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迅速なAI翻訳と多言語のカスタマーサポートの時代を迎えるにあたり、言葉がなぜ重要なのかを話し合う必要がありますが、文化はもっと重要です。
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ずっと日本に行きたかった。子供の頃、ティーンエイジ・ミュータント・ニンジャ・タートルズが好きでした。それが私を忍者に導き、それがサムライにつながり、日本の歴史にもつながりました。
その後、大学在学中に、5人の学生を日本に連れて行く7週間の集中留学プログラムに申し込む機会がありました。当然、私はその機会に飛びつきました。
その時点で私はちょうど1年間の日本語を修了していて、ひらがなとカタカナの認識力はせいぜいB-でした。私の話す能力は基本的に存在しませんでした。
日本での初日、午前3時に目が覚め、そこにいることにうっとりしていたら、建物の1階にコンビニエンスストアがあったのを覚えています。何も読めなかったけど、幸いなことに包装が透明だったので、おにぎりではなく、おにぎりと... おにぎりを見分けることができました。そこで、私たちはカップルをつかんでカウンターに連れて行きました。
店員はアイテムに電話をかけて、意味不明なことを話しました。彼女が私に言ったことの始まりと終わりを見分ける方法がなかったので、私の一年間の勉強のすべては大げさだった。
それから25年が経ち、私は日本語能力試験N2試験に合格しました。これで自信を持って言えるのは、彼女が「暖めてくれる？」とか「温めてくれる？」って言ったこと。私はそれに「はい」—「はい」と答えるべきだった。また、開封方法が完全に明確に示されていたら、ゴリラのように歯でパッケージを破り込むべきではなかったこともわかりました。
私はその出会いを決して忘れません。その7週間にわたって、コンビニのおにぎりは冷やして食べると完璧に食べられることを学びました。しかしもっと重要なのは、日本語を話さなければ、日本ではほとんど生きていけないことを学んだことです。
今では流暢な日本語を話すので、おいしいコンビニのおにぎりを買って温める言葉がわかりました。しかし、言語がもたらす機会はそれよりもずっと深いのです。
この国での私の友情と仕事上の関係は、お互いに話す言葉だけでは成り立ちません。文化とエチケットの理解の上に成り立っています。
これは今日、簡単に翻訳できる言語の世界で考慮すべき重要性が高まっています。あらゆる規模の組織が、AI やさらにシンプルなツールを使用して、ほぼすべての言語で顧客と会話することができます。しかし、本当に顧客とつながるには？それにはもっと深いものへの理解が必要です。
まず、多言語のカスタマーサービスはもはや贅沢品ではなく、期待されていることです。グローバルな展開を目指す企業は、言葉の壁が摩擦を生み、顧客を苛立たせ、さらには収益の損失につながる可能性があることを知っています。その逆も成り立ちます。
巨大な 76% の人が言う 母国語で表示される製品を購入する傾向が高まります。同様に、74% の回答者は、母国語でサポートが提供されればリピートすると回答しています。
ほぼ3分の2が、英語のみのウェブサイトから「ほとんどまたはまったく購入しない」と答えています。
Google 翻訳でスコアを 1 つ獲得してください。しかし、多言語サービスは優れた体験を生み出すための第一歩に過ぎません。顧客とのより深く、個人的なつながりを築くことは、言葉を超えて、文化的理解の領域にも及びます。
東京の顧客はフォーマルで礼儀正しい口調を期待するかもしれませんが、ニューヨークの顧客はカジュアルで直接的なアプローチを好むかもしれません。単純な「はい」または「いいえ」は、文化によって異なる意味合いを持つ場合があり、翻訳ではユーモアが失われがちです。
人々がどのように支援を受けるかさえ地域によって異なります。積極的な支援を期待する文化もあれば、セルフサービスモデルを好む文化もあります。
ほとんどの多言語カスタマーサービスソリューションは、次のいずれかに依存しています。
最初のアプローチの問題はスケーラビリティです。企業が扱うすべての言語でネイティブスピーカーのエージェントを雇うのは高価で困難です。2つ目のアプローチの問題は文脈です。自動翻訳では、意図や口調、文化的な意味を正しく伝えられないことがよくあります。
例えば:
従来のAIチャットボットでは、これらの微妙な違いは考慮されません。文字通りに翻訳すると、丁寧な日本語の対応が、英語では冷たく聞こえるようなものに変わったり、その逆になったりすることがあります。このミスマッチは、誤解や不満につながり、最終的にはカスタマーエクスペリエンスの低下やブランドへの否定的な連想につながる可能性があります。
デジタルヒューマンは翻訳以上のことをするように設計されています。 LLM による運用 NLPやNLPを使うことで、他のAIインターフェースと同様に多言語のカスタマーサービスを大規模に提供できます。しかし、そのつながりは深くなります。
デジタルヒューマンとは、自分が住んでいる文化やコミュニティを代表するようにデザインされています。だからこそ、私たちは AI の個性、裏話、癖、特徴をワークショップで検討することを強く支持しています。 デジタルヒューマンデザインプロセス中。
取る アマリロ市のエマ、例えば。エマの仕事は、住民が市のウェブサイトでライブで直接会話しながら情報を見つけられるようにすることです。アマリロの住民の 24% は自宅で英語以外の言語を話しますが、エマは彼ら全員を助ける準備ができています。
しかし、エマの鍵は彼女の性格です。彼女はアマリロの人々を強く代表する存在となるよう、地域社会と連携してデザインされました。
彼女が持っている 家族の歴史、地域とのつながり、そして彼女自身の目標と野望。彼女と話すことは、住民にとってはるかに包括的な経験になります。彼らは彼女の中に自分自身を見出し、彼女を単なる生気のないチャットボット以上の存在にしています。
そのため、新しいリアルタイム AI アバターテクノロジーがその役割を果たす可能性があります。また、100 言語を簡単に話すことができます。しかし、多様なオーディエンスにとってインタラクションをさらに魅力的なものにするレベルは他にもあります。
馬鹿げているように聞こえますが、これはまさに、さまざまな文化により良いサービスを提供し、次のような体験を提供するためのAIの進出の始まりに過ぎません。 パーソナライズされているだけでなく、個別化されています。 そして、それは明らかに会話で言われる言葉をはるかに超えています。
MetaやGoogleなどの企業は、コンテキスト翻訳を改善するAI主導の言語モデルにすでに投資しています。一方、マサチューセッツ工科大学とスタンフォード大学の研究者たちは、AIがどのように異文化間の感情分析を検出して適応させ、より人間らしいやりとりをするのかを調査してきました。
今年の初めに、ピアソン・ランゲージズが企業の語学研修を支援するAI言語チューターを立ち上げるのをUNeeqに支援できたことを嬉しく思います。言語応用のための AI の力を探求する組織が増えるにつれ、事態は白熱しています。
人的カスタマーサポートはゴールドスタンダードですが、多様な顧客基盤を持つ多くの企業では、カスタマーケアにおける従業員の効果とデジタルソリューションの貧弱さに大きなギャップが見られます。
AIはそのギャップを埋めます。しかし、それはソリューションが人間向けに設計されている場合に限ります。つまり、サポートされ、理解され、大切にされていると感じたいという人間のニーズを満たすためです。そして、それはどの言語でも同じです。
