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ChatGPTをはじめとする対話AI（人工知能）が世界中で話題となっており、2022年11月にOpen AIがChatGPTを公開後、わずか5日間で100万人のユーザー数を突破したとの報道は、その人気と注目度を示しています。このような進化した対話AIは、これから様々な分野で便益をもたらすことが期待されます。今回は3種のAIを徹底比較して行きたいと思います。

Ai導入に関してはまず目的に合ったタイプを選ぶことが重要です。事前にチャットボットが正確かつ信頼性の高い応答を提供出来るかどうか実際にチャットボットを試してみて、正確性や応答の質を確認することをおすすめします。

 AIタイプにはシナリオ型、データベース型、言語生成型の3つのタイプを比較することが重要で、シナリオ型は事前に用意されたシナリオに基づいて応答するタイプです。定型的な質問に対しては有用ですが、柔軟性には欠ける可能性があります。

データベース型は事前に用意された情報をデータベースから抽出し、応答するタイプです。データベースが正確な情報を持っている場合、詳細な質問にも対応できます。言語生成型は機械学習などの技術を使用して、自然言語生成のタスクを実行するタイプです。柔軟な応答が可能であり、学習能力があるのが特徴です。

ここから3種のAIを更に詳しく解説していきましょう。

ルールベースのシナリオ型チャットボットは、予め設定されたルールやスクリプトに基づいて動作するタイプのチャットボットです。

ルールベースのシナリオ型チャットボットの代表的な名前としては、ChatScriptがあります。ChatScriptは、人工知能と自然言語処理をベースにしたルールエンジンを使用して、事前に設定されたシナリオに基づいて対話を行うチャットボットです。

プリプログラムされたスクリプト：ルールベースのチャットボットは、開発者があらかじめ用意したスクリプトに基づいて応答を行います。つまり、特定の質問やキーワードに対して、あらかじめ定義された応答を返すことができます。

簡単なタスクに適している：ルールベースのチャットボットは、特定のテーマや領域に関する簡単なタスクに適しています。例えば、FAQの回答や予約の確認、簡単な問い合わせに対応することが得意です。

自己学習がない：ルールベースのチャットボットは、あらかじめ定義されたルールに基づいて応答するため、自己学習機能は持っていません。新しい情報や文脈に適応することは難しいです。

限定的な対話：ルールベースのチャットボットは事前に用意されたシナリオの範囲内での対話に限定されます。複雑な対話や抽象的な質問には対応できない場合があります。

開発が比較的容易：ルールベースのチャットボットは、プリプログラムされたルールを組み立てることで簡単に開発できます。特定の用途に合わせてチャットボットを作成したい場合や、既存のデータを利用して対話を構築したい場合に適しています。

ルールベースのシナリオ型チャットボットは、特定の目的に向けて短期間で作成することができる一方で、柔軟性や複雑な対話には限界があるという特徴を持っています。一方で、AI技術の進化により、ルールベースのチャットボットと機械学習モデルを組み合わせたハイブリッドアプローチも開発されています。

データベース検索型AIチャットボットは、ユーザーの質問やクエリをデータベース内の事前に用意された情報に基づいて検索・解決するタイプのチャットボットです。

データベース検索型AIチャットボットの代表的な名前としては、IBM Watsonが挙げられます。IBM Watsonは、自然言語での問い合わせに対してデータベースを検索して回答を提供する能力を持っています。

データベースを活用：このタイプのチャットボットは、あらかじめ収集されたデータベースにアクセスして情報を検索します。データベース内にある情報に基づいて応答を生成し、ユーザーの質問に対応します。

情報の正確性：データベース検索型AIチャットボットは、あらかじめ用意された情報に基づいて応答するため、情報の正確性が高いという特徴があります。信頼性のある情報を提供することが可能です。

特定のドメインに特化：一般的な会話よりも特定のドメイン（分野）に特化した情報提供を行います。例えば、特定の製品の仕様や料理のレシピなど、特定の領域に関連した情報を提供することが得意です。

 自動化された回答：データベース内の情報に対応する回答があれば、チャットボットは自動的に適切な応答を生成します。特定のルールやスクリプトに基づいて動作するため、開発者が事前に設定した情報によって応答を行います。

リアルタイムな更新が必要：データベース検索型AIチャットボットは、情報を更新する際にデータベースの内容もリアルタイムに更新する必要があります。新しい情報を反映させるためのメンテナンスが重要です。

インタラクティブな対話が制限される：データベース検索型AIチャットボットは、あらかじめ用意された情報に基づいて応答するため、インタラクティブな対話が制限されることがあります。複雑な対話や抽象的な質問には対応できない場合があります。

データベース検索型AIチャットボットは、特定の領域で特定の情報を効率的に提供することが得意であり、正確性や迅速な対応が求められる状況に適しています。ただし、柔軟な対話や一般的な会話には限界があるため、用途に応じて適切なチャットボットのタイプを選択する必要があります。

データベース型のチャットボットは自然言語処理技術の中で、NLU（Natural Language Understanding）に分類される人工知能の技術を用いており利用例は以下のようなものがあります。

NLU（Natural Language Understanding）の特徴

チャットボット：NLU技術を活用したチャットボットは、人間の言語を理解し、意図や要求を理解することができます。ユーザーの質問や指示に対して適切な応答を生成し、対話を行うことができます。

仕事効率化ツール：ビジネス環境では、NLU技術を活用して、テキストデータから重要な情報を抽出したり、自動で文書を分類・要約したりする仕事効率化ツールが開発されています。

言語翻訳：NLU技術を使用した機械翻訳システムは、自然言語の翻訳を行うために広く使用されています。ユーザーが別の言語で入力したテキストを自動的に他の言語に翻訳することができます。

感情分析：NLU技術を応用した感情分析システムは、テキストデータからユーザーの感情や意見を分析するのに使われます。ソーシャルメディアのコメントやカスタマーサービスのフィードバックなどを解析し、ユーザーの感情を把握することが可能です。

自然言語インタフェース：スマートスピーカーや音声アシスタントなどの自然言語インタフェースは、NLU技術を利用してユーザーの音声コマンドを理解し、適切なアクションを実行します。これらの例は、NLU技術が自然言語を理解し、それに応じて適切な処理や応答を行うことで、人工知能の応用に役立っています。NLU技術は、自然言語処理の中でも特に重要な分野であり、さまざまな実用的な応用が進展しています。

言語生成型AIチャットボットは、テキストや音声といった入力に対して、自らの言語モデルに基づいて応答を生成するタイプのチャットボットです。

言語生成型AIチャットボットの代表的な名前は、GPT-3です。このAIはOpenAIによって開発され、自然言語理解と生成において高い性能を持っています。

特徴　

 自己学習能力：言語生成型AIチャットボットは、機械学習技術を用いてトレーニングされるため、自己学習の能力を持ちます。大量のデータを学習することで、より正確な応答を生成することが可能です。

柔軟な対話：言語生成型AIチャットボットは、あらかじめ定義されたルールに頼らず、自らの言語モデルに基づいて対話を行います。そのため、複雑な対話や抽象的な質問にも対応できる柔軟性があります。

 ヒューマンライクな応答：自己学習によって学習した言語モデルに基づいて応答を生成するため、ユーザーに対してよりヒューマンライクな応答を行うことができます。

コンテキストを理解：言語生成型AIチャットボットは、過去の会話やコンテキストを理解して応答を生成することができます。これにより、前回の対話内容を考慮した自然な会話が可能です。

 チャットボット自体の個性：一部の言語生成型AIチャットボットは、個別の個性を持つことができます。特定のキャラクターや声のトーンを持ち、ユーザーエクスペリエンスを向上させることがあります。

文章の生成：言語生成型AIチャットボットは、入力に対して文章を生成するため、長文の回答や文章の要約、文章生成などにも利用されます。

一方で、言語生成型AIチャットボットは、過剰な学習による偏った応答や誤った情報を提供することがあるため、注意が必要です。また、言語生成は計算リソースを消費するため、リアルタイムでの応答には高い計算能力が求められる場合があります。このような課題にも取り組みつつ、自然な対話を提供するために言語生成型AIチャットボットは進化しています。

言語生成型のチャットボットはNLG（Natural Language Generation）自然言語処理技術の一部で、コンピュータがデータや情報を自然言語の文章に変換する技術です。NLGは、言語生成型AIチャットボットなどの応用で広く利用されています。

NLG（Natural Language Generation）の特徴

データから文章の生成：NLGは、数値データ、統計データ、テキストデータなどの情報を入力として受け取り、それを自然言語の文章に変換します。例えば、グラフや表のデータを文章で説明する、レポートを生成するなどに使用されます。

自動化と効率化：NLG技術を利用することで、大量の情報を自動的に文章に変換できます。これにより、手作業で文章を作成する手間や時間を削減し、効率的な文書作成が可能となります。

カスタマイズ可能な文章生成：NLGは、あらかじめ定義されたテンプレートやルールに基づいて文章を生成することができますが、それらのテンプレートをカスタマイズすることも可能です。特定のスタイルやトーンに合わせて文章を生成することができます。

自然な文章の生成：NLG技術は、自然言語の文法や表現を学習することで、自然な文章を生成することができます。ユーザーに対して読みやすく、理解しやすい文章を提供することができます。

クリエイティブな応用：NLGは、単なる情報伝達だけでなく、クリエイティブな文章の生成にも利用されます。小説の文章や詩の生成、音楽の歌詞の作成などにも活用されることがあります。

NLGは、データから文章を自動生成するため、ビジネス分野やコンテンツ制作など、さまざまな領域で活用されています。高度な自然言語処理技術の進化により、より自然で読みやすい文章の生成が可能となっています。

まとめ

各開発機関により性能や表現性、使い易さ、カスタマイズ性など各社様々で、どの開発機関のチャットボットが使いやすく、ユーザーエクスペリエンスが良いかが、重要なポイントです。直感的なインタフェースや迅速な応答ができる能力があるかどうかを確認しましょう。また自社のニーズや目的に応じたポイントを考慮して、最適なチャットボットを選ぶことをおすすめします。