2018年2月号 <ソリューション&サービス>

ソリューション & サービス

<コーナー解説>
ITソリューションの導入に関し、背景や動機、選定要素と運用ポイントを聞く事例記事です。

チャットボット

学習データを「増やす」「補う」
自動応答の回答精度向上を支援

“賢いチャットボット”は、さまざまなシステム連携や人間(オペレータ)の支援なくして実現しない。FAQシステムとの連携による効率的なナレッジの収集、Web解析ツールによる顧客の行動データ把握、オペレータによるエスカレーション対応などをまとめてサービス提供する事業者も増えつつある。

 呼量削減や24時間365日対応を目的にチャットボットを導入する企業が増えているが、現状では回答精度に課題がある事例も多い。

 顧客の問題を解決に導くには、「(1)ベース(教師データ)となるFAQなどのナレッジベースの充実とAIとの連携」、「(2)適用範囲の設定」による回答精度の向上と、「(3)チャットボットで解決できなかった際のエスカレーションなど、ルールの設定」が不可欠だ。

 「FAQシステム」「Web解析ツール」「チャットシステム(オペレータ対応)」との連携によってチャットボットを「補う」仕組みを提案する6社のソリューションを紹介する。

図 チャットボットの現状

図 チャットボットの現状

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記事内で取り上げているベンダー(掲載順)

オウケイウェイヴ
サイシード
ユーザーローカル
ジーエルシー
富士通
三井物産([24]7.ai)