サポートチームのための人工知能インフラストラクチャに関する実践ガイド

正直に言いましょう。誰もがAIを使ってカスタマーサポートを改善しようとしていますが、「インフラストラクチャ」という言葉が出た途端、部屋は静まり返ります。それはただ複雑で高価で、少し怖いように聞こえます。ほとんどのサポートリーダーにとって、それは巨大な技術的な壁のように感じられ、ゲームに参加するためにはデータサイエンティストのチームと大規模な予算が必要だと思わせます。その感覚だけで、実際にはチームと顧客に大きな違いをもたらす可能性のあるプロジェクトを殺してしまうのに十分です。

しかし、それがもう全てではないとしたらどうでしょうか？このガイドは、人工知能インフラストラクチャのカーテンを引き戻すためにあります。今日のサポートチームにとってそれが実際に何を意味するのかを分解し、古い学校の重厚な方法と新しい、はるかに簡単なソリューションを比較し、データセンターをゼロから構築することなくAIの力を得る方法を示します。

人工知能インフラストラクチャとは何ですか？

結局のところ、人工知能インフラストラクチャは、AIモデルを稼働させるために必要なすべてのもの、ツール、システム、データのことです。しかし、点滅するサーバーラックの古いイメージを超えて考える必要があります。カスタマーサポートのような実用的なものにとって、インフラストラクチャは、あなたがすでに持っているソフトウェアと情報にもっと関係しています。

これを考えるためのより簡単な方法があります。あなたのインフラストラクチャには以下が含まれます：

• あなたの知識源： これはAIが学ぶ情報です。それは、ヘルプドキュメント、古いチケット、Confluenceページ、または内部ウィキに隠されているかもしれませんが、最も貴重な資産です。

• あなたのソフトウェアとワークフロー： これは、あなたの知識に接続し、AIに何をすべきかを指示し、あなたのチームが毎日使用するツール、例えばヘルプデスクやチャットアプリと接続するプラットフォームです。

• すべてを管理する方法： これらは、AIのパフォーマンスを確認し、テストし、時間とともにそのパフォーマンスを調整するために使用するダッシュボードとコントロールです。

これにより、あなたは岐路に立たされます。すべてを自分で構築しようとすることもできますが、それは長くて高価な旅です。または、すべてが組み込まれた既製のプラットフォームを使用することもできます。一つの道は遅くて高価です。もう一つの道は迅速で簡単で、すぐに結果を得ることができます。

アセット1：[インフォグラフィック] – [AIインフラストラクチャの2つの道の並列比較。左側は「従来の道」とラベル付けされ、「数ヶ月/年」、「大規模なエンジニアリングチーム」、「高く予測不可能なコスト」のアイコンが表示されています。右側は「現代のプラットフォーム」とラベル付けされ、「数分/数時間」、「サポートリーダー」、「明確で予測可能なサブスクリプション」のアイコンが表示されています。]

代替タイトル：[従来のAIインフラストラクチャの道と現代の道の比較。]

代替テキスト：[AIインフラストラクチャの従来のアプローチと現代のアプローチを比較し、時間、必要な人員、コストの違いを強調するインフォグラフィック。]

従来のAIインフラストラクチャのコア部分

現代のプラットフォームがどれほどの救いであるかを本当に理解するためには、彼らが何からあなたを救っているのかを見るのが役立ちます。従来の人工知能インフラストラクチャの構築は、技術的なスキルとお金を大量に要求する巨大なプロジェクトです。これが、最近まで、技術の巨人だけが本当にそれを実行できた主な理由です。

GPU、サーバー、そして大きな前払いコスト

AIモデル、特に私たちがよく耳にする大規模言語モデル（LLM）は、その作業を行うためにグラフィックスプロセッシングユニット（GPU）と呼ばれる特別な高性能ハードウェアを必要とします。従来のセットアップでは、あなたの会社は非常に高価なサーバーを購入またはレンタルする必要があります。

これはほとんどの企業にとって大きな障害です。大きな前払い投資が必要で、ハードウェアを稼働させ続けるために専門のチームが必要です。さらに、そのサーバーを入手するのに数ヶ月かかることがあります。問題を今解決しようとしているサポートチームにとって、ハードウェアを待つことは致命的です。

ストレージ、パイプライン、そして多くの混乱した作業

AIは、それが学ぶデータの質に依存します。従来のインフラストラクチャは、情報を供給するために複雑なシステムを構築することを強制します。これは、ストレージ用のデータウェアハウスを設定し、すべての異なるソースからデータを引き出し、クリーンアップし、ロードするための複雑な「データパイプライン」を作成することを意味します。

ヘルプデスク、ウィキ、いくつかの内部ドキュメントから情報を1つのクリーンで使いやすい形式にまとめるだけでも大変な作業です。それはデータエンジニアのチームのフルタイムの仕事であり、数ヶ月、場合によっては数年にわたって続くことがあります。

MLOps、フレームワーク、そして終わりのない維持管理

ハードウェアとデータシステムの上に、AI自体を管理するための別のソフトウェア層が必要です。これには通常以下が含まれます：

• 機械学習フレームワーク： データサイエンティストが実際にモデルを構築するために使用するTensorFlowやPyTorchのようなツール。

• コンテナオーケストレーション： モデルをパッケージ化し、実行準備を整えるためのKubernetesのようなプラットフォーム。

• MLOps（機械学習オペレーション）: モデルがライブになった後に自動化、監視、維持するための一連のプラクティスとツール。

これはすべて非常に技術的なもので、専任のDevOpsまたはMLOpsチームによって処理されます。システム全体は非常に硬直しており、多くのコードを書かずに変更することはできず、サポートチームが実際に必要とするものに対しては完全に過剰です。それはナッツを割るために大槌を使うようなものです。

アクセス可能な人工知能インフラストラクチャへのシフト

従来のアプローチの難しさが、新しいAIプラットフォームの波が登場した理由です。サポートチームにとって、これはエンジニアリングの頭痛をすべてスキップし、すぐに結果を得ることができることを意味します。現代のプラットフォームは、すべての複雑な作業を代わりに行い、かつては数年かかるプロジェクトを午後に終わらせることができます。

不格好なハードウェアからシンプルなワンクリック接続へ

サーバーやコンピューティングパワーについて心配する代わりに、現代のプラットフォームはそのすべての複雑さを隠します。あなたの「ハードウェア」セットアップは、すでに使用しているアプリを接続するだけで簡単になります。

eesel AIのようなプラットフォームを使用すると、インフラストラクチャのセットアップはわずか数クリックで完了します。あなたのZendesk、Freshdesk、またはIntercomアカウントを数秒で接続できます。購入するハードウェアも、管理するサーバーもなく、数ヶ月ではなく数分で稼働できます。

アクセス可能な知識源

データエンジニアを雇ってカスタムコネクタを構築することを忘れてください。新しいアプローチは、すべての既存の知識源に直接接続する事前構築された安全な統合を持つプラットフォームを使用することです。

これはeesel AIが最も得意とすることです。過去のチケット、ヘルプセンター、Confluence、Google Docs、および100以上のアプリに接続することで、すべてから自動的に学習します。すべてのデータを1か所に集めるのに数ヶ月かける代わりに、eesel AIは初日からあなたの実際のビジネスコンテキストから学び始めます。それは大量のエンジニアリング時間を節約し、AIが実際に関連する回答を提供することを保証します。

アセット2：[スクリーンショット] – [eesel AIの「知識源」ページ、接続されたソースのリストが緑のチェックマークと共に表示され、「Zendeskヘルプセンター」、「Confluenceスペース」、「Googleドライブフォルダー」などが含まれています。]

代替タイトル：[人工知能インフラストラクチャに知識源を接続する。]

代替テキスト：[人工知能インフラストラクチャにさまざまな知識源がどのように簡単に統合されているかを示すeesel AIプラットフォームのスクリーンショット。]

硬直したコードをワークフローエディタに置き換える

古い方法では、AIが行うすべてのこと、例えばその口調やチケットをエスカレートするタイミングをエンジニアにコード化してもらう必要がありました。簡単な変更を加えたい場合は、チケットを提出して順番を待たなければなりませんでした。

現代のAIプラットフォームは、その硬直したコードファーストのプロセスを排除し、ノーコードのビジュアルワークフローエディタを提供します。あなたが運転席に座っています。eesel AIのカスタマイズ可能なプロンプトエディタとAIアクションを使用すると、サポートリーダーはAIの性格を定義し、どのチケットを自動化するかを正確に決定し、Shopifyでの注文の検索やJiraチケットの作成などのカスタムアクションをシンプルなダッシュボードから設定できます。

タスク	従来のAIインフラストラクチャ	eesel AIプラットフォーム
セットアップ時間	数ヶ月から数年	数分
必要な人員	AI/MLエンジニア、DevOps、データサイエンティスト	サポートリーダー、管理者
知識トレーニング	手動データパイプラインの構築	既存のアプリへのワンクリック接続
変更の実施	カスタムコードと再デプロイが必要	ノーコードのプロンプト＆アクションエディタ
統合	複雑なカスタムAPIプロジェクト	事前構築された即時統合

適切な人工知能インフラストラクチャを選択する方法（一般的な罠を避ける）

適切なプラットフォームを選ぶことは、最も重要な「インフラストラクチャ」決定です。正しく選ぶためには、すぐに価値を提供し、成長する自信を与える実用的な機能を探してください。ここに注目すべきいくつかのポイントがあります。

インフラストラクチャをまずテストし、推測しない

最大の間違いの一つは、実際にあなたの顧客の質問をどのように処理するかを知らずにAIツールにサインアップすることです。一般的なデモは良いですが、AIがあなたのビジネスに特化したときにどのようにパフォーマンスを発揮するかを教えてくれません。

プロのヒント： 強力なシミュレーションモードを備えたソリューションを探してください。これにより、過去のチケットの数千件でAIを安全な環境でテストできます。実際のパフォーマンス予測、解決率、ROIがどのようになるかを、ライブ顧客と話す前に確認できます。eesel AIの強力なシミュレーションモードは、このリスクフリーの自信を提供し、多くの他のツールが提供していないものです。

アセット4：[スクリーンショット] – [eesel AIシミュレーションモードの結果ページ。主要な指標「予測解決率：45％」、「精度：98％」、「推定ROI：$5,000/月」などが表示され、AIがどのように応答したかの例チケットのリストも表示されています。]

代替タイトル：[シミュレーションモードで人工知能インフラストラクチャをテストする。]

代替テキスト：[過去のチケットで人工知能インフラストラクチャをライブにする前にテストできるeesel AIのシミュレーションレポートのスクリーンショット。]

自分で人工知能インフラストラクチャを設定できることを確認する

AIプロジェクトが販売プロセスに巻き込まれないようにしてください。一般的な罠は、始めるために無限の営業電話、デモ、長いオンボーディングセッションを受ける必要があるツールを選ぶことです。

本当にセルフサービスのプラットフォームを選ぶ方が良いです。サインアップしてツールを接続し、AIを設定し、自分のスケジュールで稼働させることができるはずです。ほとんどの競合他社とは異なり、eesel AIは、誰でも無料で始められ、数分で自分で始められるように設計されています。

トリッキーな価格設定に注意する

驚きの請求書につながる可能性のある価格モデルには注意してください。「解決ごとの」料金は大きな赤信号です。成功するたびに罰せられるようなものです。AIが解決するチケットが多いほど、支払う金額が増え、予算を計画することが不可能になります。

代わりに、機能と全体的な容量に基づいた透明で予測可能な価格設定を探してください。eesel AIの価格設定はこの考えに基づいています。明確な定額プランがあり、成長の余地がたくさんあり、解決ごとの料金はありません。請求書は常に予測可能で、忙しい月の後に不快な驚きを受けることはありません。

ビジネスに最適なインフラストラクチャを選ぶ

人工知能インフラストラクチャに関する全体の会話が変わりつつあります。今日のサポートチームにとって、もはやゼロから巨大な技術スタックを構築することが課題ではありません。それは、すべての複雑さを代わりに処理するスマートでユーザーフレンドリーなプラットフォームを選ぶことです。

適切な「インフラストラクチャ」は、既存のツールに直接接続し、シンプルなインターフェースで自動化を完全に制御し、すぐに実際の価値を提供し始めるプラットフォームです。複雑なAIシステムを構築することを心配するのはやめましょう。サポートを自動化し、エージェントを支援し、顧客を満足させるために必要なインフラストラクチャはすでにここにあります。

強力なAIがどれほどシンプルであるかを確認する準備はできましたか？eesel AIに無料でサインアップし、数分で最初のAIエージェントを起動しましょう。