ジェネレーティブAIとは？

生成AIはどこにでもあるように感じませんか？SF映画に出てくる未来的なコンセプトだと思っていたら、次の瞬間にはChatGPTのようなツールが登場し、メールからエッセイまであらゆるものを書いてくれるようになりました。突如として、このテクノロジーは楽しいおもちゃであるだけでなく、企業が実際に仕事を進めるために使うツールになったのです。しかし、これだけ話題になっていると、混乱しがちです。生成AIとは一体何なのでしょうか？そして、莫大な予算と数ヶ月にわたる複雑なプロジェクトなしに、どうすれば使い始めることができるのでしょうか？

このガイドは、そうした疑問を解消するためにあります。生成AIとは何かを簡単な言葉で解説し、カスタマーサービスや社内での質問対応などにどのように活用できるかを見ていき、そしてよくある落とし穴を避ける方法を紹介します。

生成AIとは何か（そして従来のAIとどう違うのか）？

生成AIの核心は、学習したデータに基づいて新しい独自のコンテンツを生成する人工知能の一種であるということです。

例えるなら、才能あるジャズミュージシャンのようなものです。彼らは何年もかけて何千もの曲を聴き、そのパターン、リズム、スタイルを吸収してきました。ステージに上がって即興演奏をするとき、彼らはただ聞いたことのある曲を再生するのではありません。まったく新しい音楽を創り出しながらも、それは完全にジャズとして聴こえるのです。生成AIも同じことを、テキスト、画像、コードで行います。

これは、私たちの多くが「従来の」AIとして考えていたものから大きく進歩したものです。長年にわたり、AIは予測と分類に優れていました。例えば、従来のAIは受信メールをスキャンし、それが「スパム」か「スパムでない」かを判断することができます。すでに存在する情報をソートしたり分析したりするのには最適ですが、設定されたカテゴリ内でしか機能しません。

つまり、その違いは非常にシンプルです。生成AIは創造し、従来のAIは分析・分類するのです。一方は新しいメールの返信をゼロから書くことができ、もう一方は既存のメールを正しいフォルダに分類するだけです。

生成AI技術はどのように機能するのか？

では、どうやって機械に創造性を教えるのでしょうか？それはすべてデータにかかっており、しかも本当に気が遠くなるような量のデータです。

大規模言語モデル（LLM）や基盤モデルと呼ばれることもある生成AIモデルは、膨大なデータセットでトレーニングされており、その中には公開されているインターネットの大部分が含まれています。このプロセスを通じて、モデルは単語やアイデア間のすべてのパターン、文脈、関係性を学びます。本質的に、言語、論理、さらには文体の「ルール」を学習するのです。

以下に、そのプロセスを簡略化して見てみましょう。

1. トレーニング： モデルはテラバイト級のテキストやコードをふるいにかけ、複雑な接続ネットワーク（ニューラルネットワーク）を構築します。これにより、「お元気...」の後には通常「...ですか？」が続くことや、「返金ポリシー」に関する質問には期間や条件の詳細を含める必要があることなどを学習します。

2. プロンプト入力： ユーザーがモデルに「プロンプト」と呼ばれる命令や質問を与えます。これは、「配送遅延について顧客に丁寧なメールを書いて」から「量子物理学を5歳児にもわかるように説明して」まで、何でもかまいません。

3. 生成： モデルはそのトレーニング内容を利用して、プロンプトに続く最も確率の高い単語の連続を予測します。応答を単語一つずつ生成し、意味が通り、文脈に合い、驚くほど人間らしいものを作り出します。

ここでの大きなハードルは、これまでこうしたモデルをゼロから構築しトレーニングするには、非常に高額な費用がかかることでした。多くの場合、数百万ドルにのぼり、データサイエンティストのチーム全体が必要でした。長い間、ほとんどの企業にとってそれは手の届かないものでした。

しかし、もはやそうではありません。今日では、eesel AIのようなプラットフォームが、この技術を誰でも利用できるようにしています。インターネット全体でモデルをトレーニングしようとする代わりに、信頼できる自社のビジネス情報に特化したAIをトレーニングすることで、数分で運用を開始できます。過去のサポートチケット、ヘルプセンターの記事、社内ドキュメントから学習し、単なるジェネラリストではなく、あなたのビジネスのエキスパートになります。

生成AIのビジネスユースケース トップ4

生成AIの使い道は百万通りも考えられるかもしれませんが、ほとんどのビジネスはいくつかの主要な分野で即座に実用的な価値を得ています。ここでは、企業が今日、特にカスタマーサポートや社内業務で生成AIを利用している最も一般的な4つの方法を紹介します。

1. 最前線のカスタマーサポートを自動化する

これは、よくある顧客からの質問に、人間の担当者に引き継ぐことなくAIエージェントが単独で対応できるように設定することです。チームが注文状況、返金ポリシー、基本的な製品機能に関する同じ質問にどれだけの時間を費やしているか考えてみてください。AIエージェントは、そうした問い合わせに24時間365日対応できます。

多くのツールの問題点は、一般的すぎることです。あなたの特定のビジネスについて学習していないため、間違った答えを返したり、簡単なチケットでさえすぐに諦めて顧客をいらいらさせたりします。eesel AIのAIエージェントは、企業の過去のチケットやナレッジベースの記事から直接学習するため、この問題を回避できます。これにより、すべての回答が正確で、まるで自社から発信されているかのように聞こえます。Shopifyで注文情報を検索したり、Zendeskでチケットを更新したりといったアクションを実行するように設定することも可能です。

2. 人間のエージェントにAIアシスタントを提供する

チームを置き換えるのではなく、AIコパイロットは彼らと並行して働くことができます。顧客の質問に対する返信を即座に下書きしたり、長くて紛らわしいチケットの履歴を要約したり、社内ドキュメントから関連情報をわずか数秒で見つけ出したりすることができます。

その結果は明らかです。エージェントはより迅速に返信でき、新入社員ははるかに早く自信を持って貢献でき、サポートの質は一貫性を保ちます。eesel AIコパイロットは、ヘルプデスク（FreshdeskやIntercomなど）に直接接続し、優秀なエージェントの過去の会話から学習しているため、あなたの会社の独自のトーンで書かれた返信を提案します。

ヘルプデスクで返信を下書きするeesel AIコパイロット。エージェント支援における生成AIの活用例を示している。

3. チームのための社内エキスパートを構築する

あなたのチームの誰かが同僚の肩を叩いて「ねえ、うちの出張旅費規程ってどうなってる？」とか「最新のマーケティング資料はどこにある？」と尋ねることは、1日に何回あるでしょうか？社内Q&Aボットがあれば、そうしたやり取りをなくすことができます。

AIは、Confluenceのページ、Googleドキュメント、PDFなど、社内の知識のみでトレーニングされます。eesel AIを使えば、SlackやMicrosoft Teams内に直接AI社内チャットボットを立ち上げることができます。これにより、誰もが仕事に必要な情報に即座に自己解決でアクセスできるようになります。

Slackで質問に答えるeesel AIの社内AIボット。チームにおける生成AIの主要なユースケース。

4. チケットのトリアージと管理を自動化する

整理されたサポートキューは効率的なキューです。生成AIは、受信チケットを自動的に分類、タグ付けし、適切なチームや担当者に振り分けることができ、手作業による仕分けという退屈な作業をなくします。これにより、緊急性の高い問題が最初に見られ、複雑な問題は適切な専門家に届くようになり、結果として顧客への回答が迅速になります。eesel AIのAIトリアージを使えば、チケットの内容、送信者、その他設定したいルールに基づいてチケットキューを自動的に管理する簡単なワークフローを構築できます。

ユースケース	従来のアプローチ	生成AI（eesel AI）がどのように役立つか
FAQへの回答	エージェントによる手動返信、マクロ	AIエージェントが、実際のナレッジでトレーニングされ、24時間365日即座に回答します。
エージェントのオンボーディング	シャドーイング、長文のトレーニング資料	AIコパイロットが初日からエキスパートレベルの返信を下書きし、コーチ役を果たします。
社内での質問	同僚の肩を叩いて尋ねる	Slack/Teams内のAI社内チャットがConfluenceやGoogleドキュメントなどから即座に回答します。
チケットのルーティング	チームリーダーによる手作業での仕分け	AIトリアージが自動的にチケットをタグ付け、優先順位付けし、正しいキューに振り分けます。

生成AIの一般的なリスクとその解決策

この技術は素晴らしいものですが、スイッチを入れればうまくいくというわけではありません。いくつかの一般的な落とし穴がありますが、何に気をつけるべきかを知っていれば、それらを避けるのはかなり簡単です。

問題点：不正確さと「ハルシネーション」

これが最大の問題です。AIの「ハルシネーション」とは、モデルが完全に作り話である事柄を自信を持って断言する現象のことです。これは、モデルが文中の次に来る可能性の高い単語を予測しているだけで、何が真実で何が偽りかを実際に「知っている」わけではないために起こります。

解決策： あなたのナレッジに基づいたAIを使用することです。eesel AIでは、AIの知識範囲をヘルプセンターや社内ドキュメントなど、特定の信頼できる情報源に「限定」することができます。これにより、AIがトピックから外れたり、インターネットから未検証の情報を引き出したりするのを防ぎます。

eesel AIプラットフォームで信頼できるナレッジソースを接続する方法。生成AIとは何か、それをどう制御するかを理解するための重要なステップ。

問題点：高いコストと複雑さ

AIを始めるには、数十万ドルの予算、開発者のチーム、そして数ヶ月のセットアップ時間が必要だという一般的な考え方があります。多くの古いエンタープライズレベルのツールでは、それは実際に真実です。

解決策： シンプルに作られたセルフサービス型のプラットフォームを選ぶことです。eesel AIなら、ワンクリックでヘルプデスクを接続し、最初のAIエージェントを数分で構築できます。営業担当者との電話や開発者は必要ありません。この簡単なアプローチにより、大企業だけでなく、あらゆるチームが強力なAIを利用できるようになります。

問題点：コントロールを失うことへの恐れ

顧客との会話をボットに任せるのは不安なものです。もしデリケートな問題を間違って扱い、ブランドの評判を損なったらどうしますか？それはまったく正当な懸念です。

解決策： 完全なコントロールと、すべてをテストする方法を提供するツールを探すことです。eesel AIには強力なシミュレーションモードがあり、AIが実際の顧客とやり取りする前に、過去の何千ものチケットでテストすることができます。AIがどのように返信したかを正確に確認できます。また、AIが回答してよい場合と、すぐに人間に会話を引き継ぐ必要がある場合を指示する特定のルールを設定することもできます。

eesel AIのシミュレーションモード。生成AIとは何かを理解し、その応答を安全にテストしてから本番稼働させるのに役立ちます。

問題点：予測不能な価格設定

多くのAI企業は「解決ごとの課金」モデルを採用しており、忙しい月には請求額が予期せず跳ね上がる可能性があります。基本的には、成功したことでペナルティを受けることになります。

解決策： 透明で予測可能な価格設定のツールを見つけることです。eesel AIの価格設定は、月間の固定インタラクション量に基づいており、解決に対する隠れた料金はありません。常に支払う金額を正確に把握できるため、予期せぬ請求書を心配することなくサポートを拡大できます。

eesel AIの公開価格ページ。生成AIのコストがいくらになるかを知りたい人向けの透明な価格設定の一例。

生成AIをあなたの力に

生成AIはもはや、大企業向けのかけ離れた複雑なテクノロジーではありません。あらゆる規模の企業が今すぐに使い始めることができる現実的なツールです。問題は、それを使うべきかどうかではなく、どのように使うかです。

重要なのは、コントロール、透明性、そして実際の結果をすぐに見るための迅速な方法を提供するプラットフォームを見つけることです。自社の知識にAIを根ざさせ、安全にテスト、カスタマイズ、展開できるツールを使用することで、反復作業を自動化し、チームの効率を高め、顧客と従業員の両方にとってより良い体験を創出することができます。生成AIは未来のツールではなく、今日から使い始められるものなのです。

チームのためにスマートなAIエージェントをセットアップするのがいかに簡単か、見てみませんか？eesel AIを無料で試して、5分以内に最初のAIサポートエージェントを構築しましょう。