ここでは、チャットボットの自作についてまとめています。自作する際のポイントや自作方法、自作をするメリット・デメリットなどを紹介していますので、ぜひ参考にしてください。
まず、チャットボットをどんな目的で利用したいのかを明確にしておくことが大切です。
一般的に、チャットボットの利用目的としては、「社内の各部門への問い合わせ件数を減らしたい」「コールセンターへの入電回数を減らしたい」「WEBサイト上での離脱率を改善したい」といったものが挙げられるでしょう。社内でチャットボットを利用したい場合は、社内業務の効率化のほかに、「社内の情報やノウハウを有効に活用したい」といった目的があるケースも考えられます。
チャットボットの導入目的を明確にしておかないと、導入後に失敗してしまう可能性があります。そのため、最初に導入目的を明確にし、チャットボット導入に携わるメンバーやベンダーで認識を共有しておきましょう。
チャットボットは自作できます。自作の方法としては、「一から作る」「フレームワークを活用する」「APIを活用する」などが挙げられます。
プログラミングを行って一からチャットボットを作る方法です。
チャットボットの自作で用いるプログラミング言語は「Python」が適しており、機械学習やディープラーニングに関するライブラリが豊富。ただ、プログラミングには専門的な知識や技術が求められます。そのため、Pythonを用いたプログラミングが得意な担当者が自作するか、技術者を雇用する・アウトソーシングするといった方法を検討することになるでしょう。
チャットボット開発用のフレームワークを活用する方法もあります。
フレームワークとは骨組み（テンプレート）のことであり、アプリやシステム開発のための機能が用意されているのが特徴。フレームワークを活用すれば一からプログラミングを行う必要がないため、初心者でもチャットボットを自作しやすいでしょう。
API（アプリケーション・プログラミング・インターフェース）とは、アプリ開発を容易に行うためのソフトウェア資源です。2つのアプリケーションやソフトウェア同士が情報をやり取りするための仕組みであり、プラットフォームに合わせたAPIが登場しています。
たとえば、LINEなどの特定のプラットフォーム向けのチャットボットを自作したい場合におすすめです。
チャットボットはQ&Aデータをもとにして動くため、シナリオの作成も必要です。チャットボットの原型をつくるために、社内マニュアル等を参考にして、フォーマットに沿ったエクセルデータを作成しましょう。
なお、「Q&Aデータを作成するための社内マニュアルやFAQデータが不足している」という場合は、ベンダーのサポートを受けることも可能。ベンダーによってサポート内容は異なるものの、社内向け・社外向けのQ&Aテンプレートを用意しているほか、専任のスタッフが一緒にフォーマットを作成してくれるサービスがあります。
チャットボットのシナリオを作成した後は、初期構築を行ってテストを実施します。せっかくチャットボットを導入しても、使いにくければ導入効果は得られません。「スムーズに回答にたどり着けるか」「質問の仕方を変えてみても、正しい回答を得られるか」などの点を十分に満たしているかチェックしておきましょう。
また、テストはクリック形式と自由入力形式の両方で行います。もしも回答の精度が低い箇所があれば、設定を再度し直す必要があります。
テストとチューニングを終えたら、いよいよ公開です。チャットボットを本番の環境で公開し、社内アナウンスを行ってチャットボットの認知度を向上させましょう。
また、公開後は利用状況に合わせた調整も大切です。蓄積したデータをもとに、ニーズに合ったチャットボットへとブラッシュアップしていきましょう。公開後に回答精度の低い箇所が見つかれば、再度チューニングを行います。
チャットボットを自作することで、自社に必要な機能だけを備えたチャットボットを導入できます。デザインや機能をカスタマイズできるため、オリジナルで使いやすいチャットボットを実現できるでしょう。また、数種類のチャットボットを自作して使い分けることもできます。
チャットボットを作るためには、専門知識や高い技術が求められます。とくにAIを搭載したチャットボットを自作する場合、自然言語処理といった特殊な知識も必要。チャットボットの自作に必要な知識と技術をもつ人材の確保は簡単ではありません。
また、自作ができる人材を確保しても、チャットボットの自作には時間がかかります。完成までに半年ほどかかるケースも珍しくないでしょう。
さらに、導入後にトラブルが起きた場合、自社で対応しなければならないことにも注意が必要。「自作に携わった中核の社員が退職してしまった」というケースでは、メンテナンスが不可能になるリスクも考えられます。
AIチャットボットを提供しているベンダーもあります。AIチャットボットにはAIが搭載されており、自動学習によって回答の精度がアップしていくのが特徴。
通常のチャットボットはAI非搭載のものもあるため、利用状況に合わせてシナリオの作成やチューニングを行う必要があります。その点、AIチャットボットはデータが蓄積されるほど回答精度がアップするので、まるで人間と話をしているような自然な対話が可能です。
たとえば、「データ量が膨大にある」「QAの分岐が多い」という場合には、AIチャットボットの導入が適しているでしょう。
作ったマニュアルは読まれず、研修動画は見られず、担当者には同じ質問が繰り返し届く――。
そんな状況を放置すると、対応コストはじわじわと膨らんでいきます。
社内チャットボットの導入を検討するうえで大切なのは、まず「どんな目的でチャットボットを導入するのか」を整理することです。
ここでは、目的の種類に合わせて選べる注目のチャットボットをご紹介します。
引用元：NDIソリューションズ
https://solution.ndisol.jp/videoquestor
引用元：TDSE
https://cognigy.tdse.jp/
引用元：ユーザーローカル
https://chatbot.userlocal.jp/
