機械学習型チャットボットとは？非AI搭載型との違い・おすすめサービス
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機械学習型のチャットボットとは
チャットボットは、Webサイトやアプリなどのプラットフォームでさまざまな目的や業務に応用されています。
チャットボットには、大きく分けてAI搭載型と非AI搭載型の2種類があります。AI搭載型のチャットボットは、人工知能（AI）の技術を用いて、ユーザーの発話や意図を理解し、適切な応答を生成できます。
非AI搭載型のチャットボットは、シナリオ型とも呼ばれ、あらかじめ用意されたシナリオやルールに基づいて、ユーザーの入力に対して決められた応答を返す仕組みのチャットボットです。
機械学習型のチャットボットとは、AI搭載型のチャットボットに含まれ、あらかじめ十分な学習データを与え、学習させてから運用するタイプのチャットボットのことです。
AI型チャットボットと非AI搭載型（シナリオ型）チャットボットとの違い
AI搭載型チャットボットと非AI搭載型チャットボットの違いは、次のようにまとめられます。
| 項目 | 応答の生成方法 | 応答の柔軟性 | 学習能力 |
|---|---|---|---|
| AI搭載型チャットボット | AIでの機械学習や自然言語処理などを用いて、ユーザーの発話や意図を理解し、適切な応答を生成する | ユーザーの発話や意図に合わせて、応答の内容や形式を変えられる | ユーザーとの会話やフィードバックなどを通じて、みずから学習し、応答の精度や質の向上が可能 |
| 非AI搭載型チャットボット | あらかじめ用意されたシナリオやルールに基づいて、ユーザーの入力に対して決められた応答を返す | ユーザーの入力がシナリオやルールに沿っていない場合、応答できないか、適切でない応答を返すことがある | 学習能力はなく、シナリオやルールの更新は人間が行う必要がある |
＞＞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
AI搭載型チャットボットの種類
AI搭載型チャットボットは、大きく2つの種類に分けられます。それぞれ特徴や導入目的が異なります。
- 機械学習型
- ディープラーニング型
機械学習型
機械学習型のチャットボットは、あらかじめ膨大な学習データを学習させて、そのなかからベストな回答を導き出すことで対応します。機械学習アルゴリズムによってデータの自動学習ができるため、自己学習型のチャットボットが作成できます。
ユーザーの発言内容や会話の流れを理解し、適切な回答を生成します。また、対話データから言語の学習も行え、相手に合わせた言語での対応も可能です。
ディープラーニング型
ディープラーニング型のチャットボットは機械学習型よりも高度な自然言語処理が行えることが特徴です。システムに対象の単語から計算させるため、少なくとも100万件のデータ学習が必要となります。
ロジックが複雑なため、メンテナンスが難しい点や大量のデータを用意する必要があること、また費用が高額になる傾向があることに注意が必要です。
AI搭載の機械学習型チャットボットのメリット
AI搭載の機械学習型チャットボットの導入には次のようなメリットがあります。
- チューニングやメンテナンスがしやすい
- 対応できる範囲が広い
- 対応力が高い
チューニングやメンテナンスがしやすい
AI搭載の機械学習型チャットボットは、AIみずから学習する能力があるため、シナリオやルールの作成や更新にかかる手間やコストを削減できます。また、ユーザーの発話や意図を理解する能力が高いため、応答の精度や質を保てます。
対応できる範囲が広い
AI搭載の機械学習型チャットボットは、ユーザーの発話や意図に応じて、応答の内容や形式を変更できます。そのため、ユーザーのニーズや要望への対応範囲が広くなります。
たとえば、同じ質問でも、ユーザーの知識レベルや興味に合わせて、詳細な説明や例示を行ったり、簡潔に回答したりできます。
対応力が高い
AI搭載の機械学習型チャットボットは、ユーザーとの会話やフィードバックなどを通じて、みずから学習し、応答の精度や質を向上できます。そのため、ユーザーの発話や意図が変化しても、迅速かつ適切に対応が可能です。
たとえば、新しい商品やサービスに関する質問にも、既存の知識やデータをもとに、回答を生成します。
AI搭載の機械学習型チャットボットの活用シーン
AI搭載の機械学習型チャットボットは、さまざまな目的や業務に応用されています。代表的な活用シーンをいくつか紹介します。
カスタマーサポート
顧客からの問い合わせや質問に対応するためのカスタマーサポートは電話やメールで有人対応の場合もあるでしょう。商品やサービスに関する情報、システムの操作方法やトラブルシューティングなどシンプルな内容の問い合わせや質問であればチャットボットでの対応が可能です。
顧客にとっては知りたいときにすぐに回答を得られることで、満足度やロイヤルティの向上につながります。チャットボットでの回答が難しい場合には、途中から有人対応にスムーズに切り替えられる機能が備わっているもあります。
また、チャットボットへの問い合わせ内容を分析し、データから内容の傾向や改善点の洗い出しも可能なため、改善施策や調整をこまめに行えます。
Web接客
Webサイトやアプリの訪問者に対してチャットボットが接客を行う利用方法です。訪問者の属性や行動を分析し、興味やニーズに合わせた情報やサービスを提供できます。
また、購買意欲を高めるためのクーポンや特典などを提示や、カートに入れた商品に関するレコメンドやリマインドを行うことも可能です。WebサイトやアプリのCV率やECサイトのカゴ落ち率の改善に役立ちます。
社内問い合わせ対応
社内の従業員からの問い合わせに対応するためのチャットボットも利用方法の一つです。バックオフィス担当者は、本来の業務を進めながら、日々従業員からの質問への対応もしている場合が多いでしょう。
社内の規則や手続き、給与や福利厚生などあらかじめルールとして制定されている情報はチャットボットで提供することで、社内問い合わせの量を削減できます。
また、問い合わせの内容に応じて、適切な担当者や部署にエスカレーションも可能です。社内問い合わせ業務の効率化や負担軽減を目指せます。
マーケティング
Webサイトに訪れたユーザーに対して、商品やサービスの案内を自動で提供したり、離脱しそうなユーザーに対してメッセージを表示したりと、顧客行動に合わせてチャットボットを稼働させる方法です。
ユーザー心理を理解した提案により、離脱率の低下やサイトの回遊率、CVの向上が期待できます。また、チャットボットの案内終了後に、対応への満足度や意見を送信できる機能がある場合には、顧客からのフィードバックを活かした改善施策の実行も可能となります。
機械学習型のおすすめのチャットボット
機械学習型のチャットボットは、多くの企業やサービスで利用されています。代表的なおすすめのチャットボットをいくつか紹介します。
PKSHA Chatbot - 株式会社PKSHA Communication
PKSHA Chatbotは、自社開発AIエンジンによる深層学習と自然言語処理を用いたチャットボットです。ビッグデータを活用した辞書データを搭載しているため、会話の土台がある状態からスタートできます。少ない学習データから高精度な回答を導き出せます。
豊富な機能を搭載し、専門的な知識がなくても分析・改善を行え、継続的な対話性能の向上が目指せます。
OfficeBotは、ChatGPTのアルゴリズムをベースに企業内のデータを使って回答するチャットボットです。
FAQ学習AIやドキュメント学習AIの機能により、同じ意味の異なる質問内容にも、登録したFAQをAIによって回答パターンを増やし適切な回答を導き出したり、FAQ登録がない質問には登録したドキュメントから回答を導き出したりできます。
英・中（簡・繁）・韓の自動翻訳が行える多言語対応やログ情報の分析など、幅広く機能が揃っています。
QA ENGINE
QA ENGINEは、自然言語処理と機械学習を用いて、ユーザーの質問に対して最適な回答を生成するチャットボットです。少ないデータで高い回答精度を実現していることが特徴です。
機械学習の知識が少ない方でも、画面クリックで簡単に質疑応答のAIを作れるため、運用開始までの機械学習のデータ作成や学習モデルの生成がスムーズに行えます。
機械学習型のチャットボットの導入で顧客満足度やWebサイトの効果向上を図ろう
機械学習型チャットボットは、みずから学習し、ユーザーの発話や意図を理解し、適切な応答を生成できるチャットボットです。カスタマーサポートや社内問い合わせ対応にはもちろん、Web接客やマーケティングの一環としても活用できます。
AI搭載型や機械学習型のチャットボットは複数あり、それぞれ機能や特徴、費用などが異なります。導入目的に沿ったチャットボットを導入するために、比較検討して自社に合うツールを選んでください。
