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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

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

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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

バックオフィスにおける社内各所からのさまざまな質問や問い合わせ、あるいはカスタマーサポートの現場での業務負担を軽減する方法として今、注目されるのがチャットボットです。チャットボットについて調べるうちに「シナリオ」という言葉を目にすることがあります。シナリオは、チャットボットの種類や仕組みに関係しています。ここではシナリオ型チャットボットについて説明しながら、その他の種類とその違いや仕組み、シナリオ設計の方法を解説していきます。

 

チャットボットの主な種類

初めにチャットボットの主な種類を紹介します。

①シナリオ型チャットボット

シナリオ型チャットボットはルールベース型とも呼ばれるタイプで、ユーザーが選択する質問に対して、あらかじめ設定されたシナリオ・ルールに従って回答を返す仕組みです。フローチャート構造のシナリオを作成し、選択によって方向を分岐させます。ユーザーは選択肢の中から適した回答を選びながら進むことで、必要な情報にたどり着くことができます。

シナリオ型の特性として設定のない質問については回答できないため、最終的な答えに到達できない場合があります。またシナリオ型のチャットボットは「会話」を認識しておらず、ロジックで展開していきます。

いわばFAQページの進化版とも言えるもので、質問に対する答えがある程度決まっている、取り扱い説明や設定方法などの問い合わせに向く手法です。

②AI型チャットボット

「AI(人工知能)」を搭載したチャットボットサービスです。ユーザーの入力する自由質問に対して回答をすることができます。AIがキーワードをピックアップし、質問の意図を理解して最適な答えを返すため、人間のような自然な会話が実現できます。

例えば「今日のおすすめは?」「何が一番良い?」といったように、人によって幅がある表現からもニーズを推測します。運用中も、蓄積されたログデータを学習して精度を高め続けることができ、シナリオ型よりも幅広いシーンに対応できる特徴があります。

③一問一答型チャットボット

ひとつの問いに対してひとつの答えを返す方式のチャットボットです。AI搭載型の場合にはAIが問い合わせ内容を読み解き、最適と思われる回答をひとつ返します。AI非搭載の場合には、キーワードから事前に設定した質問文をいくつか表示させて分岐へと誘います。

なお、質問に対しての回答を行いながら分岐によって適切な設問へと誘導を行う、AI型とシナリオ型のハイブリッドもあります。

 

各タイプの仕組みと特徴・メリットとデメリット

各タイプの仕組みと特徴・メリットとデメリットについて、さらに詳しく解説します。

①シナリオ型チャットボット

実際に寄せられた質問のデータベースと、想定される質疑応答をリスト化したデータベースを作成し、それらをもとにしてシナリオを設計します。質問と対になる回答の候補を合わせながら、分岐のツリー構造を構築していきます。

▶メリット

AI型と比較すると導入コストが低いです。またAIのような学習を必要とせず、すでにFAQがある場合には短期間での開発が実現可能です。問い合わせの幅が狭く、一定の内容に絞られる業種には、問い合わせに対する素早い回答が可能となり顧客満足度の向上につながります。

単純な問い合わせをシナリオ型チャットボットで解決し、複雑な問い合わせは有人のカスタマーサポートに引き継ぐという方法で使うこともできます。


▶デメリット

想定されるシナリオの範囲で対応するため、問い合わせの幅が限られるのがデメリットです。設定にないものは回答できず、辞書もない場合、FAQが膨大になりがちです。シナリオも複雑になりがちで、シナリオの階層構造が深い場合には、質問にたどり着く前にユーザーが途中離脱してしまうリスクが大きくなります。

②AI型チャットボット

AIが入力された会話の中からキーワードをピックアップし、質問内容を推測、理解します。データによる学習をもとに、統計的に正解する可能性の高い回答を選んでテキストで提示します。会話ログを自動もしくは半自動的に学習しながら、正答率や会話の精度を上げていく仕組みです。

▶メリット

シナリオ型よりも高難易度、広範囲の問い合わせに対して、柔軟な対応が可能です。自然言語処理(NLP)と機械学習(ML)の技術を組み合わせ、自然な会話が成立するように設計されています。

データの蓄積による成長性・発展性が期待できるため、運用に伴い精度が向上していきます。入力される表現の「ゆれ」に対応でき、表記の違いがあっても質問意図を正しく読み取ることができます。


▶デメリット

シナリオ型と比べると導入コストが高くなるのがデメリットです。

③一問一答型チャットボット

質問ひとつに対して、回答をひとつ返します。既述のとおり、AI搭載型とAI非搭載型があります。しかし、サービスによっては一問一答型チャットボットを「AIチャットボット」と表記している場合もあるため、利用前に仕組みを確認する必要があります。

▶メリット

一問に対してひとつの答えを提供するシンプルな流れなので、ユーザーフレンドリーな対応ができます。分岐させる必要がないため対話シナリオが不要である一方、質問を網羅的に設定することが容易です。

ユーザーは、選択肢にとらわれずフリー入力で問い合わせをすることが可能となります。質問が広範囲でバラエティに富む場合には、フリー入力の方が効率的です。AIによる最適解、質問候補の提示といった方法を選ぶこともできます。


▶デメリット

AI搭載・非搭載にもよりますが、質問の言い回しによっては回答できない場合があります。また階層構造を持てないため、複雑な質問に対しては質問と回答が冗長になる恐れがあります。

 

チャットボットのシナリオ設計

チャットボットのシナリオ設計を実施する方法と、課題について解説します。

①シナリオ設計のやり方

1.利用ユーザーの設定

ユーザーを設定することにより、チャットボットが動作するシチュエーションや解決への方向性が決定されます。ユーザーのペルソナを詳細に追求することで、ユーザー側の使い易さが向上します。

2.質問内容の想定

質問内容を想定し、Q&Aの骨子を作成します。

3.分岐の選択肢を設計

分岐する地点での選択肢を設計していきます。このときに分岐を増やしすぎると使いにくくなり、また少なすぎると答えが出なくなる可能性があるため、バランスを見て設定を考えます。

4.チャットボット用シナリオ作成

自然な会話を想定してシナリオを作成します。冗長すぎず、端的なやりとりにすることが大切です。

5.シナリオのテスト

なるべく多くの質問でテストを行い、スムーズに回答が得られるのかをチェックします。

②シナリオ設計の課題

▶想定される質問項目と回答の洗い出し

少なくとも質問項目と回答の7~8割は洗い出し、残りは運用での改善を目指します。

▶ユーザー層とニーズ

設計段階でペルソナを追求しきれていないとニーズに応えられず、ユーザーの不満を招く可能性があります。

▶シナリオ設計の不備・未熟さ

シナリオの設計が悪いとうまく稼働せず、質問に対する正答率が低下します。また作成したシナリオどおりにしか回答できないため、想定の幅が狭いとユーザーが物足りなさを感じる可能性があります。

▶柔軟性に欠ける

一度決めたシナリオの変更が難しいため、状況・環境の変化への対応が容易ではありません。

▶完璧なシナリオ作成が難しい

ユーザーが求める回答をすべて備えることが難しいため、完全な自動化は困難です。

 

ニーズに応じたチャットボットの活用

対応シーンや質問内容がごく限られている場合、もしくはFAQやカスタマーサービスにおいて有人対応に移行するまでのつなぎとして活用する場合においては、シナリオ型チャットボットは有効です。しかし、幅広い質問に対応したいのであれば、AI型チャットボットの方が適していると言えるでしょう。AI型は、導入コストはシナリオ型よりも高くなりますが、AIの活用により質問数を減らせるので運用負荷を下げることが可能です。またユーザーの不満足要因をあぶり出してすぐに修正できるので、効果の高い運用ができるというメリットもあります。

ニーズによって最適なチャットボットは異なりますので、チャットボットの種類ごとの違いを理解することが大切です。さらにチャットボットを導入する際には自社の業務ニーズをよく分析し、最も運用効果の高い手法を選んでいきましょう。

「HUE Chatbot」は、全自動AIチャットボットであり、一問一答型にもシナリオ型にも対応できるため、幅広いニーズに応えることが可能です。ご紹介資料がございますので、ぜひご覧ください。

 

 

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