2024-05-20

チャットボットのチューニングとは？その重要性や手順、注意点を解説

この記事のポイント

チャットボットの性能維持・向上に定期的なチューニングが不可欠
FAQの整備、シナリオの作成、学習データの登録など具体的なチューニング方法を紹介
適切なチューニングによるユーザーの質問への正確な回答率向上と顧客満足度アップを説明
ユーザーの離脱防止やデータプライバシーの遵守などチューニング時の重要ポイントに言及
チャットボットの最適化による顧客満足度向上を目指す全ての方に有益な情報を提供

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。

チャットボットの運用はただ導入するだけでは終わりません。ユーザーにより良い経験を提供し、企業の業務効率を向上させるためには、定期的なチューニングが欠かせません。

この記事では、チューニングの重要性から具体的な方法、チューニングを行うことで得られるメリットまでを詳しく解説します。 FAQの整備、シナリオの作成、学習データの登録といった基本から、ユーザーの離脱防止やデータプライバシーの遵守などのポイントを網羅。

チャットボットを最適化し、顧客満足度の向上に努めるすべての方々にお役立ていただける内容となっています。

チャットボットをチューニングする際のポイント

チャットボットのチューニングとは

チャットボットのイメージイラスト

チャットボットのチューニングは、対話型システムの性能を向上させ、最終的にはユーザーエクスペリエンスを最適化するために重要なプロセスです。

その目的は、チャットボットが持つ回答の質を高め、ユーザーの質問や意図をより正確に理解し、的確な回答を返すことで、最終的にはユーザーの満足度を高めることにあります。

チューニングでは、さまざまなデータを分析し、ボットが使用する自然言語処理（NLP）エンジンの精度を高めることに焦点を当てます。

これにより、チャットボットはユーザーの幅広い質問や要求に適切に対応できるようになります。
定期的なチューニングは、チャットボットの性能を維持・向上させ、ユーザーとのコミュニケーションを円滑にするために不可欠です。

チャットボットのチューニング方法

それでは、具体的にチューニングをする方法について項目ごとに解説していきます。

FAQの追加・修正

FAQイメージ

チャットボットの基本的な仕組みとして、登録されたFAQを元に回答を提供します。運用を続けると、想定外の質問や対応しきれない質問が出てくるため、定期的にFAQを見直し、必要な追加や修正を行います。

新たなFAQの追加
ユーザーからのフィードバックやログデータの分析を通じて、新たな質問に対応するためのFAQを追加します。これにより、チャットボットはユーザーの広範な質問に応じることができます。
既存FAQの修正
FAQがユーザーの疑問を解決できない場合、その内容を更新します。また、質問の表現やフォーマットを見直すことで、ユーザーの検索性を向上させます。

シナリオの作成

シナリオイメージ

シナリオ型のチャットボットでは、フローチャートのように質問から回答への動線を設計します。対話の流れをシミュレーションし、選択肢や回答がスムーズに導けるようにチューニングし、明瞭でわかりやすいインストラクションを提供します。

ダイアログフローの設計
質問から回答までの対話を階層に分けて設計し、選択肢や回答が自然な流れで進行するようにします。各選択肢がユーザーの目的に合致するように配慮し、回答への導線を最適化します。
分岐の精度向上
シナリオの各段階で適切な選択肢を提供し、対話をスムーズに進めます。ユーザーが次のステップに進みやすいよう、選択肢やインストラクションの内容を明瞭にします。

学習データの登録

学習データイメージ

AI型チャットボットの場合、学習データを追加することで類義語や異なる表現に対応できます。

類似表現の拡充
FAQに使われている単語や表現の類義語、言い回し、表記揺れを学習データに追加します。
これにより、異なる表現でもチャットボットが適切な回答を提供できるようになります。
学習データの質の向上
質問と回答のバリエーションを増やし、より幅広い質問に対応できるようにします。
また、特定の業界やテーマに特化した用語を含めることで、業務に関する問い合わせにも正確に答えられるようになります。

回答の正誤の評価

回答の正誤の評価イメージ

ボットの回答が正確かどうかを人間が評価し、必要に応じてチューニングを行います。これは、AIチャットボットの精度向上のためにも不可欠で、社内テストやユーザーからのフィードバックを元に行います。

テスト運用
チャットボットの回答の正誤を社内テストで評価し、適切な回答精度が得られるよう調整します。このプロセスで発見された誤解を招く回答や不足している内容を改善します。
フィードバックの反映
ユーザーからのフィードバックを収集し、チャットボットの精度向上に役立てます。これは新たな質問への対応や既存の回答の改善に繋がります。

ログデータの取得と分析

運用履歴やユーザーからの問い合わせのデータを収集し、分析します。ログ分析からFAQやシナリオに不足がないか確認し、追加の対話フローや回答を用意します。

問い合わせ傾向の把握
ログデータの分析からユーザーの質問傾向を把握し、頻繁に寄せられる問い合わせに対する対策を検討します。これにより、FAQやシナリオに不足がないか確認します。
改善ポイントの特定
ログデータからチャットボットの弱点や改善すべき箇所を特定し、チューニングに反映させます。これにより、チャットボットの回答精度が向上します。

継続的な改善

チューニングは一度行えば終わりではなく、継続的なプロセスです。週に1回程度から始め、社内で定着してきたら月に1回程度の頻度で問題ありません。新たな質問や問い合わせに対応し続けることで、チャットボットはユーザーの期待に沿ったものとなります。

定期的な見直し
FAQやシナリオ、学習データを定期的に見直し、チャットボットのパフォーマンスを向上させます。これにより、ユーザーの期待に応えるための継続的な改善が可能になります。
A/Bテストや実験的アプローチ
異なる回答パターンのA/Bテストなどを実施し、最適な対話戦略を見つけます。これにより、ユーザーエクスペリエンスの向上に寄与します。