チャットボットの「ログ型」とは？仕組みや運用ポイントまで解説！

チャットボットの種類

一般的にチャットボットは、その特性によって「〇〇型」という名称で分類されています。

本記事では主に「ログ型」についてご説明しますが、違いを把握するためにもそれぞれ詳しくみていきましょう。

ログ型

ログ型チャットボットは会話データを蓄積しながら、ユーザーの質問に対して、データの中から最も適切だとされた回答を提示する仕組みです。ユーザー側が自由に質問文を入力し、それに対してチャットボットが返答します。

利用を繰り返すことで会話データが蓄積、回答精度が徐々に高まり、まるで人間と会話しているような、自然なコミュニケーションが実現します。つまり、会話データが多いほどチャットボットの精度も高まっていくのです。

ログ型がおすすめのケースとしては、ユーザーからの問い合わせ内容が多岐にわたっていて、入力される文章の内容が定型化されていない場合です。

また、自然な会話ができるという点では、他社との差別化につながるため、幅広い企業に注目されているタイプです。

選択肢型

選択肢型とは、チャットボットから選択肢を提示し、ユーザーは当てはまるものを選び、最終的に回答に辿り着く仕組みです。

状況によって対応方法が分岐していく場合に最適で、たとえばパソコンのトラブル解消や金融機関のサポートにも向いているでしょう。

従来であれば、電話で一つずつ状況を確認していく必要がありましたが、選択肢型のチャットボットであれば、聞き漏らしや対応ミスの心配がなくなるという点が最大のメリットです。

辞書型

辞書型とは、あらかじめ「単語」と「その単語に対する回答」を辞書データとして登録、データの範囲内で対応ができるチャットボットです。

例えばECサイトなら「送料」という単語に対して「購入金額の合計が〇円までは、送料が□円、△円以上なら送料は無料です。」という回答を登録しておくことで、送料に関する質問に回答できるようになります。

辞書型は、よくある質問が定型化されていて、単語によって質問内容を見分けやすいケースでの利用がおすすめでしょう。

AI型とシナリオ型という分け方も

これまで、チャットボットの特性によって、異なる3つのタイプをご紹介してきました。

実はその他にも、チャットボットに人工知能が搭載されているかどうかで分類する「AI型」と「シナリオ型」という分け方も存在します。

AI型は会話履歴を学習していくため、人間同士で会話をしているかのような対応ができますが、シナリオ型ではユーザーに選択肢を選んでもらうことで、設定しておいたフローチャートに沿って回答を絞り込んでいくことができます。

AIの搭載有無については、より人間に近い会話を求めるか、それともよくある質問に対する回答を提示するだけでよいのか、チャットボットに求める要素によっても異なります。抱える課題やチャットボットに期待する範囲を検討したうえで、選ぶとよいでしょう。

ログ型チャットボットのメリット・デメリット

ここからはログ型チャットボットを導入するメリットとデメリットについて、詳しくみていきます。

メリット

まずはメリットについてです。ログ型のチャットボットを導入することで、どのようなメリットが得られるのでしょうか。

ログ型ならではの期待できる効果とともに、詳しくご説明していきます。

回答精度が高い

まず挙げられるのは、回答精度が高いという点です。チャットボットが利用されて学習する会話データが増えるほど、質問と回答のパターンの傾向を学習して、最適な回答ができるようになります。

ルール設定をしなくても自動的に学習していくため、データが蓄積されれば回答できる範囲も自然と広がっていきます。そうすると、ユーザーが目的の回答にたどり着きやすくなるだけでなく、最短ルートで求める回答を得られるようになります。

選択肢型の場合はそうはいかず、決まった選択肢を何度も選んでいきながらやっと回答にたどり着けるものなので、回答精度が高いという点は、ログ型ならではの魅力であるといえるでしょう。

自然な会話

学習した膨大な会話データから、AIが適切な回答を判断して回答していくことになるため、人間との会話に近い自然なやりとりを実現できます。

チャットボットそのもののデメリットとして、自然な会話という点では、どうしても人間との直接の対話には劣ります。しかし、AI搭載のログ型チャットボットであれば、チャットボットの中でも最も自然な会話ができる仕組みになっているため、その点も他の型にはない強みであるといます。

自然な会話は、ユーザーに安心感を与える効果もあります。高い精度で適切な回答をしてくれるため、さらなるユーザーの満足度の向上も期待できるでしょう。

ユーザーの真のニーズを把握しやすい

ユーザーは自分の言葉で質問を入力していくため、ユーザーが抱える真のニーズを把握しやすくなります。

選択肢型の場合は、ユーザーが知りたい情報にたどり着くためには、あらかじめ提示される選択肢から選んでいくしかないため、選択肢を選ぶに至った理由や背景まで掘り下げることは難しくなります。

一方、ログ型のチャットボットならユーザーが入力した質問文の文脈やキーワードの組み合わせから、AIがユーザーの真のニーズを解析したうえで回答できるため、ユーザーの満足度も向上できるといえます。

幅広い質問に対応することが求められる場合は特に、ログ型チャットボットの導入がおすすめでしょう。

デメリット

ここまで、ログ型のメリットをご紹介してきました。ログ型は他にはないメリットが多くありますが、もちろんデメリットとなる部分もあります。

メリットだけではなく、デメリットも理解したうえで導入することが大切になりますので、詳しくみていきましょう。

コストが高い

ログ型には永続的にデータを学習していく機能が搭載されているため、コストが高くなる傾向にあります。

また、問い合わせ数が少ない場合は学習するデータが少なくなるため、本来のログ型のメリットである学習したうえでの自然な会話、というメリットを享受できない可能性があります。

問い合わせが多く、質問内容が多種多様な場合は、導入することで人的コストの削減も期待できます。どれだけチャットボットによるコスト削減や効率化を望めるか検討したうえで、効果に見合ったコストの範囲内であるか確認するとよいでしょう。

教師データの品質に左右される

ログ型のチャットボットでは、導入時点で教師データが必要となります。教師データとはよくある質問と回答のデータのことで、運用を始める前に登録しておく必要があります。

この教師データが不十分だと、チャットボットはユーザーからの質問に対して適切な回答ができなくなるほか、不自然な会話になってしまうためユーザーの不信感にもつながりかねません。

AIが会話の精度を高めていくうえでの基盤として、充実した高品質の教師データが必須となりますので、その準備に時間をかけられるかどうかも重要な点となります。

ログ型チャットボットに適したケース

これまでご説明してきたとおり、ログ型チャットボットが得意なのはユーザーが自由に入力した質問に対して、あたかも人間同士で会話しているかのように自然なやりとりをして、ユーザーの問題を解決していくことです。

製品の操作方法についての質問に答えるカスタマーサポートや、ECサイトで購買を促す接客、人事や総務・経理・労務などバックオフィス全体の社内問い合わせ対応など、幅広い問い合わせが想定される場合に、ログ型のチャットボットの活用が最適です。

複雑な文脈を把握しながらユーザー対応ができる分、他のタイプのチャットボットに比べてコストがかかります。チャットボットにまとまった予算を確保できて、費用対効果を見込めるケースでは、ログ型のチャットボットは大いに役立つでしょう。

ログ型チャットボットの導入・運用ポイント

これまでは、導入を検討するうえで重要な要素についてご説明してきました。

ここからはログ型チャットボットを実際に導入する際にあらかじめ抑えておきたい、導入時や運用段階でのポイントについて解説していきます。

定期的にチューニングを行う

ログ型チャットボットの特徴として、回答精度を高めるためのチューニングが必須であることが挙げられます。

導入したら後はチャットボット任せ、というわけにはいきません。むしろ、導入後のチューニングこそが、精度の高いチャットボットを育てるために必要なポイントなのです。

導入直後の情報量が少ない段階では、チャットボットが意図しない回答をすることもあります。それに対して「このキーワードが使われたら、この回答を返す」といったチューニングをしていくことで、チャットボットはそれに従って正しい回答ができるようになっていきます。

チャットボットが対応した履歴を確認しながら、スケジュールを決めて定期的にチューニングをすることで、次第にチャットボットの精度が高まり、対応品質も向上させることができるのです。

チャットボットツールを使う

チャットボットを導入するにあたっては、チャットボット専用のツールを導入する方法がおすすめです。

チャットボットを自社で開発して用意する方法もありますが、意向を反映しやすいというメリットがある一方で、仕組みが複雑なログ型チャットボットの開発には、高い技術力が必要になるというデメリットがあります。そのうえ、開発にかかる時間のコストも無視できません。

ツールを活用することで、一から開発する手間が不要になり、スピード感を持って運用を始めることができます。中にはチューニングが必要な箇所を自動で知らせてくれるツールもありますので、運用を始めた後の管理のしやすさという点でも、ツールは役立つでしょう。

運用担当者を決める

ログ型チャットボットの運用では、定期的なチューニングを実施することが重要事項であるということは、先にご説明したとおりです。

このチューニングを始めとして、チャットボットを運営していくうえでは専任の運用担当者を決めておくことが望ましいです。チューニングの作業は定期的に必ず発生する業務になるため、あらかじめ運用担当者を決めておくことでチューニングのし忘れを防ぎ、高い精度を維持してユーザー対応ができるようになります。

また、問い合わせの傾向を見ながら、必要に応じて新しい回答を追加するといった臨機応変な対応も必要になりますので、担当者を設けて運用することはチャットボットの運用を成功させる重要なポイントであるといえるでしょう。

ログ型チャットボットなら「チャットディーラー」

ログ型チャットボットでおすすめのツールが、チャットディーラーです。

チャットディーラーは人事・総務、経理、労務など社内ヘルプデスクの部門や、ECサイトやコールセンターといったカスタマーサポート部門で活用されているチャットボットです。

導入時は、Q&Aの一覧をエクセル（CSV）で作成して取り込むだけです。一つのキーワードに対して類義語の登録もできるため、ユーザーによる表現の違いにも柔軟に対応できるというメリットもあります。

ログ型のチャットボットは、比較的コストがかかるツールが多い中、チャットディーラーは低コストで運用できるため、長く使い続けるうえでも安心できるでしょう。

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まとめ

チャットボットにはいくつかの種類がある中で、ログ型チャットボットに焦点を当ててご説明してきました。

ログ型チャットボットが最大限に効果を発揮できるケースとしては、広範囲の質問に対して自然な会話で的確に回答させたい場合が挙げられました。その分、導入にはある程度のコストが発生しますが、チャットボットによって業務を効率化し、人的コストを削減することで高い費用対効果を期待できます。

導入後にも、担当者を決めて定期的にチューニングをすることで、持続的に品質を担保していくといったポイントを抑えながら運用することが大切です。