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。
AIチャットボットを選ぶ際に意識すべきポイントを紹介します。
AIチャットボットを何のために導入するのか、まずは目的を明確にすることが重要です。
主な目的としては以下のようなものがあります。
・顧客の質問に自動対応できるようにして、従業員の業務負担を減らしたい
・顧客の疑問をすぐに解消して、商品の購入や申込に繋げたい
どの程度のFAQが必要かを把握することも重要です。少ないFAQで済むのであれば、AIなしのチャットボットでも対応できるでしょう。一方で、FAQが多く必要な場合は、AIが搭載されたチャットボットを利用する方が良いです。
前述したように、シナリオ型・機械学習型、どちらが自社に合っているのかを決めることが必要です。
システム連携の有無を考える
システム連携が必要なのかどうかも事前に考えることが必要です。チャットボットによっては、システム連携は出来ないもの、出来ても追加費用がかかるものもあります。
また、チャットボット運用にどの程度時間を取れるのかを考えることも重要です。チャットボットは導入して終わりではなく、導入後の運用が非常に大切になります。自社での運用が必要なチャットボットを使う場合は、運用ができる社員がいるかを確認しましょう。もし運用が難しい場合は、運用をお任せできるチャットボットを選ぶことがおすすめです。
自社に合ったAIチャットボットを選んで、目標を達成させましょう。
AIチャットボットの運用については、詳しくは「チャットボット運用の失敗事例とは？成果を出すコツを紹介」をご覧ください。
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