生成AI（Generative AI）は、特定の入力データを基に新しいコンテンツを生成する能力を持つ人工知能です。この技術を活用することで、自動応答のチャットボットが作られています。この記事では、その仕組みと具体的な事例についてわかりやすく解説します。
生成AIを用いたチャットボットの仕組み
1. データ収集と前処理
チャットボットを作成する最初のステップは、大量のデータを収集することです。このデータは、ユーザーとの対話を学習するために使用されます（※1）。収集されたデータは、ノイズを取り除くための「前処理」が施されます。
2. モデルのトレーニング
次に、前処理されたデータを用いて生成AIモデルがトレーニングされます。代表的なモデルには、OpenAIのChatGPTなどがあります。これらのモデルは、大量のデータを基にして言語パターンを学習し、自然な対話を生成できるようになります（※2）。
3. APIの統合
トレーニングされた生成AIモデルは、APIを介してチャットボットサービスに統合されます。APIとはサービスを提供するシステムやプログラムが、外部のアプリケーションソフトに対し、機能の一部を利用できるよう提供するインターフェースです（※3）。
APIを利用することで、生成AIモデルの機能を簡単に呼び出し、ユーザーからの問い合わせに応答できます。
4. 継続的な学習と改善
チャットボットは、運用中にもユーザーとの対話データを収集し、継続的に学習を行います。これにより、時間とともに応答の精度が向上し、より高度な対話が可能になります。定期的なモデルの更新やフィードバックの反映が行われます（※4）（※5）。
具体的な事例
1. Zendeskのチャットボット
業務の生産性と質を高めるツールである「Zendesk」は、生成AIを活用したチャットボットを導入しています。顧客からの問い合わせに対して迅速かつ正確に応答し、24時間体制でのサポートを実現しています（※6）（※7）。
2. メルカリのチャットボット「Mercari ChatGPTプラグイン」
日本のオンラインマーケットプレイスであるメルカリも、生成AIを活用したチャットボット「Mercari ChatGPTプラグイン」を導入しています。メルカリとChatGPTを連携することで、会話を通じた商品の検索を可能にしています（※8）。
3. ソフトバンクロボティクスのチャットボット「Pepper」
ソフトバンクロボティクス株式会社は介護施設で活躍する人型ロボット「Pepper for Care」を導入しています。ChatGPTを搭載しているため、一人一人に合った自然な会話が実現できます。施設の利用者の話し相手になること、利用者同士のコミュニケーションを盛り上げること、人員不足解消などが期待されています（※9）（※10）。
まとめ
生成AIを用いた自動応答のチャットボットは、企業の顧客対応を効率化し、ユーザー体験を向上させる強力なツールです。データ収集と前処理、モデルのトレーニング、APIの統合、継続的な学習と改善のステップを経て、高度なチャットボットが実現します。今後も技術の進化とともに、さらに多様なサービスが登場することでしょう。
参考元
- （※1）総務省 情報流通行政局 地域通信振興課「自治体におけるAI活用・導入ガイドブック（導入手順編）P.8」
- （※2）総務省「人工知能(AI：エーアイ)のしくみ」
- （※3）コトバンク「API」
- （※4）RICOH「チャットボットの正答率を向上させる方法とは？」
- （※5）総務省 情報流通行政局 地域通信振興課「自治体におけるAI活用・導入ガイドブック（導入手順編）P.60」
- （※6）Zendesk「Zendeskとは？」
- （※7）Zendeskヘルプ「Zendesk AIおよび高度なAIの使い方」
- （※8）mercari「メルカリ、「Mercari ChatGPTプラグイン」の提供を開始」
- （※9）SoftBank Robotics「介護向け 人型ロボット Pepper（ペッパー）」
- （※10）SoftBank Robotics「ChatGPT搭載の介護用Pepper向け会話アプリをリリース〜ご利用者様それぞれに最適化した、自然なコミュニケーションが可能に〜」
※文章の一部は生成AIを活用しています。