プログラミングなしで出来るチャットボット開発│開発方法やツールを紹介丨トラムシステム

2019.03.20UC

システムが会話を自動的に行うチャットボット。人員削減や業務効率化に効果があるとされ、企業でも積極的に導入されています。これまで開発するには専門知識が必要でしたが、フレームワークやAPIを利用したプログラミングなしの利用も可能となりました。

本記事では、チャットボットの種類や、開発環境なしで簡単に利用するためのツールを紹介します。

チャットボットとは

ネットワーク上で、会話を自動的に行ってくれるロボットがチャットボットです。プログラムが文章や音声を認識し、適切な回答を判断して応答してくれます。

近年はAI(人口知能)の発展により、適切な回答をチャットボット自身が学習できるようになっています。歴史は意外に古く、1966年には「ELIZA」という英語のチャットボットが開発されていました。

チャットボットの種類

チャットボットの種類は、以下の4つに分類されます。

・聞き役として話の要約をするELIZA型
・シナリオを決め選択式で会話をする選択肢型
・登録された単語による応答をする辞書型
・会話ログを参考に、文脈に近い会話をするログ型

現在の技術では人間との対等な対話が難しいため、選択肢やログなどの補助を必要とするシステムが多いです。

チャットボットの導入事例

チャットボットは様々な企業で採用されており、以下のような面で活躍が期待されています。

・一般の入力フォームよりも制約の少ない、気軽なコミュニケーションツール
・24時間稼働し続けられる、カスタマーセンター
・顧客の行動履歴を分析して、おすすめの商品やサービスを紹介

各タイプの特徴と企業による事例を紹介しますので、導入を検討している方は参考にしてください。

・ECレコメンド型
顧客の購買動向を分析し、最適なタイミングで適切な商品を提案するよう設計されたタイプです。ECサイトで活躍しており、メールや電話に代わる新たな提案手段となっています。

アパレルメーカーH&Mは、自社のECサイトにチャットボットのオンラインストアを開設しました。ユーザーと対話してくことで、おすすめの商品を紹介できるようになっています。店舗に赴かなくても、商品をネット上で効率的に探せるのです。

・タスク管理型
ToDoに対するスケジューリングを行ってくれるタイプです。重要なイベントに対するアラートも行ってくれるので、利用者がスケジュールを忘れることなく管理できます。すでにいくつかのアプリが開発されており、「fireflies」は人口知能がタスクを自動で生成してくれます。

・特定情報提供型
特定分野での情報提供を行ってくれるタイプです。天気や飲食店などユーザーの知りたいことを聞き、データがあればそれに返答します。

このタイプで有名なのが、グルメ予約代行アプリの「ぺコッター」で、チャットボット+人力の組み合わせという珍しい構造となっています。最初はユーザーの希望をもとにおすすめ店舗を紹介し、その後「ぺコッター」を利用している一般ユーザーもお店を紹介してくれます。

・アンケート型
ユーザーが知りたい情報を、対話形式で調べていくタイプです。アンケートをじっくり行い、それをもとに調査を行います。

カスタマイズできるサラダを提供するレストラン「GR Salad Tokyo」では「O:der Cognis」というチャットボットを商品開発に活用しています。顧客と対話を行っていき、ニーズに合わせたメニューが提供可能です。

・カスタマーサポート型
商品やサービスに関する相談を請け負うのがこのタイプです。複雑な相談には応じられないので、あくまで一時的な相談となります。

近年は、カラクリ株式会社が開発したチャットボット「KARTE」などカスタマーサポート専用チャットボットも開発されています。「KARTE」は導入の際の統合的な支援により、正答率95%の状態で稼働できます。

・雑談対話型
目的を持たず、チャットボットとのコミュニケーションをひたすら楽しむタイプです。正答を求めず、あくまで会話のみを楽しむコンテンツに向いています。

株式会社KDDI総合研究所では、2018年に社会で関心の高いニュースに関する対話ができる「雑談対話型AI」を開発しています。利用者のプロフィールや時事問題を分析し、飽きられない長期間の対話が可能です。

チャットボット開発方法

様々な企業が関心を寄せているチャットボットですが、以前は開発するためには専用の設備と技術者を用意する必要があるハードルの高い物でした。

現在のチャットボットの開発は、様々な支援ツールの開発によってハードルが下がりつつあります。開発する際は、ツールを最大限活用することを心がけましょう。

APIを使う

メッセージアプリでチャットボットを開発したい場合、プラットフォームが提供しているAPI(アプリケーションプログラミングインターフェース)を利用すればスムーズです。「Facebook」、「LINE」、「Slack」、「KiK」など様々なメッセージアプリがAPIを提供しています。

フレームワークを使う

複数のメッセージアプリで利用できるチャットボットを開発したい場合、bot開発用フレームワークを利用するのがおすすめです。botの開発に特化しているのでプログラムを書く時間も短縮可能です。「botkit」、「Microsoft Bot Framework」、「Amazon Lex」など様々なフレームワークがあります。

チャットボット作成ツールを使う

プログラミング知識がないので不安…という方は作成ツールの利用を検討しましょう。利用料金を払うことで、AIやプログラミングに関する知識がなくても、チャットボットを作成できるようサポートしてくれます。おすすめのツールについては後述します。

クラウド人工知能ツールを使う

チャットボットを常にアップデートさせたい方は、クラウド人工知能ツールがおすすめです。学習データを読み込ませるだけで機械学習が行われ、表記ゆれの調整やアルゴリズムの調整を自動で行ってくれます。「人工知能ボットAPI」、「IBM Watson」、「Wit」などが有名です。

おすすめのチャットボット作成ツール

チャットボットを業務で活用したい場合、一番おすすめなのがチャットボット活用ツールの利用です。知識や技術者が不要で、サービスによっては有人オペレーターの支援も受けられます。おすすめのツールを8つ紹介しますので、相性の良いサービスを選んで申し込んでみましょう。

Hachidori

「Facebook」、「LINE」のチャットボットを作れる、日本国産のチャットボットツールです。海外産のツールは日本語で必須の形態素解析が苦手なのですが、Hachidoriは国産だけあって優れています。

日本語を使ってのチャットボットを開発したい場合は、まず第一候補に挙げられるツールです。簡素版は0~1万円、完全版は5~20万円で利用できます。

Repl-AI

NTTが提供している作成ツールです。日本語に対応しており、Hachidoriに次ぐ人気があります。ダイアグラム形式を採用しており、プログラムの知識は不要です。ひと月5000円から利用できます。

Wit.ai

Facebook傘下にありますが、LINEなどほかのプラットフォームでも利用できる自然対話型プラットフォームです。発言の意味を理解させる「intent」、単語を辞書に登録させる「Entity」機能でルールを設定していきます。完全無料で、制限もありません。

Dialogflow

2016年にAPI.Aがグーグルに買収され、今の名称になりました。ルールベースと機械学習を両方使えることが特徴で、使い分けながらプログラムをくみ上げていきます。無料で利用可能ですが、リクエスト量に制限がかかるので注意しましょう。

Flow XO

チャットボットのロジックを、プログラミングの知識なしで作成できるツールです。Slack、Facebookなどのプラットフォームが利用可能で、100以上のモジュールやサービスがあり使いやすいです。無料で利用できます。

Chatfuel

Facebook対応の、完全無料で利用できるツールです。TechCrunchBotなどの開発母体となっており、大手企業での実績もあります。初心者でも扱いやすい簡素な作りながら、ある程度の実用性も兼ね備えているのが特徴です。

Converse AI

Slack、Facebook対応のチャットボット作成ツールです。英語での会話を前提としています。ドラッグとドロップだけでプログラミングが可能です。無料で利用できますが、5000メッセージ以上から月額料金が必要となります。

Walkie

Slackにのみ対応のシンプルなツールです。ダイアログに会話を入力し、「どう話したらどう返答するか?」というルールを設定していきます。2ボットまでフリーですが、それ以上は利用料金が必要です。

チャットボット開発のポイント

チャットボットに注目が集まり、導入する企業が増えています。しかし、それに伴い、思ったほど成果が挙げられず撤退…というケースも。チャットボットを開発、導入する際のポイントを紹介します。

・明確な目的設定
まず、チャットボットによって何を達成したいのか?が明確にされていなければなりません。「あれもしたいこれもしたい」では目的が散漫となり、チャットボットでは対応しきれなくなります。チャットボットを導入する主な目的としては、以下の3つがあります。

・問い合わせ自動化によるコスト削減
・顧客との接点を増やしての売り上げ向上
・手軽さを活かして、資料請求やお問い合わせ数の増加

・シナリオとデータ
チャットボットの正確さは、シナリオを作成するためのデータの量に依存します。データ量が少ないと効果的な返答が難しくなるので、事前に用意しておきましょう。

・ルールベースか機械学習ベースか
チャットボットの学習方法は、ルールベースと機械学習ベースの2つです。ルールベースはFAQを用意すれば比較的簡単に作成可能ですが、シナリオに沿った返答しかできません。機械学習ベースは精度が高くなりますが、そのためには学習のためのデータが必要です。

・開発ツールの操作性
開発ツールをいかに使いこなすかも、チャットボット開発では重要です。操作性が簡易なほど扱いやすいですが、その分複雑なチャットボットは作りにくくなります。操作性が複雑なほど高度なプログラムを組めますが、その分操作難易度が高いです。

また、開発したチャットボットに改善点が見つかった場合に、すばやく対応できるかどうかも重要です。急いでチャットボットを修正しなければいけない場合、ツールの操作性が悪いとそれだけ時間がかかります。より少ない労力でチャットボット開発・メンテナンスが行えるようにツールの操作性も確認しておきましょう。

まとめ

チャットボットの導入は各企業で進んでおり、コスト削減や売り上げ向上で成果を挙げています。近年は簡単に開発できるツールも配布されており、技術者のいない企業でも導入可能となっています。導入する場合は目的や導入フローを明確化し、しっかり計画を立ててから行いましょう。

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WRITER

トラムシステム(株)メディア編集担当 鈴木 康人

広告代理店にて、雑誌の編集、広告の営業、TV番組の制作、イベントの企画/運営と多岐に携わり、2017年よりトラムシステムに加わる。現在は、通信/音声は一からとなるが、だからこそ「よくわからない」の気持ちを理解して記事執筆を行う。


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