会話型 AI とは顧客エンゲージメントを強化する方法
公開: 2023-03-23先日誰かが私に、私たちは奇妙な時代に生きていると言いました。私たちは時計に電話をかけ、電話に時間を教えてもらいます。 ある意味、彼らは正しかった。
今は 21 世紀であり、インテリジェントな仮想アシスタントと話すことで、コンピューターに話しかけたり、ピザを注文したり、ブラインドを閉めたりするなど、さらに驚くべきことを行うことができます。 必然的に、未来はここにあります。
実際、チャットボットの進化はかなり前に始まりました。 具体的には、1966 年にマサチューセッツ工科大学 (MIT) の教授であるジョセフ ワイゼンバウムが最初の会話型インターフェイスである Eliza を作成しました。 このコンピューター プログラムは、事前に作成された応答でユーザーの質問に応答することで、人間の精神科医をシミュレートしました。
Eliza は単純なルールベースの会話型インターフェイスでしたが、その作成により、最新の会話型 AI テクノロジの基礎が築かれました。 それがどのように開発され、ビジネスでどのように使用できるかについて興味がある場合は、読み進めてください。
AI チャットボット、言語モデル (ChatGPT など)、音声アシスタント (Siri、Alexa など) などの会話型 AI を搭載したシステムは、テキスト、音声、画像、およびビデオを介して通信できます。 自然言語処理や機械学習などの高度なアルゴリズムが組み込まれており、ユーザーとの自由に流れる複数文の対話を支援します。
さらに一歩進んで、会話型 AI をコンピューター ビジョンや自然言語生成 (NLG) などの他のテクノロジと統合することで、会話型 AI システムは、画像の認識や人間の行動のミラーリングなど、より高度なタスクを実行できます。
会話型 AI ツールは、ユーザーの問題を解決し、人間のような体験を提供することを目的としています。 電子商取引、顧客サービス、ヘルスケアなど、さまざまな分野で使用されています。
会話型 AI の要素
会話型 AI ツールは、コンピューターが人間のような方法で通信できるようにする人工知能アルゴリズムを使用します。 それらを調べて、プロセスにおける役割を理解しましょう。
出典：チャットボット
1. 自然言語処理
自然言語処理 (NLP) は、とりわけ言語学とデータ サイエンスの手法を使用して、コンピューターが人間の言語を理解し、それに応じて応答できるようにする会話型 AI の広大な分野です。
簡単に言えば、NLP を使用するシステムは、書き言葉または話し言葉、フレーズ、文などの大量の非構造化データを分析し、それらを構造化してその意味を解釈および理解することができます。
NLP のおかげで、仮想アシスタントは複雑なユーザーの発話を理解し、受信者が自然に感じる方法で創造的に応答できます。
2.機械学習
機械学習 (ML) は、言語モデルが人間の言語のパターンを認識できるようにする人工知能の一部です。 後でその知識を使用して、ユーザーの質問に自律的に答えることができます。
膨大な量のデータを分析することにより、ML アルゴリズムは、明示的にプログラムされていなくても、特定の問題を解決し、予測し、意思決定を行う方法を学習できます。 つまり、ML に基づく会話型インターフェースは、ユーザーとの会話ごとに精度を向上させることができます。
3. 自然言語理解
自然言語理解 (NLU) は、会話エージェントがテキストまたは音声の意図した意味を理解するのに役立つ NLP のサブセットです。
NLU に基づくシステムは、構造化データを使用して、ユーザー入力の文法とコンテキストを分析します。 そのおかげで、コンピューターは単語とフレーズの関係を理解できるようになります。 さらに、NLU を使用すると、コンピューターは人間の発話の同音異義語を区別したり、言語のニュアンスを理解したりできます。
4. 自然言語生成
自然言語生成 (NLG) は、機械が人間の言語で記述できるようにする NLP コンポーネントです。 必要に応じて、コンピューターがテキストを音声出力に変換できるようにします。 NLG を使用すると、会話型インターフェイスで複雑なテキスト入力を分析し、要約を提供できます。
5. 自動音声認識
リストの最後の要素は、自動音声認識 (ASR) です。 これは、コンピューターが話し言葉を理解し、書き起こすことを可能にする技術です。 ASR は、音声アシスタント、ディクテーション ソフトウェア、および音声認識機能を必要とするその他の同様のプログラムで使用されます。
会話型 AI はどのように機能しますか?
コンピューターが人間のようなユーザーとの対話を行えるようにするテクノロジについては、既に簡単に理解しています。 これで、会話を通じて AI アシスタントにどのように力を与えるかを学ぶことができます。
出典：チャットボット
- プロセスは入力生成から始まります。 このステップで、ユーザーは対話を開始します。 テクノロジーに応じて、テキストまたは音声インターフェイスを介してクエリ (キーワード、フレーズ、質問) を入力できます。
- 次に、システムは入力分析を行います。 ユーザーが質問を作成すると、ボットは NLP と NLU を使用して質問を整理し、意図した意味を定義します。
- 分析が完了しました。出力生成の時間です。 NLG のおかげで、AI エージェントは適切な応答を作成し、それを人間の言語に翻訳して、テキストまたは音声でユーザーに送信できます。
- 最後のステップは 強化学習。 機械学習により、システムは各ユーザーと対話しながら新しいことやパターンを学習できます。 次に、コンピューターはその知識を使用して、時間の経過とともに精度と応答を向上させることができます。
企業が会話型 AI を必要とするのはなぜですか?
人々が買い物をしたり情報を検索したりする方法は、コミュニケーションをオンライン メッセージングに移行させました。 ブランドが成功するには、24 時間体制のマルチチャネル カスタマー サポートを提供する必要があります。 これは達成するのが困難でコストがかかる可能性がありますが、会話型 AI ソリューションが役に立ちます。
顧客サービス コストの削減
24 時間年中無休の人間によるサポートを提供することで、高まる顧客の期待に応え、顧客満足度を高めることができます。 ただし、24 時間体制で必要なすべてのカスタマー サービス ポジションを埋めるには、コストがかかる場合があります。
顧客サービスチームを維持することは、企業にとっても継続的な費用です。 カスタマー サービス チームの離職率は 45% で、他の部門の 2 倍です。
米国労働統計局によると、ほとんどの場合、サポート エージェントの平均勤続年数はわずか 2.6 年以下です。 多くのエージェントは、自分の仕事が精力的またはストレスが多いと感じており、再現性の低い仕事に任せています。 人間による顧客サポートを提供する企業は、採用プロセスと従業員のトレーニングにより多くの費用を費やす必要があります。
興味深いことに、データによると、顧客は問題を解決する際に必ずしも人間に連絡する必要はありません。 ブランドがリクエストを効率的に送信し、問題を迅速に解決できる限り、彼らは満足しています。 そこに会話型 AI が飛び込むことができます。
AI を活用したチャットボット ソフトウェアは、一般的なユーザーの質問に 24 時間 365 日即座に回答できます。 インテリジェントなエージェントは、最初の顧客タッチポイントとして機能し、支払い、製品、または注文に関する情報を求める質問に答えることができます。
さらに、人工知能が顧客の問題を解決できない場合、利用可能な人間のエージェントにその人をルーティングして、より多くの情報を提供できるようにすることができます。 その結果、エージェントはより困難なケースに集中でき、繰り返しの作業に飽きることがなくなります。
会話型 AI をカスタマー サービス戦略に組み込むことで、顧客が期待するサービスを提供し、チームを満足させながら、コストを削減できます。
顧客エンゲージメントを高める
消費者の 50% 以上が、ブランドが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することを望んでいます。 会話型 AI は、人間のような対話を行うことができ、顧客に理解していると感じさせることができます。
たとえば、ウェブサイトのチャットボットを見てみましょう。 ユーザーの注意を引く積極的なチャットの招待状を送信できます。 ボットが訪問者とつながると、ショッピング ジャーニーを通じて訪問者をサポートし、製品に関する情報を提供し、支払いプロセスと配送ルールについて教育することができます。
さらに、必要なショッピング情報を提供することで Web サイトの訪問者を育てるだけでなく、チャットボットは顧客体験をパーソナライズすることができます。 ユーザー名、場所、ショッピングの好み、以前の購入などの履歴データとリアルタイム データを使用して、パーソナライズされた推奨事項を提供し、メッセージを自然に聞こえるようにすることができます。
AI インターフェースはユーザーの質問の文脈を理解し、人間の言葉のニュアンスを捉えることができるため、AI の回答はより機知に富み、的を射たものになる可能性が高くなり、ユーザーはよりフローに引き込まれます。
さらに、会話型 AI は、顧客に関する知識の宝庫になる可能性があります。 過去の顧客とのやり取りを分析することで、顧客の話し方や使用する用語など、顧客の質問の傾向を知ることができます。 これにより、顧客のニーズをよりよく理解し、ウェブサイトのコミュニケーションを最適化して顧客体験を向上させることができます。
アクセシビリティの向上
製品や Web サイトのアクセシビリティを向上させるために、会話型 AI を適用する企業が増えています。
アクセシビリティの意味がわからない?
簡単に言えば、この用語は、視覚、聴覚、運動、または認知障害を持つユーザー向けの製品、デバイス、サービス、または環境の設計を指します。 ただし、この言葉の広い意味でのアクセシビリティは、すべてのユーザーに平等な機会を提供することを意味します。
これは、ユーザーの能力や、周囲の環境、使用しているデバイス、ネットワーク接続の安定性などの他の状況を考慮することを意味します。 言うまでもなく、会話型 AI は製品やサービスのアクセシビリティを向上させることができますが、ユーザーごとに異なる場合があります。
たとえば、会話型アシスタントをスマートホーム デバイスに接続して、照明の切り替え、天気の確認、食べ物の注文、クレジット カードのブロックを行うことができます。 一番いいこと？ あなたがしなければならない唯一のことは、いくつかの音声コマンドを言うことです.
しかし、それだけではありません。 会話 AI は、テキスト読み上げのディクテーションと言語翻訳も提供します。 ユーザーが入力できない場合や、サービスを提供する言語を知らない場合でも、ユーザーが Web サイトやアプリをナビゲートするのに役立ちます。 会話型 AI は、さまざまなユーザーにとって非常に便利なものになりました。
サービスをスケーリングする
顧客サービスを高いレベルに保ちながら拡張するには、慎重な計画と努力が必要です。 ご存知のように、会話型 AI を使用すると、コストを削減しながら、より多くの視聴者とつながることができます。 さまざまなプラットフォームに統合できるため、複数の通信チャネルで顧客をサポートできます。
次に、AI ボットは平均待ち時間の短縮にも役立ちます。 ウェブサイトのチャットボットは、カスタマー サービスの最前線として機能し、すべての顧客がすぐにサポートを受けられるようにするのに役立ちます。
さらに、会話型インターフェイスにより、同時に支援を必要とする顧客の数に関係なく、中断のないサービスを提供できます。 この機能は、クエリのスパイクが発生した場合や、チームが質問に巻き込まれるショッピング シーズン中に役立ちます。
一般的な会話型 AI のユース ケース
会話型 AI には、顧客からの問い合わせを処理し、パーソナライズされた支援を提供し、チームの効率を向上させることができる幅広いアプリケーションがあります。 それらのいくつかを見てみましょう。
健康管理
AI アシスタントは、患者の関与を強化し、医療サービスを向上させることができます。 アナリストは、ヘルスケア チャットボット市場の価値が 2026 年までに 5 億 4,300 万米ドルを超えると予測しています。
症状のチェックと診断
患者はしばしば自分の健康について差し迫った質問をします。 これらの質問には迅速な回答が必要になる場合がありますが、人間の注意が必要な場合もあります。 そのような場合、それらはインテリジェントなエージェントによって回答できます。
会話型 AI ソリューションは、早期の症状評価とトリアージを提供できます。 彼らの利点は、患者が家を出て、予備診断のために何時間も何日も待つ必要がないことです。 これは、患者が医療システムへのアクセスが困難な場合、地方に住んでいる場合、または自力で家を出ることができない場合に特に役立ちます。
AI ボットは、患者を事前に診断するだけではありません。 緊急の医療処置が必要な場合に訪問または電話する必要がある施設の住所を提供することができます。 AI エージェントに相談することで、患者は自分の健康問題をよりよく理解し、より迅速に行動を起こすことができます。
さらに、会話型 AI を予備診断に使用している診療所では、緊急でない電話やオンサイト訪問の回数を減らすことができます。 このようにして、緊急の支援を必要とする患者の支援により多くの時間を割くことができます。
予約のスケジューリング
最後に医療提供者に電話しなければならなかったときのことを覚えていますか? 多くの患者にとって、医療予約の管理はイライラする作業です。 しかし、対話型 AI はスケジューリングなどの問題の解決策として登場しました。
会話型 AI システムにより、患者は人間とつながることなく、訪問の予約、再スケジュール、またはキャンセルをシームレスに行うことができます。 さらに、どのような書類を持参する必要があるか、どのように準備する必要があるか、または医療処置がどのようになるかについて、患者に指示することができます。
メンタルヘルスサポート
米国で精神的な問題を抱えている患者の 50% だけが専門家の助けを受けています。 会話型 AI は、医療専門家と患者の間のギャップを埋め、人間のセラピストを補うことができます。
患者が携帯電話からアクセスする AI チャットボットは、患者がコミュニケーションを取り、感情を表現するための安全な空間を作り出すことができます。 たとえば、認知行動療法に基づくボットである Woebot を見てみましょう。 それは患者を治療上の会話に引き込みます。 Woebot は、臨床医が患者をサポートし、メンタルヘルスを監視し、破壊的な行動を検出するために使用されます。
ソース: Woebot
会話型 AI は実際の治療に取って代わることはできないことを覚えておくのが最善です。 ただし、専門家が仕事の効率を高めるのに役立つことは間違いありません。
金融業務
消費者の 45% は、オンライン チャネルのみを通じて金融プロバイダーとやり取りしています。 これは、銀行のユーザーのほぼ半数が、財務を管理する際に人とつながる必要がないことを意味します。 代わりに AI エージェントに接続できます。
アカウントサポート
会話型 AI ツールは、クライアントが問題を迅速かつ独立して処理するための便利な方法を提供します。 これらのツールは、予算と支出についてすべてのユーザーを教育できます。 支払いをスケジュールし、顧客のクレジット スコアに基づいて更新することもできます。
さらに、クライアントは会話型 AI ツールを使用して、簡単なコマンドでクレジット カードをすばやくブロックできます。これは、クライアントがカードを見つけられない場合や盗まれたと思われる場合に特に役立ちます。 24 時間年中無休で利用できる AI アシスタントは、顧客に安心感を与えます。
不正防止
支払い詐欺やオンライン盗難の被害に遭った多くの銀行顧客は、銀行口座を閉鎖しています。 会話型 AI は、銀行や金融機関が顧客の資金を守るのに役立ちます。
AI アシスタントは、顧客の銀行業務を監視し、金融業務の傾向を知ることができます。 そのおかげで、クライアントのアカウントで疑わしいトランザクションを検出して通知し、盗難を防ぐことができます。
電子商取引
会話型 AI は、カスタマー サポート リクエストを処理できます。 しかし、企業はそれを使用して顧客のショッピング活動を支援し、コンバージョン率を高めることもできます。
機械学習を通じて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する機能を備えた会話型エージェントは、顧客の好みを学習できます。 その後、得られた洞察を使用して、顧客が探している製品を見つけたり、見逃した可能性のあるオプションを見つけたりするのに役立ちます。
顧客サービスで会話型 AI を使用するブランドの例として、Sephora があります。 このブランドは、チャットボットを使用して顧客に化粧品について説明し、チュートリアル、スキンケアのアドバイス、オンライン購入を提供しています。
出典：セフォラ
さらに、Sephora はアシスタントに拡張現実 (AR) テクノロジーを実装することで、顧客が仮想的にメイクを試して自分に合っているかどうかを確認できるようにします。 このようにして、ブランドはオンラインの顧客体験を次のレベルに引き上げます。
データ収集
AI アシスタントは、顧客とのチャット中に、顧客のニーズや好みに関する多くの情報を収集できます。
会話のアーカイブを分析することで、顧客の行動や意図の傾向を検出できます。 顧客に関する複雑で最新の洞察を得ることで、店舗体験を最適化し、より良いコミュニケーションを生み出すことができます。
モノのインターネット
モノのインターネット (IoT) は、通信可能なインターネット アクセスを備えたデバイスのネットワークに関するものです。 このようなデバイスには、Google Home などのスマート スピーカー、自動運転車、ユーザーのパフォーマンスを監視してデータを保存するウェアラブル フィットネス トラッカーなどがあります。
会話型 AI のインターフェイスとして機能するスマート スピーカーに注目しましょう。 Siri、Alexa、Cortana などのアシスタントが組み込まれているものもあれば、モバイル デバイスで利用できるアシスタントに接続できるものもあります。
会話型 AI に接続すると、音声コマンドでスマート スピーカーを起動し、さまざまなタスクを完了するのに役立ちます。 電話が見つからないときに電話をかけたり、Spotify でお気に入りの音楽を再生したり、子供の幼稚園の成績についてリマインダーを送ったりすることができます。
会話型 AI の課題
他の AI テクノロジと同様に、会話型 AI にも課題がないわけではありません。 注意すべき一般的なものを次に示します。
言語
言語は、あなたが思っているよりも速く進化しています。 グローバリゼーションと文化の混合は、方言や専門用語は言うまでもなく、言葉や文法の選択など、人々の話し方に影響を与えています。 同じ言語を話す人でも、世代や社会的背景、地域によって話し方が異なることを忘れないでください。
したがって、会話型 AI は人間の言語を驚くほどよく理解できるようになっていますが、インテリジェント アシスタントは、言語のニュアンス、アクセント、および構造の変化を理解するために、依然として多くの人間の助けを必要としています。
言語入力における人的要因は、特に音声アシスタントの場合、別の課題です。 話すときは、言葉を発するだけでなく、悲しみ、恐怖、嫌悪感などの感情も伝えます。
ユーザーの意図を完全に理解し、それに応じて反応するために、会話エージェントはコンテキスト内でメッセージを適切に定義し、ムードを考慮する必要があります。
プライバシーとセキュリティ
会話型 AI は、ユーザーの問い合わせに対応するためにユーザー データを収集する必要があります。 ただし、膨大な量のデータを処理するには、セキュリティ リスクが伴います。
ブランドは、会話型 AI アプリを作成して維持する一方で、セキュリティ機能と監視システムの実装に集中する必要があります。 このようにして、ユーザーのプライバシーを保護し、ユーザーの信頼を確立するための措置を講じることができます。
AIバイアス
言語モデルは、トレーニングに使用されるデータと同じくらい優れています。 偏ったデータを使用して会話エージェントをトレーニングすると、その出力に大きな影響を与えます。
そのため、AI エージェントの作成者は、トレーニング プロセスで使用されるデータが公平で包括的であることを確認する必要があります。 これには多くの時間と手作業が必要になる可能性があるため、特に大規模な言語モデルを開発する場合は、時間がかかる可能性があります。
ユーザーの採用
ChatGPT のような会話型インターフェースの出現により、会話型 AI に大きな関心が寄せられました。 ただし、ユーザーはインテリジェント エージェントと言語モデルを試してみたいと思っていますが、より深刻な問題を解決するためにそれらを使用することにまだかなり不安を感じているユーザーもいます。
会話型 AI の採用を増やすには、ユーザーの信頼を高めるのに役立つため、企業はその精度と信頼性に取り組む必要があります。 さらに、企業は会話型 AI が提供する利点と機能について聴衆を教育する必要があります。
一言で言えば
会話型 AI はそのルネッサンスを経験しています。 業界、仕事、生活を変えています。
会話型 AI はビジネスに多くの労力を割くことができますが、その過程で特定の課題が生じています。 したがって、会話型 AI は画一的なソリューションとして扱うのではなく、他のソリューションと接続し、人間の専門知識と組み合わせたときに最適に機能する便利なものとして扱う必要があります。 そうして初めて、可能な限り最高の結果を提供することができます。
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