サイトへの問い合わせや社内ヘルプデスク、コールセンターなど、社内外への対応業務運用に頭を悩ませている担当者は多いのではないでしょうか。回答精度の向上についてはもちろんですが、慢性的な人材・教育期間の不足により業務自体が回らない状態に危機感を覚えることも珍しくありません。そうした状況のなかで注目されているのが、チャットボットの存在です。すでに多くのサイトで活用されており、認知度が高まっています。しかし、一度チャットボットを導入したものの、期待していた効果が得られず移行を検討している企業もあるようです。果たしてチャットボットに人間と同レベルの対応を求めるのは、難しいことなのでしょうか。ここではチャットボット全般の知識を確認しながら、失敗となる原因を探り、さらに運用を成功させるためのポイントを解説していきます。

 

 

チャットボットとは

初めにチャットボットの基本情報を紹介します。

チャットボットの概要

チャットボット（chatbot）とは「対話（chat）」と「ロボット（bot）」を組み合わせた造語で、日本語では「自動会話プログラム」と訳されます。オンライン上のリアルタイムコミュニケーションを、自動化されたプログラムによって行い、顧客からの問い合わせ対応や社内のヘルプデスクなどに利用されます。

チャットボットは一定のタスクや作業を実施することができ、問い合わせへの対応では入力されたテキストや音声に対して、人手を介さずに自動的に回答を行います。

同様の先進技術としてAIと混同されがちですが、AIとチャットボットは別の物です。チャットボットが文字や音声によって人間のような「会話」を行うソフトウェアであるのに対して、AIはデータをもとに自身で学習・推論を行います。現在ではより回答精度を高めるために、AIを活用したチャットボットが主流となってきています。

チャットボットの歴史

チャットボットの歴史は、1966年に誕生した「ELIZA（イライザ）」が始まりとされています。当時は人間が入力するテキストに対して、「イエス・ノー」程度の簡単な回答を自動で行う簡易的機能だったようです。チャットボットの日本語での対応は、1980年ごろから始まりました。

チャットボットが一般的になったきっかけのひとつは、Office97に搭載された「オフィスアシスタント」です。Officeソフトの機能についての質問をすると、キャラクターが答えてくれるというヘルプ機能でした。

さらに時代が進むと、スマートフォンにもチャットボットが搭載されるようになります。2011年に登場し、話題を集めたiOSの「Siri」もAIによる音声型チャットボットです。その後は続々とチャットボットが登場し、より身近なものとなっています。2016年にLINEやFacebookメッセンジャーが、チャットボットに対応したAPIを公開。音声型チャットボットではCortanaやAlexa、Google Chatなど多数登場しており、ごく一般的に日常生活の中で活用されるようになりました。

チャットボットが注目される背景

チャットボットの浸透は、インターネットの普及と大きく関連しています。オンライン上での顧客との対話が一般化したことで、チャットボットへのニーズが増え、注目度が高まりました。

かつては顧客サポートの主流であった電話やメールでのやりとりは、人員と手間・時間コストがかかります。忙しさを増す現代社会で顧客満足度を上げるためにも、リアルタイムでの対応が重視されるようになったのですが、知りたいことをより早く、より正確に回答するためには、人力だけでは限りがあります。疑問や質問に対する確実な解決法として、チャットボットの存在が大きくなっています。

チャットボット市場の最新動向

チャットボットはどの程度、経済に影響を与えているのでしょうか。

チャットボットの市場規模は2020年の29億米ドルから、年平均成長率23.5%で成長。2026年には105億米ドルに達すると予測されています。この予測が正しければ、6年で約3.6倍という急伸振りとなります。チャットボット市場の成長要因として挙げられるのが、アナリティクス、AI、クラウドなどのテクノロジーの進化です。特にAIは先にも述べたように、回答精度を向上させるために重要な役割を果たしています。

AIチャットボットについては「AIチャットボットとは？ 基本知識から事業活用効果や導入までくわしく解説」をご覧ください。

チャットボットは日々精度が向上しており、さまざまな業界における業務での活用が可能となっています。ビジネスにおいて求められるだけの正確性も増していて、信頼されるパートナーとしての地位を確立しつつあるでしょう。

チャットボットの躍進の背景には、顧客行動の変化もあります。近年、煩わしさを嫌って、あえてセルフサービスを求める、自身での操作を苦にしないという消費者が増えてきています。ネット通販やインターネットバンキングなど、生活のすべてに関わるサービスがオンライン化されてきている現状では、問い合わせもオンラインで簡便にすませたいというニーズが増えて当然です。

その一方で、問い合わせ用件を解決するためには、顧客にパーソナライズされた体験を提供する必要性があります。折しもコロナ禍の影響を受け、非接触サービスとしてのチャットボット需要が急増しています。コロナ関連の問い合わせに対応するため、自治体ではチャットボットによる自動応答の導入が進みました。

またテレワーク推進の流れからも、チャットボットを活用する動きが見られます。社内人材に頼らない顧客対応の一手段として、あるいは社内ヘルプデスクに代わる機能として採用が進んでいます。

国税庁が所得税の確定申告や年末調整に関する疑問をチャットボットで受け付けるといったように、公的組織でもチャットボットを活用したサービス提供が進んでいます。社会のニーズに従い、チャットボット活用の場が広がっています。

チャットボットの仕組み

チャットボットがどのような仕組みなのか、構造や種類について解説します。

チャットボットの構造

チャットボットでは、「アプリケーション」と「bot」といわれるシステムがAPI（Application Programming Interface）で連携しています。システム内で問いに対する解釈と回答の生成・選択を実施後、API経由でアプリケーションに戻されるのが一般的な仕組みです。

APIは異なるソフトウェアやプログラム、Webサービスの間をつなぐインターフェースです。ボット内ではデータベースに蓄積された情報から、ロジックに従って解析が行われ、回答を得ます。このためチャットボットが正しい回答を行うためには、データの蓄積が重要となります。

チャットボットの種類

チャットボットにおいて、基本となる仕組みには大きく3つの種類があります。

1：シナリオ型（ルールベース型）

事前に作成されたシナリオに従い、自動回答を行うタイプです。 選択式で会話が進行し、分岐により最終的な回答が導かれます。ユーザーの選ぶ質問の選択肢に対応する回答を返す形を取るため、あまり一般的でない質問の場合には回答できなくなる可能性があります。想定される質問内容に制限があるため、「よくある質問」のような定型化された問いに対して有効な方法です。

シナリオ型については「チャットボットのシナリオとは何か？ AI型との違いや設計方法をあわせて解説」をご覧ください。

2：AI搭載型（機械学習型）

データベースに蓄積されたログから学習を行い、質問に適した回答を行います。AIエンジンが質問の解析を行い、統計的に最も適切とされる回答を瞬時に算出することで会話が成立します。シナリオ型よりも柔軟性があり、幅広い質問に対応することができます。また利用者の質問からニーズを推測し、次の提案につなげることもできます。サポートデスク対応といった用途以外にも、ECサイトにおける顧客への提案、予約代行など幅広い活用が可能です。

3：ハイブリッド型

チャットボットによる自動対応と、有人対応を連携させた回答方式です。質問内容が複雑であったり個別対応が必要であったりする問い合わせの場合には、有人で最も信頼性の高い回答をすることができます。完全自動ではなく、対応するスタッフが必要となるためコストは増えますが、途中で回答できなくなるといった心配がありません。

チャットボット　内部の仕組みによる違い

「どのように回答していくのか」という内部的な仕組みも複数あります。

▶選択肢型

選択肢型は、シナリオ型（ルールベース型）で用いられる仕組みです。利用者に選択肢のなかからひとつ選んでもらうことで、質問内容を絞り込んでいきます。質問分岐を正確に設定できれば、チャットボットを手軽に作成することができるというメリットがあります。また、事前に設定されたシナリオに従って、利用者を誘導していけるという特徴があります。

▶辞書型

辞書型は、「キーワード」と「返答」の組み合わせを登録する仕組みです。キーワードからAIが類推して質問内容を把握、回答を導き出します。AIの自然言語処理機能を活用して質問の内容を解析し、該当するキーワードに反応して会話を繰ります。事前に大量のキーワード登録が必要となるため、人力と時間がかかるというデメリットがあります。

▶選択肢型&辞書型

選択肢型と辞書型のハイブリッド型です。両方の良い部分をうまく活用し、優れた対応を可能とします。ただし2つの型それぞれのデメリットも発生するため、注意が必要です。

▶ログ型

人間の会話データをログとして記録し、機械学習のベースとします。会話を覚えることで、利用者が入力した文脈を解析し、回答を行います。ログデータが蓄積するほど、会話が自然になり回答の精度も増します。逆に学習するデータが少ないと精度を高められないため、準備には時間がかかります。現在、AIを活用したログ解析により、自然な会話を目指す開発が行われています。

チャットボットの活用シーン

チャットボットはどのようなシーンで効果を発揮するのでしょうか。主な活用シーンについて解説します。

社内の業務効率改善

企業内における各種問い合わせに対し、チャットボットが回答することで業務効率改善に貢献します。具体的にチャットボットが適用できる業務には、以下のようなものがあります。

・社内ポータル・業務システムへの適用
・ネットワークやシステム、その他のツールに関するヘルプデスク
・業務マニュアル参照や資料検索
・人事・総務関連の手続き・質問
・社内の情報共有

情報システム、経理、総務、人事といったバックオフィス（管理部門）では、社員の各担当部門への質問対応をしていますが、同じような質問への対応が多い傾向があります。社員が質問をしてくるたびに、担当者は自身の業務の手を止めて対応しなければなりません。

また、担当者が在席中でないと回答が得られないといったことがあると、質問する社員の業務が滞る原因になります。チャットボットの導入により、質問への対応が24時間可能となり、余計なフラストレーションをためずに仕事に集中できます。

定型化された質問と回答については、チャットボットで対応を行うと合理的です。多岐にわたる企業の資料についても、チャットボットが検索のサポートをすることで、求めている項目をスピーディーに見つけ出せるようになります。

「よくある質問」を効率よく運用するためのシステムとしては「FAQ」がありますが、「FAQ」を整備したのに利用状況が思わしくない場合もあります。そのような場合にチャットボットとFAQの連携によって利用率を高める方法があります。簡単なキーワードを打ち込むだけで瞬時に答えが見つかるようになれば、社員も気軽に使うようになるでしょう。

顧客満足度につながる顧客対応

顧客対応への適用では、以下のような業務が代替できます。

・取り扱い説明・不具合などへのユーザーサポート
・不動産物件問い合わせ
・観光客への個別案内
・宿泊・レストラン予約
・ヘルス系・介護系質問対応
・入学案内・学校案内・オンライン授業
・サポートセンター

ECサイトや不動産業、観光・予約サイト、医療・介護施設、教育関連施設、サポートセンターのほか、手続き関係の問い合わせが多い行政ホームページなどでも活用可能です。

特に多種多様な質問、複雑な問い合わせが入るサポートセンターでは、チャットボットと有人対応とを組み合わせることで、顧客満足度の向上につながります。

チャットボットの導入効果

チャットボットの導入効果として、以下のような例が考えられます。

▶社内外ポータルサイト運用業務の効率化

24時間365日稼働でき、年中無休で問い合わせを受けることが可能です。時間に関係なく質問対応ができるため、利用者の高い満足度が得られますし、大量の質問を一度にさばくことができます。

▶カスタマーサポート業務の効率化

コールセンターのオペレーター不足への課題解決や、人件費削減に貢献します。人的コストのほか、工数の削減により業務の円滑化を図ることが可能です。

コールセンターで起こりがちな電話の待ち時間による対応の遅延をなくし、顧客満足度の向上につなげられます。利用者にとっては煩わしさが軽減されるため、問い合わせへのハードルが下げられるでしょう。また、履歴が文字データとして残るため、ユーザーの具体的な声を数値で把握しやすくなります。それによって顧客マーケティングへの活用が期待されます。

チャットボットは、さまざまなプラットフォームに導入が容易です。顧客との接点を増加させ、疑問が生じた瞬間を逃さず、タイムリーに対応することができます。

チャットボット導入の主な失敗原因

ビジネスシーンへの導入について大きな期待がかかるチャットボットですが、すでに導入済みの企業での失敗事例も数多く見られます。チャットボット導入に失敗する主な原因としては、以下のようなものが考えられます。

▶目的が明確化されていない

チャットボット導入後に自社の課題が解決できなかったという失敗事例は多く見られますが、「導入目的が不明確」であることが原因となる場合が多いです。とにかくチャットボットを導入しさえすれば、現状が改善するという考え方は危険です。チャットボットは適用する箇所によっては大きな効果を発揮できますが、すべてを解決するわけではありません。何を目的とし、どのような成果を得るためにチャットボットを導入するのか、明確かつ詳細に検討する必要があります。

▶現状把握の不足

導入後に利用者満足度の向上が見られない場合、導入箇所が「チャットボット向き」ではない可能性があります。質問の内容が複雑すぎると、チャットボットだけでは対応が困難です。現場の問い合わせ内容・現状について十分な把握のもと、導入効果を検討しましょう。

▶顧客層の読み間違い

チャットボット導入でも電話の問い合わせが減らない場合、顧客層とチャットボットの親和性を読み違えた可能性があります。オンラインでの操作に慣れていない、テキスト対応に違和感がある、といった顧客が多いと、チャットボット導入は逆効果となります。

▶認知度が上がらない

チャットボット対応を行っていることが認知されておらず、従来の方法での問い合わせが続いているというケースもあります。利用者との接点を作る設計がうまくいっていなかったり、動線設計が不親切であったりするかもしれません。利用者の行動パターンに従った設計をすると同時に、アナウンスの方法を工夫する必要があります。

▶チャットボット選びの失敗

大きな失敗原因となるのが、チャットボットの選択ミスです。例えば、自社で管理する部分が多いサービスを選んでしまい、実際の運用がうまくいかず断念する、といったケースがあります。また、チャットボットの性能が期待に沿えず、日本語の揺らぎへの対応や回答精度に問題を生じて、利用者が回答を得られない例も多く見られます。

日本語の揺らぎや表記揺れに関する課題や回答精度を上げるポイントについては「チャットボットの回答精度を向上させるには？自然な会話への解決策について紹介」をご覧ください。

▶シナリオ設定の不備

シナリオ型チャットボットの場合、シナリオ設定が成否のカギとなります。既存の問い合わせ・質問データを十分に分析し、正しい分岐の道筋ができるよう設計しなければなりません。

▶運用に問題があっても改善がなされなかった

チャットボット導入後、必要となるのが運用で得られたデータの分析です。常に課題を見いだし、その改善に向けた取り組みを行わなければ、利用する側に不満が生じ、利用率の低下を招きます。PDCAサイクルが不十分な場合、チャットボット運用の継続が困難となりかねません。

▶運用担当者の不在・スキル不足

企業側の体制に不備があるケースです。チャットボットへの理解不足や、監視役となる適任者がおらず運用時のメンテナンスができないといった問題が生じる場合もあります。社内人材に不安がある場合には、メンテナンス性の高いサービスを選ぶ必要があります。

失敗事例をさらに学びたい方は「チャットボット運用失敗の原因とは？よくある事例から学ぶ成功への道」をご覧ください。

チャットボット導入と運用のポイント

チャットボット導入時および、運用におけるポイントを解説します。

導入時におけるポイント

▶チャットボットの仕組みや種類について理解を深める

チャットボットに万能さを求めてしまうのも、失敗の原因です。仕組みとしてどのような処理がなされるかを理解すれば、どの部分をチャットボットに任せられるかの正しい見極めができます。

▶条件を設定し、自社の目的に合ったチャットボットを的確に選ぶ

チャットボット導入によって自社のニーズを満たすため、選択条件を決め優先順位を付けます。導入後に対象を拡大する可能性もあるため、カスタマイズの柔軟性も確認が必要です。

▶チャットボットの実績を確認する

選択に際しては、該当のチャットボットがどのような業界のどのような業務に対応してきたのかを確認し、自社業務への適合性を検討します。

▶チャットボットの強みとその根拠を確認する

これまで見てきたように、チャットボットにもいくつかの種類があります。チャットボットサービスによっても、その強みや特徴は多岐にわたります。それぞれの強みとその根拠を確認し、確実な成果につながる選択を行います。

▶チャットボット導入効果のシミュレーションを行う

実際に導入する前に、導入効果のシミュレーションを重ねて行います。このとき、対象となる利用者の属性や課題の内容をしっかりと考慮することが大切です。投資対効果を可視化し、コスト面からも具体的な導入効果を検討します。

▶チャットボットが行う業務の範囲を定める

業務の切り分けは導入検討時に行いますが、さらに検討を重ねてチャットボットがその業務に適当であるのかを再確認します。例えば同じサポートセンター内であっても、チャットボットの業務範囲と有人の範囲を分けるのが好ましいケースもあります。

▶運用担当者を置く

チャットボットサービスのサポート体制と照らし合わせ、自社で必要とされるスキルを確認して、適任と思われる社員をチャットボット運用の責任者として配置します。

運用体制のポイント

▶現場の声を吸い上げる体制を整備

チャットボットの運用に当たっては、まず社内および現場の社員への周知徹底を行います。チャットボットをどのような目的で導入するのか、できれば具体的な数値目標も挙げて説明するとよいでしょう。チャットボット運用時に、人間は何をするべきなのか、どのような点に留意していけばよいのかを共有します。

利用者に対しては定期的に認知度の確認を行い、使用感についてもモニタリングを実施します。チャットボット運用担当者を中心に常に現場の声を収集し、改善材料となるデータとして活用する体制を整えていきます。

▶PDCAを回す

利用状況の分析と改善が、チャットボット運用の柱となります。シナリオやルールを適宜修正しながら、利用者の満足度向上に努めます。PDCAサイクルが適切に機能しているかは、担当者に任せきりにせず、社内チェックができる仕組みをつくります。

▶チャットボット運用におけるKPIを定める

チャットボット運用効果の指標となるのは、「回答率」「正答率」「解決率」です。有人対応を参考として自社なりの目標値を算定し、そこに向けて評価と改善を実施していきます。

失敗を参考にして成功へと導く

チャットボットは的確な運用を行えば、非常に高い効果が期待できます。一方で自社の事業について見極めが甘く、チャットボット選びが適切でないと失敗に終わる可能性もあります。チャットボットを選ぶ際に最も重要となるのは、質問への回答精度とサービスのメンテナンス性です。利用者の満足度を上げるためには、質問に対する回答がスピーディーかつ的を射ている必要があります。また運用に際して出現する課題については、改善を重ねながら対応を強化していかなければなりません。失敗例を参考にしながら、慎重な準備を行い、事業に大きな貢献を果たすチャットボット運用を目指していきたいものです。

本記事でご紹介したように、チャットボット選びの際には、現状把握と目的の明確化が重要です。また運用においてはデータ分析を基にしてPDCAサイクルを回すことや、運用担当者を置くことで成功へと近づくでしょう。

「HUE Chatbot」は日本語の揺らぎや表記揺れに強いため、高い回答精度が期待できます。さらに、利用状況や改善ポイントがダッシュボード上で可視化されるおり、直感的に操作できる強みがあります。操作性の高さは、運用・改善のしやすさに直結する重要な要素です。ご紹介資料がございますので、ぜひご覧ください。