概要と使用方法

公開: 2023-03-14


ChatGPT の人気は急上昇し、わずか 5 日間で 100 万人のユーザーに成長しました。

会話型AI

ChatGPT は会話型 AI であり、その名声は、多くの企業が同様の時間節約ツールをマーケティング プロセスに採用しているときに生まれました。

この投稿では、会話型 AI について知っておく必要があるすべてのことについて説明します。

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会話型 AI とは

会話型 AI は、実際の人間と通信して会話できる技術です。 会話型 AI は、質問に答え、感情を理解し、人間の会話を模倣することができます。

その核となるのは、人工知能と機械学習を適用することです。 会話型 AI の一般的な例は、仮想アシスタントとチャットボットです。

会話型 AI vs. チャットボット

会話型 AI とチャットボットは一緒に議論されることが多いため、それらがどのように関連しているかを知ることが重要です。

チャットボットは会話型 AI のアプリケーションですが、すべてのチャットボットが会話型 AI を使用しているわけではありません。 ほとんどのチャットボットはルールベースであり、特定の定型応答とスクリプトで事前にプログラムされており、より複雑な会話を処理することはできません.

AI チャットボットは、複数の種類の会話やトピックを処理し、データを使用して最も正確な応答を返すことができます。

会話型 AI はどのように機能しますか?

会話型 AI は、機械学習、自然言語処理 (NLP)、自然言語生成 (NLG) を通じて存在します。

会話型 AI はどのように機能しますか?

機械学習は、会話型 AI ツールがインテリジェンスを得る方法です。 それは人間の入力から始まり、誰かが学習するための固有のデータセットを機械に送ります。 データを研究し、つながりを理解し、最終的には実際の人間と実際に会話できるようになります。

自然言語処理とは、機械が学習した元のデータに基づいて、人間との会話から単語やフレーズを認識する機械の能力です。 次に、ツールは NLG を使用して、人間のクエリに対する可能な限り最良の応答を作成します。

会話型 AI は、すべての会話から継続的に学習するため、時間の経過とともに改善され、正確になります。

全体的なプロセスは次のとおりです。

  1. 入力は、テキストまたは音声 (話し言葉または一般的な音) として受信されます。
  2. マシンは自然言語処理を使用して入力を分析し、入力の意味と応答に含まれる内容を明らかにします。
  3. 入力が理解されると、会話型 AI はユーザーに最良かつ最も正確な情報 (NLG) をもたらします。

機械はすべての会話からのデータを使用して知識を構築し、より正確な応答を生成します。

会話型 AI の例

会話型 AI の一般的なマーケティング アプリケーションは、オンラインでトピックを調査し、ブログ投稿、電子メール、さらには広告コピーなどのコンテンツ出力を作成するコンテンツ生成ツールです。

HubSpot のコンテンツ アシスタントは、ジェネレーティブ AI を使用してマーケティング担当者がコンテンツを作成できるようにするツールの好例です。

書きたいことを HubSpot に伝えるだけで、コンテンツ アシスタントは次のようなことを実行できます。

  • 読者が関心を持っているブログ トピックのリストを生成する
  • 執筆プロセスを開始するためのアウトラインを作成する
  • 読者や検索エンジン向けに最適化された、鮮明で説得力のあるコピーを作成します。

AI コンテンツ アシスタントは、お気に入りの HubSpot 機能とネイティブに統合されます。

もう 1 つのアプリケーションは、テキストを自然な音声に変換するテキスト読み上げツールで、支援技術を使用する人々のアクセシビリティを向上させます。 ソーシャル リスニングおよびモニタリング ツールも、NLP を使用してオンライン会話のトーンと意図を理解し、人々がブランドについてどのように感じているかを理解します。

また、人事および採用ツールは、履歴書やカバー レターをスキャンしてキーワードやフレーズを探し、求人の理想的な候補者を特定します。

その他のアプリケーションには、Google Home などのスマート ホーム デバイスや、Apple の Siri などの仮想アシスタントがあります。

成長する市場の最先端に留まるには、HubSpot のプレイリスト The Business of AI をチェックしてください。この番組では、AI の将来のビジネス アプリケーションについて説明しています。

会話型 AI の利点

これらの例を念頭に置いて、会話型 AI はビジネスにどのようなメリットをもたらすでしょうか?

1. 会話型 AI は時間を節約できます。

会話型 AI は消費者との会話を担当し、関連する結果をもたらすことができるため、チームは人間の介入が必要なより差し迫った問題に集中できます。

会話型 AI は、大量のデータ ポイントを処理し、ビジネス チームに洞察と回答を迅速に提供することもできます。これにより、データ主導の意思決定が可能になり、データ処理の負担が軽減されます。

2. 会話型 AI がデータ主導の洞察を提供

会話型 AI ツールが収集するデータは、FAQ ページを更新するために使用できる一般的な質問であろうと、オンラインで人々があなたについてどのように話しているかを知るために使用できるものであろうと、企業が消費者と彼らが何を望んでいるのかを知るのに役立つリソースになる可能性があります。

3. 会話型 AI は購入を促進できます。

会話型 AI ツールは、NLP を使用して顧客のクエリを理解し、ニーズと問題点を学習し、購入を促す製品またはサービスの推奨事項を生成できます。

4. 会話型 AI は最適な顧客を見つけることができます。

会話型 AI は、多くのデータ ポイントを並べ替えて、理想的な顧客を見つけるのに役立ちます。

5. 会話型 AI はブランドのモニタリングを実行できます。

前述のように、会話型 AI は、人々があなたのビジネスについてオンラインで何を言っているのかを分析し、一般的なフレーズやキーワードをスキャンして、ブランドの感情を理解することができます。 これにより、マーケティング担当者は何百もの会話ややり取りを整理するのに費やす時間を短縮できるため、時間を大幅に節約できます。

人間の理解の重要性を真似することはできないため、会話型 AI の欠点はここにあります。

会話型 AI の課題

会話型 AI はマーケティング担当者にとって興味深い分野ですが、すべてのコインには 2 つの側面があるため、全体像を理解することが常に重要です。

ブランドが会話型 AI を採用する際に失敗する可能性のある最も重大な方法は、人間による監視と対話から利益を得ることができる機能を引き継ぐ場合です。

たとえば、ツールはオンラインでの会話を監視できますが、人間は機械ができない微妙な点を見つけることができます。 人事ツールは、特定のキーワードやフレーズに基づいて求人応募をふるいにかけ、最適な候補者を見つけることができますが、履歴書にターゲット キーワードが含まれていなくても、人間のレビュー担当者は、候補者が適切な経験を持っているかどうかを知ることができます。 .

会話型 AI のその他の課題には、次のようなものがあります。

  • 言語入力:方言、スラング、さらにはバックグラウンド ノイズでさえ、言語入力を処理するマシンの能力に影響を与える可能性があります。
  • プライバシー:会話型ツールはプロセスを改善するためにデータを保存および収集しますが、消費者の個人情報が公開された場合、セキュリティまたはデータ侵害により安全上の懸念が生じる可能性があります。
  • 人間と文化の発達:機械学習は、一般的な文化的知識であろうと、新しくリリースされた映画の上映時間などのより具体的なものであろうと、人間の文化的発達と並行して学習するために継続的に進歩する必要があります。

会話型 AI 統計

AI は常に発展している分野です。 それを採用するかどうか迷っている場合、または単にこの分野についてもっと知りたいと考えている場合は、知っておくべき重要な統計がいくつかあります.

  • 世界の会話型 AI 市場規模は、2023 年までに 320 億ドルに達すると予測されています。 (アライド マーケット リサーチ)
  • デジタル音声 e コマースは、2023 年までに 3 倍の 800 億ドルの産業になると予想されています。 (Juniper Research)
  • デジタル音声アシスタントの数は、2023 年までに 84 億台に達する見込みです。 (Statista)
  • eMarketer は、米国の成人 1 億 2,600 万人が少なくとも月に 1 回は音声アシスタントを使用すると予測しています。 (eMarketer)
  • 消費者の 5 人に 1 人が毎日ライブ チャットまたはアプリ内チャットを使用しています。 (ヴォナージュ)
  • マーケティング担当者の 62% が、マーケティング戦略に人工知能を使用していると報告しています。 (スタティスタ)
  • 役割で自動化を使用するマーケターは、そうでないマーケターよりも効果的なマーケティング戦略を報告する可能性が高くなります。 (HubSpot ブログ調査)
  • 2021 年、自然言語処理は、企業で最も人気のある AI 導入のタイプでした。 (スタンフォード大学 AII)
  • 最高のパフォーマンスを発揮する AI システムは、10 回中 9 回、センチメントを正しく推定します。 (スタンフォード大学 AII)
  • アブダクティブ言語推論は、限られた情報でもっともらしい結論を引き出しています。 人間の精度のベースラインは 92.90% で、AI システムは 91.87% です。 (スタンフォード大学 AII)
  • AI の使用は増加していますが、2019 年以降、AI リスクの軽減は大幅に増加していません。 (McKinsey)
  • アメリカ人の 15% は、人工知能の影響について懸念よりも興奮しており、46% は同程度の懸念と興奮を表明しています。 (ピューリサーチセンター)

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