（本記事は、こちらのBlog記事の翻訳です。）
Tokyoリリースでは、Now Platform® にいくつかの優れた AI関連機能が強化、追加されました。
Task Intelligence
Task Intelligence により、AI を活用したタスク作成が実現し、エージェントがケースの優先順位の精査や状況調査に費やす時間が短縮され、お客様はさらに早期に問題を解決できるようになります。この新機能は、最初にCustomer Service Managementに実装され、利用可能になります。
エージェントは、ケースの優先順位付け、調査、解決を効率的に行う必要があります。ただし、残念なことに、エージェントは最も価値のある情報を抽出するために、メールやケースフォームの詳細を読むことに多くの時間を費やしています。今日のサポートエージェントには、ケース解決を効率化するための簡素化されたアプローチが必要です。
まず、感情分析により、すべてのコミュニケーションの感情を正しく理解し、適切な緊急度でケースの優先順位を決定できます。
次に、フィールドの自動入力機能を備えることで、適切なタイミングで適切なチームにケースを転送し、エージェントの生産性を最適化し、遅延を低減できます。
さらに、「Task Intelligence Admin Console」によって、すべてのユーザーが AI にアクセスできるようになりました。これによりプロセスオーナーは、AI を活用してサポートの効率化を推進でき、直感的かつデータに基づいたガイド付きの管理手法で、AIモデルの定義からトレーニング、評価、展開まで繰り返し行うことで、継続的に理想の状態まで近づけていくことができます。
AI Search の機能強化
ユーザーは検索エクスペリエンスの強化を望んでいます。情報検索時の効率性向上のために、関連性の高い回答が表示されることや、検索ベースの効果的なオートコンプリートによる提案を求めています。Tokyo リリースでは、AI Search がオートコンプリートを実現し、検索ユーザーは目的の情報に素早くたどりつき、関連性の高い結果を受け取れるようになりました。
また、Tokyo リリースでは、文字のトークン化により繁体字中国語と簡体字中国語が新たにサポートされ、さらに関連性が向上しました。
NLU Workbenchの機能拡張
Tokyo リリースでは、NLU Workbench の使いやすさが向上し、お客様にとってモデル管理のプロセスがより直感的になり、さらに扱いやすくなりました。
以前のSan Diego リリースでは、専門家フィードバックループを導入しました。これは実世界やエンドユーザーの声を取り入れて、モデルのパフォーマンスを継続的に向上させる機能です (継続学習とも呼ばれます)。Tokyo リリースでは、これらの声をリストビューだけでなく、カードビューでも見ることができ、エンドユーザーの声を確認する際のユーザーエクスペリエンスを向上させました。
さらに、仮想エージェントの NLU パフォーマンスを言語別またはモデル別に表示できるようにして、可視性を向上させました。
Tokyoリリースの様々な新機能の詳細につきましては、Tokyo リリースの Web イベント「Now Platform Tokyo Release Broadcast」もぜひご確認ください。
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