ジェネレーティブAIの顧客用ケースに適したテクノロジー・バックボーンの構築

ChatGPTに関するメディアの注目は、主にこのテクノロジーが仕事の性質を変える可能性に焦点を当てています。ただし、より大きな話は、ジェネレーティブAIが顧客体験をどのように変えるかということです。マッキンゼーの調査によると、80パーセントの顧客タスクは、チャネル間で自動化でき、コスト削減が20パーセントになることがわかりました。

ChatGPTや同様のツールは、営業、販売、サプライチェーン、顧客サポート、製品開発など、さまざまなビジネス機能で利用できます。従業員の生産性を高め、プロアクティブなアプローチと問題解決を可能にし、一般的な摩擦点を解消することで、ジェネレーティブAIソリューションはチームが顧客向け機能を急速に進化させるのに役立ちます。ただし、このビジョンを実現するには、企業チームは5つの課題を克服し、2つのアーキテクチャーを展開する必要があります。1つは人間によるアプローチを支援するもので、もう1つは完全に自動化されたアプローチを支援するものです。

ChatGPTを本格的に導入するための5つの課題

では、ジェネレーティブAIの実装における障害やリスクについて見てみましょう。どうすればこれらを軽減できるのでしょうか？

1. ChatGPTはメッセージのパーソナライズができない: 現在のジェネレーティブAIツールはメッセージのパーソナライズができないため、パーソナライズは製品やサービス販売の促進、1回の購入における支出の増加、繰り返し購入の増加、顧客ロイヤルティの向上に重要です。マーケティング担当者は、企業レベルのジェネレーティブAIテクノロジーを使用して、名前、イメージ、オファー、最近の購入に基づく製品の推奨、カート放棄メッセージなどのパーソナライズを行う必要があります。
2. ChatGPTはコンテンツを「妄想」する: ジェネレーティブAIソリューションは、プロンプトと過去の学習を使用してコンテンツを作成します。これにより、統計的なパターンから学習した情報でギャップを埋め、情報が真実でない「妄想」コンテンツを作成することがあります。顧客セグメントやユースケース全体でジェネレーティブAIを活用し、拡大するために、企業はこの誤ったコンテンツをユーザーや承認者に提示する前に、または顧客に配布する前に検出して削除する必要があります。

3. ジェネレーティブAIはビジネスルールを適用できない: ビジネスルールは顧客とのやり取りを合理化します。狭いAIチャットボットは、これらの類似点を検出して承認された回答を提供することに優れています。ジェネレーティブAIはこれらの共通点を検出できず、各質問にオリジナルの回答を生成し、顧客の混乱を招き、エラーを引き起こします。企業向けのテクノロジーアーキテクチャーは、ジェネレーティブAIツールと会社の事前に定義されたビジネスポリシーの組み合わせを使用して、これらの回答を標準化するのに役立ち、顧客全体で一貫した回答を提供します。
4. ジェネレーティブAIはコンプライアンスを確保できない: 顧客向けコンテンツは、法的なレビューを受けて、イメージ、テキスト、オファー、約束が会社の法的な、規制上の、顧客向けポリシーに準拠していることを確認するのが通常です。このプロセスは、会社を顧客のトラブル、規制上の非難や罰金、その他のビジネス上の危害から保護します。ジェネレーティブAIはコンプライアントコンテンツを作成できません。なぜなら、法的なニュアンスを理解できないからです。したがって、ジェネレーティブAIを利用するテクノロジーは、非コンプライアントコンテンツを検出して削除するための法的なガードレールを組み込む必要があります。
5. ChatGPTの無制限な使用はセキュリティリスクを生み出している: ChatGPTの使用は、セキュリティポリシーがなければ何が起こるかを示す面白いケーススタディーです。メディアでは、従業員がこのパブリックチャットボットに機密データを入力し、データ漏洩や知的財産の喪失を危惧する記事が多数あります。企業のデータとITチームは、これらの問題を軽減するために情報をセグメント化できます。機密コンテンツをセキュリティコントロールとシステムで保護されたドメインチャットボットに送信し、一般的な問い合わせをChatGPTにルーティングします。

ジェネレーティブAIの新しいアーキテクチャーの評価

人間によるアプローチを支援するB2C/B2Bオペレーションと完全に自動化されたB2Cオペレーションを可能にするために、企業は2つの異なるアーキテクチャーを展開する必要があります。

両方のアーキテクチャーは、ChatGPTや他のソリューションなどのオープンソースのジェネレーティブAIツールを利用し、プロンプト入力からデータの合成、コンテンツの作成、クリーニング、パーソナライズ、ガバナンスまでのプロセスをガイドします。

ChatGPTを使用して人間によるB2C/B2Bのやり取りを合理化する

一般的なシナリオを考えてみましょう。マーケティング担当者は、エンタープライズインターフェイスに入力プロンプトを入力し、コンテンツの開発を支援するための事前に設計された質問紙を使用します。たとえば、メールキャンペーンの場合です。

従業員は、メールの指示、希望するオーディエンス、製品名、市場での主張、製品の特性、および使用方法などの重要な情報を入力します。

アーキテクチャーは、顧客のペルソナを利用して、指示をこのセグメントにアピールする情報で強化し、これらのデータモデルが利用可能な場合に提供します。強化された質問は、外部API経由でChatGPTまたは同様のジェネレーティブAIツールに送信されます。

次に、キュレーターは、コンテンツが企業と規制基準を満たすことを保証するために、ビジネスルールと法的ガイドラインを適用します。マーケティング担当者は、結果として得られるメールを顧客ベースに送信する前にレビューして承認します。

ChatGPTを使用してB2Cのやり取りを自動化する

では、完全に自動化できるやり取りについて考えてみましょう。

ユーザーが質問を入力すると、顧客のペルソナデータで質問を強化します。ただし、更新されたクエリは、2つの方法でルーティングされます。1つは、ビジネス固有のコンテンツにパーソナライズされた回答を提供できるドメインチャットボットに送信され、もう1つは、ルーティン質問の場合は外部API経由でChatGPTに送信されます。ドメインチャットボットはコンテンツをパーソナライズしますが、ChatGPTはそうではありません。

結果として得られるコンテンツは、エラーをスクラブしてビジネスルールとガイドラインと比較検討した後、自動的に顧客に配布されます。

新しいテクノロジーアーキテクチャーを展開してChatGPTから新しいビジネス価値を生み出す

ジェネレーティブAIからROIを生み出す競争が始まりました。企業のリーダーは、ビジネスプロセスをコストと無駄に分析し、ベンダーにアプローチとソリューションを理解するために話をし、概念実証を開発しています。彼らは、価値のスピードとスケールのスピードを達成するために利用できるインサイトとソリューションを探しています。

彼らがこの重要な作業を行っている間、リーダーは、これら5つの一般的なジェネレーティブAIの課題を解決し、人間によるアプローチを支援し、完全に自動化されたやり取りを可能にする能力で、すべてのプロバイダーを評価できます。

これら2つの異なる基礎アーキテクチャーを使用することで、企業は様々なビジネス上の利益を達成できます。チームの生産性を高め、顧客体験を向上させ、サービスやり取りのコストを削減し、新しい製品の販売を促進できます。