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子供の頃、レゴの街をデザインするのに何時間も費やしました。小さなお店、曲がりくねった道、そしてあの陽気すぎるミニフィギュア。当時は、バケツ一杯のブロックがあれば十分だと思っていました。でも、実はレゴでさえデザイン思考が必要なんです。
実は、その幼少期の本能が、私が今やっている仕事、つまりAI チャットボットの構築の基礎となっているのです。
UI/UXのバックグラウンドを持ち、現在はAI研究者としてBotpress 数々の受賞歴を誇るチャットボットを含む、導入済みの何十万ものチャットボットを支えるプラットフォームである Google で、テクノロジーだけでは十分ではないことを身をもって体験しました。
優れたチャットボットの特徴は、チャットボットのデザインです。
この記事では、実際に機能するチャットボットを設計するために私が使用した、実証済みの設計図を紹介します。チャットボットの設計によって、基本的なボットが優れたボットに進化する方法、会話の流れをスムーズにする要素、そしてユーザーが楽しく使えるチャットボットを構築する方法について説明します。
チャットボットのデザインとは何ですか?
チャットボットの設計は、ユーザー エクスペリエンス (UX)、ユーザー インターフェイス (UI)、会話型 AIなどの AI テクノロジーが融合して、効果的なAI チャットボットとAI アシスタントを作成する場所です。
チャットボットの設計目標は、チャットボットの会話をよりスムーズにし、ユーザーが迷うことなく必要なものを簡単に得られるようにすることです。
チャットボットのデザインが重要なのはなぜですか?
チャットボットの設計は重要です。チャットボットのあらゆるインタラクションによって、ユーザーが製品をどのように認識するかが決まります。
体験が分かりにくいと、ユーザーは離脱してしまいます。さらに悪いことに、ブランドに対してネガティブな印象を持って去ってしまいます。一方、デザインが効果的であれば、顧客は戻ってきます。
過去 1 年間で67% の人が顧客サポートにチャットボットを使用しているため、これはこれまで以上に重要です。
でBotpress 、私たちは VR Bank が複雑な住宅ローンや退職金のフローを処理するための AI チャットボットを構築するのを支援しました。これらのフローはどちらも、規制が厳しく、従来は手動で行われていたプロセスです。
UX の専門知識、主題の入力、スマートな自然言語理解を組み合わせることで、ユーザーの繊細な財務上の意思決定をガイドし、データを CRM に直接送信するチャットボットを作成しました。
このチャットボットを通じて、 VR Bank は年間 530,000 ユーロ以上を節約できました。
優れたチャットボットの設計はまさにそれを実現します。やり取りが有益であると感じられ、組織の収益に直接的な影響を与えます。
チャットボットの UI デザインとチャットボットの UX デザインの違いは何ですか?
チャットボットの UI デザインはユーザーが見る内容に関するものですが、チャットボットの UX デザインはユーザーがインタラクション中にどのように感じるかに関するものです。
UI (ユーザー インターフェイス) には、チャット ウィンドウ、ボタン、色、アイコン、メッセージ バブルなどが含まれます。
つまり、UI によってチャットボットの見栄えが良くなります。
UX（ユーザーエクスペリエンス）とは、ユーザージャーニー全体を指します。ボットがどれだけ明確にコミュニケーションを取り、ユーザーが最初から最後までスムーズに操作できるようサポートするかがUXに含まれます。また、ボットがミスに対してどのように対応するかも含まれます。
つまり、UX によりチャットボットが使いやすく楽しくなります。
チャットボットのUXデザインのベストプラクティス
ユーザーがボットとやりとりする方法によって、必要なサポートを得られるか、完全に諦めるかが決まります。
以下のベストプラクティスは、実際のボット導入において最も大きな効果を発揮したと私が見てきたものです。これらは実用的であり、チャットボットの実装に不可欠です。
ユーザージャーニーに組み込む
チャットボットの導入で私が見かける最大の間違いは、ボットを機能のアドオンのように扱うことです。
チャットボットは、ユーザー ジャーニーに組み込まれて、ユーザーがすでに行きたい場所に誘導するときにのみ価値を生み出します。
その完璧な（そして素晴らしい）例が、私たちがケベック州水産物生産者協会のために構築したチャットボット「Fromeo」です。
Fromeo は Fromages d'ici のホームページの中央に配置され、ユーザーを必要だとは思ってもいなかった体験へと誘うデジタル「チーズ執事」として機能します。
Fromeoの仕事は？会話を通してパーソナライズされたおすすめを表示し、何百種類ものケベック産チーズの中から自分に合ったものを選ぶお手伝いをすることです。Fromeoは、ユーザーに無限に広がるチーズのカテゴリーを無理やり見てもらうのではなく、「今日はどんな気分？」という気軽な質問で答えます。
これは、チャットボットをユーザーフローに組み込む典型的な例です。受動的なブラウジングセッションを、インタラクティブで価値の高いジャーニーへと変化させます。
最初から明確な期待を設定する
Ruby Labs は、6 つのサブスクリプションベースのアプリにわたってサポートを拡張する際にこのアプローチを使用しました。
ユーザーがサポート チャットボットを開くと、すぐに次の 4 つの簡単なオプションが表示されます。
- アカウントをキャンセルする
- 請求に関する質問
- 技術的問題のトラブルシューティング
- 一般的な質問をする
これらのボタンは、最も一般的なニーズをすぐに明らかにすることで、ユーザーを成功に導きます。
高度な技術の話ではありません。ボットがどんなことに役に立つのかを、分かりやすく人々に見せることが目的です。
これは、Ruby Labs が98% の解決率で毎月 400 万件を超えるサポート セッションを自動化する上で大きな役割を果たしました。
チャットボットができないことについても正直に伝えることが重要です。返金や詳細なアカウントサポートなどの対応ができない場合は、事前にその旨を伝えましょう。
会話の流れを考慮したデザイン
私が使っている理由の一つはChatGPT 頻繁に行われるため、会話が自然に感じられます。
ChatGPT まるで実際にやり取りしているかのような、間を置いて返答してくれる。このペースのおかげで、特に複雑な質問をしているときに、情報を吸収し、集中し続けるのが楽になる。
これが優れた会話の流れであり、チャットボットをより人間らしくする方法です。
会話の流れを設計する際に私が使用するその他のヒントとコツは次のとおりです。
- 返答は短く要点を押さえる
- メッセージ間に微妙な間隔を入れて、ユーザーが見ているものを理解する時間を与える
チャットボットのUXデザインを構築する方法
1. ユーザー調査と意図の発見を深く掘り下げる
フローをスケッチしたり、メッセージを一つ書く前に、誰のためにデザインするのかを明確にする必要があります。漠然としたペルソナではなく、実際のユーザー、実際の目標、実際の摩擦を想定しましょう。
ほとんどのボットが失敗するのはこの部分です。ボットは証拠ではなく仮定に基づいて構築されます。
まず、次の 3 つの基本的な質問に答えます。
- 典型的なユーザーは誰ですか? (例: 新規訪問者、リピーター、従業員)
- 彼らの目標は何ですか？（例：サポートを受ける、購入する、何かを追跡する、サブスクリプションをキャンセルする）
- 現在の経験で彼らを苛立たせているものは何でしょうか?
これらの答えはブレインストーミングでは見つかりません。カスタマーサポート、営業、製品開発などのチームと話し合い、ユーザーが最も苦労している点を把握しましょう。
次に、サポート チケット、チャットの記録、またはヘルプ センターの検索を調べてパターンを見つけます。
この調査を通じて、インテント マップ (ボットが処理する必要がある内容と、ユーザーがそれらのリクエストを自然にどのように表現するかのリスト) を構築します。
2. チャットボットの明確な目的を定義する
チャットボットはすべてのことを行う必要はありません。ただ、1つのことを非常にうまくこなせばいいのです。
メッセージを 1 つ書く前に、最も影響力のあるユース ケース (ユーザーが実際に必要としているものであり、チームが自信を持って自動化できるもの) を特定します。
あなたはスイートスポットを打つプロセスを探しています:
- 高周波
- ユーザーをイライラさせる
- 予測可能なパターンに従う
たとえば、電子商取引では通常、注文の追跡や製品の検索が自動化の対象となります。どちらも頻繁に行われ、構造化されており、自動化のリスクは低いです。
焦点を絞ったら、ボットのミッションを1行で書きましょう。例えば、「エージェントの介入なしに、2分以内にユーザーをアカウント解約へと導く」といった具合です。
さて、成功を数値的に定義しましょう。80%の自動化を目指していますか？平均処理時間の短縮を目指していますか？エスカレーションの減少を目指していますか？
3. エンドツーエンドの設計Chat 旅
一つのメッセージを書く前に、ユーザージャーニー全体を計画しましょう。これがチャットボットUXの基礎です。
プロのようにチャットボットのジャーニーをマップする方法
顧客サポート、オンボーディング、リード獲得など、あらゆるプロジェクトで私が従うプロセスは次のとおりです。
- ユーザーはどこでボットに遭遇しますか? ホームページですか? ヘルプセンターですか? チェックアウトページですか?
- ボットはユーザーが何を望んでいるのかをどのように認識しますか？（キーワード、ボタン、ユーザー入力）
- 各インテントの後に何が起こるか？すべてのバリエーションをスケッチする
- フローはいつ、どのように終了しますか? エスカレートしますか、タスクを完了しますか、それともデータを返しますか?
- 何か問題が起こったらどうなりますか?
サンプルジャーニー: 注文追跡ボット
参考までに基本的なフローを以下に示します。
- [ようこそメッセージ] : 「こんにちは👋 注文を追跡したり、配送状況を確認したり、質問をしたりしたいですか?」
→ クイック返信：「注文を追跡する」、「配送情報」、「サポートに問い合わせる」 - [ユーザーが「注文を追跡」を選択]
- [ボットが注文番号を要求] : 「もちろんです！注文番号を入力していただけますか？ 」
- [データベースを確認]
→ 見つかった場合:「ご注文は配送中です。本日午後 4 時までに到着する予定です。」
→ 見つからない場合：「うーん、その番号は見つかりませんでした。もう一度試すか、サポートに問い合わせますか？ 」 - [ユーザーアクション]
→ もう一度お試しいただくか、エージェントにエスカレーションしてください - [会話終了] ：「お役に立てて嬉しいです。帰る前に何かありますか？」
4. サンプルの会話文を書いてテストする
チャットボットのフローをマッピングしたら、最も重要な詳細、つまりボットが実際に発する言葉について説明します。
私がいつも従っているルールは次のとおりです。インテントに対して現実的なサンプル会話を記述できない場合は、まだ構築する準備ができていません。
まず、主要なユースケースについて、3～5個のサンプル会話スクリプトを作成します。ユーザー調査に基づいた、現実的で具体的なシナリオです。これらの会話は、形骸化したビジネスコピーではなく、実際に人々が使用する言葉遣いを反映したものである必要があります。
例えば、こうだ：
- 二重請求されてイライラしているユーザー。
- パスワードをリセットしようとしているが、メールが届かない人がいます。
- トライアルをキャンセルする方法がわからない初めてのユーザー。
エッジケースやぎこちない回り道も含め、やり取り全体を記述してください。相手が中途半端な答えを返したり、台本から外れたりした場合、ボットはどのように対処しますか？
メッセージは短く明確にしましょう。説明を論理的なステップに分割し、改行することで読みやすさを向上させましょう。
書き終わったら、チーム内、またはできれば実際のユーザーと対話のロールプレイをします。
声に出して読んでみましょう。
ボットとのやり取りのログを観察することで、ユーザーがどこで躊躇したり、誤解したり、スクリプトが想定していなかったフォローアップの質問をしたりするのかを把握できます。これは、フローを改善するための最良の方法と言えるでしょう。
5. チャットボットを構築する
フローとコンテンツの準備ができたので、 AI チャットボットを構築しましょう。
必要なもの:
- ようこそメッセージ
- コアインテント（FAQ、アカウントヘルプ、注文検索など）
- ハンドオフロジックをサポート
- 再試行とフォールバックの処理
ボットが注文番号やユーザーの好みといったデータをどのように保存するかについても、チームで決定する必要があります。配送データやカレンダーの空き状況を取得するためにAPIを呼び出す必要があるでしょうか？過去のやり取りを記憶する必要があるでしょうか？
Calendlyなどのツールと統合したり、 Google Calendar スケジュール管理、サポートにはZendesk 、 Stripe 取引にはShopifyをご利用ください。カスタムAPIは社内システムとの接続に役立ちます。
6. 継続的にテストと改良を行う
ボットが稼動すれば、何が効果的で何が効果的でないかがすぐにわかります。
そして、そのために私たちはこう言うことができます：チャットボット分析に感謝します。
ボットを改善するには、実際のユーザーからの実際のデータに勝るものはありません。
発売後に監視する主な指標:
- 最も一般的な意図
- ドロップアウト率の高いノード
- フォールバックにヒットする繰り返しフレーズ
- セッションあたりの時間 / 成功率
プロのヒント: 「ボット改善ログ」を作成します。
このログを2週間ごとに確認することをお勧めします。更新内容とその影響を追跡してください。新しいパターンが現れたら、意図認識を再訓練してください。
チャットボットUXデザインに最適なツール
計画とマッピングツール
これらは、コードを記述する前にチャットボットのロジックを概観するのに役立ちます。フローを視覚化し、エッジケースを特定するのに最適です。
ルシッドチャート
趣味でチャットボットを作っている人（そして AI 企業で働いている人）にとって、これは会話を計画するための私のお気に入りのツールの 1 つです。
詳細な会話ツリー、フォールバック パス、決定ロジックを作成するのに最適です。
すべてが非常に視覚的で、簡単に調整できるため、エンジニアやサポート チームと作業するときに特に役立ちます。
ボーナス: リアルタイムのコラボレーションは、非同期のチーム作業にとって夢のようなものです。
ミロ
チャットボットのデザインワークショップは、いつもMiroで始めます。Miroは、インテントやフレーズ例などの生のアイデアを視覚的な遊び場に放り込むのに最適です。
Lucidchart が物事を形式化する場所だとすれば、Miro は雑然とした創造的な思考を生み出す場所です。また、初期段階でチームのブレインストーミングを実施したり、調査後にユーザーのインサイトを収集したりするのに最適な場所です。
気まぐれな
これは、簡単な会話の下書きを作成したり、小さな機能フローをスケッチしたりするときに私が頼りにしているツールです。
一人で作業しているときや、大きな「ツールセットアップ」なしで誰かにコンセプトを示す必要があるときに最適です。
また、あまり早く細かい詳細に立ち入ることなく、簡潔で概要的な内容を維持するのにも最適です。
テストと研究ツール
実際のユーザーインタラクションをテストしなければ、チャットボット戦略は完成しません。これらのツールは、会話設計を検証し、リリース前にフィードバックを収集するのに役立ちます。
プレイブックUX
私は PlaybookUX を使用して、チャットボットのプロトタイプに対してモデレートされていないテストを実行しましたが、常に貴重なフィードバックが得られました。
インタビューをスケジュールする必要なく、ユーザーの反応やナビゲーションの動作をすべて取得できます。
これは、ユーザーがボットを誤解したり、フローの中で予期しない方向に進んだりするポイントを見つけるのに特に役立ちます。
迷路
高速信号テストには Maze を使用するのが便利です。
ただ知りたいだけの場合: このフローは意味をなしていたか?
ルックバック
Lookback はライブ インタビューと画面録画をサポートしているため、リアルタイムの反応やユーザビリティの問題を観察できます。
個人的には、ユーザーが会話の途中で 3 秒間ためらっているのを見ただけで、ちょっとしたタイミングの問題や言葉遣いが不明瞭であることに気づきました。
AIチャットボットプラットフォーム
これらは、チャットボットの実装時に実際に会話エクスペリエンスを構築・展開するために使用されるエンドツーエンドのプラットフォームです。多くの場合、ロジック、統合、自然言語処理のためのツールが含まれています。
Botpress
私はすべてをBotpress : ノーコードと完全な開発者の柔軟性の間のスイートスポットを実現します。
Botpress NLU、RAG、カスタムフローをサポートする会話型 AI を構築するためのフル機能のプラットフォームを提供します。
ビジュアル ビルダーはデザイナーにとって直感的で、プラットフォームはリアルタイムのテストとデバッグをサポートします。
また、最小限のコードでコンセプトから本番環境に移行したいチームに最適です。
何よりも素晴らしいのは？無料だということ！
ラサ
技術系のバックグラウンドを持たない私としては、Rasaはよりエンジニアリング重視だと言わざるを得ません。私は、インテントモデルを完全に制御する必要があるような、機械学習を多用するカスタムボットの開発にRasaを使ってきました。
しかし、チームに Python の経験があり、ドラッグ アンド ドロップ ロジックを超えたものを構築する必要がある場合、Rasa は非常に強力です。
Dialogflow
Dialogflow シンプルなボットや、 stack すでに Google Cloud に深く浸透しています。
私は一度、音声対応のITヘルプボットを構築するためにこれを使いました。 Google Calendar そしてスプレッドシート。
高度なフローやカスタム ロジックにはそれほど柔軟ではありませんが、ニーズが単純な場合は非常にスムーズです。
分析と最適化ツール
チャットボットが稼働したら、そのパフォーマンスを把握する必要があります。分析ツールは、ユーザーの行動、会話の成否、離脱ポイントなどを追跡します。
Botpress （内蔵）
もう一つの側面はBotpress 私が気に入っているのは、組み込みの分析タブです。
コンテキスト内でフローをデバッグし、ボットが混乱する前にユーザーが入力した内容を確認するのは非常に簡単です。
ダッシュボット
複数のボットを実行している場合や、エンゲージメントとパフォーマンス専用のダッシュボードが必要な場合は、Dashbot が最適です。
これにより、ユーザー維持やフォールバック トリガーなどの構造化された洞察がユーザーに提供されます。
Google Analytics （カスタムイベント）
強くお勧めしますGoogle Analytics ボットがコンバージョン、直帰率、またはページ全体のエンゲージメントにどのように影響するかを確認したいマーケティング チーム向けです。
チャットボットネイティブではありませんが、より広範なファネル分析に最適です。
よりスマートなチャットボットを設計する
チャットボットの設計は、あらゆる優れたチャットボット エクスペリエンスの基盤となります。
Botpress は、自然な対話を備えたインテリジェント エージェントを構築および展開するためのツールを誰もが利用できる AI エージェント プラットフォームです。
組み込みのデザインツール、再利用可能なテンプレート、強力なNLUエンジンにより、Botpress 、動作するだけでなく人間らしく感じられるボットを簡単に作成できます。
今日から始めよう。無料です。
