「機械学習型チャットボットって実際どうなの？」
「AIチャットボットの作り方や種類を詳しく知りたい」
「機械学習型チャットボットを自社のサービスに導入したい！」

このような疑問をお持ちではないでしょうか？

近年AI技術の進化に伴い、チャットボットの主流が機械学習を用いた「AIチャットボット」に移りつつあります。

その応用範囲は顧客サポートからパーソナルアシスタントまで多岐にわたりますが、具体的な仕組みや実装方法については理解が深まっていない方も多いようです。

そこで本記事では、機械学習型チャットボットの概要や仕組み、種類などを徹底解説します。

機械学習型チャットボットの導入を検討している方、AI技術に興味がある方は、ぜひ参考にしてください。

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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、人間と同様の会話を模倣し、ユーザーの問いかけに対して適切な返答を生成するプログラムです。

AIチャットボットとも呼ばれ、会話を通じて学習し、時間とともに応答内容を改善していくため、ユーザーごとに最適化された自然な対話を提供できます。

中でも、生成AI技術を用いた機械学習型チャットボットの進化は凄まじく、シナリオ型や辞書型のチャットボットでは実現できなかった複雑な質問への回答も可能にしています。

チャットボットは、すでに多くの企業がカスタマーサポートなどに導入していますが、現在の主流はシナリオ型や辞書が他のチャットボットです。

しかし、今後は機械学習型のチャットボットがシェアを奪うと考えて間違いないでしょう。

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、主に自然言語処理（NLP）技術を用いてユーザーの言葉を理解し、文脈に沿った答えを生成します。

具体的には、機械学習アルゴリズムが大量の会話データからパターンを学習し、これを基に新たな会話に対応するのです。

この過程で、チャットボットはユーザーの意図を正確に把握し、適切な情報の提供や複雑な会話への応答ができるようになります。

また運営側からデータを影響することで、学習速度を速めたり、回答の精度を高めたりすることも可能です。

より自然で人間らしい対話が可能になり、顧客満足度の向上に寄与してくれます。

機械学習型とシナリオ型チャットボットの違い

機械学習型チャットボットとシナリオ型チャットボットの主な違いは、会話の柔軟性と応答のカスタマイズ性です。

シナリオ型チャットボットは事前に定義されたルールやパターンに基づいて応答するため、回答のパターンが限られています。

一方、機械学習型チャットボットは、データにない質問や複雑な会話にも柔軟に対応可能です。

また、機械学習型チャットボットはユーザーの行動や好みを学習することで、自動で対話の精度を向上させていきます。

機械学習型チャットボットは、使用される度に成長していくため、シナリオ型では対応できない高度な質問にも対応できます。

一方で、あらかじめ答えが決まっているシンプルな質問に対しては、正確な答えをスピーディーに提示してくれるシナリオ型チャットボットの方が向いています。

どちらが向いているかは、利用目的によって変わるため、事業内容と照らし合わせて判断しましょう。

無料で利用できるAIチャットボットツール

機械学習を活用したチャットボットは、応用範囲の広さと高度な対話能力により、さまざまな分野で注目されています。

新しいサービスが続々とリリースされており、無料で使えるものも多く、APIを利用すればチャットボットの開発を効率化可能です。

以下では、代表的な2つの機械学習型チャットボットを紹介していきます。

• ChatGPT
• Google Gemini

ChatGPT

出典：ChatGPT

ChatGPTはOpenAIによって開発された機械学習型チャットボットで、自然な会話を生成する点が大きな特徴です。

生成AIブームの火付け役となった存在で、無料で使えるため、世界中で多くのユーザーに利用されているチャットボットです。

「GPT」という言語モデルを使って構築されており、2024年2月現在の最新バージョンはGPT-4です。

APIを利用できることから、顧客対応の自動化や言語翻訳アプリケーションなど、幅広い用途で活用されています。

弊社が提供している「うちのAI」もGPT-3.5やGPT-4を使って開発しています。

Google Gemini

出典：Gemini

Google Geminiは、Googleが提供する生成AIで、ChatGPTと同様に自然な会話を生成できます。

Googleサービスとの親和性が高く、Gmailやスプレッドシートなどを使った作業を大幅に効率化できます。

APIも提供しているため、Geminiの言語モデルを使ったチャットボットをオリジナルで開発することも可能です。

もともとBardという名前でリリースされ、2024年2月に名称が変わりました。

同時に機能も大幅にアップデートしたため、今後はChatGPTにシェアが近づくことも予想されます。

機械学習型チャットボットでできること

機械学習型チャットボットは、以下のような業務に活かせます。

• マーケティング
• カスタマーサポート
• ブレインストーミング

それぞれについて、くわしく解説していきます。

チャットボットの使い方については、以下の記事も参考になります。

チャットボットの使い方：ビジネスへの活用方法と導入するメリット

マーケティング

機械学習型チャットボットをWebサイトやアプリに設置しておけば、マーケティングを自動化できます。

質問をしてきたユーザーに対して自動で製品やサービスの紹介、より詳細なページへの誘導など、営業マンのような役割を果たしてくれます。

またユーザーは気になることをチャットボットで解決できるため、自然にナーチャリングも行えます。

会話履歴を確認すれば、ユーザーの興味を深堀りすることもできるため、新規の戦略立案にも効果的です。

カスタマーサービス

機械学習型チャットボットをカスタマーサービスに活用すれば、24時間365日対応可能なカスタマーサポートを構築できます。

機械学習型チャットボットは、複雑な質問への回答や雑談などに対応できるため、多くのユーザーの満足度を向上させられます。

顧客対応へのチャットボットの活用は、古くから行われていますが、シナリオ型や辞書型のチャットボットが主流です。

近い将来、ChatGPTなど高度な生成AIを利用した機械学習型チャットボットが、主流となるでしょう。

要約とブレインストーミング

機械学習型チャットボットは、社内業務にも活かせます。

言語モデル内の膨大なデータを回答に使用するため、事業戦略の立案や業務効率化のアイデア出しの優秀な壁打ち相手になってくれます。

社内に適切な相談相手がいない場合でも、新たな発想を得ることが可能です。

また、就労規則や部署ごとのルールなどを記憶させれば、社内ヘルプデスクとしても活躍します。

まとめ

機械学習型チャットボットは、独自のデータを学習し、人間同様の自然な会話を実現できるチャットボットです。

シナリオ型チャットボットや辞書型チャットボットに比べてできることが多いため、より多くの業務の効率化や顧客満足度の向上に寄与してくれます。

カスタマーサポートやマーケティング、社内業務の効率化など、さまざまな用途で利用できるため、適切なサービスを選び、導入してみましょう。