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いま知っておくべきチャットボットの3つのレベルと、それぞれの長所と短所

チャットボット

こんにちは、荒井(@yutakarai)です。

ひとことで「チャットボット」と言っても様々な種類が存在しています。

プログラムで完全に制御されているチャットボットから
AIをフル活用して人間と自然に会話ができるチャットボットまで様々です。

僕自身、チャットボットには3つのレベルがあると考えています。
レベルによって、チャットボットの持つインテリジェンスや、開発に必要なスキル、保守性などが異なります。

今回は、チャットボットの3つのレベルと、それぞれの長所と短所について紹介します。

条件ロジック型

まずはレベル1の、条件ロジック型のチャットボットです。

これは、AIを持たないチャットボットです。会話の内容をプログラムにすべて組み込んでおくタイプです。

良い例では、WP Chatbotプラグインや、ManyChatHelloTarsな​​どがあります。

ドラッグ&ドロップで簡単に会話を作り込むことができます。

長所

チャットボットの実装は非常に簡単です。
最も成功したチャットボットの事例は、だいたい、このAIを持たない条件ロジックのチャットボットです。いま流行りのAI(人工知能)が搭載されてはないですが、あらかじめ会話を準備できるということで、機械学習システムにおける学習コストがないため、導入コストを大幅に抑えることができます。

短所

あらかじめ会話を準備できるということは、ユーザーの応答も準備しておくということです。
なので裏返すと、このチャットボットを通して、ユーザーのニーズや意図を得ることはできません。会話の中で、ユーザーのニーズや意図を得るためには、次に紹介するレベル2とレベル3の「AIを搭載した」チャットボットを検討する必要があります。

キーワードマッチング型

レベル2のチャットボットは、キーワードマッチング型のチャットボットです。

これは、ユーザーが使うであろうキーワードを設定しておき、そのキーワードをトリガーとして、会話を進めるという流れになります。

形態素解析のアルゴリズムを利用されていたり、非常に基本的なAIシステムを組み込むことができます。

長所

簡単に導入することができます。レベル1に比べると、拡張性は高くなります。また次に紹介するレベル3のフレームワークと連携することで、もっと強力なチャットボットを作ることもできます。

短所

レベル1と同様、単純なキーワードマッチングでユーザーの意図を得るのは非常に難しいです。

ボットフレームワーク

そしてレベル3のチャットボットです。

これは、NLU(自然言語理解:Natural Language Understanding)ベースのチャットボットフレームワークになります。

僕(弊社)はGoogleのDialogflowに最も精通していますが、このレベルのチャットボットフレームワークは、Microsoft Bot FrameworkAmazon Lexなどの他のフレームワークも当てはまります。

たとえば、Dialogflowを利用してユーザーサポートのためのチャットボットを作ることができます。もしユーザーが何を言っているのか理解できない場合は、回答選択モードを表示することもできます。

ボットフレームワークでは、あらかじめ定義しておいたパターンに基づいて、ユーザーが何を言っているのかを理解することができます。

長所

ユーザーのニーズや意図を把握することができます。
フレームワークを使うことで、ボットに柔軟性を持たせることができ、複雑なダイアログを構築することができます。

短所

レベル1レベル2と比べると、AIに関してはるかに深い理解が必要です。
これらのフレームワークを最大限に活用したい場合は、機械学習や自然言語理解のようなジャンルについての知識が必要です。開発工数と、実運用に耐えうる精度が出るまでの時間がかかります。

まとめ

チャットボットの3つのレベルを紹介しました。

一番大事なのは、特定のボットプラットフォームを使用してチャットボットを構築する前に、チャットボットを構築する目標を明確にすることです。

目的を明確にしてから、それに適切なプラットフォームを選択することが大切です。

たとえば、自社サービスの需要予測ができるチャットボットを作りたいのに、レベル1のチャットボットではうまくいかないわけです。

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