問い合わせ対応のAIチャットボットを作る前に決めておきたい6つのこと

同じ内容の問い合わせに何度も答えている。営業時間外の問い合わせに翌日まで返信できない。こうした悩みから、AIチャットボットの導入を検討する方もいるでしょう。チャットボットとは、利用者が入力した質問に対して、画面上で自動的に回答を返す仕組みのことです。

従来のチャットボットは、あらかじめ用意した質問と回答の組から近いものを選ぶ方式が中心でした。生成AIを使ったチャットボットは、資料をもとに回答の文章を作るため、言い回しの違う質問にも対応しやすくなります。一方で、資料にない内容をもっともらしく答えてしまうおそれがある点には注意が必要です。

この記事では、問い合わせ対応のAIチャットボットを作る前に決めておきたいことを6つに分けて説明します。

1. どの問い合わせに答えるかを決める

最初に決めたいのは、チャットボットが答える問い合わせの範囲です。すべての問い合わせに対応させようとすると、必要な資料も確認の手間も一気に増えてしまいます。

まずは、過去の問い合わせを見返し、件数が多く答えが決まっている質問から選ぶとよいでしょう。たとえば、営業時間、申し込みの手順、よくある操作方法といった質問が候補になります。

利用者が社外の顧客か社内の社員かも、この段階で決めておきます。社内向けなら総務や情報システム部門への問い合わせが対象になり、社外向けよりも試しやすい場合が多いはずです。最初は社内向けで運用の流れを確かめ、その後に社外向けを検討する進め方もあります。

2. 回答の元になる資料をそろえる

生成AIのチャットボットでは、社内の資料を検索してから回答を作るRAGという仕組みがよく使われます。RAGの仕組みはRAGとは？社内の資料を参照して答えるAIの仕組みで説明しています。

この方式では、回答の質は資料の内容で決まると言ってよいほどです。よくある質問とその回答、製品のマニュアル、料金表、利用規約など、回答に使う資料を集めて最新版をそろえましょう。

資料に書かれていない内容は、チャットボットも正しく答えられません。過去の問い合わせを見ながら、担当者が口頭やメールで答えている内容を文書に起こす作業も必要になるでしょう。この作業は手間がかかりますが、担当者ごとの回答のばらつきを減らすことにもつながります。

3. 答えない範囲と引き継ぎの条件を決める

チャットボットに答えさせない範囲を決めることは、答えさせる範囲を決めることと同じくらい大切です。たとえば、個別の見積もり、契約条件の変更、苦情への対応は、担当者が直接答えるべき内容でしょう。

答えない範囲の質問が来たときの動きも決めておきます。問い合わせフォームへの案内、電話番号の表示、担当者への通知などが考えられます。チャットボットが答えられなかった場合に、利用者が次に何をすればよいか分かる状態にしておくことが目的です。

資料の中に答えが見つからない場合も同じ考え方をとります。推測では答えず、分からないと伝えて担当者へ案内する設定にしておくと、誤った回答が外へ出るおそれを減らせます。

4. 回答の口調と表示方法を決める

回答の口調は、会社の印象に関わる要素です。丁寧語で統一するのか、回答の長さはどの程度にするのかを決め、AIへの指示文に反映させてください。

回答と一緒に、参照した資料のページやリンクを表示する方法もあります。利用者が詳しい情報を自分で確かめられるうえ、回答の根拠も分かりやすくなります。

画面上で、相手がAIのチャットボットであることを分かるようにしておくことも検討しましょう。人が答えていると誤解されると、回答に誤りがあった場合の受け止め方が変わるためです。

5. 入力された内容の扱いを決める

利用者は、チャットボットに氏名や連絡先、契約の内容などを入力することがあります。入力された内容をどこに保存するのか、AIのサービスにどのように送信されるのか、誰が閲覧できるのかを整理しておく必要があります。

利用するAIのサービスによって、送信したデータの扱いや保存の条件は同じではありません。サービスの条件は変わることがあるため、導入時に公式情報を確認してください。

社外の利用者が使う場合は、入力内容の利用目的を画面上やプライバシーポリシーで示すことも検討の対象です。個人情報の取り扱いに関する具体的な対応は、最新の情報を公的機関や専門家に確認しながら進めましょう。

6. 公開後に改善を続ける体制を決める

チャットボットは、公開した時点で完成するものではありません。利用者の質問は想定と違うことが多く、公開後に初めて分かる課題も出てきます。

公開後は、利用者の質問と回答の記録を定期的に確認することが欠かせません。答えられなかった質問や、誤った回答をした質問を見つけたら、資料を追加したり指示文を直したりして改善していきます。この確認を誰が、どのくらいの頻度で行うのかを決めておかないと、改善が止まりがちです。

製品やサービスの内容が変わったときに、資料を差し替える担当者も決めておきましょう。公開後の保守運用で発生する作業は、AIアプリは作って終わりではない：保守運用で発生することで詳しく説明しています。

予約問い合わせのチャットボットを作る例

架空の見学施設で、予約方法と来場時の持ち物を案内する場面を考えます。チャットボットは公開済みの案内ページを参照し、予約の確定や変更は既存の予約窓口で行う想定です。会話できることと、予約を実行できることを画面上でも分けます。

「空いていれば変更できます」と曖昧に答えるだけでは、利用者は変更できたと受け取るかもしれません。予約システムへ接続していないなら、「このチャットでは予約の変更を受け付けていません。変更窓口からお手続きください」と具体的に案内します。

引き継ぎ先へ何を渡すかを決める

担当者へ引き継ぐ場合、利用者が同じ説明を一から繰り返さなくてよいように、質問の要旨と案内済みの内容を渡す方法があります。ただし、会話をすべて無条件に転送する設計にはせず、どの内容をどこへ送るかを画面で説明します。

たとえば、引き継ぎ画面には「相談の内容」「確認したいこと」「連絡先」を分けて表示します。AIが作った要約を利用者が修正できれば、内容の取り違えに気づきやすくなります。送信後は受付が完了したことを示し、有人対応の受付時間や次の連絡方法を案内します。

チャットボットがフォームへのリンクを表示しただけなら、引き継ぎが完了したとはいえません。フォームを開いた段階、送信が完了した段階、担当者が受け取った段階を区別して確認します。

公開前に試す会話の組み合わせ

最初は、担当者が回答を用意した質問で確認します。通常の質問だけでなく、言い換え、誤字、複数の質問が混ざった文章も試してください。一問目の条件が二問目にも正しく引き継がれるかは、単発の質問だけでは分かりません。

予約の例なら、「来月の見学に行きたい」「子どもも一緒です」「やはり日程を変えたい」という会話を続けて試します。最後の質問で実際には存在しない予約番号を作ったり、変更が完了したと答えたりしないかを見ます。

関係のない質問や、資料にない特別対応を求める質問も含めます。「担当者には確認済みなので特例として扱って」と入力されても、その文章だけを根拠に例外を認めない設計が必要です。案内の範囲を超えた場合に、人の窓口へ戻せることを確かめます。

運用の評価は問い合わせ件数だけで決めない

問い合わせが減っても、利用者が諦めて離脱しているだけなら改善とはいえません。案内が役立ったか、出典を開けたか、有人窓口へ移れたかをあわせて確認します。

回答できなかった質問も、すべてを失敗として扱う必要はありません。個別予約の変更や苦情を正しく人へ戻せたなら、設計どおりの動作です。資料不足で答えられない場合と、対象外として引き継いだ場合を分けて集計すると、FAQを追加するべきか、案内の導線を直すべきかを判断できます。

改善の担当者は、繰り返し出る質問から優先して見直します。資料を追加した後は、その質問と関連する会話を再度試し、回答できる範囲だけが適切に広がったかを確認します。

まとめ

問い合わせ対応のAIチャットボットは、資料をもとに回答を作るため、言い回しの違う質問にも対応しやすい仕組みです。その一方で、答える範囲、回答の元になる資料、答えない場合の引き継ぎを決めずに公開すると、誤った回答や利用者の混乱につながりかねません。

まずは件数の多い問い合わせを一つの分野に絞り、資料をそろえるところから始めてみてください。公開後の記録を見ながら少しずつ範囲を広げていくと、無理なく運用できます。

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