ITベンダーにとって、顧客へのソリューション提案に説得力をもたせるには、自社における実践が裏づけになるケースも少なくない。バリューアディッドディストリビュータ（VAD）としてオンリーワンの存在感を市場に示すネットワールドには、新しい技術を社内システムで積極的に試してみようという声が事業部門から発生し、それを許容する土壌がある。目下、進行中のプロジェクトが、AIを効率的な営業支援に活用するという試みで、VADとしてのビジネスに横展開できそうな成果も得られつつあるという。

ストレージの“難しさ”を
乗り越えるために

Slack＋AI
チャットボット

　具体的には、ビジネスチャットツールの「Slack」をインターフェースとする、AIチャットボットシステムを構築した。日本語を意味のある最小単位に分割する形態素解析には、オープンソースの形態素解析エンジンである「MeCab」を採用。単語に分割した文書の学習には、グーグルがこれもオープンソースとして公開している機械学習ライブラリ「TensorFlow」を使った。
 
　新人メンバーの業務そのものも、ルールを変えた。ベテラン社員が横にいても、口頭での質問は禁止し、すべてSlackからAIチャットボットに質問するようにさせた。チャットボットは、データベースにある過去のメールのやり取りなどを解析して、いくつかのサンプル回答を提示する。質問者が、サンプルから自分の質問に対して最も適切だと思われるものを選び、ベテラン社員がそれを問題ないか確認するプロセスもシステムに組み込んだ。問題がなければ、ベテラン社員はOKボタンを押すだけ、問題がある場合はサンプルのなかからより適切なものを選ぶか、回答を直接入力する。いずれのフローであってもAIチャットボットは新人が質問する度に学習し、回答の精度を高めていく仕組みだ。

　この構想がスタートしたのは2017年の4月で、システム構築ベンダーを4社の候補のなかから選定し、9月には試験運用、10月から本格的な運用を開始した。システム構築ベンダーに選ばれたのはアベリオシステムズだ。佐々木部長が求めるものに近い、社内ナレッジを蓄積・活用するためのチャットボットシステムをすでに社内でつくって運用していたこと、それをベースとすることでコスト面でも優位性があったのが決め手となった。

やってみて初めてわかる
課題がたくさん

インフラの課題は
IBM Minskyで解決

　データの蓄積によりAIチャットボットは実用レベルに達してきている一方で、システムのインフラ面では大きな課題も浮上したという。活用範囲がストレージのマーケティングチームに限られていることもあり、当初は一般的なCPUスペックのx86サーバーにゲーム用GPUを1枚挿した、高性能とはいえない製品を使っていた。しかし、アベリオシステムズの吉井取締役は、「もともと想定していたよりも長い文章のやり取りが多く、単語数も多かったため、蓄積されるデータも想定以上のスピードで容量が増えた。やがて、計算がメモリエラーになり、展開できなくなってしまった」と話す。当初から、一回の解析・事前学習には2、3時間必要だったが、それが7時間ほどまで伸びて、最終的には計算できなくなってしまったという。

　そこでネットワールドは、IBMがAIに最適なインフラ製品として開発した超高速サーバー「Minsky」を使って課題を解決することにした。Minskyは、「IBM POWER8 CPU」と「Tesla P100 GPU」を搭載し、強力なGPUコンピューティングを実現するのはもちろん、NVIDIAの新技術である「NVLink」を実装しているのが特徴だ。NVLinkはCPUとGPUの相互接続の帯域幅を大幅に拡張する技術で、MinskyのCPU-GPU間のデータコミュニケーション速度は従来製品の2.5倍になるという。アベリオシステムズの吉井取締役によれば、「Minskyに最適化して計算のアルゴリズムを調整したことで、一回の解析・事前学習にかかる時間は20分まで短縮された」という。