Presentation Information
[1Yin-A-38]Technical Challenges in AI-Assisted Support Operations for On-Demand Transport Systems
〇KEIJI HIRATA1,3, Junichi Ochiai1, Koji Zettsu2,4 (1. Mirai Share, 2. Nagoya University, 3. Future University of Hakodate, 4. National Institute of Information and Communication Technology)
Keywords:
mobility system,service support,contact center
本発表では，オンデマンド配車サービスにおけるサービス支援業務を対象とし，現場の高度な意思決定をいかにAIで支援すべきかについて議論する．従来，コンタクトセンタのAI応用では、自動応答生成，因果関係の推定，判断の補助等に主眼が置かれてきた．しかし、実際のオンデマンド配車サービス運用現場におけるインタラクションを詳細に分析すると，課題解決のため以下4つの高度な知的機能を駆使していることが分かった：
(1) 運行管理者からの曖昧な問合せの構造化と状況変化を考慮した動的な意図抽出，
(2) 多角的な判断要素の整理および運用上の工夫を含む代替案の提示，
(3) 不完全な情報下での意思決定と予見的なリスク管理，
(4) 地域のエージェントにとって新しい概念の対話を通じた段階的な学習．
これらは，既存LLMの統計的推論だけでは対応が困難と思われる．本発表では，具体的なケーススタディを通じて，これら課題の解決に向けた今後のAI応用の方向性を議論する．
(1) 運行管理者からの曖昧な問合せの構造化と状況変化を考慮した動的な意図抽出，
(2) 多角的な判断要素の整理および運用上の工夫を含む代替案の提示，
(3) 不完全な情報下での意思決定と予見的なリスク管理，
(4) 地域のエージェントにとって新しい概念の対話を通じた段階的な学習．
これらは，既存LLMの統計的推論だけでは対応が困難と思われる．本発表では，具体的なケーススタディを通じて，これら課題の解決に向けた今後のAI応用の方向性を議論する．