スタンフォード大学とMITの研究者が、AIがカスタマーサービスエージェントの生産性に大きな影響を与えることを画期的な研究で明らかにしました。
本分析は、長期的な期間（10ヶ月以上）、幅広いユーザー層（5000人以上）にわたって、現実の状況を調査した初めての分析です。合計300万回のチャットセッションを分析しました！
今回解析したソフトはGPT-3に基づくものでしたが、GPT-4（およびその後のLLMの影響）はより大きくなることを意味します。これは、ジェネレーティブAIがさらに大きなインパクトを与えるための、バケツの中の最初の一滴と考えるべきでしょう。
研究はのすごいところは：
フォーチュン500社のサポートエージェント5,000人を対象に、AI導入前と導入後で計測を実施
ソフトウェアはGPT-3が搭載され、カスタマーサポートのやり取りでさらに細かく調整されました。
主な学習内容
その結果、1時間あたりのエージェントが解決に成功したチャット数が13.8%増加したことが確認されました。
個々のチャットの処理時間、同時処理されたチャット、チャットの成功率、そして感情など、多くの指標が改善されました。
最も注目すべきは、下位5分位のエージェントが35％増加し、最上位5分位のエージェントに近いスキルレベルになったことです。
新規エージェントの立ち上がりも早く、2ヶ月のエージェントは6ヶ月のエージェントと同等のスキルでAIにアシストされるようになった
高品質のエージェントは、利益がゼロであり、実際には、AIに気を取られていると思われるいくつかの指標で減少した。
これが何を意味するのか：
企業は利益を求めており、その結果、質の高い代理店の獲得競争や代理店維持の心配をする必要がなくなれば、労働市場の変化が起こる可能性があります。
逆に言えば、質の高いエージェントがさらに高度な仕事をするようになり、他の役割に取って代わられる可能性があります。
LLMを微調整するために、質の高いエージェントとの対話が行われました。エージェントは効率的に仕事をこなし、AIにその方法を教えたのです。私たちの発見は、AIシステムに提供するデータに対して労働者が補償されるべきかどうか、またどのように補償されるべきかについて疑問を投げかけるものです」と研究チームは書いています。
このようなaiによる生産性の上昇は他の分野でも見られます。
以前、中国のビデオゲームアーティストがAIツールに取って代わられ、その役割が急速に減少していることを紹介したことがあります。