「お客様の声に向き合いたい」という現場の意識の高まり。
一方で現状のやり方は限界に

　ドラッグストア、調剤、介護や訪問介護、EC、フィットネスなど、幅広い事業展開をしているココカラファイン。なかでも、コア事業であるドラッグストアは、日本の8割を超えるエリアで、OTC医薬品（市販薬）を扱う約1100店舗、調剤に関しては業界トップクラスとなる約300店舗を運営している。このドラッグストア市場は年々拡大しているが、競合店は多く、M&Aによる再編や異業種参入もあり競争は激化している。そのような中でブランドの価値を高めるには、利用者に喜ばれる魅力的な店舗をいかに構築するかが重要となる。

　ココカラファインが事業を推進する上で大切にしていることは、「おもてなし」だ。コーポレートスローガンに「おもてなしNo.1になる」を掲げ、来店客、患者への接客、接遇を重視している。管理本部 企業品質部 金澤直也氏は「大切なことは、一人ひとりのお客様のお悩みを解決すること。社内教育もおもてなしをなにより重視しています」と語る。

　おもてなし向上施策の一環として始めたのがスマートフォン用アプリ「ココカラ公式アプリ」のアンケート機能だ。2016年5月に公開したココカラ公式アプリは、累計ダウンロード数が134万（2019年9月時点）を誇り、お客様との重要な接点になっている。このアンケートでは、４段階の星（★）の数による評価で投稿できるほか、コメントが記入できる。特徴的なのは、購買した商品ではなく、店舗に関する評価を聞いていることだ。現在、毎週5000件以上のコメントが寄せられている。

AI活用を検討するも当初は難航。
使いこなせるAIシステムと業務視点のPoC提案が解決の糸口に

　コメント分類のスピードと質の向上のためにココカラファインが検討したのがAI（人工知能）による自動化だった。2018年の夏ごろ、AIによるサービスを提供するいくつかのベンダーに相談し、PoCを試みた。しかしどれもコストが高く、使いこなすには高度なスキルも必要であり、操作性も難しく感じられた。何より問題だったのは分析レポートの複雑さだ。石川氏は「何十ページにも及ぶ詳細なレポートが出てきました。AIの専門家でもない自分たちや事業部門が毎週、そのツールを利用してPDCAを回していくのは困難だと感じました」と、一度はAI自体の導入を諦めてしまった。

　しかしそれから半年経ったころ、IT開発チームと付き合いのあったSCSKから提案されたのが、自然言語処理AIエンジン「KIBIT(キビット)」を活用したビジネスデータ分析支援システム「KIBIT Knowledge Probe」（開発：株式会社FRONTEO）だった。

　SCSKは、ドラッグストア向けの新たなソリューションとして、企業がすでに蓄積しているデータをAIで分析し、お客様満足度の向上や業務オペレーションの変革につなげられるのではとアプローチを展開していた。同社の課題を聞き「KIBIT Knowledge Probe」なら解決できると考えたのだ。

　テキストデータの分析に特化した「KIBIT Knowledge Probe」は少ないデータから、分析のための判断基準を効率的に学習できる。AIの専門家やIT部門ではなくても利用可能な、わかりやすい操作性も特徴だ。

　AIによる分析は、実際に使ってみないと精度が把握できない。そこでSCSKは1か月のコメントを用いて、①接遇でのクレームとみられるコメントを抽出、②ココカラファインが考える重要度、優先度に合致する順に高い点数を付与して並び替える（スコアリング）、というPoCを実施した。その結果を見た石川氏は「求めていたものそのままのソリューションでした。この精度ならAIに任せても問題ないと感じましたし、スコアリングの結果もパッと見て分かるものでした。自分たちでも十分使えそうだと思ったのです」と、そのときの手ごたえを語る。

　このPoCを経て、ココカラファインは短期間で正式導入を決定した。他の選択肢を探す必要がなかったからだ。またSCSKは、同製品が判別できるデータや学習できた特徴、チューニングによる更なる精度向上の可能性なども報告。それも導入決定に大きく役立ったという。

　正式導入にあたりSCSKによるチューニングが施された。ココカラ公式アプリのアンケートコメント欄は入力文字数に下限がないため、一言で終わるコメントもあれば、問題を切実に訴えるコメントもある。どちらも重要な意見ではあるものの、接遇向上により役立てられるのは後者と定め「具体的に記述されているコメントを高くスコアリングする」という判断軸を加えた。この結果、精度を30％程度向上させることに成功した。活用を始めてまだ3か月程度だが、1週間というスピーディーなサイクルでレポートし続けることによって統括店長や地区長が関心を見せ、「もっと詳しく知りたい」などの声が挙がるなど、早くも効果を実感しているという。

「使いこなせる」という特徴が、AI活用の幅をさらに広げる。
より支持される店舗づくりを目指し、接遇の向上を追求する

　新たに異なる観点から分析を行いたい場合、「KIBIT Knowledge Probe」はそのための判断基準を学習するためのデータ（教師データ）を用意すればそれが可能だ。金澤氏と島氏は自身でさらなる活用を進めるべく、開発元であるFRONTEO社の一日研修を受講。「導入時は、接遇におけるクレームなどのネガティブなコメントに範囲を絞りましたが、販促や店舗構造など、他の視点の分析にも利用を広げていきたいと考えています。IT部門の経験がない私もこの研修プログラムのおかげで、これからの展開を進めていけそうです」と金澤氏は語る。

　島氏は「『KIBIT Knowledge Probe』はテキストをAIで分析するツールです。会社全体を見渡せば、さまざまなテキストデータが蓄積されており、有効活用する余地が多くあるのではと感じています。また、専門家でなくても活用できる操作性が、その可能性を更に高めていると思います」と語る。

　最後に石川氏は、「当社は『おもてなしNo.1』を標榜していますが、それはお客様から「良いお店だ」という評価があって、はじめて達成できることです。今回の取り組みの先には、店舗ごとの評価を可視化し、さらに高めることにつなげていけたらと思っています」と展望を述べた。

SCSK担当者からの声

ココカラファイン様には、公式アプリに寄せられるコメントのテキスト分析基盤として、AI製品「KIBIT Knowledge Probe」をご選定いただきました。お客様の「おもてなしNo.1」のため、データ把握と分析モデルのチューニングを通じて、期待以上の精度でAIエンジンKIBITを活用いただいております。ご提案時より簡易検証を行い、分析結果の議論を重ねることにより、AIに関する不安を払拭し、チューニングの方向をまとめることができました。お客様の業務的な知見、弊社および開発元の技術的な知見の相乗効果が、良い結果につながりました。今後も新しい分析テーマやデータに対して、SCSKはAIエンジンKIBITを活用したさらなる課題解決をご支援いたします。

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ITエンジニアリング事業本部　エンタープライズ第三部

西廣 恭太