本記事では、「チャットボット」に関心があり、導入を検討されている企業や自治体のWEBサービスの運営者、マーケティング部門・カスタマーサポート部門のご担当者の方に向けて解説していきます。
このような疑問にお答えする記事となっております。
チャットボットについて検討中の方はぜひご一読ください。
※チャットボットをWebサイトに設置するメリットについて詳しく知りたい方は、こちらの解説記事をご覧ください。
関連記事：チャットボットをWebサイトに設置する5つのメリット
目次
まず、チャットボット（Chat Bot）とは、「チャット（Chat）」と「ボット（Bot）」を組み合わせた言葉です。チャット（Chat）とは、インターネットを介してテキストで双方向のやりとりができる仕組みです。身近なものだと日本ではLINEなどが有名です。
ボット（Bot）とは、ロボットの略で、人間の代わりにタスクやコミュニケーションを自動的に遂行する仕組みのことを指しております。つまり、チャットボットとは、テキストでのやりとりを自動化するシステムです。ユーザからの質問に対して、あらかじめ用意されたルールや機械学習の結果に沿って回答をします。
WEBサイト上で利用されたり、LINEの公式アカウントなどで活用されていますが、日本では2016年頃から急速に発展しており、慢性的に人材不足などが顕著な企業や自治体の「カスタマーサポート」の部署などで積極的な導入事例が増えてきています。
WEBサイト上で利用されたり、LINEの公式アカウントなどで活用されていますが、日本では2016年頃から急速に発展しており、人材不足などが顕著な「カスタマーサポート」の部署などで導入が進んでいます。
チャットボットには、作り方や答え方などによっていくつかの種類に分けることができます。
チャットボットは作り方によって、ルールベース型と、機械学習型(AI型)の大きく2種類に分けることができます。
まずルールベース型は、ユーザーからの質問を予測し、その質問に対してどのような回答をすれば適切なのか、全て手動で設定します。あらかじめ質問と回答のデータをセットし、「AならばB」というようにルールに沿って回答していきます。
元々FAQや回答例などのデータベースがある場合は、初期の設定も容易ですぐに始めやすいのはルールベース型です。また、日々繰り返される問い合わせ内容であればチャットボットで自動化することで大幅に業務を効率化することができる点もメリットだと言えます。
ただ、ルール通りであれば、正確に、確実に回答することができる一方で、設定ルール外のことには柔軟に対応できないので、大量の質問に答えさせようとすると、膨大なルールの設定対応が必要になります。稼働開始後も手動による細かなセットやメンテナンスが一定量必要であり工数がかかってしまうというデメリットも存在します。
機械学習型は、いわゆる人工知能（AI）の一種である機械学習の技術を用いて、どのような回答をすれば適切なのかをコンピュータ自らが学習していきます。あらかじめ質問と回答のデータを準備し、コンピュータに学習させることで、質問の言葉の揺らぎにも対応できたりと、ユーザーからの複雑な質問・広範囲な質問にもルールベース型のチャットボットよりも柔軟に対応することができます。
また、一度学習をすれば、その後はユーザーのフィードバックなどを元に、自ら改善することができるので、設定の手間や稼働開始後の運用コスト・人的な稼働も削減することが可能です。
ただ、一方で間違ったフィードバックによる学習がAIのほうで行われてしまうと、回答率が大幅に下がるなど、正確性に問題がある場合もあるので、デメリットも存在します。また、AIに学習させる「正しい回答例」をまとめた「教師データ」というデータベースの精度がそもそも悪いと、回答精度が上がりにくくなるので、運用実績・事例が豊富なチャットボットサービスを選びましょう。AI型とはいえ、開始後の調整も全くしないというわけにはいきませんので、サポート体制が充実しているサービスに調整も含めた対応も依頼してみても良いでしょう。
では、「ルールベース型」と「機械学習型(AI型)」、いったいどちらを選べばよいでしょうか？選定の軸としては、予算や、回答の複雑さなどがポイントになります。
（予算面）
一般的には、機械学習型(AI型)の方が初期コストは高くなります。運用コストは、管理・運用するための人件費なども含めると一概にどちらが高いとは言えないですが、常に人間によるルールの変更やメンテナンスが必要なのはルールベース型です。
（回答の複雑さ）
想定されるFAQ（よくある質問）の数が少なく、新しいFAQが頻繁に出てこないような場合は、ルールベース型で運営可能です。FAQの数が多く、新しいFAQが頻繁に出てくるサービスでの導入の場合は、機械学習型(AI型)の方が運営しやすいです。
| 両者の特徴と違い | ルールベース | 機械学習型（AI型） |
|---|---|---|
| 設定方法 | あらかじめ質問を想定し、回答データを個々にセットする。 | 回答例をまとめたデータを元にAIが自動的に学習を行う。 |
| コスト | 導入はAI型より安価。ルール追加など人的対応は必要。 | 導入はルールベース型よりは高額。AIが学習するので手はかかりにくい。 |
| メリット | FAQのデータベースがあれば始めやすい。 | 複雑な質問や広範囲な質問にも柔軟に対応することが可能。 |
| デメリット | 人間によるルール追加などメンテナンスが必要。ルール外の質問は回答不可。 | AIが間違った学習を進めると、正確性や回答精度が落ちるリスクがある。 |
次に、チャットボットは、その「答え方の違い」でも、シナリオ型とスロット型の2種類に分類することができます。
どちらが優れているというわけではなく、チャットボットで対応したい業務や、その目的によって変わってくるため、それぞれの性質を理解して、適切なものを選ぶことが重要です。
シナリオ型では、イエス/ノーで答えられる分岐に従い、シナリオに沿って回答をする方法です。「質問Aが選択されたらBを回答する」「Cが選択されたらD」といったように、あらかじめ用意しておいたシナリオ通りに回答を進めます。ユーザーに選択肢を選んでもらい、選択肢によってシナリオが進んでいきます。シナリオで分岐し、予め準備してあるFAQで回答します。製品やサービスに関する問い合わせなど、幅広い回答が想定されている場合に用いられることが多いです。
スロット型では、ユーザーに確認したい項目（スロット）を埋めるまで質問を繰り返す方法です。スロット・フィリングというのは、ユーザーが求める情報（スロット）を埋めていき全てが揃ったら（フィリング）処理をするというものです。通販の受注で「商品名」「名前」「住所」を埋めたり、レストランの予約受付で、「日時」「人数」「メニュー」の項目を埋めたりと、確認したい項目が決まっている場合に大きな効果を発揮するタイプです。
ここまで、チャットボットの概要や種類についてご説明して参りました。
次にチャットボットに期待される効果について説明します。
webサービスを運営する上で重要なCVRの改善などの「マーケティング分野での効果」や、「カスタマーサポート」という観点でも多くの効果が期待できますので、順番に解説していきたいと思います。
ECサイト等で、ユーザーが購入に至るまでのステップを、購入前・購入時・購入後、と3つのプロセスに分解すると、各購買プロセスでは以下のような効果が期待されます。
チャットボットは、購入前から、購入時、購入後など、どのフェーズでも活用ができ、顧客体験（CX: カスタマーエクスペリエンス）の向上や、コンバージョン率の改善など、パフォーマンスの向上にも貢献が期待されます。
顧客体験(CX)の向上においては、主に「顧客努力の低減」を行うことで、ディスロイヤリティの緩和などが可能です。FAQを検索する際の煩わしさや、営業時間内で問い合わせをしないといけない、問い合わせしてもすぐに返信がない、といった顧客体験を低下させる原因をチャットボットの導入で解決することができます。
また、リアル店舗との組み合わせで、来店前にチャットボットを使い、チェック項目などへの回答を完了しておくことで、リアル店舗に来店した際の案内がスムーズになるなど、顧客体験価値向上にも貢献することができます。
また、ユーザーとのタッチポイントの増加や、問い合わせ時の心理的ハードルの低下などにもチャットボットは効果が見られています。潜在層へのアプローチ効果も期待できるので、チャットボットを導入することでお問い合わせいただく年齢層の構成が変わったり、これまで掴めていなかったニーズを把握できるようになったという事例もあります。
チャットボットによるCVR(獲得率)の向上は、問い合わせフォームの入力などで起きてしまう「サイト離脱」を防ぐことで、離脱率の改善も可能です。その際、チャットボットだと階層の深さが分からないため、入力完了率を表示する、キャラクターなどを用いて、対話することへのモチベーションを維持することが重要になってきます。
また、顧客のWEBサイト上での動きに合わせて、FAQ（よくある質問）や、新サービスのレコメンド（おすすめ）を行うような事例も増えてきています。この場合も、対話することへのモチベーションが重要になるため、キャラクター性を持たせることがポイントです。その他、対応履歴による分析等を行えば、マーケティング施策に活かすことができるなどの期待もできます。
最近では、感染症対策などから、対面より非対面の接客機会が増えてきているので、接客ツールとしてのチャットボットへ期待も高まっています。しかし現状ではまだ人間に近い対話能力を持ったシステムは存在しておらず、回答できる範囲は、限られています。
また、人間のように臨機応変に案内する内容を変えて回答したり、柔軟におすすめをすることが難しいケースも多いです。そのため、接客やセールス等でチャットボットを利用する場合は、「有人チャット」と組み合わせることで相互に補完して運営をされるケースが多くあります。
上記でご説明した効果以外に、「カスタマーサポート」の領域においてもチャットボットによる「業務の効率化」や「利用者の利便性向上」は日々進んでいます。コスト高となってしまい、全て人間のオペレーターで対応することが難しい場合であっても、チャットボットであれば、様々な企業のWEBサービスや自治体で、24時間365日、いつでも即時対応することが可能です。
例えば、これまで一日に何度も同じようなお問い合わせの電話やメールが、カスタマーサポート部門の担当宛に来てしまっていた場合、順番に担当者やオペレーター対応するのでどうしても待ち時間が発生してしまいます。ただ、チャットボットであれば、即時にお問い合わせについて回答が可能です。
サイト内の適切なFAQ（よくある質問）ページに導くなど、お客様が感じた疑問についてお待たせすることなく、「リアルタイム」に解決できるようになるので、顧客体験(CX)の向上にもつながります。
また、カスタマーサポート業務の担当者側にとっても、チャットボット導入はメリットがあります。担当者もいつも同じような質問に答えているだけではモチベーションを保ち、良いサポートレベルを維持することは難しくなることもあります。
対応する業務を分解し、よくある質問の対応はチャットボットに任せてしまえば、サポート担当はチャットボットでは解決ができない難しいタスクから優先的に対応することができ、本来のコア業務に集中できます。そうすればサービス全体のサポートレベルも向上し、カスタマーサポート担当者のエクスペリエンスも改善されます。
このようにチャットボットは、マーケティング領域だけでなく、カスタマーサポート業務のなかでも、「お問い合わせ対応時間の短縮」や、「利用者の利便性向上」等に、その効果を発揮しています。
実際にAIチャットボットGoQSmile（ごくースマイル）を導入した事例をご紹介します！>>
今回はチャットボットについて、概要や種類、期待される効果について解説して参りました。近年、テクノロジーの発展や労働人材不足からチャットボットへの期待が高まっており、国内でも多くのサービスが混在しています。その中で自社の状況に合うものを選ぶためには、まずは実現したいことや目的を明確にすることが大切です。
チャットボットをはじめ、テクノロジーはあくまで手段です。目的を達成するために、チャットボットが選択肢としてベストなのか、その中でも最も効果的なチャットボットの種類は何か、効果を最大化するために必要なオペレーションはどのようなものなのかなど、目的に沿って検討を進めていく必要があります。
今回、ご紹介しました内容を参考に自社にあったチャットボットのサービスについて選択しましょう。
以上となります。ご一読ありがとうございました。
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