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、簡単かつスピーディー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、様々なチャネルと連携させることができます。チャットボットの作成には、大きく分けてチャットボットの設計、サービスの利用申込、ドメインの作成、会話の作成、ビルド、テスト、メッセンジャーや外部サービスとの連携設定を行う段階が必要です。各段階には細かい設定が必要なので、各段階についての詳細説明をご参照ください。

サービスの利用申込

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コンソールでサービスの利用申込を完了する必要があります。本サービスの利用規約には、CLOVA Chatbotサービスで発生するデータの保管及び利用に関する内容をはじめ、個人情報の委託及び受託、会社の義務及び顧客の義務に関する内容が含まれています。サービスを企画する前に規約の内容を必ず確認してください。

チャットボットの設計

チャットボットの目的とサービスの対応範囲、メインシナリオなどを設計する段階です。チャットボットの対応範囲、会話構造の設計、メインシナリオや失敗シナリオの設計、APIの設計などを行います。

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、チャットボットの作成における最初の段階はドメインを作成することです。例えば、「NAVERクラウドプラットフォームのサポートセンター」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。会話の作成からチャネル連携、統計情報まで、一つのドメインを基準に動作し、管理されることになります。CLOVA Chatbotは多言語をサポートしており、自然言語の処理や学習時には選択した言語の特徴が反映されます。

会話の作成

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を行うWebコンソールで、チャットボットの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。会話は質問と返答のペアでできています。会話モデルは、質問と返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した際に最適な返答を見つけて返します。
会話の作成、エンティティの作成、ユーザーの予想発話の収集、共通メッセージの作成、会話につなげる、APIの開発などを行います。

ビルド

ビルド方式
自然言語分析の基本であるNLP(Natural Language Processing)は、質問データと返答データに入力された文の形態素を分析します。次の段階のNLU(Natural Language Understanding)では、文が持つ意味やどの返答と最も類似しているかを判断します。また、学習ではNAVERのデータ辞典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、会話データセットをもとに学習を行います。そのため、サービスONになっている会話に一般質問データを3つ以上登録することをお勧めします。そのとき、ドメインで設定された自然言語と同じ言語で登録します。会話を1つだけ登録して学習を行った場合、データセットが少なすぎて学習に失敗することがあります。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を行う必要があります。学習時間は会話データセットが100個以下の場合は5分～10分で学習が完了します。ただし、データ量によっては学習時間は数分から数時間かかる場合があります。

ビルドのリソース
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、スピーディーな学習処理のためにGPUを活用します。1つのモデルのみで学習させるのではなく、様々なレベルの学習モデルを提供します。例えば、ビルドしたらすぐにテストメニューで現在ビルドをリクエストしたモデルの返答が正常に返されるかどうか、テストを実施できます。

テスト

チャットボットに対するユーザー満足度を向上させるには、十分なテストが必要です。モデル学習が完了すると、チャットボット作成者が意図した設計通り動作しているか、さらに補強する項目はないかをテストして検証する段階が必要です。これのために、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、高度化したテストツールを提供しており、テスト環境を選択して学習した会話を直接テストすることができます。

連携

チャットボットの作成、テスト、配布まで完了した後は、チャットボットを他のメッセンジャーや知識データベース、LINE Payといった外部ソリューションと連携させることができます。

再学習

再学習は、ユーザーの会話記録をもとにユーザーがチャットボットとどんな会話を交わしたのかを把握し、チャットボットが返答できなかったユーザーの質問を会話に反映する過程です。