これらのよく寄せられる質問は、Dynamics 365 Sales の AI を利用したデータ エンリッチメント機能に対する AI の影響を理解するのに役立ちます。
AI を利用したデータ エンリッチメントとは
AI搭載のデータエンリッチメントは、Dynamics 365 SalesにおけるAI駆動の機能で、追加のビジネスコンテキストで機会記録を豊かにします。 既存の記録情報、顧客メール、Teamsの会議記録やAI生成の会議要約を分析し、欠損や不完全な関連データを含むフィールドを提案または自動的に更新します。 この機能は、ユーザーがより完全で一貫性があり、最新のCRMデータを維持するのに役立ちます。
AI搭載のデータエンリッチメントは、顧客との会話や会議の議論を正しい機会にマッピングし、予算、権限、ニーズ、スケジュールなどの取引関連情報を収集し、それらを直接機会記録に追加できます。 自動更新用に構成すると、ユーザーは必要に応じて変更を確認して元に戻すことができます。 この機能はビジネス判断を自動で行うわけではなく、すべての強化作業を監査用に記録します。
AI を利用したデータ エンリッチメントの用途
AI を利用したデータ エンリッチメントは、次のユース ケースをサポートするように設計されています。
- 不足している情報または古い情報を識別して提案または自動的に更新することで、CRM レコードの完全性を向上させる。
- 顧客メールやTeams会議の議論を適切な機会にマッピングし、CRMの更新の遅れや見逃しを減らすこと。
- 記録情報のギャップを提案または埋めることにより、データ品質の取り組みをサポートします。
- 最新の記録を維持することで、将来の販売者とマネージャーの取引の文脈を保持します。
管理者の構成によっては、AI を利用したデータ エンリッチメントによって、ユーザー レビューのエンリッチメント値が提案されたり、構成されたフィールドに更新プログラムが自動的に適用されたりすることがあります。 自動更新が有効になっている場合、ユーザーは変更を確認し、必要に応じて元に戻すことができます。 すべてのエンリッチメント アクションは監査可能です。
AI を利用したデータ エンリッチメントは何を行うように設計されていませんか?
AI を利用したデータ エンリッチメントは、以下を目的としたものではありません。
- 最終的な販売決定、資格決定、またはビジネス上の判断を行う
- 管理者が定義した構成以外のエンティティまたはフィールドを操作する
- 人間による監視、変更のレビュー、または元に戻す機能を持たない機能
- 確立されたデータ ガバナンス プロセスまたは人間の判断の代わりとして機能する
ユーザーと管理者は、AI を利用したデータ エンリッチメントを生産性の支援として扱う必要があります。 自動更新が有効になっている場合、ユーザーは、強化されたフィールドを定期的に確認し、正しくないか不適切な変更を元に戻す必要があります。
AI を利用したデータ エンリッチメントはどのように評価されましたか?
AI を利用したデータ エンリッチメントは、Dynamics 365 Sales の一般的な使用パターンを反映した、精選された代表的な CRM データセットを使用したテストによって評価されました。 評価では、さまざまなレコードの種類とビジネス シナリオにわたるエンリッチメント提案の精度、関連性、一貫性に重点を置いた。
テストには、さまざまなデータ品質条件と構成設定の下でパフォーマンスを評価するための反復的な検証サイクルが含まれていました。 評価プロセスは、機能の進化に伴って続行されます。
特定のベンチマークは提供されません。パフォーマンスは、ソース データの品質、構成の選択、エンリッチされるレコードの性質に大きく依存します。
AI を利用したデータ エンリッチメントの制限事項は何ですか? どうすればこれらの制限による影響を最小限に抑えることができますか?
AI を利用したデータ エンリッチメントには、いくつかの既知の制限があります。
- データ品質への依存: 提案の精度と関連性は、Dataverse および接続された Microsoft システムのソース データの品質、完全性、通貨によって異なります。
- 会話データの制限: Teams 会議では、商談に関連付けられた主要連絡先が参加していた会議に限り、エンリッチメントを利用できます。
- スコープの制約: この機能は、管理者によって構成されたエンティティ、フィールド、および言語でのみ動作します。これは、すべてのビジネス ニーズに対応できるわけではありません。
- 潜在的なエラー: エンリッチメントの提案は、正しくないか、競合しているか、検証済みの事実ではなく確率論的推論に基づいている可能性があります。
- カバレッジのギャップ: 利用可能なデータや顧客との会話内容によっては、すべてのレコードやフィールドにエンリッチメントの提案が表示されない場合があります。
ユーザーは、エラーと省略が可能であることを期待し、ビジネス上の決定に依存する前に、エンリッチされたすべてのデータを検証する必要があります。
エンリッチされたデータをユーザーが解釈する方法
エンリッチされたデータは、人によるレビューと検証が必要になる可能性がある提案または自動更新として解釈する必要があります。 AI を利用したデータ エンリッチメントからの出力は、確率的一致、推論、または不完全なソース情報に基づいている可能性があります。
ユーザーは次の手順を実行する必要があります。
- 自動更新が有効になっている場合は特に、自動的にエンリッチされたフィールドを定期的に確認する
- 精度が重要な場合に、信頼された内部ソースまたは外部ソースに対してエンリッチされた値を検証する
- 正しくない、古い、または既知の情報と一貫性がない、エンリッチされたデータを元に戻す
- 強化された情報に既存のデータ ガバナンスと品質基準を適用する
- 豊富なデータは手動による調査と検証を補完するものであり、置き換えるものではありません。
自動更新を構成すると、ユーザーは変更履歴を表示し、必要に応じて個々のフィールドの更新を元に戻すことができます。 エンリッチメントは、信頼できる情報源として機能せず、ワークフローを高速化し、データの完全性を向上させることを目的としています。 ユーザーは、CRM レコード内のデータの正確性と適切性を確保する責任を引き続き負います。
AI を利用したデータ エンリッチメントを効果的かつ責任ある方法で使用するには、どのような運用要因と設定が可能ですか?
管理者には、AI を利用したデータ エンリッチメントの動作を管理するためのいくつかのコントロールがあります。
- この機能を有効または無効にします。AI を利用したデータ エンリッチメントは、組織レベルでオンまたはオフにすることができます。
- スコープの構成: 管理者は、エンリッチメントから除外する必要があるフィールドを定義します。
- 更新モードの設定: 管理者は、この機能がユーザー レビューの値を提案するか、フィールドを自動的に更新するかを構成できます。
- ユーザー アクセスの制御: 管理者は、エンリッチメントの提案と更新にアクセスできるユーザーまたはグループを定義できます。
- Monitor 監査ログ: 自動更新やユーザーの元に戻す操作を含むすべてのエンリッチメント アクションがログに記録され、Dynamics 365監査機能を使用して確認できます。 これらの制御により、組織は AI を利用したデータ エンリッチメントの動作を、特定のガバナンス、コンプライアンス、運用要件に合わせて調整できます。 組織は、データ品質基準とリスク許容度に合わせて自動化のレベルを選択できます。
AI を利用したデータ エンリッチメントでは、責任ある AI の使用はどのようにサポートされますか?
AI を利用したデータ エンリッチメントは、いくつかの重要な原則を通じて責任ある AI の使用をサポートするように設計されています。
- 透明性: ユーザーは、どのフィールドが強化されているかを確認し、提案を適用する前に確認できます。
- 人間の監視: この機能は、ユーザーを支援するように設計されており、ユーザーを置き換えるのではなく、提案の人間によるレビューと承認を必要とします。
- 監査可能性: エンリッチメント アクションは、構成に応じて Dynamics 365 の監査ログとアクティビティ ログを通じて追跡および確認できます。
- 構成可能性: 管理者は、機能のスコープ、ユーザー アクセス、および除外フィールドを制御し、組織のポリシーとの連携を有効にします。
- 原則との連携: この設計は、公平性、信頼性、安全性、プライバシー、セキュリティ、包括性、透明性、アカウンタビリティを含む AI 原則に対する Microsoft のコミットメントを反映しています。
組織は、AI によって生成されたエンリッチメントの提案を確認および検証するための明確なポリシーを確立し、強化されたデータを適切に解釈して使用するユーザーをトレーニングすることをお勧めします。
AI を利用したデータ エンリッチメントでサポートされている言語はどれですか?
AI を利用したデータ エンリッチメントは現在、英語のみをサポートしています。