チャットボットの種類と特徴~AIの有無と仕組みから分類

AIの急速な発達も後押しし、近年急速に注目を集めているチャットボット。顧客や社員から寄せられる問い合わせ対応や、これまで営業やテレアポで行っていた新規顧客獲得をチャットボットに任せ、業務効率化および人的コストの削減を図る企業が増えてきています

貴社が新規にチャットボットを導入したいと考えたとき、検討段階でまず着目すべき点は、チャットボットにはどのような種類があり、それぞれどのような特徴があるのかを把握することです。これらを正確に把握することで、導入効果をアップさせることが可能となります。

目次

チャットボットの種類

チャットボットとは、プログラミングされたロボットが音声や文字情報を通じて、人との受け答えを行うコミュニケーションツールのことです。

チャットボットの種類は、以下の2つの観点から分類できます。

  • AI搭載の有無
  • 仕組みによる違い

チャットボットの比較段階にある方は、まずはどんな種類があるのかを把握したうえで、具体的なサービスを検討することをおすすめします。

【AI搭載の有無別】チャットボットの種類

チャットボット=AIというイメージがあるかもしれませんが、そうではありません。AIが搭載されていないチャットボットサービスも多数リリースされています・

AI搭載の有無によって、チャットボットは「ルールベース(シナリオ)型」と「機械学習型」に大別されます。AIを搭載していないタイプのチャットボットは「ルールベース(シナリオ)型」と呼ばれ、人間があらかじめ設定したシナリオ通りに受け答えをします。一方、「機械学習型」はAIを搭載し、データを基に自らが学習し成長していくタイプのチャットボットです。どちらのタイプにもメリット・デメリットがあり、「AIを搭載している方が優れている」と一概にいえるわけではありません。

チャットボットの種類

では、この2つのタイプの違いを詳しく見ていきましょう。

ルールベース(シナリオ)型

ルールベース(シナリオ)型のチャットボットとは、状況に応じて考えたりオリジナルの答えを導き出したりはできないものの、一定のルールに従って人間らしい会話をすることができます。AI(人工知能)を搭載していないため、「人工無脳のチャットボット」と呼ばれることもあります。

ルールベース(シナリオ)型の仕組み

ルールベース(シナリオ)型のチャットボットは、あらかじめ人間が登録したルールやキーワードマッチングに従って会話を行います。ルールの一例を挙げると「ある一定の言葉を話しかけられたら、決まった返事を返す」といったもので、ルールから少しでも外れたものには対応できません。「おはよう」と話しかけられたら「おはよう!」と答えることはできますが、同じ挨拶である「こんにちは」や「やあ!」は登録されていないため、会話が続かなくなってしまいます。
ルールベース(シナリオ)型チャットボットの仕組み

ルールベース(シナリオ)型のメリット

ルールベース(シナリオ)型のチャットボットには、問い合わせ対応の自動化・効率化の面でさまざまなメリットがあります。

●同じ内容の問い合わせ対応を自動化できる

家電の取り扱い説明や、旅行サイトの予約方法など、同じ内容の問い合わせが頻繁に訪れるケースでは、事前に問い合わせ内容を登録しておくことで回答を自動化できます。

●チャットボットとオペレーター(人間)の連携で効率化が図れる

FAQに載っているような単純な質問内容についてはチャットボットが回答し、内容が複雑になってきたら人間のオペレーターが対応にあたるなど、業務内容によって担当を振り分けることで業務効率化が図れます。

●単純な事例への対応であれば、比較的構築が簡単

イレギュラーがあまり発生せず、シナリオに沿った受け答えで解決できる内容・用途であれば、比較的楽に構築できるため、チャットボットの導入に対するハードルが低くなります。

ルールベース(シナリオ)型のデメリット

一方、ルールベース(シナリオ)型のチャットボットにはデメリットもあります。

●少しでもシナリオやルールから外れたことには対応できない

「おはよう」だけをあいさつの言葉としてルール化している場合、「こんにちは」や「オッス」「やあ!」「元気?」などはあいさつとして認識できず、会話がストップしてしまいます。

●あらかじめシナリオやルールを設定するのが大変

チャットボットの対応をなるべく自然に、スムーズに行わせようとする場合、事前に膨大なシナリオを考えルールを設定しなければなりません。そのための人的コストと手間が発生します。

●ルールを外れると機能しなくなってしまうため、顧客満足度が下がる

少しでも複雑な質問をすると機能しなくなるため、結局人間のオペレーターに問い合わせをしなければなりません。顧客にとっては二度手間になり、顧客満足度をかえって下げてしまうリスクをはらみます。

ルールベース(シナリオ)型の用途

上記で紹介したメリットとデメリットから、ルールベース(シナリオ)型のチャットボットに適した用途を考えてみましょう。

●カスタマーサポート

特定の問い合わせに対し、回答が書かれている「よくある質問」のページを案内するなど、カスタマーサポート業務を代行させることができます。

●旅行サイトのFAQ

子ども料金や一部屋あたりの定員など、同じ質問が頻繁に来ることが想定される旅行商品について、問い合わせ業務を代行させることができます

●レコメンド機能

「商品Aを買った人には商品Bをすすめる」とルール化することで、関連商品の訴求を自動化でき、購買力のアップにつながります

●消極的な顧客とのファーストコンタクト

「わざわざ電話で問い合わせするほどでもないが、内容について聞いてみたい」という顧客に対し、問い合わせのハードルを下げることで気軽なファーストコンタクトのポイントをもつことができます

機械学習型

機械学習型のチャットボットとは、膨大なデータを基に入力されたワードを解析し、統計的に最も適切な回答をするようプログラミングされたロボットのことです。AI(人工知能)を搭載し、回答を間違えてしまってもデータを再学習したりすることができ、徐々に回答精度を高めていける特徴があります。

機械学習型の仕組み

機械学習型のチャットボットは、過去に学んだことをAIが記憶し、新しい事象に出会ったときに過去のデータを解析して正しい回答を導き出すことができます。たとえば「おはよう」という話しかけに「おはよう!」と答えた過去があれば、「おはようございます」と話しかけられた場合でも「おはよう/ございます」と解析することで、「おはよう」=「おはようございます」と判断することができます。このように応用と反復学習を繰り返すことで、自ら学習して会話の精度を高めていけるのです。
機械学習型チャットボットの仕組み

機械学習型のメリット

機械学習型のチャットボットには、高度な問い合わせ対応やコスト削減などの面で、さまざまなメリットがあります。

●複雑な問い合わせにも対応することができ、人的コストを削減できる

ルールベース(シナリオ)型よりもさらに高度・広範囲の問い合わせに対応することができ、オペレーターなどにかかる人的コストを削減できます。

●24時間365日顧客対応ができ、機会損失しないで済む

高い問い合わせ対応スキルを持ったチャットボットが24時間365日顧客と接することで、真夜中や早朝の問い合わせにも回答ができるようになり、営業機会の損失を大幅に減らすことができます。

●自ら学習し精度を高めるため、ルール設定などの手間が省ける

運用しながら細かいルールやシナリオを追加していくルールベース型チャットボットに比べ、機械学習型は自ら学習し回答精度を高めていけるため、運用コストが省けます。

機械学習型のデメリット

一方で、機械学習型のチャットボットにもデメリットは存在します。

●「教師データ」の質により、回答精度や学習に差が出る

チャットボットの運用を開始する前に、「教師データ」と呼ばれるFAQデータ(質問に対する正しい回答をまとめたデータベース)を用意する必要があり、この「教師データ」の質が悪いと回答精度が下がるほか、学習能力も高まりづらくなります。

●定期的なチューニングが欠かせない

「機械学習型」のチャットボットは自ら学習してはくれるものの、まったくメンテンナンスが不要というわけではありません。顧客の要望をかなえられなかったやり取りは常に監視し、人の手でチューニングしていくことで会話の精度を高めていきます。チャットボットの導入効果を上げるためには、ある程度の人的リソースを割くことが必要です。

機械学習型の用途

上記で紹介したメリットとデメリットから、機械学習型のチャットボットに適した用途を考えてみましょう。

●ECサイトでの接客

アパレルのオンラインストア等でサイズや欲しいアイテムを入力すると、これまでの回答履歴からチャットボットがおすすめの商品を提案できます。ユーザーが求める商品にスムーズにたどり着くことで、購買力アップにつながります。

●飲食店の予約代行

ユーザーが希望の飲食店を選び予約日時を入力すると、チャットボットが飲食店へ電話・メール等で空きを確認。結果をチャットでお知らせしてくれます。人数変更などもすべてチャット上で解決でき、ユーザーの手間が省ける

●カスタマーサポート

ユーザーからの問い合わせ内容に応じ、サイト内で適切なFAQページに誘導します。顧客満足度アップにつながるほか、オペレーターなどにかかる人的コストも削減できます。

【仕組み別】チャットボットの種類

ここまでは、チャットボットへのAI搭載の有無による違いを解説してきましたが、チャットボットは、サービスの仕組みからも、以下の4種に分類することができます。

  • ログ型
  • 選択肢型
  • 辞書型
  • 選択肢型&辞書型

これらのチャットボットにはそれぞれどんな特徴があるのか、詳しく解説していきます。

ログ型

ログ型チャットボットとは、人間の会話を記録して学習し、入力された文脈を解釈して返答してくれる、いわゆる機械学習型AIチャットボットです。

たとえば「Aの発言の後にはBと返答するパターンが多い」ことをチャットボットが学習し、実際に「A」と言われた時は「B」と返せるようになります。会話を覚えれば覚えるほど精度が向上するので、より人間の会話に近い自然なやり取りができます。ただし、会話データの量が少ないとチャットボットの学習量も必然的に少なくなり、なかなか精度を高められません。多くの問い合わせが見込めるシーンでの活用に向いています

選択肢型

選択肢型チャットボットとは、事前に用意されたシナリオに対し、ユーザーが選択式で回答をして会話をする種類のチャットボットです。質問分岐が正確にできていれば、手軽にチャットボットを作成することができることがメリットです。もともとはコンピューターゲームをベースに生まれた仕組みで、シナリオ通りにユーザーを誘導できます。

選択肢型チャットボットはCVRを高める目的で使われることも多く、中でもqualvaはCVR向上に特化したタイプのチャットボットです。qualvaは親しみやすいチャット型デザインと、一問一問丁寧に会話するコンシェルジュのようなサービス力を兼ね備えています。ユーザーを疲れさせず、入力時の物理的・精神的な負荷を下げることで、顧客満足度の改善、ユーザー誘引によるCVR向上に効果を発揮します。

さらに選択肢型チャットボットの中で決済機能をもったサービスは、唯一qualvaのみ。導入したその日から、CVR向上効果を期待できるチャットボットです。

qualvaとは

辞書型

辞書型チャットボットとは、事前に「キーワード」と「その返答」の組み合わせから成る複数の単語を登録しておくことで、そのキーワードが入力された時に適した応答をしてくれるチャットボットです。ユーザーが入力した文章に、該当するキーワードが一語でも含まれていれば会話が成り立つため、人間と直接会話をしているようなスムーズな対応ができることがメリットです。

ただし事前に大量のキーワードを登録しておかないと、充実した“辞書”とはならないため、キーワードがどれも該当せず、会話が成立しなくなってしまいます。登録にかかる人的コストの発生を余儀なくされます。

選択肢型&辞書型

選択肢型&辞書型チャットボットとは、上記の選択肢型と辞書型の機能を併せ持つタイプのチャットボットです。この仕組みを採用したチャットボットは、多くのサービスがリリースされています。カレンダーと連携できる日程調整向けのサービスや、正確な単語だけではなくいわゆる「話し言葉」などのあいまいなワードも認識できるサービスなど、それぞれの特徴から最適なチャットボットを選ぶことができます

デメリットは、選択肢型・辞書型それぞれの弱点を内包していること。柔軟性に若干欠けることと、キーワードの事前登録の手間が必要なことは導入前に考慮すべきポイントです。

まとめ

チャットボットは、「AI搭載の有無」と「サービスの仕組み」からさまざまなタイプに分類することができます。どのタイプにもメリット・デメリットがありますので、導入する目的に合わせ、都度最適なチャットボットを選択してください。優れたチャットボットサービスは、業務効率化やコストカット、そして貴社サイトのCVR向上に大きく貢献してくれるはずです。