チャットボットとインドのアプリの未来
公開: 2016-06-24それは 2015 年 4 月のことで、私はロンドンでのスタートアップ スティントからインドの灼熱の夏に戻ったばかりでした。 私は暑さに満足していませんでしたが、気候変動に順応するのは得意ではありませんでした. 私はカリフォルニアの天気に甘やかされており、前年のショアディッチの肌寒い通りへの移動も簡単ではありませんでした. しかし、湿度の高いムンバイで汗を流すという私の決断には、天候はほとんど関係ありませんでした。
スマートフォンの急激な普及が、これまでテクノロジーに依存しない生活に慣れていた人々の生活にどのような影響を与えたかを知りたかったのです。 突出した傾向はかなりありましたが、特に 1 つです。 メッセージング、特に WhatsApp の驚異的な成長。 この認識が、チャットによるパーソナル アシスタンス サービスである Haptik への私の貢献を後押ししたのです。
しかし、あなたはおそらく私の旅について読むためにここにいるのではありません. それでは、あなたがここにいる本当の理由に行きましょう。
チャットボットはアプリの未来として宣伝されていますが、この運命にたどり着かない方法と理由を示す素晴らしい例があります.
Sundar Pichai が Google IO でチャット ベースの Google アシスタントとして Allo を発表したとき、彼は次のように述べています。 Google は過去 10 年間で大幅に進化してきました。次の 10 年間で大きな飛躍を遂げる態勢が整っていると信じています。 そこで本日、Google アシスタントを発表します。」
しかし、Google はすでにパーティーに遅れていました。
Microsoft の CEO である Satya Nadella は、Cortana のような AI 支援の「エージェント」が Web の使用方法を変えるだろうという意見を保持しています。
Facebook Messenger の責任者である David Marcus は、昨年 Facebook M を立ち上げ、次のように述べています。 」
今年の初め、Siri の背後にいる人物である Dag Kittlaus は、ほぼすべてのアシスタント機能を備えた Siri 2.0 として Viv を立ち上げました。 彼のデモ ビデオは、おそらくすべてのチャットボット愛好家のコンピューター画面に表示されました。
しかし、誰もが信者であるわけではありません。
チャット画面と会話型商取引の成功と実現可能性については、反論があります。 a16z のパートナーである Connie Chan は、なぜ会話型商取引が前進しないのかについて長い Twitter 記事を書きました。 ウォールド ガーデンの概念は、チャット プラットフォームがアプリの問題を実際に解決しない理由を示しています。 Dan Grover が、ボット、デザイン、およびボットがアプリに取って代わることができない理由について、多くの人が言いたいことを明確にします。
アプリの未来を想像し、このテーマに関する斬新なアイデアを共有することは、人類の強い独断的 (賢い) 精神の間でトレンドになっています。 これらの強い意見の潮流の中で、インドの企業は十分に代表されていません。 Haptik での私の経験は、私たちの携帯電話とのやり取りの将来についての洞察を提供するのに役立ちます。
しかし、なぜ「チャットボット」について話しているのでしょうか?
この質問に答えるには、「物事を成し遂げる」ための好ましい方法の進化に目を向ける必要があります。
人々は毎日 100 ～ 200 件の取引を行っています。 テキスト メッセージの送信、メールへの返信、リマインダーの設定、ランチの注文など、リストは続きます。 私たちは取引が大好きです。 多分それは私たちが生産的に感じられるからです. ジョブズがスマートフォンを手にしたとき、それは私たちに力強さを感じさせ、自然に古い/愚かな電話から移行しました.
その後、App Store が登場し、物事を成し遂げるために新しいインターフェイスを試すという私たちの魅力が刺激されました。 実験したいという衝動に駆られて、いつの間にかアプリがあふれていました。 現在、Google と App Store を合わせて 410 万のアプリがあります。
しかし、これは電話 (ハードウェア) のメモリの問題だけではありません。 私たちは実際に人間の注意力の限界に達しました。
人間の記憶は弱く、頻繁に活性化する必要があります。 群衆の中で迷子にならないように、最初のアイデアは、企業向けの「フック」を作成することでした。
フックとは、名前を聞いたりロゴを見たりしたときに、人々が会社やブランドを即座に連想するものです。
その後、私たちはこれらのフックに上限を設け始め、企業は支配のために戦い始めました. 高まる野心は一種の収斂につながり、1 つのアプリでできることはかなり重複しました。
リードを維持するための取り組みとして、スタートアップは他のアプリ内からサービスにアクセスできるようにする戦略を採用しました。 彼らは、別のチームを割り当てて API (場合によっては SDK) を構築および維持し、他のアプリがそれらのエクスペリエンスを新しいインターフェイスに組み込むために使用できるようにしました。
したがって、「App-A」は、API を使用して「App-B」の機能とサービスを提供することもできます。 興味深いことに、「App-B」は「App-A」と同じことができます。 まあ、あなたはそれを推測しました。 現在、App-A または App-B は、個々の価値提案を強化するのではなく、事実上互いに競合しています。
これらの野心は、ソフトウェア技術の軌道にまったく新しい方向性を与えました。 独立したアプリが存在しない方向への軌跡。
2016 年のアプリは、企業というよりも、ユーザーが毎日/毎週行うタスク/トランザクションのデジタル表現のように見えます。 私たちは、企業のフックから離れて、価値命題の抽象化された精神的なマッピングに移行しています.
ここでチャットボットの出番です
ソリューションが単なるストレージ スペース以上のものであることが明らかになったとき、企業は大きなチャンスを見出しました。 これらのタスク (アプリ) を完了するための実際のインターフェイスと基本的な手段が疑問視されていました。 WeChat は独自の中国市場で何か強力な実験を始めました。 彼らは実際、この巨大な市場を完全に乗っ取るという素晴らしい仕事をしました. 実際、WeChat は中国人の日常生活の一部であると言えます。 彼らのアプローチは、Dan Grover によるこのブログ投稿でよく起草されています。
彼の投稿には、テクノロジーに対する人間の期待について学ぶべきことがたくさんあります。 私たちは、リラックスした気分という人間の感情を解き放ち、自由な精神的空間の創造を助けなければなりません。 これは、環境に基づく主観的なものです。 たとえば、「正しい」列車の時刻表へのアクセスは、列車がほぼ常に定刻通りに運行しているインド対日本のような国では非常に重要な問題です。
彼ら（WeChat）がインドで大規模なサービスを開始したとき、私は実際に興奮しました. 悲しいことに、それは中国の人々にとってそれほど強力ではありませんでした.
ここインドのムンバイで、WeChat で「中華料理」という名前のレストランを検索してみましたが、関連する結果は得られませんでした。 「Techcrunch」でも機能しませんでした。
西側諸国は、アジアやヨーロッパの一部とともに、この問題に対する文化的に適切な解決策をまだ必要としています。 アプリをタスクとして捉えることと、物事を成し遂げるために文化的にニュートラルなインターフェイスを持つ必要性が交差するところで、会話型コマースの議論が始まります。 チャット画面は実装の 1 つにすぎないことに注意してください。 これは、これらのタスク (アプリ) が収束するユニバーサル インターフェイスを作成する機会と見なす必要があります。
でもなんでチャット画面？
インターフェイスが真に革新的であるためには、最も重要な前提条件は採用です。 人々は快適で、積極的に使用する必要があります。 WeChat、WhatsApp、Facebook Messenger の重力に逆らう成長により、チャットが自然なユーザー インターフェイスであることを世界 (見ている人) に認識させました。 メッセージ送信バー、プロフィール写真、オンライン ステータスを備えたチャット画面のアフォーダンスにより、学習曲線はほぼフラットになります。 テクノロジーに優しいだけでなく、チャットはロングテールのユーザーに商業的に受け入れられています. メッセージングは、インターネット接続が不十分な環境でもうまく機能します。これは、スマートフォンやインターネットをまだ目にしていない人にとって重要です。
30 億人のスマートフォン ユーザーの次の波は、学習曲線が平坦であるため、会話型商取引に自然に移行します。 これは、彼らが常に使用してきた SMS インターフェースに似ていますが、それ以上の機能を備えています。 これにより、チャットは将来的に非常に有利なインターフェースになります.
しかし、David Marcus の言葉を借りれば、「新しい時代の最初の日です。」 企業が従来の Web サイトからモバイル ファーストのエクスペリエンスに移行することについて、私たちが考えたことを思い出してください。
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スタートアップの世界では、パーティーは常に人がいるところにあります。 チャットは、友達と話すだけではありません。 （あらゆる種類の）サービスを提供する場所になる予定でした。 ゲームから法律相談まで、チャットボットを通じてすべてを利用できるようになりました。 私はかつて、すべてのチャット/Ai を利用したテキスト ベースのサービスのリストを作成していました。 53社で数えなくなった。 しかし、これらすべてをすでに知っていると仮定して、本題に移りましょう。 サービスにはエクスペリエンスとトランザクションが伴い、どちらも標準化が必要です。
10,000 フィート上に移動すると、このすべてのノイズが 3 つのセグメントに分割されることがわかります。
- プラットフォーム: 任意の企業/プレーヤーがその上にエクスペリエンスを構築できるレイヤーを所有したいだけの企業。
- プレーヤー: いくつかのユースケースのエンドエンドの所有権を取得することにより、スマートで予測的で包括的なエクスペリエンスを作成したい企業。
- アグリゲーター: 他のアプリのアグリゲーター (ほとんどの場合、それ自体がアグリゲーター) であり、リダイレクトによって機能するインターフェイスを構築する企業。
プラットフォーム (例: Facebook Messenger/WeChat/Viv):
- 基礎となるチャット層を構築します
- 企業や愛好家がチャット ボットを構築できるようにするオープン API を提供します。
- 一貫したエクスペリエンスを構築するために使用できる要素を提供します
長所：
- 毎日製品を使用している既存の大勢の視聴者がいます
- ドキュメントを読んだ後、ボットの構築はかなり簡単です
- 1 つのインターフェイス内で友達や会社とチャット
短所：
- アプリストアのように膨大なメニューで発見が課題
- メッセージの過負荷 (1 つのビューで友人と会社/トランザクションの両方)
- エクスペリエンスの質は、ボットを構築する企業の能力に依存します
プレイヤー (例: Haptik / Operator / Allo / ChatBot for X):
- エクスペリエンス全体を構築します (チャット + 要素 + 支払い)
- 包括的で状況に応じたエクスペリエンスを提供するためのインテリジェンスの層を作成します
- 通常、いくつかのユースケースを選択して、より深く焦点を当てる
長所：
- いくつかのユースケースに焦点を当てた最高のエクスペリエンスのために最適化されています
- 機械学習と NLP (自然言語処理) に賭けて、予測的でスマートで意味のある会話を行う
- ユーザーの好みについて学習し、時間の経過とともに提供するサービスを増やすことができます
短所：
- 限られたユースケース
- ユーザーベースと流通チャネルをゼロから構築する
- パートナーの協力への依存
アグリゲーター (Justdial/HelpChat/SnapDeal など):
- 多くのユースケースに対応する 1 つのアプリ
- 完了のためにパートナー サイトにリダイレクトするブラウザのようなビューを作成する
- チャットが存在する場合は、高度なサポートのレイヤーとして残ります
長所：
- 多くのアプリではなく 1 つのアプリをダウンロードする (電話のメモリを節約する)
- サービスプロバイダー間の比較
- 誰とも話す必要のないシンプルな DIY インターフェイス
短所：
- 取引を完了するためのパートナー アプリ/ウェブサイトへのリダイレクト
- 発見と完了の経験に一貫性がない
- 誰かにやってもらうのではなく、自分でやる必要がある
- パーソナライズされたエクスペリエンスを提供するのが難しい
簡単に言えば、誰かに何かをやってもらうように言っているか、自分でやってもらっているかのどちらかです。
Haptikのアプローチと人工知能
物事が不均衡に爆発し始めたとき、Haptik は大きな賭けに同期しなければなりませんでした。 先行者の優位性を利用して、データ主導の意思決定を行いました。
最終的に私たちの決定につながった会話は、ある朝、Aakrit (CEO) と私が朝食をとっているときに始まりました。 （フード）メニューは終わりのないリストで、注文を決めるのは不可能でした。 このメニューが私たちのアプリ/プレイ ストアにいかに似ているかが気になりました。 App Store は、忙しいときや退屈なときにできることの膨大なメニューです。
携帯電話を開いたときのことを考えてみてください。 忙しくて何かをしたい (電話、メール、返信、投稿、アップロード、共有) か、退屈で自分を楽しませたり、教育したり、自分を高めたりしたい (ゲーム、写真、発見、読書)。 携帯電話のアプリ、そしてさらに重要なことに、通知はあなたについて多くを語っています。 これらは、メニューを与えられたときに選択したものです。
しかし、特定の何かを探しているとき、メニューは混乱しイライラさせられます。 そこで、簡単な理論を思いつきました。
メニューの項目を制御する場合は、ユーザーが選択できる選択を制御します。 選択肢をコントロールできれば、意思決定を予測できます。 人々がどのように時間を投資し、決まったメニューが与えられたときにどのような選択をするかを知ることは、彼らの精神的 (スペース) への投資を定義します。 これは、いわゆる「興味」のメタデータであり、ハイパーコンテキスト体験を提供するために使用できます。
この理論は、最終的に Haptik が現在注力しているサービスを改良する実験につながりました。
しかし、将来のApp Storeになり得る「プラットフォーム」にならないのはなぜでしょうか?
私の友人で元 Haptik チーム メンバーの Raveesh Bhalla は、バットマンにインスパイアされた素晴らしい言葉を残しています。 世界中の企業がツールやボットを構築するプラットフォームになることを想像するのは、驚くべきことです。 悲しいことに、グローバルな影響を生み出すための参入障壁は単なるアイデアではありません。 特にチャットの前提条件は次のとおりです。
- 既存の非常にエンゲージメントの高い大規模なユーザー ベース (1,000 万以上の DAU)
- スマートフォンでプラットフォーム プロバイダーが不可欠になる本質的な理由 / ユース ケース
- 世界中の視聴者に利用可能で関連性がある必要があります
- ユーザーがサービス プロバイダーよりも優先されるという逆説的なキャッチ 22 問題を解決しました。
良い例は、Facebook や WeChat です。 ピア ツー ピア共有 (テキスト/写真) の基盤により、すべての電話でそれらが不可欠になっているため、ソーシャル ネットワーキング以上のものを提供できるようになりました。 クリティカルマスのユーザーの日常生活の一部になると、社会的価値以上のものを提供することで価値を解き放つことができます。
プラットフォームになることは、スタートアップのアイデアではなく、状態の変化または移行です。 戦略を立てて、会社がプラットフォームになる可能性を高めることができます。 ただし、スタートアップとして立ち上げられる週末のプロジェクトではありません。 他の多くの企業の中でも Haptik は、いつの日かプラットフォームになるという野心を持っています。 しかし、昨日の方向性としてそれを選択した場合、それを正当化することはできませんでした.
この決定は簡単でした。 しかし、独立して存在し、パーソナルアシスタントのサービスを真に提供することは困難でした. 魔法のような体験を提供するには、個々のユーザーについて多くのことを知る必要がありました。 たくさんの質問をして答えを解読しようとするシンプルなボットを構築することもできますが、正直に言うと、チャット ボットは最低です (今のところ)。
Luka と Facebook M.
- それらのほとんどは「あまり」知的ではありません
- 彼らはデモでのみクールに見えます
- ボットがあなたのことを本当に理解しているとは信じがたい
- 往復に時間がかかりすぎる
- パーソナライズされた/状況に応じた会話ができない
TCによるこの作品にうまくまとめられています。
優れたパーソナル アシスタントは、知的で、文脈を理解できる必要があります。 セマンティックな双方向の会話ができる必要があります。 ダイアログ。
チャットボットをよりスマートに
Google や Facebook などの企業は、10 億人のユーザーが自社のプラットフォームで写真やメッセージを共有する余裕があります。 このような種類のユーザー データにアクセスできない場合、新しい企業は創造的でスマートな方法を使用する必要があります。
ユーザーが特定の人/会社から受け取る通知の数から、多くのことを学ぶことができます。 これらの通知のコンテキスト (どのアプリから来たか、何時に来たかなど) と、ユーザーがそれらをどのように操作したかは、ユーザーにとって重要な情報を表しています。
- ユーザーが携帯電話に持っているアプリは?
- 時間帯や場所に合わせてアプリを起動する傾向はありますか?
- ユーザーが最もよく使用するアプリは?
- 彼らは携帯電話を何回チェックしますか。
- 彼らは多くの会議を行っていますか、それともほとんどの時間を Instagram に費やしていますか?
- 彼らは電話でどのくらいのデータを使用していますか?
これらの質問やその他の質問は、賢明な企業がコンテキストに関連するエクスペリエンスを作成するために使用できる洞察を提供します。
Haptik で機能するのは、人間が利用できる AI (人工知能) です。 このように考えてみてください。Haptik でメッセージを送信すると、私たちのボットが最初にあなたの意図を解読しようとします。 99% の精度を満たすことができない場合、ボットは (バックグラウンドで) 中断し、このクエリの解決を実際の人間に依頼します。 要求は、年齢、地理、専門知識に基づいて選択された適切な人間 (アシスタント) と照合され、応答します。 そのため、ユーザーがニューデリーのおいしいイタリア料理のおすすめを尋ねると、ボットが回答する可能性が高くなります。 しかし、ムンバイで素晴らしい野菜バーガーを提供するペット可レストランのリクエストは、ムンバイのアシスタントが対応します。 このアシスタントは、雇用されている間は食通として分類され、最高の食事場所についてユーザーと話すのが大好きです。
アシスタントが応答すると、ボットはその人口統計から将来のユーザーのためにコンテキストを学習して保存します。 また、求められていることの意味を学習し、事前定義されたタスク カテゴリの 1 つに関連付けます。 ボットがさまざまな文化的背景を持つユーザーを理解し、対応することは非常に困難です。 これは、実際の人間がボットがこれらの相互作用について学習するのを助ける場所です。 このアプローチには時間がかかり、私たちはまだ初期段階にありますが、その美しさはスケールの中にあるでしょう。
私たちのボットは、以前のチャットに基づいてあなたを人として理解し、慣れ親しんだチャット用語で応答できるようになります. だから、あなたが「Ur taking to long」または「You takin so long」と言うとき。 ボットはあなたの焦りを解釈し、リクエストに応じてステータスの更新を返すことができます.
例えば：
毎日午前 9 時に Haptik で起床リマインダーを設定します。 結果: 午前 9 時に起きていることがわかりました。
このリマインダーのアプリを起動すると、自宅にいる可能性が高くなります。 結果: 私たちはあなたが住んでいる地域を知っています.
2 地点間の最適なルート/トラフィックについてお問い合わせください。 結果: 私たちは、あなたが普段通勤している地域を知っています。
特定の住所にランチを数回注文したことがある場合、それはおそらくあなたの職場です。 結果：私たちはあなたが働いている地域を知っています。
微妙な情報で、私たちは本当にクールなことをすることができます。 目覚ましリマインダーをスヌーズしない場合は、電話を手配できます。 起床から 30 分後に職場までの最速ルートやタクシーを予約するオプションを通知します。 また、仕事に向かう途中で食事を事前に予約したり、そこに着く前にテーブルにコーヒーを届けたりすることもできます.
しかし、それだけではありません。
チャットボットをよりスマートにするための次のステップは、他のチャットボットです。
ユーザーがどのように文章を構成するかを学習したチャットボットを構築して展開し、メインの消費者向けチャットボットでテストを実行します。 これは、24 時間 365 日実行される継続的なプロセスであり、類似したユーザーがさまざまなユース ケースについて (おそらく) どのように質問するかをボットに学習させます。
これは、ユーザーについて学習し、次の動きを予測する「天才モード」と呼ばれるものの結果です。
これはどこに行くのですか？
どの企業も、自社の業界の将来をどう考えるかについて、主観的な意見を持っています。 誰もが物事の壮大な計画の中で自分の場所を見つけるために最適化します. 私の主観的な意見では、すべての (アプリ) の取り組みは、物事を成し遂げるために必要な精神的スペースと時間を削減するという 1 つの目的に収束すると思います。 モバイル配信は限界に達しており、いくつかの緊急かつ重要なパラダイム シフトが求められています。
イノベーターおよびクリエーターとして、私たちは製品へのエンゲージメントを最適化するだけでなく、製品のユーザーの精神的負荷を軽減する責任を共有する必要があります. 人間が自分自身を作成し、通知の奴隷になるのを助けます。
良いニュースは、自然淘汰が私たちをこの方向に導いているということです。 人間の記憶の制約により、脳内の一種のホームページで利用可能な限られたスペースにアプリを統合する必要があります。
したがって、モバイル ユーザー向けに構築している場合は、今後 5 年間に備えるべきいくつかの事項を以下に示します。
- モバイル フットプリント— スマートフォンを次の 3B の手に。
- フラットな学習曲線— スマートフォンは、これまでモバイル インターフェイスを学習したことがない人々 (ロング テール) にインターネットを提供します。 ユーザー エクスペリエンスとインターフェイスは、新しいユーザーにとってユーザー フレンドリーになるように再考する必要があります。
- インターネットのアクセシビリティ— すべての人が利用できる信頼性の高い高速インターネット。 未来の世代のための酸素を考えてみてください。
- アプリのタスクへの収束— 固定機能を実行し、携帯電話のメモリを消費するスタンドアロン アプリは存在しません。 物事はより集中化されたものに収束します。 このためのインターフェースが問題で、チャットはその 1 つにすぎません。
- 常にパーソナライズする— 機械学習は、すべての携帯電話ユーザーがカスタマイズされたパーソナライズされたエクスペリエンスを期待するところまで来ています。 (例: 緊急性とユーザーへの関連性に基づくタイミング通知。)
- スマートフォンと SmartExperiences — すべてのモバイル エクスペリエンスで、嗜好の理解とデータのコンテキスト表示が期待されます。 (例: 今後のタスクの予測と状況に応じたリマインダー)
勝者は、7B のユーザーがやりたいと思っているインターフェイスを想像して実行する必要があります。 楽しい試乗会になること間違いなしです。
Alisha と Vaibhav の校正、Shreya のすべてのクリエイティブ、Laksh の牽引力に感謝します。 これはあなたなしでは不可能です。