チャットポッドに関しての情報を収集しております。
ビジネスにおけるチャットポッドの究極は専門性を持ったアレクサやSiriになると思うが
後は過去に集まったデータの細分化や層別がカギ
これはAIの得意技、#AIチャットポッド には期待が大きいです。
AIチャットポッドの価値
AIチャットポッドって聞いたことありますか？
チャットボットとは、リアルタイムに自動で短文の会話（チャット）を行うロボット（プログラム）です。 チャットボットには大きく分けて、AI搭載型（人工知能型）と人工無能型（シナリオ型）があります。 つまりチャットボットとAIは、同じものではありません。
Wikipedia
Lineやメッセンジャーのおかげで「チャット」は単なる会話を通り越して
お仕事用ツールとしても定着してきております。
メールよりも即効性が有り、電話よりも相手の時間を奪いません。
メールと電話の間に位置して両者の良いところを補完しあっています。
Lineなどが便利で流行る理由も納得できますよね。
チャットに馴染んだ人たちに向けて次に目指す社会
こんな便利で市民権を得たチャットをビジネスに使えないかな？
こう考えるのは自然の流れでございます
先ずは自身のお仕事を考えて見て下さい。
毎日様々なお仕事を行うなか、意外にもルーティン業務と言うのはありませんか？
総務の担当者を想定してみます。
日々の問合せや顧客対応（配送屋さん、営業マン、納品）
申請書類の整理や管理、細かなお呼ばれ仕事
中々表に出にくい多くの時間泥棒と日々闘っていませんか？
これらの一部を「チャットポッド」に対応してもらいましょう。
こんな発想で各社一斉に開発販売に至り今があります。
「チャットポッド」には2種類あります
AI搭載型（人工知能型）と人工無能型（シナリオ型）どちらも方向性は一緒です
・先ずはシナリオを組んで定型文に沿って回答に導く
・AIを搭載して文脈を判断しながら最適解へ導く方法
そこで集まった情報（問合せ内容）をある程度整理して
先ずはファーストステップまでは「チャットポッド」に任せて
それ以降の人的判断や直対応の場合のみに業務を絞る。
こうする事で、100%は無理でも3､4割程度はプレッシャーから解放されませんか？
AIチャットポッドの未来
お仕事を２通りに分けてみます。
・最初から最後まで個人で完結するお仕事
・誰かの助けやサポートを必要とするお仕事
多くの場合は誰かの助けやサポートを必要としていませんか？
ある程度のスキルが付くと1人で完結もできますが
このような方は逆に誰かに、頼られませんか？サポートを求められませんか？
そう考えると、いずれにしても誰かに助け助けられの「共助」で
物事は成り立っていませんか？と言うのがこの章の回答です。
では助け助けられる環境はどの様な場合ですか？
・近くにいればすぐに聞ける
・電話で聞く
・ネットで調べる
これらに共通するのは「すぐに解決できる事」がニーズになります。
この「すぐに解決できる事」がチャットポッドの未来のヒントになります。
質問情報や回答情報、解決方法が世界中から集まってビッグデータになれば可能性は広がります。
これを会社を越えて総務とか情シスで横串を入れて見ると爆発力ハンパないと思います
この辺の解決策をAI化しているのが
Googleなどの「OK Google‼︎」やAppleの「Hey Siri‼︎」に当たります。
そうなりますと絶対に一社単位では無く「まちの総務」のような横串が必要です。
共助の世界です「誰かの知っているは誰かの知らない」です
逆を言えば「知っている人は知らない人を知りません」
これをつなげるプラットフォームになるべく救世主が「AIチャットポッド」になります。
まちの総務とAIチャットポッドの共感性
前述しましたが
チャットポッドには大きく分けて2種類あります。
シナリオ型：事前に作成したシナリオに沿って自動で回答して会話形式で行うチャットポッドです。
旅行サイトなどで、宿泊日、人数など定型案内などに有効な手段です。
AI型：あらかじめ集めたデータをAI的に解析して最適解や統計的に導く方法で
FAQなどに応用が効きます。最近流行りのAIコンシェルジュとかAIアシスタントなどにも使われ出していますね。
チャットポッドの仕組みについて
- 質問選択型：ユーザーが質問に答えながら回答に導く
- 辞書型：質問に対して用意された辞書データから回答を導く
- 質問選択型＆辞書型：これはシンプルにGoogle検索を意識すれば良いです
もう一歩踏み込んでシステムの構成として
・クラウド型：外部利用を意識して広域に公開する方法、製品のコールセンターなどの活用
・オンプレ型：ここでは対比用としてオンプレと表現しますが
仕組みはクラウド型ですが社内向けに閉じた仕組み用社内ヘルプデスクなどの活用です。
選択肢は広がりますが、まちの総務が注目しているのは
「オープンプラットフォームのクラウド型」に注目です。
まちの総務の不足ピースを🧩を埋めるのはAIチャットポッド
まちの総務にマッチした最適な「AIチャットポッド」は？になります。
「まちの総務」を通じて複数社のシステム会社との出会いがありました。
製品選択に於いて大事な要素は
「オープンプラットフォームのクラウド型」です。
もっと言うと自由度と柔軟性
もっと贅沢を言うと（ここが本音）初期費用が掛からない所
利便性は理解出来ても「使うのにユーザー側でお金払ってね」
と言うモデルでは広まる速度にブレーキが掛かります。
出来る限り「受益者負担の原則」の仕組みが好ましくです。
単なる利用は無料で、何か役務が発生した際にお支払いいただき
システム使用料はユーザー負担では無く事業マッチングした事業者側から徴収するモデル。
こんなイメージを持っていますが、こんな虫の良い製品があるのか？
「あ、ありました‼︎」
人類の｢はたらく｣を進化させるをコンセプトに掲げ「コンシェルジュ×AIプラットフォーム」事業を進めております『株式会社エイチ』さんです
株式会社エイチの社長 伏見さんがまさにこのコンセプトで製品スケール化を進めています。大企業との実績も出ている少し尖った会社です。
デンソーへ叡知チャットコンシェルジュを導入～社内の問い合わせ業務を自動化するチャットボットの導入を実現 prtimes記事
HPや社長の記事をウオッチしているとあるキーワードが
「Google、Amazonを超える会社に」一見？？？ですが
直接Zoomでお話しさせていただき「この意味」が理解出来ました。
超えるまでは極論でも、この分野のプラットフォームを抑えれば
かなりのポテンシャルが期待できます。
まちの総務が不足しているピースを🧩を埋めるのが
まさにこの「AIチャットポッド」になるのかなと確信めいたものを感じました。
まちの総務的AIチャットポッドのアイディア妄想
ここからは妄想です、こんなサービスにつながれば良いね
的な見方から実務に即した内容から実現可能な夢物語まで考えてみます。
もちろん内容や規模は1社単位での導入では無くて
「まちの総務 コミュニティプラットフォーム」として
横串を入れた企業連携の仕組みです。
・ヘルプデスク
・IT系のヘルプデスクです。
・外部の貸し会議室やコワーキングスペースの選択
・簡単な承認ワークフロー（購入依頼など）
・出張手配（交通網の予約と宿泊先予約）
・業務マッチング
・従業員ストレスチェック
・グループウエアとの連携 これは徐々につめて行きたいですね。
・その他各種ツールとの連携処理（勤怠管理と給与計算システム連携）
・受付連動システム（納品、配送、顧客対応）
・安全教育のチャットポッド化
・士業向けのヘルプデスク（専門家）
・遺言書作成チャットポッド
・外国人向けのヘルプデスク（マルチ言語対応）製造業、人材派遣業
・保険代理店の自賠責保険の処理自動化
まちの総務的AIチャットポッドの描くその先
企業規模にもよりますが、一企業単位でのビッグデータでは限定的です。
ビッグデータをビジネスに昇華させる訳ですから、企業を超えて面で取りに行く必要があります。
業種、内容で分類して行けば、求める課題や対応策は見えてきます。
チャットポッドも同様です。
先ずは一社単位で進むでしょう、しかしそれではあくまでも限定的です。
まちの総務的な視点では、横串を入れたチャットポッド化の必要性です。
中小企業向けの「ITサポート」を例に取ってみます。
IT化（PCの繁栄）が始まって既に30年以上は経過しています。
その段階で、PC初心者が疑問に感じ、PC達人が対応して
社内で有れば情シス担当がこの役割を担っています。
ヘルプデスクで有れば情報も集まって来ます。
もう少し、専門性や項目別に入口を整理して質問形式で回答を導く
そこにAIを絡めて最適解に近づけて精度を上げて行く
このような方向性がこれからの流れになるのは間違いないです。
ではどのように進めて行くか？
答えは「民主化を進めるためには資本家の資本投資が必要です」
そうなるとユーザーも一社単位ではいけません、
進めて行く小資本のメーカーでも弱いです。
まちの総務的な視点で横串を入れた、幅広い課題の収集と
幅広い専門分野の方々に協力を得る必要があります。
Yahoo! で言うところの知恵袋ですね。
今から情報を集める必要はありません。
既にある情報をデータマイニングを行い整理します。
それを順次AIで「機械学習」「ディープラーニング」にて精度を高めていきます。
ここは専門家にお任せです。
後はこのプレーヤーに誰がエントリー出来るかになります。
最初は回収利益が薄くても（ベンチャー投資などで回収）出来る企業が
民主化を進めて行ければ、間違いなく覇権争いに勝ち進むと予想します。
課題はその向こう側にある、ビッグデータのビジネス
集める環境が出来上がり、ビッグデータも集まった………
ではこのビッグデータをどの様に料理してビジネスにつなげるか？
生活に密着したアレクサやSiriの専門分野の特化版
もう一歩進んで、質問したいが質問の仕方がわからない人に向けて
前後の行為から判定して何を課題にしているか予想して、先回りして行くか
この辺がこの次の進む方向になりそうです。
これにメタバースの世界に実装出来れば
と言うか間違いなく実装されるでしょうね。
ーPRー