チャットボットはどう答えるのか — ルールベースと AI チャットボットの違い
カスタマーサポートに入ると、「どうされましたか」というチャット画面がまず出ます。あるチャットボットは決まったボタンだけを押させ、あるチャットボットは人のように自由に会話をやり取りします。同じチャットボットに見えても、中で答えを作るやり方はかなり違います。
今回の記事では、チャットボットがどうやって答えを作るのか、ルールベースのチャットボットと AI チャットボットがどう違うのかを、コードなしで解きほぐしていきます。
チャットボットは、大きく二種類です #
チャットボットは、答えの作り方によって大きく二つに分かれます。一つは、あらかじめ決めたルールに従って答えるルールベースのチャットボット、もう一つは、AI が文章を理解して答えを作る AI チャットボットです。
見た目は似たチャット画面で区別がつきにくいのですが、二つは得意なことと苦手なことがはっきり違います。その違いがわかれば、どのチャットボットがどこに向くのかを見極められます。
ルールベースのチャットボットは、決まった道をたどります #
ルールベースのチャットボットは、人があらかじめ組んだシナリオに沿って動きます。配送の問い合わせを押すと配送の案内を、返金を押すと返金の手順を見せる、という具合です。特定の単語が来たら決まった答えを出すよう、ルールをかけておくこともあります。
このやり方は予測しやすく、安定しています。決まった答えしか出さないので、的外れなことを言う心配がありません。代わりに、あらかじめ組んだ道を外れた質問には弱いです。ユーザーが予想の外から尋ねると、「理解できませんでした」をくり返して詰まるチャットボットは、たいていこのやり方です。
AI チャットボットは、文章を理解して作り出します #
AI チャットボットは、先に扱った LLM を土台にしています。決まったボタンではなく、ユーザーが自由に書いた文章を理解し、それに合う答えをその場で文章として作り出します。同じ質問を別の言い回しで聞いても理解しますし、あらかじめ組んでいない質問にも対応します。
ただ、弱点もはっきりしています。AI は、もっともらしいけれど事実と違う答えを自信ありげに出すことがあります。よくハルシネーションと呼ばれる現象です。だから正確さが大事な案内を AI チャットボットだけに任せるのは、危ういことがあります。
実務では、両者を混ぜます #
そこで実際のサービスは、二つのやり方を一緒に使います。配送照会や営業時間のように、よく聞かれて答えの決まった質問はルールベースで速く正確にさばき、自由で複雑な質問は AI に任せる、という具合です。
ここに、もう一つの仕掛けを足すこともあります。AI が好き勝手に作り話をしないよう、会社の公式の資料やヘルプの文書を一緒に参照させるのです。AI にその資料の中から根拠を見つけて答えさせれば、ハルシネーションを減らしつつ、自然な会話を得られます。
よいチャットボットは、限界を知っています #
よくできたチャットボットは、自分が解けない質問を抱え込みません。解決が難しければ、すっと人間のオペレーターに引き継ぎます。チャットボットの目標は、すべてを一人で答えることではなく、簡単なものを速くさばき、難しいものをふさわしい人につなぐことです。
扱う範囲をはっきり決めることも大切です。何でも答えようとしてハルシネーションで間違った情報を渡すより、扱う範囲を絞り、その中で正確であることが、信頼を守る道です。
なぜ非開発者が知っておくと仕事が楽になるのか #
- 導入を判断できます。 定型の質問が多いか自由な質問が多いかによって、ルールベースと AI のどちらが合うかを見極められます。
- シナリオを設計できます。 ルールベースのチャットボットが決まった道をたどると知っていれば、よくある質問を整理して、詰まらない流れを組めます。
- 限界を説明できます。 AI チャットボットがハルシネーションを出しうると知っていれば、どこまで任せ、どこで人に引き継ぐかの基準を立てられます。
まとめ #
今日は、チャットボットがルールベースと AI ベースに分かれること、実務では両者を混ぜて使うこと、そしてよいチャットボットは自分の限界を知って人に引き継げること、を見てきました。決まった道を正確に行くルールベースと、自由に理解するが時々まちがえる AI の違いを知ることが肝心です。
AI チャットボットの土台である AI と LLM の全体像が気になればAI、機械学習、LLM の全体像を、LLM がどうやって文章を作り出すのかをもっと知りたければLLMはどうやって次の単語を予測するのかを一緒に読んでみることをおすすめします。