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2019/2/18

チャットボットには2種類ある?「ルールベース型」と「機械学習型」それぞれの違い

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チャットボットには2種類ある?「ルールベース型」と「機械学習型」それぞれの違い|AI・人工知能製品・サービスの比較一覧・導入活用事例・資料請求が無料でできるメディア

昨今、カスタマーサービスの現場で普及が進むチャットボット。

Webサイトの隅にちょこんと飛び出したチャット画面を見かけたことがある方も多いのではないでしょうか。

チャットボットの仕組みには大きく分けて2種類があり、「ルールベース型」と「機械学習型」と呼ばれます。

今回は、それぞれの特徴についてまとめました。

 

■シナリオに沿って回答する「ルールベース型」、自ら精度を高める「機械学習型」

チャットボットはシナリオに沿って回答する「ルールベース型」、自ら精度を高める「機械学習型」|AI・人工知能製品・サービスの比較一覧・導入活用事例・資料請求が無料でできるメディア

「ルールベース型」のチャットボットはその名の通り、ある一定のルールに沿って回答をするチャットボットです。

ユーザーの質問を受けると、Webサイトに掲載されている「よくある質問(FAQ)」などのデータベースやシナリオをもとに回答します。

そのため、シナリオ以外の回答はできません。

一方、「機械学習型」のチャットボットは、膨大なデータをもとに入力された言葉を解析し、統計的にもっとも精度が高いと考えられる内容を回答します。

もし回答を間違えた場合は、データを改良したり再学習したりすることで、精度を高めていきます。

 

■チャットボット「ルールベース型」と「機械学習型」のメリット・デメリット

チャットボット「ルールベース型」と「機械学習型」のメリット・デメリット|AI・人工知能製品・サービスの比較一覧・導入活用事例・資料請求が無料でできるメディア

これら2つのチャットボットですが、それぞれ一長一短があります。

例えば、「ルールベース型」の場合、既にシナリオとなるFAQやデータベースが用意されていれば、比較的構築は簡単です。

ただし、シナリオに沿った回答しかできないので、パーソナライズされた質問や表現のゆれを理解するのは苦手です。

たとえば、人間なら「おはよう」「こんにちは」「こんばんは」以外にも、「おっす」「元気?」「ちわーす」なども「あいさつの言葉」として認識できるでしょう。

一方、「ルールベース型」のチャットボットの場合、もし「おはよう」「こんにちは」「こんばんは」のみがあいさつの言葉として登録されていたら、その他の表現に関してはあいさつとして適切な回答ができなくなります。

こうしたことが積み重なり、チャットボットを導入しても「使えない」という感想を抱かれてしまうことが少なくないようです。

ルールベース型のチャットボットを効率よく活用するには、FAQに載っているような定型的な質問に関してはチャットボットが対応しつつ、質問が複雑化してきたら、人間のオペレーターが引き取るというような、シームレスな体制作りが要求されます。

一方の「機械学習型」の場合、精度が高いのは強みですが、精度を高めるためには「教師データ」と呼ばれる学習のためのデータが必要です。

「機械学習」と言うと、まるでAIが勝手に賢くなるイメージがあるかもしれませんが、AIに適切な回答を学習させるためには、正しいデータが必要なのです。

ノイズの多いデータでは、AIの精度も下がってしまいます。

また、「機械学習型」のチャットボットが回答を間違えた場合、教師データの見直しや再学習が必要になります。

こうして地道に精度を高めて回答率を上げていく行為を「チューニング」や「メンテナンス」と呼びますが、こうしたメンテナンスやチューニングを怠ると、機械学習型といえども、すぐに「使えない」チャットボットになってしまいます。

また、「機械学習型」のチャットボットは、性能の高さゆえに導入費用も高額になりがちなのも難点です。

 

■チャットボットは業務内容や質問、運用体制などから選ぼう

コールセンターに寄せられる質問の傾向や業務範囲、データのメンテナンスやチューニングにどれくらいリソースを避けるのかなどを検討して、それほど高性能なチャットボットが必要なのかどうか、導入前に検討してみることをおすすめします。

 

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