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顧客サービス向けAI | トップ10のユースケース

どんな企業でも、顧客の問い合わせは絶え間ないものです。さまざまな問題の発生や製品に関する理解を深めるために、企業は常に応答時間を短縮し、解決プロセスを迅速化しようと努めています。このような状況で効率的なシステムは、従来の人間のシステムと比較して生成型AIベースのシステムです。生成型AIは、従来のAIシステムと比較して新しいデータを生成する能力を持っています。大規模言語モデル（LLM）および深層学習技術を利用して、自然言語の会話応答を解釈します。より高度な改良と研究が進行中であり、複雑な問い合わせを簡単に理解できるようにするため、現在のチャットボットベースの顧客の問い合わせの一部が可視化されています。 顧客サービスに生成型AIを使用する利点 改善された応答時間：生成型AIの導入により、顧客の待ち時間が短縮され、迅速な応答が提供され、問題が即座に解決されることを目指しています。 拡張性と24/7の利用可能性：複数の人員を雇う煩雑なプロセスを排除し、AIを使用したスケーラブルな運用は最小限の労力とコストで行うことができ、持続可能なスケーラブルなオプションです。時間制約もなくなります。営業時間や従業員の存在に関係なくサポートを提供します。 強化された個別化：迅速な提供と常時利用可能性により、顧客体験がさらに向上します。ほとんどの場合、人間に比べて顧客の声が効率的に対応されます。 一貫した応答：AIが生成した応答により、顧客は解決策に一貫性と正確性を得ることができます。統一されたトーンと情報の出力を維持することができます。 出典：Hubspot 生成型AIツールについてすべて知り、それらをどのように使用し、日常の業務にどのように役立てるかなどを知るために、独占的な生成型AIプログラムに登録してください！ 顧客サービスにどの生成型AIを使用するか？ 一般的な顧客サービスと人工知能（AI）を利用した顧客サービスは、各企業ごとに異なります。技術的な専門知識、使用事例、予算などの要素が重要な決定要因です。段階的なアクションは、異なる生成型AIモデルに自己紹介し、必要に応じた適切なモデルを選択することです。 異なる生成型AIモデル 言語モデル（例：GPT-3） これは、人間のテキストを生成するための事前トレーニングが施された以前のバージョンです。GPT-3は、複数のアプリケーションに対して微調整が可能な多目的なAIです。顧客サービスでは、一般的な問い合わせに対する回答、テキストの生成、情報提供に適しています。言語モデルはAPIを介して簡単に利用でき、複数の言語をサポートしています。ただし、特定の顧客サービスタスクのための微調整には、一定の重要なデータと専門知識が必要な場合があります。 チャットボットと仮想アシスタント これらは、エンドツーエンドの対話型顧客インタラクションを目的として特別に設計されています。ルールまたは自然言語処理モデルによって駆動されることがあります。チャットボットと仮想アシスタントは、ルーチンの問い合わせを処理し、顧客インタラクションを自動化し、即座の応答を提供するために使用されます。ブランドのトーンとスタイルに合わせてカスタマイズすることができます。このタイプの生成型AIはリアルタイムの顧客サポートを提供し、大量の問い合わせを処理し、メッセージングプラットフォームと統合されています。ただし、複雑な問い合わせに対応することが困難な場合があります。 カスタマイズされた生成型モデル カスタマイズとは、企業固有の顧客サービスタスクのためにAIモデルをトレーニングすることを指します。カスタマイズは既存のフレームワークに依存する場合もありますし、ゼロから始める場合もあります。AIカスタマーケアの適用は、独自の顧客サービス要件がある場合に行われます。企業内のトレーニングにより柔軟性と制御性が提供されるため、これらの生成型AIは特殊なタスクを処理するようにカスタマイズされています。その作成には技術的な専門知識が必要であり、時間とお金の投資が必要です。 顧客サービスのニーズに適したモデルの選択 上記のタイプは、企業の異なる要求を示しています。したがって、適切なモデルの選択も主観的です。以下のステップを分析することで、論理的な意思決定を行うのに役立ちます： 処理する必要がある問い合わせのタイプや特定のタスクなど、要件を理解する 利用可能な資本、リソース、技術的な専門知識の存在を把握する 利用可能なデータとそれが異なるモデルに適しているかを確認する 成長の期待に応じてスケーラビリティを考慮する 生成型モデルがテストと評価パラメーターに適合しているかを確認する…

「2023年に使用するAI生産性ツールのトップ25」

現代社会の無情な要求に追いつくのに苦労していますか？時間を最大限に活用し、競争の先駆者になる方法を知りたいですか？迅速なデジタル時代において、生産性ツールのマスターが効率的な成功の鍵です。起業家、プロフェッショナル、学生であっても、AIツールの力を利用することで、生産性を向上させ、パフォーマンスを高めることができます。私たちは、仕事と生活のバランスを革新し、真の潜在能力を引き出すことができるトップ25のAIツールを探索しましょう。 トップ25のAI生産性ツール Userpilot – AIライティングアシスタント CopyAI – AIライティングツール Surfer – SEOコンテンツ作成 Grammarly – オンラインライティングツール DALL-E2 Neural Love Illustroke Userpilot Alconost Smartling EliseAI Synthesia Levity…

「Amazon Comprehendのカスタム分類を使用して分類パイプラインを構築する（パートI）」

このマルチシリーズのブログ投稿の最初のパートでは、スケーラブルなトレーニングパイプラインの作成方法と、Comprehendカスタム分類モデルのためのトレーニングデータの準備方法について学びます数回のクリックでAWSアカウントにデプロイできるカスタム分類トレーニングパイプラインを紹介します

マシンラーニングに取り組むため、プライベートエクイティはデータサイエンスの才能を採用しています

プライベートエクイティファームは、機械学習とデータ分析を投資プロセスに統合する際、データサイエンスの専門家にデータを解釈して投資家に提供することが増えています

TripAdvisorホテルレビューでの感情分析とChatGPT

「電子的に捉えられる顧客の感情は、事実を超えた気分、意見、感情を伝える表現であり、非常に大きなビジネス価値を持っています私たちは顧客の声を指しているのですが、それは顧客の声と...」

「ChatGPT Meme Creator Pluginを使ってミームを作成する（ビジネスを成長させるために）」

この記事では、ChatGPT Meme Creatorプラグインを使用して、実際に面白いミームを作成する方法を詳しく説明します

「ゲノムと気候の言語の解読：アニマ・アナンドクマールによるジェネレーティブAIの活用によるグローバルな課題への取り組み」

生成AIベースのモデルは、自然言語を学び理解するだけでなく、自然そのものの言語を学ぶことができ、科学研究に新たな可能性を提供します。 カリフォルニア工科大学のブレン教授であり、NVIDIAのAI研究のシニアディレクターでもあるアニマ・アナンドクマールは最近、科学技術政策諮問委員会に招待され、講演を行いました。 アナンドクマール氏によれば、講演では生成AIが「私たちの生活における転換点」と表現され、その社会や人類に対する科学的な応用を通じて「どのように利用するか」という議論が巻き起こっていたとのことです。 NVIDIAのAI Podcastの最新エピソードでは、ホストのノア・クラビッツがアナンドクマール氏と対談し、生成AIが科学コミュニティにおいてどのような影響を与える可能性があるかについて話しました。 たとえば、生成AIはDNA、RNA、ウイルスおよび細菌のデータを与えることで、ゲノムの言語を理解するモデルを作り上げることができます。そのモデルは、危険なコロナウイルスの変異を予測し、薬剤やワクチンの研究を加速するのに役立ちます。 生成AIは、ハリケーンや熱波などの極端な天候事象を予測することもできます。AIの支援を受けても、自然現象を予測することは、変数や未知の要素の数のために困難です。 「これらは、私たちがNVIDIAとカリフォルニア工科大学で取り組んでいる課題です。自然界に存在する多様なスケールをどのように捉えるか？」と彼女は述べています。「限られたデータを持っている状況で、より細かいスケールに外挿できるのでしょうか？適切な制約を組み込み、大きな影響を与える物理的に妥当な予測をすることができるのでしょうか？」 アナンドクマール氏は、AIモデルが責任を持って安全に使用されるためには、既存の法律を強化して危険な下流の応用を防ぐ必要があると述べています。 彼女はまた、AIブームについても話し、産業全体で人間の役割が変化していることや、まだ解決されていない問題についても触れています。 「私が皆に与える研究のアドバイスはこうです。最も重要なのは答えではなく、質問です」と彼女は述べています。 関連記事 Jules Anh Tuan Nguyenによる、AIによって手足を失った人々が義手を指の動きまで自在に制御できるようにする取り組みについての説明、ビデオゲームも含めて OverjetのAI Wardah Inamによる、歯科医療にAIを導入する取り組みについての説明。同社のCEOであるDr. Wardah Inam氏が、患者ケアの向上にAIを活用する方法について話しています。 ImmunaiのCTO兼共同創業者であるLuis Voloch氏が、ディープラーニングを用いて新しい薬剤を開発する方法について語っています。 AI…

「Flash-AttentionとFlash-Attention-2の理解：言語モデルの文脈長を拡大するための道」

大規模言語モデル（LLM）の文脈を拡大することは、ユースケースの宇宙を拡大するための最大の課題の一つです最近、AnthropicやOpenAIなどのベンダーが見られるようになりました...

4/9から10/9までの週のためのトップ重要なコンピュータビジョンの論文

「コンピュータビジョンは、機械に視覚世界を解釈し理解させる人工知能の分野であり、画期的な研究と技術の進展により急速に進化しています…」

「ChatGPTとScraperを使用して、TripAdvisorのホテルをWebスクレイピングする」

インターネット上には膨大な情報があり、価値ある洞察を見つけるために活用でき、さまざまな問題の解決策につながることがありますスクレイピングは一般的に使用される方法です

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