会話型AIの完全ガイド
究極のバイヤーガイド2023
はじめに
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。
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。
- 大量のデータを定期的に処理しているすべての起業家やソロプレナー
- AIと機械学習、またはプロセス最適化手法を使い始めている専門家
- 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、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。
会話型 AI 市場は、近年急速に成長しています。 当初は娯楽目的で開発された会話型 AI は、デジタル エコシステムの不可欠な部分になりました。 その影響を示す重要な統計を次に示します。
- 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 $ 29.8億.
- 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。
- 世界中のデジタル マーケティングに AI を使用するマーケターの割合は、29 年の 2018% から 84中2020%.
- 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.
- 2021年の調査では、 86% の米国の幹部は、AI が自社内の「主流技術」になることに同意しています。
- 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。
- 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 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、コンテキストに富んだ対話を行います。 AI がより広い範囲の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、次の XNUMX つの主要なステップに分けることができます。
ステップ 1: 入力コレクション – ユーザーは、テキストまたは音声で入力を提供します。
ステップ 2: 入力処理 – 入力がテキスト形式の場合、自然言語理解 (NLU) を使用して単語から意味を抽出します。 音声入力の場合、まず自動音声認識 (ASR) を使用して、音声をさらに分析できる言語トークンに変換します。
ステップ 3: 応答の生成 – 自然言語生成技術を利用して、ユーザーの問い合わせに適切に対応します。
ステップ 4: 継続的な改善 – 会話型 AI システムは、ユーザー入力を経時的に分析し、応答を改良して正確性と関連性を確保します。
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) は、音声コマンドによる対話を可能にします。 ハンズフリーで会話するために話し言葉を処理し、スマートフォンやスピーカーに搭載されています。 VA は、カスタマー サポート、予定のスケジューリング、指示、および FAQ 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
AI/NLPチャットボット | ルールベースのチャットボット |
音声コマンドとテキストコマンドを理解して操作します | テキストコマンドのみを理解して操作する |
会話の文脈を理解し、意図を解釈することができます | トレーニングされた所定のチャットフローに従うことができます |
会話型の対話を行うように設計されています | 純粋にナビゲーション用に設計されています |
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 | チャットサポートインターフェースとしてのみ機能します |
相互作用、会話から学ぶことができます | 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 |
トレーニングには膨大な時間、データ、リソースが必要です | トレーニングがより速く、より安価 |
インタラクションに基づいてカスタマイズされた応答を提供できます | 予測可能なタスクを実行します |
高度な意思決定が必要な複雑なプロジェクトに最適 | より単純で明確なユースケースに最適 |
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。
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。
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
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を開発する上でのもうXNUMXつの大きな課題は、スピーチのダイナミズムを争いに持ち込むことです。 たとえば、話しているときに、いくつかのフィラー、一時停止、文の断片、および解読できない音を使用します。 さらに、通常、すべての単語の間で一時停止したり、右の音節にストレスをかけたりすることはないため、スピーチは書かれた単語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
AIを利用した音声認識システムまたは会話型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容易ではありません。 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があり、各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。
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。
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。
Cons:
- 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
事前にパッケージ化された/既製のデータセット
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
Cons:
- 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。
カスタム収集データセットを選択します
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
Cons:
- データセットは、コストと時間がかかる可能性があります。 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
音声消費者物価指数2021では、 66% 米国、英国、ドイツのユーザーの何人かがスマートスピーカーを操作し、31%が毎日何らかの形の音声技術を使用していました。 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応答します。
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。
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
会話型AIは、ヘルスケアセクターに大きな影響を与えています。 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
- 治療後の段階での患者の関与
- 予定スケジュールチャットボット
- よくある質問や一般的な質問への回答
- 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
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。
eコマース業界は、このクラス最高のテクノロジーのメリットを活用しています。
- 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。
- 顧客がリアルタイムで残高を確認できるようにする
- 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
銀行セクターと同様に、保険業界も会話型AIによってデジタル的に推進されており、そのメリットを享受しています。 たとえば、会話型AIは、保険業界が紛争や請求を解決するためのより迅速で信頼性の高い手段を提供するのに役立ちます。
- 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収集する
- 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を提供することになると、Shaipはその展開の成功で市場をリードしてきました。 ただし、チャットボットと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のデータセットを提供するために、マーケットリーダーである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音声と音声を巧みに分離し、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。 類似のオーディオサウンドを正確に分離して注釈を付けることにより、
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、優れたスピーカーダイアリ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、スピーカー1、スピーカー2、音楽、バックグラウンドノイズ、車両の音、無音など、スピーカーの境界が正確に識別および分類され、スピーカーの数が決定されます。
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
多言語オーディオデータサービスは、世界中の150以上の言語と方言でオーディオデータを収集するデータコレクターのチームがあるため、Shaipが提供するもうXNUMXつの非常に好ましいサービスです。
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。
一流のMLモデルをトレーニングおよび開発できるようにするために、スピーチセラピストは、システムが人間が同じ意図を表現するいくつかの方法を特定するのに役立つ、広範で多様なデータセットを提供します。
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。
自動音声認識または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
人間の相互作用のもうXNUMXつの興味深い側面は、トーンです。単語の意味は、発声されるトーンに応じて本質的に認識されます。 私たちが言うことは重要ですが、それらの言葉をどのように言うかによっても意味が伝わります。
たとえば、「WhatJoy!」などの簡単なフレーズ。 幸福の叫びである可能性があり、皮肉であることが意図されている可能性もあります。 それはトーンとストレスに依存します。
'何してるの?'
'何してるの?'
これらの文は両方とも正確な単語を持っていますが、単語へのストレスは異なり、文の全体的な意味を変えます。 チャットボットは、幸福、皮肉、怒り、苛立ち、その他の表現を識別するように訓練されています。 ここで、シャープの音声言語病理学者とアノテーターの専門知識が役立ちます。
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を超える言語でさまざまなタイプ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でスクリプトから特定の単語または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、話者が事前に準備されたスクリプトから読み取る音声コマンドが含まれます。
Shaipでは、多くの発音と調性のためのツールを開発するための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
実際のシナリオと同様に、自発的または会話型のデータが最も自然な発話形式です。 データは、電話での会話またはインタビューのサンプルである可能性があります。
Shaipは、コンテキスト会話を理解する必要があるチャットボットまたは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を開発するために不可欠です。
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
プロジェクトに基づいて、対象言語と人口統計を決定できます。 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、プロジェクトの結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のもうXNUMX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、指定された言語の音声サンプルが収集され、必要な習熟度に基づいてカスタマイズされます–ネイティブまたは非ネイティブレベルのスピーカー。
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、回答者の総数 データ収集を検討する必要があります。 The 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
サポートされている言語
導入事例
私たちはいくつかのトップ企業やブランドと協力し、最高位の会話型AIソリューションを提供してきました。
私たちのサクセスストーリーのいくつかは次のとおりです。
- ライブチャットボットをトレーニングおよび構築するために、10,000時間以上の多言語の文字起こし、会話、音声ファイルを含む音声認識データセットを開発しました。
- 保険チャットボットのトレーニングに使用される、会話ごとに1000ターンの数千の会話の高品質データセットを構築しました。
- 3000人以上の言語専門家からなるチームは、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、1000の母国語で27時間以上の音声ファイルとトランスクリプトを提供しました。
- アノテーターと言語学の専門家のチームも、20,000を超えるグローバル言語で27時間以上の発話を迅速に収集し、配信しました。
- 当社の自動音声認識サービスは、業界で最も好まれているサービスのXNUMXつです。 信頼性の高いラベルの付いたオーディオファイルを提供し、ASRモデルの信頼性を向上させるために、さまざまなスピーカーセットからの幅広い文字起こしと辞書を使用して、発音、トーン、意図に特別な注意を払っています。
私たちのサクセスストーリーは、常に最新のテクノロジーを使用して最高のサービスをクライアントに提供するという私たちのチームのコミットメントに端を発しています。 私たちの違いは、私たちの仕事が、ゴールドスタンダードの注釈の公平で正確なデータセットを提供する専門家の注釈者によって支えられていることです。
30,000人を超える貢献者からなるデータ収集チームは、MLモデルの迅速な展開を支援する高品質のデータセットを調達、スケーリング、提供できます。 さらに、最新のAIベースのプラットフォームに取り組んでおり、最も近い競合他社よりもはるかに高速に高速音声データソリューションをビジネスに提供することができます。
結論
このガイドはあなたにとって有益であり、ほとんどの質問に答えてくれたと正直に信じています。 ただし、信頼できるベンダーについてまだ確信が持てない場合は、もう探す必要はありません。
Shaipは、最高のデータ注釈会社です。 データとその関連する懸念を他に類を見ないほど理解している分野の専門家がいます。 各プロジェクトまたはコラボレーションへのコミットメント、機密性、柔軟性、所有権などの能力を提供するため、私たちはあなたの理想的なパートナーになることができます。
したがって、注釈を取得する予定のデータの種類に関係なく、私たちのベテランチームがあなたの要求と目標を満たすことができます。 私たちと一緒に学習するために最適化されたAIモデルを入手してください。
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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。