企業のDX推進に伴い、カスタマーサポートや社内ヘルプデスクの効率化を実現できるチャットボットの導入が進んでいます。とくに、AI技術を活用した「機械学習型(AI)チャットボット」は、従来のチャットボットよりも人間らしい対話ができると注目を集めています。

本記事では、機械学習型チャットボットの仕組みや、AIを搭載しないチャットボットとの違い、導入のメリット・デメリットについて解説します。自社の課題解決に最適なチャットボットを選ぶための参考にしてください。

機械学習型チャットボットとは

機械学習型チャットボットとは、AIがユーザーの意図を汲み取って対話を行うチャットボットのことです。膨大なデータの学習により、微妙な表現の違いや話し言葉のようなあいまいな表現にも対応し、適切な応答を生成できるのが特徴です。

従来のチャットボットのような単純なキーワードマッチングではなく、文脈や言葉の意味を解釈できるため、より自然なコミュニケーションを実現します。データが蓄積されればされるほど、回答精度が向上していく点も、機械学習型チャットボットの強みだといえるでしょう。

機械学習型チャットボットの仕組み

機械学習型チャットボットは、自然言語処理と機械学習アルゴリズムを組み合わせて動作します。入力されたテキストを解析し、その意図を推測したうえで最適な回答を生成します。生成される回答は、単なる単語の意味だけでなく、文脈や過去の対話履歴も考慮しての回答であり、まるで人間のような対話が可能です。

学習データの量と質が回答精度を左右するため、機械学習型チャットボットの導入時には十分なデータの準備が求められます。

機械学習型チャットボットの動作プロセス

機械学習型のチャットボットが質問に回答するまでには、以下に記した、いくつかのステップがあります。これらの処理を瞬時に行い、スムーズな対話を実現します。

回答までのステップ

機械学習型チャットボットの学習方法

機械学習型チャットボットは、事前に大量のデータ読み込むことで賢くなります。おもな学習データとしては、よくある質問のFAQ、過去の問い合わせ履歴、顧客との対話ログなどが用いられます。AIは学習したデータから、どのような質問に対して、どのような回答が最適なのかのパターンを自動で学習します。

さらに、運用開始後も新たな対話データを継続して学習させれば、回答精度を向上させたり、回答できなかった質問に回答できるようになったりすることが可能です。

機械学習型チャットボットの学習方法にはいくつかの種類があり、それぞれに特徴があります。代表的な手法は以下の通りです。

機械学習型とシナリオ型の違い

チャットボットには、機械学習型のほかにシナリオ型（ルールベース型）と呼ばれる種類があります。シナリオ型は、あらかじめ設定されたシナリオに沿って、一問一答や選択肢で対話を進めるAI非搭載のチャットボットです。両者の違いの理解は、自社に合ったツールを選ぶうえで非常に重要です。

チャットボットの種類による違い

機械学習型チャットボットのメリット

機械学習型チャットボットの導入は、企業に多くのメリットをもたらします。機械学習型の魅力はAIによる高度な対話能力にあり、顧客対応の品質向上から、運用担当者の負担軽減まで行えます。機械学習型チャットボットのメリットを5つの観点から見ていきましょう。

自然で柔軟な対話能力

機械学習型チャットボット最大のメリットは、表現の揺らぎに強く、人間と話しているかのような自然なコミュニケーションが行える点です。入力した文章に多少の誤字や脱字があったとしても、AIがその意図を正確に解釈します。「返品したい」「キャンセルできますか」など、さまざまな言い回しに対して、同じ内容の質問であるとの理解も可能です。

また、文脈を理解する能力も高く、前に行った質問を踏まえた会話もでき、ユーザーに機械的な印象を与えない満足度の高い会話体験を提供できます。

広範かつ複雑な質問への対応力

シナリオ型のチャットボットでは対応が難しい、複雑な質問に対応できる点も機械型チャットボットの強みです。膨大な知識データベースを持っているため、複数の要素が絡む複雑な問い合わせであっても、関連情報を統合して回答を生成できます。

これまで、オペレーターでなければ回答できなかったような専門的な問い合わせも対応可能となり、チャットボットによる一次対応の対応範囲が格段に広がります。

学習での継続的な精度向上

事前に学習したデータに加え、運用を通じて得られる新たな対話データを学習し、回答の精度が自動的に高まっていきます。導入当初はうまく回答できなかった質問も、データの蓄積により徐々に正答率が向上するため、常に変化し続けるユーザーニーズや新たなトレンドにも柔軟に対応可能です。

チャットボット自身が成長していく仕組みは、長期的な運用において価値が高く、運用コストの削減につながっていきます。

運用・メンテナンスの効率性

シナリオ型では質問のパターンが増えるたび、手動でフローを修正する必要があります。ですが、機械学習型では、新しいパターンを学習データに追加するだけで簡単に対応範囲を広げられます。担当者のメンテナンスの手間が大幅に軽減され、業務の効率化につながるでしょう。

顧客満足度の向上

24時間365日、いつでも待ち時間なく即座に回答を提供できるため、顧客満足度の向上に大きく貢献します。また、AIによる的確かつ柔軟な対話はユーザーの疑問や不安を解消できるでしょう。

質の高い顧客体験は、企業のブランドイメージや顧客ロイヤルティの向上にもつながり、ビジネスの成長を後押しする要因となります。ポジティブな体験は口コミやリピート率にも良い影響を与えるでしょう。

機械学習型チャットボットのデメリット

多くのメリットがある一方で、機械学習型チャットボットには導入前に理解しておくべきデメリットがあることも忘れてはいけません。とくに、コストや運用面、AIならではの課題は導入における障壁となる可能性があります。ここでは、主なデメリットを5つ取り上げます。

高額な導入・運用コスト

機械学習型チャットボットは高度なAIエンジンを利用するため、シナリオ型と比較して導入・運用のコストが高額になる傾向にあります。とくに小規模事業者にとっては、導入による費用対効果を慎重に検討する必要があります。

導入までの期間と準備の手間

十分な精度で運用を開始するには、大量の学習データを準備する必要があり、導入までに相応の期間が必要です。FAQや過去の問い合わせ履歴など、高品質なデータを大量に収集し、AIが学習しやすい形式に整理・加工する作業は相当な時間がかかります。

また、業務フローとの連携や既存システムとの統合にも調整が必要で、導入完了までに数ヶ月を要するケースも珍しくありません。

回答の正確性の担保

機械学習は確率に基づいた判断を行うため、100%正確な回答を保証できるわけではありません。AIがユーザーの意図を誤って解釈したり、学習データにない不適切な情報を回答してしまったりするリスクが常に伴います。

とくに、専門的な知識や正確性が厳密に求められる医療や法律などの領域では、誤った情報が大きな問題に発展する可能性も考えられるでしょう。そのため、定期的な検証と人間によるチェック体制の構築を行い、回答の品質を管理する必要があります。

高度な運用知識の必要性

機械学習型チャットボットを効果的に運用するには、機械学習やAIに関する専門知識を持った人材が求められます。社内に対応できる人材がいない場合は、外部の専門家やベンダーのサポートを受ける必要があり、これが追加の運用コストにつながることを考慮しなければなりません。

セキュリティやプライバシーのリスク

チャットボットは、対話の中でユーザーの個人情報や企業の機密情報を取り扱う可能性があります。そのため、不正アクセスや情報漏えいを防ぐための強固なセキュリティ対策が不可欠です。また、個人情報保護法などの法規制を遵守し、ユーザーデータを適切に管理する体制も求められます。

とくにクラウド型のツールを利用する場合は、提供事業者のセキュリティレベルやデータ管理ポリシーのしっかりとした事前確認が重要です。

機械学習型チャットボットツール3選

実際にチャットボットの導入を検討する際には、多くのツールから自社に適したものを選ぶ必要があります。ここでは代表的な機械学習型チャットボットツールを3つ紹介します。それぞれ特徴が異なるため、導入目的や予算に応じて比較検討してください。

うちのAI

出典：うちのAI

「うちのAI」は、機械学習型のチャットボットとアバター対話型の接客システムを提供しているサービスです。

「うちのAI Chat」は、従来のFAQ型チャットボットとは異なり、ユーザーの質問に対してAIがその場で最適な回答を生成。企業の資料データをアップロードするだけで専門用語を学習し、自然な会話で接客を代行します。

「うちのAI Avatar」は、テキストチャットと異なり機械的な印象を与えません。独自の2段階生成技術によるレスポンスの速さで音声会話の遅延を最小限に抑え、まるで実際の人間と話しているような会話体験を実現します。

「うちのAI」のサービスページ

hitobo

出典：チャットボットのhitobo（ヒトボ）

hitoboの特徴は、ChatGPTを活用したQ&Aの自動生成機能で、WebページのURLや社内資料から質問と回答を自動作成できます。

生成AIの課題である誤情報の表示を防ぐため、自動生成されたQ&Aを画面上で確認・承認してから登録する仕組みを採用。データが学習に流用されない設計で、安全に利用できます。回答には生成元のファイル名やURLが表示され、情報の信頼性を担保します。

また、社内FAQや顧客サポート向けに、チャットボットとFAQ検索ページを同時構築でき、ダッシュボードで問い合わせ状況を分析できます。最小の労力で問い合わせ対応を効率化できるサービスです。

HiTTO

出典：社内向けAIチャットボット「HiTTO」

「HiTTO」は、主にバックオフィス部門で活用される社内向けAIチャットボットサービスです。従業員からの定型的な質問に対して、担当者に代わってチャットボットが自動応答することで、対応業務の工数を大幅に削減します。

「HiTTO」の特徴は、チャットボットを通じて社内のナレッジを体系的に整理・蓄積できる点にあります。これにより、従業員への情報共有がスムーズになり、必要な情報にいつでも素早くアクセスできる環境を構築できます。人事、総務、情報システム部門など、日常的に多くの問い合わせに対応する部署の業務効率化に貢献するソリューションです。

機械学習型チャットボットでビジネスを加速

本記事では、機械学習型チャットボットの仕組みから、メリット・デメリット、そしてツールまでを網羅的に解説しました。

機械学習型チャットボットは、AI技術で自然な対話を実現し、顧客対応の質を大きく向上させます。柔軟な対応力と継続的な学習による精度向上が魅力ですが、その一方で導入コストや運用体制の整備といった課題もあります。

自社の業務内容や予算、目指す顧客体験を総合的に判断し、シナリオ型との使い分けや段階的な導入も検討するとよいでしょう。適切に活用すれば、業務効率化と顧客満足度向上の両立が実現できる有力なツールとなるはずです。