ボットと会話型AIの違い

多くの企業がボットと会話型AIという言葉を同じ意味で使っているが、この2つのテクノロジーには重要な違いがある。ここ数年、ボットはトラフィックとエンゲージメントを生み出すためにNLPテクノロジーを採用する新しい方法を企業に提示している。何がボットで何が会話型AIなのかを理解することは、ビジネスに適したソリューションを選ぶ上で大いに役立ちます。

ボットはテキストベースのインターフェースで、あらかじめ決められた行動を達成するためにルールベースのロジックを使って構築される。ボットがルールベースで、あらかじめ決められた会話の流れに沿った直線的なものだとすれば、会話型AIはその逆だ。硬直した構造に依存するのとは対照的に、会話型AIはNLP、機械学習、コンテクスト化を活用し、よりダイナミックでスケーラブルなユーザー体験を提供する。

会話型AIプラットフォームは、ウェブサイト、データベース、APIなどの入力やソースを利用する。対照的に、ボットは最新かつ効果的な状態を維持するために、テキストのみのコマンドと入力で継続的な努力とメンテナンスを必要とする。会話型AIプラットフォームは、ユーザーとの流動的なインタラクションを実行する、その設計の可鍛性から恩恵を受ける。

例えば、ユーザーが会話の途中で気が変わり、自分が始めたことよりも一見ランダムな問い合わせをした場合、会話AIプラットフォームは人間のランダム性に対応し、自動的に会話の流れから外れて、感覚的でタイムリーな応答を提供することができる。それに比べ、ボットにはこのようなトピックを切り替える能力はなく、あらかじめ定義されたスクリプトの中に閉じ込められ、またその静的なルールの性質上、手動でフローに配置されていないアウトプットを生成することはできない。

チャットボットと会話型AIの違い

ボット

• ナビゲーションを重視
• ルールに基づく線形相互作用
• あらかじめ決められた会話の流れ
• シングルチャンネル：チャットインターフェイスとしてのみ使用可能
• テキストのみのコマンド、入出力が可能
• 手作業によるメンテナンス、更新、修正 = 規模拡大が難しく、時間がかかる
• 学習能力なし

会話型AI

• 対話重視
• 非線形で動的な相互作用
• 自然言語処理、理解、文脈化
• オムニチャネル（ウェブサイト、音声アシスタント、スマートスピーカー、コールセンターに展開可能
• 音声およびテキストコマンド、入出力が可能
• 高い拡張性。企業のデータベースやページが更新されると、会話型AIインターフェースも更新されます。
• ディープラーニング能力

Chatbots と会話型AIをビジネスに活用する

企業が会話型AIに投資しているのは、顧客と顕著にパーソナライズされた流動的な会話ができる可能性があるからだ。会話型AIは人間同士のやり取りを模倣しているため、相手が人間と話しているのかAIと話しているのかが分かりにくいほどだ。しかし、その前に考えてみてほしい。あなたの企業は本当にそのようなパーソナライゼーションを望んでいるのだろうか？代わりにボットですべてのターゲットを獲得できるのか？

ボットは会話をある程度カスタマイズすることもできる。ボットは通話相手に話しかけたり、ペルソナを設定することもできる。繰り返しの問い合わせが多い小規模な企業にとって、ボットはリードをフィルタリングし、該当する記録をユーザーに提供するのに非常に有益だ。

近年、企業は、ボットをその場しのぎの短期的な解決策と見なしており、インターフェイスの課題に対する効果的な解決策とはなっていない。会話型AIでは、効果的なデジタル・アシスタントを構築することが可能であり、効率的である。このようなプラットフォームでの顧客とのやり取りは、顧客が販売に関する詳細な質問であろうと、サポート問題のトラブルシューティングであろうと、ブランド全体で一貫した質の高いものとなる。

会話型AIはまた、オンライン、電話、SMSなどのチャネルを介した個々の顧客との過去のやり取りを活用することもできる。顧客の個人情報、利用したサービス、注文履歴、その他のデータを簡単に引き出し、パーソナライズされた文脈に沿った会話を作成することができる。一方、ほとんどのボットは、顧客が明示的に伝えたことしか知らず、企業やサービスがすでに持っているはずの情報を顧客に手入力させる可能性が高い。

ボットを使って課題を軽減することは確かに可能だが、競争優位性を築き、真に優れた顧客との対話を構築することが目的であれば、より高度なツールを使って会話型AIを構築する必要がある。

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