バーチャル従業員の新時代であるVirtualHumansとラージ・ランゲージ・モデルにより、カスタマー・サービスを次のレベルに引き上げます。

OpenAIはChatGPTの導入によってジェネレーティブAIを大衆に導入し、文化的な現象にほかなりません。ほとんどの人がジェネレーティブ AI を体験するのはこれが初めてですが、最後ではありません。ジェネレーティブAIは、さまざまな形で、ビジネス体験や個人生活の無数の側面を変革しようとしています。さらにエキサイティングなのは、複数のジェネレーティブ AI モデルを組み合わせると、より強力な機能やエクスペリエンスが実現されることです。

ジェネレーティブAIとは、トレーニングデータには存在しないオリジナルの新しいデータやコンテンツ（画像、動画、音楽、テキストなど）を作成できるAIシステムを指します。 AI 画像ジェネレーター文字を音声に変換するコンバーターが書き込まれたテキストを自然な音声に変換しながら、リアルな画像を生成します。

まずは、「ジェネレーティブAIとは何か？」という一般的な質問に対する回答です。

話題の源にたどり着き、ChatGPTにジェネレーティブAIの定義を依頼してみましょう。「ジェネレーティブAI（ジェネレーティブ人工知能）とは、トレーニングデータには存在しないオリジナルの新しいデータやコンテンツ（画像、動画、音楽、テキストなど）を作成できる人工知能の一種です」とすぐに答えます。

このブログでは、DeepBrain AIのビデオ生成モデルと大規模言語モデル（LLM）のテキスト生成機能を組み合わせることで可能になる可能性に焦点を当てています。

私たちがどこに向かっているのかを説明する前に、私たちがどこにいるのか、そしてこれまでに達成したことを簡単にまとめましょう。ジェネレーティブAIはまだ初期段階にあり、このテクノロジーが私たちをどこへ導くのかはわかりませんが、DeepBrain AIはすでに複数の業界のお客様と協力して、AIアバターテクノロジーの導入を通じてカスタマーサービスの取り組みを支援しています。金融業界を例にとると、DeepBrain AIは多くの機関と提携してAIヒューマン対応キオスクとモバイルアプリを導入し、KB銀行、新韓銀行、ウーリ銀行、ハナ銀行、ノンヒュップ銀行、サムスン証券などの顧客に強化されたカスタマーサービス機能を提供しています。

DeepBrain AIのAI Humanソリューションは、よくある質問に答えたり、市場の最新情報を提供したり、基本的なトランザクションサービスを処理したりするための、自然な会話型でヒューマニスティックなインターフェースをすでに提供しています。一方、銀行がAIアバターが提供する個人的な感覚を提供し続けながら、サービスを効率化してデジタル化するためのさらなる方法を模索するにつれて、銀行向けのバーチャルアシスタントとバーチャルヒューマンは引き続き成長を続けています。アライド・マーケット・リサーチによると、銀行業界における仮想アシスタントの世界市場は、2031年までに112億ドルに達すると予測されています。

ただし、これらは強力なツールですが、厳密に管理する必要があります。これらはあっという間に終わってしまうような解決策ではありません。少なくとも今のところは。舞台裏では、アナリスト、カスタマーエクスペリエンスの専門家、開発者によってすべての回答、市場の最新情報、チャットボットエクスペリエンスが綿密に準備されており、これらの AI ヒューマンに固定のナレッジベースとスクリプトを提供することで、信頼性が高く再現可能な、メッセージ通りのカスタマージャーニーを実現しています。

しかし、AIヒューマンが大規模言語モデル（LLM）とペアになるとどうなるでしょうか？

つまり、「スクリプトをひっくり返す」ことができます。そして、必ずしも良い意味でそうとは限りません。バーチャルヒューマンとChatGPTのようなLLMを組み合わせることで、エキサイティングなデモや楽しく未来的な体験ができますが、ChatGPTはクライアントへのサービス提供や企業へのメッセージ送信にはまだ適していません。

ChatGPTは予測不可能であり、単に間違っていることさえあることは十分に文書化されています。ChatGPTのウェブサイトには、「ChatGPTは人、場所、事実に関する不正確な情報を生成する可能性がある」という免責事項もあります。

さらに、質問への回答には「申し訳ありませんが、AI 言語モデルとして、リアルタイムデータにアクセスしたり、外部ソースを閲覧して最新情報を提供したりすることができません。私の知識の締め切りは 2021 年 9 月までで、インターネットを閲覧できません。」

したがって、バーチャルヒューマンのブランド代表としてはおそらく最適な候補ではないでしょう。

しかし、さまざまな業界が、業界固有のデータと組み合わせることで、これらのLLMの威力を理解し始めており、将来、これらのLLMの高度さと機能を変え始める可能性があります。

最近の例として、ブルームバーグは3月30日に独自のLLMに関する論文を発表しました。ブルームバーグ GPT—最初に報告されたのは、金融分野向けに特別に訓練されたLLMの例です。BloombergGPTは、複雑な金融トピックをヘッドライン生成で効果的に要約し、株式市場データを取得するためのBQL（Bloomberg Query Language）コードを自動的に生成し、金融業界に関する質問に競合モデルよりも高い精度で回答できる強力な新しいモデルです。

バーチャルヒューマンとBloombergGPTのようなドメイン固有のLLMを組み合わせることで、新しい可能性の世界が開かれます。手始めに、顧客は本格的なバーチャル従業員の能力に近づいている AI ヒューマンと自然な会話をできるようになります。

BloombergGPT以外に目を向けると、ほとんどの企業が自社のブランドを代表し、顧客と交流するためのカスタムLLMを持つ未来を想像するのは簡単です。DisneyGPTは、ディズニーの従業員のように接する方法を学んでいるのではないでしょうか？それとも、NikeGPTはあらゆる靴とスポーツコーチングについてすべて知っているのでしょうか？業界やブランドに特化したエージェントと、AIヒューマンが組み合わさって、デジタルタッチポイント、ウェブ、モバイル、メタバースのすべてのデジタルタッチポイントでブランドの仮想顔と声になる未来です。DeepBrain AIの動画生成モデルとLarge Language Modelsのテキスト生成機能を組み合わせることで、バーチャルヒューマンはAIを活用した仮想エージェントで顧客にサービスを提供するための新たな可能性の世界を切り開きます。

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