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エクセルデータでGPTを無料でトレーニングするには？ (ベータ）
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エクセルデータでGPTを無料でトレーニングするには？ (ベータ）

CodyのナレッジベースとトレーニングChatGPTにExcelデータを追加するためのガイドを無料で提供しています。 御社のExcelデータでコーディーのトレーニングを始める前に、ボットから最高の回答を得るためにいくつかのコンセプトを明確にする必要があります。 GPT（Generative Pre-Trained Transformers）とは、文やフレーズを完成させるために、次の単語を予測するために広範なデータセットで訓練された言語モデルである。 これらは特に、構造化されていない会話や文字データの大規模なサンプルからなる自然言語データセットで学習される。 線形回帰のような統計モデルとは異なり、GPTは論理的な学習データを使って数値を予測することには長けていない。 例えば、2+2=5と主張するデータセットでGPTを訓練すると、GPTは論理的矛盾を理解しようとせずに、2+2=5と答えるだろう（これはあくまで例であり、OpenAIはこのようなクエリにも正確な回答を返す）。 これはLLMのもう一つの限界である幻覚と相まって、数学的計算には不向きな環境を作り出している。 GPTの限界を理解したところで、GPTをExcelデータでトレーニングするプロセスを無料でご案内しましょう。 CodyのナレッジベースにExcelやCSVデータを追加する方法を開発しました。 前述したように、GPTは自然言語を理解することに長けているので、Excelデータを言語モデルによって簡単に読み取れる形式に変換します。 ステップ1：エクセルデータの変換 ボットを訓練したいCSVまたはExcelデータを取得し、弊社が作成したユーティリティを使用してテキストファイルに変換します。 このユーティリティは、対応するヘッダーでデータに注釈を付けることで、エクセルデータをテキストファイルに変換します。 セル項目にヘッダーのアノテーションを付けることで、前処理の段階で文書のセグメンテーションによってヘッダーがスキップされる可能性が高くなるため、言語モデルが文脈をより理解しやすくなる。 例えば。 エクセルのデータ： 名称 年齢 ジョン 16 マリー 18 テキストデータ： {The Name is ‘John’. The Age is ‘16’.}, {The Name is ‘Marie’. The Age is ‘18’.} 生成されるテキストファイルは、JSONに似たフォーマットに従っているが、より人間に近い感覚を提供するために、より文学的なスタイルになっている。 このソリューションは現在実験段階であり、Codyアプリにはまだ統合されていませんが、GPTの3モデルすべてでうまく機能します。 ユーティリティ・インターフェース： サンプルCSVデータ： ボットから最高の品質の回答を得るには、変換前にデータをクリーニングすることをお勧めします。 CSVまたはExcelデータをユーティリティにアップロードした後、GPT互換テキストファイルを生成する前にデータをプレビューすることができます。 パートごとの行数：大きなデータセットの場合、データセットを複数のパートに分割することが望ましい。 この分割により、セマンティック検索が改善され、回答の質が向上する。 セル参照を含める：テキストファイルにExcelのセル参照を含める場合は、このオプションを選択できます。 ボットは、エクセルで実行可能なアクションのステップバイステップのガイドを作成する際に、これらのセル参照を参照することができます。 例えば、中央値を求める数式を生成することができる。 圧縮されたzipフォルダーが生成され、その中にはエクセルデータのすべての部分が.txt形式で含まれています。 ステップ2：Codyナレッジベースにデータを追加する 変換されたデータをCody… Read more »

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ボットパーソナリティの解剖
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ボットパーソナリティの解剖

思い通りに動くボットを作るコツ 言語モデルを利用したボットを構築する場合、特に最初のうちは忍耐が重要であることを認識することが不可欠だ。 基礎が固まれば、追加コンポーネントを加えるのも容易になる。 コーディでボットを作るのは、キャンバスに絵を描くのに似ている。 ボットに自分らしさを加えるには、ある程度の創造性と基本的な理解が必要だ。 ボットが特定の思考スタイルを採用できるようにする主なパラメータは、パーソナリティ・プロンプトです。 ボットの個性は、トークンの分布や関連性スコアなど、さまざまな要因によって形作られる。 しかし、個性を表すプロンプトは、ユーザーごとに異なるカスタマイズが可能なため、最も特徴的でクリエイティブな側面を持っている。 ユーザーは、特定の要件に応じてボットの個性を自由に作成し、微調整することができます。 自由は誰にとってもありがたいものだが、白紙の状態から始めると、威圧的になり、何から始めたらいいのか曖昧になることもある。 もしあなたが同じように感じているなら、心配する必要はない。このブログは、あなたがより良いパーソナリティ・プロンプトを作成するのに役立つはずだ。 まず、推奨されるプロンプトの構成から説明し、次にプロンプトのサンプルをいくつか示します。 名称 ボットに名前をつけることから始めると常に有益です。 ボットに名前を付けることで、特にユーザーへの挨拶やボットに関する質問に対応する際に、人間味が加わります。 プロンプト あなたの名前は[Name of your Bot] 。 または あなたは「[Name of your Bot] 」です。 説明 ボットの記述は、知識ベースを通じて提供されるコンテキストを認識させる。 コンテキストを認識することで、ボットに特定のドメインを念頭に置きながら質問に答えるためのフレームワークを提供する。 プロンプト あなたの主な仕事は、[specify the domain] 。 または あなたの主な目的は、[specify the domain] 。 注： 一般セクションで設定されるボット名と 説明は、複数のボットを区別するための便宜的なものです。 ボット自身はこれらの設定に気づいていない。 そのため、パーソナリティ・プロンプト内でボットの名前と説明を明示的に定義して、ボットのアイデンティティと特性を確立する必要があります。 バウンダリー 大規模なデータセットで訓練されたLLMを使用することの潜在的な欠点の1つは、幻覚反応を生成する傾向があることである。 重要なのは、コーディがオンデマンドでLLMを微調整したり再トレーニングしたりするために、回答を生成するためのデータが利用されないということだ。 その代わり、LLMに問い合わせる際のコンテキスト参照として機能するため、応答が速くなり、データのプライバシーが保たれる。 ボットが元のLLMデータセットのデータポイントを参照しないようにするには、類似のドメインや概念と重複する可能性があるため、コンテキストを知識ベースに厳密に限定する必要がある。 プロンプト ナレッジベースが唯一の情報源だ。 または ナレッジベースに記載されていない限り、あなたはいかなる主張もしたがらない。 ボットがナレッジベースを必要としない場合や、ナレッジベースを参照元として使用する場合もあるだろう。… Read more »

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Codyはどのようにあなたの文書を使って回答を生成するのか？
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Codyはどのようにあなたの文書を使って回答を生成するのか？

コーディを使い始めると、なぜコーディが期待された反応を生み出せないのか、がっかりしたり意気消沈したりする可能性がある。 この短いブログでは、Codyをどのように使用すべきかを深く掘り下げることはしませんが、Codyがどのようにあなたの文書を使用して回答を生成するかを大まかに説明します。 文書によるレスポンス生成には、主に2つの要因が影響する： チャンキング コンテキスト・ウィンドウ チャンキングとコンテクスト・ウィンドウ、この2つの用語は相互に関連している。 レスポンスの発生を料理の調理に例えることができる。 チャンクはカットした野菜の個々のピースとして見ることができ、コンテキスト・ウィンドウは調理器具のサイズを表している。 野菜を最適な大きさに切ることは、全体の味を引き立てるために重要であり、大きめの調理器具を使えば、より多くの野菜を加えることができる。 チャンキングとは何か？ 簡単に言えば、チャンキングとは、コンテンツを管理しやすい断片に分解し、メモリを効率的に使用することである。 私たちのブログをお読みの方なら、GPTのようなモデルにはかなりのリソースが必要で、コンテキスト・ウィンドウの制約に取り組むために、チャンキングのような複数の処理を採用していることをご存じかもしれない。 チャンキングは、Codyにドキュメントをアップロードした後に行われる処理です。 ドキュメントを複数のチャンクに分割し、各チャンクには関連する周囲のコンテキストが含まれる。 これらのチャンクには、計算しやすいように数値タグが割り当てられる。 最適なチャンクサイズを見つけることが重要だ。 チャンクサイズを小さくすると文脈の関連性が低下し、チャンクサイズを大きくするとノイズが増える。 Codyのチャンキング・アルゴリズムは、ユーザーが設定したトークン分布に基づいてチャンクサイズを動的に調整する。 コンテキストウィンドウはボットの反応にどのような影響を与えますか？ パーソナリティ・プロンプト、関連性スコアなど、さまざまな要素がボットの回答の質に影響を与える。 モデルのコンテクストウィンドウもまた、品質を決定する上で重要な役割を果たす。 コンテキストウィンドウとは、LLM（言語モデル）が1回の呼び出しで処理できるテキストの量のこと。 CodyはOpenAIモデルを使って回答を生成するために埋め込みとコンテキストインジェクションを利用するので、より大きなコンテキストウィンドウは、各クエリでモデルにより多くのデータを取り込むことを可能にする。 各クエリ (≤コンテキストウィンドウ) = ボットのパーソナリティ + 知識チャンク + 履歴 + ユーザー入力 + 応答 さまざまなモデルのコンテキストウィンドウ： GPT-3.5：4096トークン（≒3500ワード） GPT-3.5 16K：16000トークン（≒13000語） GPT-4：8000トークン（≒7000ワード） コンテキストウィンドウが大きくなると、パーソナリティ、チャンク、ヒストリー、インプット、レスポンスなど、各パラメーターの割合が大きくなる。 この拡大されたコンテクストによって、ボットはより適切で、首尾一貫した、そして本質的に創造的な応答を生成することができるようになる。 コーディの最新の追加機能により、ユーザーは回答の最後にある文書名をクリックすることで、文書の引用をチェックすることができる。 これらの引用は、意味検索によって得られたチャンクに対応する。 Codyは、ユーザーによって設定された関連性スコアに基づいて、コンテキストのチャンクのしきい値を決定する。 ユーザーが高い関連性スコアを設定した場合、Codyは答えを生成するためのコンテキストとして、事前に定義されたしきい値を超えるチャンクのみを使用します。 例 Codyは、高い関連性スコアのしきい値を90％と仮定し、関連性スコアが90％以下のチャンクを破棄します。 特にアップロードされたドキュメント（PDF、パワーポイント、ワードなど）やウェブサイトを使用する場合、新規ユーザーは関連性スコアが低い（低いまたはバランスが取れている）状態から始めることをお勧めします。 アップロードされた文書やウェブサイトは、前処理中にフォーマットや読みやすさの問題が発生する可能性があり、その結果、関連性スコアが低くなることがある。 生の文書をアップロードする代わりに、当社の内蔵テキストエディタを使用して文書をフォーマットすると、最高の精度と信頼スコアが保証されます。 このブログが興味深く、コンテキスト・ウインドウとチャンキングの概念についてさらに深く知りたい方は、All About AIのクリスティアンが書いたこのブログを読むことを強くお勧めする。 その他のリソースについては、ヘルプセンターをチェックしたり、Discordコミュニティに参加することもできます。

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AIウェブサイト・チャットボット・ウィジェットの作り方
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AIウェブサイト・チャットボット・ウィジェットの作り方

ビジネスニーズを満たす独自のAIを構築するためのステップバイステップガイド。 ボットの応用範囲は広く、ジェネレーティブ・モデルを利用したボットの利用が増加しているため、流行に乗って自分だけのChatGPTを作りたくなるかもしれません。 Codyの登場により、AIチャットボットの構築はかつてないほど容易になった。 モデルにとらわれない、コード不要のCodyのインターフェースは、パーソナルAIを、存在するあらゆる個人とビジネス領域にアクセス可能にしようとしている。 しかし、コーディはすべてのプロセスを可能な限りわかりやすくするよう努めてはいるが、AIの世界に初めて足を踏み入れる人にとっては、少々気後れしてしまうかもしれない。 そのため、このブログでは、Codyを使用して独自のChatGPTを構築する方法をエンドツーエンドで説明します。 私たちはユースケースを通して、あなたが自信を持ってCodyの旅をスタートできるようお手伝いします。 ユースケース 私たちは、ツアーガイドとして機能するCodyを使用したAIチャットボットを構築する予定です。 観光関連企業にとっては、顧客体験を大幅に向上させることができる貴重な付加価値となるだろう。 しかし、Codyでチャットボットを構築する範囲は、1つのビジネス領域にとどまらない。 ユーザーは、このブログを読んだ後、さまざまなプロンプトを試して自分のビジネスに対応したボットを構築し、顧客と共有することができる。 必要条件 お客様のビジネス関連コンテンツ（PDF、Word、ウェブサイト、またはテキスト） コーディーのアカウント（推奨プラン：プレミアム） 15分 ステップ1：知識ベースへのデータ追加 ビジネスニーズに合わせてCodyにドキュメントを追加するには、以下の手順に従ってください： コーディのインターフェイスのコンテンツ・セクションに行く。 ドキュメントを整理するために新しいフォルダを作成します。 知識ベースにデータを追加するには、3つの方法がある： 書く：内蔵のテキストエディタを使用して、コンテンツを直接入力します。 アップロード関連情報を含むPDF、Word、PowerPointファイルをアップロードしてください。 ウェブサイトのインポート：この機能は、あなたのビジネスウェブサイトをクロールし、自動的にデータを収集することができます。 (注：この機能はプレミアムプランとアドバンスドプランでのみご利用いただけます) このチュートリアルでは、ボストンのガイドブックを使用します。このガイドブックには、さまざまな観光スポットに関する情報、その説明、営業時間、住所、よくある質問（FAQ）が掲載されています。 必要書類をアップロードすると、“学習中“か “習得済み“かのステータスを追跡することができる。 ステータスは、コーディが現在ドキュメントから学習している最中なのか、それとも学習プロセスを正常に完了したのかを示す。 Codyがアップロードされたドキュメントを学習したら、実際のチャットボットを構築する次のステップに進むことができる。 注：あなたが提供する書類は、コーディが生成する回答の質を高める特定のフォーマットに従っていることを確認することが極めて重要です。 推奨される文書の書式について詳しくは、書式ガイドラインに関する文書をお読みになることをお勧めします。 ステップ2：ボットの目的を作る 目的はさらに3つのパートに分けられる： パーソナリティ パーソナリティはボットの頭脳として機能し、効果的で有用な反応を生成するために不可欠な役割を果たす。 これは、プロンプト、関連性スコア、トークン分布、プロンプトの永続性、逆ベクトル検索などの複数のパラメータで構成されている。 これらの用語の詳細については、コーディ初心者のための包括的な洞察を提供する前回のブログを参照することをお勧めする。 Codyは、パーソナリティを作成するための2つのオプションをユーザーに提供します：テンプレートモードと アドバンスモードです。 テンプレート・モードは、あらかじめ定義されたプロンプトをユーザーに提供し、便利なプラグ・アンド・プレイ・ソリューションを提供します。 このチュートリアルと使用例では、使用例がテンプレート・モードではカバーされていないため、アドバンス・モードの使用に限定します。 将来的には、具体的な使用例とともにプロンプトのライブラリを作成し、ユーザーにさらに多くの選択肢を提供するとともに、テンプレートモードにさらに多くのプリセットを追加する予定です。 AIツアーガイドのパーソナリティ： プロンプト あなたは、ボストンに関する正確な情報を提供するAIアシスタント、コーディ・トラベル・ガイドです。 あなたの主な仕事は、知識ベースから得られる情報を唯一の情報源として、私の質問に対して信頼できる明確な回答を提供し、私を支援することです。 会話中に「ナレッジ・ベース」やファイル名を口にするのは控えましょう。 知識ベースが明記されているか、裏付けがない限り、あなたはどんな主張もしたがらない。 明確な答えが得られない場合は、答えられないことを認め、答えられないことを私に伝えてください。 その情報は私の知識ベースに基づいています」と言う代わりに、「何か見落としていたらすみません」と言えばいい。 次のような形式で情報を表示するようにしてください： <h2> 地名</h2> <strong>… Read more »

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GPT-3.5 16Kの威力
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GPT-3.5 16Kの威力

Codyの有料版にアップグレードするべきか？ その理由は以下の通りだ。 数日前、OpenAIのリリース直後に、すべての有料ユーザー向けに新しいモデルをリリースしました：GPT-3.5 16kです。 気後れするように聞こえるかもしれないが、それはあなたのビジネスにとって画期的なことかもしれない。 このブログでは、GPT-3.5 16kの使用例を掘り下げ、その利点を探り、既存のGPT-3.5モデルや最新の上位モデルGPT-4との違いを強調します。 GPT-3.5 16Kとは？ Codyの無料版を使ったことがある人なら、OpenAIのgpt-3.5-turbo モデルを利用したGPT-3.5のバニラモデルをすでに知っているかもしれない。 このモデルは、ほとんどの場合、手頃な価格、スピード、信頼性を提供するため、多くのユーザーに人気のある選択肢である。 一方、GPT-3.5-16kはOpenAIのgpt-3.5-turbo-16k 。これはgpt-3.5-turbo を拡張したモデルである。 大きな違いは「16K」という点にある。 16Kとは？ 16K」という接尾辞は、モデルが16,000トークンのコンテキスト・ウィンドウを持つことを示す。 前回のブログでは、トークンとは何かについて詳しく説明した。 モデルのコンテキストウィンドウを小さくすると、以下のようないくつかの制限が生じる： 関連性の欠如：コンテキストウィンドウが限られているため、会話やタスクの幅広いコンテキストとの関連性を捉え、維持するのに苦労する可能性がある。 文脈を維持できない：コンテキストウィンドウが小さいと、モデルが会話の前の部分の情報を覚えて参照することが難しくなり、矛盾が生じたり、首尾一貫した対話を維持することが難しくなります。 入力クエリの長さの制約：コンテキストウィンドウが短くなると、入力クエリの長さに制約が生じ、包括的な情報を提供したり、複雑な質問をしたりすることが難しくなる。 知識ベースのコンテキストの制限：コンテキスト・ウィンドウが小さいと、データ取り込みの制限により、知識から関連文書からの知識を取り込むことに限界が生じる可能性がある。 大きなコンテキストウィンドウの利点 GPT-3.5は4096トークンしか持たないにもかかわらず、どうして1000以上のウェブページや文書をコーディで処理できるのだろう？ 生成AI分野の進歩により、コンテキストを提供することは、GPT-3.5ターボのような言語モデルに文書全体をそのまま送り込むことを意味しない。 チャンキング、埋め込み、ベクトルデータベースなどのバックエンド処理は、データの前処理に利用され、チャンク内の関連性を維持し、モデルが事前に定義されたコンテキストウィンドウをナビゲートできるようにする。 現在のシナリオでは、より大きなコンテキスト・ウィンドウは、より大きく複雑な入力に対応することで、AIの全体的なパフォーマンスを向上させると同時に、応答を生成するために必要なベクトル・ストレージ・トランザクションの数を減らすことができる。 コンテキストウィンドウは入力と出力の両方を含むので、ウィンドウを大きくすれば、会話コンテキストを維持しながら、精巧で首尾一貫した応答を提供することも可能になる。 コンテキストウィンドウを大きくすれば、会話中のトークン制限を超えたときに起こる幻覚を軽減することもできる。 GPT-3.5ターボ16K対GPT-4 gpt-3.5-turbo-16k はOpenAIの最新リリースだが、gpt-4 は、視覚的コンテキストの理解、創造性の向上、一貫性、多言語性能など、さまざまな面で依然としてOpenAIを凌駕している。 GPT-3.5-16kが優れている唯一の分野はコンテキストウィンドウで、GPT-4は現在8kのバリアントで利用可能で、32kのバリアントはまだ徐々に展開されている。 一方、32k版gpt-4 が広く普及するまでは、より大きなコンテキスト・ウィンドウを持つGPT-3.5-16kが傑出している。 より広範なコンテキストウィンドウを提供するモデルを特にお探しなら、GPT-3.5-16kが理想的な選択です。 大きなコンテキストウィンドウの使用例 カスタマーサポート： コンテキストウィンドウを大きくすることで、モデルの短期記憶が強化され、カスタマーサポート、フォーム入力、ユーザーデータ収集などのアプリケーションに適しています。 これによって、モデルはより長い期間にわたってコンテキストを維持することができ、名前、顧客ID、苦情、フィードバックなどのユーザー入力に対して、より適切な応答を導くことができる。 従業員トレーニング 従業員トレーニングにCodyを活用することは非常に効果的である。 従業員トレーニングには、業務活動、ステップ、プロセスに関連する膨大なデータが含まれることが多い。 トレーニングプログラム全体を通して文脈の関連性を維持するためには、訓練生の会話履歴をすべて取り入れる必要がある。 コンテキストウィンドウを大きくすることで、より多くの履歴情報を含めることができ、より包括的で効果的なトレーニング体験が可能になる。 データ分析： 財務分析や統計的推論を含むタスクでは、意味のある洞察を導き出すために大量のデータを処理する必要があることが多い。 コンテキストウィンドウを大きくすることで、モデルは計算中により多くの関連情報を保持することができ、その結果、より首尾一貫した正確な分析が可能になる。 例えば、貸借対照表や企業全体の業績を前年比で比較する場合、より大きなコンテクスト・ウィンドウがあれば、より効果的に実行できる。 GPT-3.5 4Kと16Kの比較 16Kモデルでの改良を実証するために、118の元素とその特徴を含む周期表の.csv… Read more »

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Customer experience vector concept
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ユーザーエクスペリエンスを高める：AIがもたらすナレッジでカスタマーサポートを向上させる

優れたユーザー体験を提供するための継続的な探求において、カスタマーサポートの改善は重要なステップとなります。 組織は今、そのための強力な味方を手に入れた：人工知能（AI）です。 また、AIを搭載したチャットボットと対話することは娯楽になりますが、そのチャットボットが企業独自のデータで訓練されれば、カスタマーサポートに革命を起こし、強力なビジネスツールになります。 その方法を知るには、このまま読み進めてください。 AIを活用したナレッジリポジトリの活用は、業界を問わず、はるかに効率的で、さらにパーソナライズされた体験を提供するゲームチェンジャーとなることが証明されています。 膨大な量の情報をお客様に提供することで、企業のリソースを圧迫することなく、コストを削減し、他社に負けない顧客体験を提供することができます。 より良いカスタマーサポートの価値 カスタマーサポートのプロセスを改善することは、カスタマーエクスペリエンスにとっていかに重要であるかを考えれば、必ずや報われる投資となります。 それをより低コストで実現できるのは、まさに恩恵と言えるでしょう。 お客様の5人に3人近くが、このような状況にあることを念頭に置いてください。 は、良い顧客サービスであると信じています。 (PDF)が、ブランドに対するコミットメントを感じるために必要であり、89％の人が、ブランドに対するコミットメントを感じています。 顧客報告 (PDF)によると、ポジティブなカスタマーサポート体験をした後に、再度購入する可能性が高いということが、セールスフォースの調べでわかりました。 ナレッジベースの維持 関連する情報を統合し、整理することは、旧来の手作業で、企業にとって常に頭の痛い問題でした。 ナレッジベースは、定期的に更新され、エラーがなく、カスタマーサポート担当者が簡単に操作できる必要があります。 AIを導入することで、情報の収集や更新などのプロセスを自動化できることはもちろん、さまざまな重要なメリットがあります。 これにより、製品情報や価格から会社の方針まで、企業のナレッジベースが常に最新かつ正確であることを保証することができます。 答えを見つけるための、より簡単な方法 AIを活用したナレッジリポジトリは、自然言語処理（NLP）アルゴリズムを活用して検索機能を強化し、顧客が質問に対する回答を迅速かつ容易に得られるようにします。 従来の検索システムは、使い方にコツが必要で時間がかかり、しばしば無関係な検索結果を導くことがあります。NLPは、AIシステムに顧客のクエリを「理解」する能力を与え、文脈情報や人間の言葉のニュアンスを加味し、簡単な質問に対する回答として関連情報を提供することができるようにします。 膨大な情報を探し回る必要がなくなり、人手を介する必要がなくなります。 その質問に答え、解決策を提案し、お客様をサポートする他のリソースを紹介することができます。 パーソナライズド・レコメンデーション 企業独自のデータで学習させたAI搭載のカスタマーサポートツールは、従来のカスタマーサポートサービスよりも積極的に顧客体験の向上を支援する役割を果たすことができます。 その理由は？ 顧客データを有効活用し、これまで以上に高度なパーソナライゼーションを提供できるようになったこと。 購入履歴やお客様とのやりとりを見ることで、お客様一人ひとりに合った対応や提案をすることができます。 また、積極的なカスタマーサービスは、マーケティングの機会にもなります（例えば、Xという製品を購入されたので、このアドオンを検討されてはいかがでしょうか）。 このようなパーソナライズされた顧客体験は、オンラインコンバージョン率を8％向上させることが示されています。 リアルタイムでアシスト 24時間365日のサポートを提供することは、企業にとって常に大きなコスト負担であり、多くの中小企業には手の届かないものでした。 社内のカスタマーサポート担当者が墓場勤務をしたり、コールセンターの諸経費がかさむ一方で、アウトソーシングすると品質管理が行き届かず、ユーザー体験が低下してブランドの評判を落とすことも少なくありません。 しかし、AIを活用したナレッジベースを利用することで、小さな中小企業でも、そのような膨大なコスト負担なしに、リアルタイムに高品質な支援を顧客に提供することができます。 24時間いつでも情報やサポートを受けることができるため、保留時間や部署間の行き違いがなく、顧客満足度が向上します。 現代のビジネスにおける重要なツール AIを活用したナレッジリポジトリでカスタマーサポートを効率化すると、検索の改善、パーソナライズされた推奨事項、データ分析（共通の問題に光を当て、顧客が頻繁に混乱する領域を特定する機能を持つ）、24時間対応や瞬時に近い対応により、ユーザー体験を大幅に強化できます。 もし、あなたのビジネスがカスタマーサポートのやり取りをジャックする時期が来たのなら、Cody AIのようなツールの活用を検討する時でしょう。 ぜひ、その魅力を知ってください。

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