機械学習型AIチャットボットは、人工知能技術を用いて、対話のパターンや言語を自己学習することができます。これにより、対話の質が向上し、ユーザーにとってより使いやすいチャットボットになります。また、新しい問い合わせに対応するためのトレーニングデータを自動的に収集し、学習することができるため、シナリオ型に比べて柔軟性があります。そのため、より自然でカスタマイズされた対話を提供することができ、顧客満足度の向上に繋がることが期待されています。ただし、機械学習型のAIチャットボットを導入するためには、大量のトレーニングデータが必要となることや、適切なアルゴリズムを選択する必要があることに注意が必要です。
シナリオ型AIチャットボットは、事前に用意されたスクリプトに従って、対話を進めるタイプのチャットボットです。つまり、対話に必要な情報や問題を予め設定しておき、ユーザーの問い合わせに対して適切な返答を提供することができます。そのため、機械学習型と比べると、導入や開発が容易であり、短時間で運用を開始することができます。また、定型的な問い合わせに対しては、高い精度で対応することができます。ただし、新しい問い合わせに対しては、事前に設定されたスクリプトに従った返答しかできず、柔軟性に欠けるため、ユーザーにとって不自然な対話になる可能性があります。シナリオ型のAIチャットボットは、あらかじめ対応可能な問い合わせを明確に把握しておくことが重要です。
機械学習型AIチャットボットとシナリオ型AIチャットボット、どちらを選ぶべきかは、企業やサービスの性格によって異なります。
もし、ユーザーからの問い合わせに柔軟に対応したい場合や、あらかじめ対応可能な問い合わせを把握することが難しい場合は、機械学習型を選択することが望ましいでしょう。一方、新しい問い合わせが少なく、回答のパターンが限られている場合は、シナリオ型を選ぶことができます。
また、開発期間や運用コストなども考慮する必要があります。機械学習型は、大量のデータとそれに対する専門知識が必要になりますが、長期的には高い精度で対応可能です。一方、シナリオ型は、比較的簡単に開発できますが、対応可能な問い合わせが限られるため、システムの改修や拡張が必要になる場合があります。以上を考慮して、企業やサービスの性格に合ったAIチャットボットを選択することが重要です。
AIチャットボットの導入には、いくつかの注意点があります。
まずは、AIチャットボットを導入する目的や目標を明確にすることが必要です。AIチャットボットを導入することで、何を解決し、どのような効果が期待できるかを把握することが重要です。また、AIチャットボットは常に進化し続けるため、運用期間中にも定期的な改修が必要です。そのため、改修や運用のコストも予算内に収まるように計画を立てる必要があります。
最近話題となっているchat GPTも、機械学習を使ったAIです。chat GPTでは大量のテキストデータを与えることで、言語の構造や文脈を理解し、文章生成や質問応答などのタスクを高い精度で実行することができます。
ただし、必ずしも正確な情報が返ってくるとは限らないため注意が必要です。例えば、「●●駅周辺のおすすめ店舗を教えて」という質問に対して、インターネット上の情報から（ありそうだが）実在しない店舗情報を生成して紹介してしまう、ということもあります。
とはいえ、娯楽目的や情報リサーチで活用する分には非常に役立つツールですので、目的によっては利用する価値が大いにあります。
これからの時代はAIを活用することがどんどん当たり前になっていくでしょう。
澁谷さくら（AIさくらさん）
登録・チューニング作業をお客様が一切することなく利用できる超高性能AI。
運用やメンテナンス作業は完全自動化。問い合わせ回数や時間を問わない無制限サポート、クライアントの業務に合わせた独自カスタマイズで、DX推進を目指す多くの企業が採用。
