このセクションは、ボットの作成と公開、Kore.aiボットビルダーツールを使用して作成されたボットの自然言語処理の有効化と使用のプロセスを説明するトピックを含んでいます。ボットビルダーの利用が初めてで、使用する用語と概念を理解したい場合は、ボットの概念を参照してください。
ボットを構築する
Kore.aiボットビルダープラットフォームにアクセスすると、以下のステップに従って、すぐに最初のボットを構築できます。このドキュメントでは、各ステップについて詳しく説明します。 
上記の各ステップを詳しく見ていきましょう。
定義と構築
このステップは、2つのサブタスクで構成されています：
- ボットを定義または設計する
- ボットを構築または開発する
ボットを定義または設計する
すべてのボットは、明確に定義されたユースケースを解決できるように構築される必要があります。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には、市場要件を収集し、内部ニーズを評価することが含まれます。通常このプロセスには、関係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、およびボット開発者を含めるのが良いでしょう。ボットに何をさせる必要があるのか、よく検討してください。各ステップの明確な説明とさまざまな会話の流れのフローチャートは、ボットの構築プロセスを容易にするのに大いに役立ちます。プラットフォームの推奨事項：ボットを設計する際には、次のステップを考慮します：
- ユーザーニーズの理解：ボットのスコープを設定します。市場の要件を収集し、内部のニーズを評価してユーザーの要望を特定する上で、ビジネススポンサー、ビジネスアナリスト、およびプロダクトオーナーが重要な役割を果たします。
- チャットボットの目標を設定：明確に定義されたユースケースを作成するのに役立ちます。これには、上記で特定したスコープをユースケースに変換することが含まれます。このフェーズにはボット開発者を参加させることをお勧めします。
- チャットボットとの会話の設計：ユーザーとの対話において、考えられるすべてのシナリオでチャットボットの動作を定義します。会話のシミュレーションは、考えられるすべてのシナリオを特定するのに大いに役立ちます。
ボットの機能と理想的なユースケースが明確に定義されると、ボット開発者はボットタスクの構成プロセスを開始し、インテントとエンティティを定義し、会話型ダイアログを構築できます。チャットボットを設計する際に留意すべき点：次の質問に答えてみてください（一部でも結構です）：
- ターゲットオーディエンスは誰ですか？技術に精通した顧客を対象とした技術支援ボットは、銀行の顧客などの一般人向けの支援ボットと比較すると、異なる設計が必要です。したがって、対象ユーザーの特定は常に重要です。
- このグループと最も共鳴するボットペルソナはどれですか？これは、ボットがあらゆる状況でどのように話し、行動するかを定義するのに役立ちます。
- ボットの目的は？目標、つまりボットが対処する必要のある顧客からの問い合わせは、あらゆる会話のエンドポイントを定義します。
- ボットが解決すべき問題点は何ですか？ボットの目的とスコープは、ボットが何に対処し、どの時点で人間のエージェントが引き継ぐ必要があるかを特定するために設定します。
- ボットが企業や顧客にもたらすメリットとは？ボットを利用する主な利点は、時間を節約できることです。ユーザーは、人間のエージェントが問い合わせに応答できるようになるまでの時間を無駄にすることがありません。ビジネスオーナーが、すべての顧客のニーズに応えるために待機する必要もありません。
- ボットに実行させたいタスクは？ユーザーとの会話のシミュレーションは、ボットに対応させるタスクの特定に便利です。
- ボットを使用するチャネルは？これにより、ボットの表示方法がある程度明確化されます。チャットボットで利用できるさまざまなオプションは、使用するチャネルやメディアによって制限されます。
- ボットが対応する言語は？多言語コミュニティに対応する場合、言語サポートが不可欠であり、同時に辞書を構築すると便利です。
ボットを構築または開発する
ボットの機能と理想的なユースケースが明確に定義されると、ボット開発者はボットタスクの構成、インテントとエンティティの定義、会話型ダイアログの構築のプロセスを開始します。
標準ボットの作成す
- 有効な資格情報を使用して、ボットビルダープラットフォームにログインします。
- ランディングページで、右上の新しいボットをクリックします。
- ドロップダウンから、最初から始めるオプションを選択します。
- 新しいボットの作成ウィンドウで、ボット名フィールドに名前を入力します。
- デフォルトのボット言語ドロップダウンリストからJapaneseを、ボットタイプドロップダウンリストから標準ボットを選択します。
- 作成をクリックします。
ボットタイプの選択
要件に基づいて、作成するボットのタイプを選択します。次のいずれかを作成できます
- 標準ボット会話フローにさまざまなタスクがマッピングされた最も一般的なタイプのボットです。
- ユニバーサルボット複数の標準ボットをリンクします。
- スマートボット企業内のさまざまな業務分野で継承できる一般的な機能。
ボットタスクの定義
標準ボットを作成したら、ボットの動作を定義する準備が整います。ボットを定義するには、ボットタスクから始めます。ボットの機能とダイアログは、前のステップで定義した仕様から自然に決まるはずです。ボットに実行させたいタスクのリストの確認に時間をかけることには、常に価値があります。実際に開発を開始する前に、ボットに提供させたい利点と解決させたい問題点が挙げられていることを確認してください。長い目で見れば、これは間違いなく時間の節約につながります。次のいずれかの方法で、ボットの1つ以上のタスクまたはフローを定義します。
- 「ボットの概要」ページで、タスクウィジェットの+新規タスクをクリックします。これにより、ダイアログまたはアラートタスクを追加できます。
- 上記のタスクに加えて、左側のナビゲーションの会話スキルメニューから、対応するスキルページの作成ボタンをクリックして、追加するスキルを選択できます。
スキルは、エンドユーザーのニーズに応えるのに役立つボットの機能です。スキルには、フライトの予約、気象警報の取得、ユーザーの問い合わせへの応答（ナレッジグラフ）、さらにはユーザーをスモールトークに参加させるなどのダイアログおよびアラートタスクが含まれます。Kore.aiボットビルダーから次のスキルを定義できます。
- ストーリーボード–魅力的な会話を設計し、ビジネスユーザー、会話デザイナー、言語の専門家、ボット開発者間のコミュニケーションを簡素化します。
- ダイアログタスク–複数インテント、サブインテント、およびコンポーネントノードで構成され、ユーザーとボットの間で複雑な会話フローを実行します。
- アラートタスク–Webサービスでイベントを監視し、イベントが発生するとユーザーに通知メッセージを送信します。このタスクタイプは、スケジュールされたポーリングまたはWebhookを使用したほぼリアルタイムの通知に使用できます。
- ナレッジグラフ静的なFAQページを、インテリジェントでパーソナライズされた会話エクスペリエンスに変換します。重要な用語の階層を構築し、階層内の適切なノードに質問を追加し、ユーザーへの応答タスクをボットに任せることで、サポートスタッフがより複雑なタスクに従事できるようにします。
- スモールトーク–エンドユーザーをカジュアルな会話に引き込み、ボットの社交性を高め、再訪率を向上させます。
NLP用にボットをトレーニングする
優秀なボットは、反復プロセスを使用して十分にトレーニングされています。タスクと会話フローを開発した後に、ボットをトレーニングできます。そうすると、ボットはユーザーの発話をより正確に理解し、エンジンはユーザー入力に基づいて1つのボットタスクまたはインテントを別のタスクよりも優先させることができます。ボット開発者とビジネスアナリストは協力して、初期トレーニングを完了させるために使用するサンプル発話とパターンを用意します。ボットを一旦デプロイすると、内部テストとフィールドデータによってさら増強されます。次のツールは、NLPエンジンがユーザー入力を効率的かつ正確に認識して応答するように、ボットをトレーニングするのに役立ちます。
- 機械学習を使用してボットをトレーニングし、発話認識を改善します。
- タスクまたはインテントのための発話、同義語、パターンを追加することで、FMエンジンとボットの設定を微調整できます。
- 割り込み処理、マルチインテント検出などを定義して、ボットインテリジェンスを強化します。
詳細については、自然言語処理用のボット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、公開後にエンドユーザーがボットにアクセスして使用するボットへのチャネルの追加について説明します。エンドユーザーは、ボットが公開されて有効なチャネルにデプロイされた後にのみ、拡張ボットタスクによりボットと対話できます。チャネルとは、SMS、メール、モバイルアプリ、Webサイト、メッセージングアプリなど、ボットが存在できるさまざまな通信プラットフォームを指します。ボットビルダーを使用すると、チャットボットタスクを一度設計し、チェックボックスを選択するだけで、20以上のチャネルにデプロイできます。詳細については、ボットへのチャネルの追加を参照してください。
ボットのテスト
ボットを構築してトレーニングが完了した後に生じる最大の疑問は、ボットのNLPモデルがどれだけ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。エンドユーザーエクスペリエンスを向上させるには、計画しているすべてのメッセージングチャネルでボットをテストすることを考慮する必要があります。MLモデルとNLPモデルを注意深くテストおよび分析し、正検知と誤検知に細心の注意を払いながら、多数の競合する発話を使用してモデルに誤ったトレーニングをしていないことを確認しなければなりません。テストは、ボットをデプロイする前にさらに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。トレーニングまたは再トレーニングのすべてのラウンドの完了後、トレーニングモデルを確認して、加えられた変更が適切であるかどうか、またそれらがNLPモデルを強化できたのか、劣化させていないかどうかを判断する必要があります。ボットに話しかけるオプション、発話テスト、およびバッチテストは、ボットのパフォーマンスのテストと改善に役立ちます。詳細については、ボットのテストを参照してください。
公開
ボットを構築して十分なテストが完了したら、選択した環境とユーザーが関与する通信チャネルにボットをデプロイします。デプロイを進める前に、主要関係者と協力し、すべてのボットとボット機能をレビューしてから承認することをお勧めします。ボットタスクをあなたのアカウント、Kore.aiスペース、又は会社のアカウントに公開します。タスクを公開すると、ボット管理者への公開リクエストが発動されます。ボット管理者は、デプロイを確認して承認または不承認にすることができます。ボットがすべての関係者によって承認されると、事前に有効化されたチャネルを介してエンドユーザーにデプロイできます。詳細については、タスクの公開を参照してください。
分析
ボットが一旦デプロイされたら、ユーザーがボットをどのように使用しているかを継続的に監視し、反復プロセスを使用してボットの管理と改良に積極的に努めることが大切です。ボットのパフォーマンスを、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、会話や、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、感情などの他の変数の監視を含め、結果を分析する必要があります。さらに、ボットの開発者とアナリストは協力して離脱地点を特定し、取り扱われなかったタスクや言語の障害を明らかにし、会話が放棄された理由を見極めて、サービスとスクリプトのパフォーマンスを監視しながらボットのNLPと機能的パフォーマンスを向上させます。ボットのNLPと機能的パフォーマンスを向上させるには、収集したデータを使用する必要があります。たとえば、ボットがボットのインテントまたはFAQにマッピングできなかったすべての発話を確認し、ボットを再トレーニングして将来それを特定できるようにします。タスクの失敗については、プロセスがどこで失敗したかをトラブルシューティングし、解決策を見出すことができます。優れたボットを構築することは容易ではありませんが、適切なプラットフォーム、少しの工夫、そしてテストと反復の意欲は、ボットの成功を達成するのに大いに役立ちます。詳細については、ボットの分析を参照してください。
要約
まとめると、ボットビルダーは、エンタープライズ規模でスマートチャットボットを設計、開発、テスト、および展開するための繰り返し可能なプロセスを備えたWebベースのツールを提供します。コードやカスタムソフトウェア、大規模なサーバースペースやインフラストラクチャの変更を必要とせずに、これらすべてを実行できます。 