ナレッジグラフとLLM：B2Bセールスの次のフロンティアへの実践ガイド
大規模な言語モデル（LLM）は、B2B営業チームに大きな価値をもたらすが、最良の結果を得るためには、実世界の文脈データに基づく必要がある。
営業とマーケティングは、ジェネレーティブAIと大規模学習モデル（LLM）が最も大きな価値をもたらす可能性がある分野の一つである。マッキンゼーの推定 年間約1兆ドルのインパクトこれらの機能だけで。
同様に、ベイン・アンド・カンパニーがB2Bビジネスのリーダーを対象に行った調査では、営業、マーケティング、カスタマーサポートが、基盤となるモデルやジェネレーティブAIが必要とされる分野であると強調されている。 最高の可能性を秘める.BCGの調査によると 営業リーダーの70％がジェネレーティブAIへの投資を計画.
そのため、これらの機能全体に潜在的な影響があることについては、幅広いコンセンサスが得られている。しかし、B2B営業にこれらのテクノロジーを導入する現実的な意味は何だろうか？LLMやナレッジ・グラフのような最先端テクノロジーを組み合わせることで、組織はどのようにさらに大きな利益を引き出すことができるのだろうか？また、そうすることで組織が直面する課題にはどのようなものがあるのだろうか？
このブログでは、こうした疑問のいくつかを解き明かしていく。
B2B営業のチャンスとは？
B2B営業チームの仕事は大変だ。彼らは通常、競争の激しい販売環境で複雑な顧客を相手にしており、幅広い製品やサービスを深く理解している必要があります。多くのことを抱えているため、どの顧客や見込み客と、いつ、何を話すべきかを知ることは非常に重要です。
ここ10年ほどの間に、B2Bセールスの効率と成長を促進するための重要な差別化要因として、データが台頭してきた。例えば、価値の高い新規顧客獲得の機会を特定したり、特定の製品やサービスについて顧客に積極的に働きかけたりするためだ。例えば、静的で事前に定義されたモデルに基づいてリアルタイムのアラートやリードを生成しても、営業チームが市場の変化に迅速に対応する助けにはならないし、分析チームへのアドホックなリクエストには数日、数週間、あるいは数カ月を要することもあり、その間に機会が過ぎてしまうことも多い。
LLMのような新しいテクノロジーは、営業チームが積極的で有意義なエンゲージメントを推進するために必要なすべてのデータと情報を手元に置くという、パラダイムシフトの機会を提供する。
例えば、商業銀行のリレーションシップ・マネージャーは、「中国の自動車製造業界で最も重要なサプライヤーは誰か？当行の新しい外国為替アプリに最も興味を持ちそうな顧客は？顧客ごとにパーソナライズされたEメールを作成し、すぐに返信を受け取ります。
あるいは、通信会社のアカウント・マネージャーは、「南ロンドンで最近発生したネットワーク障害で影響を受けた顧客は？とか、「顧客ABCはネットワーク・インフラにいくら使っているのか？これは他の類似企業と比較してどうですか？
ほんの5年前にはSFのように思えたことも、最新のテクノロジーを使えば可能になる。
LLMとナレッジグラフとは何か？そしてなぜそれらを組み合わせるのか？
大規模言語モデルは、人間の言語を理解し生成することができる機械学習モデルであり、膨大な量のデータで事前に訓練されています。ChatGPTは、OpenAIのGPT LLMを利用した一般的なサービスの一例です。
ナレッジグラフナレッジグラフは、現実世界の実体や、それらの実体間の関係を表すデータを格納する方法である。ナレッジ・グラフは、所有構造やサプライ・チェーン、ネットワーク・インフラストラクチャのような複雑な現実世界のシステムやイベントを表現するために使用できる。
LLMは、訓練された膨大な公開情報を使って一般的な質問に答えることには長けている。しかし、商業的な文脈で本当の価値を提供するには、より具体的な知識が必要です。例えば、LLMは特定の顧客の商品保有状況や取引に関する質問には答えられないだろう。
ナレッジグラフは、膨大な量の有用なドメイン固有の情報を含み、データサイエンスチームがコンテキストに基づいた洞察を引き出すための非常に強力な基盤を提供することができる。ナレッジグラフはノードとエッジの数が多く、関係が複雑なため、ビジネスユーザーが大規模に解釈するのは難しい。例えば、商業バンキングにおけるナレッジグラフは、銀行のグローバルな顧客ベースとその サプライチェーンファーマグラフィックな詳細やニュース・イベントも充実している。
ナレッジグラフはまた、実世界の関係を正確に反映するために、良質で連結されたデータの基盤が必要であり、これはエンティティ解決によって作成することができる。
LLMとナレッジグラフを組み合わせることで、シンプルで自然な言語インターフェイスに、コンテクスト、ドメイン、組織固有の幅広いデータを組み合わせることができます。
LLMをナレッジグラフデータに基づかせることで、幻覚の可能性を減らすだけでなく、ナレッジグラフに含まれる実際のデータポイントへの出力の追跡が可能になる。これは、ユーザーとの信頼関係を築き、商用アプリケーションの監査可能性を高める上で極めて重要である。
多くのLLMがある時点までのデータのみを対象としてトレーニングされているのに対して、ナレッジグラフは最新のデータ、さらにはリアルタイムのデータを含むこともできる（例えば、GPT-4ターボは2023年4月までのデータを対象としている）。(例えば、GPT-4ターボでは、2023年4月がカットオフ・デートとなっています）これは、顧客情報、製品保有状況、ニュース、最近のやり取りなど、組織や取引相手に関する最新情報が必要なB2B営業には不可欠です。
ビジネス上の価値とは？
がある。 4つの主要価値分野LLMとナレッジグラフを活用したアシスタントによって、B2Bセールスを可能にすることができる：
収益の伸び：
リードジェネレーションの加速。会話型インターフェースを介してより豊富な情報にアクセスすることで、営業チームはより多くのリードをより速いスピードで特定することができます。
コンバージョン率の向上。営業チームは、パーソナライズされたプロアクティブなエンゲージメントを促進し、取引を成立させるための適切な情報とプロンプトを備えています。
効率が良い：
営業チームの生産性の向上。営業チームは、異なる情報を統合したり、他のチームにデータを要求するために時間を費やす必要がなくなります。
分析チームの生産性の向上。アナリティクスチームは、アドホックなリクエストに対応する時間を節約し、モデリングのためのナレッジグラフ基盤から利益を得ることができます。
顧客と従業員の経験：
クライアント・エクスペリエンスの向上。営業チームによる不必要な事実確認が不要になり、顧客はタイムリーで適切なエンゲージメントを得ることができます。
従業員体験の向上。営業チームは営業戦略と顧客エンゲージメントに集中でき、最新技術の習得も可能。
リスクの軽減：
リスク識別の向上。例えば、サプライチェーンにおける信用不安や、制裁を受けた企業とのつながりなど。
現実的な課題は何か？
責任あるAIとガバナンス
ジェネレーティブAIのアプリケーションの周囲に適切なガードレールを設置することは非常に重要である。B2B営業では、通常、（B2Cチャットボットなど）顧客に直接表示されるのではなく、営業チームのメンバーが出力を解釈するため、幻覚や不適切な情報が共有されるリスクはいくらか軽減される。しかし、それでもなお、以下のことを確認することが重要です：
ロバストテストが実施される；
効果的なモデレーション、モニタリング、フィードバックのループが整備されている；
安全、プライバシー、アクセス制御が組み込まれている；
ユーザーはモデルの限界を認識している。
例えば、マイクロソフトとグーグルはどちらもここで役に立つ機能を提供している、 Azure AI コンテンツの安全性そして ジェミニAPIの安全属性.
信頼、採用、スキルアップ
こうしたテクノロジーの潜在的価値を確実に実現するためには、営業チームがその効果的な使い方を知り、積極的に活用する必要がある。ここで重要なのは、これらのシステムが営業チームとともにユーザー中心の方法で設計され、彼らが開発プロセスに関与し、ソリューションから迅速に価値を得られるようにすることである。システムの使い方に関するトレーニングを提供することは非常に重要だが、生成AIの仕組みやユーザーが認識すべき限界に関するトレーニングも重要だ。
公立LLMと私立LLM
多くの組織が頭を悩ませている問題のひとつに、パブリック・モデルとプライベートLLMの使い分けがある。企業の機密データをパブリック・モデルで共有することの制限と、プライベートLLMのトレーニングやホスティングのコストや効果を考えると、パブリックLLMとプライベートLLMの使い分けは難しい。LLMの台頭 検索拡張世代(RAG）や、マイクロソフトやグーグルのような、より成熟したセキュアなサービスが利用可能になりつつあることで、より多くの企業が、プライベートなデータをパブリックなLLMと組み合わせることができるようになっている。
継続的なイノベーション
LLMは急速に進化する分野であるため、企業は将来リリースされる新バージョンのLLMを迅速に採用し、その恩恵を受けることができるよう、可能な限り柔軟なアプローチを維持することが重要である。このような柔軟性を確保するためには、テクノロジー、データ、ビジネスの各チームが継続的かつ緊密に連携し、最新テクノロジーを効率的かつ効果的に特定、導入、採用する必要がある。
概要
LLMとナレッジグラフがB2Bセールスを変革する可能性は明らかであり、そのメリットは大きい。導入には、特にデータ・プライバシー、ガバナンス、採用に関していくつかの課題があるだろうが、1つはっきりしていることは、今すぐ行動を起こさない企業は取り残されるリスクがあるということだ。
Loading...