チャットボットとは

生成AI機能を備えた次世代のチャットボットは、一般的な言語や複雑なクエリーを理解し、ユーザーの対話スタイルに適応し、質問に答える際に共感する能力を備えるといった、さらに強化された機能を提供します。IBM Institute for Business Value、「生成AIに関するCEO向け調査ガイド」の中で経営幹部の85％が、生成AIは今後2年間で顧客と直接対話できるようになるだろうと予測しているように、ビジネス・リーダーたちは生成AIの未来をはっきりと見据えています。エンタープライズ・グレードのAIソリューションにより、企業はセルフサービスを自動化し、優れたユーザー・エクスペリエンスの開発を加速できます。

FAQチャットボットは、質問を設定するために回答を事前にプログラムする必要がなくなりました。生成AIを組織のナレッジ・ベースと組み合わせて使用すれば、よりシンプルかつ迅速に、より広範囲の質問に対しても応答を自動的に生成できるからです。

対話型AIチャットボットは、ユーザーの質問やコメントを消化し人間のような応答を生成できますが、生成AIチャットボットは、新しいコンテンツを生成することでチャットボットをさらに一歩進めることができます。生成された新しいコンテンツには、トレーニングに使用された大規模言語モデル（LLM）に基づいた高品質のテキスト、画像、音声を含めることができます。生成AIを備えたチャットボット・インターフェースは、人間による操作を必要とせずに、ユーザーのクエリーに応じてコンテンツを認識、要約、翻訳、予測、作成することができます。

対話型AI製品上に構築されるエンタープライズ・グレードの自己学習型生成AIチャットボットは、継続的かつ自動的に改善されます。質問に答える最善の方法を過去のやり取りから自動的に学習し、対話の流れのルーティングを改善するアルゴリズムを採用しています。

チャットボットは、テキスト入力、音声入力、またはその両方を通じてユーザーの質問や要望に応えることで、人間が介在することなく、ユーザーが必要な情報を簡単に見つけることができるようにします。

チャットボットの技術は、家庭用のスマート・スピーカーから職場のメッセージング・アプリケーションまで、最近ではいたるところで使用されています。最新のAIチャットボットは、「インテリジェント・バーチャル・アシスタント」や「バーチャル・アシスタント」と呼ばれることがあります。AppleのSiriやGoogleアシスタント、Amazon Alexaなどのように音声入力を利用したり、SMSのテキスト・メッセージで対話したりすることができます。いずれの場合も、顧客は対話形式で必要なことについて質問することができ、チャットボットはその回答やフォローアップの質問を通じて、検索結果を改善することができます。

既に使用されているアプリケーションの機能を強化するために、適切に設計されたチャットボットを、組織が現在使用しているソフトウェアに統合することができます。例えば、チャットボットをMicrosoft Teamsに組み込み、コンテンツ、ツール、メンバーが集まってチャット、会議、共同作業を行う生産的なハブを作成およびカスタマイズできます。

組織の既存データを最大限に活用するために、エンタープライズ・グレードのチャットボットを重要なシステムと統合し、 CRMシステムの内外でワークフローを調整できます。チャットボットは、複数のアプリケーションにまたがる複雑なワークフローを通じて、パスワード変更などの日常的なアクションをリアルタイムで処理できます。さらに、対話分析では、チャットボットやバーチャル・アシスタントを介して企業とやり取りする顧客間の自然言語による対話を分析し、インサイトを引き出すことができます。

人工知能は、対話型マーケティング戦略を策定するための強力なツールにもなり得ます。AIチャットボットは、24時間無休でカスタマー・ケアを提供することができ、顧客のエンゲージメントと購入パターンに関するインサイトを特定して、より顧客を引き付ける対話を促進し、Webおよびメッセージング・チャネル全体で、より一貫性のあるパーソナライズされたデジタル・エクスペリエンスを提供できます。

これまでのチャットボットはテキスト・ベースで、限られた一連の単純な照会に対して、チャットボットの開発者が事前に用意した回答で応答するようにプログラムされ、対話型FAQのように運用されていました。自然言語を解釈できないため、これらのFAQでは通常、ユーザーは簡単なキーワードやフレーズから選択して会話を進める必要がありました。また複雑な質問や、開発者が予想していなかった質問を提示されると機能しませんでした。

その後時間が経つにつれて、チャットボットはより多くのルールと自然言語処理を統合し、エンド・ユーザーが対話形式を体験できるようになりました。これにより、最新のチャットボットは文脈を認識し、機械学習機能を備え、より多くの人間の言語に触れることで質問を正しく処理および予測する能力を継続的に最適化できる、新しいタイプのチャットボットが誕生しました。

最新のAIチャットボットは、自然言語理解（NLU）を使用して自由形式のユーザーのニーズを識別し、タイプミスから翻訳の問題まであらゆる問題を解決します。高度なAIツールを使用して、ユーザーが何を達成しようとしているか「意図」を判断し適切な応答を作成します。これらのAI技術は、機械学習やディープラーニングといったAI要素に依存しており微妙な違いがありますがユーザーとの対話に基づく質問と回答の知識ベースをより詳細に開発することができます。近年進歩した大規模言語モデル（LLM）を活用したこの高度な機能により、顧客満足度を向上させ、チャットボット・アプリケーションの用途が広がりました。

AIチャットボットの構築にかかる時間は、使用されているテクノロジー・スタックと開発ツール、チャットボットの複雑さ、必要な機能、データの可用性、および他のシステム、データベース、プラットフォームとの統合が必要かどうかにより異なります。ユーザーフレンドリーなノーコード／ローコード・プラットフォームにより、AIチャットボットをさらに迅速に構築できます。

チャットボット、AIチャットボット、バーチャル・アシスタントという用語は、しばしば同じ意味で使用されるため、混乱を招くことがあります。これらの用語が指すテクノロジーは密接に関連していますが、微妙な違いにより、それぞれの機能に重要な違いがあります。

チャットボットとは、極めて包括的な言葉です。従来の厳格なDecision Treeスタイルのメニュー・ナビゲーションを採用しているかどうかに関係なく、人間の対話をシミュレートするソフトウェアはすべてチャットボットと呼ばれます。チャットボットは、電話ツリーからソーシャル・メディア、特定のアプリやWebサイトに至るまで、ほぼあらゆるコミュニケーション・チャネルで見つけることができます。

AIチャットボットは、時間の経過とともに応答を最適化していくアルゴリズム、特徴、データセットで構成される機械学習から、ユーザーの質問を正確に解釈して特定の意図に一致させる自然言語処理（NLP）や自然言語理解（NLU）まで、さまざまなAIテクノロジーを採用したチャットボットです。ディープラーニング機能により、AIチャットボットは時間の経過とともに精度が向上し、その結果、人間は誤解されることなく、より自然かつ自由な方法でAIチャットボットと対話できるようになります。

バーチャル・アシスタントは、AIチャットボット・ソフトウェアをさらに進化させたもので、対話型AIを使用して対話やディープラーニングを行い、時間の経過とともに自己改善するだけでなく、多くの場合これらのAIテクノロジーと ロボティック・プロセス・オートメーション（RPA）を単一のインターフェースで組み合わせて、人間の介入なしにユーザーに直接対応します。

例えば、ユーザーが明日の天気を知りたいとしましょう。単純なチャットボットの場合、「明日の天気予報」とシンプルに尋ね、チャットボットは雨が降るだろうと回答します。AIチャットボットの場合、ユーザーが「明日の天気はどうかな？」と会話風に尋ねても、チャットボットは質問を正しく解釈し、雨が降るだろうと回答が返ってきます。さらに仮想エージェントの場合、ユーザーが同じように「明日の天気はどうかな？」と会話風に尋ねても、明日の雨を予測するだけでなく、雨による朝の通勤時間の遅れを考慮して、アラームを早めに設定することすら提案します。

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

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。

チャットボットが登場する前は、顧客からのお問い合わせ、懸念事項、苦情に対応するには、大なり小なり人間による介入を必要としていました。当然のことながら、タイムリーな対応を要する問題や、早急に対応しなければならない問題は、営業時間外や週末、または休暇中にも発生することがあります。しかし、昼夜を問わず、予測できない需要に対応するためにカスタマー・サービス部門にスタッフを配置することは、コストがかかる困難な取り組みです。

現在、チャットボットは顧客とのやり取りを24時間365日一貫して管理しながら、応答の品質を継続的に向上させ、コストを抑えることができます。チャットボットは業務を自動化し、従業員を反復的なタスクから解放します。また、チャットボットは、一度に多くのユーザーに対応できるため、電話によるカスタマー・サポートの長い待ち時間や、Eメール、チャット、Webによるサポートのさらに長い待ち時間を解消できます。これは素晴らしいユーザー体験であり、満足した顧客はブランド・ロイヤルティーを示す可能性が高くなります。

カスタマー・サポート・センターに昼夜を問わずスタッフを配置するのはコストがかかります。同様に、よくある問い合わせへの回答に費やす時間（およびそれらの回答に一貫性を持たせるために実施されるトレーニング）にもコストがかかります。世界規模で事業を展開する多くの企業 これらの機能のアウトソーシングを提供していますが、そうすることで多大なコストがかかり、ブランドと顧客のやり取りに対するコントロールが低下します。

チャットボットなら24時間いつでも質問に答えることができます。お問い合わせの第一窓口の提供、ピーク期間中のサポートの補足、またよくある質問への応対という退屈なタスクから解放することで、人間のスタッフはより複雑な問題に意識を集中させることができます。チャットボットは人間のスタッフによる支援を必要とするユーザー数を減らすのに役立つため、企業は需要の増加や時間外のリクエストに対応するためのスタッフをより効率的に増員できるようになります。

チャットボットは、リード創出に役立ち、コンバージョン率を向上させることができます。例えば、製品またはサービスのWebサイトを閲覧している顧客は、さまざまな機能、属性、プランについて質問する場合があります。チャットボットは、これらの回答を その場で提供し、顧客が購入に近づくよう支援します。複数ステップの販売ファネルを使用したより複雑な購入の場合、チャットボットは見込み客の適格性を判断する質問をしたり、訓練を受けた販売担当者に直接つないだりすることもできます。

チャットボットのメリットは、不適切なプラットフォーム、プログラミング、データが使用された場合には、デメリットになる可能性があります。従来のAIチャットボットは迅速に顧客サービスを提供できますが、限界もあります。多くの企業は、タスクを自動化し、顧客からのお問い合わせに対して事前定義された応答を提供するルール・ベースのシステムに依存しています。

新しい生成AIチャットボットは、データ漏洩の脅威、法規制を満たさない機密保持と法的責任における懸念、知的財産の複雑さ、ソース・データの不完全なライセンシング、プライバシーや国際法遵守における不確実性などのセキュリティー・リスクを引き起こす可能性があります。適切な入力データが欠落している場合「ハルシネーション」のリスクが頻繁に発生し、不正確な回答や無関係な回答が提供され、顧客が対話を別のチャネルにエスカレーションする必要が生じます。

社外または社内の機密情報が生成AIチャットボットに入力され、チャットボットのデータ・モデルの一部となり、関連する質問をする他のユーザーと共有される可能性がある場合、セキュリティーとデータ漏洩にリスクが生じます。これはデータ漏洩につながり、組織のセキュリティー・ポリシーに違反する可能性があります。

適切なチャットボット製品を選択すると、企業とユーザーの両方に大きなメリットがもたらされます。ユーザーは即座かつ常時サポートという恩恵を受けることができ、企業はコストのかかるスタッフ配備の見直しを行うことなく期待に応えることができます。

例えば、eコマース会社はチャットボットを導入して、閲覧中の顧客に対して、閲覧している製品に関するより詳細な情報を提供できます。組織の人事部門は、従業員がすべてのセルフサービスのメリットに一箇所からアクセスできるチャットボットを開発するよう開発者に依頼するかもしれません。また、ソフトウェア・エンジニアは、AIチャットボットをさまざまな製品に直接連携したいと考えるかもしれません。

事例やプロジェクトに関わらず、チャットボットが組み込まれたプラットフォームを選択するための5つのベスト・プラクティスとヒントを紹介します。

1. 当面の目標を達成しながら、将来の拡張を制限しないソリューションを選択する。なぜ貴チームは独自のチャットボットを必要とするのでしょうか。現在、この目標はどのように達成されていますか。また、特にチャットボットの必要性が強い課題は何ですか。将来これは、組織がチャットボット製品をスケールアップして多様化できるよう、テンプレートを提供しますか。それとも、他のチームが何か別のものを一から開発する必要があるでしょうか。このインターフェースは優れたチャットボットの設計を可能にしていますか。価格設定により、効率的な内部拡張が可能ですか。
   
   
2. AIが顧客体験に与える影響 を理解する。チャットボットはブランドの一表現です。適切なAIは、顧客が何を必要としているのか、それがどのように表現されているのかを正確に理解できるだけでなく、ビジネスに適切に反映する、非ロボット的な方法で対応することができます。適切なAIツールがなければ、チャットボットは単なるFAQツールに過ぎません。
   
   
3. 時間をかけてチャットボットを構築、教育、改善するには何が必要かを自問する。組織には、シンプルかつ既製のAPIアクセスが必要ですか。それともカスタム実装が必要でしょうか。AIは自ら学習をすることはありません。組織は、事前構築されたどのようなコンテンツが届くのか、また何を社内で作成する必要があるのかを明確に把握する必要があります。一部のチャットボットは、過去のチャット履歴とトランスクリプトを使用してこれらのインテントを作成することで作業時間を短縮します。また、機械学習を利用することで、時間の経過とともに対応を自動的に調整し、改善することもできます。
   
   
4. 既存投資を一式交換するのではなく、それを活かす方法を探す。多くの場合、新しいチャネルやテクノロジーが、確立されたチャネルやテクノロジーに取って代わるように見えます。しかし、これらは組織が既存投資を管理するための単なる媒体に過ぎません。これらのチャネルやカスタマー・サポート・システムに接続するチャットボットは、顧客体験を刷新すると同時に、ユーザーを問題を解決できる情報や担当者に、より正確につなぐことができます。
   
   
5. チャットボットが展開、拡張性、セキュリティーという3要件を満たしているかを判断する。すべての組織や業界には独自のコンプライアンス要件とニーズがあるため、それらの基準を明確に定義することが重要です。チャットボットの多くは、他の顧客との対話から得られた学習や結果を活用するためにクラウド経由で配信されるため、オンプレミス・ソリューションまたはシングル・テナント環境が必要な場合、利用可能なプロバイダーのリストは絞り込まれたものになります。規制の厳格な業界ではデータが大きな影響を与える可能性があるため、データが使用されるかどうか、またどのように使用されるかを理解することも重要です。