チャットボットを実装するなら知っておきたい基礎知識
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チャットボットを実装するなら知っておきたい基礎知識

チャットボットはデジタル上でのテキストコミュニケーションに慣れている世代が増えてきていることや、通信費の削減・業務効率化など企業側にとってもさまざまな効果が期待できるため、導入社数が日に日に増えています。

今回は、改めてチャットボットに関する基礎知識とその種類について紹介します。

チャットボットとは

チャットボットとは、チャット機能やサービスの一部または全部を、ボットでの自動応答で提供する仕組みやサービスのことです。ボットは「ロボット」の略称ですが、自動応答してくれるプログラムと解釈いただければ問題りません。

チャットボットは、主に「ルールベース」と「機械学習ベース」で構成されています。

ルールベースのチャットボット

ルールベース
FAQデータベースからルールを作り、Q(質問)に対してA(回答)を出力すること

チャットボットは基本的にQ(質問)とA(回答)の関係のため、このルール作りが非常に重要となります。例えば、‟「使えるクレジットカードは?」という質問がきた時に「VISAとMasterCardです」と返す” といったルールを、チャットボットに作っていくものが、ルールベースです。

このルールをしっかり作っておかないと、チャットボットが返答できないケースが増えてしまうため結局電話で問い合わせがきてしまったり、顧客満足の低下にも繋がってしまいます。想定されるQ(質問)に対して、A(回答)を正しく紐付けることがポイントです。

だいぶパワーがいるイメージですが、既にFAQページがr、そこにあるQ(質問)とA(回答)のデータを使えば、その数だけルール作ることができるため、そこまで負荷をかけずにチャットボットを作ることができます。ただ、キーワードの調整も必要です。類義語や関連語でも該当する返答ができるようにルールを作ることができれば、回答率を上げることができます。

ここで1点、チャットボットだけに必要な要素があります。チャットにはコミュニケーションの要素も求められます。FAQページなどの検索窓には「こんにちは」と入力する人はいませんが、チャットはインタラクティブなコミュニケーションが想定されるため、挨拶など気軽なコメントを入力するユーザーが多いです。必要最低限のコミュニケーション(雑談)をカバーするルールを作っておくことをお勧めします。

機械学習ベースのチャットボット

機械学習ベース
ビッグデータの中からルールを作り、Q(質問)に対するA(回答)の統計・確立値を見ながらチューニングしていくため、出力される回答は徐々に精度が上がったり、ボットが自らルールを生み出したりできるようになる

よく“AIチャットボット”と言われているものが、機械学習ベースのチャットボットとなります。回答の精度が上がればチャットボット上で解決できるケースが増えるため、顧客満足は上昇&問い合わせが削減と、良いことづくしです。

ただ、これに関しては「AIチャットボットを導入すれば勝手に学習して高精度のチャットボットが実装できる」と勘違いをされている方も多くいるため注意が必要です。
しっかりと成果を上げている企業は、必ず定期的なデータのチューニングや仮説検証・PDCAを重ねに重ね、中長期的な目線で実績を作っていこうというマインドで運用しています。ルールベースのチャットボットと比べて導入費用がかかることからも、目的を明確にし、設計と運用リソースをしっかり確保した上で導入することが望ましいでしょう。

まとめ

今回は、チャットボットに関する基礎知識とその種類について紹介しました。どこに重きを置くかですが、ルールベースのチャットボットでも、しっかりと整備されたFAQがあればある程度“問い合わせ削減”や“業務効率化”は実現できると思います。
それぞれの特徴を把握した上で、自社に最適なチャットボットを実装することをお勧めします。

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株式会社PRAZNAと申します。FAQページや問い合わせフォームを誰でも簡単に作成できるカスタマーサポートツール 「OKWAVE IBiSE」(オウケイウェイヴ アイヴィス) を提供しています。 https://ibise.com/