新卒採用2020が本格的に始動しますね。
弊社でもインターンや採用の準備が着々と進められています。

会社説明会では学生さんから
「募集する職種は何ですか？」
「産休・育児休暇などの制度はありますか？」
「入社後の研修制度はありますか？」
などの質問がたくさん寄せられます。

しかしながら、会社説明会の人数が多かった場合、質問ができる人数はごく一部になりますね。
これらの質問をチャットボットでお返事できるようになれば、より多くの学生さんに効率よく自社を知ってもらえるかもしれません。

そこで、今回はWatson Explorerを使って、チャットボットのデータ作りを行う事例をご紹介します。
今回使うデータは、ランダムに収集した約900件の「採用に関するよくある質問」です。

データを分析し、頻度が多いものをチャットボットにすることでより導入効果のあるチャットボットに仕上げたいですね。

採用に関するよくある質問の
出現単語ランキング

ランダムに収集した900件のよくある質問を分析した結果、一番出現頻度が多い単語は「応募」でした。

「応募」を含む質問だけに絞り込むと、さらに応募に関する何についての質問が多かったかを分析できます。
このようにして出現頻度の多いキーワードから応答を準備していけば、導入効果のあるチャットボットに仕上がりますね。

単語を条件に、応答するタイプの
チャットボット

チャットボットの作り方にも様々な方法がありますが、以下の例では、単語を条件として応答を行う例をご紹介します。

例えば、以下の2つの質問に応答できるようにしたい場合チャットボットの応答条件にそれぞれ単語を登録し、応答を準備しておきます。

選択肢を選んでもらい、
返答するタイプのチャットボット

以下のように、最初から選択肢を表示して、ユーザに選択してもらうタイプのチャットボットも存在します。
この場合、最初に大きく分けたカテゴリーから選択してもらい、会話ツリーの最終着地点で応答します。

上の章でも登場した出現単語ランキングですが、これらを大きくカテゴリー分けすることでチャットボットの選択肢を考えることができます。

本日はWatson Explorerを使って、チャットボットのデータ作りを行う事例をご紹介しました。

Watson Explorerを利用すれば、日々の業務における情報整理がスムーズに行えます。
900件の文章データを人の手でカテゴリー分けすることは、何時間もかかる作業になりますがWatson Explorerを利用すれば、数十分で完了することもできます。

また、チャットボットに関しましては弊社でchateliersというサービスをご用意しておりますので興味のある方はお気軽にお問合せください。