Labelfについて考えていますか？その機能、用途、制限についての実際の見解

もしあなたのチームが常に少ないリソースで多くのことをしようとしているなら、AIを効率化し、顧客が実際に何を言っているのかを理解する方法として検討したことがあるでしょう。適切なツールを探しているときに、ゼロから自分のAIを構築できるプラットフォームを見たことがあるかもしれません。その一つがLabelfです。

Labelfは、開発者なしでテキスト分析のための独自のAIモデルを構築するのを助けるツールです。興味深いアイデアですが、あなたのチームにとって適切なものなのでしょうか？この投稿では、Labelfが何をするのか、どこで輝くのか、そして始める前に考慮すべきいくつかの重要な点を率直に、バランスよく見ていきます。

Labelfとは何か？

Labelfの本質は、独自のカスタム自然言語処理（NLP）モデルを作成し、トレーニングできるノーコードAIプラットフォームです。主な仕事はテキスト分類です。すべての顧客との会話を超スマートに分類する帽子のようなものだと考えてください。大量のサポートチケット、アンケート回答、チャットログを投入し、作成したラベルに基づいて自動的に分類する方法をAIに教えることができます。

彼らのウェブサイトによれば、目標は"データ分析を強化し、顧客エンゲージメントを強化すること"です。大きなアイデアは、特に多くの顧客がいる場合に、顧客が何を話しているのかを理解する方法を提供することです。Labelfは、カスタマーサービスにおいて、コードに触れることなく、正確なニーズに合ったカスタムAIを構築したいチームのために本当に作られています。ビジネスが最初からAIモデルを完全にコントロールしたい場合に適しています。

Labelfのコア機能と動作方法

Labelfを始めるのは瞬時ではありません。これはゼロからモデルを構築するステップバイステップのプロセスです。生データから始めて、動作するAIを手に入れます。

通常の流れを簡単に説明します:

1. ツールを接続する: まず、Labelfをヘルプデスクなどの他のシステムに接続し、分析したいすべての顧客との会話を取り込む必要があります。

2. モデルを作成する: ノーコードのセットアップを使用して、追跡したいカテゴリを決定します。これらは"請求問題"、"バグ報告"、"良いフィードバック"などのようなものです。基本的に、データが分類されるバケットを設定しています。

3. モデルをトレーニングする: ここで最も時間を費やします。Labelfには"アクティブラーニングインターフェース"と呼ばれるものがあり、これはデータから例を手動でラベル付けする必要があるということです。AIに"請求問題"が実際にどのようなものかを一つ一つ教えています。ラベル付けするデータが多いほど、AIは賢くなります。

4. ライブにする: モデルのパフォーマンスに満足したら、デプロイして、新しいチケットが来るたびに分類を開始します。

graph TD  

A[ステップ1: ヘルプデスクと統合] --> B[ステップ2: カスタムNLPモデルを作成];  

B --> C[ステップ3: アクティブラーニングでモデルをトレーニング];  

C --> D[ステップ4: 評価とデプロイ];  

D --> E[ライブチケット分類];  

独自のモデルを構築することは多くのコントロールを提供しますが、かなりのトレードオフがあります: それには多くの時間と労力がかかります。データのラベル付けに真剣に取り組む準備が必要であり、モデルが正確であり続けるように維持し続ける必要があります。

結果をすぐに見たいチームにとって、これは大きな障害となる可能性があります。一部のプラットフォームはこの手動構築部分をスキップします。たとえば、eesel AIのようなツールは、古いチケット、Confluenceのウィキ、または共有されたGoogle Docsなど、既に存在する知識の場所に直接接続し、自動的に学習を開始します。これにより、手動トレーニングの手間をかけずに、数分で稼働を開始し、すぐに価値を見出すことができます。

Labelfの主な使用例とアプリケーション

では、カスタムトレーニングされたモデルを構築した後、実際に何ができるのでしょうか？Labelfのアプローチは主にデータから洞察を得て、物事を整理することに焦点を当てています。

以下は、一般的な使用方法のいくつかです:

• チケットを自動的に分類する: これが主な役割です。AIは、サポートチケットがヘルプデスクに到着する際に"機能リクエスト"や"ログイン問題"などのタグを追加できます。これにより、チケットを適切な担当者に送るのが簡単になり、どのような問題が発生しているかを報告するのが容易になります。

• 問題の根本原因を見つける: 時間の経過とともにチケットカテゴリの傾向を見て、パターンを見つけ始めることができます。最後のアプリの更新が"バグ報告"チケットの大量発生につながったのか？このデータに基づいたダッシュボードは、点と点を結びつけるのに役立ちます。

• 顧客の離脱を予測する: 一部のチームは、会話の言語と感情を分析して、不満を抱いている可能性があり、離脱を考えている顧客をフラグするモデルを構築しようとします。

• 営業会話を分析する: 同じアイデアを営業チャットに適用して、見込み客が営業ファネルのどこにいるのかを把握したり、有望な新しいリードを見つけたりすることができます。

ここでのテーマが見えるでしょう: これらの使用例はすべて、何が起こっているのかを理解することに関するものです。物語を語るクリーンで分類されたデータを提供します。

しかし、洞察を得ることと行動を起こすことには大きな違いがあります。チケットが"請求問題"に関するものであることを知ることは役立ちますが、実際に顧客の問題を解決するわけではありません。ここで、別の種類のAIツールが登場します。Labelfが分類に焦点を当てている一方で、eesel AIのようなプラットフォームは、問題を自ら解決するために構築されています。

チケットにタグを付けるだけでなく、AIエージェントは実際にそれを処理できます。たとえば、カスタムアクションを使用してShopifyで顧客の注文状況を確認し、追跡情報を提供し、チケットを閉じることができます。人間のエージェントが関与することなく、分析を超えて完全な自動化に進みます。

ここで、2つのアプローチを比較してみましょう:

機能	Labelf	eesel AI
チケット分類	はい、ただしモデルを構築する必要があります	はい、自動的に学習します
インサイトダッシュボード	はい	はい、知識のギャップの分析も含む
自律的な解決	いいえ、分類に焦点を当てています	はい、チケットに回答し閉じることができます
カスタムAPIアクション	言及なし	はい、注文の確認、CRMの更新などが可能
返信の自動ドラフト	いいえ	はい、エージェント支援のためのAIコパイロットを使用

Labelfの重要な考慮事項と制限

Labelfのようなツールを導入することは、スイッチを入れるだけで簡単ではありません。DIYモデルには、知っておくべきいくつかの現実的な課題があります。

まず、"コールドスタート"問題があります。AIモデルは、学習するデータの質に依存します。Labelfでは、ゼロから始めます。チームは、AIが役立つことをするのに十分な賢さを持つようになるまで、何百、何千ものチケットを手動でラベル付けするために何時間も費やす必要があります。初日には価値がなく、まず構築する必要があります。

次に、AIモデルは継続的なメンテナンスが必要です。製品が変わり、顧客の問題が変わり、人々の話し方が進化します。6か月前にトレーニングしたモデルは、今日では正確でないかもしれません。この"モデルドリフト"は、パフォーマンスを常にチェックし、新しいデータで再トレーニングして、無用にならないようにする必要があることを意味します。これは、セットして忘れるタイプのプロジェクトではありません。

最後に、うまくいくことをただ願うリスクがあります。構築に多くの時間を費やしたモデルが実際にうまく機能するかどうかを、ライブの顧客チャットで使用する前にどのように確認できますか？Labelfの情報には、パフォーマンスを安全にテストして確認する方法が記載されていないため、"デプロイ"ボタンを押すのは少し賭けのように感じるかもしれません。

ここで、eesel AIのアプローチは完全に異なります。プロセスの最初から推測と待ち時間を排除するように設計されています。

• "コールドスタート"なし: eesel AIは、すべての既存の知識を瞬時にトレーニングすることで、白紙の問題を解消します。接続した瞬間から、過去のサポートチケット、ヘルプセンターの記事、内部文書を何千も読み込み、すぐにビジネスを理解します。

• 自信を持っての展開: シミュレーションモードでは、過去のチケットでAIを安全な環境でテストできます。解決率の実際の予測を得て、実際の顧客の質問にどのように答えたかを正確に確認できます。これにより、ライブの顧客と話す前にその動作を調整できます。

• 完全なコントロール: 一度にすべてを行う必要はありません。AIに1つか2つの単純で一般的なトピックを処理させ、他のすべてを人間のエージェントに渡すことで、小さく始めることができます。慣れてきたら、徐々にAIにもっと多くのことをさせることができます。

これにより、長くリスクのある構築プロセスから、迅速で安全で段階的な展開にプロセスが逆転します。

Labelf: ビルダーには良いツールだが、すべての人に向いているわけではない

では、Labelfは実際に誰のためのものなのでしょうか？それは、分析のために独自のNLPモデルを構築、トレーニング、維持する時間、人材、忍耐力を持つチームにとって堅実なノーコードプラットフォームです。主な目標がレポートのためにデータをクリーンにすることであり、AIに対してハンズオンでプロジェクトベースのアプローチを好む場合、それは素晴らしい選択肢かもしれません。

しかし、その方法はすべてのチームに向いているわけではありません。すぐに価値を提供し、作業を最初から最後まで自動化し、実装リスクを低く抑えたいと考えるチームには、別の種類のツールが必要かもしれません。

より速い代替案: eesel AIで自律的なサポートを得る

スピード、シンプルさ、真の自動化を最も重視する場合、eesel AIがより直接的な道です。それは、チケットの分析を超えて、実際に人間の介入なしで解決することを望むチームのために設計されています。

eesel AIを使用すると、数ヶ月ではなく数分でライブにすることができます。既存のすべての知識から瞬時に学び、その強力なシミュレーションエンジンにより、完全な自信を持ってテストと展開が可能です。

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