AI仮想アシスタントとチャットボット

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AI仮想アシスタントとチャットボット

チャットボットとは何か、チャットボットが顧客体験をどのように改善するかを説明し、チャットボットを構築するためのベスト・プラクティスについても説明します。

仮想アシスタントは、人工知能(AI)と自然言語処理(NLP)を使用するアプリケーションです。顧客の質問を理解し、人間の会話を模倣して自動化された回答を返します。 仮想アシスタントが、テキスト入力や音声入力によるユーザーの質問と要求に回答することで、ユーザーは必要な情報を、人間の介入を必要とせずに容易に取得できます。

AppleのSiriやGoogleアシスタント、Amazon Alexaなど、音声入力を利用する仮想アシスタントはよく知られています。 一部の仮想アシスタントはWebサイトに組み込まれ、テキスト・チャットを介して対話します。 どちらの方法でも、仮想アシスタントと認められるための鍵は、知りたいことを会話型の手法で質問できる機能です。これにより、仮想アシスタントは、回答とフォローアップの質問によって検索を絞り込むことができます。

仮想アシスタントである「インテリジェント仮想アシスタント」や「仮想エージェント」は、「チャットボット」と呼ばれることもあります。両者のテクノロジーには大きな違いがあるため、この2つの用語は区別して使う必要があります。

仮想アシスタントとチャットボットの 主な違い

歴史的には、チャットボットはテキスト・ベースであり、限られた一連の単純な照会に対して、開発者が事前に用意した回答で応答するようにプログラムされていました。 チャットボットは対話型FAQのように運用されました。訓練を受けた特定の質問や回答に関してはうまく機能しましたが、複雑な質問や、開発者によって予想されていなかった質問を提示されると機能しませんでした。

簡単に言うと、チャットボットと仮想アシスタントとの主な違いは、チャットボットに学習能力がない点です。

一方、仮想アシスタントは、自然言語認識機能でユーザーのニーズを理解してから、 高度なAIツールを使用して、ユーザーが何を達成しようとしているかを判断します。 これらのテクノロジーは機械学習ディープ・ラーニング(AIの構成要素であり、微妙な違いがあります)を駆使して、ユーザーとの対話に基づく質問と応答に関する、よりきめ細やかな知識ベースを作り上げます。これにより、ユーザーのニーズを正確に予測して正しく回答する能力を、時間とともに向上させます。

例えば、あるユーザーが明日の天気を尋ねると、単純なチャットボットは雨が降るかどうかを簡単に回答します。 しかし仮想アシスタントは、ユーザーが本当に必要としているのは、レインコートを着て傘を持っていくべきかどうかを知ることだと判断するかもしれません。

スマートなチャットボットの登場

チャットボットと仮想アシスタントという用語は、時に混同して使用されていることがあります。 一部のチャットボットが、今では複雑なアルゴリズムを使って、より詳細な応答を提供しているのは事実です。

しかし注目すべきは、仮想アシスタントのディープ・ラーニング機能では、多種多様な応答が織りなすネットワークを人間との対話を介して構築することで、時間の経過とともに対話の正確性を高められる点です。 仮想アシスタントを長く運用するほど、その応答はより強力になります。 このため、ディープ・ラーニングを利用する仮想アシスタントは、アルゴリズム・ベースの知識を統合したばかりのチャットボットよりも、照会とその背後にある意図に対して、より詳細かつ正確に応答できる可能性があります。

仮想アシスタントの利用方法

消費者は、モバイル・アプリケーションでの予約から、インテリジェント・サーモスタットやスマート・キッチン家電などの専用デバイスの使用に至るまで、 多様な作業に仮想アシスタントを利用しています。 会話型のインターフェースにもいろいろな種類があり、 ソーシャル・メディア・メッセージング・アプリケーション、スタンドアロン・メッセージング・プラットフォーム、Webサイト上のアプリケーションで使用できます。 代表的な使用例としては次のようなものがあります。

  • 地元のレストランを見つけて道順を案内する
  • フォームや財務アプリケーション内のフィールドを定義する
  • スポーツ・ゲームの最新スコアを取得する
  • お気に入りのブランドから顧客向けの一般的なサービス支援を受ける
  • 時間や場所に基づいてタスクを実行するためのリマインダーを設定する
  • リアルタイムの気象条件とそれに合った服装の推奨を表示する

なぜ仮想アシスタントを利用するのか

顧客エンゲージメントとブランド・ロイヤルティーの向上

成熟した電子商取引の時代になる前は、質問、懸念や不満のある顧客は、企業に電子メールを送信する、あるいは電話して、人からの回答を得る必要がありました。 しかし、カスタマー・サービス部門を設置して予測できない要求に対応することや、昼夜を問わない、同様または繰り返しの照会に一貫した返答を行うよう人員を再教育することは、 多くの企業にとって絶え間ない、コストのかかる課題です。

今日では、仮想アシスタントが顧客との対話を24時間年中無休で常に管理し、一方で継続的に応答の品質を向上させてコストを削減することができます。 また仮想アシスタントは、一度に多数のユーザーに即座に対応できるため、電話ベースのカスタマー・サポートの長い待ち時間、さらには電子メール、チャット、Webフォーム・ベースのサポートの、より長い待ち時間をなくすこともできます。 これは優れたユーザー・エクスペリエンスであり、満足したユーザーの存在は、ブランド満足度とロイヤルティーの向上を意味します。

コストを削減

カスタマー・サポート・センターに昼夜を問わず人員を配置するのには多額の費用がかかります。 また、人材部門などの一部の部門では、このような人員配置が不可能なことがあります。 こうした機能のアウトソーシングに対応する産業が生まれていますが、利用には多額の費用がかかり、お客様のブランドと顧客とのやり取りに対する監督力は弱まります。

しかし、仮想アシスタントは24時間年中無休で問い合わせに対応することができます。 さらに、サポートの新たな第一線の提供、ピーク期間中のサポートの補完、追加サポート・オプションの提供が可能になります。 少なくとも、仮想アシスタントを使用することで、人と話す必要があるユーザーの数を減らすことができます。これにより、企業は需要増に伴う人員拡大や、24時間のサポート・スタッフ配置を回避することができます。

見込み客の獲得と育成

仮想アシスタントは、販売を支援すること、販売員に助言と重要情報を提供してコンバージョン率を向上させることができます。 例えば、ある商品またはサービスをWebサイトで閲覧している顧客は、さまざまな機能、特性、またはプランに関する質問があるかもしれません。 仮想アシスタントはこれらの回答を提供できるため、顧客がどの商品またはサービスを購入するかを決定すること、または最終的な購入に向かって次の論理的な段階を踏むことを後押しします。 多段階のセールス・ファネルを伴う、より複雑な購入の場合、仮想アシスタントは顧客と正規販売代理店とを結び付ける前に、見込み客を絞り込むことができます。

仮想アシスタントを選択するためのベスト・プラクティスとヒント

仮想アシスタントの選択は時に明快であり、企業やユーザーにとっての見返りは多大なものになる可能性があります。 顧客に即応性のある会話型チャネルを提供することで、コストを削減しながら、即時かつ常に利用可能な対話への期待に応えられるようにします。

例えば、eコマース企業のデジタル・ストラテジストは、販売の仮想アシスタントを選択してデプロイすることで、閲覧中の顧客にその商品に関するより詳しい情報を提供し、各モデルの違いを明示し、追加のユーザー・ガイドや入門用動画を提供することができます。 同様に、企業組織の人事部門は、従業員が人との会話なしで福利厚生情報にいつでもアクセスして情報をナビゲートできるようにする仮想アシスタントを見つけるように、開発者に依頼するかもしれません。

どのような場面やプロジェクトにも当てはまる、仮想アシスタントを選択する上での5つのベスト・プラクティスとヒントがあります。

  1. 差し迫った目標を達成でき、かつ将来の拡張を制限しないソリューションを選ぶ。 仮想アシスタントを要請するグループは、短期的に何を達成したいのでしょうか。 この目標は現時点でどのような状況にあり、仮想アシスタントの必要性を生み出している課題は何でしょうか。 どのようにすればこのテクノロジーは、組織内の他のグループでも、エージェント・アシスタンス、社内ITやHRのサポート、さらには医療給付の登録などのニーズのために利用できるでしょうか。
  2. AIが仮想アシスタントと顧客体験に及ぼす影響を理解する。多くのバズワード同様、AIという言葉は至る所で使われているため、AIがどこでどのように使用されているかを把握する必要があります。 AIは、顧客が何をしようとしているのかを理解するのに役立ち、さまざまな表現方法を理解し、会話を自然な、非ロボット的な方法で管理するのに役立つものでなくてはなりません。 その目標は、顧客が行き詰まることなく、必要とする情報を得られるようにすることです。 これが達成できなければ、チャットボットが増えたに過ぎません。
  3. アシスタントを時間をかけて構築、訓練、改善するために何が必要なのかを明確にする。大げさな表現にもかかわらず、AIは初めから必要なことをすべて把握しているわけではありません。どのようなインテント(目標)や事前構築済みのコンテンツがあらかじめ用意されているのか、何をユーザー自身で作成する必要があるのかを明確にする必要があります。 一部の仮想アシスタントには、履歴のチャット・ログとトランスクリプトを使用してこれらのインテントを時間を節約して作成できる機能があります。 機械学習を使用している仮想アシスタントには、時間の経過とともに応答を自動的に調整して改善させる機能があります。
  4. 既存の投資の置き換えではなく、既存の投資に結び付ける方法を探す。 多くの場合、新興のチャネルまたはテクノロジーは、すでに確立されたチャネルやテクノロジーを置き換えると見られがちです。 しかしそうではなく、これらは組織にとって管理すべき新たな媒体に過ぎません。 仮想アシスタントは、新興のチャネルと顧客システムに接続して、この両者の長所を提供します。つまり、顧客体験をモダナイズする一方で、ユーザーを、問題解決につながる情報や個人により正確に導きます。
  5. 仮想アシスタントがデプロイメント、拡張性、セキュリティーの要件を満たしているかを判断する。あらゆる組織と業界には独自のコンプライアンス要件とニーズがあるため、その基準を明確に定義することが重要です。 多くの仮想アシスタントは、他の顧客の会話から得られた学習や成果を利用するためにクラウドを介して提供されます。そのため、オンプレミスでのソリューションやシングル・テナント環境を求める場合、利用可能なプロバイダーの選択肢は少なくなります。 また、お客様のデータが使われているかどうか、またその場合はどのように使用されていかを理解することも重要です。高度に規制された業界では大きな影響がある可能性があるためです。 例えば、IBM Watson® Assistantは、SaaS、オンプレミス、パブリッククラウドなど、さまざまなデプロイメント・オプションを、IBM Cloud Pak® for Dataを介して提供します。また、より厳格なデータ・プライバシーのために、オプションのデータ分離機能も提供します。

仮想アシスタントとIBM

Watsonの活用

IBM Watson Assistantは、お客様の問題を初めて解決するのに役立つ、クラウド・ベースのAIアシスタントです。 複数のアプリケーション、デバイス、チャネルにわたり、迅速で一貫した、正確な回答を提供します。 AIを使用するWatson Assistantは顧客の会話から学習し、問題を初めて解決する能力を高める一方で、長い待ち時間、面倒な検索、役に立たないチャットボットによる苦痛を軽減します。 IBM Watson Discoveryと組み合わせると、AI駆動型の検索で文書やWeb サイトから収集した情報を使用して、ユーザーとの対話を強化できます。

Watson Assistantは、顧客に発言の文脈を尋ねて対話を最適化します。 これにより、質問を言い換えなければならない不満が軽減されるため、より良好な顧客体験を提供できます。 さらに、Watson Assistantは、質問に応じて数多くの選択肢を用意しています。 顧客のとりわけ複雑な問題を解決できない場合は、まったく同じチャネル内で、顧客を人間のエージェントにシームレスに引き継ぐことができます。

Watson Assistantは、お客様のカスタマー・サービスのエコシステムに接続し、お客様のプラットフォームとツールを統合し、顧客体験全体を最初から最後まで、よりスマートかつシンプルにするように設計されています。 これにより、顧客とお客様のビジネスとの対話は、真に大切な誰かとの有意義な関係のように感じられ、見知らぬ人との思い付きでばらばらの会話のような感覚は少なくなります。

IBMはまた、顧客体験は会話だけを指すものではなく、機密データの保護を意味することも理解しています。 すべてのIBM Watson製品の設計に、世界クラスのセキュリティー、信頼性、コンプライアンスの専門知識が取り込まれているのはそのためです。 さらにIBMは、IBM Cloud Pak for Dataを通じてWatson Assistantをオンプレミス、IBM Cloud、任意のクラウド・プロバイダ―でデプロイする柔軟性を提供して、お客様が投資を保護できるようにします。

結論

チャットボットと仮想アシスタントは異なるソリューションかもしれませんが、どちらもコスト削減、リソース最適化、対話自動化という今日のニーズで一定の役割を果たします。 組織のニーズを把握して選択肢を評価することで、目標達成に役立つAIソリューションを選択し、最大利益を実現することが重要です。

この5分間の評価では、どの分野でAIを使ってカスタマー・サービスの対話を最適化すると、顧客満足度を高め、コストを削減し、収益を増やすことができるかを確認できます。

Watson Assistantの詳細はこちらで確認できます。すぐに構築を始められます。