AIチャットボットの基本とツールを比較解説する記事を公開

「DEKIRU.AI（デキルエーアイ）」は、AIチャットボットの基本とツールを比較解説する記事を公開しました。

AIチャットボット導入を検討する上で、まずその基本的な仕組みと種類を正確に理解することが不可欠である。
特に「AI」という言葉のイメージに惑わされず、自社の目的に最適なタイプを見極めることが成功の第一歩となる。

■チャットボットとは何か？
チャットボットとは、その名の通り「チャット（会話）」と「ロボット」を組み合わせた言葉で、テキストや音声を通じて自動で会話を行うプログラムのことである。
ウェブサイトや社内ポータル、ビジネスチャットツール上に設置され、ユーザーからの質問に対して24時間365日、人間に代わって応答する「デジタルの窓口担当者」と考えると分かりやすい。

■「シナリオ型」と「AI型」の違い
チャットボットは、その仕組みによって大きく「シナリオ型（ルールベース型）」と「AI搭載型」の2種類に大別される。
この違いを理解することが、ツール選定における最も重要な分岐点となる。

■シナリオ型チャットボット
あらかじめ設定されたシナリオ（脚本）に沿って、ユーザーに選択肢を提示し、回答へと導くタイプ。
ユーザーは自由な文章入力ではなく、表示されたボタンをクリックしていくことで、まるでフローチャートをたどるように目的の情報にたどり着く。

・メリット： 導入コストが非常に低い点が最大の強み。無料や月額数千円から利用できるツールも多く、導入期間も1ヶ月程度と短い。また、決められたルール通りにしか動かないため、シナリオの設計さえ間違えなければ、常に100%正しい回答を返すことができる。

・デメリット： シナリオにない質問には一切答えられないという柔軟性の欠如が最大の弱点。想定外の質問をされると「分かりません」と返すしかなく、ユーザーはそこで行き止まりになってしまう。そのため、対応範囲が限定的な業務や、よくある質問（FAQ）が数パターンに集約されている場合に適している。

■AI搭載型チャットボット
人工知能（AI）を活用し、ユーザーが自由に入力した文章の「意図」を理解して、最適な回答を提示するタイプ。
多少の誤字や表現のゆらぎ（例：「料金」「費用」「値段」など）があっても、文脈から意味を汲み取ることができる。
過去の対話データを学習することで、使えば使うほど回答精度が向上していく特徴を持つ。

・メリット： シナリオ型よりもはるかに柔軟で、幅広い質問に対応できるため、より自然な会話体験を提供できる。
結果として、問い合わせ対応全体に占める自動化のカバー範囲が広がり、人による対応を大幅に削減できる可能性がある。

・デメリット： 高度な技術を用いるため、導入・運用コストが高額になる傾向がある。初期費用で数十万〜百万円、月額費用も数十万円以上かかるケースが一般的。また、AIに学習させるための大量かつ良質なデータ（過去の問い合わせ履歴やFAQなど）が必要不可欠であり、データが不足していると期待した精度が出ない。万能ではなく、個別の契約内容に関する質問や、感情的な対応が求められる複雑な問い合わせは苦手としている。

■生成AI（ChatGPT型）チャットボット
近年、ChatGPTの登場により「生成AI」を活用したチャットボットが急速に普及している 。
従来のAI型が、データベースに用意された回答の中から最適なものを選んで表示するのに対し、生成AI型は、学習した膨大な知識をもとに、その場で新しい回答文章を「生成」する。

これにより、FAQに登録されていないような質問に対しても、文脈を理解し、人間が書いたような自然な文章で柔軟に回答することが可能になった。
ただし、その回答精度は定期的なチューニングやプロンプト（指示文）の改善に依存するため、運用には新たなノウハウが求められる点も認識しておく必要がある。

AIチャットボットは「導入すれば終わり」の魔法の杖ではない。
成功のためには、周到な準備と計画的なプロセスが不可欠だ。ここでは、導入プロジェクトを成功に導くための具体的な8つのステップを解説する。

・ステップ1：目的とKPIの明確化
これは全ステップの中で最も重要であり、プロジェクトの成否を分ける。「業務を効率化したい」といった曖昧な目的では、適切なツール選定も効果測定もできない 。なぜチャットボットを導入するのか、導入によって何を達成したいのかを、具体的な数値目標（KPI：重要業績評価指標）に落とし込む必要がある。

良い目標設定の例：
「人事部への電話・メールでの問い合わせ件数を、導入後半年で50%削減する」
「顧客の自己解決率を80%以上に向上させる」
「チャットボットでの対応満足度アンケートで『満足』の割合を90%以上にする」

・ステップ2：設置場所と対象業務の決定
目的が明確になったら、次にチャットボットを「どこに」「何の目的で」設置するかを決める。

設置場所の例： 公式ウェブサイト、ECサイト、社内ポータル（イントラネット）、ビジネスチャットツール（Microsoft Teams, Slackなど）、コミュニケーションアプリ（LINEなど）。
ポイント： ユーザーが最も疑問を感じ、助けを求めるであろう場所に設置することが重要だ。ユーザーの行動フローを考慮し、最もアクセスしやすく、自然に利用できる場所を選ぶ。

・ステップ3：導入・運用体制の構築
チャットボットは、一度導入したら放置してよいシステムではない。継続的な改善が不可欠であり、そのためには専任の担当者やチームを任命することが極めて重要だ。責任の所在が曖昧なままでは、問題が発生した際の対応が遅れ、改善のPDCAサイクルも回らない。関連部署（情報システム、利用部門、企画部門など）を巻き込んだ横断的なチーム体制が理想的である。

・ステップ4：ツール選定と要件定義
ステップ1で定めた目的とKPIに基づき、チャットボットツールに求める「必須機能」と「あれば望ましい機能」をリストアップする。

要件定義の例： AIによる自由入力への対応は必要か、有人チャットへの切り替え機能は必須か、外部システム（CRMなど）との連携は必要か、どのような分析レポートが必要か、など。
ポイント： この要件定義をしっかり行うことで、自社の課題に対して過剰な機能を持つ高価なツールを選んでしまい、コストが無駄になる事態を防げる。

・ステップ5：最重要作業！FAQデータとシナリオの準備
チャットボットの「頭脳」となるコンテンツを作成する、プロジェクトの核心部分だ。チャットボットは、与えられた情報以上に賢くなることはない。

情報収集： 過去のメールや電話の問い合わせ履歴、既存のFAQページ、業務マニュアルなど、あらゆる情報源から質問と回答の元ネタを集める。現場の担当者へのヒアリングも非常に有効だ。
情報の整理と優先順位付け： 集めた情報を闇雲に登録するのではなく、まずは問い合わせ頻度の高い質問から優先的にFAQ化する。専門的すぎる内容や、ごく稀にしか発生しない特殊なケースは、初期段階では除外する勇気も必要だ。
チャット用の文章作成： チャット画面での長文は読まれない。回答は簡潔に、分かりやすく記述する。より詳細な情報が必要な場合は、ウェブサイトの該当ページへのリンクを貼るなどして誘導する。また、「ですます調」「親しみやすい口調」など、企業のブランドイメージに合わせた口調（トーン＆マナー）を統一することも重要だ。

・ステップ6：テスト運用とフィードバック収集
本番公開前に、必ず社内でテスト運用を行う。プロジェクトに関わっていない第三者に協力してもらい、実際に使ってもらうのが効果的だ。ユーザー目線で使ってもらうことで、開発者側では気づかなかったFAQの不足、シナリオの不備、分かりにくい表現など、多くの改善点が見つかるはずだ。

・ステップ7：本番導入と周知活動
テストを経て改善したチャットボットを、いよいよ本番環境に導入する。しかし、ただ設置しただけでは使われない。ユーザーにその存在を知らせ、利用を促す「周知活動」が不可欠だ。

周知方法の例： 社内向けであれば全社メールやポータルサイトでの告知、社外向けであればウェブサイト上の目立つ場所へのバナー設置やメールマガジンでの案内など。

・ステップ8：効果測定と継続的な改善
導入はゴールではなく、スタートラインである。ここからが、チャットボットを「使えるツール」に育てていくフェーズだ 。

KPIのモニタリング： ステップ1で設定したKPI（利用率、回答率、解決率、問い合わせ削減件数など）を定期的に測定し、目標に対する進捗を確認する 。
対話ログの分析と改善： チャットボットが答えられなかった質問や、ユーザーが途中で離脱してしまった会話をログから分析する。その結果を基に、新しいFAQを追加したり、既存の回答を分かりやすく修正したりする作業を継続的に行う 。このPDCAサイクルを回し続けることが、チャットボットの価値を最大化する唯一の方法である。

「DEKIRU.AI（デキルエーアイ）」内の記事ではおすすめAIチャットボットツールについても解説しています。
是非以下の記事をご覧ください。

https://dekiru.ai/629/