人工知能を使ったチャットボットの構築方法

今日、世界は、パーソナライズされたエクスペリエンスを提供しながら、人間が重要な決定を下したり、重要なアクションを実行したりすることを支援または代理できるインテリジェントなビジネス システムへと移行しています。電子商取引システムからホテル管理システムまで、AI チャットボットは現在のビジネステクノロジー分野で台頭しているテクノロジーです。その主な利点は、いつでもどこでも対話できるため、企業が世界規模で潜在顧客にリーチできることです。

これらのインテリジェント ソフトウェア システムは、人工ニューラル ネットワーク (ANN) を使用して、以前の会話や調査パターンを分析し、クエリに対してより人間らしい応答を提示します。一部のチャットボットは、以前の会話に基づいて現在のユーザーの好みを提示し、ユーザーとのやり取りにさらにリアルな感覚を提供します。自然言語処理 (NLP)、ベクターマシン、ヒューリスティック、人工ニューラルネットワークを組み合わせて使用​​することで、チャットボットは人間のようにインテリジェントに応答するように設計できます。

これらのインテリジェントな応答の中心にあるのはチャットボットではなく、これらのコンピュータ プログラムのインテリジェンスです。

ここでは、AI チャットボットの進化とその構築方法について説明します。

AI チャットボットとは何ですか?

AI チャットボットは、強化学習に基づいて実際の人間の会話をシミュレートし、ユーザーにリアルタイムで応答できるコンピューター プログラムまたは人工知能ソフトウェアです。 AI チャットボットは、テキスト メッセージ、音声コマンド、またはその両方の組み合わせを使用して対話します。 AI チャットボットは、自然言語を使用して、内部に組み込まれた AI 機能と通信します。

人工知能ロボットは、会話型ロボット、インスタントメッセージングロボット、人工会話エンティティなどとも呼ばれます。

AI チャットボットを作成する主な目的は、顧客がより賢明な意思決定を行えるように支援することです。

AI チャットボットはどのようにしてユーザーの要望を知るのでしょうか?

AI チャットボットがユーザーのニーズを理解するように設計されている方法は 2 つあります。その 1 つは、AI ロボットの応答方法に限定されたガイドラインと内部構造を適用することです。これは、ユーザーが尋ねた一連の質問がキーワードとして事前に割り当てられ、関連する応答にマッピングされる場合に行われます。このメカニズムでは、人間のエージェントからのリアルタイムの応答は必要ありません。このタイプの AI ボットは、機能が制限されたチャットボットと呼ばれます。

一例としては、発信者に一連の質問をして、その人が何を望んでいるかを理解しようとする自動銀行ボットがあります。発信者が範囲外のコマンドを発行した場合、自動銀行ロボットは指示を繰り返すか、銀行の人間のアシスタントに指示を転送します。

AI チャットボットが対話する 2 番目の方法は、ユーザーが何を求めているかを理解し、漸進的な対話または強化学習に基づいてリアルタイムの応答を生成することです。このメカニズムは複雑であるためまだ進化を続けていますが、Amazon の Alexa、Google Assistant、WeChat、AI チャットボットなどの特定のアプリケーションは、人間の行動や優先度特性に基づいた動的な応答へと移行しています。自己学習は、これらのエンティティが人間の心を理解し、適切な情報を効率的に取得して説得力のある応答を生成するのに役立ちます。これらの AI チャットボットは、インテリジェント チャットボットとも呼ばれます。

チャットボットはユーザーのリクエストを満たす方法を知っていますか?

AI チャットボットはユーザーのリクエストに応え、適切かつ関連性のある応答を提供するために開発されていますが、課題は、そのリクエストをユーザーを納得させるよりスマートな応答にマッピングすることにあります。スマート プランニングは、ヒューリスティックと人工ニューラル ネットワークの助けを借りて、AI チャットボットがユーザー リクエストから次のユーザー リクエストまでのプロセスを学習し、タスクを完了する前にインテリジェントな応答を導き出すのに役立ちます。

計画とは、AI チャットボットによって実行される一連のアクションに関連付けられたプロセスであり、確認、質問、情報転送を含む構造化された会話を生み出します。内部的には、AI ボットは構造化された応答を形成するためにインテリジェントに構築される必要があります。

チャットボットがインテリジェントかどうかを判断するにはどうすればよいでしょうか?

チャットボットは、自律的に動作して問題を評価し、インテリジェントな解決策を見つけるために使用されます。学習した AI チャットボットがインテリジェントであるかどうかは、次の手順で判断されます。

•まず、AIチャットボットは特定の状況における目標を決定する必要があります。

•次に、利用可能な情報を処理して目標を達成できるかどうかを確認する必要があり、達成できない場合は、特定のタスクセットを実行するために周囲の環境を感知するなど、さらに情報を要求する必要があります。

•この情報に基づいて、再帰パターンを使用して目標を達成できるかどうかを確認する必要があります。これには、状況に基づいて考えたり決定を下したりすることが含まれます。通常、ユーザーからのリクエストまたは応答は、機械が理解できる形式に変換され、頻繁に取得されるパラメータ値の形式でリポジトリに保存されます。

•継続的に知識を構築するシステムは、学習能力に影響を与えるインタラクティブなシステムです。このナレッジ ベースにより、チャットボットはより速く学習し、関連情報を識別して応答時間を短縮し、時間の経過とともに構築された意思決定機能に基づく人工ニューラル ネットワークの助けを借りて、より説得力のある応答を提供できるようになります。

•AI チャットボットは決定を実行して動作します。

•時間の経過とともに、情報リポジトリに保存される人間のやり取りやクエリの数が増えるにつれて、一定レベルの予測分析が構築され、AI チャットボットがユーザー側からのクエリを事前に計画することを学習するのに役立ちます。

• AI チャットボットが本物らしくリアルタイムで応答できるように、ガイドラインと機械学習を設定します。チャットボットは、プログラムされている程度に賢くなります。そして、コードが柔軟で複雑になるほど、AI チャットボットの応答はより現実的で関連性のあるものになります。

チャットボットに何をさせたいですか?

チャットボットは、チャットボットに実行させたい動作に応じて、インテリジェンスを活用して応答性を高めます。チャットボットがテキストまたは音声による固定された一連の応答でクエリに応答するようにのみ設計されている場合、チャットボットはユーザーから一定量の情報を収集し、ビジネス モデルに適合する効果的な定義済み応答で応答するコレクターとして機能します。

より進化したインテリジェントな形式のチャットボットは、ユーザーリクエストの内容を解釈し、段階的な自己学習に基づいてリアルタイムでタスクを実行するようにプログラムされています。このインテリジェント チャットボットはチャットボット アシスタントと呼ばれ、これまでで最も高度な人工知能チャットボットです。ユーザーが予約をしたり、商品を購入したり、情報を検索したりするのに役立ちます。

一方、収集ロボットは、収集した情報に基づいて応答提示スキルを強化することで、よりインテリジェントにすることができます。では、人々はどのように会話をしたいのでしょうか?

対応する入力にマッピングされた期待される出力があるドメイン固有のソリューションを探すユーザーもいれば、一般的な議論を探すユーザーもいます。 Eviebot や Boibot など、感情の進化に重点を置いたチャットボットもあり、人間のような感情的な方法で質問にインテリジェントに応答します。

AI チャットボットとのインテリジェントなやり取りには、通常の人間とのやり取りのように、音声やテキストを介してさまざまなトピックやディスカッションに応答することが含まれます。 「オープンドメイン」と呼ばれるこれらのチャットボットは、データベースに保存されている情報を分析し、最適な応答を選択したり、応答を作成したりすることで動作します。ユーザーが特定の回答を求めているのか、それとも別の回答を望んでいるのかに応じて、会話は「クローズドドメイン」または「オープンドメイン」の AI チャットボットを通じて行う必要があります。

AI チャットボットの構築において、予測される課題はありますか?

AI チャットボットのインテリジェントな構築には、シナリオ認識の構築、パーソナリティの開発、内部情報分析、感情的知性、肯定的および否定的な応答の調整、影響評価など、考慮すべき側面が多数あります。

（１）AIチャットボットインテリジェントシステムのシナリオ統合は困難かつ複雑である。これは、AI ボットが対話を実行する方法を定義する上でも非常に重要です。適切な応答を得るために物理的および言語的環境が使用され、ダイアログをベクター形式に埋め込むには多くのプログラミング作業が必要です。ユーザーのタイムスタンプと位置情報の詳細をチャットボットに統合する必要があります。

（２）首尾一貫した応答とは、意味的には同じだが、異なる方法で尋ねられた質問に対して同じ答えを返すことを含む。たとえば、「お名前は何ですか？」や「何とお呼びすればいいですか？」など、一貫性を保つ計画を立てるのは難しいことです。

（３）オープンドメインAIチャットボットの応答は動的であり、リアルタイムの知能と情報マイニングに基づいているため、そのパフォーマンス評価は困難になる。 AI ロボットのパフォーマンスに対する作業者の判断は人によって異なる場合があり、評価が困難になります。これは、入力と出力のマッピングを実行するドメイン固有の AI ボットの場合、測定が容易になります。

（4）チャットボットがトレーニングしなければならない各クエリに対して適切な応答を提供するためには、読解意図のトレーニングが非常に重要です。複数のシナリオベースの問題を処理するために必要な多様性を AI ロボットにプログラムすることは困難です。近い将来、企業はマーケティング キャンペーン、顧客とのコミュニケーションの改善、ビジネス コンバージョンの向上のためにチャットボットを使用するようになります。

スマートプラットフォームは代替手段となるでしょうか?

インテリジェントコミュニケーションの分野では、チャットボットは顧客とつながり、貴重なビジネス情報を取得できる効果的なビジネス触媒となっています。 Google アシスタントのようなチャットボットは、情報エージェントとして機能するインテリジェント プラットフォーム上に構築されています。チャットボットは、これらのプラットフォーム上のセンサーであり、与えられた指示に基づいてタスクを実行します。このプラットフォームは、ユーザーの目標を分析し、情報を収集し、保存された情報をマイニングして処理し、人間が理解できる形式に変換することができます。