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会話型 AI の定義と、現在主要ブランドでどのように使用されているかの例をお探しですか?これ以上探す必要はありません。
この記事はもともと2021年に書かれ、公開されました。会話型 AI の進歩における大規模言語モデル (LLM) の多大な影響を反映して、2025 年に更新されました。現在、LLMは、デジタルヒューマンを含む大多数の会話型AIツール間の原動力となっています。当社のクライアントは、任意の LLM (カスタムモデルを含む) を当社のデジタルヒューマンプラットフォームに統合して、驚くほど自由で関連性の高い会話型 AI 体験を作り出すことができます。
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Alexaにお気に入りの曲をかけるように指示するたびに、会話型AIを使っていることになります。Siri に道順を聞いたことはありますか？それは仕事における会話型 AI でもあります。と話した オンラインチャットボット 最近?お察しの通り、会話型 AI です。
それで、正確には何ですか？会話型 AI とは、機械学習と自然言語処理 (詳細は後述) を利用してユーザーの音声とテキストを認識し、人間の会話のやりとりを模倣できるあらゆるテクノロジーを指します。いったんあなたの言ったことや意味を解釈すると、親切に対応できるようになります。
どの検索エンジンの結果ページでも、会話型 AI の教科書的な定義は得られますが、業界がどれだけ成長しているかはわかりません。会話型 AI プラットフォーム市場はかつて価値があると期待されていました。 2025年までに170億ドル以上になります。
さて、2025年には、 OpenAIだけでも最大5,000億ドルと評価されています。 期待を超えることについて話してください。
だからこそ、今こそゲームを先取りし、会話型 AI の詳細を学ぶ絶好の機会です。
さて、基本的なことをいくつか説明しました。会話型AIは、双方向の対話で話し合うことができるソフトウェア、プラットフォーム、またはその他のツールです。自然言語をインターフェースとして使用することで、ユーザーは情報を検索したり、取引を行ったり、スマートホームデバイスで音楽を再生したりするようなイベントのトリガーを行うことができます。
しかし、「AI」の部分から始めて、その仕組みについて詳しく説明しましょう。
人工知能 (AI) の歴史 人間の知能を機械に再現するためのあらゆる取り組みを網羅しています。つまり、定義すべきテーマは多岐にわたります。環境と外部からの入力に基づいて、問題を解決し、アクションを実行し、意思決定を行うようにコンピューターをプログラムできれば、AI に手を出していることになります。
しかし、会話型AIはさらに一歩進んでいます。人間と現実的で双方向の会話をするには、事前にプログラムされたルールや対応だけでは不十分です。そこで役立つのが機械学習です。
機械学習はAIのサブセットです 具体的には、（厳密に監督された方法で）自分で学習できるテクノロジーを指します。特定の決定を個別にプログラムしなくても、情報に基づいた意思決定を行うためのルールとパターン発見の要件がプログラムされています。彼らは間違いからも学びます。これは、人間の言語や話し方の奇妙で素晴らしい特異性に対処するうえで極めて重要です。
より高度な会話型AIには、機械学習の要素が含まれる場合がありますが、必ずしもそうである必要はありません。もちろん、2025年の現在、最も高度な会話型AIツール（LLM）は機械学習ツールであり、機械学習のサブセットである高度なディープラーニングモデルを使用して、膨大な量のデータを処理し、人間のような応答を生成します。
その他の会話型AIは注意すべき誤りです。一方、ヘルスケア向けチャットボットの中には、機械学習を使用せず、生死にかかわる可能性のあるユーザーのリクエストに対して所定の回答を使用するものもあります。しかし、今日ではほとんどの人がそうするでしょう。 RAGやその他の手法に頼る 生産物の品質と安全性を向上させるためです。
自然言語処理 — または NLP — メソッドは、入力を認識し、言語を分析し、適切な出力を提供できます。
簡単に言えば、NLPとは、コンピューターが人間と同じように聞き取り、解釈し、応答する方法です。会話型 AI の頭脳のようなものです。
NLP が機能するために必要なのはインプットです。ユーザーはチャットボットに入力したり、音声アシスタントに話しかけたりすることができ、会話型 AI の中には手話を認識するように訓練されているものもあります。
次に、NLPはこの入力データを変換し、意図を見つけようとします。そこから、会話型 AI インターフェース (チャットボット、音声アシスタント、デジタルヒューマンなど) に最適な応答を選択します。
この記事の冒頭で簡単な概要を説明しましたが、操作する可能性のある会話型AIの種類の例をいくつかご紹介します。
消費者は人間味を恋しく思っています。PwC の調査により、次のことが明らかになりました。 59% の人々 企業は顧客サービスの人的要素を失っていると信じています。回答者の 82% が、自動化されたロボット技術を使うよりも、人と話すほうがよいと回答しています。
これにより、ブランドは厄介な立場に置かれます。スタッフは一度にどこにでもいることはできないため、重要なサービスを提供するにはある程度の自動化が必要です。しかし、テクノロジーだけでは、顧客との永続的なつながりを築き、記憶に残る体験を提供することは難しい場合があります。
よくできれば、会話型AIはこの「デジタル顧客疲れ」の解決策であり、自然なインターフェースを通じてデジタルの利点を提供します。ブランドは、スケーラビリティ、コスト効率、エンゲージメントの向上、よりスムーズな販売プロセスを享受できる一方で、顧客は24時間いつでも少ない労力で、迅速かつ効率的に質問に対する回答を自然に受け取ることができます。
また、人々は話すとブランドが耳を傾け、反応してくれるという感覚も持ちます。活気のない自動メール返信や延々と続くホールドミュージックはありません。
確かに、 私たちの研究でわかったのは ほぼ半数 (47%) のブランドが、チャットボット戦略の成功を測る最も重要な指標は、コストや効率性ではなく、顧客満足度であると考えています。
これらは、運営コストの削減、ブランドが管理できる顧客とのやり取りの数の改善、顧客の問題の迅速な解決など、他の重要な目標にもつながります。
会話型 AI 市場がこれほど急速に成長している理由の 1 つは、チャットボットの開発コストが下がり、チャットボットの強さを認識する企業が増えていることです。 オムニチャネル展開の機会。
チャットボット、バーチャルアシスタント、デジタルヒューマンを組み込んだデジタルワークフォース 次のような多くの業界で使用されています。
会話型 AI の商用アプリケーションの多くは、業界間で重複しています。そこで、各業界を分類する代わりに、現在導入されている一般的な会話型 AI のユースケースをいくつか見てみましょう。
顧客サポート機能の自動化は、会話型 AI プラットフォームについて考えるときに最初に思い浮かぶユースケースの 1 つでしょう。ガートナーは、昨年末までに、顧客とブランドとのすべてのやり取りの 85% がこれらのテクノロジーによるものになると予測しました。ウェブを閲覧しているときに、カスタマーサポートのチャットボットにオンラインで遭遇したことは間違いありません。
小売業における会話型 AIたとえば、ユーザーをWebサイトに誘導したり、よくある質問に答えたり、24時間年中無休のサポートを提供したり、必要に応じて顧客を人間の担当者に引き渡したりするのに役立ちます。
アップル、アマゾン、グーグルは音声アシスタント技術に多額の投資を行っており、成果を上げているようです。NPRの調査によると、2019年には 53% の人がすでに少なくとも週に1回は音声起動パーソナルアシスタントを使用していました。そして、この数字はさらに上昇しました。 昨年は 63% に。
この調査では、音声アシスタントを使用する人の53％が音声アシスタントを常時オンにしており、5分の1が1日に数回会話型AIに話しかけていることも明らかになりました。
多くの ビジネスで会話型 AI を使用する新たなユースケース このパーソナルアシスタントスペースからも派生しています。
会話型AIは素晴らしいサポートです 営業およびマーケティングチーム用ツール。実際、私たちは記事全体を書きました 昨年のテーマ。リードジェネレーション、事業開発、アフターセールスサポートのいずれであっても、会話型マーケティングはブランドがあらゆる販売機会を最大限に活用できるよう支援します。
また、利便性やスケーラビリティだけが問題ではありません。アンケートでは、55% のマーケターが AIを活用したウェブエクスペリエンスとは 顧客体験とエンゲージメントを向上させます。同様の割合で、コンバージョン率が高まったことが確認されました。
これを実践している一例は次のとおりです。 会話型 AI が金融サービスと出会うとき。たとえば、銀行や住宅ローン業界で働くデジタルヒューマンは、初めての住宅購入者が詳細を学び、興味をそそるローン申請書に記入できるよう支援しています。営業と事業開発ですが、会話のように感じます。デジタルヒューマンは世界中いつでも潜在的な顧客一人ひとりに専念できるので、見込み客の育成に役立ちます。
ホテルの予約、フォームへの記入、請求書の支払いなど、人生は退屈で時間のかかる作業、あるいは単に混乱を招く作業でいっぱいです。現在、多くの組織が、会話型 AI を活用して、日常業務をこなす顧客にコンシェルジュのような支援を提供しています。
AIが複雑なトピック（金融など）を簡略化できる場合や、手元に大量の情報があるときにノイズを切り抜けて人々を情報に誘導できる場合が最適です。たとえば検索バーとは異なり、会話型 AI は、ユーザーを直接検索する前に、ユーザーが何を見つけたいかを正確に判断するための質問をすることができます。
例として、私たちは立ち上げました アマリロ市のエマという名のデジタルヒューマン、市の住民がウェブサイト上の地方自治体の情報によりよくアクセスできるようにするため。また、エマは複数の言語を話すため、数年前には政府部門では不可能だったことをさらに超えるコンシェルジュサービスを提供しています。
会話型AIは医療において大きな可能性を秘めています サービスの提供方法に革命を起こすお手伝いをします。
たとえば、デジタルヒューマンなら、高齢の患者や認知症の人と綿密な会話をしたり、医療情報や大切な付き添いを提供したりすることができます。同様に、AI テクノロジーはメンタルヘルスの緊急時にも利用できるため、最も必要なときにいつでも相談できる人がいます。
Groovはヘルスケアアプリです ニュージーランドのラグビー界の偉人、サー・ジョン・カーワンが共同設立。私たちは彼らと協力して、サー・ジョンのデジタルツインを通じて提供される、より良い睡眠のためのコンパニオンシップと個人的なプランを提供できる世界初のデジタルヒューマンスリープコーチを開発しました。
おそらく、過去 1 年間で最も広く会話型 AI の使用がもたらした影響は、現代の労働力の育成と訓練における会話型 AI の使用でしょう。
例えば、 AI セールストレーニングロールプレイ これまで非常に構造化されていなかったセールストレーニングと能力開発の一部が構造化されました。営業担当は、より優れた営業担当者になるために練習する必要があります。しかし、以前はそれができる唯一の方法は、マネージャや同僚 (手作業で、往々にして気まずく、実生活には当てはまらない) か、実際の営業会話から学んで練習することでした。そこでは、彼らはすぐにパイプラインを使い果たし、実際の見込み客にミスを犯します。
営業担当は実際の営業電話を練習する必要があります。そのためには、顧客を真似して魅力的な1対1の対話をすることができる会話型AIツールが必要です。営業チームが構造化された現実的なロールプレイでこれを実現するための手段として、UneeQ Sales Trainerを立ち上げたのはそのためです。
そして、それが理由です UneeQスキルビルダーを立ち上げました 営業チームだけでなく、あらゆる組織に独自のロールプレイシナリオを作成させる方法として、バリスタから経営幹部の幹部まで、誰でもトレーニングできるようにしています。
会話型AIプラットフォームについてお話ししました だった 2025年までに170億ドルの市場になる見込みですしかし、明らかに業界はすでにそれをはるかに上回っています。
会話型AIがこれほど早く人々の想像力をかき立てることができたことを予測できた人はほとんどいませんでした。Siri と Alexa の市場浸透率を踏まえて、 チャット/GPT および類似のテクノロジー 会話型 AI によって世界の進め方が変わろうとしています。
しかし、まだ何かが欠けています。そして、多くの主要組織はそれが何であるかを理解しつつあります。
デジタルヒューマンはAIの人間味を高める上で重要な役割を果たします。なぜなら、デジタルヒューマンは人々が求めるパーソナライズされたヒューマンタッチを再現できる唯一のインターフェースだからです。デルからカタール航空、さらにはアマリロ市のような地方自治体でさえ、人間のように聞こえるだけでなく、見た目も人間らしい会話型 AI 体験を開始しています。そして、彼らはUneeQを使ってそれをやっています。
ChatGPTは、実在の人物とテキストチャットをしているように感じるかもしれませんが、実際の会話をしているような感覚を再現するものではありません。私たちが (ユーザーとして) 患者であれ、スタッフであれ、顧客であれ、私たちは皆、見られ、聞かれ、評価されることを望んでいます。
もっと探検する準備はできましたか？私たちのチームと一緒にデモを予約して、次世代の会話型 AI を最大限に活用するために私たちがどのように役立つかを見てみましょう。
