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チャットボットの2つの仕組み「NLP」と「CI」、その違いとは?どちらが最適?【使用例とともに紹介】

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チャットボットはますます流行しています。

今回は、NLP(Natural Language Processing)とCI(Conversational Interfaces)、これらの2つの異なるアプローチを詳しく見ていきたいと思います。

 

 

NLP

最初に、NLPの定義をしましょう。Natural Language Processingは、ユーザーの要求を解釈、認識、理解することを目的とした、人工知能技術の一種です。 ほとんどの人がチャットボットを最初に考えるとき、ターミネーターのようなスーパーインテリジェントなコンピュータを想像するでしょう。

 

しかし、現実的には、NLP技術はまだ非常に初期段階にあり、平均精度は約60〜70%、これは特定のケースではあまり使用できません。

 

 

NLPベースのチャットボットの良い例:

x.ai

X.aiは電子メールベースのパーソナルアシスタントで、会議をスケジュールします。 2014年に設立されたx.aiのチームは、ユーザーのスケジュールと可用性についての知識を使用して、ユーザーのスケジューリング管理に対応します。AIはリターンレスポンスを分析し、カレンダーの招待状を自動的に送信します。

 

Xiaoice

Xiaoiceは、Microsoftが開発した高度な自然言語チャットボットです。主にマイクロブロギングサービスWeiboで中国のコミュニティをターゲットにしています。会話はテキストベースです。 システムはユーザーについて学習し、自然な会話を提供します。 Microsoftは中国のインターネットを体系的に掘り起こすことで、Xiaoiceに魅力的な人格と “知性”の感覚を与えました。

 

Mitsuku

Mitsukuは、Steve WorswickのAIMLテクノロジからチャットボットを作成したものです。 Mitsubukuは2013年と2016年のLoebner賞を受賞しました。ユーザー名「Pandorabots」でMousebreaker GamesとKik Messengerのフラッシュゲームとして利用でき、同名のSkypeでも利用可能でしたが、開発者によって削除されました。

 

 

 

CI

一方、会話型インターフェイスを表すCIがあります。私はこれが主流の市場にチャットボットをとる最良のアプローチだと思います。

簡単な定義は、CIは、チャット、音声、または他の自然言語インターフェースをボタン、画像、メニュー、ビデオなどのグラフィカルUI要素と組み合わせて、ユーザーとやり取りするハイブリッドUIです。

 

ユーザーの言葉を理解することに重点を置くNLPとは異なり、CIはユーザーが必要とするもの、つまりパーソナライズされた経験を提供することに重点を置いています。

 

会話型インターフェイスの例

Landbot.io

これは、会話でウェブサイトの体験を人間化することを目指すSaasプラットフォームです。 Landbotは、企業がユーザーとより多くの関わりを持ち、コンバージョン率を大幅に引き上げることを支援します。会話インタフェースの可能性を示すため、Landbotチームはウェブサイト全体を会話形式で構築しました。

 

Adrian Zumbrunnen

Adrianは、個人的なウェブサイトを会話に変えたUX / UIデザイナーです。

 

Upcoming Pages

新しいデジタル製品を発売するためのプレミアムプラットフォームであるProduct Huntは最近、Upcoming Pagesという新しい機能をリリースしました。これにより、製品メーカーは、今後の製品の初期ユーザーを獲得するのに役立ちます。

 

 

 

どちらが良い?

NLPとCIの違いはわかりましたが、どちらが優れていますか?

 

私の意見では、どちらの技術も長所と短所を持っているので、「どちらが良いか」という質問はすべきではありません。

 

ツールは、使用するコンテキストに応じて、良いものと悪いものがあります。ですから、さまざまなシナリオを見て、どのように再生されるかを見てみましょう。

 

コンパニオンチャットボット:

これは特定のタイプのチャットボットです。その唯一の焦点は、孤独感やストレスなどがあると感じたときにユーザーとの会話をすることです。多くの人にとって、コンパニオンボットの必要性は理解しにくいかもしれません。しかし、人々が社会的ストレスを受けているこの種のチャットボットは良い選択肢です。

 

主な目標は、会話を継続し、ユーザーが自分の痛みを理解している人と話すように感じさせるようにすることです。最善の方法はNLPです。チャットボットは、ユーザーの言語を理解する正確な速度ではなく、感情的な感情を持つ必要はありません。人間の感情は非常に抽象的な概念なので、チャットボットはユーザーに一般的な応答を提供することができますが、会話を続行するにはまだ意味があります。非常に良い例は、Xiaoiceです。

 

ウェブサイトのチャットボット:

過去に議論してきたように、これは会話型インタフェースの致命的な使用事例の1つです。重要なポイントは次のとおりです。

 

CIは本質的にユーザーの注目を集め、エンゲージメントを推進するのに役立ちます。CIの可能性は、各ユーザーとのやりとりをパーソナライズし、常に最も関連性の高い情報を提供することです。リードをリアルタイムで認定できることは、企業が完全なファネル変換を最適化する大きなメリットです。

 

このユースケースを明らかにするには、Landbot.ioという例があります

 

カスタマーサポートボット:

チャットボットについて多くの人が見た最初のユースケースの1つは、それを使用して顧客サービス代理店を置き換えてサポートを自動化することです。主な特徴はユーザーが持つ緊急性と特異性です。この場合、理想的なソリューションはNLPに基づいています。しかし、ほとんどのNLPには高い精度が欠けているため、NLPが失敗する複雑なケースを解決するには人間が手助けすることが必要です。

 

 

 

ハイブリッドが最適

ここまで見てきたように、ユーザーの状況に応じて適切なアプローチは変化します。現実には、市場のほとんどのチャットボットは、可能な限り最高のUXを提供するためにNLPとCIを組み合わせたハイブリッドモデルで動作しています。

 

いくつかの例は次のとおりです。

 

Google Assistant

音声入力(NLP)とCIを組み合わせたさまざまなタスクの人々を支援するスマートなAIボットです。以前はNexusやその他のGoogleブランドのスマートフォンでしか利用できませんでしたが、数か月前にGoogleが大幅にアップデートして、Android搭載端末すべてで広く利用できるようにしました。

 

 

MessengerのLidlワインコンシェルジュ

ここでは、Lidlは簡単なチャットボットを作成し、ワインの選択に関する基本ユーザー要求(NLP)を理解し、イメージ(CI)の形式でユーザーにさまざまな推奨事項を提供することができます。 彼らが画像をクリックすると、ボットはユーザーを支払いカートにリダイレクトしてワインを購入できるようにします。

 

 

Aleza Echo

これは、ビジュアルスクリーンを備えた少数のエコーデバイスの1つです。エコーショーとのインタラクションはハイブリッドです。音声コマンド(NLP)を作成できますが、タッチスクリーン(CI)も使用できます。Alexa VPによると、音声はグラフィカルユーザーインターフェイスと共存します。

 

 

 

結論

結論として、NLP vs. CIについての私の見解を共有したいと思います。私の考えでは:

「チャットボットの将来は、より自然な言語理解を構築することではなく、スマートな会話体験をデザインすること」です。

 

あなたの顧客は、自然言語を使ってコンピュータと対話することができるかどうか気にしません。彼らが本当に心配しているのは、彼らが要求した後に摩擦のない経験をすることです。チャットボットコミュニティは、よりパーソナライズされた体験を顧客に提供する方法を考えることに焦点を移すべきです。

 

 

 

※本記事はNLP vs CI Who is The King of Chatbot?を翻訳・再構成したものです。

 

 

 

 

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