会話型AIと生成AI：主な違いを解説
- 公開日
AIとは、あなたにとって何でしょうか？質問をするパーソナルチャットボットを思い浮かべる人もいれば、予約の電話でつながるカスタマーサポート担当者を思い浮かべる人もいるでしょう。どちらも、話しかけると応答するものに見えるかもしれません。しかし、その基盤となるアーキテクチャは異なり、目的もそれぞれ異なります。
パーソナルチャットボットに特定のアカウント情報を取得するよう尋ねると、推測で答えるか、対応できません。一方、カスタマーサポートAIエージェントに次の広告向けのマーケティングブリーフを書かせても、せいぜい一般的な内容しか得られないでしょう。前者が生成AIで、後者が会話型AIです。
この記事では、この2種類のAIの違い、会話型AIと生成AIが重なる領域、そしてより一貫性のある顧客体験のために両者を同時に活用するプロダクトが増えている背景を解説します。
概要
- 会話型AIは、特定のコンテキストと範囲内で対話を行うツールを指し、生成AIは新しいコンテンツを生み出します。
- 会話型AIは自然言語理解と自然言語生成を用いて、音声エージェントを支え、チャットボットを動かします。
- 生成AIは大規模言語モデル（LLM）とディープラーニングを用いて、独自の画像、テキスト、コード、動画などを生成します。
- 会話型AIと生成AIはいずれも、限定的なメモリを持つ弱いAIに分類されます。
会話型AIとは？
会話型AIとは、テキストまたは音声を通じて人との双方向の対話をシミュレートできるテクノロジーです。主な目的は、相手のニーズを把握したり質問に答えたりする対話にあります。会話型AIは、自然言語理解、対話管理、自然言語生成を組み合わせて機能します。通常はツールを呼び出したり、接続されたデータベースを参照したりして、正確で企業のブランドに沿った回答を生成します。
最新の会話型AIシステムは、大規模言語モデルを使って、より多様な表現や想定外の追加質問に対応します。こうした能力は、たとえばカスタマーサービスAIエージェントで特に活用されています。ユーザーと対話し、問題を切り分け、社内情報に基づく解決策を提案し、必要に応じて人間のエージェントへ問い合わせをエスカレーションします。
生成AIとは？
生成AIは、情報を解釈・分析するだけでなく、創造や推論へと進みます。情報を特定するのではなく、生成AIモデルはデータに潜むパターンを理解し、それを使って新しいコンテンツを作成します。たとえばテキストLLMは、膨大なデータで学習し、単語間の統計的な関係を学ぶことで、次の単語や文を予測するためのもっともらしいパターンを構築します。プロンプトを受け取ると、そのデータと理解をもとに、新しいテキストを作成できます。
これらのモデルはテキスト、動画、オーディオ、画像、コードにわたり、自然言語のプロンプトに基づくコンテンツ作成を可能にします。トランスフォーマーアーキテクチャに基づくLLMは主にテキストとコードを扱い、拡散モデルは動画、画像、オーディオ生成の多くを担います。
会話型AIと生成AI：主な違い
会話型AIと生成AIは、それぞれ異なる用途に最適化されています。前者はリアルタイムの対話とインタラクションに重点を置き、後者は自然言語の入力をもとに新しいコンテンツを生成するために作られています。
ここでは、会話型AIと生成AIの主な違いを詳しく見ていきます：
これらのテクノロジーは異なりますが、多くの会話型AIツールがLLMを活用し、本来の対象範囲を超えた話題にも対応できるようになったことで、両者の重なりはより大きくなっています。LLMを基盤とする音声エージェントは、生成AIモデルが予測不能なプロンプトを処理するのと同じように、自然な会話を続け、固定スクリプトを超えた追加質問にも対応できます。しかし、その主な役割はあくまで正確に対話することであり、生成AIの主な役割は創造です。
会話型AIと生成AIは、AIの分類の中でどこに位置づけられる？
AIは一般に、能力または機能によって分類されます。能力による分類は大きく、弱いAI、汎用AI（Artificial General Intelligence、AGI）、超知能AIの3つです。最後のグループはまだ理論上の概念で、人間を認知能力ではるかに上回るテクノロジーを想定しています。
機能による分類では、AIは4つのグループに分けられます：
- 反応型AI：過去の会話を記憶せず、現在の入力に反応します。現時点で利用できるデータだけを扱います。
- 限定記憶AI：最近のデータを意思決定に活用するAIで、現在もっとも一般的に使われているAIシステムの分類です。
- 心の理論AI：AI研究者は、思考や感情を理解し、芸術に対する人間の理解をシミュレートして感情的なレベルで応答できるAIの開発に取り組んでいます。
- 自己認識AI：自己認識AIは独自の意識と完全な自己認識を持つAIです。これも実現可能性はあるものの、現時点では利用できない分類です。
能力と機能の観点では、会話型AIは限定的なメモリを持つ弱いAIに当てはまります。生成AIも同じ分類です。どちらのテクノロジーも、定義されたコンテキストの範囲外に記憶を保持しません。この分類内でも、片方はユーザーとの対話を目的とし、もう片方はコンテンツ作成を目的とするため、機能は異なります。
ビジネス目標に合ったAIの選び方
会話型AIと生成AIのどちらを選ぶかは、達成したい主なタスクによって決まります。情報を探したい、注文状況を確認したいといった大量の問い合わせに対応する必要があるなら、会話型AIが自然な選択です。
パーソナライズされたマーケティングキャンペーンやローカライズされたコンテンツなど、新しいコンテンツを作成したいなら、生成AIが適しています。
もちろん、これらのツールを個別に運用する必要はありません。ワークフロー内で異なるAIモデルを組み合わせられます。たとえば、会話型AIで見込み顧客と対話してニーズを把握し、その会話をもとに生成AIでパーソナライズされたフォローアップ提案を作成できます。
会話型AIのユースケース
従来のAIのユースケースは、一般にユーザー支援や特定サービスの提供に集中しています。
一般的な例をいくつか紹介します：
- カスタマーサービスエージェント：音声・チャットエージェントは、人間のエージェントを介さずに、顧客からの問い合わせやトラブルに対応し、社内ドキュメントに関する質問に答え、注文の返品や変更を処理し、配送追跡情報を提供できます。
- デジタルアシスタント：AlexaやGoogle Homeをはじめとするコンシューマーデバイスは、照明を消す、音楽を再生する、リマインダーを設定する、接続された他のスマートデバイスを操作するといったハンズフリーのタスクを行う家庭向けシステムとして普及しています。
- バーチャルアシスタント：ビジネスエージェントは、顧客からの電話を受けて予約を入れたり、担当者が対応する前に営業リードを選別したりするワークフローを管理できます。
以下は、リアルタイムでリードを選別する会話型AIエージェントの例です。
AIリード選別エージェントを試す
受信リードのスクリーニングとスコアリングを自動化
生成AIのユースケース
生成AIの主なユースケースは、プロンプトから新しいコンテンツを作り出せる能力に基づいています。たとえば：
- アートとデザイン：プロダクト向けのアートを生成し、プロンプトから広告全体を作成し、次回のショーのポスターやマーケティング用ビジュアルを作成できます。
- コンテンツ作成：アイデアの下書き、新聞キャンペーンのコピーのブレインストーミング、社内レポートの素早い要約、コンテンツブリーフの作成を行えます。
- コード作成：バグを特定して修正を書いたり、数回のプロンプトで新しいツールを作成したり、手作業より大幅に短い時間でコードを別の言語に変換したりできます。
会話型AIソリューションにはElevenAgents
ElevenAgentsなら、チームで複雑な会話型AI音声エージェントを構築し、ワークフロー全体を処理できます。エージェントは、エンタープライズのユースケースに導入できます。たとえば、顧客受付、受信リードの選別、サポートチケットの解決、カスタマーサービスシステムの自動化などです。
詳しくはElevenAgentsをご覧ください。または登録して、ビジネス向けの会話型AIエージェントを構築しましょう。
