
AIチャットボットとは?
AIチャットボットは、人間の会話を模倣するソフトウェアアプリケーションです。人工知能を使用して自然言語を理解し、処理するため、会話形式でユーザーと対話できます。
AIチャットボットは、人間の会話を模倣するソフトウェアアプリケーションです。人工知能を使用して自然言語を理解し、処理するため、会話形式でユーザーと対話できます。
顧客は通常の営業時間外にサポートを必要とする場合が多く、常に製品を閲覧し、サポートを求めています。AIチャットボットは、Webサイトだけでなく、メッセージングアプリやソーシャルメディアなど、顧客とやり取りする多くの場所で利用することができます。これらの人工知能(AI)ヘルパーは、質問に答え、ユーザーを24時間年中無休でガイドすることが可能です。一般的なリクエストを処理しますが、より複雑な問題の場合は従業員に回して個別の対応を求めることができるので、顧客は常に必要なサポートを受けることができます。
中小規模の企業の91% が、人工知能が収益を押し上げると断言しており、AIチャットボットの利用が今後も続くことは明らかです。しかしAIに不慣れな方は、「AIチャットボットとは何か、そしてどんな利点があるのだろう。」と疑問に思うかもしれません。詳しく見ていきましょう。
AIチャットボットは、AIを使用してリアルタイムで問い合わせを理解し、応答するAIデジタルアシスタントであり、エンドユーザーとの人間の会話を模倣します。事前にプログラムされたルールと応答を採用する従来のチャットボットとは異なり、AIチャットボットは自然言語処理(NLP)と機械学習(ML)を使用して、ユーザーの質問をオンデマンドで理解し、応答します。
これらの機能により、ボットはより自然で関連性の高い会話に参加し、ユーザーの入力から経時的に学習し、問題をより正確かつ効率的に処理する方法を開発できます。AIチャットボットは、質問に答え、製品の推奨事項を提供し、取引を円滑にすることができます。また、情報を収集し、解決策を迅速に提案することも可能です。AIチャットボットは、人間と同じように反応するようにまで設計されています。たとえば、サービスでは、AIチャットボットは24時間年中無休で応答を提供することでプロセスを合理化するのに役立ちます。これにより、待ち時間が短縮され、全体的な効率が向上し、顧客体験が向上します。
しかし、これらのAIチャットボットは、顧客にサービスを提供するためだけのものではありません。AIチャットボットは、会社の内部チームもサポートすることができます。営業向けのAIチャットボットがチームをサポートする際には担当者のコーチとして行動し、担当者、潜在顧客、および会社の営業目標に関する特定の情報に基づいて、ピッチング、交渉、および反対意見への対応を練習できるようします。
すぐに使えるこれらのカスタムAIのユースケースからヒントを得てください。
近年、非常に多くの種類のボットが登場しているため、AIエージェントとチャットボットを区別するのが難しい場合があります。もっとも基本的なボットは、ルールベースのチャットボットです。これらは、事前定義された一連の応答に従って一般的な入力に対応します。AIエージェントの一種であるコンテキスト型AIチャットボットは、より高度です。機械学習とNLPを使用して、会話のコンテキストを解読します。AIエージェントには、エージェント型AIを使用して、継続的な学習、適応、人間との連携を行いながら自分で行動を起こす自律型エージェントのより大きなグループが含まれます。
では、それぞれのタイプの違いについて、もう少し詳細に説明していきます。
従来のチャットボットは、事前定義された一連のルールとスクリプト化された応答を使用してユーザーと対話します。これらは、一般的なカスタマーサポートの質問への回答など、基本的なやり取りに限定されます。チャットボットには、AIチャットボットやAIエージェントと同様の会話型インターフェイスが搭載されていますが、大規模言語モデル(LLM)を使用するAIと同じように言語を理解するわけではありません。
チャットボットは、一般的な顧客の質問に対して一貫した応答を迅速に提供できます。そのため、日常的なカスタマーサービスへの問い合わせの処理や、基本的な情報の収集、関連性の高いリソースの提案を行うことができる、信頼性の高い、費用対効果に優れたソリューションとして機能します。このように、単純で反復的なタスクには効果がある一方で、自由度の高い会話には苦戦します。
ここで説明したように、AIチャットボットは人間と直接対話するように構築されています。機械学習とNLPの助けを借りて、通常の会話を理解し、生成AIを使用して人間のような応答を作り出すことができます。これらのシステムは通常、膨大な量のデータでトレーニングされたLLMにもとづいて構築されているため、より繊細で、状況に応じたやり取りを、適切に行うことができます。
AIチャットボットは、インテリジェントな会話を必要とする、さまざまなデジタル空間で広く使用されています。パーソナライズされた複雑なサポートを提供するWebやメッセージングアプリを通じて、カスタマーサービスを強化します。またAIチャットボットは、デバイス上の仮想アシスタントにも搭載されており、よりスマートなコミュニケーションと自動化を実現するために、ヘルスケア、教育、ビジネスで導入されています。理解して学習する能力を備えており、多くのインタラクティブなアプリケーションに対応できます。
しかしAIチャットボットは、意思決定を行い、RAG(Retrieval-augmented generation)などのツールを使用するAIエージェントに比べて限定的です。その理由として、チャットボットは主に会話に焦点を当てており、エージェントの自律的な意思決定能力や行動能力を欠いていることが挙げられます。さらに、チャットボットは情報を処理できますが、RAGベースのエージェントのようにリアルタイムの外部知識を積極的に取得して統合することは通常はありません。RAGベースのエージェントはトレーニングデータ以外の最新の情報を必要とするタスクを処理することができ、幻覚(ハルシネーション)を最小限に抑えて精度を最大化するガードレールと引用を提供することで問題を軽減します。
AIチャットボットは、高度な機械学習とディープラーニング技術を組み合わせて、ほぼ人間のような応答を生成します。
チャットボットを動作させる主な機能は次のとおりです。
機械学習では、アルゴリズムがデータから学習して、予測や意思決定を行います。AIチャットボットは、人間の会話の大規模なデータセットを分析し、パターンをすばやく学習します。ディープラーニングは、機械学習よりもさらに複雑な形態です。多くのレイヤーを持つニューラルネットワーク、または「ディープ」ネットワークを使用して、人間がどのようにして質問し、それに回答するのかを理解し、最終的により自然で一貫性のある応答を生成します。
AIチャットボットは、人間の脳の働きからヒントを得て、前の会話のどの部分が重要であるかに注意を払うことで、コンテキストに応じた応答を生成することができます。これは、情報の処理と変換を行うノード(またはニューロン)の層で構成される計算モデルであるニューラルネットワーク を使用して行われます。
AIチャットボットは、テキストのシーケンスをより効果的に処理するために設計された特定のタイプのニューラルネットワークであるトランスフォーマーモデルも使用します。これらのトランスフォーマーは、「アテンション」と呼ばれるメカニズムを使用して、文中の各単語の重要性を比較検討します。この種のNLPは、AIチャットボットが単語間のコンテキストと関係を理解するのに役立ちます。
ゼロショット学習とは、AIモデルが関連する知識を一般化することで、これまでに遭遇したことのないことについて予測することを指します。たとえばAIモデルは、特定のトピックに関する明示的なトレーニングを受けていない場合であっても、新しいサービスに関する顧客の問い合わせに応答できることがあります。
フューショット学習は、異なる方法で機能します。AIモデルは、少数の例でトレーニングすることで、正確な予測を行うことを学習します。たとえば、オンラインの靴店のカスタマーサービスチャットボットは、顧客が間違ったサイズのブーツを受け取った場合など、一般的な問題の処理方法を学習する場合があります。しかし、以前にそのようなケースに遭遇したことがない場合でも、損傷したブーツを受け取った顧客サポートしたケースなど、同様の状況から学んだことを応用できます。その経験にもとづいて、効果的な対応方法を知っているため、交換や返金などの解決策を提供できます。
ファインチューニングでは、事前にトレーニングされたAIモデルを使用して、より小さなタスク固有のデータセットでトレーニングします。これにより、元のトレーニングからの一般的な知識を保持しながら、特殊なドメインでのパフォーマンスを向上させることができます。
ドメイン固有モデルは、特定の業界のデータで事前にトレーニングされているか、特定のフィールドで優れたパフォーマンスを発揮するように広範囲に微調整されています。
CRMに直接組み込まれたAI搭載型チャットボットを使用すると、パーソナライズされたインテリジェントなサービスを提供できます。Salesforceのデータに統合されたボットによって迅速に問題が解決し、チームはさらに多くの業務をこなせるようになります。
すべてのAIチャットボットが同じように作られているわけではありません。単純なリクエストのみを処理できるものもあれば、そのアクションをガイドする決定木として機能するものもあります。また、複数のタスクを管理し、時間をかけて改善していくボットもあります。
AIチャットボットの一般的なタイプには、以下のようなものがあります。
AIには長所と短所がありますが、ここではAIチャットボットを使用する明確な利点の例をいくつか紹介します。
AIチャットボットは、顧客とエージェントの時間を節約するのに役立ちます。基本的な顧客からの問い合わせに迅速に対応し、簡単な問題を解決し、情報を収集して共有できます。AIチャットボットの能力を超えて問題がエスカレーションした場合、顧客をLive Agentにつなげ、インタラクションが始まる前に情報を提供することで、解決を促すことができます。
チャットボットは、簡単な問題を24時間いつでも解決できます。ライブの担当者が縛られている可能性のある忙しい時間帯には、チャットボットが日常的なリクエストを処理してサポートできます。チャットボットは、営業時間外にも顧客に返信し、人間の担当者に引き継ぐ情報を収集できるため、問い合わせを未回答のまま残さずに人間の担当者が戻ったときに迅速に対処できるようにします。これにより、チームは一貫したサポートを提供し、顧客満足度を向上させることができます。
AIチャットボットは、顧客のニーズの予測や、有用なメッセージの配信、次のステップの提案を通して、顧客体験の向上に貢献します。新製品や新サービスなど、パーソナライズされたレコメンデーションを提供できるので、顧客からの評価を高め、顧客とのエンゲージメントを維持することができます。
当社の調査によると、顧客の61% は、単純な問題に対してセルフサービスオプションを使用することを望んでいます。このような顧客に対して、AIチャットボットは、FAQ、ナレッジベースの記事、ヘルプセンターなどのリソースに誘導することができます。リソースを節約しながら、顧客の好みに対応できるため、企業にとってもメリットが生まれます。
AIチャットボットは、チームの高いニーズに応えるサポートを提供します。これにより、優れたカスタマーケアを提供し、優先度の高いタスクに取り組むことができるようになります。ここでは、AIチャットボットからどのようなメリットを得られるのかをグループごとに見てみましょう。
支援型AI体験を作成して導入し、問題をスピーディに解決して、よりスマートに仕事を進める方法をご確認ください。
ここでは、AIチャットボットを選択する際に考慮すべき重要な機能をいくつか紹介します。
AIチャットボットは、単純な始まりからビジネスの力へと進化しました。このテクノロジーが成長を続け、複雑化するにつれて、顧客データをさらに活用できるようになります。AIが単調で時間のかかるタスクを処理できるため、チームはより高いレベルの作業に集中できます。
あらゆる分野の企業が、高度なチャットボットを含むAIをワークフローに統合することに大きなメリットがあると認識しています。組織が基本的なチャットボットの領域を超えて、インテリジェントな自動化機能やエージェント型AIをフルに活用する方法については、Agentforceで詳細をご覧いただけます。生産性とパフォーマンスを新たなレベルに引き上げましょう。