CLOVA Chatbot のシナリオ

Classic/VPC環境で利用できます。

NAVERクラウドプラットフォームの CLOVA Chatbotサービスは、迅速かつ簡単にチャットボットを作成できる環境を提供します。CLOVA Chatbotサービスを通じてチャットボットを作成し、様々なチャンネルと連携できます。チャットボットを作成するステップは、大きく分けてチャットボットの設計、サービスご利用の申し込み、ドメイン作成、会話作成、ビルド、テスト、メッセンジャーと外部サービスを連携するステップを踏みます。各ステップごとに入念な設定が必要なため、各ステップの詳細な説明をご参照ください。

サービスご利用の申し込み

CLOVA Chatbotサービスを利用するには、NAVERクラウドプラットフォームのコンソールでサービスご利用の申し込みを完了する必要があります。本サービスの利用規約は、CLOVA Chatbotサービスで発生するデータの保管と使用に関する内容と個人情報の委託、会社の義務と顧客の義務に関する内容を含んでいます。サービス企画の前に、利用規約の内容を必ずご確認ください。

参考

CLOVA Chatbotサービスの利用規約は、Chatbotサービスの利用規約をご参照ください。
CLOVA Chatbotサービスご利用の申し込み方法は、CLOVA Chatbot を開始するをご参照ください。

チャットボットの設計

チャットボットの目的やサービス対応範囲、メインシナリオなどを設計するステップです。チャットボットの対応範囲、会話構造の設計、メインシナリオと失敗シナリオの設計、APIの設計などを行います。

参考

チャットボットの設計前に考慮すべき事項は、チャットボットの設計をご参照ください。

ドメイン作成

ドメインはチャットボットサービスの基準となる単位であり、チャットボット作成の最初のステップはドメイン作成です。例えば、「NAVERクラウドプラットフォームのカスタマーサポート」を担当するチャットボットを作成する場合、そのチャットボットの会話全体を含む単位がドメインです。会話作成からチャンネル連携、統計情報まで1つのドメインを基準に動作し、管理されます。CLOVA Chatbotは多言語をサポートし、自然言語処理と学習時に選択した言語の特徴が反映されます。

参考

ドメインの作成方法は、ドメイン作成をご参照ください。
ビルトインドメインを活用すれば、既に作成されたチャットボットドメインを参照できます。

会話作成

チャットボットビルダーはチャットボット会話データセットを入力してテストするウェブコンソールで、チャットボット開発に必要な様々な機能を提供します。チャットボットビルダーで最も基本的なデータ単位は、会話です。会話は、質問と回答のペアで構成されています。会話モデルは質問と回答のペアが登録された会話というデータを学習し、ユーザーがチャットボットに質問を入力すると、最も適切な回答を探してレスポンスします。
会話作成、エンティティ作成、ユーザーの予想発話の収集、共通メッセージの作成、会話接続、API開発などを行います。

参考

会話を登録する方法は、会話登録をご参照ください。
エンティティ、正規表現変数、フォーム、アクションメソッド、ユーザー変数の作成方法は、会話コンポーネント管理をご参照ください。
詳細設定のポップアップに関する説明は、詳細設定をご参照ください。
正規表現の入力方法は、正規表現の入力方法をご参照ください。
JSON編集方法と作成例は、 JSON編集モードをご参照ください。

ビルド

ビルド方式
自然言語解析の基本である Natural Language Processing(NLP)は、質問データと回答データに入力された文章の形態素を分析します。その次のステップである Natural Language Understanding(NLU)では、文章がどのような意味を持つか、どの回答と最も類似性を持つかを判断します。また、学習では、NAVERのデータ辞書とマッピングして一般的なエンティティマッピングを行います。特定のドメインで学習が必要なエンティティだけをタグ付けした場合、そのタグ付け内容を含めてエンジンで学習させます。

ビルド時間
CLOVA Chatbotは、会話データセットに基づいて学習を行います。そのため、サービス ONステータスの会話に一般的な質問データを3つ以上登録することを推奨し、ドメインに設定された自然言語と一致する言語で登録する必要があります。会話を1つのみ登録して学習を行う場合、データセットが小さすぎて学習に失敗する場合があるため、少なくとも3つ以上の会話データセットを入力してテストする必要があります。学習時間は、会話データセットが100個以下の場合、5∼10分程度で学習が完了し、データ量によって学習時間は数分から数時間かかる場合があります。

ビルドリソース
NAVERクラウドプラットフォームのチャットボットビルダーは、迅速な学習処理のために GPUを活用します。1つのモデルだけで学習するのではなく、様々なレベルの学習モデルを提供します。例えば、ビルドするとすぐにテストメニューで現在のビルドをリクエストしたモデルの回答が正常に出るかをテストできます。

参考

会話モデルのビルド方法は、ビルドをご参照ください

テスト

チャットボットに対するユーザーの満足度を高めるには、十分なテストを行う必要があります。モデル学習が完了した後は、チャットボットの作成者が意図した設計通りに動作するか、さらに補強すべき項目はないかをテストして検証するステップが必要です。このため、NAVERクラウドプラットフォームのチャットボットビルダーでは高度化されたテストツールを提供し、テスト環境を選択して学習した会話を直接テストできます。

参考

テスト方法は、テストをご参照ください。
テストする前にビルドを完了する必要があります。ビルドを行わないと、テストが行われません。

連携

チャットボットの作成、テスト、リリースまで完了したら、チャットボットを他のメッセンジャーと連携したり、LINE Payなどの外部ソリューションと連携できます。

参考

メッセンジャーチャンネルと連携する方法は、CLOVA Chatbotメッセンジャー連携をご参照ください。
外部サービスと連携する方法は、CLOVA Chatbot拡張サービス連携をご参照ください。

再学習

再学習は、ユーザーの会話記録を基にユーザーがチャットボットとどのような会話をしたかを把握し、チャットボットが回答できなかったユーザーの質問を会話に反映させるプロセスです。

参考

再学習に関する説明は、再学習をご参照ください。