会話型 AI プラットフォーム開発の Yellow AI は、自動化技術に特化して設計された次世代会話型 AI プラットフォーム「YellowG」のリリースを発表した。Yellow AI は、ジェネレーティブ AI とエンタープライズ GPT の機能を活用し、企業がさまざまな業界向けにカスタマイズされたソリューションを開発することで、複雑なワークフローを合理化、既存のプロセスを強化、イノベーションの促進を目的としている。

このプラットフォームは、何十億もの会話から継続的に学習される最先端の大規模言語モデル（LLM）アーキテクチャを持つ。このアーキテクチャにより、卓越したスケーラビリティ、迅速性、精度が保証され、企業はこのプラットフォームの潜在能力を最大限に活用することができるという。

Yellow AI は、YellowG のような AI 主導のチャットボットをさまざまなチャネルの顧客および従業員体験に連携することで、企業は高度な自動化を達成できると考えている。このような連携は、運用コストを大幅に削減するだけでなく、最初の30日間で90%の自動化を可能にするという。

Yellow AI CEO 兼共同創業者の Raghu Ravinutala 氏は、VentureBeat に次のように語った。

当社の新しいプラットフォームは、ボットが構築されたときから即座に使用でき、ゼロセットアップ時間を達成する最初のものです。堅牢なエンタープライズレベルのセキュリティで、集中管理されたグローバルと独自の LLM のブレンドによって最大の安全性を保証します。

リアルタイムジェネレーティブAIの私たちの製品は、企業の会話を推進するために特別に設計されています。つまり、Yellow G は複雑なシナリオを容易に処理しながら、ワークフローを動的に生成することができるのです。

人間味のある AI

この新しいツールは、動的な AI エージェントを使用して、ランタイムワークフローを生成し、リアルタイムで意思決定する権限を顧客に与える、とRavinutala 氏は説明した。さらに、ゼロに近い幻覚率を維持しながら、人間に近い共感を示すことで、AIとの会話にユニークな人間味を加えることができる。

YellowG は、マルチ LLM アーキテクチャに加え、企業データと業界固有の知識を活用して、複雑なシナリオをナビゲートする。チャットボットは会話の文脈を理解する能力があるため、特定のユースケースにきめ細かく対応したパーソナライズされた応答を提供することができる。

YellowG ワークフロージェネレーターは、複数の LLM のパワーを活用する当社のオーケストレーターエンジンである「ダイナミック AI エージェント」を搭載しています。当社独自のプラットフォームデータ、顧客とのやりとりの匿名化された履歴記録、企業データからの知識を活用します。（Ravinutala 氏）

Yellow AI は、97％超の回答意図精度率を謳う。また、膨大な量のデータから学習することで、従来の会話型 AI プラットフォームでは困難とされていた複雑なクエリに対しても回答を生成することが可能であると言う。

ジェネレーティブ AI による業務ワークフローの自動化

会話型インターフェースに顧客のメッセージが入ると、YellowG は速やかにリクエストを解読し、目標を達成するための戦略的計画を策定する。その後、ジェネレーティブ AI が企業システムと対話し、顧客のリクエストの処理に必要なすべての関連データを取得する。

このデータを活用し、LLM オーケストレーションレイヤーを用いて AI ボットの応答を策定・微調整する。これにより、生成されたレスポンスと取得した情報、そして顧客の最初のリクエストとの間の正確な整合性が確保される。

YellowG は、後処理の段階で、セキュリティ、コンプライアンス、プライバシーを厳しくチェックし、責任あるAIを実践し、人間のような特性を持つ回答を提供する。

その間も、ビジネス目標の達成に集中することができます。当社のマルチ LLM アーキテクチャは、集中型 LLM のインテリジェンスと独自型 LLM の精密さと安全性を兼ね備えています。（Ravinutala 氏）

リアルタイムジェネレーティブ AI

高度な AI と自然言語処理（NLP）技術を統合することで、このプラットフォームは、人間のような体験を顧客に提供する。このプラットフォームは、リアルタイムのジェネレーティブ AI を活用することで、あらかじめ用意されていない応答を生成し、より自然でシームレスな会話の流れを実現するという。

私たちのプラットフォームは、お客様のメッセージに表現された感情的なトーンと感情を検出し、解釈するように設計されています。

フラストレーション、混乱、幸福感、支援の必要性など、さまざまな感情を認識することで、人間のエージェントに期待されるような感情的なサポートを提供することができるのです。

この共感的な対話は、より深い理解レベルを確立し、お客様の気持ちが本当に理解されていることを確信させます。（Ravinutala 氏）

YellowG の大きな特徴は、顧客独自のコミュニケーションスタイルや要件に適応する機能だ。例えば、顧客が簡潔な回答を好むか、より包括的な説明を必要とするか、YellowG はそれに応じてその回答を調整することができる。

また、このプラットフォームの AI エージェントは、顧客の反応をリアルタイムに分析して会話を誘導するため、高度にパーソナライズされた、オーダーメイドのインタラクションを実現する。

設定不要、すぐに LLM をセットアップ

YellowG のゼロセットアップ機能は、顧客の文書やウェブサイトを取り込み、分析することを可能にする。このように知識を包括的に統合することで、これらのリソースの範囲内にあるあらゆる問い合わせに即座に回答を提供することが可能になる。

ナレッジリポジトリが充実しているお客様には、この機能だけで初日から高度な自動化を実現することができます。（Ravinutala 氏）

さらに、このプラットフォームのノーコードソリューションは、顧客 API とのシームレスな接続を容易にし、自動化の新しい領域を解放する静的ワークフローの実装を可能にする。しかし、静的なワークフローでは、流動的な会話を処理する際に限界があり、しばしば顧客に硬直した会話フローを課すことがあることに注意する必要があるという。

この制限を克服するために、私たちは顧客の入力に基づいて適応する動的なランタイムワークフローを実装しました。このアプローチにより、非常に多くの顧客からの問い合わせを自動化することができます。（Ravinutala 氏）

Ravinutala 氏によると、同社は文書の Q&A、文脈履歴、要約など、さまざまなドメインやユースケースに対応した独自のデータトレーニング済み LLM の自社開発に成功している。

Yellow AI は、リアルタイムの意思決定が重要なカスタマーサポート、マーケティング、従業員体験など、エンドユーザと接する複雑なシナリオに取り組むことを主な目的としている。最終的には、実行中に LLM を活用し、エンドユーザ体験を再定義し、向上させることを目標としている。

そのようなユースケースの1つとして、社内モデルを用いて解決したのが、迅速なレスポンスが求められる場面での要約です。私たちはまた、私たちのダイナミック AI エージェントが会話の文脈をより正確に理解するための力を与える独自のコンテキストモデルを作成しました。

セキュリティコンプライアンスで顧客データを守る

YellowG は、最も厳しいセキュリティ基準とコンプライアンス要件に準拠し、純粋にマルチクラウドとマルチリージョンを実現するように設計されている。また、サードパーティの LLM から個人を特定できる情報（PII）を隠蔽するための厳格な対策を実施し、顧客データを効果的に保護している。

さらに、このプラットフォームは、SOC 2 Type 2認証が定める基準を見事に満たしている。この認証は、YellowG のシステムとプロセスが、模範的なレベルのセキュリティとプライバシーを維持しながら顧客データを保護するために意図的に設計されているという事実を証明するものだ。

データアクセス制御を強化するために、Yellow AI はロールベースアクセス制御（RBAC）システムを採用し、アクセス権限を定義する究極の権限を顧客に与えています。

当社のプラットフォームを通じて交換されるすべてのメッセージは、静止時には AES 256暗号を使用し、転送時には TLS 1.2以上を使用して暗号化されています。（Ravinutala 氏）

Yellow AI の次の展開

Ravinutala 氏 は、Yellow AI は、AI がすべての人にアクセス可能で、顧客、従業員、企業が楽につながることができるようになる未来を思い描いていると述べた。このビジョンを形作るために、同社はジェネレーティブ AI イノベーションをリードし、研究開発に継続的に投資することに努めている。

さらに、会話AI領域におけるジェネレーティブ AI の将来像として、ユースケースで訓練されたマルチ LLM のポテンシャルを活用することも視野に入れている。そのため、さまざまな LLM の実験や活用を積極的に行うとともに、企業向けに特化した LLM を自社開発し、プラットフォームをより強固なものにしている。

チャットボットを作るだけでなく、LLM を堅牢なインテリジェンス層として活用し、リアルタイムの意思決定が必要なエンドユーザ向けの複雑なユースケースにソリューションを提供することに注力しています。

目的志向の会話のような当社のジェネレーティブ AI を搭載した機能は、大きな関心を集め、急速に採用されています。さらに、私たちは責任ある倫理的な AI の実践の重要性も認識しています。（Ravinutala 氏）

【via VentureBeat】 @VentureBeat

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