ボット革命ーーボットはアプリに代わる会話型インターフェイスになるか

Ilya Gelfenbeyn氏は会話型ユーザインターフェイスプロバイダAPI.AIのCEOである。

Image Credit:Robot / maitreyoda on Flickr
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Amazon Echoのような、画面を持たない会話型音声コントロール式デバイスが急速な広がりを見せている。ユーザの声に反応するスマートホームやモノのインターネット(IoT)は今後改良され、さらに直感的で幅広い用途に使われていくだろう。

例えば、部屋の電気を暗くしたり、好きな曲を流すといったことは既に実現している。機械学習の実用にともない、ユーザ体験はより直感的、快適で本質的なものとなる。

ブランド側は、顧客層とネットワークを開拓する新しいタイプのメディアとしてIoTの次にはボットが来ると考えている。ブランドが顧客とのやり取りや提案、リクエストの対応にボットを取り入れる機会が増すにつれ、ブランドもボットも顧客の動向やニーズに対する洞察を深めることができる。

ボットはよく見られるコンテキストを共有する重要な能力を有し、ユーザがある話題について話し続けたり、他の話題に移ったことを認識することができる。

例を挙げると、ユーザが「今週末のサンタクルーズの天気は?」と話し、続けて「了解、そこのホテルを予約して」、それから「妻が到着した時に花を届ける手配をしておいてくれるかな」と言えば、ユーザが別のアプリを起動しなくてもボットが適切なサービスにアクセスしてくれる(また都度はじめからやり直す手間も省ける)。

現在進められている会話・対話パターンの研究により、ボットは顧客の要望をより正確に捉えることができるようになるだろう(おそらく顧客自身すら気づく前に)。機械学習が統計によってはじき出されたモデルを使ったハンドメイドのアルゴリズムに取って代わるにつれ、コードを書くエンジニアの数は減り、機械学習モデルのキュレーションとさらに便利な会話型ユーザ体験を設計するエンジニアの数は増えるだろう。

こういった会話型インターフェイスはコンシューマアプリの機能を置き換えるだけでなく、ビジネスアプリにも影響を与える。

既に利用されているボットの興味深い一面は、会話型人工知能とデータ分析が組み合わされた時に何が起こるのかということだ。アナリストにとって、溢れるRAWデータとスプレッドシートや手作業で行う分析クエリのような古くからあるツールだけで完全に解釈するのは困難なことかもしれない。しかし、会話型UXをB2Bにも応用すれば、アナリストはデータ分析プラットフォームと統合されたAIインターフェイスに話しかけたり入力したりすることが可能になる。

生のユーザリクエストからユーザが実際何に興味を持っているか(ボタンクリックやページ閲覧時間など古典的な分析方法とは対照的)を導き出すことができるボットはアナリストにとっても有益だ。これにより、ユーザからのデータ収集を促進し、顧客体験だけではなくブランド全体の向上を加速することができる。

アナリストがスプレッドシートを使う代わりに「この3ヶ月の間で18歳から36歳の女性に最も人気のあった商品は? 場所や購入時間など、目立ったトレンドはあった?」と聞くだけでよくなるとすればどうなるだろうか?(実際、StatsbotAPI.AI、Slack、Google Analytics、New Relic、Mixpanelなどを統合してこういった内容に対応できるB2Bボットを開発している。)このような問い合わせに即座に対応できれば、顧客体験の促進に加え、社内的にもビジネスの効率化に繋がる。

AIコンポーネントが単なる音声認識やタスクの実行を超越し、消費者の興味をそそるサービスの提供や対応を行うインテリジェントコラボレーターとしての役割を担うことになれば、こういった会話型体験はさらに不可欠となる。

AIの学習が進めば、将来的にブランドの顔、パーソナルアシスタントや重要な同僚として、さまざまな可能性を発揮するに違いない。

【via VentureBeat】 @VentureBeat
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