チャットボットを自社業務に適用するにはどうしたらいいのか？：UXデザインによるチャット業務デザイン講座
•
2 likes•665 views
チャットボットやスマートスピーカーなどの新しいUser Interfaceの活用が求められています。 しかしながら、単にAI活用をしてみたという実績作りのためにチャットボットを導入し、効果をあげられていない企業も多く、どのようにチャットボットを導入すれば良いのか分からない企業が多く見受けられます。 本セミナーではチャットボットの基本的な技術理解から、チャットボットの種類や導入タイプ別の豊富な事例などの知識学習をしたうえで、顧客体験価値を起点としたチャットボットのUXデザインによる適用業務を発見するためのワークショップを実施します。 ワークショップを通して自社において、どういったチャットボット適用の可能性があるのかを考えられるノウハウを身に着けていただき、実際の導入に活かしていただける実践的なセミナーとなっております。 株式会社エデュテックパートナーズ http://www.edutech.co.jp/
Recommended
More Related Content
Similar to チャットボットを自社業務に適用するにはどうしたらいいのか？：UXデザインによるチャット業務デザイン講座
Similar to チャットボットを自社業務に適用するにはどうしたらいいのか？：UXデザインによるチャット業務デザイン講座 (20)
More from munjapan
More from munjapan (17)
Recently uploaded
チャットボットを自社業務に適用するにはどうしたらいいのか？：UXデザインによるチャット業務デザイン講座
- 2. 株式会社エデュテックパートナーズ 本日のメニュー 講義（1時間） 1. チャットボットの意義 2. チャットボットとは何か （技術要素／タイプ分け／事例） 3. チャットボット導入ステップとUXデザイン ワークショップ（1時間⇒実践セミナーにて） 4. チャットボット業務設計ワークショップ
- 4. 株式会社エデュテックパートナーズ 会社名 設立 本社 ￮ テクノロジー研修事業 ￮ コンサルティング事業 事業内容 株式会社エデュテックパートナーズ 2017年12月 （株式会社KANATAにて2017年4月よりサービス開始し、その後独立） 東京都新宿区西新宿1-8-3 西新宿GFビル ￮ 代表：柴田真吾 ￮ 連絡先：03-6403-4974 ￮ mail: shingoshibata@edutech.co.jp 会社概要
- 5. 株式会社エデュテックパートナーズ 担当者のノウハウ・スキル 柴田真吾：アクセンチュア／KPMG FAS出身 テクノロジーとビジネス全般の様々なコンサルティング経験 を有し、IoT戦略やアナリティクス経験あり • 新規事業立案 • M&A戦略策定 • 各種デューデリジェンス （財務、IT、ビジネス） • 買収後統合支援 • 業務見える化／BPR • SQLデータベース分析 • レコメンデーションモデル構築 • コンビニの売上予測分析 • 機械学習やディープラーニングモデ ルによるモデル構築 • Watsonによるアプリ構築 • IT戦略立案／IoT戦略立案 • IT企画・要件定義・設計・移行 • プロジェクト管理 • サイバーセキュリティ • Arduinoによるセンサーデバイス構築 • 各種クラウドの活用・構築 （GCP/AWS/Bluemix/Azure） • WEBディレクション • UXデザイン • WEBアプリ構築 • デジタルマーケティング • デザイン思考による事業立案 ビジネス 業務系IT アナリティクス WEB×デザイン ビ ジ ネ ス よ り 伝統的コンサル デジタル シ ス テ ム よ り 主なプロジェクト・業務経験
- 7. 株式会社エデュテックパートナーズ チャットボットの意義 チャットボットの利用が拡大し様々な業務に適用されている • 問い合せ対応 • FAQなどの検索業務 • リサーチ業務 • 専門的知識によるアドバイザー • 業務処理などのアシスタント／サポーター • レコメンドなどのパーソナライズしたコンシェルジュ • モニタリングやリマインド通知 など チャットボットの役割
- 8. 株式会社エデュテックパートナーズ チャットボットの意義 企業側にも顧客側にも大きなメリットをもたらしている • 問い合せ対応 • FAQなど検索業務 • リサーチ業務 • 専門的知識による アドバイザー • 業務処理などのア シスタント／サ ポーター • レコメンドなどの パーソナライズし たコンシェルジュ • モニタリングやリ マインド通知 チャットボットの役割 • 24時間365日対応 • 人員削減・業務効 率化 • 定量的なデータ取 得や分析が可能 • 顧客IFの追加 • 新規顧客／チャッ ト接客による売上 拡大 • 顧客が抱える問題 把握 企業メリット
- 9. 株式会社エデュテックパートナーズ チャットボットの意義 企業側にも顧客側にも大きなメリットをもたらしている • 問い合せ対応 • FAQなど検索業務 • リサーチ業務 • 専門的知識による アドバイザー • 業務処理などのア シスタント／サ ポーター • レコメンドなどの パーソナライズし たコンシェルジュ • モニタリングやリ マインド通知 チャットボットの役割 顧客メリット • 24時間365日対応 • 人員削減・業務効 率化 • 定量的なデータ取 得や分析が可能 • 顧客IFの追加 • 新規顧客／チャッ ト接客による売上 拡大 • 顧客が抱える問題 把握 企業メリット • 24時間365日対応 なのでいつでも質 問できる • 素早い情報検索 • 面倒な入力削減 • 気軽に問合せ可能 • レコメンドなどで 気づきを得る • 通知設定で定常的 なリマインドに使 える • アクセスが容易
- 10. 株式会社エデュテックパートナーズ チャットボットの効果 チャットボットの効果はコスト削減や売上向上が見込める 売上向上が可能コスト削減が可能 ◼ コールセンターなどの問い合わ せ対応コストを削減できる ◼ チャットボットが効率的に情報 仲介作業をしてくることで業務 効率化ができる ◼ LINE／SLACKなどのチャット コミニケーションに適合 ◼ 気軽に問合せられることでCVR 向上など売上に寄与 ◼ トラブル対応・問合せが24時間 できることで顧客満足度向上
- 19. 株式会社エデュテックパートナーズ チャットボットの技術 チャットボット 自然言語処理（NLP） 言語識別系AI 自然言語処理（Natural Language Processing: NLP）技術 から人工知能技術が活用されている
- 20. 株式会社エデュテックパートナーズ 言語識別系のAI 識別 予測 実効 予測分析 • 予測の自動化 • 発見・検知の自動化 • 行動分析など意図予測 • 関連性のマッチングなど 画像識別 • 動画による環境認識 • 物体特定/ｾｸﾞﾒﾝﾃｰｼｮﾝ • 3Dイメージ詳細解析 • 顔表情の分析 など 音声識別 • 音声入力 • 音声合成 • 音声対話 • 音声解析 など 言語識別 • チャットボット • テキスト解析・分類 • 機械翻訳 • 知識探索 など 生成・制御 • ロボット等の実効制御 • デザインの最適化 • 画像生成等の表現生成 • テキスト生成 など 予測目 音 言葉 行動 画像・動画・音・言語な どの情報を識別する機能 を提供 識別した情報や数値デー タに基づいて予測する機 能を提供 識別によって抽出した特 徴量や予測結果に基づい て実行機能を提供 言語識別AIは言語データを数値化して予測分析に活用。また は対話システム・機械翻訳などに活用する
- 21. 株式会社エデュテックパートナーズ 人 工 知 能 的 人 工 知 能 的 チャットボット分類 チャットボットには、技術ベースの分類と利用ベースの分類 の2つの分類軸がある 技術ベースの分類 利用ベースの分類 ✓ チャットボットを成立させる自然言語処 理AIの関与度合による分類 ✓ チャットボットを利用する顧客への関与 度合による分類 1. ルールベース型 2. 知識探索型 3. 言語生成型（マルコフ型） 1. 一答型チャットボット 2. 対話型チャットボット 3. ｺﾝｼｪﾙｼﾞｭ型チャットボット 4. 雑談型チャットボット
- 22. 株式会社エデュテックパートナーズ 人 工 知 能 的 人 工 知 能 的 技術ベースの分類 技術ベースの分類 利用ベースの分類 ✓ チャットボットを成立させる自然言語処 理AIの関与度合による分類 ✓ チャットボットを利用する顧客への関与 度合による分類 1. ルールベース型 2. 知識探索型 3. 言語生成型（マルコフ型） 1. 一答型チャットボット 2. 対話型チャットボット 3. ｺﾝｼｪﾙｼﾞｭ型チャットボット 4. 雑談型チャットボット
- 23. 株式会社エデュテックパートナーズ ①シナリオ型／ ルールベース型 ②知識検索型／ エクスパートシステム ③回答生成型／ （確率的な回答生成） ルールやシナリオを設定して、その内容通りの対話を実施 例：Watson / Siri 知識DBによる知識検索エンジンの学習と高速検索により、高度な質疑応答を 実施 例：初期Watson 音声認識して、内容対して関連ありそうな文章を生成して回答する自立型 例：Tay / りんな 技術ベースの分類 チャットボットは限られた質疑応答しかできないタイプから 会話が自由にできるタイプまで様々
- 29. 株式会社エデュテックパートナーズ ①ルールベース型：質問側 Intentsは様々な形式のメッセージでも同じ会話意図であるこ とを理解するためにディープラーニングなどで学習する ゆうちょ銀行への入会の仕方 を教えてください。 ✓ 入会の仕方ってどんなの？ ✓ 入会方法を教えて ✓ 入会ってどうしたらよいの？ ✓ 入会の仕方が分からないんだ けど
- 30. 株式会社エデュテックパートナーズ ①ルールベース型：質問側 Entitiesは固有名詞の範囲を登録したり、学習したりする ゆうちょ銀行 ✓ ゆうちょ銀行 ✓ ユウチョ ✓ ゆうちょ ✓ 日本郵便の銀行
- 31. 株式会社エデュテックパートナーズ ①ルールベース型 シナリオ型は会話順序を登録することでシナリオ通りの会話 を実施するチャットボット 参照：https://www.ibm.com/watson/
- 34. 株式会社エデュテックパートナーズ ②知識探索型 データベースや学習データセットから回答候補を検索して、 合っている確立と共に回答を提示するチャットボット 長距離移動に最適で コスト効率が良い車教えて あなたにぴったりの車は ✓ A車：80% ✓ B車：60% ✓ C車：40% 商品DB
- 38. 株式会社エデュテックパートナーズ ③回答生成型 テキストの特徴量から会話意図を特定して、回答すべきテキ スト内容とマッチングさせる 言語モデル こんにちは、今 暇ですか？ 今は忙しいです。 最適な回答テキストを生成 • 今は忙しいです 0.70 • こんにちは！ 0.24 • 悲しいよ 0.05 • 楽しいね！ 0.01
- 39. 株式会社エデュテックパートナーズ ③回答生成型 マイクロソフトのりんなも返答を返答候補から選択している りんな 【入力】愛してる スコア 返答候補 3.56 私も愛してよ～ 3.45 いっつも好きだよ～ 2.78 一緒にいたいね！ 0.34 いいね！ 0.23 きもいし -0.34 はあ？
- 40. 株式会社エデュテックパートナーズ 会話ログの取得 会話ログDBか ら大量の会話 データをイン プットに利用す る 1.データのセット 2.データの学習 ディープラーニングによる学習 ディープラーニング(DSSM/RNN- GRU)により、回答パターンを学習し、 最適な回答を学習する 実効 実行時にもディー プラーニングによ る回答検索を実施 ③回答生成型 ディープラーニングで学習し、単語や文脈理解に基づいて確 率論的に回答を生成や選択を行う 3.モデルの利用 Q ＱＵＥＲＹ： 愛している。 RESPONSE ＋ 私も愛してる よ RESPONSE － バナナ好き ｒ+ ｒ‐ Argmax(cos(q, r+) – cos(q, r-)) 出力層 隠れ層 入力層 ディープラーニング （DSSM） 参照：りんな徹底解剖
- 41. 株式会社エデュテックパートナーズ ①シナリオ型／ ルールベース型 ②知識検索型／ エクスパート型 ③回答生成型／ （確率的な回答生成） ✓ ウェブサイトのFAQなど確実な回答が求められるシーンで利用 ✓ 初期Watsonなどのクイズ回答型のAIシステムとして利用する ✓ 大量のDBデータから回答を検索する高速検索システムとして利用 ✓ エンターテイメントして顧客と雑談できるチャットAIとして利用 ✓ 例：Tay / りんな 技術ベースの分類 ルールベース型チャットボットが一般的に利用されるチャッ トボットである ビジネス利用用途
- 42. 株式会社エデュテックパートナーズ 人 工 知 能 的 人 工 知 能 的 利用ベースの分類 技術ベースの分類 利用ベースの分類 チャットボットを成立させる自然言語処理 AIの関与度合による分類 チャットボットを利用する顧客への関与度 合による分類 1. ルールベース型 2. 知識探索型 3. 言語生成型（マルコフ型） 1. 一答型チャットボット 2. 対話型チャットボット 3. ｺﾝｼｪﾙｼﾞｭ型チャットボット 4. 雑談型チャットボット
- 68. 株式会社エデュテックパートナーズ チャットボット構築ステップ 1 チャットボット導入業務構想 2 チャットボットパーソナリティ設計 3 チャットボット対話設計 4 チャットボット構築／ビジュアル設計 5 運用：リリース⇒改善サイクル
- 70. 株式会社エデュテックパートナーズ 1-1 適用業務範囲の特定 チャットボット業務には顧客向けチャットボットか業務向け チャットボットの2つのタイプがある 業務向けチャットボット顧客向けチャットボット ECサイトやコーポレートサイトなどの外部 の顧客向けチャットボット 社内SLACK連携した報告チャットボットな ど内部業務向けチャットボット FAQをチャットボット問合せ機能に 注文対応などの顧客業務処理を チャットボットに 様々なシステムと連携して 業務効率化を実施 • 見積もり申請 • 顧客管理 • スケジュール調整 • 会議室管理 • リマインド通知
- 72. 株式会社エデュテックパートナーズ チャットボットのUX上の意義 WEBコンテンツの問合せに対するFAQの解決立はわずか27％ しかなく、解決策になっていない。 自分で解決 相手に相談 コンテンツ （FAQ） で解決 ＦＡＱ利用はなかなか面倒である ⚫ カテゴリを絞り込んだり ⚫ 検索ケーワードを推定したり ⇒解決率はわずか２７％（株式会社ＴＭＪ調査）
- 73. 株式会社エデュテックパートナーズ チャットボットのUX上の意義 問合せや／メール対応は返答時間が遅くなりがちであるし、 電話をする時間も限られる 自分で解決 相手に相談 電話で解決 問い合わせ メール 人とやり取りすることでの限界 ⚫ 時間が限られるなど機能的障壁 ⚫ 気が引けるなど心理的障壁 ⇒問い合わせずに諦める可能性あり
- 75. 株式会社エデュテックパートナーズ チャットボットのUX上の意義 チャットボットの機能を差別化するための要素 ✓ 無人対応 ✓ WEBコンテンツ を個人が探索して 情報を探す ✓ 不明点がある場合 はFAQで対応 ✓ 無人対応 ✓ 時間外にいつでも 問合せに応える自 動応答チャット特 徴 顧 客 の ニ ー ズ ✓ とりあえず情報を 集めたい ✓ 直接話をするのは 気が引ける ✓ 直接話をするのは 気が引けるけど、 早く情報を得たい ✓ WEBサイトを見 るのは面倒 ✓ 時間外にいつでも 情報を得たい ✓ 直接人に聞きたい けど電話をするほ どではない ✓ チャットボットは 好きではない ✓ 時間がないので早 急に確認したい ✓ 担当者から直接聞 くのが一番信頼で きる ✓ 有人対応 ✓ 時間外でも受付は 可能で、業務時間 内に返答する ✓ 返答に時間差があ る ✓ 有人対応 ✓ コールセンター業 務として問い合わ せに直接対応でき る ✓ その場で柔軟に内 容を確認できる コンテンツ（FAQ） で解決 チャットボット で解決 問い合わせメール 電話で解決 自分で解決 相手に相談
- 76. 株式会社エデュテックパートナーズ チャットボットの得意 チャットボットの得意とする機能や領域を掴んで、チャット ボットサービスモデルを作る必要がある 情報・業務整理が得意 専門性の提供が得意 目的が1つだが 選択史が多い 煩雑な業務だが プロセスは単純 データの即時 活用 専門的見地の 即時提供 • 飛行機の予約 • WEBでの FAQ • 会議室予約 • 日程調整 • リマインド通 知 • 医療データに よる健康支援 • 食事写真によ る栄養レコメ ンド • 弁護士業務代 替 • 医療業務代替 • 好みの洋服レ コメンド • 好みの飲食店 のレコメンド パーソナライズ した関係構築 が得意
- 77. 株式会社エデュテックパートナーズ チャットボットの苦手 チャットボットは苦手なケースへの利用は避ける ◼ よくわからない質問に間違えたり回答できない。 ビジネスで利用されるチャットボットはルールベースが基本のため、回答が設 定されていないと対応できない。 ⇒解決としてはハイブリッド型で不明なところは人が対応する。 ◼ 複雑な対話のやり取りが必要なケース 対話設計がシンプルにできない複雑なやり取りは逆に不便になる可能性がある ◼ ユーザーがプラウジングを楽しんでいるケース そもそも顧客がたくさんのWEBサーチを楽しんでいる場合は必要ない ◼ 検索対象の数がとても多いケース WEBアプリの方が視認性や閲覧しやすさで良い ◼ 通常のWEBやスマホアプリで出来るケース 割り切ってできることだけやる
- 79. 株式会社エデュテックパートナーズ 照会DB Speech To Text Natural Language Classifier Retrieve and Rank 問い合わせ 音声認識:90% 回答 回答の選択 候補A: 85% 候補B: 45% 候補C: 10% 事例：Watsonコールセンター みずほ銀行では、Watsonはオペレーターのみが利用する仕組 みを構築し、回答精度と顧客のAI理解の問題に対応した。
- 80. 株式会社エデュテックパートナーズ ２．パーソナリティ設計 1 チャットボット導入業務構想 2 チャットボットパーソナリティ設計 3 チャットボット対話設計 4 チャットボット構築／ビジュアル設計 5 運用：リリース⇒改善サイクル
- 83. 株式会社エデュテックパートナーズ 3．チャットボット対話設計 1 チャットボット導入業務構想 2 チャットボットパーソナリティ設計 3 チャットボット対話設計 4 チャットボット構築／ビジュアル設計 5 運用：リリース⇒改善サイクル
- 89. 株式会社エデュテックパートナーズ 4．チャットボット構築 1 チャットボット導入業務構想 2 チャットボットパーソナリティ設計 3 チャットボット対話設計 4 チャットボット構築／ビジュアル設計 5 運用：リリース⇒改善サイクル
- 90. 株式会社エデュテックパートナーズ 4 チャットボット構築 チャットボット選定から構築・テストと通常のシステム構築 のように対応するが、テスト時にUX確認が必要 チャットボット サービス選定 チャットボット構築 チャットボットテスト プロトタイプを特定ユー ザーに公開し、UXを再検 証して調整 対話設計・ビジュルデザ インを利用して実際に チャットボットを構築 チャットボットタイプ・ 目的に応じて利用サービ スを選定 ◼ 大手クラウドベンダー Watson Conversation Watson Discovery Azure QAmaker ◼ ITベンダー系 Docomo ◼ ベンチャー系 BOT DOCK ユーザーテスト 対話フローの調整
- 92. 株式会社エデュテックパートナーズ 5 運用：リリース⇒改善サイクル リリース時には最小限機能でリリースして、チャットボット を成長させる 最小限リリース 会話ログ蓄積 再学習／データ分析 • 最初は最小限機能でリリース／または社内向け にリリースして調整可能に • 会話ログを蓄積し、会話精度向上やデータ分析 に活用 • 機械学習モデルの読み込み精度の向上 • VOCデータ分析への活用
- 93. 株式会社エデュテックパートナーズ 5．運用：リリース⇒改善サイクル 1 チャットボット導入業務構想 2 チャットボットパーソナリティ設計 3 チャットボット対話設計 4 チャットボット構築／ビジュアル設計 5 運用：リリース⇒改善サイクル
- 95. 株式会社エデュテックパートナーズ 5 運用：リリース⇒改善サイクル 会話精度を向上させるためにログを蓄積し、そのログを会話 設計に活用する ログの蓄積 • チャットボットの会話ログを蓄積して会話ログ 分析による顧客ニーズ把握の実施 • チャットボット会話ログから新たな会話シナリ オを作成 会話精度 パラメーター利用 • チャットボットに適用しているパラメーターを 利用して会話精度を向上させる
- 96. 株式会社エデュテックパートナーズ 5 運用：リリース⇒改善サイクル IntentsとEntitiesの再学習により意図理解の柔軟性を向上さ せることができる Intentsの拡張 • 会話ログから新たな会話意図を追加する Entitiesの拡張 • 会話ログから新たなEntityを追加する
- 97. 株式会社エデュテックパートナーズ 5 運用：リリース⇒改善サイクル IntentsとEntitiesの再学習により意図理解の柔軟性を向上さ せることができる コンタクトVOC ソーシャルVOC サーベイVOC 電話、メール、チャット ログデータ Twitter等のSNSデータ ユーザーアンケートなど の調査データ VOCデータを使ったユーザーニーズを機械学習で分析
- 103. 株式会社エデュテックパートナーズ ①客観的なチャットボット選定 我々（ETP/GLC）は特定のチャットボットを有していないた め、客観的に最良なチャットボットを選定できます 特定チャットボットべンターの 導入サービス ETP/GLCのチャットボット 導入サービス • 自社チャットボットサービスを導入する ことが主眼となる • 客観的なチャットボット選定や評価は実 施されない 顧客が望む業務に最適なチャットボットを 導入できているか不明 • 独自のチャットボットを有していない ため、Watsonなどの他社チャットボッ トから選定して導入する • 顧客ニーズに沿った客観的なチャット ボット評価を実施することができる 顧客が望む業務に最適なチャットボット導入 を保証できる