徹底したデータ化でデジタルの体験価値を高め、企業を成長させるための提言

AIチャットボット時代にもDAPは必要なのか？　PendoのCEOに聞いてみた

チャットボットやエージェントの使用状況データも把握し、改善する

――DAPであるPendoは、企業が導入したSaaSの利用定着などに用いられていますが、AI時代にはどのように進化していくのでしょうか？　「自然言語を理解するチャットボットがアプリケーションのインターフェイスになれば、DAPは不要になる」という見方もできます。

オルソン氏：DAPはAIの時代も必要です。そもそも、構築したチャットボット自体の利用をユーザーに定着させていく必要がありますよね。DAPを使って、チャットボットに質問するよう誘導することには意味があります。

　たとえば、自社のコンサルタント向けにチャットボットを構築したErnst & Youngでは、Pendoを使ってユーザーをチャットボットに誘導し、その使い方を画面上で説明し、利用状況を測定しています。Pendoならばユーザーとチャットボットのやり取りも分析できるので、ユーザーが得たい情報を得られたのか、それともやり取りのなかでつまずいているのかといったことも見えてきます。

　これからの企業では、生成AIチャットボットやAIエージェントの利用が増えていきますが、その利用状況についての詳しいデータを提供できる点は、Pendoに大きなチャンスをもたらします。また、チャットボットに話しかけているユーザーが、チャットボット以外のアプリケーションで何をしているのかを理解する手がかり（データ）もPendoから得られますから、チャットボットはそれを踏まえてユーザーと精度の高い会話を交わせます。

　SaaSを利用するうえで、チャットボットが有力なインタフェースの1つになっていくことは否定しませんが、「アプリのUIがチャットボットだけになる」こともないはずです。従来型のUIとチャットボットの両方が使える世界、われわれはそれを“ハイブリッド体験”と読んでいますが、そうした時代に向けてPendoの重要性はさらに高まるだろうと、自信を持っています。

――チャットボットにPendoを適用することで、具体的にどんな利用状況のデータが得られるのでしょうか？

オルソン氏：どんなユーザーが利用しているのかという基本情報に加えて、チャットボットとの会話をテーマごと、ユースケースごとに整理して見ることもできます。これを見れば、ユーザーがボットに何を期待しているのかが分かります。たとえば、似たような質問を複数回繰り返していれば、ユーザーが期待した回答がうまく得られていないことが分かりますし、その頻度が多ければ改善の余地があるでしょう。

　最近ではフラストレーション、つまり“ユーザーのイライラ”についての指標も導入しました。Pendoではすでに、ユーザーがイライラして何度もクリックする「レイジクリック」を測定する指標は持っていますが、そのプロンプト版である「レイジプロンプト」も新たに設け、AIが期待どおりに応答せずイライラを抱えたユーザーのプロンプトを検出します。将来的には、そうしたユーザーに「何かお手伝いできることはありますか？」と、改善案を示せるような世界を目指しています。

　さらに、チャットボットの応答が遅い、分かりにくい、共有すべきでない情報を共有している、といった問題も特定できるようにしていきます。

――チャットボットの次はエージェントに注目が集まっています。AIエージェントは今後、複数のAIエージェントが連携する形で複雑なタスクを完了する「マルチエージェント」に向かいます。その際、Pendoのユースケースはどのようになるのでしょうか？

オルソン氏：エージェントを用意したからといって、それでユーザーが得たい効果を得ているとは限りません。現在、多くのチャットボットサービスには、回答結果を「いいね」「よくない」で評価するボタンが用意されていますが、それだけでは不十分です。先ほど触れたAgent Analyticsでは、AIエージェントの利用状況について把握や管理ができます。複数のエージェントによる実行結果をスマートに把握する方法を、現在模索しているところです。

　エージェントのパフォーマンスを測定できるのはPendoだけです。われわれは市場への啓蒙という点でも、責任感を持って進めています。

――Pendoと対話しながら操作できる「Agent Mode」を発表しました。Pendoの典型的なユーザーはプロダクトマネージャー（PM）ですが、この機能の追加によって、ユーザーの裾野を広げていく狙いがあるのでしょうか？

オルソン氏：現在、Pendoの主要なユーザー層はPM、それにビジネスアナリストなどです。ただし今後、Pendoのユーザー層は広がっていくものと予想しています。

オルソン氏自らが新機能（Agent Mode）のデモを披露してくれた

　たとえば、新機能の「Pendo Predict」は、ユーザーがWebサイトで読んでいるコンテンツなどプロダクトの使用状況データをAIモデルで分析し、解約や離脱のリスクを分析したり、リードを測定／スコアリングしたり、コンバージョン率を予想したりすることができます。この機能を使えば、企業のマーケターが関心を持つようなデータも得られます。

　テクニカルサポート、カスタマーサポートといった職種にも、Pendoのユーザー層は広がっていくでしょう。Pendoは「Salesforce Service Cloud」との統合が可能で、顧客からチケットを受け取った担当者は、その顧客がチケット提出前にプロダクト上で何をしていたのかが確認できます。担当者は、サポート開始のタイミングから顧客の背景を理解してサポート業務に当たることができます。