ビジネスにAIと機械学習を使用する方法

更新日:02年2020月XNUMX日/記事:Timothy Shim

デジタルの時代では、競争力を維持するためにビジネスが適応することがますます重要になっています。 今日では、小規模な企業でも、従来よりもはるかに大きな潜在的な顧客ベースをデジタル化してアクセスできます。

潜在的な顧客ベースが大きいほど、企業はより多くのデータを処理する必要があります。 これを克服するための障害として扱っている人もいますが、正しく処理された場合、そのデータは実際には巨大な金鉱です。

人工知能(AI)を機械学習(ML)と組み合わせて、非常に興味深い結果を生み出すことができます。 さらに良いことに、サブスクリプションベースのサービスにより、あらゆるレベルの企業が多くのことを利用できるようになりました。

これを行うことができるいくつかの方法を見てみましょう。

5つのAIおよびML主導のビジネスアイデア

1.AI主導のパーソナライズされたエクスペリエンス

今日のビジネスでは、顧客サイズがXNUMXになるように生産をカスタマイズする必要があると言われています。 顧客がますます製品に精通するようになるにつれて、彼らはかつてないほどユニークな製品を要求しています。

これは、非常に機敏な製品ラインが必要な状況で捉えることができますが、カスタマーエクスペリエンスにも当てはまります。 ただし、これを正確に行うには、大量のデータと、それに基づいて実用的な洞察を生み出すことができるサービスというXNUMXつの要素を活用する必要があります。

たとえば、 Vidora Cortex。 元のビッグデータモデルを見渡すと、Cortexは生データをMLパイプラインに合理化するように設計されました。 Cortexに供給されるデータが多いほど、Cortexによって生成されるよりスマートで正確な洞察が得られます。

次に、それを利用する企業は、さまざまなメリットのためにパーソナライズされたエクスペリエンスを構築できます。 これも:

  • 新しいサブスクリプションの推進
  • 顧客ロイヤルティの向上
  • より正確な顧客セグメンテーション
  • マーケティング配信分析

そして、もっと。

2.AIによるオーディオコンテンツの生成

LOVO voice skin

時は金なりですが、それはしばしばビジネスの観点から取られます。 テクノロジーのおかげで、ユーザーの習慣や行動も大幅に変化しました。 ユーザーは、過去にコンテンツを消費するためにWebページにこだわることに満足していました。 今日、注目を集めるには、より良い配信方法が必要です。

これを行うXNUMXつの方法は、オーディオを利用することです。 ビデオよりもリソースを消費しませんが、いくつかの点で同様の利点があります。 ただし、心配しないでください。効果的なオーディオコンテンツを作成するために、声優、スタジオ、さらには開発者にさえお金を払う時代は終わりました。

必要なのは次のような単一のツールです LOVO。 LOVOの背後にあるコンセプトは、驚くほどシンプルでありながら、印象的な効果を発揮します。 テキストベースのコンテンツを提供するだけで、LOVOジェネレーターはそれを速度に変換できます。

過去の典型的なロボットのスピーチではなく、さまざまな特徴を備えたリアルなスピーチ。 男性または女性のようにスピーチを行い、声調を調整し、言語やアクセントを調整することもできます。 驚くべきことに、LOVOはサポートされているさまざまな言語で書かれたコンテンツを読み取ることができます。

LOVOで作成したクリップのサンプルを次に示します。

何よりも、必要なものを手に入れるために数日または数週間待つ必要はありません。 LOVOは完全にAIベースであるため、オーディオコンテンツを数分で準備できます。

3.自然言語処理からの感情分析 

Google can read text and analyze the sentiment throughout
Googleはテキストを読み、感情を分析することができます

Googleは、ご存知のとおり、地球上で最大の企業のXNUMXつです。 そのため、データを収集するという、最善を尽くすための強力な立場にあります。 それは非常に多くのソースから情報を取得するので、そのデータを利用することになると簡単にパックをリードすることができます。 

したがって、 Google Cloud Natural Language エンジン。 Googleが行ったことは、テキストを読み取ってMLに基づいて分析できるものを構築することです。 Googleによれば、これによりユーザーは「テキストの構造と意味を明らかにする」ことができます。

しかし、より現実的なレベルでは、ビジネスがこのエンジンで活用できる興味深い方法がたくさんあります。 たとえば、私自身をコンテンツプロデューサーとして取り上げましょう。 私がしていることは、適切な聴衆に正しい「トーン」を伝えることが非常に重要です。

私が作成したコンテンツを自然言語ツールで実行することで、コンテンツを分析してさまざまな形式に翻訳できます。 私にとって、感情分析は、調整を行うために最も注意深く見る傾向があるものです。

これは、マーケティングコンテンツの構築、商業目的のコンテンツ、またはユーザーが焦点を合わせたいその他のあらゆるシナリオなど、さまざまなシナリオで特に役立ちます。 ただし、これはドキュメントだけではありません。オーディオコンテンツから洞察を抽出するために使用できるAPIがあります。

4.チャットボットとAIスクリプトによる自動サービス

ビジネスが直面する主な課題は、健全な利益率を維持しながら十分なレベルのサポートを提供することです。 これはますます困難になり、顧客ベースがますます広がり、より高速なサービスが求められています。

チャットボットを入力してください。これは、新進の若いプログラマーが冗談として使用するほど基本的で古風なツールでした。 今日のチャットボットは、単純なスクリプトで動作するだけでなく、はるかに高度に成長しています。

AIとMLによって駆動される最新のチャットボットは、第一線のサポートとして機能するだけでなく、学習と適応を非常にうまく行うことができます。 顧客の問題を効果的に解決する 自分自身で。 これが大規模に実装され、世界中の顧客をサポートしていると想像してみてください。

それでも、サポートサービスにチャットボットを使用することは表面を傷つけるだけです。 学習機能のおかげで、企業を支援するためにも、さまざまな方法で使用できるようになりました。 デジタルプラットフォームでの販売を促進する.

私がしました いくつかのチャットボットを見てみました そして彼らが何ができるかを見ました。 可能性のリストは、今日の市場に存在するチャットボットモデルやプロバイダーと同じくらい印象的です。 それらのいくつかを無料で試乗することもできます。

5.コンテンツ生成にAIを使用する

Inferkit’s content generator will blabber on if you let it.
Inferkitのコンテンツジェネレータ あなたがそれを許すならば、大声で叫ぶでしょう。

あなたは試してみることができます Inferkitのデモはこちら そして彼らの ドキュメント あなたがそれについてもっと学びたいなら。

正直に言って、作家として、これがなくなること以上に私が望んでいることは何もありません。 自動化されたコンテンツ生成は、最終的に私の生計を殺すかもしれません。 ありがたいことに、それは今のところまだ揺籃期にあるように見えます。

MLベースであるため、最初は、このようなエンジンは現実的なものを生成するのにかなり近づくことができます。 ただし、提供された最初のテキストが希薄になると、意図は混乱し、想像を絶する接線で実行される傾向があります。

ただし、状況はビジネスコンテキストとは少し異なります。 あなたが中小企業であり、ウェブやマーケティングコンテンツにインスピレーションを必要としていると想像してみてください。 Inferkitのようなツールを使用することで、非常に役立つアイデアを簡単に思いつくことができます。

または、利用規約文書のような乾いた定型的なものはどうですか? あなたはそれを成し遂げるためにお金を払う必要はなく、テンプレートの使用に制限されることもありません。 いくつかの基本的なコンテンツを与えることによってInferkitを介してアイデアを実行し、出てくる結果を微調整するだけです。

これがどのように機能するかをよりよく理解するために、エンジンを介していくつかのサポートドキュメントテキストのサンプルを実行しました。 それは実行可能であり、使用するために編集できる何かを生み出しました(上の画像を参照)。

AIとMLとは正確には何ですか?

What Exactly is AI and ML

それらは似ているように見えるかもしれませんが、MLは実際には適応を参照するAIのサブセットです。 これらすべては、テクノロジー業界に属していない人にとっては少し気が遠くなるように聞こえるかもしれませんが、代わりにビジネスの観点からアプリケーションに焦点を当てる必要があります。

テクノロジーは常に触媒として機能することで助けられてきました。 AIとMLは同じ方法であり、企業の拡張をはるかに簡単にするのに役立ちます。 一度に100人の顧客をサポートするチャットボットを監督するXNUMX人の人間のマネージャーのサポートスタッフがいると想像してみてください。

または、顧客があなたの製品を見たり話したりしたときに何を経験しているかを知ることができるビジネスツールを使用できること。 AIとMLを活用できるアプリケーションの範囲は広大です。 

結論

多くの形態で、AIとMLはまだ揺籃期にあることは事実かもしれません。 同時に、この研究分野の可能性を簡単に理解できます。 今日の非常に有能なチャットボットなど、すでに多くの有能なソリューションが存在し、利用することができます。

この可能性についてまだ確信が持てない場合は、アクセスしているFacebookのビジネスページ、または一部の会社のページでサポート担当者と行っているチャットについて考えてみてください。 あなたは人間と話していたと確信していますか?

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ティモシーシムについて

ティモシー・シム(Timothy Shim)は、作家、編集者、テクニカルオタクです。 情報技術分野でキャリアをスタートした彼は、急速に印刷物を見つけ、ComputerWorld、PC.com、Business Today、The Asian Bankerなどの国際、地域、国内メディアのタイトルを扱ってきました。 彼の専門知識は、消費者だけでなく企業の観点からも技術分野にあります。

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