拓海先生、最近の対話AIの話を聞いていますと「問い合わせに勝手に答える」ことが問題になると聞きますが、うちの現場でもこれって無関係じゃないですよね。要するに顧客の本当の意図を引き出す能力が足りないという話ですか？
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。簡単に言うと、その通りです。AIが表向きの問いに答えるだけで、裏にある重要な情報を自ら取りに行かないケースが増えているんです。
それは困ります。現場だとお客さんの言い方が曖昧なことが多い。AIに丸投げするとトラブルになりそうです。これって要するにAIが質問を返して情報を引き出せない、ということですか？
その理解で合っていますよ。ここで大事なのは三つの視点です。第一に、AIが曖昧な入力を受けたとき、確認する習慣を持つこと。第二に、どの情報が本当に重要かを見分けること。第三に、学習データや評価方法を通じてその能力を伸ばすことです。
なるほど。で、実際にその能力を測る方法があると。うちが投資する価値があるかは、評価が信頼できるか次第です。実務に近い評価というのはどうやって作るのですか？
簡単な例で説明しますね。例えばお客様が『これ、早く直せますか』と言ったとします。真の背景は納期なのか価格なのか品質なのか分かりません。その背景が隠れている状況を多数用意し、AIに何を尋ねるかで重要な情報を引き出せるかを判定します。いわば現場で起きる曖昧さを模した試験場を作るのです。
なるほど。そこまでわざと曖昧にするんですね。で、その結果をどうやって改善に生かすのですか？うちの現場でやる場合の手順感が知りたいです。
良い質問ですね。ここでも三つにまとめます。第一に、まず現場の代表的な曖昧な問い合わせ例を集めること。第二に、その場面ごとに「必要な追加情報」を定義すること。第三に、AIがその追加情報を引き出すまでの対話を評価・学習させること。こうすれば徐々に現場に即した性能が上がっていきますよ。
現場でデータを取るのは手間ですが、それでトラブル減るなら意味がありますね。ところで、これって要するにAIに『聞く力』を学ばせることで、誤応答や余計な回答が減り、現場負担が下がるということですか？
正確にそのとおりです。要点は三つに収まります。AIがまず確認する習慣を持つこと、重要な情報を見極める能力を持つこと、そして評価データを通じて継続的に学ばせること。これらを段階的に実装すれば投資対効果は見込めますよ。
なるほど、よく分かりました。ではまずは現場の典型例を収集して、それを基にAIに『何を聞けば良いか』を教える。私の言葉でまとめるとそういうことですね。やってみます。
