チャットボットと会話型 AI：その違いは？

あなたはスマートフォンユーザーですか？ そうであれば、従来の方法で簡単なアラームを設定するには、4~6 ステップ、20~30 秒ほどかかることをご存じでしょう。

しかし、今ではそうする必要はありません。AI が私たちの日常生活に広く浸透している今日では、「Hey Siri」や「OK Google」と声をかけて指示を出すだけで、2 秒でアラームを設定することができます。

ルールベースのベーシックなチャットボットから、洗練された会話型 AI まで、テクノロジーは長い道のりを歩んできました。このブログ記事では、その道のりをマップで紹介します。チャットボットと会話型 AI を比較し、それらが、私たちが知っている顧客体験にどのような変化をもたらしているかを確認します。

さあ、始めましょう！

チャットボットと会話型 AI の定義

チャットボット は、メッセージングアプリケーション、ウェブサイト、モバイルアプリ、または電話を通じて、ユーザーと自然な言語で会話ができるソフトウェアです。

会話型 AI とは、機械が人間の言語を自然かつ魅力的に理解、処理、応答することを可能にするテクノロジーを指します。

たとえば、e コマースのウェブサイト上のカスタマーサービスチャットボットは、ユーザーが製品に関する答えを見つけたり、注文したり、返品や返金を処理したりするのに役立ちます。顧客と会話するこの機能は、あらかじめ定義されたルールと機械学習アルゴリズム、すなわち会話型 AI によって実現されています。

会話型 AI ソリューションの基盤となるテクノロジーには、次のようなものがあります。

人工知能

AI は、私たちが「スマート」とみなす方法でタスクを実行できる機械の総称です。これは、人間の推論を模倣して問題を解決するテクノロジーの組み合わせです。

AI は、データから学習し、パターンを認識し、意思決定を行うシステムを構築するための基盤です。例えば、YouTube がユーザーの好みを理解し、関連ビデオを推奨する機能は、AI テクノロジーの結果です。

機械学習（ML）

ML は AI のサブセットであり、データから学習し、明示的にプログラムされることなく、時間の経過とともにパフォーマンスを向上させる自己学習システムを構築します。

チャットボットでは、このテクノロジーは、継続的な会話（およびその他の行動データ）を通じて顧客に関する知識を獲得し、それに応じて適応するのに役立ちます。

自然言語処理（NLP）

NLP は、自然言語を通じてコンピュータと人間との対話に焦点を当てた AI の分野です。簡単に言えば、NLP を使用すると、ユーザーは C++、Java、Python などの代わりに、例えば英語でコンピュータと対話することができます。

NLPsはチャットボットの基盤です。これらはボットが人間の言語を理解し、適切に応答できるようにします。

バーチャルアシスタント

チャットボットのような仮想アシスタントは、会話型 AI テクノロジーの応用例です。これらは、ユーザーのコマンドに基づいてタスクを実行したり、ユーザーの質問に答えたりするソフトウェアエージェントです。Apple の Siri、Google Assistant、Amazon Alexa は、人気のある仮想アシスタントです。

生成型 AI の統合により、テキスト、音声、画像ベースの仮想アシスタントがさまざまなプラットフォームで利用可能になりました。WhatsApp に統合された Meta AI ボットはその良い例です。

チャットボットから会話型 AI への進化

スマートフォンとインターネットの普及により、チャットボットや会話型 AI アプリケーションが飛躍的に発展しましたが、これは決して新しい現象ではありません。

初期のチャットボット

1960 年代半ば、MIT の研究者たちは会話プログラム「ELIZA」を開発しました。このプログラムは、パターンマッチングとスクリプト化された応答を使用していました。そのため、ELIZA との会話は初歩的なもので、人工知能はまったく使用されていませんでした。

ルールベースのチャットボットと初期の AI

インターネットの台頭に伴い、事前にプログラムされた知識に基づいて簡単な会話ができる会話型インターフェースを備えたルールベースのシステムが登場しました。これにより、統計モデルやアルゴリズムを使用して応答の精度と関連性を向上させる、より洗練されたアプローチが生まれました。

これは、会話型 AI にとって最もエキサイティングな時代のひとつであり、今日の進歩のきっかけとなったものです。

ディープラーニング

ディープラーニングは、機械学習の一種で、多くの層からなる神経ネットワーク（ディープネットワーク）を使用して、データ内の複雑なパターンをモデル化します。これにより、システムは人間言語を高い精度で理解し、生成することが可能になります。

ディープラーニングモデルは、パターンを認識し予測を行うために、大規模なデータセットを用いてトレーニングされます。例えば、IBM Watson のような AI アシスタントは、ディープラーニングを用いて医療データを分析し、予備診断を行い、医師の意思決定を支援しています。

コンテキスト認識

「Python」という単語を Google で検索すると、Google はプログラミング言語に関する詳細情報を表示し、ヘビに関する情報は表示しません（その逆も同様です）。

その答えは「コンテキスト認識」です。

コンテキスト認識とは、複数のやり取りにおける会話のコンテキストを理解し、記憶するシステムの機能です。コンテキスト認識システムは、やり取りの履歴や関連するユーザーデータを追跡し、パーソナライズされた応答を提供します。

Google のディープラーニングモデル BERT は、過去の検索履歴と自然言語理解に基づいて、ユーザーが探しているものを推測し、検索結果と会話の応答を最適化します。

これは、「お気に入りの曲を再生して」や「8時にアラームを設定して」と（午前か午後かを指定しなくても）言ったときに、あなたの言うことを理解する技術と同じものです。

生成型 AI （および ChatGPT）

ChatGPT は、OpenAI が開発した生成型 AI ソリューションです。他の GenAI と同様、ディープラーニングとコンテキスト認識を使用して、ユーザーの入力に基づいて人間のようなテキストを生成する言語モデルです。長時間の会話、創造的なコンテンツの生成、複雑な質問への回答が可能です。

GenAI は、基本的に、前の単語から得られる文脈に基づいて、文の次の単語を予測します。このようにして、ChatGPT は記事の下書き、コンテンツの要約、アイデアの生成などを行うことができます。

これらのテクノロジーはすべて、幅広い用途があります。個人の生産性から自動運転車まで、会話型 AI はさまざまな業界に浸透しています。しかし、その最も大きな影響は顧客体験にあります。その点について探っていきましょう。

会話型 AI とチャットボット：カスタマーサービスにおけるその役割

従来、マーケティングやカスタマーサービスは、テクノロジーに精通したチームが多い傾向があります。彼らは新しいテクノロジーにオープンで、それを迅速に採用する能力も備わっています。チームは、リード生成に AI を利用する方法をすでに長い間知っています。これは、会話型 AI やチャットボットにも当てはまります。その方法を見てみましょう。

顧客からのクエリとチケット管理

企業は、ウェブサイト、アプリ、e コマースプラットフォームの顧客サービスに AI ツールを採用し、顧客からの問い合わせの最初の窓口として活用しています。このツールは、誰かに相談するよりも自分で問題を解決したいミレニアル世代や Z 世代のお客様に、インターコムの代替手段として適しています。

その結果、ビジネスでは次のようなことが可能になります。

例えば、H&M はチャットボットを使用して、注文の追跡、商品の検索、返品など、顧客をサポートし、シームレスなショッピング体験を提供しています。

ボーナス：カスタマーサービスで AI を使用するためのヒントと戦略をさらにご紹介しています。

顧客体験

カスタマーエクスペリエンス（CX）における AI といえば、ユーザーと会話するボットだけがそのアプローチとして思い浮かびます。しかし、必ずしもそうとは限りません。スターバックスの Deep Brewが示すように、会話型 AI はサポートスタッフの業務を容易にし、その結果、CX の向上につながります。在庫管理、サプライチェーン、在庫補充などを自動化することで、サポートスタッフは顧客とのより深い人間関係の構築に時間を割くことができるようになります。

AI は、マネージャーが人員のニーズを予測し、スケジュールを立てるのに役立ちます。AI は、オーブンやミキサーが故障する前に、機器のメンテナンスを事前に予測するのに役立ちます。

ジョンソン氏とマーティン・フリッキンガー氏が構想する自動化は、顧客にはまったく気付かれることのないものとなるでしょう。ただし、スターバックスのパートナーが顧客と過ごす時間が増えたことに気付くかもしれないですね。

ワークフローの効率化

どのビジネスにも、顧客と接するプロセスは数百あります。AI によるワークフローの自動化により、これらのプロセスをより効率的かつ効果的にすることができます。

CRM システムでは、AI によってデータ入力、電話のスケジュール設定などの日常的なタスクが効率化されます。コミュニケーションでは、職場に AI を導入することで、適切なメッセージを含むフォローアップの電子メールを自動的に送信することができます。たとえば、発見ミーティングの後、優れた AI ツールは、議論を要約し、アクションアイテムを自動的に作成することができます。

マーケティングプロジェクト管理では、AI によって手作業や反復的なタスクを自動化することができます。例えば、ClickUp Automationsを使用すると、マーケティングプロジェクトマネージャーは、以下の作業を自動的に実行することができます。

ClickUp を使用している場合は、各トリガーポイントにアクションアイテムを追加するだけで、AI がその仕事を代行します。カスタムワークフローを作成するか、100 以上の既存テンプレートを使用して、仕事を自動化しましょう。

データ駆動型意思決定

会話型 AI は、顧客とのやり取りに関するタイムリーなコンテキスト情報を収集するのに最適な方法です。まず、ClickUp ダッシュボードのような機能は、問題の早期発見と解決のために、可視性をカスタマイズして統一するための素晴らしい方法です。

少し考えて試してみると、会話型 AI でできることはさらに広がります。例えば、次のような質問をすることができます。

これにより、コミュニケーションを高度にパーソナライズできる、非常に具体的なオーディエンスのリストが作成されます。

AI ツールは、顧客サービスだけでなく、マーケティング、製品、販売など、ビジネスにおける情報に基づいた意思決定に役立つ実用的な洞察を提供します。

顧客リレーションシップマネジメント

最後に、優れた会話型 AI チャットボットは、顧客関係管理にも大きな影響を与える可能性があります。CRM 用の AI ツールは、これまで手作業で時間がかかっていた多くのタスクを実行することができます。

プロセスの自動化：AI は、顧客からのクエリ、注文処理、予約の受付などを処理できます。バックグラウンドですべてを自動的に処理し、営業/顧客成功部門が有意義な会話に専念できるスペースを確保します。

パーソナライズ：AI は大規模なパーソナライズが可能です。Netflix や YouTube が、何百万人ものユーザーにパーソナライズされたおすすめを提供していることを考えてみてください。優れた会話型 AI ツールは、チャットボットに同様の機能を追加することができます。深い会話を行い、カスタマイズされた応答やおすすめを提供することができます。

チームの効率：AI ツールは、マーケティングツールキットの強力な武器となります。ClickUp Brain を使用すると、チームメンバーはクエリに対する回答を即座に得たり、タスクのステータスを更新したり、締め切りをリマインダーで通知したり、メモを要約したりすることができます。

これらのアプリケーションやユースケースは、現代史における強力な時代の始まりにすぎません。会話型 AI は、さまざまな分野やユースケースにおいて、私たちの行動を大きく改善する可能性があります。それがどのようなものになるか、見てみましょう。

チャットボットと会話型 AI の未来

チャットボットと会話型 AI は、今後も存在し続けるでしょう。将来は、私たちの生活に深く浸透し、会話型 AI であることにさえ気付かないほどになるかもしれません。その影響は、劇的なものから、それほど目立たないものまでさまざまです。その影響について見てみましょう。

専門分野

AI の専門化はすでに進行中です。今日利用可能なデータの多様性、量、速度を考えると、ML モデルが「すべてを知る」ことはもはや不可能です。そのため、チャットボットは特定の業界やタスクに焦点を当て、より専門化されるでしょう。

例えば、専門医療チャットボットが患者ケアに統合されます。投資推奨システムはアドバイザーの役割を果たすでしょう。

より高い感情知能

初期のボットは、まさにロボットのような話し方でした。しかし、今日の会話はそれよりもよりニュアンスに富んだものになっています。例えば、Apple の Siri は、面白い会話相手として知られています。また、Siri は真剣なバーチャルアシスタントでもあります。例えば、自傷行為や自殺に関するメンションを識別し、ヘルプラインの番号を提供することができます。

次世代の会話型 AI チャットボットは、感情認識能力が向上し、ユーザーの感情をよりよく理解して対応できるようになります。これには、トーン、感情、文脈を認識して、より共感的で適切な応答を提供することが含まれます。

多言語対応と異文化対応能力

現在、会話型 AI のほとんどは英語です。韓国語、日本語、フランス語などの言語に対応したアプリケーションも登場しています。将来的には、人々が話すほぼすべての言語に対応した会話型 AI システムが登場するでしょう。

彼らは文化のニュアンスを理解し、言語をシームレスに切り替えることができるため、多様なユーザー層のユーザビリティが向上します。

このようなテクノロジーが成熟すると、チャットボットは学生や学習者にとって、パーソナライズされた家庭教師のような存在になる可能性があります。学習者のニーズ、強み、ペース、スタイルに合わせて、レッスンプランや方法をカスタマイズすることができます。これにより、教育が世界中でより広く利用可能になるかもしれません。

マルチセンサリー体験

現在、会話型 AI とのやり取りのほとんどはテキストベースです。ChatGPT のようなツールでも、ユーザーは文字を入力する必要があります。しかし、将来はそれが変わるでしょう。

ユーザーは、多感覚体験を楽しむことができるようになります。画像やビデオを共有したり、好みのフォームで入出力を行ったりすることができるようになります。ジェスチャーも使用できるようになり、手話を使う人にとってもより利用しやすくなるでしょう。

ここまでお読みになってお分かりのように、未来は確かに明るいものとなっています。そして、現在も同様です。今日の会話型 AI およびチャットボット技術は、これまで以上に私たちの生活をよりシンプルかつ容易にするほどに進歩しています。あまり長く待つ必要はありません。

ClickUp で会話型 AI の旅を始めましょう

毎朝、目覚めるためにアラームをいくつ設定していますか？その答えは、あなた自身よりも、あなたのバーチャルアシスタントの方がよく知っているかもしれません。

現代の生活では、会話型 AI はすでに一定の役割を果たしています。特に GenAI の成長に伴い、あらゆるツールに何らかの AI 機能が統合されています。

しかし、最高の AI は、うまく活用された AI です。AI はユニコーンを描いたり、電子書籍を作成したりすることができますが、会話型 AI をうまく活用するには、ビジネスで何が必要かによって異なります。

チャットボットツールを導入したり、AI をウェブサイトに統合する方法を考えたりする前に、まず達成したいことを考えてみてください。リードの生成を増やしたい、顧客からの問い合わせを効率的に解決したい、リアルタイムのレポートを作成したい、など、小さなことから始めて、徐々に拡大していくことをお勧めします。

ClickUp の AI ツールは、まさにそれを実現するために設計されています。このツールの優れた点は、プロジェクトに関する情報を取得するためのチャットボットとして、またアイデアをブレインストーミングするための会話型 AI として使用できることです。また、メモを要約したり、即座に回答を得たり、手動のタスクを自動化したりすることもできます。

今すぐ ClickUp を試してみてください！