高い世界シェアと性能を誇るAIエンジンの学習やデータ管理に対応、ややこしいAIの専門知識は不要です

クラウド対話型AIエンジンMicrosoft Azure（LUIS）の教師データをひとつの汎用データとして管理でき、教師データの管理、PDCA学習を容易に実現します。AIが回答精度向上の施策サジェストもします。チャットサポートの応対履歴をもとにしたチューニング支援機能も今後搭載予定です。

有人チャット対応ログから教師データの追加候補を自動で提案、日々の運用の中で簡単にチューニングができます

モビルスのチャットシステム MOBI AGENT（モビエージェント）では、問い合わせの後処理で顧客からの主たる質問（PQ）を登録することができます※。このPQは自動的にMOBI BOTコンソールに連携され、教師データの追加候補として自動提案されます。生の顧客の声であるPQデータをワンクリックで教師データ化するしくみで、日々の追加学習を強力にサポートします。

※ チャットボットの自動応答に加えて、オペレーターによる有人チャットサポートを併用している場合

AIコンサルの経験知に基づいた独自の学習支援プロセスで、専門家でなくても回答精度を高められます

専門家による教師データの作成や追加学習プロセスには、多くの経験知や暗黙知があります。たとえば、重複データの削除やノイズ除去、良質な辞書データや質問候補の追加などのファインチューニングのノウハウです。MOBI BOTコンソールは、このようなAIのコンサルタントのノウハウをAI化することで、PDCAベースで自社でチャットボットを賢くするプロセスを助けます。

チャットボットの品質管理に欠かせない統計機能がわかりやすく、回答の失敗ログから、すぐに教師データ化できます

MOBI BOT コンソールの統計では、質問数、うまく回答できなかった質問、アンケートへの回答、オペレーターの呼び出し数などが取得できます。とりわけ、回答失敗ログは、想定外の表現での質問や教師データに含まれていない新規の学習データの宝庫です。MOBI BOTコンソールでは、回答失敗ログを簡単に教師データに追加し、チャットボットを日々学習させていくことができます。

データ作成、チューニングを自由に試せるテスト環境と、本番環境の切り替えで安全な運用をサポートします

チャットボットの運用では、テスト環境でじっくりとチューニングした教師データを本番環境に反映するフローが理想です。MOBI BOTコンソールには、テスト環境と本番環境が備わっており、テストのつもりが誤って本番に反映してしまったというミスも未然に防げます。また、テストデータによる回答精度の一括シミュレーションによって、応答の品質も担保できます。

何をいつ学習させたか混乱しがちな複数担当者での運用でも、きちんとした教師データの履歴管理を助けます

教師データを管理していると、どのデータが最新で、新しいバージョンでは何を変えたのかがわからなくなってしまうことがあります。とりわけ、複数の担当者による運用で起こりがちです。MOBI BOTコンソールでは、テスト環境へのデータ登録や本番環境への反映データの履歴を管理できるため、仮に再教育で回答精度が落ちたような場合でも簡単に復旧できます。

顧客からの似た質問・問い合わせを一つにまとめる独自アルゴリズムで、AIチャットボットの学習効率を高めます

日々、AIの学習を続けていく上では、継続的な問い合わせログからの学習が欠かせません。その際、同じような質問や問い合わせ内容があれば、ひとつの新規質問としての追加や、既存の学習済み質問の揺らぎパターンとして追加学習させることになります。MOBI BOTコンソールなら、独自のアルゴリズムで実現したクラスタリング機能によってAIの学習を効率化できます。