制作時に避けるべき13の間違いChatbots

うまく設計すれば、chatbots は、企業が顧客と対話することを容易にします。アプリよりもはるかに開発費が安く、（定義上）チャットで直接使用でき、ダウンロードする必要がないなどの利点があります。

chatbots 。

1.多すぎるテキスト

可能な限り、チャットボットはテキスト入力を必要としないように設計されるべきである。ユーザーはタイピングよりもシンプルなボタンをクリックすることを好みます。可能であれば、テキストの代わりにグラフィカルなウィジェットを使用すべきです。最悪の場合、ユーザーが選択できる番号の付いたオプションをテキストで表示することもできます。

仕事を成し遂げるためのタッチ数が、ここでの重要な指標となる。

2.グラフィカルなUIを使わない

チャット・ユーザー・インターフェースは、以下のような多くの欠点があるため、多くの仕事にとって良いインターフェースではない：

• グラフィカルなインターフェースのように、利用可能なすべてのオプションの概要をコンパクトに見やすく表示することはできない。
• 上記のように選択肢を入力するのは不便な方法だ。
• ユーザーは、進行中のジョブのステータスを見ることができない。
• ユーザーは、気が変わったりミスをしたりしても、元に戻したりすることはできない。

主流のチャットアプリケーションのほとんどは、ボットの画面としてカスタムグラフィックを持つウェブビューを追加することができます。ウェブビューを使用すると、間違いなくUXが向上します。

もちろん、応答性もウェブビューの考慮事項であり、開発者、そして最終的にはチャットプラットフォームの開発者によって対処される必要があります。

また、あまり知られていませんが、チャットの履歴に保存されたくないパスワードのような安全な情報を入力する場合にもウェブビューを使用する必要があります。

3.ボットに個性を与えすぎる

適切であれば、多少の個性はあってもいい。例えば、多くのテキストを読ませるなど、実用性の邪魔になる個性は、経験を損なうことになる。

ボットがユーザーのしたいことを理解できないときに、ユーザーがそのボットの個性をどれだけ評価するかは、考えてみる価値がある。その場合、状況は間違いなく悪化するだろう！

4.ボットをスクリプト化しすぎる

今のところ、chatbots には間違いなく目新しさがあり、それがユーザーに欠点を我慢させている。これは常にそうであるとは限らない。

このブログ記事のほとんどのポイントは、そのブログ記事の主題になりうるものであり、これは間違いなくそのカテゴリーに入る。

スクリプト化されたボットの利点は、ユーザー体験が厳密に制御され、一口サイズのチャンクで提供され、ユーザーが興味のあるトピックにナビゲートできることです。これにより、エンドユーザーにとって非常に理解しやすい体験となる。

このアプローチの欠点は、アプリやウェブサイトで見られるようなカスタム・ユーザー・インターフェースと比べると、ナビゲーションが非常に不便で制限されていることだ。例えば、戻るボタンはデスクトップでもモバイルでも非常に多用されるが、ボットにとってそれに相当するのは、メニューを使って元の場所に戻ることであり、これは非常に不便な解決策である。

スクリプト化されたアプローチは、オプションの概要を前もって知ることができなかったり、連続したナビゲーションにロックされるなど、以前にチャットインターフェースについて述べたのと同じ次元の多くで不十分である。

グラフィカル・インターフェースとNLPを適切に使えば、ボットをより効率的に使うことができる。

もちろん、開発のスピードと機能の限界という点ではトレードオフの関係にあるかもしれない。パワーポイントプレゼンテーションは、完全にインタラクティブなウェブサイトにすることで、かなり改善できるかもしれない。しかし、それで十分に仕事ができるのであれば、時間的、労力的、経済的な観点から、インタラクティブなウェブサイトの構築を正当化することはできないだろう。

5.ユーザースコープを管理しない

自然言語処理（NLP）を単発のコマンド（複数レベルのダイアログとは対照的で、現時点では正しく処理することは不可能）に使うとしても、限界がある。というのも、現実にはユーザーが何通りもの質問をすることを予測するのは難しいからです。

グーグルのブログによると、サイト内で行われる検索の15％は、まったく新しい、つまり見たことのないものだという。これは1日あたり約8億回の検索に相当する。

そのため、頻度の少ない仕事や単発の仕事の場合は、範囲を明確にすることで、質問される範囲を限定する方法を見つけることが重要です。

頻繁なタスクの場合、機械と一緒にユーザーを「訓練」することはもちろん可能だ。プレイリストの管理や食べ物の注文のような家庭で頻繁に行われるタスクの場合、ユーザーはNLPに順応する。

6.ループの中で人間を使わない

少なくともボットの背後に人間がいる可能性があると信じない限り、ユーザーが全文の質問を入力するのを見るのは難しい。

もちろん、文章を入力するのは、特にモバイルでは、いくつかのボタンをクリックするよりも手間がかかる。したがって、ボットが正しく応答できなければ、ユーザーのフラストレーションは急速にエスカレートする。

ヒューマン・イン・ループとは、ボットから人間が引き継ぎ、エンドユーザーに手動で対応する機能である。

しかし、多くの場合、人間のエージェントはすでに質問に答えており、ボットは単純な繰り返しの質問に答えることで効率を改善するために導入される。

エンドユーザーが不満を感じないようにするためには、ボットが質問に答える確率が極めて高い場合以外は、会話が人間にエスカレーションされるようにすることが重要である。

ボットが質問に答える自信のレベルは、NLPエンジンの出力であるため、通常、会話を自動的に人間にエスカレーションする自信のレベルを設定するのは簡単です。

ボットの会話が人間にエスカレーションされた場合でも、ボットは付加価値を与えることができる。ボットが人間に定型的な回答を示すことで、より迅速に回答することができ、グラフィカルなウィジェットを含めることもできる。そしてもちろん、人間の応答をモニターすることで、ボットは将来、より多くの質問に答えられるように自らを訓練することができる。

7.Chatbots を使ったオープンエンド検索

前述したように、chatbots NLPを使った検索は、クエリに対する回答が限定的で、キュレーションが可能な場合に、狭く定義された範囲内でうまく機能する。実際、NLPの最も優れた用途の1つは、退屈な決定ツリーを経由することなく、ユーザーが望む選択肢にたどり着ける限定検索の一種である。

しかし、オープンエンド検索は違います。この場合、ユーザーはすべての関連要素を前もって知っているとは限りません。利用可能なすべての選択肢と関連要因の概要を素早く把握し、フィルターを使って検索条件に基づいて選択肢を素早く絞り込みたいのです。

ボットに、ある場所で宿泊するのに最適なホテルを教えてもらうことは可能だが、豊富な検索・フィルタリングツールを使って優れたホテルのウェブサイトを検索するのと同じ時間で、より良い解決策を与えてくれる可能性は極めて低い。

NLPルートは、ソリューションの品質や価値よりも、スピードや利便性を重視する場合には良いルートかもしれない。例えば、花を買うとき、一番いい値段の花屋を探すのに時間をかけるより、一番便利なソリューションを使う方が比較的幸せかもしれない。

8.チャットボットをゼロから構築する

必要な機能をすべて提供してくれるフレームワークを使うことができるのに、ボットをゼロから開発すべきではない理由はたくさんある。

共通コンポーネントとして提供できる機能をコーディングするために時間と労力を浪費すべきではないだけでなく、フレームワークへの統合1つで多くのサードパーティ統合がすぐに利用できるのであれば、サードパーティサービスへの統合を複数記述することに時間を費やすべきではない。

特に、コンポーネントや統合機能のソースコードにアクセスできるフレームワークであれば、必要に応じてカスタマイズすることができる。

9.問題全体を解決しない

顧客が仕事を完了するためにチャットチャネルを離れる必要がない場合、ボットは本当に便利です。顧客がプロセスの特定のステップを完了するためにチャットを離れる必要がある場合、ボットはあまり有用ではありません。

もちろん、ボットがすべての必要なステップを処理することが不可能な場合もあるだろうが、もしそれが可能であれば、ボットがすべてのプロセスに対処できる方が、最終顧客にとってははるかに価値がある。

例えば、顧客がチャットボットを使ってコーヒーを購入する際、ボットに支払うことで取引を完了させるオプションがあるはずだ。可能な限り、最後にバリスタに現金を支払うことを強制すべきではない。Uberも、最後にドライバーに現金を支払わなければならないのであれば、これほど良いものはないだろう。

10.プロセスに不必要なステップがある

当たり前のことだが、優れた顧客体験はシンプルさと利便性から生まれる。顧客が与えられたタスクを達成するために必要な労力は、顧客が実行する必要のあるステップの数を含め、あらゆる面で最小化される必要がある。

例えば、顧客がいつも同じ種類のコーヒーを注文するのであれば、プロセスの最初にこの種類のコーヒーのクイック・オーダー・オプションを与えるべきである。

11.Chatbots Apps could complete the tasks better（アプリの方がタスクをうまくこなせるのに、アプリを使う）。

Chatbots がすべてのタスクに完璧に対応できるわけではない。場合によっては、顧客により良いサービスを提供するためにアプリケーションを利用することもできる。

例えば、複数画面でのフィードバックや調整が必要なプロセスで、詳細レベルが高い場合は、ボットよりもアプリを使う方が理にかなっている。

これは特にデスクトップ・アプリケーションに当てはまるが、モバイル・アプリケーションにも適用できる。

12.コントロールのために柔軟性を犠牲にする

このソフトウェア開発の一般的なルールは、chatbots にも同様に適用できる。たとえ入力ミスが多くなるとしても、ユーザーがボットとどのように対話するかについて柔軟性を持たせることは重要である。

顧客がエラーを起こした場合、行ったことを取り消すことができる限り、ユーザー・エクスペリエンスはあまり堅苦しくなく、管理されている方がずっと良いだろう。

13.データの提供

AIはデータを新しい石油にした。多くのAI企業のチャットボットのビジネスモデルは、AIをより良いものにするために使用できるデータを収集することを期待して、無料でサービスを提供することである。

あなたのデータを第三者に明け渡すことは、あなたのチャットボットに次のようなセキュリティリスクを生じさせることになります：

• 必要であれば、NLPエンジンを簡単に切り替えることはできない。
• NLPや一般的なAIを強化するために自分のデータを使うことはできない。
• データを処理するための手法やテクニックを学ぶ可能性は低くなる。
• 他のシステムとの統合や関連機能の作成など、他の目的でご自身のデータを使用することはできません。
• データの安全性やプライバシーを保証することはできません。

chatbots が主流になるにつれて、UXと開発のための多くのベストプラクティスが出現するでしょう。ボットのUXを損なう問題を特定するという点で、上記のいくつかが役に立つことを願っています。