「人間的」な感触を失うことなく、人間サービスへのアクセスを向上させる

テッククランチイベント

スタイリストがスタイリングに費やす時間を短縮することで、Wishiは顧客1人あたり40ドルから90ドルの料金を実現しています。同社の共同創業者であるクレア・オハナ氏によると、Wishiを利用するファーフェッチやサックス・フィフス・アベニューなどのパートナー企業は、取引件数が急増しているとのことです。

「これは、私たちが顧客から収集するより詳細なデータと、顧客とスタイリストの間にある信頼関係のおかげです」とオハナ氏は言う。

私のサービスは「技術的に強化可能」ですか?

企業がテクノロジーを活用してサービスを強化するには、3 つの条件が必要であると思われます。

1. 幅広い層の人々がこのサービスの恩恵を受ける可能性がありますが、サービス提供には専門家が必要であるため、現状ではアクセスが困難であったり、費用がかかりすぎたりする状況です。
2. 高品質のサービスを提供するには、ある程度の人間の参加が不可欠であり、完全に自動化することはできません。
3. 一部のタスクは、品質に影響を与えずに自動化できます。例えば、減量ソリューションは範囲が限定されているため、コーチとクライアント間の会話の一部をAIに置き換えることができます。

例: 人材誘致

私が TEHS で働き始めたのは、求職者と応募を検討している組織の従業員を結びつける PathMotion を共同設立したときでした。

求職者は、企業からマーケティング情報を受け取るよりも、採用企業の従業員に質問をすることを好みます。企業側も従業員がアンバサダーとして活動することを歓迎していますが、従業員が候補者とのやり取りに費やす時間の長さを懸念しています。

応募者のごく一部だけが従業員に新たな質問をしていることに気づきました。他の応募者は、過去に回答した質問のデータベースに頼っていました。

この洞察を活用し、候補者の検索プロセスにおいて、質問に関連する回答を自動的に見つけるための様々な手段を整備しました。これには、数千ものQ&Aトピックを分類するAIツールや、候補者が質問を送信する前に関連性の高い回答を提供するツールなどが含まれます。

雇用主は、20 人の「スーパー アンバサダー」従業員に、毎月 2 ～ 3 件の新しい質問に答えてもらい、何千人もの候補者に対応してもらうことができます。

テクノロジーを活用して人間の作業を置き換える

ローテクの自動化ツールを使用すると、反復的なタスクに費やされる時間を大幅に節約できます。

Rocket Lawyerのような企業は、チャットツールを活用してよくある質問に回答することでコストを削減し、法律サービスへのアクセスを民主化しています。それでも不十分な場合は、クライアントをライブの法律アドバイザーに誘導し、微妙な質問にも対応しています。

さらに一歩踏み込んだ取り組みをしている人もいます。

メンタルヘルス

ほとんどのメンタルヘルス企業は、クライアントと適切なセラピストをマッチングさせるためにローテクツールを使用していますが、Talkspace は機械学習 (ML) を使用して行動パターンと潜在的な危害リスクを特定し、リスクの上昇が検出されるとセラピストにリアルタイムでプッシュ通知を送信します。

また、セラピストには、早期の離脱を回避して患者を維持するための推奨ヒントや行動、および治療コースを振り返り調整する余地も提供されます。

会計サービス

Pilot、Bench、Taxfyle などのスタートアップ企業は、何千もの納税申告書を正確に提出し、適切な簿記を行うために必要な、機械的なデータ整理のプロセスを自動化するテクノロジーを活用しています。

この業界では、AIはエラーの可視化、予測的なインサイト、状況に応じたレポート作成にも活用されています。会計担当者の作業時間が大幅に短縮され、問題解決と企業の成長支援に集中できるようになります。

以下は、TEHS のスタートアップ企業が技術強化を図っている人間のタスクとそのさまざまなレベルの複雑さの概要です。

過度に自動化しない

多くの企業は、迅速かつ効率的に規模を拡大するために、自動化を最適化しようとします。しかし、上の表の例が示すように、少なくとも現時点では人間でしか実行できないタスクが存在します。多くの場合、これらのタスクを自動化することで、サービス品質を向上させることができます。

マッキンゼー・アンド・カンパニーは、このテーマに関するより包括的な調査において、自動化システムやインテリジェントマシンでは実現できない付加価値を生み出す56のヒューマンスキルを特定しました。これらのスキルは、体系的な問題解決能力や創造性から、多様な個性を動機付ける能力まで多岐にわたります。

例: 健康コーチング

コーチングは、動機づけ面接などのエビデンスに基づいた手法を適用することで、人生を変えるような目標の達成を支援することが証明されています。しかし、これらの手法は、コーチとクライアントの対話において、通常、ハイタッチな内容となっています。

例えば、週2回仕事の後にジムに行くという目標があるものの、結局遅くまで残業してしまう人がいます。ヘルスコーチは、クライアントが自分なりの解決策を見つけられるよう、オープンエンド型の質問をします。「仕事の後に行くのは効果がないんですね。それは助かりました。2回のワークアウトをするには、他にどんな方法がありますか？」と尋ねるかもしれません。こうした直接的なつながりは、クライアントが自分自身で変化を決意するきっかけとなるでしょう。

ヘルスコーチングのメリットは実証されているものの、従来は月額最大500ドルと高額な費用がかかります。肥満のアメリカ人のうち、95%がコーチのサポートを必要としているにもかかわらず、コーチを利用している人はわずか2%に過ぎないのも、このためです。アクセスの悪さから、ヘルスコーチングは、専門家の時間を効率化できるのであれば、テクノロジーを活用した強化策として有力な選択肢となります。

コアコーチング機能に自動化を適用することはできません

コーチングのタスクの中には、自動化できないものもあります。特に説得的な側面は顕著です。また、会話型AIは、クライアントの挫折への対応など、行動変容に必要なコーチングの対話の全てを効果的に再現することはできません。これは、これらの対話の性質が多岐にわたり、テンプレート化が難しいためです。

これが、現在利用可能な35万もの自動化デジタルヘルスアプリが、ヘルスコーチが用いる行動変容テクニックのほんの一部（20%未満）しか適用していない理由を説明しています。また、ユーザーの90%が通常1ヶ月で離脱し、肥満の人のほとんどが依然として体重を減らせない理由も説明できます。

Fitmate Coachには、コアとなる行動サポートを提供するスタッフコーチがいます。同時に、繰り返しの会話や回答をFAQとしてまとめることで、コーチングにかかる​​時間を大幅に短縮しています。

朗報なのは、このコーチング提供モデルはAI技術の進歩に伴い、さらに改善される可能性が高いということです。AI技術の進歩により、より多くの行動支援の自動化が進む可能性があります。しかし、そのためには、機械が学習できる十分な量の人間主導の会話が必要です。

したがって、初期段階での人間の関与が不十分だと、さらなる自動化の機会が限られてしまいます。つまり、コーチングプロセスの自動化を推進したい企業は、人間が主導権を握らなければならないということです。

TEHSの未来

テクノロジーによって強化された人間サービスは、サービスの提供を民主化します。これまで手の届かないと考えられていたサービスを、より多くの人々がどこでも利用できるようになります。

TEHSが直面する興味深い課題は、人間と自動化の間の絶妙なバランスを見つけることです。一つ確かなことは、人間的なタッチが当分の間失われることはないということです。