サポートにおける AI の導入: Jason Weum 氏へのインタビュー

Ross Smith が、Microsoft のサポートにおける人工知能の導入について Jason Weum にインタビューします。

ロス・スミス: やあ、ジェイソン、 として 1つの リーダー カスタマーサポートにおけるAIの導入あなたの経歴や、あなたが AIとの関わりを始めた。

Jason Weum: 私の経歴はソフトウェア開発とエンジニアリングで、キャリアの大部分をソフトウェア開発 (カスタムおよびパッケージ製品) とテクニカル PM および製品管理の役割によるプロセス管理に費やしてきました。キャリアを通じてコンサルティング、開発、PM、テスト、サポートの役割に携わってきました。最近では、Microsoft サポート内のサポート機能に異動し、最先端のソリューションを開発することでサポート エンジニアの効率と効果を高めながら、AI ファーストのカスタマー サポート エクスペリエンスの構築に注力しています。

ロス：すごいですね。 エンジニアリングとサポートのバックグラウンド。 これにより、 1つの 良い 素晴らしい この新しい世界への視点 AIの ブレンドする 最先端 テクノロジーとサポート 実践顧客サービスとサポートは、企業にとって最も重要なシナリオです。 AIの活用について。AIに初めて関わったのはいつですか?

ジェイソン：私のチームは、どうすれば 振る 2022 年の夏に、AI を活用したサポートに関する当社の現在の計画の一部を発表しました。カスタマー サービスで AI を使用するための理解の基盤を最初に築いていました。 そして2022年12月、ChatGPTが突如登場し、 の 重要な 研究、実験、仕事 この空間で私たちは準備を整えました 押収のため 押収する チャンス。 2023年1月に私たちはすぐに、GPT 3.5のパワーと組み合わせたデータセットに基づいたモデルの構築を開始しました。、 テクノロジーが急速に変化していたため、学習も大変でした。当時も今も、かなり激しい変化が続いています。

ロス：それであなたは でAIの実験に携わる これ ChatGPT が世に出る前の早い段階からですね。あなたは明らかに他の人よりもずっと多くの経験を積んでいますね。学んだことは何ですか?

Jason: 私が学んだ最も重要なことの 1 つは、多くのテクノロジーと同様に、AI にも、ユーザーが期待される効率性を確認するまでに学習曲線があるということです。 当初、多くの人がこの魔法の技術がすべての問題を解決すると考えていましたが、、 驚くほど強力ではあるが、その潜在能力を発揮するには投資が必要である。もう一つの重要な教訓は、 は AI が本当に得意とする分野もあれば、苦手とする分野もあります。 AIに適したプロセスやツールの部分を理解することが、ing 生産性が最も向上します。 最後に、AIは、入力するモデルや知識ソースによってのみ機能します。 学ぶエド 可能な限り最高の応答品質を確保するには、質の高いコンテンツのセットを用意することが重要です。

ロス：皆さんは何が効果的かについて多くのことを学んだようですね そして何がそうではないのか教えてください 全て AI が最も効果を発揮する分野と、顧客シナリオにおいて AI があまり効果を発揮しない傾向にある分野についてもう少し詳しく教えてください。

Jason: カスタマー サービスの分野では、サポート対象に関する深い知識をあまり必要としないタスクでは AI が優れたパフォーマンスを発揮することが分かっています。 たとえば、高品質の顧客メールの作成を手伝ったり、顧客への初期のトラブルシューティングやスコープ設定のメールの作成を手伝ったり、定義された分類法に基づいてサポートケースを分類したり、特定の機能の使用方法に関する顧客の質問に答えたりします。、 基本的には、サポート エンジニアの 1 日の作業の中で時間がかかるものの、深い専門知識を必要としないものになります。 逆に、非常に技術的で微妙な問題、個々の実装に固有の問題、十分に文書化されていない新しい領域の問題は、人間のエンジニアの方が適した候補です。

ロス：顧客が自ら問題を解決できるように、診断と自動化の構築に長年取り組んできました。 テクノロジーの問題を抱えるAIはどのように統合されるのか、あるいはここで読んだ従来の診断と異なるのか Microsoft 365 セルフヘルプ診断で時間と労力を節約 – Microsoft コミュニティ ハブ

ジェイソン: 現時点では、AI がいくつかの点で役立つと考えています。 まず、AI は開発者がより効率的にコードを生成するのを支援し続け、現在の開発手法でより多くの成果を達成できるようにします。 第二に、診断サービスでは、LLM を活用して、通常はビジネス ロジックに埋め込まれるタスクを実行できるようになります。 たとえば、事前定義されたパターンを探して大きなログ ファイルを分析する診断機能があります。 今後は、AI のパターン認識および分類機能を活用して、まだ遭遇していないログ ファイル内の新しいパターンを見つけることができるようになります。 これにより、開発サイクルが短縮され、診断の有効性が向上します。 最後に、AI を使用すると、時間の経過とともに進化する高度なトラブルシューティング手順とともに自然な出力を生成できます。 診断結果によって LLM に追加の洞察を促すことができるため、ローコード方式で最新のガイダンスを診断によって提供できるようになります。

ロス：今は技術の変化と急速な進歩の非常に魅力的な時代ですメントs将来に向けて楽しみにしていることは何ですか?

ジェイソン：多くの人が言っているように、私たちはAI革命の瀬戸際にあり、それが何をもたらすのかは 世界中にたくさんあります。 私は、コンピューターの歴史の中で最もエキサイティングな時代に参加できること、そして新しい発見が続く中で毎日学ぶことができることに興奮しています。 過去に解決しようとして限界的な結果しか出なかった多くの問題が、今でははるかに実現可能に思えるようになりました。 今後数か月で私たちがどこへ向かうのか、何ができるのか、そしてどんな問題を解決できるのか、とても楽しみです。

ロス: ジェイソンさん、AI の旅であなたは明らかに長い道のりを歩んできましたね。組織に AI を導入する方法を模索しているカスタマー サポートの専門家に、どのようなアドバイスをされますか? これは恐ろしい領域です。始めるにはどうすればよいのでしょうか?

Jason: AI は、ビジネス上の問題を解決するために使用できるもう 1 つのツールです。 これは強力でエキサイティングですが、一度にすべてに対処することはできません。 組織内の課題を明確にし、AI がどのように役立つかを検討することをお勧めします。 AI が現在優れている分野について基礎的な理解を必ず得て、どこから始めるかを計画する前にそれを慎重に考慮してください。 また、AI によって既存のプロセスが変更されるため、これらの新しい機能を最大限に活用するには、仕組みを再考する必要がある場合があることにも注意してください。 私は小さなことから始めて学び、良い結果に基づいて構築していくのが好きです。 最後に、AI ソリューションの品質はモデル内のデータの品質によって決まることを覚えておいてください。 時間をかけてまず質の高い知識源コンテンツを確保することは、AI が期待どおりの結果をもたらすことを保証する上で大いに役立ちます。

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Ross Smith は、CSS Modern Work サポート可能性チームのワールドワイド サポート リーダーです。

Jason Weum は、OneDrive および SharePoint サポートのサポート担当ディレクターであり、Modern Work GPT の戦略開発を主導しました。