ユーザーのニーズに応えるという点で、チャットボットの登場は画期的であったと言えるでしょう。シンプルな会話に自動化の力を取り込み、組織がカスタマーサービスと従業員の IT サポートへ対応する方法を急速に変革しました。チャットボットは、人間のエージェントに関連する制限の多くを回避しながら、大量の定型的な問い合わせに対応し、組織が応答時間を短縮すると同時に、効果的なサポートを大規模に提供することを可能にします。2000 年代初頭に急増したオンラインチャットボットは、より効率的なコミュニケーションチャネルへの大きな転換を示すものとなりました。
しかし、ユーザーの期待が進化し、インタラクションが複雑になるにつれて、これらのスクリプト化されたシステムの限界が明白になりました。その後、人工知能 (AI) が登場し、自動化されたコミュニケーションが再定義されました。事前設定されたワークフローとスクリプト化された応答に頼った従来のチャットボットとは異なり、AI テクノロジーは動的な学習、コンテキストの理解、意思決定機能をもたらしています。この飛躍的な進歩により、新しいタイプのデジタルアシスタント、AI エージェントが登場しました。AI エージェントは、インテリジェンスと柔軟性を備え、高度化し続ける要求に対応できるように設計されています。
チャットボットには、シンプルなルールベースのシステムから、高度な AI 主導型アシスタントまで、さまざまな形式があります。チャットボットの最も一般的なタイプを以下に示しています。
- メニューベースのチャットボット
これらは高度に構造化されたフローに従い、一連のオプションやメニューをユーザーに提示して、事前定義された経路に沿ってユーザーをガイドします。単純なインタラクションには有用すが、通常、プログラムされたオプション以外の入力を処理することはできません。
- キーワードベースのチャットボット
キーワードチャットボットは、ユーザーの入力から特定のキーワードを識別し、それらを使用して応答を生成するもので、基本的な問い合わせへの対応に適しています。残念ながら、その機能は固定された一連の用語を認識して応答することに限定されます。
- ルールベースのチャットボット
これらのボットは、if/then ロジックを使用して、事前定義されたルールと条件の範囲内で厳密に動作します。予測可能な構造化された問い合わせを処理することは得意ですが、新しい入力を学習したり、適応したりすることはできません。
- ノーコードまたはローコードのチャットボット
多くの場合、これらのボットは分かりやすい開発プラットフォームを通じて構築されており、最小限のプログラミングスキルのみを必要とし、テンプレートやルールに依存しています。ノーコード、ローコードのチャットボットは、セットアップに応じて、メニューに従ったシンプルな応答か、より高度なインタラクションのいずれかを提供します。
- AI を活用したコンテキスト認識型チャットボット
これらはより高度なチャットボットで、自然言語処理 (NLP) と機械学習 (ML) を使用し、ユーザー入力を動的に解釈して応答します。コンテキストを理解し、過去のやり取りを記憶することで、より対話型のエクスペリエンスを提供することができます。
- ハイブリッド型チャットボット
ハイブリッド型ボットは、ルールベースシステムと AI 搭載システムの両方の要素を組み合わせることで、構造化されたオプションを提供しながら、時間とともに適応し、学習することもできます。
- AI チャットボット
AI チャットボットは、高度な AI アルゴリズムを活用し、ユーザーのニーズを理解して予測することで、よりパーソナライズされた柔軟なインタラクションを提供します。リアルタイムの会話に対応できるだけでなく、学習と改善も可能です。
チャットボットは、さまざまな業界や部門で採用されています。最も広く普及している用途を次に示しています。
- カスタマーサポート
チャットボットは、パスワードリセット、注文の追跡、トラブルシューティングなどの問題を解決することで、カスタマーサービスを簡素化します。
- FAQ
多くのビジネスで、よくある質問に即座に回答を提供するために、チャットボットが導入されています。
- 予約
チャットボットは、ホテルやレストラン、交通機関の予約を支援しています。
- 基本的な IT サポート
チャットボットは、ユーザーに対するインストールプロセスやアカウントロック解除の案内など、日常的な IT に関する要求に対応しています。複雑な問題の場合、チケットを作成し、人間のエージェントに困難な問題をエスカレートできます。
- 予約管理
ボットは、サービスの予約やリマインダーの送信、スケジュール変更を希望するユーザーに対するサポートの提供などを支援できます。
AI エージェントは、その環境内で自律的に動作し、意思決定やデータ収集、タスク実行を行い、特定の目標を達成するように設計されたインテリジェントなソフトウェアシステムです。従来の自動化ツールとは異なり、AI エージェントは動的に適応し、経験から学習することができ、大規模言語モデル (LLM) などの高度なアルゴリズムを使用して、大量の情報を処理できます。このようなエージェントは、複数のステップを要する複雑なタスクを実行できるだけでなく、継続的なフィードバックと学習を通じて、時間経過とともにパフォーマンスを向上させることもできます。
AI エージェントは、複雑さや機能がさまざまです。AI エージェントには、主に次のような種類のものがあります。
- モデルベースの反射型 AI エージェント
- 目標ベースの AI エージェント
- 効用ベースの AI エージェント
- 階層型 AI エージェント
- コパイロット
- 自律型 AI エージェント
これらのエージェントは、それぞれ環境の内部モデルを有し、現在の入力と過去の経験の両方の情報に基づいた意思決定を行うことができます。
これらのエージェントは、特定の目標を達成するように設計されており、目標達成に最適なアクションを選択して計画を作成し、実行します。
効用関数に基づいてさまざまなアクションの潜在的な成功を評価する、効用ベースの AI エージェントは、効率、コスト、スピードなどの要素を考慮する必要があります。最適化タスクに最適です。
階層型エージェントは、構造化された方法で連携して動作し、上位レベルのエージェントはタスクを分解して、下位のエージェントが独立して実行できるようにします。これは、複数のステップを要する大規模なプロジェクトの管理に効果的です。
AI コパイロットは、提案やリアルタイムサポートを提供することで、人間のユーザーを支援します。通常、完全に自律的ではありませんが、AI 主導型のインサイトと提案を通じて人間の作業を補助することができます。
複雑なタスクを単独で処理する完全に独立したシステムである自律型 AI エージェントは、基本的に単独でデータを収集し、意思決定を行い、計画を実行します。
AI エージェントは、さまざまな業界にわたる幅広いアプリケーションを有し、従来のワークフローを変革して、ユーザーエクスペリエンスを向上させる革新的なソリューションを提供しています。主なユースケースを次に示しています。
- パーソナライズされたヘルスケアサポートとフォローアップ
- カスタムバンキングエクスペリエンス
- インテリジェントなサプライチェーン管理
- コンテンツキュレーションの自動化
- キャリア開発アシスタント
AI エージェントは、患者の健康に関するデータのモニタリング、服薬のリマインダーの送信、フォローアップ予約のスケジューリングのほか、懸念すべきパターンが検出された場合には医療機関にアラートを送信することもできます。
金融業界では、AI エージェントはパーソナライズされたバンキングサービスを提供するとともに、疑わしい取引について口座のアクティビティをモニタリングし、不正検知を支援することもできます。
AI エージェントは、需要を予測し、サプライチェーンの潜在的な障害を特定することで、物流を最適化します。その上で、遅延を最小限に抑えるための解決策を提案することができます。
メディアプラットフォームでは、AI エージェントを使用して、ユーザーの傾向や過去の行動に基づいて記事や動画、商品が推奨されています。これらのエージェントは、コンテンツの消費パターンを分析し、パーソナライズされた提案を行います。
AI エージェントは職業指導員として、トレーニングコースの推奨、スキルセットに合う求人の特定、履歴書に関するフィードバックの提供などを行い、個人を支援することができます。
- 効率性の向上
- 高品質な出力
- コストの削減
- より多くの情報に基づく意思決定
- 信頼性の高い一貫性
AI エージェントは、大量のデータを処理し、複数のタスクを同時に処理できるため、運用を迅速化し、非常に複雑なシナリオであってもエラーのリスクを最小限に抑えることができます。
AI エージェントは、さまざまなソースからのデータを統合し、やり取りから学習して継続的に改善を行い、正確で包括的な応答を提供します。これにより、より信頼性が高く、洗練されたソリューションがもたらされます。
ワークフローを自動化することで、手作業への依存度を軽減し、人的ミスを最小限に抑え、運用コストを削減します。
AI エージェントは、機械学習とデータ分析を活用して、データ主導のインサイトを提供し、より迅速で正確なビジネス上の意思決定を可能にします。
人間とは異なり、AI エージェントは一貫して均一な出力を生成し、サービスと製品の高い基準を維持できます。この信頼性は、財務分析やテクニカルサポートなど、正確性を要するタスクには不可欠です。
AI エージェントとチャットボットは、複雑さと機能の点で大きく異なりますが、現代のビジネスプロセスに不可欠な基本的特徴がいくつか共通しています。これらの類似点は、効率性の向上と質の高いサービスエクスペリエンスの提供という、共通の目標を反映しています。両者の機能が共通している主な領域を次に示しています。
- カスタマーサービスの強化
- 反復タスクの自動化
- 大規模言語モデルの使用
- 自律的な運用
- 実用的なビジネスアプリケーション
- ユーザーインタラクションインターフェイス
AI エージェントとチャットボットのどちらも、カスタマーサービスを改善するために展開されています。常時利用可能なサポートを提供し、顧客が確実にいつでもサポートを受けられるようにしています。
どちらのテクノロジーも、注文追跡や営業時間といった顧客からの一般的な質問への対応など、定型的で反復的な問い合わせの自動化を得意としています。
高度な AI チャットボットと AI エージェントは、同じ LLM テクノロジー (GPT など) を活用して理解し、人間のようにテキストを生成することができます。
AI エージェントとチャットボットはどちらも、直接的な指示を必要とせずに行動することができます。ワークフローを簡素化し、確実に迅速な対応を提供しながら、さまざまな問い合わせに自律的に対応できます。
e コマースプラットフォームのサポート、IT 支援の提供、カスタマーサービスの対応など、チャットボットと AI エージェントは、デジタル戦略の重要な要素となっています。広範にわたってこれらを導入することにより、ビジネスの競争力と効率性を維持できます。
AI を活用したチャットボットや AI エージェントでは、Web サイト上のチャットウィンドウや仮想アシスタントを介した音声でのやり取りなど、似通った分かりやすいインターフェイスがよく使用されています。これにより、エンドユーザーはやり取りの相手が基本的なチャットボットか、より高度なものかを問わず、これらのシステムと簡単にシームレスにやり取りすることができます。
AI エージェントとチャットボットでは、設計、適応性、機能が大きく異なります。どちらのテクノロジーもタスクの自動化とユーザーエクスペリエンスの向上を目的として採用されていますが、AI エージェントは最も洗練された AI チャットボットよりもはるかに高度な機能を提供します。主な違いは次のとおりです。
- 対話機能
- パーソナライズと学習
- 連携と拡張性
- 運用効率とメンテナンス
- トレーニングと実装
- 意思決定能力
AI エージェントは、複雑な会話や微妙な意味合いを含む会話への対応を非常に得意としています。単純なキーワード認識にとどまらず、ユーザーの意図を理解し、トピックの変化に応じて会話の流れを維持しながら、インテリジェントで人間のような応答が可能です。AI 搭載のチャットボットは、入力を解釈するために NLP を使用していても、一般的に複雑度の低い会話に限定されます。AI チャットボットは、ある程度のコンテキストを処理することができますが、意味が動的に進化するマルチターンのインタラクションに対応することは得意としていません。
AI エージェントは、過去の会話から継続的に学習して適応し、ユーザーの履歴と傾向に基づいて応答をパーソナライズできます。これにより、時間経過とともによりスマートになる、高度にカスタマイズされたやり取りが可能になります。対照的に、従来のチャットボット、あるいはほとんどの AI チャットボットでさえも、過去のやり取りに関する記憶は限定的か、まったくありません。AI チャットボットはある程度適応させた応答を提供する場合がありますが、AI エージェントのような学習の深度を持たないため、より一般的な対話になります。
AI エージェントは、効率的に拡張できるように構築されており、他のビジネスシステムとシームレスに連携し、組織のニーズの成熟に合わせて進化することができます。リアルタイムデータと外部ツールを活用することで、時間の経過とともに機能が強化されていきます。AI チャットボットは、既存のプラットフォームと連携させることもできますが、多くの場合、新しいタスクや作業負荷の増加に適応するために、より多くの手動による介入が必要になります。標準的なチャットボットでは、機能がさらに限られており、拡大するビジネス要件への対応に苦慮することがよくあります。
AI エージェントは、その複雑さのため、より堅牢なセットアップと継続的なメンテナンスが必要となります。フィードバックループを使用して継続的に改善することで、長期的な運用を簡素化できます。AI チャットボットは、本格的な AI エージェントよりも展開が容易ですが、効果を維持させるには更新が必要です。従来のルールベースのチャットボットは実装が最も容易ですが、ビジネスニーズの変化に合わせてスクリプトを頻繁に調整する必要があり、時間経過とともに効率が低下します。
従来のチャットボットの場合、ユーザー要求を理解して正確に応答するためにルールベースのダイアログの構成を行う必要があり、広範な手動によるセットアップが求められます。AI チャットボットであっても、優れたパフォーマンスを発揮するには、言語パターンの事前トレーニングがかなり必要となりますが、古いスクリプト化されたボットよりも迅速に実装できます。対照的に、AI エージェントは静的なスクリプトに依存しない機械学習モデルを活用しているため、より迅速かつ直感的に展開し、より柔軟性のあるやり取りを提供することができます。
AI エージェントは、複雑なデータセットを分析し、最適なアクションを決定することで、自律的に意思決定を行うことができ、さらには臨機応変にワークフローを変更することもできます。リアルタイムの情報とコンテキストに基づいてシナリオを熟考し、回答を導き出します。ほとんどの AI チャットボットは、詳細な分析や自律的な意思決定の機能がなく、質問への回答と事前定義されたアクションの実行に限定されています。標準的なチャットボットは、推論や適応性といった要素を一切持たず、固定されたナレッジベースから応答を提供するのみです。
AI エージェントは、自律的な意思決定、リアルタイムのデータ分析、高度な連携などの先進的な機能を提供しますが、必ずしもすべての組織やユースケースに最適なわけではありません。特に単純なタスクなど、AI チャットボット、あるいはよりシンプルなルールベースのチャットボットの方が適している場面も多々あります。組織は、どのテクノロジーを実装するかを決める前に、ニーズ、リソース、長期的な目標を慎重に検討する必要があります。
AI エージェントとチャットボットのどちらかを選択する際には、次のようないくつかの重要な要素を分析する必要があります。
- ユースケースの複雑さ
- パーソナライズの必要性
- 予算
- スケーラビリティ
- データプライバシーとセキュリティ
自動化が必要なタスクの複雑さを判断します。FAQ や簡単なカスタマーサポートの問い合わせへの回答などの基本的なニーズであれば、チャットボットで十分です。複雑なワークフロー、意思決定、詳細なデータ分析が必要なタスクには、AI エージェントが適しています。
インタラクションに必要なパーソナライズのレベルを評価します。AI エージェントは、過去のエンゲージメントから学習し、高度にカスタマイズした応答を提供することに長けています。適応性の高いコンテキスト認識型のコミュニケーションがビジネスで求められている場合は、AI エージェントを検討してください。一貫した汎用的な応答の場合は、チャットボットの方が適しているかもしれません。
予算の制約は、選択に大きな影響を与えます。チャットボット (AI 搭載のものやそれ以外) は通常、実装と維持のコスト効率に優れ、リソースが限られている組織に最適です。高度な機能を備えた AI エージェントは、通常開発コストと運用コストが高くなりますが、サードパーティのプラットフォームと連携することで、そのコストの一部を相殺できます。
組織の将来的なニーズを検討します。チャットボットは大量のシンプルな対話を処理できますが、効率的な拡張ができない場合があります。適応性とより複雑な環境を考慮して設計された AI エージェントは、高度化するタスクの処理を見込む組織に適した長期的なソリューションとなります。
ユースケースに機密データが含まれる場合や、厳格な規制コンプライアンスが求められる場合は、セキュリティ関連事項を検討します。チャットボットは、その範囲が狭いため、サイバーセキュリティの脅威から保護しやすくなります。一方、AI エージェントは、システムへのアクセスがより広範なため、包括的なセキュリティ対策が必要になる場合があります。
AI エージェントとチャットボットのどちらを選択するかで、組織のさまざまな側面に大きく影響する可能性があります。究極的に、この選択は戦略的ビジョンに沿ったものであり、差し迫ったニーズと長期的な目標のバランスを取ることが必要です。考えらえれる最大の懸念事項はそれぞれ次のとおりです。
- 顧客満足度
- ブランドの評判
- 長期的な拡張性
選択が適切な場合は、顧客とのやり取りの質に効果をもたらす可能性があります。AI エージェントは、コンテキスト認識型のパーソナライズされた応答により、顧客満足度の向上につながる場合があります。一方、チャットボットも適切に実装されていれば、シンプルな問い合わせに対して迅速かつ効果的なサービスを提供できます。
効果的でインテリジェントなコミュニケーションシステムは、イノベーションと信頼性に関するブランドの評判を強化します。逆に、チャットボットの実装が不適切、あるいは簡易すぎる場合、ユーザーの不満が高まり、否定的な見方につながる可能性があります。
組織の成長に伴い、自動化ソリューションの拡張性がより一層重要になります。AI エージェントは、進化し、複雑化し続けるタスクに対応できるため、運用を効果的に拡張できます。対照的に、チャットボットは定期的な再構成が必要になり、将来的な成長が制限される可能性があります。
AI エージェントについて議論をする際は、ロボティックプロセスオートメーション (RPA) についても触れることになります。RPA は、ソフトウェアロボット (「ボット」とも呼ばれる) を使用して、通常は人間の介入を必要とする反復的なルールベースのタスクを自動化します。RPA は、構造化されたプロセス (データ入力、請求書処理、レポート生成など) を非常に高速かつ正確に実行できます。人間の行動を模倣して定型業務を効率的に処理することが強みであり、業務を簡素化する貴重なツールとなっています。
RPA はインテリジェンスを自動化に適用しますが、AI エージェントは RPA の機能を超えるレベルの認知能力をもたらします。RPA は事前定義されたルールとワークフローに従いますが、AI エージェントは高度なテクノロジーを活用して、より完全な理解、学習、意思決定を行います。構造化されていないデータの処理や、動的な環境への適応、推論とコンテキスト認識を必要とする複雑なタスクの実行も可能です。
RPA と AI エージェントはどちらも自動化を通じて効率を向上させるためのツールですが、対象とする範囲とアプリケーションが大きく異なります。RPA は、高度に構造化された反復的なタスクの自動化、確実なコンプライアンス対応に適しているほか、中断を生じることなくレガシーシステムを橋渡しするためにも理想的です。一方、AI エージェントは、複雑なデータを処理して自律的な意思決定に情報を提供したり、変化する状況やユーザーのニーズに動的に適応し、より自然でコンテキスト認識型の対話を実現したりする能力に優れています。
AI チャットボットと AI エージェントの実装には、データ保護の懸念からテクノロジーインフラストラクチャの要件まで、さまざまな課題があります。これらの課題を事前に理解した上で、ソリューションを計画することで、確実に AI テクノロジーをより円滑に展開し運用することができます。
- データ保護
ほとんどの AI システムは、機密性の高い顧客データを取り扱います。このデータを保護しないと、侵害、評判の低下、データ保護規制違反による罰則につながる可能性があります。このようなリスクを軽減するために、組織は高度な暗号化方法を実装し、データアクセス権限を定期的に監査するとともに、GDPR や HIPAA などのフレームワークに準拠する必要があります。
- 不十分なテクノロジーインフラストラクチャ
AI チャットボットと AI エージェントには、非常に高いコンピューティング能力と信頼性の高いインフラストラクチャが必要です。この領域に欠けている組織は、これらの自動化ソリューションを最大限に活用できません。この課題に対処するためには、組織は現在の IT 機能を評価し、拡張性の高いリソースへのアクセスを提供するクラウドベースの SaaS (Software-as-a-service) や PaaS (Platform-as-a-service) ソリューションを検討する必要があります。経験豊富なテクノロジーパートナーと協力し、インフラストラクチャのアップグレードに投資することで、企業は AI システムのニーズに対応できるよう準備を整えることができます。
- 互換性と連携
AI のメリットを最大限引き出すには、既存のカスタマーサービスやバックエンドシステムとのシームレスな連携が不可欠です。しかし、レガシーシステムが絡んでいる場合は特に、この連携の実現が複雑になる可能性があります。組織は、徹底したシステム互換性アセスメントを実施し、API やミドルウェアを使用して円滑なデータ交換を促進することで、このような障害を乗り越えることができます。
チャットボットと AI エージェントはいずれも、現代のビジネスをサポートする重要なテクノロジーです。チャットボットは、定型的な問い合わせやシンプルなタスクの処理に優れています。一方、AI エージェントは、より複雑なコンテキスト認識型のワークフローに対応することができます。これらのテクノロジーがもたらすメリットを体現したいと考えている組織向けに、ServiceNow は Now Platform® 上に構築された包括的な統合ソリューションを提供しています。
ServiceNow 仮想エージェントは、ユーザーのサポートエクスペリエンスを強化する AI チャットボットです。カスタマイズ可能な会話が事前構築されており、自然言語理解 (NLU) によってさらなる支援を提供する仮想エージェントは、ServiceNow ワークフロー向けに細かく調整されており、生成 AI を活用してパーソナライズされた対話型のやり取りを実現します。
さらに、自動化ソリューションにより高度なインテリジェンスと柔軟性を必要とする組織向けには、ServiceNow AI Agents が高度な機能を提供しています。最も複雑なワークフローに対応し、進化する要件に適応しながら、高度にパーソナライズされたユーザーエクスペリエンスを実現します。これらのエージェントは、完全に自律的な運用向けに設計されており、カスタムエージェントの作成や進歩的な学習、詳細なガバナンスとアナリティクスなどの機能を備えています。ServiceNow AI Agents によって組織は確実に、常に完全なコントロールを維持しながら、インテリジェントなソリューションを展開できるようになります。
ServiceNow の AI ソリューションなら、サービスとサポートをインテリジェントに向上させることができます。今すぐデモをリクエストしましょう。