自動でユーザーとの会話を行うプログラム、チャットボット。
最近では、サービス業やアプリでも頻繁に使われるようになり、利用したことがあるという人も多いのではないでしょうか。
チャットボットは、現在のようなAIが発展する前から使われているサービスで、AIの仕組みを知るのに最適なツールでもあります。
この記事では、そんなチャットボットの仕組みについて解説いたします。
また、実際に使っている企業の導入事例も紹介するので、チャットボットが何なのかイマイチ分からないという人はぜひ最後まで読んでみてくださいね！
チャットボットとは？
チャットボットというツールを聞いたことがあるけれど、実際にどんなものなのかよく分からない人も少なくないのではないでしょうか。
チャットボット（Chatbot）とは、会話のやり取りを行う「チャット」と自動化したプログラムの「ロボット」を掛け合わせた名称です。
利用者である人間の質問に対しての返答を自動で行うプログラムのことです。
最近では、AIを活用したAIチャットボットも登場しており、以前よりも返答の精度が高くなっています。
チャットボットは大きく分けて2種類の型がある
チャットボットと呼ばれるプログラムツールは、大きく分けて2種類の型があります。
「シナリオ型」と「AI型」に分かれており、それぞれ特徴が異なります。
この章では、2種類の型を見ていきましょう。
シナリオ型
「シナリオ型」と呼ばれるチャットボットは、質問に対して、あらかじめ設定しておいた回答を返すタイプです。
例えば、通販サイトでシナリオ型のチャットボットの場合、ユーザーが「返品したい」「不良品が届いた」といった項目を入力すると、自動で「返品方法」や「商品の交換について」の返答が来るようになっています。
このように、ユーザーから届くであろう問い合わせの返答をあらかじめ用意しておくのがシナリオ型です。
このシナリオ型は、設定すればすぐに相手への対応が可能ですが、用意されたものへの回答しかできないためデータの蓄積や回答精度が向上することはありません。
そのため、あらかじめ質疑応答が固定化されているサービスに向いているといえます。
AI型
「AI型」と呼ばれるチャットボットは、機械学習によりデータを蓄積して最適な答えを返すタイプです。
シナリオ型のチャットボットとは異なり、人と会話しているような柔軟性があり、自然な回答が可能です。
しかし、会話を重ねてデータベース化する必要があり、最適な回答を学習する時間が必要となります。
そのため、初期の段階では。データの蓄積が少ない間は精度が低く、的を得ない回答が返ってくることも多いです。
いきなりチャットボットとしてのサービスを開始するのではなく、あらかじめチャットボットの回答の精度を上げていく作業が必要になります。
チャットボットの仕組み
チャットボットの会話は「アプリケーション」と「bot」というシステムを、API連携にしてユーザーの質問に対して、botシステム内で返答を作成する仕組みになっています。
では、なぜ会話しているように見えるのでしょうか。
ここからは、チャットボットの会話の仕組みについて詳しく見ていきましょう。
質問からキーワードを分析する
ユーザーの質問から、知りたいであろう項目を分析して回答する方法です。
例えば「不良品だったため商品を返品したいです」という問い合わせに対して「不良品」「返品」といった回答につながるための重要なキーワードを分析します。
このキーワードから、ユーザーの要望を解決するための回答を送ります。
この仕組みは、AI型のチャットボットの場合、最初はどのキーワードが重要なのか判断に苦しみますが、運用を続けていくにつれ回答の精度が上がっていきます。
そのため、徐々に正確な回答を得られるようになっていきます。
パターンに沿って回答する
次に、パターンに沿って回答する方法です。
簡単にいうと「〇〇ですか？」という質問が来たら「〇〇です」と返すように設定し「××したいです」という質問が来たら「××する手順」と返すように設定するといった、ある程度のパターン化を行っていきます。
このように、想定される質問を何通りも用意しておいて、それでも解決しない場合は問い合わせフォームへ誘導するように行っている企業が一般的です。
データベースから適した回答を選ぶ
AI型のチャットボットの場合、会話のログをデータベース化して精度を高めていきます。
ただ単にチャットボットをつくっただけでは、精度の良い返答は返ってきません。あらかじめデータベースを用意して充実させる必要があります。
チャットボットで的を得た回答を望むのであれば、データベースの量を豊富にして、様々なケースに備えた質問に対応できるように育てましょう。
チャットボットの4種類のタイプ
チャットボットは、アルゴリズムから4種類のタイプがあるといわれています。
その4種類の特徴について見ていきましょう。
①選択肢タイプ
選択肢タイプは、決められたシナリオに沿って選択式で会話をするタイプです。
先ほどの、パターンに沿って回答する形のもので、設定された回答にはない受け答えはできません。
②ログタイプ
ログタイプは、ユーザーとの会話のログを蓄積、利用して、文脈に近い会話をするタイプです。
大量のログが蓄積されることで、より精度が高い会話を行うことができます。ただし、ログが少ないうちは会話が続かないため注意が必要です。
③ハッシュタイプ
辞書タイプとも呼ばれるタイプで、辞書に登録されたテンプレートを元に会話を行っていきます。
辞書に登録されたテンプレートを元に、一人で会話を行っています。
会話を行える範囲内の限定の利用であれば受け答えは問題なく行えます。
④Elizaタイプ
チャットボットの原型になった”Eliza”から名付けられたタイプです。
「はい」「いいえ」や相槌で返答し、相手の言葉を要約したり聞き返したりして会話をしていきます。
基本的には聞き役のチャットボットになります。
チャットボットとAIの関係
歴史が長いチャットボットですが、近年ではAIを使ったチャットボットが主流になっています。
AIチャットボットが認知されるようになったのは、Siriの登場がきっかけです。iPhoneで会話できるSiriが登場したことにより、一般の人にもAIチャットボットが浸透していきました。
更に、20217年にはAmazon（Amazon Echo）、Google（Google Home）などがスマートスピーカーの販売を開始したこともあり、より一般家庭に身近なものになりました。
AIチャットボットでは、自然言語処理（NLP）と機械学習（ML）の技術を活用しており、データーベース化した会話から正答率や会話の精度を上げていきます。
より精度が高く、自然な会話にするためには、膨大なデータをインプットしてデータ学習を繰り返す必要があります。更に、途中で誤ったデータが入った場合、不適切な会話をしないように削除していく必要があります。
近年、AI搭載のチャットボットで解決できる分野は広がり、AIチャットボットをより便利なものにするためにも、運用後も学習を続けさせることは欠かせない作業となります。
チャットボットの機能の仕組み
ここからは、チャットボットに搭載されている機能の仕組みについて見ていきましょう。
チャットボットではどのようなことができるのかをピックアップしました。
問い合わせ自動応答
チャットボットの種類ごとに応答の判断方法は異なりますが、ユーザーからの問い合わせに自動応答が可能です。
有人対応を受け付けていない深夜や早朝など、時間に関わらず24時間対応することができるので、よくある質問や想定された質問の場合はすぐに解決することができます。
回答の精度の向上
AIチャットボットでは、会話を繰り返すことで学習をして、より自然な回答や適切な応答をできるようになるなど回答の精度の向上が期待できます。
回答の精度は、AIの学習が多ければ多いほど上がってくるので、より最適化された回答精度に進化していきます。
FAQ連携
通販サイトやWebサイトの中には、質問が多いものに対しての回答を載せているケースが多いです。
「サイト内にFAQを載せているものに対しての質問がくる」「過去に回答した質問に対して繰り返し回答しなければならない」などの運用側の悩みは多いものです。
こういった悩みを解決するためにチャットボットとFAQを提携させておけば、問い合わせの内容から適切な記事・ページを提示して有人対応を減らすことが可能になります。
有人対応連携
よくある質問やシンプルな問い合わせには便利なチャットボットですが、イレギュラーな質問に対しては精度の高い回答ができないため、時には有人対応が必要となります。
チャットボットを問い合わせの窓口にすることで、詳細の内容を記録しながら有人対応に繋げられることができるので、人員のコストや人数を減らすことができます。
外部システム連携
チャットボットは、質問や対人対応だけでなく、外部のシステムと連携も可能です。
社内の在庫管理システムや勤怠管理システムと連携させれば、チャットボットを通して在庫数を確認したり、勤怠入力を行ったりもできるようになります。
例えば、ファッションの通販サイトで、ユーザーが在庫の確認をチャットボットに依頼すると、社内の在庫管理システムから希望の商品の在庫があるのかをチェックすることが可能になります。
チャットボットの導入事例3選
では、実際にチャットボットを導入して成功した事例を3選ご紹介します。
皆さんも、一度は利用したこともあるのではないでしょうか。
LINE
LINEでのチャットボットはLINEBOTと呼ばれ、ユーザーがLINE上で行う発言に対し自動でテキストメッセージが送られるプログラムのことです。
例えば、ヤマト運輸などの郵送サービスのアカウントに配送状況を質問すると荷物がどこにあるのかを教えてくれたり、ネイルサロンや美容室などのアカウントに予約状況を質問すると予約ができる時間帯を教えてくれたりします。
LINEBOTを活用することによって、よりサービスを快適に利用することが可能になります。
UNIQLO
UNIQLOはAI型チャットボットを導入し、活用しています。
具体的には、オンラインストアの使い方や、ネット注文での配送方法やよくある質問への回答といった一般的な使い方はもちろん、ユーザーの条件から商品やコーディネートの提案を行ってくれます。
また、店舗の在庫も確認できるので、せっかく近くの店舗に行ったけれど置いてなかった…と言った失敗を防ぐことも可能です。
このように、チャットボットを通してユーザーが快適に買い物を楽しむための工夫がされています。
キリンホールディングス株式会社
飲料メーカーとして有名なキリンホールディングス株式会社は、社内からの問い合わせに有効的な働きを見せています。
具体的には、廃棄物や冷凍冷蔵機器などのフロン類使用機器の取り扱いについて社内からの問い合わせがグループ環境事務局に多く寄せられており、作業効率化が問題となっていました。
すぐに回答が欲しい質問側と回答をしなくてはいけない事務局側の作業効率化手段として、質問に24時間365日いつでも回答できるチャットボットを導入しました。
この導入によって作業効率化に成功するだけでなく、社内からの質問内容が蓄積されることでAIの回答精度も向上するため大きなメリットとなっています。
チャットボット導入のメリット
チャットボットを導入するメリットとしては、人的コストを削減できることやマーケティングへ活用できることが大きいといえます。
ユーザーからの問い合わせ内容を想定し回答を組み込むことで、似たような内容の問い合わせ対応をチャットボットで完了することができるので、大幅な人件費の削減に繋がります。
よくある質問やシンプルな質問はチャットボットに任せて複雑化した質問は有人対応することで、フォロー体制も整えられます。
また、会話のログを蓄積することによって、ユーザーのニーズに対応したマーケティングに活用することも可能です。
チャットボットでの会話履歴と商品の購入履歴などを組み合わせて、需要のある商品や仕入れの指標にすることもできるのはメリットでしょう。
チャットボット導入のデメリット
一方で、チャットボットは最適化するまでに、手間と時間がかかるのがデメリットといえます。
導入した当初は精度が悪く、チャットボットとしての役割ができないため会話を学習させたり人員を使ってデータ収集を行う必要があります。
そのため、導入した後もすぐに実践的に使うことができないことから準備が必要です。
チャットボットの仕組みを理解して上手く活用しよう
この記事では、チャットボットの仕組みを解説いたしました。
2023年現在では、チャットボットは身の回りで当たり前の存在となっています。
今後もAIの発展により、チャットボットは更に進化が期待できるでしょう。
チャットボットの仕組みを理解し、ぜひ上手く活用してみてはいかがでしょうか。
AIエンジニアの情報や身に付けるべきスキルは、以下の記事で詳しく解説しています。
