今回新たにAIチャットボットの開発を進めていきます。
昨年のチャットボット開発経験で得た基礎知識を基に、AIチャットボットの基本概念を整理し、新たな設計と製造プロセスにチャレンジしていきます。ご覧になってくださる皆さんが、AIチャットボットの導入や運用に関する不明瞭な部分について、解決の一助になれば幸いです。

チャットボットの種類

チャットボットは、大きく分けて「AIチャットボット」と「非AIチャットボット」の２種類あります。

AIチャットボットは、人工知能を活用して人間のように対話するプログラムです。自然言語処理（NLP）と機械学習（ML）を用いて、ユーザーの質問に応答するように設計されています。これには複雑な対話への対応が求められ、高度なプログラミングが必要です。一方で、非AIチャットボットは単純なルールベースの応答システムに基づいており、主にシナリオの作成と設定によって構築されます。質問の範囲が限定的な場合、非AIチャットボットの方が速く、安価にリリースすることが可能です。

AIチャットボットの技術

AIチャットボットを構築する際には、自然言語処理（NLP）と機械学習（ML）の技術を理解する必要があります。

自然言語処理（NLP）

1. 言語理解: NLPは、人間の言葉を理解するためにテキストデータを解析し、ユーザーの質問やコメントの意図を理解します。

2. 意図（インテント）の認識: 例えば、「天気予報を教えて」というリクエストから、ユーザーが天気情報を求めていることを検出します。

3. エンティティ認識:また、テキストから具体的な情報（例：場所、時間、名前など）を検出します。これにより、チャットボットはより詳細な対話を行うことができます。

機械学習（ML）

1. 応答生成: MLを用いて、チャットボットは過去のデータから学習し、ユーザーの質問に対して最も適切な回答を生成します。

2. コンテキスト理解: MLを使用して、チャットボットは対話の文脈（コンテキスト）を判定し、より関連性の高い応答ができます。例えば、直前の会話に基づいて、ユーザーの質問を理解し、情報を提供します。

3. 継続的な学習: チャットボットはMLを使って、新しいデータや対話から継続的に学習し、パフォーマンスを向上させます。

これらの技術の組み合わせにより、AIチャットボットはユーザーと自然な会話を行い、利用すればするほど、パーソナライズされた対応を提供することが可能になります。

実装方法

AIチャットボットの実装手段は、アプローチは開発の複雑さや必要な技術的な専門知識に応じて異なり、私は３つに大別しています。

ローコード（Pythonを使用したNLPとMLの実装）

特徴: Pythonとそのライブラリ（例: scikit-learn、NLTK、spaCy）を利用して、自分でNLPとMLのモデルを作成・トレーニングします。
利用者: 中級から上級の開発者で、プログラミングとデータサイエンスの知識がある人。
柔軟性: 高い。特定のニーズに合わせてカスタマイズが可能です。
制御度: 高い。モデルの内部動作やデータの処理方法を細かく制御できます。

ノーコード（Dialogflowなどのミドルウェア）

特徴: Dialogflowは、ユーザーの発話を理解するためにAI技術を使用しますが、回答自体はAIによって生成されるわけではありません。シナリオに基づいて固定されたレスポンスを選択する方式か、独自に回答を生成するプログラムを用意する方式になります。
利用者: 非技術者や初心者。プログラミングの知識がほとんどまたは全くない人向け。
柔軟性: 限定的。プラットフォームが提供する機能とインターフェースに依存します。
制御度: 限定的。プラットフォームの設定とオプションによって制限されます。

サービス利用（ChatGPTのAPI利用）

特徴: ChatGPTのような既存のAIモデルをAPI経由で利用します。コーディングは必要ですが、モデルの内部構築やトレーニングは不要です。機密性の高い情報については、取り扱いが難しく、利用する範囲が限られます。
利用者: ある程度の技術的知識を持つ開発者。APIの使用経験がある人。
柔軟性: 中程度。APIの提供する機能の範囲内で利用します。
制御度: 中程度。APIのパラメータを通じて一定の制御が可能ですが、モデルの内部動作にはアクセスできません。

今回の挑戦

今回は、業務効率化、省力化、そしてスキルアップを目標に掲げた取り組みについての記録となります。ノーコードやサービス利用を用いてAIチャットボットの開発を行い、日々のタスクを自動化し、皆さんにも何か有益な情報の提供ができればと思っています。今回は特にGoogle Cloud Platformのサービスを取り入れ、新しい領域への挑戦をしていきます。引き続き、取り組みにご注目いただければ幸いです。