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Capex、対話AIを活用し企業向けに顧客体験を向上させる「PATONAキャラクタープラットフォーム」の提供を開始

株式会社Capexは創業以来、対話AIの自社開発を行い、個人向けアプリ「 PATONA(パトナ)」にて対話AI機能を提供してきた。今回、PATONAアプリの1起動あたりの平均利用時間が人同士の1on1の雑談時間と同水準となり、AIと人の対話が人同士の対話同等の会話時間水準を達成。あわせて、同社の強みである対話AI・キャラクタライズの知見を活かし、企業キャラクターと企業の顧客とのインタラクティブな対話を実現し、企業と顧客の距離を縮め、身近で親密度の高いマーケティング・顧客接点確保に貢献する「 PATONA キャラクタープラットフォーム」の提供を開始すると発表した。

■キャラクター対話AIを企業のマーケティング活動に使うメリット

(1)企業キャラクターと顧客との1on1のインタラクティブな対話で、企業と顧客との距離を縮め、身近で親密度の高いマーケティング活動が実現できる。

(2)キャラクターが顧客体験の主体になることで、顧客との関係構築を積み重ねていくことができ、顧客エンゲージメントの向上に重要な役割を担うことができる。

(3)マーケティング活動のあらゆる顧客接点でキャラクター・対話AIが活用でき、認知獲得から優良顧客化までの一連の顧客体験に統一感をもたらすことができる。
出典元:プレスリリース

■PATONAキャラクタープラットフォームで実現できること

(1) あらゆるユーザーと1on1の対話コミュニケーションを通じてユーザーの生の声を集めることができ、また企業の考えを伝えることができる。
2020年12月にリリースした個人向けアプリ「 PATONA(パトナ)」で培った自然な会話が行える対話AIを活用し、企業キャラクターと顧客との1on1の会話を(LINE、WEBサイト、SNS、アプリで)実現することができる。それにより、企業は顧客の声を直接、個別に集めることができ、マーケティングや企画、または営業活動にフィードバックすることができる。また、企業の考えを顧客に伝える際にも活用することができる。

(2)対話を通じて商品理解・購買促進などの態度変容を実現し、CVRを改善する。
CVに合わせたコミュニケーション設計を行い、顧客とキャラクターAIが( LINE、WEB サイト、SNS、アプリ上で)インタラクティブに対話することで、サービス離脱防止・商品理解・会員登録・購買促進などCVRを改善することができる。同社では送客率60%、CVR30%の実績があり、対話体験が顧客のエンゲージメント向上・態度変容に有効であると考えているという。

(3)企業キャラクター・IP・タレント自身とエンドユーザーやファンの関係構築・ブランディングができる。
継続した対話や接点の確保により、企業キャラクターと顧客との関係構築が行える。それによってキャラクター自体や企業ブランドの向上を実現することができ、長く愛されるブランド構築に貢献できるキャラクターへと成長していく。

■PATONAキャラクタープラットフォームの活用例

(1)LINEアカウントでオリジナルキャラクターとエンドユーザーとのインタラクティブなコミュニケーションを構築
LINEやWEBサイト、SNSのアカウントを活用し、エンドユーザーと企業キャラクターとの1on1コミュニケーションを実現する。対話を通じてエンドユーザーとの距離感を縮め、身近で親密なマーケティングを実現する。

(2)ゲームやメタバース空間の体験向上
ゲームやメタバース内のNPCキャラクターやゲーム内ショップ店員へ対話AIを導入することで、ユーザーの体験向上、継続率、ゲーム内購買活動などの促進を行うことができる。また、24時間365日対応可能なので、人件費の削減にもつながる。

(3)TVCMなどのキャンペーンに起用したタレントを対話AI化しエンドユーザーの商品理解・購買意欲を促進する
TVCMなどに起用したタレントと潜在顧客との対話をLINEやWEBサイト、SNSアカウントを活用して実現する。リッチな体験を提供したい場合はバーチャルヒューマンの開発も併せて行うことで、ブランディングを維持しつつ、顧客がタレント本人と話しているのに近い感覚で商品への理解促進や、購買意欲の促進が可能になる。

■対話AIシステムの紹介

(1)対話AI基盤システム
エンドユーザーとAIとの対話を制御し高品質な応答を実現するためにコミュニケーション全体を制御する基盤システム。
1. 全体のシナリオ管理:対話AIとエンドユーザーとのコミュニケーションの内容・順序の構成・制御を行うことができる。また、顧客属性、過去の会話情報、日付・時間、天気や位置情報等を出力条件として発話を最適化したり、シナリオ呼出し、ページ遷移を行ったりすることが可能だ。

2. 応答作成:
2-1. 言語理解機能:顧客からの入力をもとに応答候補を作成するための前処理機能。
2-1-2文脈理解:顧客との会話文脈を理解する。
2-1-3ユーザー情報蓄積:ユーザーの入力情報からユーザー情報を蓄積する。
2-1-4対話離脱判定:ユーザーの対話継続意思、対話破綻の判定を行う。
2-2. 応答機能:前処理結果を踏まえて応答候補を作成する機能。
2-2-1:(2)ハイブリッド型対話エンジンの3種類の対話エンジン。
2-3. 後処理:対話エンジンから出力された応答候補を顧客に届ける前のチェック機構。
2-3-1.不適切発言の防止:不適切な発言が出力されないようにする機能。
2-3-2.リランキング:応答候補の中から最も最適な応答を判定する機能。

(2)ハイブリッド型対話エンジン
エンドユーザーに対して、最適な返答を行うための各種エンジン
1. シナリオ型エンジン:分岐のあるツリー構造の対話形式。話の流れを制御でき、エンドユーザーに選択肢を選んでもらうことで次の発話が決まる。
2. 検索型エンジン:事前にデータを準備しておいた上で、エンドユーザーからのフリーテキストによる多様な入力に対して返答ができる。雑談などシナリオ型では設定しにくい会話、エンドユーザーがフリーテキストで対話を行いたい場合に実用性高く対応ができる。
3. 生成型エンジン:エンドユーザーの多様な入力に対して、リアルタイムに多様な発話を生成することができる。

(3)対話データ管理システム
対話シナリオ制作を内製化できる管理ポータル機能、ノーコードで簡単にシナリオの制作・改善が行える。
1. 対話設計:ノーコードでエンドユーザーと対話AIとのコミュニケーション設計ができる。ユーザーのタグ付けやユーザーセグメントごとにシナリオの設計が行える。
2. 対話シナリオ・データ作成:ノーコードで対話シナリオ等の作成が行える。
3. 対話データ蓄積・確認:エンドユーザーがどのような会話を行っているかを確認することができ、その上で対話シナリオやコミュニケーションの最適化を行うことができる。

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