Twilio、「CustomerAI」を生成AIや予測AIで機能拡張——音声会話に新たなインテリジェンスをもたらす

CustomerAI の説明をする Twilio CEO Jeff Lawson 氏（Signal 2023 から）
Image credit: Twilio

Twilio は23日に開催された年次カンファレンス「Signal」で、顧客向け人工知能（AI）ツール「CustomerAI」の大幅な機能拡張を発表した。

Twilio は、Signal に向けた2023年の間に、AI に関するパートナーシップとテクノロジーを着実に構築してきた。今月初め、同社は OpenAI との提携を発表したが、これは23日発表された一連の CustomerAI の前兆だった。

Signal では、Twilio はカスタマーデータプラットフォーム（CDP）、コンタクトセンター、マーケティング機能を含む製品ポートフォリオ全体で CustomerAI 機能を拡張している。新機能の中には、会話から洞察を引き出すボイスインテリジェンス、予測分析、マーケティングキャンペーン構築のための Generative Journeys がある。

Twilio はまた、AI Nutrition Facts Labels（AI 栄養成分表示ラベル）の利用を通じて、責任ある説明可能な AI の利用を可能にすることを目指している。

Databricks との提携により、Twilio は Databricks のデータレイクハウス「Delta Lake」と「Delta Sharing」技術を利用している。

Twilio のプロダクト担当 SVP Kathryn Murphy 氏は VentureBeat に次のように語った。

CustomerAI は、より良いエンゲージメントのために、私たちが得て理解するデータを使用して、理解のフライホイールを作成するための技術とツールを私たちに提供しています。

Twilio は CustomerAI に「AI Nutrition Facts Labels（AI 栄養成分表示ラベル）」を提供している。

音声会話に新たなインテリジェンスをもたらす「CustomerAI」

Twilio の新機能のひとつに、同社がボイスインテリジェンスと呼ぶ機能がある。

Murphy 氏は、ボイスインテリジェンスは大規模言語モデル（LLM）の力を使って会話を理解し、その会話から特徴を抽出すると説明した。特徴とは、会話で表現されたユーザの好みなど、組織が記録しておきたいさまざまな属性のことである。

これらの特徴は、ボイスインテリジェンス技術によって推測され、Twilio Segment の顧客データプラットフォーム（CDP）に注入されることで、全体的により良い顧客体験を可能にする。

ボイスインテリジェンス技術は、Twillio が構築したものを含む複数の LLM モデルを使用して構築されており、OpenAI の技術も活用している。

予測 AI と生成 AI で、CustomerAI を機能拡張

CustomerAI Predictions は、Twilio が Signal で一般的に利用可能であると発表している予測機能の1つである。

Murphy 氏によると、CustomerAI Predictions は、顧客データとイベントを使用して、顧客ごとに個別のモデルを構築し、顧客生涯価値、購入の可能性、顧客離脱などの予測を生成するために使用できる。これらの予測は、コンバージョンを向上させるアプリケーションに反映させることができる。

これらの予測は、24日に発表された新機能「Twilio Generative Journeys」にも利用できる。

Generative Journeys は、予測を活用してキャンペーンを構築するという点で興味深いです。（Murphy 氏）

彼女は、Generative Journeys を使えば、マーケターが達成したいことを自然言語で表現できると説明した。例えば、過去6ヶ月間自社の Web サイトを訪問していない顧客を取り戻したい、といったことだ。以前は、マーケターはマーケティングジャーニービルダー的なアプローチでオーディエンスを選択し、次のステップを考えなければならなかった。

Generative Journeys は、マーケティング担当者に代わってそのすべてを行い、適切なステップ数を選択するために、そのオーディエンスの顧客からのさまざまな予測や特徴をすべて考慮に入れます。（Murphy 氏）

データレイクハウスからリンクされたプロファイルフロー

AI のアップデートにとどまらず、Twilio はデータレイクハウスのプロバイダ Databricks との提携により、Linked Profiles と呼ばれるデータ関連のアップデートも行っている。

Linked Profiles は、顧客プロファイル間の関係を世帯レベルまたはアカウントレベルでモデル化することができる。Murphy 氏は、この新機能は複雑な B2B や B2C シナリオにおける購買グループを理解するために重要であると説明した。Murphy 氏は、Linked Profiles は、異なる家族が異なる映画を見るようなイベントを追跡し、世帯全体にマーケティングを行うことができると指摘した。B2B の場合は、アカウントと購買チームのメンバーを理解するのに役立つ。

Databricks のデータレイクハウスを利用することで、Twilio は同じデータを複数の場所にコピーする必要がなく、リンクされたプロファイルを作成するためにデータを共有できるゼロコピーアーキテクチャを利用できると Murphy 氏は述べた。

Murphy 氏は、Twilio が Databricks と協業する機会は、特に AI への取り組みにおいて、さらに潜在的な可能性があると述べた。Databricks は6月に MosaicML を13億米ドルで買収し、AI 機能を拡張している。