2025年NLPチャットボット究極ガイド

NLPチャットボットは自然言語を理解する

NLPチャットボットはもちろん、自然言語を理解し解釈することができる。 

ユーザーは他の人間とコミュニケーションしているかのようにメッセージを送ることができ、NLPチャットボットはその意味を解読することができる。

これには以下が含まれる：

• スペルと文法の間違いを理解する
• メッセージが質問か意図かを判断する
• 言語によるユーザーの感情登録

これにより、NLPチャットボットは自然な人間との対話の領域に大きく近づいた。ルールベースのチャットボットは、決められた数のコマンドにしか正確に応答できない。 

NLPチャットボットは単なるアンケートではなく、会話を促進する 

チャットボットのユーザーがルールベースのチャットボットと対話する場合、予期しない入力は会話の行き詰まりにつながる。 

厳密なプログラミングのため、ルールベースのチャットボットとの会話は、しばしばアンケートのように感じられます：今日はどのようなご用件でしょうか？どのモデルに興味がありますか？ご予算は？

ルールベースのチャットボットは、よく文書化されたFAQページで置き換えられることが多い。しかし、NLPチャットボットは会話の合図に適応できるため、ユーザーと完全で複雑な会話をすることができます。

NLPチャットボットは継続的に改善される 

ルールベースのチャットボットが改善する唯一の方法は、プログラマーがルールを増やすことだ。

しかし、NLPチャットボットは、ユーザーから提供されたデータを使って改善する。 

NLPチャットボットは、質問や意図を表現するさまざまな方法を理解できるようになる。

ユーザーとの会話を重ねれば重ねるほど、質問を理解し、会話を続けることに長けてくる。

自然言語処理

最も広い意味での自然言語処理（NLP）は、機械と人間の間の自然言語の相互作用に焦点を当てたAIの一分野である。 

NLPは、機械が人間の言語を解釈し、意味のある有用な方法で応答できるようにすることを目指している。

NLPに言及する場合、NLUとNLGのサブフィールドを含む。 

自然言語理解

自然言語理解（NLU）はNLPのサブフィールドである。

NLUは、人間の入力の背後にある意図を理解する機械の能力に焦点を当てている。 

NLUには、インテント認識、エンティティ抽出、センチメント分析などのタスクが含まれる。

自然言語生成

自然言語生成（NLG）は、NLPのもうひとつのサブフィールドである。

マシンの反応を、可能な限り首尾一貫した、文脈に適したものにすることに重点を置いている。

NLGには、内容の決定（クエリにどのように応答するかを決定すること）、文章プランニング、そしてソフトウェアから最終的なテキスト出力を生成することが含まれる。

従業員サポート

企業がNLPチャットボットを使うことで、従業員が処理しなければならないタスクを自動化することができる。

チャットボットは、カスタマーサポートの電話を受けたり、ミーティングのスケジュールを組んだり、分析を行ったりし、その結果をレポートで提供するかもしれない。 

従業員が反復作業に費やす時間が減れば、より高度な戦略、共感、創造性を必要とする高度なプロセスに、より多くの時間を集中させることができる。

無料翻訳

NLPチャットボットの言語機能には翻訳も含まれており、企業は追加コストなしであらゆる言語でユーザーにサービスを提供することができます。

NLPチャットボットは通常、大規模な言語モデル(LLMs)を搭載しており、言語をまたいで機能することができる。ChatGPT だけでも80以上の異なる言語で使用することができる。 

ボットビルダーがプラットフォームを使用してAIチャットボットを構築する場合、特注の翻訳機能を組み込むこともできる。 

24時間365日のサポート

チャットボットの利点の一つは、フルタイムで利用できることだ。

NLPチャットボットは最初から最後まで多くのインタラクションに対応できるため、従業員が個別の問い合わせをサポートする必要は必ずしもない。 

企業向けチャットボットは常に生きているため、企業はいつでもリードやサービス顧客のリストを作成できることになる。

スケーラビリティ

ユーザーとの会話の大部分をNLPチャットボットが代行することで、企業は従業員に頼っていたのでは不可能だった規模の拡大が可能になる。 

NLPチャットボットは、同時に多数の問い合わせに対応し、プロセスをスピードアップし、幅広いタスクを確実に完了させることができる。

企業規模の拡大を目指す場合、AIの自動化は必須である。

統合能力

AIの教授であるピーター・ジェンシュは、その著書の中で次のように述べている。 マーケティング、販売、サービスにおけるAI:「ユーザーにとって、チャットボットはその情報提供能力から "インテリジェント "に見える。しかし、チャットボットは、基礎となるデータベースと同程度のインテリジェンスしかない。"

最も価値の高いチャットボットを構築するには、企業の既存のシステムやプラットフォームと統合する必要がある。 

NLPチャットボットは、CRMの更新、メールの送信、従業員への通知など、システムにアクションを起こすことができれば、限りなく便利になります。 

このような既存のビジネスプロセスへのシームレスな統合には、a)開発者がチャットボットと自社システムとの統合を構築する、またはb)一般的なプラットフォームへの統合をビルトインで提供するチャットボットプラットフォームを使用する、ことが必要です。

コスト削減

AIを使用している企業では、人件費が52％削減されたと報告されている。

NLPチャットボットの費用対効果の高さは、その代表的なメリットのひとつである。 

適切に実装されれば、NLPチャットボットによる会話タスクの自動化は、どのようなユースケースであっても、必ずプラスのROIにつながります。 

カスタマーサポート・チャットボット

チャットボットが最初に広く採用されたユースケースの1つは、カスタマーサポートボットだった。 

そして、その人気は今も高まっている。実際、意思決定者の83％が、今後1年間で顧客サービスのためのAIへの投資を増やす予定だと回答している。

カスタマーサポートは、24時間365日、多言語でサービスを提供するNLPチャットボットの自然なユースケースです。

従来のルールベースのチャットボットの時代から、カスタマーサポートチームは最も単純なコールをチャットボットにオフロードしてきた。

NLPチャットボットの導入により、AIオートメーションは、購買支援から技術的な問題のトラブルシューティングまで、ますます複雑化する顧客からの問い合わせに対応することができる。 

リードジェネレーション・チャットボット

NLPチャットボットには、リードの認定やAIリードジェネレーションなど、AIで強化されたセールスファネルの中で多くの使用例がある。

NLPチャットボットは、営業チームとマーケティングチームが選別しなければならない膨大な量の適格な会話を考えると、リードジェネレーションに完璧に適している。

チャットボットは、ウェブサイトの訪問者と対話したり、電子メールやその他のメッセージング・チャネルで連絡先にメッセージを送信したりすることができる。

NLPチャットボットの可能性を最大限に引き出すには、関連する社内システムと統合する必要がある。

リードジェンチャットボットは、企業のCRM、カレンダー予約システム（Calendly）と統合し、最適なメッセージングチャネル（Eメール、ウェブサイト、または以下のようなチャネル）に展開する必要があります。 WhatsApp).

社内チャットボット

ほとんどのNLPチャットボットは顧客向けですが、社内プロセスにNLPチャットボットを採用する企業も増えています。

これには、人事、ITサポート、文書作成などの社内業務の支援などが含まれる。

この種のチャットボットは、従業員数が多い企業で最も一般的だ。

ステップ1：プラットフォームを選ぶ

ゼロから独自のNLPチャットボットを構築しようと決めた企業はたくさんある。

全権を掌握し、白紙に戻し、月額利用料も不要というのは魅力的な選択かもしれない。しかし、この道を長く続ける人はほとんどいない。 

ゼロから構築するのは時間と労力がかかります。Plusつまり、チャットボットの構築に時間がかかるか、品質が低下するか、あるいはその両方が発生します。

プラットフォームを選ぶ際には、御社独自のニーズを念頭に置いてください。

チャットボットの可能性を制限しないプラットフォームをお望みなら、オープンスタンダードと拡張可能なstack持つエンタープライズチャットボットプラットフォームをお探しください。 

データ・プライバシーが最大の関心事であれば、高いセキュリティ基準を誇るプラットフォームを探そう。

初心者の開発チームがいる場合は、ユーザーフレンドリーなインターフェイスのプラットフォームを探そう。 

インスピレーションが必要な場合は、最高のチャットボットプラットフォームのリストを参照してください。

また、明日電話を取ることに興味があれば、私たちのセールス・チームに連絡してください。 

ステップ2：データの収集

HRポリシーやカスタマーサポートの記録など、会社の情報をチャットボットに学習させたい場合は、チャットボットに学習させたい情報を収集する必要があります。 

すべての企業がチャットボットを訓練するためにオリジナルデータを使用しているわけではありません。多くの場合、チャットボットのフローを設計するには、高度なプロンプトで十分です。 

しかし、御社の提供するサービスをカスタマイズするために、さらに一歩踏み込んだチャットボットをお望みなら、データを収集し、それをチャットボットのトレーニングに利用するのも一つの方法です。

ステップ3：チャットボットを構築する

チャットボットプラットフォームを選ぶ際には、構築プロセスを通じてチームを支援するための十分な教材が付属しているものを選ぶようにしましょう。 

例えば、アカデミーのコース、毎日のライブストリーム、YouTubeチュートリアルの豊富なコレクションを提供しています。

ボット構築は、学習曲線に直面しているときには困難なタスクになることがあります - 指先で使えるリソースがあれば、そうでないときよりもはるかにスムーズにプロセスが進みます。

また、あなたのチームがボット構築に慣れていない場合、ほとんどのエンタープライズ・チャットボット・プラットフォームには、ワークフローを簡単に視覚化できるドラッグ＆ドロップ式のビジュアル・フロー・ビルダーがあります。 

ステップ4：統合とカスタマイズ

チャットボットは真空の中に存在するわけではない。その目的は、顧客とのやりとりや、ある一連の方針を説明することだけではありません。 

企業向けの最も有用なNLPチャットボットは、御社のシステムやプラットフォームに統合されています。 

これは、テーブルやドキュメント、ウェブサイト、またはその他のサードパーティ・サービス（Hubspot、AWS、Google Analytics 、Intercom 、Calendly 、Microsoft Teams 、Slack 、Stripe 、Mixpanel、Telegram 、WhatsApp 、Zendesk などのプラットフォーム）を意味します。

AIチャットボットプラットフォームを使用する場合、チームの構築時間のほとんどは、チャットボット自体を構築するよりも、ボットの統合を完璧にすることに費やされるでしょう。

また、強力なプラットフォームを選べば、チャットボットの口調や性格をカスタマイズできる。

具体的な言葉を選ぶ必要はありませんが、チャットボットがどのようなときに申し訳なさそうに話すか、どのような言葉で商品を説明するかを指示することができます。

ステップ5：デプロイ

チャットボットの最も優れた点の1つは、どんなプラットフォームやメッセージング・チャネルにも簡単に導入できることです。 

多くの企業が、ウェブサイトだけでなく、ソーシャルメディア・チャンネルや社内メッセージング・プラットフォームにチャットボットを導入することを選択している。 

NLPチャットボットは、オムニチャネル戦略を成功に導く合理的な方法です。

ユーザーは複数のチャネルで同じサービスを体験し、プラットフォーム固有のヘルプを受けることができます。 

例えば、WhatsApp チャットボットから来る顧客とのコミュニケーションでは、社内システムのパスワードを変更するよう求めることができる。

1.NLPチャットボット・プラットフォームの評価基準は？

To evaluate NLP chatbot platforms, focus on core factors like ease of use (for both technical and non-technical users), support for large language models (LLMs), integration options with your existing systems (e.g., CRMs or APIs), scalability, multilingual NLU, and customization flexibility. Documentation and active support are also critical for success.

2.NLPチャットボットで最も一般的な統合の課題は何ですか？

The most common integration challenges with NLP chatbots include connecting to legacy systems that lack modern APIs and managing changes in backend systems that can break flows. Additionally, authentication and data consistency across platforms complicates integrations.

3.NLPチャットボット開発において、オープンソースプラットフォームは商用プラットフォームと比較してどうでしょうか？

Open-source NLP chatbot platforms offer full control, making them ideal for developers who need to customize. However, they often lack the ease-of-use, ready-made integrations, managed hosting, and enterprise support that commercial platforms provide, making commercial options faster for teams with limited engineering resources.

4.すでにチャットボットを構築した後で、プラットフォームを切り替えることはできますか？

Yes, you can switch chatbot platforms after building one, but it involves re-creating conversation flows, re-integrating backend systems, and migrating training data and user memory. While technically feasible, the process requires planning, and it's important to evaluate the new platform's feature set to avoid regression in capability.

5.NLPチャットボットはどのようにユーザーデータのプライバシーを確保するのか？

NLP chatbots ensure user data privacy by encrypting data in transit and at rest and providing granular controls over data storage and retention. The best platforms are compliant with data protection regulations like GDPR, HIPAA, or CCPA and allow you to configure consent handling and access logs.