- NLP（自然言語処理）チャットボットは、人間のような言語を理解し生成できるAI搭載ツールです。
- NLPチャットボットは、多様なユーザー入力を解釈し、意図を把握し、タイプミスやスラングにも対応し、会話を継続できます。
- NLPの主要な概念には、ユーザーの意図を解釈するNLU（自然言語理解）と、自然な返答を作成するNLG（自然言語生成）があり、どちらも人間らしい対話には不可欠です。
- NLPチャットボットの利点には、多言語対応、24時間対応、コスト削減、そして企業システムとの連携による複雑な業務の自動化や個別対応の実現が挙げられます。
従来のチャットボットは使いづらいものでしたが、今では多くがNLPチャットボットとなり、ユーザーと複雑な会話を理解し進められるようになっています。
NLPチャットボットはAIによって動作し、商品販売や技術サポートなどの目的に向けて柔軟な会話が可能です。従来のような一問一答形式ではありません。
この記事では、自然言語処理AIチャットボットについて、以下の内容を詳しく解説します。
- NLPチャットボットとルールベースチャットボットの違い
- よく使われるNLP用語
- NLPチャットボットのメリット
- よくある活用例
- 自分だけのNLPチャットボットの作り方
NLPチャットボットとは？
自然言語処理（NLP）チャットボットは、ユーザーとの人間らしい会話を模倣するために設計されたAI搭載の会話型ソフトウェアです。
NLPチャットボットにはテキスト型と音声型があります。
NLPを使ってメッセージの意図を理解し、必要な情報を抽出し、適切な返答を生成します。
多くのNLPチャットボットはLLMエージェントです。これは、LLMを活用しつつ、開発者がカスタマイズしたソフトウェアです。
OpenAIのGPTのようなLLMを使えば、意外と簡単にGPTチャットボットを作成できます。
NLPチャットボットとルールベースチャットボットの違いは？
NLPチャットボットはAIを使って人間の会話を模倣します。従来型（ルールベース）チャットボットはAIを使わないため、やり取りが柔軟ではありません。
ルールベースチャットボットは、開発者が設定した会話ルールに厳密に従うよう設計されています。
ユーザーが特定のコマンドを入力すると、ルールベースのチャットボットはあらかじめ用意された応答を返します。
しかし、ルール外の質問にはルールベースチャットボットは対応できません。
NLPチャットボットは自然言語を理解する
NLPチャットボットはもちろん、自然言語を理解し解釈することができます。
ユーザーは人と話すようにメッセージを送信でき、NLPチャットボットはその意味を読み取ります。
具体的には次のようなことが可能です：
- スペルミスや文法ミスの理解
- メッセージが質問か意図かの判別
- 言葉遣いからユーザーの感情を読み取る
これにより、NLPチャットボットは自然な人間同士のやりとりにより近づきます。ルールベースのチャットボットは、決められたコマンドにしか正確に応答できません。
NLPチャットボットは、単なるアンケートではなく会話を促進します。
ルールベースのチャットボットを使うユーザーが予期しない入力をすると、会話がそこで途切れてしまいます。
ルールが厳格なため、ルールベースチャットボットとの会話は「ご用件は？」「どのモデルに興味がありますか？」「ご予算は？」といったアンケートのようになりがちです。
ルールベースチャットボットは、よくある質問（FAQ）ページで代用できる場合も多いですが、NLPチャットボットは会話の流れに合わせて柔軟に対応でき、複雑なやり取りも可能です。
NLPチャットボットは継続的に改善されます。
ルールベースチャットボットが進化するには、プログラマーが新しいルールを追加するしかありません。
一方、NLPチャットボットはユーザーから提供されたデータを活用して改善されていきます。
進化することで、NLPチャットボットはさまざまな質問や意図の表現方法をより理解できるようになります。
ユーザーとの会話が増えるほど、質問の理解や会話のスキルが向上します。
NLP、NLU、NLGとは？
NLPチャットボットを理解するには、いくつかの略語を知る必要があります。これらは関連していますが、それぞれ機械と人間のコミュニケーションの特定の側面を指します。
自然言語処理
最も広い意味での自然言語処理（NLP）は、機械と人間の自然言語によるやりとりに焦点を当てたAIの一分野です。
NLPの目的は、機械が人間の言葉を意味のある形で解釈し、役立つ形で応答できるようにすることです。
NLPという場合、NLUやNLGといったサブフィールドも含まれます。
自然言語理解
自然言語理解（NLU）はNLPのサブ分野です。
NLUは、機械が人間の入力の意図を理解する能力に特化しています。
NLUには、意図認識、エンティティ抽出、感情分析などが含まれ、ソフトウェアが人間から与えられたテキストを理解できるようにします。
自然言語生成
自然言語生成（NLG）もNLPのサブ分野です。
NLGは、機械の返答をできるだけ一貫性があり、文脈に合ったものにすることに重点を置きます。
NLGには、返答内容の決定（どのように答えるか）、文の構成、最終的なテキスト出力の生成が含まれます。
NLPチャットボットのメリット
従業員サポート
組織がNLPチャットボットを導入すると、従業員が担当していた業務を自動化できます。
チャットボットは、カスタマーサポートの対応や会議のスケジューリング、分析の実施とレポートの提供などを行うことができます。
従業員が繰り返し作業に費やす時間が減ることで、より戦略的・創造的な業務や共感が求められる業務に集中できます。
無料翻訳
NLPチャットボットは翻訳機能も備えており、追加コストなしであらゆる言語のユーザーに対応できます。
NLPチャットボットは通常、大規模言語モデル（LLM）によって動作しており、多言語に対応できます。ChatGPTだけでも80以上の言語で利用可能です。
ボット開発者がプラットフォームを使ってAIチャットボットを構築する際、独自の翻訳機能を組み込むことも可能です。
24時間対応
チャットボットの利点のひとつは、常に稼働していることです。
NLPチャットボットは多くのやりとりを最初から最後まで処理できるため、従業員が個別の問い合わせに対応する必要がなくなる場合があります。
企業向けチャットボットは常時稼働しているため、いつでもリードの獲得や顧客対応が可能です。
スケーラビリティ
ユーザーとの会話の大部分をNLPチャットボットが担うことで、従業員に頼る場合では実現できない規模で業務を拡大できます。
NLPチャットボットは同時に多数の問い合わせに対応し、業務を効率化し、幅広いタスクを確実にこなせます。
企業の拡大を目指すなら、AIによる自動化は不可欠です。
連携機能
AIの教授であるPeter Gentschは、著書AI in Marketing, Sales and Serviceの中で次のように述べています：「ユーザーにとって、チャットボットはその情報提供能力によって“知的”に見えます。しかし、チャットボットは基盤となるデータベースの範囲でしか知的ではありません。」
最も価値の高いチャットボットを構築するには、企業の既存システムやプラットフォームと統合する必要があります。
NLPチャットボットがCRMの更新、メール送信、従業員への通知など、システム上でアクションを実行できれば、はるかに有用になります。
このような既存業務プロセスとのシームレスな連携には、a）開発者がチャットボットとシステムの連携を構築する、またはb）主要なプラットフォームとの連携機能を備えたチャットボットプラットフォームを利用する、という方法があります。
コスト削減
AIを導入した企業は人件費を52％削減しています。
NLPチャットボットのコスト効率の高さは大きなメリットの一つであり、企業がコストを抑えながら業務を拡大できるようにします。
適切に導入すれば、NLPチャットボットによる会話業務の自動化は、どのような用途でも必ずプラスのROIをもたらします。
NLPチャットボットの主な活用例
NLPチャットボットは柔軟性が高いため、エンタープライズ向けチャットボットから中小企業向けAIエージェントまで、さまざまな用途で利用されています。NLPチャットボットは以下のような分野で活用されています：
このように会話の柔軟性が高いため、NLPチャットボットはあらゆる会話シーンで活用できます。D&Dのロールプレイングゲームの進行や、数学の宿題のサポート、観光ガイドとしてもカスタマイズ可能です。
カスタマーサポートチャットボット
チャットボットの最初の広く普及した用途の一つがカスタマーサポートボットでした。
そして、その人気は今も拡大中です。実際、意思決定者の83％が、今後1年でカスタマーサービス向けAIへの投資を増やす予定だと回答しています。
カスタマーサポートは、NLPチャットボットの24時間対応や多言語対応と非常に相性の良い用途です。
従来のルールベースチャットボットの時代から、カスタマーサポートチームは簡単な問い合わせをチャットボットに任せてきました。
NLPチャットボットの登場により、購入サポートから技術的なトラブルシューティングまで、より複雑な顧客対応もAI自動化で処理できるようになりました。
リード獲得チャットボット
NLPチャットボットは、AI強化型セールスファネル内でのリードの選別やAIによるリード獲得など、多くの用途で活用されています。
営業やマーケティングチームが大量の見込み客との会話を整理する必要があるため、NLPチャットボットはリード獲得に最適です。
チャットボットはウェブサイト訪問者と対話したり、メールや他のメッセージングチャネルでコンタクトにメッセージを送信したりできます。
NLPチャットボットの力を最大限に引き出すには、関連する社内システムとの連携が不可欠です。
リード獲得用チャットボットは、企業のCRMやカレンダー予約システム（例：Calendly）と連携し、最適なメッセージングチャネル（メール、ウェブサイト、WhatsAppなど）で展開する必要があります。
社内向けチャットボット
多くのNLPチャットボットは顧客対応向けですが、社内業務向けにNLPチャットボットを導入する企業も増えています。
これには人事、ITサポート、ドキュメント作成などの社内業務支援が含まれます。
この種のチャットボットは、従業員数の多い大企業で特によく利用されています。
NLPチャットボットを5ステップで構築する方法
開発者が独自にNLPチャットボットを一から作ることもできますが、多くの組織はチャットボットプラットフォームを利用してAIチャットボットを構築します。
プラットフォームを使えば、組み込みの連携機能やセキュリティ、事前構築された機能のサポートを受けながらカスタムチャットボットを作成できます。
ここでは、NLPチャットボットを構築するためのステップバイステップガイドを紹介します。
ステップ1：プラットフォームを選ぶ
独自にNLPチャットボットを一から構築することを選んだ企業も多くあります。
これは魅力的な選択肢に思えるかもしれません。完全な自由、白紙の状態、月額料金なし。しかし、この方法を長く続ける人はほとんどいません。
一からの構築は時間も労力もかかります。そのため、チャットボットの完成までに時間がかかるか、品質が低くなるか、あるいはその両方になる可能性があります。
プラットフォームを選ぶ際は、自社の独自のニーズを考慮しましょう。
チャットボットの可能性を制限したくない場合は、オープンスタンダードと拡張性のあるスタックを持つエンタープライズ向けチャットボットプラットフォームを選びましょう。
データプライバシーが最重要の場合は、高いセキュリティ基準を持つプラットフォームを選びましょう。
初心者の開発チームがいる場合は、使いやすいインターフェースを備えたプラットフォームを選びましょう。
アイデアが欲しい場合は、おすすめのチャットボットプラットフォーム一覧を参考にしてください。
もし明日お話ししたい場合は、営業チームにご連絡ください。
ステップ2：データを集める
チャットボットを自社情報（人事ポリシーやカスタマーサポートの記録など）で学習させたい場合は、学習させたい情報を収集する必要があります。
すべての企業が独自データでチャットボットを学習させているわけではありません。多くの場合、高度なプロンプト設計だけでチャットボットのフローを作成できます。
しかし、自社のサービスにさらに合わせたチャットボットを作りたい場合は、データを収集し、それを使ってチャットボットを学習させる方法もあります。
ステップ3：チャットボットを構築する
チャットボットプラットフォームを選ぶ際は、構築プロセス全体をサポートする十分な教育資料が用意されているか確認しましょう。
例えば、当社ではアカデミーコース、毎日のライブ配信、YouTubeの豊富なチュートリアルを提供しています。
ボット構築は学習曲線があるため難しい作業ですが、手元にリソースがあればスムーズに進められます。
また、チームがボット構築に不慣れな場合でも、多くのエンタープライズ向けチャットボットプラットフォームには、ワークフローを簡単に可視化できるドラッグ＆ドロップ式のビジュアルフロービルダーが備わっています。
ステップ4：連携とカスタマイズ
チャットボットは単独で存在するものではありません。その目的は顧客対応や特定のポリシー説明だけではありません。
エンタープライズ向けで最も有用なNLPチャットボットは、企業のシステムやプラットフォーム全体に統合されています。
これには、表やドキュメント、ウェブサイト、または他の外部サービス（Hubspot、AWS、Google Analytics、Intercom、Calendly、Microsoft Teams、Slack、Stripe、Mixpanel、Telegram、WhatsApp、Zendeskなど）が含まれます。
AIチャットボットプラットフォームを使う場合、チームの作業時間の多くはチャットボット自体の構築よりも、連携機能の最適化に費やされます。
優れたプラットフォームを選べば、チャットボットのトーンや個性もカスタマイズできます。
特定の単語を選ぶ必要はありませんが、謝罪の表現を使うタイミングや、自社製品を説明する際の言葉遣いなどを指示できます。
ステップ5：デプロイ
チャットボットの大きな利点の一つは、どのプラットフォームやメッセージングチャネルにも簡単に展開できることです。
多くの企業は、チャットボットを自社ウェブサイトだけでなく、SNSや社内メッセージングプラットフォームにも展開しています。
NLPチャットボットは、オムニチャネル戦略を効率的に実現する手段です。
ユーザーは複数のチャネルで同じサービスを受けられ、各プラットフォームに合わせたサポートも受けられます。
例えば、WhatsAppチャットボットからの顧客から、社内システムのパスワード変更を依頼されることもあります。
来月カスタムNLPチャットボットを導入しましょう
今後5年で生き残る企業は、AIを活用した企業です。
NLPチャットボットにより、企業はこれまで不可能だったコスト効率で業務プロセスを拡大できます。
Botpressは、企業がカスタマイズ可能なLLM搭載チャットボットやAIエージェントを構築できるプラットフォームです。私たちのエージェントは、あらゆる用途・システム・チャネルに展開できます。
今すぐ構築を始めましょう。無料です。
または営業チームにお問い合わせください。
よくある質問
1. NLPチャットボットプラットフォームを評価する際の基準は？
NLPチャットボットプラットフォームを評価する際は、技術者・非技術者の両方にとっての使いやすさ、大規模言語モデル（LLM）対応、既存システム（CRMやAPIなど）との連携オプション、スケーラビリティ、多言語NLU、カスタマイズ性などの主要な要素に注目しましょう。ドキュメントやサポート体制も成功のために重要です。
NLPチャットボットの最も一般的な連携課題には、最新APIがないレガシーシステムとの接続や、バックエンドシステムの変更によるフローの破損があります。さらに、認証やプラットフォーム間のデータ整合性も連携を複雑にします。
NLPチャットボットの最も一般的な連携課題には、最新APIがないレガシーシステムとの接続や、バックエンドシステムの変更によるフローの破損があります。さらに、認証やプラットフォーム間のデータ整合性も連携を複雑にします。
3. NLPチャットボット開発において、オープンソースプラットフォームと商用プラットフォームはどう違いますか？
オープンソースのNLPチャットボットプラットフォームは、完全な制御が可能なため、カスタマイズが必要な開発者に最適です。ただし、商用プラットフォームが提供する使いやすさ、すぐに使える統合機能、マネージドホスティング、エンタープライズサポートが不足していることが多く、エンジニアリソースが限られているチームにとっては商用オプションの方が迅速に導入できます。
4. チャットボットをすでに構築した後で、別のプラットフォームに移行できますか？
はい、チャットボットを構築した後でもプラットフォームを切り替えることは可能ですが、会話フローの再作成、バックエンドシステムの再統合、トレーニングデータやユーザーメモリの移行が必要になります。技術的には可能ですが、計画が必要であり、新しいプラットフォームの機能を十分に評価して、機能が後退しないようにすることが重要です。
5. NLPチャットボットはどのようにユーザーデータのプライバシーを確保していますか？
NLPチャットボットは、データの送信時と保存時の暗号化や、データの保存・保持に関する詳細な管理機能を提供することで、ユーザーデータのプライバシーを確保しています。優れたプラットフォームはGDPR、HIPAA、CCPAなどのデータ保護規則に準拠しており、同意管理やアクセスログの設定も可能です。
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