会話型 AI ソリューションを実装する際に避けるべき 7 つの間違い

会話型 AI ソリューションを実装する際によくある 7 つの間違いを見てみましょう。

適切な戦略と計画なしに会話型AIプロジェクトを立ち上げる

会話型 AI プロジェクトを実装する目標によって、チャットボット、スマートロボット、仮想アシスタントなどのソリューションを開発するプロセスが決まります。これらのソリューションはユーザー、データセット、機械学習アルゴリズムに完全に依存しているため、目標を達成するには開発戦略を適切に計画する必要があります。

優れた戦略は、特定のユーザーの意図を解決する特定の目標に焦点を当てるべきです。戦略を立てる最善の方法は、まずオーディエンスの行動を分析することです。これまでの技術の結果に基づいて、ソリューションを開発する際に会話型 AI の動作やトーンを調整できます。これにより、オーディエンスに最適化されたターゲティングと会話型 AI ソリューションの適切なセグメンテーションが可能になります。

例: 共通の語彙を持つ会話型ボットを、あらゆる会話型ソリューションの実装に使用すべきではありません。代わりに、適切な調査に基づいた最適化戦略を実装して語彙を選択する必要があります。

適切なユースケースを特定していない

特に最初は、適切なユースケースを特定することが重要です。最善のアプローチは、限定された目的を持つ狭いユースケースから始めることです。導入後は、ユーザーの行動を分析して会話型 AI ソリューションをさらに拡張できます。このアプローチは、実装と展開の課題を早い段階で特定し、対処するのに役立ちます。

最初にKPIを多すぎる数に設定する

戦略的な実装のために、KPI のいくつかの領域に焦点を当てることは、ビジネスの主な目標の達成に役立ちます。

「多すぎるのはよくない」と言われているように、最初にあまり多くの KPI をターゲットにすると、主な目標の達成可能性が阻害されます。さらに、さまざまな KPI に焦点を当てると、短期間であまりにも多くの目標を達成するために AI 戦略に介入することになる可能性があります。さらに、スタートアップフェーズはソリューションの重要な部分として定義されているため、これを何らかの方法で悪用すると、ビジネスが脆弱になります。

チャットボットの有効性を評価するために使用できるさまざまな KPI があります。チャットボットの KPI に関連するすべてのパラメーターは、新たな洞察をもたらすのに役立ちます。これらの KPI には、ユーザーエクスペリエンス、会話の継続時間、エンゲージしているユーザー、新規ユーザー、チャット量、直帰率、アクティベーション率などがあります。 KPI によって生成された洞察を解釈するには時間がかかるため、最初にこれらをそれぞれ位置付けると混乱が生じる可能性があります。

例: 新規ユーザーとエンゲージ済みユーザーをターゲットにすると、戦略の矛盾が生じる可能性があります。新規ユーザーを増やす戦略は、ビジネスのセールスポイントでユーザーに印象づけることですが、エンゲージ済みユーザーの価値を高めるには、特定のユーザーが興味を持つ可能性のあるポイントを説明する言葉でコンテンツがエンゲージする必要があります。そうしないと、ユーザーはビジネスへの集中力と関心を失ってしまいます。

さらに、最初の 2 つの KPI に重点を置きながらアクティベーション率をターゲットにすると、さらに混乱が生じます。アクティベーション率は、チャットボットによって提案されたユーザーが実行したアクティビティの数を測る指標です。この目標を達成するための戦略には、チャットボットがユーザーにアクションを実行するように通知することが含まれます。その結果、新規ユーザーや既存ユーザーが Web サイトやアプリケーションから離れてしまう可能性があります。

計画段階と実施段階で関係者を分離する

すべての関係者を関与させないことは、計画および実装段階における主な間違いの 1 つです。会話型インターフェースとしてインテリジェントな仮想アシスタントを構築することで、さまざまな冗長で反復的なタスクを自動化できます。したがって、このようなアシスタントを設計するには、すべての関係者からの意見が必要です。さらに、自動化されたタスクは特定の利害関係者に間接的に影響を及ぼす可能性があります。そのため、業務運営の不適切な管理につながる可能性があります。

戦略を立案する際に、すべてのステークホルダーの意見をすべて考慮するのは難しいかもしれませんが、計画段階に含まれていなかったステークホルダーからの変更要求により、後から戦略を更新することはさらに困難になります。したがって、会話型 AI プロジェクトの計画にすべての関係者を含めることで、業務運営を効率化できます。

会話のデザインが悪い

テキスト生成と音声処理のバックエンドアルゴリズムは、会話型 AI ソリューションの基盤です。したがって、不適切なアルゴリズムとデータセットは対話設計を低下させ、会話型 AI ソリューションのインタラクティブ性が低下します。これにより、ユーザーは離れてしまい、タスクと会話を自動化する目的が達成されません。

会話型AIソリューションには代替戦略がない

会話型 AI ソリューションは、チャットボットや仮想アシスタントなどのウィジェットを形成する統合ソフトウェアプログラムです。したがって、技術的な不具合や未解決の意図によりプロセスが失敗したりエラーが発生したりする可能性があるため、障害が発生した場合に備えてバックアップを用意しておくことで信頼性が確保され、ユーザーに好印象を与えることができます。したがって、企業にとって会話型 AI ソリューションをバックアップすることは非常に重要です。

例: ほとんどのチャットボットや仮想アシスタントは、一連のインテントを処理し、API リクエストを処理するように構築されています。 API が失敗した場合、または意図した範囲外で失敗した場合は、エラーを処理するための規定を提供する必要があります。これは、新しいアプリケーションまたは人間のエージェントへのリダイレクトである可能性があります。これにより、ビジネスはよりプロフェッショナルに見え、ユーザーがウェブサイトに戻ってくることが保証されます。

ソリューションにフィードバックループがない

フィードバックがあって初めて、ビジネス戦略や業務に改善の余地が生まれます。そうしないと、間違いを修正したり、組織にとって何が機能していないのかを把握したりすることが難しくなります。会話型 AI ソリューションは、ユーザーや顧客との接続を維持するためのインタラクティブな方法であるため、会話データとユーザーからのフィードバックを収集してさらに分析し、会話型アプリケーションの改善に役立てることができます。