ルールベースチャットボットは、あらかじめ設定されたルールに基づいて応答を生成します。これは、ある程度予測可能な応答が必要なシチュエーションに最適な種類のチャットボットです。たとえば、カスタマーサポートのような特定のトピックに限定されたものや、特定の情報を提供することが主な目的であるようなものに適しています。
1.入力の手間が省ける
ユーザーが文章を入力する手間が省けるため、ユーザーにとってストレスを感じることがない。
2.的確な回答にたどり着く
あらかじめ用意された選択肢から回答を選ぶため、ユーザーは迷うことなく的確に回答にたどり着くことができる。
3.安価に導入できる
シナリオ型のチャットボットは、フリーワード入力ができないため、シナリオの作成に集中することができる。そのため、チャットボットの設計や開発のコストを抑えることができる。
4.シナリオ通りに誘導できる
ユーザーが回答する順序をあらかじめ決めることで、チャットボットのシナリオ通りに誘導することができる。そのため、提供側はユーザーに対して必要な情報を効率的に提供することができる。
1.選択肢から選ばなければならず、時間がかかる
ユーザーは自由に文章を入力することができないため、あらかじめ用意された選択肢から回答を選ばなければならない。そのため、回答までの時間がかかる場合がある。
2.フリーワード入力ができないので不便に感じることもある
ユーザーは自分で文章を入力することができないため、回答を選ぶ際に、自分の要望や状況に完全にマッチしない回答が含まれる場合がある。この場合、ユーザーは不便に感じることがある。
3.ニーズを把握しづらい
ユーザーが自由に文章を入力できないため、ユーザーの真のニーズや問題点を把握することが難しい。そのため、提供側はチャットボットによる自動応答だけでなく、有人の対応も必要となる。
4.シナリオ設計、回答準備に手間と時間がかかる
シナリオ型のチャットボットは、あらかじめ用意された選択肢から回答を選ぶため、その選択肢を用意する作業が必要である。また、回答の準備もあらかじめ行う必要があるため、手間や時間がかかる。
5.オペレーターによる有人対応などでの補完が必要
シナリオ型のチャットボットは、あらかじめ用意された選択肢から回答を選ぶため、幅広い質問に対応することが難しい場合がある。そのため、オペレーターによる有人対応などで補完する必要がある。
機械学習チャットボットは、機械学習アルゴリズムを利用して応答を生成します。これは、自然言語処理チャットボットと同様に、複雑な対話が必要な場合に適しています。ただし、自然言語処理チャットボットよりも訓練データが多く必要であり、より複雑なアルゴリズムが必要な場合があります。
1.人との会話感覚で質問できる
AI型のチャットボットは、フリーワード入力ができるため、ユーザーは自由な言葉で質問することができ、人との会話感覚でコミュニケーションを取ることができます。
2.フリー入力だけで済むので、即座に解答に辿り着く
従来の選択式のチャットボットと比べ、自由な言葉で質問することができるAI型のチャットボットは、回答までの時間が短く済むため、ユーザーにとってストレスが少なく、利便性が高いと言えます。
3.大幅な業務効率化や人的リソース削減
AI型のチャットボットは、高度な人工知能技術を活用することで、大量の問い合わせに対応することが可能です。そのため、企業や組織において、人的リソースの削減や業務効率化につながると期待されています。
4.ニーズを把握できる
AI型のチャットボットは、自然言語処理技術を活用することで、ユーザーが入力したワードを解析して、それに対応する回答を返すことができます。そのため、ユーザーの意図を把握し、真のニーズに応えることができると言えます。
1.学習精度によって、不自然な回答をする場合がある
AI型のチャットボットは、学習精度が高ければ高いほど、より自然な回答をすることができますが、学習精度が低い場合には、不自然な回答をすることがあります。特に、専門的な分野やニッチなトピックに関する質問に対しては、学習データが不十分であるため、回答が不十分であったり、不正確であったりすることがあります。
2.適当な回答がない場合は、オペレーター対応が必要
AI型のチャットボットは、学習したデータに基づいて回答を返すため、ユーザーが入力したワードに対して適当な回答がない場合には、オペレーター対応に切り替える必要があります。これにより、チャットボット導入の本来の目的である、業務効率化や人的リソースの削減が阻害される可能性があります。
3.「教師データ」の質・量によって精度が左右される
AI型のチャットボットの精度は、「教師データ」の質や量に大きく左右されます。学習に使われる教師データが十分でない場合には、回答が不十分であったり、不正確であったりすることがあります。そのため、適切な教師データを収集し、最適な学習アルゴリズムを選択することが重要です。
4.システム構築、学習に手間と時間、コストがかかる
AI型のチャットボットのシステム構築や学習には、手間と時間、コストがかかります。特に、高度な人工知能技術を利用する場合には、専門的な知識や技術が必要となるため、その分のコストがかかることがあります。
5.AIの専門家が必要
AI型のチャットボットを導入するには、AIの専門家が必要となります。AIの専門家は、システムの構築や学習に関する知識や技術を持っているため、AI型のチャットボットの導入や運用において、重要な役割を担います。
ハイブリッドチャットボットは、ルールベースと機械学習の両方を組み合わせて利用することで、より柔軟な応答を生成することができます。たとえば、ある程度予測可能な応答を生成する場合はルールベースのアプローチを、複雑な対話を行う場合は機械学習のアプローチを利用することができます。これは、多目的で複雑な対話が必要な場合に適しています。
最近では、AIチャットボットの分類に加えて、他のテクノロジーとの統合も進んでいます。例えば、音声認識技術との統合により、音声による応答を生成することができるようになりました。また、画像認識技術との統合により、画像に関する問い合わせにも応答することができるようになっています。
さらに、ChatGPTと連携するタイプのAIチャットボットが登場しています。ChatGPTの技術を応用した生成型のAIチャットボットが新たに誕生しています。これらは、現状のAIチャットボットが抱える課題を解決することが可能です。
ビジネスシーンでは回答の誤りが問題になるケースもありますので、人間が最終チェックを行う必要があるケースが多いです。AIをうまく活用することが重要になってきます。AIチャットボットを中心に企業のDX化を進めてみてはいかがでしょうか。
澁谷さくら（AIさくらさん）
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