対話型AIを導入したいけど、どのように作ったら良いかわからない人は多いのでは無いでしょうか？
本記事では対話型AIの種類や、実際に作る流れなど網羅的に解説しています。
本記事を通じて、対話型AIの理解を深め、導入の足がかりになればと思います。
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目次
対話型AIとは？
対話型AIとは、コンピュータが人間と自動で会話することを目的として作られたAIです。
コミュニケーションを必要とするマーケティング、セールス、カスタマーサービスで使われています。
対話型AIの使用には自然言語処理（NLP）と機械学習（ML）をシステムに統合することが重要です。これによって顧客の会話を正確に解釈し、適切な回答を自動的に返せるようになります。
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対話型AIの種類
対話型AIにも以下の2つの種類があります。
それぞれ解説します。
チャットボット
チャットボットとは、「チャット」と「ボット」を組み合わせた言葉で、自動的に会話を行うプログラムのことです。
人工知能の発展によりチャットボットも進化を遂げたといえますが、まだ現時点では人工知能が言葉の深い意味を理解して対話できる領域には到達していません。事前にインプットされたデータにより学習を行い、ユーザーの意図を推定して、その時点における最適な回答をしています。
チャットボットも2種類に分かれており、それぞれルールベース型、自動学習機能型と呼ばれています。
ルールベース型はシナリオ型とも呼ばれており、チャットボットが選択肢を提示し、ユーザーが選択肢から質問内容に該当する項目を選ぶという流れを繰り返し、最終的にチャットボットから回答が提示されるというものです。
一方、 自動学習機能型は機械学習型、人工知能型とも呼ばれ、人工知能が統計的に正解する可能性の高い回答を選ぶチャットボットです。
ボイスチャット
もう1つはボイスチャットです。
チャットボットは、その名前からも分かるようにチャット形式でコミュニケーションを図ることになるため、入力ソースはテキストとなりますが、ボイスチャットは、音声が入力ソースとなります。
入力ソースが異なるだけで他の仕組みはチャットボットとほとんど同じです。
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対話型AI – 作り方の流れ
以上のような対話AIを作る流れを解説します。主に4つのステップに分かれています。
それぞれ解説します。
①作る目的を明確にする
1つ目のステップは作る目的を明確にすることです。
AIを何のために使いたいのかを明確にすることで、自ずと機械学習で必要なデータ量や内容を決定することができます。そのため、具体的な目的を決めておくといいでしょう。
②データを読み込ませる
2つ目のステップはデータを読み込ませることです。
どのようなAIと作る時でもデータを集め読み込ませる作業が最も重要です。
例えば、「元気ですか？」に対する返答をAIに覚えさせたい場合、
Aさん「元気ですか？」→Bさん「元気だよ！」
Aさん「元気ですか？」→Bさん「まあまあかな」
Aさん「元気ですか？」→Bさん「寝不足なんだよね」
といった会話のデータを集めます。
データを集める際は、データセットを使ったり、インターネットを利用して自分で集めたり、さまざまな方法があります。
③モデルを学習させる
3つ目のステップはモデルを学習させることです。
データを集めたら、実際の機械学習モデル（アルゴリズム）を学習させます。学習させる手順は以下の通りです。
- 「識別したいもの」を機械学習モデルに入力する
- 機械学習モデルに「予測ラベル」を出力させる
- 教師データを参考に「識別したいものの実際のラベルと比較する」
- 「実際のラベルを出力できるように機械学習モデルを修正する」
「入力するデータ」「出力する値」「正解ラベル」を数字や、数列・ベクトルなどいくつかの数字の組み合わせで表すことができれば、機械学習で扱えます。
④実際に使ってみる
最後に、実際に使ってみることです。
実際にAIと会話してみることで、学習が足りていないなど、問題点を見つけられます。単純に学習時間を増やすだけでなく、データ量を増やす、データそのものを見直す、モデルをチューニングするなど、さまざまな方法を取ることでしっかりとした会話ができるようになるでしょう。
ノーコードで作れる対話型AI
従来、ソフトウェアを開発する際はプログラミング言語で書かれた文字列、いわゆる「コード」が使われています。しかし、ノーコード開発ツールを使えばソースコードを書く必要がなく、あらかじめ用意されたパーツをドラッグ＆ドロップするだけで簡単に完成させられます。
そこで、ここではノーコードで作れる対話型AIを3つ紹介します。
Cognigy（コグニジー）
Cognigyは対話型AIプラットフォームで、すべてのテキストおよび音声ボットの会話フローを1つのプラットフォーム上で作成・管理することができます。
GUIツールであるため、非技術者の方でも使えます。
KUZEN（クウゼン）
（出典：https://www.kuzen.io/）
KUZENはノーコードでチャットボットを構築できるプラットフォームです。また、さまざまなチャットインターフェースと連携できます。
KUZENでは「まだ問い合わせや購入に至っていない」見込み顧客に対応可能です。これを導入することで、リード数が6倍になった事例もあります。
hachidori（ハチドリ）
（出典：https://hachidoriinc.com/）
hachidoriはマーケティングから業務効率化までさまざまな用途で使えるチャットボットツールです。
シナリオタイプ、フリーワードタイプ、有人チャットサポートタイプ、これら3つを組み合わせて利用できます。
住友生命、ソフトバンク、リクルート、エノテカ、電通デジタル、東京都などの顧客対応型のチャットボット・社内ヘルプデスク型のチャットボットなど、7,000を超える開発実績があります。
対話型AIの導入事例5選
次に、対話型AIが実際に導入された事例を5つ紹介します。
- 航空会社ルフトハンザ – 24時間サポート
- 沢井製薬株式会社 – 検索の利便性を向上
- ヤマト運輸 – 物流問題を手助け
- GEICOのバーチャルアシスタント – 人間らしいチャットボット
- アディッドバリュー株式会社 – 成約率向上
それぞれ解説します。
航空会社ルフトハンザ – 24時間サポート
（出典：https://cognigy.tdse.jp/works/lufthansa/）
欠航や乗り継ぎができない場合、ルフトハンザグループの航空会社のチャットボットにチャットで問い合わせることができます。
AIを搭載したチャットボットは24時間体制でサポートしており、1日に1万人の顧客と年間100万回以上の会話をこなすことで信頼を得ています。また、それだけでなくチャットボットが対応できない場合は、人間のオペレーターとの会話を要求できます。このときも行列に並ぶ必要はありません。
チャットボットを導入したことで同社のカスタマーサービスセンターは一般的な質問に費やす時間を減らし、ボットが答えられない問い合わせに集中できるようになりました。
沢井製薬株式会社 – 検索の利便性を向上
（出典：https://www.hitachi-systems.com/case/manufacturing/1904/index.html）
2017年8月、沢井製薬株式会社は医療関係者向け情報へのアクセス性を向上させるためにサイトリニューアルを開始し、スマートデバイス対応や資料検索機能の改善、使用期限検索機能の導入と並行してチャットボットを導入しました。
その結果、医療関係者の検索速度が向上し、情報にたどり着くまでの時間が約半分になりました。
ヤマト運輸 – 物流問題を手助け
（出典：https://aismiley.co.jp/ai_news/yamato-line-aicall-personal-pickup/）
ヤマト運輸では、集荷依頼の電話を対象にAIオペレーターによる対応をはじめました。AIオペレータは、LINE CLOVAのAI技術である「CLOVA Speech（音声認識）」と「CLOVA Voice（音声合成）」、そして、会話制御の仕組みを組み合わせることでAIによる自然な対話応答を実現しました。
これにより、電話の待ち時間が短縮され、待ち時間のストレス軽減が目指されています。
GEICOのバーチャルアシスタント – 人間らしいチャットボット
（出典：https://jp.gabbyacademy.com/）
GEICOのバーチャルアシスタント「Gabby」は、人間らしいチャットボットを提供しています。
Webサイトやアプリで探しているページを毎回正確に素早く案内しますし、ユーザーから学習していくので、どんどん賢くなっていきます。
アディッドバリュー株式会社 – 成約率向上
（出典：https://a-value.co.jp/）
アディッドバリュー株式会社では、成約に近い利用客からの電話が多く、電話での労力を軽減するため、AIチャットボット「FirstContact」を導入しました。
「FirstContact」はIBM Watsonを使用しており、WebサイトやECサイトのユーザーに対して、商品に興味を示してアクションを起こすまでの手助けとして活用されています。
導入の結果、チャットボット成約率も向上しました。
おわりに
本記事では、対話型AIについて、種類や作り方、そして導入事例を紹介しました。
最近では対話型AIが身近なものになってきています。そのため対話型AIについての知識があれば、会社などで活かす機会もあるでしょう。
対話型AIがどのようなものなのかを知りたい人は、参考にしてみてください。
