企業は、今日の競争の激しいビジネス環境において、サービスコストを削減しながら顧客エクスペリエンスを向上させることを目指しています。多くの企業がこれらの目標を達成するためにチャットボットや会話型 AI に注目しています。業界の専門家は、世界のチャットボット市場が 2024 年までに $940 万に達すると予測しています。ただし、カスタマー サービスのリーダーは、これら 2 つのテクノロジーの違いと、それらが顧客と収益にどのような影響を与えるかを理解する必要があります。チャットボットと会話型 AI 機能の違いを学ぶことで、どのテクノロジーが社内プロセスとビジネスの最適化に最適かを判断できます。 顧客体験 (CX)。
チャットボット vs 会話型 AI: チャットボットと会話型 AI の違いは何ですか
チャットボットと会話型 AI は、企業がカスタマー エクスペリエンスを向上させるために使用する 2 つの一般的なテクノロジです。
チャットボットは人間の会話をシミュレートするコンピューター プログラムで、事前に定義された会話フローに基づいて動作します。彼らは人工知能を使用することができ、 自然言語処理 (NLP) ユーザーの質問を理解し、リアルタイムの自動応答を提供します。
会話型 AI は、AI 主導のコミュニケーション テクノロジーを含む広義の用語です。これらのテクノロジーには、チャットボットや、Siri や Amazon Alexa などの仮想アシスタントなどが含まれます。会話型 AI プラットフォームは、データ、機械学習 (ML)、NLP を活用して、音声入力とテキスト入力の両方を認識します。人間のやりとりを模倣し、会話の流れを促進します。チャットボットとは異なり、会話型 AI システムは複雑な会話を処理できるように設計されています。以前のインタラクションに基づいて応答を適応させることができます。
組織に最適なテクノロジを決定する際には、考慮すべき点が 2 つあります。これには、自動化する必要があるタスクの複雑さと、促進する必要がある顧客とのやり取りの種類が含まれます。単純なタスクの場合、チャットボットは費用対効果の高いオプションです。ただし、会話型 AI は、人間のタッチを必要とするより複雑なやり取りに適している場合があります。
チャットボットは、よくある質問に対してスクリプト化された応答を提供するようにプログラムできます。待ち時間の短縮と応答時間の改善に役立ちます。たとえば、小売 Web サイトのチャットボットは、顧客が製品を見つけたり、注文を処理したりするのを支援できます。チャットボットは、予約のスケジュール設定や技術サポートの提供などの日常的なタスクを自動化することもできます.
一方、会話型 AI は、カスタマー サービスへの問い合わせや医療診断など、より複雑なやり取りを処理できます。会話型 AI は、顧客固有のニーズと好みに適応できます。よりパーソナライズされたエクスペリエンスを顧客に提供できます。たとえば、会話型 AI 仮想アシスタントは、顧客が新しい口座を開くのに役立ちます。また、顧客が資金を送金したり、投資アドバイスを得たりするのにも役立ちます。
以下の表は、会話型 AI とチャットボットの主な違いをいくつかまとめたものです。
| 主な差別化要因 | 会話型 AI | チャットボット |
|---|---|---|
| 自然言語処理 | 高度な NLP を利用して、自然言語形式で複雑なクエリを理解し、応答します。 | NLP 機能が制限されており、事前定義されたルールまたはアルゴリズムに依存しています |
| 機械学習 | ML アルゴリズムを使用してユーザー インタラクションから学習し、時間の経過とともにパフォーマンスを向上させます | 限定された機械学習機能 |
| パーソナライゼーション | ユーザーのコンテキストと好みを理解することで、パーソナライズされたエクスペリエンスを提供できる | 限定されたパーソナライゼーション機能 |
| 料金 | 一般に、より多くの開発時間とリソースが必要となり、コストが高くなります | 通常、開発と保守のコストが低くなります |
| 複雑 | 複雑なクエリやタスクを処理できる | 複雑なクエリやタスクを処理するための機能が制限されている |
| 適合性 | 幅広いビジネスニーズとユースケースに適しています | すべてのビジネス ニーズやユースケースに適しているとは限りません |
会話型チャットボットとは?
チャットボットは、ユーザーとの会話をシミュレートするように設計されたコンピューター プログラムです。チャットボットは、不動産からヘルスケアまで、さまざまな業界で使用されています。顧客に情報を提供したり、予約をスケジュールしたり、その他のタスクを実行したりします。もちろん、チャットボットが人間のエージェントを完全に置き換えることはできません。しかし、企業が全体的に優れたカスタマー エクスペリエンスを大規模に維持するのに役立ちます。実際、世界のデジタル チャットボット市場は、2028 年までに 1,000 億米ドルを超えると予想されています。
すべてのチャットボットが会話型 AI を使用しているわけではありません。 「AI」という用語は、通常は人間の知性を必要とするタスクを実行できるコンピューター システムを表すためによく使用されます。ただし、一部の開発者は、ルールベースのチャットボットを真の会話型 AI と見なしていない場合があります。これは、最先端の ML アルゴリズムや自然言語処理を使用していないためです。
チャットボットには、主にルールベースのボットと AI ボットの 2 種類があります。ルールベースのチャットボットは、定義済みのルールに従ってユーザーの入力に応答します。これらのチャットボットは決定木を使用して、質問に対する具体的な回答を提供します。彼らの答えは固定的で反復的である傾向があります。
一方、AI チャットボットは、人工知能と自然言語理解 (NLU) アルゴリズムを使用して、ユーザー入力を解釈し、応答を生成します。これらのチャットボットは、ユーザーの言葉の意味を認識し、新しい情報を動的に生成できます。これらの機能により、ルールベースのチャットボットよりも柔軟になります.
どちらのタイプのチャットボットにも利点がありますが、AI チャットボットはより高度であると見なされることがよくあります。これは、より自然でパーソナライズされた会話体験を提供できるためです。ただし、ルールベースのチャットボットは、多くの場合、費用対効果が高く、単純なタスクの展開が容易です.
チャットボットは、その目的と動作するように設計されたプラットフォームに基づいて分類できます。チャットボットの種類ごとに、特定の要件を満たすために独自の設計および開発アプローチが必要です。
最も一般的なタイプのチャットボットは、サポート チャットボットです。チャット ウィジェットまたはメッセージング アプリケーションを介して顧客サービスを提供します。これらのボットは、顧客の質問にすばやく答えることができます。価格や入手可能性など、製品やサービスに関する情報を顧客に提供します。サポート チャットボットは、すぐに支援を提供することでカスタマー エクスペリエンスを向上させたい企業に最適です。
他のタイプのチャットボットには次のものがあります。
- ソーシャル メディア ボット: これらのボットは、Instagram や Facebook などのソーシャル メディア プラットフォームでユーザーとやり取りします。これにより、企業は多くのチャネルで顧客と関わることができます。
- インスタント メッセージング ボット: これらのボットは、WhatsApp や Messenger などのメッセージング アプリ内で動作します。顧客にオムニチャネル サポートを提供し、企業が顧客のいる場所に到達できるようにします。
- チャットボット アプリ: これらは、Replika などのチャットボット インターフェイスを備えた Android または iPhone アプリです。企業は、モバイル デバイスでパーソナライズされたカスタマー エクスペリエンスをユーザーに提供できます。
- オンライン チャットボット: これらは、専用の Web サイトまたはランディング ページに埋め込まれたインタラクティブなパーソナリティです。彼らは顧客に支援を提供し、企業がリードを生み出すのを助けます。
会話型 AI とは
会話型 AI は、音声とテキスト入力を認識して応答する強力なテクノロジです。人間のような方法で購入者とやり取りするために使用され、カスタマー サービスでパーソナライズされたエクスペリエンスを大規模に提供します。このテクノロジーは、メッセージング ボットまたは電話の音声アシスタントを介して展開できるため、顧客は自分に最適な方法でブランドと対話できます。
会話型 AI は、機械学習、自然言語処理、ディープ ラーニング アルゴリズムを組み合わせて、人間の言語をよりよく理解します。大規模なトレーニング データ セットは、時間をかけて応答の精度と関連性を向上させる洞察を提供します。
会話型AIとチャットボットの長所と短所
チャットボットの長所:
- 年中無休でご利用いただけます – チャットボットは 24 時間利用可能で、顧客の質問に答えます。常時接続可能なアクセシビリティにより利便性を提供します。
- 応答速度の向上 – チャットボットは顧客のメッセージに数秒以内に応答できます。この素早い応答速度により、顧客エクスペリエンスが向上します。
- コスト削減 – チャットボットには賃金、福利厚生、休憩は必要ありません。効果的に導入すると、顧客からの日常的な問い合わせに対応するための人件費を削減できます。
- パーソナライズされたエクスペリエンス – ユーザーデータと統合すると、チャットボットは個別の顧客のニーズを満たすためにカスタマイズされた応答と推奨事項を提供できます。
チャットボットの短所:
- 複雑な推論の欠如 – チャットボットは現在、単純なルールベース、またはテキストの類似性に基づいた応答にのみ適しています。彼らは、複雑な言語的推論と微妙な会話に苦労しています。
- 自然言語の理解が不十分 – チャットボットは、自然言語処理およびセマンティック分析テクノロジーの制限により、消費者のクエリを誤解することがよくあります。これはフラストレーションにつながります。
- 進化する言語に対応できない – チャットボットはトレーニング データとプログラムされた応答に依存しているため、消費者が使用する言語の絶え間ない進化に追いつくことができません。
- 人間の監視に依存する – ほとんどのチャットボットでは、依然として人間のエージェントが非日常的なクエリを特定して処理し、エラーを修正し、時間をかけて応答を調整する必要があります。
- プライバシーとセキュリティのリスク – チャットボットは適切な予防策を講じて構築されていない場合、常時接続しているため顧客データが公開され、ハッカーの標的になる可能性があります。
会話型 AI の長所:
- 顧客/ユーザーエクスペリエンスの向上 – チャットボットや仮想アシスタントを介した会話型 AI は、より自然で人間のようなインターフェイスを顧客やユーザーに提供できます。 24 時間年中無休の可用性と即時応答が提供され、全体的なエクスペリエンスが向上します。
- 効率と生産性の向上 – 大規模なデータセットを使用してトレーニングすると、会話型 AI システムは人的エラーを発生させることなく、正確かつ一貫して応答できます。これにより、運用効率が向上し、生産性が向上し、コストが削減されます。
- 単純な/日常的なタスクを処理する能力 – チャットボットと仮想アシスタントは、単純で反復的な顧客のクエリ、データ主導のタスク、および日常的なフロント オフィス作業の処理に適しています。これにより、人間のエージェントはより複雑な作業に解放されます。
会話型 AI の短所:
- データとトレーニングの課題 – 会話型 AI システムのトレーニングには、言語と応答のあらゆるバリエーションをカバーする大量のデータセットが必要です。データの問題やトレーニングの深さの欠如により、不正確さが生じる可能性があります。
- コンテキストを理解する際の限界 – 改善はされているものの、会話型 AI は依然として、コンテキストを完全に理解し、複雑なクエリを解釈し、さまざまな音声やアクセントに適応するのに苦労しています。これは失敗や挫折につながります。
- 人間のエージェントへの依存 – ほとんどの会話では、特に複雑なクエリや問題については、依然として人間が必要となります。これにより、会話型 AI の影響と利点が制限されます。
- 心の知能指数の欠如 – 現在の会話型 AI は、人間の感情や感情を認識、処理、応答することができません。これにより、真に共感的な方法でユーザーを関与させる能力が制限されます。
チャットボットと会話型 AI の関係
チャットボットと会話型 AI は関連するテクノロジですが、すべてのチャットボットが会話型 AI に基づいて構築されているわけではありません。ルールベースのチャットボットは、キーワードやその他の言語識別子を使用して、事前に作成された応答をトリガーします。これにより、会話型 AI チャットボットよりも洗練されていません。
チャットボットと会話型 AI はビジネスにとって価値のあるツールですが、人間のエージェントに取って代わるものではありません。ライブエージェントは、特に共感と感情的知性を必要とする複雑な問題に対して、優れた顧客サービスを提供する上で依然として重要な役割を果たしています.
チャットボットと会話型 AI: カスタマー サービスの事例
チャットボットと会話型 AI は、企業が迅速かつ効率的な顧客サポートを提供するために使用できる強力なツールです。以下は、企業がカスタマー サービスでこれらのテクノロジをどのように使用しているかの例です。
Domino's はチャットボット テクノロジーを活用して、より優れた顧客体験を提供します
Domino's Pizza は、Dom という名前のチャットボットを使用して、顧客が注文し、配達を追跡できるようにします。 Dom は会話型 AI を使用して、顧客の要求を理解し、人間のような自然な方法で対応します。 Dom を使用すると、顧客は注文を行い、配送を追跡し、よくある質問への回答をすべてメッセージング インターフェイスから取得できます。
Bank of America が AI ファイナンシャル アドバイザーで顧客に力を与える
米国最大の銀行の 1 つである Bank of America は、会話型 AI アシスタントの Erica を使用しています。エリカは、顧客に個別の金融アドバイスを提供し、口座残高、取引履歴、支出習慣に関する質問に答えることができます.顧客は、メッセージ インターフェイスを介して Erica とやり取りしたり、モバイル アプリを介して音声コマンドを使用したりできます。
American Express、AI チャットボットを活用してカスタマー サービスを強化
グローバルな金融サービス会社である American Express は、Amex Bot という名前のチャットボットを実装しました。 Amex Bot は迅速かつ簡単な顧客サポートを提供し、NL 処理を使用して顧客の要求を理解します。口座残高、最近の取引、報酬プログラムに関する関連情報を提供します。顧客は Amex Bot を使用して、報酬残高の確認、支出の追跡、カードの紛失または盗難の報告を行うことができます。
H&M はスタイリッシュなカスタマー エクスペリエンスを提供する AI チャットボットを考案
H&M は、Kik という名前のチャットボットを使用して、顧客が洋服を購入し、スタイルのアドバイスを受けるのを支援しています。 Kik は会話型 AI を使用して顧客の好みとスタイルを理解し、顧客の反応に基づいてパーソナライズされたレコメンデーションを提供します。顧客は、メッセージング インターフェイスを介して Kik と対話できます。
Airbnb、チャットボットを活用して予約管理とサービスを改善
Airbnb は、Airbot という名前のチャットボットを使用して、顧客が宿泊施設を予約したり、予約に関する質問に回答したりできるようにします。 Airbot は会話型 AI を使用して顧客の要求を理解し、役立つ応答を提供します。顧客は、メッセージング インターフェイスを介して Airbot と対話できます。
会話型 AI とチャットボットの主な差別化要因
会話型 AI の主な差別化要因は、会話のコンテキストを理解し、より自然に応答する能力です。従来のチャットボットは事前に決められた応答をオウム返しすることしかできませんが、会話型 AI システムは NLP を使用して人間の感情と意図をよりよく理解し、より複雑な会話を行うことができます。
ビジネス リーダーは、チャットボットがユーザー入力を包括的に理解できないことをしばしば心配しています。ただし、人工会話知能は意図分析を活用して、コミュニケーションの背後にある目的または目的を識別します。たとえば、個人のタイプが「新しいラップトップのおすすめを探している」場合、その意図はラップトップ コンピューターの購入である可能性があります。逆に、誰かが「新しいラップトップを購入したが問題が発生している」と入力した場合、その意図はカスタマー サービス サポートを求めることに関連している可能性があります。
意図分析は会話型 AI の重要な側面であり、システムがユーザー入力を解釈して適切な応答を正確に提供できるようにします。このテクノロジーは、自然言語処理と機械学習アルゴリズムを使用して、メッセージの背後にある意図を特定し、それに応じて分類します。また、メッセージの感情を分析してユーザーの感情状態を判断し、必要に応じて共感的な応答を提供することもできます。
意図分析の解釈
会話型 AI は、ユーザーの感情を検出して適切に応答することもできます。たとえば、商品に興奮している顧客に対応しているのか、謝罪を期待して怒っている顧客に対応しているのかを理解できます。これらの機能により、会話型 AI は従来のチャットボットよりもはるかに洗練されたものになり、より優れたカスタマー エクスペリエンスが提供されます。
コール センターやカスタマー サポート部門に会話型 AI テクノロジを実装すると、企業にメリットがもたらされます。これにより、AI が顧客とユーザーのやり取りを処理する一方で、事業主はより複雑な問題に対処できるようになります。会話型 AI 技術が進歩するにつれて、顧客サービスの会話を完全に引き継ぐ能力がさらに高まるでしょう。
チャットボット vs 会話型 AI: あなたのビジネスにはどちらが適していますか?
チャットボットと会話型 AI はよく同じ意味で使用されますが、これらは異なるテクノロジーです。以上から、チャットボットや対話型AIの機能をまとめると次のようになります。
- チャットボット:
- 事前定義されたスクリプトとワークフローを通じて特定のコマンドとクエリに応答するルールベースのシステムです。
- 自然言語処理 (NLP) と機械学習を使用して顧客メッセージを解釈します。
- 狭い一連のタスクに関する単純で反復的な会話を処理することに重点を置いています。
- 日常的な顧客の問い合わせに対応し、基本的な製品情報を提供するのに最適です。
- 会話型 AI:
- 仮想アシスタントや対話システムなど、チャットボットを超えたさまざまなテクノロジーを網羅します。
- 高度な NLP、機械学習、深層学習を使用して、より人間らしく言語を解釈します。
- 顧客の意図を理解し、さまざまなトピックについて自由に会話できるようにすることを目指しています。
- より直観的で人間らしい対話を顧客に提供することを目指しています。
チャットボットと会話型 AI のどちらを使用するべきか?
単純で頻繁な顧客の問い合わせや取引を自動化することを目的としている場合、チャットボットが適切なソリューションとなる可能性があります。チャットボットは次のような場合に最適です。
- 顧客サービス – FAQ、注文状況の確認、簡単なリクエストの処理。
- 電子商取引 – 製品情報の提供、注文状況の確認、支払いの説明。
- 予約 – 会議、予約、約束のスケジュールを設定します。
さまざまなタスクにわたって、より直観的で人間のような顧客エクスペリエンスを提供したい場合には、会話型 AI がより適しています。会話型 AI ソリューションは次の用途に適しています。
- ハ複雑な顧客とのやり取り – ニュアンスを解釈し、さまざまなトピックに適応します。
- パーソナライズされた推奨事項 – お客様のプロフィールに基づいてカスタマイズされた提案を提供します。
- 多数のタスク – スケジュール設定、支払いなどのさまざまなコンテキスト機能を実行します。
カスタマー サービスにおける AI の台頭: チャットボットがカスタマー エクスペリエンスをどのように変革しているか
会話型 AI はカスタマー サービスの新しい標準となり、COVID-19 のパンデミックによりその採用が加速しています。最近の PwC の調査によると、52% の企業が、パンデミックに対応して会話型 AI やその他の自動化ソリューションの採用を増やしています。さらに、この調査の回答者の 86% は、AI が組織内の主流のテクノロジーになったと述べています。
コンタクトセンターとコールセンターに AI テクノロジーをうまく導入した企業は、市場で競争力を獲得しています。 Zendesk の Answer Bot のような AI チャットボットは、カスタマー サービスでますます人気が高まっています。迅速かつ効率的なカスタマー サポートを提供し、ライブ エージェントがより複雑な問題に集中できるようにします。 AI チャットボットは、簡単な問い合わせを処理し、待ち時間を短縮し、パーソナライズされたエクスペリエンスを顧客に提供できます。
重要ポイント
チャットボットと会話型 AI はしばしば同じ意味で使用されますが、両者には微妙な違いがあります。チャットボットは特定のタスクを自動化するように設計されていますが、会話型 AI はより高度な方法で人間の会話をシミュレートすることに重点を置いています。会話型 AI は、NLP やその他の機械学習技術を使用して、ユーザー入力を理解し、よりパーソナライズされた魅力的な方法で応答します。
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