AI チャットボットとボイスボット。 ビジネスコミュニケーションの未来 | ビジネスにおける AI #10

人工知能は、質問をしたりコマンドを作成したりするだけで、自然言語を介してデバイスとコミュニケーションできるようにします。 会話ボットまたは会話 AI とも呼ばれる AI チャットボットは、人間の会話 (書き言葉または話し言葉) をシミュレートして処理する AI ベースのコンピューター プログラムで、人々が実際の人間と話しているかのようにデジタル デバイスと対話できるようにします。 世界のチャットボット市場の収益は、2018 年の 4,090 万ドルから 2027 年には 4 億 5,480 万ドルに達すると予測されています。これは確かに大きな数字です。

チャットボットとボイスボットはどのように機能しますか?

ビジネスの成長を助けるためにどれを選択するかを考え始める前に、「チャットボットはどのように機能するのか?」という質問に答えてみましょう。 人工知能ベースのテキスト チャットボットを使用すると、ユーザーはテキストを通じて自然言語で質問し、自然で意味のある回答を得ることができます。 これは、自然言語理解 (NLU) および自然言語生成 (NLG) テクノロジーを備えているためです。

一方、Voicebot を使用すると、発信者は音声で自動音声応答 (IVR) システムを操作できます。 これらを使用すると、発信者は電話メニューを聞いてキーパッドで適切な番号を押す必要がなくなります。 彼らは IVR とライブで会話し、オペレーター通話の簡略化されたシミュレーションを行います。

これは、次のテクノロジーが使用されているためです。

• 音声認識– 発信者の音声をテキストに変換し、
• 自然言語理解 (NLU) – 理解の分析、意味単位の分析、抽出
• 言語生成 (NLG) – クエリの理解に基づいて適切な応答を生成します。
• 音声合成テクノロジー– 応答を音声に変換し、発信者に配信します。

どちらのボットも、自然言語クエリに対する人間のような応答を作成するための基礎として大規模言語モデル (LLM) を使用できます。 LLM は、自然言語入力を処理し、認識したパターンに基づいて次の単語を予測するコンピューター アルゴリズムです。 自然言語処理 (NLP) と機械学習 (ML) を採用して、テキストや音声を分析および生成します。

LLM は、大量のテキスト データをトレーニングすることにより、本物で一貫性のあるコンテキストに応じた応答を提供する機能を提供します。 したがって、LLM は、チャットボットとボイスボットが自然言語を理解して生成する能力を向上させます。 たとえば、LLM は、ボイスボットが複雑なクエリや長い対話を処理するのに役立ちます。

LLM ベースのチャットボットは、顧客サービス、販売、マーケティング、教育、健康、観光などのビジネスに多くの用途があります。

AIチャットボットの種類

チャットボットは、通信方法 (テキストと音声)、およびその複雑さと用途に応じて次のタイプに分類できます。

• タスクベースのチャットボット– ルールベースでタスク指向であり、操作と実装が最も簡単です。
• 予測型のデータ駆動型チャットボットおよびボイスボット– データベースまたはアプリケーションとの統合が必要であり、その操作は人間の会話に最も似ています。

テキストまたは音声 AI チャットボットがどのように機能するかを説明するのは、説明するタイプによって異なります。 それでは、それぞれを詳しく見てみましょう。

AIチャットボットとタスクボイスボット

タスクベースのチャットボットは、情報の提供や単純なトランザクションの完了など、単一の機能の実行に重点を置いています。 これらは、ルール、自然言語処理 (NLP)、および少しの ML に従って、自動化されているものの自然な会話に似たユーザーのクエリに対する応答を生成します。

ルールベースのチャットボットは高度に専門化されており、その応答は構造化されている必要があるため、顧客サービスやサポート部門のサポートによく使用されます。 たとえば、タスク指向のチャットボットは、営業時間、業務範囲、または簡単な注文の処理に関する質問に回答できます。 タスク指向のチャットボットは典型的な質問を処理できますが、柔軟性があまりなく、新しい状況に適応できません。

同様に、ルールベースのボイスボットは、事前定義されたルールとスクリプトに従って、単純な特定のタスクを処理します。 たとえば、飛行機の予約や電話での天気の確認などが考えられます。 構築は簡単ですが、機能が限られており、適応性がほとんどありません。

ルールベースのタスクベースのチャットボットの動作方法と、高度な AI を使用したチャットボットの動作方法の違いの例を、以下の対話の抜粋で示します。

引用された対話は、「何時に閉店しますか?」という短い質問から、AI チャットボットの柔軟性を示しています。 」 文脈から、質問はお店の営業時間と今日の日に関するものであると推測されます。 このようなチャットボットは、特定の人との会話の印象を維持する特定のスタイルで応答するように学習することもできます。

予測AIチャットボットとボイスボット

データ駆動型のチャットボットとボイスボットは、次のようなさまざまなソースからのデータを使用します。

• ユーザープロファイル、
• 環境設定と設定、
• ユーザーの行動の記録、
• フィードバック

これらはすべて、パーソナライズされた適切な回答を提供するためです。 また、データを使用して学習し、徐々にパフォーマンスと精度を向上させることもできます。

データは主に、ユーザーのニーズ、意図、感情を予測し、事前予測型の応答を提供するために使用されます。 チャットボットは、これを使用してユーザーに新しいアイデアや提案を生成することもできます。

データ駆動型の予測 AI チャットボットは最も先進的です。 また、パーソナライズして、ユーザーの好みを学習し、自分から会話を開始できるデジタル アシスタントとして使用することもできます。 これら 2 つのタイプを組み合わせて、より魅力的でインテリジェントな会話エージェントを作成することがよくあります。

彼らは、コンテキスト認識、自然言語理解 (NLU)、自然言語処理 (NLP)、機械学習 (ML) を使用して、時間をかけて学習します。 たとえば、データ駆動型の予測チャットボットは、対話型の対話や演習を通じてユーザーが言語を学習できるようにしたり、ユーザー プロファイルや過去の行動に基づいて製品を提案したりできます。

AIチャットボットのビジネス活用例

タスク指向のチャットボットは、情報の提供や単純なトランザクションの完了など、単一の機能を実行します。 たとえば、タスク指向のチャットボットでは次のことが可能です。

• ホテルの部屋や航空券を予約し、
• オンラインで食品や食料品を注文し、
• 天気や道路状況を確認し、
• 企画会議、
• よくある質問 (FAQ) に回答します。
• 顧客サポート。

適切に実装されたタスク指向チャットボットの一般的な例:

• Expedia のチャットボット- Facebook メッセンジャー経由でホテルや航空券を検索、予約します。
• ドミノ・ピザのチャットボット– Facebookメッセンジャー経由でピザを注文し、配達状況を追跡します。
• Poncho チャットボット– Facebook Messenger や Slack 経由で天気予報や警報を確認できます。
• Kayak チャットボット– Facebook メッセンジャー、Slack、Alexa 経由で旅行を計画し、料金を比較します。

より高度なデータ駆動型の予測テキスト チャットボット機能は次のとおりです。

• 言語学習またはスキル – Duolingo アプリでのインタラクティブな対話や演習を通じてユーザーが外国語を学習できるようにする Duolingo チャットボットなど、
• ユーザープロフィールや過去の行動に基づいた製品やサービスの提案、
• 創造的なプロジェクトのための新しいアイデアやコンテンツを生み出す、
• 財務、カレンダー、電子メールなどの管理などの反復的な作業タスクを支援します。たとえば、テキストを生成し、Google Workspace 経由で電子メールで送信できるテキストベースのデジタル アシスタントである Google の Bard などです。

汎用予測 AI チャットボットの一般的な商用例は次のとおりです。

• Apple の Siri は、iOS デバイス経由でさまざまなタスクを実行したり、質問に答えたりできるデジタル音声アシスタントです。
• Amazon の Alexa は、Echo デバイスを介してスマート ホーム デバイスの制御、音楽の再生、商品の注文などを行うことができるデジタル音声アシスタントです。

ビジネスにおけるボイスボットの例

顧客がクレジット カードをブロックするために電話をかけてきた場合、ボイスボットは人間のエージェントを介さずにすべての手順を実行する方法を見つけるのに役立ちます。 シームレスな顧客サービスを提供するために、ボイスボットはリクエストの承認、消耗品の注文、フォームへの記入、会議のスケジュール設定などの事務作業の自動化などのタスクを自動化し、従業員の生産性の向上にも役立ちます。

ボイスボットに最適な市場ソリューションには次のようなものがあります。

• Amazon Lex – 開発者が音声とテキストを使用して会話型インターフェイスを作成できるサービス。 音声認識、自然言語理解、自然言語生成、および音声合成機能を提供します。 また、Amazon Alexa、Amazon Polly、Amazon Comprehend などとも統合されます。
• Google Dialogflow – 音声とテキストを使用して自然で豊かな会話エクスペリエンスを作成するためのプラットフォーム。 音声認識、自然言語理解、自然言語生成、および音声合成機能を提供します。 また、Google アシスタント、Google Cloud Speech-to-Text、Google Cloud Text-to-Speech などとも統合されます。
• IBM Watson Assistant – 開発者が音声とテキストを介して会話型ソリューションを設計できるようにします。 音声認識、自然言語理解、自然言語生成、および音声合成機能を提供します。 また、IBM Watson Speech Services、IBM Watson Text-to-Speech、IBM Watson Tone Analyzer などとも統合されます。

AI チャットボットとボイスボット – あなたのビジネスにはどちらを選択しますか?

チャットボットとボイスボットは、企業が顧客とのやり取りを自動化し、より良いサービスを提供するのに役立つ 2 種類の会話型人工知能です。 ただし、コンテキストやユーザーの好みに応じて、異なる長所と制限があります。 ソリューションを選択するための基準は次のとおりです。

• ユーザー インターフェイス– AI チャットボットは、画像やリンクなどの視覚的な情報にアクセスする必要があるユーザーに適しています。 一方、ボイスボットは、迅速なコミュニケーションが必要な場合や、たとえば、話しながら車を運転したり機械を操作したりする必要がある場合に適しています。
• ユーザー エクスペリエンス- どちらも自然言語理解 (NLU) に依存してユーザーの要求と意図を処理します。 ボイスボットはより魅力的ですが、その機能を実行するには、その応答が真に人間に似ている必要があります。 ボイスボットには音声認識と合成も必要であるため、会話にさらなるエラーや遅延が発生する可能性があります。 一方、チャットボットは、ボタン、メニュー、絵文字を通じて、より多くのフィードバックやガイダンスをユーザーに提供できます。 さらに、トレーニングや改善も容易です。
• アプリケーション- どちらも顧客サービス、販売、予約、情報検索に適合します。 ただし、その複雑さ、緊急性、または機密性によっては、特定の任務に対してより機能的なものもあります。 たとえば、認証、検証、または確認を必要とする業務にはテキスト チャットボットが適している可能性があり、スピード、利便性、またはパーソナライゼーションを目的とする業務にはボイスボットが適している可能性があります。

どちらがあなたのビジネスに適しているかを判断するには、次の質問に答えてください。

1. あなたのターゲット顧客は誰ですか? 彼らの好みや行動は何ですか?

この質問は、顧客のニーズや期待、好みのコミュニケーション方法を理解するのに役立ちます。 たとえば、顧客が若く、テクノロジーに精通し、モバイル指向である場合、ボイスボットよりもチャットボットを好む可能性があります。 顧客が高齢で、タイピングに慣れていない場合、またはアクセシビリティに問題がある場合は、ボイスボットを好む可能性があります。

2. 顧客の目標と問題点は何ですか?そしてそれらをどのように解決できますか?

この質問は、会話型人工知能ソリューションの価値提案とユースケースを定義するのに役立ちます。 たとえば、顧客がピザをすぐに注文したり、航空券を予約したりしたい場合、チャットボットよりもボイスボットを好む可能性があります。 顧客が製品を比較したり、レビューを読んだり、詳細情報を取得したい場合は、チャットボットを好む可能性があります。

3. 顧客はあなたのビジネスとやり取りするためにどのようなチャネルやプラットフォームを使用していますか?

この質問は、会話型人工知能ソリューションに最適な配信方法と統合オプションを選択するのに役立ちます。 たとえば、顧客がソーシャル メディア、メッセージング アプリ、または Web サイトを使用して連絡する場合、ボイスボットよりもチャットボットを好む可能性があります。 顧客が電話、スマート スピーカー、または音声アシスタントを使用して連絡する場合、チャットボットよりもボイスボットを好む可能性があります。

4. 会話型人工知能ソリューションを開発および維持するために自由に使える技術的リソースと財務的リソースは何ですか?

この質問は、会話型人工知能ソリューションの実現可能性と拡張性を評価するのに役立ちます。 たとえば、リソースや専門知識が限られている場合は、ボイスボットよりもチャットボットを好む場合があります。 一般に、チャットボットは開発と保守が簡単で、コストもかかりません。 ボイスボットには、音声認識や合成などのより高度なテクノロジーとスキルが必要であり、ソリューションのコストと複雑さが増大する可能性があります。

会話型人工知能。 ビジネスにおけるコミュニケーションの未来

企業が顧客とより深く、より有意義な関係を構築しようとしているため、チャットボットとボイスボットのどちらを選択するかは、テクノロジーだけではなく、人間のニーズを理解し、予測することも重要になります。

人工知能と人間と同様の会話能力を組み合わせることで、効率性だけでなく、企業が顧客と対話する方法の変革も約束されます。 なぜなら、おそらくここには、より直観的でパーソナライズされた、そして逆説的により人間的なビジネスコミュニケーションの未来があるからです。

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著者: ロバート・ホイットニー

JavaScript の専門家であり、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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