FAQチャットボットを導入した組織では、回答に用いるFAQ集を継続的に改善する必要がある。FAQ集の改善では、FAQ集の内容等を網羅的に把握し、正しく回答できなかった事例に対して適切な改善策を選ぶ。本研究では、このような事例の誤りタイプを類型化し、誤りタイプ別に改善策をまとめる。また、誤りタイプの自動分類に必要な特徴量をまとめ、分類の可能性を議論する。

企業等において、提供サービスに関するユーザの質問に自動で回答するFAQチャットボットが普及している。従来からあるWeb上の静的なサポートページはサービスの詳細な理解に役立つのに対し、チャットボットは高頻度な質問に簡潔かつ動的に返答できる。これらを図1のように併用することで、ユーザ自己解決率の向上などに繋げられる。本研究で扱うチャットボットは、想定質問文と回答文からなるQAペアを事前に登録したFAQ集に対し、ユーザ質問文（クエリ）の関連QAペアを検索して回答する。本研究では、各クエリにつき一問一答で回答し、文脈等は考慮しないものとする。回答文ではクエリに直接関連する説明のみを行い、詳細は文中にリンクを張ったサポートサイトの記事内で説明することもある。回答後にはクエリ1つと回答文1つのペア（応対）が応対履歴として蓄積される。チャットボットの運用担当者は、日常的にはFAQ集の整備による応対内容の改善を行う。例えば、新機能の情報がFAQ集にないことが原因で誤答になる事例は、新機能に関するQAペアを追加すれば改善できる。FAQ集の改善は、FAQ検索エンジンやチャットボットのUI等の改良と比べて、運用担当者が速やかに実施しやすいことが利点となる。チャットボットの運用担当者がFAQ集を改善するためには、既存のFAQ集の内容やサービスの機能等を網羅的に把握している必要がある。しかし、サービスの機能が増加するとFAQ集の内容も増加するため、全体の把握も困難になると考えられる。本研究では、FAQチャットボットの改善活動において、各応対事例の誤りタイプを類型化し、各誤りタイプに必要な改善策をまとめる。また、誤りタイプの自動分類に必要な特徴量を整理して分類器を構築し、自動分類の実現可能性を議論する。