会話型AIの完全ガイド

究極のバイヤーガイド2024

目次

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会話型 AI バイヤー ガイド

概要

いいえ 最近、チャットボットやバーチャルアシスタントと最後に話したのはいつですか? 代わりに、マシンが私たちのお気に入りの曲を再生し、あなたの住所に配達し、深夜にリクエストを簡単に処理する地元の中国の場所をすばやく特定しました。

Aiトレーニングデータ

このガイドは誰のためのものですか?

この広範なガイドの対象は次のとおりです。

  • 膨大な量のデータを処理しているすべての起業家と個人事業主
  • AI/MLまたはプロセス最適化技術の導入を始めたばかりの専門家
  • AIモデルまたはAI駆動型製品の市場投入までの時間を短縮することを目的としたプロジェクトマネージャー
  • そして、AIプロセスに関係するレイヤーの詳細を知りたい技術愛好家。
音声データ収集

会話型AIとは

会話型 AI は、人工知能の高度な形式であり、マシンがユーザーと人間のようなインタラクティブな対話を行うことを可能にします。 この技術は、人間の言葉を理解して解釈し、自然な会話をシミュレートします。 時間の経過に伴うやり取りから学習して、状況に応じて対応できます。

会話型 AI システムは、チャットボット、音声アシスタント、カスタマー サポート プラットフォームなどのアプリケーションで、デジタルおよび通信チャネル全体で広く使用されています。 その影響を示す重要な統計をいくつか示します。

  • 世界の会話型 AI 市場は 6.8 年に 2021 億ドルと評価され、18.4 年までに 2026% の CAGR で 22.6 億ドルに成長すると予測されています。 2028 年までに、市場規模は 2022年の174億4000万ドル.
  • その普及にもかかわらず、 63% 日常生活で AI を使用していることに気付いていないユーザーの割合。
  • A ガートナー調査 多くの企業がチャットボットを主要な AI アプリケーションとして認識しており、ホワイトカラー ワーカーの 70% 近くが 2022 年までに日常的に会話型プラットフォームを操作するようになると予想されていることがわかりました。
  • パンデミック以降、会話型エージェントが処理するインタラクションの量は、 250% 複数の業界にわたって。
  • 2022年には、 91% の大人の音声アシスタント ユーザーが、スマートフォンで会話型 AI テクノロジーを使用しました。
  • 製品の閲覧と検索は、 トップショッピング活動 2021 年の調査で、米国のユーザーを対象に音声アシスタント テクノロジーを使用して実施されました。
  • 世界中の技術専門家の間で、ほぼ 80% 顧客サービスに仮想アシスタントを使用します。
  • 2024 年までに、北米のカスタマー サービスの意思決定者の 73% が、オンライン チャット、ビデオ チャット、チャットボット、またはソーシャル メディアが、 最も利用されているカスタマー サービス チャネル.
  • 2022年XNUMX月現在、 53% 昨年、顧客サービスのために AI チャットボットと通信した米国の成人の割合。
  • 2022年には、 3.5億 チャットボット アプリは世界中でアクセスされました。
  • この 上位 XNUMX つの理由 米国の消費者は、営業時間 (18%)、製品情報 (17%)、カスタマー サービス リクエスト (16%) にチャットボットを使用しています。

これらの統計は、さまざまな業界や消費者行動において会話型 AI の採用と影響力が高まっていることを浮き彫りにしています。
会話型AI導入

会話型 AI の仕組み

会話型 AI は、自然言語処理 (NLP) やその他の高度なアルゴリズムを使用して、コンテキストが豊富な対話を行います。AI が幅広いユーザー入力に遭遇するにつれて、パターン認識と予測能力が向上します。会話型 AI がユーザーと関わるプロセスは、4 つの主要なステップに分けられます。 

会話型 AI は、ユーザーがテキストまたは音声で入力を行う入力収集から始まります。テキスト入力の場合、自然言語理解 (NLU) を使用して意味を抽出し、音声入力は最初に自動音声認識 (ASR) を使用してテキストに変換されます。次に、システムは自然言語生成技術を使用して応答を生成します。時間の経過とともに、会話型 AI はユーザー インタラクションを分析し、応答を改良して正確で関連性のあるものにすることで継続的に改善されます。

会話型AIはどのように機能するのか

会話型 AI は、あなたが言っていることを理解し、本物の人間のように応答する超スマートなコンピューターとチャットするようなものです。その仕組みを簡単に説明します。

  • あなたの言うことを理解する: あなたが話しているときも、入力しているときも、AI は注意深く聞き取ります。AI はあなたの言葉を分解して、あなたが何を意味しているかを理解し、口調や感情までも察知します。
  • それを理解する: AI は、あなたの言葉を理解した後、全体像を理解しようとします。パターンと文脈を探して、あなたが本当に尋ねていることや言っていることを理解します。
  • あなたへの返答: AI は、ユーザーの意図を理解すると、すぐに最適な応答を考えます。自然でフレンドリーな口調で、さらに質問したり、必要な情報を提供したりします。
  • 人間のような声: AI は、機械ではなく人間と話しているかのように会話がスムーズに感じられるよう懸命に働きます。
  • 時間の経過とともに賢くなる: チャットすればするほど、ロボットは上達します。ロボットはあらゆるやり取りから学習し、さまざまなアクセント、言語、さらにはスラングに対する理解力を向上させます。
  • 音声の処理と追跡: 入力する代わりに話す場合、AI は音声認識を使用して音声をテキストに変換します。また、会話を軌道に乗せるために、以前に言ったことを記憶します。
  • 常に改善中: 時間が経つにつれて、AI は応答を改良し、会話ごとにより正確で役立つものになります。

会話型AIの種類

会話型 AI は、さまざまなニーズに対応し、カスタマイズされたソリューションを提供することで、ビジネスに大きなメリットをもたらします。 会話型 AI には、チャットボット、音声アシスタント、インタラクティブな音声応答の XNUMX つの主なタイプがあります。 適切なモデルの選択は、ビジネスの目標とユース ケースによって異なります。

チャットボット

チャットボットは、メッセージや Web サイトを介してユーザーを引き付けるテキストベースの AI ツールです。 それらは、ルールベース、AI/NLP 主導、またはハイブリッドにすることができます。 チャットボットは、パーソナライズされた支援を提供しながら、顧客サポート、販売、リード生成タスクを自動化します。

音声アシスタント

音声アシスタント (VA) または音声ボットは、音声コマンドによる対話を可能にします。これらはハンズフリーのやり取りのために話し言葉を処理します。スマートフォンやスピーカーに搭載されています。VA は、顧客サポート、予約スケジュール、道順、FAQ などを支援します。

IVR

IVR は、音声コマンドまたはタッチトーン入力による対話を可能にするルールベースのテレフォニー システムです。 コール ルーティング、情報収集、およびセルフサービス オプションを自動化します。 IVR は、顧客および販売における大量の通話を効率的に処理します。

AIとルールベースのチャットボットの違い

機能従来型/ルールベースのチャットボットAI/NLP チャットボット(会話型AI)
自然言語処理 (NLP) 機能事前定義された応答を持つルールベースのシステムに依存しているため、複雑なクエリの理解が制限されます。高度な NLP を使用して自然言語を理解および解釈し、よりスマートでコンテキストに応じた応答を提供します。
文脈理解会話の文脈を維持したり、過去のやり取りを思い出すのに苦労することがよくあります。会話履歴とユーザーの好みを追跡し、パーソナライズされた一貫性のあるやり取りを実現します。
機械学習と自己学習事前定義されたスクリプトで動作し、改善するには手動で更新する必要があります。機械学習を採用し、インタラクションから継続的に学習し、自動的に改善します。
マルチチャネル、オムニチャネル、マルチモーダル機能通常、Web サイトやメッセージング アプリなどの特定のプラットフォームに限定され、テキストベースです。テキストと音声機能を備え、音声アシスタント、モバイル アプリ、ソーシャル メディアなどの複数のチャネルで機能します。
インタラクションモードテキスト コマンドのみを理解して操作します。音声コマンドとテキストコマンドの両方を理解し、操作します。
コンテキストと意図の理解トレーニング済みの所定のチャット フローに従うことができます。会話の文脈を理解し、意図を解釈できます。
対話スタイル純粋にナビゲーション用に設計されています。会話形式の対話を行うように設計されています。
インターフェースチャット サポート インターフェイスとしてのみ機能します。ブログや仮想アシスタントなどの複数のインターフェースで動作します。
学習と最新情報事前に設計された一連のルールに従い、新しい更新で構成する必要があります。やりとりや会話から学ぶことができます。
トレーニングの要件トレーニングがより速く、より安価になります。トレーニングにはかなりの時間、データ、リソースが必要です。
レスポンスのカスタマイズ予測可能なタスクを実行します。やり取りに基づいてカスタマイズされた応答を提供できます。
Use Caseより単純で明確に定義されたユースケースに最適です。高度な意思決定を必要とする複雑なプロジェクトに最適です。

会話型AIのメリット

会話型 AI はますます高度で直感的になり、費用対効果が高くなり、業界全体で広く採用されるようになっています。 この革新的なテクノロジーの重要な利点をさらに詳しく見ていきましょう。

複数のチャネルにわたるパーソナライズされた会話

会話型 AI により、組織は、ソーシャル メディアからライブ Web チャットまでのシームレスなカスタマー ジャーニーを提供し、さまざまなチャネルにわたるパーソナライズされたやり取りを通じてトップクラスのカスタマー サービスを提供できます。

大量の通話を管理するための簡単な拡張

会話型 AI は、顧客の意図、要件、通話履歴、および感情に基づいて対話を分類することにより、顧客サービス チームが通話量の突然の急増に対処するのに役立ちます。 これにより、コールの効率的なルーティングが可能になり、ライブ エージェントが価値の高い対話を処理し、チャットボットが価値の低い対話を管理できるようになります。

カスタマーサービスの向上

カスタマー エクスペリエンスは、ブランドの重要な差別化要因となっています。 会話型 AI は、企業がポジティブな体験を提供するのに役立ちます。 クエリに対して即座に正確な応答を提供し、音声認識テクノロジ、感情分析、意図認識を使用して顧客中心の応答を作成します。

マーケティングと販売のイニシアチブをサポート

会話型 AI により、企業は独自のブランド アイデンティティを作成し、市場での競争力を獲得できます。 企業は、AI チャットボットをマーケティング ミックスに統合して、包括的な購入者プロファイルを作成し、購入の好みを理解し、顧客のニーズに合わせてパーソナライズされたコンテンツを設計できます。

自動化されたカスタマーケアによるコスト削減の向上

チャットボットは費用対効果を提供し、ビジネスを救うと予測されています 8年までに年間2022億ドル. 単純なクエリと複雑なクエリを処理するチャットボットを開発すると、カスタマー サービス エージェントの継続的なトレーニングの必要性が減ります。 初期実装コストは高くなる可能性がありますが、長期的なメリットは初期投資を上回ります。

グローバルリーチのための多言語サポート

会話型 AI は、複数の言語をサポートするようにプログラムできるため、企業はグローバルな顧客ベースに対応できます。 この機能により、企業は英語を話さない顧客にシームレスなサポートを提供し、言語の壁を打ち破り、全体的な顧客満足度を向上させることができます。

改善されたデータ収集と分析

会話型 AI プラットフォームは、膨大な量の顧客データを収集して分析し、顧客の行動、好み、懸念に関する貴重な洞察を提供します。 このデータ駆動型のアプローチは、企業が十分な情報に基づいた意思決定を行い、マーケティング戦略を改善し、より優れた製品とサービスを開発するのに役立ちます。 さらに、この継続的なデータ フローにより、AI の学習能力が向上し、時間の経過とともにより正確で効率的な応答が得られます。

24 / 7の可用性

会話型 AI は XNUMX 時間体制のサポートを提供できるため、顧客はタイム ゾーンや祝日に関係なく、必要なときにいつでも支援を受けることができます。 この継続的な可用性は、グローバルに事業を展開している企業や、従来の営業時間外にサポートを必要とする顧客にとって特に重要です。

 

会話型 AI の例

多くの大小の企業が、ソーシャル メディアで AI 駆動のチャットボットと仮想ヘルパーを使用しています。 これらのツールは、企業が顧客と対話し、質問に答え、サポートを迅速かつ簡単に提供するのに役立ちます。 ここではいくつかの例を示します。

ドミノス
Spotifyは
イーベイ

Dominos – 注文、クエリ、ステータス チャットボット

Domino のチャットボット「Dom」は、Facebook Messenger、Twitter、会社の Web サイトなど、複数のプラットフォームで利用できます。

Dom を使用すると、顧客は注文を出し、配達を追跡し、好みに基づいてカスタム ピザのおすすめを受け取ることができます。 この AI 主導のアプローチにより、全体的なカスタマー エクスペリエンスが向上し、注文プロセスがより効率的になりました。

Spotify – 音楽検索チャットボット

Facebook Messenger 上の Spotify のチャットボットは、ユーザーが音楽を検索、再生、共有するのに役立ちます。 チャットボットは、ユーザーの好み、気分、またはアクティビティに基づいてプレイリストを推奨し、リクエストに応じてカスタマイズされたプレイリストを提供することもできます.

AI 駆動のチャットボットにより、ユーザーは新しい音楽を発見し、お気に入りのトラックを Messenger アプリから直接共有できるため、全体的な音楽体験が向上します。

eBay – 直感的な ShopBot

Facebook Messenger で利用できる eBay の ShopBot は、ユーザーが eBay のプラットフォームで商品や取引を見つけるのを支援します。 チャットボットは、ユーザーの好み、価格帯、興味に基づいて、パーソナライズされたショッピングの提案を提供できます。

ユーザーは探しているアイテムの写真をアップロードすることもでき、チャットボットは画像認識技術を使用して eBay で類似のアイテムを見つけます。 この AI を活用したソリューションは、ショッピングを合理化し、ユーザーがユニークな商品や掘り出し物を見つけるのに役立ちます。

テキスト読み上げ (TTS) ソフトウェア

  • オーディオブック: 聞くのが好きな人のために、書籍をオーディオに変換します。企業: Amazon (Audible)、Google Play Books
  • GPS ルート案内: 音声によるターンバイターンの指示でドライバーをサポートします。企業: Google マップ、Waze、Apple マップ
  • 支援技術: 視覚障害を持つ人々のためにテキストを音声化する。企業: JAWS、NVDA、Microsoft Narrator
  • オンライン学習: レッスンを音声に変換して、外出先でも学習できるようにします。企業: Coursera、Udemy (コース コンテンツに TTS を統合)
  • 音声アシスタント: Alexa、Siri、Google Assistant の音声を強化。企業: Amazon、Apple、Google

音声認識ソフトウェア

  • 講義ノート: 口頭の講義を自動的にメモに変換します。企業: Otter.ai、Microsoft OneNote、Rev
  • 医療記録: 医師は音声を使用して患者の情報を素早く記録します。企業: Nuance (Dragon Medical)、M*Modal
  • 顧客からの電話: より良いサービスとトレーニングのために電話の通話を書き起こします。企業: IBM Watson、Google Cloud Speech-to-Text、Verint
  • キャプション機能は: 動画やライブ放送用のリアルタイム字幕の作成。企業: Google Live Caption、YouTube、Zoom
  • スマートホーム: 簡単な音声コマンドで自宅をコントロールできます。提供元: Amazon (Alexa)、Google (Assistant)、Apple (HomeKit)

会話型AIにおける一般的なデータの課題を軽減する

会話型AIは、人間とコンピューターのコミュニケーションを動的に変革しています。 また、多くの企業は、ビジネスのやり方を変えることができる高度な会話型AIツールとアプリケーションの開発に熱心です。 ただし、あなたとあなたの顧客との間のより良いコミュニケーションを促進することができるチャットボットを開発する前に、あなたはあなたが直面するかもしれない多くの発達上の落とし穴を見る必要があります。

言語の多様性

言語の多様性 複数の言語に対応できるチャットアシスタントを開発することは困難です。 さらに、グローバル言語の多様性により、すべての顧客にシームレスに顧客サービスを提供するチャットボットを開発することは困難です。

2022年には、 約1.5億 人々は世界中で英語を話し、続いて1.1億人の話者がいる中国語を話しました。 英語は世界で最も話され、勉強されている外国語ですが、 20% 世界人口のそれを話します。 これにより、残りの世界人口(80%)は英語以外の言語を話すようになります。 したがって、チャットボットを開発するときは、言語の多様性も考慮する必要があります。

言語の変動性

人間は異なる言語と同じ言語を異なる方法で話します。 残念ながら、感情、方言、発音、アクセント、ニュアンスを考慮に入れて、機械が話し言葉の変動性を完全に理解することはまだ不可能です。

私たちの言葉と言語の選択は、私たちがタイプする方法にも反映されています。 マシンは、アノテーターのグループがさまざまな音声データセットでトレーニングする場合にのみ、言語の多様性を理解して評価することが期待できます。

スピーチのダイナミズム

会話型 AI の開発におけるもう XNUMX つの大きな課題は、音声のダイナミズムを争いに持ち込むことです。 たとえば、私たちは会話するときにいくつかのつなぎ言葉、ポーズ、文の断片、解読不能な音声を使用します。 さらに、私たちは通常、すべての単語の間に一時停止したり、正しい音節を強調したりすることがないため、音声は書き言葉よりもはるかに複雑です。

私たちが他の人の話を聞くとき、私たちは私たちの生涯の経験を使って彼らの会話の意図と意味を引き出す傾向があります。 その結果、あいまいな場合でも、彼らの言葉を文脈化して理解します。 ただし、マシンはこの品質を実現できません。

ノイズの多いデータ

ノイズの多いデータやバックグラウンドノイズは、ドアベル、犬、子供、その他のバックグラウンドサウンドなど、会話に価値をもたらさないデータです。 したがって、スクラブまたはフィルタリングすることが不可欠です オーディオファイル これらの音を分析し、AIシステムをトレーニングして、重要な音と重要でない音を識別します。

さまざまな音声データタイプの長所と短所

さまざまな音声データの種類の長所と短所 AI を活用した音声認識システムや会話型 AI を構築するには、大量のトレーニングとテストのデータセットが必要です。 ただし、信頼性が高く、特定のプロジェクトのニーズを満たす、このような高品質のデータセットにアクセスすることは簡単ではありません。 ただし、トレーニング データセットを探している企業が利用できるオプションはありますが、それぞれのオプションには長所と短所があります。

一般的なデータセットタイプを探している場合は、多くの人前で話すオプションを利用できます。 ただし、プロジェクト要件により具体的で関連性のあるものについては、自分で収集してカスタマイズする必要がある場合があります。

1. 独自の音声データ

最初に確認する場所は、会社の専有データです。 ただし、顧客の音声データを使用する法的権利と同意があるため、この大規模なデータセットをプロジェクトのトレーニングとテストに使用できる可能性があります。

長所:

  • 追加のトレーニングデータ収集コストはありません
  • トレーニングデータはおそらくあなたのビジネスに関連しています
  • 音声データには、自然環境の背景音響、動的ユーザー、およびデバイスも含まれます。

短所:

  • このようなデータを使用すると、記録および使用の許可に多額の費用がかかる可能性があります。
  • 音声データには、言語、人口統計、または顧客ベースの制限がある可能性があります
  • データは無料の場合がありますが、処理、文字起こし、タグ付けなどの費用は引き続きかかります。

 

2. 公開データセット

人前で話すデータセットは、自分のデータセットを使用する予定がない場合のもうXNUMXつのオプションです。 これらのデータセットはパブリックドメインの一部であり、オープンソースプロジェクト用に収集できます。

メリット:

  • 公開データセットは無料で、低予算のプロジェクトに最適です
  • それらはすぐにダウンロードできます
  • 公開データセットには、スクリプト化されたサンプルセットとスクリプト化されていないサンプルセットがあります。

デメリット:

  • 処理と品質保証のコストが高くなる可能性があります
  • 人前で話すデータセットの品質は大幅に異なります
  • 提供される音声サンプルは通常一般的なものであるため、特定の音声プロジェクトの開発には適していません。
  • データセットは通常、英語に偏っています

 

3. あらかじめパッケージ化されたデータセット

公開データまたは独自仕様の場合は、事前にパッケージ化されたデータセットを探索することもできます。 音声データ収集 あなたのニーズに合いません。 ベンダーは、クライアントに再販するという特定の目的のために、事前にパッケージ化された音声データセットを収集しました。 このタイプのデータセットは、一般的なアプリケーションや特定の目的を開発するために使用できます。

メリット:

  • 特定の音声データのニーズに合ったデータセットにアクセスできる場合があります
  • 独自のデータセットを収集するよりも、事前にパッケージ化されたデータセットを使用する方が手頃です
  • データセットにすばやくアクセスできる可能性があります

デメリット:

  • データセットは事前にパッケージ化されているため、プロジェクトのニーズに合わせてカスタマイズされていません。
  • さらに、データセットは他の企業が購入できるため、会社に固有のものではありません。

 

4. カスタム収集データセットを選択する

音声アプリケーションを作成するときは、特定の要件をすべて満たすトレーニングデータセットが必要になります。 ただし、プロジェクトの固有の要件に対応する、事前にパッケージ化されたデータセットにアクセスできる可能性はほとんどありません。 利用可能な唯一のオプションは、データセットを作成するか、サードパーティのソリューションプロバイダーを通じてデータセットを調達することです。

トレーニングとテストのニーズに対応するデータセットは完全にカスタマイズ可能です。 言語のダイナミズム、音声データの多様性、およびさまざまな参加者へのアクセスを含めることができます。 さらに、データセットは、プロジェクトの要求に合わせて時間どおりにスケーリングできます。

メリット:

  • データセットは、特定のユースケース用に収集されます。 AIアルゴリズムが意図した結果から逸脱する可能性は最小限に抑えられます。
  • AIデータのバイアスを制御および削減する

デメリット:

  • データセットにはコストと時間がかかる場合があります。 ただし、メリットは常にコストを上回ります。

さまざまな音声データの種類の長所と短所

会話型AIのユースケース

音声データ認識と音声アプリケーションの可能性の世界は広大であり、それらは多くのアプリケーションのためにいくつかの業界で使用されています。

スマートホームアプライアンス/デバイス

2021 年の音声消費者指数では、ほぼ 66% 米国、英国、ドイツのユーザーの 31% がスマート スピーカーを使用しており、XNUMX% が何らかの音声テクノロジーを毎日使用しています。 さらに、テレビ、照明、セキュリティ システムなどのスマート デバイスは、音声認識テクノロジーのおかげで音声コマンドに応答します。

音声検索アプリケーション

音声検索は、会話型 AI 開発の最も一般的なアプリケーションの XNUMX つです。 だいたい 20% Google で行われるすべての検索のうち、音声アシスタント テクノロジーによるものです。 74% 調査への回答者の割合は、先月音声検索を使用したと述べました。
消費者は、買い物、カスタマーサポート、お店や住所の検索、問い合わせの実施を音声検索にますます依存しています。

カスタマーサービス

カスタマーサポートは、手頃な価格で効果的に顧客のショッピング体験を向上させるのに役立つため、音声認識テクノロジーの最も顕著なユースケースのXNUMXつです。

ヘルスケア

会話型AI製品の最新の開発は、ヘルスケアに大きなメリットをもたらしています。 これは、音声メモのキャプチャ、診断の改善、相談の提供、および患者と医師のコミュニケーションの維持のために、医師やその他の医療専門家によって広く使用されています。

セキュリティアプリケーション

音声認識は、ソフトウェアが個人の固有の音声特性を決定するセキュリティアプリケーションの形で別のユースケースを見ています。 音声一致に基づいて、アプリケーションまたは施設へのエントリまたはアクセスを許可します。 音声生体認証は、個人情報の盗難、資格情報の重複、およびデータの誤用を排除します。

車両の音声コマンド

車両、主に自動車には、車両の安全性を高める音声コマンドに応答する音声認識ソフトウェアが搭載されています。 これらの会話型AIツールは、音量の調整、電話の発信、ラジオ局の選択などの簡単なコマンドを受け入れます。

会話型AIを使用する業界

現在、会話型AIは主にチャットボットとして使用されています。 ただし、いくつかの業界では、このテクノロジーを実装して大きなメリットを獲得しています。 会話型AIを使用している業界のいくつかは次のとおりです。

ヘルスケア

ヘルスケア会話型AI 会話型 AI は、患者、医師、スタッフ、看護師、その他の医療関係者にとって有益であることが証明されています。 いくつかの利点は次のとおりです

  • 治療後の段階における患者の関与
  • 予定スケジュールチャットボット
  • よくある質問と一般的な問い合わせへの回答
  • 症状の評価
  • 救命救急患者を特定する
  • 緊急事態のエスカレーション

eコマース

eコマース会話型AI 会話型AIは、eコマースビジネスが顧客と関わり、カスタマイズされた推奨事項を提供し、製品を販売するのを支援しています。 電子商取引業界は、このクラス最高の技術の利点を活用しています

  • 顧客情報の収集
  • 関連する製品情報と推奨事項を提供する
  • 顧客満足度の向上
  • 注文と返品の支援
  • よくある質問への回答
  • クロスセルおよびアップセル製品

バンキング

銀行会話型AI 銀行セクターは、会話型AIツールを導入して、顧客とのやり取りを強化し、要求をリアルタイムで処理し、複数のチャネルにわたって簡素化された統一された顧客体験を提供しています。

  • リアルタイム残高チェック
  • 預金を手伝う
  • 税金の申告とローンの申し込みを支援します
  • 請求書のリマインダー、通知、アラートを送信することにより、銀行業務プロセスを合理化します

保険

保険会話AI 会話型 AI は、保険業界が紛争や請求をより迅速かつ確実に解決する手段を提供するのに役立っています。

  • ポリシーの推奨事項を提供する
  • より迅速な請求の解決
  • 待ち時間をなくす
  • 顧客からのフィードバックとレビューを集める 
  • ポリシーに関する顧客の認識を高める
  • より迅速な請求と更新を管理する

会話型AIを活用する産業

Shaipオファリング

高度なヒューマン マシン インタラクション音声アプリケーションを開発するための高品質で信頼性の高いデータセットの提供に関して、Shaip は導入の成功により市場をリードしてきました。 しかし、チャットボットや音声アシスタントの深刻な不足により、企業は AI プロジェクトのトレーニングとテスト用にカスタマイズされた正確で高品質なデータセットを提供する市場リーダーである Shaip のサービスをますます求めています。

自然言語処理を組み合わせることで、人間の会話を効果的に模倣する正確な音声アプリケーションの開発を支援することで、パーソナライズされたエクスペリエンスを提供できます。 私たちは、高品質の顧客体験を提供するために、多数のハイエンドテクノロジーを使用しています。 NLPは、人間の言語を解釈し、人間と対話するための機械を教えています。

シャイプの提供物

音声文字変換

Shaipは、あらゆるタイプのプロジェクトにさまざまな音声/音声ファイルを提供する主要な音声文字変換サービスプロバイダーです。 さらに、Shaipは、インタビュー、セミナー、レクチャー、ポッドキャストなどのオーディオおよびビデオファイルを読みやすいテキストに変換するための100%人間が生成した文字起こしサービスを提供します。

音声ラベリング

Shaip は、オーディオ ファイル内のサウンドと音声を専門的に分離し、各ファイルにラベルを付けることにより、広範な音声ラベル付けサービスを提供します。 類似した音声を正確に分離し、注釈を付けることで、

スピーカーのダイアリゼーション

シャープの専門知識は、ソースに基づいてオーディオ録音をセグメント化することにより、優れた話者ダイアライゼーション ソリューションを提供することにまで及びます。 さらに、話者の数を決定するために、話者 1、話者 2、音楽、背景雑音、車両音、沈黙などの話者の境界が正確に識別および分類されます。

オーディオ分類

注釈は、オーディオファイルを所定のカテゴリに分類することから始まります。 カテゴリは主にプロジェクトの要件に依存し、通常、ユーザーの意図、言語、セマンティックセグメンテーション、バックグラウンドノイズ、話者の総数などが含まれます。

自然言語発話集/目覚めの言葉

質問をしたり、要求を開始したりするときに、クライアントが常に類似した単語を選択することを予測することは困難です。 例:「最寄りのレストランはどこですか?」 「近くのレストランを探す」または「近くにレストランはありますか?」
XNUMXつの発話はすべて同じ意図を持っていますが、言い回しが異なります。 順列と組み合わせを通じて、Shaipの専門家の会話型AIスペシャリストは、同じ要求を明確にするために可能なすべての組み合わせを特定します。 Shaipは、セマンティクス、コンテキスト、トーン、ディクション、タイミング、ストレス、方言に焦点を当てて、発話とウェイクアップワードを収集して注釈を付けます。

多言語オーディオデータサービス

多言語音声データ サービスは、Shaip が提供するもう 150 つの非常に好まれるサービスです。当社には、世界中の XNUMX 以上の言語と方言で音声データを収集するデータ コレクター チームがいます。

インテント検出

人間の相互作用とコミュニケーションは、私たちが彼らに認めるよりも複雑であることがよくあります。 そして、この生来の複雑さは、人間の発話を正確に理解するためにMLモデルを訓練することを困難にします。
さらに、同じ人口統計または異なる人口統計グループの異なる人々は、同じ意図または感情を異なる​​方法で表現することができます。 したがって、音声認識システムは、人口統計に関係なく、共通の意図を認識するようにトレーニングする必要があります。

意図の分類

さまざまな人から同じ意図を特定するのと同様に、チャットボットも、顧客のコメントをさまざまなカテゴリに分類するようにトレーニングする必要があります。これは、事前に決定されたものです。 すべてのチャットボットまたは仮想アシスタントは、特定の目的で設計および開発されています。 Shaipは、必要に応じてユーザーの意図を事前定義されたカテゴリに分類できます。

自動音声認識(ASR)

音声認識」とは、話し言葉をテキストに変換することを指します。 ただし、音声認識と話者識別は、話されたコンテンツと話者のIDの両方を識別することを目的としています。 ASRの精度は、スピーカーの音量、バックグラウンドノイズ、録音機器などのさまざまなパラメーターによって決まります。

トーン検出

人間同士のやりとりのもう 1 つの興味深い側面は、口調です。私たちは、言葉が発せられる口調に応じて、その言葉の意味を本質的に認識します。何を言うかは重要ですが、その言葉をどのように言うかも意味を伝えます。たとえば、「なんて嬉しいの!」という簡単なフレーズは、喜びの叫びである可能性があり、皮肉を意図している可能性もあります。それは口調と強調によって異なります。

'何してるの?'
'何してるの?' 

これらの文には両方とも正確な単語が含まれていますが、単語の強弱が異なるため、文全体の意味が変わります。 チャットボットは、幸福、皮肉、怒り、イライラなどの表現を識別するように訓練されています。 ここでシャープの言語聴覚士とアノテーターの専門知識が活かされます。

音声/音声データのライセンス

Shaipは、プロジェクトの特定のニーズに合わせてカスタマイズできる、比類のない高品質の音声データセットを提供します。 ほとんどのデータセットはすべての予算に収まり、データは将来のすべてのプロジェクトの需要を満たすためにスケーラブルです。 40以上の言語で、100以上の方言で50k時間以上の既成の音声データセットを提供しています。 また、自発的、独白、台本、目覚めの言葉など、さまざまな種類の音声を提供しています。 全体を見る データカタログ。

音声/音声データ収集

質の高い音声データセットが不足している場合、結果として得られる音声ソリューションには問題が山積し、信頼性が失われる可能性があります。 Shaipは、多言語の音声コレクション、音声文字変換、および 注釈ツール プロジェクト用に完全にカスタマイズ可能なサービス。
音声データは、一方の端の自然な音声からもう一方の端の不自然な音声まで、スペクトルとして表示できます。 自然なスピーチでは、話し手が自発的に会話するように話します。 一方、話者が台本を読み上げているため、不自然な発話は制限されます。 最後に、話者は、スペクトルの中央で制御された方法で単語やフレーズを発声するように促されます。

シャープの専門知識は、150 以上の言語でさまざまな種類の音声データセットを提供することにまで及びます。

スクリプトデータ

話者は、スクリプト化された音声データ形式のスクリプトから特定の単語やフレーズを発声するように求められます。この制御されたデータ形式には通常、話者が事前に用意されたスクリプトを読み上げる音声コマンドが含まれます。Shaip では、さまざまな発音や音調に対応するツールを開発するために、スクリプト化されたデータセットを提供しています。優れた音声データには、さまざまなアクセント グループの多くの話者からのサンプルが含まれている必要があります。

自発的なデータ

現実世界のシナリオと同様に、自発的または会話的なデータは最も自然な音声形式です。データは、電話での会話やインタビューのサンプルである可能性があります。Shaip は、文脈的な会話を理解する必要があるチャットボットや仮想アシスタントを開発するための自発的な音声形式を提供します。したがって、データセットは、高度で現実的な AI ベースのチャットボットの開発に不可欠です。

発話データ

Shaipが提供する発話音声データセットは、市場で最も人気のあるもののXNUMXつです。 これは、発話/ウェイクワードが音声アシスタントをトリガーし、人間のクエリにインテリジェントに応答するように促すためです。

トランスクリエーション

私たちの多言語能力は、調性、文脈、意図、スタイルを厳密に維持しながら、フレーズをある言語から別の言語に翻訳する広範な音声サンプルを備えたトランスクリエーションデータセットを提供するのに役立ちます。

テキスト読み上げ(TTS)データ

本物の多言語テキスト読み上げ製品の作成に役立つ高精度の音声サンプルを提供します。 さらに、正確に注釈が付けられたバックグラウンドノイズのないトランスクリプトを含むオーディオファイルを提供します。

スピーチからテキストへ

Shaipは、録音された音声を信頼できるテキストに変換することにより、独自の音声からテキストへのサービスを提供します。 これはNLPテクノロジーの一部であり、高度な音声アシスタントの開発に不可欠であるため、単語、文、発音、方言に焦点を当てています。

音声データ収集のカスタマイズ

音声データセットは、高度な会話型AIモデルの開発と展開において重要な役割を果たします。 ただし、音声ソリューションを開発する目的に関係なく、最終製品の精度、効率、および品質は、トレーニングされたデータのタイプと品質に依存します。

一部の組織は、必要なデータの種類について明確な考えを持っています。 ただし、ほとんどの場合、プロジェクトのニーズと要件を完全には認識していません。 したがって、オーディオデータ収集に関する具体的なアイデアを提供する必要があります。 Shaipが使用する方法論。

人口動態

対象言語と人口統計は、プロジェクトに基づいて決定できます。さらに、音声データは、年齢、学歴などの人口統計に基づいてカスタマイズできます。国は、プロジェクトの成果に影響を与える可能性があるため、サンプリング データ収集におけるもう 1 つのカスタマイズ要素です。必要な言語と方言を念頭に置いて、指定された言語のオーディオ サンプルが収集され、必要な能力 (ネイティブ レベルまたは非ネイティブ レベルの話者) に基づいてカスタマイズされます。

コレクションのサイズ

オーディオサンプルのサイズは、プロジェクトのパフォーマンスを決定する上で重要な役割を果たします。したがって、データ収集では回答者の総数を考慮する必要があります。 発話の総数 または、参加者ごとまたは参加者全体のスピーチの繰り返しも考慮する必要があります。

データスクリプト

スクリプトは、データ収集戦略で最も重要な要素のXNUMXつです。 したがって、プロジェクトに必要なデータスクリプトを決定することが不可欠です– スクリプト化された、スクリプト化されていない、発話、またはウェイクワード。

オーディオフォーマット

音声データの音声は、音声および音声認識ソリューションの開発において重要な役割を果たします。 The オーディオ音質 バックグラウンドノイズは、モデルトレーニングの結果に影響を与える可能性があります。
音声データ収集は確実にする必要があります ファイル形式、圧縮、コンテンツ構造、および前処理要件は、プロジェクトの要求を満たすようにカスタマイズできます。

オーディオファイルの配信

音声データ収集の非常に重要なコンポーネントは、クライアントの要件に従ってオーディオファイルを配信することです。 その結果、Shaipが提供するデータのセグメンテーション、転記、およびラベリングサービスは、ベンチマークされた品質とスケーラビリティで企業に最も人気のあるサービスのXNUMXつです。
また、私たちもフォローしています ファイルの命名規則 すぐに使用でき、迅速な展開のために納期を厳守します。

当社の専門知識

収集されたスピーチの時間
0 +
データコレクター
0 +
PII準拠
0 %
サポートされている言語
0 +
データの受け入れ
> 0
Fortune500の顧客
0 +

サポートされている言語

導入事例

当社は、業界最大手企業と提携し、一流の会話型 AI ソリューションを提供しています。当社が達成した成果は次のとおりです。

  • 私たちは、包括的な音声認識データセットを作成しました。 10,000 何時間にもわたる多言語の文字起こしと音声ファイル。これはライブ チャットボットのトレーニングと開発に役立ちました。
  • 保険チャットボットプロジェクトのために、私たちは高品質のデータセットを構築しました。 数千 会話のそれぞれ 6 ターン、トレーニングを強化する。
  • 私たちのチーム 3,000+ 言語専門家が提供 1,000 音声ファイルとトランスクリプトが何時間も 27 さまざまな言語を使用してデジタル アシスタントをトレーニングおよびテストします。
  • 私たちは迅速に収集し、配達しました 20,000 1時間以上の発言 27 熟練した注釈者と言語専門家のおかげで、あらゆる言語での翻訳が可能になりました。
  • 当社の自動音声認識 (ASR) サービスは業界で高く評価されています。当社は、発音、トーン、意図に細心の注意を払い、さまざまな書き起こしを使用して ASR モデルの精度を高め、正確にラベル付けされたオーディオ ファイルを提供します。

当社の成功は、卓越性への取り組みと最先端のテクノロジーの活用から生まれています。当社が他社と一線を画しているのは、データセットが偏りがなく最高品質であることを保証する専門の注釈者チームです。

オーバーと 30,000 データ収集チームの貢献者のおかげで、最高品質のデータセットを迅速に調達して提供することができ、機械学習モデルの導入を加速できます。さらに、当社の高度な AI プラットフォームにより、迅速な音声データ ソリューションを提供でき、競合他社に先んじることができます。

成功事例

まとめ

結論として、会話型 AI は、企業や個人がテクノロジーとやり取りする方法に革新的な進歩をもたらします。会話型 AI システムは、洗練された自然言語処理と機械学習アルゴリズムを活用することで、よりパーソナライズされ、効率的で魅力的なユーザー エクスペリエンスを提供できます。これらのテクノロジーは進化を続け、コミュニケーションを強化し、業務を合理化し、さまざまな業界でイノベーションを推進することが期待されています。会話型 AI を採用すると、競争上の優位性が得られるだけでなく、デジタル時代においてより直感的で応答性の高いやり取りを実現する新たな可能性が開かれます。

Shaip は、一流のデータ会社です。当社には、データとそれに関連する問題を誰よりも理解している分野の専門家がいます。各プロジェクトやコラボレーションにコミットメント、機密性、柔軟性、所有権などの能力をもたらす当社は、お客様にとって理想的なパートナーとなることができます。

話しましょう

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よくある質問(FAQ)

チャットボットは、特定の入力に応答する単純なルールベースのプログラムです。 同時に、会話型 AI は機械学習と自然言語理解を使用して、より人間に似た文脈上の応答を生成し、ユーザーとの自然な対話を可能にします。

Alexa (Amazon) と Siri (Apple) は会話型 AI の例であり、ユーザーの意図を理解し、話し言葉を処理し、コンテキストとユーザー履歴に基づいてパーソナライズされた応答を提供できます。

さまざまなプラットフォームが独自のユースケースや業界に対応しているため、決定的な「最適な」会話型 AI はありません。 人気のある会話型 AI プラットフォームには、Google Assistant、Amazon Alexa、IBM Watson、OpenAI の GPT-3、Rasa などがあります。

会話型 AI アプリケーションには、カスタマー サポート チャットボット、仮想パーソナル アシスタント、語学学習ツール、ヘルスケア アドバイス、e コマースの推奨事項、HR オンボーディング、イベント管理などが含まれます。

会話型 AI ツールは、AI を利用したチャットボットと仮想アシスタントの開発、展開、および管理を可能にするプラットフォームとソフトウェアです。 例には、Dialogflow (Google)、Amazon Lex、IBM Watson Assistant、Microsoft Bot フレームワーク、および Oracle デジタル アシスタントが含まれます。

チャットボットは、実際の人間と同じようにチャットできる仮想アシスタントです。テキストまたは音声で質問したり、情報を入手したり、タスクを完了したりすることができます。

会話型 AI は、実際の会話のような大量のテキストと音声データから学習します。これにより、スラングやさまざまな話し方などを拾い上げ、より自然に理解して会話できるようになります。

 

会話型 AI は、人間のようなチャットを実現するものです。一方、生成型 AI は、学習した内容に基づいて、テキストや画像などの新しいものを作成します。生成型 AI は、応答や要約をその場で生成することで、会話型 AI を強化することもできます。

 

会話型 AI の設定は難しい場合があります。費用がかかり、構築に長い時間がかかり、必ずしも特定のニーズに合うとは限りません。すぐに使用でき、簡単に調整できるように設計されているシステムもあり、より迅速かつシンプルな選択となります。