チャット ボット。 チャットボット(Chatbot)とは【人工知能との関係、開発の方法】

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チャット ボット

ここでいうロボットとはドラえもんのような「人や動物型のコンピュータ」の意味ではなく、「自動で(何かを)行うプログラム」の方の意味です。 ここでは 「自動でおしゃべりするプログラム」の意味ですね。 文字で会話をするものを言うことが多いですが、「AIスピーカー」のように音声で会話するものを指す場合もあります。 2016年に、LINEとFacebookメッセンジャーがチャットボットに対応したAPIを発表したことがきっかけで、「チャットボット」の注目度が一気に高まりました。 技術的なハードルが下がったこと、「りんな」などの登場でユーザーにとってチャットボットが「身近」で「楽しい」ものになったという背景もあります。 チャットボットの数は増加の一途で、2022年には130億円を超える市場規模になる[1]ことが見込まれています。 「文章を解釈して、返答を決める」部分をチャットボットが担っています。 APIとは・・・ 複数のサービスやソフトウェアを、主にインターネットを介して 連携させる仕組みのこと。 この場合は、企業が自分で用意した「チャットボット」と、「LINE」とをインターネットでつないで連携させることができる りんなとは・・・マイクロソフトが開発しているチャットボット。 女子高生をコンセプトにしたゆるい言動とは裏腹に、「ディープラーニング」や「ニュートラルネットワーク」など最先端のAI技術が使われている。 人工知能とチャットボットの違い 人工知能(AI)と チャットボットは、よく同じ文脈で使われますが、同じものではありません。 人工知能(AI)「人間のように『学習』『推論』『判断』などを行うテクノロジー、ソフトウェア」チャットボット「人間のような(文字による)『会話』を行うソフトウェア」 人間は人と「会話するために」言語を学習し、相手が何を考えているか推論し、どんな返答を返すべきか判断しています。 そして 人工知能も、近年の進化によって人間のように徐々に学習や推論ができるようになりました。 しかし、多くのチャットボットは、そうした高度な人工知能を搭載しておらず、「 人工無脳」とも呼ばれています。 人工知能はまだまだ発展途上であり、現状「会話」ができるほどは発達していないからです。 人工無脳とは・・・人間らしく見えるように、トップダウン的にプログラムしたソフトウェアのこと。 「ELIZA」など。 対して人工知能は、内的に人間の思考のようなアルゴリズムをもつが、実際にどのような動作をするかまでは予測できない。 チャットボットアプリの仕組み では、なぜチャットボットは人間のように会話しているように見えるのでしょうか? 1.ルールを決めている( ルールベース)だから ルールベースはマーケティングのレコメンドで活用されている手法で、例えば「 雨の日には家で見れる映画を勧める」というように、「こういうときは、こう行動する」というルールを人間が定めています。 ひとつひとつのルールは非常にシンプルですが、それを多く束ねることで、複雑な動きを実現できます。 2.キーワードを分析しているから 多くのチャットボットは、ユーザーの入力から、キーワードを抜き出します。 そしてそのキーワードに対応する回答を、データベースから探します。 つまり、一つの入力に含まれるたくさんの単語から、 最も重要なキーワードを選ぶことができれば、正しい返答が可能です。 「Watson」の会話APIは、Watsonの人工知能を使ってキーワード分析を行っているため、単純なキーワードマッチングよりも正確に選択できます。 3.データベースを充実させているから 「チャットボット」には、自分で言葉を組み立てる能力はまだないため、データベースから回答を選んで返答しています。 一部の特別なチャットボットを除き、チャットボットは人間が人手で作成したデータベースを使っています。 企業がデータベースを充実させるほど、たくさんの質問に答えることができます。 ですから、現在「チャットボットがすごい!面白い!」が言われているのは、企業がそれだけチャットボットを通じてユーザーとコミュニケーションをとることを重視しているからと言えるかもしれません。 レコメンドとは・・・オンラインショッピングにおいて、ユーザー一人ひとりの行動を分析して、そのユーザーに合った商品を勧めること。 Watsonとは・・・IBMが開発した人工知能。 次のセクションで解説 キーワードマッチングとは・・・「正規表現」などを使って、文章から機械的に単語を抜き出す、プログラムで昔から使われている手法。 マイクロソフトの「 Tay」はTwitterを通じて、ユーザーとのやりとりから自動でデータベースを作成していた。 その結果、悪意のあるユーザーによって、差別的な文章がデータベースに多く登録されてしまった。 ローソンは、人気キャラクター「ローソンクルーあきこちゃん」に「りんな」の技術を採用し、マイクロソフトと共同で言語システムの開発も行っている。 いろいろなチャットボットサービス チャットボット系サービスの分類 「チャットボット」で検索するとたくさんのサービスが登場しますが、同じように見えて全く異なるサービスを提供している場合があります。 チャットボットAPI 言葉や回答データを登録することで、会話を組み立てることができる「 チャットボットの本体」です。 「Watson Assistant」や「Repl. AI」などがあります。 言語処理システム 文章を分析、分類するシステムで、人工知能を持つ「 チャットボットの頭脳」です。 「LUIS」など。 多くの場合「チャットボットAPI」とセットになっていますので、特に考える必要はありません。 メッセージングAPI SNSが提供している、 チャットボットとSNSを繋げることのできるAPIです。 「LINE ビジネスコネクト」「Facebookメッセンジャーbot」などです。 Webチャット Webサイトに設置できるチャットの入力・出力ツールで、「チャットボットの手足」です。 すでに「チャットボットAPI」とつないだ形で提供されています。 弊社FirstConatctや「Chamo」などがあります。 メッセージングAPIの種類 メッセージングAPIとは、SNSが用意しているAPI(他のソフトウェアからSNSに投稿できる仕組み)で、SNS上でチャットボットを利用する際に必須になります。 Twitter 2017年から、「ダイレクトメッセージ(DM)」に対応したAPIを公開し、ユーザーと1対1でのチャットボットが使えるようになりました。 他サービスとの連携も可能です。 ユーザー数では国内最大のSNSですので、是非活用していきたいところです。 Facebook すでに10万アカウントものチャットボットが存在し、さまざまに活用されています。 商品の一覧を表示したり、領収書を表示する機能があることから、 Eコマースチャンネルとしての活用も想定されているようです。 LINE 動画画像の共有、スタンプの送信にも対応しており、一般ユーザーと対等なコミュニケーションが可能です。 ダイレクトチャットだけでなく グループチャットに対応している点が非常に便利です。 特に、 slack slack用チャットボットを slackbotといいます。 アンケートをとるなど、便利なslackbotが無料で公開されていますので、「チャットボットで業務効率化できるのか?」と考えておられる方は一度使ってみるといいと思います。 日本語に対応しているものもあります。 チャットボットAPIの比較 「チャットボットAPI」を公開している主な企業(プラットフォーム)です。 ほとんどのサービスにフリー(無料)プランが用意されていますので、とりあえず使ってみるのもひとつです。 IBM Watson Assistant クイズ王としても有名な「 Watson」の頭脳を活用したチャットボットAPIです。 自然言語処理に強いと言われ、音声変換などチャットボット以外のAIツールも充実しています。 Google Dialogflow 旧「API. AI」をGoogleが買収し、昨年有料サービスとしてリリースしたばかりの、新しいチャットボットAPIです。 Microsoft Azure bot service 「 LUIS」と呼ばれる言語解析プログラムを使ったチャットボットAPIです。 Azureでは他にも多岐にわたる機械学習のクラウドサービスを公開しており、開発者が利用することでさまざまなメリットを得ることができます。 Amazon Lex Alexaと同じ会話エンジンを使用しているチャットボットAPIです。 現在は英語にしか対応していません。 Apple SiriKit クラウドを使用せず、iPhone上で動く「Siri」をカスタマイズすることのできるDevelopmentKitです。 用途は限られますが、オフラインでも動作し、iPhoneユーザーにとって使いやすいのが利点です。 (開発が必要です) Watsonの言語処理能力について解説しています。 チャットボット作成ツールの使い方 「チャットボットAPI」の種類によって、細かい使い方や、中身のアルゴリズムも異なりますが、おおまかには次のような手順で使うことができます。 1.サービスに登録する ほとんどがクラウド上で動作するサービスですので、ユーザー登録をする必要があります。 有料プランを利用する場合はクレジットカードを登録する必要があるでしょう。 2.会話(FAQなど)を登録する Watson、Dialogflowなどのサービスであれば、Web上に用意された管理画面から、商品の用語や、会話データを登録します。 ユーザーから「どんな入力があった時に」「どう返答するか」を入力していきます。 3.APIを使って他のサービスとつなぐ APIを使用することで他のサービスとつなぎ、利用することができます。 SNSの場合 Dialogflowの場合、管理画面からFacebookやLINEのアカウントを登録するだけで使うことができます。 Watsonの場合は、中継サービスであるNode-REDなどを使用する必要があります。 自社サービスの場合 開発者にチャットボットAPIの仕様書を渡し、実装を依頼してください。 もちろん、ユーザーが 会話を入力するUI(ユーザーインターフェース)が必要です。 Webチャットとは Webチャットとは、FacebookなどのSNSを使ったり、専用のアプリを使うのではなく、 既存のWebサイトに手軽に設置することのできるチャットツールです。 必ずしもチャットボットが対応するのではなく、人間のオペレーターが対応する場合もあります。 サイトに設置するメリット SNSに対するWebチャットの大きなメリットには以下のようなものが挙げられます。 ユーザー側 ログインしたり、友達登録をする手間がない 企業側 ユーザーは自らサイトを訪れている、コンバージョンに近い顧客である 双方にとって チャットで伝わりきらないことも、サイト内のコンテンツによって補足できる。 反対に、サイトを見てわからないことをチャットにすぐ質問できる。 Webサイトと補い合うことができるため、導入の障壁が低いといえます。 デメリットとしては、サイトを訪れなければ利用できないため、 一度サイトを離れるとその後利用してもらえる可能性が低い点があります。 サイトを見ながらわからないことをチャットに質問できます。 チャットボットとRPAの関係 RPAは「Robotic Process Automation」の略で、「業務自動化」の意味です。 単なる「機械化」とは違い、いわゆる「ホワイトカラー」、 書類を扱ったり、ものごとの判断をソフトウェアによって行うことを指します。 チャットボットも広義のRPAといえそうですが、通常RPAといえば複数のチャネル(手足)を有機的に連携させて動くソフトウェアをいいます。 業務自動化自体は新しいものではなく、例えばエクセルの「マクロ」などもそれにあたります。 しかし、最近話題になっている「RPA」は、人工知能によって巨大なデータを処理・分析したり、さらには 目的をもって経営の意思決定を行うことまでを指しており、大きな注目が集まっています。 人工知能によって巨大な情報を処理・分析することで、画像の認識など高度な作業を自動化することを「 Enhanced Process Automation(強化型業務自動化)」という。 工場の品質管理などで普及しつつある。 ディープラーニングなどの技術を活用して、目的に応じた臨機応変な判断ができる人工知能を「Cognitive Computer」といい、これを業務に活用することを「 Cognitive Automation(認知型業務自動化)」という。 マーケティングなどの分野で登場しつつある。 最新の導入事例 チャットボット導入企業の最新情報をまとめました。 傾向として、カスタマーサポートのコスト削減だけではなく、ユーザーに役立つ チャットボットならではの使い方を模索する企業が増えているようです。 本人同様の明るいキャラクターで 「モテ仕草」や印象行動学ネタなどユーザーからの質問に答えています。 (2019年8月29日) NTTコムオンライン・マーケティング・ソリューション ポイントメディアにチャットボット導入 NTTコムオンライン・マーケティング・ソリューションはオンラインマーケティングに特化した会社で、ポイントメディアや、その他の広告メディアにて、チャットボットによるユーザーナーチャリングを試みています。 (2018年12月20日) アディッドバリュー コンシェルジュがぴったりの贈りものをセレクト okurimono-おくりもの-は法人に特化したギフトサービスで、専門のコンシェルジュがユーザーとチャットでやりとりし、ぴったりのギフトを選んでくれます。 また、チャットボットが窓口となりコンシェルジュをサポートしています。 (2018年9月3日) [PR]FirstContactとはどんなサービスか チャットボットと人間、両方で対応 FirstContactは チャットボットによる自動対応・人間のオペレーターによる手動対応を自由に切り替えることができるハイブリッドなWebチャットです。 チャットボットだけで十分な顧客満足を得るには、大きな初期コストがかかります。 一方、人間のオペレーターによって即時応答できる体制を整えるには、ランニングコストがかかります。 チャットボットの「即時応答性・データの豊富さ・再現性」、手動対応の「柔軟性・ユーザーの意図を推論できること」を組み合わせることが、現時点でのWebチャットの最適解といえます。 (再現性とは人間のように記憶違いなどがなく、同じ質問に対していつも同じ答えを返すことができること) なぜWatsonなのか? FirstContactは WatsonのAPIを利用しています。 Watsonを選択した理由として、• 自然言語処理に強い• 会話をツリー状につなげるシンプルなUI• 慣れれば複雑なシナリオも設計できる といった点があります。 プログラムがわからなくても多くのデータを投入することでバリエーション豊かなシナリオを設計できますし、プログラムがわかればより複雑なシナリオを構築できるようになっています。 即時対応できる体制がなくても、ユーザーに対して後日チャットを返信したり、チャットボットの対応で不十分だった箇所をフォローできます。 これまで、単なる広告チャンネルでしかなかったWebプッシュ を、双方に有益なコミュニケーションツールとして活用できます。 「一度サイトを離れるとその後利用してもらいにくい」というデメリットも補うことができます。 ワンタッチでチャットボットと人間を切替えできます。

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経営セーフティ共済チャットボットのご利用方法及びご利用上の注意事項|経営セーフティ共済(中小機構)

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この記事の目次• チャットボットで実現したいことを決める• チャットボットに答えさせたい内容を整理する• 大きく分けて「チャットボットで実現したいことを決める」「チャットボットに答えさせたい内容を整理する」の2ステップがあるので、それぞれみていきましょう。 チャットボットで実現したいことを決める チャットボットの検討を始めたということは、何かしら実現したいことがあるはずです。 まずは実現したいことをはっきりさせましょう。 ここがはっきりしていないと、次のステップで行うアクションが曖昧になり、チャットボットの導入失敗に繋がるだけでなく、ユーザーにも混乱や迷惑を招くことになりかねません。 チャットボットの導入目的としてよくある例は下記の通りです。 もちろん、この中に当てはまらない目的をお持ちの方もいらっしゃると思いますので、自社の現状に合わせてしっかり考えてみてください。 チャットボットで達成したいこと• サポート部門の対応工数削減• 社内問い合わせの対応負担削減• WebサイトのCVR向上• ユーザーの満足度向上 今回は、「社内問い合わせの対応負担削減」を実現したいことと決めて、設定を進めていきます。 チャットボットに答えさせたい内容を整理する 実現したいことが決まったら、次はチャットボットにどんなことを答えさせたいかを整理します。 何から手をつければ…と思うかもしれませんが、実はすでに社内に隠されているかもしれません。 具体的には、「よくある質問集(FAQ)」「マニュアル」「お問い合わせメールの内容」などが挙げられます。 上記にはユーザーが求めていることが詰まっています。 実現したいことは何であれ、ユーザーが求めていることをチャットボットに設定することが成功への近道です。 ただし、FAQページやマニュアルなどのナレッジが溜まっていない場合もあるでしょう。 そのときは、実際に現場担当者の声を拾う、を用いて答えさせたい内容を洗い出せば問題ありません。 チャットボットは一度設定して終わりではなく、ユーザーの利用状況を分析して改善を繰り返していくものなので、ご安心ください。 ちなみに、「社内問い合わせの対応負担削減」を例として、答えさせたい内容を簡単に整理すると下記のような形になります。 ここでは、社内問い合わせの中でも「総務人事」への問い合わせをピックアップしています。 次はいよいよ、実際のチャットボットを用いて設定を進めていきましょう。 チャットディーラーとは? 「お客様対応」と「社内問い合わせ対応」のどちらの用途でも利用できるチャットボットツールです。 誰でもプログラミングの知識なしでチャットボットを簡単に作成し、分析も容易にできるハード面だけでなく、無料のコンサルサポート付きでソフト面も充実しています。 チャットディーラーは、利用用途に合わせて2種類のチャットボットから形式を選べるため、今回は両方の作り方を順を追って紹介していきます。 フローチャート構造になっているため、一目でチャットボットの流れを確認でき、作成も簡単です。 シナリオを作成 「どういう条件でチャットボットが動くのか」を設定します。 今回は、訪問者(ユーザー)が画面右下のチャットボットをクリックしたときに動くように設定しました。 続いて、条件を満たしたときに「どういう動き(アクション)をするのか」を設定します。 今回は、よくある質問をメッセージで投げかけるように設定しました。 あとは繰り返しです。 下図のように、選択肢の後ろに続くアクションを次々と直感的に設定できます。 似たようなアクションはコピーすることも可能なので、あっという間にシナリオを作成することができます。 シミュレーションで動作テスト シナリオを作り終えたら、実際に使い始める前にシミュレーション機能でテストを行います。 様々な条件で、意図した動きになるかを確認できるので安心感があります。 チャットの表示方法を決定 テストまで完了したら、あとは表示方法を決めるだけです。 チャットディーラーは、Webページやシステム上に表示できるだけでなく、URLを開いたり、QRコードを読み込むことでも表示可能です。 シナリオ型チャットボットの作り方はこれで完了です! 実際に設定してみると、思っていたよりずっと簡単にできます。 今回作ったチャットボットは、このページの右下に表示しています。 簡易版なので内容は薄いですが、ユーザー側にはどのようにみえているかを確認してみてください。 質問と回答をセットにしたエクセルファイルを取り込むだけで、チャットボットを簡単に作成することが可能です。 基本的なメッセージを設定 チャットボットが動く条件や、投げかけるメッセージなどの基本設定を行います。 順番に入力していくだけなので、特に困るような部分はありませんでした。 キーワードの類義語を登録 ユーザーのメッセージ入力について、表現の揺れがあった場合でも同一のキーワードとして認識できるように設定します。 エクセル(CSV)ファイルで作成し、一括で取り込むことができるので簡単です。 チャットディーラーの管理画面からテンプレートをダウンロードして、エクセルに入力します。 入力が完了したら、そのまま一括で取り込み可能です。 チャットボットが回答するメッセージを登録する 類義語の登録ができたら、実際にチャットボットが回答するメッセージを登録します。 先ほどと同様にCSVで一括取り込みすることも可能ですし、1つずつ登録することもできます。 今回は、下記のように1つずつ登録する方法で設定してみました。 実際にメッセージを入力してテストする 設定したチャットボットがきちんと動作するかを確認するため、実際にメッセージを入力してテストします。 メッセージを入力すると、下記のような動きになればきちんと設定されているといえます。 チャットの表示方法を決定 テストが終わった後は、実際にチャットボットを表示する設定を行います。 表示の設定はシナリオ型チャットボットと同じなので、ここでは割愛します。 チャットボットを作れる気がしてきませんか? チャットボットを作るにあたって、「内容の考え方」から「実際にツールを使った設定方法」をみてきました。 記事を読む前と比べて、「意外と簡単そうかも。 」と感じた方も多いのではないでしょうか。 もし、チャットボットを導入する上でのハードルを少しでも下げられたなら幸いです。 は無料のトライアル環境も用意していますので、気になる方はまず試してみることをオススメします。

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チャットボット (Chatbot) とは? 【ChatBot入門編】

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2011年以降、企業が人工知能(AI)関連技術の商業利用をはじめました。 2011• (2011)• (2012)• (2014) これらの商業化された人工知能サービスでは、膨大なデータを用いてテキストや音声、画像のパターン認識がクラウド経由で可能になりました。 現状の人工知能では「言語の意味理解」や「文脈の理解および読解」は難しいと考えられています。 本プロジェクトのリーダーである、国立情報学研究所の新井紀子教授が認めるように、東ロボくんは「科目の得手不得手があるというより、意味を読み取るのが苦手」だ。 卓抜な計算力と暗記力があり、問題文を計算式に解析できれば、簡単に答えを出せるが、問題文に「意味」を理解しなければならない要素があれば、現状ではお手上げだ。 一見、自然な会話が続くので、人の言葉を理解したうえで応答しているようですが、実はネット上の膨大な情報から、会話が続いた言葉を統計的に選んだ上で文章を作り出しています。 人工知能のアプローチとして「ディープラーニング」をはじめとする「機械学習」が挙げられます。 両者ともアウトプットの元となる「学習データ」や「教師データ」が必要となります。 そのデータはアルゴリズム自体が生成したり、人為的に作ったデータを取り込むことによってインプットされます。 しかしながら、現状の人工知能が自ら学び、独りでに賢くなるには制約があります。 Microsoftが開発した人工知能の「Tay」は、ユーザーが話しかけた内容に対して意味のある返事をするオンラインボットで、会話理解研究のために試験的にTwitter・GroupMe・Kikでリリースされました。 Tayが不適切な発言をしてしまったのは、記事にあるように悪用対策の不備が原因でもありますが、人が監視をしてチューニングをする仕様のチャットボットではなかったことも大きな原因としてあります。 2016年12月13日にマイクロソフトは「」という新たなチャットボットを公開しました。 Zoは、失敗に終わったMicrosoftの「Tay. ai」に代わるチャットボットである。 同社は2016年、Tayの公開直後に、ユーザーが同チャットボットに人種差別やヘイト発言をするよう誘導させたことを受け、Tayを停止した。 ユーザーは先週、Zoの方がTayよりはるかに制限が多いことに気づいたが、Tayが公開後すぐに暴走したことを考えると意外なことではない。 チャットボットにおける人工知能の活用は中長期的には期待されますが、現状では善悪の判断を含め学習データを人がコントロールし、チューニングしていくことが求められています。 料金が改定されたことによってMessaging APIを用いたチャットボットの導入がしやすくなりました。 またMessaging APIを使用すると、使えなくなってしまった1:1でのトーク機能が使えるようにようになります。 1:1トークの名称は「チャット」に変更となります。 >>参考:• 「グランプリ」:(LINE ID: jqv8293w)• 「エンタメ」部門賞:該当なし• 「ゲーム」部門賞:(LINE ID: nto6347b)• 「GEEK」部門賞:(LINE ID: zhc1140s)• 「ローカライズ」部門賞:Teman Jalan(LINE ID: ngampusbareng)• 「対話エンジン」部門賞:Botnoi(LINE ID: botnoi)• 「グループトーク」部門賞:(LINE ID: rfy8689j)• 「スタートアップ」部門賞:(LINE ID: uil3575g)• 「学生」部門賞:ミッチー(100万円) 「」は世界中の優れたチャットボットを決めるコンテストを開催しました(投票期間:2017年1月9日~1月18日)。 コンテストの結果は以下の通りです。 各部門の賞とChatBottle編集部賞が選ばれました。 旅行部門賞: (飛行情報の確認やタクシー予約ができるボット)• 生産性部門賞:(ミーティング等のスケジュール調整ができるボット)• ソーシャル部門賞:(Facebook上で利用できるオンラインマッチングボット)• エンターテイメント部門賞:(トランプ大統領の注目発言を集めたボット)• eコマース部門賞:(欲しいファッションアイテムが探せるボット)• ニュース部門賞:(興味のあるニュースを教えてくれるボット)• 特徴的なのはチャットボットだけではなく、「人力」を組み合わせている点です。 希望の条件を入力すると、まずはチャットボットが希望に合ったお店を紹介してくれます。 その後、ペコッターを利用している一般ユーザーがおすすめのお店を教えてくれます。 なぜ「チャットボット+人力」で運用しているかについて、ペコッターを運営している株式会社ブライトテーブル代表の松下勇作氏は以下のように述べています。 松下:今後、シンギュラリティが訪れ、人工知能が人間の知能を超える、と言われてはいます。 ディープラーニングをはじめとした機械学習の技術についての記事を見ない日もないくらい期待が集まっています。 ただ、今現時点の技術では、目の前にいるユーザーさんに確かなサービスを届けるには、人力を介すことは必須だと考えています。 大事なのは、サービスを運営していくなかで、人のもっている気遣いを、いかにチャットボットに学ばせていくか。 そのノウハウをもった会社が次の時代を担っていくのではないでしょうか。 「」とは、LINEが提供している法人向けカスタマーサポートサービスのことです。 LINE カスタマーアカウントの新規開設、もしくはLINE公式アカウントやLINE ビジネスコネクトアカウントのオプションとして導入可能です。 LINE@では導入することができません。 連携するシステムによってFAQベースの人工知能による自動応答「Chat Option AI)」と有人対応「Chat Option Manual 」を相互に切り替えることができ、適切に回答できなかった質問は機械学習や有人によるFAQのアップデートで対応します。 コールセンターに入電した問い合わせを混雑時や営業時間外には、LINEアカウント上のチャットサポートに誘導する機能もあります(「Call to LINE」) チャットボットは技術的には難しいものではなく、プログラムを書かずとも作成することができます。 人工知能を導入したとしても、応答のパターン(FAQ)は人がライティングする必要があり、その返答率を上げていくためには改善を重ねていくしかありません。 しかしながら、チャットボットによる自動応答だけではユーザーが満足する十分な返答をすることはできません。 現状の技術では、人工知能やチャットボットが文脈や言葉の意味を理解して返答することは難しいため、チャットボットに加え、 精度の高い対応をするには、人によるチャットオペレーションで補完することが望ましいです。 仮に人工知能を使用したとしても、学習の元となる会話データが一定数以上必要です。 集めたデータやニーズをもとに素早く簡単に改善できることが重要です。 手にしたその日に役立つチャットボットが簡単に作成可能。 カスタマーサポートをずっとやってきた企業ならではの、チャット オペレーターが使いやすい自社開発のチャット返信画面。 チャットボットとチャット返信ツールが一体化されているからこそ、実現可能な自動応答からマニュアル応答へのスムーズな切替。 チャットボットをスモールスタートで効果的に導入したい。 大量の問い合わせへの応答を自動応答で効率よく対応したい。 小さなチームで兼務によるカスタマーサポートでも、効率よく顧客対応をしたい。 チャットボットの上手な利用方法が分からない 等、お気軽にご相談ください!.

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