FAQシステムとチャットボットは最強の組み合わせ！？

2022.11.02 FAQシステム

FAQシステムとチャットボットは最強の組み合わせ！？

前回、前々回とFAQシステムとチャットボットについて解説してきましたが、
今回はこの両者を連携する、いわゆるFAQチャットボットについて解説したいと思います。

FAQシステムとチャットボットの違い

まず、FAQシステムやチャットボットについておさらいしておきましょう。
構築または導入する目的としては、業務効率化や顧客満足の向上という共通点がありましたね。
ただ、その手段はFAQシステムとチャットボットでは違いがありました。

例えば、FAQシステムの方が向いているシチュエーションとしては次のようなシーンがあります。

情報システム部門のヘルプデスク業務として
コールセンターのオペレーター業務のマニュアルとして

情報量が多く、簡易な回答では解決できないなどの場合はやはりFAQシステムが必要です。

逆にチャットボットの方が向いているシチュエーションとしては次のようなシーンがあげられます。

アパレルを代表とする購買向けサイトの顧客接点として
対話形式が有効なサービスサイトの顧客接点として
シナリオ形式の回答が有効な顧客接点として

比較的情報量として少なく、対話型で簡潔に回答できるようなシーンに向いています。

では、これをどう連携すると効果的に利用できるのか、
つまり、どうするとFAQチャットボットになるのか、考えてみます。

FAQシステムとチャットボットを組み合わせる

では、ここからFAQシステムとチャットボットの両者を活かす方法について解説しようと思います。

一言で言ってしまうと、それぞれの長所を活かして組み合わせることです。

方法としては、ユーザーからのお問い合わせを受け付けるインターフェース部分に
チャットボットを配置し、チャットボットの対話中に、必要に応じてバックエンドのFAQシステムに
補足情報や詳細情報を回答させます。
この組み合わせが“FAQチャットボット“と呼ばれたりしています。

例えば、損害保険に関するチャットボットがあったとしましょう。
このチャットボットはシナリオ形式で、利用者を誘導して必要な情報に行きつくような作りに
するとします。
利用者が「損害保険の申請方法について教えて？」と質問した場合、
以下の選択肢を回答として用意します。

死亡保険
傷害保険
医療保険
その他保険

ここで、利用者が「医療保険」と選択した場合、さらにブレイクダウンされて、
医療保険の中で該当しそうな申請内容を回答し、
詳細な内容についてはFAQシステムにリンクさせて申請ページを表示させるなどします。

FAQサイトではユーザーが質問する際にキーワード検索を用いることがありますが、
検索ワードが曖昧な場合や適切でない場合、情報にたどり着けないという状況がままあります。
しかし、チャットボットにした場合、多少曖昧な質問でも質問の意図を判断して回答できるようになり、
そこから詳細な記事や資料をレコメンドできるようになります。

このように、FAQシステムとチャットボットを連携することには、
必要な情報にたどり着きやすくなるというメリットがあります。

FAQシステムとチャットボットの連携事例

弊社の事例を一つご紹介しましょう。

社内向けの情報共有サイトとして弊社サービスをご利用中のお客様の事例です。
元々某大手の情報共有ツールをお使いだったのですが、
検索スピードの問題や、資料を保管しているデータベース同士を串刺しでまたいで検索できない
などの問題で、ナレッジリングに移管していただくことになりました。
先に、FAQシステムとして導入していただいていたのですが、
さらなる利用向上を検討した結果、AIチャットボットを導入していただきました。
これにより、キーワード検索かカテゴリからの記事の選択というナレッジの照会に加えて、
対話型のチャットボットでの問い合わせという手段が増えました。

例えば、以前は個人向けの防災商品を調べるのに“防災“というキーワード検索が使われていましたが、
このキーワードでヒットするナレッジは実に120以上の記事が存在する状態でした。
個人向けの商品は勿論、法人向けの防災商品や、中には防災訓練や防災マニュアルなどの記事も
ヒットしていたわけです。
利用者からすると、キーワードを複合させてもっと絞り込むか、ページを送って記事を見つける必要が
ありました。

しかし、チャットボットを利用することにより、
「個人向けの防災商品の提案資料ある？」
「個人向けの防災商品教えて？」
という対話形式による問い合わせができるようになり、
チャットボットが、この質問は“個人向けの防災商品について聞いている”と判断して、
そこから必要な情報をFAQシステムに連携し、より絞り込んだ記事を推薦できるようになりました。

先ほどの個人向け防災商品の問い合わせでは、120以上の防災に関連する記事の中から、
個人向けの防災商品に関連した記事6本に絞り込んで推薦できるようになりました。
つまり、よりピンポイントにレコメンドできるようになったわけです。

※このチャットボットはIBM Watsonを使用した弊社のChatAIdeになります。

チャットボットをインターフェースにする利点

また、チャットボットをインターフェースにすることでの利点もあります。

先ほどの事例で言いますと、
ユーザーは「防災」ということについて質問していると言うことは分かるのですが、
防災という“ビッグワード“だと、実際に参照している記事などのログ情報と紐づけて分析しなければ、
ユーザーがどんな情報を欲しがっているのかなどが分かりません。
ところが、チャットボットで対話形式になると、ユーザーが何を必要としているのか
質問内容が一目瞭然です。

どんな防災商品なのか？
個人なのか？
法人なのか？
サービスマニュアルが欲しいのか？
防災マニュアルなのか？

このように質問が文章となるため、利用者の“意図“を読み取れるようになり、把握しやすくなります。

また、FAQシステムと連携することで、チャットボットと対話してきた内容からFAQシステムがレコメンドした記事が、
最終的に参照されたのかどうかも把握できるようになります。
逆にレコメンドした記事が参照されない場合は、記事自体がユーザーの探していたものとそぐわないか、
記事の作りに問題があるのか、などが分かるようになります。
このように、管理側にとっても、求められている要望や要求が分かりやすく、分析が容易になる
というメリットがあります。