対話型AIとは機械学習によって回答の精度を高めることで、人間のような自然なコミュニケーションが可能なAIツールです。
プログラムに沿って規定の回答を返すチャットボットと異なり、文脈や意図に即してオペレーターのような正確かつ柔軟な対応ができます。
今回は対話型AIの特徴や注目を集める背景、用いられるテクノロジー、活用事例などを紹介します。
対話型AIはチャットボットに活用されるケースが多いものの、チャットボットとイコールではありません。
まずは対話型AIの概要やチャットボットとの違いを解説します。
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対話型AIとは？チャットボットとの違い
対話型AI（Conversational AI）とは、人とコンピューターとの会話を、より人同士の会話に近づける技術のことです。
会話の相手は機械にもかかわらず、人間と話しているかと錯覚するほど自然な対応が可能です。
対話型AIはチャットボットに活用されるケースが多いものの、チャットボットとイコールではありません。
まずは対話型AIの概要やチャットボットとの違いを解説します。
対話型AIとは
対話型AIとは、人間との自然な会話を実現するコンピューターテクノロジーです。
言語の意味や文脈の把握、意図の推論ができ、人間のように質問の裏側にある意味を理解して答えたり、求められている情報を提供したりできます。
対話型AIは人間と近いレベルの柔軟な対応が可能なため、担当者の負担軽減やユーザーエクスペリエンスの向上に有用です。
主にカスタマーサービスやセールスのような顧客との密なコミュニケーションが求められる場面のほか、プログラミングや市場調査などにも役立ちます。
性能が向上し、音声ベースのアシスタントやメッセージアプリ、チャットボットなども登場しました。
簡単な顧客対応は対話型AIに任せ、担当者は人間しかできない複雑な業務に集中すれば、効率的にリソースを投じられます。
チャットボットは対話型AIの一種
チャットボットは対話型AIの一種で、ルールベースのチャットボットとAIチャットボットの2種類に分かれます。
ルールベースのチャットボットはあらかじめ設定されたルールに忠実に従い、コミュニケーションを取るのが特徴です。
顧客が「A」と発信したら「B」と回答するように、プログラムどおりのレスポンスを返します。
AIチャットボットは機械学習、自然言語処理、またはその両方を使用して自発的に回答を生成できます。
顧客との会話を通じて学習するため、時間が経つほど意図に即した有益な回答ができることは特徴です。
対話型AIに注目が集まる理由
巷を大いに騒がせているChatGPTをはじめ、対話型AIに世界中から注目が集まっています。
その背景には、企業とユーザー同士のリアルタイムでのコミュニケーションが普及したことが挙げられます。
テクノロジーの進化によって、対話型AIの利便性が増し、より身近な存在になったことも要因です。
ここでは、対話型AIに熱視線が注がれている理由について詳しく解説します。
SNSによるリアルタイムコミュニケーションの普及
対話型AIに注目が集まる背景には、TwitterやFacebook、LINEといったSNSの普及により、リアルタイムでテキストメッセージをやり取りすることが当たり前となったことが関係しています。
家族や友人・知人とのやり取りにとどまらず、企業がSNS上でユーザーの要望や意見を募るケースも珍しくなくなってきました。
機械学習を通じてより意図に即した対応が可能な対話型AIは、SNS戦略に大いに活用できます。
ユーザーとの距離感を近づけ、信頼関係の醸成につなげられるでしょう。
AIテクノロジーの進化
ネットワークやスマホの普及によって、いつでもどこでも対話型AIを利用できる環境がそばにあります。
AIテクノロジーの進歩が膨大なデータの取得・活用を容易にし、AIの応答精度の向上が実現しました。
自然な会話が実現し、使い勝手が良いため、ユーザーの疑問解消や課題解決に役立つものとして採り入れる企業が増えています。
今や多くの業種・業態の企業がAIテクノロジーの活用を検討する段階に達しています。
ビジネスにおける活用度の広さ
対話型AIが注目されるもう一つの背景は、カスタマーサポートや社内問い合わせ対応業務など、ビジネスにおける活用度が広いことです。
たとえば業務フローの見直しや経費削減、エンドユーザーとのコミュニケーション改善による顧客満足度や顧客ロイヤルティの向上が挙げられます。
ビジネスにおける具体的なメリットは以降の章で解説するため、ぜひ読み進めてみてください。
対話型AIが用いるテクノロジー
対話型AIがどのような仕組みで人間のような回答を生成しているのか興味がわきませんか。
具体的には機械学習（ML）や応答生成、文脈管理や対話状態追跡、ディープラーニングなどの技術を使用しています。
言葉自体は難しいですが、定義や内容を理解できると対話型AIについての知識が深まるでしょう。
対話型AIはどのような仕組みで回答を生成するのか、用いるテクノロジーについて解説します。
機械学習（ML）
機械学習（ML）は、大量のデータから自己学習して予測モデルを構築するテクノロジーです。
対話型AIにおいては大量のテキストや対話データを学習し、言語理解のスキルを高めるために用いられ、MLが組み込まれていると入力に対して適切な応答ができます。
機械学習によって自然に言語処理の能力を高めるのが言語モデルです。
言語モデルには複数の種類があり、なかでもとくに注目度が高いのは、ChatGPTにも搭載されている大規模言語モデル（LLM）です。
取得可能なデータ量が多く予測精度の向上が期待でき、自然言語処理テクノロジーの発展に大きな影響を与えるでしょう。
応答生成
応答生成は、MLや後述するDLを用いた自然言語処理テクノロジーの一種で、あたかも人間の会話のような自然な返答を生成する技術です。
対話型AIの場合、チャットボットのような画一的な回答ではユーザーのニーズを満たせません。
入力に対して適切な対応を取るために学習済みの言語モデルを駆使して文脈に適合する回答を生成します。
文脈管理、対話状態追跡
文脈管理とは、対話時に過去の会話や文脈を考慮するためのテクノロジーです。
対話状態追跡は、現在の対話状態を正確に理解するために必要なテクノロジーです。
対話型AIでは過去と現在の両輪から情報を取得・活用し、人間同士のような自然な会話を実現します。
一問一答型のシステムでは回答と質問を単一に結びつけた、簡単で定型的なタスクでも有効です。
しかし実際の人間のような会話が必要な対話型AIでは、より込み入った話をするために今まで話したことを考慮した発話や応答が求められます。
文脈管理や対話状態追跡のテクノロジーは人間らしい会話のために重要な技術です。
ディープラーニング（DL）
ディープラーニング（DL）は、人口ニューラルネットワークを介した機械学習の一種です。
多層のニューラルネットワークから成るMLテクノロジーを利用して、より高度な学習ができます。
ディープラーニングの代表例は画像認識です。
一般的なネットワークでは低層において、構造化されていない元の画像データから大きさや形状、色合いなどのパターンを認識・学習します。
次にネットワークの上位層で人の顔や物体など、より複雑な情報を分類・ラベルづけします。
ディープラーニングは対話型AIにとどまらず自動運転技術や医学研究、産業オートメーションなどさまざまな用途が存在し、その可能性は無限大です。
自然言語処理（NLP）
自然言語処理は言語を理解するためのテクノロジーで、主に言語データの解析や理解、生成を行います。
対話型AIにおいては入力したテキストや音声データを解析し、文法や意味を把握するために用いられます。
そもそも自然言語とは、私たちが日常生活で読み・書き・話す際に使っている日本語や英語などの自然な言葉のことです。
自然言語はプログラミング言語と異なり、曖昧性が存在します。
明確な定義づけが難しい自然言語を分析・解析して、言葉の曖昧さを解消し、適切に理解するためのテクノロジーが自然言語処理です。
「ChatGPT」をはじめとする各企業の対話型AI
数多の対話式AIのなかでも世界中で注目度が高いのは、OpenAIが開発・リリースした「ChatGPT」です。
無料で使える手軽さと、自然で親切な回答が得られることから話題を博しました。
ChatGPT以外にも、世界で名を馳せるテクノロジー企業はさまざまな対話型AIを開発しています。
世界のテクノロジー企業が開発する対話型AIの種類と、「ChatGPT」の特徴を紹介します。
世界のテクノロジー企業が開発している対話型AI
AmazonやGoogle、Microsoft、IBMはそれぞれ独自の対話型AIを開発しています。
いずれも高度な自然言語処理テクノロジーを活用し、顧客の質問や要望に対して適切で正確な回答が可能です。
サービスの種類と概要は次のとおりです。
| サービス名 | 概要 |
| Amazon Lex | Amazon ConnectやGenesysなどとシームレスに統合できる |
| Google Dialogflow | ビジュアルフロービルダーを活用して、自社向けのカスタマイズを迅速に構築できる |
| Microsoft Bot Framework | 自社のWebサイトにチャットボットを導入できる |
| IBM Watson Assistant | 複数のアプリやデバイス、チャネルにわたって迅速に一貫性がある回答を提供するAIアシスタント |
OpenAI開発「ChatGPT」ができること
OpenAIが開発したChatGPTは機能が多岐にわたり、ビジネスシーンや日常生活で汎用的に使えるツールです。
簡単にいうと質問を投げかけると文脈や意図を踏まえて、人間のような自然な回答を返します。
2023年3月15日に新しい言語モデル「GPT-4」がリリースされ、性能のグレードがさらに向上しました。
コード生成や画像認識、プログラムの生成などが可能となり、テキストの生成にとどまらず活用の場が広がりました。
ビジネスではカスタマーサポートやデータ分析、マーケティングなどさまざまな場面で利用できます。
便利なツールにもかかわらず、公式サイトからアカウントを登録したのち、画面に質問を入力するだけと使い方はシンプルです。
対話型AIをビジネスで活用するメリット
対話型AIはとくにビジネスシーンで活用の意義が大きく、導入を検討する企業も一定数存在します。
対話型AIをビジネスで活用する主なメリットは次の3つです。
・24時間対応が可能で、顧客ロイヤルティの向上につながる
・業務効率化や人手不足の解消が可能
・マーケティングの自動化や効率化に結びつく
それぞれ対話型AIの導入がどのように恩恵をもたらすかみてみましょう。
24時間対応でき、顧客ロイヤルティ向上につながる
対話型AIの活用によって24時間365日、迅速で正確なサポートが可能になり、結果的に顧客ロイヤルティの向上が実現するでしょう。
なお、特定の企業やブランドに抱く愛着や信頼のことを顧客ロイヤルティと呼びます。
対話型AIの導入で顧客が対応を待つ時間が短くなれば、カスタマーエクスペリエンスが向上。
「即座に対応してもらえたうえ、適切な回答が得られた」と顧客満足度が高まり、顧客に選ばれ続ける企業へと進化を遂げられます。
業務効率化、人手不足の解消が可能
問い合わせ対応を対話型AIに任せれば、必要な業務に人員を割けるようになるでしょう。
オペレーター業務の人員不足解消に役立つほか、メールの返信や翻訳のような簡単な業務なら自動化も可能で、業務効率化に寄与します。
過去の問い合わせや回答をまとめたマニュアル/FAQを学習した対話型AIの導入によって、社内の問い合わせを大幅に削減することに成功した企業もあります。
マーケティングの自動化、効率化が可能
顧客からのフィードバック情報や個人情報を収集することで顧客ニーズを把握し、マーケティングリサーチを強化して適切な施策の立案に役立ちます。
営業プロセスを例にとると過去の購入履歴や好みのデータに基づき、適切な商品の提案が可能です。
また職業や年齢などの顧客データから類推して、良いタイミングで適したメッセージを送付できます。
マーケティングの自動化・効率化が可能で、企業の利益アップに寄与するでしょう。
対話型AIを利用する際の注意点
対話型AIは便利なツールですが、使い方を誤ると一転して窮地に追い込まれてしまいます。
AIが生成するテキストは必ずしも正しいとは限らないことに要注意です。
ファクトチェックを行うほか、利用者には十分なリテラシーが求められます。
生成テキストが第三者に悪用される危険もあり、徹底したセキュリティ対策が必要です。
対話型AIの活用にあたり、気をつけたい注意点を解説します。
回答に不正確な情報が含まれている可能性がある
インターネット上の情報をベースに回答を生成する対話型AIからの情報は、必ずしも正しいとは限りません。
情報が古い、偏っている、足りていないといった可能性もあります。
対話型AIは自律的に会話の内容を正しく判断できるレベルに達していません。
正確性への不安のほか、倫理的・道徳的・政治的な配慮に欠けた回答を返す恐れもあります。
人間の手によるファクトチェックや問題のない発言かどうか監視する作業は必要です。
利用者のリテラシーが求められる
利用者に対話型AIに関するリテラシーがないと、適切な質問ができない、回答の信頼性を判断できないなどの可能性があります。
前述のように生成された回答は必ずしも正しいとは限りません。
正確な情報を求めるのであれば、回答の信頼性を自分で確認しましょう。
ChatGPTでは生成テキストとともに論拠となる文献の場所が明示されないため、リサーチの手間がかかります。
対話型AIに入力する情報が安全に処理されているか、使われ方に問題はないかなどの確認も必要です。
利用時はセキュリティ対策が必要
対話型AIが生成したデータは第三者によって悪用・改ざんされる可能性があるため、利用時にはセキュリティ対策が必須です。
ネット上に散らばった情報のすべてを抽出することから、プライバシーに関わる個人情報も取得されます。
ハッキングの被害に遭ったとき、膨大な量の情報が盗み取られかねないため、入力するデータには細心の注意を払いましょう。
大手通信業者では、ChatGPTに機密情報の入力を避けるよう社内にアナウンスを出しています。
対話型AIの活用事例
対話型AIはまだ普及段階にあるサービスですが、チャットボットのようにビジネスで成果をあげている事例も少なくありません。
ここでは、日本や世界における対話型AIの活用事例を3つ紹介します。
サービスの特徴だけでなく得られた効果や導入前後の違いにも触れているため、事業展開を考えている方は参考にしてください。
「カルビー株式会社」有人応答と組み合わせたAIチャットボットを導入
カルビーは有人応答とAIチャットボットのハイブリッドチャットの導入で成果をあげている企業です。
まず顧客が気軽に声をかけられる機会を増やすと同時に、営業時間外の問い合わせ対応を目的に2019年に初めてAIチャットボットを導入しました。
2020年にはよりきめ細やかな対応を目的に、有人応答と組み合わせたサービスをリリースしています。
当初のAIチャットボットの対応はFAQで答えられる質問に限られ、顧客の要望に対して十分に対応しきれていないケースもあったようです。
試験運用から1年のタイミングでAIチャットボットを刷新。
よくある質問にはAIチャットボットが自動で応答し、FAQでは回答できない問題にはオペレーターがチャットで対応しています。
効果としては若年層の問い合わせが増加し、幅広い年代の声が集まるようになりました。
電話での問い合わせは高齢者が中心でしたが、手軽なチャットツールの導入によって若い年代も要望や質問できる環境が構築されたのです。
参考：カルビー株式会社「AI自動応答と有人応答の“ハイブリッドチャット”始動 サービス開始：2020年12月21日（月）」
「ヤマト運輸」AIオペレーターを導入
ヤマト運輸は2020年から法人を対象にAIオペレーター（人工知能のロボットのオペレーター）を導入し、2021年からはサービスの対象を個人向けに拡大しています。
顧客が電話をかけると自動音声ガイダンスにつながり、複数の選択肢から「集荷」を選んだ場合にAIオペレーターが対応するという仕組みです。
集荷を依頼する顧客の待ち時間が短縮され、ストレスの軽減につながると好評を得ています。
参考：ヤマト運輸「AIオペレータによる電話受付で、すべてのお客さまからの集荷依頼を対応へ」
「Bank of America」AI搭載仮想アシスタントアプリを提供
現在の口座残高、週次の支出レポート、クレジットスコアの情報といったさまざまなデータを提供できるほか、24時間年中無休のサポートに対応しています。
テキストのほか、音声コマンドやジェスチャーによってユーザーの適切な銀行処理を手助けします。
参考：Erica-Virtual Financial Assistant from Bank of America
対話型AIの将来性
対話型AIをはじめとするAIソリューションは、とくにカスタマーサービスの分野で定着しつつあります。
PwCが実施した調査によると、企業の52％が、新型コロナウイルス感染症によるパンデミックをきっかけに、自動化および対話型インターフェイスの導入が進んだと回答しました。
大きな成功を収めた企業は、他社に先駆けてコンタクトセンターやコールセンターにAIテクノロジーを導入・実装している傾向があります。
今後は、ChatGPTに対するGoogleのBardやその他の対話型AIサービスとの開発競争が激化するでしょう。
以上から、対話型AIは今後もビジネスや日常生活において急速に普及していくことが予想されます。
参考：PwC「2022 AI Business Survey」
対話型AIへの理解を深めニーズにあわせて活用しよう
対話型AIは人間のような柔軟な応対ができることから、ビジネスシーンで採り入れる動きが急速に進んでいます。
24時間365日対応の顧客サポートのほか、業務効率化やマーケティング支援ツールとしても有用です。
実際に対話型AIを活用して成果をあげている企業もあり、今後AIソリューションの普及はより進むでしょう。
しかし回答に不正確な情報が含まれていたり、プライバシー侵害の可能性があったりと立ちはだかる課題を何とかしなくてはなりません。
対話型AIの開発に取り組むスタートアップやベンチャー企業への転職をご希望なら、ぜひフォルトナベンチャーズへご相談ください。
さまざまな企業の経営陣とのコネクションが豊富なため、スピーディーに内定を実現します。ぜひお気軽にご相談ください。
