会話型 AI は自然言語 処理 （NLP）と 機械学習 の組み合わせです。 これらの NLP プロセスは、AI アルゴリズムを継続的に改善する 機械学習 プロセスにより、定数フィードバック・ループにフローします。 会話型 AI は、原則のコンポーネントを有しており、それにより、ごく自然なかたちで処理し、理解し、応答を生成することができます。
機械学習 （ML）は、人工知能のサブフィールドであり、一連のアルゴリズム、機能、データセットから構成されています。そしてこれらは、経験を積むことで、継続的に改善されていきます。 入力情報による経験値が増えるにつれ、 AI プラットフォーム マシンは、パターンの認識がますます上達し、それを活用して予測ができるようになります。
自然言語 処理 とは、 機械学習 の手を借りる言語分析の今日的メソッドであり、 会話型 AI で用いられているものです。 機械学習に先立って、言語学を起点として言語処理方法論の進化があり、それがさらに計算言語学や、統計的 自然言語 処理につながりました。 将来的には、 ディープ・ラーニング によって、 会話型AI の 自然言語 書影 機能は、更なる進歩を遂げることでしょう。
NLP は4つの手順からなります。入力生成、入力分析、出力生成、強化学習です。 非構造化データを、コンピューターが読み取れる形式に変換することで、分析や、適切な対応の生成が可能になります。 基礎となる ML アルゴリズムは、学習を重ねることで、時間の経過とともに、応答の品質を向上させていきます。 NLP のこれら4つの手順をさらに詳しく解説すると、下記のようになります。
- 入力生成： ユーザーは、Web サイトまたはアプリを通して入力を行います。入力形式は、音声かテキストのいずれかになります。
- 入力分析： 入力がテキストベースの場合、 会話型 AI ソリューション アプリは、 自然言語 理解 （NLU）を活用して、入力の意味を解読し、入力者の意図を汲み取ります。 ただし入力が音声ベースの場合、データ分析には、自動音声認識（ASR）と NLU を組み合わせる必要があります。
- 対話マネジメント： この手順では、自然言語生成（NLG）と NLP のコンポーネントが、応答を策定します。
- 強化学習： 最後に機械学習アルゴリズムを活用して、時間の経過とともに応答を洗練し、正確さを担保します。
会話型 AI がまず初めに考えることは、御社製品のユーザーになろうとしている人が、その製品とどのような対話をしたいと思うかであり、また、将来のユーザーが抱くであろう主な質問事項です。 のちほど、会話型 AI ツールを使って、関連資料への経路指定を行うことができます。 この章では、会話型 AI の開発立案から作成までを一通りご案内いたします。
1. エンドユーザー向けのよくある質問（FAQ）リストをごらんください
よくある質問は、会話型 AI 開発プロセスの基礎となるものです。 このデータのおかげで、御社製品のエンドユーザーの主なニーズや懸念を把握することができ、その結果、ユーザーからのフィードバックを求めて、幅広く呼びかけを行う御社のサポートチームの労力をいくらか省くことにもつながります。 御社製品に関して、よくある質問リストが存在しない場合、カスタマーサクセスチームを立ち上げ、会話型 AI でサポート可能な、適切な質問リストを策定しましょう。
いま仮に、御社が銀行だとします。 よくある質問リストの最初の1問は次のようになるでしょう。
- 自分の口座にアクセスするにはどうしたらいいですか？
- どうやったらルーティングナンバーや口座番号を知ることができますか？
- デビット・カードはいつ到着しますか？
- デビット・カードをアクティブ化する方法は？
- 自分の注文内容を確認する方法は？
- 地元の銀行を打合せする方法は？
よくある質問リストには、いつでも質問を追加することができます。このためまずは、開発段階で会話型 AI にとってプロトタイプといえる必要最小限の質問だけを揃えることも可能です。
2. 会話型 AI ツールの開発という目標をめざしてよくある質問を活用する
よくある質問は、ユーザーが入力によって伝えようとする目的や意図の基本形を定めるものです。口座へのアクセスなども、これにあたります。 いったん大まかに目的を定めたら、 WWatson Assistant などの競争力のある会話型 AI ツールにそれらをプラグインすることを企図することもできます。
その状態から、ユーザーが当該情報を言い表したり問い合わせたりする方法について、会話型 AI を教育する必要があります。 「自分の口座にアクセスするにはどうしたらいいですか？」を例に取れば、ユーザーがサポートチームとチャットでやりとりする際に使用するかもしれない別のフレーズを検討することができます。一例としては、「ログインする方法は？」、「パスワードを初期化する方法は？」、「アカウントを割り当ててもらう方法は契約以下のための口座」、というようなフレーズです。
お客様が使うかもしれないその他のフレーズが、見当がつかない場合は、社内の分析チームやサポートチームと提携することが推奨されます。 御社の チャットボット分析 ツールが適切に設定されていれば、御社の分析チームは、Web データをマイニングし、サイト検索データから他のクエリを調査できます。 または、Web チャットの会話やコールセンターからの複写データを分析することもできます。 御社の分析チームが、このタイプの分析を設定していない場合、顧客がお問い合わせの際によく使う表現については、社内のサポートチームが貴重な情報を提供してくれるはずです。
3. 目的を活用して、関連する名詞やキーワードを理解し構築する
御社の意図に関連する名詞やエンティティーについて考察しましょう。 ここでは、例として、ユーザーの銀行口座について着目してきました。 このため、銀行口座情報を中心にエンティティーを作成することが合理的と申せます。
「ユーザー名」、「パスワード」、「口座番号」など、多くの値が、このカテゴリの情報に分類される場合があります。
特定のユーザーのインテントに関わるエンティティーを理解するには、ツールまたはサポートチームから収集されたものと同じ情報を使用して、目的または意図を開発する必要があります。 これらの名詞は、主な質問の前後にきます。
4. すべてをひとつにまとめ、ユーザーとの有意義な対話を作成します。
これらの要素がすべて連携することで、エンドユーザーとの会話が作成されます。 マシンは、意図を手がかりとして、ユーザーが何を求めているかを解読し、関連する応答を提供する手段として、エンティティ―が機能します。 たとえば、会話型 AI と、パスワードを忘れたユーザーとのあいだでは、次のようなやりとりが展開することが考えられます。
ユーザーのニーズに基づいて論理的な会話フローを構築するにあたり、目的と名詞（または IBM が意図やエンティティとみなすもの）は、一体となって機能します。 御社独自の会話型 AI の構築を開始する準備がすでに整っていれば、IBM の Watson Assistant Lite バージョン を無料でお試しいただけます。
会話型 人工知能といえば、すぐ頭に浮かぶものとして、オンラインチャットボットや音声アシスタントがあり、顧客サポート サービスやオムニチャネル の展開とワンセットで考えられます。 多くの 会話型 AI アプリには広範な分析機能が バックエンド プログラムに組み込まれており、人間との会話に近い利用感を確実にするのに役立っています。
専門家の見解としては、 今日運用されている会話型 AI アプリは、非常に狭い分野のタスクをこなすことに特化しているため、ごく初歩的なレベルの低い AI とみなされています。 レベルの高い発達した AI は、まだ理論上の概念に過ぎませんが、さまざまなタスクを解決し、幅広い問題を解決できる、人間の意識に近い存在をめざしています。
裁けるタスクの範囲がまだまだ狭いにもかかわらず、会話型 AI は企業にとって非常に収益性の高いテクノロジーであり、企業様の収益性を向上させます。 会話型 AI の最も人気のある形式として AI チャットボットを挙げることができますが、企業全体を見渡せば、他にも多くのユースケースがありえます。 たとえば以下のような例があります。
- オンラインカスタマーサポート： オンライン チャットボット が人間になり代わって カスタマージャーニーをサポートします。 オンラインカスタマーサポートは、配送などのトピックに関して、よくある質問（FAQ）に回答したり、パーソナライズされたアドバイスを提供したり、製品をクロスセルしたり、ユーザーにサイズを提案したりすることができ、Web サイトやソーシャルメディア プラットフォーム全体にわたって、カスタマーエンゲージメント についての考え方に変革をもたらしています。 例としては、 仮想エージェントを備えた e-コマース サイトの メッセージング ボット、 Slack や Facebook Messenger などの メッセージングアプリ、 仮想アシスタント や 音声アシスタントが通常行っているタスクなどがあります。
- アクセシビリティ： 特に支援技術を使用するユーザーにとっての参入障壁を低くすることで、企業様は、さらにアクセスしやすい存在になることができます。 これらのグループで一般によく使用される会話型 AI の機能は、テキストを音声に変換する 口述機能と言語翻訳機能です。
- HRプロセス： 人事に関する業務は、従業員の訓練、新入社員教育、従業員情報の更新などをはじめ大きな部分を、 会話型 AI を運用することで最適化を図ることができます。
- 医療分野： 会話型 AI の導入で、医療サービスの価格を手頃なものにし、患者にとってさらに利用しやすい医療を実現できるだけでなく、 運用効率 を改善し、請求処理など経営管理業務をさらに合理化することができます。
- モノのインターネット（IoT）デバイス： Alexa スピーカーからスマートウォッチや携帯電話に至るまで、いまや、ほとんどのご家庭で IoT デバイスが利用されています。 これらのデバイスは、自動化された 音声認識機能を使って、エンドユーザーと対話しています。 人気を集めているアプリとしては、Amazon の Alexa、 Apple の Siri 、 Google の Home が挙げられます。
- コンピュータソフトウェア： オフィス業務には、 Google で何かを検索する際のオートコンプリート検索や、スペル・チェックなど、 会話型 AI によって簡素化できるものが多数あります。
ほとんどの AI チャットボット や AI アプリは、現在、初歩的な問題解決スキルを備えているにすぎませんが、頻繁にある カスタマーサポート 事例に要する時間を節約できるため、コスト効率が向上するだけでなく、人手が解放されることで、より複雑な事例に集中することができます。 全体としては、会話型 AI アプリは、人間の 会話をうまく再現することができ、お客様の満足度の向上につながっています。
会話型 AI は、多くのビジネスプロセスにとって費用効果の高いソリューションです。 会話型 AI を運用する利点は下記のとおりです。
コスト効率
カスタマーサービス部門に人員を配置するにあたっては、特に、通常の営業時間外にお問い合わせに応えられるように体制を整えると、非常にコストがかかることがあります。 会話型インターフェースを通して、お客様へのサポートを提供することで、特に中小企業では、給与と社員教育にかかるビジネスコストを大幅に削減できます。 チャットボットや仮想アシスタントは、時間帯を問わず即座に応対できるため、お客様などに対し24時間対応が行えます。
生身の人間であるスタッフとの会話では、むしろ、お客様などに対し一貫性を欠く対応が生じるおそれもあります。 サポート窓口でのやりとりのほとんどは、情報を求めての相談で、反復性もあるため、企業は会話型 AI をプログラムすることで、さまざまなユースケースを処理し、包括性と一貫性を確保できます。 これにより、カスタマーサポートの対応に一貫性が生まれるだけでなく、貴重な人手を、より複雑なお問い合わせへの対応に集中させることができます。
増加売上とカスタマー・エンゲージメント
モバイルデバイスが消費者の日常生活に普及するにつれ、企業はエンドユーザーに対し、リアルタイムで情報を提供できる体制を整備する必要に迫られています。 会話型 AI ツールは、生身の人間よりもアクセスしやすいため、お客様は、より迅速かつ頻繁にブランドと接触することができます。 即応態勢の整ったサポートにより、お客様は、コール・センターで長時間待たされることもなくなり、カスタマー・エクスペリエンスの全体的な向上につながります。お客様の満足度が高まるにつれ、企業にとっては、その影響が顧客ロイヤルティの向上に現れ、引き合いによる収益増が見られるようになります。
会話型 AI のパーソナライズ機能により、チャットボットはエンドユーザーに推奨事項を提供できるようになり、企業はお客様が当初考えていなかった製品をクロスセルできるようになります。
拡張性
会話型 AI は非常にスケーラブルです。これは、新入社員を採用したり、オンボーディングプロセスを実施するよりも、会話型 AI サポート用のインフラを追加するほうが、はるかに安上がりで早く整備できるためです。 これは、地理的に新たな市場に製品を売り込む場合や、ホリデーシーズンなど、予期しない短期の需要集中時に、特に力を発揮します。
会話型AI は、まだ生まれて間もない段階にあり、近年になってようやく、ビジネスへの普及が始まったところです。 その他の新技術が進歩を遂げる際と同じように、会話型 AI アプリも、移行にあたって、まだいくつかの技術的課題を抱えています。 たとえば以下のような例があります。
言語入力
言語入力は、入力形式がテキストであっても音声であっても、 会話型 AI の問題点になるおそれがあります。 方言、アクセント、背景の雑音が、生の入力情報を理解する AI の理解力に影響を及ぼすおそれがあります。 俗語や、スクリプト言語でない言語も、入力処理で問題を引き起こすおそれがあります。
ただ 会話型 AI の最大の課題は、言語入力におけるヒューマン・ファクターです。 激しい感情や口調、皮肉が含まれると、ユーザーの意図するところを、 会話型 AI が正しく解釈し、適切に対応することは、困難になります。
プライバシーとセキュリティー
会話型 AI は、ユーザーのクエリに回答するにあたりデータ収集に依存しているため、プライバシーやセキュリティの侵害に対しても脆弱です。 高い プライバシーとセキュリティ標準 および監視システムを備えた 会話型 AI アプリを開発することは、エンドユーザーの信頼を勝ち取るのに役立ち、最終的にはチャットボットの使用を時間の経過とともに増加させます。
ユーザーの懸念
会話の相手が人間ではなく機械であることに気付いたとき、ユーザーが特に懸念しがちなのが、個人情報や機密情報の取り扱いです。 すべてのお客様がすぐに採用してくださるわけではないため、より良いカスタマー・エクスペリエンスを作り出すべく、これらのテクノロジーの利点や安全性について、ターゲットオーディエンスを啓発しソーシャル化することが重要になります。 この点を疎かにすれば、 ユーザー・エクスペリエンス が低下し、AI のパフォーマンスも減殺されて、プラスの効果が失われるおそれがあります。
また、チャットボットが幅広いユーザーの問い合わせに答えるようにプログラムされていない場合もあります。 そのような場合、的外れな応答や、中途半端な応答が提供され、エンドユーザーがフラストレーションを抱えることが考えられるため、より複雑なクエリに対処できる代替のコミュニケーションチャンネルを用意しておくことが重要となります。 このような場合、お客様には、御社の窓口を務める方と意思疎通できる機会が用意されているべきです。
最後に、会話型 AI は、企業のワークフローを最適化することもできるため、特定の職務に必要な労働力を削減することにつながります。 これは社会経済問題に関する市民行動を引き起こし、企業側に対する反発を招くおそれもあります。
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Watson Assistant は、あいまいな表現に関して、お客様に確認する作業を通して、対話を最適化します。 これにより、質問を何度も言い直さなければならないというフラストレーションを解消し、ポジティブな顧客体験を提供します。 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、カスタマー・サービス・エコシステムにプラグインし、プラットフォームおよびツールと統合するように設計されており、最初から最後まで一貫してカスタマー・エクスペリエンスをいままで以上にスマートかつシンプルにします。 これによりお客様は、企業との対話を本当に大切な誰かとの有意義な関係のように感じ、見知らぬ人との思い付きでとりとめのない会話のように感じることは少なくなります。
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 を使用した他のお好み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、お客様の投資を保護する効果があります。
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