AIチャットボットを導入すべき理由（定義、種類、事例）。
2023/08/09 | 4分
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ヘイリー（コンテンツ・コミュニケーション）
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企業競争力を強化する方法を模索している方
AIチャットボットの導入を検討されている方
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パブリックLLMの限界を克服できる企業向けプライベートAI、LLMが注目されています。AIチャットボットの概念から種類と適用事例を紹介し、セキュリティの問題やハラスメント現象で導入を躊躇していた企業顧客が今すぐAIチャットボットを導入すべき理由とPrivate LLMのメリットについて説明します。
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✔️ AIチャットボットとは？
✔️ AIチャットボットの種類
✔️ 企業がAIチャットボットを導入しなければならない理由
✔️ 産業別AIチャットボットの活用事例
✔️ 企業独自のチャットボット、Private LLMを簡単に構築する方法
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私たちは毎日の日常でAIチャットボットに出会っています。朝起きると今日の天気を尋ねたり、隙間時間に気になる情報を探したり、一緒に旅行計画を立てたりします。 このように私たちの日常生活に浸透したAIチャットボットは、様々な活動をより便利で効率的に行えるように支援しています。今回のコンテンツでは、企業が注目すべき技術の一つであるAIチャットボットについてお話したいと思います。 人工知能と自然言語処理技術の進歩でさらに洗練され、驚くべき可能性を見せているAIチャットボットとは何か、なぜ導入すべきか、そして産業別にAIチャットボットが活用されている事例も一緒に見ていきます。
AIチャットボットとは？
AIチャットボットは、人工知能と自然言語処理（NLP）技術を通じてユーザーの質問や要求を理解し、適切なインタラクションや回答を提供する対話型ソフトウェアプログラムです。 このようなチャットボットは、事前に学習されたデータと機械学習アルゴリズムを通じてユーザーの入力を理解し、適切な回答を生成する方法で動作します。このような特性のおかげで、特定のドメインに関連する情報検索やユーザーの質問、要件に役立つことができ、多くの企業では顧客サポート、セールス、マーケティング活動などの業務をより効率的に処理するために活用しています。
AIチャットボットの種類
ルールベースのチャットボット
事前に定義されたルールとパターンを基に動作するチャットボットです。主に定型化された業務を処理するために大量の実際の会話データを学習し、質問と回答セットを構成しておく方式で、このようなチャットボットは実装が簡単で、特定の状況で便利に使えるという利点がありますが、人が作ったルールに依存しているため、複雑な状況には対応しにくい場合があります。 そのため、順次的なタスクがあったり、信頼性が重要な分野に主に活用されます。機械学習チャットボット
機械学習チャットボットは、自然言語処理技術と機械学習技術を組み合わせて、ユーザーと自然な会話をしながら情報を提供できるように作られています。これは一般的にテキストベースで動作し、会話データを学習してパターンを把握し、これに基づいてユーザーとの会話を処理します。自然な会話が可能な機械学習チャットボットは、様々な分野で活用することができます。例えば、顧客相談サービスの自動応答システムや、様々な音声・映像データをもとに学習を行い、仮想パーソナルアシスタントや人工知能スピーカーなどでも活用されています。
強化学習チャットボット
強化学習チャットボットは、ユーザーとの対話を通じて学習して応答するチャットボットで、報酬を最大化するために行動を選択する手法を使用します。このため、チャットボットは与えられた状況で特定の行動、つまり次にどんな言葉を続けるかを選択し、その結果、ユーザーから肯定的または否定的なフィードバックを受けます。これは、チャットボットが行動を選択する確率を決定するために使用され、ユーザーとの会話が円滑かつ有用につながる場合、より高い値を持つように設計され、より適切な応答をすることができます。強化学習チャットボットは、インタラクションと報酬を通じて性能が継続的に改善されるため、自然な会話と有用な応答を提供できるのが特徴です。生成モデルベースのチャットボット
生成モデルベースのチャットボットは、会話データを分析し、それをもとに新しい会話を生成するチャットボットです。 このチャットボットの動作原理は大きく2つに分かれます。会話データ分析：会話データを自然言語処理技術により分析し、文章構造、キーワード、意図などを抽出します。このため、一般的にディープラーニングアルゴリズムの一つであるRNN（Recurrent Neural Network）またはLSTM（Long Short-Term Memory）などのアルゴリズムを使用します。
生成モデルの学習：分析された会話データを学習用データとして使用して生成モデルを学習させます。生成モデルとは会話を生成するために使用されるモデルで、代表的にSeq2Seq(Sequence-to-Sequence)モデルが使用されます。Seq2Seqモデルはエンコーダー(Encoder)とデコーダー(Decoder)で構成され、エンコーダーは入力文を処理した後、デコーダーに渡して出力文を生成します。
このような過程を経て、生成モデルベースのチャットボットは、大量のデータを分析し、新しい会話を自由に生成する能力を備えています。使用事例としては、長い文書が与えられればそれを要約し、要約された文書を会話形式で提供し、情報の理解を助けるサービスを実装することができます。
ハイブリッドチャットボット
ハイブリッドチャットボットは、複数の人工知能技術を融合して動作するチャットボットです。主にルールベースと機械学習ベースのアプローチを組み合わせて使用され、それぞれの強みを活用して会話を行うため、様々な状況で対応しながら機能の効率を最大化できるのがメリットです。 これに活用されるルールベースのアプローチは、あらかじめ定義されたルールを通じて会話の意図を把握し、特定のパターンを認識して対応することであり、機械学習ベースのアプローチは、会話データを学習して新しい会話を生成したり、応答を予測することを指します。
ハイブリッドチャットボットは、情報検索や商品推薦領域に活用することができ、ルールベースでユーザーの要件を把握し、機械学習を通じてユーザーの意図を詳しく理解し、最適な回答を提供することができます。
企業がAIチャットボットを導入すべき理由
AIチャットボットを導入することで、企業は内部構成員と顧客の便宜を図ることができ、同時に効率を最大化してビジネスコストを削減するなど、様々な利点を確保して企業競争力を強化することができます。
顧客サービスの向上
AIチャットボットは、24時間年中無休で顧客の問い合わせや要望に迅速に対応し、顧客満足度を高めることができ、ユーザーエクスペリエンスを向上させ、パーソナライズされたサービスを提供できるというメリットがあります。コスト削減
人工知能技術を活用したAIチャットボットを導入すると、人件費がかからず、自動化されたプロセスで業務を処理することができ、コストを削減することができます。
拡張性と柔軟性
大量の同時要求を処理することが可能で、必要に応じて簡単に拡張したり、更新することができます。企業の成長と変化に柔軟に対応できるのがメリットです。
一貫したサービス品質
人のミスや感情的な影響によるサービスの違いを排除することができ、常に一貫したレベルのサービス品質を提供することができます。
顧客 データ分析と洞察の導出
会話データを通じて顧客の行動や好み、ニーズなどに関する洞察を導き出し、より良い製品やサービスの開発やマーケティング戦略にも活用できます。
生産性の向上
反復的で日常的な業務を自動化し、業務効率を向上させることができるのも大きなメリットです。企業はチャットボットを通じた業務自動化により、構成員がより重要な業務に集中できる環境を造成することができます。
継続的な 学習と発展
AIチャットボットは、時間の経過とともに資料や会話を通じて継続的に学習し、発展します。これにより、サービスがどんどん改善され、企業は順次改善された性能を活用することができます。
産業別AIチャットボットの活用事例
では、企業ではAIチャットボットを実際のサービスにどのように適用しているのでしょうか。様々な産業分野で活用されている実際の事例を見てみましょう。
金融
左からDB損害保険のチャットボットパーソナライズサービスとKBスターバンキング内のチャットボットサービス
まず、AIチャットボットでデジタル・トランスフォーメーションを実現している金融業界の事例です。 入出金や預貯金加入、外貨両替申請などの業務を行うために銀行に直接足を運ぶ人が目に見えて減ったほど、非対面で処理することが増えています。 チャットボットにより、金融消費者はより便利にサービスを利用できるようになりました。
それだけでなく、証券、カード、保険会社もチャットボットの高度化のための投資を惜しみません。保険契約の照会、カード申請・発行、顧客別カード推薦、ファンド推薦、株式銘柄検索など様々な業務をチャットボットが対応し、顧客との主要なコミュニケーション窓口として定着しています。
2.Eコマース
左からロッテオンアプリ内チャットボット「シャロット」、SSGアプリ内顧客センタートーク
Eコマース業界では、ショッピング相談やパーソナライズサービスのためにAIチャットボットを活用しています。電子新聞(23.02)によると、SSGドットコムは顧客センター全体の相談問い合わせの25%をチャットボットで処理しているほど、これにより顧客サービスを改善し、業務効率も増大しているそうです。 最近、EC業界では「パーソナライゼーション」が成長のための必須要素として挙げられ、自然言語処理(NLP)エンジンを基盤にチャットボットとユーザー間の相互作用を高度化することが注目されています。ユーザーの過去の購買履歴や興味、検索履歴などのデータを基に、個人に最適化されたカスタマイズされた商品を推薦することも、チャットボットで実現しようとする動きが活発です。
3.旅行・ホテル
トリップドットコムのチャットボットTripGen(出典：China Travel News)
旅行業界でも会話型AIチャットボットを通じてユーザーの検索体験を改善しています。チャットGPTをベースにして、ユーザーが複雑で難しい質問をしても答えられるようにしたもので、航空/宿泊予約や旅行情報提供、顧客サービス、地域ガイドなどの様々な領域で重要な役割を果たします。対話型インターフェースを通じて、ユーザーはいつでも関連する助けを得ることができ、必要な情報を素早く得て旅行計画を立てることができるのがメリットです。
自社だけのチャットボット、Private LLMを簡単に構築する方法
AIチャットボットはこの他にも様々な産業全般で革新的な変化をもたらしています。企業は既存の顧客体験を再構成し、パーソナライズされたサービスを提供する上で、AIチャットボットの潜在力を最大限に活用する必要があります。 そのためには、企業の状況と主要製品/サービスに合った「Private LLM」を作ることが最も適しています。
<Private LLM이 필요한 이유>
私たちの会社をよく知っているChatGPT
企業のデータとそのドメインに適した特化モデルを作成したり、ファインチューニングが可能です。
コスト最適化・効率化
企業の環境に合わせてモデルを構築し、業務生産性を高めることができます。
📍安全な使用
企業内部のデータを外部に持ち出さないので、セキュリティの問題なく安全に使用することができます。
パブリックLLMの限界を克服するために必ず必要だが、構築過程が難しいPrivate LLMを簡単に作る方法はないでしょうか？世界最大の機械学習プラットフォームであるHuggingfaceが運営する「オープンLLMリーダーボード」評価で、ChatGPTの基盤モデルであるGPT-3.5の性能を超えて世界1位になったアップステージのLLMがその答えになります。アップステージのPrivate LLMは、企業内部データのみを学習して情報漏洩を防ぎ、幻覚現象を防止することに特化したソリューションで、今後、商用化を通じて多くの企業がセキュリティを心配することなくAI競争力を持つことができるように支援する予定です 。 近日発売予定のアップステージのPrivate LLMをいち早くご覧ください！
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2020年10月に設立したアップステージは、画像から目的の情報を抽出して利用できるOCR技術をはじめ、顧客情報と製品・サービスの特徴を考慮した推薦技術、意味ベースの検索を可能にする自然言語処理検索技術など、最新のAI技術を様々な業種にカスタマイズして簡単に適用できるノーコード・ロックコードソリューション「Upstage AI Pack」を発売し、顧客企業のAI革新を支援している。Upstage AI Packを利用すれば、データ加工、AIモデリング、指標管理を簡単に活用できるだけでなく、継続的なアップデートをサポートし、常時最新化されたAI技術を便利に使用することができる。また、AIビジネス経験を溶け込ませた実習中心の教育と堅実なAI基礎教育を通じて、AIビジネスに即座に投入できる差別化された専門人材を育成する教育コンテンツ事業にも積極的に取り組んでいる。
アップステージはGoogle、Apple、Amazon、NVIDIA、Meta、Naverなどのグローバルビッグテック出身のメンバーを中心に、NeurPSをはじめ、ICLR、CVPR、ECCV、WWW、CHI、WSDMなど世界的権威のあるAI学会に多数の優秀論文を発表し、オンラインAI競進大会Kaggleで国内企業の中で唯一2桁の金メダルを獲得するなど、独自のAI技術リーダーシップを確立している。アップステージのキム・ソンフン代表は、香港科学技術大学教授として在職しながら、ソフトウェア工学と機械学習を融合したバグ予測、ソースコード自動生成などの研究で最高の論文賞であるACM Sigsoft Distinguished Paper Awardを4回受賞し、International Conference on Software Maintenanceで10年間最も影響力のある論文賞を受賞した世界的なAIの教祖と言われ、合計700万ビュー以上を記録した「みんなのためのディープラーニング」講師としても広く知られている。また、アップステージの共同創業者には、Naver Visual AI / OCRをリードし、世界的な成果を出したイ・ヒョルソクCTOと世界最高の翻訳機パパゴのモデルチームをリードしたパク・ウンジョンCSOが参加している。
