人に寄り添うコミュニケーションのためのサービスデザイン：クラウド時代のサービス開発――「個人と対話する機械」を作るヒント（2）（1/3 ページ）

前回は個人と対話するボットキャラクター「パン田一郎」がバックエンドで採用した技術と、リリースまでの流れを紹介した。後編では、人間とのコミュニケーションを成功させるための施策を掘り下げて見ていこう。

[宮田健，＠IT]

　本稿で取り上げる「パン田一郎」は「LINEビジネスコネクト」の仕組みを利用したアルバイト求人情報サービス「フロム・エー ナビ」の「公式アカウント」だ。開発と運営はリクルートジョブズが行っている。本稿では前回に引き続き、リクルートジョブズ IT戦略室 デジタルマーケティング部 部長 板澤一樹氏、同 デジタルマーケティング部 R&Dグループ グループマネージャー UXディレクター 福田基輔氏に話を聞く。

おさらい：私的空間に入り込むチャットプラットフォーム上のボット

　LINE公式アカウント「パン田一郎」の正式リリース時に、想定以上の負荷が発生、運営プラットフォームの一部で採用していたAmazon Web Services（AWS）の契約上限までスケールさせてもメッセージキューがたまり続ける問題が発生したことは、前回紹介した。その際、通常であればサービス品質に対してネガティブな印象を持たれかねない状況が、意外にもユーザーに受け入れられたことに注目した。LINEビジネスコネクトのプラットフォームを使い、私的会話空間の中で「個人対ボット」の対話を目指した仕掛けが奏功し、ユーザーの好印象につながったと考えられる。

　「キュー詰まりが解消してユーザーにメッセージを安定して送れるようになってからも、こんなに“ユルい”応答は人力に違いないから、きっと“中の人”を増やしたのでは？ と思われていたようです（笑）」と、板澤氏はリリース当時を振り返る。

　システム上の問題で発生した応答遅延に対して、受け手側が「人間味」を感じ取り、プラスに評価する状況が生まれた理由は、パン田一郎」を親しみやすい存在とするための“エンジニアリング視点以外の工夫”――「人力辞書」の整備に見いだすことができる。

　「パン田一郎」では、応答の自動化は実現しているものの「送られてくるメッセージから名詞句を取り出して加工し、自動生成したメッセージで応答する」といった複雑な実装ではなく「受信メッセージの形態素解析のチューニングと、対応する辞書の全文検索」という技術的には比較的シンプルな組み合わせを採用している。

　およそのシステム構成は前回記事で掲載した下図の通りだ。

前回示したシステム構成概念図　図中央の青く囲んだ部分がグループのインフラ基盤や既存の自社サービスAPIなどによる実装部分。画像左下にあるApache Solrによる「雑談会話データ」が「人力辞書」に相当する

「人力辞書」の応答バリエーション

　ここからは、ユーザーを引き付けることに成功した「人力辞書」について、より掘り下げて見ていこう。

　企画当初から板澤氏は「応答辞書は質が重要」と考えていたという。この段階では、応答辞書の整備方針は「正しく反応する応答を一つ用意する」というものだった。しかし、ベータリリース時にユーザーの反応を分析したことが、この考えを変更するきっかけとなった。

リクルートジョブズ デジタルマーケティング部 R&Dグループ グループマネージャー UXディレクター 福田基輔氏

　では分析結果にどんな発見があったのだろうか？ それは「同じ問い掛けに対し、画一的に同じ応答を繰り返した場合、途端にボットは“ただのボット”として認知され、ユーザーとの心理的な距離が広がることが明らかになった」（福田氏）ことだ。

　これを回避する対策として考え出したのが、同じ言葉に対して多様な応答を用意しておく対処法だったという。

　「ユーザーに親しみを覚えてもらうには、返答するバリエーションが多いこと、そしていろいろなことを“拾ってくれる”と感じてもらうことが重要。意味のない言葉でも、“ちゃんと返答する”という行動を示すことで心理的な距離は近づく」（福田氏）

　「いろいろなことを拾ってくれる」とは、例えば「マイナーなミュージシャンやタレント名に対して反応する」、あるいは「無意味な文字列に対してもきちんと受け止めて応答する」という意味だ。

　辞書の整備はリリース後も継続しているという。直近で投げ掛けられた単語のうち、カバーできていなかったものを定期的にリストアップしては、応答できるように対応しているとのことだ。

　「アルバイト求人情報」という、比較的若年層を常に受け入れる必要があるマーケットであること、その若年層の私的コミュニティでは独特のコミュニケーションが入れ代わり立ち代わり流行していることを考慮した結果だという。