Conversation Memoryのしくみ
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あらゆるチャネルにおけるすべての会話から顧客シグナルを捉えます。
音声、SMS、チャットなど。Conversation Memoryは各やり取りを処理し、顧客との会話で重要な好み、行動、コンテキストを抽出します。
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知識を継続的に磨き上げることができます。
新しい記憶は既存のものと照合されるため、オペレーターは常に最新かつ最も正確な顧客プロフィールを把握できます。
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次のやり取りに最適なコンテキストを提示します。
Recall APIはセマンティック検索を活用し、次のオペレーターが人間であれAIであれ、最も関連性の高い記憶、要約、特性を提供します。
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毎回、信頼できるビジネス知識に基づいて対応できます。
Enterprise Knowledgeと連携し、FAQ、ポリシー、製品ドキュメント、Webページなどをインデックス化し、迅速で正確な検索を実現します。
Enterprise Knowledgeのしくみ
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あらゆるやり取りの基盤となるコンテンツをインデックス化します。
FAQ、ポリシー、製品ドキュメント、Webページは検索可能なチャンクに処理されるため、オペレーターは常に適切な情報にアクセスできます。
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一度にすべてではなく、関連する情報だけ取得します。
インテリジェント検索は、各質問に対して最も正確で適切なコンテンツのみを提示するので、チームが承認した事実に基づいた回答を維持できます。
すべての顧客に継続的な体験を提供
前回のやり取りを基に次のやり取りが構築されるので、顧客は同じことを繰り返す必要がなくなります。
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すべてのやり取りを完全なコンテキストから開始
話し合った内容、約束した内容、まだ解決が必要な事項が表示されます。
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対応時間の短縮と顧客不満の軽減
繰り返しの質問を省き、問題解決に直ちに取り掛かることができます。
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音声、チャット、SMSなどでコンテキストを共有
すべてのやり取りに、顧客とのこれまでの全履歴が反映されます。
Conversation Memoryの機能
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観測データの抽出とプロフィール
すべての会話から顧客の動向を抽出し、アイデンティティ統合によって一元化された顧客プロフィールを構築します。これにより、オペレーターは、どのチャネルでも常に正確で最新の顧客情報を把握できます。
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Recall API
観測データ、要約、特徴を横断的にセマンティック検索することで、最も関連性の高いコンテキストのみを抽出し、ノイズ、トークン使用量、エラーを削減します。
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Enterprise Knowledge
ポリシー、FAQ、製品ドキュメントなどをインデックス化し、オペレーターが検証済みのビジネス事実に基づいて応答できるようにします。
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要約と特徴
重要な会話の結果を取り込み、層や場所などの構造化された属性と組み合わせることで、オペレーターはストーリーとデータの両方を把握できます。
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メモリ制御とガバナンス
記憶する内容、保存方法、誰がアクセスできるかを定義します。フィルタリング、パーティション分割、削除、トレーサビリティのための組み込み制御機能を備えています。
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モデルの移植性と統合
AIランタイムとは独立して記憶を保存し、Segment、Snowflake、Salesforceなどのシステムと連携することで、データの柔軟性と充実度を維持します。
対応の一つひとつを無駄にしない
包括的なシステムで顧客の記憶を取り込み、統合し、活用します。
Conversation Memoryに関するFAQ
AIオペレーターの記憶はシステムに格納され、過去のやり取りの情報を保持して活用できるため、ゼロから会話を始めるのではなく、以前のコンテキストに基づいて展開できます。Twilio Conversation Memoryは、各やり取りから得られた情報を取り込み、人間のオペレーターとAIオペレーターの両方に提供します。
ベクトルデータベースやRAGは情報の検索には役立ちますが、記憶のライフサイクル全体を管理するものではありません。Conversation Memoryはさらに一歩進んで、会話から観測データを抽出し、統一された顧客プロフィールを構築し、時間の経過と共に新しい情報を整合させ、各やり取りに対して最も関連性の高いコンテキストのみを返します。
Conversation Memoryは、新しい観測データを既存のデータと継続的に整合させるため、顧客に関する最新かつ最も正確な情報を常に利用できます。これにより、矛盾した情報や古い情報が蓄積されるのを防ぎます。
はい。Conversation Memoryはモデルに依存せず、あらゆるAIランタイムから独立して動作するため、記憶を失うことなく、自社のスタックに最適なモデルやツールと組み合わせて使用できます。
Conversation Memoryは、人間のオペレーターとAIオペレーターの両方がアクセスできる、顧客コンテキストの共有レイヤーを作成します。これにより、誰が（あるいは何が）対応しているかにかかわらず、すべてのやり取りで一貫性が確保されます。
Conversation Memoryは、Segment、Snowflake、Salesforceなどのシステムと連携し、既存の顧客データを取得します。また、Enterprise Knowledgeを活用して、ポリシー、FAQ、製品ドキュメントを取り込みます。
Recall APIは、セマンティック検索を使用して、各やり取りに対して最も関連性の高いコンテキストのみを返します。これにより、プロンプトのサイズが縮小され、トークン使用量が減り、応答の精度と速度が向上します。
APIやドキュメントをご覧になるか、Twilioに問い合わせてアクセスをリクエストし、ユースケースについて相談することで、すぐに利用できるようになります。
Enterprise KnowledgeはTwilioの独立した製品であり、FAQ、ポリシー、製品ドキュメント、Webページなどのビジネスコンテンツを検索可能なナレッジベースとしてインデックス化することができます。オペレーターは、AIモデルが学習して推定した内容に頼るのではなく、オンデマンドで正確かつ承認済みの情報を取得できます。
Conversation Memoryは、顧客に関する情報（履歴、好み、過去のやり取りからのコンテキスト）を取り込んで表示します。また、ポリシー、製品、手順など、企業が自社について持っている情報も取り込んで表示できます。各情報の目的は異なり、個別に使用することもできますが、オペレーターが同じやり取りの中で顧客のコンテキストと検証済みのビジネス情報の両方が必要になった場合、連携して効果を発揮します。
Enterprise Knowledgeは、FAQ、ポリシードキュメント、製品ドキュメント、生テキスト、Webページに対応しています。コンテンツは検索可能なチャンクとしてインデックス化され、オペレーターは対話中にそれらを取得できます。ソースはいつでも更新できます。また、オペレーターはすぐに最新バージョンにアクセスできます。再トレーニングは必要ありません。
Conversation MemoryはTwilioのオペレーターインフラストラクチャプラットフォームの一部であり、Conversation OrchestratorやConversation Intelligenceとネイティブに連携します。Orchestratorは、チャネルを1つの連続した会話として統合し、各やり取りをMemoryに反映させるため、顧客が音声、メッセージング、チャットを切り替えてもコンテキストは引き継がれます。IntelligenceはMemoryを活用し、感情分析や解約リスクといったリアルタイムのシグナルを、検証済みの顧客履歴やビジネス知識に基づいて導き出します。Conversation Memoryは単独でも使用できるため、チームは既存のシステム構成を変更することなく導入できます。