概要
通常のチャットボットよりも自然で適応可能
IBM Watson Assistantは、ディープ・ラーニング、機械学習、および自然言語処理(NLP)のモデルに基づいて構築されています。これにより、質問を理解し、最適な答えを探して見つけ、ユーザーの意図したアクションを実行します。 Watsonはまた、インテント分類とエンティティー認識を使用して、コンテキストの中で顧客を理解し、必要に応じて担当者につなぐこともできます。

理解するAIチャットボット
どんな要求も理解
優れたNLPを、少数の例文のみで迅速にトレーニングして、新しいトピックをどの言語でも理解できるようにします。
対象分野への適応
独自のディープ・ラーニング・モデルと自動AIモデルにより、トレーニング・データとして提供された文に基づいて、お客様のビジネスの分野を自動的に検出して適応します。
回答せずにおくべき状況の判断
無関係検出モデルにより、システムは明確に回答すべきときと、ヘルプ資料や担当者に引き継ぐべきときを判断することができます。
平易な言葉の応答を認識
強力なエンティティー検出モデルは、同義語、日付、時刻、数値など、顧客からの平易な言葉での応答を、すべて文のコンテキストに照らして認識することができます。
冗長な質問の排除
以前の要求で収集された情報を使用してステップをスキップし、会話を簡素化することにより、フラストレーションを軽減します。
中断なしに自然な会話を処理
追加のセットアップなしで、あいまいな要求、トピックの変更、つづりの誤り、誤解などを、顧客と対話しながら適切に処理します。
既存のコンテンツで回答を検索
IBM Watson Discoveryを活用するこのインテリジェントな検索機能は、特定のインテントまたはアクションで明示的にトレーニングしていない場合でも、既存の資料、 Webサイト、知識ベースから、顧客の問い合わせに対する正確で簡潔な回答を見つけ出します。


洞察を導き出すAI
インテント推奨
Watson Assistantは機械学習を使用して、既存のログで認識されなかった一連のトピックを特定し、新しいトピックとしてシステムに追加するために優先順位付けできるようにします。
例とエンティティーの推奨
既存のトピックには、より多様なトレーニング例が必要なことがあります。 そのため、Watson Assistantは、既存のトピックに追加するべき文またはエンティティー値を推奨します。
インテント競合解決
アシスタントのパフォーマンスに悪影響を及ぼす可能性がある、トレーニング・データ内の潜在的な重複を自動的に検出し、アラートを出します。
お客様の声
当社では、15のAI仮想アシスタント・ソリューションの徹底的な評価を行い、Watson Assistantが最も優れていて精度が高いことがわかりました。
Patrick Meyer氏
技術担当ディレクター、人工知能の上級アーキテクト
Sopra Steria社
よくあるご質問(FAQ)
チャットボット・プラットフォームの一般的なユースケースは何ですか。
チャットボットの最も一般的なユースケースは、カスタマー・ケアです。 チャットボットは、顧客の質問に答え、簡単なトラブルシューティングにおいて顧客をガイドし、必要なリソースに顧客をつなぐことができます。そのため、優れたユーザー・エクスペリエンスの提供を目指す、製品ベースとサービス・ベースの双方の企業に役立ちます。チャットボットは、リード生成を支援するツールを求めている販売チームでもよく使用されます。 チャットボットは、尋ねられた質問に基づいて潜在的なリードを素早く検証してから、取引の成立につなげるために販売担当者に引き継ぐことができます。チャットボットはまた、e-コマースにおいてデジタル販売員として活用することもできます。これにより、従来型ストアのような顧客体験を創出できます。 e-コマースのチャットボットは、消極的なサイト訪問者を、関心の高い見込み客に変えるような、パーソナライズされたショッピング体験を提供することができます。
チャットボットをどのように使用すれば、顧客サポートのワークフローを自動化できますか。
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には、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。 チャットボットはそれに対する回答を提供することで、顧客が購入する商品やサービスを選ぶうえで役立つほか、最終的な購入に向けて次の論理的な段階を踏む後押しができます。 また、複数の段階に分かれたセールス・ファネルを伴う、より複雑な購入プロセスの場合、チャットボットは顧客を販売担当者につなぐ前に、リードを絞り込むことができます。
チャットボット・ソリューションはどのようにして顧客満足度を向上させるのですか。
今日、チャットボットは応答の品質向上とコスト抑制を継続的に行いながら、顧客との対話を24時間365日体制で常に管理することができます。 チャットボットはワークフローを自動化し、従業員を反復作業から解放します。 またチャットボットは、一度に多数のユーザーに即座に対応できるため、電話ベースの顧客サポートの長い待ち時間、そしてEメール、チャット、Webベースのサポートの、さらに長い待ち時間をなくすこともできます。 こうして優れたユーザー・エクスペリエンスが創出され、満足した顧客はブランド・ロイヤルティーを示す傾向が高くなります。
仮想エージェントまたはチャットボットはリアルタイムで顧客に応答しますか。
チャットボットは24時間365日体制で質問に答えることができます。 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。 チャットボットを使用すると、少なくとも、人間と話す必要のあるユーザーの数を減らすことができるため、企業では、需要の増加や24時間サポート・スタッフの配置によるスタッフの増大を回避できます。
APIとは何ですか。
APIは、2つのアプリケーションが、それぞれのデータと機能を利用可能にすることによって相互に通信できるようにする、ソフトウェア仲介機能です。 アプリケーション開発者は、APIのインターフェースを使用して他の製品やサービスと通信し、エンド・ユーザーが要求した情報を返します。 電話またはコンピューターでアプリケーション(仮想アシスタントなど)を使用すると、アプリケーションはインターネットに接続し、APIを介してデータをサーバーに送信します。 APIは、サーバーがデータを解釈して、必要なアクションを実行できるようにするのに役立ちます。 最後にサーバーは、要求されたデータをAPIを介してデバイスに送り返し、データはそこでアプリケーションによって解釈されて、読み取り可能な形式でユーザーに提示されます。 APIがなければ、今日活用されているオンライン・アプリケーションの多くは実現できなかったでしょう。
モバイル・アプリケーションで顧客サービスのチャットボットと対話できますか。
はい。実際、モバイル・アプリケーションへのチャットボットの導入は、一般的なユースケースとなっています。 英国最大の小売銀行であるロイズ銀行グループは、複数の仮想アシスタントを採用しており、最も顕著な小売モバイル・バンキング・アプリケーションでは、1000万人以上のモバイル顧客がいつでも銀行と通信できるようになっています。
Facebook Messenger、WhatsApp、Slack、Amazon Alexaのようなソーシャル・メディア・チャネルに、AIボットを導入できますか。
はい、Facebook Messenger、Intercom、Slack、TwilioによるSMS、WhatsAppにチャットボットを導入することができます。 Amazon Alexaにも導入できます。 Watson Assistantの統合の詳細をご覧ください。
使用できるチャットボット・テンプレートはありますか。
デフォルトでは、Webチャット・ウィンドウにホーム画面が表示され、ユーザーへのあいさつと、アシスタントとの対話方法の説明が行われます。 ホーム画面のスタイルの変更に使用できるCSSヘルパー・クラスについては、事前作成テンプレートの資料を参照してください。
AIチャットボット・ソフトウェアをFAQの知識ベースに接続できますか。
Watson Assistantの検索スキルは、既存の文書、Webサイト、知識ベース、エンタープライズ・アプリケーション(Salesforce、SharePoint、Box、IBM Cloud Object Storageなど)から、顧客の問い合わせに対する正確な回答を提供します。
Watson Assistantのダイアログのドラッグ・アンド・ドロップ・エディターはどのように機能しますか。
ほとんどのツールでは、会話の流れの修正は不安定でエラーが発生しやすい作業となりますが、Watson Assistantのドラッグ・アンド・ドロップ・エディターを使用すると、さらなる問題を起こす心配なく、コンテンツ、条件、ステップの優先順位付けを素早く変更できます。
次のステップへ
顧客体験を向上させるスマートなAIチャットをはじめましょう
一社ごとにシナリオ・ベースのデモを通して解説、疑問にお答えするオンライン・デモ相談会を開催しています。
デモ内容: シナリオにない、自由な質問への回答 / 満足度を高める回答