IBM AIの実用ガイド：2025年にあなたのサポートチームに適しているか？

「エンタープライズAI」という言葉を聞くと、IBM AIのような名前が真っ先に思い浮かぶかもしれません。彼らは技術の世界での巨人であり、強力で世界を変えるソリューションを約束しています。しかし、サポートやITのリーダーであるあなたは、少し圧倒されるかもしれません。これらの巨大なプラットフォームは、しばしば博士号を持つデータサイエンティストのために作られたように見え、小国を資金援助できるほどの価格が付いていることが多いです。

正直に言うと、あなたは新しいAIをゼロから構築しようとしているわけではありません。あなたが解決しようとしているのは、繰り返しのチケットを減らし、顧客に迅速に回答を提供し、エージェントの生活を少しでも楽にすることです。

そこで、このガイドはあなたのためのものです。IBM AIエコシステムのカーテンを引き、実際に何であるか、誰のためのものかを分解し、サポートオートメーションのために設計された、より現代的でシンプルなアプローチと比較します。

IBM AIとは何か？

まず最初に、IBM AIはオンラインでサインアップできる単一の製品ではありません。それはプラットフォーム、ツール、専門的なハードウェア、コンサルティングサービスの巨大なコレクションです。アプリをダウンロードするというよりも、ゼロから自分のAIソリューションを構築するための巨大な産業用ツールキットのように考えてください。

その中心にあるのが**IBM watsonx**で、彼らの主要なAIおよびデータプラットフォームです。これは、開発者やデータサイエンティストがカスタムAIアプリケーションを構築、スケール、管理するための作業場です。全体の哲学は、巨大な組織が大規模で基礎的なAIプロジェクトに取り組む準備ができていることを前提としています。それは確かに強力ですが、サポートキューの即効薬ではありません。

graph TD  

A[IBM AI Ecosystem] --> B[Platform: watsonx];  

A --> C[Services: AI Consulting];  

A --> D[Hardware: AI Infrastructure];  

B --> B1[watsonx.ai];  

B --> B2[watsonx.data];  

B --> B3[watsonx.governance];  

IBM AIエコシステムの主要コンポーネント

IBM AIが適しているかどうかを判断するには、その内部を見てみる必要があります。コンポーネントは印象的ですが、それらが誰のために作られているのか、どれだけの作業が必要なのかを多く語っています。

IBM watsonx: 開発者向けのIBM AIおよびデータプラットフォーム

メインプラットフォームであるwatsonx.aiは、基本的に開発スタジオです。データサイエンティストやAIエンジニアが大規模な言語モデル（IBM独自のGraniteモデルなど）を使用し、複雑なフレームワークを活用し、自分たちで構築したAIソリューションを展開するためのスペースです。

これは完全に「ハイコード」環境です。コードを書くことに慣れており、AIモデルの微調整の細かい点を理解し、ゼロからアプリケーションを構築する準備ができているチームがいることを前提としています。開発者に原材料を提供しますが、サポートマネージャーが使用するための完成品は提供しません。AIアプリケーションの構築、テスト、管理、維持の仕事はすべてあなたにかかっています。

IBM AIエンタープライズソリューションとコンサルティング

プラットフォーム自体を超えて、IBMは特定の業界向けに調整されたパッケージソリューションと広範なAIコンサルティングサービスを提供しています。これらは通常、金融や医療のような特定の業界向けに調整されていますが、単純なソフトウェアインストールではありません。これを稼働させるには、通常、IBMのコンサルティングチームとの大規模で長期的なプロジェクトが必要です。

つまり、単にツールを購入するのではなく、数ヶ月、あるいは数年にわたる大規模な変革プロジェクトに参加することになります。既存のツールやワークフローをIBMの世界に合わせて変更する必要があることが多く、すでに知っていて使用しているヘルプデスクに簡単に接続できるソリューションを使用するのではありません。

IBM AI導入の課題: 比較

このエンタープライズファーストのアプローチは、迅速でシンプルな現代のセルフサーブツールとはまったく異なります。ほとんどのサポートチームにとって、目標は今日の問題を解決するためにAIを使用することであり、次の6ヶ月間をAIプラットフォームの構築に費やすことではありません。

違いを分解してみましょう。

アスペクト	IBM AIアプローチ	現代の代替案（eesel AIのような）
セットアップとオンボーディング	開発者、データサイエンティスト、長い販売サイクルが必要です。開始するだけで数ヶ月かかることがあります。	自分で数分でセットアップできます。統合は通常ワンクリックです。
知識統合	すべての知識ソースを接続し処理するための複雑なデータパイプラインの構築が必要です。	ヘルプデスク、ウィキ、ドキュメントに即座に接続します。過去のチケットに基づいて自動的にトレーニングします。
カスタマイズ	watsonx.aiのような開発者環境でのコーディングと深いモデルチューニングが必要です。	AIのペルソナ、トーン、行動を定義できるノーコードエディタがあります。
展開	長く高価な開発サイクルの後に行われる高リスクの「ビッグバン」ローンチ。	過去のチケットでリスクのないシミュレーションを実行して、オンにする前にどのように機能するかを確認できます。

IBM AIを使用すべき人（そしてそれが過剰な場合）

正直に言うと、IBM AIにはその場所があります。それは適切な顧客にとって非常に強力なツールセットです。しかし、ほとんどのサポートおよびITチームにとって、それはナッツを割るための大槌のようなものです。このセクションでは、どのキャンプに属しているかを判断するのに役立ちます。

IBM AIの理想的な顧客

• 巨大企業: 予算、規模、そして巨大なデジタルトランスフォーメーションプロジェクトに耐えられる忍耐力を持つフォーチュン500企業。

• 専任のAI/開発チーム: 独自のデータサイエンティストやAI開発者のチームを持ち、自分たちのモデルを構築するための洗練された作業場が必要な組織。

• 複雑でカスタムなニーズ: 市販の製品では対応できない非常に特定のAI要件を持つビジネス。産業製造、製薬研究、または複雑な金融モデリングのためのAIを考えてみてください。

IBM AIよりもシンプルなソリューションが適している場合

それがあなたの現実に当てはまらない場合、あなたは一人ではありません。ほとんどのチームは、問題を迅速かつ効率的に解決することに特化したソリューションを使用する方が良いです。次のような場合、シンプルなツールの方が適しているでしょう:

• カスタマーサポートやITSMチームを率いている: あなたの主な仕事は解決策を自動化し、一般的な質問を回避し、エージェントを助けることであり、新しい基盤モデルを構築することではありません。watsonxのようなプラットフォームの複雑さは、助けになるどころかむしろ気を散らすものです。

• 迅速に動く必要がある: 「数分でライブになる」という考えは大きな意味を持ちます。アジャイルなチームは、「注文はどこにあるのか？」という質問に自動的に答えるために6ヶ月の開発サイクルに詰まる余裕はありません。

• 開発者の軍隊を持っていない: eesel AIのようなサポートマネージャーやオペレーションリーダー向けに設計されたソリューションは、実際にサポートチームを運営する人々によってセットアップおよび管理されるように設計されています。コーディングは不要です。

• 予測可能なコストが必要: エンタープライズソフトウェアはしばしば複雑で混乱を招く価格設定がされています。解決ごとに追加料金がかからない透明で定額のプランを持つソリューションは、予算の確実性を提供します。

このIBMのビデオは、適切なサイズのAIモデルが大規模なものよりも効率的でコスト効果がある理由を説明しています。

サポートオートメーションのためのIBM AIのセルフサーブ代替案

もしあなたのチームがその第二のグループに当てはまるなら、心配しないでください、より良い方法があります。かさばるモノリシックなプラットフォームの代わりに、ワークフローに直接接続し、初日から役立つように設計されたAIソリューションを使用できます。

それがeesel AIのすべてです。サポートおよびITチームが直面する正確な課題を解決するためにゼロから設計されており、エンタープライズレベルの頭痛を伴わずに済みます。

手動ではなく瞬時に知識を統合

eesel AIは、あなたのチームが毎日使用しているツールに直接接続します。Zendesk、Freshdesk、Intercomのようなヘルプデスクや、Confluence、Google Docsのような知識ソースのワンクリック統合で、数分で稼働できます。

本当にクールな部分は、過去のチケットでトレーニングできる能力です。これにより、AIはブランドの声、ビジネスのコンテキスト、一般的な解決策を自動的に学習します。あなたの最高のエージェントから来たように聞こえる応答を得ることができ、一般的なロボットのようにはなりません。さらに、ナレッジベースのギャップを特定し、成功したチケット解決に基づいて新しいヘルプセンター記事を自動的に作成することもできます。

シミュレーションを使用して自信を持って展開

AIに関する最大の恐れの一つは、顧客に間違ったまたは奇妙な回答を提供することです。eesel AIは強力なシミュレーションモードでこれに取り組んでいます。AIが実際の顧客と話す前に、完全に安全な環境で数千の過去のチケットでそのパフォーマンスをテストできます。

この機能は大きなストレスの軽減になります。プロセス全体の推測を排除し、潜在的な解決率とコスト削減に関する正確な予測を提供します。スイッチを入れる前にAIがどのように機能するかを正確に知ることができ、大規模なエンタープライズプラットフォームが提供しないアクセス可能な方法での自信を得ることができます。

ノーコードワークフローエンジンで完全なコントロールを取得

eesel AIを使用すると、あなたがコントロールできます。AIが処理するチケットを正確に選択するための非常に具体的なルールを作成できます。たとえば、「パスワードリセット」のような単純なトピックから始めて、他のすべてを人間のエージェントにエスカレートさせることができます。

ノーコードプロンプトエディタを使用すると、AIの性格、トーン、指示を定義できます。カスタムアクションを使用すると、AIは質問に答えるだけでなく、Shopifyストアからライブ注文情報を検索したり、Jiraでチケットを作成したり、フォローアップのために会話にタグを付けたりすることができます。これらすべてをコードを一行も書かずに行うことができます。

適切な仕事に適切なAIを選ぶ

最終的に、IBM AIは非常に強力なエコシステムです。カスタムAIソリューションをゼロから構築しようとしている専任の技術チームを持つ巨大な企業にとっては、素晴らしい選択肢となるでしょう。

しかし、ほとんどのカスタマーサポート、IT、および内部ヘルプデスクチームにとって、それは単に仕事に対して間違ったツールです。最適なソリューションは、特定の課題に合わせて構築され、すでに持っているツールと簡単に統合し、チームが迅速に結果を確認できるものです。

適切なAIを選ぶことは、問題の規模に合わせてソリューションを選ぶことです。サポートオートメーションのためには、セルフサーブで統合されたプラットフォームが、より速く、摩擦が少なく価値を提供します。

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