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2023.02.03

【2023年版】対話型AIとこれからのビジネス実用例5選

最終更新日:

現在では音声サービスとして、対話型チャットを体験している方も多くいると思います。

多くの人にイメージし易いのはソフトバンク開発のペッパー君が思い浮かぶ人もいるのではないでしょうか。

今回はそんな対話型AIについて実際にどのようなシステム・サービスなのかをじっくり解説します。そしてまだ見ぬ進化、将来性について追及していきましょう。

【この記事でわかること】※クリックすると見出しにジャンプします

対話型AIとは

対話型AIとは、音声入力やテキスト入力を認識して応答してくれるシステムです。

主にコミュニケーションを必要とするマーケティング、セールス、カスタマーサービスで使われています。

対話型AIはディープラーニングのアルゴリズムを使用し、特に自然言語処理(NLP)と機械学習(ML)をシステムに統合することが精度をあげるポイントです。これにより人の言葉を正確に認識できます。

対話型AIの種類

対話型AIは、大きく分けて「チャットボット」と「ボイスチャット」の2種類に分けられます。

それでは、紹介していきます。

チャットボット

チャットボットとは、人との会話と同じようにロボットと会話する技術のことです。チャットボット「ログ型」「選択型」「辞書型」「選択肢型&辞書型」の4種類があります。

しかし、実はどの種類のチャットボットも厳密にはAI(人工知能)ではありません。チャットボットは決められた操作を行っているルールベースのものがほとんどです。

ボイスチャット

ボイスチャットはチャット型コミュニケーションツールです。チャットボットはテキスト入力ですが、ボイスチャットは音声が入力ソースです。

そのため、待ち時間の削減や本人確認の手間をなくせたり、オペレーターの負担を軽減できたりします。

しかし、メリットばかりではありません。

ボイスチャットはユーザーの電話環境や通信環境に大きく影響を受けてしまうデメリットがあります。。またボイスチャットは方言に弱い特徴もあります。

膨大な蓄積データは学習して会話しているため、データが少ない方言を使われると誤認してしまうのです。

機械学習によるAI対話エンジン

ルールベースのチャットボットの活用が進む一方で、膨大なデータを学習し、柔軟な返答を返せるディープラーニングを活用したAI対話エンジンの開発も進んでいます。

このAIは言葉の意味を理解して返答しているわけではありません。

膨大なデータを学習する過程で、言葉と言葉の関係も学習し、ユーザの入力に合わせた回答を導き出しています。

海外では教育面で対話型エンジンの導入が進められています。AIを教師のアシスタントとして活用したり、夜に生徒からの質問や宿題についての問い合わせにAIが答えてくれるシステムが始まっています。

さらに、生徒のスケジュール管理をしてくれたり、宿題や成績の管理も行ってくれたりしています。

留学生向けに教科書の翻訳などを米国や英国ではAIに任せている地域も多いです。

日本国内では、rinnaが柔軟な応答が可能なキャラクター型AIを開発したり、ELYZAが、入力した文章の要約を出力するAIを開発するなど、さまざまな分野で開発が進んでいます。

2022年11月にChatGPTというテキストデータを用いた対話型AIがリリースされました。

ChatGPTはテキストデータに訓練されたGPT-3.5と呼ばれる系列の言語モデルを人間と対話できるようにファインチューンしたものです。

ChatGPTの評価されている要素は「会話が非常に自然である」ことです。

しかし、狙い通りの返答をさせようとチューニングを行ってもなかなか思い通りにならなかったり、学習ソースが不適切だとそもそもAIが会話できなくなったりする課題もあります。

機械(AI)と人間の対話の難しさ

一方で、AIによる対話には超えるべき壁がいくつか存在します。

マルチモーダルの壁

現在の対話AIは、あくまでもユーザが入力したテキストに対し、膨大なデータを学習して得た法則にしたがって返答をしています。

人間同士の対話では、相手の表情やその場の状況などさまざまな情報を副業的に考えてコミュニケーションが成立しています。

しかし、現在の対話AIでは、ユーザの状況や表情などを認識できません。

だからこそ、ビジネスシーンでは活用が進む可能性がありますが、プライベートな時間を含めたAIとの対話は人間ほど自然ではないと感じてしまうシーンが多いことが課題となっています。

実用性を追求したAI対話エンジン

実用性があるものと言えるには、ビジネスの場で活用できることが必須です。しかし、ビジネスの場で実装するには大きな壁があります。原因は、予期せぬ返答やチューニングの難しさにあります。

現段階で実用的に実装するにはAI が返答する項目を限定する方法しかありません。しかし、こちら側から質問内容を提示する方法はAI対話エンジンの活躍の幅を広げます。

例えば音声ダイヤルなどでAIの方から”該当する番号を押してください”などと言う機能があります。このような形を取ればある程度の対応は可能です。

AIとの対話は、かなり難しいですが実用的な使い方を模索しています。

対話型AIのメリット

現在さまざまな業種の競争が激化しています。商品・サービスのコモディティ化が進む今、競合との差別化要因として迅速な顧客対応があげられます。

しかし、どの業界も人手不足は否めない状況です。

そのため、対話型AIの迅速かつ適切な顧客対応が求められています。そこで、実際に対話型AIを導入した場合、どのようなメリットがあるのか以下の3つを紹介していきます。

  1. 24時間対応
  2. 顧客満足度向上
  3. 業務効率化

24時間対応

従来、顧客対応は、人がやっていました。そのため、営業時間外での顧客対応は出来ませんでした。しかし、対話型AIでは、24時間いつでも顧客からの問い合わせを受けることが可能になります。

対話型AIのみで回答が完結しない場合でも、応答履歴を保存することが可能です。

オペレーターは、それまでの応答内容を参照しながら対応を引き継ぐことができるので、同じやり取りを何度も繰り返すことがありません。

顧客満足度向上

雑誌「月刊コールセンタージャパン」を発行する株式会社リックテレコムが行ったアンケートによるとコールセンターなどでの不満で”待ち時間が長い”というのが62%ほど占めていました。

不満の原因である待ち時間の長さは、主に、コールセンターの人手不足から来ています。

そこで、対話型AIの導入によりチャットプラス株式会社では電話やメール対応の満足度が60%程などに対し、チャットボット対応では満足度約90%を記録した。

その要因は時間の縛りなく短文で気軽に質問でき、レスポンスも早いことにある。

対話型AI導入により人員不足でも常に対応できるためこれらの不満解消に繋がります。顧客満足度は高まるでしょう。

業務効率化

対話型AIの活用で業務の効率化を実現できます。ある企業では営業部やクライアントの業務である問い合わせに追われて、本来の業務ができないという状況にあります。

この課題を解決するために、過去の問い合わせと回答をまとめたマニュアル/FAQのチャットボット化を実行しました。

これにより問い合わせの対応を3分の1まで縮小させることに成功しました。本来の業務に着手することができ効率は更に向上しました。

対話型AI 8選

現在、実際に使用可能な対話型AIのサービスは、多くあります。そこで、ここでは、それらを下記の2項目に分けて紹介します。

  1. カスタマーサービスにおける対話型AIの実例
  2. ノーコードで作れる対話型AI

カスタマーサービスにおける対話型AIの実例

カスタマーサービスにおいて使われている対話型AIの以下の6つの例を紹介します。

1. Erica:Bank of  Americaのバーチャル金融アシスタント

画像出典:Zendesk Blog

利用方法:EricaはBank of Americaのモバイルアプリを無料で利用できます。

▼機能


・顧客ごとに有用なインサイトを先回りで提供する
・金融に関するアドバイスを提供する
・次回の請求日を通知する
・支払い日を設定する
・口座に関する質問に回答する


2. Edward : Edwardian Hotelのバーチャルホスト

画像出典:Zendesk Blog

背景:Edwardは、Edwardian Hotelの宿泊客をサポートするSMS用AIチャットボットです。

携帯電話番号を基に宿泊客の詳細情報にアクセスし、高度にパーソナライズされたエクスペリエンスを提供します。

Edwardは宿泊客のニーズを理解し、1,200種類以上のトピックについてきわめて的確に対応できます。Edwardのおかげで、同ホテルのルームサービスの売上は最大50%増加しました。

利用方法:EdwardはEdwardian Hotelの宿泊客のみが利用できます。

etc:宿泊客はチェックイン時にテキストリンクを受信し、その後はSMSテキストでEdwardとやり取りします。

▼機能


・ホテルのアメニティを紹介する

・道案内や簡単なアドバイスを提供する

・必要に応じて、ホテル側にクレームを伝える手助けをする

・宿泊可能な部屋を提示して予約を受ける

・支払いを処理する


3. Julie : AMtrakのバーチャル旅行アシスタント

画像出典:Zendesk Blog

背景:Julie(Ask Julie)に質問すれば、Amtrakの利用者はカスタマーサービスに電話で問い合わせなくても、必要な回答を得ることができます。

Julieの導入以来、Amtrakの投資収益率は8倍になったうえ、カスタマーサービスのコストも100万ドル削減できました。

さらに、ユーザーがJulieとやり取りできるようになったことで、予約率は25%向上し、他のチャネルと比べて得られる収益も30%多くなっています。

利用方法:JulieはAmtrakのWebサイトおよび電話で利用できます。

▼機能


・必要なフォームの入力をサポートする

・予約、駅、路線に関する情報を提供する


4. rinna :対話エンジンを搭載したAIキャラクター

画像出典:ロボスタ

背景:rinnaはAIキャラクター「足繋 逢」(あししげく あい)が実装された対話エンジンです。

rinna社が提供するSTCモデルが即時対応してくれます。STC(Style Transfer Conversation)とは大規模データから構築した事前学習済みのモデルのキャラクターの正確や声色、口調を反映させた学習データを追加学習させたものです。

これによりキャラクターそれぞれの特色に合わせた育成が可能です。

利用方法:PCゲーム

▼機能


・リアルチャット恋愛ゲームを体験できる

・即時応答可能でキャラとリアルタイムでやり取りできる

・ノーコードで作れる対話型AI

・育成次第で自分のお好みなAIに成長させられる


5. jarvis :日本語対応の対話型AI

画像出典:ロボスタ

背景:jarvis(ジャービス)は最先端のAIトレーニング済みディープラーニング モデルとソフトウェア ツールを活用して、さまざまな業界と分野向けに、対話型AIサービスを簡単に構築できます。

英語、日本語、スペイン語、フランス語、ロシア語、さまざまな言語に対応しています。

Jarvisは、異なる言語、発音、環境、専門用語で構成された10億ページ以上のテキストおよび60,000時間分の音声データで、数百万GPU時間をかけてトレーニングされました。

利用方法:医療関係の企業を中心に無償で提供。

▼機能


・24時間、患者をモニタリングすることで医療従事者の厳しい負担を和らげるデジタル・ナース

・消費者が求めている商品を理解して最適な候補を提案するオンライン・アシスタント

・ライブ・コンテンツ視聴を可能にするリアルタイム翻訳


ノーコードで作れる対話型AI

ノーコードで作れる対話型AIの以下の3つを紹介します。

6. Cognigy(コグニジー)

画像出典:COGNIGY

Cognigyは対話型AIプラットフォームで、すべてのテキストおよび音声ボットの会話フローを1つのプラットフォーム上で作成・管理できます。

さらに、GUIツールであるため、非技術者の方でも使えます。

GUI(グラティカルユーザーインターフェース)とはコンピュータの表示・操作体系の一つで、情報の提示に画像や図形を用いて基礎的な操作の大半をマウスやタッチスクリーンなどによる画面上の位置の指示により行うことができるものです。

難しいプログラミング技術を要さないので初心者でも簡単に扱えます。

7. KUZEN(クウゼン)

画像出典:KUZEN

KUZENはノーコードでチャットボットを構築できるプラットフォームです。また、さまざまなチャットインターフェースと連携できます。

KUZENではまだ問い合わせや購入に至っていない見込み顧客に対応可能です。これを導入することで、リード数が6倍になった事例もあります。

8. hachidori(ハチドリ)

画像出典:hachidori

hachidoriはマーケティングから業務効率化までさまざまな用途で使えるチャットボットツールです。「シナリオタイプ」、「フリーワードタイプ」、「有人チャットサポートタイプ」、これら3つを組み合わせて利用できます。

「住友生命」、「ソフトバンク」、「リクルート」、「エノテカ」、「電通デジタル」、東京都などを中心に、7,000を超える企業や個人からの依頼で顧客対応型のチャットボット・社内ヘルプデスク型のチャットボットを開発した実績があります。

対話型AIの事例

対話型AIは、現在さまざまな現場で取り入れられています。

そこで、ここでは、それらのなかから以下の5つの事例を紹介していきます。

コールセンターの自動化

コールセンターでは、対話型AIを導入したことでコスト削減、迅速な問い合わせに対する対応、人員不足解消、仕事の効率化UPに繋がりました。また、顧客満足度も増加しています。

SMBC日興証券株式会社は、日本語を高精度に理解できるNTTコミュニケーションズの「COTOHA」を導入してLINEを使った問い合わせにAIチャットボットを活用しています。

SMBC日興証券では株式投資のサービスがあり11年連続最高評価でした。しかし、利用者の増加に伴い品質を維持するために対話型AIを導入。

その結果、オペレーターがいない場合でも自動応答で問い合わせ対応可能となり、品質を維持することができました。

また、オペレーターの勤務時間が短縮したことで、働き方改革を複合的に行えました。

▼導入後の効果

  • 24時間対応可能
  • 人員不足解消
  • 個客満足度向上
  • 業務効率化

【航空・旅行】AI会話サービスにより顧客エンゲージメント向上

大手航空会社が運営するハワイ情報サイトにおいて、 ユーザーとの対話内容からおすすめ情報を提案する「AI会話サービス」を提供しました。

現地で役立つ観光のおすすめスポットや店舗情報などを、個々のニーズに合わせて回答するAIチャットボットの導入により、ユーザーとの接点を増やして顧客エンゲージメントの向上につながりました。

▼導入後の効果

  • 旅行前、および旅行中に情報サイトへ訪れたユーザーの相談対応が可能に
  • プロモーションサイトへ複数回、来てもらうための誘導が促進
  • 新しい機体デザイン導入の期待感が徐々に向上
  • ユーザーニーズの情報の収集量の増加

TVドラマの登場人物AIとファンをつなぐ

2019年6月末から始まった、TVドラマ『あなたの番です‐反撃編‐』の登場人物とAIチャットボットを連動した「AI菜奈ちゃん」が、LINEアカウント上で2019年8月4日に公開されました。

ドラマ内の登場するキャラクターをそのままAIで再現したサービスは、放送業界において初の試みであったため注目を集めました。

さらに、ミステリー要素の強いドラマということもあり、SNS上では「AI菜奈ちゃん」の回答から真犯人を想像する投稿がされ、またその会話のスクリーンショットをアップするユーザーも現れ、多くの反響がありました。

▼導入後の効果

  • 若年層(10〜20代 ※2)への大きな反響
  • ドラマ放送時間外の視聴者との接点の拡充

【自治体】訪日外国人向け観光案内チャット

オリンピック開催後、訪日外国人の増加が予測される中、観光案内の英語での情報提供が課題となっていました。そこでAIチャットボットの導入による課題解決が試みられました。

導入後、訪日外国人向けにアンケートを行ったところ、「自分の求める回答が入手できた」が約80%以上、「また使いたいと思う」が約90%以上という結果になりました。

▼導入後の効果

  • 外国人向けに観光情報をリアルタイムでの提供により、顧客満足度を向上
  • 訪日外国人に向けた観光情報の充実
  • 観光案内所の業務効率化と負担軽減

【出会い系アプリ】恋愛相談チャット導入

NTTドコモが提供する『my daiz(マイデイズ)』は、音声を認識して、天気やニュースをチェックすることができます。それだけでなく、商品の注文も可能で日常をより便利にするスマートフォンアプリです。

またユーザーの行動や状況を学習し、適切なタイミングで情報通知する機能は特徴的です。

my daizのカテゴリの1つに『教えて!goo』という人気チャットボットがあります。そこで『オシエル』というチャットボットが導入されました。

オシエルとは、恋愛に関する相談事に対して、過去3000万件のQ&Aデータを活用し、AIにより適切な回答を導き出すチャットボットです。

▼導入後の効果

  • 『my daiz』のコンテンツ増強の一環として、恋愛相談キャラクター追加
  • 相談者の多い「恋愛相談カテゴリ」追加で利用者の増加を狙う

対話型AIの将来

前述で対話型AIの機能や導入事例を述べてきました。ここからは、対話型AIの将来性を「自然言語処理技術」と「音声合成技術」の2つの技術を例に紹介していきます。

ChatGPTなどの自然言語処理技術で変わる対話型AI

ChatGPTとは、OpenAIによって開発された人間の発話をシミュレートしてユーザーと自然なやり取りをするチャットボットのモデルです。

ChatGPTは現在無料登録の段階であり、誰でも簡単に登録して、AIとの対話を体験できます。

ChatGPTは「ChatGPTは恐ろしいほど優秀だ。危険なほど強いAIが登場するのは、それほど先のことではない」と言われるほどの凄まじい速度で進化を続けているチャットボットモデルです。

同モデルは、簡単な質問に答えること以外にも、さまざまな機能を備えています。

例えば、「エッセイの作成」「アートの詳細な説明」「AIアートのプロンプトの作成」「哲学的な会話」などが可能です。

さらに、ユーザーの代わりにコードを作成することも可能であることなどから、用途は無限にあります。

人間に近づく音声合成技術

対話型AIの不満点でよくあげられるのは「音声に対する違和感」です。対話型AIは、「発音」「会話の間」「リアクション」などに不自然さが否めないのが現状です。

特に、ロボットが話す中で人間と一番違う点は感情が乗っていないことです。

その課題を解決するために、研究が進んでいるのが、人間の感情を分析する「感情認識AI」です。

感情認識AIは「楽しい」「不満」「驚き」「恐怖」「嫌悪」「怒り」といった人間の感情を分析して、それに応じた行動をとれるAIのことです。

AIが感情を持って会話するようになるには、まず人間の「感情」について理解することが重要になります。

今後研究が進むにつれ、より対人に近いレベルで対話型AIが会話する日が来ると言われており、実際そのような未来がくれば、ビジネスの世界で導入される幅もより広くなるでしょう。

今後の音声合成技術は、日常を大きく変化させる技術になるので要注目です。

最後に

幅広い分野から今注目を集めている対話型AIの技術は、既に導入されている企業も多数あり、実際に効率化などのメリットをもたらした事例が多くあります。

今後も対話型AIの進化が続いていけば、喋っている相手が人間かAIか区別が付かなくなる日もそう遠くありません。今後の進化に目が離せません。

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