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公開日:2020.09.16 

チャットボットのサービスとは?活用事例やジャンルを徹底解説

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ITシステムとしてチャットボットの導入が精力的に進められてきましたが、AIとは何が違うのかが気になっている人もいるでしょう。
この記事ではチャットボットについて詳しく解説し、AIとの関連性について明らかにします。
また、チャットボットの導入・活用事例についてもご紹介していきますので、チャットボットを使うべきかどうかを考える際に参考にしてください。

チャットボットとは?


チャットボットとは「チャット」と「ロボット」から生まれてきた造語で、チャットをするロボットのことを指します。
インターネットを介したテキストによるコミュニケーションとして知られるチャットを人ではなく、機械によって対応できるようにした自動会話システムです。
世界的には1966年にチャットボットが開発され、相槌を打ったり、チャットで入力した内容を要約することができるのが特徴でした。
例えば、自己分析をするためにざっくばらんに話をしていくと、最後に自分の特徴をまとめてもらえるといった使い方ができるシステムです。
しかし、ユーザーとのコミュニケーションというビジネスシーンでの使用には堪えるものではなかったことから、アルゴリズムの開発が進められてきました。
チャットボットのアルゴリズムには様々な分類方法がありますが、単純に分類するとシナリオ型とルール型、ログ型の3種類に分けることが可能です。
どのタイプでも共通しているのは人間が予め応答のパターンを定めておき、その通りにロボットが対応する仕組みになっているということです。
ただ、その考え方に違いがあるため、3種類の概要を簡単に確認しておきましょう。

シナリオ型

シナリオ型のチャットボットは、フローチャートによって応答の仕方をプログラムしておくタイプです。
相手の入力したテキストを分析して、イエス・ノーの二択でフローチャートを進んでいき、最終的に行き着いたところにある指示に従って回答をします。
条件分岐をたくさん準備し、あり得るテキストの内容を網羅的に想像して作り上げる必要があるのが特徴です。

ルール型

ルール型は基本的に辞書的な対応をするチャットボットです。
この単語があったらこの回答をするという紐付けをしておく最もシンプルなアルゴリズムになっています。
複数の単語の組み合わせを登録しておくことにより、的を射た回答をできるように改善していきながら作り上げられているのが一般的です。

ログ型

ログ型は過去のチャットの内容を参照して適切な回答を選択する仕組みになっています。
典型的なのはチャットの回答に対して相手から満足度を評価してもらうようにしておき、テキストの内容に類似性のある過去のテキストを検索し、その回答の中で最も満足度が高かったものを選んで返答するというやり方です。
唐突な質問に答えるのは苦手ですが、よくある質問に答えられるようにするには適している方法でしょう。

AI搭載のサービスとの違い


チャットボットはAIを搭載したチャットサービスと何が違うのでしょうか。
AIは日本語に訳すと人工知能ですが、チャットボットはしばしば人工無能と呼ばれています。
この表現の違いから推察できるように、チャットにおけるコミュニケーションの能力に違いがあります。
チャットボットはあくまで非人間がプログラムした通りのシナリオやルールに従って返答をすることしかできません。
いわば1対1に近い形のコミュニケーションしか取ることができない仕組みになっています。
それに対して、AIを搭載したチャットサービスの場合には人が考えるようなアルゴリズムが組み込まれていて、学習によって新しい反応をすることができるのが特徴です。
ディープラーニングを代表とするAIのアルゴリズムを活用することで、データベースとの比較から適切な回答を考えて導き出せるようにシステムが組み上げられています。
そのため、相手の送ってきたテキストから意図を推察したり、言葉を選んだりすることが可能です。
また、口語のテキストは従来のチャットボットではその言葉が登録されていないと対応できませんでしたが、AIでは口語が「これは」が「こりゃ」になるといったパターンをいくつか備えていて、崩れた言葉にも柔軟に対応させることができます。

注意点

ただし、気を付けなければならないのはAIが必ずしもチャットボットに比べて優れているとは限らないということです。
例えば、辞書的な回答を求めるシーンでは複雑な思考を巡らせたためにAIが見当違いの回答をすることもあります。
1対1で紐づけられているチャットボットの方が的確な回答を出せることもあるというのは念頭に置いておきましょう。
特にAIが機能を発揮するためには適切なデータベースが必要です。
そのデータベースから特徴量を導き出し、チャットのシーンに合わせて適用することで人間と同じような思考を実現しています。
データベースの適切さによって応答にも大きな違いが生じるため、選び方次第で優れた反応を示せるかどうかが異なります。

チャットボットサービスの事例

現在では昔ながらの人工無能と呼ばれているチャットボットサービスに加えて、AIを搭載したチャットボットサービスも登場してきています。
導入が容易ですぐに運用を開始できる点で魅力がありますから、代表的なサービス事例と活用ケースをご紹介します。

Cogmo Attend

Cogmo Attendはライセンス形式で多数のチャットボットを運用できるのが特徴のサービスです。
AI搭載のチャットボットになっていて、必要に応じて有人対応を求めることもできる仕組みになっています。
Cogmo Attendの導入事例としては問い合わせ対応の目的が主流です。
複数のチャットボットを作成しても料金が変わらないので、複数の窓口を作って顧客対応をできるようにする活用事例が豊富です。
ユーザーがニーズに合った窓口を選んで問い合わせることができるので、満足度の向上に貢献しています。
社内でのチャット対応のコストも削減できることから、特に大量の顧客対応に苦労している現場での導入が進められているのがCogmo Attendです。
マーケティング支援の機能は少ないため、主に問い合わせに対応するためのチャットボットサービスです。

Chamo

Chamoは1システム1日あたりで料金が決まる形式になっていて、初期費用がかからないことから導入の敷居が低いチャットボットサービスです。
AIも独自のシステムを搭載し、ウェブサイトへの実装が簡単にできる点でシェアが広くなっています。
自動話しかけ機能があるのが特色で、マーケティング目的での活用ケースが多くなっています。
サイトを訪問したユーザーに自動で「質問はありますか」といった問いかけをして接点を作り、商品購入へと導くといったストーリー作りをして成功している事例が増えてきているのが現状です。
有人対応への切り替えも可能で、話しかけ機能で獲得したユーザーに丁寧な対応をしてもらって問い合わせに導くというストーリーも描けます。
問い合わせ対応に使用することもできますが、マーケティング支援機能が優れているので顧客獲得目的での運用に適しています。

チャットボットサービスを運用していこう

チャットボットはパターン化されたチャット対応をするためのサービスでしたが、AIとの融合によって高度な対応が可能になってきています。
それに伴って、チャットボットサービスも充実してきており、問い合わせ対応だけでなくマーケティング支援もできるのが現状です。
ぜひ有効活用して、顧客満足度の向上や新規顧客の獲得を目指しましょう。


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