シナリオ型チャットボットとは？特徴やAIチャットボットとの違いも解説

自社のサイト内でチャットボットを運用する際には、シナリオ型もしくはAI型といった違いを知っておく必要があります。

両者の違いを押さえておくことで、貴社サイトの特徴と突き合わせてどちらを選べばいいかを簡単に確認できるでしょう。

この記事では、シナリオ型チャットボットにフォーカスしながら以下の内容について解説します。

• シナリオ型チャットボットの仕組み
• シナリオ型とAI型チャットボットの違い
• シナリオ型チャットボットの利用すべきシーン
• シナリオ設計を自社内でする方法
• シナリオ設計をブラッシュアップする方法

シナリオ型のチャットボットの使い方がわかれば、人材リソースのひっ迫を解消できる可能性もあるので、ぜひこの記事を参考に理解を深めてみてください。

シナリオ型のチャットボットとは

シナリオ型のチャットボットとは、ユーザーが選択した質問に対してあらかじめ設定されたシナリオやルールに従って回答するプログラムを指します。

仮に通販のサイトで、チャットボットに質問する画面を開くと以下のような展開になるでしょう。

1. チャットボット「質問の種類について以下の選択肢から選んで下さい」
2. ユーザー「商品の損傷について問い合わせをしたい」
3. 「問い合わせしたい商品のURLを回答して下さい」

上記の流れであらかじめ決められた質問にすぐ回答できるようになっています。

先ほどの例のように、通販サイトなどのある程度ユーザーの行動が決められた場所では、質問型のチャットボットは有利に働くでしょう。

シナリオ型とAI型の違い

シナリオ型チャットボットの他にはAI型のチャットボットもあります。

どちらのチャットボットにもユーザー体験や顧客体験を向上させる役割があるといった共通点に変わりはありません。

ユーザー体験とは、ユーザーがサイト上で悩みを解決できたり、したいことができるようになるといった体験全般を指しています（インターネットに関わる場合のユーザー体験）。

たとえば、問い合わせをしたいと考えているユーザーが、「どう問い合わせをしたらいいのだろう？」という疑問を持っていたら、チャットボットやその他のサイト内サービスで疑問を解決できたら、ユーザー体験は向上したといえます。

ただ、シナリオ型とAI型のチャットボットでは「できること」や「価格面」での違いがあるので、以下の項目で詳しく解説します。

シナリオ型はあらかじめルールを決めている

シナリオ型のチャットボットはAI型と比べると、あらかじめ決められたルールのもとでしか動けないという違いがあります。

サイト運営者側やプログラム開発側がユーザー行動を予測して、質問や回答をあらかじめチャットボットのプログラムに組み込んでおかなければなりません。

「商品を購入してから、その商品についての問い合わせがあるだろう」といったように、提供するサービスからのユーザー行動がある程度予測できるサイトでは有効です。

反対に、「この商品を使ってどんなことをしたらいいですか」と質問に対する回答が無数にある対応が必要な場合、利用できないと考えたほうがいいでしょう。

AI型はAIが状況に応じて自由に回答してくれる

シナリオ型の弱点でもあった、答えが無数にある質問に対して自ら考え回答するプログラムを持つのがAI型のチャットボットです。

AI型はユーザーが入力する自由な質問に対して、次のような順番で質問を返していきます。

1. ユーザーが自由に質問を入力する
2. チャットボットが入力した文章からキーワードを抜粋する
3. チャットボットがキーワードの文脈や意図を理解する
4. チャットボットが答えを検索する
5. ユーザー側に答えが表示される

上記のようにユーザー側の質問を理解し、答えを検索した上で回答が表示されるため、シナリオ型チャットボットでは対応が難しかった内容でも回答できます。

シナリオ型は低価格、AI型は高価格である傾向

シナリオ型のチャットボットは事前に設定したルールで動いていくほか、チャットボットで答えられない問題のみ、電話対応することで未然にトラブルを防止できます。

一方でAI型チャットボットは一度プログラムが動き出してしまうと、間違った答えであっても無限に返答できてしまうので、事前にAIのプログラムをシナリオ型以上に作り込まなければなりません。

そのため、シナリオ型とAI型のチャットボットでは、AI型のほうが導入費用が高価格になってしまいます。

シナリオ型チャットボットが有効なシーン

AI型と比較するとユーザー行動が限定されて、質問が運営者側からイメージしやすい場所での活用が有効です。

そのため、簡単な問い合わせ対応などに応用すると効果的な運用ができるでしょう。

シナリオ型チャットボットが有効なシーンを具体的に紹介すると次のとおりです。

• 問い合わせ対応のシーン
• よくある質問への導線
• 商品・サービスの取扱説明

それぞれの対応シーンについて詳細を解説します。

問い合わせ対応のシーン

シナリオ型チャットボットが有効なシーンの一つ目は、問い合わせ対応です。

問い合わせ対応というと、複雑な質問にも対応するべきと考えがちですが、簡単な質問だけをチャットボットで対応すれば良いのです。

シナリオ型の問い合わせ対応は次のように分岐すると考えておくとわかりやすくなります。

• 答えがわかりきっている質問：チャットボットによる対応
• 答えが複雑になっている質問：人による電話対応

上記のようにチャットボットのシナリオやルールで準備ができない質問が送られてきた際には、時間を決めて人による対応をするといいでしょう。

チャットボットは簡単な質問も人が電話対応するといったコストになる部分を削減するために使用します。

よくある質問への導線

シナリオ型チャットボットがよく使われるシーンとして、よくある質問への導線があります。

よくある質問は英語でFAQとも呼ばれ、今まで運営側が蓄積してきた問い合わせデータやユーザーから寄せられる予測できる質問に対して回答したページです。

ただし、よくある質問のページでは、回答が羅列されている場合が多いのでユーザーが答えを見つけるまでにページから離れてしまう可能性があります。

疑問を解消しようとしていても、ページから離れられてはユーザー体験が満たせないため、シナリオ型チャットボットがユーザーの質問を吸い上げて示すように活用します。

このように、ユーザーが疑問を持ったままページから離れることを防ぐ導線として、チャットボットを活用するのも有効な策といえるでしょう。

商品・サービスの取扱説明

シナリオ型のチャットボットにおけるよく使われるシーンには、商品やサービスの取扱説明も含まれます。

使用方法が複雑な商品やサービスまでは対応できませんが、使用用途があらかじめ決まっている商品・サービスで対応可能です。

極論ではありますが、カップラーメンの取扱説明であれば、チャットボットは次のように取扱説明を展開できるようにしておけばいいでしょう。

1. まず包装を取り外します
2. プラスチック製のフタを目印に沿ってあけます
3. 100度近くに沸騰したお湯を容器内部の目印まで注ぎます
4. フタ表面に書かれている目安時間まで待ってからお召し上がりください

上記のように限定的な使い方をする商品・サービスであれば運用も効率的に進みます。

また利用用途が複数あっても、ユーザーから取り扱いシーンを回答してもらえば、そのシーンに沿った回答を展開できます。

シナリオの設計方法

シナリオ型のチャットボットを利用する際に切っても切り離せないものがシナリオ設計です。

シナリオ設計とは、プログラムのなかでユーザーを目的の場所まで案内する導線のルールづくりを指しています。

シナリオ設計では以下の項目を設定し・抽出し、細部の回答を決めていきます。

• ターゲット設定
• 質問内容
• 分岐の設定

各設定・抽出項目を確認していきましょう。

ターゲット設定

シナリオ設計するためにはまずターゲットから決めていく必要があります。

ターゲットとは、シナリオ型のチャットボットが誰に対して回答をするのかを指しています。

ターゲット設定をするためには、以下の詳細な項目を確認してください。

• 性別
• 課題抽出
• 問い合わせシーンの想定

上記項目について以下で解説します。

性別

ターゲット設定でおこなうことの一つ目は、性別をどちらにあわせるかです。

自社の商品を利用しているユーザーは男女どちらのほうが多いかを確認して、対象となる性別のユーザーがわかりやすいシナリオを設定します。

課題抽出

続いては社内やユーザー、その他の第三者視点から商品を利用する際にユーザーが疑問に思うポイントを課題として出し合います。

その後、課題のなかからシナリオに落とし込むものは何かを確認しあい、最終決定を行いましょう。

仮に課題設定をしきれない場合には、ユーザーの疑問が解消できるチャットボットになるため、ユーザー体験が低下する恐れがあります。

問い合わせシーンの想定

課題抽出で自社商品に対する問題点を洗い出したら、ユーザーがどのような状況下で問い合わせしてくるのかも確認します。

問い合わせシーンの想定では、商談中に出た質問をまとめたり、電話対応した質問をデータ化したものが役に立つでしょう。

また、あらゆる問い合わせ・質問データを駆使し、回答を社内でロールプレイングして確認してください。

質問内容の抽出

ターゲット設定が完了したら、質問内容の抽出に移っていきます。

質問内容の抽出では、次の施策の実行を考えるといいでしょう

• 必要に応じてアンケートを取る
• 質問内容の書き出し
• 解答内容は課題を解決できるかの確認

それぞれ解説します。

必要に応じてアンケートを取る

質問内容を抽出するためには、必要に応じてアンケートを取らなければなりません。

自社商品を使う際に出た疑問をアンケートサービスに発注したり、Twitterの質問機能を使って大規模な調査をおこなったりしてもいいでしょう。

アンケートにはオンライン・オフラインを含め様々な方法があり、現時点でのユーザーの悩みを細かく抽出できるのでおすすめです。

質問内容の書き出し

質問内容を出たままシナリオ設計に反映してしまうと、重複する質問と重複する回答が出てしまうので、消去しなければなりません。

質問内容全体を整理し最適化することで、ユーザーが質問しやすい状況を作り出しましょう。

回答内容は課題を解決できるかの確認

また回答内容は課題を簡単に解決できる内容になっているかの確認も必要です。

回答内容が複雑になっていて、社内では理解できるもののユーザーが理解できない内容になっていないかを第三者視点をいれながら確認しましょう。

また仮に現状自社内で解決できない問題が発見できた場合には、社内体制の改善につなげながら、シナリオに落とし込むのはストップし、人による電話対応へつなげる体制を構築しておきましょう。

分岐の設定

最後はシナリオの分岐設定をおこなっていきます。

分岐設定とは、ユーザーが質問Aに対して「はい」を選択したら質問Bに、「いいえ」を選択したら質問Cに展開されるシナリオが文字通り分岐することを指します。

このように質問が繰り返され、ユーザーが今持っている疑問を解決できているかを最後にチェックしましょう。

シナリオの改善

シナリオの設計が完了し、いざシナリオ型のチャットボットを稼働させようとしても、エラーが起きてしまうことは多くあります。

そのため、シナリオの改善は常に行っていかなければならないと考えておきましょう。

以下ではシナリオの改善で何をしなければならないかを確認します。

実際にチャットボットを使ってみて不便がないか確認

シナリオを改善する最初のステップは、実際にチャットボットを利用してみて、不便がないかを確認することです。

設計段階では見つけられなかった不具合を社内でチェックし、エラーを修正していきましょう。

すぐに不便がないかのチェックを社外に頼ってもいいのですが、設計段階での間違いを知識として貯めておけるように、まずは社内でのチェック体制を強化してください。

社外人材でテストをおこない課題を抽出する

自社内でのシナリオチェックのあとに、社外人材を使ったテストをおこない、現状のシナリオに対する課題を抽出します。

社外人材は社内人材より、商品やサービスの知識がないことが多いため、純粋な第三者視点を取り入れられるでしょう。

抽出できた課題を社内でもう一度共有し、ユーザー体験を最高にできるチャットボットを開発していきます。

シナリオ型チャットボットは利用シーンを選べば低コストでリソース削減につながる

シナリオ型チャットボットはAI型のチャットボットとは異なり、自由度が低い代わりに利用シーンを限定的にすれば、低コストで質問対応へのリソース削減にもつながります。

最初期にシナリオの設計からテストをし、社内共有をするといった導入の手間はかかりますが、導入から運用に成功すれば人件費の削減にも大きく貢献するでしょう。

その分余った人員を新規事業や売上につながる部門に配置すれば、大きく企業が成長する布石になるはずです。

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