会話型 AI プラットフォームとは

まず最初に、会話型 AI プラットフォームとは実際に何であるかを説明します。簡単に言えば、AI と自然言語処理 (NLP) を使用して、人間同士の気軽な会話を再現するソフトウェア製品やサービスのことであり、さまざまなビジネス シナリオをサポートするために実装できます。

会話型 AI の例を次に示します。

• 顧客サービス チャットボット は、注文に関する質問と返品の処理を行います。
• 営業 チャットボットは、ユーザーのニーズや好みに関する質問をもとにオプションを購入するようユーザーを誘導します。
• 人事 チャットボットは、従業員から寄せられる会社のポリシーに関するよくある質問に対応します。

戦略をサポートする 5 つの質問

成功するビジネスの取り組みは、すべて強固な戦略を土台にしています。要件は何か、必要な関係者は誰か、成功を測定する方法を最初に正しく定義することで、最終的に構成し直す時間をチームが節約できます。

計画の策定を開始する際に有効な質問を次に示します。

1. ビジョンに従い組織の足並みはそろっていますか? そうでない場合は、ここから始めましょう。強力な会話型 AI アーキテクチャの構築には、複数の機能チームが携わる可能性があるため (しばしばフュージョン開発と呼ばれる)、実現には機能横断的な賛同が欠かせません。すべての担当者を特定して、足並みを揃えるように導きましょう。
2. 解決すべき課題は何ですか? 初めて会話型 AI を実装する場合は、効果を期待できるプロセスを最初にいくつか特定します。次に、そのプロセスの 1 つを優先して、概念実証 (PoC) として開始します。
3. ソリューションの対象ユーザーは誰ですか? あなた (実際はあなたが生み出す会話型 AI) が会話する相手は、現在の顧客ですか? 現在の従業員ですか? それとも見込顧客? ビジネス コミュニケーションと同じように、対象ユーザー、抱えているニーズ、適切な話し方を把握する必要があります。こうした内容を文章で定義して、顧客中心主義を今後の試金石にします。
4. 現在利用できる情報は何ですか? たとえば、すでにライブチャットをビジネス機能に導入している場合、この金の鉱脈を活用して、ユーザーから寄せられる質問の種類や、解決や販売への誘導に効果的な回答を見つけることができます。
5. 現在どのような技術要件を抱えていますか? 既存のシステムが抱えている要件を事前に収集します。これにより会話型 AI プラットフォームを連携させるべき対象を把握できます。これはプロセス、ソフトウェア、サービスに対して、より広範な更新を検討すべき場合にも有効です。

会話型 AI のテクノロジを理解する

通常、会話型 AI ソリューションは、さまざまな機能を数多く含みます。そこで次に、会話型 AI アーキテクチャに関する理解しておくべき用語を紹介します。

• 人工知能 (AI) は、学習や問題解決など、人間の認識能力を模倣するコンピューター システムの機能です。
• 自然言語処理 (NPL) は、人間が日常会話で行うやりとりを、アプリケーションが見たり、聞いたり、話したり、理解したりできるようにサポートします。
• 機械学習 (ML) は、データの数学的モデルを使用して、直接的な指示なしでコンピューターが学習できるようにするプロセスです。
• 感情分析 は、人間による発言や文章が含む単語と文脈について、肯定的、否定的、または中立的な感情を AI、NLP、ML で決定し、判断するプロセスです。
• 分析 は、通常は大規模なデータ セット (ビッグ データとも呼ばれる) を調査するコンピューターのプロセスであり、他の方法では発見が困難または不可能なパターンやインサイトを見つけ出します。
• 自動化 とは、ソフトウェア製品やサービスが、人間の介入をほとんど、または一切必要とせずに、プロセスの手順を独立して実行することです。
• ボット とは、人間と対話する チャットボットや仮想オペレーター など、タスクを実行する自動化の一種です。
• ライブ チャット とは、チャットボット が人間のエージェントに会話を転送することです。

上記のように、会話型 AI アーキテクチャの内部では、多くの処理が実行されています。しかし、すべてのソリューションが、すべてのテクノロジを必要とするわけではありません。課題に対する最もシンプルなソリューションを戦略的に考えましょう。会話型 AI ソフトウェアを慎重に選定すれば、状況に応じて後から機能を追加することもできます。

会話の設計を最適化する重要性

会話の設計とは事前に計画した会話のフローです。利用者が尋ねるであろう内容を想定して、適切なソリューションに会話を導くための応答を計画します。優れた会話設計の重要性は、いくら強調してもしすぎることはありません。不適切な設計は不適切なユーザー エクスペリエンスをもたらし、会話型 AI プラットフォームを実装する目的自体が台無しになります。

考慮すべきポイントを次に示します。

• 会話の目標と期待する成果。
• ブランドと利用者のコンテキストで使用するべき言葉遣いと口調。
• 次の応答までの間隔など、会話のフロー。
• 応答に写真、ビデオ、リンクを含めると効果的かどうか。
• 適切なエラー メッセージ。

一般的に、ユーザーのエクスペリエンスとニーズに関する熟慮に基づいて、高品質の会話設計を視覚的なフロー チャートとして計画します。そして実装した後は、その会話設計がどの程度機能しているかを監視してフィードバックを収集し、エクスペリエンスを継続的に改善する必要があります。

会話型 AI ソフトウェアに求めるべき機能

優れた品質の会話型 AI ソフトウェアは、AI、ML、NLP、ライブ チャット ハンドオーバー、感情分析、分析ダッシュボードなど、共通の機能を搭載しています。これらは最低限必要な機能であり、組織のニーズに適したソフトウェアを選定するために、ここからさらに以下の質問を検討しましょう。

• そのプラットフォームは現在のシステムと連携する機能を搭載していますか?
• 顧客や従業員とのやり取りに必要なチャネルをサポートしていますか?
• 会話型 AI ソリューションの作成に必要な開発リソースが存在しますか? または、開発者でなくても使用できるローコードやノーコードのプラットフォームが必要ですか?
• 会話設計のプロトタイプを、どれほど簡単に作成できますか?
• そのプラットフォームは必要なデータを収集して、継続的に改善できますか?

こうした質問への回答を明確にすることで、ビジネスに適した会話型 AI ソフトウェアを見つけられるでしょう。