AIチャットボットとは？仕組みや導入メリット・課題と事例
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AIチャットボットとは
AIチャットボットとは、チャットで送った質問に対してAI（人工知能）が自動で回答してくれるプログラムのことです。これまで人間のオペレーターが対応していた質問をAIが担ってくれるため、業務効率化やコスト削減につながります。回答スピードも速いため、顧客満足度向上にもつながるでしょう。
これまでは、AI非搭載の「チャットボット」が主流であり、あらかじめ設定したシナリオに従って回答するのが一般的でした。しかし近年では、AIの進化によって、「AI」を用いたチャットボットが台頭しています。機械学習を用いることで、より人間らしい、精度の高い回答の提供が可能です。
そもそも「チャットボット」とはどういったものなのか、概要や仕組み、メリットについては次の記事で解説しています。詳しく知りたい方は、ぜひ参考にしてください。
チャットボットの歴史
AIチャットボットを理解するにあたって押さえておきたいのが、チャットボットの歴史です。チャットボットの起源は、1966年にアメリカで生まれた「ELIZA（イライザ）」にあります。現代のような画期的なチャットボットではなく、あらかじめ単純な回答パターンを用意し、質問に対してもっとも適切であろうパターンを回答するといった仕組みでした。
1990年代に入ると、インターネットの普及に伴い、消費者間の取引において、現代に近いチャットボットが用いられるようになりました。企業が消費者からの問い合わせに対応する「カスタマーサポート」においても、チャットボットを用いる企業が出てくるようになりました。
チャットボットが世間に認知され、一般的になったのは2011年ごろからです。インターネットの普及はもちろん、スマートフォンの台頭が大きな理由といえます。なかでも、iPhoneに搭載された「Siri（シリ）」は、チャットボットに大きな影響を与えたといわれています。
チャットボットの種類と仕組み
続いて、チャットボットの種類と仕組みについて解説します。チャットボットは大きく、「シナリオ型」と「AI型」の2つに分類されます。
シナリオ型（ルールベース型）
シナリオ型は、あらかじめ設定された「シナリオ」に従って会話を進めるチャットボットです。「人工知能」とは反対に「人工無能」とも呼ばれており、AI型が台頭する前はシナリオ型が主流でした。シナリオを設定するのは人間なので、あくまで会話は定型的になります。
また、シナリオ型の中でも種類がいくつかに分かれます。たとえば次のような種類です。
ログ型
ログ型とは、蓄積された会話データの中から、最適な質問を選んで回答する形式です。ユーザーは自由にテキストを入力でき、テキストに対してチャットボットが自動返答します。ユーザーの利用頻度が増えるほどデータの蓄積量も増え、回答精度が高まるのが特徴です。
選択肢型
選択肢型は、ユーザーに質問の選択肢を与えることで、最終的に目的の回答までたどり着く形式です。抽象的な質問から始めて、質問絞り込むことで、少しずつ具体化するイメージです。寄せられる質問がある程度想定できる場合に向いている形式といえます。
辞書型
辞書型は、あらかじめ「単語」と「単語に対する回答」を登録することで、その範囲内で適切な回答を提示する形式です。たとえば、店舗やECサイトの配送に関して、「送料」の単語と、「5,000円以上購入された方は送料無料、5,000円未満は500円」といった回答を登録します。ユーザーが「送料」と入力すれば、回答テキストが自動返答される仕組みです。
選択肢型と辞書型の融合
ユーザーに選択肢を与えて回答にたどり着く「選択肢型」と、あらかじめ単語と回答を登録する「辞書型」を組み合わせた形式です。選択肢を与えると同時に、特定のワードに対するピンポイントでの回答ができます。
ELIZA型
ELIZA型は、ユーザーからの質問に対して「はい」や「いいえ」で答えたり、相槌を打ったりと、単純な回答を行うチャットボットの形式です。感情労働の多い場面に役立ちます。
シナリオ型チャットボットについてより詳しく知りたい方は、次の記事をご覧ください。
AI型（機械学習型）
シナリオ型は、回答の送信は自動で行えるものの、想定しうる質問や回答の設定は人間の手で行わなければなりません。対して「AI型」では、自然言語処理や機械学習によってコンピュータが質問の意味を理解し、適切な回答を提示します。
チャットに対して、ユーザーは自由にテキストを入力可能です。入力された質問内容をコンピューターが分析し、最適な回答を生成するのが特徴です。
最近では、ChatGPTと連携できるチャットボットも増えています。
AIチャットボットの仕組み
AIチャットボットとは、人工知能（AI）を用いて人間と自然な会話を行う自動会話プログラムのことです。AIチャットボットは、次のような流れで動作します。
- ユーザーがテキストや音声で質問や要望を入力
- AIチャットボットが入力された内容を「自然言語処理」技術で分析し、意味や意図を理解
- AIチャットボットが学習データから「機械学習」技術で、最適な回答や提案を生成
- AIチャットボットがテキストや音声で回答や提案を出力
自然言語処理とは
自然言語処理（Natural Language Processing：NLP）とは、人間が日常で使っている言葉や文章をAIが分析する技術です。自然言語処理の内容として次のものがあげられます。
- テキストを単語に分割する
- テキストの構造や関係を解析する
- テキストの意味や目的を解析する
- 対話の流れや状態を管理する
自然言語処理によって、AIチャットボットはユーザーの入力内容を正しく理解し、適切な応答を行います。
機械学習とは
機械学習（Machine Learning：ML）とは、AIが大量のデータを学習し、ルールやパターンを発見する技術です。機械学習には、正解のラベル付きのデータから学習する教師あり学習、正解のラベルなしのデータから学習する教師なし学習、ChatGPTに使用されているディープラーニング（深層学習）や、行動と報酬から学習する強化学習といった種類があります。
機械学習によって、AIチャットボットは大量の学習データをもとに、最適な回答や提案を生成できます。
シナリオ型とAI型それぞれが向いているケース
チャットボットは大きく「シナリオ型」と「AI型」に分類され、AI型の方が先進的です。しかしながら、それぞれで向いているケースは異なります。シナリオ型とAI型、それぞれが向いているケースを紹介します。
「シナリオ型」のチャットボットが向いているケース
シナリオ型のチャットボットでは、あらかじめユーザーから寄せられる質問を想定し、回答を用意します。そのため、「質問内容が容易に想定できるケース」や「定型的な問い合わせが多いケース」に効果的です。たとえば、商品数の少ないECサイトや、1つのサービスやツールのみ提供している企業があげられます。
提供する商品やサービスが限られていれば、質問も想定しやすいため、シナリオ型のチャットボットがおすすめです。
「AI型」のチャットボットが向いているケース
AI型のチャットボットでは、質問内容をコンピューターが学習し、自動で応答してくれます。そのため、「複雑な問い合わせが多いケース」や「質問の種類が多いケース」に効果的です。シナリオ型とは反対に、商品数の多いECサイトや、複数のサービスやツールを提供している企業があげられます。
また、専門的で複雑な質問が多くなりがちな「社内の問い合わせデスク」にも効果的です。
AIチャットボットのメリット
AIチャットボットのメリットとして次のものがあげられます。
- 人件費や教育費などのコストを削減できる
- 配置最適化によってコア業務に集中できる
- 顧客満足度の向上につながる
- マーケティング効果が高まる
- 自然言語や表記揺れにも対応できる
人件費や教育費などのコストを削減できる
シナリオ型の場合、チャットボットが答えられない複雑な質問が来た場合、人間のオペレーターによる対応が必要です。その点、AI型のチャットボットでは、対応を完全自動化できるためオペレーターが不要となります。
したがってオペレーターの人件費を削減可能です。カスタマーサポート窓口を縮小すれば、人件費に付随して教育費や設備費も削減できるでしょう。コストの削減は企業の利益向上に直結します。
配置最適化によってコア業務に集中できる
AIチャットボットを導入すれば、人間によるチャット対応が不要となるため、オペレーターの負担が大幅に軽減されます。人件費を削減しない場合でも、オペレーターを別の部署や業務に配置可能です。これまでチャット対応に追われていた人材をコア業務にアサインできれば、組織としての生産性向上につながります。
顧客満足度の向上につながる
AIチャットボットでは、人間のオペレーターによる対応がなく、質問に対する回答を完全に自動化できます。24時間365日対応できるうえ、コンピューターがスピーディーに回答を用意するため、顧客満足度の向上につながります。
ただし、顧客満足度を高めるためには「ユーザーの求める回答」が必要です。すばやい回答ができても、回答の質が低ければ満足度は高まらないため、精度の高いツールを導入する必要があります。
マーケティング効果が高まる
AIチャットボットは、ユーザーとの会話を繰り返すことで学習を深めます。コンピューター側の知識が深まれば、ただ単に適切な回答を用意するだけでなく、マーケティングやセールスにつながる施策も実行可能です。
たとえば、ECサイトでAIチャットボットを運用する場合、会話を通じてユーザーのニーズや興味を自動分析することで、おすすめの商品や関連商品を提案できます。つまり、AIチャットボット自体がECサイトの販売員として活動してくれます。
自然言語や表記揺れにも対応できる
AIチャットボットは、シナリオ型とは違って「自然言語」や「表記揺れ」にも対応可能です。自然言語とは、いわば人間の話し言葉を指します。AIチャットボットでは、自然言語処理や機械学習が用いられているため、人間と話すような感覚でチャットができます。
また、漢字とひらがな、送り仮名の有無など「表記揺れ」にも対応可能です。AIチャットボットは、わずかな言い回しの違いも学習するため、自然なコミュニケーションを通じて最適な回答を提示してくれます。
AIチャットボットのデメリット
AIチャットボットにはメリットがある反面デメリットも存在します。とくに注意しておきたい点は次のとおりです。
- 準備に時間がかかる
- 定期的なチューニングが必要
- 導入や運用コストが高い
準備に時間がかかる
AIチャットボットは、ユーザーからの質問に自動対応してくれますが、それはあくまで「運用後」の話です。運用するにあたって機械学習のための準備期間を設ける必要があり、シナリオ型のチャットボットよりも時間がかかります。運用開始まで1〜3か月程度かかるため、余裕をもったスケジューリングが必要です。
また、FAQデータや社内マニュアルなど、AIに学習させる際の素材データも用意しなければなりません。これらの準備を行うためにもある程度、時間や人のリソースを割く必要があります。
定期的なチューニングが必要
無事にAIチャットボットを導入できても、すぐに真価を発揮できるわけではありません。AIチャットボットの能力を発揮させるためにも、定期的なチューニングが必要です。チューニングとは、より精度の高い情報を提供するために、入力データやパラメータを調整・修正することをいいます。
あらかじめ想定していた質問と、実際のユーザーによる質問にズレが生じるケースも少なくありません。質問を想定できていても、精度が不十分であれば、ユーザーの満足度は下がってしまいます。
また、AIチャットボットの長期運用を考えた場合、情報が古くなることを踏まえ、定期的な更新が必要です。顧客満足度を維持あるいは高めるためにも、定期的なチューニングが必要といえます。
導入や運用コストが高い
AIチャットボットには高度な技術が用いられているため、システム型と比べて導入や運用コストが高いです。ベンダーにチューニングを依頼するとなれば追加費用もかかります。ただしシステム型と比べてパフォーマンスは高いため、実際に運用を始めれば効果を感じられるでしょう。
AIチャットボット自体にかかる費用はもちろん、人件費や教育費、設備費などトータルコストを踏まえたうえで、費用対効果の出る予算設定が必要です。
AIチャットボットの課題と取り組み事例
AIチャットボットは次のような倫理的な課題も抱えており、解決策を考えたうえで運用することが大切です。具体的な課題の内容と、解決のための取り組み事例を紹介します。
- データのプライバシーとセキュリティ
- AIの判断の透明性と責任
- AIのバイアスと公平性
データのプライバシーとセキュリティ
AIチャットボットは、顧客との対話を通じてさまざまなデータを収集します。これらのデータは、AIチャットボットの学習や改善に役立ちますが、同時に顧客のプライバシーを侵害する可能性が否定できません。
たとえば、顧客が個人情報や機密情報をAIチャットボットに伝えた場合、そのデータが第三者に漏えいしたり、悪用されたりするリスクがあります。また、AIチャットボットが不正アクセスやサイバー攻撃によって改ざんされたり、操作されたりする危険性もあります。
このような課題に対処するためには、AIチャットボットが収集するデータの種類や目的、利用方法、保存期間などを明確にし、顧客に事前に同意を得ることが必要です。
また、収集したデータは適切に暗号化や匿名化といった処理を施し、安全な環境で管理することが重要です。さらに、AIチャットボット自体も定期的にセキュリティチェックやアップデートを行い、不正な侵入や操作を防ぐ取り組みも必要とされています。
AIの判断の透明性と責任
AIチャットボットは、人間のオペレーターに代わって顧客からの問い合わせに対応します。しかし、AIチャットボットがどのようなロジックやアルゴリズムで判断や回答を行っているかは、外部からはわかりにくいのが実情です。
たとえば、AIチャットボットが顧客に対して不適切な回答や提案を行った場合、その理由や根拠を説明できない場合があります。また、AIチャットボットが顧客に対して誤った回答や提案を行った場合、その責任や負担を誰が負うべきかは明確ではありません。
このような課題に対処するためには、AIチャットボットが行う判断や回答のプロセスやロジックを透明化し、顧客にわかりやすく説明できるようにすることが必要です。
また、AIチャットボットが行う判断や回答の品質や正確性を保証し、エラーやトラブルが発生した場合には迅速に対応できるように取り組むべきでしょう。さらに、AIチャットボットの利用規約や免責事項を明確にし、顧客に事前に同意を得ることも必要です。
AIの課題への取り組み事例としては、次のようなものがあります。
Amazonの事例
アメリカのオンライン小売業者であるAmazonは、AIチャットボット「Amazon Lex」を導入しています。Amazon Lexでは、顧客からの問い合わせ対応だけでなく商品やサービスの購入や予約などもでき、AIチャットボットが行う判断や回答のプロセスやロジックを顧客に可視化することで、理解促進につなげています。さらに、AIチャットボットが行う判断や回答の品質や正確性を監視し、エラーやトラブルが発生した場合には人間のオペレーターにエスカレーションする仕組みも導入しています。
参考：会話型AIサービスのAmazon Lexチャットボットが日本語に対応。強みや活用方法とは？
AIのバイアスと公平性
AIチャットボットは、学習データやアルゴリズムに基づいて判断や回答をしますが、学習データやアルゴリズムに偏りや歪みがある場合、偏った判断や回答をする可能性があります。たとえば、人種や性別といった属性に対して差別的な態度や言動をとるといったケースです。データが時代遅れや不正確な情報だった場合、その情報に基づいて誤った判断や回答をする可能性があります。
このような課題に対処するためには、AIチャットボットの学習データやアルゴリズムを正確で最新のものにすることが必要です。また、AIチャットボットが行う判断や回答にバイアスや歪みがないかを定期的に検証し、必要に応じて修正や改善を行うことが求められます。さらに、AIチャットボットが人間の倫理や価値観を尊重し、公正な対話を行えるようにすることが重要です。
AIチャットボットの導入方法
AIチャットボットは、どのような流れで導入すべきなのでしょうか。最後に、AIチャットボットの導入方法を紹介します。
- 導入目的を明確にする
- ツールやプラットフォームを選定する
- データを収集する
- AIチャットボットを開発する
- テストとデプロイを実施する
- モニタリングと改善を行う
導入目的を明確にする
まずは、「何のためにAIチャットボットを導入するのか」といった導入目的を明確にしましょう。カスタマーサポートの負担を減らしたい、回答スピードを上げて顧客満足度を高めたい、ECカートの離脱率を下げたい、など企業によって目的はさまざまです。目的を明確にすることで、導入すべきツールも明確になります。
ツールやプラットフォームを選定する
AIチャットボットの導入目的が決まったら、ツールやプラットフォームを選びましょう。ひと口に「AIチャットボット」といっても、ツールの種類はさまざまです。たとえば、ECサイトのカート離脱率低下を目的としたツールや、外国語対応のツールなど特徴は異なります。
万が一AIでは対応しきれない質問が来た際、有人チャットへの切り替えができるツールもあります。自社のニーズや目的に合ったツールを選定しましょう。
データを収集する
AIチャットボットを運用するには、AIに学んでもらうための素材が必要です。FAQや過去のユーザーとのやり取りといったデータを収集しましょう。精度の高いAIチャットボットを運用するためには、データ収集のフェーズが非常に重要です。できるだけ多くの、かつ質の高いデータを収集しましょう。
AIチャットボットを開発する
集めたデータをもとに、AIチャットボットを作ります。テンプレートに従って作業を進めることで、自社オリジナルのAIチャットボットを作れるツールも多いです。スムーズに開発できるよう、ガイドが表示されるツールもあります。ツールやプラットフォームの特性に合わせて、AIチャットボットの開発を進めましょう。
テストとデプロイを実施する
開発が完了したら、テストを実施しましょう。バグや不具合を見つけるためにもテストは重要です。テスト後は、実際にシステムをユーザーが利用する環境に配置する「デプロイ」も行いましょう。テストとデプロイが完了したら、AIチャットボットをリリースします。
モニタリングと改善を行う
AIチャットボットをリリースした後も、モニタリングと改善は欠かさずに行いましょう。適宜入力データやパラメータを調整する「チューニング」も必要です。適切に運用できているかどうか振り返りながら、ユーザーに満足してもらえるチャットボットを作りましょう。
AIチャットボットの導入で顧客満足度を高めよう
AIチャットボットを導入すれば、有人オペレーターが必要なくなるため、大幅な業務効率化が可能です。また、質の高い素材を集めてAIに学習させることで、シナリオ型よりも精度の高い回答を用意できます。
ただし、運用までに時間がかかったり、ツールやプラットフォームのコストが高かったりとデメリットもあります。メリットやデメリットを押さえたうえで、自社にとって費用対効果の高いAIチャットボットを導入し、顧客満足度の向上につなげましょう。
AIチャットボットは今後も進化し続けるテクノロジーです。その可能性と課題を理解し、適切に活用することで、ビジネスの成長や社会の発展に貢献できるでしょう。
AIチャットボットを含めて、チャットボットサービスを比較検討したい方は、ぜひ次の記事を参考にしてください。
BOXILとは
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