ボイスボットの運用と業務への応用 | ビジネスにおける AI #10

人工知能により、自然言語を介してデバイスと通信できるようになりました。質問をしたり、コマンドを作成したりするだけです。 ビジネスにおいて、会話型 AI と呼ばれるテクノロジーの最も一般的なアプリケーションは、チャットボットに相当する音声、または製品やサービスに関する質問に答えるボイスボットです。 本日の記事では、ボイスボットの運用と業務への応用に焦点を当てます。

ボイスボットの運用と業務応用 – 目次:

1. 序章
2. 音と意味
3. ビジネスボイスボット
4. 概要

序章

ボイスボットは音声インターフェースに基づいています。 最近まで、それらは主に視覚障害者が電子機器を操作できるようにするツールに関連付けられていました。 画面に表示されたテキストを声に出して読み上げ、簡単な音声コマンドを受け入れました。 残念ながら、彼らの操作は非常に不完全でした。 イントネーションやリズムに欠ける文章は、一言一句聞き取るのが困難でした。 コマンドの発行も制限されていました。 彼らの認識は、事前に録音されたコマンドの音声特性によって決定されたため、他の誰かが話すことはできませんでした. また、騒がしい環境のため、デバイスを使用することは事実上不可能でした。

音と意味

デバイスとの音声通信に関しては、拡張技術の急速な発展により大きな違いが生まれました。

• 音声認識– 音声をデバイスが理解できるテキストに変換する (音声からテキストへ)
• 音声合成– テキストを音声に変換するソリューションの普及 (テキストから音声へ)

会話型 AI として知られる今日のソリューションを可能にしたのは、それらの改善でした。 しかし、言葉の理解だけでは、会話の始まりに過ぎません。 実際、人工知能との会話は、私たちには最も自然なコミュニケーション方法のように見えますが、技術的な観点からは非常に複雑です。

最初の課題は言葉の音で、都市の喧騒やバックグラウンドで流れる音楽など、他の音を背景に話されることがよくあります。 人工知能が質問に答えるためには、まず私たちの声、つまり音声メッセージを抽出して処理する必要があります。 そのためには音声認識が必要です。 マイクで受信した音声をテキストに処理します。 これは、パターンに最もよく一致する一連の単語を探すニューラル ネットワークによって非常に効率的に行われます (パターン認識)。

次の課題は、言葉の意味、つまり人工知能が質問を理解したかどうかを判断することです。 自然言語処理とそれに対する AI の理解については、別の記事で詳しく説明しました。 ここでは、単語を認識するだけでなく、次のことも非常に重要であることに言及します。

• 彼らが話された言語
• コンテキスト
• 意図
• 感情表現

これらのソリューションを人工知能、機械学習 (ML)、自然言語処理 (NLP)、および大規模言語モデル (LLM) の使用と組み合わせることで、機械が言語を理解する方法が根本的に変わり、言語の範囲が拡大されました。彼らのビジネスアプリケーション。

ビジネスボイスボット

人工知能で音声会話を行うことで、会話型 AI のビジネス アプリケーションの広大な分野が開かれます。

人工知能と音声インターフェースを組み合わせて使用​​する最初の頻繁に使用されるソリューションは、コールセンターの運用です。 銀行や大規模な電子商取引でよく使用されます。 このタイプのソリューションは、対話 AI とも呼ばれます。 このようなボイスボットは電話マーケティングにも使用されますが、ここでは古いタイプの音声自動化がまだ支配的です. 多くの場合、事前に録音されたテキストの長い部分をナレーションで使用します。 それらは、顧客のスピーチのキーワードを認識することに基づいています。 それらに応答して、関連する録音を再生します。 対照的に、それらは通常、個人情報を取得し、潜在的な顧客との最初の接触を行うために使用されます。

一般的で頻繁に使用されるアプリケーションは、カー ナビゲーションやスマート ホームでの音声コマンドの使用です。

ボイスボットの教育およびトレーニングへの応用も、非常に興味深い可能性を秘めています。 彼らは次のことに役立ちます。

• 外国語を教える
• 従業員のオンボーディングの実施
• 会社が提供するソフトウェアの使用について、新規顧客を効果的にトレーニングする

ただし、最も有名な役割は音声チャットボットの役割です。これは、 Web サイトまたは店内アプリケーションで利用できる販売アシスタントです。 その基本的な形式は、テキスト ボットについて説明した機能と非常によく似ています。 店舗で最もシンプルな音声アシスタントが、商品や店舗運営に関する質問に音声で答えます。 ただし、より複雑なボイスボットでは機能を組み合わせることができます。

• 販売員
• 営業担当者
• サポート部門

基本的な質問に答え、通常とは異なるタスクまたは標準的な操作手順を超えた決定が必要なタスクについてのみ、電話を従業員にリダイレクトします。

Gartner の予測によると、2024 年末までに、現在 AI 音声カスタマー サービス パイロット プログラムを使用している企業の 75% が、それらを永続的に実装することになります。 彼らにとって、これは、ビジネスのスケーリングが容易になり、コストが削減され、コンサルタントのサポートが必要な顧客とより自由に話すためにスタッフの時間を解放できることを意味します。

最後に、人工知能は、指示に従って実際的な質問に答えるのではなく、単に会話を実行するように訓練されていることにも言及する価値があります. その最も興味深い化身の 1 つは、GPT-3 モデルで動作する人工知能である Leta です。 その操作と潜在的なアプリケーションについては、創造的な人工知能に関する記事で詳しく説明します。

概要

会話型人工知能は、音声を理解するだけでなく、発話された文の文脈を処理し、文の意図と感情表現を分析することもできます。 ボイスボットが運営するコールセンターへの連絡やしゃべるカーナビはすでに私たちが日常的に目にするアプリケーションですが、ボイスボットの未来は、販売サポート、顧客獲得、ユーザーサポート部門、および仮想アシスタントとの統合に密接に関連しています。

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著者: ロバート・ホイットニー

JavaScript のエキスパートであり、IT 部門を指導するインストラクター。 彼の主な目標は、コーディング中に効果的に協力する方法を他の人に教えることで、チームの生産性を向上させることです。

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ビジネスにおける AI:

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