チャットボットはいたるところにあります。などのオンラインアシスタントから MicrosoftのCortana 、「ヘルパーボット」へ Slackのようなメッセージングアプリケーション 、Amazon.comのAlexaなどのホームアプリケーションにとって、チャットボットは、人工知能と機械学習の最も目に見える、そして欠陥のある消費者向けアプリケーションの1つになっています。
確かに、チャットボットの遍在性は、人工知能の重要性に対する企業の幅広い強調から生じています。 A の最近の記事 エコノミスト テクノロジー企業が約213億ドルのAI関連の合併と買収を完了したと報告しました。これは、企業が内部の研究開発に費やしている数百億ドルを把握していない数字です。チャットボットは、消費者と直接対話するため、特に重要なAIアプリケーションです。
チューリングテストの合格にますます近づくチャットボットを構築することで、エンジニアはより優れたユーザーエクスペリエンスを作成し、さまざまな企業に大きな価値をもたらすことができます。
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チャットボットは、難しい技術的問題、つまり、人間の相互作用と知能を確実に模倣できるマシンを構築する方法を解決しようとしています。これは、本質的に、コンピューター（または他のマシン）が人間の特性と知性を表示する能力を持っているかどうかをテストする、いわゆるチューリングテストのバージョンです。チューリングテストの合格にますます近づくチャットボットを構築することで、エンジニアはより優れたユーザーエクスペリエンスを作成し、さまざまな企業に大きな価値をもたらすことができます。
現在のところ、チャットボットはこの目標を達成するまでには長い道のりがあります。この記事では、チャットボットテクノロジーの現在の状態、つまり、チャットボットテクノロジーがどのように開発され、どのように使用され、どのように進化し続けるかについて説明します。チャットボットはその潜在能力を十分に発揮し始めたばかりですが、多大な注意と投資に値する強力なツールです。
チャットボットが最初にどのように開発され、考案されたかを簡単に調べることで、チャットボットの基本的な目的と継続的な進化の両方をより深く理解することができます。
チャットボットは技術的にはまだ比較的初期段階にありますが、何十年も存在しています。最初のチャットボットの1つ、 ELIZA は、1966年にMIT人工知能研究所のコンピューター科学者ジョセフワイゼンバウムによって開発されました。ワイゼンバウムは、パターン認識を通じて人間の相互作用を模倣するようにELIZAを設計しました。ただし、ELIZAは、完全なコンテキストでクエリに応答できませんでした。代わりに、ELIZAには、次のような特定の主題に関する質問に答える際に知性の幻想を表示できるようにする組み込みのスクリプトがありました。 心理的評価に関連するもの 。
AlexaはELIZAからの大きな飛躍ですが、チャットボットはまだその潜在能力を十分に発揮していません。
ELIZAは単に人間の相互作用を模倣するように設計されていますが、研究者は、同様のチャットボットが幅広いコンテキストでユーザーに真の価値を提供する可能性を認識していました。今後40年間で、エンジニアはより役立つチャットボットアプリケーションを試し、チャットボットの定義方法の範囲をさらに拡大するでしょう。 AlexaはELIZAからの大きな飛躍ですが、チャットボットはまだその潜在能力を十分に発揮していません。
チャットボット開発への焦点は、人工知能の革新に対する幅広い推進の一部です。 Aaron Reich、イノベーションおよびインキュベーション担当シニアディレクター アバナード –デジタル、クラウドベース、およびその他のテクノロジー指向の問題でビジネスを支援するコンサルティング会社–は、人工知能をさまざまなビジネスの重要なフロンティアと見なしています。
「今日の企業は、人工知能に非常に重点を置いています。私たちの調査によると、グローバルエグゼクティブの88％は、AIがホットなトピックであるため、企業がAIを組み込んでいると考えています。しかし、ほとんどの人はそれを使用する方法を知りません」とライヒは言います。 「まだ初期の段階ですが、AIは、適切な方法で適用されれば、クライアントが顧客と関わり、従業員に力を与える方法において、クライアントにとって変革をもたらすことができると信じています。」
一部の人にとっては、企業コンテキストでの人工知能は、より大きな自動化を意味する可能性があり、したがって、人間の相互作用や人間の従業員の必要性が少なくなります。ただし、ライヒが指摘するように、人工知能は、人間と機械のコラボレーションを強化できる場合に最も価値があります。「AIの力は、自動化から100％ではなく、人間と機械をどのように連携させるか、どのように拡張できるかです。人間の労働者がビジネスの成果を高めるために何ができるか。」
ライヒは続けて、組織は実際に付加価値を提供するためのチャットボットの構築の根底にある複雑さを十分に考慮する必要があると述べています。 「多くのクライアントが私たちのところに来て、チャットボットが欲しいと言っていますが、私たちはそれを少し開梱しようとしています。最終目標はボットかもしれませんが、それは私たちが始めたいところではありません」とReich氏は言います。効果的なチャットボットを構築するには、組織はチャットボットが労働者や顧客との幅広いコンテキストを理解し、推論し、それに対応するのに十分なデータを必要としているとReich氏は説明します。
ノートパソコンやスマートフォンを介して顧客とやり取りする従来のチャットボットではありませんが、「 コショウ 」– SoftBank Robotics America（SBRA）によって開発されたインタラクティブでスマートなヒューマノイドロボット–は、多くの企業に具体的な価値を生み出したチャットボットの一例です。一例では（ アバナードのケーススタディ ）、アルバータ州に本拠を置く銀行であるATB Financialは、AvanadeとSBRAと協力して、「Pepperを指定された支店内に配置して顧客に挨拶し、製品やサービスを推奨し、簡単な金融リテラシークイズを実施できるパイロットエクスペリエンスを設計および開発」し、強化しました。他の多くの方法での顧客体験。
インタラクティブに設計され、ATBの製品に関する知識を備えたペッパーは、質問に答えるための使いやすいインターフェイスとして機能することと、人間のATB従業員が他の方法で顧客との関係を深めることを可能にすることの両方によって、顧客に価値を提供します。 「ATBの非常に革新的な銀行環境にすでに精通しているアルバータンは、Pepperがリテールバンキングの経験に新しい、楽しく、有益な何かをもたらす方法を最初に目にしました」と、SoftBank RoboticsAmericaのグローバル最高戦略責任者であるSteveCarlinは述べています。
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ATBの顧客はPepperに前向きに反応し、ロボットは465人のユーザーから542件のTwitterの言及（320万回のインプレッションを生成）と30近くのユニークなニュース記事を促しました。 Pepperは、金融サービスや小売業など、他のさまざまなビジネスにも付加価値をもたらしています。
Pepperやその他のチャットボットは特定の状況で役立つことが証明されていますが、Reichは、チャットボットがその潜在能力を最大限に発揮するまでには長い道のりがあると考えています。具体的には、Reichは、チャットボットの将来にはさまざまな種類の相互作用が含まれると考えています。
「今日のチャットボットの現在の状況は…基本的に、過去15〜20年間と同じ方法でチャットボットとやり取りしていると思います」とReich氏は言います。 「ほとんどの場合、何かを入力するとき、チャットボットはそれを正しく理解しません。」
ライヒ氏によると、今後、チャットボットの相互作用は音声認識に大きく依存する可能性があります。このようなチャットボットの広く使用されている例には、AmazonのAlexa、MicrosoftのCortana、Google Home、AppleのSiriなどがあります。それでも、潜在的なボトルネックが残っています。「テクノロジーは、チャットボットが障壁にならないところまで来ています。テクノロジーとのやりとりを快適にするという点で、人間としての私たちになるでしょう。」
Shay Chinn、最高技術責任者 Agent.ai – AIを活用したカスタマーサービス自動化ソフトウェアを作成しているテクノロジー企業–は、チャットボットの現在の状態について同様の見解を示しています。 Alexa、Google Home、Siriなどの仮想アシスタントは「できることは非常に限られています。彼らはあなたのスピーチを解析することができますが、それは原始的です」とチンは言います。 「多くの点で、彼らは現時点では派手なおもちゃです。」
チン氏によると、ほとんどのチャットボットは比較的原始的です。天気を尋ねたり、特定の曲の再生を要求したりするなど、基本的なスクリプトの多いコマンドにしか正確に応答できないためです。これらの制限により、ビジネス環境にチャットボットを実装することは、リスクが高く、報酬が高い提案になる可能性があります。一方では、チャットボットは顧客サービス組織に大幅なコスト削減をもたらすことができます。一方、チャットボットは、適切に設計および実装するために、かなりの準備、データ、およびインフラストラクチャを必要とします。
「チャットボットが適切な質問をして、人間から完全に引き継ぐことができるようになるかもしれませんが、それは遠い道のりです」とChinn氏は言います。 「成功する自動運転車を設計するよりも、技術的な課題はさらに難しいかもしれません。」
Chinnが説明するように、チャットボットの音声認識の精度はまだ約80％です。エンタープライズ環境で使用すると、ミスが多すぎると、顧客は不満を募らせ、チャットボットのカスタマーサービス担当者とのやり取りをあきらめる可能性があります。このようなエラーは、企業の純利益と評判の両方に実際の悪影響を与える可能性があります。
「現在、チャットボットに過度の信頼を置いている企業もあります」とChinn氏は言います。 「非常に明確に定義された設定と相互作用を除いて、それは危険すぎます。」
それでも、チンは最終的にチャットボットの明るい未来を見ています。今日、AIは人間の顧客サービス担当者を増強することができます。 Chinnは、5年間で、多くの企業が24時間年中無休でAI支援のカスタマーサービスを提供すると考えています。 Chinn氏によると、10年以内に、AIはほとんどのカスタマーサービスのやり取りを実行し、最も困難な場合にのみ人間の介入を必要とします。そして15年以内に、パーソナライズされたチャットボットとチャットボット間のコミュニケーションが存在する可能性があります。人間とのやり取りは非常にまれであるため、企業はカスタマーサービス担当者の採用を大幅に停止する可能性があります。
チャットボットは、その潜在能力を最大限に発揮するまでには長い道のりがあります。それでも、年間数十億ドルの投資と多大な人的資本が開発に費やされているため、チャットボットは最終的に企業と消費者の両方の環境で大きな将来価値を生み出します。
多くの未解決の質問が残っています。パーソナライズされたチャットボットは今後どのように現れるでしょうか？さらに、消費者と企業の両方のために最先端のチャットボットを開発しようと努力している多くの企業があります。最高のチャットボットを開発するための競争において、1つの会社または製品が他の会社よりも真に出現するでしょうか？多くのチャットボットが実行可能であることが証明されるかもしれませんが、業界の統合は単一の支配的な製品につながる可能性があります。チャットボット業界は発展していますが、明らかなことは、企業と消費者がどのように相互作用するかについて、より重要になるだけであることです。
