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チャットボットは、機械学習と自然言語処理 (NLP) を使用して、あまりにも人間らしい方法で人間と会話する自律的なソフトウェア プログラムです。
チャットボットは、顧客サービス、販売、サポートなど、多くの分野で組織が消費者とコミュニケーションする方法を変革しています。 しかし、ゼロからチャットボットを作成するのは難しい場合があります。 これには、チャットボットを開発するためのフレームワークが役立ちます。
開発者は、これらの事前構築済みのツールと機能のセットのおかげで、NLP や対話管理の複雑さに悩まされることなく、チャットボットを迅速かつ効果的に簡単に設計できます。
チャットボット開発フレームワークを自由に使用できるため、開発者は最高のサービスを提供することに専念できます。 ユーザー体験.
企業は、チャットボット開発フレームワークを使用することで膨大な時間と労力を節約でき、その時間を真に重要なこと、つまり優れたカスタマー サービスの提供に集中することができます。
しかし、最大のものは? 多くのチャットボット開発フレームワークはオープンソースであるため、それらを無料で使用したり、特定のビジネス要件に合わせて変更したりできます. これにより、さまざまな規模と技術的習熟度の企業にチャットボットの作成が開かれます。
この投稿では、ウェブサイト、アプリ、または製品に使用できるトップ チャットボット開発フレームワークを見ていきます。
1. Microsoft Bot Framework
Microsoft Bot Framework は、プログラマーがさまざまなプラットフォーム用のインテリジェント ボットを作成するのをサポートする、信頼できるフレームワークです。
これは、自然で直感的な方法で人々と会話できるチャットボットをプログラマーが簡単に作成できるようにする、多くのツールと機能を備えたオープンソース フレームワークです。
マイクロソフトアズール クラウドコンピューティング 開発・導入のためのさまざまなサービスを提供するプラットフォームであり、Microsoft Bot Framework と連携しています。
開発者は、Azure を利用して、Skype、Facebook Messenger、Slack などのさまざまなチャネルのボットをすばやく簡単に作成、テスト、および起動できます。
チャットボットは、自然言語処理を熟知しているため、ユーザーからの入力を理解し、解釈することができます。
このフレームワークは、Microsoft 独自の Language Understanding Intelligent Service (LUIS) を含む多くの自然言語処理 API と互換性があり、プログラマーが人間の要求を理解し、思いやりのあるユーザー フレンドリーな方法で応答できるチャットボットを簡単に構築できるようにします。
Microsoft Bot Framework は、アダプティブ カード、メディアが豊富なメッセージ、音声の入出力など、マルチメディアが豊富でインタラクティブなチャットボットを作成するためのツールも主張しています。
価格(英語)
無料で使用でき、プレミアム料金はメッセージ 0.50 件あたり $1,000 からです。
2. ボットプレス
Botpress は、多くの自然言語理解 (NLU) ライブラリと連携するオープンソースの会話型 AI プログラムです。 チャットボットを構築するために、ビジュアル プロセスは、少量のトレーニング データとして意図、エンティティ、およびスロットと組み合わされます。
これにより、チャットボットの構築コストが大幅に削減され、データ要件によってもたらされる潜在的な参入障壁が減少します。
Botpress は、会話をテストするためのビジュアル チャット ビルダーとエミュレーターを提供します。 組み込みの JavaScript コード エディターを使用して、特定のタスクを実行するために使用できるプログラム アクションを作成できます。
NLU モジュールを使用すると、インテント、エンティティ、およびスロットを指定できます。 ユーザーからの入力は、会話型アシスタントによってこのように理解されます。 Botpress は、Facebook Messenger、Slack、Microsoft Teams、Telegram など、最も人気のあるメッセージング サービスとの接続を積極的に管理します。
さらに、このプラットフォームにより、プログラマーは、次のようなさまざまな事前構築済みのプラグインやモジュールにアクセスできます。 感情分析 ボットに簡単に組み込むことができる言語理解機能。
さらに、顧客がユーザー インタラクションを監視し、ボットの有効性を測定し、問題領域を特定できるようにする包括的な分析ダッシュボードを提供します。
価格(英語)
ボットが無料で読み取ることができる受信メッセージの月間上限は 1,000 件です。 さらに必要な場合は、追加の受信メッセージごとに月額 0.005 ドルかかります。
3. Wit.ai
Wit.ai 自然言語処理 (NLP) プラットフォームにより、プログラマーは人間の言葉を理解するチャットボットを構築できます。
これは、人間の言語を正確に分析および解釈できるチャットボットを開発するために使用できる多くのツールや機能にプログラマーがアクセスできるオープンソースの無料プラットフォームです。
インタラクティブなツールとアプリケーションの作成は、開発者にとってそれによって可能になります。 個人が好みのメッセージング サービスで利用できるチャットボットは、音声とテキストの両方で簡単に作成できます。
幅広い機能を備えた Wit.ai は、チャットボットに加えて、ウェアラブル テクノロジを自動化したり、モバイル アプリケーションや家電製品の音声インターフェイスを構築したりするために使用できます。
無料のチャットボット開発プラットフォームには、Python や Ruby などの SDK が含まれており、現在 Facebook が所有しています。
商用利用も可能です。 インテントとエンティティは開発者がカスタマイズでき、HTTP API を使用して他のアプリからチャットボットに接続できます。
ボットを Facebook Messenger にデプロイする場合は、Facebook が所有する Wit.ai が適切なオプションです。 Messenger での Wit.ai チャットボットの展開は、Facebook によって簡単に行われます。
さらに、Facebook Messenger、Slack、Telegram など、多くの人気のチャット プラットフォームをサポートしています。
価格(英語)
どなたでも無料でご利用いただけます。
4. ラーザ
Rasa は、ストーリーベースのアプローチを重視したチャットボットを設計するためのオープンソース フレームワークです。 Rasa は長い歴史を持つフレームワークであり、オープンソースの自然言語処理エンジンのパイオニアです。
彼らはに集中します 人工知能 AIヘルパーの作成者が製品を継続的に作成および強化できるプラットフォームを作成します。
Rasa を使用すると、開発者は、プラットフォーム内で視覚的なフローやインテントを記述する代わりに、ストーリー (トレーニング データ シナリオ) を構築できます。 これらの物語は、ボットのトレーニングに使用されます。 プラットフォームは 機械学習アルゴリズム ユーザーの要求を理解し、複雑な数ターンの対話を処理することができます。
Rasa は、典型的な完全にオープンソースの NLU エンジンを備えたオンプレミス プラットフォームです。 彼らは、対話分析とサポート改善のための一連のツールである Rasa X を開発しました。
すべてのチャットボット プラットフォームには、特定の量のトレーニング データが必要ですが、Rasa は、通常、カスタマー サービスの会話ログの形式で、十分なトレーニング データセットが与えられたときに最適に機能します。
NLU エンジンに送信される前に、これらのカスタマー アシスタンスの会話は分析、分類、および処理されます。 Rasa のオープンソース プラットフォームを使用してコンテキスト アシスタントを構築する場合、Rasa は最高の無料チャットボットです。
価格(英語)
Rasa はエンタープライズ向けの料金を請求しますが、価格は Web サイトに記載されていません。
5. ダイアログフロー
Google の機械学習と自然言語処理機能は、チャットボット作成プラットフォームの Dialogflow を支えています。 モバイル、オンライン、スマートなプラットフォームを含む多くのプラットフォームで、会話型の設計を可能にします。 ユーザーインターフェース.
Dialogflow の主な売りは、チャットボットの構築に以前のコーディング経験が必要ないため、使い方がいかに簡単かということです。 このフレームワークは、会話フロー ダイアグラムを設計し、ユーザー入力を認識するようにボットをトレーニングするための視覚的なインターフェイスを提供します。
Dialogflow は、その使いやすさ、20 を超える言語のサポート、適応性の高さから、NLP ベースのアプリを開発するための理想的なプラットフォームです。
このフレームワークはさらに、Facebook Messenger、Slack、Twilio などの多数のサードパーティ サービスとの接続を提供することで、チャットボットを複数のチャネルに簡単に展開できるようにします。
Dialogflow は、その最も重要な機能の XNUMX つである、Google アシスタントや Amazon Alexa などの音声アシスタントとの互換性を提供します。
開発者は Dialogflow を利用して、音声指示を受けて予約や予約などのさまざまな機能を実行できる音声対応のチャットボットを構築できます。
価格(英語)
新規ユーザーには 600 ドルのクレジットが提供され、プラットフォームを使用するために使用できます。価格は、リクエストごとに 0.007 ドルから始まります。
6. IBMワトソンアシスタント
開発者は、AI を活用したチャットボットを開発するためのフレームワークである IBM Watson Assistant を使用して、さまざまなプラットフォームにわたってチャットボットを作成およびデプロイできます。
会話のコンテキストを認識して解釈する IBM Watson Assistant の能力は、競合他社と一線を画し、より正確で役立つ回答をユーザーに提供できるようにします。
自然言語処理 (NLP) を使用し、 機械学習、このフレームワークを使用して、ユーザーとやり取りできるチャットボットを作成できます。
Facebook Messenger、Slack、さらにはスマート ホーム アシスタントなどの物理オブジェクトは、IBM Watson Assistant を統合できる多くのプラットフォームのほんの一部です。
開発者は、事前に作成されたテーマと API を使用して、銀行や医療などの業界に固有のチャットボットを構築できます。
IBM Watson Assistant には、複雑なディスカッションや多段階のやり取りを管理する機能があり、消費者はチャットボットを使用してより有機的で興味深いチャットを行うことができます。 IBM Watson Assistant は、顧客がチャットボットとどのように関わっているかを企業が理解するのに役立つ強力な分析機能とレポート機能も提供します。
競合するチャットボット フレームワークと比較すると、IBM Watson Assistant は、複雑でコンテキストが豊富なディスカッションを理解することに優れています。 それが提供するさまざまなカスタマイズの選択肢のおかげで、あらゆる規模とセクターの企業に適しています.
価格(英語)
無料で使い始めることができ、プレミアム料金は月額 $140 から始まります。
7. パンドラボット
チャットボット開発ツールの Pandorabots は、AIML (Artificial Intelligence Markup Language) を使用して、人間と自然言語で会話できるボットを構築します。
開発者がゼロから始めることなくチャットボットを簡単に構築できるようにする、事前に作成されたテーマとボットの膨大なコレクションは、その主な機能の XNUMX つです。 さらに、このプラットフォームは、技術者でなくても成功するチャットボットを設計できるドラッグ アンド ドロップ チャットボット プログラミング インターフェイスを提供します。
Pandorabots のユニークなコンポーネントは、複数のボットが連携して通信のさまざまな側面を制御できるマルチボット システムの作成を可能にすることです。
さらに、このプラットフォームには、Facebook Messenger や Slack などの一般的なチャット サービスや、Amazon Alexa や Google Assistant などの音声アシスタントとの接続が組み込まれています。 さらに、Pandorabots は、チャットボットがユーザーの感情状態を認識して対応できる感情分析機能を提供します。
まったく新しい機能の助けを借りて、AIML を表示できるようになりました。 チャットボットは、Web サイト、複数のアプリ、メッセージング プラットフォーム、Cortana などと統合できます。
価格(英語)
無料で使い始めることができ、プレミアム料金は月額 $19 から始まります。
8. ボトニック
Botonic は、有名な JavaScript ユーザー インターフェイス ツールキットである React 上に構築されたチャットボット開発プラットフォームです。 したがって、チャットボットを開発している間、プログラマーは React の利点を活用できます。
機械学習のサポート、自然言語処理、および WhatsApp や Facebook Messenger などの人気のあるメッセージング アプリのインターフェイスが装備されています。 カード、カルーセル、クイック返信は、インタラクティブなチャットボットを構築するために Botonic が提供する既製のコンポーネントのほんの一部です。
ボトニックは、説得力のあるユーザー固有の会話体験の開発に重点を置いているため、他のチャットボット プラットフォームとは一線を画しています。 また、このプラットフォームは効率とスケーラビリティを非常に重視しているため、開発者はリクエスト スループットの高いチャットボットを迅速に作成して展開できます。
Botonic は、テキストベースと音声ベースの両方の対話を可能にするため、スマート スピーカーからアクセスできる音声アシスタントまたはチャットボットの構築に適しています。
Aさらに、Botonic はオープンソースであり、豊富なチュートリアルとドキュメントを提供しているため、あらゆる能力の開発者が利用できます。 独自のビジネス要件に合わせて、開発者は独自のコネクタ、プラグイン、およびコンポーネントをフレームワークに追加できます。これも非常に構成可能です。
価格(英語)
どなたでも無料でご利用いただけます。
9. Amazon Lex
Amazon Lex は、Amazon Alexa と同じ自然言語処理技術を利用したチャットボット開発プラットフォームです。 自然言語で行われたユーザーのクエリを理解して返信できるチャットボットは、Amazon Lex を使用する開発者が設計、構築、デプロイできます。
Amazon Lex の主な利点の 3 つは、AWS Lambda や Amazon SXNUMX などの他の AWS サービスと簡単に接続できることです。これにより、プログラマーはスケーラブルで信頼できるチャットボット アプリを作成できます。 Amazon Lex は、多言語の入力と出力が可能なため、世界中に存在する企業に最適です。
さらに、Amazon Lex にはさまざまな最先端の機能が含まれています。 深層学習アルゴリズム、テキスト読み上げ機能、自動音声認識など、これらすべてが自然言語処理の精度を向上させます。
Amazon Lex は、AWS の他のサービスとの高度な接続性を備えているため、代替のチャットボット開発フレームワークと比較してより効果的な開発プロセスが実現し、現在 Amazon Web Services を利用している企業に特に適しています。
価格(英語)
複数の料金プランを提供しており、リクエストごとに 0.004 ドルかかります。
10. フローXO
Flow XO は、技術的な知識がなくてもチャットボットを設計できるドラッグ アンド ドロップ ユーザー インターフェイスを採用したチャットボット開発ツールです。 その主な利点はシンプルさです。これにより、企業は Facebook Messenger、Slack、WhatsApp などのさまざまなプラットフォームでチャットボットを簡単に作成して実装できます。
このプラットフォームは、カスタマー ケア、e コマース、リード ジェネレーションなど、さまざまなユース ケースに対応するさまざまな事前構築済みのテンプレートを提供し、特定の企業のニーズを満たすようにカスタマイズできます。
さらに、チャットボットの複雑な会話フローと意思決定ツリーを簡単に設計できる強力なフロー ビルダーを提供します。
さらに、Flow XO は、Shopify、Salesforce、および Google スプレッドシートとの接続を含む幅広い接続を提供し、組織が以下を可能にします。 ワークフローを自動化する チャットボットを他のビジネス プラットフォームにリンクします。
チャットボットには、AI と機械学習のスキルを組み合わせたプラットフォームの NLP エンジンが搭載されており、ユーザーの要求を理解し、関連する応答を返します。
Flow XO は、他のチャットボット フレームワークと比較してユーザー フレンドリーな UI で有名であり、技術的なスキルのレベルに関係なく、あらゆる規模の組織が利用できます。
このプラットフォームは、技術者以外のユーザーがチャットボットを簡単に構築できるようにするローコード/ノーコード環境を提供すると同時に、経験豊富な開発者に洗練されたカスタマイズの可能性を提供します。
価格(英語)
無料で使い始めることができ、プレミアム料金は月額 $19 から始まります。
まとめ
結論として、チャットボットが開発され、より洗練されるにつれて、チャットボットの影響力が劇的に高まることが予想されます。
チャットボットは、会社の業務を改善し、面倒な仕事を自動化し、機械学習と自然言語処理を使用して個別化された効果的な顧客体験を提供できます。
ビジネス用にコンパイルされたチャットボット フレームワークのリストから選択できます。 すべての状況に適合する XNUMX つの答えはありません。特定のニーズによって、最終的にどのオプションを選択するかが決まります。
したがって、利用可能な各可能性を調査し、特定のニーズに最も適したものを決定することが重要です。
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