| 講演名 | 2023-03-17 強化学習を用いたオフィス業務における判断を含む行動の自動化 深井 美沙(NTT), 田所 将志(NTT), 大石 晴夫(NTT), |
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| 抄録(和) | AI技術は多様化・複雑化するオフィス業務を効率化するための重要な要素である．しかし，これまで検討されてきた技術では，業務適用における負担や，処理を規定することが困難な人の判断が含まれる業務手順への適用に関して課題があり，自動化の適用範囲には限界がある．本論文では，オフィス業務における作業者の行動を機械学習することで，専門知識や分析技術を必要とせず判断を含む行動を自動化し，さらに自動化の適用範囲拡大を目指す．機械学習の一つである強化学習は，コンピュータ上での操作の学習と親和性が高いが，実際の業務に適用するには，報酬の簡易な設計の実現と，作業者や業務システムに干渉しない学習環境が必須である．そこで，作業者のPC端末から収集した操作ログを利用し，作業者とシステムのインタラクションを基に報酬と環境を設定することで，報酬の設計を必要とせず，実際の業務環境に干渉せずに学習する方法を提案する．また，本稿では，提案手法の有効性の検証を行った結果について述べる． |
| 抄録(英) | AI technology is a key which improve diversified and complex business with saving personnel. However, the technologies considered so far have limitations in supporting human decision-making. In this paper, we aim to expand decision support by automating human decision making without expertise or analytical techniques by machine learning human actions for office operations. Reinforcement learning, acquires optimal actions through interaction between the agent and the environment, and has a high affinity for learning operations on a computer. However, in actual workflow, it is essential to design rewards for reinforcement learning and to avoid interfering with workers and business systems. Therefore, we propose a method for learning without the need to design rewards and without invading actual work environments, by using the operation logs collected from the personnel's computers and assigning rewards to human interactions with computers as correct answers. |
| キーワード(和) | 業務自動化 / 強化学習 / 操作ログ |
| キーワード(英) | Automation / Reinforcement learning / Operational logs |
| 資料番号 | ICM2022-50 |
| 発行日 | 2023-03-09 (ICM) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | ICM |
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| 開催期間 | 2023/3/16(から2日開催) |
| 開催地（和） | 沖縄県立博物館・美術館 |
| 開催地（英） | Okinawa Prefectural Museum and Art Museum |
| テーマ（和） | エレメント管理，管理機能，理論・運用方法論，一般 |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | 野村 祐士(富士通) |
| 委員長氏名（英） | Yuji Nomura(Fujitsu) |
| 副委員長氏名（和） | 三好 優(NTT) / 高橋 英士(NEC) |
| 副委員長氏名（英） | Yu Miyoshi(NTT) / Eiji Takahashi(NEC) |
| 幹事氏名（和） | 加藤 能史(NTT) / 内海 哲哉(富士通) |
| 幹事氏名（英） | Yoshifumi Kato(NTT) / Tetsuya Uchiumi(Fujitsu) |
| 幹事補佐氏名（和） | 山本 嶺(電通大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Ryo Yamamoto(Univ. of Electro-Comm) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Information and Communication Management |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 強化学習を用いたオフィス業務における判断を含む行動の自動化 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Automation of human decision making by using reinforcement-learning for office work with PC |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 業務自動化 / Automation |
| キーワード(2)（和/英） | 強化学習 / Reinforcement learning |
| キーワード(3)（和/英） | 操作ログ / Operational logs |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 深井 美沙 / Misa Fukai |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 日本電信電話株式会社(略称：NTT) Nippon Telegraph and Telephone Corporation(略称：NTT) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 田所 将志 / Masashi Tadokoro |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 日本電信電話株式会社(略称：NTT) Nippon Telegraph and Telephone Corporation(略称：NTT) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 大石 晴夫 / Haruo Oishi |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 日本電信電話株式会社(略称：NTT) Nippon Telegraph and Telephone Corporation(略称：NTT) |
| 発表年月日 | 2023-03-17 |
| 資料番号 | ICM2022-50 |
| 巻番号（vol） | vol.122 |
| 号番号（no） | ICM-442 |
| ページ範囲 | pp.31-36(ICM), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2023-03-09 (ICM) |