ScalenutがG2 Fall Leader 2022 - Content Creation部門に

公開: 2022-11-29

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年に機械が知的と呼べるかどうかを判定するテスト「チューリング・テスト」を構築しましたが、人類がそれを打ち負かす何かを見つけるのに64年かかりました。

それにもかかわらず、独自の頭脳を持ち、人間のコマンドを推測するだけでなく、人間と同じように会話を行うことができる「スマート」な製品やサービスのカテゴリーが生まれました。

ここで議論しようとしているそのような製品の 1 つは、会話型 AI です。この記事では、会話型 AI とは何か、何が違うのか、そ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

顧客の最も基本的な質問に応えるためだけに、ブランドが複数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意思決定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。

この探求は、会話型 AI の開発につながりました。これは AI (人工知能) の一分野であり、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やり取りできるようにすることに重点を置いています。

そのために、機械学習 (ML)、音声からテキストへの認識、意図とドメインの予測、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、対話する人々がすべてを自然に感じられるようにするために、人々が互いに会話する際に一般的に使用される多くの原則を使用します。

会話型 AI はどのように機能しますか?

会話型 AI は直線的ではなく、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、ユーザーが必要な情報をテキストまたは音声で入力できるようにします。
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 自動音声のいずれかを使用して、個々の単語と文全体の意味を理解します。
返信の作成 – 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、受信した入力を保存し、それを分析して、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 の例とは?

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、特定の一連の顧客クエリに応答するようにプログラムされたボットです。

これらは会話型 AI の最も基本的なタイプの例ですが、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、直線的です。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、クエリが来るたびに応答し、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 またはロボティックプロセスオートメーションとも呼ばれます) と仮想カスタマーアシスタントです。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、人間のアシスタントと同様に、会話にコンテキストを提供し、顧客や従業員にソリューションを提供するのに役立ちます。

会話型 AI に適用される原則とは?

業務に会話型 AI を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指針を持つことが不可欠です。新しくてファッショナブルだからという理由だけで武器庫に追加するだけの場合は、一歩先に進み、これらの原則を理解することをお勧めします –

可用性

対話型 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。どこにでも存在することで、ソリューションが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るようになります。

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、会話の意図を判断し、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ディング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、それによって顧客の完全な満足が妨げられることがあってはなりません。

そのため、企業は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ようにすることが不可欠です。また、状況が正常化したら、これらのボットを再誘導する柔軟性を会社に与える必要があります.

セキュリティ基準

対話型 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、セキュリティ侵害の可能性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う際のデータセキュリティに関する質問を抱えているため、企業はデータの安全性を確保するための一連の厳格な基準とガイドラインを構築する必要があります.

これはビジネスでどのように役立ちますか?

Accenture 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やり方を混乱させていると考えています。

会話型 AI の統合は、さまざまな方法ですべてのビジネスを支援しています。ここにそれらのいくつかがあります-

ウェブ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、企業はリード生成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。
その高い処理速度のおかげで、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ジョブプロファイルの単調な部分を削減しただけでなく、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した。
分析会社である Juniper Research のレポートによると、対話型 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つと述べています。これは、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によって行われます。

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

会話型 AI ソリューションが最高であると宣伝するプレイヤーは数多くいます。このような誇大広告により、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べきか悩んでいる場合は、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

すべてのビジネスは、顧客ベースを拡大し、増やすという動機で運営されています。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。

チャンネル能力

同じ顧客が、さまざまなニーズに合わせて異なるチャネルを使用する場合があります。したがって、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、ソリューションはチャネル全体で同じ習熟度を持つ必要があります。

直感的

今日、ますます多くの対話型 AI ソリューションが、非技術系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。そのため、従業員がカスタマーエクスペリエンス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、必要な変化をもたらすために同じこと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、優れたカスタマーエンゲージメントの先を行く道です

日を追うごとに、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 を自社の利益のために活用する方法を見つけながら、AI が制御不能にならないようにするという難問に直面しています。

会話型 AI が主流になるにつれて、顧客とのやり取りにまったく新しい展望が開かれました。同時に、顧客も変化するコミュニケーション方法に適応し、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、複数の方法でビジネスに損害を与える可能性があります。