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AIエンジンの構成要素

コアコンポーネントはスクリプトベースのAIエージェントにも関連していますが、その機能は若干異なります。

• 自然言語理解（NLU）: NLUコンポーネントは、顧客の入力をスクリプトで定義されたインテントにマッピングします。この枠組みの中で、顧客の意見を認識する。
• 対話管理: このコンポーネントは、スクリプトに従って会話の流れを管理します。これにより、エージェントは定義された経路をたどり、認識された意図と状況に基づいて適切な応答を提供することが保証されます。
• 応答の取得: このコンポーネントは、スクリプトで設定された応答を配信します。

音声による対話においては、上述のコンポーネントに加えて、AIエンジンにはASR（自動音声認識）とTTS（テキスト読み上げ）も含まれています。

適切なエンジンの選び方

• Webex AI Pro 2.0（Swiftmatch搭載）

  これは、スクリプト化されたAIエージェント向けに開発された、最新の生成型AI搭載自然言語理解（NLU）エンジンです。高度な機械学習アルゴリズムを活用して、ユーザーの入力を解釈し、意図を正確に分類します。多様なLLM生成言語パターンから学習することで、このエンジンは、言い回しや単語の選択が異なっていても、ユーザーが達成したいことを高精度で理解します。

  主なメリット

  • 意図認識の改善: 未知のサンプルや入力バリエーションを含む、幅広いユーザークエリを理解する能力を備えており、より正確な意図分類を可能にします。

  • 適応型学習: このモデルは類似した発話に対して効果的に一般化できるため、網羅的な手動例を作成する必要性を軽減します。

  構成要件 & 制限

  • 各インテントには、モデルが正確な学習を行うのに十分な言語的多様性を提供するために、少なくとも10個の代表的な発話を含める必要があります。

  • 明確で意味のある意図の説明は、システムが密接に関連する意図を区別し、一貫した分類性能を維持するのに役立つため、不可欠です。

  • 不十分または曖昧なトレーニングデータは、特に言語パターンが重複する意図の場合、分類精度を低下させる可能性があります。

• Webex AI Pro 1.0（Swiftmatch搭載）

  このAIエンジンは、多様なユーザーの表現を管理しつつ、入力を事前に定義された意図に正確にマッピングすることで、さまざまなシナリオにおいて一貫性のある信頼性の高いインタラクションを保証するAIエージェントの開発に最適です。これは以下のような場合に役立ちます。

  • より小さなトレーニングデータセットの処理: トレーニングデータセットにおいて、各意図につき発話数が10件未満の場合、このエンジンの方が適しています。
  • 多言語対応スクリプトエージェント： これは、複数の言語での会話を処理するエージェントを作成するのに適した選択肢です。
  • ある程度の「スマートマッチング」機能を備えたスクリプト化されたエージェント： 応答はスクリプト化されているものの、このAIエンジンは、表現が完全に一致していなくても、ユーザーの入力を最も近い意図に一致させることで、自然な印象を与えます。

  利点： 入力のばらつきに対応しやすく、小規模なトレーニングデータセットでより効果を発揮し、多言語に対応し、スマートマッチングをサポートします。

  制限: Swiftmatchは、優れた自然言語理解能力において際立っています。ただし、スクリプトでユーザー入力と意図のマッチングに柔軟性が必要で、言い回しのバリエーションに対応する必要がある場合は、Swiftmatchに多様なトレーニングデータを用いた追加のデータ設定が必要になる可能性があります。これは精密かつ厳密なマッチングを前提に設計されているため、ばらつきへの対応がより困難になる可能性がある。