チャットボットとAIの関係とは?3つの導入事例とディープラーニングについて

企業のサイト、LINEを始めとするメッセージングアプリに導入、活用されているチャットボット。中には会話ログを蓄積、解析しより精度の高い返答を行うためにAI(人工知能)を搭載したものもあります。そんなAIに関する基礎知識や、実際に導入されている例を紹介します。

目次

AI(人工知能)とは?チャットボットとの関係について
 ログタイプのチャットボットについて
AIを搭載したチャットボットの活用事例3選
 AI接客システム「AIさくらさん」
 AI搭載のチャットボット「Repl-AI」
 Proactive AI with KDDI
ディープラーニング(深層学習)がAI開発ブームのきっかけ
ディープラーニングと機械学習、自然言語処理とは?AI開発に関わる3つの技術
 AIを用いたチャットボットの開発は困難
「りんな」「Tay」から見るAIによる会話の難しさ
 マイクロソフトの開発したAI「Tay」が失敗に終わった原因とは?
AIとチャットボットの使い分け!良いとこ取りで便利に
AI搭載のチャットボットを提供している企業4選
 Chatplus(チャットプラス)
 大塚商会
 Karakuri
 ConciergeU
チャットボットはAIと有人サポートのハイブリッドがオススメ
 チャットプラスならサポートコストが1/5から最大1/10程度に抑えられます

AI(人工知能)とは?チャットボットとの関係について

AI(人工知能)とは、分析、判断など人間の知的なふるまいを、ソフトウェアを用いて人工的に再現したものです。AIのほとんどがディープラーニング、自然言語処理という技術を用いて文法、文脈を理解、回答を行います。代表的な人工知能にはIBMのWatson、Microsoft Azureなどがなります。

またチャットボットとは、文字で会話を行う「チャット」、自動で何かを行うプログラム「ロボット」の2つを組み合わせた、自動で会話を行うプログラムのことです。チャットボットは主に次の4つのタイプに分かれます。

  • シナリオタイプ…設定された回答を選択して会話を行うタイプ
  • ログタイプ…会話ログの蓄積を使って自然な会話に近い応対を行うタイプ
  • ハッシュタイプ…辞書に登録されたテンプレートを基に会話を行うタイプ
  • Elizaタイプ…相手の話を要約して聞き返したり、はい、いいえで応対したりするタイプ

近年、先進的な研究では「ログタイプ」にAI搭載を行い、ログから学習し、より自然な会話を試みる動きがあります。

ログタイプのチャットボットについて

ログタイプのチャットボットとは、ユーザーとの会話をログとして蓄積、参照して、より自然な会話を行います。学習させるためのログの蓄積が少ないと、会話が成り立たない、続かないというデメリットもあります。

AIを搭載したチャットボットの活用事例3選

AIを活用したチャットボットが、実際に活用されている例をいくつか紹介します。紹介する事例はチャットボットの導入により、人件費などのコストカットに成功しています。

AI接客システム「AIさくらさん」

出典:株式会社ティファナ・ドットコム

株式会社ティファナ・ドットコムが開発した、AI接客システムです。イオングループの運営する「イオンモール」、セブン&アイ・ホールディングスなどに導入されています。4ヶ国語の音声、テキストで対応可能。チャットによる応対の他、自動発話などで接客を行います。

AI搭載のチャットボット「Repl-AI」

出典:Repl-AI

横浜市のゴミ分別に関するFAQチャットボットとして導入されている、AIチャットボットです。Excelに記載されたFAQデータよりチャットボットを自動生成、ユーザーごとに情報を覚え、発話内容を変更するといった機能を搭載しています。

Proactive AI with KDDI

株式会社ALBERTが開発した「Proactive AI」を用いて、KDDIが法人向けに提供するチャットボットサービスです。オリジナルの言語処理エンジンを搭載し、社内問い合わせ業務をチャットボットで対応。またAIが問い合わせから自動学習を行い、精度の高い自動応対を行います。ビジネス版のLINE「LINE WORKS with KDDI」としても展開しており、社外の問い合わせの対応も可能にしています。

ディープラーニング(深層学習)がAI開発ブームのきっかけ

昨今のAI開発ブームの発端は、2012年にトロント大学の教授、ジェフ・ヒントン氏の発表がきっかけになり、始まりました。ヒントン氏と大学院生2人が研究、発表した内容は「深層畳み込みニューラルネットワーク」という技術で、これによりコンピュータの画像認識技術を飛躍的に向上させました。
このニューラルネットワークをいくつも重ね、プログラムが大量の画像、音声データなどから自動的に学習を行うのが「ディープラーニング」という技術です。この技術の発明、普及により、人工知能の開発が加速しました。

ディープラーニングと機械学習、自然言語処理とは?AI開発に関わる3つの技術

人がプログラム、コンピュータなどに、手動で画像から物の特徴などを抽出、覚えさせることを機械学習と呼びます。対してディープラーニングとは、十分なデータ量の中から機械が自動でデータを抽出、学習する方法です。人間や動物の脳の神経回路を模したアルゴリズム、ニューラルネットワークを多層構造化した、ディープニューラルネットワークを用いています。

自然言語処理はNLP(Natural Language Processing)とも表記し、人間の使う言葉をコンピュータに処理させる技術のことを指しています。技術は非常に幅広く、毎年のように新しい技術が増えています。AIチャットボットでは特に重要な技術になりますが、まだまだ研究段階であり、平均精度は60~70%程度いわれています。

AIを用いたチャットボットの開発は困難

ディープラーニングが高い精度を出すためには、最低でも5000万レコードにおよぶ、膨大な量のデータが不可欠だといわれています。また現段階のディープラーニングは完全な自律システムではなく、精度向上のために専門家によるハイパーパラメーターのチューニングといった作業を必要とします。そのため1企業、1個人が開発を行うことは非常に困難といえます。

さらに、コンピュータが文章の「意味」を理解するために必要な技術は、現段階ではまだありません。AIに用いられる技術、自然言語処理では、形態素解析、構文解析、意味解析、文脈解析という4段階で文章を解析していきます。
名詞、副詞、形容詞というような、文章の単位や関係性の分析は行えています。ですが、その先にある「文章の意味を理解する」ということは、コンピュータにとって非常に難しい作業となります。さらには文と文の関係性を解析する必要があり、どんどん複雑化していきます。

特定のタスクをこなすAI、例えば将棋を指すAIなどは一般化しつつあります。しかし人間のように汎用的にタスクをこなす、完全に自律し学習を行うAIはまだありません。

「りんな」「Tay」から見るAIによる会話の難しさ

Microsoftが「りんな」「Tay」という、会話を行うAIを開発、運用しています。
「りんな」は2015年8月、日本向けに公開されたAIです。LINE、Twitter、Instagramなどでユーザーとの会話を行っています。2018年4月には、ユーザーの投稿した歌から音声の機械学習を行うなど、現在も開発が続いているAIです。
一方、「Tay」は会話理解の研究のために、Twitter、GroupMe、KikでリリースされたAIです。しかしユーザーの悪意のある行為がきっかけに、公開から16時間後にサービス停止となりました。

マイクロソフトの開発したAI「Tay」が失敗に終わった原因とは?

りんなが現在も公開されていることに対し、Tayが公開停止にまで追い込まれた原因は、ユーザーにあります。
Tayには「repeat after me」と投げかけると、次に投げかけられた言葉を学習する、という機能が搭載されていました。その機能を逆手に取り、不適切な発言を次々と学習させるユーザーが出始め、結果、公開停止を余儀なくされました。
このことから、開発段階でしっかりと対策を行わないと、こちらの予期せぬ使い方をされ、暴走する場合もあるといえます。

AIとチャットボットの使い分け!良いとこ取りで便利に

AIにはこれまでに紹介した通り、メリット、デメリットが様々あります。まとめると次の通りです。

〇メリット
 「トイレにいきたい」「トイレはどこ?」といった、表現の揺らぎに強い
 開発が進んでいる段階のため、将来性はある
〇デメリット
特定のタスク以上をこなすことはできない
開発の難しさ、維持にコストがかかるなどまだまだ実用的ではない
精度を上げるには膨大なデータを蓄積した「ビッグデータ」が不可欠

AIがログを参照、ディープラーニングを行うことによって、完全ではありませんが、表現の揺らぎに対応可能です。開発が進んでいる段階にあるため、将来性があるともいえます。
しかし、AIの導入は開発の難しさ、コストの面から実用的とは言い難いというのが現状です。
そのため、チャットボット、AIに加え、人によるサポートが現実的であるといえます。

AI搭載のチャットボットを提供している企業4選

1からの開発が難しいAI搭載のチャットボットですが、専門の企業が開発、サービスの提供を行っています。そんなサービス提供を行っている4つピックアップしました。

Chatplus(チャットプラス)

あらかじめ選択肢を用意し、設計したテキストやURLで自動応答可能を行う、AI搭載のチャットボットを作成できます。IBMのWatson、MicrosoftのAZUREといったAIに接続、ユーザーとの対話を行います。ユーザーは問い合わせ内容を入力する必要がなくなり、「よくあるお問い合わせ」の対応の手間が省けます。全APIを開放しているため、訪問者情報、チャット情報の閲覧から、様々なシステムへの連携が可能です。
また、導入実績は3,000社を超え、顧客満足度も90%以上と評価が高いという点も特徴になります。

チャットプラスのプランを見る

大塚商会

大塚商会の提供する、AI搭載のチャットボットサービスです。IBMの開発したAI、Watsonを用いています。ユーザーの欲しい情報を探し提示する、社会保険の算定、年末調整などの質問応対に用いられています。

Karakuri

オンラインフリーマーケットのメルカリ、衛星放送サービスのwowowなどに用いられている、チャットボットサービスです。自社開発のAIを提供しており、専門トレーナーによるAIのトレーニング、チャネルに対応したチャットボットの設計などを行っています。「正答率95%」とは、教育済みのKarakuriを未知の質問でテストした回答の正解数と質問数とで算出しています。

ConciergeU

独自の自然言語処理エンジンを搭載した、AIチャットボットを提供しています。ドラッグ&ドロップでの操作、csv形式でQ&Aデータをアップロード可能と、直感的なユーザーインターフェースが特徴です。

チャットボットはAIと有人サポートのハイブリッドがオススメ

チャットボットとAIの関係、ディープラーニングといった技術について紹介しました。近年ではチャットボットにAIを搭載し、会話の精度を向上させる試みがなされています。しかし技術面、コスト面に多くの課題を抱えています。そのためAIだけで業務を完結させるのは現実的ではありません。
また現状の会話エンジンで一般的なものはIBM、Microsoft、英語版のAmazonになります。それ以外のAI技術は中身の分からないものが多く、継続的な会話は成り立たず、一問一答で近しい回答を探し検索エンジンの仕組みのようになっています。先に紹介した、ディープラーニングといった技術を利用していない企業も数多くあり、AIだけでの接客応対はオススメできません。

そこで勧めたいのが、「AIチャットボット+有人サポート」という、ハイブリッド型の運用です。AIと有人によるハイブリッドチャットについては、下記URLで詳しく説明しておりますので、ぜひご参照ください。

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