現場で起きやすい課題

AIチャットボットは導入した時点が完成形ではなく、実際に使われながら少しずつ育てていくものです。せっかく導入しても、同じような質問に何度もうまく答えられない状態が続けば、利用は徐々に離れていってしまいます。まず取り組みたいのは、週に一度でよいので、どんな質問が寄せられ、どこで回答に失敗しているかをログから拾い出すことです。件数が多く一つひとつ見きれない場合は、内容ごとに大まかなカテゴリー分けをするだけでも、優先して手を入れるべき箇所が自然と見えてきます。

最初に整理すること

分析の仕組みとしては、そもそも回答できなかった質問と、回答はしたものの利用者が満足していない兆候が見える質問とを分けて扱うことがポイントです。前者は情報の不足が原因であることが多く、後者は表現の分かりにくさや回答の粒度の問題であることが多いため、対処の仕方も自然と変わってきます。この仕分けを毎回のログ確認の作業に組み込んでおくと、改善すべき的が絞りやすくなります。件数が少ない質問こそ、初期のつまずきのサインとして注目したい部分です。

光の道具箱で広げる改善

地道なログ分析の積み重ねが、結果的に社内から信頼されるAIチャットボットへの近道になります。最初は手間に感じても、数か月続けると回答の質は確実に変わってきます。改善した箇所は記録として残しておくと、後から振り返った際に何が効果的だったかを検証しやすくなります。分析結果を関係者に定期的に共有すれば、改善への気づきも得やすくなり、次に何を直すべきかの優先順位も自然と定まっていきます。