チャットボットの基本的な仕組み

そもそもチャットボットとはどういう意味なのか

チャットボットとは、オンライン上で行う「チャット」とロボットの「ボット」を組み合わせた
言葉です。ボットとは自動で何かをするプログラムのことで、チャットボットは
「自動会話プログラム」のことを指しています。 チャットボットは「アプリケーション」と「bot」という2つのシステムを、APIで連携することで動作しています。ユーザーの入力内容を
botが解釈し、最適な回答を生成、API経由でアプリケーションに表示することで、自動会話を行っています。チャットボットには大きく3つの回答方法があります。

3つのチャットボット応対タイプ

1つめは、機械学習型です。ユーザーの入力内容に応じて、データベースから回答を探して会話を行います。この入力内容に対して、AIを活用した分析を行っているチャットボットもあります。

2つめは、シナリオ型（ルールベース型）です。これは予め用意されている選択肢を選ばせながら会話を行います。「○○という回答が選択されたら××と返答する」と運用側がデータベースに登録をしておくことで会話ができます。

3つめは、有人対応連携型です。一次応対をボットで回答した上で、その後の具体的な内容はオペレーターが手動で対応するタイプ。人的な応対工数がかかるものの、人に切り替わる分確実に回答ができるメリットもあります。

詳しくは以下のページの「チャットボットを3つの応対タイプで分類する」をご確認ください。

AIを活用したチャットボットの仕組み

次に、AIを活用するチャットボットについて詳しく説明します。チャットボットでのAIは、
次の2か所に活用されています。1つめは、ユーザーの入力内容に対して自然言語処理を行い、
表記ゆれを吸収するところです。2つめは、入力内容に対してどう回答すべきかを処理するところです。

3つのチャットボット学習タイプ

AIの処理精度を高める手法として、マニュアル学習型、自動学習型、半自動学習型があります。

マニュアル学習型は、「○○という入力に対して××と回答する」といった学習すべきデータを与えられた上で手動でメンテナンスするタイプ、自動学習型は人の手を使わずにボット自身が学習をするタイプ、半自動学習型はこの間をとるタイプです。

自動学習型が最も有用とは限らない

一見すると、自動学習型のチャットボットが最も工数をかけずにメンテナンスできるように感じますが、実際はそうとも限りません。
マニュアル学習型や半自動学習型の場合は、入力内容に対しての対応方法までを人の手で用意して学習させられますが、自動学習の場合はこの部分を制御できません。
そのため、自動学習の場合は同じ入力内容に対して「昨日は合っていたのに今日は間違っている」ということが発生する可能性もあります。

詳しくは以下のページの「チャットボットを3つの学習タイプで分類する」をご確認ください。

チャットボット有効活用のために重要となる3つのポイント

①会話データを充実させる

チャットボットを活用するためのポイントの1つめは、「会話データを充実させる」ことです。
チャットボットに人間と同等の対応機能を持たせるためには、予想される質問とそれに対する回答のデータをインプットしておく必要があります。

会話データが充実していないと社内活用が進まない

当然ながら、データが少ない＝回答できる幅が狭いということなので、適切な回答ができない可能性が高くなり、疑問が解消されません。
一度でも社員にチャットボットは役に立たないという印象を持たれてしまうと、社内での活用が進まないこともあり得ます。

最初につまずかないために

それだけでなく、チャットボットの回答精度が低いことでクレームが発生し、今まで以上の対応に追われる可能性もあります。最初につまずかないためには、これまでの経験を基に事前になるべく多くの質問を想定し、それに対応する回答を作成しておくことが重要です。
同じ質問でも人によって聞き方が異なる場合もあります。複数の類似キーワードや関連キーワードを用意したうえで、同じ回答にたどり着くようなシナリオ作りが大事です。

データを溜めるだけでなく「どう活用するか」

会話データは溜めるだけでは意味がなく、それをどのように学習・メンテナンスに活用するかが重要です。チャットボット製品を選定する上でも「データを溜めやすいか」だけではなく「得られたデータで学習・メンテナンスがしやすいか」は重要な項目になるでしょう。

②シナリオの設計

2つめのポイントは、「ユーザーが入力するであろうキーワード、シナリオの設計」です。前述のシナリオ型（ルールベース型）を活用すると解決率を高められます。

ユーザーはそう簡単に自分の疑問を言語化できない

問い合わせを受ける側からすると、日常の業務をQとAの文言に落とし込む難易度は高くありませんが、問い合わせをするユーザー側は疑問点を言語化できない場合が多々あります。

例えば「明日急遽休暇をとりたい」と考えているユーザーが、「明日休みたいんですがどうしたらいいですか？」といった入力をしたとします。
その質問に対してチャットボットが「病欠ですね。その場合病院から診断書をもらってください」という回答をしたら、それは不十分かつ正しくない可能性があります。そのユーザーが休暇をとりたい背景が、有給休暇なのか、特別休暇なのか、慶弔休暇なのか不明なためです。ここではまず選択肢を提示してあげた方が最適な回答を返せるはずです。
このようにユーザーに具体的な休暇の種類まで最初から入力させることは期待できないため、シナリオ型（ルールベース型）は重宝されています。

「そもそも何という入力をすれば回答が得られるのか」という部分をユーザーに委ねてしまうと、思ったように回答が返ってこず解決されないということが起きがちなので、「わかりやすい選択肢を用意して適切に誘導する」「最適な回答を提示するために、最適な質問を選択させる」ことが重要なポイントになります。

ユーザーの立場に立ってシナリオを設計する

1つめのポイントでは会話データの「量」が重要とご説明しましたが、解決率を高めるための応対の「質」も重要です。「問い合わせをするユーザーはどのような選択肢が提示されていると解決しやすいか」と、ユーザーの立場になって、選択肢の設定を行いましょう。

③ユーザーが入力した内容の分析するために利用率をあげる

3つめのポイントは、「入力内容の分析」です。チャットボットが利用開始されてから、実際にどんな入力がされているのかを確認しましょう。予め用意できていなかったキーワードについては、チャットボットに学習させることで、さらにデータを充実させ、解決率向上に寄与します。
入力内容の分析を行うためには、チャットボットの利用数を増加させる必要があります。そのためには次の2つの工夫が大事です。

分析できるデータを増やすためには利用数を増やす＝「認知度を上げる」

せっかく作ったチャットボットも認知されていなければ使われることはなく、データも溜まらない→精度が上がらないというスパイラルに陥りがちです。社内向けのチャットボットの導入を社内報や社内イベントの場で周知しましょう。
社内報では、チャットボットのメリットや使い方などを画像付きで丁寧に説明すると良いでしょう。有名企業の導入事例なども紹介することで社員に興味を持ってもらえる場合もあります。また全社朝礼や社員総会の場などで、取り組みを紹介するといったPR活動も重要です。

よく見られている場所にチャットボットを設置する

認知度を広げるためには、誰もがよく見ているところにチャットボットを設置することが重要です。たとえばイントラネット上の社内ポータルサイトやグループウェアのトップページの目立つ場所に設置するなど、視覚的に工夫しましょう。

加えて、すでに社内で導入しているコミュニケーションツールとの連携を図ることも大切です。たとえばSlackやLINE WORKS、Microsoft Teams、Google Chatなどを導入している場合は、それぞれのツールの上でチャットボットを設置できるため、社内浸透のスピードが格段にあがります。
さらに、PEPで作成したAIアシスタントであれば、「ユーザーから話しかけられて初めて機能する」というだけでなく、「AIアシスタント側からユーザーに話しかける」ことができるため、各段に利用率を向上させることができます。

チャットボット以上の機能を搭載したAIアシスタント「PEP」

ここまでチャットボットの仕組みや活用ポイントについてご説明しました。チャットボット以上の機能を搭載した、「AIアシスタント」はご存じでしょうか。チャットボットは前述の通り、予め用意したデータベースの内容に基づいて、自動会話を行うプログラムです。
AIアシスタントはチャットボットの機能に加え、ユーザーが求めている業務を行ってくれます。しかも、状況によってはほかのサービスと連動し、指示されたタスクをこなすことが可能です。

たとえば、「音楽を聴きたい」という指令を受けたとすれば、端末の中にインストールされている音楽サービスを起動し、ユーザーの指定した楽曲を再生します。ユーザーが気温を知りたがっているときには、Web上の天気に関する情報にアクセスをして情報を示してくれるのです。
社内AIアシスタントであれば、営業管理ツールや顧客管理ツール、RPAや勤怠管理、労務管理ツールなど幅広く連携ができるため、いちいちそれぞれのツールにアクセスせずとも、情報を集約し、すべての業務の窓口になることができるのです。

「PEP」のAIアシスタントでは、次のような機能を搭載しています。
・各種クラウドサービスとAPI連携機能（RPAやCRM、経費精算や労務管理などのバックオフィスツールとの連携など）
・テキストだけでなく、画像やフォームなどリッチな応対を実現する作成機能
・プログラミング不要＆簡単に学習支援ができるメンテナンス機能
・いくらの人件費を削減したのかを明らかにするダッシュボード機能

詳細はお役立ち資料よりダウンロード可能です。