AIと機械学習がSaaS業界にどのような変化をもたらすか

GlobalDots の CTO である Yair Green 氏が、人工知能と機械学習がサービスとしてのソフトウェア業界にどのような変化をもたらしているかを説明します。

彼は、SaaS (Software as a Service) は多くのコンポーネントを含む概念であるため、一夜にして実現できるものではないと述べました。 SaaS は、ベンダーが独自のソフトウェアを管理し、ソフトウェアがグローバル インターネット (クラウド プラットフォーム経由) 経由で即座に配布されるためインストールが不要になるまで進化しました。クラウド コンピューティングにより、企業は公益事業会社の形で、水道や電気と同じようにインターネット経由でコンピューティング リソースを消費できるようになります。さまざまな業界がさまざまなスピードで SaaS モデルに移行していますが、現在、SaaS ベースのクラウド モデルは企業に大きな効率性とコスト削減をもたらしています。技術的には、SaaS は大規模なクラウド配信、最低限の広く利用可能な接続、およびエンタープライズ グレードのセキュリティに依存します。

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そして、SaaS は止まっていません。この継続的な進化の一環として、AI と機械学習はどちらも SaaS 環境に不可欠な要素となり、それぞれの役割を果たすことになります。

データ収集

これまで、企業は、どの機能が使用され、どの機能が使用されていないかなど、ソフトウェアがどのように使用されているかを把握することなく、消費者や顧客にソフトウェアを配布してきました。サービスとしてのソフトウェアが提供されると、ユーザーはサービスの改善に役立つ豊富なデータと洞察も得られます。したがって、ユーザーはこの情報を使用して顧客に洞察を提供し、使用パターンをより深く理解し、最終的にはこのデータを使用してインテリジェントなフィードバックを提供することができます。 SaaS 時代は、ビッグデータの概念がほぼ普遍化した時代と一致しています。 SaaS は人工知能と機械学習テクノロジーを活用できるため、ソフトウェア プロバイダーがさまざまな顧客からの集約データにアクセスできるようになり、それを活用してより優れたサービスを構築できるため、過去のソフトウェア配信時代に比べて大きな利点があります。

今日、企業は顧客からの大量のデータを一か所に集めています。人工知能と機械学習により、膨大な量のデータをより自動化された方法で処理できるようになります。調査会社ガートナーは、ビッグデータをその量だけでなく、その多様性と速度に基づいて定義しています。

多様性は、データを表すために使用されるさまざまなメディアを指し、速度は、データがどれだけ速く収集、分析、実装されるかによって決まります。最終的な現実は、IT チームが扱うデータ量の増加と、そのデータを監視するためのさまざまなツールによって、問題の特定と解決に大幅な遅れが生じる可能性があるということです。収集、分析、対応が必要な急速なデータの増加が IT 運用の世界全体に課題をもたらしているため、多くの企業が AI ソリューションを利用して潜在的な障害をより迅速に防止、特定、解決するようになっています。

マーケティングは、AI と機械学習テクノロジーを活用するのに特に適しています。 SaaS 企業が収集するデータは、関連性があり、最新のものでなければなりません。データが最新であればあるほど、実装はより効果的になります。大企業はロイヤルティ プログラムや相互プロモーション キャンペーンを通じて収集されたデータにアクセスできる一方、中小企業は顧客調査、オンライン追跡、競合他社の分析を通じてデータを取得する場合があります。人工知能/機械学習ソリューションは、企業にとって潜在顧客の視野を広げる絶好の機会であることは間違いありません。

自動化技術

B2B 顧客中心のビジネスでは、AI により、これまで手動で処理されていたコンポーネントのより多くの機能を自動化できます。たとえば、トレーニングやオンボーディング、マーケティング キャンペーン、継続的な顧客サービスなど、多くの顧客エクスペリエンス プロセスを自動化できます。 AI は本質的に、大量のデータ (顧客データなど) を集約し、それを自動化されたプロセスにフィルタリングすることです。チャットボットなどのカスタマー サービス AI プラットフォームは、顧客の問い合わせに自動的に応答して解決できるため、カスタマー サービス部門は他の問い合わせに対応できるようになります。顧客は、良いカスタマー サービス体験をすると、購入に対する関心が高まる傾向があるため、これは収益の維持と解約率の削減にとって素晴らしいニュースです。

同様に、顧客サービスでネガティブな体験をすると、顧客を失う原因になります。カスタマー サービス チームに AI テクノロジーを補完することで、利便性、問題解決、人間体験とのシームレスなつながりを実現できます。典型的な例としては、機械学習を使用して顧客サービス（特にセルフサービス）を自動化することが挙げられます。

SaaS の主な UX の課題はリモート性です。 AI は、この距離感を縮めながら、顧客にさらに満足のいく体験を提供するのに役立ちます。機械が人間に代わって仕事をすることには多くの頭痛の種がありますが、AI は労働生活のほぼすべての側面に自動化をもたらすでしょう。しかし、AI は人間の労働者と組み合わせて導入された場合に最大の価値をもたらす可能性が高くなります。 SaaS は、自動的に処理できるインタラクション (従来の SaaS) と人間の介入を必要とするインタラクションの両方を管理できますし、管理する必要があります。 AI によって強化された人間と機械のインタラクションは、SaaS インタラクションを促進することもできます。

パーソナライズされた選択

自然言語処理と機械学習により、SaaS 企業はパーソナライゼーションを大幅に強化できます。さらに、消費者の要求はますます厳しくなり、特定のニーズに合わせてパーソナライズされた体験を求めるようになっています。 AI は、ユーザーの過去の行動に関する分析を提供し、ユーザーの好みや興味に関する洞察を得ることで役立ちます。これにより、企業はユーザー インターフェイスを構成して、大幅にカスタマイズされたエクスペリエンスを提供できるようになります。

AI は、消費者が新しい機能を導入するプロセスも支援します。これは、消費者向けアプリやインターフェースにさらに複雑な機能をインストールする場合に大きな助けとなります。また、AI は、企業がよりパーソナライズされた電子メール キャンペーンを実行できるようにするだけでなく、音声制御などの機能を強化して、ユーザーの行動をより正確に追跡することもできます (個人のユーザー インターフェイスに戻ります)。

人工知能と機械学習はすでにさまざまな業界に混乱をもたらしており、今後もそうし続けるでしょう。長期的な応用の可能性は無限です。将来的には、SaaS 業界でも同様のことが起きるでしょう。