業界をリードする Google の AI を使用して、chatbot、AI エージェント、人間と話しているようなコンタクト センター体験を開発します。
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概要
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 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。
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。
一般的な使用例
この実践的な Codelab シリーズでは、Google の Agent Development Kit(ADK)を使用して、独自のインテリジェント AI エージェントを作成するというエキサイティングな取り組みを開始します。
まず、必須事項として、開発環境のセットアップと基本的な会話エージェントの作成について説明します。この Codelab を終える頃には、最初のインタラクティブな AI が完成し、このシリーズの以降のパートで高度なマルチエージェント システム(MAS)に変換する準備が整います。
この実践的な Codelab シリーズでは、Google の Agent Development Kit(ADK)を使用して、独自のインテリジェント AI エージェントを作成するというエキサイティングな取り組みを開始します。
まず、必須事項として、開発環境のセットアップと基本的な会話エージェントの作成について説明します。この Codelab を終える頃には、最初のインタラクティブな AI が完成し、このシリーズの以降のパートで高度なマルチエージェント システム(MAS)に変換する準備が整います。
Contact Center as a Service(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。CCaaS は CRM と連携し、chatbot を構築するための会話エージェント、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インサイトを提供します。
Contact Center as a Service(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。CCaaS は CRM と連携し、chatbot を構築するための会話エージェント、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インサイトを提供します。
会話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。会話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。
会話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。会話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。
ドキュメントから質問と回答のペアを抽出する Google 推奨アプリケーションを起動します。アプリケーションからの出力に基づいて、プロンプトベースの AI モデルをトレーニングし、ファインチューニングできます。これは、他の顧客セルフサービスのユースケースの例として使用できます。
ドキュメントから質問と回答のペアを抽出する Google 推奨アプリケーションを起動します。アプリケーションからの出力に基づいて、プロンプトベースの AI モデルをトレーニングし、ファインチューニングできます。これは、他の顧客セルフサービスのユースケースの例として使用できます。