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最終更新日:2020/3/6

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。

「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。

 

■チャットボットの導入を検討する際に着目すべき4つのポイント

■チャットボットの導入を検討する際に着目すべき4つのポイント|人工知能を搭載した製品・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AIポータルメディア

「ルールベース型」と「機械学習型」のメリット・デメリットについてはお分かりいただけたことでしょう。これらの導入を検討していく際には、いくつかのポイントに着目しながら判断していくことが大切になります。ここからは、具体的な着目ポイントについてご紹介していきますので、ぜひ参考にしてみてください。

 

・チャットボットを導入する目的の明確化

まず、チャットボットを導入して何をしたいのかという「目的」を明確にすることが、チャットボットの導入を検討する上では重要になります。その目的によって、適切なチャットボットは異なるからです。

たとえば、コスト削減を大きな目的としている企業がチャットボットを導入するのであれば、業務効率化を図るための機能が充実しているチャットボットが理想的といえるでしょう。

一方、売上向上を大きな目的としている企業がチャットボットを導入するのであれば、業務効率化よりも「ブランディング」という面でプラスとなる機能が充実したチャットボットのほうが理想的といえるのです。

そのため、「何のためにチャットボットを導入するのか」という部分をできる限り明確にした上で、導入を検討していくようにしましょう。

 

・「ルールベース型」もしくは「機械学習型」の選定

先ほどもご紹介したように、ルールベース型と機械学習型にはそれぞれ異なるメリットがあります。そのため、「何のために導入するのか」という目的を明確にした上で、どちらにするかを検討していくことが大切になります。

近年はディープラーニングという言葉の話題性が強く、どうしても注目が集まりがちですが、必ずしもどちらか一方が優れているというわけではありません。どちらにも異なるメリットがありますので、そのような話題性に惑わされることなく、しっかりと目的に沿ったチャットボットを導入できるように検討していきましょう。

 

・インターフェイス選定

チャットボットを運用していく際には、そのチャットボットを「サイト内のどこに表示させるのか」という点も重要なポイントになります。インターフェイスの具体的な例としては、サイトの右下に現れる「Web小窓」や、「LINEアカウント」などもインターフェイスに該当するわけです。

仮にWeb小窓を利用するとしても、サイト内の分かりにくい場所に設置してしまうと利用してもらえない可能性が高まってしまいます。また、運営するウェブサイトの知名度が低い状態でLINEアカウントを開設しても、友だち追加につなげられない可能性もあるわけです。

こういった事態を避けるためにも、事前に「どのようなインターフェイスを利用すれば成果につながるのか」をしっかりと検討していくことが大切になるでしょう。

 

・チャットボットの管理体制を整備

チャットボットを長期間運用し続けるためには、適切な管理体制を整えることが大切です。チャットボットは、定期的にメンテナンスを行わなければ回答の精度を高めていくことができません。むしろ、間違った認識のまま学習してしまい、ユーザーの満足度を低下させる原因となってしまう可能性もあるのです。
そのような事態を避けるためにも、定期的にメンテナンスを行うための管理体制をしっかりと整備するようにしましょう。

 

■チャットボットは業務内容や運用体制からルールベース型か機械学習型かを選ぼう

今回は、チャットボットの「ルールベース型」と「機械学習型」、それぞれの特徴についてご紹介するとともに、導入を検討する際の着目点についてご紹介しました。カスタマー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のリソースや体制を避けるのか検討して、機械学習型の高性能なチャットボットか、またはシナリオに沿ったルールベース型かを導入前に検討してみることをおすすめします。

 

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