チャットボットの仕組み

チャットボットとは何かを知らない方は、まず以下をお読みください。 チャットボットとは何か.

うまくデザインされたチャットボットが動いているのを見るのは素晴らしいことですが、チャットボットが実際にどのように動くのかを理解すれば、さらに強力なものになります。

チャットボットがどのように作られるのか、その全体像をお伝えします。チャットボット作りに使われる部品から、チャットボット内の実際の情報の流れまで。

もちろん、チャットボットに必要な正確なコンポーネントは、構築するチャットボットのタイプによって異なりますが、これで利用可能なコンポーネントのアイデアを得ることができます。

チャットボットを チャネル

すべてのチャットボットには、ユーザーがチャットボットと対話するためのチャネルが必要です。チャネルとは、Facebook Messenger、Slack、Telegram、Microsoft team、埋め込みWebチャットなどのメッセージングプラットフォームのことです。

少なくとも1つのメッセージング・プラットフォームが必要だが、複数のメッセージング・プラットフォームを接続し、ユーザーが好きな方を選べるようにすることもできる。

チャネルはチャットボットのユーザーインターフェースであり、ウェブページがクリックでソフトウェアと対話できるのと同じである。

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で入力を解読する 自然言語処理

自然言語処理（NLP）エンジンは、自然言語の文章に隠された意図を特定することができる。自然言語」を正確に理解することが重要なのは、明確な指示を必要とする知能の低いボットとは異なり、chatbots 、人間のようなタイプの会話を理解することができるからだ。

例えば、次のフレーズはすべて同じ意図を持っている：

1.フライトを予約したい
2.ドバイからモスクワに行きたい
3.フライトが必要

チャットボットが自然言語のテキストや音声を理解するためには、NLPエンジンにアクセスする必要がある。

自然言語処理エンジンは、ある文章を取り上げ、その背後にある意図が何であるかを一定の信頼度で抽出することができる。自然言語処理は人工知能の一分野であり、一定の訓練が必要です。

これが、Botpress 、「発話」と呼ばれるものを求める理由である。これは理解するための重要な要素である。発話は文のバリエーションであり、同じ意図を表現するさまざまな方法である。

NLPエンジンはそれを訓練に使う。

ダイアログマネージャー/ ビジュアル会話ビルダー

これはチャットボットの主要な部分でもある。チャットボットが意図を理解したら、決定を下す必要があります。

行動を起こすか、情報を求めるか、裏付けのない意図を扱うか。

ビジュアル・カンバセーション・ビルダーは、何が起こるか、どのように起こるか、そしてそれを実現するための言葉をデザインすることができる。

もし私が「明日のパリ行きのフライトを予約してくれ」と言ったら。NLPエンジンは私のフライト予約の意図を検知する。出発の時間として明日、行きたい場所としてパリを抽出しますが、出発都市が足りません。ビジュアル・カンバセーション・ビルダーを使えば、出発都市を尋ねてからフライト予約のアクションを取る必要があることを処理できる。

これは非常に単純な例ですが、場合によっては複雑さが増し、優れたエクスペリエンスを設計することがチャットボットの成功に不可欠であることをご理解いただけると思います。

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アナリティクス

chatbots' のパフォーマンスを監視し、測定するためにアナリティクスが必要です。ユーザー数やエンゲージメントのタイプなど、チャットボットのメトリクスを提供します。チャットボット開発者にとって、このようなメトリクスを収集することは非常に重要です。

ユーザーのエンゲージメントに関する貴重な洞察を得ることで、何が欠けているのか、何を改善すべきなのかを理解することができます。

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コンテンツ管理システム

ユーザーの言語のテキストやメディアファイルなどのコンテンツは、会話の流れから独立して管理する必要があります。言語、メディアファイル、実装は、ユーザー、コンテキスト、メッセージングプラットフォームによって変わる可能性があります。

コードのようなコンテンツは、専門的にメンテナンスされ、ソース管理される必要があります。これにより、チャットボットの残りの部分からコンテンツを切り離すことができ、再利用が可能になり、最も重要なことはメンテナンスが容易になります。

コンテンツを独立して管理することはとてもシンプルだが、とても重要だ。

ループの中の人間

ヒューマン・イン・ザ・ループとは、人間がチャットボットをコントロールする機能です。これは必須の機能ではないと思う人もいるかもしれないが、実は必須なのだ。

人間がチャットボットの会話を手動で引き継ぎたくなる理由はたくさんあるが、最も一般的なのは、チャットボットがエンドユーザーの発言を理解できなかったことだ。

チャットボットが100％正しいと信じるのは、自分自身に嘘をついていることになる。たとえ常に進歩を続けていたとしても、すべてを完璧に処理できるわけではありません。ユーザーが範囲外になったとき、素晴らしいユーザー体験を維持するためには、人間がループに入る ことが不可欠になる。

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建築

アーキテクチャはコンポーネントではありませんが、他のソフトウェアと同様に、すべてのチャットボットにはアーキテクチャがあります。ソフトウェアのアーキテクチャが高水準でなければ、チャットボットは拡張性がなく、保守も容易ではありません。

会話AIプラットフォームを使用してチャットボットを構築する最大の利点は、拡張性と保守性を可能にする方法ですべてがすでに構築されていることです。

ローカルまたはcloud 、サーバーを立ち上げるだけで、ビルドと自動化の準備が整う。

Botpress はモジュラー・アーキテクチャーを採用しているため、コア・コンポーネントでないモジュールの有効化・無効化を簡単に行うことができる。

その上、独自のモジュールを構築して、プラットフォームや、もちろんチャットボットの機能を拡張することができます。

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チャットボットでのデータの流れ

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これらの要素はすべて、チャットボットを可能な限りスムーズに動作させるための非常に重要な鍵となります。これらの要素の1つを削除すると、同じ経験を得ることはできません。

マクロ的な視点から見ると、情報の流れはこうだ。

チャンネルを介したユーザー入力がある。その情報はまずダイアログマネージャーに入り、NLPエンジンに評価されます。NLPエンジンは文章を解読してインテントを見つけ、その情報をダイアログマネージャーに返します。

インテントが検出された場合、DMはデシジョンツリーに従って次にどこに進むかを決定する。第三者が関与する必要がある場合は、ダイアログ・マネージャーが要請する。

その後、利用者が使ったのと同じチャネルを通じて、すべてが利用者に送り返される。

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これはチャットボットがどのように機能するかを簡略化したものだが、UXと技術的な見地からこのような体験を構築することの複雑さをご理解いただけるだろう。

オープンソースの会話AIプラットフォームを使用することで、インフラ構築に費やす時間を大幅に削減し、チャットボットの価値を迅速に引き出すことができます。