企業によるChatbot(チャットボット)活用の薦め

企業によるChatbot(チャットボット)活用の薦め

トレンドの移り変わりが激しいデジタルマーケティングについて、マーケターが押さえるべきトレンドをまとめました。デジタル変革期に欠かすことの出来ない最新情報をぜひご覧ください。

マーケティングオートメーションの急先鋒 Chatbot

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「ロボットとAIが人間の作業に取って代わる」と言われて久しいですが、とりわけ「接客」の分野で頭角を現し始めているサービスにChatbotがあります。

Chatbot とは何?

Chatbotは「人間のように会話が出来るアプリケーション」の総称です。この種のアプリケーションが近年注目を浴びているのは、技術的な関心のみならず、マーケティングの領域において、顧客ニーズを引き出すのに一役買うと考えられているためです。

とりわけ、「人間が不在でも顧客とコミュニケーション出来る」という特徴は特筆すべきでしょう。コミュニケーションが必須の業務、例えば接客(ユーザーサポート)や見積りといった業務において期待を受けています。

また、その他のマーケティング手法と比較した時、Chatbotの長所としては下記などが挙げられます。

  • 会話の流れでレコメンドが出来るので、顧客が潜在的に欲しているコンテンツへ導くのが得意
  • LINEなど、普段使いされているチャットサービスを通じて顧客と接触できる

Chatbotの定義

ここで、Chatbotの定義を少し明確にしておきましょう。質問に応じて『はい/いいえ』をクリックしていくと、ユーザーに最適なコンテンツが表示される「診断コンテンツ」は旧来からよくありますが、これはChatbotに含まれません。

定義としては、「ユーザーからの入力受付がボタンやメニューによるものではなく、自然言語(例. 日本語)で書かれた文章であるようなプログラムと、そのインタフェース」をChatbotと呼ぶようです。

Chatbotで何ができる?

Chatbotを顧客サポートに活用した事例としては、コンビニチェーンのローソンが提供するChatbot「あきこちゃん」が挙げられます。

(出典:ローソンクルー♪あきこちゃん|ローソン研究所

あきこちゃんは、「新商品」や「糖質」と言ったキーワードに反応して商品をレコメンドするほか、簡単な雑談もこなすことが出来るChatbotです。ほか、最寄りの店舗情報を伝える機能や、しりとりやオセロと言った簡単なゲームを楽しむ機能、会話を重ねることによるお楽しみ機能も搭載されており、ユーザーがこまめに接触したくなる工夫が凝らされています。

この例だけでも、Chatbotの活躍の場が非常に広いことをお分かり頂けるでしょう。小売のほかにも、飲食・アパレル・不動産・保険・物流といった業界はもちろん、医師による診断といった人間の健康にかかわる分野までカバーすべく、種々のサービスが水面下で開発されています。

Chatbot 未満の有名 AI

Chatbotではなくとも、会話ライクな選択によって有名になったサービスももちろん存在します。フランスのIT企業、Elokence.com によって開発されたプログラムエンジン「Akinator」はそのような事例の一つでしょう。

(出典:Akinator - ランプの魔人があなたの心を見通します

Akinatorは、数十の質問によって、「プレイヤーが思い浮かべている人物」を当てるというAIです。選択肢は『はい/いいえ』をはじめ、あらかじめ用意されていますので、Chatbotではありません。しかし、ユーザーに対するインタフェース設計や、サービスの設計原理において、Chatbotと通じるところも多いにあります。

例えば「なぜAkinatorは『はい/いいえ』という回答情報だけでプレイヤーの考えを言い当てることが出来るのか」は興味深い問題でしょう。

一つの質問に対し『はい/いいえ』で回答する場合、質問数が10件であれば回答の組み合わせは2^10=1024通り、質問数が30件ならば2^30≒10億通りにも上ります。この数字は「全世界の有名な人物やキャラクターをかき集めた数」といい勝負でしょう。

仮に10億ものキャラクターがデータベースに記憶されていたとしても、効果的な質問設計さえできれば、30程度の質問によってキャラクターを特定することが理論上可能となる…というのが、Akinatorのようなサービスを設計する際の基本の原理となります。

実は、Eコマースに活用できるチャットベースの基本にも、同じ原理を用いることがあります。すなわち「自社ECサイトで取り扱う商品のうち、ユーザーはどの商品を好むか」を言い当てたければ、ユーザーからの回答をもとに自社商品を絞り込んでいき、提案すれば良いのです。

まとめ

Chatbotは自然な会話を通じて企業とユーザーが接近するためのツールとして、今後ますます活用事例が増えると言われています。まずは実際に様々なChatbotとのコミュニケーションを体感し、自社サービスへの応用について考えてみましょう。

------ 補足 ------

Chatbot開発に必要な技術的リソースについて

では実際、Chatbotを作るために、どのような技術に通じたエンジニアをアサインしなければならないのでしょうか。Chatbotはユーザーからのメッセージ(文字列)を受け取って、そこからどのように反応するかをプログラムで制御しなくてはなりません。

重要なことは、プルダウン式のメニューやラジオボタンでユーザーに入力を促す場合と異なり、ユーザーからのリクエストのフォーマットは決まっていないということです。何らかの言語(例. 日本語)で書かれた文字列から、「ユーザーは何を欲しているか?」を読み取る必要があります。

その際に重要となる技術分野は「自然言語解析」と呼ばれるものです。Chatbot開発のためには、自然言語解析に通じた技術者をアサインすることが欠かせません。

自然言語解析とは、「人間がコミュニケーションのために用いている言語を、コンピュータに処理させるための技術」のことです。以下は実例を挙げながら、その処理の内容と、幾つかの重要な用語について紹介していきます。

例えば、ユーザーからの入力文において、「おはよう」「こんにちは」「おやすみ」がそれぞれ何回登場したか、という数値を文字列から取得することは比較的易しいといえます。

Chatbotの実装としては、ユーザーの入力文のうち「おはよう」といったフレーズが1回以上出現していたら「このユーザーは朝の挨拶をしている」ということがわかるので、あらかじめChatbotのデータベースに登録しておいた「朝の挨拶」を返すようにしておけば良さそうです。

「『おはよう』という文字列がn回登場した」という、文章から抽出できる量的な情報のことを「特徴量」と呼びます。特徴量を取り出すためには、自然言語解析の技術を応用することが欠かせません。

例えば「眠い」という単語が1回以上含まれる文字列を入力したユーザーに、快眠できる枕の新商品を紹介するプログラムを書いたとします。しかし、ユーザーから「眠すぎる」という入力がなされた場合、「眠い」という単語は含まれていません。「眠すぎる」と「眠い」は実際にはほぼ同じ意味であることを人間は知っていますが、プログラムでそのことを判断する際には、「眠すぎる = 眠い + すぎる(強調)」であることをプログラム上で解析する必要があります。これは「形態素解析」と呼ばれる、自然言語解析で最も基本的な技術です。

ほか、「機械学習」という分野の技術も、高度な受け答えのために援用されることがあります。



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