コミュニケーションは、歴史が始まって以来人生の本質でした。技術の進化に伴い、コミュニケーションのモードとスタイルも進化しました。初期の会話は、人間同士の口頭およびテキストによるやり取りに限定されていました。これらの相互作用は通常、感情、コンテキスト、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、相互作用は現在、機械、つまり人間と機械の相互作用を含むように拡大して来ました。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）、会話型ユーザーインターフェイス（CUI）への移行は自然で、ニーズに基づいており、この移行によりコミュニケーションが容易になりました。CUIには、自然言語でユーザーと対話するチャットボットが登場しました。人工知能とNLP機能を使用したさらなる機能強化により、チャットボットは自然言語でのユーザーの発話を理解できるようになりました。ユーザーの発話からタスクを導き出し、タスクをちゃんとに実行するために必要な情報を抽出します。AI駆動でNLPベースのチャットボットと音声アシスタントは最新のテクノロジーであり、最近のすべてのビジネスに必須となっています。 
会話型ボットとは何ですか？
会話型ボット又はチャットボットは、人、デジタルシステム、およびインターネットに接続された物との間のインテリジェントな仲介者として機能するバーチャルアシスタントです。これは、アプリケーションまたは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、構文専用のコマンドを入力するか、アイコンをクリックすることによって達成された以前のコミュニケーション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組み合わせてユーザーとチャットするように設計されています。応答は、ボタン、カレンダー、又はユーザーが応答できる速度を上げる事が出来るその他のウィジェットの形式で提供されます。
AIを活用したメッセージングソリューションまたは会話型ボットは、未来への足がかりとして機能します。会話型ボットは、デジタルメディアコミュニケーションに精通した自動化されたコンピュータプログラムです。インテリジェントなバーチャルエージェント、組織のアプリとWebサイト、ソーシャルメディアプラットフォーム、およびメッセンジャープラットフォームを介してコミュニケーションします。ユーザーは、音声またはテキストを使用してそのようなボットと相互作用し、情報にアクセスし、タスクを完了し、トランザクションを実行できます。では、会話型ボットが特別な理由は何でしょう？これは一言で言えば： 
インテントとエンティティとは何ですか？
会話型ボットは3つの課題を持っています。
- インテント検出-ユーザーが何を望んでいるかを理解する。
- エンティティ抽出-ユーザーが望んでいることを達成するために、ユーザーから必要な情報を抽出します。
- ダイアログフロー/会話-ユーザーが望むことを達成します。
ユーザーの発言はすべて発話と見なされます。このユーザーの発話から、インテント、および会話を行うために不可欠なエンティティを抽出するのは、会話ボットのタスクです。たとえば、次のユーザーの発話を考えてみましょう。“今週末ロンドンに飛びたいです。”インテントとは、ユーザーの意図の事です。これは通常、ユーザーの発話内の動詞または名詞の形式で提供されます。上記のユーザーの発話から、会話型ボットはユーザーのインテントを“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。エンティティは、ユーザーインテントで識別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または情報の集まりです。ボットが必要とするさまざまな形式のエンティティが複数存在する可能性があります。これらはユーザーの発話の一部である可能性があります。又は、ボットはユーザーにエンティティ値の入力を求める場合があります。たとえば、上記のユーザーの発話では、“ロンドン”と“今週末”は、それぞれ目的地と旅行日のエンティティの値を形成します。お気づきのとおり、“ソース”エンティティの値が欠落しているため、ボットはユーザーにそれを要求する必要があります。ご覧のとおり、エンティティは場所、日付、時刻、人など、どのようなタイプでもかまいません。 
インテリジェントボットを構築する方法は？
ボットはそのままではスマートではありません。機械学習、ビッグデータ、自然言語処理などのテクノロジーを活用することで、ある程度の人工知能を発揮できるようにはなっています。チャットボットは、ユーザーのニーズを認識し、ユーザーの視点やコンテキストを理解し、ユーザーの気分や感情に応じて応答する場合によりインテリジェントになります。そのインテリジェンスにより、チャットボットは会話のあらゆるシナリオを分けなく処理できます。会話型ボットが人間を理解するための鍵は次のとおりです。人間の意図を識別し、ユーザーの発話から関連情報を抽出し、その発話に対して関連するアクション/タスクをマッピングする機能です。NLP（自然言語処理）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サイエンスです。ダイアログ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、ユーザーの口調や感情に対応することで、会話に非常に重要な人間的なタッチを加えると伴に、正確で適切な応答をユーザーに提供します。インテリジェントボットの構築に役立つもう1つの側面は、ナレッジベースを持つことです。これにより、ボットは静的な応答を返す必要がある、よくある質問に対応できるようになります。ナレッジコレクションの構築は、カテゴリのシステムに従って、相互に依存するすべてのプロパティと関係を使用して、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。データのこの構造化された分類は、ボットがユーザーの問い合わせに効果的かつ簡単に回答するのに役立ちます。