アレクサとグーグル・アシスタントがビジネスの未来ではない理由Chatbots

Chatbots は、少なくとも家庭や電話では、すでにユビキタスになっている：最近の報告によると、アメリカ人の4分の1から3分の1がすでに音声アシスタント付きのスマートスピーカーを所有しており、歴史上最も急速に普及した新技術のひとつとなっている。

そして、利用は拡大するだろう：2019年には、消費者の48％がアマゾン・エコー、グーグル・ホーム、アップル・ホームポッドなどのスマートスピーカーを所有すると予想されている。この技術が本当にほぼ完璧に機能するようになれば、まだそうなっていないが、普及率は100％に近づくだけでなく、各消費者は音声をサポートする複数のデバイス（安価なコモディティ化したデバイスも含む）を所有するようになるだろう。

ほとんどの人がチャットボットを体験するのは電話やスピーカーデバイスを介したものだが、これらのchatbots の現在の仕組みは、将来、特にビジネスの文脈でどのように機能するかではないことに注意することが重要だ。消費者をターゲットにしたスマートアシスタントは、現在のところ非常に広く浅い。それらは単発のコマンドや質問によってコントロールされるため、いくつかのタスク（Spotifyから音楽を再生したり、天気をチェックしたり、タイマーを設定したりなど）には最適だが、ビジネス・ワークプレイスで複雑なタスクに取り組むには使えない。

消費者向けchatbots とビジネス向け の主な違いchatbots

コンシューマー向けchatbots 、最初に与えられたコマンドを理解することに集中する。ユーザーとチャットボットの間に "対話"（ユーザーがチャットボットの発言に反応し、さらに文脈に沿った返答を得ること）は、ジョークを言うなど機械的な対話が行われるまれなケースを除いて、存在しない。

しかし、対話はビジネス・ボットの中心である。ビジネスchatbots 、より複雑なタスクや、より価値の高い顧客の仕事に焦点を当て、その両方が複数のダイアログターンを必要とする。このようなことが可能なのは、ビジネスchatbots 、消費者向けボットよりも狭いトピック・ドメインに焦点を当てるためであり、これは、与えられたコンテキスト内でより正確であることを意味する。人工知能、特に自然言語処理とダイアログ管理に関して現在直面している限界を考えると、この狭いトピック領域への集中は非常に重要である。文脈を限定することで、ボットが理解する必要のある潜在的な質問や発言が限定されるというこの利点は、ビジネスchatbots が消費者chatbots よりもはるかに賢く、より有用に見えることを意味する。これがうまく機能すると、まるで魔法のように見える。

以下は、ビジネス・ボットがどのように状況から文脈を導き出すかの（明白な）例である：

• 新規の顧客が印刷会社に連絡する。彼らの要望は、印刷の発注、価格設定などである。
• ある顧客が、書籍会社のカスタマーサポートに注文、配送、支払いなどについて問い合わせた。
• 顧客は、会計ソフトに組み込まれたテクニカルサポートボットにアクセスする。彼らは、今遭遇したエラー、現在表示されている画面、表示されている画面に関連する会計上の質問などについてのヘルプを求めている。

もちろん、ビジネス向けchatbots が「よりスマート」なのは、単にトピックに特化しているからではなく、より多くの手作業による開発努力が行われているからである。Google検索のような消費者向けボットは、トピックを網羅する規模を考えると、理解の構築をほぼ完全に自動化しなければならない。しかし、ビジネス・ボットは特定のタスクのために作られるため、理解の穴を設計者が手作業で塞ぐことができる。これは、ボットの最初のセットアップにも、ボットが稼動してパフォーマンス分析が利用可能になった後の設計変更にも適用される。

これは、ビジネス・ボットが最新の機械学習技術を使って自動的に理解を深めないという意味ではない。つまり、人工知能の欠点（これは今、音声アシスタントで非常に顕著だ）は、思慮深いデザインによって克服できるということだ。

もちろん、チャットボット開発プラットフォームは、ボットの理解を構築する人間のデザイナーの仕事をできるだけ簡単にするためにAIを使用することに重点を置いていますが、人間のデザイナーを排除することを目指しているわけではありません！エンドユーザーにシームレスな体験を提供するためには、人間のデザイナーが必要です。多くの場合、ビジネス・ボットには、ボットのバックアップとして人間のサポート・エージェントを置くことが可能である（Human in the Loopと呼ばれる）。ボットが質問や発言を理解できない場合、人間のエージェントにエスカレーションすることができる。これは、消費者向けボットの規模を考えると不可能だ。ビジネス・ボットが人間のエージェントから得た情報は、（機械学習を使って）ビジネス・ボットをより賢くするために使うことができ、これはビジネス・ボットのさらなる利点となる。

ビジネスchatbots （および一般的なボット）のより良い顧客体験は、テキストや音声に限定する必要はありません。ボットがウェブサイト、ウェブフォーム、ウェブアプリなどのグラフィカルなUIを使用する、または双方向の統合を行う場合、ボットのエンドユーザーは恩恵を受ける。人間のエージェントが顧客のテキストや音声に対応できる方法は限られているが、ボットに制限はない。グラフィカルなインターフェイスがより良いエンドユーザーエクスペリエンスである場合、ボットはエージェントとは異なり、チャットウィンドウ、アプリ、またはウェブサイト上でグラフィカルなUIをユーザーに表示することができます。Echo Showや同様のデバイスだけでなく、コンシューマー向けボットでもスクリーンとの統合がさらに進むことを期待したい。

ビジネスでダイアログがどのように機能するかの良い例として、chatbots 、Google Duplexのデモがある。もちろん、このデモは多くの試行錯誤の中から最良の例を選んだものだが、それでもこの技術がどこに向かっているのかのヒントを与えてくれる。しかし、現実には、毎回このようなエンドユーザー体験が必要なのである。

chatbots は近い将来どのように進化するのか？

chatbots におけるテクノロジーの進歩の多くは、ビジネス・ボットとコンシューマー・ボットの両方に当てはまる。すべてのボットは、NLU（自然言語理解、ボットがほぼ人間のような精度で意味と理解を生成できる機能）の改善を必要としている。今後のボットとAIの研究は、より文脈に即したNLU、より優れた音声認識、より高速な応答時間の実現に焦点を当て、人間とボットの間でよりスムーズで円滑なインタラクションを実現する。

ビジネスchatbots 、ユーザビリティの研究と消費者向けチャットボット分野における進歩を活用するだろうが、これらの進歩はより複雑なインタラクションに適用されるだろう。コンシューマー向けボットよりも、ビジネス向けボット（chatbots ）の方が、コンテキストの理解においてはるかに優れたパフォーマンスを発揮することを期待したい。

音声技術は改善される必要がある。音声インターフェースが本当にうまく機能するためには、ホットワードに頼るのではなく、音声の継続的な処理が必要になる。アレクサ、明日の午前8時に[...]をリマインドしてくれる？"など、現在のように新しいステートメントでアレクサを明示的に参照する代わりに、職場で進行中の会話の最中に "ああ、アレクサ、明日の午前8時にリマインドしてください "と言うことができるようになる。これは、企業が構内で音声を完全に処理するか、継続的にストリーミングせずにcloud 処理するためのオフライン音声バッファ・メカニズムを設置することで実現される。

将来的には、安価なコモディティ化された音声デバイスが登場し、すべての部屋にデバイスを設置できるようになるだろう。企業にとっては、これらのデバイスがオフィスでの会話を逐一記録するのではなく、プライバシーを保護するために適宜オフライン技術を使用することが極めて重要になる。自然言語処理データやその他の必要なAIデータをクラウドソーシングで開発・共有することで、スマートなビジネス・ボットの開発が加速するだろう。AI主導の円滑化ツール（類義語の提案など）を組み込んだ、目的のために作られた機械的なタークのようなものだ。

最後のまとめ

顧客としてであれ従業員としてであれ、質問に対する回答を得たり、タスクを完了させたり、一般的に必要な情報を追跡して入手したりするために、ビジネス・ボットと対話することは今後ますます一般的になっていくだろう。

ジュニパーの調査によると、chatbots 、2020年までにあらゆるタイプの企業と顧客の対話の85パーセントに関与するようになるという。アスペクト・ソフトウェア・リサーチの調査によると、消費者の44パーセントが、人間のカスタマーサービス担当者よりもチャットボットとの対話を好むと回答している。chatbots InsideSalesの調査によると、たった10分回答が遅れるだけで、リードを獲得するビジネスチャンスは最大400パーセント減少する。

消費者向けボットはすでにユビキタスになっているが、ビジネス向けボットはまだ始まったばかりだ。意思決定ツリーとAIを組み合わせたアプローチを使えば、アレクサやグーグルのような消費者向けボットにはできない方法で、ビジネス・ボットが人間のやり取りをほぼ模倣できることが企業に伝われば、このトレンドは加速するだろう。