この記事の一部（チューリングテストに基づくチャットボットの評価に関わる部分）は更新が必要とされています。
この記事には古い情報が掲載されています。編集の際に新しい情報を記事に反映させてください。反映後、このタグは除去してください。（2023年2月）
仮想アシスタント型のチャットボットELIZAチャットボット (1966年)

チャットボット（英: chatbot）は、もともとはチャッターボット（英: chatterbot）とよばれ[1]、テキストや音声による対話を通じて人間的な会話の模倣を目的としたソフトウェアアプリケーションで、通常はオンラインで使用される[2][3]。

最近、この分野はOpenAIのChatGPTの人気によって広く注目を集めており[4]、マイクロソフトのBing Chat（後のCopilot。OpenAIのGPT-4を使用している）やGoogleのBardのような競合商品が続いている[5]。このような例は、特定のタスクやアプリケーション（チャットボットの場合、人間の会話をシミュレートする）を対象とするようにファインチューニングされた、広範な基盤となる大規模言語モデルに基づいて構築される製品の最近の慣行を反映している。チャットボットはまた、さらに特定の状況や特定の主題領域を対象とするように設計または制作することもできる[6]。

チャットボットが長い間使用されてきた主な分野は、さまざまな種類の仮想アシスタントなど[7]、顧客サービスやサポートの分野である。最近では、さまざまな業界の企業が、最新の生成的人工知能技術を使用して、こうした分野でより高度な開発を推進し始めている[8]。
背景「ELIZA」および「ELIZA（英語版）」も参照

1950年、アラン・チューリングは有名な論文「計算する機械と知性（英語版）（Computing Machinery and Intelligence）」を発表し[9]、知能の基準として現在ではチューリング・テストと呼ばれているものを提案した。このテストは、コンピュータ・プログラムが人間になりすまし、人間の判定者と文書を通じてリアルタイムで会話し、判定者が会話の内容だけでプログラムと本当の人間を確実に区別できないかどうかで判断するものである。チューリングの提案したテストが評判になったことで、1966年に発表されたジョセフ・ワイゼンバウムのプログラム「ELIZA」は、あたかも本当の人間と会話しているかのようにユーザーをだますことができると大きな関心を集めた。しかし、ワイゼンバウム自身は、ELIZAが純粋に知的であるとは言っておらず、論文の序文ではむしろ見せかけを曝露するための練習課題として紹介している。

人工知能では ... 機械がすばらしい働きをするように作られており、経験豊富な判定者でさえ驚かせることがしばしばある。しかし、ひとたび特定のプログラムの仮面が外され、その内部の仕組みが説明されると ... その魔法は崩壊し、単なる手続きの集合であることが明らかになる。 ... 判定者は「これなら私にも書ける」と自分に語りかける。そう考えた彼は、問題のプログラムを「知性」と記された棚から骨董品棚に移してしまう。この論文の目的は、「説明」されようとしているプログラムに対して、まさにそのような再評価を促すことである。これほどまでに必要なプログラムはないだろう[10]。

ELIZAの主要な操作方法（その後のチャットボット設計者によって模倣された）では、入力された会話文から手がかりとなる単語やフレーズを認識し、それに対応するあらかじめ用意された、あるいはプログラムされた応答を出力することで、一見して有意義な形で会話を進めることができる。たとえば「MOTHER（お母さん）」という単語を含む入力に対して、「TELL ME MORE ABOUT YOUR FAMILY（あなたの家族についてもっと教えてください）」と応答する[10]。このようにして、表面的な処理しかしていなくても、理解したかのような錯覚が生じる。ELIZAは、このような錯覚が驚くほど簡単に起こることを示した。なぜなら、会話の応答が「知的」と解釈できる場合、人間はそれを好意的に判断しようとする傾向があるためである。

インタフェース設計者は、コンピュータの出力を純粋に会話として解釈しようとする人間の適応性を、有用な目的のために利用できると認識するようになった（たとえそれが実際にはかなり単純なパターンマッチに基づいていたとしても）。多くの人は人間らしいプログラムとの対話をいとわない。このため、ユーザーから情報を引き出す必要のある対話型システムで、その情報が比較的単純で予測可能なカテゴリに分類される限り、チャットボット型の技術が役に立つ可能性がある。たとえば、オンラインヘルプシステムでは、ユーザーが必要とする情報の分野を特定するためにチャットボット技術を有効に利用して、形式的な検索やメニューシステムよりも「使いやすい」インタフェースを提供できる可能性がある。このような使い方は、チャットボット技術をワイゼンバウムの「骨董品が並ぶ棚」から、「真に役立つ解法」と記された棚に移す可能性を秘めている。
手法
パターンマッチング

初期のチャットボットの代表としては、ELIZA（1966年）やPARRY（1972年）があげられる[11][12][13][14]。その後の注目されるチャットボットとして、A.L.I.C.E.（1995年）、Jabberwacky（1997年）などがある。ELIZAやPARRYは入力された会話をシミュレートするために使用されていたが、以降のチャットボットはゲームやネット検索などのさまざまな機能を備えてきた。1984年には、チャットボットRacter（英語版）が書いたとされる「The Policeman's Beard is Half Constructed」という本が出版された（もっとも公開されたプログラムはそのようなことはできなかったと考えられる）[15]。

AI研究の関連分野として自然言語処理がある。一般的に「弱いAI」分野では、必要とする機能のために特別に設計されたソフトウェアやプログラミング言語が用いられた。たとえば、A.L.I.C.E.はAIMLというマークアップ言語を使用しているが[3]、これは会話エージェント（英語版）としての機能に特化したもので、後に登場したA.L.I.C.E.のクローン（アリスボットとくくられる）でも採用された。それでも、A.L.I.C.E.は純粋なパターンマッチング技術に基づいており、推論機能はなく、1966年にELIZAが使用していた方法と同じ技術である。これは知恵や論理的な推論能力を必要とする「強いAI」ではない。
人間との対話による学習

より新しいJabberwackyの設計では、静的なデータベースによって駆動するのではなく、ユーザーとのリアルタイムな対話的処理に基づいて新しい応答とコンテキストを学習するように改善された。こうしたチャットボットには、リアルタイム学習と進化的アルゴリズムを組み合わせて、会話を交わすごとにコミュニケーション能力が向上するものもある。

チャットボットのコンテストでは、チューリング・テストや、より具体的な目標に焦点が当てられてきた。そのような毎年恒例のコンテストとしてローブナー賞とThe Chatterbox Challenge[注釈 1]があり、人工知能として人間に近いと判定されたボットが表彰されている。2005-2006年のローブナー賞ではJabberwackyに基づいたボットが表彰された。
大規模言語モデル（LLM）詳細は「大規模言語モデル」を参照