カスタマーデータを超えて：CXにおけるAIエージェントに欠けているコンテキストの基盤

本IDC Perspectiveでは、マーケティング、営業、広告、デジタルコマース、カスタマーサポート、フィールドサービスシステムといったカスタマーエクスペリエンス（CX）の各機能に展開されるAIエージェントが、統合されたカスタマーデータ以上の専用のコンテキスト基盤を必要とする理由について考察しています。また、エージェントが共有コンテキストに基づいて推論を行い、機能横断的なアクションを調整し、自律的な意思決定を行うことを可能にする3つのアーキテクチャ基盤、すなわちナレッジグラフ、セマンティック定義、コンテキスト管理について定義しています。本資料は、CXにおけるAIエージェントのコンテキスト対応状況を評価するビジネスおよびテクノロジーの購入担当者双方に向けたガイダンスを提供します。「カスタマーデータプラットフォームは統合されたプロファイルを提供してくれましたが、その基盤だけではAIエージェントが自律的な意思決定を行うには不十分です。AIエージェントには、CXの関係性に対する詳細な理解、機能横断的な共有ビジネスロジック、そしてカスタマーの意図、ライフサイクル段階、過去の行動を反映した実行時コンテキストを提供する、さらなるレイヤーが必要です。それによって初めて、真の価値を提供できるのです。」と、IDCのAI対応カスタマーデータおよびアナリティクス担当調査ディレクター、Tapan Patel氏は述べています。

エグゼクティブスナップショット

• 主なポイント
• 推奨されるアクション

状況の概要

• AIエージェントの定義と特徴
  • 関係性を理解するためのナレッジグラフ
  • 共有ビジネスロジックとしてのセマンティック定義
  • カスタマーの意思決定のためのコンテキスト管理
• CXスーパーバイザーエージェントと、コンテキスト管理、セマンティック定義、ナレッジグラフの必要性

テクノロジーバイヤーへのアドバイス

参考資料

• 関連調査
• 要約