目的が決まれば、チャットbotを設置すべき場所も絞られてくる。カスタマーサポートであれば、Webサイトや「LINE」などのメッセージアプリ、社内ヘルプデスク向けであればTeamsや「Slack」といったビジネスチャットに対応しているかを確認したい。

　さらに製品選定の時点で、チャットbotで対応する問い合わせのボリュームを想定し、おおよその費用対効果が出るのかを計算しておくことも重要だ。

AIチャットbotの導入のステップと注意点

　AIチャットbotは、ユーザーに利用されなければ回答率が上がらず、回答率が上がらなければ利用されない。導入時は利用率と回答率を上げることを念頭に、以下のステップを踏む。

業務範囲の選定とFAQの設計

　まず、チャットbotで対応する質問のボリュームや範囲を決め、「質問に対してどのような応答を返すのか」をFAQリストとしてまとめる。対応範囲を決める際は、頻度が高く定型的な問い合わせをターゲットにすることがポイントだ。これによって正答率やユーザーの利用率も高くなる傾向にある。既に企業でFAQリストや問い合わせのログがある場合も、想定質問の粒度をそろえたり、統合や分割をしたりすることで回答までの道筋を最適化できる。

　「分かりやすい文章なのか」という視点でFAQリストをチェックする工程も必要だ。質問に対して正しい回答をヒットできていても、ユーザーに文章の意味が通じなければ問題解決に至らないこともある。こうして整理したFAQリストを基に、AIが統計的な方法でデータから適切な回答を絞り込めるようになる。

表記ゆれの解消

　「地方」と「田舎」のような類似語や社内用語などの未知の単語を辞書に登録し、チャットbotが質問の意図を正しく理解できるようにする。製品によっては、「IPHONE」や「アイフォン」など間違った表記を正式名の「iPhone」として認識させる言い換え機能を利用できる場合がある。

導線の設計

　ユーザーをチャットbotに誘導するための導線を設計する。Webサイトでチャットbotを設置している場合はその入力窓を目立たせたり、電話をかけてきたユーザーをチャットbotに誘導したりすることで利用率が上がりやすくなる。電話やチャットbot、有人チャットなどのさまざまな問い合わせチャネルの中からユーザーを最適なチャネルに誘導するサービスもあり、KDDIエボルバでは「ビジュアルIVR」というメニューを提供している。

　一方、チャットbotで解決できなかった問題は、電話や有人チャットに引継ぎ、問題解決をサポートすることも必要だ。チャットbotの応答終了後に「問題は解決しましたか」といった文章を表示して、他のチャネルに誘導するといった工夫が求められる（図1）。

図1：チャットbotから有人チャットへの切り替え（提供：KDDIエボルバ）

キャラクターの設定

　チャットbotにキャラクターデザインや属性などの設定、雑談の機能などを付与する。この作業は必須ではないものの、特にカスタマー領域ではチャットbotの利用率や認知度を上げる施策として有効だ。企業によっては、チャットbotの構築以上にキャラクターデザインに力を入れる場合もあり、経営層も巻き込んで微修正を繰り返すケースもあるという。キャラクター設定は、ブランドイメージや社内規定などを十分に考慮する必要があるため、時間や工数が掛かることが多い。特にキャラクターが必要ないと判断される場合には、企業ロゴやサービスロゴで済ませるケースもある。

AIチャットbotのチューニング作業と注意点

　チャットbotが間違った答えを返した場合、正しい答えを選べるよう1つ1つ訂正するチューニング作業が必要だ。チューニングの工数は問い合わせの全体数や目指す正答率によって異なるため、まずは目標とする正答率を決め、そのために生じる作業負荷やコストのバランスを取りながら運用を進めることが望ましい。

　PKSHA Chatbotを自社の社内ヘルプデスク業務でも利用しているKDDIエボルバは、1日にチャットbotによせられる100件程度の問い合わせのうち、約80％の問題をチャットbotのみで解決できることを目指している。そのために、解決に至らなかった問い合わせの内容を精査し、どのように回答すべきかを判別して教師データを追加する他、回答の文章を分かりやすく調整する、辞書に同義語のキーワードを追加するといった作業を担当者が1日あたり1時間程度かけて実施している。

　上記で見てきたように、AIチャットbotの導入や運用は、ユーザーからの問い合わせ内容への理解がある担当者が相応の工数掛けて取り組む必要がある。KDDIエボルバなど、チャットbotの構築から運用までを一気通貫で提供しているベンダーやSIerもいるため、コスト次第で外注サービスに頼る手も考えられる。

社内ヘルプデスクの電話を撤廃　AIチャットbotの事例

　運用には相応のコストや工数が掛かるAIチャットbotだが、うまく活用することで問い合わせ業務を大幅に効率化できる。以下で、KDDIエボルバでの社内実践の例を紹介する。

　同社の社内ヘルプデスクセンター運営を担当する部署では、1日約100件、月間2000件以上の問い合わせに5～6人の人員で対応していたが、担当者のリソース不足が課題だった。問い合わせの約7割を電話に依存していたため応答が間に合わず、従業員を30分程度待たせることもあったという。

　また、問い合わせ内容はシステムやデバイスの取り扱い方から各種申請書の書き方まで多岐にわたり、担当者が一連の応対スキルを身に付けて一人前になるまでに多くの時間がかかっていた。こうした課題を解決すべく同社ではPKSHA Chatbotを導入し、Teams上でチャットbotでの問い合わせや、有人チャットや音声通話へのエスカレーション、レクチャーのために映像共有といった一連の対応を実現できる環境を構築した（図2）。

図2：チャットbotの自動応答から有人チャットへの連携し、応答が完了するまでの流れ（提供：KDDIエボルバ）

　チャットbotの利用を開始したのは2020年だったが、2021年には全問い合わせの約6割をチャットbotで解決できるようになり、2022年には電話受付を完全に停止して、主な対応チャネルを電話からチャットbotにシフトすることに成功した。普段の業務で慣れ親しんだTeamsを問い合わせの基盤にしたこと、利用が広がった時点で電話受付を停止したことなどが利用促進のポイントだったという。

　同社では、社内ヘルプデスク業務のリソース不足を解消しただけでなく、Teamsで問題解決に至る一連の対応が可能になったことで、担当者が在宅で勤務できるようになった。問い合わせの数はチャットbotの導入前と比較して約330％も増加したが、以前よりも少ない人数で対応できている。

　チャットbotの導入当初はDXという目標を掲げていたわけではないが、チャットbotの導入時に問い合わせ対応業務のBPR（Business Process Re-engineering）を実施したことで、業務全体の最適化にもつながった。