医療従事者向けチャットボット会話の概念抽出による特徴分析：コールセンター会話との比較

情報処理学会

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  • Analyzing the Characteristics of Chatbot Conversations for Health Care Professionals by Concept Extraction: Comparison with Call Center Conversations

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抄録

本研究では，チャットボット会話の特徴を製薬企業のコールセンター会話[5]との比較によって検証した．結果として，医療従事者がチャットボットを使用して実際に質問している会話は，①1メッセージあたりの平均単語数が3程度であり，会話の継続が短かった，②コールセンター会話から抽出された18概念は，チャットボット会話でも確認された，③チャットボット会話に多く出現した概念は，「年間を通じて問い合わせがみられる」概念であった，④内容は添付文書の記載の確認であった．本研究は，医療の現場の実務者に対して具体的な知見を提供し，かつ，今後，製品の拡大，デジタルチャネルの拡大を準備する他業種企業の実務者にとっても有用である知見を提供した．

This study examines the characteristics of chatbot conversations compared to conversations in pharmaceutical companies' call centers [5]. The study finds the characteristics of chatbot conversations of healthcare professionals (HCPs): 1) the average word count per one chatbot message is approximately three, and chatbot conversation tends to be brief and concise, 2) the eighteen concepts identified from call center conversations are also observed in chatbot conversations, 3) the concepts frequently discusses in chatbot conversations revolve around inquiries made by HCPs throughout the year, and 4) the content of these inquiries primarily focuses on confirming the description mentioned in the package insert. This study provides specific insights for medical practitioners and valuable findings for professionals in other industries preparing for future product and digital channel expansion.

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