ビジネスコミュニケーションで機械学習を活用する9つの方法

人工知能 (AI) と機械学習 (ML) は、職場でも家庭でも、私たちの生活に欠かせないものになりつつあります。企業は AI と ML を使用してビジネスプロセスを合理化し、従業員の生産性を向上させます。

ソーシャルメディアサイト、検索エンジン、OTT プラットフォームは、AI と ML を使用して、ユーザーが探しているものを見つけられるようにします。家庭では、Alexa、Siri、Google Home Assistant などの AI ベースの音声アシスタントをさまざまな目的で使用します。

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時間の経過とともに、ML は企業に広く採用されるようになります。北米は機械学習の導入でトップを占めており、企業の 80% が何らかの形で AI と機械学習を使用しています。 Globe Newswire によると、機械学習の世界市場価値は 2027 年までに 1,170 億ドルに達し、年平均成長率は 39% になると言われています。

では、企業は機械学習を何に活用しているのでしょうか? 今日のシナリオにおいて AI と ML がなぜそれほど重要であり、競争力を維持するために機械学習に投資する必要があるのでしょうか? この質問の答えを見つけましょう。

ビジネスにおける機械学習の重要性

機械学習は人工知能のサブセットです。データセットを分析してパターンを追跡し、見つけにくい傾向を特定します。これにより、企業はデータ分析を自動化し、リソースを節約できます。

（１）顧客を理解する

競争の激化により、企業は顧客中心になりました。顧客を維持したいのであれば、顧客のニーズを理解することが不可欠です。競合他社はあなたの顧客を自社のビジネスに引き付けるために一生懸命努力していることを忘れないでください。機械学習は顧客データを分析し、顧客の好み、嗜好、嫌いを理解するのに役立ちます。

（２）自動化されたビジネスプロセス

機械学習をビジネスにどのように活用できるでしょうか? 機械でより短時間かつ効率的に実行できるタスクを従業員に任せるのはなぜでしょうか? 機械学習で反復タスクを自動化し、従業員がコアプロジェクトに集中できる時間を増やしましょう。

（３）広告のパーソナライゼーション

顧客は多様性を好みます。また、希望する製品やサービスのオプションを複数提供されることも好みます。あなたのビジネスに顧客を引き付けるにはどうすればよいでしょうか? パーソナライズされた広告は機械学習の結果です。検索履歴や購入の好みを分析することで、提供している製品やサービスを求めているユーザーにアプローチできます。

（4）ビジネスセキュリティの向上

ネットワークセキュリティは常にあらゆる企業にとっての懸念事項です。スタートアップ企業であろうと多国籍企業であろうと、ハッカーの攻撃から逃れられる企業は存在しません。しかし、AI と ML ベースのウイルス対策ソフトウェアは、複数のセキュリティ層を提供することで、ビジネスを保護し、サイバー攻撃を防ぐことができます。もちろん、ハッカーも侵入するために同じ手法を使うと予想されます。しかし、機械学習は弱点を事前に特定し、全体的なセキュリティシステムを強化するのに役立ちます。

（５）人材管理

機械学習は商業的な職場環境における人間の学習を強化できるでしょうか? もちろんです! 機械学習は人材管理においてさまざまな方法で使用されています。人材ギャップの特定から応募者の選別、従業員の価値の評価、カスタマイズされたトレーニングオプションの提供まで、ML は従業員が仕事をより効率的に行うのに役立ちます。社員一人ひとりのキャリア開発は、会社の発展と連動して進めることができます。

（6）製造・物流

在庫を合理化し、配送時間を短縮するために、人工知能と機械学習が使用されています。機械学習は、予測メンテナンスや目的地に早く到着するための代替ルートなど、既存のデータを活用して貴重な洞察を提供します。これにより、より良い意思決定が可能になります。

ビジネスコミュニケーションにおける AI とは何ですか?

AI はビジネスコミュニケーションにおいてどのような役割を果たすのでしょうか? AI は機械学習、ディープラーニング、自然言語処理などの多くのテクノロジーを組み合わせて、データを効果的に理解、分析、処理し、有意義な洞察を提供します。近年、より良いコミュニケーションを促進するために人工知能が使用されています。コミュニケーションにおける AI の活用方法は次のとおりです。

（1）カスタマーサービスチャットボット

チャットボットは企業と顧客のやり取りの方法を変えました。顧客は長く待つ必要はなく、担当者ができるだけ早く対応することを望んでいます。これらのチャットボットは、ビジネス Web サイトだけでなく、他のコミュニケーションチャネルでも見られます。 Facebook Messenger 用のチャットボットを開発して、プラットフォーム上のフォロワーに応答することができます。チャットボットの使用により、カスタマーサービス部門の支出コストも削減されます。

（２）スマートキャンペーン

AI ソリューションは、スマートなマーケティングキャンペーンを作成し、ターゲットユーザーの間でブランドを宣伝できます。顧客はオンラインデータに基づいてセグメント化および分類されます。これにより、各顧客セグメントと各顧客に対してハイパーターゲット広告を作成できます。潜在的なユーザーを有望なリードや顧客に変える可能性が高まります。

（３）メールのフィルタリング

スパムメールの迷惑さについて説明が必要ですか? スパムメールは絶えず届きますよね? フィッシングメールを効果的にブロックし、従業員がサイバー攻撃の餌食になるのを防ぐ AI ベースのフィルターを導入していない限りは。 Gmail は効果的ですが、独自の機械学習ベースのフィルターとスパムソフトウェアを使用すると、フィッシング攻撃に対する保護を強化できます。

（4）自動スマート返信を送信する

自然言語処理は、単語とその背後にある意図を理解するのに役立ちます。これは、従業員がすべての電子メールに返信する必要はなく、AI と機械学習を使用して自動化できます。自動スマート返信は、適切な言葉遣いを使用して各電子メールへの返信を作成します。

（５）従業員セルフサービス

チャットボットが顧客と通信する方法と同様に、社内顧客（従業員）向けに同じヘルプデスクシステムを設定できます。ビジネスアプリケーションにおける機械学習により、従業員は人間のエージェントではなくチャットボットに問い合わせて質問の回答を得ることができます。これにより、両方の従業員グループの時間が節約されます。

機械学習をビジネス上の問題に適用するにはどうすればよいでしょうか?

機械学習は、使い方がわかればさまざまなビジネス上の問題を解決できます。もちろん、AI と ML を導入するには、対処すべき独自の課題があります。このため、ほとんどの企業は、導入プロセスの支援として海外の機械学習コンサルティング会社に頼っています。

予測と意思決定: 機械学習を予測に使用するか、意思決定に使用するかを決定する必要があります。機械学習を間違った目的で使用すると、利益よりも損失が多くなります。
データの処理と分析: データは豊富ですが、すべてのデータが役立つわけではありません。データを処理および分析する前に、まずデータをクリーンアップする必要があります。非構造化データであっても重複排除する必要があります。
エラーを許容する: 業界で機械学習アプリケーションを使用する場合でも、エラーが発生する可能性があることに留意してください。絶対的なものは何もなく、機械学習は 100% 正確ではありません。人為的ミスのリスクを軽減することしかできません。しかし、入力したデータが間違っていると、機械学習ソフトウェアは役に立ちません。
まず問題を優先する: 機械学習モデルのプロトタイプを開発するときは、まず問題領域に焦点を当てる必要があります。すでに機能しているものに ML を使用してリソースを無駄にしないでください。
調整と変更が必要: ML ベースのシステムが希望する結果を提供するには、必要な変更と調整を継続的に行う必要があります。

ML コンサルティングチームを雇用することで、これらの問題に対処し、目標達成を支援できるようになります。

ビジネスコミュニケーションにおける機械学習の応用

ビジネスコミュニケーションにおける機械学習の用途をいくつか紹介します。

（1）電子メールマーケティング

2019 年にスパムがメールトラフィック全体の 57% を占めていたことをご存知ですか? しかし、メールマーケティングは長年にわたって効果的な戦略となっています。どのようにこの 2 つのバランスを取るのでしょうか? スパムとしてフィルタリングされないように、より高品質の電子メールを作成し、コンテンツに特別な注意を払う必要があります。

プロモーション用語を制限し、メールをセグメント化して対象者にカスタマイズし、購読者リストを定期的に更新し、専用 IP を使用してこれらのメールを共有することは、メールマーケティング戦略を改善する方法です。機械学習はこれを実現するのに役立ちます。

（２）インテリジェントコールセンター

ビジネスコミュニケーションにおける機械学習は、最新のテクノロジーを使用してコールセンターシステムを変革しました。インテリジェントコールセンターとは、通信システムがクラウドプラットフォーム上にあるコールセンターです。 VoIP (Voice over IP Protocol) は電話をかけるために使用されます。これはソーシャルメディアおよび CRM ソフトウェアと統合されます。

仮想コールセンターによって収集されたデータは、人工知能と機械学習を使用して処理され、迅速な分析と洞察が可能になります。ボットを使用して、カスタマーサービスチームにサポートを提供できます。これらのボットは顧客の感情状態を評価し、実際のエージェントと接続して問題を迅速に解決できます。

（３）潜在顧客の分類による選択的販売

売上を増やすことはビジネスの究極の目標です。機械学習は、潜在的な見込み客にアプローチし、顧客になってもらうための最善の方法を決定するのに役立ちます。その人は、エージェントからの電話とメールのどちらに応答する可能性が高いでしょうか? ボットとのチャットを好みますか?

ML はデータ内のパターンを検出し、その洞察を営業チームと共有します。その後、チームは顧客をリストに正常に追加するための包括的な戦略を策定できます。顧客ごとにコミュニケーション方法を開発できます。

（4）コミュニケーションを分析して洞察を得る

顧客とのコミュニケーションを分析することで、顧客について多くのことを知ることができます。彼らは提案にどのように反応しますか? 顧客をイライラさせるものは何ですか? 口調に変化はありますか? 顧客を満足させるものは何ですか? どのようなフィードバックを提供しますか?

この情報を手動で分析するのは非常に骨の折れる作業であり、顧客を誤って理解してしまう可能性があります。機械学習ソリューションはプロセスを合理化し、非常に効率的になります。

（５）教師あり機械学習

現代のビジネスにおける教師あり機械学習の応用にはどのようなものがありますか? 推奨エンジンは、ビジネスコミュニケーションにおける教師あり機械学習の最も優れた例です。 Netflix は、加入者に関連コンテンツを推奨するためにこれを使用していることで有名です。 Amazon は、正確な推奨エンジンを備えたもう 1 つのプラットフォームです。この形式のコミュニケーションは単純で簡単そうに思えるかもしれませんが、売上と収益に非常に良い影響を与えます。

（6）ダイナミックプライシング

Uber や Ola などのタクシーサービスは、動的価格設定の最も良い例です。旅行の費用は、選択した車両、目的地までの距離、ルート沿いの一般的な交通状況によって異なります。機械学習アルゴリズムは、履歴データとリアルタイムデータを使用して、ビジネスと顧客にとって有益な価格を提案します。これにより、顧客は満足します。

（7）人工知能音声アシスタント

機械学習のもう 1 つのよく知られた例は、職場での AI 音声アシスタントの使用です。いくつかの企業はすでに、人事チームの日常業務管理を支援するために音声アシスタントを使い始めています。これにより、マルチタスクを実行する必要性が減り、レポートとコミュニケーションを管理するためにさらに多くのスタッフを雇う必要がなくなります。

（８）内容

機械学習は、インターネット上で公開するコンテンツの品質を向上させるために使用できます。価値があり権威のあるコンテンツを共有することが、業界のリーダーになるための鍵となります。 ML を使用すると、マーケティングチームと編集者が新しいトピックを見つけたり、投稿を構造化したり、コンテンツをフレーズ化したりして、読者数を最大化できます。

（9）A/Bテスト

A/B テストは、ターゲットユーザーを引き付ける適切な方法を決定するためのマーケティング戦略の重要な部分です。 A/B テストに機械学習を使用すると、プロセスがより効率的になり、広告を最適化することで機会損失のリスクを最小限に抑えることができます。