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title: 【I-324101_17127847802】顧客エンゲージメント領域における生成AIの活用
description: 生成AIは2024年の最も重要なIT関連トピックのひとつであり、企業では各種業務で生成AIの活用の動きが見られる。顧客エンゲージメント領域においても、チャットボットや音声認識などのさまざまな業務アプリケーションで生成AIの適用が進んでいる。本稿では、顧客エンゲージメント領域のソリューションでの生成AI機能の適用状況と、企業における今後の適用パターンを提示する。
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[レポート・ライブラリ｜株式会社アイ・ティ・アール ](https://www.itr.co.jp/report-library)

# [【I-324101_17127847802】顧客エンゲージメント領域における生成AIの活用](https://www.itr.co.jp/report-library/i-324101)

 作成者: [株式会社アイ・ティ・アール](https://www.itr.co.jp/report-library/author/株式会社アイ-ティ-アール)｜Oct 21, 2024 12:00:00 AM

生成AIと顧客エンゲージメント領域への企業のIT投資状況は

顧客エンゲージメント領域において生成AIをどう活用すべきか

業務領域への生成AIの適用パターンとは

生成AIは2024年の最も重要なIT関連トピックのひとつであり、企業では各種業務で生成AIの活用の動きが見られる。顧客エンゲージメント領域においても、チャットボットや音声認識などのさまざまな業務アプリケーションで生成AIの適用が進んでいる。本稿では、顧客エンゲージメント領域のソリューションでの生成AI機能の適用状況と、企業における今後の適用パターンを提示する。

## 構成

- 1. 生成AIと顧客エンゲージメント領域への投資状況
  
    - [1-1. 生成AIの主な機能 ](https://www.itr.co.jp/report-library/i-324101?hs_amp=true#anc_paragraph_1_1)
    - [1-2. 投資意欲が高い生成AIと関連サービス ](https://www.itr.co.jp/report-library/i-324101?hs_amp=true#anc_paragraph_1_2)
    - [1-3. AI領域と顧客エンゲージメント領域へのIT投資状況](https://www.itr.co.jp/report-library/i-324101?hs_amp=true#anc_paragraph_1_3)
    - [1-4. DXの成果が得られ始めた顧客エンゲージメント ](https://www.itr.co.jp/report-library/i-324101?hs_amp=true#anc_paragraph_1_4)
- 2. 顧客エンゲージメント領域の生成AI
  
    - [2-1. 多様なタッチポイントでのシームレスなサービス提供](https://www.itr.co.jp/report-library/i-324101?hs_amp=true#anc_paragraph_2_1)
    - [2-2. データ分析を基にしたマーケティングの遂行](https://www.itr.co.jp/report-library/i-324101?hs_amp=true#anc_paragraph_2_2)
    - [2-3. 営業・販売活動の高度化 ](https://www.itr.co.jp/report-library/i-324101?hs_amp=true#anc_paragraph_2_3)
    - [2-4. 顧客サポートの高度化](https://www.itr.co.jp/report-library/i-324101?hs_amp=true#anc_paragraph_2_4)
- 3. 業務アプリケーションに組み込まれる生成AI
  
    - [3-1. MA／CDPに組み込まれる生成AI機能](https://www.itr.co.jp/report-library/i-324101?hs_amp=true#anc_paragraph_3_1)
    - [3-2. SFAに組み込まれる生成AI機能](https://www.itr.co.jp/report-library/i-324101?hs_amp=true#anc_paragraph_3_2)
    - [3-3. カスタマーサービスに組み込まれる生成AI機能](https://www.itr.co.jp/report-library/i-324101?hs_amp=true#anc_paragraph_3_3)
    - [3-4. 業務用途に調整された生成AI機能による効果](https://www.itr.co.jp/report-library/i-324101?hs_amp=true#anc_paragraph_3_4)
    - [3-5. 生成AIの部分適用と全体適用](https://www.itr.co.jp/report-library/i-324101?hs_amp=true#anc_paragraph_3_5)
    - [3-6. 生成AIによるカスタマーサクセスの将来](https://www.itr.co.jp/report-library/i-324101?hs_amp=true#anc_paragraph_3_6)
- [結論](https://www.itr.co.jp/report-library/i-324101?hs_amp=true#anc_conclusion)

## 1．生成AIと顧客エンゲージメント領域への投資状況

## 1-1. 生成AIの主な機能

大規模な事前学習を基とした基盤モデルである「生成AI」は、2022年11月にOpenAI社が、ニューラルネットワークをベースとした大規模言語モデルであるGPTを組み込んだAIチャットボットサービスであるChatGPTを公開して以降、急速に注目が高まり、現在多くの企業が投資対象としている。

### 図1．生成AIでの自然言語のプロンプトを介したさまざまなコンテンツ生成

 出典：ITR

生成AIは、ChatGPTをきっかけに注目されたことから、チャットボットとしての活用が目立つが、図1に示すように自然言語を中核にさまざまなコンテンツを生成可能であり、その活用範囲は多岐にわたる。代表的なケースは、生成したいものを自然言語（テキスト）で指定するプロンプトを介して、キャッチコピーやメールの返信文、商品概要の要約などのテキストを出力するものである（テキスト－テキスト）。他にもプログラミングコードの生成（テキスト－コード）や、画像や動画、3Dモデルの生成が有名である。一方、音声をテキストにする音声認識（音声－テキスト）や、画像の特徴を説明する文の生成など、テキスト以外のコンテンツからテキストを生成する機能があげられる。

[完全な記事を表示](https://www.itr.co.jp/report-library/i-324101)

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