自社セミナーを開催しました。
「メンテナンスに時間がかかっては意味がない!最新のチャットボットの性能とAIによるFAQ作成支援をご紹介」
12月10日、「メンテナンスに時間がかかっては意味がない!最新のチャットボットの性能とAIによるFAQ作成支援をご紹介」と題して、オンラインセミナーを開催しました。当日は、営業部の稲月が登壇し、チャットボットの現在地と運用のコツについてご紹介しました。
- チャットボットの現在地
- 失敗の原因とメンテナンス
- エーアイスクエアのチャットボット
- Q&A抽出サービス「FAQFinder」
- まとめ
1.チャットボットの現在地
チャットボットとは、チャットとロボットを組み合わせた造語で、その名の通りチャット画面に質問を打ち込むとロボットが回答を示す仕組みです。
チャットボット利用のメリットとして、問い合わせを受ける側にとっては、いつでも対応可能になることと、対応時間削減により業務効率化が可能です。また、問い合わせをする側にとっては、いつでもどこからでも問い合わせができます。コミュニケーションチャネルの拡大とツールの利便性向上により、2015年頃よりチャットボットの需要が急拡大しています。コールセンターでの採用難による人件費高騰も重なり、この流れは今後も継続しそうです。
2.失敗の原因とメンテナンス
チャットボット運用が失敗する要因として、メンテナンスに工数がかかりすぎることが挙げられます。チャットボットは採用するアルゴリズムによって、「辞書型」と「機械学習型」の2種類に大別できます。運用について必要な作業は異なりますが、いずれにせよ辞書登録やAIの教師データ作成などのメンテナンスが必要です。具体例として、機械学習型のメンテナンスでは、以下のような作業を行います。
①正しく回答できなかったQへ言い回しデータの追加
②追加すべきQを抽出・登録
3.エーアイスクエアのチャットボット
エーアイスクエアが提供するAI搭載型チャットボット「QuickQA」は、機械学習型です。機械学習部分のエンジンには、最新のAIモデルである「BERT」を採用しています。BERTはGoogle社が公開した言語表現モデルで、大量のコーパスデータを用いて事前学習をしています。そのため、お客様で個別に学習データを用意せずとも、様々な言い回しや同義語への対応が可能です。従来のモデル(fastText)とBERTを搭載したQuickQAの精度を比較すると、従来のモデル(fastText)では教師データ登録なしの状態では60%程度でしたが、一方で、BERTの場合、事前学習されているため、個別に言い回しや辞書登録を行わなくとも約85%の精度で回答できました。BERTの搭載により言い回しデータの追加登録がない状態で、高い回答精度を実現しています。
<参考URL>
- 「QuickQA」の自然文検索アルゴリズムに、深層学習を活用した言語表現モデル「BERT」を採用
https://www.ai2-jp.com/news/5126/
4.Q&A抽出サービス「FAQFinder」
「FAQ Finder」は、FAQ作成をさらに効率化するためのツールです。コールセンターの通話内容から、FAQの元となるQ&Aを抽出し、既存FAQと突合したうえで追加すべきQ&Aを整理します。このサービスにより、チャットボットメンテナンスの際に、必要なFAQを追加する作業は大幅に効率化することが可能です。
5.まとめ
チャットボット導入時に失敗の大きな原因となるメンテナンス工数の問題は、弊社のサービスをご利用いただくことにより、大幅に削減できます。
①正しく回答できなかったQへの言い回しデータ追加
⇒BERT搭載により言い回しデータを登録しなくとも高い回答精度を実現
②追加すべきQ(質問)とA(回答)を抽出・登録
⇒「FAQFinder」により追加すべきQ&Aの抽出を効率化
ご興味やご質問のある方は、ホームページのお問い合わせフォームより是非一度お問合せください。