チャットボットの導入で業務が減る?ビジネスでのAI活用事例にありがちな誤解!

チャットボットの導入で業務が減る?ビジネスでのAI活用事例にありがちな誤解!

こんにちは。チリ毛(@chirigetravel)です。

この記事では拡大を続けるAIを活用したビジネスの一つである「チャットボット」とはどんなものなのか、またAIをビジネスに活用すれば本当に業務は減らせるのかについて解説していきたいと思います。

 

AIによる営業支援、マーケティング、バックオフィスの支援等、業務の効率化が期待できる様々なAIソリューションが世に出ています。

それだけビジネスの現場において、効率化などの課題解決は急務とされていると言えます。

AI製品の展示会には3日間で4万人以上が足を運ぶというのもうなずける話です。

さまざまな可能性があるAIソリューションですが、中にはAIによって増える業務もあることをご存知でしょうか。

情報不足のまま検討を進めてしまうことほどもったいないことはありません。

そこで、そんな事例の一つをここ2〜3年で導入が加速している「チャットボット」を例にお伝えします。



チャットボットとは?

まずチャットボットとはどんなサービスなのか?という疑問からお答えしていきたいと思います。

 

チャットボットのトレンドは2016年頃から始まりました。

銀行やメーカー、小売りなどでは、これまで顧客からのFAQに対して、電話で対応したり、「よくあるご質問」ページをサイト上に用意するなどして対応してきましたが、この業務をチャットボットに置き換えようとする動きが活発になっています。

 

背景には、こんな課題があります。

  • 「FAQページがあるのに電話が絶えない」
  • 「同じ問い合わせを何度も受ける」
  • 「対応できる人材の確保が難しい」

こうした課題の救世主としてチャットボットは注目されてきました。

「チャット」とは、PCやスマートフォンなどの画面上でのテキストコミュニケーション、「ボット」はロボットの略です。

従って、チャットボットを簡単に言えば、人間ではなくプログラムがコミュニケーションを自動で行うことを指します。

使う人のインターフェースはPCとは限りません。LINEを通じてチャットボットのサービスを展開するケースもたくさんあります。

チャットボットの導入効果

実はこうしたチャットボットは業務の効率化に貢献するだけではなく、「これまでと違う客層との接点をもてた」などという効果もあるようです。

今や大企業から個人事業主まで、問い合わせにかかる工数を減らすためチャットボットの導入が進んでいます。

チャットボットの「機械学習」と「ルールベース」の違い

実はすべてのチャットボットに昨今のAIが得意とする「機械学習」が組み込まれているとは限りません。

 

「機械学習型」に対して、「ルールベース型」というものが存在します。

この2つの違いをご紹介します。

ルールベース型ボイスチャット

ルールベース型のチャットボットとは、チャットボットの作り手が設定したルール通りに応答するもの。「A」と入力されたら「A’」と返答する。

「こんにちは」と入力されたら「こんにちは!」と返答する。

あくまで定められたルールに則った動作をし、こちらが想定しない動作はしません。

これがルールベース型ボイスチャットの特徴です。

機械学習型ボイスチャット

一方、機械学習型のチャットボットは、何を聞かれているかを統計的に判断し、適した回答を算出する方法をとります。

ここで、冒頭でふれた「AIを利用することによって増える業務」が関連してきます。

先ほど「統計的に判断し」と言いましたが、そうさせるためにはしかるべき量のデータが必要です。

それを「教師データ」と呼び、機械学習するAIはこの教師データを材料に、適した判断をするための学習をします。

「データの用意、学習、データの修正、再学習」、この繰り返しをチューニングと呼びますが、この作業はもちろん人間が行います。

一概にチャットボットと言ってもこのような種類が存在しますし、効率化が目的であっても新たに発生する作業もあるのです。

AIは魔法の技術ではない

しかし、中にはこんな理解をされている方と出会うことも少なくありません。

  • 「機械学習によりAIが自動で賢くなる」
  • 「AIがなんでも答えてくれる」
  • 「すぐに始められる」

はたしてチャットボットとは、AIが機械学習により自動で賢くなってくれるものなのでしょうか?

簡単に導入できるものなのでしょうか?

 

残念ながら、そうではありません。

 

知っている方からすれば当たり前のことかもしれませんが、AIの裾野が大企業から中小企業まで急拡大しつつある現在、運用の実状を伝えることが追い付いていないのも現実です。

与えるデータの量・質によってAIの精度も変わりますから、機械学習とはまさにわが子を育てるように面倒を見る必要があるのです。

これが見事に整備されていると、「あっぱれ!」と言われるチャットボットが誕生するのですが、それが出来ない場合は何の役にも立たないシステムになってしまうのです。

まとめ

AIサービスの一つである「ボイスチャット」と、AIサービスが抱える課題について解説しました。

 

AIと聞けば「人間の仕事を肩代わりしてくれる便利なもの」という漠然としたイメージが有るかと思いますが、そんなシステムを作り上げるためには、人間による膨大な労働力の投入や、日々のメンテナンスが必要になるのです。

 

企業の中にはこの重要なメンテナンスができず、サービスを中断してしまうケースもあると聞きます。

今後より重要になってくるのは、何でもかんでもAIを活用することではなく、導入後の業務イメージを明確に持った上で本当に必要なところにだけ導入していく「想像力」が重要になってくるでしょう。