チャットボット vs 会話型 AI vs 仮想アシスタント: 違いは何ですか?

公開: 2022-09-23

よかった、ロボット同士が戦っている。 彼らが代わりに私たちを攻撃するのではないかと心配していました。 待って、何、彼らは止められない同盟でチームを組んだのですか? NOOOOOO!

Squirrel Monkey による Robot Android GIF

最近、AI と ML は「エキサイティングで革新的なテクノロジー」のカテゴリーから「競争に遅れずについていくために不可欠」のカテゴリーに移行しました。 近い将来、AI は必要不可欠なものになるでしょう。 実際、 2025 年までに顧客とのやり取りの 95% が AI によって強化されると推定されています。

そのため、あらゆる業界の企業が、カスタマー エクスペリエンスの会話型ソリューションを通じて、プロセスを合理化し、チームの時間を節約し、ヒューマン エラーを削減する方法を見つけようとしています。

チャットボット、会話 AI、および仮想アシスタントは、同じ定義、つまり顧客の問題を解決できるロボットの下で騒がれがちです。 しかし、各カテゴリには、主要な機能だけでなく、洗練度のレベルにも違いがあります。 それでは、いくつかの定義について説明してから、3 つを比較してみましょう。 ロボット戦争の勝者に賭けてみましょう。

チャットボット

チャットボットは、顧客のメッセージに自動的に対応するために使用されるシンプルなプログラムです。

毎回同じように応答するようにプログラムしたり、顧客のキーワードの使用に応じてメッセージを変更したり、機械学習を使用して応答を状況に適応させたりすることもできます。

Web サイトのチャット ウィンドウ、ソーシャル メディア メッセージ、SMS テキストなどの媒体を通じてチャットボットに遭遇したことがあるかもしれません。

bot GIF by Product Hunt

一部の高度なボットは AI を利用している可能性がありますが、ほとんどのボットは、これらのスクリプト化された応答と、以下のような組み込みの会話ツリーでプログラムされています。

チャットボット vs 会話型 AI vs 仮想アシスタント

会話型 AI

したがって、チャットボットがスクリプト化され、ルールに基づいており、事前に決定されている場合、会話型 AI は反対です。

さて、私はそれが曖昧であることを知っています。 基本的に、会話型 AI は、自然言語の処理と理解、機械学習、ディープ ラーニング、予測分析に依存して、厳格な構造に従わないユーザー エクスペリエンスを提供します。 とても薄いです。 よりダイナミックに、制約を減らします。

会話型 AI の主な目的は、ユーザーがタスクを完了するのを支援することです。 したがって、それはサポート、マーケティング、販売などの形である可能性があります。

会話型 AI は、ブランドがより人間らしく感じる機会を提供し、チャットボットに欠けている信頼性を提供します。

会話型 AI の標準アーキテクチャには、次のものが含まれます。

  • 自動音声認識装置
  • 音声言語理解モジュール
  • ダイアログマネージャー
  • 自然言語ジェネレーター
  • テキスト読み上げシンセサイザー。

そのため、自動音声認識装置は生の音声信号とテキスト信号を取得し、それらを単語仮説に書き起こします。 これらの仮説は、音声言語理解モジュールに送信されます。 このモジュールの目標は、発話または入力された単語のセマンティクスと意図を捉えることです。 次に、ダイアログ マネージャーがユーザーと対話し、ユーザーを支援します。

仮想アシスタント

仮想アシスタントを考えるなら、音声コマンドを考えてください。

仮想アシスタントは、ユーザーからのタスクを理解して実行するために、友人の会話型 AI のような自然言語処理を利用します。 ただし、会話型 AI とは異なり、仮想アシスタントは AI テクノロジを使用して、スマート スピーカーなどのデバイスでユーザーの要求や音声コマンドに応答します。 Alexa と Siri など、すでにいくつか見たことがあるかもしれません。

ミスター D コメディ GIF by CBC

消費者は、いくつかの異なる理由で仮想アシスタントを使用します。最も一般的な理由は、情報へのアクセス、コンテンツの消費、天気の確認などの簡単なタスクの実行です。

実際、ユーザーの 44% が、重要な情報へのアクセスが仮想アシスタントを使用する主な利点であると述べています。

"だから何?" あなたは尋ねているかもしれません。 「これは私の非常に重要なビジネスと、その非常に重要なマーケティング キャンペーンにどのような関係があるのでしょうか?」

ユーザーが音声コマンドをより快適に使用できるようになると、特に検索を通じて、企業がオンラインで人々と関わる方法が変わる可能性があります。 人々はアシスタントに音声コマンドを発行し、アシスタントがコンテキストを完全に理解することを期待しています。

ウクライナのリヴィウにある AI 開発会社Botscrewの共同設立者である Max Gladysh 氏は、次のように述べています 「コンテキストを理解することに関して、消費者ははるかに高い期待を持っています。」

そのため、仮想アシスタントが人間の発話のニュアンスを理解できることが重要です。

さらに、企業はユーザーの意図に合わせてコンテンツを最適化することを目指す必要があります。 そのため、「大声で」質問をするときに人々が持つこれらのニュアンスに対応できる必要があります。

これに加えて、仮想アシスタントは独自の個性を発揮し、個々のユーザーに一意に関連付けられます。 パーソナライズされた状況に応じた応答を提供するために、このユーザーに関する情報を保持します。 これは、Amazon など、Alexa が収集するデータに直接アクセスできる企業にとって非常に良いニュースです。

チャットボット、会話型 AI、仮想アシスタントの違いは何ですか?

1. チャットボットは 1 回の交換で動作します。 多くのチャットボットは「シングルターン交換」で動作します。これは、独立した質問または要求を意味し、その意図が解釈され、特定のタスクにマッピングされます。 「世界で一番高い山は?」 これは、議論やニュアンスに残されていないフレーズです。

しかし、誰かが「5K を走らせるのにどれくらいの時間がかかりますか?」のようなことを尋ねると、 彼らは、質問の背後にある何か、つまり、この目標を達成するために何をする必要があるかを理解しようとしています。 したがって、会話型 AI はエンド ユーザーと関わり、質問の背後にある問題の性質を理解します。

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2. 仮想アシスタントと会話型 AI は、チャットボットよりも高度です。 チャットボットがどのように進歩していないかを簡単に調べました。 しかし、なぜ彼らはより高度なのですか? 仮想アシスタントと会話型 AI は、コグニティブ コンピューティングの最新の進歩によって推進されています。 自然言語処理、自然言語理解。 仮想アシスタントは会話型 AI を使用し、複雑で複数のトピックの会話に参加できます。

3. 仮想アシスタントは生産性を向上させます。 チャットボットは「コールド ソフトウェア プログラム」として知られており、ユーザー リクエストのコンテキストを読み取って解釈することはできません。 また、応答を調整することもできません。

これは、会話型 AI が介入してインタラクションをコンテキスト化およびカスタマイズできる場所であり、否定的なトーンを拾い上げて、共感的なトーンに切り替えることができます。 これは、顧客の苦情に解決策を提供し、ユーザーを満足させ続けることができることを意味します。 したがって、ロボットがこれを行っている間、チームはスキルをより即時的で平凡でない仕事に移すことができます。 さらに、ボットが壊れる可能性が低くなり、ライブ エージェントにかかる負荷が軽減されます。

4. 仮想アシスタントと会話型 AI は継続的に学習します。 会話型 AI ソリューションは、Web サイト、データベース、API などのさまざまなソースからフィードします。 ソースが更新または改訂されると、変更が AI に自動的に適用されます。 これは、チャットボットに必要な手動更新と比較したものです。

さらに、会話型 AI はこのデータベースにアクセスできるため、顧客のニーズに合わせてわずかな費用で対応できます。

6. 仮想アシスタントは、ユーザーのクエリをより効果的に理解できます。 チャットボットは、スクリプトによって制限されているため、顧客の苦情の詳細に取り組む能力が非常に限られています. ただし、前述のように、会話型 AI とその結果としての仮想アシスタントには、それを超える能力があります。

会話型 AI は複雑な文構造を理解する能力を備えているため、俗語やスペル ミスを使用して特定の意図を識別できます。 前に述べたように、これは仮想アシスタントと音声要求で特に役立ちます。 また、会話型 AI にはシミュレートされた感情知能が搭載されているため、ユーザーの感情を検出し、顧客の気分を評価できます。 これは、実行する最善の手順について十分な情報に基づいた決定を下せることを意味します。 この機能により、誤検知が 5% 減少します。

これに加えて、会話型 AI はクエリに関するあいまいさを取り除くことができます。 そのため、AI はバグを出してリクエストを拒否する代わりに、人間のカウンターパートと同じように、問題の核心に到達するために関連する追加の質問をすることができます。

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