チャットボットは、テキスト入力、音声入力、またはその両方を通じてユーザーの質問や要望に応えることで、人間が介在することなく、ユーザーが必要な情報を簡単に見つけることができるようにします。

チャットボット技術は、家庭のスマートスピーカーから職場のメッセージング・アプリケーションまで、最近ではほとんどどこでも使われています。 最新の AI チャットボットは、 「仮想アシスタント 」 や 「仮想エージェント 」 と呼ばれることがあります。Apple の Siri や Google アシスタント、 Amazon Alexa などの音声入力を利用したり、 SMS のテキストメッセージで対話したりすることができます。 いずれの場合も、顧客は会話形式で必要なものについて質問することができ、チャットボットはその回答やフォローアップの質問を通じて、検索結果を改善することができます。

これまで、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、チャットボットの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。トレーニングされ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。

時間が経つにつれて、チャットボットはより多くのルールと自然言語処理を統合し、エンドユーザーが会話形式で体験できるようになりました。 実際、最新のチャットボットは文脈を認識し、より多くの人間の言葉に触れながら学習することができます。

最新の AI チャットボットは、自然言語理解 （NLU） を使用してユーザーのニーズを識別します。 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。 これらの技術は、 機械学習 や ディープ・ラーニングといった AI の要素に依存しており、 微妙な違いがありますが、ユーザーとの対話に基づく質問と回答の知識ベースをより詳細に開発することができます。 これにより、ユーザーのニーズを正確に予測し、時間とともに正しく対応する能力を向上させることができるのです。

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できます。 しかし、 AI チャットボットは、（雨のために）朝の通勤時間が長くなるので、アラームを早めに設定したいかを問い合わせるかもしれません。

チャットボットと AI チャットボット、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、 AI チャットボットのディープ・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。 AI チャットボットは運用期間が長ければ長いほど、反応が強力になります。 このため、ディープ・ラーニングを利用する AI チャットボット 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。

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 AI チャットボットを利用しています。 ビジネスでの使用も同様に様々です。 マーケティング担当者は AI チャットボットを使って顧客体験をパーソナライズし、 IT チームはセルフサービスを可能にし、カスタマー・コンタクト・センターはチャットボットを使って受信したコミュニケーションを合理化し、顧客をリソースに誘導します。

会話型のインターフェースにもいろいろな種類があります。 AI チャットボットは、一般的にソーシャル・メディア・メッセージング・アプリ、スタンドアローン・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されます。 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
• 健康管理の質問に答えて、予約を取る
• 好きなブランドの一般お客様サービスのサポートを受ける
• 時間や場所に応じてタスクを実行するリマインダーを設定する
• リアルタイムでの天気情報やおすすめの服装を表示する

最新の AI チャットボットは、人間の言語内のデータを処理して、高度にパーソナライズされた体験を提供し、企業や顧客に明確な利益をもたらします。

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

e コマース時代が成熟する以前は、質問、懸念、苦情などを抱えた顧客は、メールや電話で人間からの返答を得なければなりませんでした。 しかし、予測できない需要に対応するためにカスタマー・サービス部門に人員を配置し、昼夜を問わず類似した、あるいは繰り返しの問い合わせに対し、一貫性のある回答を提供できるようスタッフを再教育することは、多くの企業にとって常に困難でコストのかかる作業です。

今日、チャットボットは24時間年中無休で、常時顧客とのやり取りを管理しながら、対応の品質を継続的に向上させ、同時にコストを抑えることができます。 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、人数に関係なくユーザーにすぐに対応できるため、電話によるカスタマー・サポートの長い待ち時間や、メール、チャット、Webによるサポートのさらに長い待ち時間を解消することができます。 これは素晴らしいユーザー体験であり、満足した顧客はブランド・ロイヤルティーを持つ可能性が高くなります。

コストを削減して、運用効率を高める

カスタマー・サポート・センターに昼夜を問わずスタッフを配置するのはコストがかかります。 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。 この機能のアウトソーシングに対応する産業が登場しましたが、それには大きなコストがかかります。 また、それはブランドの顧客との対話のコントロールを弱めてしまいます。

しかし、チャットボットは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、チャットボットを使用することで、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、企業は需要増によるスタッフの規模拡大や、24時間体制のサポート・スタッフの導入を避けることができます。

リードを創出し、顧客を満足させる

チャットボットはセールスのリード・ジェネレーションに役立ち、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。 チャットボットはこれらに対する答えを提供し、お客様がどの製品やサービスを購入するかを決めたり、最終的な購入に向けて、次の論理的なステップを踏むことを支援します。 また、多段階のセールス・ファネルを持つ、より複雑な購入の場合、チャットボットは、お客様を訓練された販売代理店に接続する前に、リードを適格化することができます。

チャットボット・プラットフォームの選定は簡単で、企業やユーザーにとって大きな見返りが期待できます。 顧客に応答性の高い会話型チャネルを提供することで、コストを抑えながら、即時性と常時利用可能なインタラクションへの期待に応えることができます。

例えば、 e -コマース企業がチャットボットを導入することで、閲覧中のお客様に製品のより詳しい情報を提供したり、モデル間の違いを強調したり、追加のユーザーガイドとハウツービデオを提供したりすることができます。 同様に、企業組織の人事部は、直接誰かと話す必要なしに、従業員が 24 時間いつでも福利厚生に関する情報にアクセスでき、その情報を容易にナビゲートできるチャットボットを探してほしいと開発者に依頼するかもしれません。

どのようなケースやプロジェクトであっても、チャットボット・プラットフォームを選択するための5つのベスト・プラクティスとヒントをご紹介します。

1. 当面の目標を達成でき、かつ将来の拡張を制限しないソリューションを選ぶ。 チームが独自のチャットボットを求める理由 この目標に対して、現在どのように取り組んでいるのか、また、チャットボットの必要性を高めるための課題は何なのか。 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 や人事サポート、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 がカスタマー・エクスペリエンスに与える影響を理解する。 多くのバズワードがそうであるように、AI もまた、どこで、どのように使われているの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、単に FAQ が増えたに過ぎません。
3. チャットボットを構築し、訓練し、時間をかけて改善するために必要なことを知る。 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。 一部のチャットボットには、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. 既存の投資を、置き換えるのではなく、そこに接続する方法を探す。 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。 チャットボットは、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. チャットボットが、要求するデプロイメント、拡張性、セキュリティーに合っ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。 多くのチャットボットは、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。

IBM Watson は顧客の問題を初回で解決できる AI チャットボットです。。 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 との組み合わせにより、AI を利用した検索を実現し、ユーザーがドキュメントや Web サイトの情報を双方向で利用する際の利用感を改善することができます。

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。 とりわけ複雑なお客様の問題を解決できない場合、同一チャンネルでお客様と人間の担当者とをシームレスにつなぐことができます。

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、顧客とあなたのビジネスとの関係は、本当に心配してくれる人との有意義な対話に感じられ、見知らぬ人とのランダムで断片的な会話の連続のようには感じられにくくなります。

カスタマー・エクスペリエンスは会話だけでなく、機密データの保護にも関係していることも、IBM は理解しています。 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、Watson Assistant をオンプレミス、 IBM Cloud 、または IBM Cloud Pak® for Data を使用した任意のクラウド・プロバイダーでデプロイできる柔軟性を提供しているため、顧客の投資を保護する効果があります。

チャットボットは、コスト削減、リソースの最適化、サービスの自動化において重要な役割を担っています。 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、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。

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