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しかし、ボットが究極の利便性を提供するこのような近未来の世界でも、人間の助けはまだ必要とされるのだろうか？

FacebookのCEOマーク・ザッカーバーグは、最新のF8カンファレンスで、将来の商取引きにおけるボットの位置付けに関して大胆な発表を行った。（無料ダイヤル）1-800-Flowersを例として使い、将来販売プロセスにボットチャットが統合されることにより、顧客が実際に1-800-Flowersをダイヤルして人間に話をする必要はなくなると主張したのだ。理論的には、ボットのサポートをチャットで使用することにより、売り手と買い手のやり取りを簡単に済ませ、消費者をセールスに引き寄せることが可能になる。顧客は電話でのやり取りよりもチャットの方をはるかに好む、というザッカーバーグの主張は正しいかもしれないが、とはいえその好みがロボットとのチャットであるという結論に飛びつく必要はないだろう。

これまでもずっとそうであったように、人間とのやり取りこそが、高品質の顧客体験には不可欠だからだ。Facebookもこの考えを支援していて、チャットの最中にボットから人間への切り替えの支援を行ういくつもの会社と提携している。FacebookのCOO、シェリル・サンドバーグは「…単純に言って、私たちはボットが販売プロセスで人間を置き換えることができることを、実際に想像させ得るような技術を持っていないのです」と公の場で述べている。

では、ボットが支配する未来における人間の役割とは何だろう？

カスタマーサービスに電話をするたびに自動応答の声（IVR）を聞かされて感じたフラストレーションを覚えているだろうか？ボットチャットはこれと同じ立ち位置だ。そしてもし毎回ボットが失敗したらどうなるかを想像して欲しい、結局実際の生きている顧客サービス担当者と話すことになる − 振り出しに戻る、というわけだ。

人工知能が長い道のりを歩んできたことは間違いないが、そこで達成された進歩にもかかわらず、チューリングテストをあらゆる点で満足するボットの実現からは程遠い。ボットは、人間との会話のかなりの部分を扱うことができるものの、間違いなく混乱したり失敗する場合がある（特にあるトピック/領域から別のものに切り替える場合に）。こうした状況では、取引を完了させるために、ボットから人間への引き継ぎが行われる。

現在話題が盛り上がっているものの、ボットは新しいものではない。AOL Instant Messengerが大流行した1990年代後半に、私はSmarterChildとチャットしたことを覚えている。SmarterChildの中核は本質的には初期バージョンのボットだった。学校や生活、そしてスポーツについて、まるで実際の友達と行うようなチャットを行うことができた。SmarterChildは（ほとんどの時間）素晴らしい仕事を果たして、とても洗練されているように見えていた。しかし、公平のために述べれば、チャットの大半は12歳の子供達の側が主導していたのだ。

なので、現在本当に問うべきは、ボットは真に未来を形作るものなのか、あるいは私たちが幼かった頃にあったものと同様の誇大宣伝に終わるものなのかである。

この問いに答えるためには、ボットの背後にある技術を理解することが重要だ。過去20年間で私たちはコンピュータ技術とソフトウェア開発に驚くべき進化と進歩を見てきたが、ボット技術は基本的には2つのカテゴリに分類される、シンプルなロジックツリー（SLT）に基づくものと、自然言語処理（NLP）または機械学習（ML）に依存しているものだ。

SLTに基づくボットは、情報を収集し利用者へと戻すために、旧来のロジックツリーを利用している。例えば、保険ボットは理想的なプランを決定するために、あなたにいくつかの質問を投げかける。もしあなたの答えが、ボットが予想していたものと一致した場合には、そこで得られる経験は引っかかりのないシームレスなものになるだろう。しかし、もしあなたの答が、ボットデータベースの中にあらかじめ予想され保存されているものと異なるものだった場合には、おそらくそこで行き詰まりになってしまうことだろう。もし運が良ければ、用件を完了させるために、その先は人間へと引き継がれることになるだろう。しかし、もしそうでなければボット地獄へ落ちて終わりだ。現在ほとんどのボット技術がSLTに依存している。

NLPとMLボットの場合には、特定の質問に対する直接の回答を必要とするのではなく、利用者からの入力に含まれるキーワードやフレーズをピックアップして、より話し上手な者のように振る舞うことが意図されている。理論的には、このボットカテゴリは良い選択肢のように聞こえる。このタイプのボットの例としては、AppleのSiriとAmazonのAlexaが挙げられる。

天気について答えたり冗談を言うような単純な仕事をSiriとAlexaはうまくこなしているが、複雑や機能や長い命令に対応するためには、まだ長い道のりを歩まなければならない。

相手をしているボットがSLTであろうとNLPであろうと、最後は実際の人間と話をする必要性がある状況に落ち着く可能性は高い。SLTのボットは多くの場合、私たちが現在の技術から期待するような複雑さを備えていない。一方、NLPまたはMLボットに必要な技術に関しても完全に利用することはできていない。

幸いなことに、顧客は実際の人間とのやりとりの効率性を好んでいる。最近は、長くてフォーマルな会話スタイルからは離れる傾向にあるものの、顧客はサービスに対する同様の品質をチャット（それが人間でもボットでも）にも求めているのだ。実際、アメリカン・エキスプレスによる最近の研究では顧客の78％が、低品質なサービス体験のおかげで、取引を諦めたり望み通りの買い物をできていなかったりしている。同じ研究はまた、実在の人物に話すことができなかったとき、顧客の67パーセントがフラストレーションから電話を切っていることを示している。それらのほとんどの場合、顧客はボットとの会話に耐えることを強いられていた。

日々の取引に私たちがボット技術を採用しようとする場合、おそらく業界には2段階の移行過程を見ることになるだろう。最初の段階は、ボットが扱えないものを全て実際の人間へと引き継ぐ、とても人間対話重視のものである。貧弱な顧客体験の危険性は、トップブランドにとっては単純に受け入れがたいものである。よってボットが扱えなくなった時に引き継がれる顧客コールセンターを充実させることは現実的な解である。

そして次の段階として、いつかはMLならびにNLPがボットをより知的にして、失敗率を極小にする時が訪れることは確実だと思われる。そうなったときに、取引の大部分がボットチャネルを通して行われると考えることは夢物語ではない。ボットチャネルが単独で成り立つのだろうか、そうではなくそれらが既存のチャネル状況に統合されるのだろうか？もしそれらが単独で成立するならば、他のチャネルには何が起きるのだろう？

優先される顧客対応がブランドのウェブサイトを離れ、Facebookメッセンジャーなどのボットチャネルに流れていくシナリオでは、規模に対する疑問も出されている。たとえボットの失敗率が低かったとしても、人間による対応は増えることが予想される、なぜなら取引量そのものの膨大な増加が予想されるからだ。

私たちはこの先、ボット技術の指数関数的な広がりを目にすることになる。しかし顧客との良い関係を保つための人的資本の確保は避けられず必須である。顧客の生涯価値と製品のマージンに応じて、実際の人間による対応の価値は、とても重要なものとなり得る。

より自動化された未来のための備えとして、私たちは物事を進める際の人間の役割について忘れないことが肝心だ。そして「スターウォーズ/新たなる希望」でR2-D2が偉大であったことと同様に、私たちはそのボットの中に人間がいたことを忘れてはならない。

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（翻訳：Sako）