Agentic Virtual Agent(AVA)
バーチャルエージェントにより、単なる応答を超えて真の顧客成果へ
顧客が必要とする成果を即座に提供します。Agentic Virtual Agent(AVA)は、各プロセスの段階ごとに高度な推論(リーズニング)、実行、適応を行うことで単なるリアクティブな自動化を超え、複雑なタスクをエンドツーエンドで解決し、あらゆるチャネルにわたって完全なコンテキストを維持しながら、人員や運用負荷を増やすことなく顧客体験(CX)を高度化させます。
Agentic Virtual Agent(AVA)は、高度な推論に基づく完全なワークフローをシステムを横断して計画、実行でき、手作業を必要としない一貫した解決手段を提供します。
リアルタイムのオーケストレーションと継続的な学習により、チャネルやチームを横断して、相互に接続され、コンテキストに沿い、かつ最適化された状態にエクスペリエンスを維持します。
組み込まれたガードレール、透明性の高い高度な推論、およびポリシー制御により、安全でコンプライアンスに準拠した人工知能(AI)を実現します。人間が関与する場合には、シームレスでコンテキストに沿った引き継ぎを行います。

AVA は LAM(Large Action Model:大規模アクションモデル)を搭載しており、自由生成の AI 出力やスクリプトには依存しません。その代わりに AVA は、顧客の目標を高度に推論し、決定論的にアクションを計画し、承認されたツールとガードレールを使用してマルチステップ型のワークフローを実行します。これにより、AI が生成した回答だけでなく、予測可能で監査可能な結果を提供できるようになります。
LAM を搭載した AVA は Genesys Cloud™ AI Studio で構築でき、ボイスおよびデジタルチャネルでの顧客対応とバックオフィスシステムでの実際のアクションを組み合わせたエンドツーエンドの実行が可能です。
AVA は LAM ベースの高度な推論により目標を理解し、コンテキストを解釈して、チャネルやシステムを横断した解決への最適な経路を決定します。
ノーコード設計ツール、統合されたコンテキスト、そしてデジタルおよびボイスチャネルにおいて自律的にスケールするようなクロスチャネル型のオーケストレーションにより、価値創出までの時間を短縮します。
インテリジェントな再計画と最適な「次のアクション」により、スクリプトに無い状況、データの欠落、コンテキストの変化などに対応します。
バーチャルエージェントは、顧客情報を収集、検証し、自動的にラベル付けされたリアルタイムデータで継続的に学習します。この結果、ナレッジベースが構築され、バーチャルエージェントは時間の経過と共により賢くなります。
AVA は定義された制御内で動作し、説明可能な意思決定と監査可能な結果を提供します。すべての自律的なアクションは計画され、検証され、記録されます。
会話は顧客の問題を解決しません。顧客の問題を解決するのは「実行」です。AVA はシステム全体にわたる複数ステップの作業を自律的に計画して実行し、必要な場合にのみ人間にエスカレーションします。
AVA は顧客の目標を理解し、最適な「次のアクション」を決定し、タスクを解決するために必要なアクションを自律的に実行します。AVA はガバナンスを組み込むことで、大規模環境において、インテリジェントで成果主導のエクスペリエンスを、あらゆるチャネルを通じて安全にかつ一貫して提供します。
複雑なマルチステップのワークフローを自律的に解決します。AVA は検証からアップデート、トラブルシューティングに至るまで、すべてのプロセスを処理します。これにより手動での引き継ぎが不要となり、解決までの時間を短縮できます。
スクリプトに沿ったインタラクションからの脱却AVA は顧客の目標を理解し、最適な「次のアクション」を計画してそれを実行します。AVA は、停滞した会話ではなく真の解決を提供します。
チャネル、ツール、システムを横断した完全なコンテキストを維持します。オペレータが顧客のニーズやジャーニーからのシグナルにリアルタイムに適応することで、各々のインタラクションでつながりや関連性を感じることができます。
新しいツール、ワークフロー、ポリシーが有効になると、バーチャルエージェントはより幅広いシナリオを高度に推論できるようになります。その結果、バーチャルエージェントはスクリプトや静的なフローに戻ることなく、信頼性の高いエンドツーエンドの解決を提供できるのです。
自信を持って運用できます。組み込まれたガードレール、透明性の高い高度な推論、エンタープライズグレードのポリシーにより、すべての自律的なアクションが安全でコンプライアンスに準拠し、予測可能であることが保証されます。
統合された分析機能により、バーチャルエージェントのパフォーマンスを正確に把握できます。リアルタイムのインサイトと完全な監査証跡を使用して意思決定を追跡し、ギャップを明らかにし、ワークフローを改善できます。
デモをリクエストして、Genesys Cloud Agentic Virtual Agent(AVA)が、ご自分のビジネスにどのように役立つかをご覧ください。顧客が求める時、特に繁忙期には、常に対応できるようにしておく必要があります。顧客と会話できる新しい AI エージェントを構築し、AI がインタラクションを通じて顧客を迅速かつ容易に誘導できるようにします。
ご関心をお寄せいただき、誠にありがとうございます。
ご都合のよい日時を決めるため、直接ご連絡いたします。
カスタマーエクスペリエンスにおけるエージェンティック AI とは、あらかじめ定義された回答に沿って対応するのではなく、顧客の意図を理解し、意思決定を行い、問題解決のために自律的にアクションを起こすことができるような AI システムを指します。このようなシステムは、設定されたガードレールの範囲内で動作し、人間のオペレータを関与させるタイミングを見極めながら、タスクをエンドツーエンドで処理します。
エージェンティック AI を使うと、企業は運用コストを削減し、初回解決率を向上させ、カスタマーサポートを効率的にスケールし、チャネルを横断してより迅速でかつ一貫性のあるカスタマーエクスペリエンス(CX)を提供できるようになります。
AVA は複雑な問い合わせへの回答、顧客情報の検索と更新、トランザクションの処理、問題のトラブルシューティング、複数ステップのワークフローを通じた顧客の誘導、および人間の関与なしでリクエストを解決するなどのタスクを完了させることができます。AVA は必要に応じて、完全なコンテキスト情報を保持した状態で、人間のオペレータに対応を引き継ぐこともできます。
AVA は、定義されたガードレール内で動作し、信頼できるエンタープライズデータソースを使用し、検証ルールを適用し、アクションを承認されたワークフローに限定することにより、ハルシネーションや誤ったアクションを減らすことができます。さらに、継続的な監視、テスト、人間による監視により、正確で信頼できる行動を保証できます。
企業が利用できるチャットボットには、さまざまな種類があります。最もシンプルなものはメニューベースやボタンベースのチャットボットであり、ユーザーは完全にスクリプト化されたメニューにアクセスして、具体的な質問の回答を得ます。メニューベースのボットは基本的に意思決定ツリーを使ったユーザーインターフェースであり、チャットボットはスクリプトから逸脱することはできません。
ルールベースのチャットボットはもう少し複雑で、「if/then」ロジックを使用して実際の会話をシミュレートします。サービスチームが特定の質問に何度も遭遇する場合、ルールベースのボットを使用してそれらの質問に答えさせると便利です。
AI ベースのチャットボットは、さらに一段階上の進化を遂げています。チャットボットは、LLM(Large Language Model:大規模言語モデル)や機械学習といったツールを活用してリアルタイムに成長します。最先端の AI チャットボットに至っては、エンドユーザーからより多くの情報を引き出すために質問を投げかけることさえ行います。
チャットボットはウェブサイトやモバイルアプリなど、さまざまなチャネルで動作します。
バーチャルエージェントは、チャットボットやボイスボットの最も洗練されたバージョンです。バーチャルエージェントは、24時間365日体制で顧客の質問に答えます。それは、人と会話する体験を模倣する点において、はるかに人間に近づいています。バーチャルエージェントは、エージェンティック AI システムと機械学習を使用して、顧客からの問い合わせに適切な回答を導き出すほか、問題解決や学習も行うことにより、デジタルサービスと人間のオペレータとの間にあるギャップを縮めます。
またバーチャルエージェントは、会話の要約やラップアップコードを使用して、必要に応じて人間のオペレータへとシームレスにエスカレーションします。
バーチャルエージェントは、ソーシャルメディア、電話、モバイルアプリなど、さまざまなチャネルで稼働します。
チャットボット、ボイスボット、バーチャルエージェントはすべて、24時間365日体制で、人間の関与を最小限に抑えつつ、顧客の質問に迅速かつ簡単に回答するように設計されています。しかし、ほとんどのチャットボットやボイスボットは、それらの回答をプログラムしておく必要があります。そしてそれらの回答は、回答のトリガーとなる可能性の高い質問へと結び付ける必要があります。ボットの中には人工知能(AI)を備えているものもありますが、多くの場合、それらは単に回答をより容易に提示したり、質問をより良く理解したりすることに留まります。
バーチャルエージェントは、これらよりもさらに一歩進んだ存在です。AI により、バーチャルエージェントは想定外の問い合わせにも対応可能となり、デプロイも容易です。AI は自然な人間の話し方に適応し、絶えず進化を続けるため、CX のギャップや改善の余地を発見し、コールセンターの継続的な進化を支援します。また、AI は適切な会話のコンテキストを提供することで、バーチャルエージェントから人間への移行プロセスをシームレスにします。
顧客がバーチャルエージェントに質問する場合と人間に質問する場合の差は、ほとんど気にならない程度であるべきです。すべての簡単な質問、そしてかなりの数の難しい質問に対して、バーチャルエージェントは、スピード、インテリジェンス、そして共感(のシミュレーション)をもって回答できます。また、質問が複雑になりすぎた場合は、バーチャルエージェントから人間のオペレータへの引き継ぎをシームレスに行う必要があります。
人間だけが提供できるものがあるからです。バーチャルエージェントは学習し、抽象的に見えるつながりを作ることができますが、本当の抽象的思考には人間の心が必要となります。そしてもちろん、AI は共感や感情をシミュレートすることはできても、本当に感じることはできません。何かを判断しなければならない場合、バーチャルエージェントは、コンタクトセンターのライブチャットへとエスカレーションする必要があります。
AI チャットボットは、人工知能(AI)を使用して人間の会話をシミュレーションするソフトウェアアプリケーションです。AI チャットボットは顧客からの問い合わせに回答し、情報を提供し、予約や注文処理などのタスクを実行するほか、インタラクションから学習することにより、徐々に対応の質を改善していくことができます。
AI チャットボットは、24 時間 365 日体制で顧客に瞬時に対応し、ユーザー履歴に基づいてインタラクションをパーソナライズできます。そのため、人間のオペレータは複雑な問題に集中できるようになり、その結果としてユーザーエクスペリエンスが向上します。インタラクションから学習し、運用とともにパフォーマンスが改善していくため、より正確で有益な対応を実現できます。
優れた AI チャットボットはユーザーからの問い合わせを正確に理解し、適切に回答することはもちろん、幅広いトピックに対応し、インタラクションから学習することにより、その精度を高めていきます。また、それは使いやすく、エラーを適切に処理し、必要に応じて会話を人間のオペレータへシームレスに転送します。
AI チャットボットのメリットは、自動化だけではありません。その深層学習能力により、AI チャットボットは、単純なスクリプトを超えることができます。AI チャットボットは、自然言語理解と自然言語処理を使用して、新しい顧客からの問い合わせを特定し、理解し、それに対応します。
顧客からの問い合わせが複雑すぎる場合や、AI ボットだけでは対応できない場合は、問い合わせをシームレスに人間のオペレータへエスカレーションします。この際、オペレータが迅速かつ簡単に支援できるようにするために、必要なコンテキストと顧客情報を提供します。これが、AI チャットボットがバーチャルアシスタントやバーチャルエージェントと呼ばれる理由です。
AI チャットボットの最も重要なメリットの 1 つは、運用するほど効果的にインタラクションを管理できるようになることです。これには、ナレッジベースの改善が必要です。ナレッジベースは、チャットボットが企業のガイドラインを遵守するためのガイドの役割を果たします。過去の会話などのトレーニングデータを継続的に提供することも、ボットが質問を予測するために役立ちます。これによりチャットボットは、振れ幅の大きい発話やインタラクションからの真の意図について、優れたパフォーマンスを発揮できるようになります。
AI ボットは、自然言語理解と自然言語処理により、新しい入力を識別して理解できるからです。機械学習は、ボットがデータを分析し、パターンを見出すことを可能にします。管理者は特定の話し方の情報を補足するなど、手動で改善することもできます。
ボイスボットはボイスアシスタント、または音声対応 AI と呼ばれ、ユーザーの音声入力に対応します。ボイスボットは、自動音声認識(ASR)などの技術により、音声をテキストに変換し、自然言語処理によりテキストの意図を理解し、AI を駆使して応答を生成します。この応答は、テキスト読み上げ技術(TTS)を通じて音声へと換されます。
ボイスボットの安全性は、設計と実装により異なります。信頼できるボイスボットの開発者は、ユーザーのプライバシーとデータセキュリティを保護するための対策を講じています。例としては、データの暗号化、音声録音の匿名化、ユーザーに自らのデータの管理を許可することなどが挙げられます。ただし、他のあらゆる技術と同様、ボイスアシスタントもリスクと無縁ではありません。正しく使用し、プロバイダーのデータ処理ポリシーを理解することが重要です。
ボイスボットが使用される形態は業種により異なります。小売業界では、ボイスボットはカスタマーサービスやショッピングのサポートに使用されています。医療業界では、ボイスボットは予約管理や投薬のリマインダー、健康情報の提供などに使用されています。接客業では、ボイスボットはサービスの予約や関連情報の提供などに使用されています。またボイスボットは、銀行業務におけるアカウント管理やトランザクション業務などにも使用されています。他の多くの業界でも、ボイスボットはさまざまな用途に使用されています。
ボイスボットと自動音声応答(IVR)システムは、どちらも音声を介してユーザーとインタラクションしますが、その方法は異なります。IVR システムは、録音済みのメッセージやタッチトーン、シンプルな音声入力を使用し、事前にプログラムされたメニューに基づいて、限られた数の応答を返します。一方ボイスアシスタントは、高度な AI を活用して自然言語を理解することで、より複雑なインタラクションを行い、多様な応答をすることができます。
会話型の AI ボイスボットにはいくつかの利点があります。顧客からの問い合わせに 24 時間 365 日体制で対応できるため、迅速な対応が可能になり、より複雑な業務にリソースを割り振ることができます。これにより、便利でハンズフリー式の、顧客一人ひとりに合わせたインタラクションを提供できるため、カスタマーエクスペリエンスが向上します。さらにボイスボットは、質問への回答から予約業務、そしてスマートデバイスの制御に至るまで、さまざまなタスクを処理できます。