1966年に誕生した、初期型チャットボットとして有名な「ELIZA」。複雑な機能を搭載しておらず、人が英語にて入力した内容を自動で回答する自動言語処理プログラムです。

その後、1988年におしゃべりボットと言われる、人と楽しく自然に会話することを目的に「JABBERWACKY」が開発されました。JABBERWACKYは、人との対話をとおして、言語や文脈を学習していくAI開発の初期の試みでもあります。
AIの進化とともに自然言語処理能力が発達したことにより、続々とチャットボットが誕生しています。

最も注目されたひとつとして、2016年に発表された「Facebook Messenger」。Facebookをはじめとして、LINEやMicrosoftが提供しているSkypeなどがサービスを発表し、開発環境をオープン化したことで一気に注目度が高まりました。

チャットボットの進化とともに、注目が高まっていったのは、なぜでしょうか？
注目される理由は3つあります。

1つ目は、AI技術の発達です。
データベースに登録した複数のパターンから、ランダムに選んで回答するチャットボットが、人との対話ログを機械が自動で学習する技術に発達したことが挙げられます。機械が学習することで回答の精度が向上し、人対ロボットではなく、人と会話しているような感覚を味わうことができます。

2つ目は、生産性の向上です。
働き方改革により、長時間労働が罰則化されるようになったことから、決められた時間の中で効率よく業務を遂行するため、AIに頼る機会が増えてきています。カスタマーサポートにおいては、24時間稼働する中でチャットボットとオペレーター対応の複合化により、業務効率の改善と生産性の向上に役立っています。

最後は、社内向けにチャットボット導入の増加によるものです。
総務や人事、情報システム部を中心に、社内での問い合わせ対応に活用されています。
多く寄せられる質問にはチャットボットで自動返信し、急を要したり解決できなかったりする場合のみ社員が対応することで、本来の業務に集中することができます。どのような質問が多いのかログを解析できるため、FAQの改修にも役立ちます。

このように、チャットボットの進化に伴い、社内外問わず利用ができること、業務効率化が図れることから注目度の高さをうかがえます。

チャットボットは、なぜ会話しているように見えるのでしょうか？
人の思考の再現を目的としているAI型と、人が設定したプログラムどおりに回答するルールベース型（シナリオ型）の2つの方法によって、人の役割を担っているからです。
AIの学習能力が高まること、設定するシナリオを豊富に用意することで、より受け答えの精度は高まり、あたかも人と会話をしているような体験を実感できます。

実際にユーザーが問い合わせをしたときに、チャットボット内のシステムはどういう動きをしているのか簡単に解説します。
ユーザーがパソコンやスマホなどのデバイスから、チャットの画面上で質問を送信します。そうすると、質問の内容をシステム内でキーワードを基に解析し、データを見つけだします。見つけた内容から回答文を生成して、ユーザーへ答えを送信するという仕組みになっています。

チャットボットは一般的に、「ログ型」「辞書型」「選択肢型」「Eliza型」の4種類のアルゴリズムによって分類されます。
アルゴリズムとは、問題を解いたり、課題を解決したりするための計算方法や処理方法で、結果に行きつくまでの最適な手段を導く方法のことを言います。

それでは、4種類のアルゴリズムと利用シーンについて見ていきましょう。

人との会話履歴をログとして記録し、質問に対して蓄積されたログから文脈に近い回答を行います。過去に行った会話が多いほど、学習能力が高まり、自然な会話ができるようになります。
幅の広い問い合わせにおいて柔軟な対応ができるログ型は、カスタマーサポートで多く利用されます。

そのほかにもECサイト上では、商品のおすすめに活用可能です。購入者の履歴データが増えることで、同じ色やデザインの好みをもつ人が購入したものを基に、提案ができるようになっていきます。

ユーザーがフリーワードを入力すると、あらかじめ用意された辞書から回答を導き、返答します。事前にキーワードと付随する回答を辞書に登録しておくことで、キーワードに一致する質問があったときに会話が成り立ちます。

Webサイト上で「製品の使い方を知りたい」「料金が知りたい」というような知りたい内容を入力することで、質問に関連するキーワードマッチした回答を探して表示してくれます。

事前に用意されたシナリオに合わせて、ユーザーが選択式で会話することによって回答へ導きます。質問分岐を正確に設定すれば、シナリオどおりにユーザーを誘導できます。

例えば、ECサイトのよくある質問から「送料」「支払い方法」などの知りたい情報をユーザーが順番に選択していくことで、回答までたどり着けるような場面で利用できます。

初代チャットボットであるElizaから名付けられているEliza型。
聞き役になるチャットボットとして、会話の内容を要約し、相づちをうったり、聞き返したりして会話を行います。
現代の利用方法については不明な部分はありますが、セラピストとしてのコミュニケーション療法として利用されたのをきっかけに、さまざまなアルゴリズムが作られるようになりました。

上記のようなアルゴリズムによって、さまざまな利用シーンがあります。チャットボットで利用できるシーンが増えてきたことにより、外部システムとの連携も重要になってきています。ユーザーにとって利便性があること、社内において業務効率の改善につながることから外部システムとの連携は大切です。
それでは、2つの事例から外部システムとの連携が、どのように役立つのかをご紹介します。

1つ目の事例は、状況の確認です。
ヤマト運輸は、LINE上で配送状況の確認や受取日時の変更が行えます。
顧客システムに登録されているIDとLNEのアカウントが連携されることによって、会員かどうかの判別ができます。荷物追跡システムとの連携もされていることから、送り状番号を入力することで配送状況の確認が可能になり、受取日時を変更することも可能です。

LINEアカウントとの連携は必要になりますが、Webサイトで調べたり、電話で問い合わせたりする必要がなく、チャット上で完結できる利便性があります。

2つ目の事例は、社内向け基幹システムとの連携です。
kintoneやGaroon、G Suiteなど、業務で利用している多くのシステムと連携ができます。チャット上で必要な情報を画面に入力することで、データの照会やスケジュールを確認できます。どこにどのツールを開いているかわからない状況、開きすぎてパソコンが重たくなる要因を減らせるでしょう。
このようにさまざまなツールを開かずにチャットボット上で解決するため、業務効率化を図ることが可能です。

チャットボットには、この記事には書ききれないほどの歴史があります。デジタル化が進化する昨今、チャットボットの需要はますます高まることと推測されます。
注目度の高いチャットボットの導入において、外部システムとの連携は必要不可欠といっても過言ではありません。自社の課題解決に適したアルゴリズムの選択、外部システムの連携が可能なタイプのチャットボットを選択しましょう。

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