K＆Iパートナーズグループの「正しく答えたか」から、「顧客に何が起きたか」へ。
「正しく答えたか」から、
「顧客に何が起きたか」へ。
Evalsの評価基準に、
「顧客状態の遷移」という視点を。
Sierra等、世界最先端のAI Agentが実運用へ進むなか、 K&Iは顧客対応の専門家として、 AIが顧客対応専門知を利用し、 顧客状態の変化を観測しながら次の行動を選択する 「Dialogue OS Core」を先行開発してきました。
AI Agentは、Knowledge、FAQ、商品情報、CRM、 業務ルール、Policy等を利用できます。
しかし、顧客対応にはもう一つの専門知があります。
「この顧客はいま、どのような状態なのか」
「この状態の顧客に、次に何をすべきなのか」
「その対応によって、顧客の状態は変わったのか」
これまで熟練した顧客対応者や品質管理の専門家が持っていた、
Customer Interaction Expertise
顧客対応専門知
Dialogue OSの基礎にあるのは、長年にわたり蓄積してきた、 顧客対応の設計・運用・品質評価・人材育成・技能体系化の実務知見です。
単なる応対ノウハウではなく、顧客対応という仕事を、 設計し、基準化し、評価し、改善する対象として捉え、 専門知を構造化してきました。
Dialogue OSは、このSkill IDとCustomer Stateを接続し、 顧客状態の変化を観測しながら、 次の行動を選択する顧客対応専門知基盤です。
顧客対応専門知をAIが参照できる最小単位
対応によって顧客に何が起きたかを観測する基準
顧客対応AIの評価に、 「顧客状態の遷移」という視点を加える。
AIの応答そのものの正確性や安全性を評価するだけでなく、 その応答によって 顧客の状態がどのように変化したのか を観測し、次の行動の選択につなげます。
顧客対応専門知を、AI Agentが利用できる仕組みへ。
Dialogue OS Coreでは、
Customer State × Skill ID × Decision
によって、顧客状態を観測し、 必要な対応技能を選択し、 顧客の反応による状態変化を確認しながら 次の行動を選択します。
現在、このDialogue OS Coreの判断結果を 外部AI Agent、CRM、CX Platform等から利用できるようにするための API設計フェーズに進んでいます。
Skill ID
顧客対応専門知をAIが参照できる最小単位。
今回の版は、前回と違ってテーマの中央コンテンツ幅そのものに合わせるのではなく、ブラウザ幅 100vw を基準に外側へ広げています。 PCではその中に最大1200pxのコンテンツを中央配置します。 ですので、前回のスクリーンショットよりも、 文章の横幅が広くなる → 改行が減る → 画像も大きくなる という変化が出るはずです。 これを入れて更新したら、また画面を見せてください。