Advantages

- シナリオ型チャットボットの構築の手間を大きく削減：提供したい回答情報とそれに関連する情報のデータベースを用意するだけでチャットボットのシナリオを自動生成。
- シナリオ型チャットボットをあえて使う：生成AIのハルシネーションがない。ドメイン知識に疎い・プロンプト作成が難しいユーザーに配慮。
- 更新も手間なし：情報の追加・削除するにはデータベースを更新するのみ。シナリオのつなぎ直しはアルゴリズムが自動で行う。

Current Stage and Key Data

【開発段階について】
・アルゴリズムの基本実装が完了済み。
・メンタルヘルスや発達障害支援領域のデータを用いてアルゴリズムの基礎検証済み（図参照）。

Partnering Model

本技術をライセンス導入いただくことで、貴社内での利用や製品化が可能になります。導入にあたり、技術的な疑問がございましたら、弊社へご連絡ください。開発者の回答をお答えしたり、直接のご面談の機会を提供します。また、導入を検討するための情報交換や導入初期の技術開発に必要な、秘密保持契約や共同研究契約もご相談できます。弊社へお気軽にお問合せください。

Background and Technology

【Background】近年、生成AIの活用が急速に進む一方で、医療・行政・メンタルヘルスといった正確性が不可欠な領域では、AIがもっともらしい嘘をつく「ハルシネーション」のリスクが導入の大きな障壁となっている。また、公共機関や社内事務など不特定多数の利用を想定する場合、ユーザーが生成AIを利用するための十分な知識や経験を持たないため、適切な回答にたどり着かない、という懸念がある。一方で、従来のシナリオ型チャットボットは回答を固定して正確性を担保できる、扱う情報量が増えるほど分岐構造が爆発的に複雑化して開発コストも増加し、人手によるフローチャートの設計・維持管理が事実上不可能になるという構造的な問題を抱えている。
　【Technology】 本技術は、この「正確性」と「開発コスト」の二律背反を解消する、新しいチャットボットの構築アルゴリズムである。開発者は、提供したい「正確な回答データ」と、それに紐づく「補足情報」をデータベース化するだけで完了する。システムが情報の類似性を解析して「階層的クラスタリング」を行い、ユーザーを正解へ導くための最適な質問分岐ツリーを自動的に生成する。これにより、従来のシナリオ型ボットの問題だった複雑なシナリオ設計や、生成AIに対するプロンプトエンジニアリングのような手間がなく、100%正確な情報へたどり着けるチャットボットを短期間で構築可能となる。
【本技術の狙い】
本技術は、 “確かな情報を伝えることを優先するチャットボット”の技術です。AIチャットボットは、自然な会話や曖昧な表現への対応が得意です。一方、本技術は、検索ワードやプロンプトの作成が難しいユーザー・AIが苦手な人により良いUXを提供することや、官公庁や企業などでのマニュアルや規定などから適切な情報を提供すること、が得意です。AIチャットボットと本技術のシナリオ型チャットボットとの併用で、ユーザーフレンドリーなヘルプ機能を提供しませんか？

Principal Investigator

樫原 輝　研究員（筑波大学　人間系）

Patents and Publications

特許7764081号
関連発表：Kashihara et al., Proceedings of the 13th International Conference on Human-Agent Interaction (HAI’25) (2025)
https://doi.org/10.1145/3765766.3765805