コンピューターが存在するようになって以来、それを広範に応用する際の最大の障壁の 1 つは、システムとの間で相互に理解できる方法で通信することの難しさでした。
ところが、近年の進歩により、次のような解決策が実現するようになっています。対話型 AI機械学習 (ML)、自然言語処理 (NLP)、音声認識、要求されたアクションを実行するためのバックエンドプログラムとの統合など、さまざまなサポートテクノロジーを基盤に構築された対話型 AI は、人間と機械の間の言語障壁を取り除くことを目指しています。これにより、ユーザーはあたかも他の人間と気軽に会話しているかのように、リアルタイムでデジタルシステムを相手にして情報を得たり、会話したり、指示を出したりできます。
前述のように、対話型 AI にはさまざまな形があります。各カテゴリーは異なる目的を持ち、独自の方法でユーザーエクスペリエンスを向上させます。
- 生成 AI エージェント
- AI チャットボット
- 仮想アシスタント
- テキスト読み上げソフトウェア
- 音声認識ソフトウェア
これらのエージェントは、生成モデルを使用して、入力データに基づいてオリジナルのコンテンツ (テキストや画像など) を作成します。
人間の会話をシミュレートする自動化されたプログラムは、カスタマーサービスで一般的に使用されており、よくある質問に回答したり基本的なサポートを提供したりできます。
高度な仮想アシスタントは、対話型 AI の一種で、リマインダーの設定からスマートホームデバイスの制御まで、幅広いタスクを実行できます。
テキスト読み上げ (TTS) は、書かれたテキストを音声に変換し、視覚障がいのあるユーザーが情報にアクセスできるようにし、対話型システムの双方向性を向上させます。
音声認識を採用した対話型 AI により、機械が人間の音声コマンドを理解して処理することができます。この技術は、音声アシスタントや、音声入力が対話の主な形式であるアプリケーションに使用されます。
対話型 AI には、さまざまな業界で幅広く応用されています。以下は、対話型 AI を使用している事例のごく一部です。
- オンラインカスタマーサポート
- アクセシビリティ
- HR プロセス
- ヘルスケアサポート
- モノのインターネット (IoT) デバイス
- ブランドアンバサダーシップ
AI を活用したチャットボットや仮想アシスタントは、24 時間 365 日でサポートを提供し、質問に回答し、問題を迅速かつ効率的に解決できます。これにより、待ち時間が短縮され、顧客満足度が向上します。
対話型 AI は、視覚障がいのあるユーザー向けに音声コマンドを提供し、テキストを音声に変換して、テクノロジーを利用しやすくします。これにより、さらに多くの人々にデジタルサービスが使いやすいものとなります。
対話型 AI は、従業員のオンボーディング、人事に関する一般的な質問への回答、会社のポリシーや福利厚生に関する情報の提供を支援できます。これにより、HR プロセスが簡素化され、従業員エクスペリエンスが向上します。
対話型 AI は、オンライン診断、患者のトリアージ、医療情報の提供に利用できます。これにより、医療サービスが利用しやすくなり、医療機関は患者からの問い合わせにより効率的に対応できるようになります。
IoT デバイスと統合された音声アシスタントは、スマート家電を制御し、日常生活の利便性と自動化を向上させることができます。ユーザーは、より直感的で自然な方法でデバイスを操作できるようになり、コントロールアプリケーションを必ず使用するという必要がなくなります。
対話型 AI を使用して、インタラクティブなブランドエクスペリエンスを生み出し、顧客とのエンゲージメントを高め、ブランドロイヤルティを強化できます。AI 主導型のブランドアンバサダーは、ソーシャルメディアやその他のチャネル上でパーソナライズされたインタラクションを提供し、ブランドとそれを支持する人々の間のより強いつながりを育むことができます。
対話型 AI によって、単純化されたアプローチにより機械とのコミュニケーションを図れるようになりますが、このアプローチをサポートするテクノロジーは決して初歩的なものではありません。デジタルシステムが人間の自然なコミュニケーションを理解して応答できるようにするために、対話型 AI は次のような技術を基盤としています。
機械学習により、システムはデータから学習し、時間の経過とともに成長できます。ML アルゴリズムは、過去のインタラクションから大量のデータを処理して、パターンを特定し、ユーザーのニーズを予測します。この継続的な学習プロセスは、対話型 AI システムがユーザーの入力を理解して応答することにおいて、より正確で効率的なものに成長するのに役立ちます。
音声認識技術により、対話型 AI システムは話し言葉をテキストに変換できます。これは、Siri や Alexa などの仮想アシスタントとの対話のような、音声ベースの対話に不可欠です。音声認識システムは、音声を解釈し、異なるアクセントや方言を認識し、AI システムが処理できる形式に変換します。
対話マネージャーは、会話の自然な流れを確保し、すでに発言された内容を追跡し、進行中の会話が意味を成していることを確認する役割を担います。そのために、ユーザーの現在意図していることに加え、個人的または履歴的なコンテキストを取り込んでいきます。対話管理のおかげで、AI は議論に従って論理的に応答でき、明確にするための説明を求めたり、確認のために詳細を言い直したり、トピック間を自然に行き来したり、発展するユーザー入力に基づいて応答を調整したりできます。
自然言語処理 (NLP) は、対話型 AI の基盤です。NLP は、対話型 AI システムが文の構造、文法の例外、慣用表現、さらには皮肉に至るまで、さまざまな言語的特徴を管理するのに役立ちます。NLP 内の機械学習アルゴリズムは、膨大なテキストデータから継続的に学習し、多様な言語パターンとニュアンスを認識します。
自然言語理解 (NLU) は、特に理解に焦点を当てた自然言語処理 (NLP) のサブセットです。これにより AI システムは、ユーザーの入力の背後にある意図を理解できます。自然言語理解 (NLU) は、文脈とユーザーの意図に基づいて、類似したフレーズのさまざまな意味を区別します。この理解は、適切な応答を決定し、複雑であいまいなクエリをシステムが効果的に処理できるようにするために不可欠です。
自然言語生成 (NLG) は、人間の言語で、一貫性のある、文脈に適した応答を構築するプロセスです。システムが自然言語理解 (NLU) によってユーザーの意図を理解すると、自然な流れに聞こえる応答が自然言語生成 (NLG) によって生成されます。これらの応答は、関連性が高く、明確で、人間の発言に似せて設計されているため、対話の全体的な質が向上し、AI はより会話的で魅力を感じさせるものとなります。
自然言語処理 (NLP)、自然言語理解 (NLU)、自然言語生成 (NLG) が連動することで、対話型 AI は人間の言語を処理して応答できるようになります。自然言語処理 (NLP) は入力テキストを分解して分析し、自然言語理解 (NLU) は意図と文脈を解釈し、自然言語生成 (NLG) は適切な応答を生成します。この統合されたアプローチにより、対話型 AI システムは、単純なクエリから複雑な会話まで、幅広い対話を処理し、シームレスで自然なエクスペリエンスをユーザーに提供できます。
対話型 AI システムは、各対話から継続的に学習し、成長することができます。この反復学習プロセスには、過去の対話を分析してパターンを特定し、ユーザー入力を理解して応答するシステムの能力を強化することが関係しています。このプロセスでは、機械学習アルゴリズムが主要な役割を果たし、経験を積むにつれてシステムは応答内容を向上させ、より柔軟に対応できるようになります。AI がより多くのユーザーと対話すると、さらに多くのデータが蓄積され、その結果、AI のパフォーマンスが向上し、それ以降の対話においてより正確でパーソナライズされた応答ができるようになります。
対話型 AI に関する議論においては、生成 AI (GenAI) というもう 1 つの強力な AI テクノロジーとの関連も認識しておく必要があります。
生成 AI は、入力データに基づいて新しいコンテンツを作成できる特殊なタイプの AI です。これには、テキスト、画像、音楽、ビデオなどの生成が含まれます。対話型 AI への応用においては、生成 AI は、より多様で文脈に適した応答を生成するシステムの能力を強化できます。たとえば、生成 AI を活用した仮想エージェントは、従来のルールベースのエージェントと比較して、よりニュアンスに富みパーソナライズされた、人間に近い応答を生成できます。
対話型 AI がユーザーとのインタラクティブなコミュニケーションを可能にすることに重点を置いているのに対し、生成 AI はシステムが新しい独自の応答を作成できるようにすることで、この機能を拡張します。
多くのインテリジェントテクノロジーと同様、生成 AI と対話型 AI を併用することで、さらに優れた結果を得て、全体的なユーザーエクスペリエンスを向上させることができます。
また、マルチモーダル AI がこの両方のテクノロジーに与える影響も考慮する価値があります。マルチモーダルという用語は、さまざまなデータ形式 (テキスト、画像、音声、ビデオなど) でコンテンツを処理、解釈、生成する能力を指します。
対話型 AI では、マルチモダリティによって AI の文脈認識を大幅に向上させることができます。利用可能なデータに応じて、マルチモーダル AI は単に発言内容を理解するだけでなく、ユーザーの声のトーン、表情、ジェスチャーなどを分析し、可能な限り最も自然な方法で意味を素早く推測できます。これは企業にとって、シームレスで直感的なユーザーエクスペリエンス/AI エクスペリエンスを構築できる可能性があることを意味します。
また、マルチモーダル AI によって生成 AI の機能も拡張され、さまざまなコンテンツモダリティを結び付けて、一貫性のあるコンテキストリッチな出力が作成されます。相互接続されたアプローチ (視覚的なプロンプトに基づいてオーディオクリップを生成したり、音楽に合わせてビデオを生成したり、画像を基に詳細なテキスト説明を記述したりするなど) により、生成 AI はますます複雑化するクリエイティブなワークフローをサポートできるようになり、コンテンツ生成の全体的な質と関連性を高めることができます。
対話型 AI の本質は、ユーザーとデジタルシステム間のコミュニケーションを改善することです。これは単純な目標に聞こえるかもしれませんが、このテクノロジーを正しく使用する組織には大きなメリットがあります。最も特筆すべきメリットとしては、次のようなものがあります。
対話型 AI は、日常的なタスクを自動化し、一般的なカスタマーサービス要求に対処し、人間の介入なしに大量のやり取りを処理し、プロセスの運用コストを削減できます。企業は、より複雑で戦略的なタスクにヒューマンリソースを割り当てることができるようになり、トレーニングコストと人件費を節約できます。
対話型 AI は、顧客とのやり取りを分析して感情を測定し、顧客が製品やサービスについてどのように感じているかについて貴重なインサイトを提供します。これは、顧客がアンケートに回答したり、意見や感想を述べるために連絡したりしてくるのを待つことなく、企業がよりプロアクティブに問題に対処するのに役立ちます。
顧客によって能力やニーズは異なります。障がいや言葉の壁がある、技術的経験が限られているなどの各背景を、効果的な対話型 AI によって克服できます。AI は、追加の案内や翻訳サービスを提供したり、複雑なトピックを簡単な言葉で説明したりすることができます。これらのシステムは、従来は「サポート対応不可」であった時間帯にも利用でき、人間のサービスチームが対応できないときでも 24 時間 365 日のサポートと迅速な対応を可能にします。
対話型 AI では、ユーザーのデータや好みを活用して、個々の顧客ニーズに合わせてカスタマイズされた応答ができます。AI エージェントとチャットボットは、顧客の履歴にアクセスして、顧客による問い合わせの文脈をより適正に理解し、パーソナライズされた推奨を作成し、より迅速なサポートを提供できます。
対話型 AI システムは、やり取りの同時処理数はほぼ無制限であるため、高い拡張性を実現できます。これは、顧客からの問い合わせの急増や、季節要因的な大幅増がある企業にとって特にメリットがあります。
対話型 AI は、やり取りや推奨のパーソナライズ、24 時間 365 日の可用性、応答時間の短縮、顧客が伝えようとしている事柄をより明確に理解することなどにより、エクスペリエンスを向上させます。その結果、顧客はより快適に対話型 AI とやり取りできるため、顧客満足度が向上し、AI 自体も顧客の感情を分析してアップセルやクロスセルを提案しやすくなるため、販売も促進されます。
ビジネスで対話型 AI を使用することには多くのメリットがありますが、その効果や導入に影響を与える可能性のある課題もあります。以下のような課題に対処することは、この画期的な新しいテクノロジーを最大限に活用するための必須条件です。
- 多言語による入力の処理
- プライバシーとセキュリティ侵害
- ユーザーのためらい
対話型 AI システムは、複数の言語や方言 (スラングを含む) を理解して処理できる必要があります。これは、さまざまな文法構造の複雑さ、文化的なニュアンス、言語使用の地域差のために、大きな課題となります。多様な言語入力の正確な言語処理と理解を確実にするには、膨大な学習データが必要です。
対話型 AI システムは機密性の高いユーザーデータを処理することが多いため、その情報のプライバシーとセキュリティを確保することは非常に重要です。これらのシステムは、データ保護規制に準拠し、データ侵害を防止し、ユーザーのプライバシーを保護するための強力なセキュリティ対策を実装している必要があります。これには、データ送信の暗号化、データベースの保護、監視システムの導入、潜在的な脆弱性に対処するためのセキュリティプロトコルの定期的な更新が含まれます。
AI テクノロジーの利用について、ユーザーが不安を持っている場合もあります。データのプライバシー、雇用の喪失、AI システムの信頼性に関する懸念は、ユーザーの受け入れと信頼を妨げる可能性があります。この課題を克服するために、データの収集と使用方法について透明性を確保する必要があります。さらに企業は、ユーザーが必要に応じて人間のエージェントとやり取りできる選択肢を備え、自動化と人的対応のバランスを保つ必要があります。
対話型 AI は、デジタルシステムとやり取りする方法を民主化し、人間とコンピューターの間のギャップを埋めることに大きな価値があります。それをリードしているのが ServiceNow です。
ServiceNow の対話型 AI は、顧客とのやり取りを自動化し、ワークフローを最適化し、ユーザーのアクセシビリティを向上させるための包括的で一元的なプラットフォームを提供します。構築済みテンプレート、シームレスな統合、機械学習を提供することで、正確でパーソナライズされた応答を実現し、成長するビジネスにおいて対話型 AI のメリットを活かせるようにします。さらに、生成 AI のメリットが加わることで、対話型 AI は組織をさらに進化させることができます。
強力な対話型 AI がもたらすメリットをご確認ください。今すぐ ServiceNow のデモをご覧いただき、インテリジェントで直感的なソリューションのメリットをご活用ください。