「人工知能の問題点は、コンピューターがまったく気にしないことです。しかし、私たちはそうします」と言いました マイクロソフト 11 月 19 日から 22 日までシカゴでオンラインおよび対面で開催された Microsoft Ignite の初日に登壇した CEO のサティア ナデラ氏。基調講演中、ナデラ氏と彼のチームは、人間の要素がなぜそれほど重要なのかを説明した。 AIにとって重要な要素: IT リーダーはモデルをトレーニングして、ワークフローを高速化し、顧客エクスペリエンスを向上させることができます。
「テクノロジーのためのテクノロジーではありません。それを実際の成果に変えることが重要なのです」とナデラ氏は語った。これらのビジネス成果の例としては、コンテキストに富んだ応答の取得、クエリ解決時間の短縮、大量のインタラクションの処理などが挙げられます。
「私たちは現在、長期記憶や豊富なコンテキストをサポートし、実際にこれらのモデルにツールの使用方法を教える機能を備えています。したがって、これらすべてを組み合わせると、私たちの仕事と生活、チーム、ビジネス プロセス、組織全体にわたって私たちの代わりに行動できる AI エージェントのタペストリーによって定義される、非常に豊かなエージェントの世界を構築することができます」とナデラ氏は述べました。 。
ネイサン・カートライト氏、人工知能担当チーフアーキテクト CDWは、AIの影響は自動化だけに留まらないと指摘した。 「これらのモデルは問題解決にも役立ち、意思決定を改善することもできます」と彼は言いました。
の専門家によると、AI が顧客エクスペリエンスに革命をもたらす 3 つの方法は次のとおりです。 発火:
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1. AI を活用したアバターを通じて人間らしいインタラクションを実現
AI を活用したアバターは、非常にパーソナライズされた本物そっくりのアバターを提供します 顧客とのやり取り。 CDW は次の力を活用しています。 アズールのテキスト読み上げアバターを使用します。 高度なニューラル音声合成 顧客サポートや仮想相談などのシナリオで、人間の自然なコミュニケーションをシミュレートします。
たとえば、小売会社は次のように使用できます。 アズール TTS アバター オンライン ショッピング中にリアルタイムの多言語顧客サポートを提供し、会話的で共感的な口調でユーザーを製品選択までガイドします。 アバターは数十の言語を話し、アクセシビリティ モードで操作できます。
「ねえメグ、もう一度日本語で言ってもらえますか？」カートライト氏はAIを紹介するライブデモでこう語った。
メグはコーヒーの注文を受け付け、その注文をバックエンド コンピューター システム経由で送信し、そこで人間のバリスタが注文を受け取ることもできます。カートライト氏は、これはこのテクノロジーが企業が従業員をより重要なプロジェクトに解放できるよう支援するほんの始まりにすぎないと述べた。
2. 大規模な言語モデルがコンテキスト分析をサポート
と Azure OpenAI とエージェント アーキテクチャにより、企業は顧客のニーズを理解し、非常に正確でコンテキストを認識した応答を提供できます。大規模言語モデル (LLM) と検索拡張生成を組み合わせることが、顧客がリアルタイムで状況に応じた応答を受け取ることができるように、ナレッジ ベースの動的なクエリを実行する秘訣である、と専門家は述べています。
AI モデルはユーザーの「仕事の状況」をすぐに学習できるとナデラ氏は言います。彼らは何に取り組んでいますか?会議、電子メール、会話、文書?
「それはあなたの独自の仕事の状況、あなたの許可に基づいています。私たちは、エージェントを個人のコパイロットと協力してビジネス プロセスを変革するものだと考えています」とマイクロソフトのエクスペリエンスおよびデバイス部門のエグゼクティブ バイスプレジデント、ラジェシュ ジャーは付け加えました。
金融会社 はこのテクノロジーを利用して、複雑な投資ポートフォリオに関する顧客の質問に微妙な答えを提供しています。これらのエージェントは、パーソナライズされたデータと市場トレンドを考慮してデータを分析し、推奨される次のステップを提供できます。これは、顧客とのやり取りにより多くの時間が再割り当てされることを意味します。
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3. シームレスな自動化によるワークフローの統合と加速
エージェントのアーキテクチャ また、人間のタッチを維持しながら複雑なワークフローを自動化し、すべてのアイテムが確実に処理されるようにすることもできます。
面倒なタスクを思い浮かべてください。このテクノロジは、顧客対応プロセスまたはバックエンド プロセスを強化できます。一部の企業はこれを経費報告に使用しています。ナデラ氏によると、従業員のオンボーディングエクスペリエンス全体を自動化し、人事チームの作業負荷を軽減することを選択している企業もあるという。
オンボーディングの場合、新入社員は Azure TTS アバターと対話することができ、企業アカウントの設定、会社ポリシーの理解、トレーニング モジュールの完了などのオンボーディング タスクをガイドします。システムは舞台裏で、関連する人事データベース、コンプライアンス記録、チーム固有の文書にクエリを実行し、従業員の質問に個別に回答します。
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製造会社 企業はこのテクノロジーを使用して、工場運営のための社内サポート デスクを自動化しています。機械オペレーターが問題を報告すると、 音声対応の Azure TTS アバターを使用すると、システムは過去のメンテナンス記録、操作マニュアル、IoT センサー データを自動的にクエリして、潜在的な原因を特定します。その後、段階的なトラブルシューティング ガイダンスを提供したり、技術者の訪問をスケジュールしたりして、ダウンタイムを削減します。
最終的に、Azure、CDW、Microsoft を含む企業間のこの相乗効果は、顧客中心のイノベーションの新たな基準を設定します。人間がモデルのトレーニングを継続し、出力を監視するだけで済みます (Microsoft は現在、 2,300万人以上のトレーニング AI の人々）。 「AI の中間期を迎えている今、人間の成果に力を与えるかどうかは私たち次第です」とナデラ氏は言います。
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写真撮影: ココ 荒牧、マット ヴィラヌエバ、マーシャル ミラー、デリック ルイ © Microsoft
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