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AI・人工知能サービス

2019/1/17

AI・人工知能サービスができることできないこと

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AI・人工知能ができることできないこと|チャットボットやWeb接客・RPA等のAI・人工知能製品・サービスの比較・検索・資料請求メディア

AI・人工知能時代の到来とともに、「AIなら何でもできそう」というイメージを持つ人も増えているかもしれません。
ただ、残念ながら現時点ではAI・人工知能にも得意な分野、対応できない分野があります。
そのため今回は、AIの強みや苦手な分野を知り、効率的な運用に活かせるようまとめました。

AI・人工知能時代の到来とともに、「AIなら何でもできそう」というイメージを持つ人も増えているかもしれません。 ただ、残念ながら現時点ではAI・人工知能にも得意な分野、対応できない分野があります。 そのため今回は、AIの強みや苦手な分野を知り、マーケティングオートメーションの効率的な運用に生かしていきましょう。

 

■AI・人工知能サービスの得意分野は「大量のデータ処理」や「ルールに沿った作業」

まず、大量のデータを処理するスピードを比較した場合、人間とAI・人工知能ではスピードや正確さで勝負にはならないでしょう。

この分野については、圧倒的にAI・人工知能の勝利です。

また、AI・人工知能は大量のデータを分析し、ある一定の「法則」や「傾向」を導き出すことも得意とします。

一方で、AI・人工知能には人間のような「ひらめき」はありません。

「事実」や「ルール」のみを客観的に判断し、淡々と作業をこなしていくことに優れています。

言い換えれば、限られたデータからのみしか判断できないということですが、人間のように感情によるバイアスを排除して作業を合理的に進めたい場合には、AI・人工知能が向いているといえるでしょう。

例えば、大量のビッグデータを元にサイトの訪問者をセグメント分けし、WEB接客の判断材料とするというような作業は、AI・人工知能の得意分野です。

ただし、それはあくまでも「ある経験則に則って導いたデータ」でしかなく、必ずしも購買を保証するものではありません。

例えば、当初は靴を買いに来ていたのに、最終的にはハンドバッグを買って帰った顧客がいるとします。

人間の販売員であれば、顧客の微妙な反応や表情、会話などから顧客の意向が靴からハンドバッグに変わったことを察知し、接客を軌道修正しつつ、顧客の最も求めている品物(ハンドバッグ)を提案することができるかもしれません。

そうした感情を読む細やかさは、AI・人工知能よりも人間のほうが優れている分野といえるのです。

 

■AI・人工知能サービスはノイズの多いデータやパーソナルな事例では機能できない

AI・人工知能はノイズの多いデータやパーソナルな事例では機能できない|チャットボットやWeb接客・RPA等のAI・人工知能製品・サービスの比較・検索・資料請求メディア

近年、WEB接客の一環としてECなどで導入が進むチャットボット。

「ルール型(シナリオベース型)」と呼ばれるチャットボットと、ビッグデータをもとに機械学習で自ら回答の精度を上げていく「AI型」、またその折衷型のタイプがあります。

AI型というと、運用の担当者が何もせずとも自動的にAI・人工知能が回答してくれるように思うかもしれません。

しかし、現状では実際のところAI型チャットボットであっても、正しく運用するには回答のベースとなる「教師データ」が必要です。

ノイズの多いデータでは、AI・人工知能は正しく機能することができません。

また、AI・人工知能は「パーソナライズ化」も苦手です。

チャットボットの場合、FAQ(よくある質問)のような定型的な質問には正確に回答できますが、個別の事例に対しては正確な回答ができないでしょう。

そのため、チャットボットと有人のオペレーター対応の間をいかにシームレスにつなぎ、顧客の購買行動をスムーズに支援できるかが重要になるのです。

時には、チャット以外に電話やEメール、実店舗、WEBサイトといった多チャネルでのネットワークを必要とすることもあります。

どの事例にはどのチャネルが適切かを判断するのも、現状ではAI・人工知能より人のほうが優れている点といえるでしょう。

 

■AI・人工知能サービスの効率的な運用には人間との住み分けが必要

AI・人工知能サービスの効率的な運用には人間との住み分けが必要|チャットボットやWeb接客・RPA等のAI・人工知能製品・サービスの比較・検索・資料請求メディア

2015年に野村総合研究所が発表した調査によると、今後10~20年で日本の労働人口の約半数にあたる49%がロボットやAI・人工知能に代替可能だとされています。
また、2045年にはAI・人工知能が人間の知能を凌駕する「シンギュラリティ(技術的特異点)」に到達するとも言われているのです。

ただ、約半数の仕事がAI・人工知能に置き換え可能だとしても、残りの半数はまだAI・人工知能に置き換えできず、人間の能力が求められているともいえます。

つまり、AI・人工知能の強みとともに苦手な分野を把握し人間との住み分けを図ることで、より効率的な運用が可能になるのです。

 

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