2 つの AI がリアルタイムで攻撃と防御の戦いを繰り広げ、1 つが失敗すると、人間はただ傍観していました。

最近の AI 競争はますます激しくなってきています。

案の定、裕福で美しいおばさんを装ったエージェントがリンクを送信し、反対側の AI カスタマー サービスは長くて退屈な返信を出し始め、これが数回にわたって続きました。

傍観者は全く容赦せず、鋭いコメントが飛び出した。

こんなに長い返信を読むのも耐えられない。ネットショッピングが苦手な「おばさん」が、どうしてそんなに我慢できるんだろう？きっと半分も読まないうちに帰ってしまって。

気の利いた話をする人に出会うと、人々はその人に親指を立てて褒めるのです。

同じ「おばさん」ペルソナのエージェントがタイプミスを犯し、AIに「九空」の意味を尋ねました。

AIカスタマーサービス担当者は、それが実際には「9つの部屋」を意味していることをすぐに理解し、正しい説明を提供しました。

Yunqiカンファレンスでは、非常に刺激的で興味深いAIコンテストを目撃しました。

コンテストのルールでは、8社が1週間以内にインテリジェントなカスタマーサービスシステムを構築することが求められました。成果と技術的ソリューションを現場で実証するだけでなく、様々な人間のエージェントからシナリオベースの課題に取り組まなければなりませんでした。これらのエージェントは、オンラインショッピングに不慣れでタイプミスが多いおばさんから、怒り狂った都会の女性まで、どれも扱いが難しいものでした。

そして、その驚くべき光景が展開されたのです。

さらに興味深いのは、参加者の中には、会社の財務部門を通じてプロジェクトを解決できた人もいたことです。

彼の競争相手はすべて業界で定評のある企業であり、その中にはすでに上場している企業もあることを知っておくことは重要です。

それで、これはどのような競争ですか?

1週間で「人間のような」AIカスタマーサービスを実現

上記のコンテストは、業界初のエンタープライズレベルの AI アプリケーション開発コンテストである「百聯杯「インテリジェントカスタマーサービス」PK コンテスト」です。

なぜエンタープライズグレードと言えるのでしょうか?

参加者はすべて企業であるだけでなく、プロジェクトが実際に実行可能かどうかもコンテストの重要な基準となります。

このコンペティションでは、参加者に百聯開発プラットフォームが提供されます。このプラットフォームでは、同義千文シリーズのモデルを基盤モデルとして使用できます。このプラットフォームは、Prompt最適化ツール、RAG、エージェント構築などの機能を提供し、ローコードからハイコードまで、さまざまなニーズに対応した開発をサポートします。

応募要件はシンプルです。現代のユーザーのニーズを満たすインテリジェントなカスタマーサービスシステムを構築することです。ユーザーの問題を理解し、状況に応じたソリューションを提供し、感情的知性を備え、共感しやすい話し方をし、様々な複雑なシナリオに対応できる必要があります。

さらに、参入障壁が非常に低いです。

例えば、参加企業の一つであるYunfu Intelligenceは、電話によるカスタマーサービスに重点を置いており、テキストベースのカスタマーサービスの経験は限られています。今回のコンペティションでは、エンジニアを一切関与させず、代わりに財務部門がビジネスプロセス全体のデリバリーを担当しました。

私は彼に、Qwen Max の学習エンジンからデータの標準化、プロンプトワードの最適化まですべてを20 分で教えました。

Yunfu Intelligenceは、インテリジェントカスタマーサービス製品のエンドユーザーの多くが中小企業であり、ノーコードおよびローコード開発への需要が高いと考えているため、このアプローチを採用しました。また、同社の取り組みは、今日の大規模プラットフォームが、障壁のないインテリジェントカスタマーサービス構築プロセスを提供できることをさらに実証しています。

もう一人の参加者であるHeLiYiJie氏も、職場の新人は1〜2日間学習すれば、BaiLianプラットフォーム上で独自のエージェントを開発できると述べました。

たとえば、電子商取引の顧客サービス システムを作成する場合の具体的な技術的ソリューションは次のとおりです。

ユーザーが質問を入力すると、Tongyi Qianwenはまず意図理解と分類を行います。次に、システムはキーデータを抽出してAPIを呼び出し、RAGテクノロジーを用いて知識検索を行い、最後にカプセル化されたプロンプトをTongyi Qianwenビッグモデルに送信して、顧客への回答を生成します。

競争データのマルチシナリオ特性に基づき、対応サービスプロセスを細分化しました。意図と知識は、シナリオ特性に応じてさらに8つの主要カテゴリーと複数のサブカテゴリーに分類されました。

HeLiYiJie氏は、開発中にいくつかの問題に直面したと説明しました。当初は、意図分類をBaiLianプラットフォームの出力機能に完全に依存していましたが、文脈上の意図が一貫していないと、分類と出力が不安定になりました。この問題に対処するため、参加者は主要な機能と要件を重視してプロンプトを最適化しました。

3 回の反復後、応答の精度は最初の 80% から96%に向上しました。

これは、インテリジェント カスタマー サービス業界が現在直面している多くの課題に対処するものであることを理解することが重要です。

AIカスタマーサービスは広く普及しているにもかかわらず、消費者の満足度を十分には得られていません。多くの人が、AIカスタマーサービスの唯一の目的は「人間のエージェントに引き継ぐこと」だと冗談めかして言っています。

その理由の一つは、従来の AI カスタマー サービスの基盤となるテクノロジーが十分に進歩しておらず、その結果、人間の実際のサービス ニーズを満たすことができず、感情的な価値に欠ける、比較的機械的な応答になってしまうからです。

参加企業の一つであるAsiaInfo Technologiesは、ユーザーはインテリジェントなカスタマーサービスに対して「まるで人間と話しているかのような自然な」体験を期待していると説明しました。そのためには、ユーザーの意図を理解し、状況に応じた適切な提案を行い、パーソナライズされた提案を提供するインテリジェントなカスタマーサービスが求められます。

大規模モデル化のトレンドの到来により、根本的な技術的なボトルネックもさらに改善されました。

しかし、企業が大規模なモデルを使用してインテリジェントな顧客サービスを開発するには、依然として多くのハードルが存在します。

HeLiYiJie氏は、一般的なモデルは個々のニーズに合わせてさらに微調整する必要があると述べました。しかし実際には、開発を理解している人がビジネスを理解していない、あるいはビジネスを理解している人が開発を理解していない、というケースがしばしばあります。

さらに、インテリジェントなカスタマーサービスモデルには高い要求が課せられます。ユーザーの意図を正確に理解し、高度なコンテキスト対応能力を備え、ツールを活用できることが求められます。モデルによって生成されるコンテンツは最新の状態に保たれていなければなりません。データベースの更新が遅れると、理解と認識の精度が低下します。

これは、企業が独自のモデルを開発するための障壁とコストが非常に高いことを意味します。さらに、インテリジェントカスタマーサービス分野自体が競争が激しく、収益性が比較的低いため、企業はインテリジェントシステムへのアップグレードを迫られています。

しかし、大規模なモデル開発プラットフォームがアップグレードと改善を続けるにつれて、クラウドベンダーは企業にさらに便利なツールを提供してきました。

このコンテストでは、参加者は開発に完全に Bailian プラットフォームを使用しました。

これらの機能の中には、参加者に強い印象を残したものもありました。例えば、AsiaInfo TechnologiesとHolitechは共にワークフローアプリケーションについて言及しました。ワークフローを実装するためにインテリジェントエージェントを構築する必要がなくなり、アプリケーションのデバッグや迅速な変更が容易になり、安定した実行効率と信頼性の高いパフォーマンスを誇ります。

このコンテストのテーマであるインテリジェントな顧客サービスは、百聯プラットフォームの典型的な応用シナリオの 1 つにすぎません。

アリババクラウドは、今年5月から7月にかけて、百聯サービスの顧客数が9万人から23万人に急増し、150％以上増加したことを明らかにした。

AI アプリケーションの開発はドラッグ アンド ドロップと同じくらい簡単です。

昨年 10 月、Alibaba Cloud は Bailian Large Model Platform をリリースしました。その主な機能は、開発者がドラッグ アンド ドロップするだけで 5 分で大規模なモデル アプリケーションを作成し、数時間でカスタム モデルを改良できるようにすることです。

今年5月、百聯はバージョン2.0にアップグレードされ、Alibaba Cloudがクラウド+AI機能を搭載する重要なプラットフォームとなり、ワンストップでフルマネージドな大規模モデルのカスタマイズとアプリケーションサービスを提供しました。

計算層、モデル層、アプリケーション層に分けられます。

基盤となるコンピューティングは、強力な Alibaba Cloud インフラストラクチャに依存しています。

先日終了したYunqiカンファレンスにおいて、アリババクラウドCTOの周景仁氏は、アリババクラウドがAIインフラストラクチャのアップグレードに全面的に投資し、AI主導型製品ファミリー全体をアップグレードしたことを発表しました。これにはPanjiu AI ServerとHPN7.0高性能ネットワークアーキテクチャが含まれており、これらはすべてAIのトレーニング、推論、展開、そしてアプリケーションの効率化を目的として設計されています。

モデル レイヤーでは、一般的なモデル、業界固有のモデル、豊富なサードパーティ モデル (Llama や Baichuan など) が提供されます。

マルチモーダルモデルサービスをサポートし、柔軟で効率的、かつ使いやすいモデルAPIとSDKを提供します。テキスト生成、画像生成、視覚理解、ビデオ生成、音声認識、音声合成などの機能を提供します。

Tongyi は最新の開発において、最も強力なオープンソース モデルである Qwen2.5 シリーズをリリースしたほか、言語、音声、視覚モデルを含む 100 を超えるフルモーダル モデルも提供しています。

アプリケーション層では、Bailianは柔軟なアプリケーションオーケストレーション機能をサポートするオープンなエージェント構築フレームワークを提供しています。インテリジェントコックピット、インテリジェントカスタマーサービス、インテリジェントリテール、AIデジタルヒューマンといったモデルアプリケーションの豊富なエコシステムを構築しています。

サポートされている主な開発パラダイムは 3 つあります。

• プロンプトワードの最適化: プロンプトワードの拡張、ケースの最適化、およびフィードバックの最適化。
• 検索拡張生成 (RAG): 各コンポーネントの効果を柔軟に最適化する、エンタープライズ レベルの知識管理。
• モデルの微調整: マルチモーダル モデルの微調整、複数の種類の微調整方法。

また、すぐに使用できるさまざまなネイティブ AI アプリケーションも提供しています。

例としては、スマートな顧客サービス ビッグデータ モデル アプリケーションの Xiaomi、マルチモーダル コンテンツ作成ツールの Quanmiao、AI ネイティブのインテリジェント データ分析製品の Xiyan GBI などが挙げられます。

さらに、Alibaba Cloud の強力なクラウド コンピューティング基盤を基盤として、Bailian はより効率的で安定した、コスト効率の高い大規模モデル サービスを提供できます。

AIのないアプリケーションは競争力がありません。

最後に、コンテスト自体に戻りますが、Alibaba Cloud がインテリジェントな顧客サービス チャレンジを開催したいと思ったのはなぜでしょうか?

実際、大規模モデルが技術革命を引き起こすずっと前から、AI カスタマー サービスはすでに NLP 研究における重要な応用分野でした。

顧客サービスは、情報化時代においてあらゆる企業や個人が直面し、必要とするシナリオです。一方で、この大量かつ反復的なシナリオこそが、AIテクノロジーが最も迅速な成果を達成できる応用分野です。

大規模モデルが人間とコンピュータのインタラクションのモードと対話生成の品質を完全に変えると、AIカスタマーサービスは自然に質的な変化をもたらし、大規模モデルの適用のための最良のテスト場の一つになるでしょう。

IDCレポート「中国のインテリジェントカスタマーサービス市場シェア、2023年：移行、有望な成長」によると、インテリジェントカスタマーサービスソリューションの市場規模は全体で2023年に30億8000万人民元に達し、2022年と比較して約36.9％増加し、その発展の可能性を示しています。

しかし、競技会がトレーニングの一般的な形態となっているテクノロジー分野において、アリババクラウド百錬カップ以前には、真に「企業レベル」に位置付けられ、「実用化」を重視したAIアプリケーション開発チャレンジは存在していませんでした。

課題は理解するのが難しくありません。

数多くの代表的な企業を集めて技術力を披露するには、主催者自身が業界に影響力を持ち、客観的で信頼できるプラットフォームを提供できる必要があります。

中国を代表するクラウド プロバイダーとして、Alibaba Cloud の強固なクラウド コンピューティング インフラストラクチャと業界における影響力は明白です。

現在、アリババクラウドは百聯プラットフォームを活用して、大規模モデルに基づくエンタープライズレベルのアプリケーション開発のためのワンストップサービス機能をさらに提供しています。モデルを中心に、大規模モデルの実際のビジネスニーズに基づいて、モデル、アプリケーション、データ、操作の4つのコアツールチェーンを提供し、企業が「小さなステップで迅速なビジネス検証」と「大規模ビジネスの反復的な最適化」を実現できるように支援します。

また、このチャレンジは、企業がモデルと百聯プラットフォームの機能を組み合わせることで、感情的な問題、複雑なコンテキスト、論理的推論、ビジネスガイダンス、システム計算など、多くの困難な問題を解決できることも実証しています。

参加企業にとって、このようなコンテストに参加することで、大規模モデルの適用に関する実践的な経験を積み重ね、ビジネスシナリオと大規模モデルの組み合わせに対する理解を確認することができます。

アリババクラウドとしては、参加企業へのサポートを行うとともに、実際のビジネスシナリオへの理解を深め、技術開発を通じて大規模モデルの適用を推進する実践経験を積み重ねていきました。

実際、「インテリジェントな顧客サービス」の観点から見ると、大規模モデルの時代にさまざまな業界が直面している新たな機会と課題を改めて垣間見ることができます。

技術革新がさらに進むにつれ、将来的にはAIを搭載していないアプリケーションは競争力を失うことになります。

このトピックには、アプリケーション レベルでの創造的かつ技術的な革新だけでなく、インフラストラクチャの反復的なアップグレードも含まれます。

クラウド時代の先駆者である Alibaba Cloud が、再びトレンドの最前線に立っています。

- 以上-