人工知能チャットボットにはいくつかの種類が有ります。
①ルールベースチャットボット
・使い方
予め設定されたルールやフローに基づいて、ユーザーの入力に反応します。ユーザーが選択肢を選ぶ形式が多いです。
・特長
決められた範囲内で非常に精確な返答が可能です。トラブルシューティングやFAQには有効。
・良い所
シンプルで直感的に操作できる、学習が不要で導入が簡単。
・信頼性
ルールに従ったやり取りなので非常に高い信頼性を持ちます。
・誤差
ユーザーの入力がルールに合致しない場合、誤った返答をする可能性があります。
チャットボットの教科書 ↓
②AIベースチャットボット（機械学習型）
・使い方: 大量のデータから学習し、ユーザーの入力に対して柔軟に返答します。会話内容を理解し、進化し続けることが特徴です。
・特長
より自然な会話が可能で、自己改善を繰り返すことができます。会話内容に応じて学習し、ユーザーに合わせた回答を提供できます。
・良い所
ユーザーの意図を正確に理解し、複雑な質問にも対応できる。
・信頼性
初期段階では少し誤差が生じることがありますが、学習が進むにつれて高精度になります。
・誤差
特に学習データが偏っていたり、少ないと精度が低くなることがあります。
③GPT系チャットボット
・使い方
GPT-3やGPT-4などの大規模言語モデルを使用して、ユーザーとの自然な対話を行います。質問応答、文章生成、会話形式で利用されます。
・特長
非常に自然な会話が可能で、広範囲な知識に基づいて答えを提供できます。特にテキスト生成が得意です。
・良い所
創造的な内容や多様な話題に対応できる。例えば、ストーリー作成やアイデアの提供などにも適しています。
・信頼性
高いが、時々事実誤認や不正確な情報を含む場合があります。確認が必要です。
・誤差
質問が曖昧だったり、学習データに基づく誤りが生じることがあります。
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④音声認識チャットボット
・使い方
音声入力を受け付け、音声で返答をするタイプのチャットボットです。音声認識技術を活用して、音声で会話を行います。
・特長
ハンズフリーで会話が可能。ユーザーが音声で操作できるため、スマートフォンや家電製品に組み込まれています。
・良い所
手を使わずに操作できる、特に移動中や作業中に便利。
・信頼性
音声認識の精度に依存しますが、ノイズ環境やアクセントに弱いことがあります。
・誤差
発音や背景音によって誤認識されることがあります。
⑤チャットボット・プラットフォーム（Low-code/No-code）
・使い方
プログラミングの知識がなくても簡単にカスタマイズできるプラットフォームを使って、チャットボットを構築できます。
例としては
Dialogflow、Microsoft Bot Frameworkなど。
・特長
手軽に導入でき、特定のニーズに合わせて柔軟にカスタマイズが可能。
・良い所
非エンジニアでも簡単に構築できる点。サポートが充実していることが多い。
・信頼性
高いが、プラットフォーム依存や設計によってはパフォーマンスに影響することがあります。
・誤差
カスタマイズの範囲によっては、予期せぬ動作をすることがあります。
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⑥セマンティック検索型チャットボット
・使い方
ユーザーの質問に対して、意味を理解した上で最適な回答を検索エンジンやデータベースから引き出します。
・特長
質問の意味を深く理解し、精度の高い情報を提供できる。
・良い所
専門的な知識が求められる場合に有効。質問の背後にある意図を理解し、正確な情報を提供できます。
・信頼性
質問に対する答えの正確性はデータベースの質に依存します。
・誤差
データベースに情報がない場合、誤った結果を返すことがあります。
各チャットボットの選定は、目的に応じて適切なものを選ぶことが重要です。例えば、単純なFAQ対応であればルールベース、自然な会話や複雑な処理が求められる場合はAIベースやGPT系が有効です。