CXone Bot Builderのベストプラクティス

このページでは、Bot Builderを使用する際に推奨されるベストプラクティスを紹介します。

ボットの命名と作成

ボットに実際のエージェント名を使用しないこと。人間らしい名前を使用しますが、実際の人のものである可能性が低い名前を選択してください。
同じユーザーを複数のボットに使用しないこと。各ボットには、ルーティングとレポートの目的で独自のプロファイルが必要です。
ボットとボットの従業員プロファイルに同じ名前を使用すること。これにより、複数のボットを管理しているときに物事をシンプルに保つことができます。
お客様がアクセスできるメールアドレスを使用すること。これにより、 CXoneへの招待状を受け取り、それに応答することができます。複数のボット従業員プロファイルに同じEメールアドレスを使用できます。

ボット用の記述

ボットの性格やボキャブラリーを前もって決めておきましょう。 人間のエージェントがそうであるように、ボットも組織の顔であることを忘れないでください。マナーが正しい印象を与えるように確実を期してください。ボットのレスポンスに再現させたい型にはまった手法を明確にしましょう。
すべてのダイアログを前もって書いておきます。 これにより、ボットの話し方が会話中一貫していることを確認できます。新しいユースケースに取り組むときは、すべてのユースケースで人格を維持するために、すでに書いたダイアログを見直します。
自分がどんな読者に向けて書いているのかを知ることです。 一般の人々に使う言葉や用語は、専門的な視聴者に使う言葉とは異なる場合があります。
ボットからのメッセージは短くします。 多くの人は長いテキストを読むのが好きではありません。ボットが送信するテキストが多ければ多いほど、魅力が減少する可能性があります。送信する情報が多い場合は、いくつかの短い返答に分けることを検討してください。
ストーリーにメッセージを追加する際は、バリエーションのオプションを使用してください。 これにより、同じメッセージの追加バージョンを追加することができます。ボットはそのレスポンスを使用するたびに、いずれかのバージョンをランダムに使用します。バリエーションは、あなたのボットをより人間らしく見せ、ボットとのインタラクト中のコンタクトの経験を向上させます。
スマートタイピングを使用して、コンタクトのタイピングインジケーターのドットを表示します。 即座に返信するボットは「ボット的」すぎると感じられ、多くの人はそれを好まないので、これはポジティブなユーザー体験を作り出します。スマートタイピングを有効にすると、ボットがメッセージを送信するたびにタイピングインジケーターを表示する時間をカスタマイズできます。
会話を何度か声に出して読みます。 誰かと会話のロールプレイングをしてみるのもいいかもしれません。また、ボットのレスポンスを読んでいる自分を録音し、それを聞くこともできます。これらはすべて、ボットのレスポンスで改善が必要な箇所を見つけるための良い方法です。

インテント

インテントは必ずしも明確ではありません。 2つのユーザーの目標は異なるように見えるかもしれませんが、時間の経過とともに同様の例を収集し始めます。インテントとそのトレーニングデータは区別しておくこと。もし複数のインテントにトレーニング例を再利用したいのであれば、それはインテントを1つの、代わりにより一般的なインテントにマージできるかもしれないというサインです。これはインテントの混乱を避けるのに役立ちます。
常に範囲外のインテントを含めてください。 範囲外インテントは、ボットが行うようにトレーニングされたタスク外のコンタクトリクエストにボットが応答することを可能にします。彼らはあなたが会話を回復することを可能にし、多くの場合パフォーマンスの改善をもたらします。
マルチインテントを控えめに使用します。マルチインテントは、会話の自然な流れに本当に必要な場合にのみ使用してください。マルチインテントが多すぎると、ボットが複雑になりすぎて簡単に管理できなくなる可能性があります。

リッチメッセージ

チャンネルサポートを検証します。すべてのリッチメディアタイプがすべてのデジタルチャンネルでサポートされているわけではありません。サポートの現在のマトリックスを確認できます。
リッチメッセージングフォールバックを使用します。このタイプのフォールバックは、ボットレスポンスで使用するリッチメッセージングオプションをサポートしていないチャネルのバックアップを提供することができます。
ファイル形式とサイズの制限を確認します。 Bot Builderは、音声やビデオなど、さまざまなマルチメディアタイプをサポートしています。すべてのマルチメディアには、サイズとサポートされるファイル形式に制限があります。

ルール

ルールを使いすぎないこと。 ボットはそれらを使って、予期せぬ会話パスを一般化することはできない。それらは、少人数の特定の会話パターンにのみ使用することが推奨されます。
レスポンスが常に同じ場合にのみルールを使用します。 コンテキストによっては異なる回答が必要になる可能性がある場合は、代わりにストーリーを使います。
レスポンスにバリエーションが欲しいなら、ルールは使わないこと。 ルールが特定のメッセージに適切なツールであっても、より人間らしく聞こえるように、ボットがレスポンスを変えるようにしたい場合があります。その場合は、代わりにストーリーを使います。
適用されることが推奨される時点を記述したい場合は、ルールを持つ条件を使用します。 条件は、アクティブなフォーム、特定のスロット、または特定のスロット値に基づいて設定することができます。

ストーリー

コンテキストが重要な場合はストーリーを使います。 ボットとコンタクトの間で交わされる会話が1回だけであっても、ボットがどのように応答すべきかを理解するためにコンテキストが必要な場合は、ストーリーを使用します。たとえば、lookup_balance インテントがあるが、当座預金口座の残高を知りたいコンタクトもあれば、普通預金口座の残高を知りたいコンタクトもある場合、ユーザーが指定した口座に基づいて、ボットが適切に応答できるように学習するためのストーリーを作成できます。
ストーリーを用いて、ロボットに予測を学習させましょう。 各ストーリーの件名は慎重に選ぶこと。ボットが見たことのない会話に対するレスポンスを正しく予測することを学習できるように設計されていることを確認してください。
実際の会話に基づいたストーリーを採用します。 起こるかもしれないと思うストーリーを作り上げないでください。代わりに、実際の対話を使用して作成してください。
ハッピーパス意図に対して正しい結果を生み出すストーリーまたはアンハッピーパス意図に対して誤った結果を生み出すストーリーのいずれかをたどるストーリーを設計します。
コンテキストの切り替えを処理するためにストーリーを使用します。 これは、ボットが2つの会話の流れを切り替えたり、1ターン以上の会話に応答するための割り込みを処理したりすることを学習するのに役立ちます。割り込みに応答するのに1ターンしかかからず、コンテキストに左右されない場合は、ルールの方が適切かもしれません。
複数のストーリーを必要とするインテントもあります。 コンタクトのユニークな状況やニーズに応じて、会話の進め方にバリエーションがある場合は、同じインテントに対して複数のストーリーを作成します。
- 同じストーリーの中に、会話の流れのバリエーションを含めないこと。これはボットを混乱させる可能性があるからです。
- コンタクトがメッセージを表現する方法にバリエーションがある場合、または本質的に同じことを意味する類似のメッセージがある場合、コンタクトメッセージのインテントの例として追加することができます。
ハッピーパスとアンハッピーパスという観点から考えます。それぞれのインテントには、ハッピーパスとアンハッピーパスがあります。
範囲外のインテントのストーリーを作成します。 これにより、コンタクトが範囲外の情報を提示する、より一般的な方法についてボットをトレーニングすることができます。
必要に応じて、コンタクト間のやり取りも含めます。 ストーリーとルールは完全な会話であることは推奨されません。会話の中で次の発言が必然的に新規インテントを始めることになるなら、立ち止まって新規ストーリーを作成する時です。
ストーリーを論理的なサブタスクに分割します。 最初から最後まで、会話全体を網羅するような長いストーリーを作りたくなるものです。しかしながら、これは実際には必要なストーリーの数を増やすことになります。その代わりに、ストーリーを論理的なサブタスクに分割します。密接に関連するサブタスクがいくつかある場合は、チェックポイントでリンクさせることができます。
チェックポイントを使いすぎないこと。 トレーニングデータを簡素化することができます。チェックポイントが多すぎると、ストーリーがわかりにくくなり、ボットのトレーニングが遅くなってしまいます。

トレーニングデータと例

常に量より質を選ぶ。 小規模なデータセットから始めて、時間をかけてより質の高い事例を集めながら構築していくのが好ましいです。
実際の会話の例を使います。 これにより、使用するデータが現実的なものとなります。それは、現実のコンタクトが話した内容から来ています。
データを自動生成し、ボットライブの人間のエージェントの代わりに顧客とのやり取りを処理するソフトウェアアプリケーション。をより速くトレーニングすると要求るツールを使用しないでください。 彼らはしばしばコンタクトが実際に言っていることを反映していない例を生み出します。また、ボットが一般化する能力を失う可能性もあります。時間の経過とともに、ボットは以前に見たフレーズのみを認識するようになります。
同じトレーニングデータを複数のインテントに使用しないでください。 トレーニングデータを再利用した場合、ボットはコンタクトとのライブインタラクションで確実にインテントを判断することができません。
柔軟性を保ち、進んで経時的にインテントやストーリーを調整します。 会話データを見直すと、2つの別々のインテントだと思っていたものが、実は同じ、より一般的なインテントの色合いであったことがわかるかもしれません。あるいは、インテントが広すぎることに気づくかもしれないか、より明確なインテントに分解する必要があります。
新規トレーニング例を追加するのは、それが役に立つ場合に限ります。
- 既存の例と非常によく似た新規トレーニング例を追加しないでください。ボットがある発話に対して高い信頼性でインテントを正しく予測した場合、ボットが類似の例を追加することは役に立ちません。
- ボットが以前に間違って予測した、または信頼度が低い発話のトレーニング例をぜひ追加してください。