AIは、SFの世界からビジネスの必須ツールへと正式に移行しました。最近のEYの調査によると、82%の技術リーダーがAIへの投資を増やしています。しかし、多くの企業は実験段階にとどまり、その投資から実際のリターンを得るのに苦労しています。
市場には選択肢が溢れています。全ての業務を移行させようとする大規模なプラットフォームもあれば、他のツールと連携しない小さなツールもあります。では、どうやってビジネス向けAIソリューションを選び、実際の問題を解決しつつ新たな問題を引き起こさないようにするのでしょうか？
このガイドでは、高い影響力を持つユースケースを見つけ、実際に必要な技術を見極め、ビジネスにとって意味のある方法で成功を測定するためのシンプルなフレームワークを提供します。
ビジネス向けAIソリューションとは？
ビジネス向けAIソリューションの本質は、特定の技術ではありません。生成AI、機械学習（ML）、自然言語処理（NLP）などのツールを組み合わせて、業務を自動化し、有用な情報を見つけ、より賢明な意思決定を支援します。
AIを導入する際、企業は通常、次の2つのルートのいずれかを選びます：
- 「オールインワン」プラットフォームアプローチ： これは主要ベンダーからの大きな約束で、既存のツールを置き換えることを求めます。強力に聞こえますが、これはしばしば大きな初期費用と長い移行期間を伴い、利益を得るまでに時間がかかります。
- 統合レイヤーアプローチ： これはAIを追加するより機敏な方法です。システムを置き換えるのではなく、現在のソフトウェアの上に専門的なAIのレイヤーを追加します。これにより、既存のワークフローを壊すことなく、より早く価値を見出すことができます。
最良のツールは、既存のものを改善し、ゼロから始めることを強制しないはずです。例えば、ZendeskやSlackの設定に直接接続するAIを想像してみてください。これは、既に投資しているソフトウェアと連携します。これが、既存のサポートと知識ツール全体にインテリジェントなレイヤーとして機能するeesel AIの考え方です。
ビジネス向けAIソリューションの高影響ユースケースを見つける方法
AIを始める最良の方法は、誇大広告を無視し、毎日チームを遅らせる本当の問題に焦点を当てることです。一度に全てを行おうとするのではなく、少しの自動化で迅速に違いを生むことができる場所を探します。
ここでは、一般的なユースケースと統合AIソリューションがどのように役立つかを説明します：
| 部門 | 一般的なAIユースケース | 主な課題 | 統合AIソリューションの助け方 |
|---|---|---|---|
| マーケティング | パーソナライズされたキャンペーン、コンテンツ生成。 | コンテンツを常にブランドに合わせるための手動監視が必要。 | AIがコンテンツをドラフトし、パフォーマンスデータを分析。 |
| 営業 | リードスコアリング、需要予測。 | 営業担当者がデータ入力に時間を費やしすぎている。 | AIがCRMの更新を自動化し、フォローアップメールをドラフト。 |
| カスタマーサービス | 繰り返しの質問への回答、チケットのルーティング。 | エージェントが簡単なチケットに圧倒され、知識が散在している。 | AIがフロントラインサポートを担当し、受信チケットを即座に分類。 |
| ITサポート | パスワードリセット、ソフトウェアリクエストの処理。 | ITチームが基本的なチケットに埋もれ、大きなプロジェクトが遅れる。 | AIがSlackやMS Teamsで一般的なITリクエストを回避。 |
| 人事/内部運営 | ポリシーの質問への回答、オンボーディング。 | 従業員がConfluenceやGoogle Docsに閉じ込められた情報を見つけられない。 | 社内AIアシスタントが全社のドキュメントから即座に回答を提供。 |
サービス関連の使用に焦点を当てましょう。ここはしばしば最も迅速に成果を上げることができる場所です。
ビジネス向けAIソリューションでフロントラインカスタマーサービスを自動化する
ここでの痛点は非常に普遍的です：サポートチームは同じ基本的な質問に多くの時間を費やしています。これにより、エージェントの燃え尽きや、より難しい問題を抱える顧客への対応が遅れます。
これはAIエージェントにとって完璧な場所です。過去のチケット、ヘルプセンターの記事、マクロを学習し、受信する質問の大部分を自動で処理します。これは単なる一般的なチャットボットではなく、ヘルプデスクと直接連携し、タグ付け、エスカレーション、チケットのクローズなどの実際のアクションを実行します。
チャットウィジェットでビジネス向けの効果的なAIソリューションを示すAIエージェント。
ビジネス向けAIソリューション: エージェントにAIアシストを提供
新しいエージェントを完全に訓練するには数ヶ月かかることがあり、ベテランでさえ情報が異なるシステムに散在していると正しい情報を見つけるのに苦労することがあります。
AIコパイロットは、ヘルプデスク内で人間のエージェントのサイドキックとして機能します。これは、最良のエージェントの過去の応答から学ぶことで、数秒で正確でブランドに合った返信を作成できます。これにより、メッセージングの一貫性が保たれるだけでなく、解決が迅速になり、チーム全体の効率が向上します。
eesel AIのCopilotは、ビジネスにおける最高のAIソリューションの一つとして支援を提供します。
AIソリューションで社内のITとHRサポートを改善する
社内チームも同じ問題を抱えています。従業員はSlackで同じ質問を何度も繰り返し、重要な情報はConfluenceや様々な共有ドライブに埋もれています。
AI内部チャットツールがこの問題を解決します。ITやHRチームのために、社内のすべてのドキュメントから学習するボットを設定できます。従業員が質問をすると、即座に正確な答えが得られます。これにより、チケットが作成されることがなくなり、社内チームはより重要な業務に集中できます。
ビジネスの内部サポートに不可欠なAIソリューションの一つとしての内部チャットボット。
ビジネス向けの現代AIソリューションの構成要素: スタックの構築
優れたAIセットアップは、単なる賢いアルゴリズム以上のものであり、既存のビジネスの仕組みにぴったりと合うシステムです。多くの企業は、独自のデータやプロセスに接続されていないツールで壁にぶつかります。
ビジネス向けAIソリューションの効果を高めるためにデータから始めましょう
市販のAIモデルの最大の問題は、あなたのビジネス、製品、顧客について何も知らないことです。そのため、しばしば「幻覚を起こす」か、一般的で役に立たない回答を出すことがあります。ビジネスに最適なAIソリューションは、自社のデータで訓練されたものです。これには以下が含まれるべきです：
- ヘルプデスクの履歴: 過去のチケットやエージェントの返信は情報の宝庫です。
- ナレッジベース: ヘルプセンター、Confluence、またはNotionページにある公式ドキュメント。
- 製品情報: あなたのShopify製品カタログやその他のeコマースデータ。
これがeesel AIが設計された理由です。これは100以上のソースに接続し、実際のコンテンツから学習して、関連性があり正確な回答を提供します。
データソースを接続することは、ビジネスにおける効果的なAIソリューションにとって重要です。
ビジネス向けAIソリューションにおける統合によるアクションの実行
質問に答えることは一つのことですが、本当に役立つAIは何かを実行する必要があります。顧客は注文状況を伝えられるだけでなく、ボットがShopifyでそれを確認できるべきです。ITリクエストは記録されるだけでなく、ボットがJira Service Managementでチケットを作成するべきです。
これらを「AIアクション」と呼び、単なるチャットボットと本当に役立つツールを区別するものです。プラットフォームに組み込まれたAIツールは、しばしば自分のシステム外にアクセスできず、その有用性が制限されます。eesel AIのアクションはこのギャップを埋め、日常的に使用するすべてのツールとAIが連携できるようにします。
eesel AIエージェントがアクションを起こしています。
ビジネス向けAIソリューションのセキュリティと管理を確保する
ここで触れざるを得ない問題があります：データプライバシー。ビジネスリーダーが、機密性の高い顧客データを第三者のAIに送信することに慎重になるのは当然です。
セキュリティを最優先に考えるツールが必要です。以下の点に注目してください：
- データの隔離: あなたのデータは、一般公開されているモデルのトレーニングではなく、あなた自身のモデルのトレーニングにのみ使用されるべきです。
- エンタープライズグレードのセキュリティ: データは移動中も保存中も暗号化されるべきで、EUデータ居住やエンタープライズ顧客向けのゼロリテンションなどのオプションがあるべきです。
- 人間の介在: 常にあなたが主導権を握るべきです。AIがあなたのブランドを適切に表現するために、ボットのトーンを管理し、いつ人間にエスカレーションするかを簡単なプロンプトで決定できる能力が重要です。
ビジネス向けの信頼できるAIソリューションのためのセキュリティと制御機能。
ビジネス向けAIソリューションのROIを測定する方法
AIに費やすお金は、明確な結果で裏付けられるべきです。一般的なプラットフォームでは追跡が難しいかもしれませんが、統合されたソリューションを使用すれば、投資収益率をより簡単に確認できます。
ここでは、重要なポイントを測定する簡単な方法を紹介します:
| 指標 | 測定方法 | eesel AIが証明を助ける方法 |
|---|---|---|
| コスト削減 | ディフレクション率（AIによって解決されたチケット）、接触あたりのコスト削減。 | ダッシュボードでAIが解決したチケット数と全体のディフレクション率を正確に確認できます。 |
| 効率向上 | 平均処理時間（AHT）の短縮、初回応答時間（FRT）の短縮。 | AIコパイロットがエージェントの迅速な応答を支援し、平均処理時間に反映されます。 |
| CSATの向上 | 顧客満足度の向上、24/7の迅速なサポート。 | AIエージェントが即座に回答を提供し、顧客体験を向上させ、満足度を高めます。 |
| エージェントの満足度 | エージェントの離職率の低下、より興味深い業務への時間の増加。 | 繰り返しのタスクを自動化することで、エージェントはより魅力的な会話に集中できます。 |
プロのヒント: スケールする前にシミュレーションを行う
新しいAIツールを導入する際の最大の懸念の一つは、期待通りに機能しないかもしれないということです。良いツールはそのリスクを管理するのに役立ちます。例えば、eesel AIには、過去のチケットでAIエージェントを安全な環境でテストできるシミュレーション機能があります。本格的に稼働させる前に、その精度の可能性、推定される節約額、知識のギャップを示すレポートを受け取ることができます。これにより、ビジネスケースを構築し、前進するための確固たるデータが得られます。
AIソリューションのビジネス価値を立証するためのシミュレーションレポート。
ビジネス向けAIソリューションの未来は統合にあり
AIを正しく活用することは、すべてをこなす魔法のプラットフォームを見つけることではありません。賢く、ビジネスに最も役立つ場所で統合されたAIソリューションを適用することです。
ポイントは、現在のソフトウェアと連携し、会社のデータから学び、明確なリターンを示すツールを選ぶことです。ルーチン作業を自動化することで、人間の手が必要な仕事に人材を集中させることができます。
eesel AIでAIの旅を始めましょう
統合されたAIソリューションがどのように顧客サービスや内部サポートを改善できるか見てみませんか？
eesel AIは、フロントラインサポートを自動化するAIエージェントから、人間のチームを強化するAIコパイロットまで、フルセットのツールを提供します。既に使用しているツールと接続し、実際のコンテンツでトレーニングし、コミットする前にその価値を証明します。
デモを予約して自社のデータでシミュレーションを見たり、無料トライアルを開始して数分で最初のAIボットを構築したりできます。
よくある質問
統合アプローチを取ることで、思ったよりも簡単に始められます。現在のソフトウェアを置き換えるのではなく、これらのソリューションはチームがすでに使用しているツール、例えばヘルプデスクやSlackに直接接続します。これにより、長い移行期間を経ずにすぐに始められ、価値を実感できます。
信頼できるプロバイダーは、データの隔離などの機能を備えたセキュリティを優先します。これにより、会社のデータは自社のモデルを訓練するためだけに使用されます。企業向けの暗号化、明確なデータ処理ポリシー、データの居住地に関するオプションを探して、情報が安全に扱われることを確認してください。
主な違いは、会社の過去のサポートチケット、ナレッジベース、内部文書などのデータで訓練されていることです。この特定のコンテキストに基づくことで、一般的なモデルに見られるような一般的または不正確な回答を防ぎます。
現代的なアプローチは、既存のツールの上にAIレイヤーを追加することで、ツールを取り替えるのではなく、統合戦略を取ることです。これにより、混乱が少なく、投資回収が早く、チームがすでに慣れ親しんでいるソフトウェアとワークフローを活用できます。
測定可能なROIに焦点を当て、繰り返しのサポート質問の自動化など、影響力の大きいユースケースから始めましょう。統合されたAIは、巨大な初期プラットフォームコストを避け、接触あたりのコストを削減し、チームの効率を向上させることで、その価値をすぐに証明します。一部のツールでは、最初に節約をシミュレートすることもできます。
