会話型AIは、これまで人間が時間と労力を費やしてきたカスタマーサポートやヘルプデスクの仕事を、大きく変えつつあります。問い合わせの受付・回答業務を自動化し、さらにはサイト訪問者の行動・会話データからニーズを予想することも可能です。
会話型AIとは何か？そのメリット・デメリットや活用例を紹介します。
会話型AIとは?
会話型AIとは、人間の問いかけに対してコンピューターが自動で返答するプログラムです。文脈を理解して迅速かつ知性的な応答ができる会話アシスタントを指し、以下のような特徴があります。
- 複雑な質問/大量の質問に自動で回答できる
- 運用期間が長くなるほど回答精度が高くなる
- 表記ゆれや曖昧な表現に対応できる
このように人間の言葉を使って寄せられた質問のニュアンスを正確に汲み取り、自動で適切な返答を行えるプログラムが会話型AIです。
AIチャットボットとシナリオチャットボットの違い
チャットボットは「AIチャットボット」と「シナリオチャットボット」の2種類に分類されます。大きな違いは、自ら判断する高度なAI（人工知能）が使われているかどうかです。
シナリオチャットボットにAIは搭載されておらず、入力されたテキストからキーワードを抽出し、あらかじめ人間が決めたルールに従って返答します。
想定される質問事項とそれに対する回答を設定し、会話の流れ（シナリオ）を用意する必要があります。決まった質問に対し、決まった回答を返すのが特徴なので、質問内容が限定されているか、パターン化されているサービスへの導入に向いています。
一方AIチャットボットは、「学習」「推論」「判断」することで、人間同士の会話により近い形で会話できます。キーワードだけでなく、質問文全体の意味について、学習した膨大なデータを基に推測・判断して返答を行うのが特徴です。そのため、AIチャットボットなら、多岐にわたる内容の質問への対応が可能です。
会話型AIに必要なシステム
人間の問いかけに対してあたかも人間のように返答できるのはどうしてでしょうか？本項では、会話型AIがこのように自然な会話を成立させるために使われているシステムを紹介します。
自然言語処理（NLP）
自然言語に含まれる曖昧性を克服し、テキストデータを適切に活用するための技術を自然言語処理（natural language processing）と呼びます。
自然言語とは人間が日常会話で使う言語のことで、今お読みいただいているこの記事も自然言語で書かれています。人間ではなくコンピューターが理解するためのプログラミング言語と比較すると、曖昧性を含んでいるのが特徴です。
例えば「大きな夢と希望」という言葉には、複数のニュアンスが曖昧な状態で存在します。
「大きな夢」と「大きな希望」を指している場合もあれば、「大きな夢」とただの「希望」を指しているかもしれません。
特に日本語では１つの文が複数の意味を持つケースが多いと言われています。
自然言語処理では、コンピューターが語彙を理解するための辞書である「機械可読辞書」や言語の使用方法を大量に集積した「コーパス」が用いられます。構文や文脈を解析し、曖昧性を克服して正しいニュアンスを汲み取ります。
機械学習（ML）
機械学習（machine learning）は人工知能の一分野で、データからコンピューターが自ら学習し、データにまつわる規則性や傾向を発見する技術です。これにより、明示的なプログラミングを要さず学習成果に基づいた予測・判断が可能になります。
- 機械学習のアルゴリズムは次の３つに分けられ、コンピューターがそれぞれ別の方法で予測・判断を行います。
- 教師あり学習：正解のデータを教えて、それに適合するかどうかを判断できるようにする
- 教師なし学習：正解のデータを教えずに、大量のデータをパターン別に分類できるようにする
- 強化学習：どうすると最大の報酬を得られるか、機械が自ら試行錯誤して学習する
どの方法もある要因から結果を正しく予測することで最大の成果を得ることが目的です。
これらを組み合わせた機械学習が、会話型AIの高度な予測・判断を可能にしています。
会話型AIのメリット
会話型AIを搭載したチャットボット最大のメリットは、人間の自然言語による複雑な質問に回答できることです。表現のゆらぎに影響を受けず、曖昧な表現に込められたニュアンスを読み取り、ユーザー一人ひとりに応じて適切に返答できるようになります。回答も定型文のようなものではなく、より自然な会話が実現可能です。
会話型AIのデメリット
AIチャットボットが正確に回答するには、学習のための時間とデータが必要です。十分なデータがなければ適切に回答できないため、特に初めのうちは求められている内容に答えられないこともあるでしょう。より精度の高い回答を実現するためには、膨大なデータを集めなければいけません。
また、誤ったデータ学習は回答の精度を下げる要因となります。不適切な学習に基づく回答の発生を防ぐため、学習内容が正しいことを人間が確認し、調整する必要があるでしょう。
会話型AIの活用事例
人間に代わって会話する会話型AIは、種々の業務の効率化に役立てられています。以下は、注目されている活用例の一部です。
社内ヘルプデスク
会話型AIに社内ヘルプデスクを任せることで、ヘルプ側の社員の負担を軽減できます。社内ヘルプデスクに寄せられる問い合わせの頻度が多いと、業務負担も重くなります。
担当者がメイン業務と兼務して問い合わせに対応しており、本来の仕事に支障が出ているという悩みも少なくありません。AIチャットボットが人間に代わって対応することで、担当者が本来の業務に集中する時間が生まれます。
複雑な問題に関しては、引き続き人間が対応する必要があるかもしれません。しかし、頻度の高い問い合わせは、AIチャットボットが回答できるでしょう。
関係するFAQを充実させることで、有益な情報や付加価値の高い経験・知識をAIに学習させ、より精度の高い回答を行えるようになります。また、問い合わせと対応の内容はデータとして蓄積されるため、業務の属人化を防ぐこともできます。
カスタマーサポート
カスタマーサポートによる顧客への回答には均一な品質が求められます。しかし、人間であるオペレーターの知識とコミュニケーション能力には経験や個性による差があり、回答品質も一定ではありません。データを蓄積し自動返答するAIチャットボットには、このような対応品質の差がないのが特徴です。
大量に寄せられる類似案件をAIに任せることで、人間の対応負担を大いに減らせます。人間同士の会話による解決が必要な、複雑な案件または新規の案件だけをオペレーターが対応することで、人件費削減と業務効率化が実現できるでしょう。
コンバージョン率改善の方法
会話型AIは自社サイトのコンバージョン率の改善にも役立ちます。AIチャットボットとサイト訪問者の会話データや、訪問者の行動データを利用することで、サイトにおける購入・問い合わせなどの成果へつなげます。
AIチャットボットのメリットは、ユーザーが気軽に利用できる点です。電話をかけるとなると、時間もかかるし人と話すのは面倒だと感じる人も少なくありません。
訪問者が疑問を抱えた場合に問い合わせを行うハードルを下げることで、サイトからの離脱率を減らし、商品購入率を向上させる効果を期待できるでしょう。
まとめ
会話型AIは私たちの働き方を大きく変え、時間的余裕や多くの成果をもたらす技術です。
Microsoft AzureとTeamsとの連携によるAIチャットボットもあり、これまで利用したことがない企業でも、手軽に導入できます。コスト削減や業務効率化の足掛かりに、AIチャットボットの利用は一考の価値があるといえるでしょう。
