チャットボットのさまざまな種類について学ぶ

チャットボットの種類は、提供されるさまざまな機能と応答に使用する方法によって決まります。

チャットボットは企業に多くのメリットをもたらします。そのメリットの一部は、迅速な応答、使いやすさ、顧客エンゲージメントの向上などです。これらの利点により、チャットボットはスマートフォンアプリに取って代わりました。これらの利点だけでなく、アプリケーションの多様性も、大きな注目を集めるのに役立っています。これらの多様なアプリケーションは、作成方法とテクノロジーの多様性の結果です。すべてのチャットボットが同じだと思っているなら、それは間違いです。チャットボットは、サポート、取引、情報収集など、さまざまな機能のために作成されます。これらの機能を実行できるようにするために、チャットボットはさまざまな方法を使用してユーザーの要求に適切に応答します。チャットボットは、独立した学習が可能かどうか、スタンドアロン アプリケーションとして実行されるかどうかなど、他の多くのパラメータに基づいてさまざまなタイプに分類されます。

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学習型チャットボットと非学習型チャットボット

チャットボットは、学習型チャットボットと非学習型チャットボットに大別できます。すべての学習型チャットボットは、機械学習と自然言語処理を使用してリクエストを理解し、適切な応答を提供します。これらのチャットボットは顧客との過去の会話を保存し、それらのやり取りから学習して、時間の経過とともに応答が改善されます。一方、学習しないチャットボットは、事前に定義された一連の質問にのみ答えます。機械学習アルゴリズムを使用しても使用しなくても動作できます。ほとんどの場合、これらは顧客が質問を入力できない場合に使用され、代わりに、ボットが理解できる質問のリストから顧客が選択するように求められます。

最も人気のあるチャットボット5選

チャットボットは単一のパラメータに基づいて分類することはできません。チャットボットを分類する前に考慮できるさまざまなパラメーターがあり、その一部には、機能、応答方法、作成方法などがあります。

チャットボットのスクリプト

スクリプト化されたチャットボットは、事前定義された入力と対応する応答のデータベースに基づいて動作します。これらは主に if-else ルールに基づいて作成されます。 If-else ルールは、ユーザーに常に定義済みのオプション セットが提供され、ユーザーの選択に基づいてさらなるアクションが実行されることを意味します。たとえば、オプション A を選択するとアクション A が開始され、オプション B を選択するとアクション B が開始されます。これらのチャットボットは知識ベースが限られているため、作成と実装が簡単です。これらのチャットボットは、フィードバックの収集、アンケートの実施、自動ニュースレターの提供に使用できます。

スクリプト化されたチャットボットの大きな欠点の 1 つは、データベースからの質問にしか答えられないことです。ユーザーの質問がデータベースの範囲外である場合は、「申し訳ありませんが、ご質問の意味がわかりません」などの標準的な回答が返されます。したがって、これらのチャットボットはいくつかの単純なアプリケーションには最適ですが、複雑なアプリケーションには理想的なソリューションではありません。

音声を有効にする

スマートフォンに搭載されているパーソナルアシスタントをご存知かもしれませんが、これらのパーソナルアシスタントは音声チャットボットの一例です。音声チャットボットは、機械学習アルゴリズムと自然言語処理を使用してユーザーの発言を理解し、最適な応答を見つけて口頭で返信します。これらのチャットボットは、テキスト読み上げおよび音声認識 API を使用して機能します。音声認識はユーザーの要求を理解するために使用され、テキスト読み上げは応答テキストを音声に変換するために使用されます。これらのチャットボットは、最高のユーザーエンゲージメントエクスペリエンスを提供するため、パーソナルアシスタントよりも好まれます。

ただし、音声チャットボットは、ユーザーが複数のオプションから選択する必要がある場合には理想的ではありません。たとえば、レストランでは、テキスト チャットボットであれば、顧客にメニューを簡単に表示して注文を取ることができます。一方、注文する前に音声チャットボットがメニュー全体を読み上げるのを待つのは、客にとってイライラすることもあります。

コンテクスト

会話のコンテキストを理解することは、会話型チャットボットの成功における最大の要因です。さらに、コンテキスト チャットボットは、チャットボットにとって最も重要なテクノロジーの 1 つである自然言語処理を利用してトレーニングされ、ボットが人間のやり取りのコンテキストを理解できるようになります。これらのチャットボットは、機械学習アルゴリズムの助けを借りて、ユーザーとの過去の会話から自己学習し、時間の経過とともに応答を改善することもできます。コンテキスト チャットボットのこれらの機能により、コンテキスト チャットボットは最も高度なタイプのチャットボットの 1 つになります。コンテキストを理解することは、顧客エンゲージメントを強化し、新規ユーザーと既存ユーザーを維持するための鍵となります。たとえば、会話全体のコンテキストに基づいて会話の最後に完璧なメッセージを送信すると、ユーザーが Web サイトに再度アクセスする可能性が高まります。

ただし、コンテキスト チャットボットにも制限があります。コンテキスト チャットボットのトレーニングには大量のデータが必要であり、大量のデータでトレーニングしたとしても、人間も理解できない場合があるため、人間とのやり取りのコンテキストを完全に理解することはできません。

ソーシャルメディア

ソーシャル メディア チャットボットは、Facebook のメッセンジャー ボットのようにソーシャル メディア アプリや Web サイトにのみ統合される点を除けば、コンテキスト チャットボットとほぼ同じです。企業はこれらのチャットボットを活用して、ソーシャル メディア ユーザーにパーソナライズされたオファーを提供できます。ソーシャル メディア チャットボットは、ユーザーの過去の購入履歴 (ある場合) を保存できるほか、ソーシャル メディア上のユーザーのデジタル フットプリントを追跡して、パーソナライズされた製品の推奨を提供することもできます。これらのチャットボットの助けを借りて、企業は潜在的な顧客とつながり、エンゲージメントを強化し、全体的な顧客エクスペリエンスを向上させ、その他さまざまなタスクを実行できます。

一部のソーシャル メディア サイトでは、企業が独自のソーシャル メディア チャット ツールを開発し、それをプラットフォームに統合することができます。ただし、これらのチャットボットはソーシャル メディアでのみ使用されるため、そのほとんどはスタンドアロン アプリケーションとして実行できません。

トランザクション

トランザクション チャットボットは構造化データに基づいてトレーニングされ、限定された特殊なアクションのみを実行するように作成されるため、専門家とやり取りする必要がなくなります。トランザクション チャットボットは、ユーザーに代わって他のシステムと対話し、注文などのトランザクションを実行する支援チャットボットです。