バーチャルエージェント
バーチャルエージェントがもたらすセルフサービスの変革
デジタルチャネル全体で 24 時間対応のセルフサービスを提供できます。Genesys のバーチャルエージェントは AI（人工知能）テクノロジーを使用して、顧客の質問を理解し、正確な回答を提供し、プロアクティブに関連情報を収集して提供します。
お客様の最初の窓口となるバーチャルエージェントは、単独で簡単な質問に素早く正確に回答し、運用とともに学習します。他の AI チャットボットと比べて、構築や保守が簡単で、高性能です。
バーチャルエージェントはCX ワークフローにシームレスに統合され、部門間の壁を取り除きます。AI を活用したインサイトが文脈とガイダンスを補足します。共感的な体験を提供することで、バーチャルエージェントからオペレーターへの引き継ぎが必要な場面でも、よりスムーズに移行できます。
Genesys Cloud™ は包括的なプラットフォームです。企業は統合済みの強力なチャットボット技術を活用し、CX 全体の目標を簡単に達成できます。Genesys バーチャルエージェントは既存のワークフローにスムーズに統合され、24 時間高品質のサービスを提供します。
Genesys Cloud AI ガイドでは、自然言語のプロンプトや既存のプロセスドキュメントを使用してバーチャルエージェントを簡単に構築できます。コード不要で、ガードレール機能が組み込まれています。カスタマージャーニーや顧客データ、アナリティクスに直接アクセスし、音声、Web メッセンジャー、SMS、ソーシャルメディアなど、対応するあらゆるチャネルで展開できます。
Genesys Cloud の統合機能 Intent Miner を使用すれば、ボット作成者は顧客の意図（インテント）を短時間で推測できます。AI を使用して実際の会話やデジタルインタラクションから、Intent Miner が顧客の意図を自動的に拾い出します。ボット作成者は得られたインサイトから、ネイティブボットやサードパーティーボットを改善することができ、精度の高いバーチャルエージェントを迅速に導入することができます。
統合された AI 対応ナレッジを使用することで、バーチャルエージェントは画像、動画、その他のインタラクティブなコンテンツを含む魅力的な情報で質問に応答できます。デジタルメニューを使用して、会話を円滑に進めることができます。
人間のオペレーターにとって、何度も同じ質問に対応するのは退屈な作業ですが、ボットは定型的な問い合わせの対応が得意です。しかし、一般的なボットはそれ以上の対応を想定されておらず、対応できません。Genesys バーチャルエージェントは、一般的なボットより複雑な会話を処理できるため、オペレーターを介さずにセルフサービスで多くの問い合わせに対応できます。
既存のバックエンドシステムやサードパーティーシステムとの連携により、状況に応じた顧客対応が可能になります。つまり、サービスを最適化できます。ボットは顧客情報を収集して検証し、自動的にラベリングされる顧客のライブデータを使用して継続的に学習します。ナレッジベースを構築し、運用するほど回答の精度が上がります。
顧客がチャットボットと会話を開始すると、Genesys Cloud AI はライブのカスタマーサービス担当者へ引き継ぐタイミングを判断します。引き継ぐ時点で、会話とインタラクションの詳細をオペレーターに転送します。シームレスなエスカレーションは、カスタマーエンゲージメントと顧客満足度の維持に不可欠です。
高度な AI バーチャルエージェントがセルフサービスを変革し、24時間365日、人間のような高品質のインタラクションを提供します。情報収集、質問対応、煩雑な処理業務はバーチャルエージェントに任せ、本当に必要な場合のみ人間に引き継ぐことができます。必要に応じて、コンタクトセンターのライブチャットか電話オペレーターにシームレスに引き継げます。会話の内容もすべてそのまま引き継がれます。バーチャルエージェントはボットよりもパーソナルな対応ができるため、人間に引き継いだ後も体験の一貫性が維持されます。
Genesys Cloud AI を活用したバーチャルエージェントは、自然言語理解（NLU）を使用して顧客の意図を把握し、適切な情報を自動的に特定し、適切なオペレーターに質問を適切なタイミングで転送します。
一般的なチャットボットや音声ボットは、あらかじめ定められた範囲内でしか動作しません。一方、Genesys バーチャルエージェントは、想定外の問い合わせやインタラクションにも対応可能です。
ジャーニーのインサイト、顧客特性、取引履歴を活用して、文脈とパーソナライゼーションを付加して、すべての顧客に特別感を与えるインタラクションを創出します。
統合された自然言語理解（NLU）は、AI を使用して顧客の会話から意図を特定し、意味検索を適用して自動的に情報を取得します。
バーチャルエージェントは時間とともに学習し、進化します。大規模言語モデル（LLM）と組み込みの機械学習で、チャットボットは適応学習とカスタマイズ可能なモデルを活用して継続的に性能を向上させます。
ナレッジとリッチメディアを統合しているため、インタラクティブなエクスペリエンスを実現できます。デジタルメニュー、画像、ビデオを使用して、デジタル上の会話に視覚的なインパクトをもたらして顧客の関心を引き付けます。
統合されたレポートを使用してカスタマーエクスペリエンスを改善し、カスタマージャーニーの問題点を特定できます。バーチャルエージェントの学習に伴い、対応品質や全体パフォーマンスのインサイトを得られます。
Genesys バーチャルエージェントのデモをリクエストいただけます。顧客は、ピークタイムも営業時間外もサポートを必要としています。顧客と会話できる新しいチャットボットを構築し、AI による迅速で簡単なインタラクションを実現しましょう。
ご関心をお寄せいただき、誠にありがとうございます。
弊社担当より、折り返しスケジュール調整のご連絡をさせていただきます。
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、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ることができます。メニューベースのボットは、基本的に意思決定ツリーのユーザーインターフェイスです。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それよりやや複雑で、if/then ロジックを使用して実際の会話をシミュレーションします。サービスチームが特定の質問を何度も繰り返し受ける場合、ルールベースのボットがそれらに回答するために役立ちます。
AI ベースのチャットボットは、もう一段進化したものです。大規模言語モデル（LLM）や機械学習などのツールを使用し、リアルタイムに学習することができます。優秀な AI チャットボットなら、エンドユーザーからより多くの情報を引き出すために自ら質問します。
バーチャルエージェントは、チャットボットや音声ボットの最も洗練された形態です。24 時間 365 日顧客の質問に対応する点ではチャットボットや音声ボットと同じですが、人と話しているかのような体験により近づいています。バーチャルエージェントは AI と機械学習を活用し、顧客の問い合わせに的確に回答するだけでなく、運用を通じて学習し、デジタルサービスとオペレーターとのギャップを埋めます。
必要に応じて、インタラクションの要約や後処理コードを添えて、オペレーターへシームレスに引き継ぎます。このようにすることで、文脈が維持され、オペレーターがスムーズに介入できます。
チャットボット、音声ボット、バーチャルエージェントは、いずれも人間の介入を最小限に抑えながら、24時間365日、顧客からの質問に迅速、簡単に回答できるように設計されています。しかし、多くのチャットボットと音声ボットは、あらかじめ回答をプログラムする必要があり、その回答は想定される質問と紐付けられていなければなりません。中には AI（人工知能）を搭載しているものもありますが、多くの場合、それは回答を見つけやすくしたり、質問をより正確に理解したりする程度のものです。
バーチャルエージェントはさらに高度です。AI によって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で、導入も容易です。人間の自然な話し方に適応し、絶えず進化し続けるため、CX の課題や改善点を発見し、コールセンターの継続的な進化を支援します。また、適切な会話の文脈を提供することで、バーチャルエージェントから人間のオペレーターへのシームレスな引き継ぎを可能にします。
理想的には、お客様がバーチャルエージェントに質問するのと人間のオペレーターに質問するのとで、ほとんど違いを感じないことです。単純な質問はもちろん、ある程度難しい質問にも、バーチャルエージェントは迅速で賢く、（共感の模倣を伴いながら）対応できることが期待されます。また、質問の内容が複雑になった場合は、バーチャルエージェントから人間のオペレーターへシームレスに引き継ぐ必要があります。
つまり、人間のオペレーターにしか対応できない内容があるということです。バーチャルエージェントは学習し、一見抽象的に見える関連付けも行えますが、真の抽象的思考は人間の心が必要です。もちろん、AI は共感と感情をシミュレーションすることができますが、本当の意味ではそのような感情を持つことはありません。判断が求められる場面では、バーチャルエージェントからオペレーターにエスカレーションしなければなりません。
AI チャットボットは、人工知能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。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しますが、インタラクションから学習し、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、顧客に瞬時に応答し、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、人間のオペレーターは複雑な問題に集中できるようになり、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、回答の精度が向上していきます。
優れた AI チャットボットは、ユーザー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し精度を高めていきます。また、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ーに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。ディープラーニング機能により、単純なスクリプトの域を超え、自然言語理解（NLU）と自然言語処理を使用して、顧客の新しい問い合わせを特定し、理解したうえで対応することができます。
顧客の問い合わせが複雑あるいは独特すぎて AI ボットが処理できない場合は、人間のオペレーターにシームレスに移行し、状況や顧客に関する必要な情報を提供してオペレーターが迅速かつ容易に対応できるようにします。これが、AI チャットボットが仮想アシスタントや仮想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利点の 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。チャットボットは多様な話し方やインタラクションの意図を理解し、適切に対応できるようになります。
AI ボットは、自然言語理解（NLU）と自然言語処理の機能を使用して、新しい入力を識別し、理解することができます。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、手動で改善できます。
ボイスボットは音声アシスタント、または音声対応 AI と呼ばれ、ユーザーの音声入力に対応できます。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。次に、音声変換（TTS）技術で応答を音声に変換します。
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。データの暗号化や音声録音の匿名化、ユーザーによるデータ管理などがその例です。ただし、他のあらゆる技術と同様、音声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方法は業種によって異なります。小売業界では、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、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、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、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、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装置（IVR）システムは、どちらも音声を介してユーザーとやり取りしますが、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、決められた数の応答を返します。一方、音声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。
対話型 AI 音声ボットにはいくつかのメリットがあります。顧客からの問い合わせに 24 時間 365 日対応できるため、迅速な対応が可能になり、より複雑な業務にリソースをアサインできるようになります。便利でハンズフリー、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。また、質問への回答から予約業務、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。
