6つのチャットボット構築プラットフォーム

チャットボットは今日、多くの企業にとって顧客サービスの基盤として急速に定着しつつあります。そして、企業は顧客により良いサービスを提供するためにいくつかの重要な AI ツールを必要としています。

自動運転車やロボットなどの新興技術への注目が高まるにつれ、チャットボットは顧客サービスの最前線にある技術になりました。多くの企業が AI 搭載ボットを導入し、ユーザーと企業間のコミュニケーションのあらゆる側面にチャットボットを統合しています。

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現在、チャットボットは 2 つの経路から生まれています。 1 つの方法は、コール センターの担当者をサポートするために慎重に設計されたツールのエコロジーから始まります。開発者は、高度な AI がこれらのシステムを強化し、最初のリクエストを傍受し、時には最も単純な問題を解決できる可能性があることを認識しています。彼らは、顧客とのチャット用に構築したシステムにインテリジェンスを追加しました。

もう一つの道は、研究室や人工知能の研究者から生まれます。顧客サービスの仕事を見つけることは、自然言語処理スタックを構築するときに最適なアプリケーションです。そこで彼らは独自のチャットボットを作成し、配布を始めました。

これらのアプローチには顕著な違いがあります。チャットボットの中には音声とテキストメッセージの両方を使用できるものもあれば、テキストのみで通信できるものもあります。主に人間をサポートするものもあれば、独立して動作するものもあります。チャットボットの中には、独自の機械的な魂を持つものもあれば、単に人間のような役割を果たすものもあります。

組織にとって最善のアプローチは、その組織の現在の戦略によって異なります。既存のカスタマー サービス チームを持つ企業は、退屈で反復的な質問に答えるためにチャットボットを導入する場合があります。人工知能は基本的なサポートツールとなり、労働者がより困難な問題を解決できるようになります。

ゼロから始める企業や経験の少ない企業は、より多くの実験を行うことができます。人間との接触に対する期待が高まりすぎないように、基本的な AI インターフェースから始めるのが良いかもしれません。あるいは、人間と AI の両方のサービスで構成されたフルサービスのカスタマー サービス チームに参加する可能性もあります。

今日のチャットボット ツールはすべて、ビジネスと、尋ねられる可能性のある質問の両方についてトレーニングが必要です。最も簡単な作業は、ドキュメントをアップロードし、AI に主にキーワードによる回答を検索させることです。 FAQ のような半構造化ドキュメントは、すでに回答が提供されているため、優れた基礎となります。より複雑なプログラミングでは、潜在的なクエリを想像し、潜在的な回答のフローチャートに沿って作業するという形を取ることができます。これらのツールはすべて、AI が時間の経過とともに改善されるように、何らかのフィードバック ループを提供します。

これらは負担を軽減するのに十分でしょうか? プログラムされた応答は、単に電話に出るよりも効果的でしょうか? これらの計算は、多くの場合、ビジネスの複雑さと、サポートを必要とする顧客の数によって異なります。企業に緊急のニーズを持つ顧客が多数いる場合は、AI をトレーニングすることが最も迅速でコスト効率の高いソリューションになる可能性があります。

ここでは、企業がチャットボットを追加して、従業員と顧客の両方に対するカスタマー サービス プロセスを効率化するのに役立つ 6 つのツールセットを紹介します。

1. アマゾンレックス

Amazon Echo の機能を高く評価している人なら、Alexa の音声をサポートするテクノロジーのほとんどを利用できます。 Lex ツールは、テキスト メッセージと音声入力の両方を処理し、Amazon が「発話」と「スロット」と呼ぶ一連のダイアログ ボックスを通じてユーザーをガイドします。

最大の特徴は、AWS クラウド プラットフォームとの統合でしょう。サービスの多くは、Amazon のサーバーレス コンピューティング プラットフォームである AWS Lambda の機能の構築に関係しており、これらのイベントは Amazon のすべてのデータベースで機能します。データがすでにクラウドにある場合、または他の重要な目的で AWS を使用している場合は、統合は非常に簡単です。

ほとんどの AWS クラウド プラットフォームと同様に、Lex プラットフォームは処理されたリクエストの数を計算して使用量に基づいて課金するため、初期コストが最小限に抑えられます。

2. ダイアログフロー

Google がこの分野に参入すると、音声とテキスト入力を使用して会話を追跡し、アクションをトリガーできるようになります。一連のリクエストを通じて流れる通話の意図を追跡するための独自のフレームワークを提供します。しかし、Google は、Facebook Messenger などのテキスト リソースや、Amazon Alexa や Microsoft Cortana などの競合サービスを含む多くの外部サービスと自社のツールを統合する取り組みを進めてきました。

Dialogflow は、ツールの機械学習アルゴリズムに結果を送り込んで応答を改善する強力な分析コレクションも提供します。企業は会話のログを調べ、回答を微調整し、システムを再トレーニングすることができます。ドキュメントには、レストランでのテーブルの予約やローカルサービスの検索など、多くの一般的なユースケースに対応した、事前に構築されたバージョンも多数含まれています。

3. ライブパーソン

LivePerson のチャットボットは、最も頻繁に発生する問い合わせがライブエージェントに引き渡される前の、顧客サービスとのやり取りのフロントエンドエンティティです。システムはすべての会話を監視し、感情を追跡し、フラストレーションを生じさせる可能性のあるやり取りにフラグを立てて、人間のエージェントやマネージャーが介入できるようにします。

主要なクラウド プラットフォームは、すべての主要なテキスト メッセージング オプションと統合され、テキストをシステムで利用できるようになります。企業は、ダイアログ ボックスを整理およびテストするためのツールである Conversation Builder を使用して、LivePerson フローをスクリプト化できます。セッション ビルダーの IntentBuilder と KnowledgeBase は、サンプル リクエストを使用して、ユーザーが学習したい内容を識別します。多くの主要なアプリケーションや業界向けに、事前に構築されたフレームワークがあります。

同社は現在、企業が JavaScript コードで構築された AWS Lambda 関数を埋め込み、インタラクションをさらにカスタマイズできるようにする「function-as-a-service」オプションをテストしています。

4. ライブチャット

LiveChat は、さまざまな定型応答とよく使用される情報のナレッジ ベースを含む、ライブ エージェント対応のプラットフォームです。このツールはチケット システムを使用して、ユーザーとライブ エージェント間の進行中の会話を整理および追跡し、さらに調査が必要な問題を解決します。

LiveChat は多くの主要なコンテンツ管理システム (CMS) プラットフォームと統合されていますが、Facebook などのメッセージング プラットフォームや Magento などの電子商取引プラットフォームからテキストを取得することもできます。大規模なプラグイン マーケットプレイスでは、LiveChat を拡張および統合する方法が何百も提供されています。事前に構築されたソリューションがない場合は、広範な API によって、課金やチャット ルームなど、アプリケーションのあらゆる部分が開かれます。

5. IBMワトソン

8年前、IBM Watsonはクイズゲーム「Jeopardy」で人間と対戦したことで有名になりましたが、現在では企業は同じテクノロジーの多くを自社のWebサイトやチャットボットに適用できます。 IBM Watson は業界ではよく知られており、さまざまな種類の人工知能テクノロジーを網羅していますが、歴史的な詳細にこだわりすぎる必要はありません。多くの企業のチャットボットはワトソンほど強力ではないかもしれないが、企業の製品に関する基本的な質問に答えることはできるだろう。

Watson チャットボットは、Java、JavaScript、Python など、さまざまな言語で構築できます。小売店アシスタントや Twitter フィード チャットボットなど、多くの例が GitHub で入手できます。 WordPressプラグインもあります。

インフラストラクチャの多くは、大量の生データから答えを見つけることに費やされています。チャットボットをプログラミングするには、潜在的なタスクを特定する必要があり、IBM ツールは過去の人間のチャット ログをマイニングして、プログラミングする価値がある可能性のあるタスクにフラグを付けることができます。チャットボットが FAQ ドキュメント内の回答を見つけるのに役立つ高度なツールもあります。

IBM Watson には、このテクノロジーの限界を認識し、ユーザーの感情を測定し、ユーザーが怒っている場合は会話を人間に転送するプロセスも組み込まれています。

6. ボールド360

Bold360 の AI テクノロジーは、顧客をサポートするためにさまざまな製品の背景に統合されています。一部の顧客はチャットボットとやり取りし、他の顧客は電子メールを送信し、さらに別のグループは同じ AI のガイドに従ってナレッジベースを直接ナビゲートする可能性があります。 Bold360 はこれを「オムニチャネル エンゲージメント」と呼んでいます。

Bold360 は、同社のソフトウェアが人間と AI の作業を融合することを目指しており、「ボットとエージェントの調和」について語っています。ロボットは人間に答えを提供することができ、人間はロボットに代わって行動することができます。ロボットは人間の強みを増強し、最も困難な問題からロボットを解放します。

作業の大部分は、答えを見つけるための知識ベースの構築に費やされます。 AI 分析では、自然言語処理を使用して最適な一致を見つけ、多変量解析を適用して結果を改善します。 API は、生データの収集、エージェントの構成、ワークフローなどの作業への RESTful アクセスを提供します。ソフトウェア開発キット (SDK) を使用すると、モバイル アプリとの統合がスムーズになります。