AI チャットボットと自動テストの重要性

近年、銀行、医療、小売、通信などの業界でチャットボットの使用が大幅に増加しています。これにより、私たちが知っている顧客サービスの仕組みが完全に変わります。一般的に、顧客はチャットボットとのやり取りを通じて問題が直接解決されることに満足しています。 Forrester の調査によると、消費者の 50% は簡単な質問がある場合にチャットボットを使用し、44% は標準の営業時間外に質問がある場合にチャットボットを使用することが明らかになりました。

コールセンターのアシスタントによると、顧客満足度の向上が、組織が顧客サービス モデルに人工知能 (AI) を統合する主な要因です。これらのブランドは、合理化された運用の恩恵も受け、より迅速で優れた顧客体験 (CX) を提供します。ガートナーは、2026 年までに AI エージェント/チャットボットによってコンタクト センターの人件費が最大 800 億ドル削減されると予測しています。

チャットボットには、24 時間 365 日対応、即時応答、複数のクエリを同時に処理する機能など、他にもさまざまな利点があります。また、よりパーソナライズされた推奨事項を提供したり、日常的なタスクを自動化したり、消費者の待ち時間を大幅に短縮したりすることもできます。

顧客体験やブランドの評判に悪影響を与えないようにするために、チャットボットには一定の制限が課せられることが重要です。これらの制限は明確に理解され、可能な限り最小限に抑えられる必要があります。たとえば、チャットボットは単純で反復的な質問の処理に優れていますが、より微妙な問題にはある程度の人間の介入が必要になる場合があります。放置しておくと、チャットボットが特定のクエリを誤解したり、関連するコンテキストを理解できなかったりして、ユーザーにとってイライラするやり取りになったり、不正確な応答になったりする可能性があるためです。

AI搭載チャットボット

ビジネス リーダーは AI に対する理解と慣れを深めるにつれ、製品のイノベーションからデータに基づくビジネス上の意思決定の強化まで、組織全体でさまざまなメリットを実現するためにこのテクノロジーを活用しています。 2022年のPwCレポートによると、70%以上の企業がすでに業務にAIを使用しているか、導入を計画しています。

FAQ やその他の一般的な質問に対するスクリプト化された回答が事前にプログラムされているルールベースのチャットボットは、自然言語処理 (NLP) と機械学習 (ML) の技術を活用して人間のような会話ややり取りをシミュレートする AI チャットボットに置き換えられつつあります。これらのボットを動かすアーキテクチャは、通常、自然言語理解 (NLU) と自然言語生成 (NLG) という 2 つの主要コンポーネントで構成されます。

AI ベースのチャットボットは、パフォーマンスを向上させるために、通常、実際の会話の非常に大規模なデータセットでトレーニングされ、強化学習などの手法を使用して継続的に調整されます。彼らは、自分たちとやりとりするすべてのユーザーから学び、リアルタイムのデータによって継続的に理解を深め、適切に対応する能力を向上させます。

一部のチャットボットでは、ユーザーの気分を判断する感情分析や、音声入力を処理する音声認識など、追加の AI ベースのテクノロジーも採用されています。 ML、NLP、NLU、NLG の継続的な進歩により、チャットボットの機能は急速に向上し、現代のビジネス環境にさらに不可欠な要素になりつつあります。

テストの必要性

AI ベースのチャットボットを使用する際の最も顕著な問題の 1 つは、ユーザーに提供される情報を制御できないことです。 AI を搭載したツールは、ほぼすべての質問に対する回答を提供します。しかし、ここに主な問題があります。チャットボットは、ユーザーが人間と話しているかのようにコンテンツを生成し、会話を再現するように設計されているのです。しかし、これは必ずしも真実を語っているということではありません。これにより、新たな誤報の可能性が懸念されます。さらに、データセキュリティ、フィッシング、データ盗難、データ操作に関しても重大な懸念があります。

これらの脅威は多岐にわたりますが、それらを特定して修正するための解決策はより単純です。多くの人は、多要素認証、エンドツーエンドのチャットボット暗号化、チャットボットやその他の AI インターフェースのログイン プロトコルなどの基本プロトコルを含む、コンタクト センターのリーダーシップと管理にすでに精通しています。しかし、AI の時代においては、真のコンタクト センター セキュリティはさらに進化する必要があります。

チャットボットに必要なパフォーマンスとセキュリティのテストの範囲は、組織が時折行う手動テストで達成できる範囲よりもはるかに広範囲です。自動化されたセキュリティ テストはガードレールを提供し、潜在的な弱点を明らかにすることで、セキュリティ侵害につながる前に対処できるようにします。

パフォーマンス テストに関しては、ますます高度なチャットボット ソリューションを使用するコンタクト センターは、顧客体験や評判に悪影響を与える前に、問題が発生するとすぐにそれを特定するために、定期的な自動テストを実施する必要があります。

Cyara Botium のようなツールは、コンタクト センターがチャットボットを効率的かつ正確に実行できるように設計されています。包括的なチャットボット テスト ソリューションとして、Botium は NLP スコア、会話フロー、セキュリティの問題、全体的なパフォーマンスの自動テストを実行できます。これは、責任あるチャットボットの使用に関する包括的な計画の唯一の要素ではありませんが、見逃してはならない重要な部分です。

結論は

AI は、企業の業務効率化を支援し、人間の関与を減らしてより多くの顧客の問題を解決し、大きな投資収益をもたらします。 AI とチャットボットはまだ人間のエージェントに取って代わってはおらず、近い将来にそうなる可能性も低いですが、より完全でパーソナライズされた顧客体験を生み出し、エージェントがより複雑な会話やタスクを優先できるようにすることで、エージェントをサポートします。

重要なのは、スムーズなエクスペリエンスを実現するために、コンタクト センターはチャットボットが適切に機能することを確認する必要があるということです。そのため、包括的なテストソリューションが不可欠です。コンタクト センターは、導入したチャットボットが正しく動作していることに完全な自信を持ち、最終的には不正確または不十分な顧客とのやり取りによって生じる問題を回避する必要があります。