Conversational Intelligenceの概要: 音声エージェント、メッセージングエージェント、仮想エージェント間でのAIによる統一的な把握を実現

Conversational Intelligenceの概要

Conversational AIが実験から企業戦略に進化するにつれて、企業は、顧客エンゲージメントの新時代、つまりAI、データ、オムニチャネルコミュニケーションを、統一的なインテリジェント体験に調和させる時代に入りつつあります。当社では、組織がチャネル間のあらゆるやり取りや、規模に応じたあらゆるやり取りを自動化、パーソナライズ、最適化できるようにします。

本年度のSIGNAL San Franciscoでは、その戦略の次の目標である Conversational Intelligenceを発表しました。Conversational Intelligence（旧称Voice Intelligence）は、現在のエンゲージメントの全範囲を反映することになり、音声だけでなく、メッセージング、チャット、AIを活用した仮想エージェントも含むよう拡張されています。目標はシンプルです。企業が場所を問わず、あらゆる顧客との会話で得られた価値を理解し、それに基づいて行動できるように支援することです。

今日の顧客は、電話で問い合わせるだけでなく、テキスト送信、チャット、メッセージ送信、AIエージェントとのやり取りを行います。こうした会話はすべて、ロイヤルティを高め、問題を解決し、関係を前進させる機会となります。しかし、大半の企業は、依然としてこのようなサイロ化されたタッチポイントを分析しています。ある顧客から返品に関するテキストが寄せられ、2日後に電話による問い合わせがあるとします。この場合は、同じ問題について繰り返し尋ねられることになります。あるいは、AIエージェントが担当者に繰り返しエスカレーションしても、その理由は誰にもわかりません。このような盲点が生じると、信頼が損なわれ、解決に時間とコストがかかります。

Conversational Intelligenceは、こうしたサイロを解消します。音声、メッセージング、AIエージェントの間で会話データを統合すると、企業は、真のクロスチャネルで顧客ジャーニーを把握し、よりスマートな自動化、より迅速な解決、よりつながりのある体験を実現できます。 

• コンタクトセンターのエージェントは、チャネルをまたいだ完全なコンテキストにより、顧客との前回の会話が終了したところから正確に再開できます。
• 営業担当者は、あらゆるやり取りのリードの質に関する重要な指標を使用して、アウトリーチの優先順位付け、最適な次のステップの自動化を行い、最終的により多くのビジネスをクローズできます。
• CXチームは、エンゲージメント戦略の有効性を測定して、パターンを明らかにし、やり取りを直接成果に結びつけることができます。
• 製品チームは、AIエージェントが苦戦している状況を診断して、行動を最適化し、エスカレーションを減らして満足度を向上させることができます。

以下は、 Fastcall のような企業がConversational Intelligenceをどのように活用しているかを正確に示したものです。顧客とのやり取りにインサイトを組み込むと、既存のテクノロジースタック内で新しい価値を引き出せます。

Fastcallのアプローチでは、Conversational Intelligenceをいかに簡単に統合して、より優れた体験を実現できるかだけでなく、継続的な改善や目に見える効果が促進されるかも示されています。

Conversational Intelligenceの新機能

Conversational Intelligenceを使用すると、企業は、音声エージェント、メッセージングエージェント、仮想エージェント全体において、AIによる統一的な理解が可能になります。Conversational Intelligenceでは、Voice IntelligenceのAIを活用した文字起こし機能と言語分析機能の基盤に基づいて、現在のクロスチャネルエンゲージメント環境に合わせて設計された強力な新機能を導入しています。

🤖 ConversationRelayを統合したAIエージェントのオブザーバビリティ（利用可能）

ConversationRelayとのネイティブ統合により、顧客とTwilioの技術を活用したAIエージェントとのやり取りを監視および調整して、品質を確保し、長期にわたってパフォーマンスを微調整できます。

✨ 生成カスタムオペレーター（使用可能）

LLMを活用したカスタムオペレーターは、品質保証チェック、コンプライアンスに関する警告、競合他社に関するインサイトなど、ビジネスに合わせてカスタマイズされたユースケースを簡単に定義できます。これらはすべて、簡単な手順で実行できます。

💬 Conversational Intelligence for Messaging （リクエストアクセス）

SMS、WhatsApp、Webチャットでの顧客とのやり取りを完全に可視化できます。メッセージによる会話を音声データとともに分析して、顧客のライフサイクル全体を通してトレンド、嗜好、パターンを明らかにします。

AIエージェントのオブザーバビリティとConversationRelayの統合

AIエージェントを顧客に展開する企業には、「実環境での」パフォーマンスを監視する機能が必要です。オブザーバビリティは、AIエージェントが適切に動作しているか、顧客の要求を満たしているか、最終的に想定通りのROIをもたらしているかを把握するのに不可欠です。

Twilioを使用してAIエージェントを構築する顧客向けにこれを簡素化するため、Conversational Intelligenceは、TwilioのAIエージェントオーケストレーションツールConversationRelay とネイティブに統合されるようになりました。組み込みの機能によりAIエージェントのパフォーマンスを可視化し、エスカレーション前に分析結果を見きわめ、インサイトを使用してAIエージェントの動作を経時的に微調整します。Twilioの幅広いConversational AIスイートに含まれているこの統合により、高パフォーマンスのAIエージェントを状況に応じた豊富なインサイトとともに、これまで以上に簡単に展開して支援できます。

仮想エージェントのオブザーバビリティについては、次のデモビデオを視聴し、実際のConverstionRelay統合を確認してください。

この統合により、チームは会話データを活用して、次のような重要な質問に確実に回答できるようになります。

• AIが目標を達成したか？
• エージェントが勘違いした、または間違った情報を生成したか？
• エージェントがコンプライアンスまたは安全規約に違反したか？
• 顧客が担当者にエスカレーションしたいと考えていたか？

顧客とAIエージェントの会話の分析は簡素化され、<ConversationRelay> TwiML定義にパラメータを1つ追加し、文字起こししてConversational Intelligenceに送信するのと同程度に簡単になりました。

ConversationRelayを統合したConversational Intelligenceの使用を開始する方法については、当社のガイドを確認してください。このガイドには、間違った情報生成の検出、タスクの完了、センチメントなどの言語オペレーターの例が含まれています。

生成AIを活用した言語分析

Conversational Intelligenceは、AIを活用したクロスチャネルの言語オペレーターによって支持されており、真のROIを促進し、より深い顧客関係を築けるインサイトを獲得できるようになっています。

最新かつ最も強力な言語オペレーターである生成カスタムオペレーターは、サポートコールのコンプライアンス違反の警告、チャットによるやり取りのスコアリング、AIエージェントの監視などの作業内容を問わず、言語インテリジェンスを容易に拡張できます。生成カスタムオペレーターを使用すると、自然言語を使用して、顧客とのやり取りから把握したい内容を、ビジネス固有のニーズに合わせて明確に記述できます。生成AIを活用したこのオペレーターは、高度な分析タスクを高精度で処理し、あらゆる会話からはるかに多くの価値を引き出します。

小売カスタマーサービスチームを運営しているとしましょう。すべての通話が、ロイヤルティを高める機会であり、失う機会にもなります。しかし、何千もの会話においてエージェントのパフォーマンスに常に気を付けていますか？これは現在のところ難しい作業です。生成カスタムオペレーターを使用すると、果てしない通話記録を選別しなくても、本当に重要なことに基づいて通話スコアリングを自動化できます。エージェントは熱心に取り組み、共感したようでしたか？エージェントは実際にやるべきことをやりましたか？エージェントは1回で顧客の問題を解決しましたか？

一昔前の音声分析とは異なり、このAIは、実際のスーパーバイザーと同様に会話の文脈とニュアンスを理解します。その結果、迅速なコーチングインサイト、より一貫した顧客体験、手作業によるレビューの削減が実現されます。

次のデモビデオを視聴し、生成カスタムオペレーターの動作を確認してください。

ここでは、顧客が生成カスタムオペレーターを使用している例をさらにいくつか紹介します。

• スクリプトの遵守: コンタクトセンターのエージェントがスクリプトに従ったかどうか、また目標を達成したかどうかを確認します。
• 販売のフォローアップ: 会話から特定された次のステップに基づいて、見込み客に対する自動フォローアップメールを生成します。
• 競合情報分析: 競合他社の言及と比較の理由を検出します。
• アップセルの特定: 会話の文脈に基づいて潜在的なアップセルの機会を見つけます。
• リード適格性評価: 購買シグナルとセンチメントに基づいてリードの質の指標を抽出します。

これは始まりにすぎません。シンプルな自然言語プロンプトにより、ビジネスに最も重要なことを測定できます。つまり、記述できれば、追跡もできるのです。

Conversational Intelligence for Messagingによる真のオムニチャネルインテリジェンスの実現

Conversational Intelligenceでは、Conversation APIのサポートを追加することにより、音声とメッセージングの両方において高度な言語分析が可能になりました。Twilioの多数のメッセージングチャネル（SMS、MMS、WhatsApp、Webチャット、Facebook Messengerなど）が、Conversational Intelligenceによってサポートされています。つまり、サポートセンターに電話をかけている顧客でも、メッセージングを介してエージェントとチャットしている顧客でも、単一のAIエンジンを使用して会話全体を把握し、最適化できるようになりました。

次のデモビデオを視聴し、Conversational Intelligence for Messagingの動作を確認してください。

Conversational Intelligence for Messagingを使用すると、企業はエージェントのパフォーマンスを向上させ、販売サイクルを最適化し、顧客満足度を大幅に向上させることができます。あらゆる顧客とのやり取りを全方位から把握することにより、あらゆるタッチポイントでのより深いインサイト、よりスマートな自動化、より一貫性のある体験が実現されます。

Conversational Intelligenceがプライベートベータ版で利用できるようになりました。プライベートベータ版には、こちらからアクセスをリクエストできます。

さあ、始めましょう！

• 👉 Conversational Intelligenceに関するドキュメントを閲覧
• 👉  Node.jsでConversational IntelligenceとConversationRelayの統合のデモ構築
• 👉 ConversationRelayとConversational Intelligenceを使用した構築の仕方
• 👉 Conversational Intelligence for Messagingへのアクセス要求

あらゆる顧客との会話において機会を逃さず、最大限に活かしてください！

Jeff Eiden氏は、Twilio Conversational Intelligenceの製品担当ディレクターです