チャットボットのテスト: フレームワーク、ツール、テクニックの詳細

【51CTO.com クイック翻訳】

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ビジネス マーケティングの原動力と、顧客体験を向上させるテクノロジーの実装は長年にわたって大きく変化しており、チャットボットはその好例です。

最近では、訪問するほぼすべての Web サイトで、チャットボットによる仮想サポートが提供されています。さらに重要なのは、チャットボットがビジネスオーナーがビジネスサービスと CRM プラクティスを管理および拡張するのに役立つことです。
チャットボットの将来的なメリットは多くのグローバル組織の注目を集めており、これらの組織は実際にこのテクノロジーの可能性を最大限に活用してビジネス目標を達成しようとしています。さらに、チャットボットはマーケティング プログラムの強化に役立ち、適切に実装すれば組織に幅広いメリットをもたらすことができます。

ただし、チャットボットを適切に導入するだけでは、ビジネス目標の達成にはつながりません。完璧なチャットボット テスト戦略は、マーケティング計画の推進にも役立ちます。

チャットボットのテストが初めての方でも、すでに基本的な概念に精通している方でも、このガイドは、テスト手法からフレームワーク、ツールなど、あらゆることを深く理解するのに役立ちます。
始めましょう。

テストフレームワークを理解する

チャットボットのテスト手順について話すとき、ほとんどの場合、それらはいくつかの標準化されたポイントです。コミュニケーション関連の目標を達成するのは難しい場合があるため、テストケースに時間を費やすことで、チャットボットをより早く起動できるようになります。このテスト戦略の目標は、期待されるテストプラクティスの範囲内で達成することです。したがって、チャットボットのテスト フレームワークは、おおまかに次の 3 つの主要部分に分かれています。

• 予想されるシナリオ
• 考えられるシナリオ
• ほぼ不可能なシナリオ

通常、これらのテスト ケースはシグマ距離グラフとしてプロットされ、チャットボットのパフォーマンスの 3 シグマ距離または 99% 信頼区間を達成するために、ほぼ不可能なケースのテストが行​​われます。 この段階以降に実行されるテスト プログラムには通常、非常に高い投資が伴い、無制限の言語の可能性にアクセスするために実行されます。

チャットボットテストのさまざまな分野についての簡単な理解

チャットボットのテストを開始するときは、通常、次の種類のテスト領域をカバーします。

• 答え
• セッションフロー
• エラー管理
• 知能
• インテリジェンスオンボーディング
• 自然言語処理モデル
• ナビゲーション
• 人格
• 応答時間
• スピード
• 安全性
• 理解

ただし、これらのテスト領域から最良の結果を得るには、アジャイルおよび開発者テストの実践を含むテスト手法を正しく適用する必要があります。簡単に紹介しましょう:

アジャイルと定期的なテスト

チャットボットの主な技術は俊敏性です。これは、各サイクルの後に望ましい実現可能性を保証する必要があるためです。この手法は、エラー処理機能を実装し、迅速な反復を通じてエラーを防止するのに役立ちます。初期段階では通常、ビジネス ワークフローを処理するためによく使用される手動のテスト手順が含まれますが、最終段階では時間の損失を防ぎ、市場投入までの時間を短縮するために自動化されるのが一般的です。

開発者テスト

これは、ユーザーのクエリに対する回答を事前に定義することでテストを検証することを目的とした、より直接的なテスト方法です。このタイプのテストはシンプルで、チャットボットがランダムに尋ねた質問に対する回答の正確さをチェックすることで機能します。

チャットボットテストフレームワーク

チャットボットの動作を定義することは簡単な作業ではないため、機能に関する不確実性を克服するには分析機能が必要です。チャットボットのテストに使用できるフレームワークは多数あります。ただし、それらを使用する前に、テスト担当者は、利用可能なテスト手法やフレームワークの目的と利点を理解し、定義された目標と一致させることが重要です。

• 高度な自動化フレームワーク:エンドツーエンドの会話フローをテストして、自然言語の理解力を向上させることができる同僚を特定します。
• ドメイン固有のテスト:選択したサービスのビジネス上のメリットを評価し、エンドユーザーの目標を満たし、考えられるユースケースを検討します。
• KPI分析とリアルタイム監視:完了率、AIとMLの学習率、直帰率、セルフサービス率などのさまざまなKPIを測定して、チャットボットのパフォーマンスをテストします。
• 高度なセキュリティ メカニズム:エンドツーエンドの暗号化、コンプライアンス検証、認証タイムアウト、ユーザー認証、インテント認証、チャネル認証、自己破壊メッセージのセキュリティ メカニズムを評価します。

チャットボットテストツール

チャットボットのテストでは、Web サイトにアクセスするすべてのユーザーに快適なユーザー エクスペリエンスを提供する必要があるため、さまざまな分野や実践で作業するには適切なツールを使用する必要があります。チャットボットのテスト プロジェクトに検討できる優れたツールをいくつか紹介します。

ボタナリティクス

Botanalytics は、エンゲージメントをキャプチャしながら会話分析を実行する AI 対応ツールです。このツールは、A/B テストの機能を強化し、感情分析を通じてインタラクションをガイドするなどを目的として設計されています。

チャットボット

Chatbottes は、チャットボットのエクスペリエンスを評価するための 120 の質問を備えた無料で使用できるツールです。このツールは、上記で定義されたすべてのチャットボット テスト領域で適切に機能します。

ダイモン

Dimon は、チャットボットの会話フローとユーザー エクスペリエンスをテストするために使用できるツールです。さらに、このツールを使用すると、チャットボットを Facebook、Messenger などのソーシャル メディア プラットフォームと統合することもできます。

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チャットボットのテスト手法

チャットボットをテストするために選択できるさまざまなテスト手法がありますが、各手法の選択は使用するツールによって異なります。テスト手法は、大きく分けて 2 つのカテゴリに分類されます。

業界標準のクロス検証

MI ベースのモデルは、多くの場合、クロス検証と呼ばれる統計的手法を使用してテストされます。このテスト手法は、モデルがトレーニングに使用したデータとは異なる新しいデータをどの程度正確に予測できるかを評価することによって機能します。インタラクティブ AI システムでこのタイプのテストを実行する場合、サンプルのトレーニング クエリを使用してロボットの範囲がテストされます。

最も基本的な方法には、LOOCV 法と K 分割法が含まれます。これらの方法は、データを k グループに分割し、そのうちの 1 つをモデルのテストに使用し、もう 1 つまたは K-1 をトレーニング目的に使用します。つまり、分割ごとに K 回の反復が実行され、反復ごとに練習が行われます。

一方、LOOCV メソッドは、トレーニングとテストの元のテスト データの可能な組み合わせで機能する、より一般的な手法です。この手法では計算テストが少なくて済み、より小さなデータ セットに実装できます。このテストはブラインドテストの前に使用するのが最適です。

ブラインドテスト

ブラインド テスト手法は通常、ユーザーが希望する回答を得るために使用する可能性のある質問に使用されます。ほとんどの場合、これらのクエリは定義されたモデルを使用したバッチ テストを通じて実行されます。これは、すべてのクエリにラベルを付け、すべての予測が正しいかどうかを確認するのに役立ちます。

ただし、使用する方法は、テスターが特定の結果を達成できるようにする手順に合わせて設定する必要があります。多くの場合、データの視覚化は、さまざまなモデル間の類似点と相違点を理解するために使用されます。

NLP トレーナーは、混同マトリックスを実装してパターンを検出し、最終ターゲットを再トレーニングすることもできますが、すべてのプロジェクトを両方の手法で検証する必要はありません。さらに、テクノロジの選択は、テスト サービス プロバイダー企業が利用できる知識、経験、リソースによって異なります。

現在のデータなしで完璧なテスト セットを作成するにはどうすればよいでしょうか?

インタラクティブ AI のテストと実装は、使用するデータセットに完全に依存します。したがって、テスト ケースを開発する人は、最良の結果を確実に得るために、特定のルールに従うことができます。

• シナリオベースのテスト セットは、Web サイトを使用するユーザーが遭遇する可能性のあるシナリオを反映しています。これには意図に基づいた質問が含まれることがよくあります。
• 詳細な説明では、ユーザーの種類、クエリ式、難易度を考慮して、ユーザーとボットのやり取りのソリューションを提供します。
• 質問と説明を体系的な順序で並べます。
• 対応する質問に対して、わかりやすく価値のある解決策を提供します。
• 最適なデータ ソースを使用して、ユーザーの質問にリアルタイムで回答します。

避けるべきよくある間違い

テストデータを回避するには、期待値を最小化します。避けるべきよくある間違いをいくつか挙げます。

• 会話型AIのテスト時に、任意の問題につながるシナリオに対する不適切な準備
• 類似した表現間の意図の違いが衝突や問題を引き起こす
• 最も一般的なシナリオのみが含まれています
• データセットは明確さに欠け、不要なコンテンツが多く含まれています

考慮すべき一般的なチャットボットのテストシナリオ

1. チャットボットは、実装する必要がある Web サイトを読み込む必要があります。
2. ユーザーがウェブサイトにアクセスすると、ポップアップまたはサウンドを介してチャットボットが読み込まれる必要があります。
3. チャットボットは、ユーザーのタイムゾーンに応じてユーザーに挨拶する必要があります。
4. 登録ユーザーがウェブサイトにアクセスすると、チャットボットがそのユーザーの名前を呼びます。
5. チャットボットは、チャットの合間にユーザーの名前を使用してクエリに回答する必要があります。
6. 必要に応じて、チャットボットはユーザーに連絡先の詳細を尋ねる必要があります。
7. 男性ユーザーと女性ユーザーをより正確に識別します。
8. チャットボットは、スペルミスの可能性を識別する必要があります。
9. チャットボットは通貨と数字を理解する必要があります。
10. チャットボットは、プログラムされた形式で連絡先、日付、時刻を検証する必要があります。
11. チャットボットは、複雑さによって生じる混乱に対処できる必要があります。
12. チャットボットは、貼り付けられたテキストベースのクエリに適切に応答する必要があります。
13. トレーニングされた場合、チャットボットは会話履歴を保存し、リポジトリに転送する必要があります。
14. チャットボットは、異なるユーザーから同時に尋ねられたクエリに対して適切に機能する必要があります。

要約する

結論として、すべては会話型 AI に必要な機能をテストすることに帰着します。これは、継続的な努力とテクノロジーの適切な使用によって強化できます。 さらに重要なのは、チャットボットのテストには、チャットボットのライフサイクルのいくつかの重要な機能が含まれており、これは、エラーを防ぎ、正しい操作を確実にするために、適切なツールやその他のベストプラクティスを使用して、チャットボットのテスト手法とフレームワークを前述のように実装することによってのみ実現できるということです。

つまり、チャットボットは、分単位のテスト結果を分析しながら実行されるドメイン固有のテストで最大限のインタラクティブ性を提供するように設計されていることが非常に重要です。 この方法は、ユーザーからの問い合わせを適切に処理するのに役立つだけでなく、ビジネスにコンバージョンをもたらすほどスマートなボットを作成するのにも役立ちます。

したがって、手動でレビューを実施する場合でも、高度な自動テスト ツールを使用してボットを評価する場合でも、雑談を処理し、一致する意図を理解し、明確に定義されたフォールバックを使用してユーザーに正確なナビゲーションを提供できるボットを作成することが、マーケティング、販売、および顧客サービス戦略の鍵となります。

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