確かな情報です!魅力的なチャットボットを 0 から 1 まで構築する方法を教えますか?

確かな情報です!魅力的なチャットボットを 0 から 1 まで構築する方法を教えますか?

ここ数か月、私はたくさんのロボットに取り組んできました。このプロセスで私が学んだ教訓をいくつか紹介します。

ChatBotはユースケースを優先します

何千年もの間、私たちは対話を通じて直接問題を解決してきました。チャットボットの出現は、実はよりシンプルな時代への回帰です。

現在、チャットボットはアプリケーションのような豊富な GUI エクスペリエンスを提供することはできません。したがって、会話型インターフェースは、提示するコンテンツが非常に単純な場合にのみ、ユーザーに情報を効果的に伝えることができます。

人々がチャットボットを試したいと思う主な理由は 2 つあります。

1. 会話型のインタラクション: アプリは最終的に問題を解決するために一連の指示を必要とするため、これはアプリでは実行できません。

2.シンプルさ: ロボットは、問題解決に役立つ最も即時かつ直接的なソリューションを提供できます。

これにより、前述の「チャットボットに重点を置いたユースケース」の結論にたどり着くはずです。このユースケースでは複数の会話入力が必要であり、APP よりも直接的かつ簡単な方法で問題を解決できます。

ソフトウェアですべての問題を解決することはできませんが、いつかボットでそれが可能になるでしょう。

たとえば DoNotPay: は駐車違反切符の処理を手助けするチャットボット弁護士ロボットです。

支払い拒否: https://goo.gl/forms/EsadoWADHsAq3XIh2

[[316194]]

1. 機械学習を正しく使う方法

人工知能はまだ初期段階にあり、将来に向けての道のりは長い。

機械学習に関しては、知識がすでに明確に定義されている分野では非常に優れたパフォーマンスを発揮します。たとえば、機械学習は医療、採用、法律などの分野では大きな役割を果たすことができますが、交渉、創造的な問題解決、コミュニケーション、管理など、境界が明確に定義されていない分野では、まだ成熟していません。

2. AIと機械学習の典型的な使用例

(1)ロスインテリジェンス:ROSSは、人間の弁護士がより迅速に関連調査を実施し、顧客に法律コンサルティングサービスを提供できるよう支援するAI弁護士です。

(ロス・インテリジェンス: http://www.rossintelligence.com/)

(2)がんの予測:肺がんの種類と重症度の予測において人間の病理学者よりも優れています。

(がんの予測: http://med.stanford.edu/news/all-news/2016/08/computers-trounce-pathologists-in-predicting-lung-cancer-severity.html )

(3)Gradberry:履歴書をあちこちに提出する必要はありません。GradberryはAIを使って開発者のコ​​ードを評価し、理想的な企業とマッチングさせることができます。

(がんの予測: http:// med.stanford.edu/news/all-news/2016/08/computers-trounce-pathologists-in-predicting-lung-cancer-severity.html ) (Gradberry: https://techcrunch.com/2015/03/03/from-pakistan-to-y-combinator-gradberry-vets-technical-talent/ )

私たちが見ることができる未来: WeChat

ビデオ: 中国がインターネットを変えている: https://youtu.be/VAesMQ6VtK8

ここ数か月、Facebook は Messenger チャットボットの目標について声高にかつ明確に語ってきました。将来的には、Messenger プラットフォームが WeChat のようになることを期待しており、Facebook は開発者に WeChat をモデルとして研究するよう依頼しました。

それで、これは何を意味するのでしょうか? WeChatで何ができるかを簡単に思い出してみましょう。

1. テキストでサービスを受ける: WeChat では、必要なサービスのほとんどすべてを簡単なテキスト メッセージで受けることができます。ハウスキーピングサービスをお探しですか?配管工が必要ですか?これらはすべて、テキスト メッセージを送信することによって直接実行できます。

2. 行列に並ぶ必要も、ウェイターも、レジ係も不要: WeChat はレストランでのサービス体験を完全に変えました。今では、WeChat を通じて食べ物を注文したり、支払いをしたりすることができます。レストランに入ったら、ただ座って食事を楽しむだけです。

3. 拡散性:非常に多くの機能が同じアプリに統合されているため、日常生活の多くのものがウイルスのように拡散する可能性があります。

GupShupを通じて短期間で製品テストと発売を実施

Smart Loop を使用すると、プログラミングなしで 10 ~ 15 分でロボットを作成できます。 MVP ボットをすばやく作成し、ユースケースが検証された後に直接構築するのに役立ちます。さらに、Rasa Core を使用した独自の NLP レイヤーを持つ Smart Loop に直接コードを追加することもできます。

スマートループ

アニメーション画像を表示するには、ブラウザにリンクをコピーしてください: https://miro.medium.com/max/2560/1*Z8Tq3GZolXjTEGcREa6cjw.gif

以下の場合には SmartLoop の使用を強くお勧めします。

1. アイデアをテストする:あなたのボットは人々が本当に気にしている問題点を解決していますか?

2. 使いやすさをテストする:ロボットはどれくらい使いやすいですか?会話は有意義ですか?ユーザーはどこから始めてどこで止まるのでしょうか?

3. コピーライティングを完璧にする: 「なるほど」という瞬間に到達し、できるだけ早く価値を生み出すことができますか?

どのような種類のボットを構築したいかがわかったら、いくつかのことを実行できます。

1. 非常に使いやすく、プログラミングは最小限で済みます。任意のフローにカスタム コードを追加できます。

2. FBメッセンジャー、ウェブサイト、SMSなど複数のプラットフォームにすぐに展開できます。

3. NLP が含まれています: Smart Loop はファイアウォールの背後で Rasa Core を使用し、必要に応じてオンプレミス ソリューションとしても使用できます。 Rasa Core テクノロジーは Tensorflow をベースとしているため、最終的には顧客データを第三者に公開するリスクなしで Google の Dialogueflow を使用するのと同じです。

目標は、できるだけ早く製品をリリースし、アイデアやフィードバックを収集し、できるだけ早く顧客に愛される製品を反復することです。

人々をロボットに夢中にさせるにはどうすればいいでしょうか?

[[316195]]

ほとんどの消費者向け製品の目標は、ユーザーのニーズを繰り返し解決することです。この目標をより効果的に達成するには、ユーザーが必要とするまさにその瞬間に製品をユーザーの前に提示し、問題を解決する必要があります。これを実行するのは簡単ではありませんが、解決策はあります。

ユーザーが同様のニーズを再度抱えたときに製品が自動的に応答できるようになるまで、顧客の同じニーズを何度も継続的に解決する必要があります。このようにして、当社の製品は、ユーザーの特定のニーズに自動的に対応する真のソリューションになることができます。私たちの製品やサービスが習慣になると、私たちは最も価値のある資産である「心の財産」の所有者になります。

機会

人々のニーズは内側から外側へ湧き出るものであることに注意することが重要です。突然、(内部または外部の要因により)必要性が生じ、その必要性を満たす方法を探し、その後、必要性は徐々に鎮静化します。

機会を見つけたとき、私たちは通常、解決策を探すか、問題点を無視するかの 2 つのことを行います。誰かが解決策を探しているとき、私たちの製品は簡単に見つけられ、簡単に使用できる必要があります。

チャットボットのアクティベーションモデル

アクション

製品が問題に対する潜在的な解決策になると、行動を促す 2 つの基本要素、つまり動機と能力が生まれます。

ユーザーをアクティブ化するには:

動機:実際に不快感を引き起こすニーズに焦点を当てます。問題が小さければ小さいほど、ユーザーを引き付けるのは難しくなります。

機能:ソリューションを見つけて使用するのは本当に簡単ですか?

人のニーズが特定の方法で繰り返し満たされると、習慣、つまり慣性反応が形成されます。どのような状況(いつトリガーされるか)で自社製品が必要になるのか、その時点でどのように最適なソリューションになるのかを明確に考える必要があります。あなたのソリューションは、ユーザーが数回使用した後に習慣になりますか?

良い解決策は、多くの場合、非常に満足感を与え、ドーパミンを放出します。問題が解決されるだけでなく、脳は化学的に報酬を与えて、解決策を思い出せるようにします。

多様な報酬メカニズム

いつも同じ問題を同じ方法で解決すると、退屈という新たな問題が生じることがよくあります。

これが、私たちが日々の仕事で感じる感情であり、ほとんどの人が仕事に魅力を感じない理由です。私たちは、自発的な取り組み、旅行、新しい関係の構築を通じてこの問題に対処しようとしています。しかし、私たちの製品が常に信頼性が高く、一貫性があり、自発的な方法で問題を解決したらどうなるでしょうか?

研究によれば、報酬が期待されると、脳内で分泌されるドーパミンの量が劇的に増加するそうです。多様性を導入するとこの効果が倍増し、判断を下すために必要な脳の領域が抑制されます。多くの人が一晩中スロットマシンをプレイできるのもこのためです。

ロボットに多​​様性を与えましょう!たとえ友達が 10 人しかいなくても、Facebook は何らかの技術的な手段を使って、毎回更新されるコンテンツが異なるようにします。

あなたのロボットにみんなを魅了させましょう!

投資

他のあらゆる関係と同様に、製品やソリューションに費やす時間と労力が多ければ多いほど、新しいものに移行して最初からやり直すのが難しくなります。

Facebook のように、多くの時間、人間関係、写真などを投資しているため、放棄するのが非常に難しい製品モデルもあります。

ユーザーが製品に投資するほど、離脱する可能性は低くなります。

1. チャットボットのコピーライティング

優れたボットを作成する上で最も重要な要素の 1 つはコピーです。適切な言葉を使えばユーザーを何時間も引き付けることができますが、間違った言葉を使えばユーザーを遠ざけてしまう可能性があります。

[[316196]]

チャットボットのコピーライティング

複雑な世界ではシンプルに

軍隊はどのようにして戦争に備え、兵士一人ひとりに戦闘計画を厳密に実行させるのでしょうか?

結局のところ、未知の変数に満ちた戦場では、すべての兵士に正確に何をすべきかを指示することはできません。

軍がこの複雑な問題に対処する方法は、その中核となる目標に焦点を当てることです。彼らがよく自問する最も基本的な質問は、 「もし 1 つの目標しか達成できないとしたら、それは何でしょうか? です。

中核目標に焦点を合わせることで、将軍たちは他のすべての重要でない事項を排除し、単一の焦点となる問題に集中することができます。将軍は中心となる目標を決定し、兵士たちはそれを達成する方法を見つける責任を負います。

チャットボットは 1 つのことだけに集中する必要があり、無関係なものはすべて排除する必要があります。

トランプのように言葉を選びましょう

トランプ氏が共和党予備選挙で勝利した理由を疑問に思ったことはありませんか?もちろん、これには多くの理由がありますが、最大の理由は、言葉を選択し、視覚化する彼の能力です。

(「トランプ氏の質問への回答方法」のビデオを見るには、ブラウザにリンクをコピーしてください:https://youtu.be/_aFo_BV-UzI))

トランプ氏のレトリックと話し方を詳しく研究すると、すぐに次のことに気づくだろう。

1. 具体的な単語を選ぶ:彼が使う単語はすぐに想像できるもので、各単語は 1 ~ 2 音節だけです。長すぎる単語は無視されます。

2. 力強い結末:多くの場合、彼は何度も繰り返される言葉で終わるため、あなたに深い印象を残します。

3. 短くて鋭い:彼が使用する単語や文章はほとんどすべて非常に短いです。

[[316197]]

これらのポイントはどのように機能しますか?

これらのポイントが機能する主な理由は、人々がトランプ氏が言おうとしていることを理解するためにあまり深く考える必要がないからだ。たとえ彼を無視しようと努力したとしても、彼が伝えたいメッセージは受け取らなければなりません。

代わりに、イーロン・マスクやスティーブン・ホーキングが人工知能やブラックホールについて語るときに使う言葉や口調と比較すると、状況はまったく異なります。

何をすべきか、何をすべきでないか:

1. 「壁」など視覚化できる単語を使用します。

2. できるだけ短い文と休止を使用します。

3. 短い一音節の単語を使用します。

4. ユーザーがメッセージ全体を簡単に理解できるように、文字数を少なくするようにしてください。

5. 専門用語や専門用語の使用は避けてください。

6. 「性格」などの概念的な言葉は使用しないでください。

7. 一度に複数のメッセージを伝えたり、ユーザーにあまり多くの選択肢を与えたりしないでください。

[[316198]]

彼らの注意を引きつけ、維持する

あなたの脳は推測機械のようなもので、次に何が起こるかを常に予測しようとしています。

誰かの注意を引くための最良の方法は、相手の推測機械を破ることです。ユーザーの推測能力を覆すことができれば、すぐにユーザーの注目を集めることができます。

この瞬間、脳は「注意!」という信号を送ります。この信号は、脳が答えを探しているときに非常に強力になります。

脳の現実モデルが壊れて間違っていることが証明されたとき、それはそのモデルを修復し、脳内に新しいモデルを作り直す絶好の機会となります。正しく対処すれば、相手は何か新しいものを得ることができ、結果としてあなたは「注目の公平性」を得ることができます。

この機会を逃さず、仕掛けでユーザーを騙さないでください。

ターゲット ユーザーの関心を維持するには、新しい知識のギャップを継続的に広げ、古い知識のギャップを埋める必要があります。これにより、視聴者の注意が維持され、次に何が起こるのか興味を持ち続けることができます。

[[316199]]

1. コメディを使う

すべてのコメディは本質的に、あなたの推測マシンを破壊し、世界を別の視点から見るのに役立ちます。

(1)伏線:伏線は、コメディアンが最初に何か珍しいことについての話をし、その後、パフォーマンスの中でその話を先に述べた珍しい出来事に関連付けるときに発生します。

(2)誤解を招く:コメディアンはしばしば観客に誤った仮定を抱かせてから真実を明らかにする。

ボットと人間の間で交わされた3,300万件以上のメッセージのデータを処理してきた分析会社Dashbot.ioのアルテ・メリット氏によると、「Facebookボットのユーザーの12%がボットにジョークを言ってほしいと頼んだことがある」という。

2. 信頼できる人になる

非常に皮肉なことに、誰もが自分は信頼できると思っているが、ほとんどの人はそうではないのです。多くのメッセージが認知されない理由は、信頼性が欠けているからです。

この問題を解決する最善の方法は、「購入前に試してみる」ことです。

[[316200]]

3. 報酬:感情的な絆を築く

私たちは仕事中心の関係で生きているので、深いつながりを築くことが重要になります。人間関係が注目されるようになり、ボットはパーソナライズされた対人マーケティングの絶好の機会を提供します。

より深いレベルでつながる方法:

(1)ユーザーの利便性から利益を得る:製品の表面的な機能を売るのではなく、その核となる価値に焦点を当てます。

2)感情に焦点を当てる:ボットはターゲット顧客に特定の感情を感じさせる必要があります。

3)あなたの使命と起源:あなたがしていることの背後には、より大きな理由があるはずです。あなたの使命は何ですか?なぜこれをするのですか?

4. 人々が最も望んでいないものは何ですか?

人々は自分がいかに賢く価値があるかを見せたがり、知識豊富であると思われたいのですが、ほとんどの人はどのように反応するのでしょうか?彼らは他人を非難し、他人を正し、他人と競争します。

認められるには条件が必要であり、それによって私たちはさらに他人に認められたいと思うようになります。

あなたができる最善のことの一つは、他の人を認め、無条件に承認することです。これにより、非常に強いつながりと関係が育まれます。

無条件の肯定的な注意: 心理学者のように、ロボットはそれを使用する人々に無条件の肯定的な注意と承認を与えることができ、多くの場合、非常に強い感情的なつながりと愛情の感情を育むことに成功します。

[[316201]]

5. 理想的な自己イメージに訴える:

私たちは皆、「理想的な自己イメージ」、つまりいつかなりたい自分、完璧な自分というイメージを持っています。

実際、私たちはこれを実行しようと努め、しばしばそれによって私たち自身の行動を判断することさえあります。

ユーザーに最適なメッセージを作成するときは、次の 2 つの点に留意することが重要です。

(1)ターゲットユーザーが誰なのかを慎重に考えましょう。

(2)ターゲットユーザーが誰になりたいのかを慎重に考えましょう。

「なぜ」を使用して、コアミッション、価値観、ターゲット ユーザーに伝えたい理想的な自己イメージを結び付けることができます。

<<:  自然言語処理のためのオープンソースツール12選

>>:  脳の治癒、人間と機械の共生、マスク氏は「脳コンピューターインターフェース」を擁護

ブログ    
ブログ    
ブログ    

推薦する

...

AIは人間社会のさまざまなビジネスモデルをどのように変えるのでしょうか?

過去20年間、一部の懐疑論者は、人工知能(AI)の発展が企業構造を混乱させ、大量の失業と富の格差の拡...

医療ロボットが登場し、医療分野は大きな変化を迎える

近年、人工知能の発展、技術の飛躍的進歩、その応用分野の漸進的な拡大に伴い、人々の生活と福祉の重要な一...

人工知能が消去された画像を完璧な結果で再現します!

革命的な新しい人工知能プログラムは、画像の欠けている部分をすべて完璧に再現できることをすぐに納得させ...

ビデオ映像から間取り図を推測する新たなAI研究は目を見張るものがある

フロアプランは、空間を視覚化したり、ルートを計画したり、建物のデザインを伝えたりするのに役立ちます。...

ディープラーニングの背後にあるさまざまなアイデアや考え方を徹底的に理解する

ディープ ニューラル ネットワークは、ディープラーニング モデルが画像分類や音声認識などの従来の機械...

MySQLインデックスの背後にあるデータ構造とアルゴリズムの原理

序文プログラミングの分野では、「プログラム = データ構造 + アルゴリズム」というよく知られたルー...

...

ナレッジグラフとディープラーニングが「出会う」とき

著者: Xiao Yanghua、復旦大学コンピュータ科学技術学院准教授、博士課程指導教員、上海イン...

この記事では、インテリジェントな注釈の原理について説明します。人工知能が注釈の問題を解決する方法を学びます。

従来の機械学習の分野でも、今日注目されているディープラーニングの分野でも、明確なラベルや結果を持つト...

...

GPT のプログラミング バージョンは 30,000 スターに急上昇し、AutoGPT は危険にさらされています。

執筆者 | 王 瑞平AutoGPT に続いて、GPT ファミリーに新しいメンバーである GPT-En...

18のAIリーディングカンパニー、大学、研究機関が共同で初のAIフレームワークエコシステムイニシアチブを発表

本日、上海で人工知能フレームワークエコシステムサミットが開催されました。サミットでは、MindSpo...

GGVファミリー|Kuoboo Smartが2億人民元のプレB-4ラウンドの資金調達完了を発表

2021年3月3日、GGVファミリーKuobo Intelligenceは、Pre-B-4ラウンドの...