- ビジネスにおけるAIは、データ分析、リードスコアリング、カスタマーサポートなどのタスクを自動化し、コストを削減し、チームが戦略に集中できるようにする。
- 企業はAIによって、人件費を52%削減し、乱雑なデータからより迅速に洞察し、人員を増やすことなく業務を拡大することができる。
- AIによる成功は、解決すべき明確な問題を1つ特定し、既存のシステムと統合するツールを選択し、データリテラシーとプロンプトの書き方についてチームを訓練することから始まる。
ウイルス的な幻覚や誇張された約束の間に、AIが現実の世界で実際に何をしているのか見失いがちだ。特にAIのビジネスでは、企業向けチャットボットがすでに企業の運営方法を変えつつある。
実際、77%の企業がすでにAIを使用または検討しており、83%が事業計画の最優先事項だと回答している。
この記事では、ビジネスにおけるAIの活用と、なぜAIがビジネスをターボ化する鍵となるのかについて、雑音を断ち切って見ていこう。
ビジネスにおけるAIとは?
ビジネス向けAIとは、人工知能技術を使用して組織の運営と価値の提供方法を改善することを指す。ワークフローの合理化、データの分析、顧客体験のパーソナライズ、より多くの情報に基づいた意思決定のサポートなどに利用される。
AIは1つの部門に限定されるのではなく、ビジネス全体の機能を網羅し、チームの効率的な作業を支援する。
なぜAIがビジネスで重要なのか?
導入が進んでいるのは当然のことだ:マッキンゼーの報告によると、業務におけるAIの利用は2017年以来倍増しており、企業はAIへの投資が増え続けると予想している。
AIは、迅速な作業とスマートな意思決定を支援することで、企業の競争力を高める。
ビジネスで使われるAIの種類

機械学習
機械学習は、システムがデータから学習し、明示的にプログラムされることなく意思決定を行えるようにすることに焦点を当てている。
これらのシステムは、固定されたルールに従うのではなく、大規模なデータセットのパターンを識別し、予測を立てたり、異常な活動にフラグを立てたりする能力を徐々に向上させていく。
例えば、機械学習モデルは、ビジネスが将来の収益を予測したり、奇妙な取引にフラグを立てたりするのに役立つ。機械学習モデルは、ラベル付けされた例(人間がすでに分類したデータ)を提供されると特に効果的である。
自然言語処理(NLP)
自然言語処理(NLP)は、人間の書いた言葉や話した言葉をコンピュータが解釈し、生成することを可能にする。
機械が自然に感じられる方法で言語を扱うことを可能にするものであり、電子メールのテキスト、音声コマンド、サポートチケット、トランスクリプト、ソーシャルメディアへの投稿など、構造化されていない入力を処理するために構築されている。
NLPは、以下のようなさまざまなツールに力を与えている:
- 顧客からの問い合わせに対応したり、ユーザーのタスクをガイドするAIチャットボットやバーチャルアシスタント
- アレクサ、シリ、グーグル・アシスタントなどの音声アシスタント
- Gmail Microsoft Wordなどのアプリケーションのオートコレクト、予測入力、文法ツール
- Google翻訳やDeepLなどの翻訳サービス
- キャプション、音声コマンド、テープ起こしサービスに使用される音声テキスト化システム
機械学習やディープラーニングと組み合わせることで、NLPは厄介で構造化されていない膨大な量の言語データを掘り下げ、価値ある情報を引き出すことができる。
ディープラーニング
ディープラーニングは機械学習の一種で、ニューラルネットワークと呼ばれる大規模で層状のネットワークを使い、人間の脳の働きを模倣した方法でデータから学習する。これらのネットワークは、パターンを認識するために協働する単純な処理ユニットの多くの層で構成されている。
ディープラーニングが特別なのは、画像、音声、テキストなどの生データから直接学習し、その意味を理解する方法を自ら学習する点だ。ネットワークの各レイヤーは最後のレイヤーの上に構築される。初期のレイヤーは写真のエッジを検出し、より深いレイヤーは顔全体を認識することができる。
このため、ディープラーニングは複雑なタスクに特に威力を発揮する。ディープラーニングは、顔認識やクレジットカード詐欺の発見などに使われている。また、自動運転車など、最近のAIの進歩の多くもディープラーニングが支えている。
Generative AI
ジェネレーティブAIは、既存のデータからパターンを学習することで、テキスト、画像、音楽、コードなどの新しいコンテンツを作成する。
ディープラーニングモデル、特に大規模な言語モデルを使用して、構造とスタイルを理解し、プロンプトに応じてオリジナルの出力を生成する。
ChatGPT、DALL-E、MusicLMのようなツールはよくご存知だろう。
エージェントAI
AIエージェントは、単にコンテンツを生成したり、プロンプトに応答したりするだけでなく、特定の目標に向かって目的を持って行動するように設計されたソフトウェアである。
AIエージェントが活躍している例としては、以下のようなものがある:
- データパイプラインを監視し、重要なメトリクスが低下した場合にエンジニアに自動的にアラートを通知します。
- 複数のカレンダーをスキャンし、開いている時間帯を見つけ、ミーティングをスケジュールする。
- 各ウェブサイトの商品価格を調査し、購入を勧める
- カスタマー・サポート・プラットフォームにログインし、チケットをエスカレーションし、チームのためにサマリーを作成する。
前後の指示に頼るチャットボットとは異なり、エージェント型AIはその自律性によって定義される。何が必要で、どうすればそれを実現できるかを把握し、結果に基づいて行動を調整することができる。
ビジネスにおけるAIの5つのメリット

1.コスト削減
AIを使用している企業では、人件費が52%削減されたと報告されている。
AIは、データ入力、スケジュール管理、一般的な顧客からの要望への対応など、時間のかかる作業を自動化するからだ。このような作業を管理する人員を増やす代わりに、チームはAIに頼ることで、24時間休みなく即座に作業を行うことができる。
2.データに基づく洞察
AIは、顧客からのフィードバック、営業活動、サポート・ログなど、大規模で厄介なデータセットを理解するのに役立ちます。手作業でスプレッドシートやレポートを分析する代わりに、チームはAIを使用して自動的にパターンを検出し、重要な傾向を浮き彫りにし、注意が必要なものを強調することができます。
自家製の例を挙げよう。Botpress、私のチームはボットを使って製品の使用状況データをスキャンし、販売機会を発掘しています。
Mixpanel、HubSpot、そして社内のプラットフォームに接続し、APIの急増やアクティブユーザーの急増などのシグナルを監視します。インテントの高いアクティビティを見つけると、Slack 上の適切な営業担当者にコンテキストと推奨される次のステップを通知します。
ご想像の通り、これは人間には不可能に近い(そして信じられないほど退屈な)作業だ。AIを使えば、重要な瞬間をいち早くとらえることができる。
3.作業効率
AIは、繰り返しの多い時間のかかる作業を代行することで、効率を高めます。レポートの作成、メッセージのスケジューリング、ワークフローの管理、フォローアップのトリガーなど、すべて手作業なしで行うことができます。
その結果、チームは業務の管理から戦略の推進に重点を移すことができる。AIを活用している企業の63%が、業務全体の効率化を報告しているのは驚くことではない。
4.スケーラビリティ
企業が成長すれば、仕事量も増える。しかし、だからといって急いでチームの規模を倍にする必要はありません。AIは企業と共に成長することができるのです。
例えば、AIリードジェネレーションは、インバウンドの関心が高まるにつれて、簡単に拡張することができる。見込み客を自動的に適格認定し、適切なチームにルーティングする。
AIが企業の成長に合わせて拡張できる他の方法をいくつか紹介しよう:
- 従業員を増やすことなく、増加するサポートチケットやFAQを処理。
- AIを活用したガイドやチャットボットで、新規ユーザーや従業員のトレーニングを自動化。
- 福利厚生に関する質問、PTOの申請、ポリシーに関する説明など、成長中のチームへの対応を行う。
- 従業員数の増加に伴い、日常的な技術的問題やパスワードの再設定を処理します。
5.顧客体験の向上
導入は急速に加速している:ガートナーは、カスタマーサービス・チームの80%が、カスタマー・エクスペリエンスを向上させるためにジェネレーティブAIを使用すると予測している。AIは大量のリクエストを処理し、対話をパーソナライズし、問題を即座に解決できるからだ。
例えば、オンライン小売業者は、AIチャットボットを導入することで、閲覧履歴に基づいて商品を推薦し、注文の追跡、返品処理、配送情報の更新などのタスクを即座に処理することができる。
ビジネスにおけるAIのコストは?

スターターAIソリューションのコスト
中小企業向けにAIエージェントを試してみたい、AIに足を踏み入れるのに手間がかからない方法が必要だとお考えなら、無料の基本プランから月額30~90dollars プランまで用意されている。
これらのスターター・オプションは通常、基本的な自動化と軽い分析を提供する。これらは、リード生成ボット、顧客サービスヘルパー、シンプルな人事アシスタントなど、お金をかけずにAIを試すのに最適な方法だ。
ミッドレンジAIソリューションのコスト
もう少し高度なものをお探しなら、中級のAIプランは、含まれる機能にもよるが、通常月額200ドルから1,000ドル程度である。
これらのプランは通常、カスタムワークフロー、より深い分析、サードパーティツールとの統合、より高い利用限度額など、より高度なユースケースをサポートしている。
エンタープライズAIソリューションのコスト
企業側では、一般的に年間15,000ドルから始まり、規模やカスタマイズの必要性に応じて価格が上がる。
これらのプランには、高度な分析、監査ログ、カスタムSLA、テクニカル・スペシャリストによるハンズオン・サポートなどが含まれていることが多い。
ビジネスにおけるAIの応用

マーケティング
マーケティング担当者は、デジタルマーケティングAIエージェントを活用することで、キャンペーンの計画と実行をより迅速に行うことができる。チームはより効率的に作業し、より適切な体験を顧客に提供することができます。
ここでは、AIが今日のマーケティングをどのように変革しているかを紹介する:
- 解約やコンバージョンの可能性を予測するモデルで顧客の行動を予測し、チームが適切なタイミングで介入したり、ダブルダウンしたりできるようにする。
- 視聴者セグメントごとにカスタマイズされたコンテンツを大規模に生成し、パーソナライズする。
- ウェブサイトのアクティビティ、キャンペーンのエンゲージメント、製品の使用状況など、リアルタイムの行動を分析してオーディエンスセグメントを作成する。
- ライブパフォーマンスに基づいてCTAとタイミングを最適化することで、A/Bテストを自動化します。
- 過去のデータを使ってキャンペーンの成果を予測し、本番前にエンゲージメントとROIを見積もる。
売上高
AIは、行動データを分析し、どのリードが最も購入する可能性が高いかを予測することで、担当者がより多くの取引を成立させるのを助ける。セールス・チャットボットのようなツールは、見込み客に優先順位をつけるためのスコアを割り当てるため、担当者は行き詰まった見込み客を追う時間を減らし、インテントの高いリードに多くの時間を費やすことができる。その結果、営業サイクルが短縮され、勝率が向上します。
AIは様々な方法で営業チームをサポートすることができる:
- 行動、適合性、意図に基づいてリードを自動的にスコアリングし、優先順位をつける
- 取引を記録し、取引の進捗状況を追跡することで、CRMを常に最新の状態に保つ。
- 利用パターンと購入履歴を分析することにより、アップセルやクロスセルの機会を特定する。
- 解約リスクや取引の可能性を予測し、MRが重要な部分に集中できるようにする
- ディールステージ、過去の結果、バイヤーの行動に基づいて、フォローアップのタイミングや送信すべきメッセージなど、次に最適なアクションを提案します。
- AIリードジェネレーションが見込み客を適格に選別し、適切なチームへ導く
一例を挙げよう:ウェーバー・コンサルティング・グループは、AIアシスタントを導入し、サイト訪問者への挨拶、コンサルテーションの予約、カレンダーとの同期を行った。
サイバーセキュリティ
AIは、リアルタイムで脅威を検知し対応することで、サイバーセキュリティにおいて重要な役割を果たしている。フィッシングの試みや不正アクセスなど、通常とは異なるパターンのネットワーク・アクティビティを監視し、問題が発生するとフラグを立てます。
ここでは、AIが微妙な異常を検知し、新しい攻撃手法に適応する。誤検知を減らし、自動的に封じ込め措置を発動することで、人間のチームが介入する前に被害を最小限に抑えることができる。
Ponemon Instituteによると、サイバーセキュリティの専門家の70%が、AIはこれまで検知できなかった脅威を検知するのに非常に有効であると回答している。
人事
HRに関して言えば、AI、特にHRチャットボットは、"PTOはあとどれくらい残っていますか?"とか、"入社時の書類はどこだっけ?"といった、すぐに山積みになる日常的な質問を処理することで、真の違いを生み出します。回答を待つ代わりに、従業員は即座に回答を得ることができる。
Botpress、ハリー・ボッター(Harry Botter)というSlack ボットを使っています。ポリシーの検索から給与カレンダー、入社時のリマインダーまで、あらゆる面でチームを助けてくれます。このボットのおかげで、チームは数え切れないほどの時間を節約でき、私たちにとっても生活がとても楽になりました。
在庫管理
AIは在庫レベル、需要動向、購買パターンを分析することで、在庫を管理します。問題が発生する前にチームに警告を発し、過剰在庫や在庫切れを防ぎます。
例えば、ZARAはAIを使って世界のファッショントレンドを監視し、生産量を迅速に調整することで、売上を7%増加させている。
カスタマーサービス
カスタマーサポートは、24時間365日、即座に正確な支援を提供するために、AIによって変貌を遂げつつある。定型的な質問を処理し、自律的に問題を解決する。その結果、迅速な対応、滞留時間の短縮、顧客満足度の向上が実現する。
従来のボットとは異なり、カスタマーサービスAIチャットボットは、意図を解釈し、ナレッジベースを参照し、タスクを完了することができます。時間をかけて対話から学習し、スピード、精度、顧客体験を向上させます。
パーソナライズされた健康コーチング・プラットフォームのAbleを例に挙げる。日常的な顧客からの問い合わせにAIチャットボットを統合することで、手作業によるサポートチケットを65%削減し、年間5万ドル以上のサポートコストを削減した。
財務・会計
経理では、AIが請求書の発行や経費の分類などのタスクを処理し、自動的に異常のフラグを立て、人的ミスを減らすことができる。これにより、月末の締めがスピードアップし、チームはより高度な分析に集中できるようになる。
財務の分野では、AIはより戦略的な仕事をサポートする。キャッシュフローを予測し、さまざまな財務シナリオをモデル化することができる。財務チームは、スプレッドシートから手作業で洞察をつなぎ合わせるのではなく、財務チャットボットを使って主要な指標を自動的に浮かび上がらせることができる。
オペレーション
AIは、文書処理やデータ入力などの反復作業を自動化することで、業務効率を向上させる。手作業で入力することなくワークフローを動かし続け、運用チームはプロセス改善に専念することができます。
例えばBotpress、AIアンケートボットを使って社内のフィードバックを処理しています。AIボットは回答をスキャンし、トーンやセンチメントのパターンを検出し、構造化されたサマリーを生成します。
ビジネスにおけるAIの未来は?
AIは私たちの働き方を変えつつある。その結果、仕事は戦略、創造性、批判的思考、コラボレーションといった価値の高いスキルに傾きつつある。ほとんどの職務において、AIは副操縦士として働き、生産性と意思決定を向上させるだろう。
このシフトは、仕事の様相が変わることを意味する。AIは専門家だけが使うものではなく、多くの専門家が日常的に使っているツールに組み込まれるようになるだろう。
プロンプトエンジニアやAI運用スペシャリストのように、AIに特化した新たな役割も生まれている。世界経済フォーラムは、2025年までに9,700万人のAI関連職が創出されると予測している。
適応するということは、データリテラシーやAIツールの使用といった新しいスキルを構築することを意味する。インターネットがそうであったように、AIは今日の職場におけるスキルの意味を再定義しつつある。
ビジネスにおけるAIの倫理的考察
AIがビジネスで一般的になるにつれ、ユーザーのプライバシーをどう保護するか、意思決定における偏りをどう避けるか、物事がうまくいかなかったときに説明責任をどう果たすか、といった倫理的な課題が生じる。
IBMの調査によれば、85%の消費者が、AIを使って現実世界の問題に取り組む際に、組織が倫理を優先することが重要だと答えている。
責任あるデータの取り扱いは、データの収集、保存、使用に関する明確なポリシーから 始まります。つまり、収集内容について透明性を保ち、適切な同意を得、アクセスを制限し、匿名化を用いてユーザーの身元を保護することです。
AIのバイアスは突然生まれるものではない。通常、偏った学習データやモデルに組み込まれた前提条件の欠陥に起因する。これを避けるには、企業はデータソースを監査し、モデルが公正かどうかを定期的にテストし、開発プロセスに多様なチームを参加させる必要がある。バイアスを早期に発見し修正するためには、モニタリングのためのツールも鍵となる。
結局のところ、AIの限界を意識し続けることが、効果的かつ倫理的なAIシステムを構築するためのすべての要素なのだ。
ビジネスに最適なAIツール8選
1.Botpress

AIを活用したチャットボットの構築やワークフローの自動化をお考えなら、Botpress そのために特別に設計されたAIエージェント構築プラットフォームのリーディングカンパニーです。
単なるチャットボットの域をはるかに超えています。サポート量の削減、反復タスクの自動化、社内オペレーションの合理化など、Botpress 柔軟性と奥行きの深さで対応します。
ビルトイン分析、デバッグツール、ビジュアル・フロー・ビルダーにより、チームは大規模な開発チームなしで迅速に出荷し、反復することができる。
主な特徴
- ビジュアル・フロー・ビルダー
- 自然言語理解(NLU)
- マルチチャンネル・サポート
- あらかじめ組み込まれた統合ライブラリ
- 内蔵の分析およびデバッグ・ツール
価格
Botpress 、コア機能を備えた無料プランと、89ドルから495ドルまでの大規模チーム向けの有料プランを提供している。
2.ルシッドチャート

計画段階で、何かを構築する前にチャットボットがどのように機能すべきかをマッピングしたい場合、Lucidchartは最適なツールです。
シンプルなドラッグ&ドロップツールで、チャットフロー、デシジョンツリー、テクニカルワークフローをスケッチできる直感的なダイアグラムアプリです。ロジックを視覚化し、潜在的な問題を発見し、プロセスの早い段階でチームからフィードバックを得るのに最適です。
主な特徴
- ドラッグ&ドロップ・フローチャート・ビルダー
- ユーザージャーニー、ロジックマップ、システムアーキテクチャのテンプレート
- リアルタイムのコラボレーションとコメント
- 簡単な埋め込みと共有
価格
Lucidchartには基本機能を備えた無料プランがあり、有料プランは個人向けが月額7.95ドルから、チーム向けが月額9ドルからとなっている。
高度な機能と統合を必要とする大規模な組織には、エンタープライズ価格も用意されている。
3.コベオ

Coveoは、AIを活用した検索とレコメンデーションにより、よりスマートでパーソナライズされたデジタル体験を提供するビジネスを支援します。
Eコマースサイトやサポートポータルを運営している場合でも、Coveoは機械学習を使用して、ユーザーが必要とするときに最も関連性の高いコンテンツを表示します。
大規模なカタログや複雑なカスタマージャーニーを持つ企業にとって、特に価値がある。
Coveoは、検索結果やレコメンデーションをリアルタイムで調整することで、検索性を向上させ、エンゲージメントを高め、手作業なしでコンバージョン率を向上させます。
主な特徴
- スマートサーチ
- 推奨製品
- パーソナライゼーション・エンジン
- A/Bテストと分析
- 統合
価格
Coveoは無料トライアルを提供しているが、価格は公表されていない。企業は、要件に基づいたカスタム見積もりのために営業に連絡する必要があります。
4.ハブスポット

HubSpotはすでに、営業とマーケティングを管理するための代表的なプラットフォームです。そのHubSpotが、既にチームが行っていることを強化するAI機能をビルトインしました。stack一新するのではなく、既存のワークフローにAIを組み込むことができます。
AIを搭載したツールは、リードの認定、会議のスケジュール、コンテンツの作成、CRMの自動化を支援し、急な学習曲線なしにAIの使用を開始したいチームに最適です。
主な特徴
- リードの認定とスケジューリングのための統合されたAIエージェント
- 手作業を減らすCRMオートメーション
- 営業、マーケティング、サービスにわたる統一されたワークフロー
- パフォーマンスを追跡するためのレポートと分析
価格
HubSpotは無料プランから始められ、有料プランは月額20ドルから。
ProfessionalとEnterpriseの階層には、より高度な機能が含まれており、使用状況やチームの規模に応じて、月額3,600ドルに達することがあります。
5.Yellow.ai

Yellow.ai 、拡張性のある多言語チャットボットを必要とする大企業向けに設計されたAI自動化プラットフォームです。
そのノーコード/ローコード・ビルダーは、開発者でなくても利用可能で、あらかじめ用意されたテンプレートや統合機能により、チームはそれぞれのニーズに合わせたボットを素早く立ち上げることができる。
Yellow.ai 、サポートを合理化し、大規模な運用負荷を軽減したい企業に最適です。
主な特徴
- ビルド済みのチャットボットテンプレートとインテグレーション
- 100以上の言語をサポート
- キャンペーン管理ツール
- インサイトと分析ダッシュボード
価格
Yellow.ai 1ボット、2チャンネル、1カスタムAPI、1アクティブキャンペーン付きの無料プランを提供しています。
エンタープライズプランには、無制限のボット、チャンネル、APIなどが含まれ、特定のビジネスニーズに基づいた価格設定となっている。
6.IBM watsonx Assistant

IBM watsonx Assistant は、顧客サービス・アプリケーション向けの仮想および音声アシスタントを構築するために設計された会話AIプラットフォームである。
大規模な言語モデルを活用して顧客とのやり取りから学習し、問題解決の効率化と顧客の待ち時間の短縮を目指す。
従来のチャットボットとは異なり、watsonx Assistant は必要に応じてナレッジベースを照会したり、説明を求めたり、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ます。クラウドやオンプレミスなど、さまざまな環境で利用できる。
このプラットフォームは音声機能も備えており、電話によるカスタマー・サポート・システムに統合することができる。
主な特徴
- 代理店支援
- 顧客理解を深める人工知能の統合
- 既存ツールとのさまざまな統合
- セキュリティ対策の強化
- 大規模なコーディングなしで簡単にチャットボットを作成できるビジュアルビルダー
価格
IBM Watson Assistantには、無料のLiteプラン、月額140ドルからのPlus プラン、カスタマイズ可能なEnterprise価格がある。より多くの統合、月間アクティブユーザー数(MAU)、リソース単位(RU)には追加費用がかかる。
7.Kore.ai

Kore.ai 、企業や中小企業向けに設計された多面的なAIチャットボットプラットフォームを提供しています。
このプラットフォームは、コーディングのスキルなしでインテリジェントなバーチャルアシスタント(IVA)を作成できるノーコード・アプローチで際立っている。また、より深いカスタマイズのためのローコードオプションも提供しています。
Kore.ai また、銀行やヘルスケアといった機密性の高い分野で重要なセキュリティとコンプライアンスにも注力している。
さまざまな業種に適応するこのプラットフォームは、企業がプロセスを合理化し、顧客とのやり取りを強化するのに役立つ。
主な特徴
- 120以上の言語とチャンネルをサポート
- 様々な業界向けにあらかじめ構築されたボット
- 高度なダイアログ管理
価格
Kore.ai 、企業がプラットフォームを評価するための無料トライアルを提供している。
有料プランにはStandardとEnterpriseがあり、価格はビジネスニーズに応じてカスタマイズされる。エンタープライズプランでは、無制限の通知、ダイアログ、FAQが追加され、リクエストレートの上限が1分あたり200から1,200に引き上げられます。
8.LivePerson

LivePerson チャットボットに音声とメッセージ機能を提供し、ユーザーはボットを他のコミュニケーション・チャンネルと統合することができる。
同社のチャットボット・アプリは、高度な会話AI、ジェネレーティブAI、音声AI能力を備えた人間のような会話を特徴としており、これらはすべて同社のConversational Cloud上でホストされている。同社の製品は、ウェブサイト訪問者の音声会話をデジタル化することに長けている。
LivePerson 、オムニチャネルの会話スイートをサポートするサードパーティとのパートナーシップを結んでおり、AvayaやAmazon Connectを使用してボットをデータに接続することができます。
主な特徴
- SSOサインイン
- 多言語サポート
- マルチチャンネル展開
- 安全ツール内蔵
価格
LivePerson 2つの料金プランを提供しており、他のプラットフォームとは異なり、シートや分単位のような個別のアドオンではなく、解像度ごとに料金を設定している。また、会話クラウドを単独で使用するか、ジェネレーティブAI機能と組み合わせて使用するかによっても価格が異なる。
具体的な価格については、LivePerson 営業チームに問い合わせる必要がある。
AIエージェントを無料で構築する
AIは今、人々がよりスマートに働くために使っているツールだ。本当の問題は、それを使って何を作るかだ。
Botpress使えば、開発者でなくてもパワフルなAIエージェントを作ることができます。このプラットフォームは、誰でも実際に動作するものを開発できるように設計されています。
サポートの自動化、生産性の向上、完全なカスタムメイドの構築など、Botpress なら必要なものがすべて揃っています。
今日から始めよう。無料です。
よくあるご質問
自分のビジネスが今すぐAIを導入する準備ができているかどうかを知るには?
時間やコストがかかる明確な問題、その問題に関連する十分なデジタルデータ、新しいツールを試してチームを訓練する意欲があれば、たとえ1つのユースケースから小さく始めても、AIを採用する準備は整っている。
AIはハイテク企業だけに適しているのか、それとも伝統産業も恩恵を受けることができるのか?
AIはハイテク企業だけのものではなく、製造業、小売業、ヘルスケア、ロジスティクスなどの伝統的な産業も、サプライチェーンの最適化、メンテナンス問題の予測、顧客体験のパーソナライズ、不正行為の検知などにAIを活用することで利益を得ており、あらゆる分野で価値を発揮している。
ビジネスの文脈におけるAI、機械学習、自動化の違いとは?
AIとは、人間の知能を模倣した機械を構築する広範な分野であり、機械学習とは、システムがデータから学習し、明示的なプログラミングなしに時間とともに改善するサブセットであり、自動化とは、手作業による介入なしに反復作業を実行することを意味する。
AIをビジネスに活用することは、従業員を置き換えることになるのだろうか?
AIをビジネスに活用することは、必ずしも従業員を置き換えることを意味しない。その代わり、多くの場合、チームは反復的な作業から解放され、戦略的または創造的な仕事に集中できるようになる。
AIを効果的に使い始めるには、どのようなデータが必要なのか?
AIを効果的に使い始めるには、顧客とのやり取り、販売記録、サポートチケット、製品詳細など、ビジネス上の問題に関連する構造化または半構造化データが必要です。