誇大宣伝サイクルを経ても、チャットボットがまだ普及していないのはなぜでしょうか?

当時、私たちの期待は高く、業界はイノベーションの新しい時代を迎えており、機械との交流を始める時期が来ていると信じていました。

では、なぜ人間も同じことをしてはいけないのでしょうか?すべての予測は非常に成功した未来を示しています。

モバイル ワールド コングレス 2017 では、チャットボットが主な話題でした。カンファレンスの主催者は、「ブランドや企業の間でチャットボットへの焦点が必然的に移行している」中で、「圧倒的な受け入れ」を挙げた。

実際、チャットボットに関する唯一の重要な疑問は、チャットボットが最初に突然成功するかどうかではなく、誰がその分野を支配するかということです。単一のプラットフォームが登場し、チャットボットとパーソナルアシスタントのエコシステムを支配するのでしょうか?

1年経った今、この質問に対する答えは得られているでしょうか?

しかし、それは実現しませんでした。1 つのプラットフォームが支配できるエコシステムがなかったからです。

新たな誇大宣伝サイクルに騙される

チャットボットは、話題になってから突然衰退した最初の技術開発ではありません。この古くからある誇大宣伝サイクルは、おなじみのやり方で展開されます。

一部のオピニオンリーダーは、シリコンバレーがインテリジェントオートメーションによる対話の見通しについて非常に楽観的であると述べた非常に真剣な記事を書いており、さまざまな情報がチャットボットに溢れ始めています。 Slack は急激な成長を遂げ、チャットボットに投資するファンドも立ち上げました。

期待はどんどん高まり、そして…すべてが崩れ去ります。その予測は実現しなかった。

私たちは息を呑むほど楽観的だった頃を振り返り、少し困惑しながらお互いに顔を見合わせました。「本当ですか? これが私たちが待ち望んでいたチャットボット革命ですか?」

Digit の Ethan Bloch 氏は、一般的な意見を次のようにまとめています。「チャットボットは死んだと言えるかどうかさえわかりません。なぜなら、チャットボットが実際に稼働したことがあるかどうかさえわからないからです。」

ヒープ社の製品設計担当副社長デイブ・フェルドマン氏は、チャットボットはただ一つの問題に取り組んで失敗したのではなく、複数のタスクに取り組んですべて失敗したと語った。

テキスト vs. 言語 vs. GUI: 注目すべき歴史

ボットはさまざまな方法でユーザーと対話できます。最大の違いはテキストと言語です。当初（コンピュータ インターフェースの）言葉は（書かれて）いて、ユーザーは何かを行うために手動でコマンドを入力する必要がありました。

その後、グラフィカル ユーザー インターフェイス (GUI) が登場し、事態を救いました。私たちはウィンドウ、マウスクリック、アイコンに惹かれます。やあ、ついに色も抽出できたよ！

同時に、研究科学者のグループは、わかりにくいデータベース クエリ言語を学習するのではなく、データベースへの自然言語 (NL) インターフェイスの開発に取り組んでいました。別の科学者グループは、入力する代わりにコンピューターに直接話しかけることができる音声処理ソフトウェアを開発しています。

これは、さまざまなアクセントがあり、話す人も速すぎたり遅すぎたり、あるいはただつぶやくだけだったので、当初誰もが思っていたよりもはるかに困難であることがわかりました。

「スピーチを認識する」または「素敵なビーチを破壊する」と言ったことがありますか?

議題の次の項目は、機械と双方向の会話をすることです。以下は、サンプル ダイアログ (1990 年代に遡る) と VCR インストール システムです。

ユーザー: 「こんにちは。」

ロボット：「こんにちは、お名前は何ですか？」

ユーザー: 「キャンディ」

ロボット：「こんにちは、キャンディ！」

ユーザー: 「時計を設定しましょう。」

ロボット：「今何時ですか？」

ユーザー: 「時刻は午前 11 時です。」

ロボットは時計を午前11時に設定しました。

かなりクールですよね？システムは協調的に変換され、ユーザーのニーズをインテリジェントに判断します。これはビデオレコーダーを介した会話を処理するために慎重に作成されており、厳しい制限の下でのみ操作できました。

現代のボットは、タイピングや音声入力のいずれを必要とする場合でも、これらすべての課題に対処する必要がありますが、さまざまなプラットフォームで効率的かつ回復力のある方法で動作する必要があります。基本的に、私たちは 30 年前と同じ画期的なイノベーションを実現しようと努力し続けています。

しかし、私たちは多くの分野で道を誤ってしまいました。

ロボットとアプリケーションの観点から考える

アプリは「終わり」、ロボットに置き換えられるだろうというのが大きな前提です。 2 つの異なる概念を（異なる目的のために設計された別個の存在として見るのではなく）互いに対立させることにより、ロボットの開発を促進します。

10 年前にアプリが初めて登場したとき、同じような戦いの叫びを覚えているかもしれませんが、アプリケーション (APP) がインターネットに取って代わったときのことを覚えていますか?新しい製品やサービスは、「より良い」「より安い」「より速い」という 2 つの要件のいずれかを満たす必要があると言われています。

チャットボットはアプリよりも安価ですか、それとも高速ですか?いいえ、少なくともまだです。

それらが「優れている」かどうかは主観的ですが、今日の最高のロボットは今日の最高のアプリに匹敵するものではないと言う方が合理的だと思います。

さらに、Lyft の使用が複雑すぎるとか、アプリで食べ物を注文したりスカートを買ったりするのが難しすぎると考える人はいません。複雑すぎるのは、ロボットにこれらのタスクを実行させようとして、ロボットが失敗することです。

優れたボットは平均的なアプリと同じくらい便利です。機能豊富で複雑な多層アプリケーションに関しては、これに匹敵するものはありません。これは、マシンによって大規模で複雑な情報システムへのアクセスが可能になり、初期のグラフィカル情報システムがこれらのシステムの操作を支援する上で革命的な進歩をもたらしたためです。

現代のアプリケーションは、何十年にもわたる研究と実験の恩恵を受けています。では、なぜそれを捨てなければならないのでしょうか?

しかし、 「置き換える」という単語を「拡張する」に置き換えると、状況はもっと面白くなります。今日最も成功しているボット エクスペリエンスはハイブリッド アプローチを採用しており、チャットをより広範な戦略に統合しながら、より伝統的な要素も取り入れています。

上の画像からわかるように、Penny は従来のアカウント ダッシュボードと取引リストに加えて、いくつかの優れたヒントとリマインダーを提供します。

HubSpot 会話システムは、Facebook Messenger、ライブ チャット、ソーシャル メディア、電子メール、その他のメッセージング チャネルを 1 つの共有受信トレイに統合します。

Layer は、モバイルやデスクトップの Web およびネイティブ アプリ上でパーソナライズされたメッセージング エクスペリエンスを作成するためのツールを開発者に提供します。

次の波はマルチモーダル アプリです。Siri のように、自分が望むことを言うと、その情報が地図、テキスト、さらには音声応答で受け取れます。

ロボットのためのロボット

私の製品にはロボットが必要ですか?既存のプラットフォームはその機能をサポートできますか?自分のやりたいことをできるロボットを作るだけの忍耐力はあるだろうか？

誇大宣伝のもう一つの問題は、今回のような基本的な問題を無視する傾向があることです。

多くの企業にとって、ロボットは適切な解決策ではありません。過去 2 年間、ロボットは不必要な問題に盲目的に適用されてきました。ロボットを作るためだけにロボットを作り、それを自由に走らせ、最善の結果を期待しても、決して良い結果にはなりません。

まったく不要なマルーン5のチャットボット

ボットの大部分は決定木ロジックを使用して構築されており、ボットの応答はユーザー入力内の特定のキーワードを見つけることに依存しています。このアプローチの利点は、カバーするように設計されたすべてのケースを簡単にリストできることです。これも彼らの欠点です。

なぜなら、これらのロボットは、設計者の能力、細心の注意、忍耐、そしてユーザーのニーズや意見を予見する能力を純粋に反映したものだからです。問題は、人生がそれらを使用することを拒否したときに発生します。

最近のレポートによると、Facebook Messenger 上の 10 万個のボットのうち、70% は単純なユーザー リクエストを完了できないそうです。これは、開発者がロボットを 1 つの主要な焦点領域に集中させることができないことに一部起因しています。

Roarbot を構築していたとき、潜在的な資本問題を心配しすぎたかもしれませんが、私たちはそれをオールラウンドにするのではなく、特に営業およびマーケティング担当者向けに設計することにしました。

覚えておいてください: 1 つのことをうまくこなすロボットは、多くのことをこなすロボットよりも役に立ちます。

アクセス不能

有能な開発者であれば、基本的なボットを数分で構築できますが、会話ができるボットはどうでしょうか?それはまた別の話です。 AI を取り巻く誇大宣伝にもかかわらず、人間のようなものを作るにはまだ遠い道のりです。

理想的な世界では、NLP (自然言語処理) のテクノロジーが、チャットボットが受信したメッセージを理解するのに役立ちます。

しかし、NLP は研究室から登場したばかりで、まだ初期段階にあります。一部のプラットフォームでは NLP が提供されていますが、最も優れたものでも「子供レベル」です (たとえば、Siri は言葉は理解できますが、その意味は理解できないと考えてください)。

Matt Asay 氏が述べているように、これは開発者の注意と創造性を引き出せないという別の問題につながります。

「機械知能が人間の知能に近づくことができなければ、消費者の関心は決して実現しないだろう。」ユーザーの関心は人工知能に依存しており、ロボットと話すことは消費者にとって価値のあるものとなる。 ”

今日のルールベースの対話システムは、この予測不可能性に対処するには脆弱すぎ、機械学習を使用した統計的アプローチも同様に制限があります。 AI会話に必要なレベルの人工知能はまだ実現されていません。一方で、先導的な高品質のロボットもほとんどありません。

デイブ・フェルドマンは次のようにコメントしています。

「Slack、Facebook、Google、Microsoft、Kik などの企業は、独自の組み込みボットを構築することでこの取り組みをリードすべきでしょうか? ボット ファンドやインキュベーターをより積極的に活用し、メンターを雇って参加者を教育したり、エンジニアリングや設計のリソースを提供したりすべきでしょうか? それとも、知名度の高いパートナー間で戦略的なボット イニシアチブに資金を提供すべきでしょうか?

私の意見では、絶対にそうです。プラットフォームに関しては、開発者がユーザーです。私たちは、ユーザーが私たちの製品を使用する理由や方法を理解することを期待していません。我々は彼らにそれを見せなければならない。 ”

GUIを無視してはいけない

かつては、コンピューターと対話する唯一の方法は、ターミナルにわかりにくいコマンドを入力することでした。ウィンドウ、アイコン、マウスを使用するビジュアル インターフェースは、情報の操作方法に革命をもたらします。コンピューティングがテキストベースからグラフィカル ユーザー インターフェイス (GUI) に移行したのには理由があります。

入力面では、入力するよりもクリックする方が簡単で速いです。予測テキスト（多くの場合、エラーが発生しやすい）の場合でも、文章全体を入力するよりも、クリックまたは選択する方が明らかに優れています。出力面では、「一枚の写真は千の言葉に値する」という古い格言が真実であることが多いです。

私たちは非常に視覚的な生き物なので、情報の光学的な表示を見ることができます。子供たちがタッチスクリーンを好むのは偶然ではありません。グラフィカル インターフェースを考案した先駆者たちは、認知心理学と、脳がどのようにコミュニケーションを処理するかに関する研究にインスピレーションを得ました。

会話型ユーザー インターフェイスは、人間が好むコミュニケーション方法を再現することを目的としていますが、最終的には追加の認知的努力が必要になります。本質的には、単純なものをより複雑なオプションに置き換えていることになります。

確かに、言​​葉でしか表現できない概念もあります (「2,000 フィートかかるが 35 分以内で美術館に到着する方法をすべて教えてください」)。しかし、ほとんどのタスクは、会話型 UI を使用するよりも GUI を使用する方が効率的かつ直感的に実行できます。

人間は人と話すのが好き

ビジネス上のやりとりでは、人間的側面が重要になります。営業とマーケティングを分けるものが一つあるとすれば、それは人間性の欠如です。宝くじ番号、フィードバック フォーム、「返信不要のメール」、「自動返信」、「お問い合わせ」フォームの背後にはブランドが存在します。

Facebook の目標は、ボットがいわゆるチューリングテストに合格することであり、つまり、ボットと話しているのか人間と話しているのか区別がつかないようになることです。

しかし、ロボットは人間とは異なります。それは決して起こりません。会話は単なるテキストだけではありません。人間は行間を読んだり、文脈情報を使用したり、皮肉などのより深い意味を理解したりすることができます。

しかし、ロボットは自分が話していたことをすぐに忘れてしまうため、短期記憶や記憶力の低い人と話しているようなものになります。

HubSpot チームは次のように指摘しています。

ボットは、購入者と一対一でやり取りするためのスケーラブルな方法を提供します。しかし、人々はメッセージング アプリで他のユーザーと複雑で多層的な会話をすることに慣れているため、効率的で楽しい体験を提供できない場合、それらは失敗します。

人間は簡単に騙されるわけではありません。同時に、ボットが人間であるふりをすると、確実にリターンが減ります (ユーザーに嘘をついている状況は言うまでもありません)。さらに、最先端の NLP を搭載し、コンテンツの処理と生成に優れた稀少なボットでさえ、比較すると見劣りします。

それはまた別のことだ。会話型インターフェースは、人間同士がコミュニケーションをとる方法を再現し、それを他の人間とのコミュニケーションに適用するように設計されています。しかし、人間は機械とこのようにやりとりすることを好むのでしょうか?

不確か。結局のところ、どれだけ気の利いたジョークや人間のような態度をとっても、ボットを失敗した会話から救うことはできません。

私たちは今、どの方向に向かっているのでしょうか？

ある意味、早期導入者たちは完全に間違っていたわけではない。人々は自宅で、Google にお気に入りの曲を再生したり、ドミノ・ピザのロボットにピザを注文したり、セフォラからメイクのアドバイスを得たりするよう依頼している。

しかし、消費者の反応や開発者の関与という点では、チャットボットは 2015 年や 2016 年頃に宣伝されたほどの成果を上げていません。全然近くない。

コンピュータの機能に問題はありません。データを検索し、データを分析し、意見を分析し、情報を圧縮します。コンピュータは人間の感情を理解するのが得意ではありません。 NLP の現状は、彼らがまだ私たちの望むことを理解しておらず、私たちの気持ちも考慮していないことを意味します。

だからこそ、共感と感情的知性という基本的な人間的感覚なしに、効果的な顧客サポート、販売、マーケティングを想像することはできないのです。

今のところ、ロボットは自動化された反復的な低レベルのタスクやクエリ作業の処理を支援し続けることができます。同時に、ロボットはより大規模で複雑なシステムで販売コストの役割を果たします。私たちは、期待しすぎたり、要求しすぎたりすることで、彼らにも自分自身にも害を与えています。しかし、それはすべてではありません。

私たちの業界では、チャットボットの初期の影響を過大評価しすぎています。

ビル・ゲイツはかつてこう言いました。

私たちは常に、今後 2 年間で何が変化するかを過大評価し、今後 10 年間で何が変化するかを過小評価しています。

何もしないという立場に立たないでください。

誇大宣伝は終わった。それは良いことだ。

今、私たちは、誇張された狂った白黒の両極端ではなく、中間のグレーの領域を調べ始めることができます。私たちは爆発的な成長の始まりにいると信じています。この期待外れの感覚は、切り替えテクニックでは完全に正常です。メッセージングは​​引き続きユーザーを引き付けるでしょう。

チャットボットはなくなることはなく、NLP と AI は日々洗練され、開発者、アプリ、プラットフォームは会話型マーケティングの実験と多額の投資を続け、次に何が起こるかが期待できます。