Zenon Sliwka、Born Digitalの共同創設者 – インタビュー・シリーズ

Zenon Sliwkaは、Born Digitalの共同創設者兼チーフセールスオフィサーです。Born Digitalは、誰でもAI仮想アシスタントを設計、構築、デプロイできるAll-In-One AIプラットフォームです。AI仮想アシスタントは、顧客の問い合わせからアウトバウンドコールまで、開発者なしで何でも処理できます。Born Digitalは、組織が強力なアシスタントを作成できるようにし、顧客サービス、セールス、そしてマーケティングの努力を自動化することができます。

Zenonは、20年以上のシニアマネジメントとビジネス/デジタル変革の経験を持っています。国際物流、テレコミュニケーション、銀行業界（DHL、Deutsche Post (DHL.DE ) 、Deutsche Telekom (DTE.DE ) 、GECapital）でラインチームを率いてきました。

あなたをBorn Digitalを設立するきっかけは何でしたか？また、あなたのITとマネジメントでの豊富な経験は、このプラットフォームの開発と成功にどのように影響しましたか？

私はIT業界で20年以上働き、従来の顧客サービスプロセスに非効率性があることを実感しました。従来の方法は限界に達しており、新しいレイヤーが必要であることを理解しました。

AIには、新しいレイヤーとして機能する可能性がありました。ワークフローとクエリを自動化することで、AI搭載の音声とチャットボットは時間、リソース、コストを節約できます。

したがって、私たちは2019年にBorn Digitalを設立し、私と私たちのCEOであるTomasのプロセス管理の経験を活用して、これらのAIソリューションの開発を導きました。業界の痛み点に関する洞察を得て、現在の課題に対処し、顧客エクスペリエンスの自動化の新しい標準を設定するためのAll-In-Oneプラットフォームを作成しました。

Born Digitalのコア製品は、会話型AIのノーコードプラットフォームです。誰でもAIエージェントを作成できます。このプラットフォームの特徴と、市場における他のソリューションとの違いについて説明してください。

Born Digitalは、会話型および生成型AIを搭載したノーコードプラットフォームで、非技術者が顧客とのやり取りを自動化し、有意義な洞察を発見し、ワークフローを最適化できます。

私たちの主な違いは以下のとおりです：

• ノーコードUIプラットフォームは、非技術者がドラッグアンドドロップビルダーを使用してボットと分析レポートを作成できるため、簡単で費用効率が良い方法を提供します。
• All-In-Oneプラットフォームは、ボットと人間のエージェントのパフォーマンスを簡単に評価できるように、分析機能を統合しています。顧客をよりよく理解し、改善点を特定できます。
• LLMとGenAIの高度な使用：私たちのプラットフォームは、ボットの機能を向上させるために、LLM（大規模言語モデル）とGenAI（生成型AI）を活用しています。より自然で正確な会話を可能にし、人間のような感覚を提供します。

顧客サービスにAIを統合する際に、どのような誤解に遭遇しましたか？

AIが独立して何を達成できるかについて、期待を管理することが重要です。AIの導入によって期待される結果について、非現実的な期待を持つ人もいます。AIの導入には、明確なガイドラインを設定し、AIと人間のエージェントの間のスムーズな移行を確保し、さまざまなシナリオをテストする必要があります。

これは、AIと人間が協力して働くことについての話題に繋がります。AIが顧客エクスペリエンスの文脈で人間を置き換えるという一般的な誤解があります。私たちにAIソリューションを求める企業は、AIを使用してチームメンバーをサポートし、複雑な問題に集中できるようにしたいと考えています。顧客サービスチームを解雇したいというのではなく、チームをサポートしたいと考えています。

AXA、Samsung、Deutsche Telekomなどの企業が、Born Digitalを使用して顧客エクスペリエンスをどのように向上させたかについて説明してください。

私たちがDeutsche Telekomのために作成したソリューションは、非技術的な問題（契約、支払いなど）と技術的なトピック（インターネットや電話の故障など）をすべてカバーしています。30%のコスト削減が実現し、56人のフルタイム従業員を節約し、同時に同じ販売KPIを維持しました。

AXAでは、旅行保険、クレーム処理、FNOL（最初の通知）、健康支援、損害報告を自動化しました。AIメール処理ソリューションを使用して、クレーム処理部門の20%の電話と87%のチャット会話を自動化し、待ち時間を短縮し、NPS（ネット・プロモーター・スコア）を7ポイント向上させました。

Samsungでは、スマート・ルーティング・ボイス・アシスタントを導入しました。これは、呼び出し元の名前で呼び出し、問い合わせの内容を理解して優先順位を付けることができます。電話が忙しい場合、情報を収集して人間のエージェントに迅速に解決させることができます。ポストコール・サーベイ・ボイス・ボットも導入しました。これにより、サービス・レベルが90%以上になり、オペレーターの時間を10%節約できました。

AIと協力して働く人間のエージェントは、単独で働くエージェントよりも優れたエクスペリエンスを提供する理由について、ご自身の見解と経験を共有してください。

多くの人々は、生成型AIが顧客エクスペリエンス・プロセスから人間を排除するだろうと言いますが、私はそれが可能ではないと思います。複雑で繊細な顧客の問題には、AIがまだ完全に提供できない批判的思考と共感が必要です。顧客は接続性を重視し、AIの回答のループに陥ると苛立つことがあります。人間のエージェントに簡単にアクセスできるようにすることは重要です。AIが顧客エクスペリエンスに加わることで得られる利点は、解決時間の短縮、24時間365日の可用性、ワークフローの自動化です。これらはすべて、エージェントがより良い仕事をするのを支援します。

デジタル・ヒューマンは注目を集めています。このテクノロジーについて、企業がデジタル・ヒューマンをチームに取り入れることの主な利点を教えてください。

デジタル・ヒューマンは、自律的なアニメーションを備えたアバターで、会話型AIと接続して、ダイナミックでインタラクティブなエクスペリエンスを実現します。

私たちは、デジタル・ヒューマンには3つの能力があると考えています：人間のような外見、ワークフローの自動化、分析です。

私たちは、特に企業市場に焦点を当てています。企業には複雑な問題があり、デジタル・ヒューマンを使用してそれらを簡素化し、より人間らしいものにすることができます。支払い、パスポートの更新、プランの選択、電子商取引やその他の分野での多くのタスクを支援することができます。

デジタル・ヒューマンの開発における現在の最大の課題は何ですか？

技術的な観点から、私たちが現在注力しているのは、リアルなリップシンクと顔の表情、自然な全身の動きを創造することです。マルチモーダル入力をリアルタイムで統合して、高品質のアニメーションを実現し、現在のソフトウェア制約の中で「不気味の谷」効果を避けることが重要です。

デジタル・ヒューマンを導入する企業にとって、最も重要な考慮事項は何ですか？

最も重要なのは、ユースケースの適合性を評価することです。つまり、デジタル・ヒューマンが必要なシナリオかどうかを判断する必要があります。簡単なタスクの場合、たとえば銀行残高の確認や送金の場合、既存の音声やチャットボットが十分である可能性があります。デジタル・ヒューマンはこれらのシナリオでは大きな価値を追加しない可能性があります。しかし、複雑なやり取りや顧客の旅の場合、デジタル・ヒューマンは信頼と信頼性を築くことでエクスペリエンスを向上させることができます。製品の特徴を理解したり、正しいインターネット・プランを選択したりするような複雑な決定を支援することができます。技術的に困難なタスクにも、デジタル・ヒューマンを使用して心地よいサポートを提供できます。

2番目の重要な考慮事項は、会話型AIとNLP（自然言語処理）技術が、有意義でインタラクティブな会話をサポートするのに十分に高度であることを確認することです。これにより、デジタル・ヒューマンがよりインタラクティブでパーソナライズされた会話を遂行できます。

Born Digitalが使用する会話分析（Conversation Analytics）とは具体的に何ですか？

会話分析とは、顧客の会話から有意義な洞察を自動的に生成し、運用、エージェントのパフォーマンス、さらなる改善を支援する能力です。目標は、リーダーがデータ駆動型の決定を下し、ビジネスで何が起こっているかを理解できるようにすることです。

顧客エクスペリエンスの場合、会話分析は話し手のトピック、感情、口調を分析し、顧客の旅と痛み点に関する洞察を提供します。エージェントのパフォーマンスの場合、エージェントのパフォーマンスを評価し、改善のための推奨事項を提供します。感情やトレンドを特定し、複数のコールを集約して洞察を提供できます。

顧客サービス、マーケティング、セールス、または財務機能にAIを統合しようとしている企業にとって、成功するためのステップと考慮事項について、ご自身の見解を共有してください。

ビジネスにAIを統合するには、戦略的なアプローチが必要です。目標を定義し、現在のインフラストラクチャと技術能力を評価することから始めます。ニーズに合ったAIソリューションを選択し、パイロット・プロジェクトで潜在的な課題を理解します。また、高品質のデータを確保し、AI戦略の開発にクロスファンクショナルなチームを関与させる必要があります。パフォーマンスを監視し、従業員へのトレーニングを提供するためのガイドラインを確立することも非常に重要です。

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