近年、AIチャットボットは爆発的に普及が進んでいます。
ChatGPTをはじめとした大規模言語モデル(膨大なデータ量を処理することで人の話し言葉=自然言語を理解・生成できるAIシステム)の技術が急速に進化しているためです。国内外問わず、AIチャットボットをビジネスに活用する企業もどんどん増えています。
本記事では、AIチャットボットの概要、種類と機能、メリット・デメリット、さらには活用シーンや開発方法について詳しく解説します。
【目次】
- AIチャットボットとは?
- ツール選びで失敗しないための「3つのチェックポイント」
- AIチャットボットの種類と機能
- AIチャットボットのメリット・デメリット
- AIチャットボットの使い方
- AIチャットボットの作り方
- AIチャットボット導入時の注意点
- まとめ
AIチャットボットの導入に カスタマーサポートツール「Tayori」がおすすめ
AIとFAQの連携で、繰り返される問い合わせを軽減。まずは資料をご確認ください。
AIチャットボットとは?
まず、チャットボットとは、リアルタイムに自動で短文の会話(チャット)を行うプログラムです。チャットボットは大きく2種類のタイプに分かれます。あらかじめ設定したルールに従って会話を進める「シナリオ型」、会話内のキーワードや過去のログをもとに機械学習によって会話を進める「AI型」です。
AIチャットボットは、話し言葉(自然言語)の質問にも対応でき、まるで人と話しているかのような自然な会話ができます。AIの精度を高めるにはできるだけ多くの機械学習を行う必要があり、データの蓄積量(データベース)が大きな鍵を握ります。
AIチャットボットの歴史
チャットボットの歴史のはじまりは、1966年にアメリカで開発された「ELIZA(イライザ)」といわれています。初期の自然言語処理プログラムのひとつで、入力されたテキストのキーワードをもとに単純な回答をパターン化して返答するという簡易的なものでした。
チャットボットが広く知られるきっかけとなったのが、2011年発売のAppleの「iPhone 4s」に搭載されていた「Siri(シリ)」です。それまでのチャットボットはテキストベースの会話でしたが、Siriは音声認識機能を備えており、音声による問いかけや返答も可能になりました。
そして2016年、Facebook、Google、Microsoftがチャットボット関連の製品・サービスを次々と発表していきます(2016年は後にチャットボット元年といわれています)。Amazonの「Alexa」、Googleの「Googleアシスタント」といったAIチャットボットがリリースされ、家庭用のスマートスピーカーが世界的にヒットしたことで、AIチャットボットが一般消費者にとって身近な存在となりました。
AIチャットボットの仕組み
チャットボットの仕組みは、ユーザーの音声やテキストによる入力からキーワードを抜き出し、そのキーワードに対応する返答をデータベースから探します。一つの入力に含まれるたくさんのキーワードから重要なものを抜き出すことができれば、正しい返答が可能になります。この返答までの仕組みが、「シナリオ型」と「AI型」で大きく異なります。
「シナリオ型」は、想定される質疑応答をあらかじめプログラムしておき、そのプログラム通りにパターン化された回答を行います。そのため、一問一答形式の会話(FAQの回答など)に向いています。
「AI型」は、蓄積されたデータを繰り返し学習し、統計的に正解の確率の高いものを算出して回答を行います。単純な質疑応答よりも、雑談形式の会話(複雑なやり取りなど)に向いています。
シナリオ型 vs AI型:自社に合うのはどっち?
導入を検討する際の判断基準として、以下のどちらのニーズが強いかを確認してみてください。
「シナリオ型」が向いているケース
- 定型的な問い合わせが多い: 住所変更の手続きや、よくある質問(FAQ)への回答など、決まったルートで解決できる場合。
- 正確な案内を徹底したい: 誤回答が許されない業務フローや、特定の選択肢から選ばせたい場合に適しています。
- コストを抑えてスモールスタートしたい: 構築がシンプルで、運用の手間を最小限に抑えたい場合に向いています。
「AI型」が向いているケース
- 質問の仕方が多岐にわたる: ユーザーが自分の言葉で自由に質問してくることが予想され、キーワード一致だけでは対応しきれない場合。
- 文脈を汲み取った接客が必要: 「さっき言った内容を踏まえて提案してほしい」といった、一往復で終わらない複雑な対話が必要な場合。
- データの蓄積・分析を重視したい: 顧客との会話データから、隠れたニーズやサービスの改善点を見つけ出したい場合。
なぜ自然な対話が可能なのか
従来のチャットボットが「あらかじめ設定されたシナリオ」に沿って回答するのに対し、AIチャットボットは「自然言語処理(NLP)」と「機械学習」という技術を用いています。
- 自然言語処理(NLP): 人間が日常的に使う言葉の意図や文脈を解析する技術です。
- 大規模言語モデル(LLM): ChatGPTなどに代表される最新のAI技術。膨大なデータを学習しており、複雑な質問に対しても、人間が書いたような自然な文章で回答を生成します。
この仕組みにより、ユーザーの入力に表記揺れ(例:「やり方」と「方法」)があっても、同一の意図として正しく理解し、最適な回答を導き出すことができます。
ツール選びで失敗しないための「3つのチェックポイント」
「AI型なら何でも自動で解決してくれる」と思われがちですが、実は導入後の「運用しやすさ」こそが成功の鍵を握ります。以下の3点を満たしているか確認しましょう。
- 既存システムとの親和性:現在使っているメールツールやチャットツール、顧客管理システム(CRM)とスムーズに連携できるか。バラバラに管理すると、かえって業務負担が増えてしまいます。
- 管理画面(UI)の使いやすさ:専門知識がなくても、FAQの追加や修正が直感的に行えるか。現場の担当者が使いこなせないツールは、やがて形骸化してしまいます。
- サポート体制の充実度:設定でつまずいた時や、より効果的な活用方法を知りたい時に、日本語で丁寧なサポートが受けられるかは非常に重要です。
迷ったら、シンプルで使いやすい「Tayori」がおすすめ
「AIの導入はハードルが高いけれど、顧客対応を効率化したい」という方に最適なのが、カスタマーサポートツール「Tayori(タヨリ)」です。
Tayoriは、直感的な操作でFAQやチャットボットを作成でき、既存の業務フローを壊さずに導入可能です。AI型のような複雑な学習を待たずとも、「今日からすぐに」顧客体験を向上させることができます。
AIチャットボットの種類と機能
AIチャットボットの種類と機能は、主に次のように分かれています。
機械学習型
機械学習型は、主にインターネット上で公開されているニュース記事やブログ記事、書籍の内容などをデータソースとして学習し、そこからルールやパターンを統計的に発見するタイプになります。
ユーザーとの対話ログも解析の対象となるため、回答が間違っていることを伝えると、さらに学習を進めて、より適切な回答を得られるようになります。回答できる範囲は非常に広いですが、間違っている可能性も多分にあるため、運用者による正誤のフィードバックは欠かせません。
独自AI型
独自AI型は、機械学習型と同様、自立して機械学習を行いますが、データソースを「チャットボットに登録したデータ」などに限定することができるため、自社独自のAIを構築できるタイプになります。
例えば、自社のFAQを登録するだけで、回答精度の高いFAQチャットボットをつくることができます。正誤のフィードバックもほぼ不要で、機械学習型に比べて運用工数が少なく済むという利点があります。
RAG型
RAG(Retrieval Augmented Generation:検索拡張生成)は、文書検索モデルと生成AIモデルの長所を組み合わせた自然言語処理の技術です。質問に対して、チャットボットに登録された文書から答えを探し、文章生成で回答をわかりやすく要約して提供します。
RAG型は既存の文書を登録するだけで適切な回答ができ、チャットボットの導入・運用にかかる工数が少ないのが特徴です。
また、回答の根拠をあらかじめ指定した自社データのみに限定できるため、AIが事実に基づかない回答を生成する「ハルシネーション(嘘)」のリスクを最小限に抑えられます。外部の広範なデータセットを利用しない設定にすることで、情報漏洩の心配がなく、機密性の高いビジネス用途でも安心して活用できます。
AIチャットボットのメリット・デメリット
AIチャットボットを利用する場合、主に次のようなメリット・デメリットがあります。
メリット
| 業務効率化 | 回答が容易な問い合わせをAIチャットボットが代わりに対応することで、有人対応を減らすことができ、業務の効率化を促せます。従業員は手が空いたぶんだけ、コア業務や有人対応が必要な問い合わせに集中することができます。 |
| 顧客満足度の向上 | カスタマーサポートの24時間対応、顧客の疑問解決までのスピードアップにより顧客満足度の向上が期待できます。顧客は欲しいときに欲しい情報が手に入り、製品・サービスの利用促進にもつながります。 |
| コスト削減 | AIチャットボットが問い合わせ対応を肩代わりすれば、コールセンターの受電件数などを減らすことができ、結果オペレーターの人件費削減にもつながります。問い合わせ対応の業務負荷を減らせれば、残業代の抑制も期待できます。 |
デメリット
| AIの学習に手間がかかる | AIチャットボットが正しい受け答えをできるようにするには、機械学習のためのデータを大量に準備する必要があります。また、回答精度を高めるために、特に運用初期は回答が問題ないかチューニングも欠かせません。データ準備、機械学習の時間、精度のチェックなど手間をかけて育てることが重要です。 |
| 費用対効果が合わないケースがある | AIチャットボットの導入・運用には、初期費用から維持費用までさまざなコストが発生します。費用対効果を高めるには、そもそも自社に合っているかどうかを見極めることが重要です。
以下のような状況だと、費用対効果が合わない場合があります。
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AIチャットボットの導入を検討すべき理由
労働人口の減少が深刻化する中、カスタマーサポートの効率化は急務です。AIチャットボットを導入することで、定型的な問い合わせを自動化し、スタッフは「より高度で人間にしかできない業務」に集中できるようになります。
特にTayoriのようなRAG型のツールを活用すれば、導入のハードルとなっていた運用の手間やコストを最小限に抑えつつ、スムーズに自動化を実現できます。
AIチャットボットの導入に カスタマーサポートツール「Tayori」がおすすめ
FAIとFAQの連携で、繰り返される問い合わせを軽減。まずは資料をご確認ください。
AIチャットボットの使い方
AIチャットボットの使い方は、主に次のように分かれます。
顧客サポート
顧客からの問い合わせ数が多く、かつ同じ質問が頻繁に来ている状況だと、AIチャットボットは絶大な効果を発揮するでしょう。カスタマーサポートやFAQの案内など、顧客とのコミュニケーションにおいて一次窓口の役割を担うことができます。
近年では生成AIの技術革新により、複雑な質問に対しても正しい回答をできるようになったり、まるで人と話しているかのようなフレンドリーな会話ができるようになったりしています。
特にEC分野では近い将来、商品の返品・交換といった定型的な顧客対応はAIチャットボットで完結することが期待されています。完全に人に取って代わることは当分ないかもしれませんが、顧客対応における定型業務では今後より存在感が増していくと考えられます。
内部コミュニケーション
AIチャットボットは、社内のデスクワーク業務やコミュニケーションにも多大な効果を発揮します。例えば、文章やデータの要約・編集、画像の生成、さらには企画書やプレゼンテーション資料の作成など、さまざまな業務をサポートしてくれます。年々高度なタスクにも対応できるようになり、そのぶん時間が節約され、大幅な業務効率化を実現しています。
ChatGPTをはじめとする大規模言語モデルのAIが急速に進化したことで、これまで難しいとされてきた自然言語処理のタスクにおいても実用レベルの性能を発揮し、多くの企業でAIチャットボットの導入が進んでいます。
また、得られる効果は業務効率化だけではありません。時間削減による試行回数の増加によって、従業員個人としても組織としても、業務の質向上につながることが期待されています。
AIチャットボットの作り方
オープンソース(誰でも自由に利用できるソフトウェアのソースコード)などを活用することで、AIチャットボットの自社開発も可能です。専門知識を持ったシステムエンジニアが必要ですが、AIチャットボットを自由度高くカスタマイズすることができます。
プラットフォーム選択
AIチャットボットを開発する際、まずは開発の土台となるプラットフォームを選びます。プラットフォームは主に、いちから完全に自社開発をする方法、API(Application Programming Interface)を利用する方法、チャットボットツールを利用する方法の3種類があります。
それぞれの方法には、主に次のようなメリットとデメリットがあります。
完全な自社開発
| メリット | デメリット |
|---|---|
| 自社に合わせて自由にカスタマイズできる | 高度な専門知識・スキルを持った人材が必要 |
| AIチャットボットのサービス利用料がかからない | 専門人材の採用費や外注費、開発工数などコストが大きい |
| 自社製品・サービスの変化に合わせて臨機応変に作り変えられる |
APIを利用する
| メリット | デメリット |
|---|---|
| 完全に自社開発するよりも開発工数が少ない | APIのバージョンアップに応じて、都度メンテナンス作業が要る |
| 低価格(あるいは無料)で利用できるAPIが多い |
チャットボットツールを利用する
| メリット | デメリット |
|---|---|
| 専門的なプログラミングスキルが不要 | チャットボットツールの利用料がかかる |
| 導入までのリードタイムが最も短い | ツールの仕様内で作成するためカスタマイズ性が低い |
| チャットボット作成に特化した便利な機能が搭載されている |
AIチャットボット導入時の注意点
AIチャットボットを導入する際、多くの企業が直面するのが「設定の難しさ」と「学習データの作成コスト」です。
- 高度なAIほど、事前のトレーニングやエンジニアによる調整が必要。
- 運用開始までに数ヶ月の期間を要するケースがある。
これらを解決するには、複雑な設定や高度な専門知識が不要なツールを選ぶことが重要です。例えば、弊社のカスタマーサポートツール「Tayori」は、直感的な管理画面からFAQ(よくある質問)を作成する感覚でAIチャットボットを構築できます。専門的な学習を意識せずとも、導入当日から即戦力として運用を開始できる点が強みです。
まとめ
カスタマーサポートやバックオフィス業務にAIチャットボットを有効活用できれば、業務効率化、顧客満足度の向上、人件費といったコスト削減など、数多くの成果が期待できます。
AIチャットボットが気になる方にオススメしたいのが、「Tayori(タヨリ)」です。Tayoriは、「フォーム」「FAQ」「アンケート」「有人チャット」「AIチャットボット」の5つの機能を提供するカスタマーサポートツールです。
FAQ機能では、テキスト入力とドラッグ&ドロップだけでFAQを作成でき、一覧性・検索性の高いFAQサイトを構築できます。そして、RAGベースの新機能「AIチャットボット」を活用すれば、作成したFAQを基にAIチャットボットを自動で作成でき、自社サイトなどに埋め込むことができます。
Tayoriには無料トライアルが用意されています。まずは無料でAIチャットボットを使ってみたいという方は、ぜひTayoriを試してみてはいかがでしょうか。
AIチャットボットの導入に カスタマーサポートツール「Tayori」がおすすめ
AIとFAQの連携で、繰り返される問い合わせを軽減。まずは資料をご確認ください。





