ルールベース型・機械学習型とは?
~チャットボットの違い~

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ルールベース型・機械学習型とは? ~チャットボットの違い~

チャットボットの導入を希望されているお客様から「FirstContactは、ルールベース型のチャットボットですか?それとも機械学習型のチャットボットですか?」と質問を受けることがとても多いです。

さて「ルールベース型」と「機械学習型」とは一体どのようなタイプのことなのでしょうか?

[PR]20日間無料で利用可能なAIチャットボット「FirstContact」についても紹介しておりますので、併せて読んでいただけると嬉しいです!また、本ページの右下部分にチャットボットを設置していますので、良かったら試してみてください。

 

「ルールベース型」と「機械学習型」について

ルールベース型チャットボットのメリット・デメリット

プログラム(AI)が、人の手によって記述されたルールに従って動くチャットボットを指します。(AIZINEより引用)

ルールベース

メリット

・簡単な内容の登録であればすぐに反映できる。

➝機械学習型のように精度を高めるデータの修正が必要ないので、 時間もコストもかかりません。

・人の意図した通りに動かすことができる。

➝こちらが指定したルールの通りに動くため、予測不能な動きをすることがありません。

デメリット

・シナリオ外の対応ができない。

➝決められたシナリオ・決められた内容のみの対応となるため、 言葉の揺らぎには対応することができません。

・疑問の解決が遅くなる可能性がある。

➝シナリオが疑問の合致に最適なものになっていない場合、たどり着くまでに時間が掛かります。

機械学習型チャットボットのメリット・デメリット

識別と予測ができる、データからパターンを発見できるチャットボットです。 (AINOWより引用)

機械学習

メリット

・精度が高い

➝多くのデータの中から統計的に最も適切な回答を導くため、ユーザーのニーズに合わせたより正確な回答ができます。

・自然な会話が可能

➝コミュニケーションに適しているため、ブランディングにも有効です。

デメリット

・質の良い教師データの準備が必要

➝大量のデータを用意し、そこにあるパターンを学習させ、未知のデータを判断させるルールを覚えさせなければならないため、時間も労力もかかります。また、質が良くなければ、学習しても結果も良くなくなってしまいます。

・コストがかかる

➝データの生成と学習に時間と労力がかかるため、その分お金も高くなります。

タイプごとの事例を紹介

ルールベース型のチャットボット例①

Calling

Calling

ネオラボ社が販売していたチャットボットです。

こちらのチャットボットは有人対応にも切り替えることができるため、応答できないような会話があれば、人で対応していくことも可能でした。また、顧客ステータスも付与することができるため顧客管理に利用することや画像のカルーセル表示も行えた様子です。

ルールベース型のチャットボット例②

GoQsmile

GoQsmile

GoQSystem社が販売するチャットボットです。

自然言語検索のAIのため、自由入力に対しても柔軟に対応することができます。

チャットボットWeb設置数・シナリオ数・アクセス数アカウント数無制限を掲げています。

シナリオの登録にプログラミングは不要で、APIで外部システムのSlackやWord pressとも連携が可能です。万能でありながら見た目も可愛いチャットボットです。

機械学習型のチャットボット例①

BIZ. for AI Chatbot

BIZ. for AI Chatbot

日本初・最大級のQ&Aサイトを運営するオウケイヴェイブ社のチャットボットです。

OKWAVEの独自データを既に学習済みで、活用していく中でデータが足りなくなった場合に想定質問を導入企業側で登録し、OKWAVE側でその質問を学習させていく形になります。

独自の聞き返し機能も付いており、エンジンがユーザーに追加情報の入力を促してくれます。

機械学習型のチャットボット例②

QA ENGINE

QA ENGINE

学術機関と連携し、自然言語処理の領域の研究開発を推進しているStudio Ousia社のチャットボットです。

チャットボットには、ディープラーニングを使用しており、学習データが少なくても、高精度な質問応答が実現可能です。

機械学習の操作を行う画面のUIもユーザーに分かりやすくなっています。

結局どちらのタイプのチャットボットを選べばよいの?

結論、どちらのタイプにもメリット・デメリットがそれぞれ存在します。

それでは、最終的にはどこで判断をすればよいのでしょうか?

今回は過去に実施されたアンケートをもとに、ユーザー側と導入側の視点でチャットボット導入に際しての不満や課題、選定の条件にふさわしい2点を記載してみました。

【ユーザー側の視点での選定条件】
ユーザーにとって使い勝手の良いものかどうか

ユーザーは疑問に対して正しい回答が出ることを特に望んでいます。

2019年5月に実施された、NTTレゾナント社のチャットボット利用に関するアンケートでは、“チャットボットの利用時に不満を感じたことがある”と感じた人に“どのようなことに不満を感じたか”尋ねたところ、57.4%(1位)が「回答が的確でない」という不満を感じていました。

今、導入しようとしているチャットボットは、何らかの方法で的確な回答ができるようなものですか?

回答が的確でないチャットボット

【導入側の視点での選定条件】
社内でAIを使いこなせる人員がいない場合のサポートがあるか

AI白書2020によれば、AI導入を検討するにあたっての課題の1位として「自社内にAIについての理解が不足している」が55.0%でした。

チャットボットを導入するにあたって、AIの分野に対して知識を持っている方は社内にいらっしゃいますか?

また、いらっしゃらない場合、導入予定のチャットボットを販売する企業に、導入後もしっかりとサポートしてくれるような体制はあるでしょうか?

AIについての理解が不足している人員ばかりの企業

[PR]ルールベース型のデメリットを克服し、ユーザー・導入側双方から満足度の高いチャットボット「FirstContact」

FirstContactバナー

バイタリフィのチャットボット「FirstContact」は、自然言語処理を搭載したAI「IBM Watson」を使用したルールベース型チャットボットのため、言葉のゆらぎに対応することができます。

また、機能として有人対応切り替え機能を備えているため、ユーザーとチャットボットが会話に万が一行き詰ったとしても、ワンクリックで有人対応することができます。

シナリオ外の対応ができない」「疑問の解決が遅くなる可能性がある」という二点のルールベース型のデメリットを解消してくれます。

解決

有人対応ができることは、チャットボット導入の際「ユーザーにとって使い勝手の良いものかどうか」の判断を最も左右する「回答が的確でない」という問題も解消してくれます。

また、FirstContactではシナリオ構築の際に「Watson Assistant」というAIエンジンを使用しますが、

AIを使っていくにあたって対応できる人員がいない、どうしたら良いか」と不安に思う企業様もいらっしゃるかと思います。

弊社では、機械学習レクチャー(有料)をご用意しており、受講していただくことで、AIチャットボットに対応できる人材を増やすことができます。

レクチャー

機械学習レクチャー

弊社では「今後AIチャットボットの運営を担えるお客様」を1人でも増やすべく、機械学習のレクチャー(有料)を承っております。

基本的には1ヶ月に2回、各2時間を計3ヶ月間実施させていただきます。ペースはお客様によって調整していただくことができます。

シナリオの構築方法をレクチャーさせていただき、FirstContactとの連携と、チャットボットの運用をスタートするところまでお手伝いすることが可能です。

またレクチャーを受講されなくても、FirstContactを導入してくださった企業様には、簡単なマニュアルもお渡ししております。

実際に機械学習レクチャーを受講されたお客様には「専門スタッフの方のレクチャーがなければ、我々だけではAIを使いこなせなかったと思います。本当に感謝しております。」というお声もいただきました。お客様の声についてはこちらをご覧ください。

サポート

弊社スタッフが貴社のAIチャットボットの導入・運用を全力でサポートさせていただきます!

チャットボットを導入したいが、今後運用していけるかが不安というお客様! 様々なサポートをご用意しておりますので、お気軽にご連絡ください。

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