携します。• 販売管理システムと案件／受注／売上実績を連携します。• グループウェア（Outlook、DesknetsNeo、等）とスケジュール情報を連携します。

＜主な機能＞


EMOROCO vs 他の AI サービス

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2016年上期時点でリサーチ会社によると全79サービスもの AI が登場しています。

AI サービスの代表格である Watson Analytics などは、IBM の質問応答システム「Watson（ワトソン）」を使ったデータ分析が出来るクラウド型サービスです。その主な特徴として、分析の知識・経験がない人でも利用が可能なこと、スピーディで高度な分析を行う、結果をビジュアライズ化して表示するなどがありますが、予め決められた機能でしか活用することは出来ません。（機能特化型人工知能：弱いAI）

EMOROCO は、この中にあるカテゴリのどこにも属さない製品で、CRM と融合・対話することで”顧客サービス”に対してあらゆる分析結果を示し、機能特化ではない “強いAI” を疑似的に実現した製品です。CRM 内データによる学習データと顧客サービスに特化したアルゴリズムを実装しているため、自社のデータを学習するだけでも即座に利用が可能となり、EMOROCO を利用すればするほどより良質なものへと成長させることができます。（汎用型人工知能：強いAI）

＜AIサービス一覧＞

出典：http://ainow.ai/aimap01/© 2016 ARTISAN INC. – PROPRIETARY & CONFIDENTIAL

オプション機能ご紹介

☆ 対話・ロボットサービス

☆ 顔認識サービス

☆ 音声認識サービス

☆ 画像解析サービス

☆ 機械翻訳サービス

☆ 画像文書管理

☆ データ連携/IoT基盤

☆ データ分析（BI）基盤

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会話型人工知能（AI）


Rinna Conversation Service beta：https://www.rinnacs.jp/login.aspx◦ “りんな”をベースにした会話型人工知能

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接客ロボットや従業員教育ロボット


Pepper meets Microsoft Azure 未来の商品棚◦ https://www.youtube.com/watch?v=Nh2PGZzd940

https://www.youtube.com/watch?v=Nh2PGZzd940

顔認識サービス

カメラ画像解析による顔認識を導入することで、来店者数やお客様属性などの従来取得できなかった店舗内データと、既存データ（POS、アンケート、等）から新たな価値を創出します。

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来店者数・ゾーン立寄り数を計測年齢・性別・スマイル度をデータ化

以下のような分析ができます

• 来店者数の購入者比率• 来店者数の傾向に応じたシフトの調整• 来店者数の傾向に応じたキャンペーン・集客広告

以下のような分析ができます

• 店舗毎の来客層（グループ）の把握• 逃している潜在客層の把握• 客層に沿った店舗内のカスタマイズ


顔認識サービスシステム利用イメージお客様の来店情報をトラッキング


顔画像ファイルから取得可能な情報：・画像取得日時・撮影エリア（店舗、等）・画像ID・推定年齢・推定性別・眼鏡有無・スマイル度合・パーソンID・パーソンIDの認識率

来店速報画面

来店一覧画面

顔認識サービスシステム利用イメージお客様の来店情報を可視化

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ひと目で店舗の“いま” が分かる！

店舗ごとにどのくらいの構成で男女が来店しているか？

店舗ごとの年齢層は？ターゲット層が来ているか？

来店数と売上の比率は？現場シフトを調整する必要は？

ポイント：企業（本社、店舗）はお客様のリアルな行動情報を基に、お客様の傾向に応じたマーケティング施策を実施することが可能になります


来店情報向けダッシュボード

画像解析サービス注目物件の把握

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・ヒートマップや動線分析により注目を浴びている、または、浴びていない物件（広告）を把握・来店POSで取得したお客様の推定年齢、推定性別、人数と照合し、どのような人がなんの物件に関心があるかを見える化


CONFIDENTIAL Copyright (c) Ciao Inc. All Rights Reserved.

ヒートマップ動線分析

FemaleAge:24物件A群注目

FemaleAge:24物件B群注目

MaleAge:32物件C群注目

MaleAge:32物件D群注目

機械翻訳サービス


日本語翻訳後

英語翻訳後

韓国語翻訳後

簡体字中国語翻訳後

文章や音声をさまざま言語に自動的に翻訳する機械学習のサービスを使用し、予め定めた翻訳辞書以外のお客様が入力したテキスト内容をローカル言語で表示。グローバルで統一言語にプラスして、現地ローカル語で内容を把握し、コミュニケーションロスを少なくする狙いがある。

主な対応言語は、イタリア語、オランダ語、スペイン語、タイ語、ドイツ語、フランス語、ベトナム語、英語、簡体字中国語、韓国語、等

音声認識サービスTHE VOICE JP

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（参考）Hmcomm THE VOICE JP http://www.hmcom.co.jp/

THE VOICEを導入することで、膨大な動画・音声コンテンツなどの非構造化データをテキスト化し、テキスト化されたデータに対して、検索や分析を行うことが可能になります。

・感情分析

・NGワード抽出・新語抽出

意味

解析

構文

解析

形態素

解析

電話携帯端末電子メール

Webサイト


Copyright © 2016 Hmcomm Inc. All Rights Reserved.

コールセンター向けAIプラットフォーム・ソリューション

●音声認識/テキスト化●通話の可視化●音声データの蓄積

●自動要約、データ加工●VOC可視化、傾向把握●音声認識特化型分析

コンタクトセンター

音声データ

データ

SNS/LINE

音声認識サービスTHE VOICE JP - VContact


会話中 VOC認識＆要約後処理

音声認識＆自動要約自動ＦＡＱ表示

自動ＦＡＱ表示

管理者モニタリング

品質評価

マーケット活用

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音声認識サービスTHE VOICE JP - VContact活用事例


「TheVoiceJP」音声認識クラウドAIプラットフォーム

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「TheVoiceJP」音声認識クラウドAIプラットフォーム

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管理者画面


画像文書管理システム - Microsoft SharePoint

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Dynamics CRM内の画面にSharePoint画面を融合

・顧客（外部）へのドキュメント共有

・CRMのストレージを使うことなくドキュメント管理が可能（追加費用の抑制）

・排他制御、バージョン管理、属性管理ができる

・全文検索の高い検索性

顧客A

感謝状

詫び状

案件A

見積書

提案書

フォルダが自動生成


データ連携/IoT基盤- Dynamics CRM アダプタ for ASTERIA WARP

ASTERIA WARPは、さまざまな製品・サービス間と簡単に接続、連携することのできる国内No.1のデータ連携ミドルウェアです。技術者向けではなく、アイコンのドラッグ＆ドロップとプロパティ設定でフローを作成することができます。

この「Microsoft Dynamics CRM アダプタ」の提供開始により、ASTERIAからDynamics CRM に対してデータの操作が可能になります。ASTERIAの既存アダプタを選択して組み合わせて利用することで、Dynamics CRM と外部システムとの連携は柔軟に対応できるようになり、APIによる個別開発で起きる開発期間とメンテナンス工数を削減するとともにコストの低減を可能にします。

45

連携イメージ

Dynamics CRM アダプタ

豊富なアダプタなど


データ分析（BI）基盤- データ活用テンプレート

役割によって何が見たいか？（例）

46

経営

現場

定性定量

重要顧客折衝状況

重要案件状況

クレーム状況

失注状況

製品状況

個別案件、ステータス状況

案件活動実績（記録）

顧客折衝状況

クレーム内容、対応状況

提案、商談結果

製品・技術関連情報

重要顧客案件数・金額・前年比

業種別案件数・金額・月次・前年比

製品別案件数・金額・月次・前年比

新規顧客数

KPI目標値対実績値

KPI戦略製品案件予実

訪問予定・訪問件数

案件数（受注失注・金額・件数）

顧客別・製品別クレーム件数

新規顧客数

プロセス件数（提案・役員挨拶）

KPI目標（訪問件数／月・週、提案数、新規案件登録数、他）


データ分析（BI）基盤- Power BI / Azure Machine Learning

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Hindsight（見える化）

データ活用度

Insight（気づき）

Foresight（予測）

単独システムのデータ複数システムのデータ社外データとの連携

② 手軽に始めるクラウドベースの機械学習

•豊富なアルゴリズムを用いて機械学習を試せる環境を

時間単位で手軽に利用可能

•構築したモデルを他のシステムと連携（API 公開）により直ぐに利用可能

API公開


① Excel ベースの強力な BI

使い慣れた Excel ベースの UI のため、どのユーザー部門でも容易に活用ができ、レポート表示・項目変更もユーザー主導で

Power BI

③-2 データ種類・場所に依存しない Hybrid なデータ結合・共有

• 社内のオンプレ・クラウド環境の構造・非構造データ

や、外部のデータを容易に結合できる ETL 機能

• クラウドベースのデータ共有環境（SPS OL）

Azure Data FactorySQL Server IntegrationService

③-1 パフォーマンスを最適化するアーキテクチャ

•最新のインメモリ技術等によるパフォーマンスの最大化

•大量データの収集（Data Lake）から適切な形での

保管（Data Warehouse）、容易な取り出し

（Data Mart）までを容易に実現できる基盤Data Lake Data

WarehouseDataMart


よくある EMOROCO 活用例～店舗型サービス業～

お客様のエンゲージを高める感情フローと商品例


利益貢献

お客様

マインドフロー

惹きつける商品売れる商品

売りたい商品

認知興味行動比較購買利用購買利用愛情

潜在・新規顧客通常顧客ファン・リピーター

売上は見込めず

販促コストがかかる

単価・利益は小さく

あまり儲からない

単価・利益は大きく

儲かる

くれるならもらう

結構良かった買ってみよう

これはいいもっと（また）欲しい

もうこれなしでは生きていけない！

マーケティング4.0

お客様がファンになるまでのサービス戦略例


認知

興味

行動

比較

購買

利用

愛情

ブログ・アプリスタッフ

広告サービスSEO

目玉商品などを

配信

わかりやすい地図

選定の例などを見せる

人気や予約状況の告知

使用コメント

買った評価

オススメ理由

の告知

気持ち良い対応

ニーズを聞いて

体験をスムーズに

アンケート

家族がいれば

新商品案内

商品の品質や

サービスを知ってもらう

関連アイテム

との連動

WEB/電話/

メール等

の問合せ対応

や集計・配信

折衝能力・

商品知識・

関連知識

販促スケジュールに基づき、情報誌や

プレスをうつ

定番・人気商品

比較商品

の投入

商品

お客様がファンになるまでのサービス戦略例


認知

興味

行動

比較

購買

利用

愛情

ブログ・アプリスタッフ

広告サービスSEO

目玉商品などを

配信

わかりやすい地図

選定の例などを見せる

人気や予約状況の告知

使用コメント

買った評価

オススメ理由

の告知

気持ち良い対応

ニーズを聞いて

体験をスムーズに

アンケート

家族がいれば

新商品案内

商品の品質や

サービスを知ってもらう

関連アイテム

との連動

WEB・

電話・

メール等

の問合せ対応

折衝能力・

商品知識・

関連知識

販促スケジュールに基づき、情報誌や

プレスをうつ

商品

定番・人気商品

比較商品

の投入

オススメ商品をリコメンドする等の「来店・購買促進」を目的

バックエンド

お客様をおもてなす「サービス力向上」を目的

フロントエンド

バックエンドお客様になりきるBotを使用した従業員教育等の「サービス力向上」を目的とした人工知能活用

フロントエンドおでかけアプリへオススメ商品をリコメンドする等の「来店・購買促進」を目的とした人工知能活用

人工知能（AI) 利用シーン

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EMOROCOをお客様に合わせてカスタマイズし、ご利用シーンに合わせた人工知能活用サービスの導入が可能です。おでかけアプリへオススメ商品をリコメンドする等の「来店・購買促進」や様々なお客様になりきるBotを使用した従業員教育等の「サービス力向上」を実現します。


特徴解析・画像解析・感情解析・音声解析サービスCognitive Services / Azure Machine Learning

リコメンド来店POSVoC・評価機械翻訳コンタクトセンター従業員教育Bot

オススメ

３０代女性ドライビング

６０代男性エクスプレッシブ

担当

感情・ナレッジ

！！

フロントエンドでのEMOROCO活用

53

• 事前にアプリで目的の商品や関心を選択すると、それに関連するリコメンドを表示。

• 2回目以降は、その人の嗜好をより深くコンピューターが自律的に学習して、より興味をひくようなリコメンドを表

示できるようにする。

リコメンド

• 位置情報をキーに、GPSではなくAirLocation等でどのエリアにいるのかデータを収集（立ち入り区域への侵

入検知等で使われる技術を使用。カメラでも可。）

• 現場ならではの最新、お得情報をその場に来て頂いたからこそゲットできる！動線も把握可能。

来店POS

• ロボットがウォーキングし、お客様と対話形式でお客様の声を収集。人工知能により推定年齢、推定性別な

どお客様の属性を獲得。収集した結果はリアルタイムに集計分析され、迅速に共有かつ準備や品ぞろえ対策

を検討。

• 他システムと連携し「買う目的」「買ったものの評価」など人工知能に学習させるデータの収集を図る。

VoC・評価

• 国内で得られたテキスト情報を機械翻訳して海外にも素早く配信する

• 逆に、海外のお客様から得られた反応を機械翻訳で日本語にして、いちはやく国内へ展開することも可能。機械翻訳

アプリやDMへオススメ商品をリコメンドする等の「来店・購買促進」を目的とした人工知能活用

オススメ


バックエンドでのEMOROCO活用

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• 問合せやクレーム内容から感情を定量化し、重要度や優先度を調整。

• 百貨店それぞれのサービスや取扱品目が多いこともあり、膨大な情報から問合せやトラブルに対する最も近い

解決策を得るのは時間と手間と経験が必要と想像される。人工知能が過去の傾向や類似のケースから最適

な情報提供を手助けする。

コンタクトセンター

• Botと呼ばれるお客様の接客方針・嗜好・購買後の評価などを学習した人工知能がロボットやアプリの姿で

従業員の教育役として存在する。（ノウハウはベテラン従業員がBotに特徴を与える）

• 様々なお客様に対応できる高い折衝能力をもつ人材を育成する。

従業員教育Bot

お客様になりきるBotを使用した従業員教育等の「サービス力向上」を目的とした人工知能活用

！！

３０代女性

６０代男性


よくある EMOROCO 活用例～金融・保険サービス業～

マルチチャネル化の取組みからカスタマーケアに着目したAI活用試行段階へシフト


EMOROCOの活用について下記の機会が想定できる

① 契約者個人の登録情報、体況、過去の既往症、生活習慣、環境、家族情報から、その人の特徴やリスクを予測

② 解約者の予測

③ 保険の支払い査定や保険金額の算出

④ 他社で契約したものが、いつの契約でどのような約款の概要かという情報収集

⑤ 地域提携病院、在宅介護との連携による給食やケアデータを収集して、保険料を変動させるという予測

⑥ 介護ロボット利用に関する保険業務におけるロボット駆動実績データを収集して、リスクを予測

⑦ お客様からの文字入力によるコールセンター自動応答

⑧ お客様との電話の音声認識によるテキスト化

⑨ 契約者情報やお客様の声から未知の分類（顧客セグメント）を予測

代理店営業職員

顧客チャネル・媒体本社機能・事務機能・その他

顧客

各種コンタクト媒体

電話

FAX

DM/メール

インターネット

（WEB）

カスタマーケアセンター

チャネル支援機能（情報提供等）

キャンペーン管理

コンタクト管理（アウトバウンド）

チャネル連携機能（司令塔）

事務処理連携機能

コンタクト管理（インバウンド）

個人契約管理機能

本店マーケティング機能

事務処理部門

①

② ④

病院介護 ⑤ ⑥

⑦⑧

⑨

③

顧客接点それぞれで発生する各種イベントについて、シームレスに情報共有し、顧客とのコンタクトの管理、代理店・営業職員へのサービス実施の指示、事務処理の実行依頼等、顧客へのサービス提供全体の司令塔としての役割をカスタマーケアセンターが担当。AI活用は人のコストが大きい活動を補完するものと位置づけている。

EMOROCO ケーススタディ～導入事例～

ソリューション： Dynamics CRM Online 200ユーザー ※将来1,500ユーザーまで展開計画 OutlookとYammerの連携により情報共有のスピードを向上要件定義＆プロトタイプ作成 3か月 Onlineによるハイスピード構築を実現 Azure Machine Learningを用いた自律成長型CRM

ベネフィット：意志決定プロセスのスピードアップ、効率化装置の生涯に渡るサービス情報の一元管理

背景：現地法人と日本のメールや電話のみによる情報分散や不均一性が、コミュニケーションロスの発生情報の検索性の

悪さ決断の遅延などを発生させていた顧客に設置した装置の稼働状況・サービス履歴による分析等を行っていなかった

Dynamics CRM選定のポイント：洗練された業務プロセスに合わせることによる業務改革のスピード実現メール、ワークフロー、BI、人工知能と中長期的な基盤共通化による標準化

Dynamics CRM Online と Azure Machine Learning を連携した業務改善事例

58

大手機械メーカー S社様導入例

O365連携

Azure ML 連携

顧客サービス

構築機能


システム全体の概要


他システムSkype for BusinessO365 (Exchange)

生産管理

ファイル

メール

予算登録

SNS

Web会議

SharePoint

ActiveDirectory

Dynamics CRM

スケジュールプレゼンス

サポート

会計管理

AzureMachineLearning

EAI（ASTERIA)CRM連携アダプタ

ワークフロー

顧客/販社ポータル

案件管理

60

顧客サービスにおける人工知能の活用事例

サービス担当

インシデントのファーストフィックス推定原因・解決候補をリコメンド障害発生時に早く解決するのは当たり前。

限られた時間で何度もやりとりや調査をするのではなく、１回で解決できるようにしたい

機械翻訳 CRMに『入力した内容』も機械翻訳してローカル言語で表示

グローバルで統一言語にプラスして、現地ローカル語で内容を把握し、コミュニケーションロスを少なくしたい

メールのテキストから感情度合の把握お客様の感情度合を可視化お客様から受付したメールの内容から客観的な

怒り度合を把握


お客様

現地語表示お客様感情ナレッジ検索

！！

特定リサーチ解決クローズ

＜より最適な解の提案＞


EMOROCO ケーススタディ～実証実験中導入例～

EMOROCOによる課題解決＜流通・製造・サービス業＞オムニチャネルへの対応

課題

62

マルチチャネルを推進したが、お客様情報がバラバラに存在してしまい、一元的に把握することが困難

来店数やゾーン立寄りと購買の関係がわからず、売上拡大の計画が立てられない

お客様の感情を客観的に把握したい。（喜んでいるのか、怒られているのか、等）

EMOROCO提供価値解決

☆ パーソナライズCRMをもとに、あらゆるチャネルにあるお客様情報を１つに結び付けるデータモデルを提供

☆ LINEビジネスコネクト、Facebookとの連携

☆ faceAPIを使用した画像トラッキング

☆ THE VOICE JPを使用してテキスト・音声認識による感情分析

☆ NGワード抽出機能

☺ 顔画像で個客がわかる

☺ 店舗への来店率、ゾーンへの立寄り率、購買が大まかにでも結びつけられる

☺ 来訪、電話、メール、WEBサイト、SNS、等の応対をお客様をキーに管理できる

☺ 応対記録の感情分析と個客管理により、個客の行動と反応を一元的に把握できる

☺ コミュニケータの応対力の向上と人財育成


EMOROCOによる課題解決＜製造・流通業＞外出先から音声で活動記録

課題

63

外出先でパソコンが使えないので、外出先から会社に戻って仕事を終える

パソコンやシステムUIのキーボード操作が難しい

Wi-Fiやインターネットは現場によりつながりにくいためシステムが使えない



☆ THE VOICE JPによるテキスト・音声認識（数字や業界用語の認識など）

☆ THE VOICE JPで音声入力した情報をCRMの活動記録として保存する機能

☺ パソコンやキーボードを外出先でわざわざ開く必要がなく、スマホだけ携帯

☺ 電波の届くところであれば、音声入力だけで、難しい操作は不要

☺ 外出先から音声で活動報告して、さらにCRMに記録もされるので仕事が終えられる


EMOROCOによる課題解決＜製造業＞折衝から新語の抽出、市場へ新しい提案

課題

64

日報を書けと言われ毎日書いているが、何に活用されているのかイマイチわからない

活動記録の内容を分析しきれていない

業界情報や自社情報を集めて新しい企画を考えるのに相当の時間を要している

製造・設計部門から営業部門のしていることが見えない（その逆も）



☆ THE VOICE JPによるテキスト・音声認識（形態素解析や業界情報のクロールなど）

☆ 新語抽出機能

☆ 情報連携機能

☺ 日報等の活動記録を有効活用できる（日報入力の内容＆数の充実が期待できる）

☺ 企業にとっての新語を抽出できる

☺ 新製品・新サービスの企画・開発のネタに利用できる（営業部門と設計部門とのコミュニケーション機会の創出）


当資料に関するお問い合わせ：

アーティサン株式会社CRM事業部

[email protected]

mailto:[email protected]

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