SELFは14日、自社開発のコミュニケーションAIとOpenAI社が展開する「ChatGPT」との相互連携システム「SELFBOT」SELFBOTで、新機能となる「類似性スコア機能」をリリースした。

チャットボットや社内ナレッジが抱える「ユーザーからの質問に的確に答えられているのか？」の問題に対応するために、SELFBOTでは「類似性スコア機能」を追加し、ユーザーの入力に対しどの程度学習リソースが対応できているのか判断の指標となる、類似性スコアの表示を新たに行った。

これにより不足している学習リソースの追加、改善することが容易になったという。

SELFBOTでも行っているChatGPT連携型の「学習型AIチャットボット、社内ナレッジ」とは、一般的なチャットボットとは性質が異なり、学習リソースとなる自然言語を数値データ化し、生成AIに解釈させた上で回答を得るというのが特徴。

よって社内ドキュメントなどの特異な学習リソースを活用する場合、その類似率、一致率によって、より精度の高い回答が得られるものとなる。精度評価を行おうとする場合、インプットであるユーザー入力に対し、アウトプットである学習リソースの準備がより充実しかつベクトル類似精度が上がると、ユーザーへの回答精度が上がる仕組みとなる。

これは、今までのチャットボットにおける、「回答があるかないか」ではなく「より近いか近くないか」の判断性能となる。この新たな学習型AIチャットボットが今までのチャットボットよりも高評価な理由は、この点から。

リソースの学習時における各インデックスごとのベクトル値を算出し、ユーザーの入力による自然言語のベクトル値との類似度合いを、コサイン類似度を用いて、学習済みリソースの類似性スコアとして表示している。

この類似性スコアにより、SELFBOTの会話ログ画面において、ユーザーからの質問に対し、的確な学習済みリソースが会話生成AIのリソースとして準備されているか、不足していないか等、学習リソース視点での、評価判断がしやすい状態となった。また、同社ではこの類似度のレスポンス速度を優先し、Elasticsearchを活用している。顧客利用、チャットボットサービス
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