会話型AIの完全ガイド
究極のバイヤーガイド2026
イントロダクション
最近では、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だったか、と立ち止まって尋ねる人はいませんよね？ その代わりに、機械が私たちのお気に入りの曲を演奏し、あなたの住所まで配達してくれる地元の中華料理店を素早く見つけ出し、夜中でもリクエストに簡単に対応してくれます。
ELIZA のような初期の会話型 AI モデルは、会話のコンテキストを理解できず、応答の関連性に影響が出るという制限がありました。
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。
会話型AIとは
会話型AIは、機械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する高度な人工知能です。会話型人工知能とも呼ばれるこの技術は、人間の言語を理解・解釈し、自然な会話をシミュレートします。時間の経過とともに、やり取りから学習し、状況に応じて応答することができます。
会話型AIシステムは、チャットボット、音声アシスタント、顧客サポートプラットフォームなど、デジタルおよび通信チャネル全体のアプリケーションで広く利用されています。会話型AIテクノロジーは、eコマース、カスタマーサービス、デジタルセルフサービスといった分野で広く採用されており、顧客体験全体を向上させ、取引をサポートしています。その影響を示す重要な統計データを以下に示します。
世界の対話型AI市場は、2021年に6.8億ドルの規模となり、2026年には年平均成長率（CAGR）22.6%で18.4億ドルに成長すると予測されています。2028年には、市場規模は29.8億ドルに達すると見込まれています。
広く普及しているにもかかわらず、ユーザーの63％は日常生活でAIを利用していることに気づいていない。
ガートナーの調査によると、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、2022年までにホワイトカラー労働者の約70%が日常的に会話型プラットフォームを利用するようになると予測されている。
パンデミック以降、対話型エージェントが処理するインタラクションの量は、複数の業界で最大250%増加した。
2022年には、成人音声アシスタントユーザーの91%がスマートフォン上で対話型AI技術を利用していた。
2021年の調査によると、米国のユーザーの間で音声アシスタント技術を使って行われたショッピング活動の中で、最も多かったのは商品の閲覧と検索だった。
世界中のテクノロジー専門家のうち、約80%が顧客サービスにバーチャルアシスタントを利用している。
2024年までに、北米のカスタマーサービス意思決定者の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るカスタマーサービスチャネルになると考えている。
2022年2月時点で、米国の成人の53%が過去1年間に顧客サービスのためにAIチャットボットとやり取りをしたことがある。
2022年には、世界中で3.5億のチャットボットアプリが利用された。
アメリカの消費者がチャットボットを利用する主な理由の上位3つは、営業時間（18%）、製品情報（17%）、カスタマーサービスへの問い合わせ（16%）である。
顧客体験と業務効率の向上を目指す企業にとって、適切な会話型 AI ソリューションまたは会話型 AI ソフトウェアを選択することは非常に重要です。
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 の仕組み
会話型AIは、自然言語処理（NLP）、ディープラーニング、大規模言語モデルを基盤技術として活用し、高度な自然言語理解とコンテキストリッチな対話を実現します。AIはユーザーからの入力をより幅広く扱うことで、パターン認識能力と予測能力を向上させます。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）を用いて意味を抽出し、システムは言語モデルと品詞タグ付けを活用してユーザー入力を解釈します。音声入力の場合、AIは自動音声認識（ASR）を用いて音声を認識し、話し言葉をテキストに変換する必要があります。その後、システムは自然言語生成技術を用いて応答を生成します。会話型AIは、ユーザーインタラクションを分析し、応答を洗練させることで、時間の経過とともに継続的に改善され、正確で関連性のある応答を実現します。
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。
発言内容の理解： AIは、あなたが話している場合でも、入力している場合でも、注意深く耳を傾けます。言葉を分解してあなたの意図を理解し、声のトーンや感情までも読み取ります。AIはユーザーの意図を分析し、その意図を理解することで適切な応答を生成します。
意味を理解する： AIはあなたの言葉を理解した後、より広い視野で全体像を把握しようとします。会話の流れや文脈を利用して、あなたが本当に何を尋ねているのか、何を言っているのかを把握するために、パターンや文脈を探します。
応答： AIはあなたの意図を理解すると、すぐに最適かつ適切な応答を考え出します。必要に応じてさらに質問をしたり、必要な情報を提供したりすることもありますが、その際も自然で親しみやすい口調で、会話の流れに沿った応答となるよう配慮します。
人間のような話し方： AIは、まるで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努力しています。
時間とともに賢くなる：会話を重ねるほど、AIは賢くなります。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、さらにはスラングへの理解を深めていきます。より多くのユーザー入力から学習することで、AIの理解力と応答能力が向上し、複雑な質問への対応力も高まります。
音声処理と会話履歴の保持：文字入力ではなく音声入力で話すと、AIが音声認識機能を使って音声を認識し、テキストに変換します。また、会話の流れを途切れさせないよう、以前に話した内容を記憶します。
常に改善を続ける： AIは時間の経過とともに応答を洗練させ、会話を重ねるごとに精度と有用性を高め、常に適切な応答を提供することを目指します。
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。
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。
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、特定のプラットフォームに限定されており、主にテキストベースです。 | 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 | 事前に決められたチャットフローに従うことができます。 | コンテキストを理解し、ユーザーの意図を動的に解釈します。 |
| 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。 | 人間のような会話対話のため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、アプリ、仮想アシスタントなどで動作します。 |
| 学習と最新情報 | 改善するには手動で更新する必要があります。 | 相互作用から継続的に学習します。 |
| 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。 | 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処理します。 | カスタマイズされた応答を提供し、複雑なやり取りを処理します。 |
| Use Case | 単純で明確に定義されたタスクに最適です。 | 複雑で意思決定主導型の会話型プロジェクトに最適です。 |
会話型AIのメリット
会話型AIはますます高度化、直感化、そして費用対効果を高め、あらゆる業界で広く導入されています。企業は現在、高度なAI技術とAIエージェントを活用して、プロセスの自動化や顧客エンゲージメントの強化に取り組んでいます。この革新的なテクノロジーがもたらす大きなメリットを、より詳しく見ていきましょう。
複数のチャネルを介した会話
会話型AIは、企業が様々なチャネルを通じたパーソナライズされたインタラクションを通じて最高クラスの顧客サービスを提供できるようにし、ソーシャルメディアからライブウェブチャットまで、シームレスなカスタマージャーニーを実現します。さらに、会話型AIは複雑な情報をユーザーに案内し、リアルタイムの提案やサポートを提供することでユーザーを支援することもできます。
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、感情に基づいてインタラクションを分類することで、カスタマーサービスチームが突発的な通話量の急増に対応できるよう支援します。顧客からのリクエストを効率的に管理・対応することで、エージェントの負荷を軽減します。これにより、効率的な通話ルーティングが可能になり、価値の高いインタラクションはエージェントが、価値の低いインタラクションはチャットボットが担当するようになります。
カスタマーサービスの向上
顧客体験は、ブランドにとって重要な差別化要因となっています。会話型AIは、日常的な問い合わせに即座に対応することで、企業がポジティブな体験を提供し、ユーザー満足度を向上させるのに役立ちます。一方で、複雑または微妙な問題への対応には、人間のエージェントが不可欠です。会話型AIは、問い合わせに対して迅速かつ正確な回答を提供し、音声認識技術、感情分析、意図認識を用いて、顧客中心の対応を実現します。
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
チャットボットはコスト効率に優れ、8 年までに企業は年間 2022 億ドルを節約できると予測されています。単純なクエリと複雑なクエリの両方を処理できるチャットボットを開発することで、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軽減されます。初期の実装コストは高額になる場合がありますが、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顧客データを収集・分析し、顧客の行動、嗜好、懸念事項に関する貴重なインサイトを提供します。会話型AIのインタラクションを分析することで、企業はユーザーの行動や嗜好に関する貴重なデータインサイトを獲得し、サービスの改善や事業戦略の策定に活用できます。このデータドリブンなアプローチは、企業が情報に基づいた意思決定を行い、マーケティング戦略を洗練させ、より優れた製品や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はAIの学習能力を高め、時間の経過とともにより正確で効率的な応答を実現します。
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
多くの大小さまざまな企業が、ソーシャルメディア上でAIを活用したチャットボットやバーチャルアシスタントを活用しています。これらのツールは、企業が顧客とやり取りし、質問に答え、迅速かつ容易にサポートを提供するのに役立ちます。会話型AIの事例は数多くあり、Siri、Google Assistant、Amazon Alexa、Microsoft Cortana、ChatGPTといった人気のバーチャルアシスタントやチャットボットは、消費者向けデバイスやサービスで広く利用されています。以下にいくつか例を挙げます。
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のコミュニケーションを劇的に変革しています。企業が高度な会話型AIツールやアプリケーションを開発する中で、機密性の高いユーザー情報を保護し、ユーザーの信頼を維持するためには、データセキュリティの確保が不可欠です。さらに、ユーザーからのフィードバックを収集することは、会話型AIシステムを改良し、その有効性を高めるために不可欠です。しかし、顧客とのコミュニケーションをより円滑にするチャットボットを開発する前に、開発において直面する可能性のある多くの落とし穴を検討する必要があります。
言語の多様性
2022年時点で、世界中で約1.5億人が英語を話しており、次いで中国語（北京語）を話す人が1.1億人でした。英語は世界で最も話され、学習されている外国語ですが、世界人口の約20%しか話していません。つまり、残りの80%は英語以外の言語を話しているということです。したがって、チャットボットを開発する際には、言語の多様性も考慮する必要があります。
言語の変動性
人間は異なる言語を話し、同じ言語でも話し方が異なります。残念ながら、感情、方言、発音、アクセント、ニュアンスなどを考慮した言語の多様性を機械が完全に理解することは依然として不可能です。人間の感情を理解することは、システムがニュアンスのあるコミュニケーションを解釈する能力に影響を与えるため、会話型AIにとって大きな課題です。
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
ノイズデータ、つまり背景雑音とは、ドアベル、犬の鳴き声、子供の声など、会話に役立たないデータのことです。そのため、これらの音を音声ファイルから除去またはフィルタリングし、重要な音とそうでない音を識別するようにAIシステムを訓練することが不可欠です。
さまざまな音声データタイプの長所と短所
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。
メリット：
- 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。
デメリット：
- 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。
長所：
- 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。
短所：
- 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
公開データや独自開発の音声データ収集がニーズに合わない場合は、パッケージ化されたデータセットを利用するという選択肢もあります。ベンダーは、顧客への再販を目的として、パッケージ化された音声データセットを収集しています。このようなデータセットは、汎用アプリケーションの開発や特定の用途に利用できます。
長所：
- 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
短所：
- 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。
長所：
- 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
短所：
- 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。
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は計り知れず、様々な業界で多様な用途に活用されています。会話型AIの取り組みをビジネス目標と整合させることで、測定可能な価値が確保され、組織目標の達成を支援します。
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によると、米国、英国、ドイツのユーザーの約66%がスマートスピーカーを利用しており、31%が何らかの音声技術を毎日使用していると報告されています。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、音声認識技術のおかげで音声コマンドに反応します。
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。
健康
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。
健康
- 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
- 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
- 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
保険対応
- 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
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。
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？」
これら3つの発話はすべて同じ意図を持っていますが、表現が異なります。Shaipの熟練した会話型AIスペシャリストは、順列と組み合わせによって、同じ要求を表現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、意味、文脈、トーン、語彙、タイミング、アクセント、方言に焦点を当て、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。このようにして、Shaipは高品質のAIを構築します。 会話型AIトレーニングデータ これは、音声アシスタントやチャットボットが実際のユーザーを理解するのに役立ちます。
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、お客様のプロジェクトのニーズに合わせてカスタマイズ可能な、他に類を見ない高品質の音声データセットを提供しています。ほとんどのデータセットはあらゆる予算に対応可能で、将来のプロジェクト需要にも対応できるよう拡張性にも優れています。50以上の言語、100以上の言語方言で、40万時間以上の音声データセットをご用意しています。また、自発音声、モノローグ、台本音声、ウェイクアップワードなど、様々な種類の音声データも提供しています。データカタログ全体をご覧ください。
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イメージを持っています。しかし、ほとんどの組織は、プロジェクトのニーズや要件を十分に理解していません。そのため、Shaipが採用している音声データ収集方法について、具体的な情報を提供する必要があります。
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
音声サンプルのサイズは、プロジェクトの成果を左右する重要な要素です。そのため、データ収集においては、回答者の総数を考慮する必要があります。また、参加者一人あたりの発話数や発話回数、あるいは参加者総数も考慮に入れるべきです。
データスクリプト
スクリプトはデータ収集戦略において最も重要な要素の一つです。したがって、プロジェクトに必要なデータスクリプト（スクリプト化されたもの、スクリプト化されていないもの、発話、ウェイクワードなど）を明確にすることが不可欠です。
オーディオフォーマット
音声データのオーディオは、音声認識ソリューションの開発において極めて重要な役割を果たします。オーディオの品質や背景ノイズは、モデルのトレーニング結果に影響を与える可能性があります。
音声データ収集においては、ファイル形式、圧縮方法、コンテンツ構造、および前処理要件をプロジェクトの要求に合わせてカスタマイズできるようにする必要がある。
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。
Tsunaguの専門領域
サポートされている言語
導入事例
私たちは、業界をリードする企業と提携し、最高レベルの会話型AIソリューションを提供しています。複雑な会話型AIプロジェクトの技術的な詳細を管理する専門知識により、信頼性と拡張性に優れた成果を実現します。これまでの成果をご紹介します。
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私たちは、 10,000万時間以上の多言語の文字起こしデータと音声ファイルを含む、包括的な音声認識データセットを作成しました。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。
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3,000名を超える言語専門家からなる当社のチームは、デジタルアシスタントのトレーニングとテストのために、27の異なる言語で1,000時間以上の音声ファイルと文字起こしデータを提供しました。
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熟練したアノテーターと言語専門家のおかげで、27以上の言語で20,000万時間以上の発話を迅速に収集し、提供することができました。
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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。
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保険業界のチャットボットプロジェクトでは、数千件の会話（それぞれ6ターン）を収録した高品質なデータセットを構築し、トレーニングを強化しました。また、生成AIを活用してパーソナライズされた応答を作成し、顧客エンゲージメントと満足度を向上させました。
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。
データ収集チームには30,000万人を超える貢献者がおり、高品質なデータセットを迅速に収集・提供することで、機械学習モデルの導入を加速させます。さらに、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し、競合他社の一歩先を行くことができます。
結論
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
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。
