Last Updated on 2024-01-25 16:04 by 荒木 啓介
【ダイジェスト】
医療分野における会話型AI（人工知能）の活用が、患者の洞察を解き明かす鍵となっています。Authenticxのチーフプロダクトオフィサーであるエリック・プルー氏によると、医療リーダーは人間とAIの共同作業を推進し、洞察を検証し、エンゲージメント戦略を開発することが重要です。会話型AIの導入により、変更の可能性がある具体的な領域を特定し、個人のプライバシーとアイデンティティを保護することができます。
データの80％以上が非構造化データであり、その量は年々55～65％の速度で増加しています。この膨大な量のデータを人間だけで分析することは不可能ですが、AIを活用することで、ビジネスは大規模に顧客の声を聞き、迅速にトレンドを特定し、データに基づいた意思決定を行い、顧客体験（CX）を向上させることができます。AIを用いて通話、チャット、メールなどから顧客フィードバックを分析することで、CXや顧客旅行の成功と痛点を洞察し、顧客と従業員の満足度を向上させ、収益性を高めることができます。
例えば、顧客が保険会社に視力検査の請求について問い合わせた場合、保険会社が視力と歯科の支払いを外部ベンダーに委託しているため、カード裏面の800番号に電話しても、適切な回答を提供できるエージェントにつながるとは限りません。このような顧客のフリクションポイントは、組織改善の機会を示していますが、録音をレビューしなければ、リーダーはミスから学び、より良いコミュニケーション戦略を実施することはできません。
AIを活用して顧客の声を聞くことは、リーダーが組織とその顧客のためにより良いビジネス決定を下すことを可能にし、共感と理解を促進します。AIは、顧客の会話を大規模に分析し、リアルタイムの洞察を捉え、CRMのような下流システムに自動的にフィードすることができます。また、AIは一貫したロジックを適用して会話を中立的に分析し、人間が持つ固有のバイアスや変動性を排除します。
顧客データの保護に関しては、セキュリティ対策を講じることでリスクを軽減することが可能です。適切な同意を得て、通話の録音と分析に明示的に同意してもらうことが重要です。同意言語は、組織がデータをどのように使用し共有するかを明確に説明する必要があります。結果を外部または内部で共有する前に、ハッシュ化やトークン化などの技術を使用してデータを匿名化し、通話のトランスクリプトやデータセットからすべての個人識別情報を削除し、HIPAAやPCI DSSプロトコルに準拠した厳格なアクセス制御を設定します。
医療機関は、非構造化顧客データのライフサイクル全体に適切なガバナンスを実施することで、AIベースの会話分析から得られる強力な洞察を解き放ちながら信頼を築くことができます。AIを活用した顧客の声の聞き方は、リスクを事前に捉え、ケアシステムが顧客を失敗させないような安全網を提供することを可能にします。人間は創造的で想像力豊かであり、AIは論理的な分析と計算に優れています。両者が組み合わさることで、グローバルおよびローカルな洞察を生み出し、意思決定とアイデアに情報を提供することができます。
【ニュース解説】
医療分野における会話型AI（人工知能）の導入が、患者の洞察を得るための重要な手段となっています。Authenticxのエリック・プルー氏によると、医療リーダーは人間とAIの協力を促進し、AIを活用して得られた洞察を検証し、患者とのエンゲージメント戦略を開発するべきだと述べています。会話型AIを利用することで、医療機関は顧客体験の成功と問題点を把握し、顧客と従業員の満足度を向上させることができるとされています。
非構造化データはデータ全体の80％以上を占め、その量は年々急速に増加しています。AIを用いることで、企業は大量の顧客データを迅速に分析し、トレンドを特定してデータに基づいた意思決定を行い、顧客体験を向上させることが可能になります。例えば、保険会社に問い合わせた顧客が適切なサポートを受けられない場合、そのような顧客のフリクションポイントは組織改善の機会となります。AIを活用することで、こうした問題を把握し、より良いコミュニケーション戦略を立てることができます。
AIは、人間よりも迅速に大量の会話データを処理し、リアルタイムの洞察を得ることができます。また、人間の持つバイアスを排除し、一貫したロジックで会話を分析することが可能です。さらに、AIは機械学習を用いて、異なる言語での会話を分析し、音声、感情、語彙、意味、テキストの特徴を総合的に分析して、患者の感情をより包括的に理解することができます。
顧客データの保護に関しては、適切なセキュリティ対策を講じることが重要です。通話の録音と分析に対する明確な同意を得ること、データの匿名化、個人識別情報の削除、HIPAAやPCI DSSプロトコルに準拠したアクセス制御の設定などが必要です。これにより、医療機関はAIベースの会話分析から得られる洞察を活用しながら、顧客の信頼を築くことができます。
AIを活用した顧客の声の聞き方は、リスクを事前に捉え、ケアシステムが顧客を失敗させないような安全網を提供することを可能にします。人間は創造的で想像力豊かであり、AIは論理的な分析と計算に優れています。両者が組み合わさることで、グローバルおよびローカルな洞察を生み出し、意思決定とアイデアに情報を提供することができます。
from Unlocking Patient Insights with Conversational AI in Healthcare.
