AI事前学習

大規模言語モデル（LLM）は「インターネット全体でトレーニングされている」という話を耳にしたことがあるかもしれません。その巨大で、少し恐ろしくもあるプロセスはAIの事前学習と呼ばれ、実際に役立つAIを作るための第一歩に過ぎません。これにより、モデルは膨大な語彙と世界の仕組みに関する一般的な知識を得ることができますが、あなたの会社や製品、あるいは経理部のスティーブがなぜまたログインできないのかについては、まったく何も知りません。

サポートチームにとって、AIへの過剰な期待が裏切られるのは、通常この点です。汎用的なモデルは惨事を招くもとです。

このガイドでは、AIの事前学習、ファインチューニング、その他あらゆる専門用語について解説します。AIツールを検討する際にこれらの概念がなぜ重要なのかを掘り下げ、単なる頭痛の種ではなく、カスタマーサポートで真の結果をもたらすものを見つける方法をご紹介します。

AIの事前学習とは？

AIの事前学習は、LLMを構築する上で最初にして、群を抜いて最大規模のフェーズです。その目的は、AIに特定のスキルを教えることではなく、言語に対する広範で基礎的な理解を与えることです。これは、幼児が話すことを学ぶ過程とよく似ています。彼らは何年もかけて、文法の授業を一度も受けることなく、ただ周りのあらゆる言葉を聞き、言葉のパターンや流れを吸収していきます。これは教師なし学習の一種で、モデルはラベル付けされていない巨大なデータの山の中から自力でパターンを見つけ出します。

しかし、これはほんの始まりに過ぎません。本当に役立つようになるためには、モデルはさらに2つのステージを経る必要があります。

• ファインチューニング： これは「学校教育」のフェーズです。汎用モデルは、より小さく、慎重に選ばれた情報セットでトレーニングされ、特定のタスクを学びます。ここで、あなたのビジネスの細部を学習するのです。

• 人間のフィードバックによる強化学習（RLHF）： そして、これが「コーチング」のフェーズです。ここでは、人間がAIの回答をレビューしてフィードバックを与え、モデルがより役立ち、無害で、全体的にロボットっぽさをなくすように洗練させていきます。

現代のAIモデルトレーニングにおける3つのフェーズ

顧客の実際の問題を解決できるAIを構築するには、段階的なプロセスが必要です。それは、強力な汎用モデルを取り入れ、慎重にあなたの会社の専門家へと育て上げることに他なりません。各フェーズを見ていきましょう。

フェーズ1：AIの事前学習（教師なし学習）

ここでの目標は、理論上はシンプルですが、実践は大規模です。それは、土台を築くことです。AIはインターネット、書籍、コードから何兆もの単語をスキャンし、文中の次の単語を推測するという一つの主要な目的を達成します。これを何度も繰り返すことで、単語間の統計的な関係性を理解し始め、文法、事実、文脈について学習していきます。

これがあなたにとって意味すること： このプロセスの部分は非常に高コストで、多くの場合、コンピューティングパワーだけで数百万ドルもかかり、想像することさえ難しいほど巨大なデータセットを必要とします。これはOpenAI、Google、Anthropicのような企業の領域です。あなたのビジネスがモデルをゼロから事前学習する必要は、ほぼ間違いなくないでしょう。

フェーズ2：ファインチューニング（教師あり学習）

ここでモデルは仕事を得ます。事前学習の後、ベースモデルは再びトレーニングされますが、今度はその将来の役割に直接関連する、はるかに小規模で厳選されたデータセットが使用されます。カスタマーサポートAIの場合、そのデータセットは、あなたの最高のサポート対応履歴、ヘルプセンター全体、そしてすべての社内ドキュメントになります。モデルはあなたのトーン、特定のトラブルシューティングガイド、そして顧客の最も頻繁な質問に対する正しい答えを学習します。

これがあなたにとって意味すること： ファインチューニングは、汎用的なAIをあなたのAIに変えるものです。それは、あらゆることについて少し知っているモデルを、あなたのビジネスに関する専門家へと変貌させます。問題は、従来のファインチューニングは大変な作業になる可能性があり、多くの場合、データの準備とプロセス全体の管理にデータサイエンスチームが数ヶ月を要することです。

eesel AIプラットフォームの画面。様々なビジネスアプリケーションやナレッジソースを接続してAIモデルをトレーニングする方法を示しており、初期のAI事前学習後の重要なステップです。

フェーズ3：強化学習（RLHF）

最終フェーズは、モデルの振る舞いを人間が実際に望むものと一致させることがすべてです。この段階では、人間のレビューアが同じ質問に対する異なるAI生成の回答を見て、それらをランク付けします。こちらのほうがより役立つか？あちらのほうが安全か？こちらのほうが自然に聞こえるか？このフィードバックは、別の「報酬モデル」をトレーニングするために使用されます。この報酬モデルは、基本的に人々が好む種類の回答を予測することを学習します。そして、メインのAIは、この報酬モデルが高いスコアを与えるような応答を生成するように調整されます。

これがあなたにとって意味すること： これにより、AIモデルは個性を持ち、単に事実を吐き出すだけでなく、真に役立つことを学びます。たとえ同じコア技術で構築されていても、異なるチャットボットが全く異なるように感じられるのはこのためです。それらは異なる人間の好みに従ってコーチングされているのです。

AIの事前学習を理解することが、なぜサポート戦略にとって重要なのか

これらのフェーズを理解することは、AIをカスタマーサービスのワークフローに導入する際に最もよくある落とし穴を回避するための鍵です。あなたの目標は、モデルをゼロから構築することではありません。強力な事前学習済みモデルを、あなたのビジネスのために迅速かつ安全に特化させることに長けたツールを見つけることです。

大きな問題：汎用モデルは一般的な答えしか返さない

AIの事前学習しか受けていないAIモデルは、カスタマーサポートには全く役に立ちません。確かに、あなたの製品についての詩を書くことはできるかもしれませんが、顧客にパスワードのリセット方法を教えたり、返品ポリシーを説明したりすることはできません。汎用的なAIを顧客に提供すると、フラストレーション、未解決のチケット、そして後始末をしなければならない人間のエージェントの仕事が増えることにつながります。これでは、自動化の目的そのものが台無しです。

解決策：自社の知識に基づいた即時のファインチューニング

最も賢明で最速のアプローチは、強力な事前学習済みモデルを取り入れ、自社の知識を使って迅速に適応させることです。ここで現代のAIプラットフォームが真価を発揮します。eesel AIのようなツールを使えば、数ヶ月かかるデータプロジェクトの代わりに、このプロセスが信じられないほど簡単になります。Zendeskのチケット、ConfluenceのWiki、社内のGoogleドキュメントなど、既存のナレッジソースを数クリックで接続するだけで、初日からAIをあなたの特定のビジネスコンテキストに合わせて実質的にファインチューニングすることができます。eesel AIは、これらの知識を即座にすべて集約し、顧客に正確でパーソナライズされた、本当に役立つ回答を提供します。

コストと複雑さのトレードオフ

かつて、特化したAIモデルを手に入れるには、3つの厳しい選択肢の中から選ぶ必要がありました。幸いなことに、今でははるかに良い方法があります。

アプローチ	コスト	価値実現までの時間	技術的専門知識	最適な対象
ゼロからの事前学習	数百万ドル	1〜2年	トップレベルのAI研究チーム	基盤モデルを構築する巨大テック企業
従来のファインチューニング	1万ドル〜10万ドル以上	3〜6ヶ月	社内のデータサイエンスチーム	カスタムで重要な社内プロジェクト
AIプラットフォームの利用	予測可能な月額料金	数分〜数日	不要	迅速で信頼性の高いサポート自動化を求めるほとんどの企業

この表がすべてを物語っています。eesel AIのようなプラットフォームを使えば、莫大なコスト、長いタイムライン、技術的な頭痛の種なしに、高度に特化したモデルの利点を得ることができます。これはセルフサービスプラットフォームで、数ヶ月ではなく数分で始めることができます。

適切なAIソリューションの選択

AIサポートツールを検討する際、プラットフォームが使用する特定の事前学習済みモデルよりも、そのモデルを特化させ、管理し、展開するために何ができるかの方が重要です。ここでは、焦点を当てるべき点を紹介します。

社内の知識から学習するツールを探す

一般公開されているヘルプセンターしか読み取れないツールで満足してはいけません。それは表面をなぞっているにすぎません。本当に正しく機能させるためには、AIはあなたの非公開の社内知識を理解する必要があります。本当の答えは通常そこにあるからです。探すべき重要な機能は、さまざまなソースをすべて接続できる能力です。eesel AIは、過去のサポートチケット、社内Wiki、さらにはSlackのようなチャットツールを含む100以上のソースと統合し、あなたのビジネスがどのように運営されているかの全体像を構築します。

eesel AIがさまざまなソースから知識を一元化する方法を示すインフォグラフィック。基本的なAI事前学習から先に進むために重要です。

管理機能と安全な導入を優先する

スイッチを入れてあとは祈るだけ、というような状況は決してあってはなりません。AIの最大のリスクの1つは、間違った、あるいは奇妙な応答でブランドイメージを損なうことです。自信を持ってテストできるソリューションを探しましょう。eesel AIのシミュレーションモードを使えば、AIが実際の顧客と話す前に、過去の何千ものチケットをどのように処理したかを正確に確認できます。そのパフォーマンスをチェックし、指示を調整し、その後、例えば1つか2つの簡単なチケットタイプだけを自動化し、残りはすべて人間のエージェントに送るなど、徐々に展開していくことができます。

eesel AIのシミュレーションモード。ユーザーは導入前に過去のチケットでAIのパフォーマンスをテストできる。これはAIの事前学習とファインチューニングの段階を経た後の重要なステップです。

AIがタスクを実行できることを確認する

質問に答えることは、仕事の半分に過ぎません。優れたAIエージェントは、タスクを実行できる必要があります。チケットに正しくタグ付けしたり、Shopifyストアから注文情報を検索したり、複雑な問題を適切なチームにルーティングしたりできるべきです。eesel AIのワークフローエンジンを使えば、これらのカスタムアクションを設定できるため、AIは単に質問に答えるだけでなく、完全に解決することができます。

eesel AIがチケット作成から解決まで、カスタマーサポートプロセス全体を自動化する方法を示すワークフロー図。標準的なAI事前学習をはるかに超える能力を示しています。

AIの事前学習から実践的な成果へ

AIの事前学習は、これらの強力で何でも屋のモデルを生み出す驚くべき技術です。しかし、あなたのビジネスにとって、本当の魔法はその初期トレーニングにあるのではありません。それは、これらのモデルをあなたのユニークな企業知識で、迅速、安全、かつ簡単に特化させる能力にあります。

サポートリーダーが焦点を当てるべきは、AI構築の細部ではなく、特化を容易にし、管理可能で、効果的にするプラットフォームを選択することです。それこそが、「AI」という抽象的なアイデアから、解決済みのチケットとより幸せな顧客という具体的な現実へと移行する方法なのです。

あなたのビジネスを理解してくれない汎用的なAIにうんざりしていませんか？モデルトレーニングの複雑さに悩むのはやめて、正確で自動化された、機能するサポートを提供し始めましょう。

eesel AIは、既存のツールや知識に接続し、数分で特化したAIエージェントを立ち上げます。自社のチケットでそのパフォーマンスをシミュレーションして、その違いを自身で確かめることさえできます。

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