デジタル化が進む世界において、課題は情報の不足ではなく、効率的にアクセスできないことにあります。この根本的な問題は、無数のウェブサイトやデジタル製品で繰り返し発生する摩擦の原因となっており、ソフトウェアエンジニアのShrikrishna Joisa氏がOpenSpeechAIを開発するきっかけとなりました。これは、組織のコミュニケーション方法やユーザー様が回答を見つける方法を変革するために設計された革新的なプラットフォームです。
ニューヨーク在住のベテランソフトウェアエンジニアであり、AI駆動および機械学習駆動システムを専門とするJoisa氏は、ある広範な問題を観察しました。企業は包括的なドキュメント、よくある質問、詳細な製品ページの作成に多額の投資を行っているにもかかわらず、訪問者は未解決の質問を残したまま去ってしまうことが多いのです。彼が説明するように、原因はデータの欠如ではなく、従来のウェブサイトの時間のかかるナビゲーションと限られた検索体験にあります。
「デジタル製品や企業のウェブサイト全体で同じ摩擦を繰り返し観察した後、OpenSpeechAIを設立しました。情報は存在していましたが、ユーザー様は効率的にアクセスできなかったのです」とJoisa氏はインタビューで語りました。「チームはドキュメント、よくある質問、製品ページに多額の投資を行っていますが、ナビゲーションに時間がかかり、検索体験が限られているため、訪問者は依然として未解決の質問を残したまま去ってしまいます。」
彼の動機は非常に個人的なものでした。「訪問者が質問に答えられないまま私のウェブサイトを離れるのが嫌いです。ドキュメントの作成、よくある質問ページの作成、詳細な製品説明の追加に何週間も費やします。それでも、人々はドキュメントの3ページ目にある内容を尋ねるメッセージを送ってくるのです。」
Joisa氏が強調する中核的な問題は、情報の欠如ではなく、その発見可能性にあります。「情報は存在しています。人々がそれを見つけられないだけなのです」と彼は言いました。「答えを得るために47ページのPDFを掘り下げることはしませんし、サイト構造をナビゲートするのに10分も費やすことは絶対にしません。」
OpenSpeechAIは、このデジタルかくれんぼの解決策として考案されました。その前提は一見シンプルでありながら非常に影響力があります。コンテンツをアップロードし、AIエージェントをトレーニングし、訪問者の質問にリアルタイムで答えさせるのです。このアプローチは、既存の知識を会話型で即座にアクセス可能にすることでギャップを埋め、組織が「検証済みの公式ソースに基づくAI応答」を通じて関連情報を表示できるようにします。Joisa氏が強調する目標は、「ドキュメントを置き換えることではなく、使用可能にすることでした。」
B2BとB2Cの情報ギャップを埋める
Master of Codeの最近のレポートによると、企業の約70%から80%が、AI駆動カスタマーサービスとエンゲージメントのためのチャットボットを採用しているか、採用を計画しています。2026年の最新データによると、78%の企業が少なくとも1つの中核機能でConversational AIを実装しています。コスト削減と7×24サービス需要に牽引され、B2B(60%)の採用率はB2C(42%)セクターと比較して高くなっています。
OpenSpeechAIの必要性は業界固有の問題を超越し、B2B(企業間取引)とB2C(企業・消費者間取引)の両方のプラットフォームにとって不可欠であることが証明されています。Joisa氏が説明するように、「B2BとB2Cの両方のプラットフォームは情報発見に苦労しています」と彼は言いました。「B2B環境では、購入者は決定を下す前に技術的な明確化が必要なことがよくあります。B2C環境では、ユーザー様は即座の回答とパーソナライズされたガイダンスを期待しています。」
従来のチャットボットは、応答スクリプトや汎用言語生成に依存しており、その有用性を制限することがよくあります。OpenSpeechAIは、組織自身の検証済み資料から直接応答を取得し検証することで差別化を図っています。これにより、テンプレート化された返信ではなく、文脈に即した正確な回答を提供できるため、ブランドの一貫性を確保しながらカスタマージャーニーの摩擦を大幅に削減できます。
Statistaの2025年のレポートによると、人気のあるチャットボット(ChatGPT、Gemini、Copilot、Perplexityの無料版)からのチャットボット応答の約半分(48%)に精度の問題が含まれていました。また、17%には重大なエラーがあり、主にソーシングと文脈の欠如に関するものでした。2024年12月のStatisticaレポートと比較すると、不正確な応答の割合は大幅に高く、4つのLLMすべてで72%でした。これは大きな改善が行われていることを証明していますが、LLMモデル全体を改善するためにはさらに多くの作業が必要です。
現在のAIチャットボットの限界を克服する
Joisa氏は、多くのAIチャットボットアシスタントに蔓延している現在の欠点を鋭く認識しています。「最大の制限の1つは信頼性です。多くのAIチャットボットは流暢な応答を生成しますが、検証されたコンテンツでそれらの応答を検証しないと、幻覚や曖昧な回答を生成するリスクがあります」と彼は言いました
単なる流暢さを超えて、彼は多くのシステムにおける深さの欠如を指摘しています。「もう1つの制限は表面レベルのインタラクションです。」Joisa氏が説明するように:「一部のシステムは会話形式で応答しますが、構造化された検索、コンテキストメモリ管理、または企業の実際の知識ベースとの統合が欠けています。これらのコンポーネントがなければ、AIアシスタントは最初は役立つように感じられますが、より複雑なクエリでは失敗します。」
OpenSpeechAIは、精度、コンテキスト検索、組織の知識ベースとの深い統合を優先することで、これらの問題に直接対処しています。
会話型でアクセス可能な言語の芸術
OpenSpeechAIが言語において会話型でアクセス可能であることを保証することは、その設計の中心です。Joisa氏は説明します:「会話の明確さを維持することは、コンテキストから始まります。各応答は、静的なスクリプトや汎用的な返信に依存するのではなく、ユーザー様の特定のクエリと最も関連性の高い取得されたコンテンツに基づいて生成されます。」
重要な機能は、その自動言語適応です。「システムはまた、ユーザー様の入力の言語を検出し、それに応じて応答するため、手動設定を必要とせずにインタラクションを自然に保つことができます。コンテキストに基づく検証と自動言語適応を組み合わせることで、アシスタントは検証されたソース資料と整合性を保ちながら会話型を維持します。」これは、午前2時にスペインからの訪問者が質問をすると、手動設定なしでシームレスにスペイン語で回答を受け取ることを意味します。
AIインタラクションの未来としての検証
OpenSpeechAIの背後にある動機—組織自身の資料に応答を直接検証することで、既存のコンテンツをリアルタイムでアクセス可能にすること—は、Joisa氏がAIインタラクションの未来として位置づけているものです。
「AIの採用が増加するにつれて、信頼が中心になります」と彼は言いました。「ユーザー様と組織は、流暢なだけでなく正確なシステムを必要としています。組織自身の資料に応答を検証することで、回答が追跡可能であり、検証済みの公式ソース情報と整合していることが保証されます。」
このアプローチはパラダイムシフトを意味します。「このアプローチは、AIを汎用会話レイヤーから構造化された知識へのインテリジェントなアクセスポイントに変えます。コンテンツを置き換えるのではなく、その使いやすさを向上させます。」Joisa氏は、このモデルの長期的な持続可能性を固く信じています:「長期的には、検索、検証、会話型インターフェースを組み合わせたシステムは、純粋に生成的なツールよりも持続可能です。」
多言語機能の不可欠な役割
グローバル化されたデジタル環境において、多言語サポートは単なる機能ではなく、必要不可欠なものです。「デジタルオーディエンスはグローバルであり、ユーザー様のインタラクションは単一の言語境界に従いません。多言語機能を有効にすることで、摩擦が軽減され、個別のデプロイメントや手動設定を必要とせずに、地域全体でサポートがアクセス可能になります。」
OpenSpeechAIは、高度な言語モデルを活用して50以上の広く話されている言語をサポートし、訪問者の言語を自動的に検出して対応します。「焦点は単なる翻訳ではなく、組織のソース資料に応答を検証しながら、コンテキストと意図を保持することです」と彼は言いました。「これにより、ユーザー様が最も快適に使用する言語で正確な情報にアクセスできることが保証されます。」
今後の道:ユーザー様のニーズとともに進化する
今後を見据えて、Joisa氏は、OpenSpeechAIの製品開発が動的でユーザー様中心であり続けることを強調しています。「製品開発は、実際のユーザー様のフィードバックによって形作られ続けます」と彼は言いました。「中核システムは知識検索と会話型インタラクションに焦点を当てていますが、ユーザー体験、サポートツールの拡張、組織がコンテンツを管理および更新する方法の改善を積極的に進めています。」
採用が拡大するにつれて、焦点は中核機能を超えて使いやすさとサポートに広がります。「これには、より優れた分析、より明確な設定ワークフロー、およびユーザー様がシステムと実際にどのようにインタラクションするかに基づく反復的な改善が含まれます」とJoisa氏は述べました。「長期的な目標は、プラットフォームを責任を持って進化させることです—信頼性、明確さ、またはパフォーマンスを損なうことなく機能を拡張することです。」
