対話型AIとは？導入のメリットとデメリット、企業での成功事例を紹介

2023年6月30日2023年8月8日

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AI（人工知能）は、多くの企業が導入を進める新たなコミュニケーションツールとして注目されています。迅速な顧客対応は競争上の差別化要因となりますが、人員不足の中では難しい課題です。

そこで対話型AIが注目されており、人員不足を補い、迅速な顧客対応を実現する効果が期待されています。

本記事では、対話型AIの概要や導入のメリットとデメリット、企業での成功事例について紹介します。

ぜひ参考にしてみてください。

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対話型AIとは

対話型AIとは、人間のように対話を行い、自然言語によるコミュニケーションを行うことができる人工知能システムのことです。

このシステムは、テキストや音声の入力を受け取り、それに応じて適切な応答を生成できます。

対話型AIは、言語モデルと呼ばれる大量のテキストデータを学習して、文法や意味の理解、文脈の把握などの言語処理の能力を獲得しています。

これにより、入力された文脈を理解し、それに基づいて適切な回答が生成できるのです。

チャットボットと対話型AIの違い

チャットボットは、特定の目的やタスクに特化し、あらかじめプログラムされたルールに基づいて質問に応答します。一方で対話型AIは、より一般的で柔軟な対話が可能であり、大量のデータを学習して自己進化する能力を持ちます。

そのため、対話型AIは複雑な自然言語処理技術を使用し、新しい情報や文脈にも適切な応答が可能になります。

チャットボットは限定的な応答のみを生成し、あらかじめ定義されたパターンに基づいて動作する点が両者の違いです。

対話型AIに用いられているテクノロジーの種類

対話型AIは、主に以下のテクノロジーで構成されます。

自然言語処理（NLP）

自然言語処理（NLP）とは、コンピュータが人間の自然言語を理解し、処理するための技術です。

NLPは、テキストや音声データの解析、理解、文脈の把握、意味の理解などを含みます。機械学習や統計的手法を使用して、文章の解釈や機械翻訳、感情分析、情報抽出などのタスクを実行することが可能です。

NLPは、人間とコンピュータの間の自然なコミュニケーションを促進し、自動化や情報処理の改善に貢献できます。

機械学習（ML）

機械学習（Machine Learning、通称ML）は、コンピュータがデータからパターンや関係性を学ぶ能力を持つ技術です。

アルゴリズムやモデルを使用して、データの特徴や統計的な傾向を抽出し、予測や意思決定を行います。

機械学習は、主に以下の手法を用いてデータを解析し、モデルを構築します。

教師あり学習（Supervised Learning）	正解が含まれたラベル付きのトレーニングデータを用いて学習し、未知のデータに対して予測や分類を行う手法です。代表的なアルゴリズムには、決定木（Decision Trees）、ランダムフォレスト（Random Forest）、サポートベクターマシン（Support Vector Machines）、ニューラルネットワーク（Neural Networks）などがあります。
教師なし学習（Unsupervised Learning）	正解のないデータからパターンや構造を抽出する手法です。クラスタリング（Clustering）や次元削減（Dimensionality Reduction）が代表的なアプローチです。クラスタリング手法としてはk-meansクラスタリングや階層クラスタリングがあります。次元削減手法としては主成分分析（Principal Component Analysis）や t-SNE がよく使われます。
強化学習（Reinforcement Learning）	AIが環境と相互作用しながら学習し、最適な行動を選択する手法です。最終的な成果を最大化するような行動を学習します。代表的なアルゴリズムには、Q学習（Q-Learning）、深層強化学習（Deep Reinforcement Learning）の手法があります。

ディープラーニング（DL）

ディープラーニング（Deep Learning、通称DL）は、多層のニューラルネットワークを用いた機械学習の一種です。ニューラルネットワーク（Neural Network）とは、人間の脳の神経回路を模した数学モデルのことをいいます。

複数のニューロン（ノード）が層状に組み合わさり、データの入力から出力への情報伝達や処理を行います。ディープラーニングは、複数の隠れ層からなるニューラルネットワークを構築し、大量のデータから特徴を抽出することが可能です。

ディープラーニング（Deep Learning）の隠れ層（Hidden Layer）とは、ニューラルネットワークにおいて入力層と出力層の間に存在する層のことを指します。隠れ層は、データの特徴を抽出し、入力データと出力の関連性を捉える役割を果たします。

この階層的な学習により、画像・音声・テキストなどのデータの処理や分類を高い精度で実現することが可能です。ディープラーニングは、自己学習や特徴量エンジニアリングの手間を削減し、大規模なデータセットからの知識の抽出ができます。

そのため、画像認識では自動運転技術や顔認識、音声認識では音声アシスタントや音声コマンド、自然言語処理では機械翻訳や音声認識などの幅広い応用分野で、成功を収めています。

対話型AIが注目される背景

では、対話型AIは今なぜ注目されているのでしょうか？その背景を解説します。

技術の進歩と成熟

ネットワークやスマートフォンの普及に伴い、より自然な応答ができる自然言語処理技術が進化しています。現在では、いつでも、どこでも、誰でも、対話型AIが利用できるようになりました。

また、インターネットの普及により大量のデータが常に行きかう状況が生まれ、対話型AIの応答精度が向上し、スムーズな会話が実現できるようになりつつあります。

今後は、ますます利用者にとって利便性が高まり、企業にとっても対話型AIの活用シーンが増えるでしょう。

顧客志向の強化

時代とともに、顧客の期待は変化し、個別のニーズに合わせたサービスやサポートを求めるようになりました。

対話型AIは、リアルタイムの対話によって個別のニーズに応えることができ、24時間体制で利用可能な柔軟性も持ち合わせています。

これにより、顧客体験の向上や効率化が図られ、企業は顧客満足度の向上や競争力の強化を目指して対話型AIを活用する傾向にあります。

顧客志向の強化も対話型AIが注目を高めている要因です。

SNSの普及

SNSの急速な普及により、人々は日常的にオンライン上で情報や意見を交換し、コミュニケーションを行うようになりました。

これにより、企業やブランドは顧客との関係を構築し、マーケティングやカスタマーサービスの手段として対話型AIを活用する需要が高まっています。

対話型AIは、自動応答や個別の要望への対応も可能であるため、今後も需要が増えるであろうSNS環境でも効率的な対話を実現できるのです。

自動化とスケーラビリティ

対話型AIは、自動的に質問への応答を生成するため、カスタマーサポート、予約・予約管理、教育・トレーニングの効率化が可能です。また、人的リソースの節約にも活用できます。

対話型AIは、システムの柔軟性と拡張性、大量のデータや利用者に対して効率的に対応できる能力が高く、同時に多くのユーザーとの対話を処理できる能力を持ち合わせています。

大量のデータやユーザーからのリクエストにも柔軟に対応できるため、企業やサービス提供者にとって効果的な対話インタラクション（複数の参加者間で対話を通じて情報の交換やコミュニケーションを行ったり、相互に質問や回答、要求や提案を行い、情報や意見を共有したりすることなど）が実現できるのです。

対話型AIとして最近話題の「ChatGPT」とは

では、対話型AIにはどのようなものがあるのでしょうか？イメージしやすくなるように、今話題のChatGPTについてご紹介します。

ChatGPTの概要

ChatGPT（チャットGPT）とは、OpenAIが開発した対話型AIモデルです。大量のトレーニングデータと強化学習を通じて学習し、自然言語理解と文章生成能力を高めています。

ユーザーとの対話を通じて応答文を生成し、質問応答、テキスト生成、情報提供などのタスクに使用可能です。

また、ChatGPTは、柔軟な対話能力を持ち、ユーザーの文脈や要求に適切に応答できるため、カスタマーサポート、情報検索と要約、教育支援、プロセス自動化、パーソナルアシスタント、などに活用されています。

ただし、ときには誤った情報や一貫性の欠如が生じることもあるため、使用する際には注意が必要です。

ChatGPTの応用と特徴

ChatGPTは、ビジネスにおいてさまざまな用途に活用できます。具体的な使い方について、以下5つの方法をご紹介します。

カスタマーサポート
ChatGPTは顧客の問い合わせやサポートに対応し、自動で回答できます。24時間体制で対話を行い、効率的なカスタマーサービスを実現します。
自動応答
メールやチャットなどの入力に対して、ChatGPTが自動で回答するように設定できます。一般的な質問や定型的な業務に対する回答を迅速かつ正確に返すことが可能です。
マーケティングとセールス
ChatGPTは、顧客との対話を通じてニーズや要望を把握し、適切な製品やサービスが提案できます。カスタマイズされた情報から、顧客の望む商品を導きだし提案することで、売上向上に役立てられるでしょう。
知識管理
ChatGPTは、企業内の情報や知識を整理し、社内スタッフや顧客が簡単にアクセスできる形で提供できます。FAQやドキュメンテーションの作り方、情報の検索、教育などに活用できます。
プロセスの自動化
ChatGPTは、ルーチン業務やタスクの自動化にも利用できます。たとえば、予約管理やスケジュール調整、書類の作成など、時間を節約し業務の効率化が図れます。

これらは一部の例ですが、ChatGPTの柔軟性と多様な応用範囲により、ビジネスにおいてさまざまな領域で活用できるでしょう。

ChatGPTの課題と進化の方向性

ChatGPTの課題は、ときに誤った情報や一貫性の欠如、倫理的な問題の生成などがあります。ChatGPTが学習したデータの中には、社会的な偏りや人種差別、性差別などのバイアスが含まれる場合があります。

そのため、不適切な回答や差別的な意見を生成する可能性があり、ときには暴力的な言葉やコンテンツを生成する可能性がある点が課題でした。

また、ユーザーからの指示が曖昧な場合や文脈によっては適切な応答ができないこともあるでしょう。しかし、これらの課題に対処できるよう進化していく可能性は充分考えられます。

OpenAIでは、ユーザーからの指示の明確化や倫理的なガイドラインの導入、より多様なデータセットでのトレーニングなどに取り組んでいます。また、利用者のフィードバックを活用してモデルの改善を行い、より高品質な対話体験を提供するための研究が進んでいるのです。

出典：OpenAI「Research」

対話型AIの「ChatGPT」、イタリアが使用禁止を解除

急速に世界に広がり、日に日に、登録ユーザーを増やしているChatGPTですが、イタリアでは一時、個人情報の取り扱いや利用者の年齢確認に関する、管理の甘さが指摘されたことにより、ChatGPTの使用が禁止される問題が発生していました。

その後、OpenAI側が、イタリア当局の要求に応じて、個人情報の取り扱いや利用者の年齢確認に関する改善策を提示したため、イタリアのデータ保護当局は、2023年4月28日、対話型AI「ChatGPT」の使用禁止を解除しています。

具体的には、OpenAIは個人情報の収集や処理方法をウェブサイトで公開し、利用者には生年月日の入力による年齢確認を求める仕様に変更しました。

このような問題はイタリアだけでなく、欧州全体で問題視されているため、OpenAI側は、欧州に対しても、利用者が個人情報をAI学習の対象から外すための申請手段を提供することも明示しています。

対話型AIを導入するメリットとデメリット

対話型AIを導入するメリットとデメリットにはどのようなものがあるのでしょうか？それぞれ詳しく解説します。

対話型AIを導入するメリット

①24時間体制での対応が可能

対話型AIは、24時間体制での対応が可能です。自動化されたシステムのため、人手を必要とせずにいつでも対話でき、時間や場所に制約されずに利用者の要求に応えられます。

これにより、ユーザーの疑問や問題に迅速に対応できるだけでなく、サービスの提供時間も拡大できます。

また、対話型AIは、同時に多くのユーザーとの対話を処理できるため、大量のリクエストにも対応可能です。対話型AIの導入は、顧客満足度の向上や効率的な業務運営へとつながるでしょう。

②人的リソースを減らすことでコスト削減

対話型AIは、人的リソースを減らすことにも役立てられるため、コスト削減が可能です。

人員配置や研修などの人件費も削減できます。たとえば、対話型AIを導入することで、人手による対応に比べて効率的に応答し、同時に多くのユーザーとの対話を処理できます。

これにより、カスタマーサポートや顧客対応のコストが大幅に削減できるでしょう。

③高速な応答を提供

高速な応答が提供できる点もメリットの一つです。対話型AIは、機械学習や自然言語処理の技術を活用し、大量のデータを基にした学習を行います。そのため、膨大な情報を瞬時に検索し、回答ができるのです。

また、対話型AIは人間の制約を受けずに連続して作業できるため、ユーザーの問い合わせにリアルタイムで迅速に対応します。これにより、顧客満足度の向上や効率的な業務運営が可能です。

④需要の急増やピーク時にも安定した対応が可能

AIであれば、需要の急増やピーク時にも安定した対応が可能です。対話型AIは、同時に多くのユーザーとの対話を処理します。

そのため、需要が急増したりピーク時になったりしても、システムの負荷を分散させながら、安定した対応が提供できます。

従来の人手による対応では、需要の増加に対応するのが難しかったり、長い待ち時間が発生したりすることがありましたが、対話型AIを導入すれば、これらの課題が解決できるでしょう。

結果、顧客のストレスが軽減し、円滑な対応を提供できます。

対話型AIを導入するデメリット

①高い導入コストと開発負荷

対話型AIの導入には、高額な初期投資や開発負荷がかかる場合があります。

AIモデルのカスタマイズやトレーニング、システムのインテグレーションなど、専門知識と時間を要する作業が必要です。

さらに、保守やアップデートのためのリソースも必要です。これらのコストは企業に負担をかける可能性があります。

②限定的なドメイン知識と誤解のリスク

対話型AIは、学習データに基づいて応答を生成するため、ある程度、特定の業界や専門分野の知識を学習させておくことが必要です。

特定の業界や専門分野に関する深い知識が不足している場合、対話型AIの回答が正確でないことがあります。

また、対話型AIは自然言語の理解と生成に基づいているため、ユーザーの意図を正確に理解できないケースや、誤った情報を提供するケースがあります。これにより、ユーザーとのコミュニケーションに誤解や不満が生じる可能性があるので、適切なトレーニングと監視を行い、誤解や誤った情報のリスクを最小限に抑える対策が必要です。

③人間味の欠如

対話型AIは機械による自動化された応答を提供しますが、人間の感情や経験、洞察力などの要素が欠けています。

そのため、ユーザーが感情的な問題や複雑な状況に直面した場合、対話型AIの応答が冷たく感じられたり、適切なサポートや共感が得られなかったりすることがあるでしょう。

また、対話型AIは標準化された回答を提供するため、個別のニーズや特別な要求に対応しづらい場合もあります。

人間の対応と比較すると、人間味の要素が欠けるため、一部のユーザーにとっては満足度が低くなる可能性があります。このデメリットを軽減するためには、対話型AIと手作業を組み合わせるなどのアプローチが効果的です。

対話型AIの活用事例

対話型AIの導入により成果を上げている企業の事例を3つご紹介します。

NTTデータ

情報通信技術（ICT）を中心に、ビジネスソリューションを提供するグローバルなITサービス企業であるNTTデータは、2021年3月22日から東京電力エナジーパートナーの電力供給サービス受付関連業務で、NTTドコモが提供する「AI電話サービス」を導入しました。

AI電話サービスは、NTTドコモの高度な音声認識技術によって自然な会話を実現するサービスです。問い合わせやサービス予約、荷物の再配達などの受付業務に加えて、商品案内や在宅確認、災害時の一斉連絡などの電話業務も行えます。

2020年8月から11月に行われた東電EP社内での業務検証では、電力供給サービス受付業務の約75%がAI電話サービスのみで処理されたことを確認、その後、本格的な導入が開始されました。

従来はオペレーターが電話対応と同時にパソコン操作を行っていましたが、AIに電話対応を任せることで顧客の待ち時間を大幅に短縮できるようになったそうです。

出典：NTTデータ「AI電話サービスを東京電力エナジーパートナーに導入開始」

カルビー株式会社

日本を代表するスナック食品メーカーで、ポテトチップスやスナック菓子などを製造・販売しているカルビー株式会社は、顧客からの問い合わせや意見、感想を重要なコミュニケーション手段として重要視し、すべて自社員による対応を行っています。

今後、より顧客から気軽に声をかけてもらえる機会を増やすことを目指し、営業時間外の問い合わせにも対応できるよう、チャットボットの導入を進めました。

効果はてき面で、中でも、若年層からの問い合わせが増加したそうです。以前は電話での問い合わせが主で高齢層が中心でしたが、気軽に話しかけられるチャットボットの導入により、幅広い年齢層からの声が集められるようになりました。

出典：カルビー株式会社「ニュースリリース　『AI自動応答と有人応答の“ハイブリッドチャット”始動』」

ヤマト運輸

日本の宅配便業界をリードする大手物流企業のヤマト運輸は、2020年11月から法人顧客向けにAIオペレーター（ボイスボット）を導入しました。

顧客がヤマト運輸に電話し、自動音声ガイダンスを経て「集荷」「再配達」「その他お問い合わせ」の中から「集荷」を選択すると、AIオペレーターにつながる仕組みです。

AIオペレーターの導入により、集荷を依頼する顧客の待ち時間が短縮され、ストレスが軽減されたという効果が得られました。この結果を受けて、2021年4月23日からは個人向けにも同じサービスを開始し、さらなる顧客サービスの向上を目指しています。

出典：ヤマトホールディングス株式会社「法人のお客さまからの集荷依頼にAIオペレータを活用した電話対応を導入」

対話型AIがビジネスシーンに与える影響

対話型AIを導入すると、企業にどのような利益をもたらすのでしょうか？

カスタマーサポートの利便性向上によるイメージアップ

対話型AIの導入により、ビジネスのカスタマーサポートは利便性が向上し、顧客へのイメージアップにつながります。対話型AIは、24時間体制で応答が可能な上に、休息をとる必要がありません。

さらに、迅速に情報を提供できます。顧客は、自分の都合に合わせていつでも問い合わせでき、サポートを受けられるため、待ち時間が短縮されます。これにより、顧客満足度が向上し、企業のイメージも上がるでしょう。

ビジネスインサイトの抽出とデータ活用

対話型AIは大量のデータを処理し、顧客との対話から得られる情報を分析・解釈します。これにより、顧客のニーズや傾向を把握し、市場動向、顧客の行動パターン、競合他社の戦略など、ビジネス上の意思決定や戦略立案に役立つ情報を抽出することが可能です。

また、対話型AIはリアルタイムでデータを収集し、蓄積されたデータとの組み合わせにより予測や傾向分析を行います。企業は、その分析結果から市場動向や顧客の行動パターンを把握し、効果的な戦略立案や意思決定を行えるようになるでしょう。

さらに、データ活用により顧客の個別のニーズや好みに合わせて、カスタマイズされたサービスや商品の提供が可能となり、顧客満足度の向上やビジネスの成果につながります。

新たなビジネスチャンスの創出

対話型AIが、顧客との対話やデータ解析を行うことで、新たなニーズやビジネスチャンスを発見できる可能性があります。

AIが顧客の要望や問題を把握し、適切なサービスや製品を提案することで、顧客の期待に応えるだけでなく、未開拓の市場や需要を見つけ出すきっかけにもなるでしょう。

また、対話型AIは多角的な視点からの情報収集や競争環境の分析も行います。これにより、新しいビジネスアイデアや戦略の立案が促進され、競争力のあるサービスや製品の開発が可能です。

対話型AIの活用により、ビジネスにおける新たな成長や展開の機会を見出し、市場での競争力を向上させられるでしょう。

【徹底比較】ChatGPTだけじゃない！おすすめの対話型AIチャットサービスを3つご紹介（無料あり）

最新の対話型AIチャットサービスには、さまざまな選択肢があります。

ChatGPT以外にもおすすめの3つの対話型AIチャットサービスをご紹介します。ビジネスやカスタマーサービスでの活用を検討する際には、各サービスの長所や無料プランの有無を比較して、最適な選択肢を見つけましょう。

信頼性が高いと評判の「Perplexity AI」

Perplexity AIは、信頼性が高く評価されている対話型AIチャットサービスの一つです。

このサービスは、高度な自然言語処理技術を用いて、自然でスムーズな対話を実現します。ユーザーの質問や要望に対して的確な回答を提供できるため、顧客サポートや情報提供などのさまざまなビジネスシーンで活用可能です。

Perplexity AIは、多くのデータとトレーニングを通じて学習されており、高い精度と正確性を持っています。また、使いやすいインターフェースと柔軟なカスタマイズ性もあり、ビジネスのニーズに合わせてカスタマイズできます。さらに、無料プランも提供されているため、初めての利用や小規模なビジネスにもおすすめです。

出典：Perplexity AI