チャットボットはデータセンターをよりスリムで効率的にする

自然言語処理 (NLP) の進歩により、データセンターの運用コストの削減や人材の維持率の向上など、データセンターでチャットボットを使用する多くの可能性が開かれました。

生成型人工知能（AI）がテクノロジーの次の大物になると期待しているのは、ベンチャーキャピタリストだけではない。データセンターのリーダーたちは、チャットボットを単なる生成 AI の超ニッチな領域としてではなく、雇用と持続可能性の指標を達成しながら、より効率的な運用を可能にするものとして捉えています。

チャットボットは、チャットボットのインターフェースが不満の種だった 2016 年の最初の波以来、着実に大きく進歩してきました。 Microsoft は Twitter でチャットボット Tay をリリースしました。それはすぐに話題になりました。導入から16時間以内に、チャットボットは95,000件のツイートを投稿したが、その多くは虐待的または不適切なメッセージを含んでいた。

しかし、今日のチャットボットは、単に定型的な顧客サービスや偏った応答を提供する以上の機能を備えています。生成 AI と機械学習への多大な投資により、チャットボットは人間のやり取りや人工的な応答を模倣する以上のことができるようになりました。 Gupshupの創設者兼CEOであるBeerud Sheth氏は、データセンターにはより幅広いチャンスがあると語った。同社は、企業がさまざまなメッセージング アプリケーション向けのチャットボットを構築および展開できるようにするサービスを提供しています。

「現時点では、『サーバーやサービスに何が問題なのか』、『いつ復旧するのか』といった非常に具体的な質問に答えることができます」と彼女は言う。「GPT-3 チャットボットにはある程度の言語機能がありますが、これらの質問に答えるためにデータセンターから正確な情報も取得しています。」 ”

チャットボットゴールドラッシュ

自然言語処理 (NLP) テクノロジーのおかげで、最新のチャットボットのほとんどは、ユーザーの入力と意図をマッピングし、メッセージを分類し、適切で人間に優しい応答を提供できます。自然言語処理 (NLP) により、データ センターでチャットボットを使用する可能性が大きく広がります。特に、チャットボットは、機械が応答するだけでなく理解もできるようにする多目的 AI 駆動型ソフトウェアであるため、その可能性はさらに広がります。

GlobalmarketEstimates が発表した新しい市場調査レポートによると、チャットボット市場は 2023 年から 2028 年にかけて年平均成長率 25.2% で成長し、2026 年までに 105 億ドルに達すると予想されています。自然言語処理 (NLP) 業界は、2024 年までに 264 億ドルの収益を生み出すと予想されています。さまざまな業界でのチャットボットの成功事例は、もはや予測ではなく、現実のものとなっています。

シェス氏は、チャットボットは明確かつ正確に自己表現できるため、会話型 AI によってデータセンターの運用コストを大幅に削減できると付け加えました。

「危機が発生したり、何かが起こったりしたときは、遠隔支援などさまざまなものが必要で、迅速に対応し、対応できる人材が必要です。その多くは AI によって完全に自動化し、拡張できると思います」とシェス氏は語った。

データセンターは、独自のチャットボットを作成するために、Amazon、Google、Accenture、OpenAI などの大手企業に依存する必要さえありません。独自のチャットボットを構築できるため、専門の労働力への依存がさらに軽減されます。企業は既存のプラットフォームを使用してチャットボットを作成することも、ゼロからチャットボットを構築することもできます。

さらに、データセンターのチャットボットを使用して現実のシナリオをシミュレートできるため、データセンターのオペレーターは潜在的な問題を特定し、問題が発生する前に積極的に解決することができます。その結果、データセンター業界では生成 AI の活用に対する関心が高まっており、今後も研究開発がさらに進むと考えられます。

「一度トレーニングされたAIモデルは、こうした問題を検出するのが非常に得意です」とシェス氏は言う。

しかし、チームが作業を最適化し、フィードバックを得るために必要な時間と労力を削減するためにチャットボットを導入したとしても、チャットボットはデータセンターのすべてではありません。チャットボットはデータセンターの効率化に役立ちますが、人間よりも優れているのは情報の統合だけです。

シェス氏は、AI技術は過小評価される可能性と過大評価される可能性の両方があると述べた。

彼女は、「AIは人類の知識の統合を大幅に加速するでしょう。AIが到来し、それが有用であることは否定できません」と述べた。しかし、彼女は、AIアプリケーションは基本的に知識の統合者であり、知識の創造者ではないと考えている。

投資家はチャットボット、バーチャルアシスタント、音声ボットへの投資を増やしており、これらは2022年までに自然言語インターフェース分野のベンチャー資金の57.8%を占めることになるだろう。 2025 年までに、世界で生成されるデータの量は 180ZB を超えると予想されており、これは最新のクラウドまたはハイパースケール データ センターの運用コストを理解するための重要な指標です。これは年間40％の成長に相当します。多くのデータセンターでは、技術的な作業を処理するためにさらに多くのスタッフが必要です。

データセンターはより多くの人員をサポートする必要があるが、雇用動向を見ると熟練労働者は余剰ではなく不足しているようだ。

データセンターのスリム化と人員配置

シェス氏は、IT 人材の問題が業界に影響を及ぼし続ける中、チャットボットがデータセンター運営者が人工知能の機能を活用する上でどのように役立つかという可能性を指摘しました。

シェス氏は、専用のチャットボット データ ハブでは、予測分析を使用して、従業員の満足度、パフォーマンス、行動パターンなどの要素を分析することで、潜在的な保持リスクを特定できると述べました。この情報を使用して、対象を絞った保持戦略を策定し、従業員のエンゲージメント、生産性、モチベーションを確保できます。

生成 AI は、従業員のスキルや経験、特定の職務の要件を分析することで、従業員が適切な仕事を見つけるのにも役立ちます。これにより、従業員が自分の強みや興味に合ったポジションに配置され、仕事への満足度が向上し、離職率が低下します。

データセンター環境では、チャットボットが非常に重要です。ガートナーのレポートによると、2025 年までにクラウド コンピューティング データ センターの半数が人工知能と機械学習機能を備えた高度なロボットを導入し、運用効率が 30% 向上するとのことです。