大規模言語モデルで顧客データをより有効に活用する4つの方法

大規模言語モデルとは何か？

生成AIは、大量のデータで事前にトレーニングされた大規模な機械学習モデルを利用しています。その結果、これらはアクセス可能なデータと使用するプロンプトに応じて、オーディオ、コード、画像、テキスト、シミュレーション、ビデオなどの新しいコンテンツを生成することができます。

これらを分かりやすく日常の文脈に置き換えると、大規模言語モデルは、質問の言い回しに応じて答えを提供します。例えば、「大規模言語モデルとは何であり、それが私の仕事にどのように役立つ？」と「大規模言語モデルとは何であり、それが私の仕事にどのような価値をもたらす？」の質問では、異なる回答となるでしょう。2つの質問は似ていますが、文脈によって回答が変わることがあるのです。

これらのモデルは自然言語処理と機械学習の機能を使用しているため、大規模言語モデルは人間のように、一貫性があり、関連性のある方法で応答します。つまり、テキストの翻訳、要約、会話などのタスクをこなす場面において優れているということです。

生成AIがこれらのタスクをサポートする中で、その活動の中心には信頼が必要です。企業が責任を持ってこの技術を使用していることをはっきりと示すには、 データを匿名化し、顧客のプライバシーを保護できるようなトラストレイヤーを備えた、CRMプラットフォームに設備投資を行うことです。

あたりまえの物として生成AIに組み込まれたトラストレイヤーは、データセキュリティ、プライバシー、コンプライアンスの要件に対応することができます。しかし、AIに対するより高い基準を満たすためには、責任あるイノベーションのガイドラインに基づき、顧客データを安全で、正確で、倫理的な方法で使用していることを示す必要もあるのです。

大規模言語モデルの機能とは？

コンピューターのインフラとAIの進歩により、企業が大規模言語モデルを自社の AI 環境に統合することがより簡単になってきました。これらのモデルは膨大な量の公開データに基づいてトレーニングされていますが、最小限のコーディングが必要なプロンプトテンプレートを使用することで、大規模言語モデルが顧客に対してその会社独自の適切な返答ができるようになるのです。

さらに、安全なクラウド環境に保存されている、企業が持つ固有のデータセットでトレーニングされたプライベート大規模言語モデルを作成することができるようになりました。つまり、LLMが医療や製薬業界などの業界データを使用してトレーニングされると、その分野に関連する応答が提供されるということです。こうして公開データではなく、信頼できる自社データに基づき生成された情報であるため、顧客に提供される情報は正確なものになるのです。

プライベート大規模言語モデルであれば、トレーニング中やモデルが本番環境に適用される前のデータ漏洩のリスクを軽減させることができます。また、データのクレンジングが行われる前の、実環境を模したランダムな値が含まれたノイズの多いデータでモデルをトレーニングすることで、予測精度を向上させることができるのです。

顧客データへの直接アクセスできない分散型データソースを使用することで、個人のデータプライバシーを維持することも簡単に行うことができるようになります。データのセキュリティとガバナンスが企業にとって、最優先事項となる中で、トラストレイヤーを備えたエンタープライズデータプラットフォームがますます重要になっています。

企業は、大規模言語モデルが他の種類のAIとどのように連携する方法を活用することもできるようになりました。従来型のAIを使用して、顧客が次に何を計画しているかを（過去の行動やトレンドのデータに基づいて）予測し、次にLLMを使用して予測結果を何らかのアクションに変換するというケースを考えてみましょう。

例えば、生成AIを使用して、オファーを含むパーソナライズされた顧客のメールを作成したり、新製品のためのマーケティングキャンペーンを作成したり、サービスケースを要約したり、顧客への推奨事項などのアクションをトリガするコードを作成することもできます。

これらの大規模言語モデルは、これまで手作業で行っていたプロセスを合理化することで時間とお金を削減し、従業員のリソースをより生産的な仕事に振り向けることが可能となるのです。

生成AIで何ができるかをご説明したので、次は生成AIをビジネスにどのように役立てるかを見てみましょう。

生成AIがビジネスをサポートする4つの方法

ビジネスのために生成AIを活用する方法は無限大です。

大規模言語モデルは、パターンを認識し、データ同士を独自に接続することが得意です。一方、予測型AIや従来型のAIでは、データのクエリ、パターンの識別、仮定のテストのために、依然として人間との多くのやり取りを必要とします。

顧客データからのリアルタイムでのフィードバックを受ける事で、生成 AI は複雑なデータセットを瞬時に理解しやすいインサイトに変換することができます。これにより、あなたとあなたの従業員は、顧客をより明確に把握できるようになり、顧客に関する最新情報に基づいて様々なアクションを起こすことができます。

次に、大規模言語モデルがビジネスに役立ついくつかのユースケースを見てみましょう。

感情分析を使用して購入後の行動を把握

感情分析を活用すると、マーケティング、セールス、サービスの担当者が、顧客の購入後のアクションの経緯を深く理解することができます。例えば、大規模言語モデルを活用することで、Web サイトに投稿されたレビューの善し悪しなどのデータに基づいて、顧客をセグメント化できるので、これらのインサイトにより、否定的なフィードバックに対して即座に対応することができます。そうした場合、顧客にパーソナライズされたメッセージを送り、将来もまた購入してもらうための特別なキャンペーンなどの提案といった優れたマーケティング戦略に基づく対処を行うことで、顧客のロイヤルティー、顧客からの信頼、維持、パーソナライゼーションの向上の一助となるのです。

マーケティングキャンペーンのためのメールテキストを生成

テキスト生成は、マーケティング担当者がキャンペーンの準備に費やす時間を短縮するのにうってつけです。生成 AI を活用して、おすすめ情報、イベントの立ち上げ、特別なご案内、顧客エンゲージメントに関する案文を生成すれば、マーケティング担当者は、それらのテキストを会社のトーンやメッセージに合わせて最適化するだけで済みます。たとえば、生成 AI によって生成された案文を活用して、顧客に合わせた内容で新製品の発売についてご案内するメールを配信できるので、顧客一人ひとりへのパーソナライゼーションが向上し、一貫した顧客体験を提供することができるのです。

サービスエージェントのための関連ケースのリコメンド

ケースの要約は、カスタマーサービス担当者が企業と顧客とのこれまでのやり取りについて、一目で状況を把握することができるものです。ケースは、顧客からのフィードバック、購入履歴、問題、解決策などの顧客情報を提供し、それらを元に生成AIは類似のケースを提案するのを支援してくれるため、担当者は顧客に対しさまざまなソリューションを迅速に提供できます。これにより、ケース解決が迅速化され、時間とコストが節約されるだけではなく、顧客の満足度も向上します。

基本的なコード生成の自動化

自動化は、開発者や統合スペシャリストが、基本的ながらも重要な仕事のためのコードを書くことをサポートします。たとえば、大規模言語モデルで記述されたコードを使用することで、オファーの送信や顧客向けメッセージテンプレートの生成といった特定のマーケティングオートメーションタスクを起動するようなコード生成が可能になり、すべての言語が一貫性を持ち、顧客に合わせてカスタマイズされ、会社のメッセージ適切に含むことができるのです。結果として、自動化は開発者たちが基本的なタスクにかける時間を削減し、生産性を向上させるため、彼らがより時間をかけるべきカスタマイズが必要なタスクに集中できるようになります。

AI は企業の効率的な運営を確保しながら、顧客に寄り添うための数えきれないチャンスをもたらしてくれます。500 人以上の IT リーダーを対象とした最近の調査では、少なくとも 33% が生成 AI をビジネスの優先事項と考えており、それに加えて67% が今後 18 か月以内にそれを優先する予定と考えていることが分かっています

大規模言語モデルをハイブリッド AI 戦略の一部として使用すると、さまざまな予測機能を補完し、生産性を大幅に向上させることができます。生成 AI は多くのことを実行できますが、この技術をビジネスに効果的に活用するには、依然として生成物に対する人間のレビューはかかせません。とはいえ、生成 AI は、ビジネスを前進させる意思決定に必要なインサイトを明らかにできるのです。

つまり生成AIとは、従業員が複雑な問題解決に取り組めるように、時間のかかるタスクを処理する、企業のスマートな自動アシスタントのようなものだと考えてください。生成 AI の力と企業が持つデータや専門知識とを融合すると、顧客のためにさらに多くのことができるようになるのです。