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DialogPlayとWatsonNLCによる社内ルール回答チャットボットを作った話

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はじめに

TISの社内ポータルにチャットボットが登場してからはや一ヶ月。
一つのシナリオをリリースするまでの裏話です。
チャットボットの対話制御としてDialogPlayを活用。
社員からの問い合わせにはWatson Natural Language Classifierを用いたチャットボットを作成し、社内ポータルサイトへ公開しています。

社内チャットボット「ティボンヌ」

TIS社内の社内ポータルのトップページにチャットボット。
社内ルール検索や社員情報の検索に日々、汗を流してくれています。
image.png

DialogPlay

DialogPlay
TIS株式会社より提供されているチャットボットプラットフォームです。
業務向けチャットボット作成ができるということで、現場担当者がノンプログラミングでシナリオが作成でき、様々なAPI連携も可能です。

Watson Natural Language Classifier

Natural Language Classifier
言わずと知れたIBMCloudより提供されているコグニティブサービスAPIの一つ。
多岐に渡る社員の問い合わせから社内ルールを引き当てるために利用しました。

チャットボットの構造

社内ルール検索における構造イメージはこのようになっています。
image.png

勤務ルールの分類器作成

社内ルールの分類を実現するためには、NLCに社員の問い合わせ文とその分類先となる社内ルールのペアを学習させなければなりません。

Q.「フレックス勤務に変更したい」
A.「AとBとCの申請をしてください」
のような、FAQページがあるようならばそれを基に作成する。
しかし、弊社の社内ルールにFAQなんてものは存在しない。

学習データ構造

NLCへ入れる学習データの構造はこのようになっています。

テキスト クラス
(入力文) (分類先)

社内ルールを答えさせる場合、社内ルールごとにFAQを作成しました。
- 入力:社内ルールそのものへの質問文、状況ごとの対応方法を問う質問文
- 出力:社内ルールのURL

質問文 社内ルールURL
個人情報取り扱いについて教えて TISの個人情報の取り扱いはこちらです。http://example.com
フレックス勤務ってなんですか? 勤務形態はこちらです。http://example.com
転勤時にすることを教えて 家賃補助はこちらです。http://example.com

チャットボットのリリースまでに作成した学習データ件数はこちら

  • 対象にした社内ルール:約100件
  • 学習データ件数:約1000件

実際にやってみることでの課題

サイトの親子関係を考慮した学習データ作成

社内ルールの構造上、一覧とその詳細で親子関係が作られています。
下の例で言うと、休暇ルールの一覧ページを見たい場合と各休暇ルールのページを見たい場合では、
クラスを分けて作成する必要がありました。

---(例)---
休暇
 └ 年次休暇
 └ 半日休暇
 └ 介護休暇

質問文がわからない

 学習データ作成にあたり、係員クラスが目にするような勤務時間や休暇の取得に関するページへの質問文は作成できました。しかし、社内ルールによっては上級の役職者しか普段参照しないようなルールも存在しました。どのような質問文となるのかは、実際にルールを使う人でしかわからないため、上から下まで巻き込んでの学習データ作成となりました。

あとがき

チャットボットの公開後は、ユーザの問い合わせログから、
学習データとして採用できる文言をピックアップし、追加しています。

yan_hisa_
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