チャットボット開発における自然言語処理 (NLP) の役割
公開: 2023-05-22デジタル化されたビジネス エコシステムは、人間がますます機械と関わる空間として進化してきました。 チャットボット開発が、ほぼすべての業界において究極の変革をもたらしたことは否定できません。 開発者の立場に立つと、これらのデジタル コンパニオンが顧客とのビジネス インタラクションをどのように変えたかを知ると、圧倒されるでしょう。 パーソナライズされた推奨事項、即時サポート、そして人間のような会話を備えた AI を活用したチャットボット開発により、対話が大幅に合理化されました。
強力なチャットボットの進化を背景に、NLP テクノロジーが力を発揮しています。 私たちの感情を理解し、意図を検出し、ニュアンスを理解する仮想アシスタントは 10 年前に存在したでしょうか? AI の専門分野である NLP は、チャットボットの開発を強化し、ボットが人間のような会話で顧客と関わることを可能にします。 インテリジェントなチャットボットの開発における NLP の役割を検討する時期が来ました。
自然言語処理 (NLP) とは何ですか?
NLP は、チャットボットが人間の感情を理解できるようにする AI のサブセクションです。 チャットボットとの会話中に私たちが使用する単語や語彙には、私たちの感情が込められています。 NLP は深層学習に基づいているため、コンピューターが人間の感覚の実際の意味を導き出すのに役立ちます。
AI を活用したチャットボットは、人間のやりとりの背後にあるコンテキスト、意図、感情を理解することができます。 スマートチャットボットの開発により、現実の人間を模倣した人間のような会話が生成されます。
人間の感情を理解するこの能力により、NLP は検索エンジンや他のアルゴリズムと異なります。 NLP は、いくつかのキーワードだけに依存するわけではありません。 むしろ、チャットボットが会話の背後にある本当の意図を理解するのに役立ちます。
NLP が意図を特定し、それをボットに伝えると、ボットは開発者がどのようにプログラムしたかに基づいて人間のように反応します。
NLP はチャットボットでどのように機能しますか?
人間は自然言語を使用して互いにコミュニケーションをとります。 一方、機械は人間からの入力を解釈しながらプログラミング言語を使用します。 これら 2 つの主要な概念を融合することで、自然言語処理は人間と機械のシームレスな対話を促進します。 これは、人間がプログラミング言語を知らなくてもマシンと直接通信できることを意味します。
NLP を利用したチャットボット開発により、ボットは顧客からの口頭または書面による入力から情報を取得し、それを処理する自由を獲得します。
チャットボット開発者は NLP モデルに取り組み、機械が人間の対話を解読し、人間と同じように応答できるようにします。 コンテキストを識別し、ユーザーの意図に基づいて返信できます。
インテリジェントなチャットボット開発は、顧客との対話とエンゲージメントにおいて大きな可能性を秘めています。 当然のことながら、企業はサポート システムをこれらの直感的なボットと統合しています。 世界のチャットボット市場の漸進的な成長の軌跡を見てみましょう。
出典: https://www.statista.com/statistics/656596/worldwide-chatbot-market/
このグラフは、世界のチャットボット市場が 2025 年に 12 億 5,000 万ドルのマイルストーンに達する見込みであることを示しています。2016 年のチャットボット市場はわずか 1 億 9,080 万ドルでした。 これは、AI ボットの指数関数的な成長の可能性を示しています。
NLP はインテリジェント ボットの開発にどのように役立ちますか?
チャットボット開発における NLP の役割を検討する前に、これらの統計を見てみましょう。
- 大企業の 40% は、2019 年にすでに何らかの形でチャットボットを導入していました。
- これらの企業の 46% は、テキストまたは音声の検出に NLP を使用しています。 さらに 14% は顧客サービスを合理化するために NLP を使用しています。
- 調査対象の組織の 10% は、データ分析に NLP を利用したボットを使用しています。
チャットボットの開発中、NLP エンジンは主に機械学習および深層学習テクノロジーを使用します。 NLP がインテリジェントなチャットボット開発に役立つ理由は次のとおりです。
- 意図の認識
スマート ボットを導入している企業には、特定の目的でヘルプデスクに連絡してくる顧客がいます。 業界によって、この意図の性質は大きく異なります。 たとえば、フードデリバリーアプリで最高のピザコーナーを探している顧客は、医薬品を購入する顧客とは異なる意図を持っているでしょう。
NLP を使用したチャットボット開発のおかげで、ユーザーは現在、検索中に自分の意図を特定し、文を完成させるためにスマート テクノロジーに大きく依存しています。 これは、NLP が人間の音声の単語、接続詞、文法、複数性、その他の自然な要素を処理することを意味します。
スマートボットは各ユーザーの意図を認識し、適切なアクションを実行します。 通常、AI ボットは、使用されるビジネスに関連付けられた基本的な一連のインテントを使用してトレーニングされます。
開発者は、さまざまな意図に対処するために個別の NLP モデルを考案する必要があります。
- エンティティの操作
エンティティとは、製品、場所、場所、時間、人物、またはそれ自体に関連する単語やデータを指します。 チャットボットの開発中、NLP はユーザーからの特定の単語を識別するために使用されます。 プログラムに従って、これらの単語を利用可能なエンティティと照合し、プログラムされたエンティティを収集してタスクを完了します。
- インタラクションの簡素化
自然言語処理を使用すると、顧客がボットと対話するときに言語が障壁になることはなくなります。 チャットボットの開発プロセスには、NLP を使用して会話を簡素化することが含まれます。
- NLP を利用したスマート ボットは、一般名詞をチェックして大文字を削除するため、ユーザー入力を正確に認識できます。
- NLP を備えた AI ボットは、語彙に新しい単語を追加し続け、洗練された単語のストックを他のボットに転送します。
- チャットボットの開発中、NLP は文法、接続詞、時制を理解し、顧客との変換を簡素化するのに役立ちます。
- ユーザーは企業とのコミュニケーション中に短縮形を使用することがあります。 ボットは、会話の正確な意味を引き出すために、これらの短縮語を拡張するように訓練されています。 さらに、理解を促進するために単語間のアポストロフィを削除します。
- チャットボット開発における高度な NLP 機能には、機械翻訳、ドキュメント分析、コンテンツの識別などがあります。
- インテリジェントで状況に応じた会話
スマートチャットボット開発の秘密は、ユーザーの意図を理解し、状況に応じた応答を思いつくようにマシンをトレーニングすることにあります。 クエリの処理中に、NLP エンジンは次の要素を評価します。
- 発話:ユーザーはさまざまな方法で文章を伝えることができます。 そのチャットボットは、発話の性質に基づいてこれらの文を評価し、応答を生成します。
- 意図:すでに説明したように、チャットボットの開発プロセスには意図の特定が含まれます。 したがって、ボットは問題ステートメントを特定し、ユーザーを支援します。
- コンテキスト:コンテキストは、ボットがユーザーが話している内容を識別できるようにするもう 1 つのパラメーターです。
- セッション:セッションは、対話期間の開始時点と終了時点を含む、ユーザーの会話中の両方の時点を記録します。
チャットボットの開発プロセスには、上記の要素に基づいて応答をプログラミングすることが含まれます。
NLP でボット上の会話を効率化する 4 つの方法
62% もの顧客が人間よりもチャットボットとの対話を好むことをご存知ですか? これは主に、彼らの瞬時の反応、正確さ、そして自発的な反応によるものです。
視聴者の大多数が機械に傾いているため、チャットボットの開発プロセスを再考する時期が来ています。 まだ NLP の統合が欠けている場合は、すぐに競合他社に後れを取ることになります。
NLP でチャットボット上の会話を効率化し、顧客を引き付ける 4 つの方法を検討します。
- 異なる言語間で自然に会話する
NLP が始まる前、チャットボットがユーザーの意図を特定するための主な障害は、顧客が入力を提供する方法が多様であることでした。 開発者は、人間の言語でチャットボットを訓練するために、チャットボットの開発に十分な期間取り組んできました。 その結果、チャットボットからのシステム生成の応答であっても状況に応じたものとなり、感情的なニュアンスを理解できるようになります。
NLP のおかげで、開発者は人間指向のテキストとシステムが生成した応答の間の接続を確立することに成功しました。
NLP は、さまざまなタイプの顧客リクエストを区別することができます。 これらのリクエストに対応するためのパーソナライズされたアプローチにより、顧客エクスペリエンスが大幅に向上します。 具体的には、AIを活用したチャットボット開発により、以下の要素をこれらのツールで解釈できるようになります。
- テキスト構造
- 言語意味論
- スピーチフレーズ
- 非構造化データ
- 言語を超えた形態素
- 略語と口語
- 顧客満足度の向上
オンライン プラットフォームや e コマース サイトからの即時応答は、今日のミレニアル世代が期待しているものです。 チャットボット開発で NLP を使用すると、これらのツールが質問を分析し、複雑さに基づいて優先順位を付けることができるようになります。 その結果、ボットは状況に応じて即座に応答し、顧客満足度の向上を実現します。
特に、企業からの迅速な対応は、顧客の信頼を育むのに大いに役立ちます。 これは最終的にビジネス量の増加につながります。 スマート ボットは e コマース分野のトレンドセッターであり、Ubuy のような確立されたオンライン小売業者がこのテクノロジーを採用しています。
専用ボットを使用すると、顧客はプラットフォーム上で適切な時間と注目を得ることができます。 e コマース ブランドを含むオンライン小売業者は、顧客維持率が高くなりました。 さらに、これらのスマート ツールは、新規顧客の獲得にかかるコストと労力の軽減にも役立ちます。
- 顧客サービスコストの削減
チャットボットを統合することで、企業が顧客サービス経費を最大 30% 削減できることを知るのは印象的ではありませんか?
どのような業界で事業を展開しているかに関係なく、収益性を考慮しながら顧客サービスのコストを考慮することになります。 チャットボット開発中に NLP を使用すると、人間の関与が最小限に抑えられることになります。 これにより、小売業者は顧客サービスのコストを削減できます。 AI を活用したボットを統合して、日常的なタスクや繰り返しのタスクを実行してみませんか? このアプローチは、ワークフローを合理化するだけでなく、組織の効率も向上します。
- 状況に応じたエンゲージメント
顧客は、問題を解決するために貴社に連絡を取るときに、あるエージェントから次のエージェントにリダイレクトされることを嫌います。 最悪のシナリオでは、その多くは実際のエージェントからのサポートを受けられなくなります。 この苦い経験はビジネスに悪影響を及ぼし、顧客の喪失につながる可能性があります。
不満を抱いた顧客の 91% は二度と戻ってこないことを忘れないでください。 チャットボット開発で NLP を使用すると、コンテキストに応じたエンゲージメントが活用されます。 これは、スマート ボットがユーザーの背景情報を評価し、状況に応じて応答することを意味します。 さらに、人間のエージェントはコンテキストを把握できるため、顧客は問題を何度も繰り返す必要がなくなります。
まとめ
NLP は自動化された会話に革命をもたらし、人間と機械指向のコミュニケーションの間のギャップを橋渡ししました。 したがって、NLP を含むチャットボット開発は、少なくとも今後 10 年間は積極的な開発者の注目を集めるはずです。
NLP が進化し続ける中、開発者はその驚くべき機能を強化するために高度なテクノロジーを実験しています。 強化された言語モデル、洗練されたアルゴリズム、より優れた意味解釈により、チャットボットは人間の応答を再現し続けるでしょう。 デジタルで運営されている e コマース ブランドや企業がスマートチャットボット開発の利点を活用できるのも不思議ではありません。