研究開発が加速している中、企業でのチャットボット導入案件が増加しています。Watsonを使用し、お客様専用のチャットボットの構築、運用のサポートを一貫して提供するサービス「TalkQA」を開発してきました。チャットボットを支える技術は主に自然言語処理になります。一方で、チャットボットの普及に伴い、一問一答のAIチャットボットやシナリオ型のチャットボットでは対応できないケースが増えてきています。チャットボットの対応できる範囲が曖昧で結局は総務部門に連絡が来てしまうケース、コールセンターで多彩な製品やサービスを扱っている場合、一つのAIチャットボットでは回答の精度が低下したり、別の製品の回答をしたり、結局はオペレータが対応しなければいけなくなるケースなどがあったようです。解決方法エクスウェア社では、チャットボットの抱える問題を解決するために「TalkQA」に新機能を追加しました。質問に対する回答が一意に定まらない問題が生じた場合、回答を導き出すための適切な質問を順次掘り下げる必要があります。そこで質問の掘り下げ機能が導入されました。複数のサービスの質問を受け付ける場合、サービスごとに異なる学習済みモデル(マルチボット)を用意しておくことで異なるサービスの情報を提示してしまうミスを防ぐことができます。その他にも、質問への回答に関連する他の回答がある場合に関連トピックへのリンクを提供する機能。質問に対する回答の曖昧さが残っている場合に、確信度に応じて複数の回答候補を提案する機能。質問に対する回答が得られない場合にオペレータ(人)にエスカレーションする機能。チャットボットとの一連のやり取りをID管理し、特定の質問に対する前後関係を含めて容易に検索できる回答履歴検索機能が追加されました。提案」の3つであると考えられます。質問内容に対して信頼度が低かった場合に、適切な質問を返してあげることで新たな情報を獲得したり、回答の候補を複数挙げることで、お客様の期待している回答にたどり着ける可能性を向上させました。キーワードごとに別のモデルを持たせることで、異なる商品やサービス間の勘違いを防ぐことができ、この点でもボットの精度向上に大きくつながっていると考えられます。まとめ自然言語処理の分野では古くからチャットボットの研究が続けられてきましたが、ここ最近のディープラーニング、ビックデータブームに付随してチャットボットでも大きな性能向上が期待されています。Watsonを活用したチャットボット「TalkQA」を開発し、サービスを提供してきました。今回、ボットの性能向上につながる6つの新機能を加えたことで、さらに使いやすいチャットボットにアップデートされたようです。チャットボットは便利な自動窓口としての側面に目が向きがちですが、自動でデータを獲得できる側面にこそメリットがあります。チャットボットで獲得されたデータは顧客のニーズを直接含んでいるため、これらのデータをいかに分析していくかにも着目してチャットボットを活用していくと良いかもしれません。今週話題のAI・人工知能ニュースまとめ(2018年11月15日号)2019-6-202019-6-21その他AIがエンジニアのスキルを偏差値化:エンジニア転職サービス「Findy」アカデミックAI顧問サービスMarvinでは企業のデータ分析チームの立ち上げや、AIプロジェクトに対して大学の研究者等を顧問として紹介するサービスを行なっています。検索:無料購読はこちらメールで新しい記事を読むメールアドレスを登録すると新しい記事のお知らせがメールで届きます。購読停止はワンクリックでできます。