過去 10 年間で、限られたユースケースを解決するポイント ソリューションとしてスタートした SAAS 市場のリーダーのほとんどは、複数のユースケースとペルソナに対応するように拡張し、機能セットを大幅に増やしてきました。これにより、TAM を拡大し、ライセンスの販売数を増やすことができました。しかし、製品の複雑さが増すという代償を伴いました。
多くの場合、製品は熟練したユーザーにとっては関連性がありますが、製品から特定の作業のみを実行したいユーザーにとっては複雑になります。
Salesforce ユーザー UI — 製品は企業内の複数のユースケースとペルソナに対応するため、ユーザー ジャーニーとナビゲーションは複雑で、多くの場合、熟練したユーザーにのみ適しています。
ユーザーの効率性を高める AI 副操縦士
ユーザーは、LLM を利用したコパイロットが、RAG を利用した単なる改善されたヘルプ チャットボット以上のものであることを期待しています。コパイロットは、あらゆる SAAS の複雑さと広範さを抽象化するのに非常に効果的であり、ユーザーに製品の結果への近道を提供します。
複数の SAAS チームが副操縦士戦略を策定する様子を観察し、SAAS 副操縦士チームが注力すべき 3 つの必須ユースケースを分析しました。
ユースケース1: 強化されたヘルプ -> 実際にサポートするサポート
今日のユーザーは、膨大なドキュメントのページを精査するのではなく、具体的な回答を期待しています。既存のナレッジ ベースとコミュニティの記事に加えて、検索拡張生成 (RAG) を搭載したコパイロットを使用すると、サポート エクスペリエンスを向上させることができます。
コパイロットはナレッジ ベースをインテリジェントに解析し、ユーザーのクエリのコンテキストを理解して、最も関連性の高い情報を取得します。ただし、効果的なサポート エクスペリエンスを構築するための秘訣は、RAG の精度を向上させることだけではありません。
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コミュニティが生成したコンテンツに投資することで、データ ソースの幅と品質を向上させます。
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顧客に、専門家の人間への簡単なエスカレーション パスを提供します。
ユースケース 2: データ過多から「ただ教えて」へ -> 実用的な洞察
データ ダッシュボードは、すべての SAAS ツールに必須の重要な機能セットですが、SAAS のダッシュボードの氾濫は圧倒的になる可能性があります。SAAS の各ユーザー ペルソナには、独自の洞察のニーズがあります。特定のビューや特定のデータ ポイントが必要な場合がありますが、汎用ダッシュボードでは、そのようなユーザーにとって事前に摩擦が生じます。
チャートやグラフを見つめて傾向を解読しようとする代わりに、副操縦士が積極的に重要な洞察を強調したり、データに関する質問に答えたり、適切なグラフを提示したりしてくれるシナリオを想像してみてください。LLM はデータを共有するだけでなく、データに基づいて構築される洞察についても説明します。
「あなたの顧客獲得コストは、最近のメールキャンペーンの成功により、今四半期で15%減少しました。同様の取り組みにさらに多くのリソースを割り当てることを検討してください。」この良い例は次のとおりです。 LLM を使用した TurboTax ユーザーに控除額と税額を説明するため。
データを実用的な洞察に変換することで、副操縦士は欠かせない戦略的パートナーになります。何が起こったかを示すだけでなく、なぜそれが起こったのかを説明し、次に何をすべきかを提案します。
ユースケース 3: タスクの自動化: 複雑さからシンプルさへ
ユーザーは、認知負荷を軽減し、複雑なタスクを自動化できるプラットフォームを重視します。コパイロット内の LLM (大規模言語モデル) エージェントの領域に入りましょう。これは、ユーザーに代わって複数ステップのプロセスを理解、計画、実行できる AI エンティティです。
必要な設定をすべて行って新しいアカウントを設定するという、しばしば困難な作業を考えてみましょう。複数のメニューやオプションをナビゲートする代わりに、ユーザーは副操縦士に次のように指示するだけで済みます。
「標準権限を持つマーケティング チーム XX の新しいアカウントを設定します。」
副操縦士はエージェントを活用して、このリクエストをエージェントとツールに分解し、正しい順序で実行して、実行されたアクションの概要を報告します。これにより、時間が節約されるだけでなく、構成エラーのリスクも最小限に抑えられます。
しかし、現在のエージェント AI 設定には 2 つの課題があります。
A. 彼らは限られた範囲の行動についてのみうまく調整し、…
B. エージェントワークフローの各ステップで幻覚が複雑化するため、多くの場合失敗します。したがって、実装を最も頻繁に発生するタスクと線形タスクに絞り込み、それらを適切に解決することが重要になります。Ramp は、この良い例を実験しました。
ランプツアーガイド — Ramp で何でもできる方法を教えてくれる AI エージェント。ユーザーを常に把握し、ワークフローを通じてサポートすることで、幻覚やエラーの問題を克服します。
AI の機能が進化するにつれ、限定されたタスクの委任からワークフロー全体の委任へと移行します。将来的には、ユーザーは SAAS 製品にログインすることなく、チャット インターフェイスまたは電子メールを送信するだけでこれらのタスクを実行できるようになります。
結論: 副操縦士の義務
現代のユーザーの期待に応え、それを上回るためには、SaaS サービスにコパイロットを統合することが不可欠です。強化されたサポートの提供からインテリジェントな洞察の提供、複雑なタスクの自動化まで、適切に設計されたコパイロットはユーザー エクスペリエンスを変革します。
これは単なる AI アシスタントではありません。ユーザーを支援し、効率性、情報提供、満足度を向上させるパートナーです。
問題はもはや副操縦士が必要かどうかではありません。本当の問題は、副操縦士がいなくても大丈夫かどうかです。
Saas のコパイロット
ジェナイ