チャットボットは、ビジネスの世界でますます重要な役割を果たすようになってきました。しかし、チャットボットを作るために必要な用語や知識は多岐にわたるため、導入する前に理解しておくことが重要です。
本記事では、海外のZDNETの記事を一部抜粋し、チャットボットを作るうえで知っておきたい用語や、導入事例、最新情報について紹介します。
チャットボットを作るうえで知っておくべき用語
チャットボットは近年、企業や組織において顧客対応や問い合わせ対応の自動化に利用されるようになりました。チャットボットを作るにあたり、以下の用語や導入事例について知っておくべき点があります。
【用語】
NLP (Natural Language Processing)
自然言語処理。人間が使う自然言語をコンピューターで解析・処理する技術。
フロー (Flow)
チャットボットの動作を定義する一連のプロセス。ユーザーがどのようなアクションをすると、どのような返答をするかを定義する。
ディープラーニング (Deep Learning)
機械学習の一種。複数のニューラルネットワークを使って高度な情報処理を行うことができる。
API (Application Programming Interface)
アプリケーション同士を接続するためのインターフェース。外部のデータを利用して、自社のチャットボットに反映させることができる。
【導入事例】
コンシューマー向けサービスのカスタマーサポート
代表的な導入事例として、コンシューマー向けのサービスであるカスタマーサポートが挙げられます。チャットボットを導入することで、人手不足によるカスタマーサポートの品質低下を防ぐことができます。また、チャットボットによる対応は24時間365日対応が可能であり、顧客にとっても利便性が高くなります。
医療分野での診断支援
医療分野においても、チャットボットを活用した診断支援システムが開発されています。例えば、症状を入力することで病名を診断するシステムや、薬剤情報を提供するシステムなどがあります。
ファイナンス業界での質問応答
金融機関では、チャットボットを活用して顧客の質問応答を行うシステムが導入されています。例えば、口座残高の照会や、振込手続きの案内などがあります。
製造業の保守・修理サポートチャットボット
製造業では、保守・修理の問い合わせが多いため、それに対応するチャットボットを導入する例があります。例えば、部品の交換方法や修理手順などを自動で回答することで、カスタマーサポートの負担を軽減し、迅速な対応が可能となります。
グローバルなチャットボット市場が多様化する中で、製造業、銀行・金融機関、小売業、ヘルスケア、IT・通信、エンターテインメント、旅行・観光など、幅広い産業分野においてチャットボットが採用されるようになっています。
オンラインショップの購入サポートチャットボット オンラインショップでは、商品の購入に関する問い合わせが多く寄せられます。そこで、商品検索やカートへの追加、決済などを自動化することで、購入プロセスをスムーズにするチャットボットを導入するようになってきました。
近年のチャットボット動向と最新情報
GPT-3.5の活用
GPTとは、Generative Pre-trained Transformer（GPT）の略で、深層学習を使用して、人間のような会話形式のテキストを生成するタイプの言語モデルです。
GPT-3.5は、OpenAIが開発した大規模な自然言語処理のAIです。この技術を利用することで、より自然な会話を実現することが可能になります。最近では、GPT-3.5を利用したチャットボットが増えてきており、より高度な対話を実現することが期待されています。さらにGPT-4の登場によりますます高度なチャットボットが登場すると考えられます。
現在無料で使用できるのChatGPTは、GPT-3.5を使用しています。GPT-3.5はテキストの入力と出力に特化しており、GPT-4のように画像などのマルチモーダルな入力に対応していません。しかし、GPT-3.5も非常に高い精度を持っており、多くの開発者や研究者が利用しています。
GPT-3.5とGPT-4の違いとは
OpenAIによると、GPT-3.5とGPT-4の違いは、普段の会話ではほとんど分からない程度の微妙なものだそうですが、ベンチマーク試験でのGPT-4の優秀な成績を見ると、信頼性や創造性、知性の面でGPT-4がより優れていることは明らかです。
GPT-4のAPIは使用できない？
まず、GPT-4のAPIについてお話ししましょう。GPT-4を利用するためには、開発者は順番待ちリストに登録する必要があります。登録には、『GPT-4の使用計画について』具体的な情報を提供し、『どのような目的でGPT-4を利用するか』、『新製品の構築や既存製品への統合』、『学術研究』など具体的な内容を提供する必要があります。
GPT-4は大型のマルチモーダルモデルであるため、テキストと画像の両方の入力を受け付け、人間らしいテキストを出力することができます。たとえば、GPT-4を使用してワークシートをアップロードすると、それをスキャンして質問に対する回答を出力することができます。また、アップロードしたグラフを読み取り、提示されたデータに基づいて計算を行うこともできます。
このモデルの知的能力は改善されており、以下のグラフに示されるように、一連のシミュレートされたベンチマーク試験でGPT 3.5を上回っています。
Screenshot by Sabrina Ortiz/ZDNET
まとめ
ビジネスにおけるチャットボットの重要性はますます高まっています。OpenAIが発表したChatGPTは、このビジネスに大きな影響を与えたことは間違いありません。今後も、進化し続けるであろうチャットボットを導入する前に、必要な用語や知識を理解し、導入事例や最新情報についても把握することが大切です。当ブログでも、新しい情報をお届けしてまいりますので、ぜひご活用ください。
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