このセクションには、Botの作成と公開のプロセス、およびKore.ai Botビルダーツールを使用して作成されたBotの自然言語処理の有効化と使用のプロセスについて説明するトピックが含まれます。
Botビルダーを初めてご利用になる方で、当社が使用する用語や概念について詳しく知りたい場合は、Botの概念を参照してください。
ボットの構築
Kore.ai Botビルダープラットフォームにアクセスした後、以下に記載のステップで、すぐに最初のBotを構築することができます。各ステップについてはこの文書で詳述されています。
上記の各ステップについて詳しく見ていきましょう。
定義および構築
このステップは、以下の2つのサブタスクで構成されています。
- Botの定義または設計
- Botの構築または開発
Botの定義または設計
すべてのBotは、明確に定義されたユースケースを解決できるよう構築されなければなりません。明確に定義されたユースケースを作成するための最初のステップは、市場の要件を収集し、社内のニーズを確認することです。通常、このプロセスには、関連するすべてのビジネススポンサー、プロダクトオーナー、ビジネスアナリスト、およびBot開発者を参加させます。
Botがやるべきことについて、良いアイデアを考えましょう。各ステップの分かりやすい説明や、様々な会話の流れを示すフローチャートは、Botの開発プロセスを楽にするのに役立ちます。
詳細については、設計を参照してください。
Botの構築または開発
Botの機能と理想的なユースケースを十分に定義できたら、Bot開発者はBotタスクの設定、インテントおよびエンティティの定義、会話ダイアログの構築などのプロセスを開始します。
Botの機能およびダイアログは、前のステップで定義した仕様から自然に創出されるものです。Botに実行してもらいたいタスクのリストの確認に時間を費やすことは、非常に重要なことです。実際に開発を始める前に、Botにもたらしてほしい利点や解決してほしい問題点を準備しておくようにしましょう。そうすることで、長期的に見て確実に時間を節約することができます。
Botタイプの選択
要件に基づいて、作成するBotタイプを選択します。以下のいずれかを作成することができます。
- 標準Bot – 会話フローにマッピングされた様々なタスクを持つ、最も一般的なタイプのBotです。
- ユニバーサルBot – 複数の標準Botをリンクさせます。
- スマートBot – エンタープライズ内の様々な業種で引き継ぐことができる共通機能に使用されます。
Botタイプの詳細についてはこちらを参照してください。
Botタスクの作成
Botタスクを1つ以上定義します。タスクとは、開発者がユーザーインテントを満たすためにチャットBotに実行させる単純なジョブおよび複雑なジョブの種類を指します。
様々なタスクを組み合わせることで、前のステップで設計した会話の流れ全体をマッピングすることができます。
例えば、旅行Botが実行できる最も一般的なタスクタイプは、チケットの予約、ホテルの検索、天気予報の送信であり、それぞれが異なるユーザーインテントに対応しています。
詳細については、Botタスクの定義を参照してください。
NLP用のBotのトレーニング
最高のBotは、反復プロセスを使って十分にトレーニングされています。タスクや会話フローを作成した後、Botをトレーニングすることができます。そうすることで、Botはユーザーの発話をよりよく理解することができ、エンジンはユーザーの入力に基づいて、Botのタスクまたはインテントを他のものよりも優先させることができます。
Bot開発者とビジネスアナリストは、連携し、初期トレーニングを完了するために使用されるサンプル音声やパターンを提供します。Botの導入後は社内テストやフィールドデータによってさらに強化することができます。
以下のツールは、NLPエンジンがユーザーの入力を効率的かつ正確に認識して応答できるよう、Botをトレーニングするのに役立ちます。
- 機械学習を使ってBotをトレーニングし、発話認識を向上させます。
- タスクまたはインテント用に別の発話、同義語、パターンを追加することで、FMエンジンおよびBotの設定を微調整することができます。
- 中断処理、複数インテント検出などを定義することで、Botインテリジェンスを強化します。
詳細については、自然言語処理のためのBotの最適化を参照してください。
チャネルの有効化
このステップでは、Botの公開後にエンドユーザーがアクセスしてBotと対話できるよう、Botにチャネルを追加します。エンドユーザーは、Botが公開されて有効なチャネルに導入された後にのみ、Botと対話することができます。
チャネルとは、SMS、電子メール、モバイルアプリ、ウェブサイト、メッセージアプリなど、Botが稼働する様々なコミュニケーションプラットフォームのことを指します。Botビルダーでは、チェックボックスを選択するだけで、チャットBotのタスクを一度に設計し、20以上のチャネルに導入することができます。
詳細については、お客様のBotへのチャネルの追加を参照してください。
Botのテスト
お客様のBotを構築およびトレーニングした後、最も重要となるのはお客様のBotのNLPモデルがいかに優れているかということです。これがテストのすべてです。より良いエンドユーザー体験の提供を実現するために、計画されているすべてのメッセージチャネルでBotをテストすることを検討する必要があります。
MLおよびNLPモデルを慎重にテストして分析し、偽陽性と偽陰性に注意を払いつつ、誤って多くの矛盾する発話を使用してモデルをトレーニングしないことを徹底する必要があります。
テストは、Botを導入する前に更なるトレーニングが必要かどうかを判断するのに役立ちます。トレーニングや再トレーニングを行った後は、トレーニングモデルを見直して、変更が適切であるかどうかを判断し、それがNLPモデルを強化したか劣化させたかどうかを判断する必要があります。
Botと話すオプション、発話テスト、バッチテストは、Botのパフォーマンスをテストおよび改善するのに役立ちます。
詳細については、Botのテストを参照してください。
公開
お客様のBotが構築され、テストが十分に行われたら、お客様が選択した環境およびユーザーが利用するコミュニケーションチャネルに導入します。
導入を進める前に、主要なビジネス関係者と協力して、すべてのBotおよびBot機能を確認し、承認することをお勧めします。
Botタスクを自分のアカウント、Kore.aiスペース、または会社のアカウントに公開します。タスクを公開すると、Botの導入を確認し、承認/非承認を行うことができるBot管理者への公開リクエストが開始されます。Botがすべての関係者から承認されると、以前に有効化されたチャネルを使ってエンドユーザーに導入することができます。
詳細については、公開タスクを参照してください。
分析
Botが導入された後は、ユーザーの使用状況を継続的に監視し、反復プロセスを使って積極的な管理および改良を行うことが重要です。Botのパフォーマンスは、エンゲージメント、パフォーマンス、機能の観点から監視し、会話、およびセッションごとのメッセージ、保持、場所、ユーザーの人口統計、感情などの変数を監視して、結果を分析する必要があります。
さらに、Bot開発者とアナリストが連携して、ドロップオフポイントを特定し、タスクまたは言語の障害を検出し、会話が放棄された理由を特定し、サービスやスクリプトのパフォーマンスを監視して、BotのNLPおよび機能的パフォーマンスを向上させます。
収集したデータは、BotのNLPおよび機能的パフォーマンスを向上させるために使用する必要があります。例えば、BotがBotのインテントまたはFAQにマッピングできなかったあらゆる発話を確認し、将来的に識別できるようBotを再トレーニングします。タスクの失敗については、プロセスのどこで問題が発生したかをトラブルシューティングし、解決策を練ることができます。
優れたBotを構築することは簡単ではありませんが、適切なプラットフォーム、多少の構造、およびテストや反復を行うことへの意欲が、Botの成功に大きく貢献します。
詳細については、Botの分析を参照してください。