【チャットボット基礎知識】ルールベース型・機械学習型の違いとは？

チャットボットとは？

チャットボットは、人工知能（AI）を用いて会話を行うプログラムのことです。これは、人間のように自然な言語で会話をし、質問に答えたりタスクを実行したりする能力を持っています。ビジネス環境では、顧客サポートや情報提供、タスクの自動化など、さまざまな用途で活用されています。

ルールベース型の特長

ルールベース型チャットボットは、予め設定されたルールに基づいて応答を生成します。つまり、事前に開発者があらかじめ決めたルールに基づいて、チャットボットが応答する仕組みとなっています。そのため、対話の流れが事前に決まっているため、チャットボットの応答は比較的一貫性があります。


また、ルールベース型チャットボットは、データ量や学習期間が不要であるため、比較的簡単に開発することができます。さらに、一般的な対話に必要な機能や応答パターンをあらかじめ用意することができるため、比較的早期にサービスの提供を開始することができます。

しかし、ルールベース型チャットボットにはいくつかの欠点があります。まず、あらかじめ決められたルールに基づいているため、限られた応答パターンしか用意されていない場合、ユーザーが意図しない質問をした場合には、適切な応答を行うことができません。また、ルールが固定的であるため、ユーザーの要望や質問に対応するためには、常に開発者がルールを修正する必要があります。

機械学習型チャットボットの特徴

機械学習型チャットボットは、機械学習アルゴリズムを用いて、ユーザーの対話履歴から自動的に学習し、応答を生成します。つまり、過去の対話データからパターンを学習し、新しい応答を生成することができます。そのため、ルールベース型チャットボットと比べ、より自然な対話を行うことができます。

また、機械学習型チャットボットは、ルールベース型チャットボットと比べ、対話の流れが事前に決まっていないため、より柔軟な応答が可能です。さらに、対話データを用いて自動的に学習するため、ユーザーの質問や要望に対応するためのルールの修正や追加を行う必要がありません。


しかし、機械学習型チャットボットにはいくつかの欠点があります。まず、大量の対話データが必要となります。学習期間やデータ収集にかかる時間・コストが必要となります。また、学習が不十分であった場合、誤った応答を生成することがあるため、正確性が担保されているわけではありません。

ルールベース型と機械学習型の比較

ルールベース型チャットボットと機械学習型チャットボットは、それぞれ異なるアプローチを用いて応答を生成するため、それぞれに長所と短所があります。

学習の必要性

ルールベース型チャットボットは、あらかじめルールを設定する必要があります。一方で、機械学習型チャットボットは、過去の対話データから自動的に学習することができます。

対応できる問い合わせの幅

ルールベース型チャットボットは、あらかじめ設定されたルールに基づいて応答を生成するため、対応できる問い合わせの範囲に限界があります。一方で、機械学習型チャットボットは、学習によって対応できる問い合わせの範囲が広がります。

応答の正確性

ルールベース型チャットボットは、あらかじめ設定されたルールに基づいて応答を生成するため、応答の正確性は高いです。一方で、機械学習型チャットボットは、学習不足によって誤った応答を生成することがあります。

対話の自然さ

機械学習型チャットボットは、過去の対話データから学習しているため、自然な対話を行うことができます。一方で、ルールベース型チャットボットは、あらかじめ設定されたルールに基づいて応答を生成するため、自然な対話が制限されることがあります。
以上のように、ルールベース型チャットボットと機械学習型チャットボットは、それぞれに長所と短所があります。目的に応じて、最適なタイプのチャットボットを選択することが重要です。

目的に合ったチャットボットを選ぼう

今回の記事では、ルールベース型チャットボットと機械学習型チャットボットの違いについて解説しました。
まず、ルールベース型チャットボットは、あらかじめ設定されたルールに基づいて応答を生成するため、学習する必要がありません。一方、機械学習型チャットボットは、過去の対話データから自動的に学習することができます。
また、ルールベース型チャットボットは、あらかじめ設定されたルールに従って応答を生成するため、応答の正確性は高いですが、対応できる問い合わせの幅には限界があります。一方、機械学習型チャットボットは、学習によって対応できる問い合わせの範囲が広がり、自然な対話を行うことができますが、学習不足によって誤った応答を生成することがあります。
最適なチャットボットを選択するためには、目的や用途に応じて、どちらのタイプが適しているかを考慮することが重要です。