チャットボットアーキテクチャ：タイプ、機能、ユーザーインタラクション

今日のビジネスの主なニーズの1つは、即時かつオープンなコミュニケーションです。 多くの企業は、顧客との強固なコミュニケーションのために、人工知能やチャットボットなどの高度なテクノロジーの重要性を認識しています。

そのため、近い将来、高度なチャットボットが人間に取って代わるように設定されています。 これは、データのパターンを発見することで「学習」するチャットボットの機能により可能になります。

2種類のチャットボット

主にチャットボットには次の2種類があります。

• コマンドベースは、特定の特定のコマンドとその応答にハードコーディングされた非常に多様な機能のセットを提供しません。 これらは、これまでに遭遇したことのない新しいクエリに応答できません。
• AIベースのチャットボットは、コマンドベースのチャットボットの高度なバージョンです。 これらには、ヒューマノイドの動作、速度、即興などの追加機能が付属しています。 人間の心と同様に、これらのチャットボットの処理と応答の能力は経験とともに成長し、よりインタラクティブになります。

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チャットボットの仕組み

まず第一に、ロボットが学習を通じて即興で実際の人間のように応答することを可能にする複雑さを掘り下げてみましょう。

チャットボットのAIは2つのコンポーネントで構成されています–

• 自然言語処理（NLP） –人間の行動を模倣する機能を強化し、応答にかかる時間を短縮します
• いくつかのディープラーニングが追加された機械学習–複雑な方法でシーケンスされたさまざまなアルゴリズムを実装して、応答を提供します。

チャットボットアーキテクチャ

チャットボットアーキテクチャは、クエリに応答するように設計されています。 チャットボットが入力内のデータパターンを検索し、これらの入力を将来の参照用に保存して、学習プロセスを構成するのに役立ちます。

ソース

チャットボットとのユーザーインタラクション

チャットボットは、グラフィカルユーザーインターフェイス（画面ベースの対話）または音声ユーザーインターフェイス（音声起動）のいずれかを使用できます。 いずれにせよ、これは、ユーザーが応答を期待してデータ入力を提供する会話型ユーザーインターフェイスです。

1.チャットボットがテキストを分析します

クエリを受信した後、チャットボットはインテント（顧客が尋ねることを意図したもの）とエンティティ（ユーザーが言うまたは入力するもの）をコンテキスト化し、その結果、クエリに対して最も適切な応答を返します。

この時点で自然言語処理が機能します。 チャットボットがインタラクティブに反応し、人間的なタッチを提供できるようにします。 従来、NLPはディープラーニングとともに言語を検出し、いくつかのアルゴリズムを実行してクエリのコンテキストを見つけようとし、前処理フェーズでテキストを分割し、入力をモデル化した後に出力を提供します。 大まかにNLPには以下が含まれます。

• テキストを機械が理解できる言語に変換するのに役立つ自然言語理解（NLU）
• 自然言語生成（NLG）は、その構造化データをテキストに変換し直すため、顧客の実際の意図を推測するのに役立ちます。

チャットボットは感情分析も実行します。感情分析では、バイナリ形式または一連のさまざまなムードのいずれかで、さまざまな段階を通じてユーザーのムードを指定します。

2.チャットボットが答えを出します

チャットボットは、次の2つの方法でクエリへの応答を生成します。

• 機械学習アルゴリズムを使用して新しい応答を返します。 MLツールは、入力を使用して複雑な構造化データを分析し、高精度の応答を作成します。
• さまざまなプラグインによって提供されるデータベースまたはAPIソリューションから適切な応答を選択します。 以前に与えられたさまざまな入力に対して正しい応答を持つ、条件が事前設定されたデータベースが使用されます。 マシンはデータからパターンを見つけ、最小限の人間の介入でそれに応じて決定を下します。

いずれかのプロセスの後、チャットボットはテキスト、画像、音声などの形式でクエリに応答します。さらに、ダイアログ管理を利用して関連するパスを作成し、回答がより適切であることを確認し、フィードバックメカニズムが学習を促進します。

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3.ボットは人間から学ぶことができます

チャットボットの主な目的はクエリへの応答を提供することですが、それはプロセスの終わりではありません。 これらは：

• データを保存する
• 機械学習アルゴリズムを使用してパターンを特定する
• 将来の参照のためにこれらを保存します
• 応答能力を向上させる

上記のすべては、人工ニューラルネットワーク（人間の脳の複製）と呼ばれる階層化されたアルゴリズムを使用して深層学習を促進するように設計されています。 各層は相互接続された人工ニューロンで構成されており、接続は過去のイベントに基づいて分類および保存され、新しいクエリの処理にさらに役立ちます。

4.チャットボットが取得する情報が多いほど、チャットボットはより多くの情報を学習します

上記のすべての情報から、インタラクションの結果として、チャットボットがより多くの入力を取得するほど、より正確で、高速で、賢明な応答が得られることがわかります。 これは、人間がすべての入力に対して応答を提供しなくてもシステムが応答できるようにするMLアルゴリズムの重要性です。

まとめ

チャットボットは、eコマースからいくつかの企業の顧客サービスに革命をもたらしました。 AmazonのAlexaとAppleのSiriは、これらのロボットが相互作用し、顧客の問い合わせや要求を満たす能力の代表的な例です。 しかし、それだけではありません。 中小企業は今日、これらのインテリジェントマシンが提供するサービスを使用して、昼夜を問わず顧客に対応できます。 それらを電話、Webサイト、メッセンジャーなどと統合できます。

Bingでの検索のエバンジェリズムの責任者であるChristiOlsonによると、「未来のチャットボットは質問に答えるだけではありません。 彼らは話します。 彼らは考える。 彼らは知識グラフから洞察を引き出します。 彼らは顧客との感情的な関係を築きます」 。

今日、チャットボットアーキテクチャの進歩により、ブランドだけでなく、さまざまなタスクに使用できる小規模なユーザーもチャットボットにアクセスできるようになりましたが、主な機能はカスタマーサービスの効率性です。

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