人工知能との競争において、カスタマーサービスと宅配業者が勝つ可能性はどれくらいでしょうか?

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労働日報記者 イェ・ユン・チェン・ニン 写真家 チェン・ニン

編集者注

人工知能（AI）が人間に取って代わるという話はよく聞かれます。 2021年世界人工知能会議の開催が迫る中、私たちはより生活に目を向けています。私たちは、カスタマーサービスと速達配達という日常生活に非常に近い2つの仕事を選び、これらの仕事の従業員がAIに置き換えられるかどうかを見てみます。

カスタマーサービス: パーソナライズされた質問には人間しか答えられないが、クレジットカード業務の 90% は AI で処理できる

私たちの日常生活で最も多く接する人工知能の一つは、さまざまなプラットフォーム上の AI カスタマー サービス スタッフです。しかし、私たちは彼らの仕事に対する満足度については複雑な気持ちを抱いています。単調で反復的、簡単に代替できそうなカスタマーサービス業務は、本当に AI で完全に代替できるのでしょうか?記者が調査したところ、答えはノーでした。

AI カスタマー サービス vs. 人間によるカスタマー サービス

記者は、上海で最もAI顧客サービス応用レベルが高い機関の一つである招商銀行クレジットカードセンターを今回のテストの対象として選んだ。

記者は、クレジットカードの日常的な使用でよく遭遇する問題をリストアップし、AIと手動のカスタマーサービスに回答を求め、詳細な体験要約を作成しました。

AIによるカスタマーサービスの返信はより効率的かつ直接的

記者はまず銀行のカスタマーサービスに電話し、クレジットカードのポイントを利用する方法を尋ねた。するとカスタマーサービスのスタッフはこう答えた。「まずモバイルバンキングにログインし、「マイ」を見つけてクリックし、「ポイント」オプションを選択してください。」この時点で、この問題に関するサポートを求めるユーザーは通常、携帯電話を置き、スピーカーフォンをオンにし、通話ページを銀行アプリのインターフェースに切り替えて、カスタマー サービス スタッフの指示に段階的に従わなければなりません。

対照的に、記者がクライアントのダイアログボックスに「クレジットカードのポイントを交換するにはどうすればいいですか？」と入力すると、AIカスタマーサービスは何の躊躇もなく即座に回答を返しました。

「クレジットカードをWeChatに紐づけると、消費で貯めたポイントをカードに貯められるのか？」という質問でも、同様の状況が発生します。

手動のカスタマーサービスは、まず記者を特定のインターフェースに誘導してカードクーポンを受け取り、カードクーポンを受け取った後にのみ、WeChatでの消費の一部を使用してポイントを獲得できると述べました。さらに調査したところ、記者は一般的に、WeChatプラットフォームにリンクされたクレジットカードでの支払いはポイントの対象にならないことを知った。

対照的に、AI カスタマー サービスは、より迅速かつ定期的に回答を提供できます。返信内の「クレジットカードオンライン決済ポイント規定」から、Tenpayクイック決済取引（WeChat Payを含む）ではクレジットカードポイントが貯まらないことが明確に分かります。 [ポイント加盟店]を直接クリックして、ポイント獲得範囲内の加盟店を確認することもできます。

マニュアル: 詳細情報; AI: 簡単な手順

信用限度額を確認する場合、従来の電話による人間のカスタマーサービスでは、最初に面倒な本人確認プロセスを経る必要があります。記者はカード番号、身分証明書番号、勤務先などの一連の情報を聞いた後、現在の信用限度額を知り、一定の範囲内（3万元から6万元）の固定信用限度額の増額がモバイルクライアント上で直接行えることを知らされた。

記者は、手動カスタマーサービスから得た上記の情報を比較しながら、AIカスタマーサービスに再度質問しました。

記者はすでにログインしていたため、AIカスタマーサービスは本人確認手続きを省略し、直接リンクを提示して、クレジットカードの固定利用限度額または一時利用限度額を増やす必要があるかどうかを尋ねた。固定信用限度額を増額するためのリンクをクリックすると、AIカスタマーサービスが直接プロンプトを表示しました：銀行は、カード保有イベントと消費に基づいて、カード使用記録が良好な顧客の固定信用限度額を随時積極的に増額します。自動的に増額されない場合は、[My Credit Card Limit] から増額申請を行ってください。

手動でしか回答できない日常的な質問がまだいくつかある

テストプロセス中、AI カスタマー サービスでは依然としていくつかの問題が残っていました。

記者が「アリペイで返済するにはどうすればいいですか？」と質問すると、AIカスタマーサービスは「お客様、ちょっと休憩して水を飲んでください。すぐに確認します」と返答した。 2、3回繰り返した後、AIカスタマーサービスが直接手動サービス状態に誘導してくれました。この時、プラットフォーム上で記者と話していた人物は手動のカスタマーサービススタッフになった。記者に問題を確認したところ、相手側は詳細な手順を教えてくれた。

AIカスタマーサービスも、「海外でのクレジットカードの使用をどのように報告すればよいですか？」という質問に答えることができませんでした。

一方、手動のカスタマーサービス部門では、お客様は目的地、期間、および使用可能な金額を直接伝えるだけで、カスタマーサービススタッフが記録し、レポートの完成をお手伝いします。

専門家との対話：AIはクレジットカード業務の90％以上を解決できる

実際のテストの後、労働日報の記者は小愛ロボットの副社長である張鋒氏にインタビューし、専門的な観点から現在のAI顧客サービスに関する科学的な普及と分析を提供してもらいました。

「クレジットカード分野では、人工知能カスタマーサービスは現在、業務の90％以上を処理できる」と張鋒氏は記者団に語り、クレジットカード分野の業務の大半はコンサルティングと問い合わせであるため、AIカスタマーサービスの能力は比較的高いと述べた。

半自動学習により「知識ベース」が拡大

接客ロボットが「賢い」かどうかの核心は何でしょうか?

「接客ロボットの核心は『知識ベース』にあります。」張鋒氏は、接客ロボットは垂直分野の特定のシナリオに焦点を当てているため、その質疑応答の内容は高度に集中し、類似していると説明した。それにもかかわらず、知識ベースの蓄積は依然として大規模なプロジェクトであり、接客ロボットの実装における最大の難関である。

では、ロボットは自主学習を通じて知識ベースを蓄積するのでしょうか、それとも人間の指導を通じて蓄積するのでしょうか?張鋒氏はこれに対する答えとして、半自動学習を挙げた。

彼は、知識ベースの構築は2つの側面に分けられると述べた。一方では、インテリジェントな自己学習能力を通じて業界の問題を理解することを学ぶことができますが、そのためには業界内での質疑応答学習能力に頼って向上する必要があります。一方、質問に基づいて正確な回答が提供されます。この点におけるナレッジベースの構築と運用にも、専門的な知識の背景と技術的な才能が必要です。

例えば、AIカスタマーサービス担当者は、1日の質疑応答業務を終えると、回答されなかった質問の要約レポートを自動的に生成します。このとき、これらの見逃された知識ポイントと回答を整理して要約し、ロボットが学習できるように補足する人が必要です。

AI が「人の言うことを理解できない」ことがあるのはなぜでしょうか?

また、各業界のビジネス特性もAIをどの程度活用できるかに影響します。

「業界の標準化度が高ければ高いほど、AI接客ロボットの能力率は高くなる」と張鋒氏は述べた。金融分野を例にとると、証券・保険業界のAI接客ロボットの代替率は銀行ほど高くない。証券・保険業界は単なる照会業務ではなく、損害賠償や事故処理などのアフターサービス業務が中心だからです。

さらに、多くの企業のAIカスタマーサービスが「人の言うことを理解していない」ことがあると多くのユーザーから報告されています。記者がテストしたAIの能力レベルが比較的高いクレジットカードの分野でも、この問題は依然として存在しています。

張鋒氏もこう説明した。AIカスタマーサービスが「人間の言語を理解できない」理由は、まず第一にAIカスタマーサービスが極めて専門的であるため、ユーザーがAIの認識範囲を超えたことを言った場合、AIはそれを認識できない。

手動のカスタマーサービスは、ユーザーにさらに深くアプローチする責任を負います

実際、ヨーロッパやアメリカの一部では、AIが銀行支店員、信用審査員、さらには「ハイエンド」のウォール街の投資アナリストに取って代わり始めています。このような背景から、カスタマーサービスは失業が発生しやすい「ハイリスク」産業になっているようです。

しかし、記者は、手動による顧客サービスが依然としてなくてはならないと考えている。問題の解決方法は、最終的にはユーザーの要求の緊急性によって決まります。たとえば、詐欺によって金銭的損失を被ったユーザーが最も必要としているのは、冷たい機械ではなく、人間の助けとケアです。

張鋒もこれに同意した。彼は、インテリジェントな顧客サービスを積極的に開発することの究極の目標は、明らかに人間を倒すことではなく、人間により良い体験を提供することだと考えています。

アリババグループのパートナー兼最高顧客責任者（CCO）の呉敏志氏も、新たなビジネス環境においては、経験が中核的な競争力となっていると述べた。インテリジェントな顧客サービスロボットの誕生により、上記の問題は大幅に改善されましたが、多くの「人間」の問題はまだ解決されていません。

「インテリジェントなカスタマーサービスは、より基本的で標準化された問題を解決します。一方、手動のカスタマーサービスは、より幅広く深いユーザーにリーチし、顧客のニーズを常に探り、ユーザー教育を革新する役割を担っています。これらはすべて、人間が創造性を発揮する必要がある分野です」と張鋒氏は語った。

（王家禄記者もこの記事に協力しました）

配達員：時間を節約するために機械を扱うこともあり、中には技術的なメンテナンス担当者になる人もいます。

過去 2 年間で、新しいタイプの「無人製品」である無人配送車両が市場に登場しました。宅配業者による配達と比較して、無人配達車の利点と欠点は何ですか?記者は無人車両と宅配業者による配達競争を企画した。

新米の「小さなロバ」対 10 年の経験を持つ配達員

宅配便業者と無人配送車の競争で、記者は上海理工大学で導入されている菜鳥の無人車両「小曼路」と、業界で10年の経験を持つベテラン宅配便業者の劉小龍氏を選び、両者が同時にキャンパス内の宅配ステーションから出発し、約2キロ離れた場所にある荷物2つを配達するよう手配した。最終的に、競争はスピード、サービス、セキュリティという 3 つの側面に基づいて行われました。

配達時間：「リトル・ロバ」は18分、宅配便は12分

「どいてください。バックします」午後2時10分、配達の依頼を受けた「リトルロバ」は菜鳥駅から出発する準備が整った。記者が道路脇に立っていたため、リトルロバはバックを促す警告を何度も発した。その前に、郵便局の配達人がすでに荷物を2つ「お腹」に入れていました。

記者は、「リトル・ロバ」の外観が四角い宅配ボックスとよく似ていることに気づいた。その「腹」を開けると、さまざまなサイズのボックスが十数個組み合わさっているのがわかる。出発前に駅の宅配業者が配達予定情報を入力し、荷物を対応する宅配ロッカーに順番に置きます。そうすることで、その後の配達プロセスが真の無人化となります。

同じ時間、宅配便の劉小龍も「小曼路」とほぼ同じ距離の配達注文を2件受け取った。彼は素早く棚の上の荷物を見つけ、電気自動車の荷箱に詰め込み、次々と出発した。

宿場町から出ると、歩行者のいない真っ直ぐな道があり、「小さなロバ」は出発した当初は非常に速く動いていました。しかし、キャンパスに通じる鉄の門が工事のため一時閉鎖されていたため、「小さなロバ」は一瞬途方に暮れ、そのまま立ち止まってしまいました。

反対側を見ると、劉小龍は左折が一時的に遮断されていることに気づき、方向転換して別の出口に出て、すぐに姿を消した。

約5〜6分後、駅員がやって来て「リトルロバ」が鉄の門を開けるのを手伝い、再び荷物の配達を始めました。

記者が時間を計算したところ、両者の配達範囲は約2キロだった。結局、「小曼路」は18分で配達を完了したが、宅配業者の劉小龍は12分で配達を完了し、やや速かった。

劉小龍氏は記者団に対し、上海理工大学の道路や建物を隅々まで熟知していると語った。「それはすべて私が日々一歩一歩積み重ねてきた経験の積み重ねです」と同氏は語った。

自動運転車の場合は違います。「リトル・ロバ」はキャンパス内で試験運用されてまだ1週間ですが、運行開始前にすでにキャンパス内の道路状況を脳に「刻み込んで」います。これは、車体にLIDARセンサーと視覚カメラが搭載され、高度な視覚アルゴリズムと高解像度の地図と組み合わせることで、高度な完全自動運転を実現しているためです。

サービスの特徴：「リトルロバ」：出発前と到着前に2回の配達リマインダー

宅配便：顧客を待つのに時間がかかる

記者は、配達ルートでの配達員の走行速度が無人車両の速度よりも速いことを発見した。最終的な配達が有利ではなかった主な理由は、配達員がユーザーを待つのに多くの時間を費やしたためである。

出発前に「リトルロバ」は学生たちにテキストメッセージを送り、劉小龍はそのまま車に乗り込み出発した。 「リトル・ロバ」は到着の3分前に学生たちに電話をかけ、階下に来るように伝えました。彼が寮の階下に着くと、学生たちはすでにそこで待っていました。劉小龍さんは同じユーザーの番号に3回電話をかけたが、相手は時間内に応答しなかった。最終的に、階下で5〜6分待った後、ようやくユーザーが来た。

劉小龍氏は、配達後にユーザーの携帯電話につながらない状況によく遭遇することを認めた。ユーザーにテキストメッセージを送信し、荷物を階下や寮の管理人に預けることもあるという。

記者は荷物の配達を予約していた学生２人にもインタビューしたが、２人とも無人車による配達に満足していると語った。「テキストメッセージや電話を受け取ってから、事前に寮のドアの前で待ちます」と答えた。無人車は最大５分しか待機しないという。

宅配便で荷物を受け取った別の学生は、宅配便がいつ到着するか正確に判断できず、電話に出られなくなることもあると話した。 「荷物を階下に置いておくのは構わないが、紛失しないことが前提。間違って持っていかれたり、紛失したりすると大変困る」

安全性：「リトルロバ」：複雑な地形を避ける

宅配便: 経験などの個人的な要因によります

では、キャンパス内を宅配便や無人運転車が走り回っていると、安全上のリスクはあるのでしょうか?

このPK中、記者は「リトル・ロバ」が密集した人混みや交通の中を行き来し、障害物に遭遇すると積極的に回避し、曲がる前に自動的に方向指示器を点灯し、時には「クラスメイト、私は仕事をしています、道を譲ってください」と言っているのを観察した。学校内にはスピードバンプがたくさんありますが、車は平地を歩いているかのように常に一定の速度で上り下りすることができます。

「リトル・ロバ」は多くの複雑な道路状況に簡単に対応し、最適なルートを計画できることがわかっています。緊急時、ロバの「脳」の反応速度は人間の脳の7倍です。4kWhの充電で100キロメートル以上走行できます。雷雨、高温、雨雪、ガレージ、トンネルなどの極端な環境でも、その性能は影響を受けません。

宅配便の配達ルートは経験に基づいて設計され、電動スクーターで配達されます。宅配便の配達ルートの安全性は、個人の身体的健康状態や仕事の経験によって左右されます。

専門家との対話：「人間と機械のコラボレーション」が効率向上のベストソリューションになる可能性

「半年以上にわたる十分な検証を経て、無人車両『小曼路』は中国で先駆けて物流末端での大規模運用の条件を備えていると信じている」と、2021年グローバルスマート物流サミットでアリババ最高技術責任者兼菜鳥最高技術責任者の程立氏は述べた。

配達員の中には、技術保守要員に転身する人もいる

配達員の「生活」について多くの人が懸念を表明した。無人配達車が配達員の仕事を完全に置き換えるだろうと彼らは信じています。これは本当でしょうか?

まず第一に、記者が経験した学校のシナリオではそれは起こりません。現在、さまざまな企業が公開している戦略を見ると、キャンパスが無人車両配送を導入する最初のシナリオであることが容易にわかります。

理由は 2 つあります。需要と規模です。 DAMOアカデミーの自動運転研究室の運営マネージャーである袁婷婷氏は、キャンパス内の速達配送の量が年々増加するにつれて、宅配が最大の需要になっていると述べた。特に、毎年の新入生入学、卒業シーズン、「6.18」や「ダブル11」などの速達ピーク期間には、速達量が爆発的に増加します。

「ほとんどの学校は宅配便による戸別配達を支持していません。理由の1つは安全上の懸念であり、もう1つは輸送能力が本当に不足していることです。しかし、学生たちの戸別配達に対する需要が本物であることが分かりました」と袁婷婷氏は付け加えた。さらに、速達配送のピーク時には、キャンパス速達では「倉庫オーバーフロー」や荷物の紛失などの問題に遭遇することがよくあります。

これらの問題は、キャンパス内に無人配達が導入されることで改善されるでしょう。彼女は例を挙げ、昨年の「ダブル11」期間中、浙江大学の22台の「リトルロバ」がキャンパス内の27棟の寮の間を行き来し、合計5万個の荷物を配達し、教師と学生の集荷時間を1万7000時間節約したと述べた。

キャンパスのシナリオでは、自動運転車はラストマイルの補助的な配達を提供し、宅配業者に取って代わるものではありません。

コミュニティ、オフィスビルなど、キャンパス外の他のシナリオについてはどうでしょうか?袁婷婷氏は「人機協働」という答えを出した。「菜鳥駅の無人配達員と宅配便業者は協働を通じて、より良いサービスを大衆に提供できる」。この「人機CP」の理想的な状態は、ユーザーに便利なサービス体験と多様な配達オプションを提供することだ。

彼女は、無人配送車両と宅配業者の協力は配送シナリオにおいて補完的であるだけでなく、他の新しい形の連携もあると指摘した。例えば、無人配送車両では、積載作業以外にも、使用中にバッテリー交換や修理、メンテナンスといったニーズが必ず発生します。このシナリオでは、宅配業者は純粋な肉体労働からメンテナンス作業を担当する技術者へと変化することもできます。

支援政策、コスト、安​​全性が規模の拡大の鍵となる

「お客様の荷物は無人車両で配達されます。」近い将来、宅配便が来る前にこのような電話通知が届くようになるかもしれません。では、なぜこのような無人配送車両は大規模に導入されていないのでしょうか?

中国通信運輸協会新技術推進分会の専門委員である謝有文氏は、まず法律や法規の観点から、北京市が発行した「無人配送車両管理実施細則」を除き、その他の関連文書やガイドラインは主に技術基準レベルであると指摘した。全国的にはまだ統一された法的規範がなく、道路権、車両運行権、責任者など多くの問題が依然として明確にされていない。

さらに、安全性の問題も無視できません。関係部門は現在も無人配送車両の安全運転を確保するための交通ルールの策定、技術仕様の確立、専門ドライバーの配置、政府クラウド制御プラットフォームを通じた日常的な監督を行っている。これらの規制が発行された後も、実際のシナリオで検証する必要があります。

しかし現在、大手企業、新興企業、伝統的な配送サービス会社などの継続的な努力により、無人配送は急速に熱を帯びており、無人運転技術の大規模な商業利用の最も可能性の高いシナリオの1つとなっています。おそらく近い将来、あなたの家のドアをノックするのは宅配業者ではなく、「かわいい」無人配達車になるかもしれません。

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