会話型AIとその技術コンポーネントの機能を探る

今日では、自動化、人工知能 (AI)、自然言語処理 (NLP) の進歩により、コスト効率の高いデジタル エクスペリエンスを設計することが可能になりました。現在、メッセージは目的を持ち、シンプルかつ自然なものになり、顧客と企業との会話は従業員との対面での会話にますます似てきています。

デロイトのレポートによると、この革新的な機能に基づいて、会話体験がプログラム的かつインテリジェントな方法で提供され、デジタルおよび通信技術を通じて実際の人との会話をシミュレートし、豊富なデータセットと意図を提供することで、顧客に非公式で魅力的な体験、デジタル製品、プラットフォーム、および通信、販売およびサービスに関するコンサルティング、およびその他の顧客サービスに関連する体験を提供します。

会話型 AI 市場規模は、2019 年の 42 億米ドルから 2024 年には 157 億米ドルに拡大し、2019 年から 2024 年の間に 30.2% の CAGR で成長すると予想されています。

会話型 AI を使用すると、企業は顧客との関係を構築するパーソナライズされた差別化されたエクスペリエンスを提供できます。すべてのやり取りは、コンテキストを認識し、過去のやり取りに基づいて、1 対 1 の会話のように感じられます。

会話型 AI は、自然言語処理、意図認識、エンティティ認識、フルフィルメント、音声に最適化された応答、動的なテキスト読み上げ、インテリジェントな機械学習、コンテキスト認識など、8 つのテクノロジー コンポーネントを統合します。 NLP は、人間の言語テキストを「読み取る」または解析する機能です。これは、自然な文の構造と単純なキーワードの「トリガー」を理解するための前提条件です。意図認識とは、予期しない表現であってもユーザーの要求を理解するシステムの能力です。ユーザーの体験に障害を与えてイライラさせたくない場合は、意図を適切に識別することが重要です。

さらに、エンティティ認識とは、特定のテキストが情報に富んだ抽象的なカテゴリ (エンティティ) を参照していることを理解することです (例: 「2 月 2 日」 = 日付)。これは、より複雑なコマンドと分析に必要です。このうち、実装とは、API を使用して Web サービスやデータベースからデータを抽出し、条件を実行して対話マネージャーに通知する機能を指し、音声最適化応答とは、システムが人間的な方法で会話に参加し、感情を表現して最適化されたエクスペリエンスを提供する機能を指します。

動的なテキスト読み上げ機能は、書かれたテキストをさまざまな言語、音声、アクセントの自然な音声に変換します。大文字の強調やイントネーションの変更が可能になります。コンテキスト認識とは、会話の履歴を追跡し、会話を通じて情報を翻訳、想起、記憶する能力です。これは、自然で人間のような会話を交わすために必要です。機械学習は、人間のエージェントの応答を分析することで、ユーザーにより適切に応答する方法を学習します。意図認識を改善するには ML が必要です。

レポートと監視、セキュリティとコンプライアンスも、会話型 AI をサポートする要素です。洞察と分析を提供することで会話エージェントのパフォーマンスを伝える機能は「レポートと監視」と呼ばれ、プラットフォーム間でセキュリティリスク、セキュリティ、およびログ機能を軽減する機能は「セキュリティとコンプライアンス」と呼ばれます。