チャットボットとは
チャットボットとは、自動でユーザーとコミュニケーションを取り、適切な回答を提示するプログラムのことを指します。主な導入シーンは、以下の通りです。
- コーポレートサイト：企業に対する問い合わせに回答する
- サービスサイト：「このページの解説は役に立ちましたか？」などの質問をチャットボットに設置し、顧客満足度を計測する
- ECサイト：用途や予算をチャットボットに入力してもらい、おすすめ商品を提案する
- コールセンター：よくある質問に対する回答など、問い合わせの一次受けとして活用する
このように、チャットボットはさまざまなシーンで使われており、業務の効率化や顧客満足度の向上に役立っています。
チャットボット導入に失敗する原因
ここでは、導入に失敗する5つの原因を紹介します。
- 目的が明確ではないのに導入した
- 必要な回答が登録されていない
- AIを「機械学習型」にして応答精度が下がった
- 導入後に分析や更新ができていない
- チャットボットの導線が適切に設置できていない
導入後の失敗を防ぐため、具体的な原因を見ていきましょう。
目的が明確ではないのに導入した
導入の目的が明確でないと、自社が求めるサービスと合致しないチャットボットを選んで失敗するリスクがあります。何を目的に導入するのか、事前に検討することが大切です。
例えば、顧客対応用チャットボットの場合、以下のような目的があります。
- 自社商品の紹介
- 自社サービスへの登録手続きの説明
- 既存顧客の質問・疑問に対するサポート
- 見込み客の獲得など
「自社商品の紹介」をしたいのに「見込み客の獲得」をメインとしたチャットボットを選ぶと、適切な回答が提示されないケースが多発し、失敗につながることもあるでしょう。
関連部署や担当者の意見を集め、自社の課題を踏まえた上で導入の目的を明確にすることが大切です。
必要な回答が登録されていない
チャットボットは、事前に登録した回答をもとにユーザーへの対応を行います。そのため、必要な回答が登録されていないと、ユーザーは「チャットボットでは欲しい情報が得られない」と感じ、メールや電話での問い合わせが増加します。
ユーザーがどのような回答を求めているのかを精査し、疑問や問題を解決できる回答を登録しなければ、チャットボットが活用される頻度は減少してしまうでしょう。
業務負担軽減や業務効率化のためにチャットボットを導入しても、利用頻度が低ければメールや電話での問い合わせは減らないため、回答を充実させておくことは大切です。
AIを「機械学習型」にして応答精度が下がった
チャットボットで使用されるAIには「機械学習型」と「ディープラーニング型」の2種類があります。ディープラーニング型は導入時に大量のFAQデータが必要となる一方、機械学習型は最低限のFAQデータで運用が可能です。
しかし、機械学習型AIの応答精度を高めるためには「学習用データの登録」と「回答の評価」を行わなければなりません。必要な作業を怠ると応答精度が下がり、チャットボットが適切に機能しなくなります。
自社の運用システムに適したAIを搭載しているか、事前に確認した上でチャットボットを選ぶことが大切です。
導入後に分析や更新ができていない
チャットボットは導入したら終わりではなく、定期的な分析や更新が必要です。導入後に何もしないまま放置していると「回答が古い」「ユーザーが求める回答が不足している」といった事態に陥ります。
結果的にユーザーから「チャットボットが機能していない」と認識され、失敗の原因になるでしょう。
また、定期的な分析・更新が必要だと理解していても、メンテナンスに必要な人員を確保できなかったり、運用ルールが不明確だったりして放置状態が続くこともあります。事前に、メンテナンスにかけるリソースやルールを定めておくことが重要です。
チャットボットの導線が適切に設置できていない
ユーザーがチャットボットに行き着くための動線を設置していないと、存在を認知してもらえないということが起こります。
例えば「ウェブページの下部など、ユーザーがアクセスしづらい場所に設置されている」「チャットボットが小さくて見にくい」といった場合、チャットボットが利用されない可能性が高まるでしょう。
また「公式LINEからの問い合わせが多いのに、ウェブサイトにしかチャットボットを設置していない」など、ユーザーの行動を無視した設置も失敗につながります。ユーザーにチャットボットの存在を認知してもらうための工夫が必要です。
チャットボット導入の失敗を防ぐための改善方法
ここからは、失敗を防ぐための5つの改善方法を紹介します。
- チャットボットにどのような役割を任せるか明確にする
- KPIを設定、定期的に検証・改善を繰り返す
- 自社の課題に合ったサービスを選ぶ
- 責任者を明確にしておく
- 導入前に必ずテスト運用を行う
適切な方法を取り入れ、チャットボットを活用してもらえる環境を作りましょう。
チャットボットにどのような役割を任せるか明確にする
チャットボットを導入する際は、運用時に任せる役割を明確にすることが大切です。例えば、以下のような役割が挙げられます。
- 公式サイトのコンバージョン率を現在より◯％向上させる
- 見込み客のリード獲得件数を◯％増やす
- 1カ月あたりの電話対応件数を◯％削減し、コールセンターの業務効率を向上させる
上記のような役割が明確になっていれば、導入すべきチャットボットの種類も判断しやすくなります。チャットボットは種類によって割り当てられる役割や得意分野が変わるため、目的と照らし合わせながら比較検討してください。
▼チャットボット導入について詳しく知りたい方は、こちらの記事をご覧ください。
KPIを設定、定期的に検証・改善を繰り返す
KPI（Key Performance Indicator、重要業績評価指標）とは、目的達成までのプロセスに設定する目標数値（中間目標数値）のことを指します。チャットボットに関するKPIの事例は、以下の通りです。
- 起動数：ユーザーに対してチャットボットが表示された回数
- アクション数：チャットボットに対してユーザーがアクションした回数
- 利用率：起動数に対するアクション数の割合
- 誘導数：チャットボットが提示したページにユーザーが移った回数
- コンバージョン数：商品購入などのコンバージョンを達成した回数
KPIを基準に、定期的な効果測定・改善のサイクルを繰り返すことで、より利便性の高いチャットボットになります。
自社の課題に合ったサービスを選ぶ
チャットボットはサービスによって機能が異なるため、自社の課題を解決できるものを選ぶことが重要です。
例えば、チャットボットの主な種類として「AI型」と「シナリオ型（非AI型）」が挙げられます。
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種類 |
特徴 |
活用シーン |
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AI型 |
自然言語処理に基づき、文脈から適切な回答を提示できる |
問い合わせ内容が想定しづらいシーン（顧客サポートや社内問い合わせなど） |
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シナリオ型（非AI型） |
事前に設定したシナリオ通りに選択肢を提示し、ユーザーに選んでもらうことで回答にたどり着く |
問い合わせ内容がある程度決まっているシーン（ECサイトなど） |
このように、AIの有無で活用に適したシーンは変わります。自社の課題と照らし合わせた上で比較検討しましょう。
責任者を明確にしておく
チャットボットの運用には、指揮をとる責任者が必要です。
例えば、導入前は「目的の設定」「ツールの選定」「ツール提供業者とのやり取り」、導入後は「運用状況の確認」「KPIの設定と効果測定」「回答のアップデート」などの作業が発生します。責任者を決めておけば、導入から運用まで一貫した対応が可能です。
また、チャットボットを運用する際には不具合が起きたり、クレームが入ったりする場合があります。不測の事態を想定した上で責任の所在を明らかにし、迅速な対応ができる体制を整えることが大切です。
導入前に必ずテスト運用を行う
導入前にテスト運用を行い、チャットボットが適切に機能しているか確認することも大切です。たとえ時間をかけて回答を用意しても、全てを網羅できているとは限りません。
利便性の低いチャットボットを導入すると、ユーザーの満足度が低下する原因になるため注意が必要です。実際にチャットボットを稼働させ、改善点を洗い出すとよいでしょう。
テスト運用時に確認しておきたい項目は、以下の通りです。
- 不足している回答
- 理解しづらい回答
- 回答の精度
- チャットボットまでの導線 など
改善点をもとに修正を加えれば、クオリティを高めた状態でチャットボットの運用を開始できます。
失敗しないチャットボットの導入方法
ここでは、失敗しない導入方法のポイントを4つ紹介します。
- ユーザーのニーズを正しく把握する
- ニーズに合ったチャットボットを選ぶ
- 直感的に操作できるタイプを選ぶ
- 回答やシナリオを整備する
各ポイントを踏まえた上で、チャットボットを取り入れてください。
ユーザーのニーズを正しく把握する
チャットボットを導入する際は、ユーザーのニーズを満たせるようにする必要があります。ユーザーが求める回答を用意できないチャットボットだと、満足度低下の原因になるでしょう。
ユーザーのニーズを把握したい場合は、テスト運用時にアンケートを取るのがおすすめです。「回答に不備がないか」「チャットボットに行き着くまでの導線が分かりにくくないか」など、さまざまな意見を集めることでユーザーのニーズを把握できます。
アンケートの結果で改善点が見つかった場合は、修正を加えて満足度の高い回答を提示しましょう。
ニーズに合ったチャットボットを選ぶ
チャットボットを導入して失敗しないためにも、ユーザーのニーズを満たす機能を備えた製品を選ぶことが大切です。
近年は、ユーザーの文脈を読み取ってスムーズに回答を提示する「自然言語処理技術が搭載されたAIチャットボット」が注目されています。
自然言語処理技術とは、人が話したり書いたりする言葉をコンピューターで処理する技術のことを指します。自然言語処理技術を搭載したチャットボットであれば、話し言葉や書き言葉の曖昧な部分も適切に解析・理解し、適切な回答を提示できるようになります。
自然言語処理技術は今後も発展が期待されるため、ユーザー満足度向上のために役立ててみてください。
直感的に操作できるタイプを選ぶ
複雑なシステム設計のチャットボットだと、構築・修正に時間がかかり、担当者の作業負担が大きくなる可能性があります。
担当者だけに負担が偏らず、どの社員でも運用をサポートできる仕組みを作るためには、直感的に操作できるチャットボットを選ぶことが大切です。
プログラミングの専門知識を必要とせず、画面を見ながらシステムを構築・修正できるチャットボットであれば、担当者の負担が軽減されます。負担が軽くなった分、効果測定や改善点の洗い出しなど、チャットボットをブラッシュアップするための業務に集中できるでしょう。
回答やシナリオを整備する
ユーザーの満足度を高めるためには、回答やシナリオを整備する必要があります。
シナリオ型チャットボットの場合、質問から回答までの流れをシナリオ化するのが基本です。ツールによっては、シナリオのテンプレートが用意されていることもあるので、活用してみてください。
AI型チャットボットは、回答の情報を登録し、AIに学習させます。チャットボットに必要な情報を登録した後は、テスト運用を行い、適切な回答が提示されるか確認しましょう。
テスト運用で不要な回答や理解しづらい回答などを抽出し、修正することでチャットボットの精度を上げることができます。
チャットボットがうまくいかないときは「Helpfeel」の導入を検討しませんか？
「チャットボットがうまく機能しない」「チャットボットで失敗したくない」といった場合は、検索型AI-FAQシステム「Helpfeel」がおすすめです。
HelpfeelはAIと独自の特許技術を組み合わせた検索機能で、ユーザーの問い合わせの意図をくみ取り、自己解決に導くことで問い合わせを削減します。導入企業では64％もの問い合わせ数が削減された実績もあります。
またHelpfeelはFAQシステムでありながら、チャットボットのようなUIで検索と回答を表示することが可能で、サイト上にさまざまな導線を設置することができます。
チャットボットで期待した成果を出せなかったという方はHelpfeelをぜひご検討ください。
まとめ：適切な選択とメンテナンスでチャットボット導入を成功させましょう
チャットボットを導入する際は、目的を明確にし、ユーザーニーズを満たす機能を備えているものを選ぶことが大切です。
KPIを設定し、定期的に効果測定と改善点の検討を行うことで、より利便性の高いチャットボットになるでしょう。
