AI アルゴリズムの人気に基づいて、会話ロボットは近年ますます人気が高まっており、あらゆる分野で推進され、使用されています。基本的なボタンベースの自動化ボットから NLP ベースの会話型チャットボットまで、その違いは何でしょうか?最も重要なことは、ビジネスニーズを満たす会話ロボットをどのように設計するかです。ここで一緒に話し合いましょう。
まず第一に、市場で入手可能なさまざまなタイプのチャットボットを区別することが重要です。シンプルなメニュー/ボタンベースのチャットボットから会話型 AI チャットボットまで、チャットボットのレベルは何ですか?チャットボットにはさまざまな種類があり、使用している技術も異なりますので、それぞれの特徴を見てみましょう。
名前が示すように、このタイプのチャットボットでは、ユーザーはメニューまたはボタンの形式で表示される複数のオプションから選択できます。ユーザーがクリックした内容に応じて、ボットは別のオプションのセットを選択するよう求めるプロンプトを表示します。
ご想像のとおり、その構造は非常に基本的なボタン フォーム (単一選択、複数選択など) で構成されており、そのシンプルさからほとんどのチャットボットを表しています。これらのボットは、事前に設定された質問に答え、ユーザーが Web サイトやオンライン ストアをナビゲートできるようにすることで、購入プロセスを促進します。欠点は、多数の変数が含まれる複雑なリクエストを解決する場合には効果が低いことです。実際、ユーザーのクエリが事前に設定された範囲外になると、このタイプのチャットボットは何のサポートも提供できず、最終的にユーザーは非常に失望し、イライラすることになります。
このタイプのチャットボットでは、ユーザーが単語または語句を入力すると、ボットがクエリ内のキーワードを識別します。 。このタイプのボットは、基本的な分析エンジンを使用してこれらのキーワードを処理し、事前に読み込まれた語彙と照合します。
この利点は、ロボットがシステムに手動で読み込まれたコンテンツにのみ応答し、トピックから逸脱しないため、企業が語彙の自動メッセージングを非常にフレンドリーに制御できることです。
一方、このタイプのチャットボットは、スペルミスの単語やスラングを認識できないという制限があります。また、コンテキスト依存性が高いため、コンテキスト外で使用すると著しく不十分になる可能性があります。図書館のチャットボットに「ホテルを予約して」という質問をすると、ホテルに関する本が返されることがあります。
このタイプは、これまでのところ最も先進的な人工知能チャットボットです。人工知能と自然言語処理を使用して、ユーザーに最高のエクスペリエンスを提供します。これらのテクノロジーのおかげで、ボットは文を構成するさまざまな単語を考慮し、それらと利用可能なコンテキストを分析して、質問の文脈を理解します。したがって、その理解をクエリの解決策に適用できます。
NLP を使用した会話型チャットボットの主な利点は、単語の背後にある意味を理解できることであり、アルゴリズムベースの利点によりスペルミスも理解できるため、ユーザーにより優れたユーザー エクスペリエンスが提供されます。
どの企業もすでに会話型 AI テクノロジーを備えたチャットボットを使用していると思いますが、ロボットの機能はさまざまな会話の「レベル」にも到達できます。これらのさまざまな段階がどのようなものかを説明するために、特定のケースを例に挙げてみましょう。
ある企業が、さまざまな人事問題に関する従業員の質問に答えるために、社内で使用する NLP 会話型チャットボットを開発しているとします。チーム メンバーは年次休暇が何日残っているかを知りたいと考え、チャットボットに質問しました。
第一レベルの答えは、質問に対する答えがどこで見つかるのか (通常は給与計算ソフトや人事ソフトウェア) を従業員に伝えることです。これは、会話型チャットボットを設計するときに簡単に達成できる、最も単純かつ基本的なレベルの会話です。
2 番目のレベルの回答はもう少し進化しており、ボットは従業員を特定の内部システム (この場合は人事ソフトウェアなど) にリダイレクトして、年次休暇の残り日数を確認できます。 。
最後に、より高度な第 3 レベルの回答では、チャットボットが従業員を人事ソフトウェアに自動的かつシームレスにログインさせ、必要な情報に直接アクセスできるようにします。この段階のボットは、チャット プラットフォームを離れることなく、カレンダーやフォームを介して従業員に年次休暇の申請を促すこともできます。この段階は明らかに、会話型チャットボットをサードパーティのプラットフォームまたはソフトウェアと統合して、別のシステムに情報を取得できることを意味します。これは、ロボットがそのような対話やサービスを提供するための技術的前提条件の 1 つです。
NLP テクノロジーを使用した会話型チャットボットを導入することは非常に良いスタートであり、企業に優れた競争上の優位性をもたらし、コストを削減できます。しかし、ボットとの対話が定性的でユーザーにとって魅力的なものであることも保証する必要があります。では、ユーザーが話しかけたくなるようなボットをどのように設計すればよいでしょうか?ここではいくつかのヒントと以前の実践例を紹介します。
名前が示すように、チャットボット スクリプトは、事前に設計された会話メッセージ (ビジネス プロセス) がユーザーのクエリへの応答として使用されるシナリオです。もちろん、すべてのクエリにスクリプトが必要なわけではありません。単純な FAQ タイプの質問は 1 回限りのリクエストで回答されますが、トランザクション クエリにはスクリプトが必要です。実際には、ボットは特定の会話フローに従って、特定の情報を提供するために必要な詳細情報を収集する必要があります (保険会社で以前に開発された自動車保険見積もりボットなど)。
このプロセスでは、チャットボットの入力情報と車両の台数情報に基づいて異なる価格が表示されますが、プロセスを作成する際には次の点に留意してください:
何があっても会話型チャットボットの目標は、人々がそれを理解できるようにすることです。これは、ボットによって与えられるすべての応答が明確であり、誤解を招く可能性のある曖昧さが含まれていない必要があることを意味します。
当たり前のことのように思えるかもしれませんが、ほとんどの企業やボットマスターはこの単純なルールを忘れています。その結果、非常にわかりにくく非実用的な会話インターフェイスが生成され、そもそもボットを設計した目的が完全に無効になります。
明確で明確なプロセスを設計することに加えて、ロボットの応答をできるだけ短くする必要もあります。理由は簡単です。読めば読むほど、ユーザーは混乱し、疲れ、気が散ってしまう可能性が高くなります。これを行う良い方法は、会話を細分化することです。つまり、ボットのメッセージをより小さな塊に分割します。
パーソナライゼーションはボットの利点です。実際、会話型チャットボットにどのような性格を持たせたいかを定義し、その口調、使用する言語、コミュニケーション方法などを決定する必要があります。
ユーザーに好まれるキャラクターをデザインするのは難しい問題です。個性が少なすぎると、インタラクションが当たり障りのないものに感じられます。使いすぎるとすぐに迷惑になる可能性があります...
要約すると、高品質の会話型チャットボットを設計するのは簡単な作業ではありませんが、これらのヒントと実践の経験がインテリジェント ロボットを設計する際に役立つことを願っています。
以上がチャットボットをよりエレガントに設計する方法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。
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