問い合わせから導入までの流れ～モデルケース紹介～
2021.8.17
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チャットボットはユーザーの入力からキーワードを抜き出し、そのキーワードに対応する回答を、データベースから探します。
一つの入力に含まれるたくさんの単語から、重要なキーワードを選ぶことができれば、正しい返答が可能になります。
この返答する仕組みには大きく分けて2種類あります。一つが「ルールベース型」、もう一つが「機械学習型」です。
当記事では人工知能が搭載されていないチャットボットをシナリオ(ルールベース)型、
搭載されているチャットボットをAI(機械学習)型として比較をしていきます。
複合型(シナリオ型とAI搭載型のそれぞれの機能を混載したチャットボット)も今回はAI(機械学習)型として扱います。
人工知能がないチャットボットは「Aという単語が含まれていればBを返答する」というルールを人間があらかじめ設定しておくことで成り立っています。
想定される質疑応答に対しては、ルール通りに正しく対話できることが保証されているため、導入後に比較的、成果がスピーディーに出ることが期待できます。
ただし、一からシナリオやルールを作成しなければならない場合膨大な手間と時間がかかるため、
ある程度定型化している問い合わせに絞って複雑な分岐が発生するものは有人対応に誘導するのが一般的です。
また、設定していないキーワードや回答には返答が出来ないので口語形式による言語表現の揺らぎにも注意が必要です。
AI型、または機械学習型と称される仕組みを採用しているチャットボットです。
使用しているAIシステムによっては対応していない機能もありますが、
基本的なチャットボットで使われている学習機能をまとめました。
Q&A形式のサンプルデータを学習させることで、手動でシナリオ分岐を設定しなくても
自動的に回答チャートを生成することができます。
シナリオ(ルールベース)型では設定していないキーワードや回答には返答が出来ませんでしたが、
AI(機械学習)型はQ&Aデータを繰り返し学習させることで文章全体をスコアリングして内容を判断するため
言い回しや表記のゆらぎにも柔軟に対応することができます。
回答結果の正誤も併せて学習させていくことで
より簡潔に精度の高い回答結果を出せるようになります。
ルールベース型は最初に決められたルールが全てであり、
何度使っても質問に対する答えは当然同じです。
一方で機械学習型は使えば使うほどデータが集まり、
学習をさせていけば表現が異なる質問にも答えられるようになっていきます。
ただし、回答精度は学習データに比例していくため
実装利用できるようになるまでそれなりにコストがかかります。
複合型は定型の質問に対する受け答えはあらかじめ用意された「シナリオ」を使って回答し、少し複雑な会話になってくると、
「AI」が過去の会話データを読み解いて正しい回答を導き出すといったように、ハイブリッドな対応ができます。
実装初期から精度の高い回答が期待できますが、より人的な工数がかかります。
AI(機械学習)型は学習までに膨大な学習データが必要なため
導入初期はシナリオ型よりも精度は劣ります。
対して学習を繰り返し精度があがったAI(機械学習)型は
複雑な分岐や細かなキーワード検索にも対応できますが、
同じものをシナリオ型で手作業で作っていくのは現実的ではありません。
どの範囲までの回答をチャットボットに任せるのか、
チャットボットの導入前に活用範囲のイメージをしっかりと持っておくことが大切です。
AIを利用していないため、比較的安価な値段で導入できます。
シナリオ(ルールベース)型は前述したように
手動で対応していかなければならないことが多いので
社内での人的リソースや工数も考慮していかないと
人件費が嵩み、結果として割高になることもあるので注意が必要です。
シナリオ作成の委託や有人対応のオプションなど
別途依頼する場合はAI(機械学習)型よりも高額な費用が発生するケースもあります。
AIの開発やメンテナンス、膨大な学習データに耐えられるサーバ費用など、
シナリオ(ルールベース)型よりも運用にコストがかかるため比較的高価なチャットボットが多いです。
シナリオ型との複合型はAI(機械学習)型単体よりも更に相場が上がります。
他社開発のAIを利用しているチャットボットはシナリオ型よりも安価なものもありますが
開発者が社内に居ないため、技術的なサポートが手薄だったり、
バグの対応が迅速に行うことができないなどのデメリットがあることが多いです。
AI(機械学習)型は導入のハードルが高いため、無料期間が取られているところも多いので
無料期間に継続して運用していくことができるかしっかりと確認することが大切です。
比較的安価なチャットボットが多いが
別途高額なシナリオ作成費用などがかかる場合がある。
価格だけでなく、運用にかかる工数も考慮が必要。
シナリオ型に比べて高額なチャットボットが多い。
他社開発のAIを利用しているチャットボットは安価なものが多いが
技術的なサポートの対応が遅れたり、手薄になる傾向がある。
ここまでシナリオ(ルールベース)型とAI(機械学習)型のチャットボットの機能面、価格面に対してまとめてきました。
チャットボットの導入をご検討中の方は、ぜひお気軽にご不明点や活用法など、ご相談ください。
amieはマニュアルやWebヘルプから自動的に学習する【機械学習＋シナリオ型】のチャットボットです。
最初の学習に必要なことは、マニュアルやヘルプのファイル・URLの指定だけ。
一般的なチャットボット作成に必要なシナリオの準備や辞書の登録は必要ありません。
