チャットBotの概要
会話型ボット
Kore.ai のアプローチ
Kore.ai 会話型プラットフォーム
ボットの概念と用語
自然言語処理 (NLP)
ボットタイプ
ボットタスク
Kore.ai プラットフォームを使う
ボットビルダーのアクセス
Kore.ai ボットビルダーを使う
ボットビルダー
ダイアログタスク
ユーザーインテントノード
ダイアログノード
エンティティノード
サポートするエンティティタイプ
複合エンティティ
サポートする色
サポートする会社名
フォームノード
ロジックノード
メッセージノード
確認ノード
サービスノード
カスタム認証の実装
サービスノード用双方向 SSL
スクリプトノード
エージェント転送ノード
Webフックノード
ノードのグループ化
接続と遷移
ダイアログの管理
プロンプトエディタ
標準ボットの構築
設計
開発 - 標準ボット
ストーリーボード
アラートタスク
アラートタスク
無視する単語 & フィールドメモリ
デジタルフォーム
デジタルビュー
知識グラフ
用語
構築
生成
ボットオントロジーのインポート/エクスポート
解析
知識の抽出
スモールトーク
初めてのボット構築
ボット構築を始める
シンプルなボットを構築
インテリジェンス
コンテキスト管理
概要
コンテキスト管理
セッションおよびコンテキスト変数
コンテキストオブジェクト
ダイアログ管理
サブインテント
エンティティの変更
複数インテントの検出
センチメント分析 (英語)
トーン分析
センチメント管理
デフォルトの会話
デフォルトの標準レスポンス
発話テスト
自然言語
概要
機械学習
ML (機械学習) モデル
基本概念
NLP (自然言語処理) の設定 & ガイドライン
知識グラフのトレーニング
示唆
ランキング & リゾルバ
高度な NLP 設定
チャネルの有効化
テスト & デバグ
ボットと会話
発話テスト
バッチテスト
会話の記録 & テスト
ボットの公開
ボットの分析
概要
ダッシュボード
カスタムダッシュボード
会話フロー
ボットメトリクス (英語)
アドバンスド トピック
ボット認証
言語管理
共同開発
IVR 統合
データ テーブル
ユニバーサル ボット
定義
構築
トレーニング
カスタマイズ
言語の有効化
スマート ボット
スマート ボットの定義
イベントベースのボットアクション
koreUtil ライブラリ
ボット設定
ボットの機能
ボット設定
PII 設定
エラーメッセージのカスタマイズ
セッションを管理する
ボット管理
ボットのバージョン
ボット変数
API ガイド
API 概要
API リスト
API コレクション
SDK
SDK 概要
SDK セキュリティ
SDK アプリ登録
Web 上の SDK チュートリアル
メッセージ形式とテンプレート
モバイル SDK プッシュ通知
ウィジット SDK チュートリアル
メッセージ形式とテンプレート
WebSocket 接続
BotKit SDK の利用
インストール
設定
イベント
機能
BotKit SDK チュートリアル - エージェント転送
BotKit SDK チュートリアル - フライト検索サンプルボット
外部 NLP エンジンの利用
ボット管理者
ボット管理者コンソール
ダッシュボード
ユーザー管理
御社ユーザーの管理
御社グループの管理
ロールを管理
ボット管理
エンロール
ユーザーの招待
一括招待
ユーザーのインポート
AD からユーザーを同期
セキュリティ & コンプライアンス
シングル サインオンを使う
セキュリティの設定
クラウド コネクタ
分析
請求処理
How To
シンプルなボットの構築
バンキングボットの構築
送金タスク
残高の更新タスク
知識グラフを作成
知識グラフへ抽出したFAQを入力
スマート アラートのスケジュール
エージェント転送の設定
パネルやウィジットの設定
デジタル ビューの設定
デジタル フォームの設定
データをデータテーブルに追加
データテーブルのデータを更新
フォームデータをデータテーブルに追加
コンテキストの切り替え
意図を使う
インテントやエンティティのパターン
エンティティ ルール
マルチ言語なボットの動き
カスタム ダッシュボード
ボット メトリクスをフィルターするためのカスタムタグ
グローバル変数
コンテンツ変数
ボット機能を使う
ボットリリースのライフサイクル
グループノードを利用したインテントのスコーピング
Kore-Unblu インテグレーション
  1. Home
  2. Docs
  3. Bots
  4. Chatbot Overview
  5. チャットBotの概要

チャットBotの概要

コミュニケーションは時代の初めから生活の本質でした。 テクノロジーの進化により、コミュニケーションの方法やスタイルも進化してきました。

初期の頃は、会話は人間同士の言葉や文字による交流に限られていました。 これらの交流は、通常、感情、文脈、および前の会話の認識によって導かれます。 コンピュータの出現により、交流は機械、すなわち人間と機械の交流を含むまでに拡大してきました。 コマンドベースのインターフェイスからグラフィカルユーザーインターフェイス(GUI)から会話型ユーザーインターフェイス(CUI)への移行は自然で、ニーズに基づいたものであり、この移行によってコミュニケーションが容易になりました。

CUIによって、自然な言語でユーザーと対話することができるチャットボットが登場しました。 人工知能とNLPの機能をさらに強化することで、チャットボットは自然言語でユーザーの発話を理解し、ユーザーの発話からタスクを導き出し、タスクを正常に実行するために必要な情報を抽出することができるようになりました。

AIを駆使したNLPベースのチャットボットや音声アシスタントは、最新のテクノロジーであり、最近ではすべてのビジネスに欠かせないものとなっています。

会話型ボットとは

チャットボットは、ヒト、デジタルシステム、インターネット対応のモノの間のインテリジェントな仲介役として機能する仮想アシスタントと定義できます。 アプリケーションやWebサイトの従来のグラフィカルユーザーインターフェイス(GUI)を「会話型ユーザーインターフェイス」に置き換えます。 これは、構文固有のコマンドを入力するか、アイコンをクリックすることで達成される以前の通信からのパラダイムシフトです。

チャットボットは、自然言語ベースの会話をミックスして人々とチャットするように設計することができ、応答はボタン、カレンダー、または人の応答速度を加速させる他のウィジェットの形で提供することができます。

この未来への第一歩として、AIを活用したメッセージングソリューションや会話型ボットがあります。 会話型ボットとは、インテリジェントなバーチャルエージェント、組織のアプリ、組織のWebサイト、ソーシャルプラットフォーム、メッセンジャープラットフォームなど、さまざまなデジタルメディアを介してコミュニケーションを取ることに優れた、自動的に動作するコンピュータプログラムのことです。 ユーザーは、音声やテキストを使ってこのようなボットと対話し、情報にアクセスしたり、タスクを完了させたり、取引を実行したりすることができます。

では、会話型ボットの特徴は何でしょうか? 簡単に言うと、

インテントとエンティティとは

会話型ボットは、3つの課題に直面しています。

  1. ⦁ ユーザーが何を望んでいるかを理解する – インテント検出
  2. ⦁ ユーザーが望むことを達成するために、ユーザーから必要な情報を抽出する – エンティティ抽出
  3. ⦁ ユーザーの要望を達成する – 会話/ダイアログフロー

ユーザーが何を言っても発言とみなされます。 このユーザの発言から、会話を進めるために必要なインテントとエンティティを抽出するのが会話型ボットの仕事です。 この記事の残りの部分では、次のようなユーザーの発言を考えてみます。「今週末ロンドンに飛びたい」

インテントとは、ユーザーの意図のことです。 これは通常、ユーザーの発言の中で動詞や名詞の形で出てきます。 上記のユーザー発言から、会話ボットはユーザーの意図を「飛びたい」と理解し、対応するダイアログタスクをトリガーします。

エンティティとは、ユーザーの意図で特定されたタスクを完了するためにボットが必要とするデータや情報の断片のことです。 ボットに必要なさまざまな形式のエンティティが複数存在する場合があります。 これらは、ユーザーの発言の一部として使用することも、ボットがユーザーにエンティティ値の入力を求める必要があることもあります。 例えば、上記のユーザー発言では、「ロンドン」と「今週末」は、それぞれ目的地と旅行日というエンティティの値を形成しています。 ご覧のように、「ソース」エンティティの値が欠落しているため、ボットは同じ値を入力するようにユーザーに要求する必要があります。

ここに示すように、エンティティは、場所、日付、時刻、個人などの任意のタイプにすることができます。。

インテリジェントボットの構築方法

ボットはデフォルトではスマートではありません。 ボットは機械学習ビッグデータ自然言語処理などの技術を活用して、ある程度の人工知能を発揮できるように作られています。 チャットボットは、ユーザーのニーズを認識し、ユーザーの視点や文脈を理解し、ユーザーの気分や感情に応じて応答することで、インテリジェントなものとなります。 その知能の高さが、チャットボットに会話のあらゆるシナリオを簡単に処理する能力を与えているのです。

人間を理解するための会話型ボットの鍵は、人間の意図を特定し、ユーザーの話し手から関連情報を抽出し、その行為に関連する行動やタスクをマッピングする能力です。 NLP(自然言語処理)とは、テキストの意図(インテント)と関連情報(エンティティ)をテキストから抽出する科学です。

対話を管理して複数の会話スレッドを追跡し、コンテキストを記憶し、ユーザーの声や感情に反応することで、会話に必要な人間的なタッチを与えると同時に、ユーザーに正確で適切な応答を提供することができます。

インテリジェントなボットを構築するのに役立つもう一つの側面は、ナレッジベースを持つことです。 これにより、ボットはよくある質問に静的な応答を返すことができるようになります。 ナレッジコレクションを構築することは、カテゴリーのシステムに従って、相互に依存するすべての特性と関係を持つエンティティ、アイデア、およびイベントを表現する試みです。 この構造化されたデータ分類は、ボットがユーザーのクエリに効果的かつ容易に応答するのに役立ちます。

メニュー