AIナレッジベースは、サポートチームがより良い顧客体験を創造するのを大いに助けることができます。 ただし、これは正しいソフトウェアを選択した場合にのみ機能します。このガイドが支援するでしょう。 

人工知能 (AI) はここに留まるものであり、AIベースのナレッジベースもそうです。 

 最近の報告によると、ナレッジ管理システムのグローバル市場は日々成長しており、2030年までに2.1兆ドルに達することが予測されています。 

翻訳中？ ますます多くの企業がAIナレッジベースを利用して、関連コンテンツを生成し、正確な情報にアクセスするようになるでしょう。 しかし、あなたの側に正しいツールがなければ、それを実現することはできません。

どうすれば最良の決定を下せるかを確認できますか？ このガイドにすべてが含まれています。 

AIナレッジベースとは何か、ソフトウェアを選択する際に踏むべきステップ、そして市場に出ているトップ10のオプションについて学ぶためにチューニングしてください。 

AIナレッジベースとは？

AIナレッジベースは、人工知能と機械学習アルゴリズムを使用して、会社のデータと情報を保存、整理、管理する集中型システムです。

従来のナレッジベースよりも動的なため、顧客の問い合わせにより迅速に応答し、ユーザーに正確かつ関連性のある情報を提供できます。 

その結果、AIナレッジベースは、人間の介入なしで回答を見つけられるようにし、チャットボットやその他のAIアシスタントを利用することで顧客満足度を向上させます。 

AIナレッジベースは多くの形をとることができます：

• FAQ（よくある質問）
• PDF
• Word文書
• スプレッドシート
• ウェブポータル
• ヘルプセンター

しかし、次のセクションでナレッジベースの種類についてさらに詳しく話します…

AIナレッジベースのコンテンツにはどのような種類がありますか？

一般的に、AIナレッジベースはこれら3つのカテゴリのいずれかに分類されます： 

• 構造化： このタイプのAIナレッジベースは、FAQ、ユーザーマニュアル、記事、トラブルシューティングガイドなど、整理してフォーマットすることができる情報を扱います。 情報を階層的に構造化しているため、人々が情報を検索したときに、ナレッジベースは最も関連性の高いデータを提供します。 
• 非構造化： 構造化の逆で、このタイプのナレッジベースは情報を特定のカテゴリやフィールドに整理しません。 データには事前定義された構造がありません。 顧客のメールやフォーラムの議論、チャットのトランスクリプト、ソーシャルメディアのやり取りなどを考えてみてください。 しかし、優れたAIナレッジベースはこれらのデータから貴重な洞察を抽出し、有効活用することができます。 
• 自動化： ここでは、AIアルゴリズムがユーザー固有のコンテンツとリアルタイムでの即時応答を生成します。 また、常に学習を続けており、データ分析とユーザーのインタラクションに基づいてコンテンツを更新し、洗練します。 さらに、一般的な質問を特定し、潜在的な知識のギャップを明らかにします。 

この3つの違いを知っておくと、正しいものを選ぶ手助けになります。 しかし、それについて詳しく述べる前に、AIナレッジベースがどのように機能するかについて話しましょう。 

AIナレッジベースはどのように機能しますか？

一般的に、 従来のナレッジベース は、手動でコンテンツを整理・更新します。そのため、関連情報を取得するために、キーワードやカテゴリに基づいてコンテンツを構造化する必要があります。

AIナレッジベースはそれと同じですが、はるかに優れています。 

翻訳では、知識管理を自動化し、2つの重要な要素を使用します： 

• 自然言語処理(NLP)： この技術は人間の言語を解釈し、テキストまたは音声の問い合わせの文脈を理解します。 
• 機械学習： AIナレッジベースはMLアルゴリズムを使用して予測、パターンを特定し、検索結果を洗練させます。 基本的に、それはデータ入力やユーザーとのインタラクションから学び、意思決定を改善します。 

これらの2つの技術は、ナレッジベースのパフォーマンスを向上させ、より良くします。 

どうやって？ 

ユーザーと交流することで。 誰かが質問したり何かを見つけようとすると、AIナレッジベースはインタラクション、フィードバック、または言語のニュアンスから学びます。 

その結果、将来的にはより正確で関連性のある、有益な応答を提供できるようになります。 

迅速な応答時間には何か利点がありますか？ 見てみましょう。 

AI駆動のナレッジベースを使用するメリットは何ですか？

商業におけるAIの力を活用するには多くの利点があります。 

例えば、 9対1の組織がAIは競争上の優位をもたらすと信じています。  ですが、それだけではありません。 AIナレッジベースを使用する主な利点を見てみましょう： 

• 顧客セルフサービスの有効化： AIナレッジベースの最も重要な利点は、顧客のインタラクションを改善し、一定の体験を確保することです。 しかし、クライアントが自分で関連情報に迅速にアクセスし、関連する提案を得ることができる場合にのみ可能です。 
• 知識発見の改善： AIは適切な情報を見つけることを非常に簡単にします。 ユーザーが何を探しているのかを理解し、最も関連性の高い記事やガイドを迅速に提供できます。 
• コンテンツ品質の向上： AIは知識のギャップを埋めることができ、データベースに欠けている情報を検出し、特定のトピックについてのコンテンツ（ナレッジベースの記事など）を作成することを提案します。 さらに、古くなったコンテンツを検出することができるため、ユーザーのフィードバックに基づいて新しいコンテンツを作成することができます。 
• 運用コストの削減： AIナレッジベースを使用すると、クライアントが顧客サポートに満足しているため、時にはカスタマーサービスエージェントに手を煩わせずに済むため、経費を削減できます。 チケットが少ないということは、より多くのフリーエージェントがいることを意味します。 
• オンボーディングとトレーニングの加速： AIナレッジベースは、新しい従業員をオンボーディングするのが千倍簡単になります。 企業の全情報を一箇所に保管するので、新入社員は必要な時にすべてのリソースにアクセスでき、トレーニングプロセスを加速します。 

一般的に、AIを活用したナレッジベースは重要です。なぜなら、それは競合他社に対する優位をもたらし、ユーザーをよりよく理解し、顧客サポートのレベルを向上させるからです。 

この時点で、AIナレッジベースのオプションを見てみたいと思っているかもしれません。 

それは素晴らしいことで、次のセクションでそれらをお見せします。 

検討すべき10のトップAIナレッジベース

おそらく、これはあなたが最も興奮している部分です。 私たちはそれを理解しています！ 

あなたのビジネスの成功は、あなたの選択に依存しています。 あなたは正しい選択をするでしょうか？ それとも、いくつかの選択肢を試してから決定しますか？

私たちのトップ10のベストオプションを通して見て、簡単にしましょう。 

1. Guru

Guruは同時に3つのことです: ウィキ、イントラネットハブ、そしてナレッジベースです。 その主な目的は、AIの力を使用して、あなたの重要な情報を集中的に中央集約し、ファイルとデータの共有を効率化することです。 

Guruはどのように機能しますか？ あなたのチームが何かを必要とする場合、彼らはただAIに聞けば、ツールを切り替える必要なく、関連性のある適時な回答を持ってくることができます。  さらに、GuruはSlack、Google Drive、Box、GitHubなど、すべての既存のワークフローとシステムを強力な統合を通じて接続します。 

しかし、私たちはこの オンデマンド動画 がGuruが優れている理由を説明すると思います。

しかし、このオンデマンドビデオがGuruがなぜ優れているのかを説明します。   

“Guruは 会社の皆に中央集権的な知識にアクセスしやすくします 、” とある満足したユーザーは言います。

2. Slite

SliteはAI駆動のナレッジベースであり、あなたの全ての企業知識のための真実の唯一のソースを提供します。 それはチームが必要なときに必要な答えを得るのを助けます。

出典: G2

“全てを一箇所に保つことは 素晴らしい出発点です [ために] 任意の文書化システムですが、Ask機能で検索できることは夢でした。” 

Sliteは動画、リンク、絵文字、添付ファイル、引用など、さまざまなフォーマットオプションを使用する柔軟なエディタを備えています。 このツールを使うことで、アイデアをより簡単に、明確に伝えることができます。 

3. Tettra

TettraはAIナレッジベースシステムで、あなたの散在した内部または外部の知識のための整然とした情報リポジトリを提供します。

Tettraの人々が気に入っている点は、ユーザーフレンドリーなUIです: “機能とレイアウトが複雑でないため すべてのチームメンバーがTettraにかなり迅速に慣れることができます。 ” 

出典: G2

要約すると、Tettraはチームの繰り返しの質問に、Slack、Microsoft Teamsなどで答えることができます。 これは新しい雇用者のオンボーディングを速くします。 Tettraは、ユーザーのクエリに対して数秒で即時に回答を提供する高度な検索機能も備えています。 

4. Korra

Korraは自然言語処理を使用して、直接的な回答を検索結果に与えるAI駆動の検索エンジンおよび発見プラットフォームです。

出典: Capterra

Korraは高度な検索と自動化機能を備えたエンドツーエンドのSaaSソリューションです。 あなたは、先進的なNLP機能を通じて、あらゆる形式のファイルを簡単に検索できます。 あなた自身のコンテンツからのみ情報を取得します。 

“設定の簡易さは ライブ検索ツールを作成するのに素晴らしいです。 10分以内に、ビデオ、PDF、文書ベースのコンテンツ一式を使って立ち上げました。”

5. 容量

Capacityは、自己サービスポータルを持つ安全なAI知識ベースを提供します。 

出典: G2

“使いやすく直感的なヘルプデスクをお探しの場合、 Capacityが最適です。 。 [...] Capacityチームは、必要に応じてサポートを提供します。” 

Capacityは、すべての情報を中央リポジトリに保存することで、より良い知識共有を可能にします。 このツールには、自動化された問い合わせ生成器が備わっており、迅速に広範囲な質問カバレッジを提供し、チームが仕事をより良く行えるようにします。 

6. Starmind

Starmindは、あらゆる規模の企業向けに、スマートなAI駆動のリアルタイム専門家ディレクトリを提供します。

具体的には何をしますか？ それは、あなたのチームが毎日作成する数百万のデータポイントを分析し、誰がどのトピックについて何を知っているのか、誰が問題を最もよく解決できるのかを学びます。 

出典: G2

“しかし、最良の部分は、 本当に良いのは、あなたが新入社員の時 会社内であるか、 [a] 新しい役職についていて、ビジネスに関する詳細をもっと知りたい場合です。” 

このAIシステムには、StarGPTもあります。この生成AIは、企業がより良いデータ駆動の意思決定を行い、業務を効率化するための専門家確認が組み込まれています。 

7. Genesys

Genesysは、小規模、中規模、大規模企業に適した信頼できるコンタクトセンターソリューションです。

出典: G2

このAIツールを使用すると、顧客がどこにいても、喜ばせるパーソナライズされた体験を提供できます。 また、顧客との接続や相互作用の仕方を簡素化し、彼らの旅を自動化し、データを分析して最良の結果を生み出します。 

“すべてが完璧に機能します ビジネスは、電話が機能するかどうか、頻繁なコールドロップなどを心配することなく、仕事を行うことができます。” 

8. Document360

Document360、AIネイティブの知識ベースは、組織が 知識ベースを作成, APIドキュメント、ユーザーマニュアル、ウィキなどを支援します。

出典: G2

“ユーザーインターフェースは直感的で、私のチームが効率的にコンテンツを作成、管理するプロセスを簡素化します。 検索機能は、内容の量に関わらず、 私たちが探しているものをすぐに見つけ出す能力で際立っています, です。” 

要約すると、このツールは、会社の情報の完全なビューを提供する視覚的に魅力的で直感的なダッシュボードを通じてコラボレーションを効率化します。 また、顧客の行動、エンゲージメントパターンなどの洞察を提供する高度な分析を備えています。 

9. Zendesk

Zendeskは、心からのカスタマーサービスプラットフォームです。 しかし、それはまた、サポートエージェントがコンテンツを中央の場所から直接管理するのを助ける知識ベースソフトウェアを提供します。 

出典: G2

“メール、チャット、電話、ソーシャルメディア、自己サービスオプションを 統一されたエージェントワークスペースに統合する方法が気に入っています。” それはまた、自動化、レポート、分析などの強力な機能を備えており、私がワークフローを最適化するのを助けます。” 

Zendeskを使うことで、コンテンツブロック（テキスト、画像、動画）を含むワークフローを構築し、レビューし、承認し、公開できます。 それは自動的に更新されるので、行った変更はすぐに反映されます。 

10. Bloomfire

BloomfireはAIベースの ナレッジマネジメント ソフトウェアで、簡単にカスタマイズ可能で、すべてのビジネスのニーズに適応できます。 

この安全な検索可能なハブは、チームが関連情報をより良く、より迅速に見つけるのを助け、繰り返しの質問、終わりのないメールスレッド、および絶え間ない中断を排除します。 

出典: G2

“本当にその 非常に優れた検索機能 が気に入っています。ユーザーがページを完全に読み込まなくても、特定のキーワードを検索できるのは素晴らしいです。” 

場所や役割に関係なく、すべての従業員が迅速にコンテンツを見つけてアクセスできるようになるため、チームや部門がより良く協力し、常に情報を把握できるようになります。 

AI知識ベースソフトウェアの選び方

約 4割の組織が将来的にAIを使用する計画を持っている ことをご存知でしたか？ 驚くのも無理はありません。— 以前見たように、AIにはすべての仕事の日々の退屈で手動のタスクを自動化する可能性があります。 そして、ビジネスの運営方法を改善します。 

それでは、どのようにして正しいAI知識ベースソフトウェアを選ぶのでしょうか？ とても簡単です！ このステップバイステップガイドに従ってください。 

1. 機能を考慮する

おそらく、あなたはこう思っているでしょう。“さて、AIナレッジベースには人工知能だけが必要です。 正しいです?” 

あなたは完全に間違っているわけではありません。 あなたが選んだソリューションは、ただのファンシーなAI検索以上のものを提供するべきです。 

良いAI知識ベースには、機械学習やNLPなどの他の技術が統合されているべきです。 このようにして、ユーザーの問い合わせにより良く対応し、知識のギャップを埋め、顧客満足度を高めることができます。 

さらに、それは知識を管理し、階層的に整理する方法を持っているべきです。 誰かが検索クエリを実行するときに、情報を取得しやすくします。 

しかし、機能については後でもっと話しましょう。— お楽しみに！ 

2. 統合を考慮する

統合は、AI知識ベースの非常に重要な側面です。 なぜ？ 

なぜなら 既存のツールやワークフローと統合することで、全体的な生産性とコラボレーションが向上するからです。 しかし、あなたのデータの流れも改善されます。 

これは、アプリ間を常に切り替えてフローを妨げることがなくなることを意味します。 統合を通じて、現在使用しているツールの中で必要な答えが得られます。

例えば、Guruは ほとんどの主要ツールと統合できます 市場で。 

Slack、Microsoft Teams、Dropboxなどのアプリケーションとの検索統合があります。 また、Workday、Rippling、Salesforce、Asanaなど、ワークフローを簡素化するためのツールとも統合できます。 

それだけではありません — GuruはBambooHR、Sage、HiBobなどの人事情報システムとも統合されています。

3. セキュリティとプライバシーを考慮する

AI知識ベースは機密情報を扱います。 当然ながら、望ましくないサイバー攻撃やその他の事故を防ぐためのセキュリティとプライバシー保護を講じているべきです。 

これらのセキュリティベストプラクティスには、データ暗号化、権限、およびアクセス制御が含まれる場合がありますが、GDPRやHIPAAなどの業界標準の遵守も含まれます。

特定のベンダーを評価する際は、データを安全に保つための計画について尋ねてください。 そのような計画がない場合は、先に進んでください。 そうしないと、評判を損なうリスクがあります。 

4. ソリューションの使いやすさを考慮してください。

AIナレッジベースシステムが理解するのが難しすぎる場合、あなたを妨げることになります。

従業員の日常生活を簡素化しようとするのに、代わりに彼らが何をしているのか理解できなくなることで、より複雑にしてしまうことになります。 一方で、彼らはそれをうまく理解できるかもしれませんが、そこまで行くのにあまりにも時間がかかり、貴重な時間を無駄にしてしまいます。 

結論としては、 ユーザーフレンドリーで直感的なインターフェースを持つツールを探し、誰でも簡単に学び使うことができるようにします。 これにより、より効果的な顧客サポートの実践を作成することができます。 

5. ソリューションがスケーラブルであることを確認してください。

最後に必要なのは、AI知識ベースソリューションがあなたの会社に合わせてスケールすることを確認することです。 選んだツールは、組織が成長するにつれて、大量のデータをプロのように扱える必要があります。 

スケーラビリティとは、ツールが成長する組織の進化するニーズに適応する必要があることを意味します。

パフォーマンスや応答時間を犠牲にすることなく、それを達成しなければなりません。 

***

少し前に機能について言及しましたが、今はそれらについてさらに深く掘り下げる時です。

AI知識ソフトウェアで探すべき機能は何ですか？

AI知識ソフトウェアにはいくつかの機能が含まれることが 必須です。  

• NLP機能： AI知識ベースは、ユーザーのクエリを解釈し理解できる必要があります。 これは、テキストから意味を簡単に抽出し、感情分析や意味的検索などの高度な言語タスクをサポートする必要があることを意味します。
• 高度な検索： 情報を簡単に取得し、ユーザーのクエリを理解できる効率的な検索エンジンを備えたツールを探してください。 たとえば、コンテキスト対応検索、キーワード一致、関連性ランキングなどの機能が必要です。 
• 機械学習アルゴリズム： MLを使用することで、AI知識ベースソフトウェアはパターンを特定し、全体的な精度と関連性を向上させる推奨事項を生成できます。 
• ユーザーフィードバック： AIがその提案を改善するのを助けるために、ツールはユーザーの感想を収集して相互作用を追跡する方法を持っている必要があります。 その結果、AIナレッジベースのパフォーマンスを向上させ、常に最新の状態を保つことができます。
• データ構造化： あなたのデータを構造化、タグ付け、分類する方法を持っているソリューションを探してください。 これは、関連する情報を見つけるのを容易にします。 

あなたの番です

さて、私たちは尋ねなければなりません：どのAIナレッジベースを選びますか？ 

素晴らしい選択肢がたくさんあり、1つに決めるのは不可能です。 しかし、このガイドが、選択プロセスを扱いやすくする手助けになることを願っています。 

そして、まあ、あなたがGuruを選ぶことを願っています。🤞

それは 本当に 良いソリューションです。 あなたの会社のウィキを、蓄積した知識を信頼できる真実の唯一のソースに集約したAI駆動の知識プラットフォームに置き換えます。 必要な情報があれば、簡単に引き出すことができます！ 

さあ、あなたはどう思いますか？ Guruを試してみたいと思いますか？ では、 ここでサインアップ してください。

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