チャットボットの使い方とツール選定やシナリオ作成のコツを解説！

新しいコミュニケーションツールとして、近年急速に注目を集めているチャットボット。企業が自社サイトにチャットボットを導入したいと考えた場合、最初に何を行ったらよいのでしょうか？

チャットボットの用途や効果的な使い方、実際の導入事例について解説していきます。

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チャットボットの用途

Webサイト上にチャット画面が現れ、サイト内のコンテンツに誘導してくれたり、「よくある質問」に答えてくれたり…そんな経験をお持ちの方は多いのではないでしょうか。

このツールは「チャットボット」と呼ばれ、企業のオフィシャルサイトなどで導入が急速に進んでいます。

チャットボットの仕組みは、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会話・受け答えを行うというもの。チャットボットを導入することで、カスタマーサポートの自動化やユーザーエンゲージメントの向上、問い合わせ率の改善などが期待されます。

チャットボットの特徴や仕組みについて詳しく知りたい方は以下の記事をご覧ください。
関連記事：チャットボットとは？種類や特徴～AIの有無と仕組みから分類を解説

カスタマーサポートの自動化

チャットボットを導入することで、24時間いつでも顧客からの問い合わせに自動で返答でき、人的リソース・コストを大幅に削減できます。

似たような問い合わせが多く、回答も単純なことが多いFAQ専門のコールセンターに導入するメリットは特に大きく、慢性的な人手不足に悩むコールセンター業界にとっては、チャットボットはなくてはならないツールとなりつつあります。

コールセンターへの電話がつながりづらく、顧客を待たせることでイライラを増幅させるといったことも回避でき、お客様からのクレームを受けてオペレーターが疲弊することもなくなるでしょう。

ユーザーエンゲージメントの向上

チャットボットの導入は、ユーザーエンゲージメントの向上にもつながります。

顧客からのサービスや商品への問い合わせは、何度も同じやり取りが繰り返されることが多いものです。

受け答えを担うチャットボットのシステムにそれらの情報を蓄積することにより、データマイニングが可能になります。

例えば、同様の問い合わせが異常に多い場合は、サービスや商品の案内方法に何か問題があると気づくことができ、問い合わせをしてくる年齢や性別の層に特徴がある場合は、そこから新たな課題が発見できるかもしれません。

結果として、サイトを訪れたユーザーにストレスをかけない“おもてなし”が可能となり、購入を決断するエンゲージメントに促すことができるのです。

問い合わせ率の改善

チャットボットの導入は、問い合わせ率の改善も期待できます。

顧客からの問い合わせに対し、ロボットが瞬時に回答内容を選択・表示できるようになると、解決までにかかる時間は大幅に削減されます。

PCやスマホでの簡単なやり取りで問題を解決できるので、「わざわざ電話をしてまで聞くことでもない」といった問い合わせに対する心理的なハードルが下がるのです。

問い合わせ件数の増加により潜在顧客とのコンタクト機会もおのずと増え、それはビジネスチャンスの拡大にもつながります。

チャットボットの使い方

チャットボットの基本的な使い方は以下の4ステップになります。まずは導入目的をはっきりさせ、チャットボットを作ための最適なツールを選定しましょう。

次にチャットボットを動かすためのシナリオやルールを作成、最後にオペレーターなどの人員を配置し、運用体制を整えていきます。

1. 導入目的の明確化
2. ツールの選定・導入
3. シナリオ・ルール作成
4. オペレーターなど人員配置

導入目的の明確化

チャットボット導入の目的や改善したい課題を明確にしておかなければ、チャットボットの作成ツールやシナリオ等を決めることができません。

一例をあげると、「顧客からの問い合わせ対応をチャットボットに任せ、人的コストを節約したい」場合と、「企業ホームページを訪れるユーザーとの接点を増やし、コンバージョンにつなげたい」では、選ぶべきチャットボットの種類や機能がまったく異なるのです。

まずは、チャットボットを使って何がしたいのか、どの業務をどのように改善したいのか、細かく具体的に洗い出してみましょう。

ツールの選定・導入

導入目的が明確になったら、チャットボットツールを選定します。チャットボットの導入には複雑なプログラミングの知識は特別必要とされず、いまでは比較的簡単に運用を始められるパッケージがそろっています。

チャットボットが導入目的を達成できるような機能を有しているか、それに見合う価格であるか。チャットボットを動かすためのシナリオ作成の難易度などの点も含めて慎重に比較検討し、最適なツールを選ぶようにしてください。

シナリオ・ルール作成

チャットボットには大きく分けて「ルールベース（シナリオ）型」と「AI型」の2種類があり、ルールベース型のチャットボットは、人間があらかじめ設定しておいたシナリオ・ルールに応じて受け答えをします。

そのため、チャットボットを運用する前に複数パターンのルシナリオを登録しておく必要があり、シナリオが質量ともに充実しているほど、チャットボットの受け答えの精度も上がってきます。

ルールベース型のチャットボットにおける初期設計のポイントは、以下になります。

• 想定される質問項目と回答を洗い出す
• より自然な会話になるよう、シナリオ・ルール作成時に十分注意する
• チャットボットでは解決できない複雑な質問は、人間のオペレーターに引き継ぐよう設計する

一方、AI型のチャットボットは人工知能を搭載しているため、決められたシナリオ以外にも過去の事例から学習して回答を導き出すことができますが、導入初期にはあらかじめ「学習データ」を準備する必要があります。

学習データとは、質問に対する正しい回答をまとめたデータベースのことを指し、このデータ量が不十分だと回答精度も下がり、学習能力も高まりません。これはルールベース型のチャットボットと同様です。

AI型のチャットボットにおける初期設計のポイントは、以下になります。

• 運用前に「学習データ」と呼ばれるFAQ集を作成する必要がある
• 「学習データ」の量が回答精度に直結するので、十分な数を用意する

関連記事：シナリオの「出し分け」と「分岐」の違い

オペレーターなど人員配置

チャットボットは導入して終わりではなく、運用開始後のPDCAが必須となります。

寄せられる問い合わせは、チャットボットのみで100％解決できるものばかりではないため、やはり人間のオペレーターが必要となる局面もあります。

また、ルールベース型、AI型、いずれであっても、チャットボットの効果を最大限に高めるためには、定期的なメンテナンスが欠かせません。

回答精度の見直しや、最終的にオペレーターの助けが必要になった回数のチェックなど、人の目で見て確認しないといけない事項も存在するため、メンテナンスにかかる人的リソースもあらかじめ計算に入れておきましょう。

チャットボットの導入事例

実際のチャットボットの導入事例も見ていきましょう。チャットボットを導入して成功した企業や自治体には、導入前に「チャットボットで何をしたいのか」というビジョンが明確にあり、その目的に向かってプロジェクトを進めることで成功に至っていることが伺えます。

ECサイトでの導入事例

導入企業：THE NORTH FACE

導入に至った経緯

「THE NORTH FACE」のECサイトを訪れたユーザーが膨大なアイテム量の中から欲しい商品を探し出せず、購入に至る前に離脱してしまう問題が多発。

導入目的

商品までの導線をスムーズにし、さらにユーザーの好みに合ったものを提案できるECサイトに改善するため、AI型チャットボットを導入。

導入後の効果

チャットボットがユーザーの好みやニーズを質問し、その回答から最適な商品を提案することができるようになった。オンラインショッピングにかかる時間を短縮し、商品を探す手間が省けたことでユーザー満足度が上がり、潜在顧客の取り込みにも成功。

自治体サービスでの導入事例

導入自治体：川崎市総務企画局情報管理部推進課

導入に至った経緯

市民からの問い合わせに24時間対応できず、利便性が悪い。問い合わせ件数が多く、労働時間の超過につながっている。

導入目的

AI型チャットボットを市民からの問い合わせに活用することで、行政サービスの向上及び職員の業務効率化を図る。

導入後の効果

テスト導入後のアンケートでは「24時間対応になり便利になった」「知りたいことが簡単にわかる」「電話、窓口問い合わせより気軽」といった好意的な意見が多く、今後も継続してほしいとの要望が市民の95％、行政職員の86％から寄せられた。市ではこの結果を踏まえ、チャットボット正式導入に向けた具体的な検討が進められている。

社内利用での導入事例

導入企業：株式会社ベルパーク

導入に至った経緯

携帯電話のキャリアショップを全国に展開。278社ある各ショップから社内管理に関する問い合わせが後を絶たず、問い合わせする側・される側双方の負担が大きい。

導入目的

人事・総務等の管理部門への問い合わせをチャットボットに回答させることで、解決までの時間を大幅に短縮し、管理部門が本来業務に集中できるようにしたい。

導入後の効果

社員には「総務・人事に何を質問したいか？」、管理部門には「社員からの最も多い問い合わせは何か？」と双方向からヒアリングした上で学習データを作成したことで、質量ともに優れたデータをAIチャットボットに搭載できた。チャットボット公開直後1週間で質問件数は300件に。公開後2か月半時点で、回答表示率77％、正答率87％と精度の高い回答ができている。

チャットボットの導入失敗例

ここまでは成功事例を見てきましたが、チャットボットの導入が失敗に終わるケースもあります。失敗の理由には以下のような項目が挙げられます。

• チャットボットに過剰な期待をしすぎている
• 単独部署で導入を推進したため、全社的な目線が欠けている

まず失敗の要因となるのは、チャットボットへの過度な期待です。チャットボットの「中身」を作るのはあくまでも人間であり、すべての質問に完璧に答えられるわけではありません。

こうした失敗を避けるには、まず「チャットボットは万能である」という思い込みを捨て、チャットボットが回答しやすい質問パターンや得意な分野を社内で共有するだけでも違ってくるでしょう。

次に、チャットボット導入を主に担うのは情報システム部などが一般的ですが、もともとITリテラシーが高い部門のみで検証してしまうと、平均的な社員目線に合わないチャットボットになってしまうこともしばしばあります。チャットボット開発は一つの部門だけに任せるのではなく、社内横断のプロジェクトで推進すべきです。

CVR向上特化型チャットボット「qualva」

問い合わせ業務の自動化や顧客満足度アップ、さらにユーザーエンゲージメントの向上など、さまざまな業務改善効果が期待できるチャットボット。なかでも、ユーザーエンゲージメント、CVRの向上に特化したチャットボットがqualvaです。

FAQ機能に特化したチャットボットや、会話が得意なチャットボット。このようにチャットボットにはさまざまな種類・特性がありますが、qualvaは新規顧客獲得専用のチャットボットです。新規顧客となる可能性を秘めたユーザーに対して、ウェブフォーム入力のアシストをすることで離脱を防ぎ、最終的なゴールであるコンバージョンへと自然な流れで促します。

CVR改善ツールをお探しでしたら、ぜひチャットボットqualva導入をご検討ください。

まとめ

導入前の準備から実際の運用方法まで、チャットボットの使い方を詳しく解説してきましたが、貴社に最適なチャットボットのイメージはつかめたでしょうか？

改善したい課題によって、選ぶべきチャットボットは大きく異なります。ぜひ“チャットボットの成功事例”となるよう、導入プロジェクトを推進してください。

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