Coworker メモリ:より生産的なワークフローを実現するためのAIのパーソナライズ

Coworker メモリは、作業に最も重要な環境設定、修正、作業スタイルを記憶することで、より一貫性があり、効率的で、パーソナライズされたインタラクションを作成するのに役立ちます。

新しい会話を開始するたびに同じ指示を繰り返す代わりに、Memoryを使用すると、選択した情報をセッション間で転送でき、より速く、より適切な応答を提供できます。

メモリについて

メモリは、次のような会話に役立つ情報を保持するように設計されています。

  • 推奨される応答形式
  • 作業スタイルとコミュニケーション設定
  • ビジネス用語
  • プロレベルのコンテキスト
  • デフォルトのレポートと分析設定
  • タイムゾーン設定

例えば、簡潔な箇条書き記号を常に使用したい場合や、ビジネスオブジェクトに特定の用語を使用したい場合は、その設定を記憶しておき、今後の会話に自動的に適用することができます。

メモリと会話の履歴

記憶と会話の履歴は、異なる目的を果たします。

会話の履歴

会話履歴を使用すると、次のことが可能になります。

  • 以前のチャットに戻る
  • 過去のディスカッションを見る
  • 過去のやり取りを参照

メモリ

メモリを使用すると、次のことが可能になります。

  • 選択した環境設定を保持
  • 保存された修正を適用
  • 将来のインタラクションをパーソナライズ
  • セッション間の一貫性を向上

メモリはパーソナライゼーションレイヤーであり、すべての会話の記録ではありません。

メモリとビジネスコンテキスト

メモリとビジネスコンテキストを混同しないでください。

ビジネスコンテキスト

ビジネスコンテキストは、次のような組織情報の同僚を根拠とします。

  • 企業データ
  • ポリシー
  • ガバナンス枠組み
  • 連続性のあるエンタープライズシステム

メモリ

メモリは、個々のユーザーとその好みに焦点を当てています。

インタラクションのパーソナライズには役立ちますが、組織のデータソース、権限、ガバナンス管理に取って代わるものではありません。

メモリ内の環境設定の保存

情報を保存する最も簡単な方法のひとつは、会話中に情報を明確に伝えることです。

以下に例を示します。

  • 専門家の役割と責任
  • 優先するコミュニケーションスタイル
  • レポート設定
  • タイムゾーン情報
  • よく使用される用語

「Remember…」などのフレーズを使用する 同僚は、今後のセッションで保持する必要がある環境設定を特定できます。

実用的な例:キャンペーンパフォーマンスレポート

このビデオでは、MemoryがCustomer Journey Analyticsを使用してレポートワークフローを効率化する方法を示します。

例では、

  1. ユーザーはキャンペーンパフォーマンスレポートをリクエストします。
  2. チームメンバーは、データソースとレポートコンポーネントを特定します。
  3. ユーザーは、好みのレポート設定をメモリに保存します。
  4. Coworkerは、今後の分析にこれらのプリファレンスを自動的に適用します。

その結果、追加の指示を必要とせずに、ユーザーが好むディメンション、指標、レポートの前提条件を使用して、その後のレポートが配信されます。

メモリの管理

ユーザーは、メモリに保存された情報を引き続き管理できます。

カスタマイズ/メモリ​内で、ユーザーは次のことができます。

  • メモリを有効または無効にする
  • 保存された環境設定を確認
  • 個々のメモリエントリの検査
  • 保存した情報を編集
  • 役に立たなくなったメモリの削除

利用できるコントロールは、組織の設定と管理者が有効にするAdobe エクスペリエンスによって異なります。

重要な検討事項

メモリは、記録システムとしてではなく、パーソナライゼーションのために設計されています。

次の権限のあるソースとしてメモリを使用しないでください。

  • お客様データ
  • キャンペーンのパフォーマンスデータ
  • 法的要件
  • コンプライアンスに関する意思決定
  • セキュリティに関する意思決定

メモリは次の機能も備えていません。

  • Adobe製品へのアクセス権の付与
  • 追加の権限を提供
  • ガバナンス制御の上書き
  • 組織データシステムの置き換え

組織のガバナンスポリシーと管理者のガイダンスを常に遵守してください。

重要な留意点

Adobe Coworker Memoryは、重要なプリファレンスや修正を会話全体に反映することで、繰り返しの指示を減らし、よりパーソナライズされたAI体験を構築するのに役立ちます。

Coworkerは、作業方法を覚えることで、組織が確立したガバナンスとセキュリティ制御の範囲内で作業しながら、時間の経過とともにますます役立ちます。

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