https://www.cafex.com/en/blog/chatbots-are-artificial-intelligence-how-to-add-them-now/ （元記事）
AIをいつ・どのようにカスタマーエンゲージメントに取り入れるのかは、企業にとって重要なテーマです。
一方でAIやボットという語はよく誤用されています。今回の記事では、自然言語処理（NLP）や機械学習を使用するチャットボットを中心に焦点を合わせます。
さて、下記は、AIの話題においてCafeXで多く見られた反応です。
* AIは恐ろしくて難しい！
* 会社も顧客もまだAIには対応できない
* うちにはAIの専門家がいないし、複雑すぎてAIを展開することはまだ不可能だ
たしかに、チャットボットはまだ一般的であるとは言えませんが、一方で、企業と顧客の双方からカスタマーエンゲージメントを向上させるツールとして期待されています。近年は、チャットボットを、ただユニークで興味深いものというだけでなく、個人の好みに合わせた顧客対応を行うチャネルにする動きがみられているようです。
下記は数社からのコメントです。
* 顧客の40％は、必要なサポートを受けられるなら、チャットボットであろうと、人間であろうと気にしない。(HubSpot, 2017)
* 顧客の35％は、より多くの企業がチャットボットを使用することを望んでいる。(ubisend, 2017)
* 顧客の95％は、「カスタマーサービス」がチャットボットの恩恵を受けることになると感じている。(Mindbrowser, 2017)
ここで、まるで論理方程式のような、なぞなぞが生じます。
ボットはAI + AIは複雑で恐ろしい = よって、ボットは恐ろしいはずで、実装は複雑である
この引数はfalse（偽）です。間違っています。実のところボットは、現在入手可能なアルゴリズムを使用して簡単に実装できる、実用的で効率的なビジネスツールです。そして、既にビジネス面での価値を証明しています。下のような統計があります。
* チャットボットは、銀行において、取引ごとに$0.50 から$0.70ほど節約することが期待されている。(Juniper Research, 2017)
* 企業の95%は、チャットボットの助けに満足している。(Mindbrowser, 2017)
例えば、Microsoft Bot Framework等のツールを使うなら、個々の企業のニーズに合ったボットを簡単に構築できます。データサイエンスや高度なAIプログラミングの専門知識は必要ありません。さらに、多くのシステムインテグレーターや再販業者は、すでにこのツールを活用して、顧客のニーズに迅速にこたえています。しかし、ボットの構築は、顧客エンゲージメントにおいて考慮すべき事柄のほんの一部に過ぎません。
従来のIVR（自動音声応答装置）に匹敵するチャットボットを構築するだけでは、企業が顧客エンゲージメントの面で必ずしも進歩することにはなりません。ボットは、基本的・日常的なタスクなど、知性的かつ便利なやり取りを提供する必要があります。顧客がより複雑な内容を求めており、ボットからライブエージェントに移行する際、前後関係を無視して最初から会話を始めなければならないのなら、顧客は不快に感じ、企業にとっては不利益となるでしょう。ボットは、シームレスなユーザーエクスペリエンスを促進する徹底的なエンゲージメントエコシステムをもって、前後関係を途切れさせてはならないのです。
チャットボットを採用しようとしている企業やインテグレーターは、あとからボットツールを単純に実装することには注意が必要です。CRMが統合されていないなら、情報が分散し、最終的に顧客を満足させることができなくなる恐れがあるからです。
ボットの時代はもう到来しており、全く恐れる必要はありません。顧客の期待に応え、ビジネスパフォーマンスを向上させる戦略を簡単に実行できるのです。
＊この記事はCafeX社の許可を得て株式会社コミュニケーションビジネスアヴェニューが翻訳し、一部日本の環境に合わせて変更を加えています。