誰でもAIが使える！「Azure Cognitive Services」をみんなで学ぶ 第2回

FAQ（よくある質問）を登録すればチャットボットが質問応答に対応する

Azureの質問応答ボットサービス「QnA Maker」を理解する

　本連載「誰でもAIが使える！『Azure Cognitive Services』をみんなで学ぶ」では、FIXERの若手エンジニアたちがマイクロソフトの「Azure AIの基礎（AI-900）」ラーニングパスに沿いつつ、「Azure Cognitive Services」を実際に使ううえでのノウハウをまとめます。ハンズオンもありますので、皆さんもぜひ一緒に学んでいきましょう。
（※ 本連載はAI-900試験の受験対策を目的としたものではありません）

　連載第2回の今回は、「Azure Cognitive Services（コグニティブサービス）」で提供されているサービスの1つ「Azure QnA Maker」の概要を紹介したうえで、ハンズオンで質問応答ボットを作成してみたいと思います。また、最後にはボットの回答精度を上げるためにはどうしたらよいのかについても考えてみましょう。

今回の目次

●Azure QnA Makerとは
●ハンズオン：QnA Makerを作成する
　　－①QnA Makerサービスを作成する
　　－②ナレッジベースを作成する
　　－③PowerAppsでクライアントアプリを作成する
●回答精度を高める「アクティブラーニング」
　　－暗黙的なフィードバック
　　－明示的なフィードバック

Azure QnA Makerとは

　Azure QnA Makerを簡単に説明すると、あらかじめ登録しておいたFAQ（よくある質問と回答）を対話形式で返してくれるサービスです。通常は他のチャットシステムとAPI連携させて、チャットボットに質問応答機能を持たせるために使われることが多いようです。

　多くの企業や組織がWebサイトの中でFAQを公開しています。しかし、FAQの数が多すぎて「どこに目的の答えが書いてあるのかよくわからない！」という経験をしたことのある方も多いのではないでしょうか。必要な情報がうまく見つからないと、ユーザーは結局メールや電話でカスタマーセンターに直接質問することになります。せっかく用意されたFAQが生かされず、ユーザーにとってもサポート担当者にとっても無駄な手間がかかることになります。

　QnA Makerを使えばこうした課題を解決できます。たくさんのFAQの中からユーザー自身で回答を探すのではなく、ボットに質問さえすればその回答が得られるので、素早く目的の情報を見つけることが可能になります。もちろん、サポート担当者の負担も減るでしょう。FAQ

　ただし、いざ「チャットボットを着くって業務を効率化させよう！」と考えても、チャットボットの作成には豊富な知識や経験が必要になります。大まかに言って、「チャットと連携して読み書きできるボットのプログラム」「ユーザーとの会話内容を理解するAIモデル」「質問と回答のデータベース」のすべてを作るだけのスキルが必要になるでしょう。習得にはかなりの時間がかかりそうです。

　そうした知識や経験がなくてもチャットボットを作成できるのがQnA Makerです。プログラミングやコマンド操作の経験がないユーザーでも、ほんとどGUIの操作だけで作成することができます。

　さて、このQnA MakerはAzureのAIサービス、コグニティブサービスの1つだと説明しました。あらかじめ登録されている回答を返すだけのボットに、なぜAIの力が必要なのでしょうか。それは「ユーザーの質問内容（質問の意図）を理解する」必要があるからです。

　たとえば、このボットにユーザーの質問内容を理解するAIモデルがなかったと仮定しましょう。この場合は、あらかじめデータベースに登録されている質問文と一致する質問に対してしか回答することができません。そのため、同じ質問内容を表現する、ありとあらゆるパターンの質問文を登録しておかなければ回答できないことになります。しかし、ここでAIモデルを含むボットを用意すれば、ユーザーの質問がデータベースに登録されている質問文と完全に一致しなくても、質問の意図をくみ取って回答することができるわけです。