自然言語処理: エンタープライズ AI の新たなフロンティア

単純なスペルミスや単語の誤用によって会話ボットの応答が変わってしまう可能性がありますが、人間のエージェントはそのような間違いを簡単に回避できます。コンピューターが人間の言語を本当に理解できるようになれば、ビジネスコミュニケーションは完全に変わるでしょう。機械学習 (ML) と自然言語処理 (NLP) は、この目標を達成するための手段を提供します。

NLPとその重要性

NLP は、コンピューターが人間のように理解し、書き、話すことを可能にする人工知能の分野です。 NLP には、検索エンジン、翻訳サービス、チャットや音声ボットなど、多くの応用例があります。現在、ほぼ半数の企業が NLP を搭載したアプリケーションを使用しており、4 分の 1 が 12 か月以内に NLP テクノロジーの使用を開始する予定です。

ほとんどの場合、NLP モデルは書き言葉や話し言葉を理解するために ML に依存しています。このプロセスでは、これらのモデルは人間と非常によく似た方法で学習します。つまり、ML を使用して人間から音声または書き言葉の用語を収集し、データを解釈して、同じ言語で応答することができます。このプロセスを使用することで、NLP を搭載した AI アルゴリズムは、テキストの意味を理解したり、100 を超える言語でランダムな質問の回答を検索したりする点で人間を上回ることができます。このレベルの熟練度は、ビジネス界に大きな影響を及ぼします。 NLP を使用すると、話す言語に関係なく、また、自分が望むことを適切に表現する方法がわからなくても、製品やサービスを検索したり、ブランドに質問したりすることが迅速かつ簡単に行えます。

NLPのユースケース

会話型ロボット:これは自然言語処理の最も直接的かつ一般的なアプリケーションの 1 つです。ユーザーが主にチャット アプリでこれまで以上に多くの時間をスマートフォンで過ごすようになると (2020 年には 1 日平均 4.2 時間)、企業は会話型ボットや AI アシスタントを使用して 24 時間 365 日顧客のニーズに対応できる体制を整えることが重要です。

NLP は、会話型ロボットが顧客の問い合わせをよりよく理解し、それに応じて応答するのに役立ちます。これにより、ボットは企業のオムニチャネル コミュニケーションの戦略的なツールとなり、顧客との過去のやり取りから学習して大量の会話を効率的に行うと同時に、人為的エラーや顧客サービスにおける時間の消費を削減できるようになります。

インテリジェント検索:ほとんどの検索エンジンは、ユーザーが何を検索しているかを実際に理解するのではなく、特定のキーワードのみを処理します。 NLP を活用したスマート検索により、ユーザーは質問することができ、その間エンジンはドキュメントを精査して回答を探します。企業は、非構造化テキスト データを活用して、インテリジェントな検索エンジンを通じて顧客により良いサービスを提供する必要があります。

感情認識: NLP 駆動型の会話型ロボットは、スキルを自動化し、トピックを検出することで会話の効率を向上させることができます。たとえば、ユーザーがイライラしている場合、NLP はメッセージを通じてこれを検出し、それに応じて対応して悪い状況を緩和し、顧客に適切なサポートを提供できます。

WeChatは最近、テキスト表現内の否定的な感情を検出し、より慎重な表現や肯定的な表現に自動的に修正して、瞬間的な衝動によって友人にブロックされることを防ぐことができるアプリケーションを開発したと主張した。

ライブエージェントサポート:チャットボットが顧客と会話していない場合でも、NLP によって会話の効率を高めることができます。 NLP は会話と顧客のコンテキストに基づいて応答の提案を作成できるため、実際の人間のエージェントが個別の回答を入力する必要がありません。これにより、業務が効率化され、企業は顧客サービス プロセスを拡大しながら、すべての顧客が必要な対応をタイムリーに受けられるようになります。 (詳しくはこちら: 1 日あたり約 3,000 万件のビジネス セッションと 99.44% の顧客満足度をどのようにして達成したのでしょうか?)

NLPの利点

大企業は、大量のデータプールとそのデータを処理できるソフトウェアに利用可能な予算を持っているため、機械学習 (ML) と人工知能 (AI) から最大のメリットを享受できる可能性があります。 NLP はあらゆる規模の企業に価値を提供し、あらゆる量の非構造化データを分析および処理できるようにします。

NLP は幅広い用途に使用できるため、ビジネス戦略に NLP を取り入れる企業には幅広いメリットがあります。これらには以下が含まれます (ただし、これらに限定されません)。

顧客体験の向上: NLP はプロセスを合理化する能力に優れているため、緊急かつ複雑な顧客のニーズを満たすための時間を増やすことができます。よくある質問に対して、NLP は回答を提案したり、テキストで回答を検索したり、チャットボットで会話を自動化したりできるため、応答が速くなり、顧客の満足度と忠誠度が向上します (解約率も低下します)。

顧客のニーズが満たされていることを確認する:多くの企業は、顧客に購入した製品や受けたサービスに関するアンケートに記入するよう求めます。ただし、このデータが完成した後、実際にそれを分析するのは、多くの企業にとってコストがかかり、困難になる可能性があります。 NLP はレビューを分析する手間を省き、レビューを現実的で実用的な洞察に変換します。これにより、企業は顧客のフィードバックに基づいて製品を微調整できるようになり、将来的に顧客の満足度が向上します。この応答性は、リピーター顧客と新規顧客の違いを意味する場合があります。

従業員と顧客を保護する:フィッシング攻撃が増加しており、多くの企業がフィッシング攻撃に対する防御が困難になっています。特定の NLP アルゴリズムは、詐欺の可能性があるメッセージを識別できるため、企業は従業員や顧客の受信トレイから危険なメッセージをフィルタリングできます。

人間の言語は複雑であり、人間にとっても謎です。 NLP に投資することで、世界中の顧客と効果的かつシームレスにエンゲージする企業の能力を向上させることができます。これは、世界がますますデジタル化される中で特に重要なサービスです。