対話型AIとは？ 機能・メリット・課題・事例
対話型AIとは、音声やテキスト入力を認識し、それらにインテリジェントに応答することができる一連の技術です。 対話型AIがなぜカスタマーサービスの未来の姿なのかを本記事では解説します。
更新日: 2023年11月3日
対話型AIボットにこのブログ記事の導入部分を書いてもらいました。 以下はAIが書いた文章です。
「消費者はボットに抵抗があると考えているならば、考え直してください。 顧客と自動化されたチャットボットとのやり取りは着実に増えており、人々はそれを受け入れつつあります。 ZendeskCXトレンドレポート2023年版によると、消費者の74%は、AIがカスタマーサービスの効率を向上させると考えているとのことです。 顧客がサービスに満足すれば、それはビジネスの収益にも反映されます。
人工知能が改善されて私たちの日常生活に浸透しているため、企業はカスタマーサービスに対話型AIを活用する方法を学ぶ必要があります。 Zendeskのガイドでは、対話型AIがどのように機能するのか、顧客とサポート担当者にどのようなメリットがあるのか、いつ使うべきで、いつ使わないべきか、CX（カスタマーエクスペリエンス、顧客体験）のためにどのように最適化できるのかについて詳しく説明します。
近年は対話型AIが飛躍的に進歩したため、導入部を書いたのはボットだと言われたら、読者は疑いもなく信じたでしょう。 しかし、この文章は人間によって書かれています。 これが対話型AI技術の現状であり、これからさらに進化していくでしょう。
対話型AIとは
対話型人工知能（AI）とは、音声やテキスト入力を認識し、応答することができる一連の技術です。 カスタマーサービスにおいては、この用語はチャットボットソフトウェアや音声アシスタントのようなAIベースのツールを使って顧客とやり取りすることを指します。
メッセージングは、顧客が好むコミュニケーションチャネルとして成長し続けていますが、Facebook MessengerやWhatsApp Businessなどのソーシャルメッセージングアプリのアカウントでは、サポートのリクエストが急増しています。 メッセージングと対話型AIは密接に連携しており、世界の対話型AI市場は2022年の82億4000万ドルから2028年には325億1000万ドルに成長すると予想されています。この技術を導入する企業が増えるのも不思議ではありません。
対話型AIの主な差別化要因
対話型AIの主な差別化要因は、自然言語理解（NLU）と機械学習（ML）を実装してユーザーと人間のような会話を行うことです。
- 自然言語処理（NLP）： 自然言語理解と呼ばれることもあるNLPは、コンピュータに音声やテキストを理解させて、人間との意思疎通を可能にします。
NLPは会話や文章のパターンを分析し、顧客が何を言っているのかを判断して、その意図を解釈しようとします。 NLPは、間違った文法、タイプミス、イントネーションや音節の強調の違い、アクセントなどを習得します。
顧客の意図が明確になると、機械学習による対話型AI技術が応答を作成します。 -
機械学習： 機械学習とは、機械（コンピューター）がアルゴリズムを使ってデータを解析し、そのデータから学習し、学習したことを応用して適切な答えを導き出すプロセスです。
このようなワークフローが発生する度に、対話型AI技術は、どの応答が顧客に最良の結果をもたらすのかを特定することでより洗練されていきます。
チャットボットと対話型AIの比較
主なチャットボットと対話型AIの違いは、対話型AIは音声やテキスト入力を認識し、人間のような会話をすることができる点です。 チャットボットは対話型AIですが、その「会話」能力は、どのようにプログラムされているのかによって異なります。 上述のように、対話型AIはすべてのAI主導のコミュニケーション技術を包含した、より広いカテゴリです。
チャットボットが会話型であると見なされるためには、以下を満たすことが必要です。
- Web、モバイル、ソーシャルアプリなど、さまざまなチャネルでシームレスに機能する
- ボットからサポート担当者へスムーズな引き継ぎができるため、会話が人間のサポート担当者に引き継がれた時に顧客が同じ話を繰り返す必要がない
- 各やり取りがその会社との生涯にわたるやりとりにつながる大きな会話の一部となるようにする
これは、顧客が連絡をしてくる（またはチャネルを切り替える）度に開始と停止を繰り返すサイロ化されたチャットとは対照的です。 サイロ化されたチャットを排除することで、顧客とサポート担当者両方の体験がシームレスになります。
対話型AIはどのように機能するか
対話型AIは、自然言語処理と機械学習技術を使って、人間の会話を機械が理解できる言語に変換し、既定のナレッジベースから得た情報にもとづいて返答を作成します。
企業組織では、ナレッジベースはその企業独自のもので、その企業の対話型AIソフトウェアは各やり取りから学習して収集した新しい情報をナレッジベースに追加します。 その結果、技術は絶えず向上しています。
対話型AIの課題
対話型AIは実際の人間の会話を再現する能力がまだ限られており、誰かを騙して人間と話しているように思わせることは意図していません。 貴社は、顧客がいつ人工知能と会話をしていて、いつ人間と会話をしているのかを顧客に率直に知らせなければなりません。 顧客がどの時点でも人間のサポート担当者と話したいと思うのであれば、貴社では簡単に引き継ぎをできるようにしておく必要があります。
対話型AIは顧客にとって心地よい言葉を使わなければなりません。 ボットは自然で友好的な体験を生み出し、顧客が使うのと同じ用語で話すようにプログラムされていなければなりません。
対話型AIのメリット
対話型AIはなぜ重要なのか 対話型AIが貴社にもたらすメリットの上位5つは以下の通りです。
1. 迅速で双方向的な応答で顧客満足度とエンゲージメントを高める
顧客は即時のサービスを求めており、最新のZendeskCXトレンドレポートによると、71%の顧客はAIとチャットボットが迅速な返答を得るのに役立つと考えています。 チャットボットを使用することで、貴社のメッセージングチャネルは、迅速で便利な24時間365日のカスタマーサポートを提供することができます。
対話型ボットは、カルーセル、クイックリプライ、埋め込み型アプリのような豊富なメッセージングタイプを使用して、顧客のセルフサービスをより簡単にし、顧客とのやり取りを強化することができます。
Accor Plus では、Zendeskのチャットボットを導入して以来、顧客満足度が20%向上し、応答時間が352%向上し、解決時間が220%向上しました。 このボットは24時間体制でサポートを提供し、通常の営業時間外でも顧客にセルフサービスオプションを提供します。
「自動化された非同期のメッセージングは、より効率的な考え方を生み出します。 Zendeskのマクロを使うことで、サポート担当者は応答を待っている間に複数のチャネルを同時に操作することができます」 Accor Plus会員サービス担当ディレクター、Christopher Douglas氏
2. 消費者に関するデータにアクセスして利用し、パーソナライズされた応答を提供する
対話型AIを使えば、各顧客のアカウント情報、行為、行動などにもとづいて、やり取りを調整することができます。 ボットに接続するツールが多ければ多いほど、パーソナライズするためのデータが増えます。
ボットがCXをパーソナライズする方法は以下の通りです。
- カートに入れた商品について質問がないか買い物客に尋ねる
- 注文履歴やアカウントに登録されている個人情報にもとづいて商品を薦める
- 注文情報を尋ねることなく、注文状況を知らせる
Fútbol EmotionはZendeskと提携し、顧客データを利用してCXをパーソナライズするチャットボットを導入しました。
「顧客が注文の状況を知るためにサポートチームと会話を始める場合、その顧客のメタデータはすでにシステムに保存されているため、AIボットは注文番号を尋ねなくても、その顧客が誰であるかがわかります」と、Fútbol Emotionの電子商取引マネージャーDaniel Hsu氏は話します。
3. 売上向上のための積極的なサポート
Webサイトを再度訪れた時、温かく迎えられるのはうれしいものです。 チャットボットは顧客に挨拶するのは得意ですが、チャットボットができることはそれだけではありません。 チャットボットは顧客の購買習慣を理解し、営業担当者と連絡を取りたいかどうかを自ら顧客に尋ねることができます。 チャットボットはプロンプトにもとづいたセルフサービスオプションを提供し、顧客がいつ人間のサポート担当者とのやり取りを求めるのかを理解することができます。
4. サポート担当者の効率とワークフローの改善
消費者の74％はAIがカスタマーサービスの効率を向上させると考えていますが、まさにその通りです。 Zendeskボットのようなツールは、顧客の単純で優先度の低い質問に回答し、迅速な解決に導くことができます。 対話型AIチャットボットが1枚のサポートチケットを解決できれば、サポート担当者が対応するチケットを1枚減らすことができます。
「対話型AIは主に顧客満足度を高めるために使われますが、結果的にサポート担当者の満足度も向上させることになります」 Zendesk製品エキスパート、Paul Lalonde
「コールセンターの離職率が高い主な理由の1つは、サポート担当者が業務を退屈で同じことの繰り返しだと感じることです」とLalondeは話します。 しかし、ボットが顧客の問題解決に取り組んでくれれば、サポート担当者は退屈な繰り返しの業務を行う必要はありません。 サポート担当者はより情報を効果的に分析し、判断することが求められる場合に対応すればよくなります」
対話型AIチャットボットを使用すると、以下のようなことも可能になります。
- 価値の高い顧客を特定して、彼らのリクエストを優先的に処理する
- リクエストを処理するのに最適なサポート担当者にインテリジェントにチケットを転送する
- 顧客にセルフサービスオプションを提供して、人間のサポート担当者の助けを借りずにリクエストを解決できるようにする
この技術は、ボットから人間への引き継ぎの際にも関連情報を伝えることができ、サポート担当者がより良いサポートを提供するために必要な顧客の行動履歴を提供します。
5. 顧客心理をより深く理解する
AIチャットボットは、サポート担当者が顧客心理を理解するのを助け、引き継ぎを受けたサポート担当者がやり取りをどのように調整すれば良いのかを知らせることもできます。 インテリジェントトリアージ機能を備えたZendeskは、AIを利用して、顧客の意図、感情、言語予測などの貴重な情報をサポートチケットに追加します。 サポート担当者向けのAIアプリケーションであるSmart Assistは副操縦士のような役割を果たし、追加の情報や提案を提供することで、会話を通じたサポート担当者の顧客対応をサポートします。
Noom Moodを立ち上げた時、NoomはZendeskに依頼してAIを導入し、顧客の会話、チケット、問題、そして最も重要な顧客の感情を分析しました。 これらの洞察によって、Noomは顧客の感情を改善し、アプリへのエンゲージメントを高める教育キャンペーンを作成することができました。
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対話型AI技術の種類
対話型AI技術の種類を理解することで、企業は自社のビジネスに最適なものを選び、成功のために最適化することができます。
チャットボット
チャットボットとは、人間の会話を模倣するために設計されたコンピュータプログラムです。 チャットボットは、24時間体制で顧客が迅速に回答を見つけられるようにサポートしたり、顧客の問い合わせを最適な部門へ効率的に転送したりします。 通常、チャットボットはWebサイトやモバイルアプリに組み込まれたチャットアプリケーションやSNSのメッセンジャーを通じて実装されます。 異なるタイプのチャットボット例は以下の通りです。
- ルールにもとづくチャットボットはフローチャートのように機能し、事前に定義されたルールにもとづいて人間が会話を綿密に組み立てます。 このチャットボットは信頼性が高く、プログラムが簡単で、任意のカスタマーサポートチャネルに統合できます。
ただし、ルールにもとづくチャットボットにはAIが搭載されていないため、パーソナライズする能力や柔軟性に欠けています。 通常、このチャットボットは単純なよくある質問に回答するようなプロセスを自動化するために使用されます。 - ディープラーニング対話型AIチャットボットは、単独で会話をリードすることができます。 NLPは、AIボットが会話を分析して顧客の意図を理解しようとすることで、適切な回答を生成することを可能にします。 そして顧客の意図にもとづいて、機械学習が回答を作成します。
AIチャットボットは、ルールにもとづくチャットボットよりも設定が難しいですが、より汎用性が高く、より複雑な問い合わせに答えることができます。 eコマースサイトでは、商品を薦める際に買い物客の意図を理解するためにAIチャットボットを使用することが多くあります。 - Zendeskチャットボットのようなハイブリッドチャットボットはルールにもとづいており、AIを搭載しています。 たとえば、ヘルスケアサイトのハイブリッドチャットボットは、患者の問題を理解するためにAI技術を利用し、医学的な指示を与えるためにルールにもとづく技術を利用できます。
カスタマーサービスプロバイダーは、ハイブリッドチャットボットを使って一般的な質問に答え、問題解決のためにいつサポート担当者に代わるかを見極めることができます。
音声アシスタント
音声アシスタントは、音声によるコマンドを理解し、コマンドにもとづいてユーザーのためにタスクを完了するようにプログラムされたAIアプリケーションです。 音声認識から始まり、人間の音声は機械が読めるテキストに変換され、音声アシスタントはチャットボットがデータを処理するのと同じようにそのテキストを処理することができます。
音声アシスタントは、検索エンジン、スマートスピーカー、オペレーティングシステムなどでよく使用されています。 AlexaやSiriはこの技術の一般的な例です。 音声アシスタントの主な利点は以下の通りです。
- 音声アシスタントはハンズフリーで使えるため、体の不自由な人にも人気のオプション
- 音声アシスタントは、チャットボットのように、さまざまな言語を認識可能
自動音声応答（IVR）
自動音声応答（IVR）とは、自動化された電話システムツールで、電話の発信者に挨拶し、音声またはキーパッド入力によるメニューオプションを提供します。 発信者の応答にもとづいて、IVRでは以下が可能になります。
- 発信者を一連のプロンプトで案内して、最終的には発信者が望む部門またはサポート担当者に転送する
- よくある質問に即座に回答する
- セルフサービスのオプションを提示する
IVRは、チャットボットと標準的な音声アシスタントのハイブリッドとして機能し、綿密に練られた会話を言葉によるインターフェイスと組み合わせています。
対話型AIの例とユースケース
企業はチャットボット、音声アシスタント、IVRに対話型AIを利用することができます。 対話型AIをビジネスの場面で利用する例にはどのようなものがあるでしょうか。 考慮すべきユースケースは以下の通りです。後に詳しい情報が続きます。
- カスタマーサービス
- 営業とマーケティング
- データ収集
- モノのインターネット（IoT）
カスタマーサービス
さまざまな方法でカスタマーサービスチームはチャットボットを利用しています。 顧客への挨拶から、24時間体制のサポート、セルフサービスオプションの提供、買い物中の顧客に合わせたお薦め商品の提示まで、対話型AIソフトウェアは、優れたCXを生み出す万能ツールであることが証明されています。
300人のサポート担当者から成るUpworkの強力なチームは、毎年60万件以上のチケットを処理しています。 彼らはどのようにチケット処理を行なっているのでしょう。 Zendeskを活用して、Upworkはチャットボットを活用して積極的なサポートを提供し、顧客にセルフサービスオプションを提供することでチケットを削減しています。その結果、チャットボットによる解決率58%を達成しました。 チャットボットの導入によって、顧客とサポート担当者の体験が改善し、Upworkのカスタマーサービス全体が向上しました。
営業とマーケティング
企業は、営業とマーケティング戦略に対話型AIソフトウェアを使用してリードが顧客となるようにし、売上を促進します。 企業は対話型AIソフトウェアを質問に答えたり商品を薦めたりする「バーチャル販売員」として活用し、顧客に優れた買い物体験を提供できます。 Zendeskのチャットボットは、ヘルプセンターの記事を表示したり、顧客のカート内の製品に関するよくある質問に答えたりして、コンバージョンを促進することもできます。
チャットボットは、やり取りの間に収集されたデータを通じて製品やサービスのマーケティングに役立つ貴重な情報を提供し、顧客の傾向や行動を特定することができます。
データ収集
対話型AIボットは、顧客の氏名、メールアドレス、注文番号、過去の質問や問題など、主な顧客情報を取得することができます。 対話型AIボットは、このデータを自動的にオープンチケットに追加することで、引き継ぎ中にすべてのデータをサポート担当者に渡すこともできます。 このスムーズな引継ぎによってサポート担当者が問い合わせの背景を知ることができるため、顧客は情報を繰り返し言う必要がなくなります。
サポート担当者は、この情報を使って顧客とのやり取りをパーソナライズすることもできます。 ZendeskのCX Trendsレポートによると、消費者の59％は企業が自分について収集したデータを使って買い物体験をパーソナライズするべきだと考えています。
モノのインターネット（IoT）デバイス
モノのインターネット（IoT）デバイスは、人々が日常的に使用する、インターネットに接続する機器です。 携帯電話、タブレット、スマートウォッチはすべてIoTデバイスの例です。 これらのデバイスはセンサーを内蔵しており、顧客から問題についての問い合わせがあると、リアルタイムのデータをサポート担当者に送信します。
IoTセンサーを産業装置、機械、車両の内部に設置して、性能データを収集することもできます。 収集したデータからAIが情報を分析してパターンを見つけ、機器のメンテナンスが必要になる時期を予測します。 また、AIはユーザーやカスタマーサポートに事前対応的にアラートを送ることができます。
対話型AIを実装する方法
対話型AIを実装して、成果を得る方法を学びましょう。
- 目標とユースケースを定める
- 利害関係者からのサポートを得る
- 予算とリソースを決定する
- 既存のインフラを考慮する
- CRMを選択し、連携する
- パフォーマンスを測定するためにデータを見る
1. 目標とユースケースを定める
技術を利用することで何を得たいのかが分からなければ、対話型AIの取り組みが成果を上げているのかどうかも分かりません。
貴社にはサポート、営業、マーケティングのための対話型AIが必要でしょうか。 貴社の目的と解決したい問題を具体的にすることで、どの対話型AI技術が貴社に最適なのかを判断することができます。
たとえば、サポート担当者が基本的な質問に答えるのに時間を浪費していることが貴社の最大の問題点であり、サポート担当者を顧客からの複雑な問い合わせに対応できるようにしたいとします。 この問題を解決するには、どのような種類の対話型AIが最適でしょうか。 最適なのはよくある質問に対する自動回答を提供する音声アシスタントと、よくある質問に対応できるルールにもとづくチャットボットの組み合わせでしょう。
導入を進める前に、達成したいカスタマーサービスの目標と重要業績評価指標（KPI）を明確にしましょう。 そうすれば、対話型AI戦略を導入した後に、その成功を測定することができます。
2. 利害関係者からのサポートを得る
次のステップは、この取り組みへのサポートを確保することです。 利害関係者に対話型AI戦略を売り込む時は、主張を貴社の最重要目標に整合させるようにしましょう。 以下の点を重視してください。
- 顧客のニーズを理解する： 対話型AIツールが顧客のニーズ、行動、嗜好をどのように学習するのかを示して、それがどのようにCXを向上させるのかを説明しましょう。
- サポート担当者の満足度を向上させる： AIが貴社のサポート担当者にもたらす良い影響を強調しましょう。 繰り返しのタスクに費やす時間を減らすことで、生産性と従業員満足度の両方が向上します。
- 投資に対する見返りを得る： 意思決定者は明確なROI予測を求めるでしょう。 DataikuやNexocodeのようなリソースを使って、AIプロジェクトのROIメトリックを計算し、組み立て、売り込む方法を学びましょう。
対話型AIの取り組みが成功するかどうかは、貴社の組織全体のサポートにかかっています。 DeloitteのAIの現状レポートによると、企業のリーダーが構想を実現するための核となる包括的なビジネス戦略を設定していなければ、AIプロジェクトは成功しません。
3. 予算とリソースを決定する
チャットボットをどのように使いたいのかを決めたら、貴社がそのために割り当てることのできる予算とリソースを検討しましょう。 小規模な開発チームしかない企業にとって、コード不要のオプションはすぐに使えるため、非常に適しています。 より複雑なユースケースには、追加の予算とリソースが必要になります。
4. 既存のインフラを考慮する
次に、貴社の現在のコミュニケーションチャネルと既存のインフラを調査しましょう。 貴社の現在のカスタマーサポートや営業CRMと簡単に統合できる対話型AIツールを選びましょう。 ボットには既存のチャネルと連動し、進行中の会話にシームレスに入り込んで、素晴らしいオムニチャネル体験を提供してもらいたいと貴社は望んでいるでしょう。
5. カスタマーサポートまたは営業CRMを選択し、接続する
追加で必要なツールを決めます。 どのような対話型AIプラットフォームへすでに投資を行いましたか。 既存のあらゆるアーキテクチャを活用して、価値を提供し、コストを削減しましょう。 貴社の現在のシステムと統合できるかどうかも重要な点です。
たとえば、貴社のサイトにすでにメッセンジャーアプリがあれば、同じようなツールをゼロから開発する代わりに、そのアプリと統合できるチャットボットを構築します。 戦略を練る際には、先を見据えてインフラの拡張性を考慮することを忘れないようにしましょう。
6. パフォーマンスを測定するためにデータを見る
ボットのパフォーマンスを評価するために、データと顧客からのフィードバックを収集します。 ボット自体が顧客情報を取得し、個々の応答が会話全体を通してどのように機能しているのかを分析することができます。 これによって、顧客がAIとのやり取りをどのように評価しているのかがわかり、改善するべき分野を特定したり、ボットが合っているのかどうかを判断したりするのに役立ちます。
対話型AIのベストプラクティス
対話型AIを最大限に活用するために、以下のようなベストプラクティスに従いましょう。
ボットからサポート担当者への簡単な引き継ぎを構築する
会話に人間味が必要な場合や、顧客がAIとのやり取りを望まなくなった場合は、顧客が人間のサポート担当者に簡単に接続できるようにしましょう。 ボットは、氏名や問題の種類など、顧客がすでに提供した情報もサポート担当者に伝達します。
「サポート担当者はすべての情報をすぐに把握できるので、顧客に何度も同じことを言わせる必要がありません」とLalondeは話します。 「同じことを何度も言わなければならないのは誰でも嫌ですが、対話型AIがCXに組み込まれれば、そのようなことはなくなります」。
顧客が好むチャネルで顧客とつながる
顧客が自分が使いやすいコミュニケーションチャネルで貴社に連絡をする際、顧客がすぐにやり取りできるAIチャットボットを用意することが重要です。 ソーシャルプラットフォーム、メッセージングアプリ、eコマースアプリなどのチャネルは、顧客を歓迎し、素晴らしいCXのために24時間365日のサービスを提供するのに役立ちます。
AIの個性を貴社のブランドの雰囲気に合わせる
チャットボットは、顧客と貴社のブランドとの最初の接点になるかもしれません。 チャットボットのペルソナを貴社のブランドの雰囲気と同期させて、全体的に一貫性を保つように調整しましょう。 顧客は、やり取りの間に笑い話を必要としていませんが、極端に機械的なやり取りを求めているわけでもありません。 AIやボットがより自然で人間らしくなるにつれて、企業はこれらの進歩を取り入れて、より良い会話体験を生み出すことができます。
AIの進歩に遅れをとらない
貴社のビジネス戦略に技術を取り入れる場合、適応性は極めて重要な要素です。 AIは常に進化しているため、戦略変更して素早く適応できる柔軟性を計画に組み込んでおく必要があります。 競合他社に遅れを取らないように、AI投資のための適切な予算を設定しましょう。 ZendeskのCX Trendsレポートによれば、ビジネスリーダーの68％はAIへの投資を増やす計画をすでに持っています。
ビジネスリーダーの68％はAIへの投資を増やす計画をすでに持っています。
CXの未来は対話型AI
消費者の10人中7人は、AIが社会にとって良いものであることに今では強く同意しており、66%はAIが彼らの生活を楽にすることを歓迎しています。 また、消費者の69％が単純な問題はボットで解決しても構わないと回答しており、この割合は前年から23％増加しています。
企業はボットをコスト削減の手段と見なすことが多いですが、確かにそうかもしれません。 しかし理想的には、対話型AIはサポートスタッフの能力を高めるものであって、彼らに取って代わるものではありません。 「チャットボットを人間の代用品として考えてはいけません。 「カスタマーサービスに対話型AIを使うことの素晴らしさの1つは、ボットと人間が顧客の問題解決に向けて一緒に働くことです」と話しています。
対話型AIは、顧客が単純な質問に対する回答をより簡単かつ迅速に得られるようにします。 同時に、サポート担当者は解決すべきチケットが減り、チャットボットやバーチャルアシスタントでは対応できない複雑な質問に対応できるようになります。 企業がAIツールと人間の強みを組み合わせると、より良いCXと収益向上につながります。
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