ビジネスにおける会話型AI：AIを機能させる要因

公開: 2022-05-06

会話型AIの市場価値は2020年末までに48億米ドルを超えました。2025年末までに139億米ドルを超えると予想されています。

アランチューリングは1960年に「チューリングテスト」を作成しました。これは、マシンをインテリジェントと呼ぶことができるかどうかを判断するテストですが、人類はそれを打ち負かすものを見つけるのに64年かかりました。

それにもかかわらず、それは独自の頭脳を持ち、人間の命令を推測するだけでなく、人間のように会話を行うことができる「スマート」カテゴリの製品とサービスを生み出しました。

ここで説明するそのようなオファリングの1つは、会話型AIです。この記事では、会話型AIとは何か、それが異なる点、そしてこれがビジネスにどのように役立つかについて説明します。

会話型AIとは何ですか？

ブランドが顧客の最も基本的な質問に応えるためだけに数人の従業員を雇用しなければならなかった時代は終わりました。数年前、企業の多くの問題を解決するデシジョンツリーボットの台頭が見られました。しかし、企業はすぐに、これらの事前にプログラムされたボットが線形であり、特定の一連のタスクしか実行できないことに気付きました。そこで、より価値があり効率的なものを見つけるための探求が始まりました。

探求は会話型AIの開発につながりました。これは、ソフトウェアが他の人間と同じように、つまり、可能な限り最も有機的で直感的な方法で人間と対話できるようにすることに焦点を当てたAI（人工知能）のブランチです。

そのためには、機械学習（ML）、音声からテキストへの認識、インテントとドメインの予測、自然言語処理（NLP）などのテクノロジーを組み合わせて使用します。さて、問題は会話型AIの主な差別化要因は何ですか？会話型人工知能は、相互に会話する人々が一般的に使用する多くの原則を使用して、対話する人々にとってすべてが自然に感じられるようにします。

会話型AIはどのように機能しますか？

会話型AIは、線形である代わりに、時間とともに学習し、その結果を最適化できます。その運用能力と機能を4つのステップに分解できます–

入力の受信–ここでは、ユーザーがテキストまたは音声で必要な情報を入力できます。
受信したデータの分析–受信した入力の種類に応じて、会話型AIはNLPまたはASRの自動音声を使用して、個々の単語と文全体の意味を理解します。
応答の作成–ユーザーからの入力を理解した後、会話型AIはそれに対する応答を準備します。
強化学習–返信後、受け取った入力を保存して分析し、応答がユーザーのクエリのテーマに沿っていることを確認します。

会話型AIの例は何ですか？

チャットボットは、会話型AIの最も一般的な例です。私たちは皆、たくさんのウェブサイトでそれらに出くわしました。これらは、特定の顧客の質問に答えるようにプログラムされたボットです。

これらは最も基本的なタイプの会話型AIの例ですが、次のステップは、Googleアシスタント、Alexa、Siriなどのより複雑な仮想パーソナルアシスタントまたはVPAです。

これらははるかに強力ですが、線形です。つまり、ある会話から別の会話にコンテキストを運ぶことはできません。これらのソリューションは、クエリが発生したときに応答し、ASRとNLPを組み合わせて使用して精度を高めます。

会話型AIの最も複雑な形式は、仮想従業員アシスタント（RPAまたはRobotic Process Automationとも呼ばれます）と仮想顧客アシスタントです。これらは、組織のデータハブ内に深く組み込まれたスケーラブルで柔軟性の高いソリューションであり、必要な情報を引き出すことができます。さらに、会話のコンテキストを提供し、人間のアシスタントと同様のソリューションを顧客や従業員に提供するのに役立ちます。

会話型AIにはどのような原則が適用されますか？

会話型AIを運用に統合しようとしている企業にとって、パフォーマンスを最適化するための一連のガイド原則を用意することが不可欠です。新しくてファッショナブルであるという理由だけで武器庫に追加するだけの場合は、一歩先に進んでこれらの原則を理解することをお勧めします–

可用性

会話型AIは、顧客があなたに連絡するために使用する媒体に関係なく、顧客が利用できる必要があります。遍在することで、ソリューションはコンテキストをよりよく理解し、訪問者のクエリに対して実行可能なソリューションを提供できます。

意図をよりよく理解する

会話型AIソリューションでは、トランザクション、行動、外部などの複数のデータポイントを組み合わせて、会話の意図を評価し、それに応じて顧客に返信することが不可欠です。

エージェントのブレンドと最適化されたエスカレーション

会話型AIをシステムに統合する主な目的は、人間のエージェントが処理する作業を削減することです。しかし、それは顧客が完全に満足するのを妨げることを犠牲にしてはなりません。

したがって、企業にとって、これらのボットが適切なタイミングで人間のエージェントに問題をエスカレートすることを保証することが不可欠です。また、状況が正常化したら、企業がこれらのボットを再誘導する柔軟性を備えている必要があります。

セキュリティ基準

会話型AIは、その機能を最適化するためにさまざまなデータを照合します。しかし、それはまた、起こりうるセキュリティ侵害に対して脆弱になります。顧客の半数がスマートアシスタントを扱っているときにデータセキュリティに関する質問をしているため、企業はデータの安全性を確保するために一連の厳格な基準とガイドラインを作成する必要があります。

これはビジネスにどのように役立ちますか？

アクセンチュアのレポートによると、56％の企業が、会話型AIベースのボットがビジネスの遂行方法を混乱させていると考えています。

会話型AIの統合は、すべてのビジネスを1つ以上の方法で支援しています。ここにそれらのいくつかがあります-

これにより、企業はWebサイトの訪問者にリアルタイムで直感的なソリューションを提供することにより、潜在顧客の比率を向上させることができます。
また、顧客を興奮させ、会社の製品を試してみたいという好奇心を生み出すような質問を積極的に行うことで、ビジネスのリードコンバージョン率を最適化しています。
処理速度が速いため、応答を待つことを嫌うクライアントにも対応し、会社での経験を向上させることができます。
さらに、顧客がクエリに基づいて関連部門に連絡するのにも役立ちます。また、企業は通話量の急増をより適切に処理し、問題をより迅速に解決できるようになりました。
会話型AIは、人間のアシスタントの仕事のプロファイルの単調な部分を減らすだけでなく、他のクエリの大部分を迂回させるのにも役立ちました。これにより、人間のアシスタントは最も重要な側面に集中し、生産性を高めることができます。
分析会社のJuniperResearchのレポートによると、会話型AIは、2022年までに企業が年間80億米ドル以上を節約するのに役立ちます。手動プロセスを自動化して、必要な時間とリソースを最適化することで実現します。

あなたのビジネスに適した会話型AIプラットフォームを選択する方法は？

会話型AIソリューションが最高であると宣伝しているプレーヤーはたくさんいます。このような誇大宣伝により、企業はビジネスモデルに適したテクノロジーを選択することが困難になっています。あなたも、どのサービスを選択するかについて決心している場合、ソリューションがあなたの会社に適しているかどうかを判断するのに役立ついくつかの基準があります–

スケーラブル

すべての事業は、顧客基盤を拡大および拡大するという動機を持って運営されています。そのため、現在の段階に関係なく、シームレスに拡張できる会話型人工知能ソリューションを選択するのが適切です。

チャネルの習熟度

同じ顧客が、さまざまなニーズに応じてさまざまなチャネルを使用する場合があります。したがって、ソリューションは、価値をもたらし、人間と機械ベースの支援の間のギャップを減らすために、チャネル全体で同じ習熟度を持っている必要があります。

直感的

今日、ますます多くの会話型AIソリューションが、技術者以外の従業員でも簡単に管理および使用できるようにすることを目的としています。したがって、従業員が顧客体験をシームレスに最適化できるソリューションを選択する必要があります。

レポート機能

会話型AIは、膨大な範囲のデータを収集します。しかし、ビジネス機能を改善し、必要な変更をもたらすために同じものを利用できるようにすることがより重要です。

会話型AIは、カスタマーエンゲージメントで卓越するための道です

日々、世界はAIとNLPの新しいユースケースを発見しています。そのため、今日、ブランドは、AIを自分たちの利益のために使用する方法を見つけながら、AIが自分たちのコントロールから外れないようにするという難問に直面しています。

会話型AIが主流になり、顧客との対話にまったく新しい展望が開かれました。同時に、顧客はコミュニケーションの変化する方法にも適応しており、行動パターンを変えようとしています。企業が会話型AIのようなパラダイムシフトを無視すると、1つ以上の方法でビジネスに悪影響を与える可能性があります。