カスタマーサポート

【機械学習型とルールベース型の違い】
カスタマーサポートに向くチャットボットとは?

カスタマーサポートの現場で業務効率化に活用されるチャットボット。導入する前に、「機械学習型」と「ルールベース型」のどちらが自社の使用環境に最適であるかを事前に把握しておく必要があります。今回はその2種類の特徴を解説し、カスタマーサポートにどちらが向いているかご紹介します。

チャットボットには機械学習型とルールベース型がある

現在、カスタマーサポートの現場でチャットボットを導入する企業がますます増えています。業務の効率化や人件費の削減、顧客満足度向上など、さまざまなメリットがあるチャットボット。導入を検討している企業も多いのではないでしょうか。

チャットボットを導入する前に、チャットボットには大きく分けて2種類あり、自社の使用環境にとってどちらが最適であるかを事前に把握しておく必要があります。

今回はその2種類、「機械学習型」と「ルールベース型」チャットボットのそれぞれの特徴、メリット・デメリットをご紹介します。

「機械学習型」チャットボットとは?

機械学習型チャットボットは、AIが問合せ内容を膨大なデータをもとに解析し、統計的に最も適切だと思われる回答を導き出すものです。解析した問合せ内容を蓄積・学習させることで、回答の精度を高めていくことができます。機械学習型のチャットボットのメリット・デメリットは以下のようなことが挙げられます。

メリット:高度な回答ができる

機械学習型チャットボットでは、言葉や呼び名のちょっとした表現の揺れにも対応可能です。「こんにちは」「お疲れ様です」「ハロー」などは「挨拶」として認識し回答することができ、顧客は自由度の高い質問を入力することができます。また、蓄積された対話データをもとに学習し、回答の精度を高めていくことで、より会話に近い回答をすることも可能になります。

デメリット:開発・調整に手間がかかる

正確な回答を学習させるためには、元となる「教師データ」を大量に用意する必要があります。この際、AIが学習して導き出された回答に対し、人の手で地道にチューニングして回答精度を高めていくことが必要です。学習させ、回答によってデータを修正、といった地道な調整を繰り返しで回答精度の高いチャットボットになりますが、これを怠ると、的外れな回答をしてしまう「残念なチャットボット」になってしまい、顧客は利用しなくなってしまいます。

「ルールベース型」チャットボットとは?

ルールベース型チャットボットは、ユーザーが設定したシナリオに沿って回答していくチャットボットです。事前に想定される質問や会話の流れをシナリオに設定し、選択肢によってチャットが分岐して進んでいくというものです。「A」という質問に対して「B」と返す、といったように設定されたシナリオに沿ってのみ回答することが可能です。

ルールベース型チャットボットのメリット・デメリットは以下のようなことが挙げられます。

メリット:構築が容易で低コスト

ルールベース型チャットボットは、FAQに載っているような定番の質問であれば比較的容易に構築することができます。回答内容も決まっているため、機械学習型のように精度を高めるデータ修正の手間もないので、すぐに運用することが可能です。また、AIを搭載した機械学習型チャットボットよりも低コストなので、費用を抑えて導入することができます。

デメリット:シナリオ外の対応はできない

ルールベース型チャットボットは、機械学習型チャットボットのように表記のゆれや呼び名の違いには対応できません。もし対応させようとすれば膨大な数のシナリオの分岐設定が必要となり、現実的ではありません。また、シナリオにない高度な質問やイレギュラーな問合せには対応できないため、チャットボット内で回答を得られない顧客が離脱してしまう可能性もあります。

種類別!チャットボットの活用事例

ここまで、「機械学習型」と「ルールベース型」のメリットとデメリットをご紹介しました。これらのチャットボットは、カスタマーサポート業務ではどのように活用できるのでしょうか。ここでは、具体的な活用事例をご紹介します。

FAQ(よくある質問)

チャットボットの画面上に選択式のボタンを設置すると、FAQ(よくある質問)に対応できるようになります。ユーザーから問い合わせの多い質問内容を、あらかじめ選択肢に含めておき、タップするだけで速やかに回答を得られるという仕組みです。ユーザーが自分で問題を解決することにつながり、業務効率の改善が期待できます。

問い合わせ対応

ユーザーが入力したテキストメッセージに対して、チャットボットが回答を提示します。簡単な問い合わせ内容であれば、機械学習型もルールベース型も問題なく対応できるでしょう。一方で、難度の高い問い合わせは、ルールベース型では対応が難しいことも。必要に応じて有人対応に切り替えられるチャットボットがおすすめです。

社内ヘルプデスク

業務で使う機器の操作方法や、各種申請手続きの方法をはじめとして、社内の業務に関する問い合わせをチャットボットに対応させます。多数の部署から問い合わせを受ける、社内ヘルプデスクの業務負担の軽減が期待できます。一般的な問い合わせ対応と同様に、難度の高い問い合わせは担当者に引き継げると安心です。

カスタマーサポート効率化にはルールベース型がおすすめ

カスタマーサポート業務では、「FAQ(よくある質問)」「問い合わせ対応」「社内ヘルプデスク」などにチャットボットを活用できます。そんなカスタマーサポートの効率化には、以下の理由からルールベース型チャットボットが最適といえます。

FAQがそろっているので簡単に始められる

日々顧客からの問合せを受け付けるカスタマーサポートには、顧客からの「よくある質問」や、それに対応するためのFAQなどがすでにそろっています。ルールベース型チャットボットなら、「よくある質問」やFAQをシナリオに設定することで、すぐに構築・運用することができます。

よくある質問を自動対応させることで負担軽減することができる

カスタマーサポートセンターに寄せられるお問合わせの大半は、”FAQ”つまりその企業のWebサイトなどで公開されている「よくある質問」であると言われています。この「よくある質問」をチャットボットに自動対応してもらうことで、人手不足が深刻なカスタマーサポートの負担を軽減させることができます

対して機械学習型は定期的なチューニングなど、回答精度を上げるための手間がかかり、人手不足なカスタマーサポートには不向きといえます。

「よくある質問の自動対応」よる業務効率化についてはこちらの記事で詳しく解説しています。よろしければご覧ください。

有人対応に切り替えることもできる

前述のとおり、高度な質問には非対応ですが、オペレーターの対応に切り替えるなど、有人対応にすれば解決可能です。「よくある質問」をチャットボットに自動対応させることにより、オペレーターは高度な質問に集中して対応することができるので、顧客満足度向上にもつながります。

カスタマーサポート目的で導入した企業の事例

カスタマーサポート目的で導入するなら、ルールベース型のチャットボットがおすすめです。なかでもチャットボット型Web接客ツールの「sinclo」は、過去にカスタマーサポート目的での導入実績が豊富にございます。ここでは、「sinclo」のサービスを活用して高い成果をあげ、目標を達成したA社の事例をご紹介します。

チャットボット導入で顧客満足度80%以上を実現したA社

A社では、「sinclo」のチャットボットを導入する以前、顧客満足度の改善が課題となっていました。社内のリソースが限られているなかで、ユーザーへのサポート体制を強化する必要があり、チャットボットの導入を検討されたそうです。

「sinclo」はbotによる自動対応が可能なため、業務効率化というニーズに合致し、まずは候補として選ばれました。その後、同業他社のサービスと徹底的な比較が行われ、分かりやすくて簡単に操作できるUIが好評をいただきました。最終的には、長い目で見て社内で運用しやすい安心感から、「sinclo」が選ばれたのです。

「sinclo」のチャットボットの導入後、A社は顧客満足度80%以上をキープしながら、対応工数の削減を実現。目標を達成し、高い成果をあげています。

チャットボット型Web接客ツール「sinclo」

メディアリンク株式会社では、カスタマーサポートに活用できる機能を豊富に搭載した、「sinclo」というチャットボットをご提供しています。

自動対応と有人対応のどちらも利用できるハイブリッド型の製品のため、完全自動対応でのご利用や、高度な質問だけを有人対応する利用方法など、お客様のニーズに合わせて自由にお使いいただけます。sincloに関する機能・活用方法などの詳細は、こちらで紹介していますので是非、ご覧ください。

シナリオ作成付きの無料トライアルを実施中

経験豊富なチャットボットの専門コンサルタントがシナリオ作成をサポートする代行サービスを提供しております。カスタマーサポートに重要な対話シナリオの設計を、過去の実績・経験を元に貴社にマッチしたシナリオ作成をサポートいたします。

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