チャットボットとは

チャットボットは、Webサイト、メッセージング・アプリ、SMS、WhatsApp、カスタマー・サービス・ポータル、その他多くのデジタル・チャネルで利用できます。

すべてのチャットボットが人工知能（AI）を使用しているわけではありません。従来のチャットボットは、事前定義されたルール、決定木、スクリプト化された会話フローに従います。AIチャットボットは自然言語処理（NLP）、生成AI、大規模言語モデル（LLM）などのテクノロジーを用いてユーザーの意図を理解し、より自然な応答を生成し、より幅広い会話に適応します。

従来のチャットボットは、予測可能なリクエストには適していますが、プログラムされた応答の範囲を超える質問への対応は苦手です。今日のAIチャットボットは、単に質問に答えるだけではありません。その多くは、ビジネス・アプリケーション、データベース、ナレッジ・ベースと連携し、情報を取得したり、トランザクションを完了したり、プロセスを通じてユーザーをガイドしたりできます。また、定型的なリクエストを処理し、さらに支援が必要な場合には、より複雑な問い合わせを人間のエージェントに引き継ぐことで、人間のエージェントをサポートすることもできます。

さまざまな業界で、組織はチャットボットを活用して顧客、従業員、パートナーをサポートしています。カスタマー・サービス、営業、技術サポート、社内でのナレッジ共有、予約のスケジュール設定など、多くの日常業務を支援できます。

すべてのチャットボットは異なる機能を持っていますが、目標は同じです。メニューを操作したりコンテンツを検索したりするのではなく、人との会話を通じて人々が情報を簡単に入手し、タスクを完了できるようにすることです。

チャットボットが重要であるのは、組織がより迅速なサポートを提供し、情報へのアクセスを向上させ、デジタル・チャネル全体でサービスを拡張できるよう支援するためです。これらは、デジタル・エクスペリエンスを提供する方法における大きな変化を反映しています。

今日の顧客は、より迅速でパーソナライズされたオムニチャネル・インタラクションを期待しています。従業員も、社内のナレッジやリソースにすばやくアクセスしたいと考えています。チャットボットは、使い慣れた対話型インターフェースを通じて情報やサービスを利用できるようにすることで、こうした期待に応えます。

コンピューターが人間と会話を行うという考えは、何十年も前に遡ります。1950年、アラン・チューリングは、機械が人間のような知能を発揮できるかどうかを評価するために、チューリング・テストと呼ばれるようになるものを提案しました。1960年代、ELIZAは単純なパターン・マッチングによってユーザーとの対話をシミュレートし、キーワードを特定して意味を理解するのではなく、あらかじめ定義された応答を返すことで、初期の著名なチャットボットの1つとなりました。

チャットボットは現在でははるかに高度ですが、コンピューターが自然言語でコミュニケーションできるようにするという同じ目標に基づいて構築されています。それらは、組織と人々との関わり方において中心的な役割を果たします。企業は、電話やEメール、静的なWebページだけに頼るのではなく、人々がより直接的に情報を見つけてタスクを完了できる会話型エクスペリエンスを提供できます。実際、人々がテクノロジーと対話する際には、会話が一般的な方法になっています。

チャットボットの進化に伴い、組織ではその新たな活用方法が生まれています。これらは、顧客エンゲージメント、従業員サポート、顧客体験、デジタル・トランスフォーメーションにおいて重要な役割を担っています。

多くの人は、「チャットボット」という言葉は常にAI搭載のチャットボットを指すと思い込んでいますが、チャットボットは生成AIが登場するずっと前から存在していました。

「対話型AI」がチャットボットの代わりに使用されることもありますが、2つは同じではありません。対話型AIは、システムが人間の言語を理解して応答できるようにするテクノロジーの幅広いカテゴリであり、チャットボットはそのテクノロジーの1つのアプリケーションです。言い換えれば、対話型AIは多くのチャットボットを支えるだけでなく、AIアシスタント、AIエージェント、バーチャル・アシスタント、その他の対話システムにも利用されています。

一部の組織では、特にカスタマー・サービスにおいて、「バーチャル・エージェント」と「チャットボット」を同じ意味で使用しています。また、「バーチャル・エージェント」という用語を、ビジネス・アプリケーションへのアクセス、タスクの実行、より複雑なやり取りへの対応が可能な高度なチャットボット・システムを指す言葉として使用する組織もあります。バーチャル・エージェントには共通した定義がないため、この用語の意味はベンダーや製品によって異なる場合があります。

すべてのAIチャットボットはチャットボットですが、すべてのチャットボットがAIチャットボットではありません。従来のチャットボットもAIチャットボットも会話を通じてコミュニケーションを行いますが、ユーザーの入力をどのように理解し、それに応答するかが異なります。

• 従来型のチャットボット（ルールベース・チャットボットとも呼ばれます）は、事前に定義されたルール、決定木、またはスクリプト化された応答に従います。予測可能なやり取りには有効ですが、柔軟性は限られています。多くの企業は、Webサイトで従来型のチャットボットを使用して、よくある質問（FAQ）に回答したり、一般的なタスクでユーザーを案内したりしています。
  
  
• AIチャットボットは、AIモデルを使用して自然言語を解釈し、文脈を維持し、応答を生成します。より多様な質問や会話に対応できます。よく知られた例としては、ChatGPTやClaudeがあり、ユーザーは自由形式の質問をして、自然な対話形式で回答を受け取ることができます。

多くのAIアシスタントにはチャットボット機能が搭載されていますが、すべてのAIチャットボットが完全なAIアシスタントとして機能するわけではありません。どちらも対話型AIを使っていますが、目的は異なります。

• AIチャットボットは、主に自然な会話を通じてユーザーとやり取りするよう設計されています。質問に答え、情報を提供し、ユーザーが特定のタスクを完了できるよう支援します。
  
  
• AIアシスタントは、より幅広い役割を担います。質問に答えるだけでなく、カレンダーの管理、リマインダーの設定、コンテンツの作成、情報の検索、複数のアプリケーションをまたいだ作業などを支援します。例としては、Amazon Alexa、AppleのSiri、Google Assistant、Google Geminiのほか、Microsoft Copilotのような職場向けアシスタントがあります。

AIチャットボットとAIエージェントはどちらも自然言語でコミュニケーションできますが、AIエージェントは作業の遂行においてより主体的な役割を果たすよう設計されています。

一部のAIエージェントにはチャットボット・インターフェースが備わっていますが、会話はその機能の一部にすぎません。

• AIチャットボットは、ユーザーからのリクエストに応答し、会話を進めます。通常は、質問に答えたり、ユーザーが特定のタスクを段階的に完了できるよう支援したりします。
  
  
• AIエージェントは、人間の関与を最小限に抑えながら、計画を立て、タスク固有の意思決定を行い、複数のステップから成るワークフローを実行できます。多くの場合、ツールを使用し、他のソフトウェアと連携しながら、変化する状況に応じて行動を適応させます。

例えば、AIチャットボットは、顧客による商品の交換手続きを支援したり、従業員向け福利厚生に関する質問に答えたりできます。AIエージェントは、商品の交換を調整し、在庫を更新し、他のビジネス・システムに通知し、最小限のユーザー入力で取引を確認することで、より広範な目標を達成できます。

チャットボット、AIアシスタント、AIエージェントの境界は次第に曖昧になってきています。現在では、多くのプラットフォームがこれら3つの要素を組み合わせていますが、どのように分類されるかは依然としてその主な目的によって決まります。

従来のチャットボットは事前定義されたルールに依存していますが、AIチャットボットは複数のAIテクノロジーを組み合わせてリクエストを理解し、自然な応答を生成し、より複雑なタスクを完了します。

以下のテクノロジーは通常、独立して機能するのではなく、対話を通じて相互に補完し合います。例えば、AIチャットボットは、NLP（自然言語処理）と自然言語理解（NLU）を用いてユーザーのリクエストを解釈し、関連情報を取得した後、生成AIを活用したLLM（大規模言語モデル）を使用して会話形式の応答を生成します。

アルゴリズム：すべてのチャットボットは、情報を処理し、どのように応答するかを決定するためにアルゴリズムに依存しています。従来のチャットボットは通常、ルールと決定木に基づいて事前定義されたアルゴリズムに従いますが、AIチャットボットはアルゴリズムと機械学習および言語モデルを組み合わせて、より柔軟な応答を生成します。

生成AI：生成AIにより、最新のチャットボットは、あらかじめ定義された回答から選択するだけでなく、オリジナルの応答を生成できるようになります。このテクノロジーにより、AIチャットボットはより自然に応答し、より幅広い質問に適応できるようになります。

大規模言語モデル（LLM）：LLMは、多くのチャットボットを支えるAIモデルです。大量のテキストでトレーニングされているため、言語のパターンを認識し、プロンプトを理解し、より人間に近い対話をサポートする応答を生成できます。

機械学習：機械学習により、AIシステムはトレーニング中にパターンを認識し、そのパフォーマンスを向上させることができます。現代の多くのAIチャットボットは、ディープラーニングにも依存しています。ディープラーニングは、言語モデルがテキスト内の複雑なパターンを認識し、より自然な応答を生成するのに役立つ機械学習の一種です。

自然言語処理（NLP）：NLPは、チャットボットが書き言葉や話し言葉を解釈するのに役立ちます。これにより、チャットボットは、質問の言い方が異なっていても、ユーザーのリクエストの意味を特定できます。

自然言語理解（NLU）：NLUは、ユーザーの意図や文脈の理解に焦点を当てたNLPの専門分野です。NLUは、単にキーワードを認識するのではなく、ユーザーが達成しようとしていることをAIチャットボットが理解するのに役立ちます。

チャットボットが事前定義されたルールに従う場合でも、AIを使用する場合でも、すべての会話は同じ基本プロセスに従います。コンピューター・プログラムは、ユーザーのメッセージや音声コマンドを受信し、そのリクエストを解釈して適切な応答を選択し、返信またはアクションを実行します。その違いは、各タイプのチャットボットがリクエストをどのように理解し、次に何をするかを決定する点にあります。

従来のチャットボットは、ユーザーからの入力を事前に定義されたルール、キーワード、または会話フローと照合します。要求を認識すると、プログラムされた応答を返すか、ユーザーを次のステップに導きます。たとえば、顧客はメニューから「注文を追跡」を選択したり、「はい」と答えたりして、あらかじめ用意された会話の流れを先に進めます。リクエストがチャットボットのプログラムされた応答の範囲外である場合、多くの場合、ユーザーをリダイレクトするか、人間の担当者に転送しないと、次に進むことができません。

AIチャットボットは、より柔軟なプロセスに従います。ユーザーのリクエストの背後にある意図やコンテキストを理解できます。また、会話の早い段階の情報を記憶できるため、ユーザーはフォローアップの質問をしたり、トピックを自然に変更したりできます。

たとえば、お客様が「先週ジャケットを注文したのですが、別のサイズに交換したいです」と入力したり話しかけたりすることがあります。AIチャットボットは、顧客にオプションのメニューから選択するよう求めるのではなく、リクエストを理解し、注文番号を尋ね、購入の詳細を取得し、交換プロセスを通じて顧客を案内することができます。

多くのAIチャットボットは、ナレッジ・ベースやビジネス・アプリケーションなどのさまざまなデータ・ソースとも統合します。これらの連携により、質問に答えたり、タスクを完了したり、さまざまなアクションを実行したりできるようになります。サポート・チケットの作成、予約のスケジュール、顧客レコードの更新、注文情報の取得などを、すべて同じ会話の中で実行できます。

消費者は、モバイル・アプリの操作から、スマート・キッチン家電などの専用デバイスの使用に至るまで、さまざまな種類のタスクにAIチャットボットを使用しています。ビジネス用途も同様に多様です。マーケティング担当者はAIを活用したチャットボットを使用して顧客エクスペリエンスをパーソナライズし、eコマース業務を合理化します。ITチームと人事チームはこれらを使用して従業員のセルフサービスを可能にします。コンタクト・センターは、チャットボットを利用して顧客からのお問い合わせへの対応を合理化し、顧客を適切なリソースに誘導します。

対話型AIチャットボットは、ユーザーとの対話を記憶し、その文脈を対話に取り入れることができます。ロボティック・プロセス・オートメーション（RPA）を含む自動化機能と組み合わせることで、ユーザーはチャットボット体験を通じて複雑なタスクを行うことができます。また、ユーザーがチャットボットとの対話に満足せず、実際の担当者と話す必要がある場合にも、シームレスにつなぐことができます。転送する際に、ライブ・サポートのエージェントは、チャットボットとの完全な対話履歴を確認することができます。

また、対話のインターフェースもさまざまです。AIチャットボットは、ソーシャル・メディアのメッセージング・アプリ、スタンドアロンのメッセージング・プラットフォーム、独自のWebサイトやアプリケーション、さらには電話（統合音声応答（IVR）とも呼ばれます）で一般的に使用されています。

一般的なユースケースには、次のようなものがあります。

• 顧客サービスや人事における問題に対するタイムリーかつ年中無休のサポート

• eコマースにおけるパーソナライズされた推奨事項

• チャットボット・マーケティングでの商品やサービスの宣伝

• フォームおよび財務 アプリケーション内のフィールドの定義

• 医療機関向けの受付と予約スケジュール管理

• 時間または場所ベースのタスクの自動リマインダー

カスタマー・サービスは依然としてチャットボットの最も一般的な用途の1つです。チャットボットは、サポート担当者に問い合わせなくても、質問に答え、ガイダンスを提供し、顧客の問題解決を支援します。一般的なタスクには、次のようなものがあります。

• 商品、サービス、方針に関する質問に回答する
• 顧客が注文状況を確認したり、返品を手続きしたり、アカウントを管理したりできるよう支援する
• トラブルシューティングのガイダンスを提供する
• 複雑なリクエストを適切なサポート・チームにつなぐ

例えば、小売業者はチャットボットを使用して顧客が注文状況を確認できるようにし、ソフトウェア会社はチャットボットを使用して基本的な技術的な質問に回答した後、必要に応じてユーザーをサポート担当者につなぐことができます。

組織内では、チャットボットは社内の情報やサポートへの窓口として機能します。これらのチャットボットは、従業員が情報にアクセスし、一般的な職場業務を完了するのに役立ちます。一般的な用途には、以下のようなものがあります。

• 会社のポリシーや福利厚生に関する質問に回答する
• 従業員のオンボーディングを支援する
• 一般的なIT関連のリクエストに対応する
• 従業員を社内の各種リソースへ案内する

例えば、従業員は休暇に関するポリシーを確認するためにチャットボットを利用したり、新入社員は会社のソフトウェアのセットアップ方法について案内を受けるために利用したりすることがあります。

チャットボットを使用すると、Webサイト、ドキュメント、社内システムに保存されている情報をより簡単に見つけられます。AIチャットボットの自然言語質問に対する理解が深まり、このユースケースはより一般的になってきました。一般的な用途は次のとおりです。

• 社内ドキュメントから回答を見つける
• 製品ドキュメント、技術資料、またはナレッジベースを検索する
• 社内ポリシーや手順を見つける
• 文書の情報を要約する

顧客は製品ガイドから特定の情報を見つけるためにチャットボットを利用し、従業員は社内ポリシーを探すようチャットボットに依頼することがあります。

チャットボットは、顧客が製品やサービスについて理解できるよう支援し、おすすめを提示し、購入プロセスを案内することで、営業チームをサポートできます。チャットボットは次のような方法で支援します。

• 製品に関する質問に回答する
• 商品やサービスを推奨する
• 有望なリードを選別し、顧客情報を収集する
• 会議や製品デモの日程を調整する

Eコマース企業では、買い物客が商品を選択できるよう支援するためにチャットボットを活用するかもしれません。ソフトウェアプロバイダーは、潜在顧客からの質問に答えるためにチャットボットを活用することがあります。

一部のチャットボットは、単に回答を提供するだけでなく、ユーザーが日常的なアクションを完了できるよう支援します。これらのチャットボットは、多くの場合、ビジネス・システムと連携して、一般的なリクエストへの対応を支援します。タスクの例としては以下のようなものがあります。

• 予約の日程を調整する
• 予約を行う
• アカウント情報を更新する
• フォームに記入したり、リクエストを送信したりする

例えば、医療機関はチャットボットを活用して予約を受け付けたり、銀行は顧客がアカウント情報を更新できるよう支援したりすることがあります。

より高度なチャットボット・ソフトウェアは、情報を収集し、他のシステムと連携し、特定のタスクを実行することで、ビジネス・プロセスの一部を自動化できます。これらには以下が含まれる場合があります。

• サポートチケットを作成する
• リクエストを適切なチームにルーティングする
• 業務記録を更新する
• 承認プロセスを開始する

人事向けチャットボットは新入社員から情報を収集してオンボーディング・プロセスを開始し、IT向けチャットボットはサポート・チケットを自動的に作成して適切なチームへ振り分けることができます。

一部のAIチャットボットはこれらのワークフローの一部を自動化しますが、多くの場合、AIエージェントはより自律的に処理できます。

チャットボットのメリットは以下の3つです。

• 顧客エンゲージメントとブランド・ロイヤルティの向上
• コスト削減と業務効率の向上
• 見込み客の創出と顧客満足度の向上

人間の自然言語を正確に処理し、パーソナライズされたサービスを自動化するAIチャットボットは、企業と顧客の両方に明らかなメリットをもたらします。

AIチャットボットの対話機能と接続性は、さらに多くのメリットをもたらします。

実用的な洞察：AIチャットボットとの会話から、よくある質問、繰り返し発生する問題、情報の不足などを明らかにできます。これらの洞察は、製品、サービス、およびサポートリソースを改善するために使用できます。

日常業務の自動化：多くのAIチャットボットは、ビジネスシステムと連携して、予約の日程調整、記録の更新、サポートチケットの作成などの作業を実行できます。この機能により手作業が減り、一般的なプロセスを合理化できます。

よりパーソナライズされたやり取り：AIチャットボットは、ユーザーの好み、過去の会話、または利用可能なアカウント情報に基づいて応答をカスタマイズできます。このカスタマイズにより、ユーザーは毎回同じ情報を繰り返し伝える必要がなくなり、より適切な対話を実現できます。

チャットボットは大きな価値をもたらしますが、重要な検討事項もあります。組織はテクノロジーそのものだけでなく、ガバナンス、保守、人による監督のためのプロセスも整備する必要があります。適切な計画を立てることで、多くの一般的な課題を軽減または回避することができます。

偏見と公平性：AIチャットボットは、トレーニングデータやアクセスする情報に含まれる偏見を反映する可能性があります。定期的なテスト、監視、更新によって、潜在的な問題を特定し、チャットボットの応答品質を長期的に向上させることができます。

複雑なリクエスト:チャットボットはすべての会話を処理できません。状況によっては、人間の判断、共感、または専門知識が必要になります。適切に設計されたチャットボットは、自身の限界を認識し、必要に応じて人間の担当者へ円滑に引き継げるようにする必要があります。

不正確または誤解を招く応答：AIチャットボットは、不正確、不完全、または誤解を招く応答を生成することがあります。こうした応答は、AIではハルシネーションと呼ばれることもあり、チャットボットが信頼できる情報にアクセスできない場合や、自身の知識範囲を超える質問を受けた場合に発生しやすくなります。チャットボットを信頼できるデータ・ソースに接続し、定期的にその性能をレビューすることで、精度を向上させることができます。

継続的な保守：チャットボットは、ビジネス情報やポリシー、顧客ニーズの変化に応じて、定期的に更新する必要があります。AIチャットボットは、継続的な監視と改良により、精度を維持し、性能を向上させ、新しいユースケースをサポートするというメリットも得られます。

プライバシーとセキュリティー：チャットボットは顧客、従業員、またはビジネスの情報を処理することが多いです。組織は、機密データの保護、ビジネス・システムへのアクセスの制御、適用されるプライバシー規制の遵守のためのポリシーを確立する必要があります。

ユーザーの信頼と透明性：ユーザーは、自分がチャットボットとやり取りしていることを認識し、チャットボットがアクセスできるデータを理解できるようにする必要があります。期待事項を明確にすることで、信頼を築き、より良いユーザー・エクスペリエンスにつながります。