チャットボットとは何ですか？

最も基本的なレベルでは、チャットボットは人間の会話（文字または口頭）をシミュレートして処理するコンピューター・プログラムであり、本物の人とコミュニケーションしているかのようにデジタル・デバイスを操作できるようにするものです。チャットボットは、単純な問い合わせに1行の応答で答える初歩的なプログラムのように単純なものから、情報を収集して処理するにつれて、より高度なパーソナライゼーションを提供するように学習して進化するデジタル・アシスタントのように洗練されたものまであります。

気付いているかどうかわかりませんが、あなたもおそらくチャットボットとやり取りしたことがあるはずです。例えば、コンピューターで製品を調べている時に、ヘルプが必要かどうかを尋ねるウィンドウが画面にポップアップ表示されます。あるいは、コンサートに行く途中で、スマートフォンを使用してチャットで配車をリクエストするかもしれません。または、音声コマンドを使用して近所のカフェにコーヒーを注文し、用意ができたことと代金を知らせる通知を受け取ったことがあるかもしれません。これらはすべて、チャットボットに遭遇する可能性のあるシナリオの例です。

チャットボットの動作

チャットボットはAI、自動化ルール、自然言語処理（NLP）、機械学習（ML）によって駆動され、データを処理してあらゆる種類のリクエストへの応答を提供します。

チャットボットには主に2つのタイプがあります。

• タスク指向型（宣言型）チャットボットは、1つの機能の実行に焦点を当てた単一目的のプログラムです。ルール、NLP、および非常に少ないもののMLを使用して、ユーザーの問い合わせに対して自動化された会話形式の応答を生成します。これらのチャットボットとのやり取りは非常に具体的で構造化されており、サポートおよびサービス機能に最も適しています。しっかりとしたインタラクティブなFAQを考えてください。タスク指向のチャットボットは、営業時間やあまり変数は含まない単純なトランザクションに関するクエリなど、一般的な質問を処理できます。エンド・ユーザーが会話形式で体験できるようにNLPを使用しますが、その機能はかなり基本的です。これらが現在最も一般的に使用されているチャットボットです。
• データ駆動型および予測型（会話型）チャットボットは、バーチャル・アシスタントまたはデジタル・アシスタントとも呼ばれます。タスク指向型のチャットボットよりもはるかに洗練され、インタラクティブで、パーソナライズされています。これらのチャットボットは状況に応じて認識し、自然言語理解（NLU）、NLP、MLを活用して、だんだんと学習します。予測インテリジェンスと分析を適用して、ユーザーのプロファイルと過去の行動に基づいてパーソナライズを実現します。デジタル・アシスタントはユーザーの好みを徐々に学習し、おすすめの提案やニーズの予測を行います。データと意図をモニタリングするだけでなく、会話を開始することもできます。AppleのSiriやAmazonのAlexaは、消費者向けのデータ駆動型予測チャットボットの例です。

高度なデジタル・アシスタントは、配下として単一目的の複数のチャットボットを接続することもできます。それぞれから異なる情報を引き出し、この情報を組み合わせて、コンテキストを維持しながらタスクを実行します。そうすることでチャットボットは「混乱状態」になりません。

チャットボットが企業と顧客にもたらす価値

チャットボットは運用効率を高め、企業にコスト削減をもたらすと同時に、社内の従業員や外部の顧客に利便性とさらなるサービスを提供します。そうすることで、企業はさまざまなタイプの顧客の問い合わせや問題を簡単に解決でき、人間との対話の必要性を減らすことができます。

チャットボットを使用すると、すべてを一度にスケーリング、パーソナライズして、プロアクティブにすることができ、これは重要な差別化要因になります。たとえば、人力のみに頼っている場合、企業は一度に限られた数の人にしかサービスを提供できません。費用対効果を高めるために、人力によるビジネスでは標準化されたモデルに集中せざるを得なく、プロアクティブでパーソナライズされたアウトリーチ機能を実現するには限界があります。

対照的に、チャットボットを使用すると、企業は無制限の数の顧客と個人的に関わり、需要とビジネス・ニーズに応じて規模を拡大または縮小できます。チャットボットを使用することで、企業は何百万もの人に同時に、人間のように感じられるパーソナライズされたプロアクティブなサービスを提供できます。

消費者調査によると、メッセージング・アプリケーションは、特定の種類のトランザクションに関してビジネスとつながる方法として好む人が増えています。メッセージング・プラットフォームを通じて提供されるチャットボットは、人間が提供できるレベルを超えたレベルのサービスと利便性を実現できます。例えば、バンキングのチャットボットは、従来のコール・センターと比較して、問い合わせごとに平均4分節約できます。企業の効率化とコスト削減に役立つ機能は、カスタマー・エクスペリエンスの向上という形で顧客にもメリットをもたらします。まさにウィンウィンの提案です。

チャットボットが作り出された理由

デジタル化は社会の人々を「モバイルファースト」に変えています。メッセージング・アプリケーションが普及するにつれ、チャットボットはこのモバイル主導の変革においてますます重要な役割を果たしています。インテリジェントな会話型チャットボットはモバイル・アプリケーション向けのインターフェイスであることが多く、企業と顧客のやり取りの方法を変えています。

チャットボットを使用すると、人間の担当者の人件費を掛けずに、企業が個人的に顧客とつながることができます。たとえば、顧客から寄せられる質問や問題の多くは共通しており、簡単に答えられます。それが、企業がFAQとトラブルシューティング・ガイドを作成している理由です。チャットボットは、文書のFAQやガイドの代替となるパーソナルな方法であり、問題がチャットボットで解決できないほど複雑になった場合に、顧客の問題を人間の担当者に引き継ぐなど、問題をトリアージすることもできます。チャットボットは、企業の時間とコストを節約するとともに、顧客の利便性を高めるものとして人気を博しています。

チャットボットの進化

チャットボットの起源は、アラン・チューリングが1950年代に構想したインテリジェント・マシンのビジョンであると言えるでしょう。それ以来、チャットボットの基盤である人工知能は、IBM Watsonなどの超高性能スーパーコンピューターが登場するほどに発展しています。

もともとのチャットボットは電話の自動案内でしたが、電話をしてきた顧客は次々とオプションを選択しながら、自動化された顧客サービス・モデルを通らなければならず煩雑で苛立たしいものでした。テクノロジーの改良とAI、ML、NLPの高度化により、このモデルは画面上にポップアップ表示されるライブ・チャットへと進化しました。そして、進化の旅はさらに続いています。

現在のデジタル・アシスタントを活用すると、AIをスケーリングして、企業と顧客の間で効果的なやり取りを顧客のデジタル・デバイスから直接、便利に行える方法を提供できます。

チャットボットの一般的な用途

チャットボットについてAIとデータが重要な理由

チャットボットの利点も限界も、それらを駆動するAIとデータに本質的に備わっている問題です。

AIの考慮事項: AIは日常的で反復的なプロセスの自動化に非常に適しています。このようなタイプのタスクのためにAIがチャットボットに組み込まれている場合、チャットボットはたいてい適切に機能します。しかし、その機能を超えることが要求されたり、タスクがより複雑になったりすると、チャットボットは苦労するかもしれません。そうすると、企業や顧客に悪影響を及ぼします。チャットボットが答えたり解決したりできない可能性がある質問や問題があります。たとえば、多数の変数を持つ複雑なサービスの問題などです。

開発者は、ユーザーを別のリソース（人間のエージェントなど）に案内したり、顧客に別の質問や問題を促したりする対策をチャットボット・アプリケーションに追加することで、このような制限を回避できます。一部のチャットボットは、チャットボットから人間のエージェントへ、人間のエージェントからチャットボットへという遷移をシームレスに行えます。AIテクノロジーと実装が進化し続けるにつれ、チャットボットとデジタル・アシスタントは日常の体験にさらにシームレスに統合されるようになります。

データの考慮事項: すべてのチャットボットはデータを使用し、そのデータはさまざまなソースからアクセスされます。データが高品質で、チャットボットが正しく開発されていれば、データのおかげでチャットボットは成功するでしょう。ただし、データ品質が悪い場合は、チャットボットの機能が制限されます。そして、たとえデータ品質が良くても、チャットボットのMLトレーニングが適切にモデル化されていなかったり、教師なしでトレーニングされていたりすると、チャットボットは良好に機能せず、少なくとも期待どおりには実行されないでしょう。

言い換えれば、チャットボットはそれに組み込まれたAIとデータの品質次第だということです。

チャットボットは悪いものですか?

チャットボットを作成してみませんか?意外と簡単です。