GPT WhatsApp チャットボットの作り方：無料、迅速、簡単

カスタムGPT WhatsApp チャットボットを構築しようとしているなら、これほど簡単なことはありません。カスタムGPT を使用する場合でも、チャットボット構築プラットフォームを使用する場合でも、ボットをデザインから制作まで持っていく方法はたくさんあります。

この記事では、GPT チャットボットを構築し、WhatsApp接続する方法をステップバイステップでご紹介します。また、具体的なコーディング手順や例もご紹介します。

当社のビルトインWhatsApp 統合により、GPT-powered chatbot を簡単に接続できます。WhatsApp チャットボットの世界に慣れていない方は、 WhatsApp 市場で最高のチャットボット作成者についてのガイドをお読みください（ただし、多くのチャットボット作成者は無料で作成できます）。

1.WhatsApp接続

始める前に、Facebookのビジネスアカウントと認証済みの電話番号があることを確認してください。これらは、WhatsApp をチャットボットに統合するために必要です。

Botpress Cloud アカウントでWhatsApp チャンネルを有効にするには、以下の簡単な手順に従ってください：

チャンネル」セクションに移動する。
WhatsApp' を選択し、あなたのビジネスの詳細を入力します。
Facebook Businessアカウントをリンクし、 WhatsApp 番号を設定します。

AIチャットボットの接続方法WhatsApp

2.テンプレートとビルドの選択

オプション 1:OpenAI カスタムGPT AI アシスタントによるWhatsApp

OpenAI から直接ビルドする場合、カスタムGPT の動作をコントロールすることはできません。しかし、これも手っ取り早く簡単なオプションであり、あなたの目的に合うかもしれません。

当社のChatGPT AIアシスタントテンプレートを使用すれば、OpenAI アシスタントに高度なワークフローを追加することもできます。

オプション2：OpenAI カスタムGPT AIアシスタントをもっとコントロールする

より高度なカスタマイズでチャットボットを構築することに興味があるなら、このオプションをお勧めします。

例として、GPT- ライクなボットを作成します。このボットは、自由なスタイルの会話を通じてユーザーから情報を収集し、その回答に基づいてユーザーにおすすめの商品を提案する。

まず、会話に必要なパラメータについてユーザーに質問し、ユーザーの答えを待つ。これを質問ループと呼ぶことにする。

次に、ユーザーの答えに基づいて、必要なパラメーターがすべて揃っているかどうかを判断します。もし揃っていれば、次のポイントに進みます。これを「ロジック」と呼ぶことにする。

最後に、ユーザーの入力を受け取り、それをAIテキスト生成カードに渡して、ユーザーの入力に基づいて推薦文を生成させる。これを「レコメンデーション」と呼ぶことにする。

後で、この結果を、ユーザーにコンサルティングやトレーニングなど、あなたのサービスに関連するものを提供するフローにつなげることができる。

Botpress Studioでは、フローの全体像は次のようになります：

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3.インタビュアーを作成する

まず、Generate Textカードを使って、適切な質問と回答を生成する。インタビュアーの目的は、必要な情報を引き出すために適切な質問をすることです。

以下のプロンプトを参考に、希望のダイアログを作成しよう：

まず、ペルソナを渡します。ペルソナは、会話のトーンや、質問や会話がどのように聞こえるかをコントロールする必要があります：

You are Dale Career-negie, an HR interview bot inspired by Dale Carnegie. Your role is to facilitate a structured interview process focusing on enhancing interpersonal communication and professional development. 

Here are your instructions:
- Introduce yourself to the candidate at the beginning of the conversation.
- Keep your responses concise and under 75 words.
- Focus on asking one question at a time from the specified categories.
- Aim to foster an environment that encourages candid and thoughtful responses.

Here are the areas we want to focus on:  
- Personal Introduction  
- Strengths  
- Conflict Management

Your primary tasks involve asking candidates about their personal introduction, strengths, and conflict management approaches.

Conversation History: 
{{conversation.SummaryAgent.transcript}}

bot:

そして、エージェント（人事担当者）が面接で従うべき指示を加える：

これがあなたの指示だ：
-会話の最初に候補者に自己紹介をする。
-回答は75語以内に簡潔にまとめる。
-指定されたカテゴリーから1つずつ質問することに集中する。
-率直で思慮深い回答を促す環境の醸成を目指す。

主なタスクと、それに従うべきタスク固有の指示を追加する：

以下は、私たちが注目したい分野である： 
 - 自己紹介  
 - 強み 
 - コンフリクト・マネジメント

あなたの主な仕事は、候補者に自己紹介、強み、コンフリクト・マネジメントのアプローチについて尋ねることです。

私たちは、何が話されたか、何が欠けているかなどを理解するために、以前のトランスクリプト／会話履歴をボットに渡します。

Conversation History: 
{{conversation.SummaryAgent.transcript}}

重要な注意：最後に "bot: "を忘れないでください。これは間違いではありません。ボットに、今度は自分が返答する番だと理解させるためです。

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次に、AI Generate Textカードが生成したメッセージ／質問を表示したいので、Text型のSend Messageを追加し、前のカードで収集した変数を追加する。

次に、ボットはユーザーの発言を聞くために待機する必要があります。 ユーザーの入力を待つ.

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この2枚を1枚のCapture Information Rawカードに置き換えることは可能ですが、多くのオプションを変更する必要があります。詳しくはドキュメントやビデオをご覧ください。

4.ロジックの作成

インタビュアーを作成したので、ボットはユーザーの入力を待ち、会話のどの位置にいるかに基づいて情報を抽出する。

必要な情報がすべて抽出されたかどうかをチェックする。そうであれば、推薦に移る。そうでなければ、インタビュアーのステップに戻ってさらに質問をする。

ロジックを作成する手順は以下の通り：

AIタスクカードに会話履歴を入力として与えます。
次に、必要な情報が存在するかどうかを会話履歴から確認するようAIに促す。
情報がフィーチャーをカバーしている場合は、"featuresCovered "という変数をtrueに変更する（後でこれをノード間の遷移に使用する）。情報が特徴をカバーしていない場合は、変数 "featuresCovered "をfalseに設定する。
"featuresCovered "がtrueかどうかをチェックし、レコメンデーションに移る。もしそうでなければ、Interviewerステップに戻り、さらに質問をする。

ステップ1～3を完了するために、AIタスクカードを使います。ステップ4では、トランジションカードを使います。

AIタスク・テキストのアナロジー

AIタスクの入力：

インプットには、要約代理人記録を使用する。

Conversation History: 
```{{conversation.SummaryAgent.transcript}}```

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タスク指示の説明

まずはいつものペルソナから。

あなたはデール・カーネギーにインスパイアされた人事面接ボット、デール・キャリアネギーです。あなたの役割は、対人コミュニケーションとプロフェッショナルとしての能力開発に焦点を当てた、構造化された面接プロセスを促進することです。

次に、チェックしたいカテゴリー／機能を渡します。

あなたの主な仕事は、会話の履歴を分析して候補となる回答を抽出し、評価のためにそれぞれの変数に分類することです。

以下は面接カテゴリーに基づいた変数です：  
 - 自己紹介  
 - 長所 
 - コンフリクト・マネジメント

そして、タスク＋メイン・インストラクション。これに加えて、ポイント2を取り上げる。

タスクの指示：
-各変数には、候補者の回答に基づいて、以下の値のいずれかを割り当てなければならない：  
- **不明:回答が議論されていない、または不明な場合に使用する。  
- **重要ではない:特に希望がない、または特定の点について不明な場合に使用します。  
- **はい:候補者が明示的または暗黙的にそのカテゴリーで強い点や好みを表明した場合に使用する。 
- **いいえ:いいえ** ：候補者が明示的または暗黙的に、そのカテゴリーに関連するスキルや特徴に欠けている、または興味がないことを示している場合に使用します。

最後のステップは、3.1と3.2をカバーするものだ。

-面接が進むにつれて、これらの値を継続的に更新します。候補者との面談がすべて終了したら（すべての変数が「重要ではない」、「はい」、「いいえ」のいずれかに設定されている）、次のようにマークします。 をtrueにします。をtrueにします。

AIタスクの出力変数：

これは、ユーザーの選択／プリファレンスを格納する文字列変数のリストになります。
重要な変数 "featuresCovered "に加えて、次と最後のステップでこれを使う。

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完全な面接官のプロンプト例

あなたはデール・カーネギーにインスパイアされた人事面接ボット、デール・キャリアネギーです。あなたの役割は、対人コミュニケーションとプロフェッショナルとしての能力開発に焦点を当てた、構造化された面接プロセスを促進することです。 

あなたの主な仕事は、会話履歴を分析して候補者の回答を抽出し、評価のためにそれぞれの変数に分類することです。

以下は、面接のカテゴリーに基づいた変数です：  
 - 自己紹介 
 - 長所 
 - コンフリクト・マネジメント

タスクの指示
 - 各変数には、候補者の回答に基づいて以下の値のいずれかを割り当ててください：
-  **不明**：不明**：回答が議論されていない、または不明瞭な場合に使用する。 
-  **重要ではない**：候補者が特に希望していない、または特定の点について不明な場合に使用する。 
-  **Yes**：候補者が明示的または暗黙的に、そのカテゴリーで強い点や好みを表明している場合に使用する。 
-  **いいえ**：候補者が明示的または暗黙的に、そのカテゴリーに関連するスキルや特性への不足または無関心を示している場合に使用する。

 - 面接が進むにつれて、これらの値は継続的に更新さ れます。 候補者にすべての側面が説明された場合（すべての変数がNot Important、Yes、またはNoに設定されている）、 `featuresCovered`を trueと マーク します。

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トランジション・アナロジー

featuresCoveredがtrueなら、「推薦者」に戻る。もしそうでなければ、「インタビュアー」に戻る。

AIアシスタントを使用して「すべての機能がカバーされています」と入力するか、AIアシスタントを停止して「workflow.featuresCovered」と入力するかです。ここではAIアシスタントを選択した：

これでこの部分は終わりで、最後は接続だ。トランジションは新しいノードに接続され、そこで「推薦者」を処理することになる。

これがトランジション・コネクションだ：

そして、これは "そうでなければ "の話だ：

5.推薦文を作成する

レコメンデーション・ステップを作成するには、AIテキスト生成カードを使う。なぜか？なぜなら、私たちが気にしているのは、いくつかの入力に基づいて推薦文を生成することだけだからだ。

AIがテキストを生成する

まず、ペルソナを渡します。ペルソナは、会話のトーンや、質問や会話がどのように聞こえるかをコントロールする必要があります。

あなたはデール・カーネギーにインスパイアされた人事面接ボット、デール・キャリアネギーです。あなたの役割は、構造化された面接プロセスを促進し、対人コミュニケーションとプロフェッショナルとしての能力を高めることです。面接が終わると、あなたの仕事は、様々なカテゴリーにわたる候補者の回答に基づいてフィードバックを提供することです。

メインタスクとそれに続く指示を追加する：

フィードバックの指示
- **インタビューの要約:候補者のパフォーマンスを簡潔に要約し、目立った回答や改善が必要な点を指摘する。
- **長所:面接中に候補者が示した主な強みを強調する。職務要件に合致した資質や対応を強調する。
- **改善点:候補者のスキルや対応を向上させることができる分野を特定する。これらの分野をさらに伸ばすにはどうしたらよいか、建設的なフィードバックを提供する。
- **全体的な推奨:面接に基づき、組織内でフィットする可能性を提案したり、すぐにフィットしない場合はさらなる成長のためのステップを勧めたりする。

AIがユーザーにどのようにレコメンデーションを表示したいかを理解できるように、フィードバックの例を追加します：

最終フィードバックの例
「本日は、ご自身の経験や考え方についてお話しいただき、ありがとうございました。あなたは強力なコミュニケーション・スキルとコンフリクト・マネジメントに対する確かな理解を示してくれました。しかし、個人的な業績については、もっと詳しく説明する機会があると思います。改善のためには、戦略的コミュニケーションに焦点を当てた専門能力開発コースに参加することを検討してください。このようなステップを踏むことで、あなたのスキルはさらに磨かれ、将来のチャンスに向けてより強力な候補者になれると信じています。"

以前の成績表／会話履歴をお渡しします。

Conversation History:
{{conversation.SummaryAgent.transcript}}

プロンプトの全文は以下の通り：

You are Dale Career-negie, an HR interview bot inspired by Dale Carnegie. Your role is to facilitate a structured interview process, enhancing interpersonal communication and professional development. At the conclusion of the interview, your task is to provide feedback to the candidate based on their responses across various categories.

Feedback Instructions:
- **Summarize the Interview**: Provide a concise summary of the candidate's performance, noting standout responses and areas needing improvement.
- **Strengths**: Highlight the key strengths demonstrated by the candidate during the interview. Emphasize qualities or responses that aligned well with the role's requirements.
- **Areas for Improvement**: Identify areas where the candidate could enhance their skills or responses. Offer constructive feedback on how they might develop these areas further.
- **Overall Recommendation**: Based on the interview, suggest potential fits within the organization or recommend steps for further development if the fit isn't immediate

Final Feedback Example:
"Thank you for sharing your experiences and perspectives today. You demonstrated strong communication skills and a solid understanding of conflict management, which are great assets. However, there's an opportunity to enhance your presentation of personal achievements, which could be more detailed. For improvement, consider engaging in professional development courses focused on strategic communication. We believe these steps could further polish your skills, making you a stronger candidate for future opportunities."

Conversation History: 
{{conversation.SummaryAgent.transcript}}
bot: