チャットボット

1950年、アラン・チューリングは「計算機械と知能」というタイトルの論文を発表し、現在チューリングテストと呼ばれる知能の基準を提案した。この基準は、コンピュータプログラムが人間の審査員とのリアルタイムの書面による会話において、審査員が会話の内容のみに基づいてプログラムと実際の人間を確実に区別できない程度に、人間になりすます能力に基づいている。^{[ 6 ]}

ジョセフ・ワイゼンバウムのプログラムELIZAは1966年に初めて発表された。ワイゼンバウムはELIZAが本当に知能を持っているとは主張しておらず、彼の論文の序文ではむしろELIZAの正体を暴く試みとして提示していた。

人工知能では、機械は驚くべき方法で動作するように作られており、最も経験豊富な観察者でさえ驚かせるほどです。しかし、特定のプログラムの正体が暴かれ、その内部動作が説明されると、その魔法は崩れ去り、単なる手順の集合体であることが明らかになります。観察者は「私にも書けた」と心の中で思います。そう考えると、問題のプログラムを「インテリジェント」と書かれた棚から、珍品として取っておかれた棚に移します。この論文の目的は、まさにこれから「説明」されるプログラムを再評価させることです。これほど再評価を必要としたプログラムはほとんどありません。^{[ 7 ]}

ELIZAの主要な動作方法は、入力中の手がかりとなる単語やフレーズを認識し、それに対応する事前に準備またはプログラムされた応答を出力することです。この応答によって、会話は一見意味のある形で進展します（例えば、「MOTHER」という単語を含む入力に対して「TELL ME MORE ABOUT YOUR FAMILY」と応答するなど）。^{[ 7 ]}このように、処理は表面的なものに過ぎないにもかかわらず、理解しているという錯覚が生み出されます。ELIZAは、会話の応答が「知的」と解釈できる場合、人間の判断者は疑いの余地を与えやすいため、このような錯覚は驚くほど簡単に生み出せることを示しました。

ELIZAに続いて、精神科医のケネス・コルビーは1972年にPARRYを開発した。^{[ 8 ] [ 9 ] [ 10 ] [ 11 ]}

^{1978年[ 12 ]}から1983年以降のある時期^{[ 13 ]}まで、ジャネット・コロドナーが率いるCYRUSプロジェクトは、サイラス・ヴァンス（第57代アメリカ合衆国国務長官）をシミュレートするチャットボットを構築した。このチャットボットは事例ベース推論を使用し、ユナイテッド・プレス・インターナショナルからの通信社ニュースを解析してデータベースを毎日更新していた。このプログラムは、1980年4月のサイラス・ヴァンスの突然の辞任以降のニュース項目を処理できなくなり、チームは後任のエドマンド・マスキーをシミュレートする別のチャットボットを構築した。^{[ 14 ] [ 13 ]}

1984年には、チャットボットとして機能するプログラムRacterのインタラクティブ版がリリースされた。 ^{[ 15 ]}

ALICEは1995年にリリースされました。これはAIMLと呼ばれるマークアップ言語^{[ 3 ]}を使用しており、これは対話エージェントとしての機能に特化しており、その後、いわゆるAlicebotsの他のさまざまな開発者によって採用されました。ALICEは推論能力を持たない弱いAIです。1966年のELIZAと同様のパターンマッチング技術に基づいています。これは知性と論理的推論能力を必要とする強いAIではありません。

1997年にリリースされたJabberwackyは、静的なデータベースから学習するのではなく、リアルタイムのユーザーとのやり取りに基づいて新しい応答や文脈を学習します。

チャットボットのコンテストは、チューリングテストやより具体的な目標に焦点を当てています。そのような年次コンテストの2つは、ローブナー賞とチャッターボックスチャレンジです（後者は2015年以降オフラインになっていますが、資料はウェブアーカイブから見つけることができます）。^{[ 16 ]}

現在の世代の大規模言語モデルに先立ち、スウェーデンの言語技術スタートアップであるGavagaiは2015年にTwitterベースのボットを作成し^{[ 17 ]}、 DBpediaは2017年のGoogle Summer of Code中にFacebook Messengerを介して通信するチャットボットを作成しました^{[ 18 ]}。

ChatGPTのような最新のチャットボットは、多くの場合、生成型事前学習済みトランスフォーマー（GPT）と呼ばれる大規模な言語モデルを基盤 としています。これらは、人工ニューラルネットワークを含むトランスフォーマーと呼ばれる深層学習アーキテクチャに基づいています。大規模なテキストコーパスで学習させた後にテキストを生成し、特に学習していない創発的な能力も備えています。

アプリやウェブサイトに統合されたチャットボットは、画像生成モデルを呼び出したり、ウェブを検索したりできます。^{[ 19 ] [ 20 ]}また、一部のプラットフォームでは、ウェブベースのチャット環境を通じてユーザーが会話型インターフェースと直接やり取りできるようにすることで、ソフトウェアのインストールを必要とせずにリアルタイムのサポート、コンテンツ生成、タスクの自動化を実現しています。

多くの企業のチャットボットはメッセージングアプリ上、あるいは単にSMSを介して動作します。これらはB2Cの顧客サービス、販売、マーケティングに使用されます。^{[ 21 ]}

2016年、Facebook Messengerは開発者がチャットボットをプラットフォームに配置することを許可した。最初の6か月でMessenger用に作成されたボットは3万個で、2017年9月までに10万個に増加した。^{[ 22 ]}

2017年9月以降、これはWhatsAppのパイロットプログラムの一環としても実施されている。KLMとアエロメヒコ航空はともにテストへの参加を発表しており、^{[ 23 ] [ 24 ] [ 25 ] [ 26 ]}両航空会社は以前にFacebook Messengerプラットフォームで顧客サービスを開始していた。

ボットは通常、ユーザーの連絡先の1人として表示されますが、グループチャットの参加者として行動することもあります。

多くの銀行、保険会社、メディア企業、eコマース企業、航空会社、ホテルチェーン、小売業者、医療提供者、政府機関、レストランチェーンは、簡単な質問に答えたり、顧客エンゲージメントを高めたり、^{[ 27 ]}プロモーションや注文方法の追加提供のためにチャットボットを使用しています。^{[ 28 ]}チャットボットは、短いアンケートの回答を収集するための市場調査にも使用されています。 ^{[ 29 ]}

2017年の調査では、企業の4%がチャットボットを使用していることが示されました。^{[ 30 ]} 2016年の調査では、企業の80%が2020年までにチャットボットを導入する予定であると回答しました。^{[ 31 ]}

企業は、顧客サポート、人事、またはモノのインターネット(IoT) プロジェクトでチャットボットを使用しています。たとえば、 Overstock.com は、顧客サービス担当者が病欠を申請した際に特定のプロセスを自動化するために、Mila という名前のチャットボットをリリースしたと報じられています。^{[ 36 ]} Lloyds Banking Group、Royal Bank of Scotland、Renault、Citroën などの他の大企業は現在、人間のコールセンターの代わりにチャットボットを使用して最初の連絡窓口を提供しています。病院や航空会社などの大企業では、チャットボットは組織内で情報を共有したり、サービスデスクを支援および代替したりするためにも使用されています。^{[ 37 ]}

チャットボットは、カスタマーサービス部門の代替として提案されている。^{[ 38 ]} 2026年には、フィナンシャル・タイムズ紙が、指示を与えられた顧客のために買い物をすることができるエージェント型チャットボットについて報じた。^{[ 39 ]}

2016年、ロシアを拠点とするTochka Bankは、支払い機能を含むさまざまな金融サービスを提供するFacebook上のチャットボットをリリースした。 ^{[ 40 ]} 2016年7月には、Barclays AfricaもFacebookチャットボットをリリースした。^{[ 41 ]}

チャットボットは医療業界にも登場しています。^{[ 42 ] [ 43 ]}ある研究では、米国の医師は、チャットボットは医師の予約、診療所の検索、または薬の情報提供に最も役立つと考えていることが示唆されました。^{[ 44 ]} 2025年のレビューでは、参加者は臨床医からの応答よりもチャットボットの応答の方が共感的であると評価することが多いことがわかりました。^{[ 45 ]}

2020年、WhatsAppは世界保健機関とインド政府と協力して、 COVID-19に関するユーザーの質問に答えるチャットボットを作成しました。^{[ 46 ] [ 47 ] [ 48 ] [ 49 ]}

2023年、米国に拠点を置く全米摂食障害協会は人間のヘルプラインスタッフをチャットボットに置き換えたが、ユーザーから有害なアドバイスを受けたとの報告があったため、オフラインにせざるを得なかった。^{[ 50 ] [ 51 ] [ 52 ]}

ニュージーランドでは、チャットボットSAM（Semantic Analysis Machineの略） ^{[ 53 ]}がTouchtechのニック・ゲリッツェンによって開発されました。^{[ 54 ]}これは、気候変動、医療、教育などのトピックに関する政治的な考えを共有するように設計されています。Facebook Messengerを通じて人々と会話します。^{[ 55 ] [ 56 ] [ 57 ] [ 58 ]}

2022年、チャットボット「リーダー・ラース」または「レーダー・ラース」が合成党からデンマーク議会選挙に出馬するよう指名され^{[ 59 ]}、アーティスト集団コンピューター・ラースによって構築された^{[ 60 ]} 。リーダー・ラースは、政党を率い、客観的な候補者を装わないという点で、以前の仮想政治家とは異なっていた^{[ 61 ]} 。このチャットボットは、世界中のユーザーと政治に関する批判的な議論を行った^{[ 62 ] 。}

インドでは、州政府がAaple Sarkarプラットフォーム向けにチャットボットを立ち上げました^{[ 63 ]。}これは、管理されている公共サービスに関する情報への会話によるアクセスを提供します^{[ 64 ] [ 65 ] 。}

チャットボットは、おもちゃなど、主にコンピューティングを目的としていないデバイスにも組み込まれています。^{[ 66 ]}

ハローバービーは、トイトーク社が提供するチャットボットを使用するインターネット接続版の人形です。^{[ 67 ]}トイトーク社は以前、子供向けのスマートフォン向けキャラクターにこのチャットボットを使用していました。^{[ 68 ]}これらのキャラクターの行動は、特定のキャラクターを模倣し、ストーリーラインを生成する一連のルールによって制約されています。^{[ 69 ]}

「マイ・フレンド・ケイラ」人形は、 AndroidまたはiOSモバイルアプリと連携して音声認識技術を使用し、子供の声を認識して会話できる18インチ（46cm ）の人形シリーズとして販売されました。ハロー・バービー人形と同様に、人形のBluetoothスタックの脆弱性や、子供の声から収集したデータの使用をめぐって物議を醸しました。 

IBMのWatsonコンピュータは、CogniToysなどの企業向けに、教育目的で子供たちと対話することを目的としたチャットボットベースの教育玩具の基盤として使用されてきました。 ^{[ 66 ] [ 70 ]}

悪意のあるチャットボットは、人間の行動や会話を模倣してチャットルームをスパムや広告で埋め尽くしたり、銀行口座番号などの個人情報を漏らすように人々を誘惑したりするために頻繁に使用されています。これらは、 Yahoo! Messenger、Windows Live Messenger、AOL Instant Messenger、その他のインスタントメッセージングプロトコルでよく見られました。出会い系サービスのウェブサイト上の偽の個人広告にチャットボットが使用されたという報告も公開されています。^{[ 71 ]}

過去のやり取りから学習するように設計されたAIチャットボットTayは、Twitterでネット荒らしの標的になったことで大きな論争を巻き起こしました。リリース直後、このボットは悪用され、「私に続いて繰り返してください」機能を使って、Twitterユーザーに対して人種差別的、性差別的、物議を醸すような返信を発信し始めました。 ^{[ 72 ]}これは、ボットが経験から効果的に学習したにもかかわらず、悪用を防ぐための適切な保護措置が講じられていなかったことを示唆しています。^{[ 73 ]}

テキスト送信アルゴリズムがチャットボットではなく人間になりすますことができれば、そのメッセージの信憑性は高まるだろう。そのため、巧妙に作られたオンラインIDを持つ人間そっくりのチャットボットは、選挙中に虚偽の主張をするなど、もっともらしい偽ニュースを拡散し始める可能性がある。十分な数のチャットボットがあれば、人工的な社会的証明さえも実現できるかもしれない。^{[ 74 ] [ 75 ]}

データセキュリティは、チャットボット技術の主要な懸念事項の1つです。セキュリティ上の脅威やシステムの脆弱性は、悪意のあるユーザーによって悪用されることが多い弱点です。チャットボットのトレーニングや開発に非常に価値のあるユーザーデータや過去の通信を保存することも、セキュリティ上の脅威につながる可能性があります。^{[ 76 ]}サードパーティネットワーク上で動作するチャットボットは、サードパーティアプリケーションの所有者がユーザーデータに関してチャットボットとは異なるポリシーを持っている場合、さまざまなセキュリティ上の問題に直面する可能性があります。^{[ 76 ]}セキュリティ上の脅威は、保護メカニズムを組み込むことで軽減または防止できます。ユーザー認証、チャットのエンドツーエンド暗号化、自己消滅メッセージなどは、潜在的なセキュリティ上の脅威に対抗するための効果的なソリューションです。^{[ 76 ]}

チャットボットは、メンタルヘルスの分野で使用されている新興技術であることが示されています。チャットボットの使用は、ユーザーがメンタルヘルスの問題についてアドバイスを求めることを促し、そのような問題を他の人と共有することによって生じる可能性のあるスティグマ化を回避する手段となる可能性があります。^{[ 77 ]}これは、チャットボットが機密情報を共有する際にプライバシーと匿名性を提供し、ユーザーが判断されることなく自由に話せる空間を提供できるためです。^{[ 77 ]}この例として、ソーシャルメディアとAIチャットボットの両方がオンラインでメンタルヘルスを表現する手段となり得るため、ユーザーはより暗く憂鬱な感情をチャットボットに共有する意欲が高まったという研究結果があります。^{[ 77 ]}また、チャットボットの応答が共感的で感情的に支えてくれると感じられるため、ユーザーはチャットボットに頼ることもあります。^{[ 78 ]}

調査結果によると、チャットボットは、ユーザーが家族や友人に助けを求めることが難しい状況において大きな可能性を秘めていることが証明されています。^{[ 77 ]}チャットボットは、若者に「評価、情報、感情、道具的サポートなど、さまざまな種類の社会的サポート」を提供する能力があることが指摘されています。^{[ 77 ]}研究によると、チャットボットは、うつ病や不安などの問題を管理する上でユーザーを支援できることがわかっています。^{[ 77 ]}この機能を提供するチャットボットの例としては、「Woebot、Wysa、Vivibot、Tess」などがあります。^{[ 77 ]}

証拠によると、メンタルヘルスチャットボットがユーザーとやり取りする際、特定の会話の流れに従う傾向がある。^{[ 79 ]}これらは、ガイド付き会話、半ガイド付き会話、および自由形式の会話である。^{[ 79 ]}最も一般的なガイド付き会話では、「ユーザーはチャットボットからの事前定義された応答のみでチャットボットとコミュニケーションをとることができ、ユーザーからのいかなる形式の自由な入力も許可されない」。^{[ 79 ]}また、さまざまなメンタルヘルスチャットボットが採用している方法を調査した研究では、それらのほとんどはユーザーに対して認知行動療法の一​​種を採用していることが指摘されている。^{[ 79 ]}