要約：
- AIの顧客体験（CX）は、基本的なルールベースのボットから、複雑な問い合わせに自然な流れで応答できる高度な会話型LLMに進化している。
- 論理的なLLMは、会話の流暢さを超えて、複雑な問題を解析し、構造化されたソリューションを開発することを目指している。
- 顧客サービスでは、多くのニーズは、知識ベースへのアクセスのための回答増強生成（RAG）と組み合わせた会話型LLMによって満たされる。
- 論理的なLLMは、CXにおいて実用的になるために、より速く費用対効果の高い存在になる必要がある。
- 従来の会話型LLMと論理的なLLMのハイブリッドアプローチが、CXの未来において最も実現可能な道かもしれない。
考察：
論理的なLLMは、複雑な問題解決において有用なアプリケーションを見出す可能性があります。しかし、現在のCXにおいては、その高いコストと遅延が課題となっています。従来の会話型LLMとのハイブリッドアプローチが、論理的なLLMの実用化に向けて有望な方向性であると言えるでしょう。