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title: "Botのトレーニング"
url: https://docs.catalyst.zoho.com/ja/convokraft/help/manage-a-bot/train-a-bot/
description: "ConvoKraft botのトレーニングプロセスと、デプロイ前にトレーニングを行うことの重要性について説明します。"
last_updated: 2026-08-17T12:16:04Z
service: ConvoKraft
type: general
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# Botのトレーニング

開発環境でConvoKraft botの[Actions](https://docs.catalyst.zoho.com/ja/convokraft/help/actions/overview/introduction)を作成または変更した後、設定した操作でbotをトレーニングする必要があります。Actionを作成する際、[Sample Sentences](https://docs.catalyst.zoho.com/ja/convokraft/help/actions/define-sample-sentences)とそれに対する期待される応答を定義します。ユーザーがタスクを実行するためにbotとの会話を開始すると、botはまずユーザーのメッセージと事前定義されたSample Sentencesをすばやく比較します。設定されたActionsのいずれかと一致する場合、botは意図された回答で応答します。

botをトレーニングすると、一般的な呼び出しパターンと特定のActionsに対する設定を分析し、NLPロジックに到達できるようになります。これにより、対応する自然言語処理（NLP）モデルが自動生成され、トレーニングされます。これらのモデルは、同じユーザークエリの異なるバリエーション間の相関関係を見つけ、知的に応答するのに役立ちます。
	
botをトレーニングすることで、同じユーザークエリの複数のバリエーションに対してSample Sentencesを定義する時間のかかる作業を回避できます。botをトレーニングした後、更新された設定に関して会話を開始することで、すぐにbotをテストできます。

イベントの詳細を取得して回答を構成するActionに対して、**「イベントの会場はどこですか」**、**「イベントはいつ開催されますか」**、**「イベントの基調講演者は誰ですか」**のようなクエリのSample Sentencesを定義する場合を考えてみましょう。

ユーザーが**「イベント会場はどこですか？」**や**「イベントは何時ですか？」**のように会話形式でbotに質問した場合、botはこれらのメッセージのIntentを認識し、利用可能なNLPモデルに格納されている呼び出しパターンを検索します。botはこれらの質問を、ユーザー入力のIntentをより深く理解するために既に定義されたSample Sentencesと関連付けます。

このため、デプロイ前にbotをトレーニングすることが重要です。Actionsを設定した後、コンソールのBotの詳細ページからbotをトレーニングできます。これにより、Catalystがバックグラウンドでトレーニングプロセスを開始します。botのトレーニングが正常に完了すると、ステータスメッセージが表示されます。

> **注意:** トレーニングプロセス中にネットワークの問題が発生した場合、トレーニングが失敗する可能性があります。その場合は、botを再度トレーニングしてから、デプロイに進むことができます。

![train-a-bot](https://catalyst-docs-development.zohostratus.in/images/help/convokraft/train-a-bot.webp)

Catalystプロジェクトをデプロイすると、botは本番環境にデプロイされます。プロジェクトのデプロイ手順については、[こちらのページ](https://docs.catalyst.zoho.com/ja/deployment-and-billing/environments/initial-deployment)を参照してください。