「機械学習型チャットボットとは何だろうか？」「どのようなメリットがあって、費用はいくらかかるのか？」といった疑問を持っている人は多いのではないでしょうか。
チャットボットには様々な種類があり、中でも機械学習型はAIが搭載された高性能なものとして注目されています。本記事では、機械学習型チャットボットの特徴やメリット、費用感、導入する上での注意点などを解説します。
またシナリオ型とAI搭載型チャットボットとの違いも紹介していますので、チャットボットの導入に興味がある担当者の方は、ぜひご参考にしてください。
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チャットボットの種類
チャットボットは、用途や目的に合わせてさまざまな種類が存在します。それぞれの種類や特徴を正確に把握すれば、自社にはどのようなチャットボットが適しているかが理解できるでしょう。最適なチャットボットの導入によって、社内の業務効率化が期待できます。
ここでは、チャットボットの主な種類を紹介します。
シナリオ型チャットボット
シナリオ型チャットボットは、シナリオと呼ばれるあらかじめ用意された会話の流れに沿ってユーザーとの対話を進めるタイプのチャットボットです。運用をおこなう前に、フローチャート構造のシナリオを設計します。
シナリオ型のメリットは、商品購入や予約など、特定の目的や型に当てはまるような対話がスムーズにできる点です。また、プログラミングなどの知識は必要ない場合が多く、Excelなどで会話データを作成すれば、すぐに利用を開始できるケースがほとんどです。そのため、チャットボットを初めて導入する企業担当者でも使いやすいと言えます。
デメリットとしては、事前に用意した質問に対する回答以外は対応できないため、用途が限定されるということや、シナリオ作成に時間がかかるといった点が挙げられます。用意された回答以外の返答が必要な場合は、有人チャットへ切り替えるといった対応を取ることも、顧客満足度を下げないための一つの手です。
AI型チャットボット
AI型チャットボットは、人工知能を搭載したタイプのチャットボットで、自然言語処理技術や機械学習技術を用いています。シナリオ型とは異なり、あらかじめ設定されていない自由質問にも回答できる点が大きな特徴です。また、シナリオ型では対応できない言葉遣いの揺らぎにも対応できます。
自然言語処理技術を利用してユーザーと会話をするため、自然な言葉で回答でき、人との会話に近いチャットを実現できます。
機械学習技術を用いて過去の会話データを大量に学習させられるため、ユーザーからの質問に対し、より適切な回答を提供することが可能です。ユーザーとの会話を重ねることでより多くの情報をAIが学ぶため、数をこなすことで回答の精度も向上します。
商品の購入や予約受付など、あらかじめ流れが決められているような会話だけでなく、細かな回答が必要になるカスタマーサポートなどの問い合わせ対応にも活用が可能です。
AI型チャットボットの種類
AI型チャットボットは、大きく2つの種類に分けられます。それぞれの種類に特徴があるため、特徴を理解し、ビジネスのニーズや目的に合わせて、最適なチャットボットを選択することが重要です。
ここでは、AI型チャットボットの種類を詳しく紹介します。
機械学習型
機械学習型のチャットボットは、ユーザーとの会話データを学習し、学習したデータを基に適切な回答ができる点が特徴です。
機械学習とは、あらかじめ登録した膨大な学習データに基づき、AIがベストの回答を導き出すことです。質問の中で使われたキーワードから推測して回答するという、優れた推測能力を持っています。
機械学習アルゴリズムによりデータを自動的に学習するため、自己学習型チャットボットの作成が可能です。また、チャットボットが会話のコンテキストを理解できるため、ユーザーの前回の発言内容や会話の流れを理解した上での回答もできます。
さらに、機械学習型のチャットボットは、多言語対応が可能です。ユーザーがどの言語で質問しても、機械学習アルゴリズムによって対話データを学習し、相手の言語に合わせた対応ができます。そのため、グローバルにサービスを展開している企業や、様々な国籍の方が在籍する企業の社内問い合わせにも活用が可能です。
ディープラーニング型
ディープラーニング型のチャットボットは、深層ニューラルネットワークと呼ばれる人工知能の手法を用いてユーザーとの会話を学習します。機械学習型のチャットボットよりも高度な自然言語処理ができるため、ユーザーの発言を正確に理解し、自然な会話に近い回答が可能です。
ディープラーニング型のチャットボットを運用する場合は、事前に大量の学習データを用意することが必要です。学習データが豊富であればあるほど、高度な自然言語処理ができるようになり、精度の高い回答ができます。
注意点として、ディープラーニング型のチャットボットはロジックが複雑なため、なぜその回答に至ったのかが不明な場合のメンテナンスが難しいという点が挙げられます。また、モデルの開発や維持にはコストがかかるため、費用も高くなりがちです。
機械学習型チャットボットの特徴やメリット
機械学習型チャットボットを導入しようか迷っているが、特徴や利点がよく理解できていない、という方もいるのではないでしょうか。
ここでは、機械学習型チャットボットの特徴やメリットを詳しく解説します。どのようなことができるのか、しっかりと理解した上で導入するようにしましょう。
質問の対応範囲が幅広い
機械学習型チャットボットにおける最大のメリットは、質問の対応範囲が広いことです。機械学習型チャットボットの場合、過去の質問や回答を学習し、それに基づいて質問に回答します。十分な学習データを与えて学習させることで、あらゆる疑問に対して回答できるようになります。
チャットボットの運用で懸念されることは、やはりユーザーに対して適切な答えが提供されないことでしょう。しかし、知識を十分に得た機械学習型チャットボットなら、学習データを基に複雑な問い合わせにも正確な対応が可能です。
注意点として、あくまで機械が学習するため、誤った回答をしてしまう場合もあります。定期的にメンテナンスを実施し、間違った情報を学習させないようにすることも重要です。
人間が会話するかのような対応力がある
機械学習型のメリットとして、人間が会話するかのような対応力がある点も魅力です。十分な量の学習データがあれば、会話の精度が上がり、自然なコミュニケーションが取れるようになります。
また、ユーザーが曖昧な表現で質問を投げかけてきた場合でも、過去のデータに基づき適切な回答を返すことも可能です。そのため、相談内容によって異なる返答が求められるような場合でも活用できるでしょう。
チャットボットがどれだけニーズに寄り添えるかは、コンバージョンやユーザー満足度にも直結します。適切な回答により、ユーザーからの印象も大きく高められます。その上でユーザーの悩みを「理解できる」ことは大きなメリットだと言えるでしょう。
チューニングやメンテナンスがしやすい
機械学習型チャットボットは、チューニングやメンテナンスが比較的容易におこなえるため、高い精度で質問に答えられます。基本的に学習データを次々に追加していくだけで、チャットボットとしての機能性を高めることが可能です。
多くの場合、プログラミングの知識も必要なく、概ねExcelが利用できれば、それだけで運用が可能です。なお、機械学習型チャットボットは利用すればするほどデータが蓄積され、自動で会話モデルを改善するために必要な多数のデータを収集します。そのため、使えば使うほど正確な回答を返せるようになります。
長く使い続ければ、ユーザーにとって欠かせないパートナーとなりうるでしょう。
チャットボットが活用されるシーン
近年チャットボットは多くの企業において、さまざまな用途で活用されており、今後も需要は高まっていくと予想されます。
ここでは、チャットボットが利用されるシーンをいくつか紹介します。自社の課題と照らし合わせ、チャットボットが活用できそうか検討してみてください。
社内問い合わせ対応
人事部門や経理部門、システム部門などでは、メイン業務のほかに、社内の人からの問い合わせ対応もおこなっていることが一般的です。しかし、問い合わせ量が多くなると担当者の負担も大きくなり、回答に時間がかかるケースもあります。また、同じような内容の問い合わせが頻繁に発生し、その対応に時間を割かなければならないという場合もあるでしょう。
そこで、最近では企業内の問い合わせ対応にチャットボットが導入されるようになってきました。チャットボットを活用すれば、問い合わせ件数が多いものは自動で回答でき、担当者の負担を大きく減らせます。また、問い合わせをする社員にとってもすぐに回答を得られるため、返答を待つというストレスを軽減できます。
また、チャットボットでは問い合わせ内容を分析し、問い合わせの傾向を把握することも可能です。溜まったデータを分析し、改善点を把握して業務プロセスの改善につなげることもできます。
カスタマーサポート
製品やサービスに対する問い合わせやトラブルへの対応は、ユーザー満足度を高めるために欠かせません。こうした社外からの問い合わせに対応するカスタマーサポートの現場においても、チャットボットの導入は進んでいます。
ユーザーからのよくある問い合わせとそれに対する回答を登録しておくことで、素早く的確な回答ができます。すぐに適切な回答ができるため、ユーザー満足度の向上が期待できるでしょう。また、チャットボットを活用すれば、24時間365日対応できるため、ユーザーからの問い合わせに対していつでも即座に回答でき、ユーザーのストレス軽減につながります。
問い合わせの傾向を分析すれば、頻繁に寄せられる質問やトラブルの発生原因などの把握が可能です。これによって、企業はユーザーのニーズに合わせたサービス提供や製品改善を実施でき、社会に対し、より高い価値を生み出せるでしょう。
Web接客
チャットボットをWebサイト上に設置すれば、ユーザーからの質問に即座に回答できます。
例えば、商品の在庫確認や配送状況の確認、商品の返品に関する手続きなど、ある程度型がある対応はチャットボットで対応が可能です。
自然言語処理技術を用いた機械学習型チャットボットを利用する場合、定型的な手続きだけでなく、ユーザーからの質問に対して自然な会話形式で返答ができます。ユーザーの問い合わせ内容を理解し、適切な案内をおこなうことで、ユーザー満足度の向上が期待できます。
さらに、チャットボットは24時間365日稼働ができるため、企業の対応時間が終わった後でも、チャットボットによる応対が可能です。ユーザーが商品を購入するまでのサポートを提供でき、コンバージョン率の向上にもつなげられるでしょう。
マーケティング支援
チャットボットを活用したマーケティングをおこなっている企業も多数存在します。
例えば、Webサイトに訪れたユーザーに対し、商品やサービスの説明を自動で提供することで、Webサイトの離脱率を低下させられます。また、ユーザーが求める情報を効果的に案内できれば、資料請求や購買行動へつなげることもできるでしょう。購入を検討しているユーザーの情報を取得し、営業活動に活用すれば、効率的に売上を上げることも可能です。
さらに、チャットボット終了後に今回の対応はどうだったか、という評価画面を出せるものもあります。ユーザーからの評価を分析し、チャットボットでの回答がユーザーの求めるものに合っているかを確認したり、自社サービスの改善に活かしたりすることで、より良いサービス提供が実現できます。
ユーザーからの情報収集や、正確でタイムリーな情報提供など、マーケティング支援においてもチャットボットは有用であると言えるでしょう。
機械学習型のチャットボットがおすすめなケース
自社でチャットボットの導入を検討しているが、シナリオ型がよいか機械学習型がよいか判断が難しい、と悩むケースも多いでしょう。
ここでは、機械学習型のチャットボットの利用がおすすめなケースを紹介します。下記に記載するような高度な機能が不要な場合は、シナリオ型でもよいでしょう。
登録するQA数が多い場合
あらかじめ対応可能な問い合わせの把握が難しい場合や、登録したいQ＆A数が100を超えるような場合、機械学習型チャットボットの導入がおすすめです。
登録するQ＆A数が多い場合でも、機械学習型チャットボットは大量のデータを学習することによって、自然言語処理による応答が可能です。また、多くのQ＆Aを登録することにより自動で学習が進み、回答内容の精度を高められます。
さらに、機械学習型チャットボットの場合、登録したいデータセットに含まれる文脈や意味を理解できます。同じ単語を含んでいたとしても文脈や意味が異なることを理解し、適切な回答が可能です。
社内問い合わせ対応や新入社員への教育
社内問い合わせや新入社員への教育にも、機械学習型チャットボットがおすすめです。
社内の業務や質問、トラブル対応などはあらかじめ予測できるものとそうでないものがあります。予測できるものについては事前にデータセットとして登録しておき、そうでないものについては質問が発生するたびに自動で会話内容をチャットボットが学習します。数を重ねるごとに回答できる質問が増えるため、質問に応対しなければならない担当者の負担を軽減させることが可能です。
社内問い合わせで蓄積されたデータは、新入社員への教育にも活用できます。新入社員の場合、業務に関する疑問が多いため、教育に多くの時間を費やすことになります。しかし機械学習型チャットボットを活用すれば、必要な知識や手順についての質問に、迅速かつ適切な回答を返すことが可能です。また、新入社員が疑問に思うことや理解していないことをチャットボットに質問すれば、その内容を分析し、適切な教育内容の提供もできます。
社外からの問い合わせ対応
ユーザーからの問い合わせに対応するカスタマーサポート業務においても、機械学習型チャットボットがおすすめです。
過去に発生した質問や会話データ、トラブルなどの情報を事前に学習させることで、チャットボット導入直後から高い精度での回答が期待できます。また、運用開始後も常に学習を続けるため、回答の改善や新しい質問への回答も柔軟に対応できます。
大量のユーザーから問い合わせがあれば、それぞれの待ち時間が長くなってしまうこともあるでしょう。そのような現場に機械学習チャットボットを導入すれば、大量の問い合わせにも迅速に回答できるため、ユーザーのストレスを軽減させられます。
機械学習型チャットボットの導入によって、自然な会話でユーザーにカスタマイズされた回答を提供できるため、ユーザー満足度の向上にもつながるでしょう。高い効果を得るためにも、事前に大量のデータを学習させることや、適切なアルゴリズムの選択が重要です。
機械学習型チャットボットを導入するまでの手順
ここでは、機械学習型チャットボットを導入するまでの手順を詳しく解説します。
ポイントを押さえておくことで、スムーズに導入できるでしょう。導入後の運用にも役立つ知識を紹介しているので、これから機械学習型チャットボットの導入を考えている場合は、ぜひ参考にしてみてください。
チャットボットを導入する理由は何なのかはっきりさせる
そもそもなぜチャットボットを導入する必要があるのか、まずは目的を明確にしましょう。
チャットボットを利用する目的は、会社の製品やサービス内容、シチュエーションによって左右されます。主な目的として、WEBサイトのコンバージョン率を高めたい場合や、資料請求数を増やしたい、滞在時間を長くさせSEO効果を高めたいといった理由が挙げられます。また、ヘルプデスクやコールセンターへの入電数をチャットボットで吸収し、業務効率を上げたいというケースも考えられるでしょう。
目的が明確であれば、どのような機械学習型チャットボットが必要であるか判断しやすくなります。また、目的を洗い出すことで、シナリオ型の方が合っているといったことに気づくことも可能です。
機械学習型チャットボットを選定する
見定めた目的に対してフィットする機械学習型チャットボットを選定しましょう。ここで重要なのは、可能な限り無料トライアルを受けることです。
無料のトライアルを受ければ、リスクなく、機械学習型チャットボットごとの使用感やスペックを確かめられます。複数のシステムを試運転し、自社にフィットするものを選ぶのがよいでしょう。
トライアル期間中は、自社のニーズに合う機能や対応言語を持っているかの確認が重要です。特に、特定の業界に特化した用語や表現に対応できるかどうか、API連携が可能かどうかなど、自社の要件に合わせた機能が使えるかしっかりと確認しましょう。
また、使いやすい操作性であるかも大切なポイントです。操作が分かりやすいと、余計なストレスなくシステムの設定やメンテナンスを実施できます。そのため、トライアル期間は1人だけで利用するのではなく、複数人で利用した上で導入を検討するのが良いでしょう。
提供企業と相談して導入を進める
無料トライアルで問題がなければ、実際に機械学習型のチャットボットを導入しましょう。無料トライアルを実施した上で、最後にどのような課題を感じているのか、担当者とすり合わせておくとより効果的です。また、他社ではどのように活用されているのかなどを聞いてみることで、提供企業側から機械学習型チャットボットを活用したソリューションが提供されるかもしれません。
価格について交渉できる場合もあります。Webサイトで明確に価格表を提示しているケースでは、値下げは難しいでしょう。しかし「要問い合わせ」などと記載しているのであれば、交渉の余地は大いにあります。
さらに、導入後にトラブルが発生した場合、どこに問い合わせたらよいかを事前に確認しておくことも重要です。サポート体制が整っていれば、何かあったときでも安心して利用できます。
必要なチューニングとメンテナンスを実施する
機械学習型チャットボットを導入したら、その後のチューニングやメンテナンスの実施も必要です。どのような設定が必要かはチャットボットにもよりますが、まずは学習データを入力することから始まります。
機械学習型チャットボットは利用すればするほど、回答精度がブラッシュアップされる点が最大の特徴です。最初に多くのデータを投入しておけば、開始と同時に高度な精度での会話が実現されます。
そのほか、基本的な設定やチャットボットの設置場所もよく検討する必要があります。
機械学習型チャットボットのよくある質問
本記事では機械学習型チャットボットの特徴やメリット、運用・導入方法について解説しました。最後に、よくある質問についてQ&Aの形式で解説します。
企業にとってチャットボットの選定は重要です。細かい疑問もクリアにした上で導入を検討しましょう。
機械学習型チャットボットはPythonでの作成が可能か？
機会学習型チャットボットは、Pythonを使って自作することも可能です。簡単な質問に答える程度であれば、多少プログラミングの知識があれば問題なく作成できるでしょう。
なおPythonを用いた機械学習型チャットボットの作り方は「Python」を使ったチャットボットの作り方は？正しい手順で作成しよう」をご参照ください。
ただし、外部公開できるような多機能性を持たせるのは相当難しいことです。さらにレイアウトやデザインを考えるとなれば、少々プログラミングを知っている程度では設計は困難でしょう。
したがって本格的に機械学習型チャットボットを運用するのであれば、自作するよりも製品を導入する方が効率的です。
機械学習型とシナリオ型それぞれの課題とは？
機械学習型の課題は、高性能である一方で利用料金が高い点にあります。放っておいても賢くなる点は強烈な魅力ですが、月額数十万円の費用は当たり前にかかるでしょう。さらに初期費用として別途数十万円が必要になることもあります。Web方面に割ける予算が限られている中、この負担は企業によってはかなり厳しいかもしれません。
シナリオ型は安価かつ運用しやすい点が特徴です。しかしユーザーへの対応が学習データの量に左右される点には注意しましょう。高度で幅広い回答ができるようになるまでには、十分な知識が必要です。しかしそれが揃うまでには、やや時間がかかるでしょう。
機械学習型チャットボットが育ち切るまでの間、多少拙い対応になる点が課題です。このような課題は、カスタマーサポートやヘルプデスクなどの有人対応で、ある程度補う必要があるでしょう。
機械学習型チャットボットを導入する費用の平均はいくら？
機械学習型のチャットボットの場合、初期費用として5～20万円程度必要です。
月々の費用については、データの量やチャットボットに必要な機能、開発に必要なエンジニアの人数や技術レベルなどによって異なります。そのため月額の運用費用はおおよそ10〜30万円程度の費用がかかると考えておくと良いでしょう。
一部費用が高額になるAIチャットボットや個別カスタマイズが可能なチャットボットの場合、月額費用が100万円ほどかかる場合もあります。
シナリオ型と比較すると、機械学習型チャットボットは高性能な分、費用も高くなることに注意してください。
機械学習型チャットボットで高度なチャット対応を
本記事では機械学習型チャットボットの特徴やメリット、導入方法について解説しました。チャットボットは主に、シナリオ型とAI型の大きく２種類に分類できます。
機械学習型チャットボットは、AI型チャットボットの一つの種類であり、事前にQ＆Aなどのデータセットを学習させることで、運用開始直後から高い精度での回答が期待できます。また、利用すればするほど自動的に回答の精度が高められ、回答の対応範囲も広くなります。ある程度自動で学習し、回答精度の高い運用ができる点は大きなメリットです。
また、自然言語処理技術を用いているため、人間が会話しているかのような自然な会話力があることも魅力的です。質問者の言葉を理解し、それに合う自然な回答ができるため、ユーザー満足度の向上も期待できるでしょう。
機械学習型チャットボットを導入するなら、まずは目的を明確にした上で、無料トライアルを試し、使用感を確かめてから導入しましょう。ただし高性能である反面、月額費用は10～30万円と、シナリオ型と比較すると高額であることがデメリットと言えます。また月額費用とは別で初期費用がかかるケースも少なくないため、予算感が合っているか、導入前に細かく確認することが重要です。
機械学習型のチャットボットは、高性能ではありますが、要件によっては費用もおさえられるシナリオ型のチャットボットが適している場合もあるため、特性を理解した上で、比較検討をしてみましょう。
株式会社サンソウシステムズが提供するハイブリット型チャットボット「さっとFAQ」であれば、月額1万円の費用から高度なQ＆Aを実施可能です。
機械学習型チャットボットの費用感と自社の予算がマッチしなかった場合は、さっとFAQについても導入をご検討ください。今なら30日間の無料トライアルもご用意しております！