人工知能を使用したカスタマーサービスの向上

学習の目的

この単元を完了すると、次のことができるようになります。

• 人工知能 (AI) の価値および AI がコンタクトセンターにもたらす価値を説明する。
  
• Einstein for Service によってカスタマーサービスの拡張性と生産性を実現する方法を説明する。
  
• AI を活用して世界クラスのカスタマーエクスペリエンスを提供する方法を見つける。
  

人工知能 (AI) の本当のストーリー

SF 映画で見たりソーシャルメディアで読んだりしたこととは異なり、AI は世界を征服しません。あなたのカスタマーサービスの仕事を奪うこともありません。ただし、AI によって多くのことが変わります。この単元ではそれについて学習します。 

では、人工知能とは一体何でしょうか? 要約すると、AI は機械をプログラムして人間のように考えさせることができるという概念です。AI の例はあちこちに出現しています。Alexa を使用して何かを注文したり、Siri にレストランのおすすめを尋ねたりしたことがあれば、その利点を理解できるでしょう。AI は新しい概念ではなく、ずっと以前から理論モデルがありました。しかし、大容量のデータと低コストの高性能コンピューティングが利用できるようになったおかげで、ようやく実現可能になったのです。 

機械学習のしくみ

機械学習は AI の中核であり、解決しようとしている問題に固有なコードを書くことなく、アルゴリズムを使用してデータについて興味深いものを伝えるプロセスです。最低限のプログラミングで、コンピューターにデータから何かを学習させる方法、とも言えます。コードを記述する代わりに、機械データを入力してやると、このデータに基づいて独自の論理関数が作成されます。AI の特に重要な構成要素の簡単な概要を次に示します。

• 自然言語理解 (NLU) とは、人と機械の間のコミュニケーションを処理するシステムのことです。
  
• 自然言語処理 (NLP) とは、NLU とは異なり、人間が他の人間に自然に話すように話したときに、機械がその意味を理解する能力のことです。
  
• 固有表現抽出 (NER) とは、一連の言葉にラベルを付け、名前、日付、時刻などの重要な内容を抽出することです。NER には、文をコンピューターが理解して迅速に応答できるセグメントに分割することが含まれます。
  
• 深層学習 とは、大規模なデータベース内のデータポイント間に人工ニューラルネットワークが発達することです。人間が知性によって点と点をつなぎあわあせて洞察を得るように、深層学習ではアルゴリズムを使用してデータを選別し、結論を導き出し、パフォーマンスを向上させます。
  

すべての基盤となるのはデータ

このすべての機械学習は、実際にはどのようなしくみなのでしょうか? すべてはトレーニングデータから始まります。これは、データモデルに入力する一連のデータで、コンピューターにとっての学習教材になります。モデルに入力するデータが多ければ多いほど、教材として正確で役に立つものになります。

機械学習モデルにトレーニングデータを入力すると、トレーニングデータは一連の属性と特性で定義されます。これらの属性がどのように理解されるかは、モデルによって決まります。それでは、最適なモデルの作成に最も重要な属性はどれか、という問題をモデルはどうやって判断するのでしょうか? アルゴリズムがモデルのさまざまな機能に重み付けを行って一連の最適な属性を決定します。これが等式に組み合わされると、特定の問題が解決される、というしくみになっています。

機械学習が適切に機能するかはデータに依存するため、データがクリーンであることが非常に重要です。クリーンで適切に整理されたデータがあれば、AI のリリースはよりシームレスになります。反対に、組織がこれまでクリーンなデータを維持してこなかった場合 (不完全な顧客レコードや重複する取引先があるなど) は、困難な作業に取り組むことになります。AI のトレーニングに使用する前にデータをクリーンアップするには、ユーザーと組織による手動の作業が必要ですが、その労力は、より精度の高い AI リリースという形で報われます。

Einstein を使用したスマートなカスタマーサービス

コンタクトセンターにとって、全体像を把握しながら顧客の懸念を迅速に解決することは課題であり、特に何百ものデータポイントが含まれる取引先履歴を調べる必要がある場合は困難です。Einstein が Salesforce 製品に組み込まれたのはそのためです。Einstein によって、規模や業種に関係なくあらゆるお客様が AI を簡単にリリースし、コンタクトセンターで AI を使用して、エージェントが顧客満足度を高めるために必要な予測インテリジェンスを活用できるようになります。 

• デフレクションの増加と処理時間の短縮。Einstein Bots は、よくある顧客の要求を解決し、問題に人間の介入が必要であれば、シームレスにその顧客をエージェントに引き継ぐことができます。
  
• エージェントの生産性の大幅な向上。Einstein エージェントは、エージェントにコンテキストに沿ったインテリジェントな提案を提供し、エージェントが得意とすること、つまり顧客の支援を行うために役立ちます。
  
• 迅速なリリースと価値実現までの時間。Einstein for Service は Salesforce および既存のサービスチャネルと事前統合済みで、直感的なユーザーインターフェースが標準搭載されています。
  

Einstein は変革的なカスタマーサービス環境を実現するのに役立ち、既存の Service Cloud リリースに組み込まれています。次の機能によってリアルタイムで AI と機械学習を使用することで、コンタクトセンターの全員がよりスマートで効果的になります。

• Einstein Bots は、よくある顧客の問題を解決し、評価済みの顧客情報を収集し、顧客をシームレスにエージェントに引き継ぐことで、コンタクトセンターのケースデフレクションを増やし、エージェントの処理時間を削減します。
  
• Einstein エージェントは、コンタクトセンター全体のエージェントの生産性を向上させます。インテリジェントなケースルーティング、自動優先順位付け、ケース項目予測によって、Einstein エージェントは問題解決を大幅に加速し、効率を高めます。
  
• Einstein Discovery は、マネージャーが予測サービス KPI を使用してアクションを実行するのに役立ちます。KPI に影響を及ぼす要因 (離脱率や CSAT など) のリアルタイム分析、および推奨と説明が提供されるため、マネージャーは、より戦略的にビジネス上の意思決定を行うことができます。
  
• Einstein Vision for Field Service は、画像分類を自動化することで、オンサイトでの問題解決時間を短縮します。対象物の写真を撮るだけで、Einstein Vision は瞬時に部品を識別できるため、技術者の正確性が保証され、初回修理率が向上します。
  
• Einstein Language は、開発者が深層学習の機能を利用できるようにします。事前トレーニング済みモデルを使用して、テキストを肯定、どちらでもない、否定のセンチメントに分類し、さらにテキスト本文の意図を分類できます。それらをすべてまとめると、あらゆるアプリケーションで、非構造化データの言語を処理できます。
  

すべての人のための AI

素晴らしい顧客体験は、素晴らしいエージェント体験から始まります。Salesforce が AI をすべてのエージェントに使いやすいものにしたいと考えたのはそのためです。そうすることによって、AI が簡単な作業を自動化し、エージェントは顧客に集中できるようになります。エージェントは、基本的な問い合わせのバックログを操作するのに時間を費やす代わりに、人間による作業を必要とする複雑な問題に取り組むことのみに時間をかけることで、ビジネスにとって価値を促進することができます。

人工知能の恩恵を受けるのはエージェントだけではありません。サービスマネージャーにとっても AI には利点があります。AI を使用することで、コンタクトセンター全体の効率が向上し、エージェントへの負荷が軽減されることは、マネージャーにとって嬉しいことです。よくある要求がボットによって処理されるため、エージェントが解放され、生産性が大幅に向上します。そして、予測サービス KPI によって、マネージャーはこれまで以上にコンタクトセンターとチームの健全性について優れたインサイトを得ることができます。

顧客も恩恵を受けます。CRM に接続された AI は、サービス中に好み、関心、コンテキストに応じて環境をパーソナライズできるためです。顧客は必要な支援を必要なときに任意のデバイスで、より迅速に受けることができ、ケース解決率が向上するため、正確な回答を短時間で得ることができます。 

AI によるビジネスの成長

AI によってエージェントとマネージャーの生産性が高まり、コンタクトセンターの効率が向上し、よりパーソナライズされた環境を顧客に提供できることはすでに説明しました。同様に、AI はサービス業務を支援するのにも役立ちます。AI は営業とマーケティングの取り組み全体で効率を向上させ、顧客と従業員の環境を強化して満足度を高めるために重要な役割を果たします。営業チームは、リードと商談のインテリジェントな優先順位付け、予測の強化、パイプライン分析の充実の恩恵を受け、マーケティングチームは、オーディエンスの理解の強化、好みや意図に基づく各受信者へのメッセージのパーソナライズの恩恵を受けます。Einstein を使用すれば、すべての役割、部門、業種のすべてのビジネスユーザーが、自分が作業する場所から Salesforce 内で直接、AI 機能を利用できます。 

AI によって、エージェントの能力を強化し、コンタクトセンターの生産性を向上させ、マネージャーの効率を高め、派遣作業員の速度と精度を上げ、サポート業務にこれまでにないレベルの拡張性をもたらすことができます。そのすべてを、Salesforce プラットフォーム上に構築された Einstein for Service によって実現できます。

リソース

• Trailhead モジュール: Einstein ボットの基本
  
• 動画: Adidas AI/Bots Demo (Adidas の AI/ボットのデモ)
  
• Salesforce 記事: Salesforce Einstein