セールスフォースSVPに聞く–「Einstein Automate」、AIと自動化の可能性(後編)

今回は「セールスフォースSVPに聞く–「Einstein Automate」、AIと自動化の可能性(後編)」についてご紹介します。

関連ワード (ビッグデータ等) についても参考にしながら、ぜひ本記事について議論していってくださいね。

本記事は、ZDNet Japan様で掲載されている内容を参考にしておりますので、より詳しく内容を知りたい方は、ページ下の元記事リンクより参照ください。


 「セールスフォースSVPに聞く–「Einstein Automate」、AIと自動化の可能性(前編)」に続き、後編をお届けする。

——素晴らしい例をありがとうございます。システムの設計に携わった経験のある人であれば、それがコーディングの観点であるか、システム管理者の観点であるか、あるいは製品の観点や所有者の観点であるかにかかわらず、本質的なレベルで「このプロセスのどこでAIを適用するのか?」や「自動化処理のどの部分に『Einstein』のコンポーネントを使用するのか?」「どういった役割を演じられるのか?」という疑問を持つと思います。

Kucera氏 AIで何を実行するのかという点について私が基本的に考えていること、そして売り込みたいことは、これが予測とレコメンデーションに向けた支援を提供してくれるというものです。これは基本的に人々に対して手を差し伸べるものなのです。人々は、意思決定と人間関係の構築に長けています。AIはわれわれに、意思決定を支援するためのレコメンデーションをもたらしてくれるのです。そして、その予測やレコメンデーションに納得した場合、AIに対して「オーケー、それは素晴らしい、実行してくれ」と言えるようになるのです。

 こういった例としてEinsteinのチャットボットがあります。われわれが有しているクラス最高峰のAIは、ユーザーが入力した内容を理解して、「本当はどういった意味なのですか?」と尋ねることができます。ユーザーはこれを受け、「オーケー、この注文をチェックする必要があるのだ」と言えるわけです。その結果、意図を判断し「オーケー、注文の状況を知る必要があるのですね」という答えを返した上で、その照会を移譲し、注文状況を取得して教えてくれるのです。

 要するにこれは、テキスト抽出であるか、画像処理によるフォームのフィールド検出であるか、それともわれわれの「Einstein Next Best Action」や「Einstein Call Coaching」をはじめとするさまざまな機能すべてに基づいて、誰かに次の手をレコメンデーションするかにかかわらず、AIが力を発揮できるという点で、本当にピーナツバターとチョコレートのように相性の良い話なのです。AIはより良い意思決定に向けて本当に力になってくれます。このため、われわれはチャットボットで実現しているように、AIの能力に対する強い自信に基づき、そういったアクションからより良いエクスペリエンスを生み出しているのです。

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