生成AIの主な目的は何ですか？ビジネスのための実践ガイド（2025年）

正直に言って、最近ではブラウザを開くたびに生成AIに関する記事が溢れています。ChatGPTのようなツールは至る所にあり、すべての企業が「AI戦略」を確立しようと必死になっているように感じます。多くの話題は、AIがブログ記事、画像、コードの断片などを作成する能力についてです。それは素晴らしいことですが、単なるコンテンツ作成マシンとして考えるのは、スーパーコンピュータを使ってソリティアをプレイするようなものです。大きな視点を見逃しているかもしれません。

ビジネスにおける生成AIの本当の目的は、新しいものを作ることだけではありません。それは、チームの働き方、顧客サポートの方法、問題への取り組み方を変えることです。このガイドでは、生成AIを使って実際に達成できること、特に顧客サポートや社内業務の重要な分野での活用について、ノイズを排除して核心に迫ります。

まず、生成AIとは具体的に何を指しているのでしょうか？

目標に飛び込む前に、同じページにいることを確認しましょう。簡単に言えば、生成AIは新しい、オリジナルのコンテンツを作成するタイプの人工知能です。これは、すでに見た膨大なデータから学ぶことで実現します。単なるコピー＆ペーストではなく、テキスト、画像、コードなど、以前には存在しなかったものを生成します。

大きな違いは、古いAIはしばしば分析的であることです。データを整理したり、トレンドを見つけたりするのが得意です。受信トレイのスパムフィルターを考えてみてください。それが古典的なAIの仕事です。一方、生成AIは創造的です。

これは、非常に賢い技術によって支えられています。例えば、大規模言語モデル（LLM）のようなものです。これらのモデルは、単なる個々の単語ではなく、文脈やアイデアのつながりを理解するように訓練されています。これにより、首尾一貫していて、微妙で、驚くほど人間らしい応答を生成することができます。

これが、AIの広い世界にどのように適合するかを簡単に見る方法です：

ビジネスにおける生成AIの主な目標は何ですか？

では、生成AIを日常業務に取り入れることで実際に何を達成しようとしているのでしょうか？それは、単に巧妙なソーシャルメディア投稿を書くことを超えた、いくつかの重要な目標に集約されます。

目標1: チームにスーパーパワーを与える

最初でおそらく最も重要な目標は、人を置き換えることではなく、仕事をより良くすることです。生成AIを究極のアシスタントと考えてください。それは、時間と精神的エネルギーを消耗する退屈で反復的なタスクを処理し、チームが大局的な戦略、難しい問題解決、そして本当に違いを生むような仕事に集中できるようにします。

サポートチームにとって、これは非常に大きなことです。今日10回目の「注文はどこですか？」というチケットに同じ返信をタイプする代わりに、エージェントはAIに数秒でしっかりとした最初の応答を作成させることができます。しかし、ここで重要なのは適切なツールです。

アセット1: スクリーンショット – eeselのAIコパイロットがZendeskのようなヘルプデスクインターフェース内で顧客チケットに対する個別の応答を作成している様子。スクリーンショットには、左側に元の顧客の問い合わせ、右側にAI生成のドラフトが表示され、エージェントが編集または送信するオプションがあります。

代替タイトル: サポートエージェントを支援することで生成AIの主な目標を示すAIコパイロット。

代替テキスト: eeselのAIコパイロットが会社固有の詳細を含むサポート返信を作成することで生成AIの主な目標を達成する様子を示すスクリーンショット。

一般的なツールは返信を書くかもしれませんが、あなたのビジネスを理解していません。ブランドの少し風変わりなトーンを理解していないし、複雑な請求の質問を説明する最良の方法を知りません。AIコパイロットであるeesel AIは、会社の実際のサポート履歴、ヘルプドキュメント、内部知識に基づいて訓練されているため、独自の声で正確で会社固有の情報を使用して返信を作成します。これにより、チケットをより早く処理するだけでなく、新しいエージェントが顧客との会話方法をすでに知っているAIのおかげで、迅速に業務に慣れることができます。

目標2: スマートな自動化で作業の流れをスムーズにする

個人を解放したら、次のステップは全体のワークフローを自動化することです。単一のタスクではなく、ほとんど人間の手を介さずにプロセス全体を自動化することです。これにより、本当に効率が向上するのが見えてきます。

チケット管理の世界では、AIが新しいサポートリクエストを読み、それが何についてのものかを判断し、正しくタグ付け（「請求」、「バグ報告」、「機能リクエスト」）し、適切な人またはチームに送信することを意味します。すべて人間が見る前に行われます。

アセット2: ワークフロー – AIによるチケットのトリアージとルーティングプロセスを示すマーメイドチャート。

代替タイトル: スマートな自動化における生成AIの主な目標を示すワークフロー。

代替テキスト: 生成AIの主な目標を示す図：新しいサポートチケットが作成され、AIエージェントによって分析され、自動的にタグ付けされ、正しい部門にルーティングされる。

問題は、多くのAIプラットフォームが、すべてを一括して自動化する硬直した設定に縛り付けることです。スイッチを入れると、AIがすべてを処理しようとしますが、これは少し混乱を招き、神経をすり減らすことがあります。eesel AIのAIエージェントを使用すると、完全にカスタマイズ可能なワークフローエンジンを手に入れ、制御を手に入れることができます。AIが処理すべきチケットの種類を正確に決定できます。小さく安全に始めることができ、たとえばすべての「パスワードリセット」リクエストを自動化し、他のすべてを人間のエージェントに渡すことができます。これにより、快適に感じるペースで自動化を拡大する力を得ることができます。

目標3: 本当に個人的な顧客体験を作り出す

最終的には、ロボットのように感じない顧客とのやり取りを作り出すことが目標です。生成AIは、顧客データと会話の文脈を即座に分析し、その人にとって本当に役立つ、ユニークな回答を提供します。

ウェブサイト上で「注文はどこですか？」と尋ねる顧客を考えてみてください。基本的なチャットボットは、一般的なFAQページへのリンクを吐き出し、顧客にすべての調査をさせるかもしれません。それはフラストレーションを感じさせる無機質な行き止まりです。

対照的に、洗練されたeesel AIのAIチャットボットは、カスタムアクションを使用して他のシステムに直接接続できます。Shopifyストアや内部データベースからリアルタイムで注文状況を確認し、「こんにちは、サラさん！あなたの注文#12345は今朝FedExで発送され、金曜日に到着する予定です。こちらで追跡できます。」のような具体的で個別の回答を提供します。さまざまな場所からの知識を統合しますが、答えるべきことだけに注意深く設定されているため、すべての会話が有用で安全です。

アセット3: スクリーンショット – ウェブサイト上のeesel AIチャットボットインターフェースが、顧客の名前、注文番号、追跡リンクを含む個別の応答を示しています。

代替タイトル: 顧客体験における生成AIの主な目標を示すチャットボット。

代替テキスト: AIチャットボットが顧客に対して個別のリアルタイムの注文状況を提供することで生成AIの主な目標を達成する例。

生成AIの主な目標を達成する際の課題

さて、これらはすべて良さそうに聞こえますが、実際にこの技術を調べたことがある人なら、少し不安を伴うことを知っています。最大の障害と、それを克服するための適切なアプローチについて話しましょう。

「ブラックボックス」問題

どのビジネスにとっても最大の恐怖の一つは、予測できない、または完全に信頼できないAIを導入することです。"AIの幻覚"、モデルが自信を持ってでたらめを作り出すという恐ろしい話を聞いたことがあるでしょう。スクリプトを外れる可能性のあるシステムに顧客との会話を任せることは、ブランドの評判にとって大きなリスクです。AIがライブになる前に正しいことをするかどうか、どうやって知ることができるでしょうか？

解決策は、非常に優れた透明なテストツールを備えたプラットフォームを見つけることです。これは必須です。eesel AIは、強力なシミュレーションモードでこれを解決します。AIが実際の顧客と話す前に、過去のサポートチケットの何千ものデータで安全にセットアップ全体をテストできます。このサンドボックスで、AIがどのように返信したかを正確に確認し、チームが実際にどのように対応したかと比較できます。これにより、解決する問題の数を正確に予測し、その動作を調整することができ、推測やリスクを排除して自信を持ってライブに移行できます。

アセット4: スクリーンショット – eesel AIのシミュレーションモードダッシュボードがチケット解決率の予測を示しています。実際の過去のチケットとAIがどのように応答したかの比較を特徴としています。

代替タイトル: シミュレーションモードは、生成AIの主な目標を理解するのに役立ちます。

代替テキスト: 過去のデータで安全でリスクのないテストを可能にするシミュレーションツールのスクリーンショットが、生成AIの主な目標を達成する際の重要な課題に対処しています。

知識の分散問題

AIは、学習する情報が良ければ良いほど優れています。ほとんどの企業では、その情報は少し混乱しています。公式のヘルプ記事がZendeskにあり、詳細なガイドがConfluenceにあり、プロジェクトの更新がGoogle Docsにあり、貴重なノウハウが古いSlackスレッドに埋もれています。AIがすべてに接続できない場合、あまり役に立たない回答が得られるでしょう。

最良のAIツールは、単一のシステムにとどまらず、会社全体の中央の頭脳として機能します。ワンクリックで統合することで、eesel AIはすべての知識ソースに即座に安全に接続します。ヘルプデスク、ウィキ、ドキュメント、チャットから学び、ビジネスの全体像を構築します。これにより、提供される回答が一貫して正確になります。また、AIが答えられることと答えられないことに基づいて、ドキュメントのギャップを特定し、時間とともにリソースを改善するのに役立ちます。

アセット5: インフォグラフィック – 「eesel AI」とラベル付けされた中央ハブから、Zendesk、Confluence、Slack、Google Drive、Shopifyなどの知識ソースのロゴに接続する線が描かれ、分散した情報を統合する様子を示しています。

代替タイトル: 知識の統一における生成AIの主な目標を説明するインフォグラフィック。

代替テキスト: 生成AIの主な目標を達成するために、AIがすべての会社の知識ソースに接続して正確な回答を提供する必要があることを示すビジュアル。

実装の頭痛

エンタープライズソフトウェアを扱ったことがあるなら、ルーチンを知っています：必須のデモを受け、無限の営業電話を避け、開発者のチームが必要な数ヶ月にわたる実装タイムラインを見つめ、実際に機能するかどうかを確認します。価値を得るまでに、時間とお金をかなり費やしています。

それはそんなに難しくあるべきではありません。現代のAIプラットフォームはセルフサービスでスピードを重視して構築されるべきです。eesel AIを使用すると、サインアップしてヘルプデスクを接続し、数分で動作するAIエージェントを立ち上げることができます。タイヤを蹴るために営業担当者と話す必要はありません。プラットフォームは、すべてを自分で設定できるほどシンプルに設計されており、初日から結果を確認できます。

アセット6: ワークフロー – 簡単な3ステップのマーメイドチャートが迅速な実装プロセスを示しています。

代替タイトル: 現代のプラットフォームが生成AIの主な目標を迅速に達成する方法を示すワークフロー。

代替テキスト: eeselを使用して生成AIの主な目標を達成するための簡単なステップを示す図：サインアップ、ヘルプデスクを接続し、数分でライブにする。

生成AIの主な目標: 二つのアプローチの物語

一歩引いて見ると、生成AIを採用するには二つの非常に異なる方法があることがわかります。一つは遅く、リスクが高く、硬直しています。もう一つは速く、安全で、柔軟です。この表がそれを示しています。

機能	古い学校のAIアプローチ	eesel AIアプローチ
制御と安全性	高いリスクのある「ブラックボックス」。ローンチ前にテストする良い方法がない。	過去のチケットでのリスクのないシミュレーションで自信を構築。
知識	一つの場所にあるものしか知らない（例：ヘルプセンター）。	すべての知識を統一（ヘルプデスク、ウィキ、ドキュメント、Slack）。
実装	数ヶ月のセットアップ、営業電話、開発者が必要。	数分でライブに。完全にセルフサービスでシンプル。
自動化	硬直した「すべてか何もない」自動化ルール。	完全にカスタマイズ可能なワークフローエンジンで完全な制御。
価格設定	忙しい月に多く請求される予測不可能な料金。	透明で予測可能なプラン。驚きはありません。

数ヶ月ではなく数分で達成を開始

生成AIの主な目標は、単にものを作ることではなく、ビジネスを根本的に改善することです。それは、チームが重要なことに集中できるように生産性を向上させること、スマートな自動化で効率を高めること、そして顧客をファンに変えるような個別の体験を提供することです。

しかし、そこに到達するためには、最も複雑で高価なプラットフォームを購入することではありません。それは、制御、シンプルさ、スピードのために構築されたツールを選ぶことです。適切なAIは、チームに力を与え、開発者に余計な仕事を増やすべきではありません。それは、自動化する自信を与え、カスタマイズする柔軟性を提供し、会社のすべての知識を一つの賢く役立つリソースにまとめる能力を持つべきです。

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