対話型AIとは？
CRMのための対話型AIは、インテリジェントなパーソナルアシスタント。日々の仕事をスムーズに進められるよう支援します。
お客様サポートのチャットボットやスマホを介したバーチャルアシスタントなど、みなさんは既に対話型AIを利用済みかもしれません。対話型AIは、日常業務を手伝ったり、次に打つべき手を提案したりしてくれるアシスタント機能のこと。普段どおりの言葉で人工知能（AI）とやり取りし、自然言語処理や機械学習、音声認識といった技術で人間の問いかけや指示を理解して、回答を提示します。必要な情報を見つけるために、妙な組み合わせのキーワードで検索するのは過去の話。対話型AIなら、隣にいる同僚に声をかけるような気軽さで質問をすればいいだけ。
サービス分野では、すでに対話型AIの導入が進み、定型文ではなく、人間がするような対応を24時間体制で提供しています。その理由は調査からも明らかなように、対話型AIの導入で業務時間の30%以上（英語）が空き、その時間を売上拡大や顧客対応に費やせるようになるからです。
ところで、対話型AIをCRMと組み合わせることで、アプリケーションの使い方が劇的に変わることはご存じですか？対話型AIをCRMに組み込めば、従業員の満足度と生産性は上がり、コスト削減と業務効率の向上を実現できます。経営幹部の45%近く（英語）が、AIへの支出を増やしています。ところが、AIの何に投資すべきかには迷うようです。
では、対話型AIについて詳しく見てみましょう。チャットボットからどのように「コパイロット」と呼ばれるAIアシスタントへと進化し、CRMプラットフォームと連携するようになったのでしょうか。
Einstein Copilotで、より重要性の高い仕事に専念できる
セールス、サービス、コマース、マーケティングの各チームは、雑務を手早く片付けてお客様に対応する時間を増やすなど、重要な仕事に注力できるようになります。CRMのための対話型AIが、信頼できるアシスタントとして支援してくれるからです。
対話型AIを使ったことがないという人も、実はすでに体験しているかもしれません。サービス分野では、すでに対話型AIの導入が進み、定型文ではなく、人間がするような対応を24時間体制で提供しています。理由は明白。調査でも示されているように、対話型AIの導入で業務時間の30%以上（英語）が空き、その時間を売上拡大や顧客対応に費やせるようになるからです。
ところで、対話型AIをCRMと組み合わせることで、アプリケーションの使い方が劇的に変わることはご存じでしたか？対話型AIをCRMに組み込めば、従業員の満足度と生産性は上がり、コスト削減と業務効率の向上を実現できます。経営幹部の45%近く（英語）が、AIへの支出を増やしています。ところが、何に投資すべきかには迷うようです。
では、対話型AIについて詳しく見てみましょう。チャットボットからどのようにコパイロット（AIアシスタント）へと進化し、CRMプラットフォームと連携するようになったのでしょうか。
対話型AIとは、どういうもの？
簡単に言えば、対話型AIとは、会話をするように人間とやり取りできる技術です。あらかじめプログラムされた知識をもとに回答するだけではなく、入力された言葉をその場で処理して、自然な文章で答えを返します。
対話型AIは、文字や音声の入力に応答するチャットボット（英語）やバーチャルアシスタントとしてよく利用されています。従来のAIチャットボットと異なる点は、普段どおりの言葉で質問して、信頼できる回答を得られるところです。
対話型AIは、親切な同僚のようなもの。たとえば、データを見ていても、複雑すぎたり、不足していたりして、理解できないこともあるでしょう（多くのビジネスリーダーを悩ませる問題です）（英語）。そんなときは、対話型AIにデータが何を意味しているのかを質問します（英語）
。顧客にどのような返事を書けばよいかわからなければ、AIに返信の下書きを作成してもらいましょう。あとは確認して、送信すればOK。外国語でメッセージを送りたいならば、翻訳もしてくれます。
対話型AIの進化
ここ数年の間に、対話型AIは単純な定型文による答えを返すボットから、分脈を理解して意味のある返しができる高度なシステムへと大きく進化しました。
初期の対話型AIでは、ユーザーの複雑な質問を理解し、分脈を維持したままやり取りを進めることが困難でした。ルールにもとづいて、プログラミングされた特定の指示やフレーズに反応することしかできなかったのです。会話が予想されたパターンからそれると、頻繁に齟齬が生じ、ユーザーは不満を募らせることになりました。当然、パーソナライズされたやり取りなど行えません。
機械学習の技術が進化し、対話型AIに自然言語処理の手法が導入されると、システムは厳密にプログラムされたルールに従うのではなく、データから学習するようになりました。対話型AIは、ユーザーとのやり取りにもとづいて継続的に応答を改善し、パーソナライズされた、より自然な会話を行えるようになったのです。
5分で学ぶサービス向けAI
Trailheadでは、サービス向けAIについて無料で学ぶことができます。5分ほどのモジュールで、生成AIがどのようにサービスの未来を変えるのか、どのようにAIを導入すればよいのかがわかります。
対話型AIはどのように機能する？
対話型AIは、機械学習と自然言語処理（NLP）を活用しています。大量のデータ、理想的には信頼できる社内データ（英語）を使ってトレーニングすることで、ビジネスに最適なAIを構築できます。AIが単語やフレーズを認識できるようになれば、次は自然言語生成、つまり言葉を返せるようになります。
たとえば、数十ページにおよぶ会議内容の記録を読まずに内容を把握したい、という場合。記録をAIツールに読み込ませて、「この会議で決まったことをまとめて」と指示を出します。
指示はコンピューターが理解可能なテキストに変換され、記録と併せてNLPで処理・分析されます。大量のデータを使って機械学習でトレーニングされたAIは、記録を解析し、会議のまとめを作成（英語）します。
AIツールは作成したサマリーを提示して、「こちらがまとめです」と回答します。アクションを起こす必要があるか知りたい場合は、最初の指示を繰り返すことなく、そのまま会話を続けられます。また、AIの回答に対してフィードバックをすれば、機械学習でその後の回答が改善されます。
なぜ対話型AIを使うのか？
対話型AIを使えば、チームはもっと迅速に、スマートに業務を進め、情報にもとづいた意思決定を行えるようになります。対話型AIで、仕事のやり方ががらりと変わる可能性があります。また、対話型AIはきわめて柔軟性が高く、それぞれの部門に役立つ形で活用できます。
1. セールス – 取引先の調査、会議の準備、レコードの更新を支援し、営業担当者の業績を引き上げます。ビデオ通話とその記録から顧客のセンチメントを抽出し、次に取るべきアクションを提案します。また、最適なトーンでメールを生成できるほか、契約書に条項を追加してパーソナライズすることもできます。
2. サービス – エージェントの78%が、サービスのスピードと質のバランスを取るのは難しいと回答しています。対話型AIを使えば、24時間365日対応で顧客の期待に応えられます。SNSを含め、複数のチャネルに対話型AIを展開すれば、営業時間外のサポートが可能に。さらに、信頼できる社内のナレッジでグラウンディングされた、的確でパーソナライズされた回答を生成し、スピーディな解決を支援します。AIが解決策のまとめも作成するので、過去のケースを参考にすることもできます。
3. マーケティング – キャンペーンのコピー作成、セグメンテーションの改善、メールの対象オーディエンス（英語）の最適化を支援します。顧客の好みや閲覧履歴にもとづいてパーソナライズされたランディングページを作成できるほか、フォームの自動入力やフィードバックアンケートの生成に活用して時間を節約できます。AIアシスタントは、指標の分析にも役立ちます。パフォーマンスが高いマーケターの72%が、リアルタイムのアナリティクスでキャンペーンの効果を最適化しています。
4. コマース – ステップ・バイ・ステップのガイダンスを提供して、訴求力の高いデジタルストアフロントの構築を支援します。コマース向けの対話型AI（英語）を使うと、商品カタログデータの入力、多言語による商品説明の作成、SEO対策、パーソナライズされたプロモーションや広告の作成といった業務も自動化できます。
5. 開発（英語） – 対話型AIを使って、効果的で正確なコードを記述し、先回りして脆弱性に対処できます（英語）。これにより、市場投入のスピードと品質の両方を向上できます。
ここでご紹介した利点は、ほんの数例に過ぎません。対話型AIを利用すれば、誰もがデータからすばやくインサイトを引き出し、タスクを自動化し、コピーを作成し、成果をまとめることができます。業界固有の課題解決にも活用できます。アイデア次第で、AIの可能性はどこまでも広がるでしょう。
責任ある対話型AIの使用
AIを使った新規プロジェクトには、責任感を持って取り組む必要があります。顧客や従業員がAIについてどう考えているかを理解し、懸念に対処しなければなりません。大切なのは信頼です。ユーザーは大切な情報をAIと共有することに警戒心を抱いているかもしれません。自分のデータが安全であるという確信が欲しいのです。
使用するAI製品が、セキュアなAIアーキテクチャーを備えていることを確認しましょう。 SalesforceはEinstein Trust Layerを開発して、エンタープライズレベルのセキュリティ標準を実装しています。企業は顧客データを危険にさらすことなく、対話型AIの恩恵を享受できます。
AIをトレーニングする際は、バイアスと有害性に注意しましょう。企業のコアバリューを反映していない、偏りのあるデータセットを使うと、AIが社会的偏見や有害なステレオタイプを学習するリスクがあります。
AIに人間の仕事が奪われるのではないかと、不安に思う人も少なくありません。Salesforceの『IT最新事情』によると、ITリーダーの64%が生成AIの倫理について懸念を抱き、62%がキャリアへの影響を心配しています。この不安を払拭するには、対話型AIは人間の代わりになるのではなく、人間の仕事をサポートするためにあることを理解してもらう必要があります。AIを使用する際には常に人間が介在し、AIの回答をチェックするようにしましょう。
AI導入の悩みを解決する3つのヒント
従業員は、AIに対してどのような懸念を抱いているのでしょうか？CIOは、どのようにその懸念を解消しているのでしょうか？エキスパートへのインタビューから浮かび上がった、AI導入に役立つ3つのヒントを紹介します。
対話型AIのこれから
対話型AIに興味を覚えたら、コパイロットの導入をご検討ください。AIコパイロットは、CRMなどのプラットフォームと一体化し、大規模言語モデル（LLM）を使って、ユーザーの職務に応じてさまざまなタスクを支援します。また、最適なタイミングで適切なサポートを先回りで提供し、生産性と業務効率を大幅に向上させます。雑務を自動化し、大量のデータをすばやく分析し、多数の関係者とのコミュニケーションを効率化し、さまざまなプラットフォームやツールを連携させます。
CRMのためのAIコパイロットは、何千種ものアプリケーションに相当する強力なアシスタントとして、あらゆる業務を効率化します。こちらの記事（英語）では、独自のコパイロットを設計する方法を紹介しています。また、Salesforceの対話型AIアシスタントであるEinstein Copilotについては、こちらをご覧ください。
