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活用できる面はあると思います。FAQを構成する質問文と回答文のうち、質問文の生成の実現化は早いかもしれません。たとえば、コールログを読み込ませて特に多い問合わせを要約したり、質問文として改編してFAQの雛形にするといったアウトプットが考えられます。コールリーズンに即したFAQコンテンツの生成支援、コンテンツ作成時間の圧縮、分析時間の短縮なども実現できれば、FAQシステムの運用が大きく効率化されるでしょう。

LLMが学習する情報は、Web上で収集した大量かつ有象無象の自然言語データがベースになり、学習量が膨大である結果、「流暢な回答」を生成することができますが、LLMだけでは正誤の判断という概念はありません。またAI全般の特徴として、AIが高度であるほどインプットからアウトプットがどうなるかを簡単に制御はできなくなります。企業利用でのデメリットを回避するとなると、人間によるチェックが欠かせません。回答の提示に直接LLMを適用する、人の力をスキップして効率化するなどには、まだハードルが高いと言えます。

ナレッジソリューションとしてのポイントがあるとすれば、「コンテンツ（情報）を生成するのか、コンテクスト（文脈）を生成するのか」は必ず存在する視点だと思います。企業からの情報提供の大前提として、誤った情報をお客さまやオペレーション現場に提供することはあってはなりません。一方、文章構成、文体や伝え方、言葉選びなどを補正したり付加する用途やソリューションであれば、LLMの伸びしろは大いにあると感じます。
総じて何をインプットし、何をアウトプットするものなのか、今後出現するソリューションの見極めには必要ですね。

FAQに限らず、活用のレパートリーや広がりもあると感じます。たとえば、CRMやSFAの登録データを学習して、インシデントの根本的な要素やサービスの欠陥、改善案を自動的に検出できるようになるかもしれません。ただその場合も、条件付けやフラグ、アラートを出すレーティング設定など、判断は人間に委ねられます。技術革新によりシステムの精度や提案力が上がっても、AIやソリューションを管理する人間の配置や育成は引き続き必要だと思います。

はい、前提として理解しておきたいのは、LLMを含め生成AIが学習しているのはテキストデータであるということ。音声関連のAIソリューションも存在しますが、それらも電話音声からテキストへのディクテーション（書き起こし）が組み合わされています。AI活用の現場では、より精緻なテキスト、正確な記載のあるテキスト、利活用にかなうテキストデータがいっそう貴重なものになっています。

ナレッジ活用の基本でもありますが、正しい情報や業務知識、履歴情報、VOCがテキストデータやデジタルデータとして保存され、残っていることです。とはいえ、LLMが学習しているような世界規模の膨大なデータを用意する必要はありません。あくまでも自分たちの仕事の情報・プロセス・知識が体系立ててテキストデータにまとめられていれば十分です。可能であれば一つ一つのドキュメントファイルではなく、CSVデータなどに一括で置き換えられる状態で管理されているのがよりよいと思います。
今後、日本国内の企業もLLMや生成系AIを発表すると思います。それらに伴い日本語への最適化も進み、より扱いやすいサービスも登場が期待されます。いざ自社にも取り入れようと思ったその時、データの下ごしらえが十分であれば、活用もスムーズに進むでしょう。

DXという言葉は概念であり、LLMを含むAIという言葉もテクノロジーの総称です。こういった抽象度の高いテーマは、総じてコンセプトが先行し、地に足のついた着地、現場での具体化を見失いがちです。繰り返しになりますが、冒頭の「目的不在」そして「ユーザー不在」に陥らないことです。ここでのユーザーとは、一般消費者含む自社のお客さまや、社内の利用者も含みます。また、可能な限りシステム検討の際は現場の方たちで試用をすることもおすすめです。

DXなりAIなりのソリューションやプロジェクトによって、ユーザーがどんな体験、変化を生むのかという視点です。たびたび期待される自動応答を例に考えてみます。提供企業が「人的コストをゼロにする」という確固たる目的があったとしましょう。しかし企業視点だけで自動応答を進めても、成功は望めないケースが多い。それは自動応答によってユーザーが「何を得て、何が変化し、納得あるいは満足するのか」という視点がないからです。
例えば呼減という話題は長年に渡り業界的イシューですが、本当に電話をかけさせたくなければ、今すぐ電話線を切ればいい。しかしそうはならない、できない理由があるわけです。AIやDXにおいても、企業・運用者としての課題解決や目的設定と、顧客（ユ―ザー）体験の両輪をバランスよく推進する視座が求められるのだと感じます。

そうですね。これまで私が体験してきた実感として、何かしらのシステム導入で劇的な改善を実現したセンターは、「ユーザーやスタッフにこういう体験をしてほしい」という展望やビジョンを必ず持っていました。AIなどの画期的なテクノロジーはつい「導入ありき」で考えがちですが、トレンドに惑わされることなく、自社のあるべき姿や原点に立ち返ってみてください。