カスタマージャーニーとエージェントAIの「ハウツー」ガイド

今年は大きな勢いで築かれてきました。私は先週、アムステルダムで開催された最初のインスティテュート 4 ジャーニー マネジメントで、ジャーニー スペースの他の専門家と交流しました。大手企業が何に取り組んでいるのか、どのような成功を収めているのかを知る機会となりました。主要な業界アナリストからのフィードバックは、カスタマージャーニー管理への関心がかつてないほど高まっているということです。しかし、多くの企業は、カスタマージャーニーマネジメントをどのように採用するかにまだ取り組んでいます。

ビジネス ソーシャル メディア スペースでも同様に重要な議論のポイントとなっていること (特にLinkedIn) は、エージェント AI と最近では MCP – モデル コンテキスト プロトコルに関する広範な議論です。

AI エージェントの位置付けから簡単に始めます。これはどちらかというと素人の説明になるので、私の技術的な説明は合わないかもしれません。

AI エージェントは LLM モデルの組み合わせです (例: ChatGPT)、一連の指示と何かを実行できる一連のツールと組み合わせます。たとえば、次のことができるエージェントがあるとします。

• 自動車保険のオファーをウェブで検索する
• 検索されたすべての情報を同等のオプションにコンパイルできるもう1つ
• もう1つは、見積フォームに入力して見積価格を取得できる可能性のある一連のツールを備えています
• また、さまざまな自動車保険オプションの長所と短所に関するガイダンスを提供できるものもあります

これらの各エージェント (LLM、一連の命令、環境と対話するためのツールで構成されています (たとえば、引用符) その後、別のエージェントによって制御され、ジョブを完了できます。

この分野での最近の開発の 1 つは、「モデル コンテキスト プロトコル」と呼ばれる標準です。MCP プロトコルで本当に重要なのは、サービス プロバイダーによって開発および公開されていることです (たとえば、見積もりを提供する保険会社) これにより、エージェントは標準的な方法で外部サービスと対話できます。エージェントが使用できるツールのアプリストアと考えてください。

MCPツールの他の例は次のとおりです。

• ホテルの空室状況を表示する機能
• 請求の提出方法とその情報を収集する機能
• 特定の価格帯間の最良の携帯電話契約を表示する機能

MCP を使用すると、AI エージェントは実際のサービスにアクセスして、エージェントがタスクを完了できるようになります。MCP は、AI コミュニティの多くの分野や、OpenAI や Anthropic などの大手企業によって支持されています。

AIソリューションを開発する場合 (上記のように複数のエージェントで構成されている)、これらのエージェントを手作業でコーディングすることは可能ですが、エージェントの開発をスピードアップするLangchainやSemantic Kernalなどの非常に優れたフレームワークがあり、AIフレームワークを使用して非技術者がエージェントソリューションを開発できるようにするビジュアルツールがあります。この分野での開発は電光石火の速さで起こっています。

ジャーニーに焦点を当てていることを考えると、重要な関心点は、エージェント ソリューションをジャーニー フレームワークにプラグインする方法と、エージェントの機能を強化するためにジャーニー フレームワークが提供するものです。次にその話に移りたいと思います。

ジャーニーオーケストレーションとジャーニー分析ソリューションを提供する場合、すべてのジャーニーには次のものがあります。

• スタート
• 目標
• 目標に向けた進捗状況の追跡
• 障害が発生した場合、ドロップオフ
• ジャーニーに沿って顧客に関する洞察を収集する機能

エージェントとジャーニーの世界がこれらの理由で一緒になると、素晴らしい機会が生まれます。

• エージェントは、目標があるときに最も効果を発揮します。それらは比較的知的ですが、一般的な AI が実現されていないことを考えると (そしておそらくしばらくはそうではないでしょう)、明確な目標を持つことで、エージェントの使用が最適化されます
• エージェントは、より良いコンテキストを持つと劇的に強化できます。上記の例では、エージェントが保険を購入する顧客のニーズについて知れば知るほど、提供されているものと顧客が必要とするものとの適合性が高くなります
• 企業システムからデータを抽出するのは難しい場合がありますが、ジャーニー分析とジャーニーオーケストレーションソリューションはそれを行うために最適化されており、ジャーニーの視覚化と分析を可能にするデータ抽出およびマッピング機能が十分に開発されています
• エージェントソリューションには通常、有効性と測定のフレームワークがありませんが、カスタマージャーニーはまさにそれを提供します。

次の図は、これがどのように行われるかを示しています。

カスタマージャーニーは、時間の概念が導入されるという点で、エージェントに独自の視点をもたらします。エージェントはもはや顧客を待つだけでなく、進捗状況を評価するためのフレームワークが整っているため、ジャーニーに沿って顧客をガイドし、育成します。したがって、顧客が行き詰まったときに顧客を後押しし、エージェントが顧客のニーズを満たすだけでなく、ジャーニーの勢いを維持することを確認できます (数日間にわたる多くのカスタマージャーニー)

カスタマージャーニーとカスタマーエクスペリエンスの未来には、AIエージェントが注入されるでしょう。上記を行うためのすべてのテクノロジーが整っており、今後数か月で大規模なうねりが見られるでしょう。上記のニュースレターが、私が読んできた多くのものがはるかに広く、詳細が欠けている「方法」について、もう少し洞察を提供してくれることを願っています。

このトピックに関するフィードバックと議論を楽しみにしています。

素晴らしい一週間をお過ごしいただき、いつものように旅をお楽しみください

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