チャットボットをよりエレガントに設計する方法

AI アルゴリズムの人気により、近年会話型ロボットの人気が高まり、あらゆる分野で推進され、使用されています。基本的なボタンベースの自動化ボットから NLP を活用した会話型チャットボットまで、その違いは何でしょうか?最も重要なことは、ビジネスニーズを満たす会話型ロボットをどのように設計すべきかということです。ここで議論しましょう。

チャットボットの種類

まず、市場で入手可能なさまざまな種類のチャットボットを区別することが重要です。シンプルなメニュー/ボタンベースのチャットボットから会話型 AI チャットボットまで、特定のレベルがあるのでしょうか?チャットボットにはさまざまな種類があり、それぞれ異なる技術を使用しているので、それぞれの特徴を見てみましょう。

ボタン/メニューベースのチャットボット

名前が示すように、このタイプのチャットボットでは、メニューまたはボタンの形式で表示される複数のオプションからユーザーが選択できます。ユーザーがクリックした内容に応じて、ボットは選択できる別のオプションのセットをユーザーに提示します。

ご想像のとおり、その構造は非常に基本的なボタン (単一選択、複数選択など) で構成されており、そのシンプルさから、チャットボットの大部分を占めています。これらのボットは、事前に設定された質問に答え、ユーザーがウェブサイトやオンラインストア内を移動できるようにサポートし、購入プロセスを容易にします。欠点は、多数の変数を含む複雑なリクエストを解決する場合にはそれほど効果的ではないことです。実際、ユーザーのクエリが事前に設定された範囲外になると、このタイプのチャットボットはサポートを提供できず、最終的にはユーザーを非常に失望させ、イライラさせてしまいます。

キーワードベースのチャットボット

このタイプのチャットボットでは、ユーザーが単語またはフレーズを入力すると、ボットがクエリ内のキーワードを識別します。これらのタイプのボットは、基本的な分析エンジンを使用してこれらのキーワードを処理し、事前にロードされた語彙と照合します。

この利点は、ボットがシステムに手動でロードされたコンテンツにのみ返信し、話題から逸れないため、ビジネスにとって語彙の自動メッセージングを制御する非常にビジネスフレンドリーな方法を提供できることです。

一方、このようなチャットボットは、スペルミスや俗語を認識できないという制限があります。また、それらは非常に文脈に依存しており、文脈外で使用すると著しく不十分になる可能性があります。図書館のチャットボットに「ホテルを予約」と質問すると、ホテルに関する本が返されるかもしれません。

NLPベースの会話型チャットボット

このタイプの AI チャットボットは、これまでのところ最も先進的です。彼らは、人工知能と自然言語処理を使用して、ユーザーに最高のエクスペリエンスを提供します。これらのテクノロジーのおかげで、ボットは文を構成するさまざまな単語を考慮し、利用可能なコンテキストとともにそれらを分析して、質問の文脈的理解を獲得します。したがって、その理解をクエリの解決に適用できます。

NLP を使用した会話型チャットボットの主な利点は、言葉の背後にある意味を理解できることです。アルゴリズムに基づく利点は、スペルミスの問題も理解できるため、ユーザーに優れたユーザーエクスペリエンスを提供できます。

各レベルで会話型チャットボットが提示する回答の種類

どの企業も会話型 AI 技術を搭載したチャットボットを使用しており、ロボットの能力によって会話のさまざまな「レベル」に到達できると考えています。これらのさまざまな段階がどのようなものかを説明するために、具体的なケースを例に挙げてみましょう。

ある企業が、人事関連のさまざまな問題に関する従業員の質問に答えるために、社内で使用するための NLP 会話型チャットボットを開発したとします。チームメンバーは、年次休暇があと何日残っているかを知りたかったので、チャットボットに質問しました。

最初のレベルの回答は、従業員にその質問に対する回答がどこで見つかるかを伝えることであり、通常は給与計算ソフトウェアまたは人事ソフトウェア上にあります。これは、会話型チャットボットを設計するときに簡単に実現できる、最も単純で基本的なレベルの会話です。

2 番目のレベルの回答は、もう少し進化しており、ボットは従業員を特定の内部システム (この場合、HR ソフトウェアなど) にリダイレクトして、残りの年次休暇日数を確認できるようにすることができます。

最後に、より高度な第 3 レベルの回答により、チャットボットは従業員を HR ソフトウェアに自動的かつシームレスにログインさせ、必要な情報に直接アクセスできるようになります。この段階のボットは、チャットプラットフォームを離れることなく、カレンダーやフォームを介して従業員に年次休暇の申請を促すこともできます。この段階では、会話型チャットボットをサードパーティのプラットフォームまたはソフトウェアと統合して、別のシステムに情報を取得できるようになることが明確に示されています。これは、ロボットがこのような対話やサービスを提供するための技術的な前提条件の 1 つです。

よりスマートな会話型チャットボットを設計する方法

NLP テクノロジーを使用する会話型チャットボットを導入することは非常に良いスタートであり、企業に優れた競争上の優位性をもたらし、コスト削減の目標を達成することができますが、ボットとのやり取りがユーザーにとって質の高い魅力的なものであることも確認する必要があります。では、ユーザーが会話したくなるようなボットをどのように設計すればよいのでしょうか?これまでの実践からのヒントと例をいくつか紹介します。

トランザクションベースのクエリスクリプト

名前が示すように、チャットボットのスクリプトは、ユーザーのクエリに対する応答として事前に設計された会話メッセージ (ビジネスプロセス) のシナリオです。もちろん、すべてのクエリにスクリプトが必要になるわけではありません。単純な FAQ タイプの質問には 1 回限りのリクエストで回答できますが、トランザクションクエリにはスクリプトが必要になります。実際、ボットは、以前保険会社で開発された自動車保険見積もりボットのように、特定の情報を提供するために必要な詳細を収集するために、特定の会話フローに従う必要があります。

このフローでは、チャットボットの入力と車両の量に基づいて異なる価格が提示されることは明らかですが、フローを作成する際に留意すべきヒントをいくつかご紹介します。