ブラックボックスチャットボット：データを使って自然な会話をデザインする

2000年に設立されたシンガポールベースの意思決定科学会社Blackboxは、顧客に市場調査サービスを提供しました。 同社は伝統的にダッシュボードとレポートで構成された知識管理システムを使用して、顧客にデータを垣間見ることができました。 しかし、これらのツールはユーザーフレンドリーではなく、ユーザーが即時のデータ駆動型ビジネス決定を下すのに役立つ可能性がある洞察を必ずしも提供するわけではありません。 Blackboxの創設者であるDavid Blackは、「人々は指先で即座に詳細を必要とし、膨大な知識管理システムから関連情報を検索するための忍耐力はありません」と述べた。

この課題を念頭に置いて、Blackboxはインタラクティブな人工知能（AI）、人間中心の設計、および技術革新パートナーを使用して、顧客が自然言語ベースの会話を使用してデータ洞察を理解するのに役立つチャットボットを設計および開発しました。

「私たちは道具よりも意図に集中しました。 意図は、私たちがデータビジネスに取り組んでいますが、データ（それ自体）は多くを刺激しないということです。 数字は退屈です。」 「私たちの元の目標は、データからその興奮を復活させ、データに命を吹き込み、より多くのコンテキストと意味を追加することでした」。

SardanaとBlackは、人間中心のインタラクティブなAIがデータを専門にされていないユーザーの洞察に変えることで、実用的なビジネス上の利点を生み出すことができると信じていました。 しかし、小規模企業の場合、大規模な技術プロジェクトは、コストとリソースの可用性の面で大きなリスクを示しています。 Blackboxチームは制約を認識し、パイロットプロジェクトから始めて、ソリューションが機能するにつれて徐々に拡張することにしました。 この進化的なアプローチにより、さまざまな顧客の特定の要件が登場したときにそれらを統合することができました。 彼らはまた、誤って設計された商用チャットボットが多いことを知っており、ユーザーエクスペリエンスが低下した長いリストに追加したくありませんでした。 目標は、膨大な調査データから得られた洞察力で顧客のビジネスニーズを解決することでした。

AIベースのソリューションを実装するにはかなりの投資が必要で、展開と展開に時間がかかりました。

望ましい効率を達成します。 しかし、Blackboxの場合、シンガポールの他の多くの中小企業と同様に、製品やサービスのデジタル化はもはやオプションではなく必須でした。 AI機能の同化が市場調査業界で急速に増加し、企業が自動化された音声ベースの調査の導入を含む多くの機能を自動化し始めるにつれて、特にそうです。

インタラクティブなAI実装のいくつかの成功事例がありました。 たとえば、Microsoftは2014年にXiaoiceというAIシステムをリリースし、2019年までに世界中で6億6000万人の顧客と4億5000万台のサードパーティのスマートデバイスに到達しました。 2017年、日本の人気コンビニエンスストアチェーンであるLawsonは、Xiaoiceと協力して潜在顧客グループの内部テスト。 その結果、チャットボットはユーザーの40％以上を店舗に誘引し、3日以内に購入を完了しました。 日本で2番目に大きいコンビニエンスストアチェーンであるLawsonは、12,600以上の店舗と2,200万人のユーザーを持っており、日本の人口のほぼ20％をサービスしています。 同じ目標を達成するために手動の方法を使用するには、少なくとも数万人の努力が必要です。 代わりに、LawsonとXiaoiceの協力には、割引クーポンと毎日のプロモーション商品広告が含まれていました。 顧客に提供されるこれらのプロモーションナッツは、チャットボットが大きな成功を収めることを可能にしました。 2018年、チャットボットは以来、日本、インドネシア、インド、アメリカで別々の法人として噴射されました（インドではRuuh、日本とインドネシアではRinna、アメリカではZo）。

パイロットインタラクティブチャットボットを開発するために、Blackboxは繰り返しのアプローチを使用して顧客がデータに参加できるようにするシンガポールベースのソフトウェア会社Pand.aiと協力しました。 二つの主要な課題が現れた。 1つ目は、インタラクティブなプラットフォームが人間の言語と超局所化されたニュアンスを理解するために必要な教育の量でした。 第二に、システムはBlackboxの全体的な目標、ビジョン、戦略と一致する必要があります。 ソリューションが別のチャットボットではなく価値のあるビジネス資産になるようにする必要があります。 Blackboxはどのように概念を現実に変えることができましたか？

投稿：Tamas Makany、SMUコミュニケーション管理副教授（実習）、Lipika Bhattacharya、助教授 SMU経営実務センター（CMP） Googleのアカウント戦略家であるFarid Mohammadと一緒に、このケーススタディは、非技術企業のAI開発革新のための小規模企業の意思決定とコラボレーション要因を分析します。 このケースでは、ビジネス向けチャットボット開発の落とし穴とインタラクティブなAIデザインの使用の利点も調査します。

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