主なポイント：

  • チャットボットの世界市場は、2030年には272億米ドルを超えると予想
  • AIチャットボットの学習は、エラーの減少、パーソナライゼーションの促進、そして顧客を満足させるために、多様かつ注釈の充実したデータを取得する
  • こと
  • 高品質なデータセットの不足は、多言語データ収集における大きなハードルとなっている
  • 適切な準備および人間による検証は、多言語チャットボットおよびAIアシスタントのデータ収集の鍵である

目次：

  • データ品質がチャットボットの効果的なパフォーマンスの鍵である理由
  • 多言語データ収集における主な課題
  • 多言語AIデータ収集のベストプラクティスとは？
  • CCC – あなたのデータ収集パートナー

今やFacebookのメッセンジャーだけでも30万以上のチャットボットが存在します。多くのユーザーが、別のオペレーターに繋げられるよりも、単純な問い合わせに答えることが便利な選択肢だと感じています。このため、現在は多くの企業が顧客関連、さらには社内業務においてチャットボットを活用しています。グローバリゼーション、そしてインターネットによって文化的ギャップが埋まるにつれ、多言語チャットボットのニーズは年々高まっています。

人工知能（AI）は医療や顧客サービスにおいて重要なツールとなっており、医療では腫瘍の特定や診断、管理タスクの効率化などに利用されています。また、顧客ケアのパーソナライズもAIの重要な役目の一つであり、AIアシスタントが遠隔医療、遠隔モニタリング、患者への迅速な対応を提供することで、単純なお困りごとにも即座に対処することが可能です。企業もまた同様の理由でチャットボットやAIアシスタントを利用しており、チャットボットは仕事の量を減らしてくれる他、パーソナライズされた顧客サービスを24時間体制で提供してくれるので、結果的にコストの削減にも貢献します。

チャットボットの世界市場は、2030年を迎える頃には272億米ドルを超えると予想されています。こうしたこれらのツールの需要拡大に伴い、多言語チャットボットのデータ収集に対する需要も高まりつつあります。そして間違いなく、高品質のデータを取得することが、チャットボットの効果的なパフォーマンスの鍵となることでしょう。

本記事ではAIの学習におけるベストプラクティスをご案内してまいります。カスタマーサービスにおいて効果的かつ不可欠な多言語AIアシスタントを、あなたの会社がどのように作成できるのかを共に見ていきましょう！

データ品質がチャットボットの効果的なパフォーマンスの鍵である理由?

AIチャットボットの学習において、データセットの品質は重要な要素の一つとなっています。効果的かつ優れたパフォーマンスを持つチャットボットを作るには、供給されるデータの注釈が充実している必要があります。AIはデータに依存しているので、データに偏りや誤りがないことを徹底的にチェックしなければなりません。そうでなければ、チャットボットのパフォーマンスは低下してしまい、ビジネスと顧客の両方にお時間とコストをかけてしまうことになります。

BERTやGPTなどの自然言語処理（NLP）モデルの場合を見てみよう。BERTおよびGPTは顧客サービスにおいて、意図の分類や質疑応答のような目的で使用されているチャットボットです。とはいえ、顧客のニーズに対応するためにも、チャットボットは顧客との間で円滑なコミュニケーションが取れなければなりません。そのためには、適切な文法および多様な文構造でモデルを学習させる必要がありますし、また人間のように応答できるよう、幅広い語彙に触れさせる必要もあるのです。もし海外の顧客に対応するビジネスであれば、高品質の多言語・多文化データセットも必要になります。質の低いデータセットで学習された多言語チャットボットは、翻訳エラーや文化的な誤解を招く危険性があり、それらは絶対に避けるべきことです。これは通常、低リソース言語により直面する問題ですが、それについては後ほど説明いたします。

高品質のデータは、チャットボットがパーソナライズされた体験を提供できるように学習させることも可能です。また、それは言語の面だけではありません。例えば顧客満足は、自分のニーズが理解され対処されていると顧客が感じることで得られます。チャットボットの場合、それはチャットボットが顧客のコンテキストを理解し、顧客の好みに合わせることを意味します。これはチャットボットが、過去のデータや他の顧客との類似のやり取りのデータをベースにすれば可能となります。

最終的に、AIチャットボットの学習は、エラーの発生を減らし、パーソナライゼーションを促進し、そして顧客を満足させるために、多様かつ注釈の充実したデータを取得することが目標です。

多言語データ収集における主な課題

多言語データの収集は容易なことではありません。ここでは、多言語データ収集の過程で遭遇するだろういくつかの課題について説明いたします。

高品質の多言語データセットの入手

高品質のデータセットを入手する上で考慮すべき点が2つあります。1つ目は低リソース言語の問題で、2つ目は低品質なデータを入手してしまう確率です。

  • 低リソース言語：高リソース言語の対極にあるのが低リソース言語です。低リソース言語とは、言語学的リソースや対応が充実していない言語を指しており、これは利用可能な人材、特に専門家やその言語を扱う技術的資源という意味であります。例えば、英語や標準中国語に比べ、タガログ語を扱うリソースや専門家は数が限られています。また、地方の言語や方言も視野に入れたなら、上記の数はいっそう少なくなります。高品質のデータを得るためにも、企業はその言語が使用されている地域を訪れなければなりません。さらに、これは言語の多様性、参考文献や表現、文の構造、書き方にも関係しています。
  • 低品質なデータ：そもそもデータ自体に問題がある場合もあります。例えば多言語の音声データを収集する場合、話手のアクセントや背景のノイズなどがデータの品質に影響を及ぼすことがあります。またある時は、リソースが信頼性に欠けるものの、最も入手しやすかったり、好都合だったりすることもあります。そのため、データが収集された後は、人力で処理されることが不可欠です。そこでデータは注釈を付けられ、クリーニングされ、転写され、不要な情報も削減されます。しかしながら、ヒューマンエラーも考慮すべき要因のひとつであり、経験豊富なプロであれど、ミスは起こってしまいます。データをチェックおよび分類した人物が熟練者あるいは細部にこだわるプロでないほど、そのリスクは高まります。

低リソース言語向けの高品質データの収集は必要不可欠であり、これはデータの注釈者にとっても大きな責任となります。なぜなら、作成される多言語チャットボットには、文化的な関連性ならびに感受性を持たせる必要があるからです。

多言語データの統合

翻訳、標準化、フォーマットの多様性の3つ。多言語データのモデルへの統合は、この3つのために困難となる可能性がある。

  • 翻訳：多言語を扱うということは、異なる文化的レファレンスやニュアンスを扱うということでもあります。法律用語や医療用語も地域によって異なるため、そもそも翻訳するかどうかが問題になることもあるのです。
  • 標準化：一貫性はデータ収集においてとても重要であり、翻訳やクロスリンガルなどのタスク用に単語を揃える上でも一貫性が求められます。文の構造からして関連言語が異なる場合、それを達成するのは難しく、また1つの単語に異なる意味が含まれる場合もあります。例として「malupit」というタガログ語は「残酷」という意味を持ちますが、最近ではスラングとして「awesome」（凄い）という意味も持ち始めました。同じ複数の意味を持つ単語は、結果に影響を及ぼすことがあるのです。
  • 形式の多様性：データの形式はテキストだけでなく、音声に動画、画像など様々な形式があります。異なる形式を使用することは、モデルに組み込むことが困難になりかねます。これは、それぞれに特有の前処理技術が適用されるためで、例えばテキストはトークン化が必要になる可能性があり、画像に関してもリサイズが必要になるかもしれないことから、処理に時間がかかってしまうのです。

データのプライバシーおよびコンプライアンス

データ収集は関連地域のデータプライバシー法の対象になります。各地域のデータ・プライバシー規制に留意し、理解することが重要であります。一部の法律では一定の条件が満たされない限り、国境を越えてデータを転送することは禁止されており、暗号化やその他の保護措置もこれら条件に含まれています。その上、参加者の同意を得るプロセスもあります。この場合、誤解や法的な複雑さを避けるためにも、法的文書を十分に翻訳する必要があります。そして最終的には多言語でのデータ・セキュリティを保証するパートナーが必要になってきます。

注：欧州連合には一般データ保護規則（GDPR）がある。米国では、カリフォルニア州消費者プライバシー法（CCPA）があります。

多言語AIデータ収集のベストプラクティスとは？

ここでは、高品質の多言語データの収集を含む、AI学習におけるベストプラクティスについて説明してまいります。

    • データ収集プロセスにおける明確な目的の設定：プロセスの方向性を示すことが重要です。適切な計画を立てることを最優先することにより、効率的かつ費用対効果の高い決定を下すことができます。主要言語を特定し、データの多様な情報源を確保することもここに含まれます。
  • ネイティブ・スピーカーを採用：AIアシスタントが対象言語で十分な学習を得るためにも、ネイティブ・スピーカーを採用することをお勧めします。また、データの注釈においてもネイティブ・スピーカーの専門家を選びましょう。彼らは矛盾を滑らかにし、スペルミスの単語を修正し、形式も標準化し、無関係な情報をフィルタリングするのに最適な人材なのです。
  • 既存の多言語データセットの活用：すぐに利用可能な多言語データセットがないかを確認しましょう。これにより、一部の負担を軽減し、良いスタートを切ることを可能にしてくれます。一生懸命働くのと同じくらい賢く働くこと、データ・ドリフトを回避するため その後も定期的にデータセットを更新すること、これら2点を覚えておいてください。
  • データ・プライバシーに関する規制に目を通す：ターゲット地域の規制について熟知しておきましょう。時間を節約し、早急に書類を処理するためにも、上記規制について早い段階で目を通すことをお勧めします。また、多言語データのセキュリティを保証できるツールやサービスにも投資しましょう。
  • データ検証は人力で：機械といえど限界はあります。ヒューマンエラーの可能性はあるものの、データの検証を常に人力で行う方がベストです。どちらかといえば、信頼できるパートナーを選ぶことです。

CCC – あなたのデータ収集と多言語チャットボットのパートナー

これらのベストプラクティスを実用することで、多言語チャットボットのデータ収集を成功に導くことが可能になります。それは課題を理解し、適切な準備を行い、効率および効果のために利用可能なリソースを活用することです。

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