会話型aiの特徴とは
会話型aiの特徴として挙げられるのはこれまでは人の手によって、人力で行われていた様々な会話型の業務に関してaiが代わりに行うようにすることで業務負担の軽減、業務効率の最大化が目的です。
会話型aiを導入することで回答業務の自動化を実現してコスト削減などにも貢献が期待されています。
各企業で導入が進む会話型aiのチャットボットについて
各企業で導入が進む会話型aiのチャットボットに使用されているaiは特化型人工知能と呼ばれているもので、特定のジャンルに関しては人間以上のパフォーマンスが期待できます。特化型人工知能は他にも将棋・囲碁の対局aiや自動運転aiなどです。
会話型aiチャットボットとはその名の通り、会話に対して特化しており、質問などに対してテキストや音声を活用しながら自動で会話ができるものです、近年では様々な企業が業務効率化を図るために導入しており、官公庁などでも導入実績が増えてきています。
会話に強いai
会話に強いaiを導入することでチャットボット自体を自然に動かすことができるので、使用者がストレスなく使用が可能です。チャットボットを正確に動かすためには特化型人工知能であるaiはシステムの要であるといえます。
シナリオチャットボットと異なる点
チャットボットには2種類ありますが、シナリオチャットボットとaiチャットボットです。シナリオチャットボットはチャットボットに入力された質問や情報などに関して、あらかじめプログラミングなどで決められている回答をします。
そのため想定されている質問に対して設定している回答をするチャットボットです。
会話型aiを支える根幹のシステムとは
会話型aiを支える根幹のシステムには自然言語処理と機械学習の2種類がありますが、それぞれに重要な役割があるので、それぞれの特徴について理解することは非常に重要といえます。
それぞれの特徴や役割について紹介していきます。
自然言語処理
自然言語学習とは人間同士が会話する際に発生する曖昧な部分をテキストデータなどに活用をするための技術のことです。
そもそも自然言語とは日常会話で使用する言語のことを指し、プログラミングなどで設定されているプログラミング言語と違って、人間同士の会話では人間が曖昧な部分を細くしながら会話しています。
自然言語学習では曖昧な部分を解析することによって克服することが目的です。
機械学習
機械学習はチャットボットに入力されたデータなどから規則性や規則性などを発見するために必要な技術です。機械学習をaiが行うことによって、本来であればプログラミングなどによって設定する必要がある会話についても解消します。
規則性などをaiが把握することで要因からの結果を正確に予測・判断が可能になります。
会話型aiの主な導入事例
会話型aiは様々な企業で導入がされていますが、実際にどのように会話型aiはどのように導入されて使用されているかについて理解することが大切です。会話型aiは企業活動において導入すれば利益などに対する貢献には期待できますが、企業自体の目的や業務内容によってはチャットボットの導入の効果が期待できないことも多いです。
そういった観点から会話型aiの特徴について把握して導入事例についても確認しておくことは大切であるといえます。会話型aiの主な導入事例について紹介していきます。
社内FAQ
社内では様々なツールを使用する以外にも部署同士の質問などが業務中には必須です。また、社内FAQに関しては担当者が本来の業務と並行して行っていることが多いので、担当者には負担が大きくかかっていることも珍しくありません。
会話型aiを導入することによって社内FAQをチャットボットで担当者に代わって回答するようになるので業務効率化にも貢献してくれます。
カスタマー対応
カスタマー対応によって問い合わされる内容に関しては正確さと速さが求められるので、全てを人力で返答していると手間と時間がかかるだけでなく、人力によって返答する場合には返答者の知識や経験などによって大きくクオリティが異なってきます。
チャットボットを活用することによって、カスタマー対応を一定の正確さと速さの確保が可能です。また、チャットボットの導入によってオペレーター負担の軽減だけでなく、業務効率化や人件費削減も見込めます。
会話型aiの開発が簡単ではない理由
会話型aiは企業経営において業務効率化や人件費削減、従業員の負担軽減とメリットが大きいですが、デメリットとしては会話型aiの開発は簡単ではない点です。会話型aiを始めから作る場合には会話型aiに関する情報や技術について学ぶ必要がある他、大量のデータを入手して会話型aiに学習させる必要があります。
他の特化型人工知能である囲碁・将棋などは学習データが何年分も蓄積されているので比較的学習自体は簡単です。しかし、会話型aiでは様々な展開を予測する必要があるだけでなく、曖昧な表現や表記ゆれに関しても対応をしなければいけません。
特化型人工知能の中でも対応する場面や状況が多いことから、会話型aiは特に複雑な性能が求められる傾向にあり、開発をするためには専門的な知識や技術が必要であるとされています。
そういった観点から会話型aiの開発が簡単ではないといえます。
学習データを簡単には入手できない
学習データを簡単には入手できないことも会話型aiを開発するのが簡単ではない理由の1つです。会話型aiでの学習データを集めるためにはSNSなどで雑談や会話について活用することで学習データを集めることはできる他、既に会話型aiを開発している企業などから学習データを提供してもらう方法もあります。
しかし、SNSでの学習データだけでは十分な会話型aiの学習には不足しており、企業などが持っている学習データは貴重なため公開することはあまりありません。近年では学習データの公開は積極的に行うべきであるとの動きもあるので、将来的には学習データの入手は簡単になる可能性も期待できます。
雑談自体は日常生活においては何気なく行っていますが、雑談は実は高度な行為なので簡単には学習をすることは不可能です。
時間とお金が両方とも必要
会話型aiを開発するためには時間とお金が両方とも必要であり、どちらも企業経営においては重要です。そのため会話型aiを開発するためには様々な開発コストを投入することが求められるので、どのように行動するかの判断も求められます。
また、状況次第では開発コストと回収できるコストが釣り合わないこともあります。会話型aiを導入するために開発を行ったとしても実際に導入が出来るまでにどれくらいの時間とお金が必要かはわからないので、自社で開発することにこだわりがないのであれば他社が開発したものを使用するなどの判断も必要となります。
まとめ
会話型aiは導入して上手に活用することによって、企業全体の業務効率化や人員削減、経費削減にも繋がっていきます。
それ以外でもこれまでは本来の業務と兼任して社内FAQやカスタマー対応を行っていたために従業員に大きな負担になっていましたが、それらも会話型aiの導入・チャットボットの導入を行うことによって負担軽減が可能です。
特に製品の質問などがカスタマーから日常的に送られてくる企業には会話型ai・チャットボットの導入は重要ともいえ、それらを上手に活用することでさらなる企業利益を生み出すことにも期待できます。
この記事の執筆・監修者
Aidiot編集部「BtoB領域の脳と心臓になる」をビジョンに、データを活用したアルゴリズムやソフトウェアの提供を行う株式会社アイディオットの編集部。AI・データを扱うエンジニアや日本を代表する大手企業担当者をカウンターパートにするビジネスサイドのスタッフが記事を執筆・監修。近年、活用が進んでいるAIやDX、カーボンニュートラルなどのトピックを分かりやすく解説します。
