生成型AIブームの波に乗り、オンラインブランド管理プラットフォームYextは本日、AI搭載チャットボット「Yext Chat」を発表しました。OpenAIのChatGPTに着想を得たYext Chatは、エンタープライズユースケース向けに設計されており、Yextによると、一部独自のバックエンドを備えている点が他社製品との差別化要因となっています。
「ChatGPTは、大規模な言語モデルが、これまでのどのテクノロジーよりもはるかに優れた、非常に一貫性のある有益な会話を実現できることを世界に示しました。しかし現時点では、企業がこのテクノロジーを活用するための容易な方法はありません」と、Yextの社長兼最高執行責任者であるマーク・フェレンティーノ氏はTechCrunchとのメールインタビューで語った。「Yext Chatはエンタープライズ向けに設計されており、企業はチャットボットの発言や行動を完全に制御する必要があります。」
念のためお伝えしますが、Yext Chatはゼロから構築されたわけではありません。テキストと会話の生成には、OpenAIのパブリックAPI、特にGPT-3.5をある程度利用しています。しかし、Yextによると、Yext Chatのワークフロー内のマーケティング、コマース、カスタマーサポートなど、様々なタスクに複数のテキスト生成モデルを組み合わせて使用しているとのことです。
Yext Chatはリリース後（まだ一般提供はされていませんが）、チケットシステムやSlackワークスペースなどの既存プラットフォームとの連携が可能になります。例えば、病院であれば、見込み患者にどの医師の診察を受けるべきか、また予約を取るべきかを案内する医療システムの構築に活用できます。また、小売業者であれば、小売顧客へのサービス提供に活用し、注文状況の確認や返品ポリシーに関する質問への回答などをサポートすることも可能です。その他にも様々な活用方法があります。
フェレンティーノ氏によると、この幅広い機能により、Yext Chat は、最近発表された単一のモデルに依存する Jasper Chat などの競合のエンタープライズ向けチャットボットよりも優れているという。
「今後は、OpenAIのモデルと、当社のデータサイエンスチームが特定のタスク向けにトレーニングした自社開発のモデルを組み合わせて使用していくことになるでしょう」と彼は述べた。「当社のプラットフォームはモデルに依存しません。つまり、当社がトレーニング・管理するモデル、あるいはOpenAIのようなサードパーティが提供するモデルを利用することができます。」
Yext Chatのもう一つの明らかな利点は、Yext Knowledge Graphを活用できることです。Yext Knowledge Graphは、従業員、所在地、製品イベント、店内プロモーション、さらには駐車場の出入口など、ブランドに関する公開情報をYextが独自に収集したデータベースです。フェレンティーノ氏によると、Yext Chatは、企業がKnowledge Graphで管理する厳選されたコンテンツセットのみを使用して応答を生成します。これは、ChatGPTのようなWeb規模の情報コーパスから情報を取得するチャットボットとは対照的です。
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ブランドの観点から、これはどのように望ましいのでしょうか？こう考えてみてください。ChatGPTに「自動車保険の見積もりを取得するにはどうすればよいですか？」といった質問をすると、一般的な回答が返ってきます。しかし、ウェブサイトでチャットを利用している企業は、そのような回答を望んでいません。理想的には、チャットボットには自社のビジネス状況に即した正確な回答、つまり自社製品へのリンクや自社固有の説明を含む回答を提供してほしいと考えています。
「ナレッジグラフに回答がない場合、チャットボットは単に『わかりません』と答えます。これにより、チャットボットの機能にはいくつかの制限が課せられる可能性がありますが、エンタープライズ展開にはより適したものになるでしょう」とフェレンティーノ氏は付け加えた。
データキュレーションのもう一つの目的は、Yext Chatが誤情報の餌食になるのを防ぐことです。ChatGPTをはじめとするテキスト生成AIシステムは、この運命を免れていません。Microsoftが最近リリースしたBing Chatのような最新技術でさえ、事実と異なる偏った情報を吐き出すことがあり、実際にそうしています。
Yextは、Yext ChatをYext Knowledge Graph内のデータに限定するだけでなく、「最新のAI安全性研究に基づくその他の安全対策」を実装していると主張しています。具体的には、Yext Chatに社内でその理由を説明し、情報源を明示することを求めています。（OpenAIはAPIレベルでもフィルターを実装しており、Yextはこれらの下流のフィルターの恩恵を受けていると考えられます。）さらに、フェレンティーノ氏によると、Yextは他のAIモデルを使用して、Text Chatの応答がソースデータに基づいて事実上正確であることを確認しています。
「企業はチャットボットが返す回答をコントロールする必要があります。リアルタイムで情報を更新し、不適切な回答を改善できる必要があります。また、企業は通常、消費者よりもリスク許容度が低い傾向があります。なぜなら、何かを『ベータ版』と表現することが難しいからです」とフェレンティーノ氏は述べた。「Yextのソリューションは、大規模な言語モデルと、リアルタイムで簡単に更新できるナレッジグラフを組み合わせることです。」
完璧なシステムなど存在しません。Bing Chatがその好例です。しかし、Yextのアプローチ、つまりYext Chatに制約を設け、企業に情報更新を義務付けるというアプローチは、他の多くのシステムよりも慎重に検討されているように思われます。実際にどれほどうまく機能するのでしょうか？時が経てば分かるでしょう。Yextはクローズドベータ版を経て、Yext Chatを「今年後半」にリリースする予定です。
カイル・ウィガーズは2025年6月までTechCrunchのAIエディターを務めていました。VentureBeatやDigital Trendsに加え、Android Police、Android Authority、Droid-Life、XDA-Developersといった様々なガジェットブログにも記事を寄稿しています。音楽療法士のパートナーとマンハッタンに在住。
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