会話型 AI とはあなたが知る必要があるすべて

顧客の期待の高まりと運用コストの上昇は、大成功を収めている大企業であっても問題を引き起こす可能性があります。

あなたのビジネスは現在、追加のチーム メンバーを雇う余裕はありませんが、低い顧客満足度評価の結果を受け入れる余裕もありません。

そのため、今日のビジネス ソフトウェアの多くは会話型 AI ソリューションを使用して、ビジネス プロセスをシームレスに自動化し、パーソナライズされたカスタマー エクスペリエンスを提供しています。

会話型 AI とは何か、その仕組みと主要なコンポーネントについて学び、それがもたらす利点と課題を発見してください。 また、さまざまな業界で一般的な会話型 AI のユース ケースについても取り上げます。

クイックリンク：

• 会話型 AI とは
• 会話型 AI はどのように機能しますか?
• 会話型 AI のコンポーネント
• 会話型 AI vs チャットボット: 違いは何ですか?
• 会話型 AI の利点
• 会話型 AI のユース ケース
• 会話型 AI の課題
• よくある質問

会話型 AI とは

会話型 AI (人工知能) は、高度な機械学習と自然言語処理を使用して話者の言語、コンテキスト、および意図を理解および分析する自動化されたビジネス コミュニケーション テクノロジであり、音声およびテキスト ベースのアプリケーションが自然な音声の双方向会話を行えるようにします。ユーザーと。

他のタイプのビジネス AI や自動化とは異なり、会話型 AI を活用したアプリケーションに接続しているユーザーは、「ロボット」とやり取りしているのか、それともライブ エージェントとやり取りしているのかを判断するのに非常に苦労します。

これは、会話型 AI が人間の実際の話し方を継続的に研究し、同じ限られた一連の既製の応答を提供するのではなく、自然な会話の流れを評価して模倣することを目指しているためです。

Amazon の Alexa や Apple の Siri などの仮想パーソナル音声アシスタントは、会話型 AI を活用する最も有名な IoT (モノのインターネット) デバイスの一部です。

しかし、今日の企業は、次のような一般的なビジネス プロセスを自動化および支援するために、会話型 AI ソフトウェアにますます依存するようになっています。

• カスタマーサポート (FAQ)
• カスタマーサービス（商品の紹介、請求、予約管理など）
• 注文追跡と在庫管理
• 会話型マーケティング (リードのフィルタリング、データ収集など)
• 顧客調査、フィードバック、従業員の業績監視

会話型 AI はどのように機能しますか?

会話型 AI は、一連の分析プロセスを開始してユーザーの意図を理解し、関連性のあるコンテキストに基づいた応答を生成し、ユーザーの応答、アクション、強化に基づいて継続的に改善することで機能します。

要するに？

会話型 AI を使用すればするほど、より正確で、パーソナライズされ、関連性が高く、よりスマートで、より人間らしくなります。

これはすべて、Conversation Design によって作成および改善されたアルゴリズム (AI を活用した最高の会話の背後にあるワークフローとアーキテクチャ) のおかげです。

ご想像のとおり、会話のデザインは、データ収集、言語と意図の分析、発話パターン、心理学、KPI とカスタマー ジャーニー マッピング、バイヤー ペルソナ、テクノロジーなど、非常に複雑なトピックです。

1 回の記事ですべてをカバーすることはできないため、以下の会話型 AI の主要なコンポーネントを見てみましょう。

会話型 AI のコンポーネント

会話型 AI は、機械学習 (ML) と自然言語処理 (NLP) の 2 つの主要コンポーネントで構成されています。

自然言語処理は、音声またはテキストを介して AI ツールと対話するときに、人間が何を意味するか (人間が話している言葉と会話から何を求めているかの両方) を分析する AI テクノロジです。

NLP は「自然言語」の研究に専念しています。つまり、コンピューターが会話を構成するすべてのものを理解するのに役立ちます。たとえば、以前のコミュニケーションのコンテキスト、音声認識、話者の感情分析、名前付きエンティティの認識、語義の曖昧さの解消、品詞の分析などです。 .

機械学習は、可能な限り最も正確で役立つ情報を提供する方法をコンピューターに継続的に「教える」ために、データ入力、統計、およびアルゴリズムからの繰り返しと補強に依存する AI のコンポーネントであり、人間による手動の入力と更新ではありません。

機械学習は、会話型 AI アプリケーションを時間の経過とともに改善するものです。

機械学習と自然言語処理の両方に複数の小さなコンポーネントが含まれており、それぞれが会話型 AI プロセスを正常に実行および改善する役割を果たします。 会話型 AI がどのように機能するかを以下で詳しく見てみましょう。

ステップ 1: 入力の生成

入力生成フェーズでは、ユーザーは会話型 AI を使用して、最初のフレーズ、コメント、または質問をアプリケーション (または Web サイト、ソーシャル メディア メッセージなど) に話す/話すか、テキストを入力する/入力します。

ステップ 2: 入力分析

ユーザーが話したり入力したりし終わると、入力分析フェーズが始まります。

このフェーズでは、リスニングと理解の両方に焦点を当てます。

まず、自然言語処理 (リスニング フェーズ) が、使用された言語、それが話されたかタイプされたか、および話された内容の一般的な意味を判断します。

次に、自然言語理解または NLU (理解フェーズ) が、標準的な定義だけでなく、会話のコンテキストと、ユーザーが選択した単語の背後にある可能性のある意図を評価します。

音声ベースの対話では、NLU と自動音声認識 (ASR) の両方を使用して、ユーザーの発言とその意図を分析および理解します。 ASR は、ユーザーが言ったことを正確に解読し、その言葉をテキストに翻訳して、コンピューターがそれらを「理解」できるようにします。

ステップ 3: 対話管理

ダイアログ管理フェーズでは、会話型 AI アプリケーションは、言われたことの最も正確な理解に基づいて、ユーザーへの適切な応答を作成します。これは常に改善されていることを思い出してください。

ステップ 4: 自然言語生成

アプリケーションは、NLP の次の部分である自然言語生成 (NLG) に依存して、ユーザーが簡単に理解できる応答を生成して配信します。

使用されている通信チャネルに応じて、これらの応答は、テキスト、テキスト読み上げ、または音声合成 (自動生成された音声) を介して送信できます。

ステップ 5: 強化学習

会話型 AI の最終段階は、「ディープ ラーニング」と呼ばれることもある強化学習です。

これはプロセスの機械学習コンポーネントであり、アプリケーションが提供した情報に対するユーザーの応答と反応が評価され、保存されて、将来の人間と AI の顧客とのやり取りが改善されます。

会話型 AI vs チャットボット: 違いは何ですか?

チャットボットを一種の「会話型 AI」と見なすべきかどうかは、AI およびビジネス ソフトウェアの分野でよくある議論です。

私たちは、会話型 AI を標準的なチャットボットよりも洗練された「本物そっくり」のものと見なしています。

チャットボットは主に定型応答に依存し、基本的な自然言語処理を使用して「トリガー ワードやフレーズ」に応答します。 一方、会話型 AI ソリューションは、会話全体を分析してコンテキスト化し、チャットボットよりも正確でパーソナライズされた応答を提供します。

上の画像は、チャットボットの限界を示しています。

ただし、会話型 AI を使用してカスタマー サービスとサポートを提供するチャットボットもありますが、すべてではありません。 以下の表は、チャットボットと会話型 AI の主な違いをまとめたものです。

会話型 AI の利点

マーケティングおよび販売のビジネス リーダーの約 34% が、人工知能の活用が全体的なカスタマー エクスペリエンスを向上させる最大の要因になると述べています。

以下の対話型 AI の利点はすべて連携して、ユーザー エクスペリエンスだけでなく、ブランド認知度、販売戦略、チームの生産性などを強化します。

年中無休の可用性

消費者の 80% は、顧客サービスの最大の問題は、必要なときにすぐに支援を受けられないことだと述べています。

人間のエージェントには、休憩、休日、休日、週末が必要です。つまり、顧客から連絡があったときに常に対応できるとは限りません。 異なるタイムゾーンで働く、地理的に多様なエージェントを雇うことは確かに可能ですが、それには莫大な費用もかかります.

会話型 AI プロバイダーは、いつでもすぐに利用できるカスタマー サービスとサポートをリアルタイムで提供します。 これらのツールは、質の高いリードとのコールバックやその他のフォローアップをいつでもスケジュールできるため、販売の機会を逃すことはありません。

オムニチャネル カスタマー サービス

会話型 AI ツールは、他の自動化機能とは異なり、単一のチャネルまたはインターフェイスに限定されません。

会話型 AI は、テキストおよび音声ベースのコミュニケーション全体で機能するため、オムニチャネルの顧客サービスと販売を簡単に合理化できます。

顧客は、次のようなオプションから好みの通信チャネルを選択できます。

• SMS テキスト メッセージ
• VoIP 音声通話
• Web サイトのチャット メッセージ
• ソーシャル メディア メッセージ

顧客とのやり取りは複数のチャネルで継続できるため、柔軟性がさらに向上します。

カスタマーセルフサービス

カスタマー セルフサービスは会話型 AI のもう 1 つの主要な利点です。これは、人間のような対話と顧客サポートを、実際にライブ エージェントに関与させる必要なく提供するためです。

これにより、ライブ エージェントがセールス コールや大規模なプロジェクトに専念できるようになるだけでなく、顧客の問い合わせや問題をより迅速に解決できるようになります。 消費者は、コールバックを待つ必要も、必要な支援を受けるために長い保留時間に耐える必要もありません。

代わりに、好みのコミュニケーション チャネルで連絡を取り、会話型 AI を搭載したボットとやり取りすることができます。その結果、最初の連絡先での解決率が向上します。

パーソナライズされた会話体験

顧客のニーズを正確に理解し、さらには予測しながら、自然な会話フローを作成する会話型 AI の機能により、顧客エンゲージメントが劇的に向上します。

また、消費者がアプリケーションとの対話に費やす時間が長くなりますか? あなたがそれらについてもっと学ぶでしょう。

これにより、データ収集の機会が増え、より正確なターゲット市場調査が可能になります。 間もなく、詳細なバイヤー ペルソナを作成し、年齢、興味、性別、収入、場所などの人口統計によるより正確な市場セグメンテーションを作成できるようになります。

これは、より高いレベルのパーソナライゼーションを意味し、すべての顧客が認識され、優先されていると感じます。 また、顧客維持率の向上、アップセルとクロスセルの機会の増加、そして全体的な売上の増加も意味します。

実際、トップ カスタマー サービス スキルに関する調査では、パーソナライゼーションによってオンライン コンバージョン率が少なくとも 8% 増加することが示されています。

最高のは？

それを実現するために追加のエージェントを雇う必要さえありません。

常に進化

人間の言語は、私たちの欲求、ニーズ、影響力と同じように、常に流動的です。

会話型 AI ツールは、人とのやり取りに関する最新のデータに基づいて常に収集、分析、調整を行うため、顧客とともに成長します。

他のビジネス ソフトウェアは、現在の顧客の購入傾向や消費者の行動に基づいている場合があります。これは現在は役に立ちますが、将来的には時代遅れになり、最終的には陳腐化します。

会話型 AI は、文化的影響、地政学的変化、現在の出来事、言語の進化方法など、より幅広いコンテキストから情報を得ています。 さらに、情報源 (バーチャル アシスタントや AI チャットボットを使用する人々) から直接データを収集します。

要するに？

対話型 AI ベースのアプリケーションは、リアルタイムのアクティビティと消費者の行動に常に影響を受けるため、最適化するのは簡単です。

会話型 AI のユース ケース

初めて会話型 AI を試すことを考えていますが、それがあなたの業界に適しているかどうか確信が持てませんか?

以下に、このソリューションが真に多様であることを示す最も一般的な会話型 AI のユース ケースのいくつかを概説しました。

金融業務

金融サービスは会話型 AI を使用して、顧客がローンやクレジット カードの申し込みを完了するのを支援し、主要な連絡先と収入の情報を収集し、それに応じて推奨を行うことができます。

債権回収会社やクレジット カード会社は、顧客が自動支払いと引き出しを設定および調整したり、リマインダーを送信したり、残高が高くなったときに顧客に警告したりするのを支援できます。

リアルタイムの口座残高、支出パターン分析、さらには節約の提案も、顧客支援を提供できます。

銀行は、会話型 AI を使用して詐欺や疑わしいアカウント アクティビティのアラートをリアルタイムで送信することで、高レベルのカスタマー ケアを提供できます。これにより、顧客はどこからでも、どのデバイスからでも、購入を承認したり、カードを即座にオフにしたりできます。

コンタクトセンター

コンタクトセンターとコールセンターは、会話型 AI プラットフォームが提供できる見込み客のフィルタリングと育成から特に恩恵を受けます。

これらのツールは、Web サイトの訪問者のアクティビティやソーシャル メディアのエンゲージメントに応じて市場のセグメンテーションを自動化し、見込み客を特定し、価値の高いターゲットを特定することができます。 関連する広告コンテンツを表示したり、Web サイトやページにアクセスしている間に気に入りそうな製品を表示したりすることで、リードをフォローアップできます。

最終的に、見込み客の連絡先情報を収集し、発信電話、SMS バルク テキスト、電子メール、またはチャット メッセージを自動化できます。

CCaaS の管理者とエージェントは、会話型 AI を使用して、従業員のパフォーマンスに関するフィードバックを受け取ることもできます。

買い物客は、提供されるサポートの質、製品/サービスへの関心レベルに関する洞察を提供するアプリ内顧客アンケートにすばやく回答し、顧客が改善領域について提案できるようにすることができます。

Eコマースと小売

対話型 AI は、注文の追跡と出荷の更新に関して、小売および e コマースの分野で大きな助けになります。 顧客は、荷物をリアルタイムで追跡したり、荷物の宛先を変更したり、配送指示を更新したり、紛失した注文のサポートを受けたり、返品プロセスを自動化したりできます。

チャットボットは、サイズと製品の推奨事項で顧客を支援し、カートのリマインダーを送信し、購入プロセス全体で顧客が持つその他の質問に答えることができます. また、過去の購入に応じて提案を行い、顧客がチャット インターフェイス内で直接チェックアウト プロセス全体を完了できるようにすることもできます。

会話型 AI は、自動化されたフォローアップとお礼のメッセージの送信、報酬残高の更新、販売リマインダーと値下げ通知の送信、クーポン コードの提供によって、顧客ロイヤルティ プログラムを改善するためにも使用できます。

健康管理

会話型 AI は、ヘルスケア業界に実質的な革命をもたらしました。特に、リモートでの患者の監視、診断、自動プロバイダー アラートを可能にする IoT (モノのインターネット) 医療機器のおかげです。

ユーザーは、医療フォームへの事前入力、症状の説明、予約のスケジュール設定、保険の更新、薬の補充の要求も行うことができます。 医療費の支払いや支払督促も自動で処理できます。

メンタルヘルスの専門家の中には、会話型 AI を使用して、メンタルヘルスの危機に直面している人々に緊急のリアルタイム支援を提供する人もいます。 従来の治療法に代わるものではありませんが、会話型 AI ボットは 24 時間年中無休のサポートを提供し、危機に瀕している人々を近くのリソースに誘導したり、医療専門家に緊急事態を警告したりすることさえできます。

人事

会話型 AI は、特に人事に関して、優れた社内サポートとワークフロー管理を提供します。

従業員は、休暇を自動的に要求またはスケジュールし、利用可能なシフトから選択し、給与を追跡し、スケジュールの突然の変更に関する最新情報を取得できます。

会話型 AI ツールは、企業のナレッジ ベースとドキュメントのリポジトリとして機能し、チーム メンバーが主要なポリシーの質問に対する回答を即座に取得できるようにします。 これらのツールは、職場で緊急事態が発生した場合に特に役立つ、全社的な警告または更新を送信することもできます。

これらのツールは、オンボーディングと採用プロセスを合理化し、従業員トレーニング資料へのアクセスを提供し、履歴書をフィルタリングして資格のある応募者を見つけることもできます。

会話型 AI の課題

会話型 AI が実現できる驚くべきことはすべてありますが、この技術はいくつかの課題に直面しています。

まず、単純な人間の懐疑論があります。これは、AI に関してさまざまな形で現れます。

多くの人は、会話型 AI にはプライバシーとセキュリティの基準が欠けていると認識されているため、会話型 AI の使用に消極的である可能性があり、アプリやアシスタントがそれらを誤解し、承認していないアクションを実行することを懸念している可能性があります。 「ロボットが私たちの仕事を奪う」という考えを恐れる人もいれば、ロボットがいつか感覚を持って世界を支配するようになると確信している人もいます.

機械学習と高度な NLP 技術を使用しても、会話型 AI は、なじみのないアクセント、バックグラウンド ノイズ、方言、言語、地元のスラングや新しい言葉、さらには理解できない顧客の反応に遭遇することは避けられません。 （それが起こったとき、あなたはおそらく「ごめんなさい、それはわかりません」または「私はあなたを理解できません」のような反応を受け取りました. ）

質問を言い換えたり、別の場所でヘルプを探したりするユーザーもいれば、必要なヘルプが得られずに同じクエリを何度も繰り返してイライラするユーザーもいます。 一部の会話型 AI プラットフォームは、トーンの微妙な変化を認識したり、不満の言葉やフレーズを識別したりできるようになり始めていますが、この技術はまだ初期段階にあります。 ライブエージェントと話す機会を提供することで、当面の解決策が得られる可能性があります.

会話型 AI に関するよくある質問

以下に、会話型 AI に関するよくある質問への回答を示します。