人工無能とは？人工知能とは何が違う？概要や特徴、活用方法までわかりやすく徹底解説！
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ウェブサイトの画面端に、小さなチャットボットが表示されている光景は、インターネットユーザーであれば定期的に見かけることでしょう。
あのチャットボットの多くは「人工無能」タイプであり、人工知能とはまた違った形で人間の課題解決をサポートしてくれます。
本記事では人工無能について、詳細な仕組みや効果的な活用方法などを解説していきます。
人工無能に興味のある方、および自サイトへのチャットボット導入を検討している方は、ぜひ参考にしてみてください。
人工無能＝質疑応答を定型化したチャットボット
ボットとは一定のタスクを自動化するプログラムの総称で、このうちタスクに定型会話を割り当てたものがチャットボットと呼ばれます。そして、会話のパターンを質疑応答に特化させたチャットボットこそが、今回取り扱う人工無能です。
事前設定の範囲内かつ、曖昧な表現のない端的な質問にしか対応できないことから、人工知能と比較する形で人工無能と呼ばれています。
人工無能と人工知能の違い
会話性能そのものは人工知能の方が大きく勝るものの、導入・運用のしやすさでは人工無能に分があります。以下で詳しく見ていきましょう。
人工知能：複雑な質問に対する柔軟な回答を徐々に学習する
人工知能型チャットボットは、膨大な数の問い合わせデータを収集・分析することで、自然な日本語や柔軟な回答を徐々に学習する仕組みです。そのため、長く運用することで複雑な質問に対応しやすくなるほか、受け答えも人間同士の会話に近くなります。
ただ、機能が複雑なぶん導入コストが高く、日々のメンテナンスやカスタマイズにはそれなりに高度な知識が要求されます。また、性能を最大限発揮するにはある程度の学習期間が必要であり、初めのうちは運用側の意図しない回答をすることも少なくありません。
人工無能：決まった質問に対する正確な回答が最初から可能
人工無能には人工知能のような学習機能がなく、あらかじめ設定された通りにしか動作しません。ただ、同系統の質問に対して同じ回答しかしないぶん、情報の正確性は保証されています。
また、機能がシンプルなだけに、導入コストは人工知能型よりはるかにお手頃です。さらには日々の運用もいたって簡単なため、従業員の業務を無駄に増やすこともありません。
チャットボットをすぐにでも導入したい、問い合わせ対応を省力化したいといった場合には、人工無能型の方が優れた選択肢といえるでしょう。
人工無能の種類
人工無能型チャットボットは、主に「ハッシュ型」「シナリオ型」「ログ型」「会話型」の4種類に分類されます。
ハッシュ型
ハッシュ型とは、質問に含まれる特定のキーワードに反応し、決められた回答文を返すタイプのチャットボットです。ユーザー側がある程度自由に質問を書き込めるため、キーワードや回答文を登録すればするほど、より自然な会話に近い質疑応答が可能となります。
シナリオ型
シナリオ型とは、質問内容をいくつかの選択肢から選ばせることで、運用側が用意した回答に必ずたどり着かせるタイプのチャットボットです。ユーザーにとっては質問文を考える手間が省け、運用側にとってはユーザーを誘導しやすいというメリットがあります。
ログ型
ログ型とは、質問を受けるたびに過去の問い合わせ記録を参照し、最も近い会話ログから回答を持ってくるタイプのチャットボットです。データが蓄積するほど回答の精度が上がっていく、という点は人工知能型に近いものがあります。
ELIZA
ELIZAはユーザーの書き込みから大まかな意図を判別し、共感の意を表したり、質問によって悩みを深堀りしたりするプログラムです。1966年に発表されたこのプログラムは、のちのチャットボットの開発に大きな影響を与えています。
人工無能の主な活用方法
人工無能は様々なサイトの問い合わせ業務を担えるほか、ECサイトにおいては接客に近い役割もこなします。以下で詳しく見ていきましょう。
問い合わせ対応
人工無能は回答内容を制御しやすいことから、様々なウェブサイトのFAQに活用されています。行政サイトや教育機関HPなど、日夜多くの質問・相談が寄せられる場所においては特に重宝することでしょう。
また、有人の問い合わせ窓口とちがって24時間年中無休で稼働するため、修理業者をはじめとしたトラブル相談の多いサイトにおいても非常に役立ちます。
商品ページへの誘導
人工無能は、ECサイトに設置することで接客のような役割も果たします。例えばシナリオ型であれば、現在の悩みや欲しい商品の特徴などを何回かに分けて選択肢から選ばせ、最終的にユーザーのニーズに合う商品を回答として提示するといった要領です。
人工無能によって商品検索の手間を省くことは、そのサイトのコンバージョン率（※）を高めるうえで欠かせない取り組みといえるでしょう。
（※）サイトの全訪問者のうち、実際の購買行動に至ったユーザーの割合
人工無能の作り方の基本
チャットボットを作る際は、まず解決したい課題に応じて、人工無能の種類などを選びましょう。その後は、収集した問い合わせデータから頻出キーワードを抽出するなどし、実際にFAQシステムを作成していきます。
運用目的を明確にする
チャットボットに適した人工無能の種類は、運用目的によって変わります。顧客満足度を上げる目的であれば、ある程度自然なやり取りが可能なハッシュ型やログ型がいいでしょう。シナリオ型に関しては、購買行動をはじめとしたコンバージョンの獲得におすすめです。
また、どのような運用目的であっても、その達成度を測るには数値目標の設定が欠かせません。目的に応じた人工無能を導入したあと、その成果を分析しながら逐一アップグレードを行うことで、はじめて運用目的の達成が見えてきます。
過去の問い合わせデータを収集する
人工無能のプログラミングにあたっては、まず過去の問い合わせデータの収集が必要です。集めたデータの中から、質問の傾向や頻出する単語などをピックアップし、そこから質問の選択肢や回答文のテンプレを作成してください。
ECサイトに導入する場合は、問い合わせデータを収集する過程で、ニーズの分析やペルソナ設定（※）も並行して進めましょう。そうすれば、商品・サービスを回答として提示する際に、よりコンバージョン率を高めることができます。
（※）趣味嗜好や行動パターン、解決したい悩みなどを含めた詳細な顧客イメージ
FAQシステムを作る
運用目的を決め、質疑応答のパターンを用意したら、いよいよシステム開発に移ります。開発方法は基本的に、システム開発に必要な機能が予め揃った「フレームワーク」を導入し、そこに任意のプログラミング言語を入力していくという流れです。
まずは収集した問い合わせデータをもとに、開発に必要な期間や人員数を予め割り出しておきましょう。それからFAQシナリオ、および操作側・管理側それぞれの画面デザインを設計してください。
フレームワークに関しては、Slack bot（Slack）やMessaging API（LINE）など、大手企業より公開されているものがおすすめです。プログラミング言語に関しては後述します。
人工無能を自社開発する際におすすめの言語
人工無能を自社開発する際におすすめのプログラミング言語は、「Python」と「Ruby」の2種類です。いずれもコードが書きやすく読みやすいため、熟練のプログラマーがいなくとも容易にチャットボットを設計できます。
Python
Pythonは世界一簡単なプログラミング言語の1つといわれており、短文のコードが多いうえ、文法も非常に簡単という特徴があります。また、1つのコード群を打ち終わるたびに自動で改行されるなど、視認性に優れる点も大きな魅力です。
さらに、Pythonには「スクレイピング」というデータ収集機能があります。これを使えば、FAQシナリオの作成に必要な問い合わせデータもかなり効率的に集まることでしょう。
Ruby
Rubyは日本産のプログラミング言語であり、Pythonと同じく単語・文法とも非常に覚えやすくなっています。また、Rubyはオブジェクト指向言語（※）であるため、プログラムの変更やバグの原因特定なども非常に容易です。
Ruby特化型のフレームワーク「Ruby on Rails」を活用すれば、Python以上にスムーズなプログラミングが可能となるでしょう。
（※）コード群を1動作ごとに分けたもの
人工無能をより有効活用するためのコツ
人工無能は、カバーできない範囲を有人対応で補いつつ、質問や回答を定期的にアップデートすることで真価を発揮します。
質問・回答を定期的に更新する
人工無能には、人工知能のような自動学習機能はありません。であれば、運用者自らが問い合わせデータを日々収集・分析し、質問の対応範囲や回答文のバリエーションを日々アップデートすればいいのです。
データの収集だけなら、Pythonなど一部言語のスクレイピング機能を使えば自動で終わります。回答精度のアップはサイト全体の利便性向上につながりますから、人工無能を導入したあとは定期的にメンテナンスを行うよう心がけてください。
有人対応と組み合わせて使う
人工無能で正確に対応できるのは単純な質問に限られており、設定範囲外の質問や複雑・曖昧な質問まではフォローしきれません。であれば、人工無能に対応できない質問のみ、オペレーターが受け持つ形をとればいいのです。
チャットボットの回答内に「疑問が解決しない場合はこちら」のようなボタンを混ぜ、そこから問い合わせフォームなどに誘導すれば、よりスムーズに有人対応を活用できることでしょう。
まとめ
人工無能はあらかじめ設定された通りの質疑応答を行うチャットボットです。人工知能のような学習機能はないものの、よくある質問に対しては最初から正確に回答できることから、ウェブサイトの問い合わせ対応などに広く活用されています。
設定範囲外の質問を有人対応で補いつつ、FAQシステムを定期的に更新していけば、人工知能と遜色ない精度でユーザーの悩みを解決できることでしょう。
これから自サイトにチャットボットを導入しようという方は、まずPythonかRubyのいずれかを習得しましょう。その後、無料プランつきのフレームワークをいくつか触りつつ、自分に合ったフレームワークで開発を始めてください。
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