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

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[51CTO.com クイック翻訳]長年にわたり、ビジネス マーケティングの動向と、顧客体験を向上させる実装テクノロジーは大きく変化してきました。チャットボットはその好例です。

現在、多くのウェブサイトがチャットボットを介した仮想アシスタンスを提供しています。さらに重要なのは、チャットボットが企業のサービスと顧客関係管理 (CRM) 業務の管理と拡張に役立つことです。

チャットボットがもたらす利点は、多くのグローバル企業の注目を集めており、それらの企業はチャットボットの可能性を最大限に活用してビジネス目標を達成することに注力しています。チャットボットは、適切に実装されれば、企業のマーケティング活動を強化し、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して使用することは、ビジネス目標の達成に役立つだけでなく、優れたチャットボット テスト戦略を採用することでマーケティング活動の強化にも役立ちます。

以下では、チャットボット テストのフレームワーク、ツール、テクニック、その他の側面について詳しく説明します。

チャットボットの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、ほとんどの人はいくつかの標準化された箇条書きに焦点を当てます。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、時間をかけてテストのユースケースを理解することで、企業はチャットボットをより早く立ち上げることができます。テスト戦略の目標は、最も望ましいテスト手法を採用することです。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

これら 3 つの段階で実施されるテスト プログラムには通常、多額の投資が伴い、一部の言語機能の強化を目的としています。

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紹介

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
• 会話の流れ
• エラー管理
• 知的
• 自然言語処理 (NLP) モデル
• ナビゲーション
• 人格
• 応答時間
• スピード
• 安全性
• 理解する

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使用する必要があります。以下は簡単な紹介です。

（１）アジャイルと定期的なテスト

チャットボットは、各サイクルの後に望ましい実現可能性を得るのに役立つため、アジャイル技術に重点を置いています。この手法は、迅速な反復を通じてエラーに対処し、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テスト手順が含まれますが、最終段階では時間の無駄を防ぎ、市場への迅速な投入を実現するために自動化されるのが一般的です。

（２）開発者テスト

これは、事前に定義されたユーザークエリに回答することでテストを検証することを目的とした、より直接的な形式のテストです。このタイプのテストはシンプルで、チャットボットからの回答の正確さをチェックしながらランダムな質問に答えます。

チャットボットをテストするためのフレームワーク

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、この機能の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が、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、定義された目標に合わせる必要があります。

• 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、自然言語を理解しながら自己改善の機会を特定します。
• 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すための可能な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 と機械学習の学習率、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、統合ユーザー認証、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用ツール

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すべき優れたツールをいくつか紹介します。

（１）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 テストを強化したり、感情分析を通じてインタラクションをガイドしたりするために使用されます。

（２）チャットボットテスト

Chatbottest は、チャットボットが提供するユーザー エクスペリエンスを評価するための 120 個の質問が付属する無料ツールです。このツールは、上記で定義されたチャットボット テストのすべての領域に適用できます。

（３）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。

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、ビジネスで使用するツールによって異なります。これは、モデル内のすべてのトレーニング データを取得してモデルを予測する簡単な方法です。チャットボットのテスト手法は、大きく 2 つのカテゴリに分類されます。

（１）業界標準のクロスバリデーション

機械学習ベースのモデルは、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予測する能力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。これは、データを k グループに分割し、その 1 つの部分をモデルのテストに使用し、他の部分または K-1 のグループをトレーニング目的で使用することを意味します。つまり、この方法は、各分割で K 回の反復が行われる反復に適しています。

一方、LOOCV メソッドは、トレーニングとテストの両方で元のテスト データの可能な組み合わせに作用する、より広範な手法です。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。

（２）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を使用して実行されます。ほとんどの場合、これらのクエリは、すでに定義されているモデルを使用したバッチ テストを通じて実行されます。これにより、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できます。

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操作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行われます。

自然言語処理 (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、テスト テクノロジの選択は、テスト サービス プロバイダーが利用できる知識、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が最良の結果を確実に得るために従うべき特定のルールがあります。

• シナリオベースのテスト セットは、Web サイトにアクセス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、クエリ表現、難易度を考慮して、ユーザーがチャットボットと対話するためのソリューションが提供されます。
• 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。
• ユーザーの質問にリアルタイムで答えるための最適なデータ ソースを用意します。

1. 避けるべきよくある間違い

テスト データにはエラーが含まれる可能性があるため、期待値を下げる必要があります。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 をテストする場合、シナリオの準備が不適切だと、不必要な問題が発生する可能性があります。
• 類似した表現間の意図の違いが、対立や問題を引き起こします。
• 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ており、不要なコンテンツが多数含まれています。

2. 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、それが実装されているウェブ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ログインすると、ポップアップやサウンドによってチャットボットが明確に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適切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した場合、チャットボットはユーザーの名前で呼びかける必要があります。

（５）チャットボットはチャット中にユーザーの名前を使用して質問に答える必要があります。

（6）必要に応じて、チャットボットはユーザーの連絡先情報を尋ねる必要があります。

（7）チャットボットは男性と女性のユーザーを適切に識別できる必要がある。

（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る。

（9）チャットボットは様々な国の通貨や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る。

（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できる必要があります。

（13）訓練を受けた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の問い合わせを同時に処理できる必要があります。

結論

結論として、必要な機能について会話型 AI をテストすることがすべてであり、継続的な努力とこれらのテクノロジーの適切な使用によって強化することができます。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特性が含まれており、これは、チャットボットのテスト手法とフレームワーク、およびエラーを防止して正しい操作を保証するための適切なツールやその他のプラクティスを使用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て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、企業がユーザーのクエリを適切に処理するのに役立つだけでなく、ビジネスコンバージョンを達成できる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、チャットボットを評価するために手動検査を実施する場合でも、高度な自動テスト ツールを使用する場合でも、会話を処理し、一致する意図を理解し、ユーザーに優れたエクスペリエンスを提供できるチャット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を達成するための鍵となります。

原題: チャットボットのテスト: フレームワーク、ツール、テクニックに関するより深い洞察、著者: Hima Pujara

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