顧客体験（CX）向けチャットボットと対話型AIの比較

最新のチャットボットと人工知能の革新は、ECのビジネスオーナーが顧客満足度を向上させ、自動化を通じて時間を節約できます。しかし、テクノロジーに精通したEC起業家であっても、AI技術のナビゲートや実装は難しい場合があります。

まずは、ビジネスにとって最も有用な二つのECカスタマーサービスツール、ルールベース（シナリオ型）のチャットボットと対話型AIソリューションの違いを学ぶことが重要です。

能力や複雑さが異なりますが、どちらのチャットボット技術も、特に人間によるカスタマーサービスやよくある質問ページを含むサポートコンテンツの一部として利用することで、ビジネスによる効率的な顧客サポートに役立ちます。

この記事では、ルールベースのチャットボットと対話型AIを活用したカスタマーサービスツールの違いや一般的な使用例について解説します。この知識を持つことで、ECビジネスのカスタマーサービス戦略に最適な自動化ツールを選ぶための情報に基づいた意思決定ができます。

チャットボットとは

チャットボット（または会話ボット）は、人間の会話を模倣し、さまざまなビジネスニーズに応じたコンテンツを生成できるコンピュータプログラムの一種です。チャットボットの能力は、各ツールを作成するために使用される自動化技術の種類によって異なります。

このガイドでは、ルールベースのチャットボットと対話型AIを活用したチャットボットの2つのカテゴリに焦点を当てます。

ルールベースのチャットボットは、特定の状況において反応するように指示された方法でのみ反応する、ルールに従ったバーチャルアシスタントと考えることができます。

一方、対話型AIによって動かされるチャットボットは、ルールベースのチャットボットのより洗練された従兄弟のようなもので、新しい情報を常に処理し、それから学び、特定の状況に対処する能力を向上させていきます。これは、機転の利いた人間が会話に参加する様子に似ています。

カスタマーサービスにおける両タイプのチャットボットの一般的な応用例は以下の通りです。

• ブランドのウェブサイト、SNS、またはメッセージアプリに訪れた顧客に情報を提供する

• 商品、サービス、または企業の方針に関する情報のリクエストなど、顧客との直接的なやり取りを処理する

• マーケティングメールなど、他の形式の顧客エンゲージメントを自動化する

対話型AIとは

対話型AIは、自然言語処理（NLP）、深層学習、機械学習を使用して人間の言語を理解する通信技術を指します。対話型AIシステムは、音声およびテキスト入力を認識し、言語を解釈し、人間の相互作用を模倣する回答を生成することができます。

対話型AI技術は、AIチャットボットやAIライティングツール、音声アシスタントやスマートスピーカーのような音声認識技術を支えています。これらのツールは音声コマンドに応答します。

対話型AIのアプローチにより、これらのツールはユーザーの意図を認識し、会話の自然な流れに従い、ツールの広範な知識データベースに基づいてスクリプト化されていない回答を提供できます。

チャットボットと対話型AIの違い

チャットボットは機能的なツールであり、対話型AIはチャットボットを開発するために使用される可能性のある基盤技術です。すべてのチャットボットが対話型AI技術を使用しているわけではなく、すべての対話型AIプラットフォームがチャットボットというわけではありません。

カスタマーサービスの文脈において、使用できる2つの主なタイプのチャットボットは、ルールベースのチャットボットと対話型AIを活用したチャットボットです。

どちらのタイプも顧客とのやり取りを処理するために会話インターフェースを使用し、質問をしたり答えたりします。また、どちらのチャットボットもバーチャルサポートエージェントとして機能し、企業のカスタマーサービスチームの拡張に役立ちます。

これら2つのタイプのチャットボットの最大の違いは、顧客のリクエストに応じるために使用する技術であり、これが彼らが達成できるタスクの複雑さに影響を与えます。

たとえば、ルールベースのチャットボットは、プログラムされた単純な質問に対する回答を自動化できますが、対話型AIを活用したチャットボットは、継続的に学習するため、より広範な問いかけに対処できます。

ルールベースのチャットボットの機能

ルールベースのチャットボットは、シナリオ型のチャットボットとも呼ばれ、基本的なチャットボット技術の一形態です。これらのチャットボットの目的は、あらかじめ決められたスクリプトに従ってユーザーのやり取りに応答することによって、一般的な問題を解決することです。

ビジネス用のルールベースのチャットボットを設定するには、if/then条件のセットを含む広範な会話フローチャートを作成します。顧客がチャットボットとやり取りするたびに、ユーザーのクエリがプログラムされた応答と一致します。

たとえば、あなたのECビジネスの顧客が同じ3つの問題について頻繁に助けを求めているとします。個別に質問に応じる代わりに、ウェブサイトにルールベースのチャットボットをインストールし、顧客に対して最も一般的なサポートオプションを提供するようにプログラムできます。

1. 「注文を手伝ってしてほしい」

2. 「配送状況を追跡してほしい」

3. 「エージェントに繋いでほしい」

この後、顧客はこれらのオプションのいずれかを選択するか、テキストフィールドに別の質問を入力できます。顧客があらかじめプログラムされたオプションのいずれかを選択すると、ルールベースのチャットボットは、対応する自動化されたスクリプトに従います。

顧客がテキストフィールドに自分の言葉を入力した場合、チャットボットは顧客の質問をあらかじめ決められた会話フローのいずれかと一致させようとします。

たとえば、ユーザーが「デバイスの電源が入らない」と入力した場合、設定時にこの質問を予見していれば、チャットボットはユーザーの言葉に合ったトラブルシューティングの会話を提供できます。

ルールベースのチャットボットは、プログラムされた内容を超えては機能しません。たとえば、ルールベースのチャットボットは、意図を解析したり、プログラムされたスクリプトから大きく逸脱したテキスト入力に対して有用に応答できません。

ただし、チャットボットが「いいえ」のバリエーションとして「ノー」と認識できるようにプログラムすることで、この問題をある程度軽減することは可能です。

対話型AIチャットボットの機能

対話型AIを活用したチャットボットの機能は、ルールベースのチャットボットよりも高度です。その理由は、このチャットボットの重要な特徴である「会話」にあります。

対話型AIチャットボットの自然言語理解能力により、ユーザーと人間のような会話を行うことができます。つまり、会話の自然な流れに従い、ユーザーの変化するニーズに応じて柔軟に対応できます。

AIチャットボットは、ユーザーの言語を処理し、質問の意図を理解し、スクリプトを必要とせずに応答を生成します。

AIチャットボットは、基本的なチャットボットよりも複雑なユーザーの質問に応じ、より高度なタスクを実行できるため、ECビジネスはこれらのタイプのチャットボットを使用して、より幅広い顧客サポート機能をサポートできます。

たとえば、AIチャットボットは、ルールベースのチャットボットではできない方法で、顧客の商品選択や発見を支援できます。ユーザーがAIチャットボットに、2つの商品の違いを説明するように求めたり、特定の条件に基づいて商品をおすすめするように頼んだりすることがあります。

たとえば、「5,000円未満で、エクササイズに適した緑の水着が欲しい」といったリクエストです。これに対して、チャットボットはおすすめを提供し、おすすめ商品に関する質問に答え、注文の手続きを手伝うことができます。

ルールベースのチャットボットとは異なり、AIチャットボットはあらかじめプログラムされたスクリプトにのみ依存するわけではありません。代わりに、AIチャットボットは高度な対話型AI技術のおかげで、顧客満足度を向上させることができます。

チャットボットと対話型AIの製品例

• ChatPion：チャットボットだが対話型AIではない
• Grammarly：対話型AIだがチャットボットではない
• ChatGPT：対話型AIかつチャットボット
• Shopify InboxとShopify MagicによるSidekick：対話型AIかつチャットボット

ルールベースのチャットボットと対話型AIを活用したチャットボットの理解が深まったところで、これらの技術のニュアンスをさらに明確にするために、いくつかの製品例を見ていきましょう。

ChatPion：チャットボットだが対話型AIではない

ChatPionはルールベースのチャットボットツールです。企業は会話フローを事前に設定し、チャットボットはユーザーとのフローを実行します。AI技術を使用していないため、このチャットボットはあらかじめ決められたスクリプトから逸脱できません。

Grammarly：対話型AIだがチャットボットではない

Grammarlyは人間の会話を理解し、人間のような文章を生成できる対話型AIプラットフォームですが、チャットボットではありません。Grammarlyはメールの作成を手伝うことができますが、企業のカスタマーサービスのリクエストに応じることはできません。

ChatGPT：対話型AIかつチャットボット

Open AIのチャットボットツールChatGPTは、生成AI技術を使用した対話型AIチャットボットです。ユーザーの質問を解釈し、大量のソースデータに基づいて自然な応答を生成することができます。

あらかじめ決められたチャットボットスクリプトだけでなく、ChatGPTのクリエイターはインターネット全体を情報源として使用してチャットボットを訓練しました。AIチャットボットとして、ChatGPTは会話の流れを促進し、ユーザーの入力から継続的に学習します。

Shopify InboxとShopify MagicによるSidekick：対話型AIかつチャットボット

Shopify Magicは、オンラインストアを最適化するEC向けのAIツールです。その中の1つが、カスタマーサービスのやり取りを自動化し、質を損なうことなく起業家を支援するAI駆動のチャットボットShopify Inboxです。

Inboxは対話型AIを使用して、ショップのチャットで顧客の問い合わせに対してパーソナライズされた回答を生成し、顧客が必要な回答をより効率的に得られるようにします。

この機能は時間を節約し、顧客体験を向上させ、さらにはより多くの閲覧者を購入者に変えることで売上を向上できます。

Sidekickはレポート、配送情報、ビジネスの成長を支援するAI搭載のECビジネスアドバイザーです。従来のチャットインターフェースを使用しています。

使用例：カスタマーサービス向けルールベースのチャットボット

企業は、対話型AIとルールベースのチャットボットの両方を使用して、顧客リクエストを効率的に解決し、カスタマーサービスの体験を合理化できます。

ルールベースのチャットボットはAIボットよりも制限がありますが、初期のカスタマーサービスの会話を処理し、顧客を適切な人間のエージェントに誘導することができます。

ルールベースのチャットボットは、返品を開始するなどのルーティン作業を顧客に案内することもできます。この自動化により、ビジネスの顧客体験が向上し、一般的な質問に対して即座に応答を提供できます。

たとえば、アパレルECビジネスでは、ルールベースのチャットボットをプログラムして「ご質問は何ですか？」という会話を開始します。

その後、「返品手続き」や「返品」というフレーズを含むユーザーの質問に対して、「返品手続きに関してサポートいたします。注文番号はお持ちですか？」と応答するように指示できます。

この時点から、ビジネスは「はい」と「いいえ」への応答を指定できます。たとえば、ユーザーに注文番号の見つけ方を教えたり、返品手続きを開始するリンクを提供したりできます。

ユーザーがルールベースのチャットボットの会話フローの範囲外のクエリを送信した場合、ビジネスはチャットボットにユーザーを人間のエージェントに接続できます。

使用例：カスタマーサービス向けAIチャットボット

対話型AIソリューションは、より複雑なカスタマーサービスのリクエストやタスクを処理できるため、企業は対話型AIエージェントを使用して、カスタマージャーニーのさまざまなポイントをサポートできます。商品選択の手助けから、予約スケジュールまで幅広く対応します。

たとえば、化粧品ビジネスは、ユーザーが自分のニーズに合った最適な商品を見つける手助けをするために、Shopify Inboxなどの対話型AIアプリケーションを使用することがあります。

この場合、ユーザーは対話型AIチャットボットに対して、以下のようなさまざまな具体的な質問をすることができます。

• オイリー肌に最適なファンデーションはどれですか？
• 結婚式で泣いたら、このマスカラは落ちますか？
• 焼けた肌に合う良い赤いリップはどれですか？

AIチャットボットは自然言語を理解するため、ビジネスオーナーが各質問を予測して事前に応答をスクリプト化する必要なく、役立つ回答を提供できます。

この種のチャットボットは、ショッピングをする顧客のバーチャルアシスタントとして機能し、最小限の人間の支援でより複雑なカスタマーサービスタスクを自動的に処理します。