この記事のポイント
この記事では、AIが会話する仕組みやそのプロセス、日常生活でのさまざまな応用事例を紹介しています。- 初心者にも理解しやすいように、レストランでの注文と提供の例えを用いて分かりやすく説明しています。
- チャットボットや音声アシスタントなど、対話型AIの具体的な活用事例を、顧客サービス、教育、ヘルスケアの3つの分野で紹介しています。
- エンターテインメントと教育分野における革新的な会話AIアプリについても取り上げ、AIとの対話が私たちの生活にもたらす可能性を示唆しています。
- 対話型AIの技術と活用事例を理解することで、AIとの対話がより身近なものに感じられるようになるでしょう。
監修者プロフィール
坂本 将磨
Microsoft AIパートナー、LinkX Japan代表。東京工業大学大学院で技術経営修士取得、研究領域：自然言語処理、金融工学。NHK放送技術研究所でAI、ブロックチェーン研究に従事。学会発表、国際ジャーナル投稿、経営情報学会全国研究発表大会にて優秀賞受賞。シンガポールでのIT、Web3事業の創業と経営を経て、LinkX Japan株式会社を創業。
近年、ChatGPTに代表される対話型AIが急速に発展し、私たちの日常生活に浸透しつつあります。
チャットボットや音声アシスタントとして活用されるだけでなく、教育やエンターテイメントなど、さまざまな分野でその可能性が注目されています。
しかし、AIがどのようにして人間とのコミュニケーションを成立させているのか、その仕組みについてはよく理解していない方も多いのではないでしょうか。
この記事では、対話型AIの基本技術がどのように組み合わされ、AIが人間の言葉を理解し、適切な応答を生成するのか、そのメカニズムに迫ります。
また、AIによる会話の生成プロセスを、身近な例えを用いて説明し、対話型AIの具体的な活用事例を紹介します。
対話型AIに興味がある方、その仕組みを知りたい方にとって最適な内容となっています。ぜひ最後までお読みください。
AIが会話する仕組み
AIが人間のように自然な会話を行うためには、いくつかの技術が組み合わされています。
その中心となるのが、自然言語処理（NLP）、機械学習(ML)、ディープラーニング(DL)、そして言語モデルです。
自然言語処理（NLP）
AIが人間と会話するためには、まず人間の言葉を理解する必要があります。これを可能にするのが自然言語処理（NLP）技術です。
NLPは、人間の言語をコンピュータに理解させ、処理させるための技術で、AIはこれを用いて人間の発言を解析し、適切な応答を生成します。
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機械学習とディープラーニング
AIは、大量の会話データを分析することで、人間らしい応答の仕方を学習します。この学習プロセスには、機械学習、特にディープラーニングと呼ばれる手法が用いられます。
ディープラーニングでは、人工ニューラルネットワークを用いて、AIが自らデータの特徴を捉え、パターンを認識します。
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大規模言語モデル（LLM）
自然言語処理や機械学習の技術を応用して、AIが自然な会話を行うために重要な役割を果たすのが、大規模言語モデル（LLM）です。
LLMは、膨大な量のテキストデータから言葉の使われ方や文脈を学習し、それをもとに新しい文章を生成することができます。
近年では、Transformer（トランスフォーマー）と呼ばれる構造を使用したLLM（例：BERT、GPT）が主流になっています。Transformerは、単語の順序関係だけでなく、文章全体の文脈を考慮することで、より自然で一貫性のある文章の生成を可能にしました。
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AIによる会話プロセス
AIによる応答生成は、まるでレストランでウェイターが注文を聞いて、料理を提供するプロセスに似ています。
具体的には、以下のようなステップで行われます。
- ユーザーの入力を受け取る
- 入力文を解析し、大規模言語モデル（LLM）に入力する
- LLMが、入力文から文脈を理解し、適切な応答を生成する
- 生成された応答を最適化する（曖昧な表現の除去、文法の修正など）
- 最適化された応答をユーザーに返す
ユーザーの入力を受け取る
ユーザーの発言は、AIにとっての「注文」のようなものです。
例えば、ユーザーが「東京の明日の天気は？」と入力すると、AIはこの「注文」を受け取ります。
入力文を解析し、大規模言語モデル（LLM）に入力する
AIは、ユーザーの「注文」を理解するために、自然言語処理技術を用いて入力文を解析します。
これは、「ウェイターが注文を聞いて、キッチンに伝えるようなもの」です。解析された入力文は、LLMに渡されます。
LLMが、入力文から文脈を理解し、適切な応答を生成する
LLMは、膨大な量の会話データから学習した知識を用いて、入力文の文脈を理解します。そして、その文脈に合った適切な応答を生成します。
これは、「レストランのキッチンで料理人が注文に基づいて料理を作ること」と似ています。
生成された応答を最適化する（曖昧な表現の除去、文法の修正など）
LLMが生成した応答は、そのままではユーザーに提示するのに適さない場合があります。そこで、AIは自然言語処理技術を用いて、応答を最適化します。曖昧な表現を除去したり、文法を修正したりすることで、より自然でわかりやすい応答に仕上げます。
これは、「レストランで料理人が作った料理を、ウェイターが適切に盛り付けて提供するようなもの」です。
最適化された応答をユーザーに返す
最後に、最適化された応答は、ユーザーに提示されます。例えば、「東京の明日の天気は晴れのち曇りで、最高気温は25度の予想です。」といった応答が返ってきます。これは、レストランでウェイターが料理を客に提供するのと同じです。
このプロセスが、ユーザーとのやり取りごとに繰り返されることで、AIとの対話が進んでいきます。
このように、AIによる対話の生成は、私たちの日常にあるプロセスと似た側面があります。これを理解することで、AIとの対話がより身近なものに感じられるかもしれません。
対話型AIの活用事例
対話型AIは、様々な分野で活用されています。ここでは、顧客サービス、教育、ヘルスケアの3つの分野における活用事例を紹介します。
【顧客サービス】24時間365日対応可能なチャットボット
KDDIとアクセンチュアのジョイントベンチャーであるARISE analyticsはKDDIの生成AIを活用したカスタマーサポート業務支援を行っています。
参考:ARISE analytic
このサービスはチャットボットの回答が顧客の問い合わせ内容の解決につながらなかった場合、生成AIがお客さまとチャットボットの間で行われた会話を要約し、アドバイザーに引き継ぐ仕組みです。
事前の検証では、このシステムを導入することで、従来のチャットボットだけを使用した場合と比較して、問い合わせ対応時間を約20%短縮できることが確認されています。
このように生成AIと既存の定型AIのそれぞれの特長を活かすハイブリッド活用を採用し、カスタマーサポート領域において顧客満足度を高めることが可能です。
【教育分野】言語学習アシスタント
AI英語教材abceedは、学習量×学習効率を最大化するというミッションに基づき作られたAI英語教材です。学習最適化エンジンabceed AIを活用した問題のレコメンド、スコア予測、過去問レベル判定テストの利用が可能です。
また、TOEIC®、英検®の出題形式に合わせたクイズをはじめとした様々なトレーニング法に対応し、400を超える人気英語教材コンテンツにアクセスすることができます。
abceedの問題レコメンド機能は自分にちょうどよいレベルの問題が、複数の教材から、自動的に選ばれて出題されます。
実際に、AIおすすめの問題を、1日 30問（1ヶ月） 学習することでTOEIC®予測スコアが96点アップするという結果も確認されています。
参考：abceed
【ヘルスケア】健康管理アプリ
「腸note」は、サントリー独自のAI技術による腸音解析機能により、スマートフォンのマイクで腸の音を読み取り、腸の状態を解析して個人に合った食事や生活習慣を提案します。
腸活記録を毎日つけることで自分専用の腸活リストを作成でき、自分に合った腸活を進められます。
さらに、腸活をカレンダーで振り返って効果的だった腸活がわかる腸活レポート機能は、より効率的な腸活方法を見つけるのに役立ちます。
(参考：サントリーホールディングス
注目の会話AIアプリ
AI技術の発展により、様々な分野でAIを活用したアプリケーションが登場しています。ここでは、エンターテインメントと教育分野における注目の会話AIアプリを紹介します。
エンターテインメント向け
AItec entertainment株式会社が開発した「Oshichat」は、ユーザーが好きなキャラクター（推し）と会話ができるという斬新な発想で作られたアプリです。
Oshichatの特徴は、キャラクターの性格や世界観を忠実に再現している点です。これにより、ユーザーは自分の推しと自然な会話を楽しむことができます。
さらに、テキストチャットだけでなく、ボイスチャット機能も搭載されているため、まるでキャラクターが目の前にいるかのような臨場感を味わえます。
参考:PR TIMES
教育分野向け
教育分野でもAIを活用したアプリが登場しています。その代表例が、数学学習支援アプリ「QANDA」です。QANDAは、全世界で6500万以上のダウンロード数を誇る人気アプリです。
QANDAの最大の特徴は、ユーザーが課題や宿題の写真を撮って送信するだけで、AIが丁寧に解説してくれる点です。
単に答えを教えるのではなく、問題の解き方や考え方を詳しく説明してくれるため、数学の苦手意識を持つ中高生や、学び直しをしたい大人にも最適です。
AIを活用することで、一人一人の学習者に合わせた最適な学習支援が可能になります。QANDAは、教育分野におけるAIの可能性を示した画期的なアプリと言えるでしょう。
参考:PR TIMES
まとめ
この記事では、対話型AIの基本概念、支える技術、AIによる会話の生成プロセス、そして具体的な活用事例について紹介しました。
自然言語処理、機械学習、ディープラーニング、大規模言語モデルといった技術が組み合わさることで、AIは人間のような自然な会話を実現しています。AIによる応答生成のプロセスは、レストランでの注文と提供に例えることができ、私たちの日常生活と類似している側面があります。
また、対話型AIは、顧客サービス、教育、ヘルスケアなど、様々な分野で活用されており、私たちの生活をより便利で豊かにする可能性を秘めています。さらに、エンターテインメントや教育分野では、AIを活用した革新的な会話アプリが登場し、新たなコミュニケーションの形を提供しています。
AIとの対話は、私たちの生活に深く溶け込みつつあり、今後もさらなる発展が期待されます。AIによる自然な対話の実現は、私たちのコミュニケーションのあり方に大きな変革をもたらすでしょう。
