ビジネスに最適なAIチャットボットを選ぶための3つの簡単なステップ

ビジネスに最適なAIチャットボットを選択することは、人工知能（AI）を最大限に活用するための重要な要素です。マーケットには多くのチャットボットがあり、それぞれが多様なことに秀でるように訓練されています。たとえば、Siriは手元で操作できるパーソナルアシスタントとして、Agentforce Assistantは何でもできるデジタル従業員として、ChatGPTは人間のような会話パートナーとして利用されています。

AIチャットボットは、テキストや音声を通じて人間のような会話を模倣するように設計されたコンピュータープログラムです。何十年も前から存在する古いルールベースのチャットボットとは対照的に、AIチャットボットは、人間の会話と知識で構成される膨大なデータセットで大規模言語モデル（LLM）をトレーニングすることによって作成され、チャットボットが自然言語を理解し、関連性のある文脈に応じた応答を生成するのに役立ちます。

ここでは、ニーズを明確にし、チャットボットの煩雑さを解消して、業務に最適なAIチャットボットを見つける方法を紹介します。

AIチャットボットのおかげで、ロボットによる定型的な応答、無限の保留時間、または顧客にメールの返信を何日も待たせる時代は終わりました。常時稼働のデジタルアシスタントを利用して、高速でパーソナライズされたサービスを提供できることは、今や当たり前のことです。

しかし、チャットボットは顧客に利益をもたらすだけでなく、ビジネスにも変革をもたらします。すべての顧客とのやり取りは、ボットが迅速かつ体系的にインサイトを提供する機会であり、他の方法では見逃されていた可能性のあるインサイトを特定できることがあります。

データが王様である今の時代、チャットボットは顧客との直接的なやり取りから会話データを収集し、分析することができます。最大の問題点は何なのか？どのような質問を繰り返しされるのか？その知識があれば、製品を微調整し、顧客にさらに優れたサービスとサポートを提供できます。

新しいチャットボットの選択肢が次々とマーケットに出回り、さまざまな専門分野を提供している中で、雑然とした状況を整理し、ビジネスに最適なAIチャットボットを判断することが重要です。自社固有のニーズを理解すること、コストを比較すること、カスタマイズオプションを検討すること、会社の既存データを活用すること、そして機能の比較検討を行うこと、これらはすべて、使用するAIチャットボットを決定する際に検討すべき重要な要素です。

まずは以下の質問を考慮して、ビジネスに最適なAIチャットボットを選択しましょう。

ここでは、カスタマーサービスから販売、マーケティングまで、あらゆるものに特化したチャットボットをご紹介します。最初のステップは、チャットボットがビジネス目標を達成するのにどう役立つのかを特定することです。「あなたが望むビジネス成果は何ですか?コストの削減や、売上の増加、カスタマーサービスの量の最小化などでしょうか？」と、Salesforce AIチームのプロダクト管理ディレクターであるAron Kaleは述べています。「チャットボットに何を求めているのかを明確にすることは、重要な第一歩です。」

たとえば、より効率的な優れたカスタマーサービスを提供することが目標である場合は、一般的な顧客からの問い合わせを解決するのに長けたチャットボットを優先します。または、反復的な社内タスクの自動化が優先事項である場合は、既存のシステムと統合し、マルチステップのワークフローを処理できるチャットボットを探します。売上を伸ばして、コンバージョンを増やすためのソリューションを見つけることに重点を置いている場合は、パーソナライズされた顧客へのレコメンデーションや取引の管理などを行うことができるAIアシスタントを見つけてください。

また、AIチャットボットが長期的により大きな影響をもたらす方法を検討する際に役立つのが、より広い視野を持つことです。AIチャットボットが影響を与える可能性のあるダウンストリームの主要業績指標はありますか?

たとえば、人事向けのチャットボットは、24時間体制の従業員サポートを提供したり、会社の福利厚生に関する質問に答えたり、プロジェクトの期限に関する自動リマインダーを送信したりすることで、従業員の生産性とエンゲージメントを向上させることができます。営業向けのチャットボットを利用すると、営業チームが有望な見込み客に照準を合わせることができ、コンバージョン率の上昇や顧客獲得コストの削減につながります。また、自律型のカスタマーサービスを統合、パーソナライズされた顧客支援を提供すると、満足度、ロイヤルティ、顧客リテンションの指標を向上させることができます。

目標がどんなものであれ、マーケットに出回っている多様なAIチャットボットソリューションのさまざまな能力を理解することが重要です。チャットボットはあらゆる範囲に及び、純粋な質問と回答のソリューションとして機能するものから、最初から最後まで独立して問題を解決するツールとして機能するものまで、さまざまなものがあります。ビジネスにおける会話の複雑さ、タスクの自動化、言語サポート、人間とAIのインタラクションの理想的なレベルをマッピングしましょう。

ビジネスに最適なAIチャットボットを選ぶ際に考慮すべきもっとも重要な要素の1つが、データへのアクセスです。ツールが自社のデータをどれだけ簡単に利用できるかによって、高度にパーソナライズされたアウトプットと一般的で役に立たないアウトプットとの違いが生まれることがあります。

「人間の労働者が仕事をうまくこなすために何が必要かという観点から考えてみてください。それは、チャットボットが必要とするものと同じです。」とKaleは説明します。「したがって、チャットボットがカスタマーサービスの問題に焦点を当てるようにするには、チャットボットがポリシーを理解し、注文状況を調べる必要があります。これは、Data CloudやMuleSoft などのツールで取得することができます。

会社の顧客レコード、製品情報、サービス履歴、内部ポリシー、見込み客データなどに含まれる豊富な情報について考えてみてください。このデータはインサイトの宝庫ですが、多くの場合、サイロ化されたデータベース、CRMソフトウェア、会話履歴、ドキュメントリポジトリに分散しています。AIチャットは一般的な回答を提供するのではなく、このデータにアクセスし、データを理解してシームレスに使用します。そのため、ビジネスに固有の実用的な回答を提供することができます。

たとえば、スポーツアパレルのオンラインストアを運営していて、新規顧客がチャットボットに「注文した商品はいつ届きますか?」と尋ねたとします。基本的なチャットボットは、「注文は通常3〜5営業日で発送されます」というような標準的なセリフで応答するでしょう。

対照的に、注文管理システムにアクセスできるチャットボットは、これよりもはるかにパーソナライズされた方法で応答できます。「注文番号#913のサクラメントキングスのジャージの注文は、昨日UPS経由で発送されました。今週の木曜日に到着する予定です。」といった回答になるはずです。この種のインタラクションは、ブランドロイヤルティの構築に大いに役立ちます。これを可能にするために必要な顧客データは、既存のシステム内にすでに存在している可能性があります。

データ接続されたチャットボットは、人事チームにも素晴らしい効果を発揮します。従業員に休暇の残り日数を正確に伝えたり、個人のファイルにもとづいて退職金制度を説明したりできるチャットボットは、レベルの高い従業員体験を創出します。また、営業では、顧客の過去の購入を補完する製品を推奨できます。つまり、会社のデータにシームレスに接続するAIチャットボットは、単なる汎用アシスタントではなく、ビジネスの真の専門家なのです。

チャットボットを比較する際には、多様なソリューションが多数のデータソースにどのように接続されるのかを理解するようにしましょう。Salesforce、SAP、Microsoft Dynamicsなどの一般的なシステムと統合できますか?カスタムデータベースにリンクするためのAPIをサポートしていますか?データセキュリティにどのように対処しますか?ビジネスに最適なチャットボットは、自然言語を理解するだけではありません。データを永続的なブランドロイヤルティを構築できる重要な資産へと変換できます。

さまざまなチャットボットソリューションを評価する際には、技術的な専門知識、予算、学習に投資する時間、AIがすぐにできることとできないことについて、現実的な期待を持つことが重要です。また、既存のシステムへの統合がどれほど簡単かという点についても考慮する必要があります。

たとえば、最小のトレーニングで立ち上げて稼働できるローコードまたはノーコードのオプションでしょうか？カスタマイズや更新には、どの程度の技術スキルが必要ですか？将来的な拡張や高度な機能の搭載に追加費用はかかりますか？チャットボットを最大限に活用するために必要な実際の人間の努力と総所有コストをしっかりと把握することが重要です。

最後に、マーケティング、サービス、営業、ITの各チームで効果的にチャットボットをトレーニングするためには、どのような内部データをトレーニングする必要があるのかを検討します。構造化データと非構造化データをすべて1つの屋根の下に統合することは、データを最大限に活用するための最良の方法であり、会話型AIを通じてそのデータを利用できるようにすることで、ビジネスのあらゆる側面で大きな変化が生まれる可能性があります。

そして、この広くてエキサイティングな新しいAIの世界に少し圧倒されているなら、小さなことから始めて積み上げれば良いということを知っておくことが重要です。「Q&Aやナレッジ記事など、ごくシンプルな小さなことから始めることも可能です」とKaleは言います。「すぐに50のものと統合する必要はありません。ユースケースを追加し、時間の経過とともにさまざまなユースケースに合わせて拡張していくことができます。」

自然言語処理能力が進歩し続けるにつれて、これらの仮想アシスタントはさらに人間らしく、直感的になることが期待できます。AIのイノベーションのペースは今後も加速し続け、今こそこれらのツールを学ぶのに最適な時期になるとKaleは述べています。

「この分野は急速に進化しています。私たちは非常に多くのイノベーションを目の当たりにしており、企業はそこにかつてないほど真の価値を見出しています。」と彼は言います。「どんどん速くなっていくでしょう。そしてどんどん良くなっていくでしょう。今すぐ学習と実践を始めて、テクノロジーの進化に十分に備えましょう。」