会話型AI

会話型AIの解説

これにより、コンピュータと他の人と同じように自然な会話ができます。

会話型AIの多くは、従来のチャットボットより高度なAIチャットボットの形で提供されます。この技術は、既存の音声アシスタントやデジタル仲介者の改善にも活用できます。まだ新しい技術ですが、その基盤は急速に発展し、幅広く利用されています。

通常のチャットボットよりも能力が高く、会話型AIチャットボットは、よくある質問への回答、問題の解決、さらには雑談も行えます。音声、ビデオ、テキストなど多様な媒体で利用できるよう設計されており、固定的なチャットボットが企業サイト上のテキスト会話に限定されるのとは対照的です。

仕組みは？

機能を実現するための仕組みは主に二つあります。一つはマシンラーニング、もう一つは自然言語処理です。以下でそれぞれ詳しく解説します。

• 会話型AIを構成する要素

これは、自然言語処理とマシンラーニングの技術を対話型デジタルアシスタントに組み込むことを指します。これらの言語処理プロセスは、マシンラーニングの手法によるフィードバックループを形成し、AIの動作を調整します。会話型AIには、人間のように情報を処理、解釈、応答を生成する基本機能があります。

1. マシンラーニング 

これは、自己改善する設計、機能、データセットからなるAIの一分野です。取り込むデータが増えるほど、パターンを見抜き予測する能力が向上します。

2. 自然言語処理

マシンラーニングを活用し言語を解析する最先端の方法です。言語学、計算言語学、統計的自然言語処理といった技術が、言語処理の発展において先行して存在しました。今後は、ディープラーニングによって自然言語処理能力が一層洗練されるでしょう。

自然言語処理は、入力生成、入力解析、出力作成、強化学習の四段階に分かれます。元の情報をコンピュータが理解し判断するための形式に変換し、繰り返しの使用と学習により、マシンラーニングのアルゴリズムが応答の質を向上させます。これら四段階は、さらに詳細なプロセスに分解できます：

• 入力生成：利用者はウェブサイトやアプリから、音声またはテキストで情報を提供します。
• 入力解析：テキストの場合、会話型AIは自然言語理解（NLU）により意味と目的を判断します。音声の場合は、音声認識（ASR）とNLUを組み合わせて解析します。
• 対話管理：この段階で、自然言語生成（NLG）というプロセスが応答を作成します。
• 強化学習：最後に、マシンラーニングのアルゴリズムが時間を経て応答を調整し、精度を高めます。

会話型AIの利点

会話が可能なAIは、多くの管理業務のコスト削減につながります。以下に、AIと会話することの利点を挙げます。

1. 規模の経済

営業時間外も含めたカスタマーサポートには、多大な費用がかかります。特に中小企業にとって、会話型インターフェイスによる顧客対応は、給与や研修のコストを大幅に削減できる可能性があります。チャットボットやバーチャルアシスタントの即時応答により、常にサービスを提供する体制が整います。

ヒトとの会話では、対応がばらつく恐れがあります。多くの問い合わせが定型的な内容であることから、広範なケースに対応するよう学習させることで、一貫性が保たれ、より複雑な質問に専念できる体制が作られます。

2. 営業と顧客対応の強化

モバイル端末が普及する現代では、即時の情報提供が求められます。会話型AIの導入により、迅速かつ効率的にブランドと接することが可能となります。

即時に支援が得られるため、全体の顧客体験が向上し、満足度の向上は顧客の忠誠心や口コミにつながります。

さらに、パーソナライズ機能によるおすすめ提案は、関連商品のクロスセルにもつながります。

3. 拡張性

新たな人材を採用し教育するよりも、システムの拡張は低コストかつ迅速に行えます。特に、新市場への進出や繁忙期など、需要が急増する際に重要です。

AIトークボットの課題

現状、技術的な壁がその可能性の十分な発揮を妨げています。従来型チャットボットなどを利用した経験があれば、いくつかの問題に心当たりがあるかもしれません。

1. 入力言語の問題

テキストや音声の語彙に関する問題は、高度なバーチャルエージェントにとって大きな悩みの種です。方言、アクセント、周囲の雑音などが、生の情報の解釈を妨げる場合があります。また、スラングや構造化されていない会話も、入力処理上の問題を引き起こすことがあります。

それでも、言語入力における人間らしさが、先進的なAIチャットボットにとって最大の課題です。感情や口調、皮肉を理解し、利用者の意図に沿った適切な返答をするのは難しい状況です。

2. 安全性と機密性

特に個人情報を扱うシステムでは、利用者のプライバシーを守り、必要に応じて個人が特定されないよう情報をマスクするなど、セキュリティを重視して構築する必要があります。

3. 利用者の懸念

ボットとの会話で、スパムや悪意ある情報取得と誤解され、個人情報の提供に消極的になることがあります。全ての利用者が先進的ではありませんが、これら技術の利点と安全策を対象層に伝え、良好な体験を提供することが大切です。利用者の不満が、どれだけの改善努力も水の泡にする可能性があります。

チャットボットは、利用者の多様な質問に対応できる設計になっていない場合もあります。不完全な回答は利用者を苛立たせるため、他の連絡手段を用意することが重要です。貴社の利用者には、実際の担当者と話す機会が求められます。

また、業務の最適化により必要な人員が減ると、経済的・社会的な影響が裏目に出る可能性もあります。

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会話型AIの活用事例

事例1：カスタマーサクセスの自動化

• 自動化されたチャットサービスは、人的対応より急速に普及しています。ヒトと異なり、一般的な質問に迅速かつ高品質な回答と、個別の推薦が可能です。
• その結果、カスタマーサポート部門の成果やNPSが大きく向上します。難しい問い合わせに専念できるよう、担当者に時間を割けるため、全体の顧客体験が改善されます。

事例2：マーケティング自動化

会話型AIプラットフォームは、ウェブ広告の形態を多様化します。

• まず、静的なフォームを動的かつ個別対応のコミュニケーションに置き換えることで、オンボーディングプロセスが簡素化されます。予め定められた選択肢では曖昧さが生じる恐れがあるため、利用者自身の言葉による回答を促すことでリスクを軽減できます。
• 次に、仮想エージェントやトークボットが登録手続きを大きく変革します。AIライブチャットにより、サイト内のどこからでも対応が可能となり、特定のページに誘導する必要がなくなります。
• 最後に、リードの仕分けがより効率的に行えます。リード情報と利用者の回答を統合し、最も適任の営業担当へ割り当てます。さらに、会話型インターフェイスは高度な「分岐ロジック」を低い専門知識で実装でき、より詳細なルーティングが可能です。

会話型AIと従来型チャットボットの違い

どちらもチャットを基盤としたユーザーインターフェイスの構築手法ですが、テキスト解析アルゴリズムやデータ学習の方法にいくつかの違いがあります。