顧客が直接に触れるAIシステムとしてのボットのあり方【第7回】

コツ1：最初から多くを期待せず、できることからボット化する

　2022年時点の現実解は、特定用途のフローボットを複数、並列で利用することとし、「できるものから」「簡単な用件から」じわじわとボット化していくのが良いだろう。ボットのカテゴリで紹介したコンシェルジュボットのような万能なボットは未来の話だと割り切る。

コツ2：クローズクエスチョン型で質疑応答をデザインする

　ボットからの質問の仕方には、顧客に自由に発話させる「オープンクエスチョン」と、回答が一意に決まる「クローズクエスチョン」がある。顧客の回答が一意に決まっていくように、ボットの質問は、できる限りクローズ型にする。

　冒頭で紹介したLINEを使った粗大ごみの申し込みでは、オープンクエスチョンは「捨てるものは何」という質問だけだ。以後は「どこに持ち込むのかの4択」「ゴミの個数」「午前か午後か」というクローズクエスチョンである。

コツ3：PDCAサイクルを高頻度に回せる体制を確立する

　「ピントのぼけた回答をするボットを野放しにしておくとCXが下がる」という点は強調しておきたい。この点は、常識の範囲で考えれば想像は容易だろう。

　従来のコンタクトセンター基盤では、フローや自動音声対応（IVR）の設定などは、よほどのことがない限り変更しないのが当然だった。変更する場合も、ベンダーに任せ「やってもらう」という文化があったかもしれない。だが先行企業からは「ボットのトレーニングは牧歌的な態度ではいけない」との指摘が異口同音に聞こえてくる。ボットのトレーニングは内製化することが重要である。

　幸い、ボット基盤において、ボットのふるまいを記述するためのツールのほとんどが、エンドユーザーでも扱えるようなGUI（グラフィカルユーザーインタフェース）を備えることが多い（図3。関連動画）。週に複数回、理想を言えば毎日、修正舵を当てながら、ボットのふるまいを矯正できるような組織体制を取ることが望ましい。

図3：最新ツールのGUI（グラフィカルユーザーインタフェース）の例。ボットの設定やコールフローの内製化を促し、顧客対応の改善を支援する

　上述した銀行の例では、6人分のタスクを代替した専従要員2人はデータアナリストでもある。ボットが回答にまごつき電話を切られるまでの秒数や、ボットとの会話が何ターン以上になると電話を切られるといったデータから、最適なボットのふるまいを決め、フレーズやアノテーションなどに対しきめ細かなアップデートを繰り返している。