チャットボットの導入を検討している方のなかには「チャットボットはどのような仕組み？」「AIを搭載したチャットボットは何が違うのかわからない」と疑問をお持ちの方もいるのではないでしょうか。
チャットボットの仕組みを理解できれば、チャットボットを有効的に活用できます。
この記事では、チャットボットの導入を検討する企業の方向けに、種類や仕組みについて詳しく解説します。チャットボットの導入成功事例についても触れているので、ぜひ最後までご覧ください。
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チャットボットとは？
チャットボットとは、ユーザーと自動で対話できるサービスで、近年さまざまなシーンでの活用が進められています。ここでは、チャットボットの種類とそれぞれの特徴について詳しく解説します。
シナリオ型｜シンプル設計で低コスト
シナリオ型チャットボットは、あらかじめ用意された会話データをもとに、ユーザーに対しいくつかの選択肢を提示し、知りたい情報を選択してもらう形式です。
シナリオ設定の段階でフローチャートを設計し、選択肢ごとに回答を用意しておきます。ユーザーは選択肢の中から知りたい情報を選ぶだけで的確な回答を得られ、入力の手間を省けます。質問内容がある程度決まっている場合の利用に向いていると言えるでしょう。
シナリオ型チャットボットは他の種類のチャットボットと比べ、設定もシンプルで安価に導入できるため、コストを抑えたい方におすすめです。
AI型チャットボット｜複雑な質問にも対応
AI型チャットボットは、AIが質問の意図を分析した上で回答するため、複雑な質問にも対応できます。また、AIの「自然言語処理機能」によって、抽象的な質問に対しても適切に対応できます。
シナリオ型との大きな違いは、ユーザーが自由に質問内容を入力し、それに回答できる点です。
AI型チャットボットは、使用すればするほどAIが学習を進め、回答の精度を向上させられます。そのため、広範囲にわたってさまざまなジャンルの質問に回答できます。そのことからもWeb接客が必要な場面や、曖昧な質問が予想されるケースでの導入に向いているでしょう。
ハイブリッド型｜回答範囲が広い
ハイブリッド型は、会話データをもとに選択肢を提示するシナリオ型と、ユーザーからフリーワード入力された文章の中から、あらかじめ登録されたキーワードを解析して回答を提示する辞書型の2つを併せ持つチャットボットです。
ケースに応じて選択肢を提示することはもちろん、入力されたキーワードに対する適切な回答を辞書から提示することもできます。
さまざまな質問形式に対応できるため、シナリオ型や辞書型よりも幅広い質問に回答可能です。そのため、ユーザーのニーズを満たすとしてハイブリッド型チャットボットを導入するケースが増えています。
チャットボットの仕組み
チャットボットはチャット形式で質問に自動回答できるシステムで、24時間365日稼働でき、リアルタイムでの回答が可能です。チャットボットは事前に用意されたシナリオやフローチャート、データベースの中からユーザーが求める回答を選択することで、自動で回答ができるのです。
ユーザーがチャットボットを実際に利用するシステムを「アプリケーション」と呼び、チャットボットが回答する母体であるシナリオやデータベースを「Bot」と呼びます。「アプリケーション」と「Bot」は「API」というシステムで連携され、チャットボットとして成り立っています。
シナリオ型・AI型チャットボットの仕組み
シナリオ型チャットボットとAI型チャットボットがあるのは知っているが、どちらを導入するべきか悩んでいる方もいるでしょう。シナリオ型とAI型の仕組みはそれぞれ異なり、機能も異なります。実際にどのような仕組みなのか詳しくみていきましょう。
シナリオ型チャットボット
シナリオ型のチャットボットでは、運用者があらかじめシナリオとなる会話データやルールとなるフローチャートを設計し登録します。ユーザーは、提示された選択肢の中から質問したい項目に該当するものを選ぶと、回答を得ることが可能です。
そのため、最初に登録するデータやルールが少ないと、提示できる選択肢や回答の内容も少なくなります。あらかじめ予想される質問のデータベースを大量に用意しておけば、ユーザーからのさまざまな質問にも答えられるチャットボットを構築できるでしょう。
また、問い合わせ数が多い質問や、質問に答えられなかったケースなどの情報を蓄積しておくことも可能です。蓄積された情報を分析し、必要な質問やデータを新たに後から追加することもできます。
AI型チャットボット
AI型チャットボットの場合、「アプリケーション」を通じて質問を受信し、「Bot」の中から最適な回答を探します。
この「Bot」部分にAIを活用していることが、AI型チャットボットと呼ばれている由来です。
運用を重ねれば、AIが自動で学習をおこない、ユーザーからの複雑な質問への理解度が向上し、最適な回答ができるようになります。そのため、データが少ない最初のうちにユーザーから複雑な質問を投げかけられた場合、最適ではない回答を返す場合もあります。
運用の中でAIが自動で学習をおこない、自ら回答内容を追加できるのがシナリオ型との大きな違いと言えるでしょう。
チャットボットの種類と特徴
チャットボットはシナリオ型・AI型、ハイブリッド型とは別に、機能によって種類が分けられています。自社に最適なチャットボットを選ぶためにも、それぞれどのような特徴があるのか見ていきましょう。
ログ型
ログ型チャットボットとは、ユーザーとの会話を通して学習し、会話データを蓄積しながら的確な回答を提示できる、AI型のチャットボットです。
過去の会話をログとして蓄積し、データを活用して的確な回答を返せるようになります。また、会話の繰り返しにより学習がさらに進み、自然なコミュニケーションの実現が可能です。
一方、会話のデータ量が少なければ学習量も少なくなってしまい、なかなか精度を高められません。そのため、導入する場合は多くのユーザーからの利用が見込まれる場合におすすめです。
ログ型のチャットボットは、多くの問い合わせが予想されるシーンや、入力される質問の内容がバラエティに富んでいる場合に適していると言えます。
辞書型（ハッシュ型）
辞書型（ハッシュ型）チャットボットとは、あらかじめ辞書に登録された単語やテンプレートをもとに会話をおこなうタイプのチャットボットです。事前に「単語」と「回答」の組み合わせとなる複数の単語を登録しておくと、登録された単語が入力された時点で適切な回答を探し始めます。
例えば、ユーザーが「領収書を発行してほしい」と質問文をフリーワードで入力すると、事前に登録されている「領収書」のワードに反応して分析を開始し、あらかじめ用意された辞書の中から回答を表示します。
ECサイトでの注文や変更対応、領収書の発行、見積作成などのシーンで辞書型（ハッシュ型）の特徴を活かした利用が可能です。顧客からの問い合わせ数が多い場合や、問い合わせに含まれるキーワードがある程度予想できるサービスでの活用が期待できるでしょう。
選択肢型
選択肢型チャットボットとは、あらかじめ用意されたシナリオに対し、ユーザーが選択形式で回答をおこなう、シナリオ型チャットボットです。シナリオ通りにユーザーをリードできる点がメリットです。
従来であれば、電話で1つずつ情報を確認する必要があるような、同じような問い合わせに対応しなければ行けない場面での活用が期待できます。チャットボットであれば、聞き忘れや対応ミスなどのヒューマンエラー防止も可能です。
また、選択肢型のチャットボットは、CVRを高める目的で使用されるケースもあります。ユーザーは提示された選択肢を選ぶだけで良いため、ユーザーを疲れさせず、入力時の負荷を下げられ、CVRの向上に効果が期待できます。
辞書＆選択肢型
辞書＆選択肢型チャットボットとは、辞書型と選択肢型の機能を併せ持ったタイプのチャットボットで、シナリオ型とAI型の両方の利点を活用できるタイプです。選択肢の提示と、キーワードへの回答のどちらもおこなえる機能を備えています。
例えば、あらかじめシナリオやフローチャートを登録しておき、選択肢も提示した上でユーザーの求める選択肢がない場合は、AIが適切な回答をおこないます。
辞書＆選択肢型のチャットボットを導入する場合、導入前に選択肢の登録やフローチャートの設計が必要です。問い合わせの種類が多い場合、導入までに手間と時間を要する点がデメリットと言えます。
ELIZA型
ELIZA型チャットボットとは、ユーザーの問いかけに対し「はい」「いいえ」などの相槌で返答しつつ、相手の言葉を聞き返したり、要約したりすることで会話をおこなうタイプです。
1966年に初めて開発されたチャットボットの原型ともいわれる「Eliza（イライザ）」から名付けられています。
一貫して聞き役になるタイプのチャットボットで、積極的な発話や情報提供をおこなうのは難しいためサービスの提案などには向いていません。
聞き役として相槌を打ったり、会話を要約したりする必要のある感情労働が必要なタイプの業務での活用が期待できます。実際に、結婚相談サイトやコミュニケーションサイトなどで活用されています。
チャットボットの会話に必要な要素
チャットボットの導入後、実際に会話を成立させるにはどのような設定が必要なのかがわからず、不安に感じる方もいると思います。ここでは、チャットボットの会話に必要な要素を詳しく解説します。
ルールやシナリオの設定
チャットボットの会話を成立させるためには、ルールやシナリオの設定が必要です。
まずは、チャットボットが入力された内容に対してどのように回答すべきかを決めるために、ルールや基準を設定します。例えば、特定のキーワードや文脈に基づき、特定の情報を提供するなどのルールを作成します。
次に、ユーザーとの対話がスムーズに進むように、適切な順序で応答をおこなうためのシナリオやフローの作成が必要です。
シナリオやフロー作成の際、ユーザーの入力が理解できない場合や、予期しないエラーが発生した場合に、チャットボットが適切な対処をおこなえるようにルールを設定します。例えば、「申し訳ありません、理解できませんでした。もう一度お願いします。」といったエラーメッセージの登録ができます。
キーワードの分析機能
キーワードの分析機能とは、ユーザーが入力したテキストや質問から重要なキーワードやトピックを抽出し、それに基づいて適切な応答を生成するための機能です。
キーワード抽出機能では、ユーザーの入力内容から、自然言語処理などの技術を用いて意味的に重要な単語やフレーズを自動的に抽出します。例えば、「天気予報を教えてください」という質問から抽出されるキーワードは「天気予報」です。抽出されたキーワードを事前に定義されたカテゴリやトピックに分類します。これにより、ユーザーの意図や関心に基づいた適切な情報や応答の提供が可能です。
キーワードの分析機能は、チャットボットがユーザーの意図を正しく理解し、適切な情報の提供に欠かせない機能です。キーワードの分析機能の活用により、会話の品質と顧客満足度が向上し、より効果的な対話を実現できます。
データベースの情報量の増加
チャットボットの回答精度を高めるためには、データベースの情報量を増加させる必要があります。チャットボット自体がより多くの知識を持てば、ユーザーからの質問に対し、より包括的で正確な回答の提供が可能になります。
データベースの情報量を増加させるには、ナレッジベースの拡充が大切です。チャットボットが持つナレッジベースや情報源を充実させれば、さまざまなトピックや領域に関する情報をカバーでき、より的確な回答ができるようになります。
また、チャットボットがアクセスできるデータベースや情報源を統合し拡張すれば、効率的に複数のデータソースの情報にアクセスできるようになり、より幅広い情報をカバーした上での回答が可能です。
回答内容の作成
ユーザーからの質問内容を分析し、適切な回答を見つけたら、それを回答内容としてユーザーに返します。
回答内容では、シナリオ型チャットボットであれば回答の内容はあらかじめ登録された文面が表示されます。一方、AI型チャットボットの場合自然言語生成の技術や文章生成モデルを活用し応答内容が作成されるため、人が会話しているかのような返答を得ることが可能です。
また、それまでのユーザーとの会話内容や、過去のユーザーの質問を踏まえた回答ができるAI型チャットボットもあります。その場合、ユーザーが興味を持ちそうな情報を予測して提供できるため、Web接客などの柔軟な対応が求められる場面で活用できるでしょう。
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チャットボットの導入事例｜さっとFAQ
ここでは、チャットボットを導入した企業の事例を紹介します。自社に活かせそうな要素がないか、ぜひ参考にしてみてください。
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参考：株式会社テンダ 様
チャットボットの仕組みを理解し導入後も効果的に活用しよう
チャットボットはその種類によって仕組みが異なり、それぞれ機能や導入でもたらす効果が異なります。実際にチャットボットを活用するには、シナリオ型チャットボットの場合シナリオやルール設定、AI型の場合はデータベースの登録などが必要です。
それぞれの仕組や機能をよく理解し、適切なチャットボットを選びましょう。
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