AIを活用して業務の生産性を向上させる
資料3点セット
AIを活用して業務の生産性を向上させるためのおすすめの資料3つをセットにしました。3点まとめてダウンロード頂けますので、ぜひご活用ください。
AI Copilotとは?
コパイロットといえば、まず頭に思い浮かぶのは飛行機の操縦士でしょう。コックピットの2番目の椅子に座り、機長のフライトをサポートする人、副操縦士をイメージする人が多いと思います。
しかし昨年のある時期から、AIの分野で「Copilot」という言葉が大きなトレンドになり始めました。ChatGPT、Bard、そしてSalesforceのAI「Einstein(アインシュタイン)」のような生成AIをあなたの2番目の椅子に配置してみましょう。
AI Copilotは、従来よりも早く日常タスクの達成を支援してくれるAIアシスタントです。
AIアシスタントの歴史は実は古いです。
1990年代以降、AI Copilotその当時はELIZA や Jabberwacky(英語)のような基本的なチャットボットや、IKEAのAnna(英語)のようなバーチャルアシスタントでしたが、eメールプラットフォームからショッピング、銀行、医療アプリケーションまで、あらゆるものに登場していきます。
【徹底解説】ビジネスに最良のAI、Einsteinの活用法を知り尽くす
今と昔の違いはここにあります。
あなたは別の都市にいるクライアント・テッドのビジネスディナーを予定しているとしましょう。AI Copilotが登場する以前なら、まず顧客関係管理(CRM)からテッドの食事の好みをリサーチ、そしてレストラン予約アプリで空席があるレストランを探すのに長時間を費やし、旅行サイトアプリで宿泊の予約をしたあと、最後にeメールアプリでテッドに魅力的なメールを送ります。少なくとも4つの異なるアプリとともに単調で退屈な30分を過ごすことになります。
では、信頼できるAI Copilotだけ使うことを想像してみましょう。
4つの異なる作業をする代わりに、「来週の木曜日にテッドとのディナーを予約する」と入力することで、4つの作業はバックグラウンドで行われ、あなたが介入することはほとんどありません。
AIアシスタントは、私たちがより速くレポートを作成したり、適切な回答をカスタマーサービスに返したり、eメールを作成したり、上司に花を贈ったりとたくさんのアプリの仕事をしてくれるでしょう。しかしその前に、AIアシスタントはどのように働くのでしょうか。
もしマーケティングとカスタマーサービス業務にSalesforceのAIを組み込んだら
AI Copilotの仕組み
AI Copilotの中核にあるのは、コパイロットアクションと呼ばれる強力なビルディングブロックです。コパイロットアクションは、複雑なタスクや多くのステップが含まれる作業を包括的に処理できるようになります。たとえば以下のようなものがあります。
- CRMレコードの更新
- 既存のCRMデータを使用して、新製品の説明を生成
- 顧客へのメッセージ作成
- さまざまなユースケースの処理
- カスタマーサポート会話記録の要約
- 会議メモから最も関連性の高い情報をハイライトする
これらのタスクはどのような順序でも「呼び出す」ことができ、AI Copilotによって自律的に実行されます。そして多くの指示を処理でき、学習します。つまり、アクションが多ければ多いほど、AI Copilotの能力は高まります。
アクションを積み重ねることで、AI Copilotは目まぐるしく変化するビジネス・タスクを実行できるようになります。
例えば、AI Copilotはカスタマーサポート担当者が、顧客が注文の際過剰な料金を請求されたという問題を素早く解決します。取引を成立させようとする営業担当者を支援することもできます。もっと知りたいですか?AICopilotを実際に使ってみましょう。
SalesforceのAI、Einstein をどう使える?
製品解説:プロンプトビルダービジネスで使えるプロンプトを設計する仕組み
例えば、顧客であるテッドとのディナーを設定する場合を考えてみましょう。
Einstein Copilot(アインシュタインコパイロット)は、テッドの名前やCRMのセッション履歴など、初期情報はすでに知っていますが、どのテッドと会いたいか(テッドという名前の顧客が複数いる場合)、テッドの好みの料理は何か、などを聞いてくるかもしれません。
Einstein CopilotをはじめとするCopilotのよいところは、同僚と話しているように感じられることです。実際には、あなたは信頼性の高いデータと会話をしており、そのデータはCopilotが新しい会話形式を使って提供してくれます。
AI Copilotは、どのアクションを開始するか決定したあと、ランタイムダイアログ(アクション実行時に生成される出力データ)を生成し、人間の言葉で言い換えます。
そのため、AIアシスタントとの対話がかなり洗練されたものに感じられ、労力をほとんど必要とせずディナーをセッティングできます。
「以前はユーザーがアクション結果にアクセスすることを必要とされていましたが、AI Copilotは、裏側で業務プロセスやデータのワークフローを編成し結果を提供してくれます」とSalesforceのAI製品管理ディレクター、カルロス・ロザーノ氏は言います。
Einstein Copilot Experience
もしカスタマーサービスに対話型AIアシスタントEinstein Copilotを組み込んだら
AI Copilotにはどのような種類があるのか
Copilotというコンセプトはかなり新しいですが、この技術は以前から存在していました。カスタマーサービス担当者とチャットをしていて、相手が人間ではなくボットだと気づいたことはありませんか。あれは一種のCopilotです。基本的なカスタマーサービスに関する質問には答えてくれますが、問題の重要な詳細までは理解できないことが多く、イライラしたあなたは、実際の人間に助けを求めたことでしょう。
チャットボットは、ChatGPT、Dall-E、GoogleのGemini、MicrosoftのBing Chatの登場により、より洗練されたものになりました。これらの生成AIプラットフォームは、メールを作成したり、コードを書いたり、画像を生成したり、データ分析するのに役立っています。
AI Copilotを使えば、対話性はさらに会話的になり、AIアシスタントが舞台裏で働き、あなたの行動すべてを改善する手助けをしてくれます。
Salesforce以外にも、MicrosoftやGitHubなど多くの企業がCopilot製品を市場に投入しており、Appleも開発に取り組んでいます。不動産デジタルマーケティングのLuxuryPresence、ヘルスケアに特化したNabla、金融に特化したArkiFiなど、よりニッチな業界に特化したAI Copilot企業もあります。
AI Copilotは、データやメタデータに接続されると次の段階に進みます。メタデータとはデータを定義するタグ付けシステムです。
例えば、「ファーストネーム」は、上記の例で言えば「テッド」を定義するメタデータです。このメタデータによって、独自データの検索、使用、結合が容易になります。つまり、これが、実用的なCopilotと真に優れたCopilotを分けるものであり、あなたの日常業務に大いに役立つものなのです。
AI Copilot導入について調査する際、重要なことは、単にChatGPTのような外部ソース情報を使用するか、またはあなたの構造化データソース・非構造化データソースに安全に接続することができるか判断することです。
AI Copilotを使うべき理由
今までに、あなたはおそらくOpenAIのGPT-4やGoogleのGeminiのような大規模言語モデル(LLM)に精通しているでしょう。これらのモデルは、ChatGPTのようなチャットボットを動かし、楽しく遊ぶことができ、特定のタスクには最適です。
しかし、2022年初頭までのデータしか含まれていないものもあり、回答は限定的なものになる可能性があります。また、これらのモデルは、あなたのビジネスに関する公開情報にアクセスできるだけで、信頼できるCRM情報やデータにはアクセスできません。
つまり、適切なカスタマーサービス回答を作成したり、魅力的なセールスタイミングを提供したりすることはできません。また、あなたの代わりにeメールに返信したり、フライトを予約したりもできません。しかし、AI Copilotはすべてを行うことができるのです。
AIに関連するあらゆることが猛烈なスピードで起こっているように感じられるなら、特にあなたの働き方に関して言えば、頭がクラクラするのはあなただけではないでしょう。しかし、一人で悩む必要はありません。あなたには信頼できるAI Copilotがいます。
ロザーノ氏は言います。「AI Copilotがあれば、どのような業界で働いていても、迅速かつ簡単に効率的で生産的な仕事ができるようになります。会話型の生成AIアシスタントを持つことで、ルーチン・タスクの負荷が軽減され、かつてないほどデータとの対話が可能になります。」
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※本記事は米国で公開された “What is an AI Copilot?” の抄訳版です。本ポストの正式言語は英語であり、その内容および解釈については英語が優先されます。