カスタマーサービスの現場で普及が進むチャットボット。Webサイトの隅にちょこんと飛び出したチャット画面を見かけたことがある方も多いのではないでしょうか。チャットボットの仕組みには大きく分けて2種類があり、「ルールベース型」と「機械学習型」と呼ばれます。今回は、それぞれの特徴についてまとめました。「ルールベース型」のチャットボットはその名の通り、ある一定のルールに沿って回答をするチャットボットです。ユーザーの質問を受けると、Webサイトに掲載されている「よくある質問(FAQ)」などのデータベースやシナリオをもとに回答します。チャットボットは、膨大なデータをもとに入力された言葉を解析し、統計的にもっとも精度が高いと考えられる内容を回答します。回答を間違えた場合は、データを改良したり再学習したりすることで、精度を高めていきます。■チャットボット「ルールベース型」と「機械学習型」のメリット・デメリットこれら2つのチャットボットですが、それぞれ一長一短があります。「ルールベース型」の場合、既にシナリオとなるFAQやデータベースが用意されていれば、比較的構築は簡単です。シナリオに沿った回答しかできないので、パーソナライズされた質問や表現のゆれを理解するのは苦手です。人間なら「おはよう」「こんにちは」「こんばんは」以外にも、「おっす」「元気?」「ちわーす」なども「あいさつの言葉」として認識できるでしょう。「ルールベース型」のチャットボットの場合、もし「おはよう」「こんにちは」「こんばんは」のみがあいさつの言葉として登録されていたら、その他の表現に関してはあいさつとして適切な回答ができなくなります。したことが積み重なり、チャットボットを導入しても「使えない」という感想を抱かれてしまうことが少なくないようです。ルールベース型のチャットボットを効率よく活用するには、FAQに載っているような定型的な質問に関してはチャットボットが対応しつつ、質問が複雑化してきたら、人間のオペレーターが引き取るというような、シームレスな体制作りが要求されます。一方の「機械学習型」の場合、精度が高いのは強みですが、精度を高めるためには「教師データ」と呼ばれる学習のためのデータが必要です。「機械学習」と言うと、まるでAIが勝手に賢くなるイメージがあるかもしれませんが、AIに適切な回答を学習させるためには、正しいデータが必要なのです。ノイズの多いデータでは、AIの精度も下がってしまいます。「機械学習型」のチャットボットが回答を間違えた場合、教師データの見直しや再学習が必要になります。して地道に精度を高めて回答率を上げていく行為を「チューニング」や「メンテナンス」と呼びますが、こうしたメンテナンスやチューニングを怠ると、機械学習型といえども、すぐに「使えない」チャットボットになってしまいます。「機械学習型」のチャットボットは、性能の高さゆえに導入費用も高額になりがちなのも難点です。■チャットボットは業務内容や運用体制からルールベース型か機械学習型かを選ぼうカスタマーセンターに寄せられる質問の傾向や業務範囲、データのメンテナンスやチューニングにどれくらいのリソースや体制を避けるのか検討して、機械学習型の高性能なチャットボットか、またはシナリオに沿ったルールベース型かを導入前に検討してみることをおすすめします。AIsmiley編集部記事AI・人工知能の展示会・セミナーレポートAI・人工知能製品・サービスの紹介動画AI・人工知能製品・サービスの比較検討資料AI・人工知能のインタビューUncategorized新着掲載のAI・人工知能サービスNEW導入から運用・改善まで、ご自身の手で無理なく簡単に行えるFAQチャットボットです。シャープ子会社の株式会社AIoTクラウドが提供しています。NEWAIで「文脈を読み取る」Q&A検索が可能に。言葉を事前学習済みだから、Q&Aをアップロードするだけですぐ使える。検索クエリとQuestionのマッチングスコアが全て可視化されるため、学習に頼らない運用改善が可能。アノテーションAIsmileyメールマガジンAI・人工知能関連の最新トレンド情報を受け取ることができます。reserved.この記事で紹介されたAIサービスを無料で。