バーチャルアシスタントの構築に適した構造やツールを備えることは、実際に構築を始めることと同じくらいに重要です。Kore.aiは、複数のチームで、場所、リリース日が異なる場合でも、バーチャルアシスタントの作成、トレーニング、テスト、ホストに必要なものをすべて提供します。
バーチャルアシスタントのライフサイクル管理の定義
バーチャルアシスタントのライフサイクル管理は、バーチャルアシスタントの計画、構築、テスト、展開に関わるすべてのステップを定義する体系的なフレームワークです。各ステップには、フレームワーク内の次のステップにつながる、明確に定義されたプロセスや成果物があります。
バーチャルアシスタントのライフサイクル管理は、関係者に共通の用語を使用し、共有された目標や責任を示します。これにより、各フェーズで関係者やその他の信頼できるチームメンバーによる検証が行われるため、プロジェクトの計画、人員配置、管理を簡素化し、バグや修正のリスクを軽減します。
バーチャルアシスタントのライフサイクル管理の定義
バーチャルアシスタントのライフサイクル管理は、バーチャルアシスタントの計画、構築、テスト、展開に関わるすべてのステップを定義する体系的なフレームワークです。各ステップには、フレームワーク内の次のステップにつながる、明確に定義されたプロセスや成果物があります。
バーチャルアシスタントのライフサイクル管理は、関係者に共通の語彙を使用し、共有された目標や責任を示します。これにより、各フェーズで関係者やその他の信頼できるチームメンバーによる検証が行われるため、プロジェクトの計画、人員配置、管理を簡素化し、バグや修正のリスクを軽減します。
バーチャルアシスタントライフサイクルのフェーズ
フェーズ１：計画を策定する
計画の策定では、プロジェクトの全体的な規模を決定し、すべての機能要件と非機能要件を収集し、定められた要件に対する機能を定義します。このフェーズは社内で、あるいはプロジェクト実施の専門家チームと連携して実施することが可能です。主要決定者がこれらの計画を承認した時点で、設計や開発を進めることができます。
フェーズ2：会話を設計する
このフェーズでは、会話体験の初期段階を設計します。通常、この時点ではストーリーボードを作成したり、長い会話のスクリプトを作成する必要があります。しかしKore.aiを使えば、会話デザイナーの中にメッセージを入力したり、コメントをつけたり、メモを追加したり、やり取りに関連するタスクを割り当てたりすることで、チームで協力して完全なユーザーボットとのやり取りを作成できるようになり、デザイナーと関係者との共同作業や情報発信が可能になります。
フェーズ2：会話を設計する
このフェーズでは、会話体験の初期段階を設計します。通常、この時点ではストーリーボードを作成したり、長い会話のスクリプトを作成する必要があります。しかしKore.aiを使えば、会話デザイナーの中にメッセージを入力したり、コメントをつけたり、メモを追加したり、やり取りに関連するタスクを割り当てたりすることで、チームで協力して完全なユーザーボットとのやり取りを作成できるようになり、デザイナーと関係者間の共同作業や情報発信が可能になります。
フェーズ3：ソリューションを構築する
会話の初期段階が設計されると、個々のコンポーネントを開発することができるようになります。初期のコンポーネントには会話型インターフェイスそのものが含まれており、バーチャルアシスタントに実行させたい特定のアクションにユーザー入力を変換したり、その逆の変換も行います。
最終段階のコンポーネントでは、ボリューム、パフォーマンス、システムやウェブサービスとの連携などを管理します。Kore.aiは包括的なタスク実行フレームワークを提供し、計画にある要件を簡単にバーチャルアシスタントの機能に沿わせることができます。
フェーズ4：実装する
このフェーズでは、初期の構築と会話フロー、そして初期の言語モデルを実装します。通常この作業は反復的に行われ、それぞれの構築は主要関係者向けのデモを作成するために使用されます。これらの開発は、従来大規模なコーディングを必要としますが、Kore.aiではコードを書くことなく、複雑で人間味のある体験を創り出すためのダイアログビルダーを提供します。
フェーズ4：実装する
このフェーズでは、初期の構築と会話フロー、そして初期の言語モデルを実装します。通常この作業は反復的に行われ、それぞれの構築は主要関係者向けのデモを作成するために使用されます。これらの開発は、従来大規模なコーディングを必要としますが、Kore.aiではコードを書くことなく、複雑で人間味のある体験を創り出すためのダイアログビルダーを提供します。
フェーズ5：トレーニングとテスト
次に、バーチャルアシスタントが人間の多様な表現を解釈できるようトレーニングを行います。この煩わしいプロセスを簡略化するために、Kore.aiでは3つのトレーニングエンジンを提供しており、それぞれに独自の方法論や利点があります。その後、バーチャルアシスタントをテスト環境に導入し、ユーザー側の受信テストと終了手続きを実行します。ここで、Kore.aiはバッチテスト機能やその他のツールによって初期トレーニングの効果を測定し、モデルの全体的な精度を評価し、変更が加えられた場合でも期待通りに動作し続けられるかどうかを検証します。
フェーズ6：サービス開始
この時点でバーチャルアシスタントは本番環境への展開準備が完了しており、継続的なガバナンスが必要になります。Kore.aiは、カスタムロールやカスタム権限、公開の選択設定、メーカー確認の制御などを含む、広範囲に及ぶボットとユーザーの管理を行います。
フェーズ6：サービス開始
この時点でバーチャルアシスタントは本番環境への展開準備が完了しており、継続的なガバナンスが必要になります。Kore.aiは、カスタムロールやカスタム権限、公開の選択設定、メーカー確認の制御などを含む、広範囲に及ぶボットとユーザーの管理を行います。
フェーズ7：サービス開始後のサポート
バーチャルアシスタントの開発プロセスは反復的に行われます。開発を進めるために、Kore.aiは、NLUモデルのレビュー、改良、再トレーニング用の包括的な分析や学習モジュールを提供し、不具合などの根本原因の分析を実行します。広範なテストツール、チャットの全トランスクリプト、詳細な分析に加えて、Kore.aiはチームがハイパーケアを実行し、ボットの安定性を測定し、時間をかけてバーチャルアシスタントを強化することを可能にします。
バーチャルアシスタントのライフサイクル管理サポート
バージョン管理
バージョン管理によって、ライフサイクルのあらゆる段階において複数のバージョンのバーチャルアシスタントを作成することができます。元のタスクへの変更は、最終的に承認されるまでは有効化されないため、現在の業務に影響を与えることなく調整を行うことができます。...バーチャルアシスタントのバージョンは、公開時に自動的に作成することができ、開発中に別のバージョンを作成することもできます。当社のプラットフォームには、異なるバージョンのバーチャルアシスタントが保存されており、必要に応じて取得したり、復元したりすることができます。以前のバージョンにロールバックすることが可能で、変更した内容が失われることはありません。クローニングを行うこともできるため、元のバージョンに縛られることなく、既存のタスク上に新しい別のタスクを構築することができます。
役割ベースのアクセス提供
全てのバーチャルアシスタントを誰にでも共有するのは適切ではありません。Kore.aiは、特定のエンタープライズユーザーやテスターに対して管理者が手動でバーチャルアシスタントを割り当てられるツールを提供しています。役割ベースのアクセス管理と組み合わせることで、適切な担当者のみが潜在的に機密性の高いバーチャルアシスタント機能やデータにアクセスできるようにします。...またこれにより徐々にユーザーを増やしていくことで、バーチャルアシスタントを段階的に導入することも可能になります。
複数の環境でのテスト
ライフサイクルの各フェーズは別々の環境で実施されるべきであり、そうすることで開発者とテスターが連携して作業できるようになります。Kore.aiは、バーチャルアシスタントの設定をテストするためのサンドボックス化されたランタイム環境だけでなく、様々な開発環境、テスト環境、本番環境を提供しています。...環境に関わらず、同じバーチャルアシスタントを開発と本番の両方で使用できるため、繰り返しのたびに新しいバージョンを再構築する必要はなく、エンドユーザーに影響を与えずに開発できるようになります。
インポートとエクスポートによる共有
ビルトインのバージョン管理に加えて、Kore.aiはバーチャルアシスタントのインポートとエクスポートを通じて外部リポジトリのバージョン管理をサポートしています。また、言語設定のような個々のコンポーネントをインポートまたはエクスポートすることができます。関連ファイルは、...アップグレードのために同じバーチャルアシスタントに徐々にまたは全体を一度にインポートすることができます。別の環境にボットを複製するために使用することも可能です。さらに、Kore.aiはリリース管理APIを提供し、物理環境にまたがるバーチャルアシスタントの展開を自動化します。
バーチャルアシスタントのライフサイクル管理のメリット
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