Trace Id is missing

AI チャットボットとは

AI チャットボットは、人間の会話をエミュレートして理解する、一般的に使用されているソフトウェア アプリケーションです。
ノート PC を持っている男性

AI チャットボットのしくみ

AI チャットボットは、自然言語処理 (NLP) を使用して人間の言語を理解し、会話し、簡単な自動化されたタスクを実行します。さらに、予測インテリジェンスと分析を使用してニーズを予測し、関連する推奨事項を提供します。

自然言語処理とは

AI チャットボットが効果的に機能するには、人間の話や言語をコンピューターが理解できる形式に変換できる必要があります。人間の話を理解して分析し、応答するまでのエンドツーエンドのプロセス全体を、自然言語処理 (NLP) と呼びます。

NLP は、チャットボットが大量の自然言語データを理解するために使用する特定の AI 機能です。AI を使用して人間によるテキストまたは音声入力の意味を判断し、適切な応答を生成して提供することで機能します。自然言語処理により、ボットが人間の会話をエミュレートする形で人間のユーザーとやり取りできるようになります。

NLP は、ユーザーからの入力を発話、意図、エンティティに分けます。発話とは、ユーザーがチャットボットに入力する語句です。発話が AI チャットボットに入力されると、チャットボットがその内容を分析して、ユーザーの目標または意図を判断します。最後に、チャットボットは意図の詳細を定義するのに役立つ発話内のエンティティを認識します。エンティティとは通常、日付、時刻、場所、名前、位置情報などを指し、ユーザーの意図をさらに具体的に指定します。

AI チャットボットの種類

企業が使用する AI チャットボットには、主にトランザクション チャットボットと会話チャットボットの 2 種類があります。どちらもタスクを完了できる一方で、全体的な複雑さと AI の使用方法が異なります。

トランザクション チャットボット

トランザクション チャットボットはタスク指向型や宣言型のチャットボットとも呼ばれ、1 つの機能の実行または自動化に重点を置いた単一目的のチャットボットです。この種類の AI チャットボットは最も一般的に使用されていて、一連のルール、NLP、ごく少量の機械学習により機能します。

これらは構造化データに基づいてトレーニングされ、ユーザーの意図や解決したい問題に応じて、ユーザーに事前に定義されたオプションの選択肢を提供するように設計されています。ユーザーが選択した後、チャットボットは、質問の回答が提供されるか問題が解決されるまで、さらにオプションを提供し、プロセスをガイドします。

トランザクション チャットボットは、会話になるよう設計された自動応答を生成します。トランザクション チャットボットとの対話は非常に構造化されているうえに具体的で、顧客がよくサポートを必要とするアクションや問題を事前に把握している企業に非常に役立ちます。たとえば、レストランや配送会社、銀行では、トランザクション チャットボットを使用して、営業時間に関する質問などの一般的な問い合わせに対応したり、不確定要素が少ない単純なトランザクションを顧客に提供したりしています。

会話チャットボット

会話チャットボットは、パーソナライズされた対話を可能にする、より洗練された対話型のオプションです。この種類のチャットボットは会話型 AI を使用して、ユーザーのメッセージの意味を理解し、人間のように応答します。

会話チャットボットは、AI、NLP、ナレッジ データベース、関連するコンテキスト情報を使用して、ユーザーの質問や応答のニュアンスを検出し、人間ののように関連性の高い回答を提供します。これらの AI チャットボットはコンテキストを考慮し、自然言語理解、自然言語処理、機械学習を継続的に使用して、徐々にスマートになります。

会話チャットボットはよくバーチャル アシスタントやデジタル アシスタントと呼ばれ、予測インテリジェンスと分析も使用して、各ユーザーのプロファイルや以前の行動に基づきパーソナライズされます。この種類の AI チャットボットは時間の経過と共に、ユーザーの趣向を学習し、ニーズを予測したり、カスタマイズされた推奨事項を提供したりできます。会話チャットボットは、eコマース企業、オンライン サービス、ソーシャル プラットフォーム、高度な サービスとしてのソフトウェア (SaaS) ツールを使用している企業、エンタープライズ ソリューションを提供している B2B 企業により使用されています。

企業が AI チャットボットを使用する理由

AI チャットボットは、人間がテクノロジと対話し、タスクを自動化できるように設計されています。AI、機械学習、データ サイエンス、自然言語処理の進化により、企業や顧客、従業員にメリットをもたらす会話ボットを簡単に構築できるようになったことで、チャットボットが頻繁に使用されるようになりました。

大規模なアプリケーションの一部として使用する場合でも、スタンドアロン ソリューションとして使用する場合でも、メッセージング アプリ、モバイル アプリ、Web サイト、電話回線、音声対応アプリなど、さまざまなチャネルで AI チャットボットを使用できます。これらはいくつかの簡単なコマンドを処理するようにも、複雑なデジタル アシスタントや対話型エージェントとして機能するようにも開発できます。

企業による使用方法

多くの企業では、AI チャットボットがバーチャル エージェントとして機能し、カスタマーサービスの問題に対応したり、従業員をサポートしたりしています。一般的に、カスタマーサービスの改善とコストの削減により、カスタマーサービスにチャットボットを使用している企業の投資収益率 (ROI) は高くなります。

AI チャットボットを使用すると、企業は営業サイクルを短縮し、より多くのリードを生み出し、顧客ロイヤルティを向上させることもできます。企業はチャットボットと AI を導入して、パーソナライズされたユーザー エクスペリエンスを構築し、コンバージョン率と顧客の満足度およびエンゲージメントを高めています。

AI チャットボットは、企業が今日の消費者や従業員が求める優れたエクスペリエンスを提供するために使用するシンプルで便利なサービスであるため、一般的になりつつあります。組織がより複雑なテクノロジに投資し、複数のメッセージング インターフェイスを構築するにつれ、チャットボットは顧客や従業員、そして使用される膨大な量の情報、システム、アプリケーションの間に欠かせない橋渡しとなります。

従業員による使用方法

AI チャットボットが簡単なタスクを自動化することで、従業員は時間を節約し、価値の高い作業に集中できるようになります。また、組織内で使用して、従業員が会社のポリシーや手続き、人事情報、その他の内部システムやドキュメントをナビゲートするのをサポートすることもできます。

顧客による使用方法

AI チャットボットは、オンデマンドで制限なく利用できるサポートやカスタマーサービスを提供できます。顧客はチャットボットと対話して、いつでも質問に対する回答を得られます。また、チャットボットは、営業プロセスを容易にし、顧客とブランドとのより強力で個人的なつながりを築くのにも役立ちます。
ノート PC で作業している女性。

ビジネス向けの AI チャットボットを構築する

Microsoft Copilot Studio を使用して高度なボットをすばやく作成し、24 時間体制で問題を解決し、質問に答えることで、人間のエージェントがより複雑な問題の解決にあたれるようになります。

AI チャットボットのしくみ

AI チャットボットは、ユーザーが会話形式でテキスト、グラフィック、音声を使用して操作するアプリです。チャットボットにはさまざまな種類がありますが、これらすべてが同じように機能します。

ステップ 1

ユーザーは、アプリ、Web サイト、テキスト メッセージなどのチャネルを介すか、電話で話すことで、AI チャットボットにメッセージを入力します。このメッセージは、コマンドでも質問でも構いません。

ステップ 2

AI チャットボットがメッセージ コンテンツを受信し、受信したチャネルなどの関連情報を取得します。その後、チャットボットは NLP を使用してメッセージの目的を判断し、関連する意図を特定します。

ステップ 3

AI チャットボットが適切な応答を判断し、同じチャネルを介してユーザーに伝えます。会話が続く限りこのプロセスが継続され、ステップ 1 からステップ 3 が、ユーザーの質問に対する回答が提供されるか、問題が解決されるか、問い合わせがライブ エージェントに転送されるまで繰り返されます。

一般的な AI チャットボットのユース ケース

規模や業界に関係なく、すべての組織が AI 対応チャットボットを構築して、成長を促進し、効率を高めることができます。すべてのチームが優れたカスタマー エクスペリエンスを提供し、プロセスを効率化するうえで、これらのツールがどのように役立つかについて説明します。

カスタマーサービス

AI チャットボットは、常に利用可能なバーチャル サービス エージェントとして機能し、顧客の満足度を高めることができます。また、ヘルプ デスクのリクエストの送信や受付確認、顧客向けの日常タスクの実行も行えます。

人事

AI チャットボットを使用すると、従業員の福利厚生の管理のサポート、ポリシーの変更の従業員への通知、従業員の病欠や有給休暇の申請のサポートなど、さまざまな人事タスクを効率化できます。

財務と会計

AI チャットボットを使用すると、従業員によるベンダー情報の更新と追跡、経費報告書の提出、発注リクエストの作成をサポートできます。

マーケティング

AI チャットボットは、ターゲット オファーをリピート客に送信し、顧客満足度を追跡し、エンゲージメントを促進するパーソナライズされたエクスペリエンスを提供するのに役立ちます。

営業

AI チャットボットはリードの事前審査を行い、見込み客に見積もりを提供し、プロアクティブな会話を開始できるため、営業担当者は時間を節約し、その分取引の成立に集中できます。

業種固有のユース ケース

AI チャットボットは、あらゆる企業が活用できるエージェント機能を提供する一方で、特定の業界の組織をサポートするカスタム機能も備わっています。

eコマースと小売

オンライン ストアでは AI チャットボットを使用して、注文を処理し、返品の管理を行い、パーソナライズされた推奨事項を顧客を引き付け、製品情報を提供しています。

金融サービス

銀行や信用金庫では AI チャットボットを使用して、口座残高や明細書を提供し、顧客の質問に答え、基本的な取引を処理し、財務ガイダンスを提供しています。

医療

病院やクリニックでは、AI チャットボットを使用して予約を受け付け、薬の情報を提供し、患者が近くの診療所を見つけられるようにしています。

教育

学校や大学では AI チャットボットを使用して、学生のフィードバックを提供し、教師を評価し、事務の負担を軽減しています。

保険

保険会社は AI チャットボットを使用して、請求手続きをサポートし、最新情報を提供し、基本的なタスクを自動化しています。

製造

製造業者は、ベンダーの管理とエンゲージメントの効率化、クルーのサポート、職場のメンテナンスの簡素化、製品リコールの管理、人事タスクの負担軽減に、 AI チャットボットを使用しています。

旅行とレストラン

航空会社やホスピタリティ企業は、AI チャットボットを使用して、搭乗券の発行、オンライン チェックインなど、旅行の手続きをサポートしています。
ノート PC を見て微笑んでいる人。

AI チャットボットの作成を容易にする

Microsoft Copilot Studio のシンプルなローコード グラフィカル インターフェイスを使用して、自己学習ボットを作成、テスト、保守します。

よく寄せられる質問

  • AI チャットボットは、自然言語処理 (NLP) などの AI 機能を使用して人間の会話を理解し、自然に会話するように設計されたソフトウェア アプリケーションです。これらのチャットボットは、Web サイトやアプリ、メッセージング プラットフォーム内に統合して、24 時間タスクを支援したり、クエリに回答したり、顧客に対応したりできます。
  • AI チャットボットは企業や従業員、顧客を支援するためにさまざまな方法で使用されています。

    • 企業は AI チャットボットを活用して、時間のかかるプロセスを自動化し、より多くのリードを生みコンバージョンへとつなげ、常に利用可能なカスタマーサービスを提供しています。 
    • 従業員は Ai チャットボットを使用して、福利厚生の管理、ポリシーの変更の理解、病欠や有給休暇の申請を行えます。 
    • 顧客は AI チャットボットを使用して、回答をすばやく見つけたり、いつでもサポートを受けたりできます。
  • 企業は AI チャットボットを使用して、次のようなさまざまなメリットを実現しています:
     
    • コスト効率と運用効率の向上。
    • スケーラビリティの向上。
    • 顧客満足度の向上。
    • 常に利用可能なカスタマーサービス。
    • 人的ミスの削減。
    • プロアクティブかつパーソナライズされた顧客エンゲージメント。
     
  • 従来のチャットボットは、事前に定義済みのスクリプトとルールを使用して機能し、簡単なタスクに適しています。特定のキーワードや語句に対するプログラムされた一連の応答に従い、通常、複雑なクエリや想定外のクエリにはうまく対応できません。

    AI チャットボットは、自然言語処理 (NLP) と機械学習機能を使用して、人間の言語を理解し、コンテキストに関連性の高い応答を提供し、対話から独立して学習し、時間の経過と共に改善します。
  • AI チャットボットは、高度なテクノロジと戦略的計画の組み合わせで構築されます。企業ははじめに、理想的なチャットボットの目的と範囲を定義し、自社の目標や目的に合わせて調整します。次に、ボットを構築するためのフレームワークとなる開発プラットフォームを選択します。最後に、企業は最終的なデプロイの前に、データを使用してボットをトレーニングします。