チャットボット、継続利用のための3つのポイント

最終更新日:2024/04/03

人件費の削減や問い合わせ対応の効率化などを目的に、導入が進むチャットボット。しかし、導入してはみたものの思うように活用されなかったというケースもあるようです。今回は、3つのポイントから「使えるチャットボット」を導入するヒントを見ていきましょう。

チャットボット継続利用のためのポイント1：データベースの整備

データベースは、チャットボットの要（かなめ）といっても過言ではありません。現在、カスタマーサポート用として企業が導入しているチャットボットの多くは「シナリオ型」（または「ルールベース型」とも呼ばれる）です。このタイプでは、まず最初にこれまでに顧客から寄せられたFAQデータベースをもとにチャットボット用のルールを作り、Q（質問）に対応するA（回答）をパターン化する必要があります。これにより、カスタマーサポートが受ける「よくある質問」の大半を網羅できるようにします。

一方、「AI型」のチャットボットの場合も、ビッグデータをもとにルールを定め、Q（質問）に対応するA（回答）をチューニングする必要があります。AI型のチャットボットは、AIが自動で機械学習をし、受け答えを学んでくれるように考えがちですが、チャットボットに狙った通りの回答をさせるには、回答のお手本となる「教師データ」が必要となります。「シナリオ型」、「AI型」いずれのタイプも肝心のFAQデータベースが整備されていなければ、顧客の疑問などにきちんと対応することができず、顧客は有人のコールセンターなどに問い合わせし直すことになります。これでは、チャットボットの利用は少なくなってしまうことになるでしょう。

また、導入時のデータベースの整備に加え、シナリオやルールなどのアップデートも欠かせません。チャットボットの会話ログを常時監視し、チャットボットが回答できなかった質問はシナリオなどを随時アップデートする必要があります。こうした作業を「チューニング」や「メンテナンス」と呼びます。

さらに独自のキャラクターによるチャット対応などでは、ユーザーは単なるFAQ以上の「対話」を期待しています。対話を成立させるためは、ある程度の「雑談」に対する受け答えを想定しておく必要があります。

チャットボット継続利用のためのポイント2：運用体制を構築する

チャットボットの導入にあたり、導入からメンテナンスまでのPDCAをこまめに回すことが重要です。運用体制が構築されていないまま導入してしまうと、結果的に適切なチューニングがされず、「利用されないチャットボット」になってしまいます。また、顧客の利用が増えるにつれ、シナリオなどが複雑化していき管理がしきれなくなってしまう可能性も考えられます。まずは1～3人程度の運用チームを結成し、経過を見ながら運用・管理していくことをおすすめします。

チャットボット継続利用のためのポイント3：チャットボットと有人対応の境目をシームレスに

チャットボットが回答できない顧客ごとのパーソナルな質問や要望などは、カスタマーセンターなどによる有人対応のカバーが必要となります。先ほど「ポイント1」でも触れたFAQデータベースは、有人対応の場合の参照データにもなります。そのため、FAQデータベースの整備は、有人対応・チャットボット問わず、顧客対応の品質維持や向上には欠かせないでしょう。あらかじめ、チャットボットに任せるべきFAQと、有人対応でなければ対応不可能なケースを切り分け境目をシームレスにすれば、きっと今以上の顧客満足度アップにつながるでしょう。

チャットボットは試行錯誤しながら安定運用

このように、チャットボットは導入すれば、自動的に顧客対応をしてくれるというものではなく、運用でのチューニングや有人対応との連携が必要となります。多くの企業では、まだ試行錯誤しながらチャットボットの安定運用を目指しているというケースが多いようですが、今回の3つのポイントを押さえておけば、少しでも試行錯誤の負担は軽減されるはずです。チャットボットの導入を検討の際は、ぜひとも参考にしてみてください。

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AIsmiley編集部

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