チャットボットとは?特徴と種類、利用のための基礎知識

FacebookやLINEのメッセージ機能、サイトのチャットシステムなどで見られる、チャットボット。自動でユーザーとの会話を行うプログラムですが、どんな特徴があって、種類はどれほどあるのでしょうか?今回はチャットボットの基礎知識について、事例を交えてご紹介します。

西田 省人
西田 省人
チャットプラスCEO。マーケティング企画を担当。小学校時代にPCと出会いアセンブラやBASICをかじる。慶應義塾大学湘南藤沢キャンパス在学時、Cや心理統計解析、エータマイニングなどを学び日本アイ・ビー・エム退職後、チャットプラス株式会社を設立する。

チャットボットとは?

チャットボットとは、「チャット(会話)」と「ボット(ロボット)」を組み合わせた言葉で、自動会話プログラムのことを指します。パターンマッチ型、人工知能型など様々な種類があります。

LINE、Facebook messengerなどメッセージングアプリといった、文字でコミュニケーションを取るものをチャットと呼びます。そういったチャットツール、あるいはSNS上で「自動で発信、返答を行うもの」をボットと呼びます。企業で開発したものだけでなく、個人レベルで開発されたものもあり、種類は様々です。

また最近では音声でやり取りを行える、「AIスピーカ」というものも出始めています。

AIとチャットボットの関係について

チャットボットの中には、AIを搭載した人工知能型もあります。近年ではAIの開発を進め、より自然な会話を可能とする試みもなされています。会話の履歴などのデータから学習する能力、仕組みを持った機械学習によるものをAIと呼びますが、機械学習は人為的な調整、修正が必要になります。

また、最近ではディープラーニングというAI開発の新しいブレイクスルーが生まれました。デジタル大辞泉によると、ディープラーニングとは「コンピュータ自らがデータに含まれる潜在的な特徴をとらえ、より正確で効率的な判断を実現させる技術や手法」のことになります。

出典:コトバンク「ディープラーニング

チャットボットは4種類。各種の特徴について

4種類のチャットボットの特徴

外部サービスと連携するものなど、細かく分類すると多岐に渡りますが、チャットボットのアルゴリズムから、大きく分けると主に以下の4種類になります。

  • 選択肢タイプ
  • ログタイプ
  • ハッシュタイプ
  • Elizaタイプ

選択肢タイプ

決められたシナリオに沿って選択式で会話をするタイプです。設定された回答(シナリオ)を選択、会話を行うため、シナリオにない受け答えはできません。

ログタイプ

会話のログを蓄積、利用して、文脈に近い会話をするタイプです。大量のログが蓄積されることで、より人間に近い会話を行えるようになります。最近は蓄積されたログをAIで解析、自然な会話に近づける試みがなされています。

ハッシュタイプ

辞書タイプとも呼ばれるタイプで、辞書に登録されたテンプレートを元に、会話を進めます。会話を行える範囲が限定的ですが、範囲内での利用であれば受け答えは問題なく行えます。

Elizaタイプ

チャットボットの原型になった"Eliza"から名付けられたタイプです。基本的には聞き役のボットで、あいづちで返答、言葉を要約したり聞き返したりして会話を行います。
原型となったElizaは1966年に生まれたソフトウェアで、チャットボットの起源になったと言われています。

なぜチャットボットを導入するのか?メリット・デメリットについて

チャットボットをビジネスに導入した際のメリット、デメリットは、大きく分けると次の通りになります。

メリット

  • カスタマーサポート業務にかかる人的なコストを削減できる
  • 顧客接点の増加
  • 離脱を防ぐ
  • 検索ニーズとのマッチング

デメリット

  • 導入コスト、開発に手間と時間がかかる
  • データにない質問へは回答ができない
  • 人間的な回答ができない

それぞれについて解説します。

チャットボットのメリット

チャットボットのメリット

1つ目のメリットは、「人的コストの削減」です。あらかじめユーザーからの問い合わせ内容を想定し回答を組み込むことで、問い合わせ対応を完了させられます。チャットボットでは対応できない範囲の回答を求められた場合にのみ、人力でカスタマーサポートを行えば済むため、大幅な人件費の削減となるわけです。一般的なサービスに寄せられる質問の70%は「よくある質問」ですので、シナリオに盛り込むことで訪問者の自己解決を促せます。

2つ目は「ユーザーとの接点の増加が見込める」という点です。ユーザーはお問い合わせ、資料請求などをせずとも、チャットボットなら簡単な操作で、リアルタイムに企業からの回答を得られます。電話やフォームメールによる問い合わせを行うまでのモチベーションがないユーザでも、チャットだと話し言葉や短文でも問い合わせできるため、問い合わせの数が増加します。また、よくある質問を選択肢型で準備しておくと、なにもないところから質問を受けるときに比べ、大幅に問い合わせ数を増やします。

3つ目は「検索ニーズとのマッチング」です。これまでは「Q&A」「よくあるお問い合わせ」などで対応してきましたが、チャットボットならユーザーが欲しい情報を直ぐに提供できます。ユーザーにとってはホームページをあちこちと見る手間が減るため、顧客満足度向上につながります。また現代の10~20代のコミュニケーションは、メッセンジャーアプリなど、チャットインターフェースが主流です。慣れ親しんだ方法で検索を行えるため、サービスの利用しやすさも向上します。

チャットボットのデメリット

チャットボットのデメリット

メリットが多い反面、デメリットもあります。代表的な3点を紹介します。

まず1つ目は、「導入コスト、時間がかかる」という点です。特にフリーワードでの回答や、細かな質問に答えようとすると、データの作成、またそのデータの管理などが必要になります。個人やノウハウのない企業での開発は難しいため、専門業者に委託する形が一般的です。

2つ目は、「シナリオ外の質問、データベースにない細かな質問への回答が行えない」という点です。選択肢タイプ、ハッシュタイプで見られるデメリットです。対応外の質問には、カスタマーサポートを設置、適宜応対する必要があります。

3つ目は「人間的な回答を行えない」という点です。回答の内容が機械的になってしまうため、人の感情を汲むということはできません。

チャットボットの歴史は1966年から続いている

開発の歴史

チャットボットの歴史は長く、最も古いものは1966年。ジョセフ・ワイゼンバウムによって開発された"Eliza"が、チャットボットの原型と言われています。その後、様々な研究、開発が進み、1997年にMicrosoftがOffice97に対話型ヘルプ機能「Office アシスタント」が登場します。

チャットボットが身近な存在となったのは、2011年に発表されたIBMの「Watson」とAppleの「Siri」です。

機械をAIであるかどうかを判定するための試験、「チューリングテスト」に合格したのは、2014年の"Eugene"というチャットボットでした。同年には、声を掛けることで動作するスマートスピーカー「Echo」、バーチャルアシスタント「Alexa」をAmazonが発表。よりボットが人間生活に近づきました。

現在ではLINE、Facebookメッセンジャー、企業のサイトなど、様々なところでチャットボットが活用されています。またチャットボット作成サービスなど、専門業も始まっています。

チャットボットのオープンソース化で自由にカスタム可能

チャットボットにはオープンソースのものもあるため、プログラミング知識さえあれば、個人での開発も可能です。代表的なオープンソースには、GithubのHubot、Ruby製のフレームワークLitaなどがあります。
開発スキルがあれば、欲しい機能を追加してカスタムを行えるため、オリジナル要素を多めに作り込みたいという場合は、開発に挑戦してみるのも良いでしょう。

チャットボットの未来とは?医療、行政の分野でも注目される

チャットボットは単なるカスタマーサポートの代行だけでなく、様々な分野で応用が始まっています。

例えばファッションブランドのUNIQLOでは、要望に対する商品の提案だけでなく、品切れなら代替案、オススメのコーディネートの提案などを行えるアプリの開発が進んでいます。これらはディープラーニングといった、高度なAI技術を活用しています。
また上記例のようなAI技術は医療、行政の分野でも注目されています。医療の分野では医者の問診のような機能を持ち、患者の状態をAIが判断します。行政では、市内のゴミ捨てルールについての問い合わせを代理、人件費などのコスト削減を実現させています。
今後、より開発が進めば多くのリソース不足が解消されると期待されています。

しかし、「AIによるトラブルが頻繁に起こっている」というのも無視できない事実です。2016年、マイクロソフトはチャットボット「Tay」をツイッターで公開しました。しかし、複数の悪意あるユーザーによってヘイトスピーチなどを学習させられた結果、問題発言を繰り返し、公開停止を余儀なくされたという事件がありました。また、AIスピーカが夫婦の会話を誤認、勝手に会話内容を録音しどこかへ送信してしまった、という事件もあったようです。

チャットボットの導入は様々な企業で行われ、コスト削減や顧客接点の増加などを実現しています。その一方、AIはまだまだ不完全なものであることから、AIをチャットボットに活用するというのは様子を見る必要があります。

チャットボットの導入事例5選

チャットボットの5つの選び方

チャットボットの導入事例を5つ紹介します。ユーザーからの問い合わせ代行だけでなく、情報の配信、接客、社内ヘルプデスクなど、様々な導入事例があります。

Facebook

Facebookでは、チャット機能であるMessengerを使ったチャットボットを、ブラウザ版、スマートフォン向けアプリとして提供しています。文字だけでなく画像、リンクなどもやり取り可能です。東洋経済オンライン、Wantedlyでは、新着記事の配信、ユーザーの入力したキーワードに関連した記事の配信などを行っています。

LINE

メッセンジャーアプリのLINEでは、法人向けのカスタマーサポートとして提供。ローソン、ドミノピザ、ヤマト運輸など、数多くの企業が参入、ユーザーの好きなタイミングで情報をもらえます。また、APIを公開しているため、個人で制作することも可能です。

UNIQLO

大手アパレルメーカーUNIQLOでは、「UNIQLO IQ」という独自のチャットボットを開発。人気商品の情報だけでなく、オススメのコーディネート情報を提供。ユーザーの情報から近くの店舗と同期、在庫情報などの提供も行えます。

ぺコッター

グルメQ&Aアプリで、条件を入力するとそれに合った店をフィードバック。またボットが代行して電話予約を行うサービスです。チャットボットに人力を加え、「人の気遣い」を学習、よりチャットボットの精度を高める実験も行っているようです。

カネボウ化粧品

カネボウ化粧品では、肌年齢診断アプリのよくある質問応対に、チャットボットを活用しています。よくある質問をボタン形式で解決することで、チャットボットの完全自動化を実現しています。

チャットボットの選び方4つ

チャットボットの選び方4選

チャットボットを導入したいプラットフォーム、目的によって、以下4つの導入方法に分かれます。

  • メッセージングアプリAPI:LINE、Facebookなどに導入する方法
  • Bot開発フレームワーク:複数のメッセージングアプリで開発できる
  • クラウド人工知能サービス:開発したボットの精度を上げる
  • チャットボット作成サービス:ブラウザ上で作成するサービス

メッセージングアプリAPIの利用

Facebook、LINEなどのメッセージングアプリを利用して作成する方法です。各メッセージングアプリが開発環境を用意しているので、それを利用することで開発を行います。

Bot開発フレームワーク

複数のメッセージングアプリに渡ってチャットボットを作りたい場合に用います。Amazon Lex、botkitといったフレームワークがあります。フレームワークによっては対応していないプラットフォームもあるため、適切に選択する必要があります。

クラウド人工知能サービス

AI(機械学習)をクラウドで利用できるサービスが、国産、海外産とあります。IBM WatsonやWitなどが該当します。表記ゆれなどに対応したい場合など、活用することで応答精度が上がります。

チャットボット作成サービス

プログラミング知識なしでも、ブラウザ上で作成できるサービスです。どんなものがあるか、次項で説明いたします。

チャットボット一覧!オススメの作成サービス5選

・チャットプラス

導入実績多数、プログラミング知識を持っていなくても簡単に作れる、チャットボット作成サービスです。無人窓口、オペレータと組み合わせたハイブリッドな運用が可能。業界最多の機能数を誇ります。代表的な機能は次の通りです。

  • チャットボットはテキスト、ボタンだけでなく、スタンプ、フォーム受付、動画など国内最多の表現方法を持つ
  • APIを開放しているため、訪問者情報、チャット情報、行動属性などのデータの送受信可能、システム連携を自由に行える
  • メールアドレスなどを取得できるポップアップを自動表示、入力されたものはデータベースに格納、行動履歴に反映される

これらの他にも、細かな機能を数多く備えていますが、月額1500円と安価で利用できます。IDは即時発行、即時利用可能で、1つのIDを複数の端末からログインできます。すぐに導入したい、という企業には特にオススメと言えます。

チャットプラスのチャットボットを詳しく見る

・hachidori(ハチドリ)

ブラウザ上の同画面でLINE、Facebookのチャットボットを作成できるサービス。オプションでオペレータとのつなぎこみを行えるようになります。また、アルバイトのシフト管理やアルバイト同士のコミュニケーションを円滑にする、「CAST」というアプリを開発、提供しています。

・Rebot

AIによる自動応対と、オペレータのチャットサポートを組み合わせたタイプです。過去の返答内容をワンクリックで保存。ボットへの登録をそのまま登録など、オペレータの作業の効率化、コスト削減が行えます。ゲーム、アニメのキャラクターを用いたチャットボットなども提供しています。

・InCircle

AIチャットボットの開発にも取り組んでいる、最先端のチャットシステム。医療、弁護など様々な業務の自動化を行っています。

・SYNALIO

コンバージョン率の向上を目的とした、チャットボット型マーケティングツールです。シナリオをツリー形式で管理ができます。

チャットボットの問題点について

登録されたシナリオ外のことに対応できないことから、一時期性能に不安があると思われたチャットボット。抱えている問題点、現在注目のディープラーニングについて紹介します。

チャットボットの課題、シナリオ設計の難しさ

チャットボットの課題として最もよく上がるのが、次の2点になります。

  • 人間的な回答が行えない
  • シナリオ、辞書にない質問には回答できない

1点は、「このコーディネートにすると周りからどう思われるか」「どの色が自分には似合うのか」など、人間の感情に対する回答が行えないという点です。 2点目はシナリオ、ハッシュにない質問には回答できないという点です。1点目のような感情的な部分であったり、最寄りの店舗の在庫状況といった店のデータであったり、そういったものもシナリオ設計だけでは対応しきれません。

上記2点の問題を解決するには、今までのように従業員といった人で対応すること、チャットボットと商品情報、店舗情報などの、外部データと連携することが重要になってきます。

チャットボットとディープラーニング(深層学習)の関係

ディープラーニングとは、人間の脳にある神経細胞(ニューラルネットワーク)を模してシステムを作ろうとする動き、技術のことを指します。人がパラメータの設定を行うのではなく、コンピュータ自身が学習を行う、というのが大きな特徴です。

チャットボットへの開発では、ビックデータと呼ばれる膨大な量の情報を参照して、会話の法則、ルールを学習させます。そうすることで、より自然なチャットボットになり、現在の問題点を解決できる可能性が十分にあるとされています。
理想としては、数ある問答の中から、チャットボットシステムがデータを学習し自分で文脈を組み立て回答することです。
しかし、現状そのような最先端の技術は何を返答するかわからないため、一般企業が利用することはできず、研究開発やエンタメ目的に限られており、現状AIが実装されているのは、音声や画像認識や、文章の意味解析を行ったうえで、最終的にはあらかじめ準備された限られた回答集の中から返答するようにしています。機械学習も教科書データをもとに人間が生成し、テストを行っているような状態で、本来のディープラーニングや機械が勝手に学習していくまでには至っていません。

チャットボットは次世代のカスタマーサポートサービス

チャットボットとは、チャットを用いた自動会話プログラムです。コンピュータが人に代わって問い合わせ窓口に立つことで、24時間対応可能かつ人件費の削減を実現させています。コストカットだけでなく、ユーザーの欲しい情報を素早く提供できる、チャットボットを利用したユーザーへの発信が可能など、顧客接点の増加というメリットもあります。
また最近ではコンピュータ自身が学習を行う「ディープラーニング」の研究が進み、自然な会話の実現に向けた動きもあります。

チャットボットだけでは、顧客が満足する回答は行えていないのが現状です。そのためチャットボットの対応できない範囲は、従来のように従業員が対応する必要があります。
または、よくある質問に限りユーザーの自己解決を促すような場合にも、チャットボットは有効といえます。

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