＜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
※画像をクリックして拡大できます
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）
2024年01月31日 18時11分 公開
2018年01月20日 00時00分 更新
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