ボット、チャットボット、NLPチャットボット、その他の違いは？

Chatbots は、企業が顧客や従業員とのやり取りを効率化するための効果的なツールだ。最高のchatbots は、人間の会話の感触を模倣した自然な方法でユーザーとコミュニケーションします。チャットボットがそれを成功させることができれば、それはおそらく単純なルールベースのボットではなく、人工知能のチャットボットでしょう。

しかし、人工知能チャットボットとは 人工知能チャットボット?基本的には、ユーザーとの対話に会話型AIを使用するチャットボットです。人工知能chatbots は四六時中利用可能で、一度に複数の顧客と対話できるため、顧客サービスを向上させ、ブランド・ロイヤルティを高めるのに最適な方法です。

NLPチャットボットとは何か？

NLPチャットボットとは、人工知能チャットボットをより正確に表現したものだが、AIを搭載したchatbots がなぜ重要なのか、どのように機能するのかを理解するのに役立つ。基本的に、NLPはchatbots で使用される特定のタイプの人工知能です。

NLPとは、Natural Language Processing（自然言語処理）の略。これは、chatbots 、自分の言葉で人々とコミュニケーションすることを可能にする技術だ。言い換えれば、チャットボットに人間らしさを感じさせるものです。NLPは、chatbots 、文の文脈のような重要なニュアンスを把握し、人がするように人間の言葉を解釈するのを助けることによって、これを実現します。

より技術的な意味では、NLPはテキストをコンピュータが理解できる構造化データに変換する。そのためには、大量の言語データを処理しなければならない。そのデータを記録し、解釈することで、chatbots 、人と同じように流動的で包括的な方法で顧客の問い合わせを理解し、対応することができる。

NLPチャットボットとボットはどう違うのか？

先ほど見てきたように、NLPchatbotsは人工知能を使って人間の会話を模倣する。標準的なボットはAIを使用しないため、その対話は通常、自然で人間的でないように感じられる。

標準的なボットのほとんどは、いわゆる「ルールベース」のボットです。ボットは、作成者によって設定された会話ルールに厳密に従うように設計されています。ユーザーが特定のコマンドを入力すると、ルールベースのボットはあらかじめ設定された応答を返します。しかし、そのルールの範囲外では、標準的なボットはユーザーに有益な情報を提供することが難しくなります。欠けているのは、人間の会話の重要な部分である柔軟性だ。

では、NLPchatbots 。NLP chatbots が従来のボットより優れている 特徴をいくつか挙げてみましょう：

• 自然言語を理解できる自然言語処理（NLP）チャットボットは自然言語を理解し解釈することができます。しかし、それは具体的に何を意味するのでしょうか？NLPは、chatbots 、スペルミスや文法ミスを含むユーザー入力と対話することを可能にします。入力が意図的なものなのか質問なのかを判断することもでき、ユーザーのニーズに正確かつタイムリーに応えることができる。自然言語の他の側面には、感情的な内容や強調が含まれる。

• アンケートというより、会話のように感じられる。 chatbots が直面する最大の課題の1つは、チャットボットのユーザーは文字通り何でも入力できるということです。ユーザーがルールベースのボットと対話する場合、想定外の入力は会話の行き詰まりにつながる可能性がある。そのため、標準的なボットとの会話は、しばしばアンケートのように感じられ、意気消沈することがある。結局のところ、その時点では、FAQをスクロールするだけで探しているものを見つけることができます。NLPチャットボットは、会話の合図に適応し、より自然な会話のように感じられる環境を作り出すことができるので、まさに違います。

• 継続的に改善される。ルールベースのボットが改善する唯一の方法は、より多くのルールを追加することです。NLPチャットボットは、エンドユーザーから提供されたデータを使用して改善します。それは、質問や意図を定式化するさまざまな方法を理解することに優れていますが、チャットボットが答えることができなかったものを特定することによって、機能を拡張することもできます。

NLPchatbots が提供するメリットは、顧客により良い結果をもたらすだけではありません。より快適に、より大切に感じてもらえるようになるのです。

NLPチャットボットやAIチャットボットが必要な理由

先に指摘したように、単純なボットではここまでしかできない。単純なボットは単純なコマンドに対応できるが、会話は複雑で流動的なものだ。もしユーザーが自分の問題が何なのか、何を探しているのかよくわからない場合、単純なボットでは対応できない可能性が高い。

自然言語処理チャットボットは、エージェントと同じように顧客にサービスを提供することができます。自然言語処理chatbots は、ユーザーにより良い体験を提供し、顧客満足度の向上につながります。また、それ自体が十分な目標であることも多いですが、ビジネスのためにNLPチャットボットを作成することを決めたら、他にもたくさんの利点があります。

NLPchatbots は多くの場合、より高価なアプリの効果的な代用品として機能することができ、例えば開発コストの面でビジネスの時間と費用を節約することができます。また、カスタマー・サポートに加えて、NPLchatbots を会話型マーケティングに導入することで、顧客の意図を認識し、シームレスで即時の取引を提供することができます。アナリティクス・プラットフォームと統合して、ビジネスのデータ収集と集計を簡素化することも可能です。

しかし、私たちの言葉を鵜呑みにする必要はない。アマゾンやグーグルのような技術大手は、数年前からアレクサやグーグルホームのような家庭用アシスタントに多額の投資をしている。あなたは気づいていないかもしれないが、これらのアシスタントは会話AIに依存して所有者と対話し、ダイナミックで最も重要な人間的な感覚の会話をユーザーに提供している。

企業はchatbots を使わないわけにはいかない。

人工知能chatbots はどのように機能するのか？

特定のスキル

chatbots Chatbots 、一般的に組織のニーズや好みに応じてパーソナライズされるため、チャットボットにどのようなスキルを与えるかを決定するのはあなた自身です。このテクノロジーを活用する企業は、チャットボットの主要コンピテンシーを定義するために、以下の質問を自問自答する必要があります：

• チャットボットの目的は？
• どのようなユーザーの問題を解決しようとしているのか？(これは最終的に顧客満足度の向上につながる）
• その機能とは？
• チャットボットに解決してほしくないこと、解決してほしいことは何ですか？(これはユーザーのフラストレーションを避けるのに役立ちます)

認知能力

AIチャットボットは、人工知能のスキルを使って、ユーザーが入力したテキストがチャットボットの能力のひとつに該当するかどうかを理解する。NLPchatbots が理解できるようにする一連の要素がある：

• セマンティック・バリエーション：Chatbots 単語間の関係を分析し、そこから意味を引き出す。ユーザーは同じ質問を何通りできるか？
• キーワードそのフレーズにはどのようなキーワードが含まれているか？ 企業は、チャットボットがどのような質問をされているのか、その質問を解決するためのリソースがあるのかを識別できるように、どのキーワードを組み込むべきかを決定するために、徹底的なキーワード分析を行う必要があります。
• 言語：ある技能に対して、私たちはどのような言葉のリストをあらかじめ決めているのだろうか？質問は、さまざまな方法で、さまざまな言語（および言語のバリエーション）で定式化することができます。チャットボットの認知能力は、書かれたテキストに適用されるだけではない。数字を理解したり、画像からテキストを読み取ったり、ビデオ内の情報を理解したり、人の性別や年齢を特定したり、メッセージの感情レベルを理解したり、テキストからキーワードを抽出したりすることもできる。

会話能力

ユーザーと会話を始めるために、企業はユーザーを誘導する最も効率的な方法を開発する必要がある。チャットボットが会話の文脈を理解し、適切な回答を提供できるようにしなければならない。これを実現するために、企業は次のことを定義する必要がある：

• ユーザーを答えに導くために必要なステップ数
• 次の交流のために生かすべき文脈とは？
• マーケティング活動のために、どのような対話の機会を見出すか。

チャンネル

これはチャットボットを設計する上で重要な部分である。企業は、ボットがユーザーと対話するチャネルを定義する必要があります。Facebookのようなアプリケーションを通して話すユーザーは、ウェブサイト上でボットを通して対話するデスクトップユーザーとは同じ状況ではありません。チャネルにはいくつかの種類があるため、チャネルのユーザーがどのように行動するかを特定することが不可欠です。

トレーニングと機械学習

機械学習は人工知能（AI）の一分野であり、機械が学習するための方法論や技術を開発することを目的としている。学習は、人間の経験と同じようにデータを分析するアルゴリズムとヒューリスティックによって行われる。これにより、データのパターンを特定できるプログラムの開発が可能になる。

機械学習のおかげで、人工知能（chatbots ）は将来の行動を予測することができ、その予測は高い価値を持つ。機械学習の最も重要な要素のひとつは自動化である。つまり、プログラマーが介入しなくても、機械は時間とともに予測を改善する。

インテリジェントなchatbots が機械学習に依存しているとはいえ、企業はchatbots を訓練する必要もある。 最良のレスポンスを提供するためには、常に注意を払う必要がある。デモやユーザーテストのおかげで、企業は改善すべき点を見つけることができる。以下は、企業がバーチャル・アシスタントを改善するために自問すべき重要な質問である：

• どのような質問が正解なのか？
• ユーザーはどのような新しい質問をするのか？
• どのような新しい統合に焦点を当てるべきか？

NLP、NLG、NLU、NLIの違いは何ですか？

人工知能の世界では主に4つの略語が使われており、chatbots をさらに理解するのに役立つだろう：

• 自然言語処理（NLP）：人工知能と応用言語学の一分野であり、人間と機械の間の自然言語による相互作用を研究する。より具体的には、人間の言語を理解、解釈、操作するために、人間のコミュニケーションを処理し、それらを部分に分割し、最も関連性の高いメッセージ要素を特定することに焦点を当てている。
• 自然言語理解（NLU）：自然言語処理の一分野であり、機械学習分類アルゴリズム、単語の順序と頻度の統計分析、および豊富な学習データに依存し、ユーザーのメッセージの背後にある意図を理解する。NLUは、機械がテキストの背後にある意味を理解することに重点を置いている。
• 自然言語生成（NLG）：自然言語処理の一分野でもある。構造化されたデータを、人間が理解しやすいようにテキストや音声などの自然言語に変換するAIプロセスを指す。これはチャットボット技術であり、ユーザーの問い合わせに対する応答を生成する役割を担っている。
• 自然言語インタラクション（NLI）： NLPのもう一つの分野。その名の通り、人間と機械の相互作用とコミュニケーションを指す。NLIは、プログラミング言語を人間の言語に翻訳したり、逆に人間の言語をプログラミング言語に翻訳することができる一連のプロセスである。

‍