ヒューマン・イン・ザ・ループChatbots

の世界では chatbots"human in the loop "とは、人間のエージェントがチャットボットを監視し、手動で担当する能力を意味する。

チャットボットが何を言われたかを理解できなければ、会話の途切れ途切れで顧客はすぐにイライラしてしまう。このようなフラストレーションが起きないようにするためには、会話が途切れたらすぐに人間が介入し、会話を引き継ぐ必要がある。

ヒューマン・イン・ザ・ループを導入する際に考慮すべき問題は多い。ここではそのいくつかを紹介する。

ヒューマン・イン・ループの最も明白なユースケースは、カスタマーサービスである。どの企業でも、質問に答えるために第一線のスタッフや人間のエージェントを雇う必要がある。質問の多くは単純で繰り返しが多いため、ボットが簡単に答えることができ、それによって高価な人間のエージェントの必要性を減らすことができる。

まず、ボットが搭載している自然言語処理エンジンは、ボットが質問に答えられるかどうかの確信度を返すことができます。確信度が非常に高いということは、彼らがその質問に正しく答えられるとほぼ確信していることを意味する。確信度が低いということは、彼らがその質問に正しく答える確率が低いということです。

会話を人間にエスカレーションするかどうかは、この信頼度によって決定される。

ボットを会話の中で扱う方法はいくつかある。

ビジネスでは、顧客に人間のエージェントに接続してもらうことができる。その後、顧客は人間のエージェントに質問を向けることができるが、質問が簡単な場合は、ボットが直接答えることができる。ボットが質問に正しく答える自信がある程度高いが、極端に高い自信はない場合、ボットは人間のエージェントが使用できる定型の回答を促すことができる。これらの定型回答を使用することで、人間のエージェントは、返信を入力するよりもはるかに速く答えることができるだけでなく、将来の会話のためにボットを訓練することができます。

上記の場合、人間とボットが別々の会話参加者として登場するのが、顧客にとって最も混乱が少ないシナリオである。

一般的に、ボットが人間のエージェントに代わって回答するのは良いことではないと考えられています。なぜなら、ボットと話していることをエンドカスタマーが簡単に察知してしまい、人間のエージェントやプロセスに対する信頼が損なわれてしまうからです。

顧客は最初にボットに接続することもできる。この場合、顧客はボットと話していることを認識するため、より限られた機能を期待する必要があります。この場合も、必要に応じて人間をチャット内の別のユーザーとして会話に加えることができます。

人間が（別人であることを明かさずに）ボットを引き継ぐ方が、顧客体験に対する弊害は少ない。なぜなら、そうすることでボットは（理解という観点から）最終顧客にとって予想以上のパフォーマンスを発揮するからだ。実際に、ボットがAI主導で動いているように見せかけながら、実際には人間がバックエンドとして働いているケースは多い。しかし、ループ内の人間のためにこれを行うことには問題がある。

最初の問題はタイミングだ。人間の応答時間はボットの応答時間よりもはるかに遅いため、会話が人間にエスカレーションされた場合、応答にかかる時間が突然大幅に増加する可能性があり、これは顧客体験に影響を与える可能性があります。

また、情報がセンシティブで、人間がボットから直接、あるいは別の参加者として引き継ぐ場合に発生する、プライバシーに関する微妙な問題もある。

場合によっては、顧客は人間よりもボット（判断力のないアプリケーション）と個人情報を共有したいと感じるかもしれません。もし人間が突然チャットに現れ、チャット履歴にアクセスすることができれば、これはプライバシーの侵害とみなされるかもしれません。

ループ内で人間を管理する非常に簡単で明確な方法は、顧客に人間と関わりたいかどうかの明確な選択肢を与えることである。この人間と話すという選択肢は、顧客がいつでも利用できるようにすることができる。例えば、「help（ヘルプ）」と入力すれば、いつでもすぐに人間のエージェントが対応する。

同じように、ボットが各質問に答えた後、より明確にするために人間と話したいかどうかを顧客に尋ねることができる。

この2つのケースでは、明らかに、人間が以前のチャット履歴にアクセスし、ボットが去ったところから再開できるようにすることが重要です。

さらに良いのは、顧客が必要に応じて、VOIPまたは電話で人間のエージェントとチャットから通話を開始できることです。

サポートプロセスにおけるボットは、簡単な質問には答え、より複雑な質問には定型的な回答を提供することで、人間のエージェントの能力を効果的に向上させている。

しかし、我々はもっと先に進むことができる。

ボットは、会話に携わっている人間のエージェントにより適切な情報を提供し、会話を監視している人々にも追加のツールを提供することができる。

ボットは、顧客や過去のやり取りに関するコンテキストを提供し、関連商品やクロスセルの機会に関する情報を人間のエージェントに提供することができる。

また、ボットによって、人間のエージェントと顧客とのコミュニケーションは、テキストや音声だけでなく、さまざまな形に変化させることができると考えています。

顧客が購入したり、別の選択肢を試したりできるようにするウィジェットを含め、グラフィカルな要素を交換することができる。例えば、保険の顧客は見積もりについて問い合わせるかもしれません。人間のエージェントは、彼らが異なるパラメータを入力し、彼らの保険のための異なるオプションを試すのに役立つ計算ウィジェットをチャット上で与えることができます。

また、チャットの会話は、提供されるサービスをさらに増強するために、音声会話と同時に行われる可能性もある。

また、チャットボットがビジネス面で人間のエージェントを助けるだけでなく、人間のエージェントやボットとの会話を進める中で、顧客に関連情報を与えることで顧客を助ける可能性もある。

ここでは、ヒューマン・イン・ザ・ループの最も明白なユースケースである、テキスト主導の顧客サービスのユースケースについて説明した。ヒューマン・イン・ループがこの分野で一般的なユースケースになれば、より一般的なユースケースに広く使われるようになる可能性がある。

例えば、顧客はホテル予約機能を提供するホテル向けのチャットボットを使用しているかもしれません。彼らが問題を抱えている場合、彼らはチャットボットの一部として人間のエージェントに直接関与し、人間のエージェントはチャットで彼らを助ける（おそらくマイクロ支払いのために）可能性があります。人間のエージェントは、ビジネスの一部またはサードパーティである可能性があります。

これは、アプリケーションに問題が発生した場合、カスタマーサポートに電話をして何が起こったかを説明する必要がある現在のシナリオとは大きく異なる。彼らはあなたの操作の履歴を見ることができないので、あなたを助けることがより難しくなります。

今現在、ループの中に人間を実装することには多くの興味深い問題がある。また、ボットのこの機能がどのように進化するかについても、多くの可能性がある。何が起こるか興味深い。