■断言しよう、チャットボットブームは去るし関連ビジネスも失敗するよ

会社名を明かせないが、業界大手のベンチャーキャピタルに所属している。

主な出資先は所謂ミドル、レイターと呼ばれる「成長、拡大期」のベンチャーである。

私自身も一回事業立ち上げ、売却した経験を持つ。

さて、そんな私も最近は起業前、もしくは新規事業を立ち上げようとしている方にアドバイスをすることが多い。

そしてその中でもここ1ヶ月は会う人の3割がチャットボット系のサービスのアイデアを語るのである。

「やめたほうが良い」と毎回アドバイスするのだが、毎回伝える3つの点についてここに記したい。

願わくばこの記事が広まり、浅はかな「対話型サービスの未来」を考えているベンチャーが断念し、より可能性の高いビジネスに切り替えて欲しい。

そしてこの記事を受けても尚、私の予測を上回り成功するチャットボットサービスが出てきてほしいとも思う。

前置きが長くなったが、以下3点がチャットボットが失敗する理由である。

1. ユーザーの利用シーンが無い

一番の理由がこれだ。

ここで注意したいのが、 クライアント ではなく ユーザーである点だ。

よくある「チャットボットを簡単にECサイトに導入できます」サービスを事例に出してみよう。

彼らはこういった切口で法人クライアントに売り込む。

「今まで大変だった顧客対応がチャットボットで代替できます。」

「チャットボットが商品のアピールをすることで売上が上がります。」

確かに正論に聞こえるし、無料キャンペーンや優先登録などに興味を示すクライアントは多いだろう。

プレスリリースを出せばクライアントの問い合わせは殺到するだろう。

しかし、その先の「ユーザー」のことを考えているだろうか？

ユーザーは商品についてわからないことがあった際に、いきなり得体の知れない自動応答システムに話しかけるだろうか？

そもそも埋込み型の顧客問い合わせサービス（zopimやolarkなど）について、ユーザーの利用率が5%未満に過ぎない事例が多いことを知っているだろうか？

私もこれらの問い合わせサービスに関わったことがあるが、日本人の性質としてチャットボットにいきなり話しかける（しかも想定された問答を想定通りの言い回しで）例は少ない。

ユーザーが使わなければクライアントも離れる。

無料期間でクライアント数は増えるだろう。

また、少ない額であれば導入する事例も増えるだろう。

しかし、ユーザーがチャットボットを使うシーンは少ないだろうし、結果として売上にもコストダウンにも繋がらないケースがほとんどだろう。

厳しい言い方をすると、話を聞くチャットボット関連サービスは現状、 「ユーザーのことを考えず提供者側の視点しかない マスターベーショナリサービス」

なのである。

2. そもそも自然言語処理の精度はそこまで高くない

自然言語処理を簡単に説明すると、「コンピュータが会話を理解し適切な回答を返す処理」である。

この技術は現状、正直言ってそこまで高いレベルに達していない。

言い換えるならば「ユーザーの期待値」と「提供できる技術レベル」の均衡が取れていない。それどころかユーザーの求める「自然な対話」レベルにはほど遠く失望させるものなのである。

よく非技術者の創業者や流行りものが大好きなコンサルが「Deep Learningの登場で自然言語処理の精度が高まり自然な対話を実現できる」とドヤ顔で語るのだが、これは大きな勘違いだ。

画像認識については、「文脈」などその対象以外の外部要因が発生することは少ない。

その為、その特徴量を見出しやすくDeep Learningを使用することで精度をかなり高めることが可能である。

しかし、「対象そのもの」以外にも文脈や発する人間のパーソナリティなど様々な外部要因が発生する対話において、特徴量は見出しづらい。

特に日本語は主語が省略される、漢字の読み方で大きく意味が異なる、「空気」を重視する等のハイコンテクスト文化であり、自然言語処理は難しい。

その為にDeep Learningが自然言語処理を圧倒的に成長させ、「機械であることを感じさせない自然な応答」を可能にさせることはほぼ不可能なのである。

そんな精度をユーザーが求めていないのでは？と思うのは提供者側のエゴだ。

不自然な対話、自分の想定していない回答が続くようであればユーザーはサービスから離れてしまうだろう。

3. 対話である必要性が無い

「飲食店などの予約がチャットボットでできる」系サービスも良く聞く。

彼らには必ず「それってチャットボットである必要性ってあるんでしたっけ？」と質問するのだが、納得のいく回答を得られたことは無い。

対話のほうがかっこ良い、対話でできたら未来っぽい、アメリカで流行っているから、実際にそんな浅はかな考えで通用するほどビジネスは甘くない。

「対話によりニーズを深掘りできる」等もよく聞くが、2で挙げた通りそんなに自然言語処理の精度は高くなく、深掘りする以前に離脱してしまうだろう。

「なぜ対話なのか」

「なぜ対話でなくてはいけないのか」

「なぜ対話のサービスが従来型のリストサービスを上回るのか」

これらの質問に自信を持って答えられるだろうか。

それができない限りはビジネスは成立しない。

今すぐチャットボット事業を畳み、↑の質問に答えられる別の何かの可能性を考えたほうが良い。

以上である。

チャットボットブームは、クライアントが導入した後に「ユーザーに全く使われない」と気づきその悪評が広まる、あと半年の寿命といったところだろう。

そんなチャットボットだが、現状で可能性があるとしたら「チャネルの1つ」として使う程度だろう。

LineやFacebookメッセンジャーに組み込み、「既に展開しているサービスの広報的役割として活用する」、「メディアの記事を配信させる」役割であれば優秀なツールとなるだろう。

繰り返しとなるが最後にもう一度。

願わくばこの記事が広まり、浅はかな「対話型サービスの未来」を断念し、より可能性の高いビジネスに切り替えて欲しい。

そしてこの記事を受けても尚、私の予測を上回り成功するチャットボットサービスが出てきてほしいとも思う。

追記

一部コメントについて返信させていただきます。

＞BtoBでの事例

そんなステマ記事をよく反例として書けますね...

導入事例のステマ記事（メディアとクライアントと内容は詰めている）はこの半年で沢山出てくると思いますが、実際の導入でコストが下がった、売上に繋がったという話は決して多く出ないだろう（むしろネガティブな話ばかりだろう）と私は予測します。

＞「二次元アイドルとの会話」みたいな路線なら弾けるとこあると思うよ

これは私もそう思います。ただそのサービスだけでのマネタイズは難しく、記載した通り「チャネルの１つ」としての活用だと思います。

＞いま成功している企業に対して、過去の時点で成長すると断言できたのかな？

私の担当案件は同僚と比べてROIが高いほうだと自負していますが、それでも100%ではありません。

当然予期できていないものもありますが、ここで挙げた3つの課題がクリアできない、もしくは突破できる切口が見つからない限り難しいだろうと考えています。

また同時にそのようなサービスが生まれて欲しいという期待もしています。

＞本名で書けばいいのに、VCなら。

君なら知っていると思いますが、VCといってもサラリーマンです。

君みたいなネットタレントでも私は承認欲求が強いわけでもないので、実名で注目されることでのメリットが無いのです。

＞概ね合っているとは思うがこの人自然言語処理は理解してなさそうだ

私のもともとのバックグラウンドはエンジニアで、セキュリティソフトの迷惑メールフィルタリングシステムを開発していました。

自然言語処理は業務で取り扱ってきましたが、どういった点が自然言語処理の理解が足りなそうか教えていただけますか？

あまり冗長にならないように書いたのですが、不足している箇所があれば修正したいのでご教示いただければ幸いです。

＞1.多くのユーザーは凸る前にカタログやQ＆A等を見るでしょ普通。ボットはその中間でしょ。2.検索性の悪いQ＆Aよりはマシな可能性は？　3.何故に二者択一よ。

「カタログやQ＆A等を見るでしょ」

これがなぜ対話になるのですか？なぜチャットである必要があるのですか？いきなり不明点を話しかけると思いますか？

「検索性の悪いQ＆Aよりはマシな可能性は？」

検索性の悪いQ＆Aよりはマシレベルのものがビジネスとして成立すると思いますか？

チャットボットはゆらぎも含めた大量のインプットデータが必要です。

そのメンテナンス費用を考慮すると検索性の悪いQ＆Aを直せと言いたいですね。

「3.何故に二者択一よ」

対話システムとしてビジネスをするのであらば、対話である必要があるのか、なぜ対話なのかといった観点は必要になると思いますがいかがでしょうか？

なかなかご理解していただけないようなので、この質問をさせていただきます。

「あなたはユーザーとしてチャットボットで質問をしますか？まだ使ったこと無い場合、質問ができそうでしょうか？」

＞まずもって中身のサービスが素晴らしく、それをチャットUI（また、それが載っているプラットフォーム）をもってレバレッジかけるような感じ

私もこれは完全に同意です。

既存製品の新たなチャネルとして、そのUIがフィットするのであれば良いかなと思っています。

ただ、チャットボットですという売り方では難しいと考えています。

（実際チャットボットでこれから生きていくみたいなビジネス相談が多いのです。）

＞ナゼに増田にとは思うが、社員ならしゃーないとも。

ご理解いただきありがとうございます。立場上、実名発言が難しいのですが、この「チャットボットで俺は生きていく」層が多くそれに警鐘を鳴らしたい、鳴らさなければいけないと感じ増田に書きました。

＞LOHACOのチャットボットは人件費削減に成功

ネットメディアの導入事例系はマーケティング的な要素が強く、またあの記事の人件費削減の根拠も曖昧です。

サービスの広報としては優秀だったと思いますが。

＞ユーザー側が求めてるサービスの質次第なんじゃないかな。未成熟な技術分野だからこそ、提供者側が工夫すれば良いだけ。

工夫というのは同意です。

ただ現状、完全自由対話のインタフェースを用意すると、ユーザーの期待値をサービスが超えることは無いと考えています。

ある程度選択肢を絞らせる、スタンプを使うなど「工夫」がなければ難しいでしょう。

またその工夫でもこのインタフェースだけでビジネスとして成り立つかというと...我々は慎重に考えています。

＞複数人が入っている部屋での稼動があると思うんだ。

アイデアは面白いと思います。

趣味でSlack上で司会進行的に喋るBotを仲間内で開発しましたが、これは非常に面白かったです。

ただ、やはりビジネスとなり例えば1,000社が有料で導入するレベルのものかというと...

＞成功しそうなの教えて

そうですね、ポジティブな話もしないとですね。

個人的にはBIツールに可能性がまだまだあると考えています。

昔からあるものですが、どうもインタフェースが特殊で事例が中小企業規模まで降りてこない。

Google Analyticsの焼き直しや、他の埋込み型トラッキングサービスも伸びています。

コンシューマ向けだと、所謂CtoCにはまだ可能性があると思っています。

炎上はしましたが、個人の写真売買など「今までプロが提供してたけど素人でも提供できる、かつ流通量が多いもの」に可能性はあると思います。

更に追記

もうご覧になる方はほとんどいないと思いますが、最後の追記です。

予想以上の反響をいただいて驚いています。

活用方法や実際の導入の声など、参考になるコメントもたくさんいただけて私自身も勉強になりました。

※はてなの方から他のシリーズもやってくれとコメントを頂いたので、IoTやVRなど他のトレンドについての課題も今後「増田で」挙げていこうと思います。

これらの意見をいただいても尚、ビジネス化をしていくには難しいだろうと私は考えています。

それほど、私が挙げた3つの課題をクリアしかつビジネスとして回していくことは難しいからです。

そして、同時に「未来はどうなるかわからんぞ」といった意見には賛同します。

Webもアプリも「こんなもの流行るわけがない」という世論があった中で、ここまでの発展を遂げています。

「若くチャレンジしようとする芽を潰すな」という意見もありましたが、そもそもこの意見を聞いて諦めるような起業家ではその先にある苦難に立ち向かえないでしょう。

もともと「チャットボットが新たなインタフェースになるんだ」と確信し強い気持ちを持っている起業家は、こんな意見を聞いても全く諦めようとはしません。

私も実際、起業前の方に「止めておいたほうが良い」と伝えたことは何回もありましたが、それでも彼らは起業しサービスをローンチしています。

私自身もそうでした。みんなに反対される中、当時全く広まっていなかった人工知能系のベンチャーを立ち上げました。

勝手ながら彼らの信念がいつの日か実り、少しでも世の中に良い影響を与えられる存在になってほしいと思っています。

VC的にはIPOか売却というゴールを期待してしまいますが（笑）

私が本当に警鐘を鳴らしたかったのは、どちらかというと「チャットボットが万能だ」、「チャットボットで何でもできるようになる」と伝えるメディアやコンサルの方です。

口々にチャットボットだと言って誰にも使われないサービスやスタートアップを量産しようとしている話を聞くと心が痛みます。

過度な期待をしたくなるのはわかりますが、私が挙げた3つの課題はどうしても避けては通れません。

起業家の方々が「周囲の過度な期待」に流されず、これらの課題から目を逸らさず、新しいインタフェースを開拓してくださることを期待しています。

※上から目線のようですみません。ただ立場抜きにして1ユーザー、サービスを享受する1人の人間としても期待しています。

最後に

過激な表現などを使ってしまい申し訳ありませんでした。

多くの方にご覧いただきたいということもあり、こういった表現を使用してしまいました。

特にけんすう氏にも良くない表現を使ってしまいました。申し訳ありませんでした。

ここにお詫びいたします。

Permalink | 記事への反応(12) | 21:15

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