顧客志向と人工知能を利用したSalesforce（CRM）が勝利しています

$セールスフォース・ドットコム (CRM.US)$2024年6月27日（木曜日）に株主に対して株式1株当たり0.40ドルの四半期配当を発表しました。そして、セールスフォースは木曜日の取引セッションで3.99%上昇しました。

では、Salesforceが人工知能のGenerative AIレースで競合力を備える一方で、どのような取り組みを推進しているのでしょうか？Generative AIとは何でしょうか？人工知能の分野において、Generative AIは、テキスト、音声ファイル、または画像などの入力からパターンを特定し、これらのパターンに基づいて類似したコンテンツを生成するアルゴリズムを指します。

従来の人工知能システムとは異なり、Generative AIは画像、テキスト、オーディオ形式で幅広い新しいコンテンツを生成するよう設計されています。また、これは、ヒストリカルデータを使用して将来の結果を予測する予測AI、または教師あり学習とも呼ばれる予測AIとは異なります。

数年の研究の末、人工知能は、学生やSalesforceの候補者からCEOや業界リーダーまで、世界中のすべての人々の想像力を捉えるところまで到達しました。

AIツールを使って得られるChatGPTの更新情報が多数報じられていることを目にすることができます。AIツールが新しい可能性を開くにつれて、このようなことがますます一般的になるでしょう。企業がこれらのツールをより探求し、これらのツールがどのように作業するかや達成できることを見るにつれて、興奮が高まっていることが分かります。

では、Generative AIはどのように機能するのでしょうか？これらすべては、generative adversarial networks（GAN）を使用して新しいコンテンツが生成されたために可能になったものです。GANでは、2つのニューラルネットワークが関与しており、新しいデータを生成するジェネレータと、そのデータを評価するディスクリミネータがあります。ジェネレータとディスクリミネータは、お互いにフィードバックを受け取ることにより、本物のデータと区別がつかないコンテンツを作成するために一緒に作業しています。

人工知能を独立して使用することで単に使用できるデータについては、SalesforceがAI（Generative AI）の能力を実装する最も早いCRMベンダーの1つであることが示しています。

2016年9月にEinsteinを立ち上げることで、Salesforceはソフトウェア・アズ・ア・サービス（SaaS）ソリューションに人工知能を組み合わせ、ユーザーのすべてのアクションから収集されたデータを使用して顧客に予測分析、自然言語処理（NLP）、および機械学習機能を提供することができました。

ここでは、重要な例をいくつか紹介します:

製品を購入するかどうかを予測することで、予測分析が実現され、リードや機会をスコアリングし、販売が改善されます。

顧客サービスの文脈では、ケースの分類とルーティングが改善され、リテンションや問題が予測されるようになります。

マーケティングでは、エンゲージメントのスコアリングや予測推奨事項が活用され、誰がメールに反応するかが予測され、コンバージョン率が向上します。

商取引において、顧客に関する情報に基づいて特定の製品が購入される可能性が高いか低いかを予測することで、売上を増やすのに役立ちます。

組織内でセールスフォースを使用している部門を見ると、セールスが最も多く、次いでITが続いています。IT部門は他の部門に対して協力してソリューションを実装する責任を持っているため、これが新しいトレンドです。

EinsteinとGenerative AIの統合により、Salesforceは、よりスマートでパーソナライズされたチャットボットを作成し、顧客の質問を理解、予測、応答する能力を提供することができます。これにより、微妙な顧客のクエリにより正確な回答を提供することにより、初回解決率を向上させ、顧客解決のデータを分析してトレンドを特定し、継続的な改善を促進し、ボットのトレーニングを加速することも含まれます。

統合により、SalesforceはAIのトレーニングを自動化し、従業員が書いたすべてのケースノートに基づいてナレッジ記事の草稿を自動生成することができるため、それらを作成および維持する時間を大幅に短縮することができます。

AIが特定の企業の品質と関連性のあるナレッジを持っている場合、セルフサービスポータルとチャットボットはより有用であり、ユーザーにより良い価値を提供することができます。これは、人間の従業員が複雑な課題に集中し、長期的な顧客関係を構築することを支援するのに役立ちます。

Generative AI開発における信頼の克服に向けたSalesforceの5つのガイドライン

信頼性や情報の不正確性について話が出ているため、誤った情報を含む出力があることに注意する必要があります。現在の生成モデルの波は非常に強力ですが、予期せぬ事態に備えるために、人間の介入が必要であるということを認識する必要があります。

AIチップまたはハードウェアから、AIエンタープライズソフトウェアプロバイダにフォーカスが移り、CRMは潜在的な候補の1つです。

個人的には、CRMをポートフォリオに取り入れる時期ではないかと考えています。

Salesforceは、長年にわたる人工知能の専門技術を生かして、Generative AIモデルを組み合わせ、企業がより効率的に運営し、顧客の懸念により共感的に応答し、よりタイムリーにケースを解決するのを支援することができます。

これが次の段階のGenerative Aiがどのようなものであるか、ユーザーの消費モードに入るものであり、これらのAIエンタープライズソフトウェアプロバイダが販売でどの程度うまくいくかに焦点を合わせています。

技術面では、CRMは潜在的な買いの対象となっています。近いうちに上昇の可能性があります。

あなたの考えをコメント欄で共有できたら幸いです。あなたはCRMが強力なソフトウェアとGenerative Aiを備えた上昇余地を提供すると思いますか？

レジスタンスが強力なソフトウェアで解決策を提供するために成熟した人工知能を備えるCRMがアップサイドを提供できると思われるかどうか、コメントセクションでご意見をお聞かせください。

免責事項：提示された分析と結果は、特定の株式に投資を推奨または示唆するものではありません。これは純粋な分析です。