チャットボットの学習データって何が必要？回答率向上に必要なデータ例と収集方法

顧客対応の自動化ツールとして近年注目を集めているチャットボットですが、効果的に活用するためには、チャットボットを学習させて回答精度を向上させることが重要です。回答精度に大きく関わるのが「学習データ」ですが、具体的にどのようなデータが必要で、どのように集めたら良いのでしょうか。

本記事では、業務効率化を最大限にサポートするチャットボットの学習方法について詳しく解説します。

チャットボットの導入を検討にしている方は、ぜひ参考にしてください。

チャットボットの種類

そもそもチャットボットとは、「チャット」と「ロボット」を組み合わせた言葉で、ユーザーからの質問や問い合わせにテキストで自動で返答するプログラムを指します。ビジネスシーンにおいてチャットボットを活用すれば、これまで人が対応してきたカスタマーサポートや顧客からの問い合わせ対応を自動化することが可能です。チャットボットは会話の仕組みによって大きく以下の2つに分けられます。

• シナリオ型チャットボット
• AI型チャットボット

それぞれの違いを詳しく見ていきましょう。

シナリオ型チャットボット

シナリオ型チャットボットは、あらかじめ想定されるシナリオを用意しておき、ユーザーに選択肢を提示し、選んでもらうことで回答にたどり着く仕組みです。質問がある程度想定されるケースでは比較的簡単にシナリオ構築できるため、定型の質問が多い場合にシナリオ型が向いています。ただし、シナリオを考えるのに膨大な工数がかかる点や、複雑な質問には答えられない点に注意が必要です。

AI型チャットボット

AI型（学習機能型）チャットボットは、AIがチャット上に入力された質問の意図を分析し、事前に学習した情報を元に回答する仕組みです。先述したシナリオ型チャットボットとの大きな違いは、AIの学習機能の一つである自然言語処理が備わっているため、自由質問に回答できる点です。また、AIが学習を重ねることで精度が上がり、ユーザーの質問に対して適切な回答ができるようになります。

チャットボットの学習方法

チャットボットの学習は、ユーザーの質問に対して正しく回答するために必要な作業です。具体的な学習手順としては、以下の通りです。

1. 導入の目的や課題を明確にする
2. FAQの追加・修正
3. 学習データの収集
4. チャットボットに読み込ませる
5. テスト運用を行う

それぞれ詳しく説明します。

1.導入の目的や課題を明確にする

まず、チャットボットを導入する目的や課題を明確にし、チャットボットの対応範囲を決めておきましょう。例えば、チャットボットで対応したい問い合わせが多い場合はシナリオ型ではなくAI型チャットボットを検討することが有効的です。目的や対応範囲をはっきりさせることで、チャットボットに登録すべきFAQの洗い出しもスムーズになるほか、必要な機能やデータ数も把握できます。

2.FAQの追加・修正

チャットボットの目的や対応範囲を決めたら、想定される質問と回答を洗い出します。

既存のFAQがある場合は、チャットボットに登録するFAQを選定し、ユーザーからの想定質問に自然に回答できるように修正をかけます。また、既存のFAQがない場合、社内への問い合わせ履歴などをもとにFAQを作成すると良いでしょう。チャットボット導入後も、ユーザビリティを高めるために継続的にFAQの追加・修正を行いながら運用する必要があります。

3.学習データの収集

AI型チャットボットの場合、チャットボットが学習するためのデータを収集します。後で詳しく解説しますが、データの質と量が、チャットボットの回答精度に大きく影響します。

4.チャットボットに読み込ませる

チャットボットの学習データや追加・修正予定のFAQが用意できたら、チャットボットに実際に投入し学習させます。自社で学習作業を行う場合は以下の点に注意しましょう。

• 選択肢を多くしすぎない
• 文章は簡潔なものにする
• 必要に応じてリンクをつける
• 会話形式を意識する

使いやすさを意識することで、ユーザーの満足度も向上します。

5.テスト運用を行う

最後に、作成したチャットボットのテスト運用を行い、利用に際して問題がないかを確認します。社内の複数人がテストユーザーとして実際にチャットボットに質問し、以下のポイントを確認します。

• 自然なやりとりになっているか
• FAQが不足していないか
• 分かりづらい用語を使っていないか
• 質問と回答が適切であるか

なお、テスト運用を行う場合は、チャットボットの作成に関わっていない社員が質問する方が、よりユーザーと近い立場でテストが行えるでしょう。

AIチャットボットの精度向上に重要な「学習データ」とは

前章ではAIチャットボットの学習の手順をご紹介しました。ここからは学習データやその収集方法について詳しく解説します。

AI型チャットボットにおいて、問い合わせに対し、AIが適切に回答するために必要となる情報を「学習データ」と呼びます。AIが賢くなるための教科書とも言えるでしょう。AIチャットボットが大量の学習データからパターンや構造を習得し、新しいデータを作成することができます。多くのパターンの学習データを収集すれば、ユーザーのさまざまな質問に対して適切に回答できるようになるのです。

教師データとの違い

学習データと混同されやすい言葉に「教師データ」があります。

学習データはAIが学習する際に使用するデータセット全体を指し、教師データはその中の一部です。
教師データは、入力データとそれに対応する正解データのペアで構成されたデータで、正解データを例として与え、質問と回答を繰り返し行うことで学習させていきます。

回答率向上に役立つ学習データの3つの種類

AIチャットボットの精度を高めるために必要な学習データは、以下の3つに分けながら活用していくことが重要です。

• 訓練データ：機械学習アルゴリズムが特徴量を発見するためのデータ
• 検証データ：訓練データで開発されたAIモデルを評価するためのデータ
• テストデータ：訓練済みのモデルの最終的な評価に使用されるデータ

訓練データはモデルが賢くなるために用いられるもので、検証データはチャットボット最適化のために用いられます。

AIチャットボットの学習方法の種類

AI型チャットボットは、大量のデータを自動的に学習し、データに含まれる規則性やパターンを分析、発見することで、自然言語の理解や生成の精度が向上します。具体的な学習方法として、大きく以下の3つに分けられます。

• 教師あり学習：正解があるデータについて正解データをもとに学習
• 教師なし学習：正解がないデータを分析し結びつきを見つける
• 強化学習：試行錯誤を繰り返して何が最も効果があるかを学習

教師あり学習は、教師データを使用して学習し、出力と目標値との差が少なくなるよう調整します。 AIチャットボットは、このような学習方法により、大量の学習データのもと、質問に対する最適な回答を選択し、提示しています。

AIチャットボットの学習データの収集方法

AIチャットボットの運用には、より正確な回答に導くために十分な学習データが必要です。学習データは以下のような方法で収集が可能です。

• 自社データの活用
• オープンデータセットの活用
• 専門業者への外注

それぞれ詳しく説明します。

自社データの活用

チャットボットに必要な学習データの収集方法として最も良い方法は自社データを活用することです。以下のような手段で学習データを収集できます。

• 社内のドキュメントやFAQの調査
• 過去の問い合わせログの収集・分析
• 社員からのフィードバック収集

社内で過去の問い合わせログを収集し、分析することで、どのような問い合わせが多いかを特定でき、効果的な回答を提供することができます。また、社内アンケートを行い、フィードバックを収集することで、チャットボットへ社員が必要とする情報や抱えている問題に対する回答を反映させることが可能です。

オープンデータセットの活用

オープンデータは、自由に使用でき、誰でもダウンロード可能なデータを指します。政府や研究機関、民間企業などが公開しているこれらのデータセットは、システム開発など様々な目的に利用できます。特に自治体では、AIチャットボット導入促進の一環としてFAQデータのオープンデータ化を進める動きが見られます。オープンデータセットを活用する最大のメリットは、大量のデータを迅速に収集できる点にあります。

一方、オープンデータであっても、ライセンスによっては利用目的（例：商用利用の可否）や改変の条件などが定められている場合があります。そのため、利用規約やライセンスを必ず確認し、チャットボットの学習データとして適切に利用できるかを確認することが重要です。意図せず権利を侵害してしまうことのないよう、利用条件には十分注意しましょう。

専門業者への外注

チャットボットに、より高い精度を求める場合、専門業者に外注して学習データを集めるのも方法の一つです。データ収集を外注すれば、自社でデータを収集する場合に比べ、社内工数を大幅に削減できるメリットがあります。学習データはチャットボットの性能を左右する重要な要素であるため、データの質や量がともに優れた企業に学習データ収集を依頼するのが望ましいです。

学習データを収集する際の注意点

AIチャットボットの学習データを収集する際には、以下の点に注意しましょう。

• セキュリティ対策を万全にする
• 学習データの量と品質を重視する

それぞれ詳しく説明します。

セキュリティ対策を万全にする

チャットボットへ学習させたデータは、チャットボットへの回答にも反映されてしまうため、情報の取り扱いには注意する必要があります。データを学習させる際に、万全なセキュリティ対策を施すことが重要です。具体的には、データの暗号化や権限管理、セキュリティ標準を遵守したクラウドやサーバーを選ぶなど、さまざまな方法があります。

また、定期的なセキュリティ監査や脆弱性診断を行い、リスクとなり得るものを早期に発見し、対処するのが望ましいです。

学習データの量と品質を重視する

学習データの質が悪ければ効率的なチャットボットの活用はできません。大量のデータを収集すれば良い訳ではなく、曖昧なデータや間違ったデータなど、ノイズや外れ値が含まれるとAIが適切に学習できないため、チャットボットの分析・予測精度にも悪影響を及ぼしてしまいます。そのため、チャットボットの精度向上のためには、大量かつ質の良い学習データが必要であり、人の目でその品質をしっかり確保することも重要なポイントです。

質の良い学習データを大量に収集して回答精度を上げよう

チャットボットの導入は、企業の顧客サポート充実や業務効率化に貢献します。特にAI型チャットボットにおいては、回答精度向上のために学習データの質と量が不可欠です。

最近では、AI型チャットボットはさらに進化し、生成AIと連携することで、より自然で人間らしい対話や、ドキュメント・ウェブサイトからの自動応答生成などが可能になっています。これにより、顧客体験のさらなる向上や、より高度な業務効率化が期待できます。

トゥモロー・ネットでは、まさにこの生成AIと連携した次世代型チャットボット「CAT.AI GEN-Bot」を提供しています。GEN-Botは、大規模言語モデル（LLM）を活用し、貴社が持つ既存のドキュメントやウェブサイトの情報を基に、自然な対話でユーザーの質問に自動応答します。FAQ作成の手間を大幅に削減し、常に最新の情報に基づいた回答を提供できる点が大きなメリットです。

これからチャットボットの導入を検討している方も、すでに導入済みでさらなる精度向上を目指している方も、導入成果を高めるために本記事の内容やGEN-Botをご参考にしていただけたら幸いです。

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