会話型 AI とは何ですか?
会話型人工知能 (AI) は、音声ベースまたはテキストベースの人間の会話を理解して応答できるソフトウェアを生み出すテクノロジーです。従来、人間によるソフトウェアとのチャットは、事前にプログラミングされた入力に限定されていました。このようなチャットでは、ユーザーが入力したり、発話したりするコマンドは、あらかじめ決められていました。会話型 AI はそれをはるかに超えています。あらゆる種類の音声およびテキスト入力を認識したり、人間の対話を模倣したりできるほか、さまざまな言語で質問を理解し、応答できます。ソフトウェアが顧客の質問にパーソナライズされた方法で応答できるよう、組織は会話型 AI をさまざまなカスタマーサポートのユースケースで用いています。
会話型 AI にはどのような利点がありますか?
会話型 AI テクノロジーは、組織のカスタマーサービスチームにいくつかの利点をもたらします。
カスタマーエクスペリエンスの向上
会話型 AI チャットボットは、24 時間年中無休のサポートと顧客への即時対応を提供できます。これは、現代の顧客が好み、すべてのオンラインシステムに期待しているサービスです。即時対応により、顧客満足度とブランドとの関わりの頻度の両方が高まります。
さらに、過去の顧客インタラクションデータを会話型 AI と統合して、顧客向けに個別化されたエクスペリエンスを作成できます。たとえば、過去の顧客の購入や検索入力に基づいてレコメンデーションを行うことができます。
運用効率の向上
会話型 AI ソリューションを使用して、カスタマーサービスのワークフローを効率化できます。よくある質問やその他の繰り返しの入力に答えることができるため、人的労働力を解放してより複雑なタスクに集中できます。
また、コスト面での利点を大規模に得ることができます。さまざまなタイムゾーンに 24 時間体制のカスタマーサービスチームを設立すると、コストがかかる可能性があります。ボットを使用して世界中の顧客に継続的なサポートを提供する方がはるかに効率的です。
幅広いアクセシビリティ
会話型 AI は、障害を持つお客様のアクセシビリティを向上させるために使用できます。また、技術的な知識が限られているお客様、言語背景が異なるお客様、または従来とは異なるユースケースをお持ちのお客様にも役立ちます。たとえば、会話型 AI テクノロジーは、ウェブサイトのナビゲーションやアプリケーションの使用を通じてユーザーを導くことができます。質問に答え、高度な技術知識がなくても探しているものを確実に見つけられるようにします。
会話型 AI のユースケースにはどのようなものがありますか?
会話型 AI には、ビジネスプロセスや顧客とのやり取りにおいていくつかのユースケースがあります。これらのユースケースを大きく 4 つのカテゴリに分類しました。
情報
情報分野では、会話型 AI は主に顧客からの問い合わせに回答したり、特定のトピックに関するガイダンスを提供したりします。たとえば、ユーザーはカスタマーサービスのチャットボットに、天気、商品の詳細、レシピの手順を尋ねることができます。もう 1 つの例としては、AI 主導のバーチャルアシスタントがあります。これは、世界の事実からニュースの更新に至るまで、リアルタイムの情報でユーザーの質問に答えます。
データキャプチャ
会話型 AI ツールを使用して、重要なユーザー情報やフィードバックを収集できます。たとえば、オンボーディングプロセス中に、より人間らしいインタラクションを作成できます。もう 1 つのシナリオは、購入後またはサービス後のチャットです。会話型インターフェイスは、カスタマージャーニー (エクスペリエンス、好み、不満のある領域) に関するフィードバックを収集します。
トランザクション
トランザクションシナリオでは、会話型 AI はあらゆるトランザクションを含むタスクを容易にします。たとえば、顧客は AI チャットボットを使用して、e コマースプラットフォームでの注文、チケットの予約、予約を行うことができます。一部の金融機関では、AI を活用したチャットボットを採用して、ユーザーが口座残高の確認、送金、請求書の支払いを行えるようにしています。これらの使用法は顧客にとって便利であり、カスタマーエクスペリエンスを向上させます。
プロアクティブ
会話型 AI を積極的に使用すると、システムは特定のトリガーまたは予測分析に基づいて会話やアクションを開始します。たとえば、会話型 AI アプリケーションは、今後の予定についてユーザーにアラートを送信したり、未完了のタスクについてユーザーに通知したり、閲覧行動に基づいて製品を提案したりする場合があります。会話型 AI エージェントは、ウェブサイトの訪問者に積極的に連絡を取り、支援を提供できます。また、配送やサービスの中断に関する最新情報を顧客に提供すれば、顧客は人間のエージェントを待つ必要がなくなります。
会話型 AI の仕組みとは?
会話型 AI は、主に 3 つのテクノロジーを使用して機能します。
自然言語処理
自然言語処理 (NLP) は、機械が人間の言語を処理、分析、理解できるようにする一連の手法とアルゴリズムです。人間の言語には、皮肉、メタファー、文構造のバリエーション、文法や用法の例外など、いくつかの特徴があります。自然言語処理のための機械学習 (ML) アルゴリズムにより、会話型 AI モデルは膨大なテキストデータから継続的に学習し、多様な言語パターンやニュアンスを認識することができます。
自然言語理解
自然言語の理解 (NLU) は、システムの理解の側面に関係しています。これにより、会話型 AI モデルが言語を処理し、ユーザーの意図とコンテキストを理解することが保証されます。たとえば、同じ文でも、使用される文脈によって意味が異なる場合があります。
NLU は機械学習を使用してコンテキストを識別し、意味を区別し、人間の会話を理解します。これは、仮想エージェントが複雑なクエリを人間のエージェントにエスカレーションする必要がある場合に特に重要です。NLU は、ユーザーのニーズを正確に把握した上で、移行をスムーズにします。
自然言語生成
ユーザーの入力を理解した後、システムは首尾一貫した状況に応じた適切な応答を作成します。自然言語生成 (NLG) により、仮想エージェントは人間らしい文章を明確で関連性が高く、言語的に自然な方法で作成できます。NLG は強力な深層学習アルゴリズムを使用して、コンテキストに応じた応答を作成します。さらに、AI チャットボットはユーザーや人間のエージェントとのやり取りが増えるにつれて、時間の経過とともに応答が洗練され、より柔軟になります。
会話型 AI と生成系 AI の違いは?
生成系人工知能 (生成 AI) は、会話、ストーリー、画像、動画、音楽などの新しいコンテンツやアイデアを作成できる AI の一種です。すべての人工知能と同様に、生成系 AI は機械学習モデルによって駆動されます。特に、膨大な量のデータで事前にトレーニングされた大規模モデルを使用しており、一般に基盤モデル (FM) と呼ばれています。
コンテンツ制作以外にも、生成系 AI を使用してデジタル画質の向上、ビデオの編集、製造プロトタイプの作成、合成データセットによるデータの補強を行うことができます。
会話型 AI と生成系 AI
会話型 AI と生成系 AI は最終目標が異なります。会話型 AI の目標は、人間の会話と会話の流れを理解することです。さまざまなクエリタイプに適切に応答し、範囲外の質問には回答しないように設定できます。
対照的に、生成系 AI は、既存の顧客データから学習することにより、新しいオリジナルのコンテンツを作成することを目的としています。ある意味では、範囲外の質問には、新しく独創的な方法でしか答えられません。その応答品質は期待どおりではないかもしれませんし、会話型 AI のように顧客の意図を理解していないかもしれません。
とはいえ、多くの AI ツールは会話型 AI と生成系 AI テクノロジーの両方を組み合わせていることに注意することが重要です。このシステムは、ユーザー入力を会話型 AI で処理し、生成系 AI で応答します。これにより、会話型 AI の範囲を超えるユースケースの課題が解決されます。
AWS は会話型 AI の要件をどのようにサポートできますか?
Amazon Web Services (AWS) には、会話型 AI での作業をサポートするさまざまなサービスがあります。
Amazon Lex は、高度な自然言語モデルを備えたフルマネージド型 AI サービスです。これを使用して、アプリケーション内の会話型インターフェイスを設計、構築、テスト、およびデプロイできます。Alexa と同じ会話型エンジンを搭載し、高品質の音声認識と言語理解機能を備えています。Amazon Lex を使用すると、高度な AI 搭載チャットボットを新規および既存のアプリケーションに追加できます。
Amazon Kendra は使いやすい会話型検索サービスです。これにより、会社全体に散在する膨大な量のコンテンツに保存されている情報を発見できます。たとえば、マニュアル、調査レポート、FAQ、人事ドキュメント、カスタマーサービスガイドからデータを検索できます。質問が入力されると、Amazon Kendra はその内容を理解し、質問の直接の回答であれ、ドキュメント全体であれ、最も適切な回答を返します。
AWS ソリューションライブラリでは、チャットボットと仮想アシスタントを簡単に設定できます。データ収集から結果の配信まで、生成系 AI を使用して会話型インターフェイスを構築できます。選択したトレーニングデータを使用して、プライベートで安全なコンピューティング環境内で、ニーズに最適な基盤モデルを使用してください。
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