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Chatbotは眠らない:24/7のカスタマーサービスを可能にするMendixとChatbotの統合

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Craig White
2017年7月14日

Chatbotを活用したモバイルアプリケーションは、顧客とのコミュニケーション上の障壁を解消し、ユーザエクスペリエンスを大幅に改善し、さらに24時間265日同じ品質のサポートを提供することができます。
Lemonadeなどの新興企業が、消費者が保険の認識を変えることによって、その道をリードしています。
Lemonadeは保険会社ではなく、保険を提供するテクノロジー会社です。
顧客はLemonadeのChatbotと会話をして、火災保険請求をわずか3分で終えることができます。
こうしたサービスは現在のところ、伝統的な保険会社からはまったく聞こえてきません。

このブログでは、技術を使用してChatbotを迅速に構築し、コミュニケーションの品質を劇的に改善し、会話型ユーザーインターフェイスを介して顧客とのコンタクトを自動化するのがいかに簡単であるかついて説明します。

IBM Watson会話の使用
Mendixのエバンジェリストチームは、サンプルとして作成したFinancial Services Customer Appの一部としてこのChatbotを構築しました。

  1.紛失したクレジットカードを報告する
  2.盗難されたクレジットカードを報告する
  3クレジットカードを申請する
  4.モーゲージ申請を開始する

目標を達成するために、IBM Watson Conversationを使用してアプリケーションに組み込むことにしました。
以下では、Chatbotの統合をどのようにセットアップするのかを説明します。
ご自身で構築できるようになることをイメージして頂くことを願います。

Chatbotの統合を設定する方法

あなたのChatbot(私たちのChatbotを「Pippa」と呼びます)からデータを得るために、IBM Watsonが脳を訓練するために知っておく必要がある要素は、インテント、エンティティ、ダイアログの3つあります。

インテントは、ユーザーが実行しようとしているアクションのことです:適用、作成、紛失、盗難。

エンティティは、あなたが対話するオブジェクトです:クレジットカード、モーゲージ。

ダイアログは、以下のすべてをまとめて、会話の流れから意思決定を作り出す場所です。。

意思決定ができる大切なポイントを含む明示的なダイアログがありますが、その画面でのやり取りをよりスムーズにするために、顧客が希望するタイプを入力できるようにします。
つまりできる限りすべての可能性を並べておき、その可能性を全てキャッチできる要素を作成しておく必要があります。
それよりもさらに詳しい情報を必要とされた場合は「申し訳ありませんが、わかりませんでした。」と表示します。
もちろん導入前には何度もテストを行い、人々の自然な反応が何であるかを知る必要があります。

下の例は、「Can I get a loan to buy a house?(家を買うためにローンをすることはできますか?)」という問い合わせです。
「Mortgage」をエンティティとして設定し、「House」、「Loan」、「Mortgage」、「Morgage」(意図的なミススペル)などの類義語を追加しました。
これらはWatsonが正しい応答を見つけるのを助けます。
この場合は、「OK, would you like to start a new mortgage application?(OK、新しい住宅ローンの申請を開始しますか?)」と表示されます。

ダイアログ内の条件が満たされた場合は応答が返され、そうでない場合はキャッチオールが作成されます。
「I don’t understand, but I can help you with a mortgage application, credit card application and lost or stolen credit cards. (私は理解できませんが、住宅ローン申請、クレジットカード申請、紛失または盗難クレジットカードのお手伝いができます。 )」
ユーザーの応答に「適用」のみが含まれている場合、Pippaは「Would you like to apply for a mortgage or credit card?(住宅ローンまたはクレジットカードを申請しますか?)」と応答します。
ユーザーのインテントはわかりましたが、どのようなEntityに当てはまるのかわからないので、 それを探すために質問します。
ユーザーが「住宅ローン」または「クレジットカード」の横に「適用」と記載すると、Pippaは追加の質問をせずに、どのダイアログか知ることができます。

忘れないようなbotを作る方法
一定の訓練を受ければ、Chatbotはセットアップとトレーニングに基づいて適切な回答を返します。
しかし、利用者はその回答を忘れてしまう可能性があります。
利用者が家の購入価格または利用可能な預金残高を画面で確認したばかりの場合、次回のチャットレスポンスの設定してもらいたいのですが、利用者はすぐに回答するのを忘れてしまいます。
私たちはチャットレスポンスで出力される新しい値を計算するために顧客の入力をしてもらいたかったのです。
私たちはこの部分がアドバンテージになると考え、Mendixを使用しました。
次に、Watsonに戻すことがMendixの新しいコンテキスト変数の保存と作成になることを説明します。

コンテキスト値変数の使用
私たちのbotと会話している人が返答すると、Watsonはこれを「@sys-number」という一時変数として保存します。
この番号を忘れてしまう前に、contextValue変数に代入する必要があります。
一旦割り当てられたら、これを将来のチャットレスポンスで使用することができます。
以下の例では、「@sys-number」を「depositValue」に割り当てています。

変数をMendixに渡す

私たちは、これらのcontextValue変数(propertyValueおよびdepositValue)をMendixドメインモデル内に格納しました。

顧客は家の購入価格と預金額を尋ねられ、Mendixマイクロフロー内でLoan to Valueを計算し、新しいコンテキスト値(LTV)を作成し、その後Watsonに戻して後で使用することができます 。

ユーザーとの次の対話では、”Pippa”は状況を述べることができます「あなたの家の価値は$ 300,000、預金残高は$ 32,000なので、 ‘LTV’は89%です」。

独自のロジックを作成する

次の段階では、 ‘MortgageRate’という新しいcontextValueを作成しました。
私たちは ‘LTV’の結果に応じてこれを異なるものにしたかったのです。
私はLTVの結果に応じて ‘MortgageRate’変数を変更するために、マイクロフローに決定ポイント(exclusive split)を追加しました。

これまでのように、私はこの「MortgageRate」コンテキスト値をMendixに保存し、これをWatsonに渡して「Pippa」が「MortgageRate」をユーザーと共有できるようにしました。

スタイリング:チャットをより現実的にする

最初のバージョンでは、応答が早すぎるように見えました。
とても短時間で応答が生成されるので、回答の正当性が不自然で奇妙に思えました。
レスポンスをより人間的なものにするために、私たちはChatbotに名前をつけ、返信に遅れを加えました。
マイクロフロータイマーを使用すると、「Pippa is typing」というメッセージが3秒間表示されてから応答が表示されます。
私たちはこれがChatbotをより現実的にして、応答をタイプしている人がいるかもしれないと確信させました。

ロボットは引き継ぎますか?
これはSkynetスタイルの買収の始まりではありません。
充分なユーザーエクスペリエンスを設計するためには素晴らしいチームが必要で、人工知能は顧客のカスタマージャーニーを演出することに参加しているわけではありません。
人工知能には、自然な会話フローを設計することに焦点を当てて会話の特定の段階でユーザーが何をしたいかを検討することが重要なポイントです。
検証に必要な最低限の機能を持った製品(MVP)で小規模から始め、設計を反復してレスポンスを複雑にすることが重要です。
人工知能は、テストを開始するとギャップがどこにあるのか、レスポンスをより自然にするために改善が必要なのかを認識し始めます。

Mendixで独自のコンテキスト値を作成することで、Chatbotのミッションをさらに広げることができます。
私たちは、Chatbotを新しいコミュニケーションチャネルとして提供したり、保険金請求を受けたり、注文状況を確認したり、顧客がより長いFAQページを読まなくても簡単な質問に答えるための自然なコミュニケーションを提供することを始めました。

あなたが無料でダウンロードできる新しいMendix App(AndroidiOSで利用可能)があります。
「Apps」セクションでは、Customer Portalアプリケーションを表示できます。
ここでは、構築したChatbotにアクセスできます(左上のハンバーガーメニューをクリックして、「Chat」を選択します)。
Chatbotにあなたへ冗談を言うように頼むことさえ可能です。

この新しいMendixアプリケーションは、IOT Logistics Appへのアクセスを提供し、新しい設計フレームワークであるAtlas UIを表示します。

Mendixと統合されたIBM Watson Conversationを使用してChatbotを作成した方法について楽しんでいただければ幸いです。
さて、あなたは何を作りますか?

 

翻訳元

The Chatbot Never Sleeps: How We Created a Chatbot Integration with Mendix That Enables 24/7 Customer Service

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