最近、企業サイトのQ&A等でチャットボットのサービスが増えてきていると思いませんか？実は、2016年の「チャットボット元年」以降、利用される案件が急激に増えています。
その背景としては、限定される分野においてチャットボットの知能レベルが実用化レベルに達したためです。そして、業務効率の改善やコスト削減などの経済的な要求の背景からチャットボットの社会的期待度は大きいです。テクノロジーの進化と共に、次々に新しい人工知能に関するサービスが増えています。
本記事では、人工知能の研究成果そのものと言ってチャットボットについて、人工知能の歴史と進化の過程を織り交ぜて解説します。
チャットボットとは
「チャットボット」は「chat（チャット）」と「bot（ボット）」が掛け合わされてできた言葉です。和訳すると、「ロボットの話し相手」という意味で、人が行っていた作業をコンピューターで代用するプログラムのことを指します。
チャットボットには、テキストベースのものと音声ベースのものがあり、AI搭載型と非搭載型で種別されます。
チャットボットの種類
AI非搭載型
AI非搭載型のチャットボットはシナリオ型・ルールベース型などと言われます。
| Eliza型 | ：聞き役として相づちや会話の要約をする） |
| 選択肢型 | ：決められたシナリオによって選択式で会話をする |
| 辞書型 | ：登録された単語とそれに対する応答をする |
AI搭載型
| ログ型 | ：会話ログを利用して文脈に近しい応答をする |
歴代のチャットボット
チャットボットとは人間が決めたルールに従って返事をするコンピュータで、Apple製品に搭載されるSiriの起源となった人工知能です。このボットは言葉の意味を理解せずにチャットの受けごたえをすることから、人工知能ではなく人工無能と呼ばれたりします。
人工知能の概念としては、＜強いAI＞と＜弱いAI＞に便宜的に区別されています。強いAIは、人間の思考そのものを再現するAIであって、弱いAIは人間の様に思考を持つまでは期待せず、限定した事柄に対して、人間の知識をコンピュータで代用するためのAIとして捉えられています。
チャットボットの元祖「ELIZA」
現代では、チャットボットと呼ばれるコンピュータの起源は、1966年に作成されたジョセフワイゼンバウムが作成した人工対話システム「ELIZA」といわれています。
ELIZAは、簡単なパターンマッチング技法を使った自然言語処理プログラムで、患者役のユーザーが入力するスクリプトに対して、セラピストを装った精神科医としての振る舞いをします。
意見を持つチャットボット「PARRY」
1972年に精神科医のKenneth Colbyにって開発された「PARRY」は、精神科医として振る舞うELIZAとは対照的に、統合失調症の患者の振る舞いをモデル化しています。
ELIZAは話の聞き役であったのに対し、PARRYは自分の信念、恐怖、心配ごとなどについて触れることにより積極的に相手を会話に引き込むようプログラムされて、“意見を持つELIZA”と呼ばれています。
インテリジェントアシスタント「Alexa」「Siri」「Googleアシスタント」
近年のチャットボットは、スマートフォンやスマートスピーカーにインテリジェントアシスタントとして内蔵されています。
インテリジェントアシスタントは「時間、天気予報、ニュースの読み上げ」「音楽配信サービスと連動して楽曲を再生」といった用途で利用されています。また、「IoT家電と連動し部屋の照明や温度を音声で調節」したり生活するのに欠かせないデバイスになりつつあります。
インテリジェントアシスタントの事例
| Amazon | Alexa |
| Apple | Siri |
| Googleアシスタント |
チャットボットの歴史
近代のチャットボット＜IoTとビッグデータの時代＞
人工知能の発達は、機械学習用のビッグデータの存在によって加速されていきます。IoT（物のインターネット）や、各センサー類の発達、及び、データ通信の高速・大容量化、クラウドへの情報データの集約、共用によって、ビッグデータへの関心が高まりました。
その後、ビッグデータと相性の良い、ディープラーニング手法が２０１２年に公表されて以来、開発競争が激化していきます。ビッグデータの商業利用や、さらなる学習データの取得のために、音声アシスト機能（Siri,OKgoogle,アレクサ）が各ガジェットに実装される様になっていきます。
最新のトレンド｜連合学習
近年、連合学習(Federated learning、協調機械学習とも言われる）といった、さらに高度化した機械学習方法がGoogle等により進められています。
連合学習とは、サーバー上に集めたデータを元に機械学習する従来の学習とは異なり、エンドユーザーが日頃に使用するスマートフォンやタブレット毎に入力データを処理し、その出力モデルを強化していく手法です。その無数の強化モデルをサーバーに集めて、強化バーションの配布モデルの開発に利用されます。
スマートフォンの性能の向上により、この様なガジェット毎で機械学習が可能となり、中央インフラの強化に依存せず、最適化した人工知能モデルを開発できる点で注目されており、今後の5G時代の到来と相まって、人工知能モデルの進化に期待される。
今後のチャットボットの進化
ビッグデータの活用によって、チャットボットは言葉の意味を理解するのは不可能にしても、人間と違和感なくコミュニケーションが取れる時代はもうすぐ到来します。
人工知能の彼女、彼氏とかの概念も、もう少しで一般化するのではないでしょうか。（もうすでにあるかもしれませんが。。）
そして、あらゆる知能知識はAIに組み込まれ、特定の分野のエキスパート、例えば自分専用のAI主治医なども近い将来実現するでしょう。
