中部電力のAIサービス開発秘話、エネルギーに人工知能をどう生かすか？：IT活用（3/3 ページ）

[松本貴志，スマートジャパン]

顧客をサービスに引き込むには70％以上の精度が必要

　AIによる家電動作推計について、同社が顧客を対象として実証実験およびアンケート調査を行ったところ、顧客から省エネに役立てることができたなど良い評価を得ることができたとする。

　しかし、高村氏は顧客のAIに対する期待値が現在高まりすぎていることを指摘し、「推定が間違ってしまうと、顧客から信用をすぐに失ってしまう」（高村氏）と語る。

　同社社員とその家族によるAI学習期間中においても、その傾向が見られたという。推定率が下落傾向にあった2017年8月中旬頃まで、アノテーション付加数の伸びが減退しつつあったが、同年8月中旬に家電推定モデルの更新を実施し、精度が向上した後にはアノテーション付加数の伸びが復活した。

AI学習期間中における推定精度の推移（クリックで拡大）

　本取り組みも含めて、AIは顧客に利用されることによって学習し、さらに精度を向上できるものであり、「（顧客に）自分がAIを育てている。ある意味でゲームのように思ってもらうことも重要ではないか」（高村氏）とする。「そのためにも、推定率を最低限でも70％程度まで向上させてからサービスインを行うこと」（同氏）によって、AIによる顧客への新たな価値提供と、顧客によるAIの学習・精度向上の相互作用が可能になるとした。