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顧客サポート社員のクローンを作るAIチャットボットサービス Hyphen

顧客サポート社員のクローンを作るAIチャットボットサービス Hyphen AI・機械学習・ディープラーニング
顧客サポート社員のクローンを作るAIチャットボットサービス Hyphen

こんにちは、荒井(@yutakarai)です。

海外のスタートアップの事例を通して、新しいビジネスアイデアのきっかけや、ビジネスのヒントを得ようという主旨で、毎回気になった海外スタートアップを紹介しています。

今回紹介するのは、AIビジネスの事例で、「Hyphen(ハイフン)」というサービスです。

顧客サポート社員のクローンを作るAIチャットボットサービス Hyphen

Hyphenは、フランスのスタートアップサービスです。

顧客サポートサービスのためのAIチャットボットプラットフォームになります。あらゆるメッセージングアプリに適用することができ、チャットボットを通して、販売と顧客サポートを自動化することができます。

面白いのは、「社員のクローンをチャットボットで作る」というコンセプトです。

「社員のクローンを作る」というと、なんだかSF映画にありそうな話ですが、要するに顧客サポートの担当社員と同じ働きをチャットボットにさせるということです。

またそれだけではなく、既に自社で持っているデータ1を利用して、チャットボットをトレーニングすることが可能です。チャットボットをトレーニングすることで、顧客サポートの質を上げていくことができるわけです。

トレーニングで使うデータの形式例としては、CSVファイルやExcelファイルのデータ、FAQ(よくある質問)ページのURLなんかも利用できます。既に持っている情報をチャットボットに学習させることができます。

顧客の3つの特徴

HyphenのHPを見ると「なぜ顧客サポートが重要か」ということで、顧客の3つの特徴が紹介されています。

  1. 61%の顧客は、待たされるのが嫌い
  2. 70%の顧客は、24時間365日、対応している窓口があることを望んでいる
  3. 素晴らしいサービスを受けた顧客の90%は、他の人にも勧めたり、良い口コミをしてくれる

こういった顧客の特徴を理解した上で、最適な顧客サポートにチャットボットを活用しようというわけです。より良いサービスで、顧客に満足してもらうために、Hyphenを活用することができます。

Hyphenの特徴

Hyphenには、以下の特徴があります。

  • Botをトレーニングできる。先ほど紹介した、既にあるデータを使ってトレーニングすることが可能
  • 業務に合った回答フローを作れる

完全に自動化したチャットボットの場合、会話を続けることが難しく、会話のキャッチボールがなかなか続きにくいです。そのためHyphenでは、あらかじめ回答フローのパターンを準備しておくことで、より自然に顧客の求めるサポートをすることができるようになっています。

日本国内でも増えているチャットボットサービス

日本国内でも、チャットボットをビジネスのシーンで活用するサービスが増えてきています。

  • 顧客サポート
  • 社員向けのQ&A
  • チャットボットは、サポート業務の新しいアプローチになってきています。

    Hyphenの調査では、企業は顧客サービス担当者を雇用しトレーニングするのに、32億ドル/年を費やしているそうです。チャットボットを活用することで、人件費や営業コストを削減することができます。

    本ブログでも、いくつかチャットボットサービスを紹介していますが、以前紹介したiBotというサービスも、今回のHyphenに近いサービスです。

    ネットショップのためのAIチャットボット iBot
    こんにちは、荒井(@yutakarai)です。海外のスタートアップの事例を通して、新しいビジネスアイデアのきっかけや、ビジネスのヒントを得ようという主旨で、毎回気になった海外スタートアップを紹介しています。今回紹介するのは、AIビジネスの事...

    そこでも書いたのですが、完全自動のチャットボットの実現はハードルが高いです。Hyphenのように、あらかじめ準備した回答フローと併用するハイブリッド型のチャットボットが運用に乗せやすく現実的です。

    まとめ

    「シンギュラリティは来るのか」
    というのが話題になっています。

    シンギュラリティとは
    技術的特異点(ぎじゅつてきとくいてん、英語:Technological Singularity)、またはシンギュラリティ(Singularity)とは、人工知能が人間の能力を超えることで起こる出来事である。(参照元:Wikipedia

    私個人としては、シンギュラリティについて、あまり興味がありません。「AIは、すべてを解決してくれる」みたいな勘違いをしがちな傾向があるからです。

    機械学習や深層学習などのAI技術は、「単なる技術」だということを忘れてはいけません。この技術の良いところを使って、役に立つサービスを作るというところが大切なポイントです。

    流行りの技術を使うにしろ使わないにしろ、流行りに流されずいかに役に立つサービスを作るか、という点を見失わないようにすることが大切です。

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    1. 顧客データや販売データ

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