対話型AIとは？
CRMのための対話型AIは、インテリジェントなパーソナルアシスタント。日々の仕事をスムーズに進められるよう支援します。
お客様サポートのチャットボットやスマホを介したバーチャルアシスタントなど、みなさんは既に対話型AIを利用済みかもしれません。対話型AIは、日常業務を手伝ったり、次に打つべき手を提案したりしてくれるアシスタント機能のこと。普段どおりの言葉で人工知能（AI）とやり取りし、自然言語処理や機械学習、音声認識といった技術で人間の問いかけや指示を理解して、回答を提示します。必要な情報を見つけるために、妙な組み合わせのキーワードで検索するのは過去の話。対話型AIなら、隣にいる同僚に声をかけるような気軽さで質問をすればいいだけ。
サービス分野では、すでに対話型AIの導入が進み、定型文ではなく、人間がするような対応を24時間体制で提供しています。その理由は調査からも明らかなように、対話型AIの導入で業務時間の30%以上（英語） が空き、その時間を売上拡大や顧客対応に費やせるようになるからです。
ところで、対話型AIをCRMと組み合わせることで、アプリケーションの使い方が劇的に変わることはご存じですか？対話型AIをCRMに組み込めば、従業員の満足度と生産性は上がり、コスト削減と業務効率の向上を実現できます。経営幹部の45%近く（英語） が、AIへの支出を増やしています。ところが、AIの何に投資すべきかには迷うようです。
では、対話型AIについて詳しく見てみましょう。チャットボットからどのように「コパイロット」と呼ばれるAIアシスタントへと進化し、CRMプラットフォームと連携するようになったのでしょうか。
Agentforce Assistantで、より重要性の高い仕事に専念できる
セールス、サービス、コマース、マーケティングの各チームは、雑務を手早く片付けてお客様に対応する時間を増やすなど、重要な仕事に注力できるようになります。CRMのための対話型AIが、信頼できるアシスタントとして支援してくれるからです。
対話型AIを使ったことがないという人も、実はすでに体験しているかもしれません。サービス分野では、すでに対話型AIの導入が進み、定型文ではなく、人間がするような対応を24時間体制で提供しています。理由は明白。調査でも示されているように、対話型AIの導入で業務時間の30%以上（英語） が空き、その時間を売上拡大や顧客対応に費やせるようになるからです。
ところで、対話型AIをCRMと組み合わせることで、アプリケーションの使い方が劇的に変わることはご存じでしたか？対話型AIをCRMに組み込めば、従業員の満足度と生産性は上がり、コスト削減と業務効率の向上を実現できます。経営幹部の45%近く（英語） が、AIへの支出を増やしています。ところが、何に投資すべきかには迷うようです。
では、対話型AIについて詳しく見てみましょう。チャットボットからどのようにコパイロット（AIアシスタント）へと進化し、CRMプラットフォームと連携するようになったのでしょうか。
対話型AIとは、どういうもの？
簡単に言えば、対話型AIとは、会話をするように人間とやり取りできる技術です。あらかじめプログラムされた知識をもとに回答するだけではなく、入力された言葉をその場で処理して、自然な文章で答えを返します。
対話型AIは、文字や音声の入力に応答するチャットボット（英語） やバーチャルアシスタントとしてよく利用されています。従来のAIチャットボットと異なる点は、普段どおりの言葉で質問して、信頼できる回答を得られるところです。
対話型AIは、親切な同僚のようなもの。たとえば、データを見ていても、複雑すぎたり、不足していたりして、理解できないこともあるでしょう（多くのビジネスリーダーを悩ませる問題です）（英語） 。そんなときは、対話型AIにデータが何を意味しているのかを質問します（英語） 。顧客にどのような返事を書けばよいかわからなければ、AIに返信の下書きを作成してもらいましょう。あとは確認して、送信すればOK。外国語でメッセージを送りたいならば、翻訳もしてくれます。
対話型AIの進化
ここ数年の間に、対話型AIは単純な定型文による答えを返すボットから、分脈を理解して意味のある返しができる高度なシステムへと大きく進化しました。
初期の対話型AIでは、ユーザーの複雑な質問を理解し、分脈を維持したままやり取りを進めることが困難でした。ルールにもとづいて、プログラミングされた特定の指示やフレーズに反応することしかできなかったのです。会話が予想されたパターンからそれると、頻繁に齟齬が生じ、ユーザーは不満を募らせることになりました。当然、パーソナライズされたやり取りなど行えません。
機械学習の技術が進化し、対話型AIに自然言語処理の手法が導入されると、システムは厳密にプログラムされたルールに従うのではなく、データから学習するようになりました。対話型AIは、ユーザーとのやり取りにもとづいて継続的に応答を改善し、パーソナライズされた、より自然な会話を行えるようになったのです。
5分で学ぶサービス向けAI
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対話型AIはどのように機能する？
対話型AIは、機械学習と自然言語処理（NLP）を活用しています。大量のデータ、理想的には信頼できる社内データ（英語） を使ってトレーニングすることで、ビジネスに最適なAIを構築できます。AIが単語やフレーズを認識できるようになれば、次は自然言語生成、つまり言葉を返せるようになります。
たとえば、数十ページにおよぶ会議内容の記録を読まずに内容を把握したい、という場合。記録をAIツールに読み込ませて、「この会議で決まったことをまとめて」と指示を出します。
指示はコンピューターが理解可能なテキストに変換され、記録と併せてNLPで処理・分析されます。大量のデータを使って機械学習でトレーニングされたAIは、記録を解析し、会議のまとめを作成（英語） します。
AIツールは作成したサマリーを提示して、「こちらがまとめです」と回答します。アクションを起こす必要があるか知りたい場合は、最初の指示を繰り返すことなく、そのまま会話を続けられます。また、AIの回答に対してフィードバックをすれば、機械学習でその後の回答が改善されます。
なぜ対話型AIを使うのか？
対話型AIを使えば、チームはもっと迅速に、スマートに業務を進め、情報にもとづいた意思決定を行えるようになります。対話型AIで、仕事のやり方ががらりと変わる可能性があります。また、対話型AIはきわめて柔軟性が高く、それぞれの部門に役立つ形で活用できます。
1. セールス – 取引先の調査、会議の準備、レコードの更新を支援し、営業担当者の業績を引き上げます。ビデオ通話とその記録から顧客のセンチメントを抽出し、次に取るべきアクションを提案します。また、最適なトーンでメールを生成できるほか、契約書に条項を追加してパーソナライズすることもできます。
2. サービス – エージェントの78%が、サービスのスピードと質のバランスを取るのは難しいと回答しています。対話型AIを使えば、24時間365日対応で顧客の期待に応えられます。SNSを含め、複数のチャネルに対話型AIを展開すれば、営業時間外のサポートが可能に。さらに、信頼できる社内のナレッジでグラウンディングされた、的確でパーソナライズされた回答を生成し、スピーディな解決を支援します。AIが解決策のまとめも作成するので、過去のケースを参考にすることもできます。
3. マーケティング – キャンペーンのコピー作成、セグメンテーションの改善、メールの対象オーディエンス（英語） の最適化を支援します。顧客の好みや閲覧履歴にもとづいてパーソナライズされたランディングページを作成できるほか、フォームの自動入力やフィードバックアンケートの生成に活用して時間を節約できます。AIアシスタントは、指標の分析にも役立ちます。パフォーマンスが高いマーケターの72%が、リアルタイムのアナリティクスでキャンペーンの効果を最適化しています。
4. コマース – ステップ・バイ・ステップのガイダンスを提供して、訴求力の高いデジタルストアフロントの構築を支援します。コマース向けの対話型AI（英語） を使うと、商品カタログデータの入力、多言語による商品説明の作成、SEO対策、パーソナライズされたプロモーションや広告の作成といった業務も自動化できます。
5. 開発（英語） – 対話型AIを使って、効果的で正確なコードを記述し、先回りして脆弱性に対処できます（英語） 。これにより、市場投入のスピードと品質の両方を向上できます。
ここでご紹介した利点は、ほんの数例に過ぎません。対話型AIを利用すれば、誰もがデータからすばやくインサイトを引き出し、タスクを自動化し、コピーを作成し、成果をまとめることができます。業界固有の課題解決にも活用できます。アイデア次第で、AIの可能性はどこまでも広がるでしょう。
責任ある対話型AIの使用
AIを使った新規プロジェクトには、責任感を持って取り組む必要があります。顧客や従業員がAIについてどう考えているかを理解し、懸念に対処しなければなりません。大切なのは信頼です。ユーザーは大切な情報をAIと共有することに警戒心を抱いているかもしれません。自分のデータが安全であるという確信が欲しいのです。
使用するAI製品が、セキュアなAIアーキテクチャーを備えていることを確認しましょう。 SalesforceはEinstein Trust Layerを開発して、エンタープライズレベルのセキュリティ標準を実装しています。企業は顧客データを危険にさらすことなく、対話型AIの恩恵を享受できます。
AIをトレーニングする際は、バイアスと有害性に注意しましょう。企業のコアバリューを反映していない、偏りのあるデータセットを使うと、AIが社会的偏見や有害なステレオタイプを学習するリスクがあります。
AIに人間の仕事が奪われるのではないかと、不安に思う人も少なくありません。Salesforceの『IT最新事情』によると、ITリーダーの64%が生成AIの倫理について懸念を抱き、62%がキャリアへの影響を心配しています。この不安を払拭するには、対話型AIは人間の代わりになるのではなく、人間の仕事をサポートするためにあることを理解してもらう必要があります。AIを使用する際には常に人間が介在し、AIの回答をチェックするようにしましょう。
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対話型AIのこれから
対話型AIに興味を覚えたら、コパイロットの導入をご検討ください。AIコパイロットは、CRMなどのプラットフォームと一体化し、大規模言語モデル（LLM）を使って、ユーザーの職務に応じてさまざまなタスクを支援します。また、最適なタイミングで適切なサポートを先回りで提供し、生産性と業務効率を大幅に向上させます。雑務を自動化し、大量のデータをすばやく分析し、多数の関係者とのコミュニケーションを効率化し、さまざまなプラットフォームやツールを連携させます。
CRMのためのAIコパイロットは、何千種ものアプリケーションに相当する強力なアシスタントとして、あらゆる業務を効率化します。こちらの記事（英語） では、独自のコパイロットを設計する方法を紹介しています。また、Salesforceの対話型AIアシスタントであるEinstein Copilotについては、こちらをご覧ください。
SalesforceのAI（人工知能）
Salesforce AIは、Salesforce Platform全体をグラウンディングする、信頼性と拡張性の高いAIを提供します。 SalesforceのAIを顧客データと合わせて利用すると、ビジネスのあらゆるニーズに合わせて、カスタマイズ可能な予測・生成AIのエクスペリエンスを安全に構築できます。Einsteinがあれば、あらゆるワークフロー、部門、業種で対話型AIを活用できるのです。
対話型AIのコアコンポーネント
初期の対話型AIシステムの回答は、ルールベースの回答に限定されており、複雑な問い合わせには対応できませんでしたが、これは変わりつつあります。LLMと専門的な小規模言語モデルの両方を搭載したこれらのシステムは、現在ではコンテキストを理解し、会話の流れを維持し、自律的にアクションをとることができるようになっています。
自然言語処理（NLP）の説明
NLP（自然言語処理）は対話型AIの基盤であり、テキストを分割するトークン化、感情を理解するためのセンチメント分析、そして人間らしい回答を作成するための自然言語生成を使用します。NLPは機械学習を活用して、AIシステムが人間の言語を理解し、回答できるようにします。続いて、システムはこれらの要素を分析し、センチメント（感情や態度）を理解し、重要な情報を抽出して、ユーザーのインテントを判断します。
最新のNLPシステムは、文脈やニュアンスも理解することができます。たとえば、「この注文を返品したい」と「私の注文はいつ返品されますか？」の違いを区別することができます。NLPは、両方の文に「返品」と「注文」が含まれていても、全く異なる返答が必要であることをAIに認識させます。このコンテキストと言語生成のトレーニングを組み合わせることで、AIは自然で適切な返答を作り出すことができるのです。
機械学習とAIアルゴリズムのロール
機械学習（ML）は、対話型AIに真のインテリジェンスと適応力をもたらします。AIアルゴリズムは静的なルールに従うのではなく、膨大なデータからパターンを分析し、人間のコミュニケーション方法や最も効果的な返答を把握します。これにより、対話型AIは対話を行うたびに継続的に改善され、成果を出したやり取りから学習し、ユーザーのフィードバックにもとづいてアプローチを調整できます。
たとえば、Data Cloudのようなデータプラットフォームと連携されると、アルゴリズムは過去の顧客とのやり取りを分析し、どの返答がポジティブな結果を生んだかを把握します。その後、AIはこれらのインサイトを活用して、今後の会話をパーソナライズし、ユーザーのニーズを予測し、関連する解決策を積極的に提案します。アルゴリズムはまた、対話型AIが人間のサービス担当者に会話をエスカレートすべきタイミングを認識できるように支援し、必要に応じてシームレスに引き継げるようにします。
ビジネスにおける対話型AIの主な利点
より多くの企業が、顧客満足度の向上と業務の効率化を目指してAIを活用しており、さまざまな業界や役割でのAIの利点は拡大し続けています。ここでは、対話型AIソリューションを導入することで企業が得ている主な利点をいくつか紹介します。
- 24時間年中無休の稼働と即時応答時間：AIアシスタントを搭載した対話型AIシステムは、顧客からの問い合わせに常時対応でき、待機時間をなくし、タイムゾーンや取引量に関係なく、一貫したサービス品質を提供します。
- 効率の向上：定型的な問い合わせやタスクを処理するAI自動化により、対話型AIは人間のチームの負担を大幅に軽減します。実際に、サービス担当者の93％が、定型的タスクに要する時間が大幅に削減されたと感じており、その結果、従業員はより複雑で高付加価値な業務に集中できるようになりました。
- 一人ひとりに合わせた、誰でも利用しやすいエクスペリエンスを広範囲で提供：データやCRMシステムと連携させることで、対話型AIは顧客の履歴や好みを活用し、数千人のユーザーに同時に対応しながら、並行して個別に調整したやり取りを提供します。また、対話型AIは、障がいを持つ人々でもサービスを簡単に利用できるよう支援します。
- データインサイトと意思決定の向上：対話型AIとのすべてのやり取りから、顧客のニーズ、好み、課題に関する貴重なデータが生成されます。こうした情報は、企業がトレンドを特定し、プロセスを改善し、より有益な戦略的意思決定を行うのに役立ちます。
- 品質を維持しながらコストを削減：対話型AIの導入により、定型的業務を自動化して運用コストを大幅に削減できます。また、常に正確で一貫した返答を提供することで、サービス品質を維持または改善することも可能です。
- 多言語対応と世界規模での展開力：最新の対話型AIは複数の言語で流暢にコミュニケーションをとることができるため、企業は多言語対応のために個別の言語に特化したサポートチームを持つ必要がなく、グローバル市場に対応できます。
対話型AIを活用した営業
営業向けAIは、チームが見込み客を開拓し、案件を成立させる方法を根本的に変化させています。対話型AIは、特にSalesforceプラットフォームのAIエージェント型レイヤーであるAgentforceを通じて、見込み客と自律的にやり取りし、初期段階の評価を行い、営業担当者のためにミーティングを予約します。このテクノロジーは、営業チームがリードに優先順位を付け、ミーティングの準備を整え、一貫したフォローアップコミュニケーションを維持するのにも役立ちます。
- メール、SMS、ソーシャルチャネルを通じた見込みのあるリードへの自律的なアプローチ
- リアルタイムでのミーティングスケジュール設定と評価
- 案件ガイダンスとネクストベストアクションのレコメンデーション
- 営業資料や提案書の自動作成
対話型AIを活用したカスタマーサービス
AIによるサービスオペレーションでは、対話型AIは顧客の好みに適応するオムニチャネルサポートを提供します。高度なAIエージェントは、コンテキストを維持し、顧客の履歴にもとづいて回答をパーソナライズしながら、複数のチャネルで複雑な問い合わせを処理できます。これにより、従業員は共感や複雑な問題解決が必要なケースに集中でき、一方でAIエージェントは以下の機能を提供します。
- ウェブ、モバイル、メッセージングプラットフォームでの24時間年中無休の多言語サポート
- 顧客の行動パターンにもとづくプロアクティブな問題解決
- ケースルーティングと優先順位付けの自動化
- パーソナライズされたセルフサービスエクスペリエンス
対話型AIを活用したマーケティング
マーケティングAIを活用することで、チームは対話型AIを使って、より魅力的でパーソナライズされたキャンペーンを作成できます。このテクノロジーは顧客データを分析して、コンテンツの最適化やキャンペーン管理の自動化を支援し、すべてのチャネルで一貫したブランドボイスを維持します。マーケティングチームにとっての利点には、次のようなものがあります。
- リアルタイムのキャンペーン最適化
- パーソナライズされたコンテンツレコメンデーション
- 自動メール応答管理
- ソーシャルメディアのエンゲージメントとモニタリング
対話型AIを活用したコマース
対話型のコマース向けAIは、AIエージェントがパーソナル・ショッピング・アシスタントとして機能したり、顧客が商品を見つけたりするのを支援し、個別に調整したレコメンデーションを提示します。このテクノロジーは、顧客のショッピングジャーニーにおいて顧客に合ったガイダンスを即時に提供することで、コンバージョン率を向上させることができます。
- パーソナライズされた製品の推奨
- 在庫状況と入手可能性の更新
- 注文状況の自動追跡
- インタラクティブな購入ガイド
対話型AIを活用した開発運用
技術チームでは、対話型AIとオペレーションプラットフォームを組み合わせることで、開発プロセスを効率化し、コードの品質を向上させることができます。開発者は、次のようなスキルを活用して、ベストプラクティスやセキュリティ標準を守りながら、より効率的に作業できます。
- コードのレビューと最適化
- ドキュメント作成の支援
- バグ検出とトラブルシューティング
- 開発環境の設定
対話型AIを活用した金融および収益オペレーション
対話型AIは、セキュリティとコンプライアンスを維持しながら、複雑なプロセスを自動化して、金融サービス業界を変革しています。このテクノロジーは、日常的な取引から高度な金融分析まで、以下を含むさまざまな業務を処理することができます。
- 不正行為の検出と防止
- 請求書処理の自動化
- パーソナライズされたバンキングサービス
- 規制コンプライアンスの監視
ビジネスのためのAI
SalesforceのAIは、CRMに直接組み込まれたエンタープライズAIです。あらゆるアプリ、ユーザー、ワークフローがAIを利用し、企業全体の生産性を最大化します。パーソナライズされたAIアシスタントを使って、セールス、サービス、コマースなどさまざまな業務で、優れた顧客体験を提供できるように従業員を支援します。
データセキュリティとプライバシー
AIとの会話で顧客の機密情報を扱うには、強固なセキュリティ対策が必要です。AIエージェントは、エンタープライズレベルのセキュリティプロトコル、暗号化、および厳格なデータガバナンスポリシーを通じてこれに対応します。たとえば、AgentforceのAtlas Reasoning Engineは、セキュリティコンプライアンスを維持しつつ、すべてのやり取りが信頼できるビジネスデータでグラウンディングされていることを保証します。
バイアスと公平性
AIシステムは、トレーニングデータに存在するバイアスを意図せずに継続させることがあります。この問題を軽減するためには、最新の対話型AIプラットフォームでAIの返答を定期的にモニタリングおよび監査し、すべてのユーザーグループを代表する多様なトレーニングデータセットを使用することが必要です。また、インクルーシブな言葉遣いに関する明確なガイドラインも必要であり、差別的な出力結果を防ぐことを目的とした安全策を組み込むことも重要です。
従業員への影響と導入
AIが仕事を奪うと懸念されることも多いですが、対話型AIは人間の能力を補完するものであり、置き換えるものではありません。この変革を成功させ、対話型AIの導入を促進するためには、AIが従業員を置き換えるのではなく、従業員を支援する役割を果たすことを伝えるコミュニケーションプランを作成することが重要です。
トレーニングプログラムは、従業員がAIと効果的に連携できるよう支援し、AIがどのように彼らを解放し、心の知能指数や複雑な意思決定が求められる高付加価値の業務に集中できるようにするかを示します。また、AI導入による生産性向上を測定し、その成果を共有するための継続的なプロセスを忘れずに設定してください。
システムの信頼性とパフォーマンス
ユーザーの信頼を維持するには、一貫して正確な応答を提供することが非常に重要です。AgentforceのようなAIエージェント型システムは、AIのパフォーマンスを継続的に監視し、必要に応じて人間の担当者に引き継ぐパスを組み込み、回答の精度を向上させる定期的な更新とテスト機能を通じて、信頼性の高い継続的な運用を確保します。トレーニングプログラムは、従業員がAIと効果的に連携できるよう支援し、AIがどのように彼らを解放し、心の知能指数や複雑な意思決定が求められる高付加価値の業務に集中できるようにするかを示します。また、AI導入による生産性向上を測定し、その成果を共有するための継続的なプロセスを忘れずに設定してください。
対話型AIが目指すもの
対話型AIに興味があるなら、次のステップはAIエージェントを探究することです。実際に試すこともできますし、自分だけのAIエージェントを作成することもできます。LLMを活用したAIエージェントは、CRMと連携され、チームが簡単にタスクを管理したり、データを分析したり、ワークフローを接続したりできるように支援します。
対話型AIの導入への関心は高まっており、ROIの可能性も広がっています。次のステップとして、ビジネスニーズを評価し、対話型AIがどのようにチームの生産性向上と顧客へのサービス向上に役立つか、探ってみてください。Agentforceがどのように役立つかをご覧ください。
