AI chatbot
AI による chatbot を使用して会話を自動化する
Vertex AI Agent Builder など、業界をリードする Google の AI を使用して、chatbot、AI エージェント、人間のようなコンタクト センター エクスペリエンスを開発します。
新規のお客様には、Agent Builder や他の Google Cloud プロダクトを試すための無料クレジットを最大 $300 分差し上げます。
生成 AI ナレッジベース ソリューションにお申し込みいただくと、新規のお客様には、登録時に最大 $300 分の無料クレジットを進呈します。
概要
AI chatbot とは
AI chatbot のメリットとは
AI chatbot、chatbot、仮想エージェントの比較
AI を搭載していない chatbot はスクリプト化されたダイアログを使用するため、chatbot に事前にプログラムされていないレスポンスを生成することはできません。
AI chatbot は、AI、ML、NLU、NLP、LLM を活用して、人間によるインプットに対して人間のようなレスポンスを提供します。AI chatbot は大量のデータでトレーニングされており、ML を使用することで、人間がインプットするテキストや音声入力に対して、スクリプト化されていない実際の会話に近いレスポンスをインテリジェントに生成します。
仮想エージェントは、コールセンターやコンタクト センターでの顧客とのやり取りに対応できるよう特別にトレーニングされた AI bot です。
AI chatbot の一般的な用途とは
AI chatbot は、コンタクト センター ソリューション、人間のエージェントに対するリアルタイムの支援、生成 chatbot、音声機能、感情分析などによく使用されています。Google Cloud の会話エージェント（Dialogflow CX）で作成した仮想エージェントは、生成 AI を使用してトピックをシームレスに切り替え、複数のチャネルにわたって 24 時間 365 日稼働することが可能です。Vertex AI Agents を使用すると、デベロッパーは AI を活用したチャットアプリを構築できます。また、Customer Engagement Suite with Google AI によって、コールセンターとカスタマー サービスのエクスペリエンスを向上させることもできます。
RAG と chatbot
一部の chatbot は、検索拡張生成（RAG）を利用して事前にプログラムされた応答の制限を克服し、より広範な情報プールにアクセスします。ユーザーが質問した際、RAG を活用した chatbot は、あらかじめ作成されたスクリプトだけに頼る必要はありません。代わりに、RAG を利用して、ユーザーのクエリに関連する外部のナレッジベースやドキュメントを検索する場合があります。これには、社内 Wiki、製品ドキュメント、インターネット上で一般公開されている情報も含まれます。
仕組み
AI chatbot は LLM（大規模言語モデル）を活用して、ウェブサイト、ドキュメント、インベントリなどの大規模なオープンソース データセットや会社所有のデータセットを取り込みます。LLM はこのデータを使用して、チャットの質問に対して実際の会話に近いレスポンスを提供し、顧客体験を改善して、コールセンター費用を削減します。
AI chatbot は LLM（大規模言語モデル）を活用して、ウェブサイト、ドキュメント、インベントリなどの大規模なオープンソース データセットや会社所有のデータセットを取り込みます。LLM はこのデータを使用して、チャットの質問に対して実際の会話に近いレスポンスを提供し、顧客体験を改善して、コールセンター費用を削減します。
一般的な使用例
生成 AI chatbot
生成 AI チャットアプリを構築する
この Codelab では、Vertex AI Agents と Dialogflow を使用して数分でエージェントをスピンアップします。ウェブページやドキュメントを Dialogflow CX エージェントに接続すれば、大規模言語モデルを活用して実際の会話に近いレスポンスをコンテンツから生成できます。すぐに使用でき、ML の経験がどれほど少なくても構いません。
入門ガイド
生成 AI チャットアプリを構築する
この Codelab では、Vertex AI Agents と Dialogflow を使用して数分でエージェントをスピンアップします。ウェブページやドキュメントを Dialogflow CX エージェントに接続すれば、大規模言語モデルを活用して実際の会話に近いレスポンスをコンテンツから生成できます。すぐに使用でき、ML の経験がどれほど少なくても構いません。
コンタクト センター向け仮想エージェント
コンタクト センター向け AI エージェントを構築する
サービスとしてのコンタクト センター AI（CCaaS）を使用すると、Google Cloud 上にネイティブに構築された AI ドリブンのコンタクト センター プラットフォームで、AI を活用した独自のコンタクト センターを構築できます。CCAI は CRM と連携し、chatbot を構築するための Dialogflow、人間のエージェントをリアルタイムで支援する Agent Assist、問い合わせの要因やセンチメントを特定するための会話型分析情報を提供します。
入門ガイド
コンタクト センター向け AI エージェントを構築する
サービスとしてのコンタクト センター AI（CCaaS）を使用すると、Google Cloud 上にネイティブに構築された AI ドリブンのコンタクト センター プラットフォームで、AI を活用した独自のコンタクト センターを構築できます。CCAI は CRM と連携し、chatbot を構築するための Dialogflow、人間のエージェントをリアルタイムで支援する Agent Assist、問い合わせの要因やセンチメントを特定するための会話型分析情報を提供します。
対話型 AI
対話型 AI エージェントを構築する
Dialogflow CX 仮想エージェントを構築してトレーニングすると、質問への回答や提案、複数のエンドユーザーとの同時会話を処理できるようになります。Dialogflow CX エージェントの自然言語モジュールは、人間の言葉のニュアンスを理解し、エンドユーザーが会話で使用するテキストや音声をアプリやサービスが理解可能な構造化データに変換します。
入門ガイド
対話型 AI エージェントを構築する
Dialogflow CX 仮想エージェントを構築してトレーニングすると、質問への回答や提案、複数のエンドユーザーとの同時会話を処理できるようになります。Dialogflow CX エージェントの自然言語モジュールは、人間の言葉のニュアンスを理解し、エンドユーザーが会話で使用するテキストや音声をアプリやサービスが理解可能な構造化データに変換します。
