チャットボットとは？生成AI・LLM型を含む種類、導入メリットと選び方を解説

Webサイトを閲覧しているとミニサイズの画面が表示され、質問に答えてくれるチャットボット機能をよく見かけるようになりました。人間の代わりに回答業務を実施してくれるチャットボットが浸透したことは、AIの高性能化と大きな関連性を持っています。

特に、ChatGPTのようなLLMの登場はチャットボットの世界を大きく変えています。

本記事では、チャットボットを技術的な仕組み、用途、提供・運用形態の観点から分類し、それぞれの特徴や選び方を解説します。シナリオ型、AI型、ハイブリッド型の違いを理解することで、自社に適したチャットボットを検討しやすくなります。

関連記事：「LLMとは？活用相談事例・AIエージェントとの連携・導入方法とコスト・代表的モデルを徹底解説！」

チャットボットとは？

チャットボットは、人間との対話をシミュレートするコンピュータープログラムで、主にテキストによる質問に自動で応答し、ユーザーとの会話を行います。

特に顧客サービス、情報提供、オンラインショッピングの支援などに活用されています。一連のルールに基づいて構築されることもあれば、AIを利用してより自然な会話を生成することもあります。

チャットボットの利用によって、企業は顧客サービスの効率を高めると同時に、顧客体験を向上させることができます。

チャットボットの主な機能と活用方法

チャットボットは、顧客の質問にリアルタイムで回答することにより、顧客サポートの効率化、リード生成、製品やサービスに関する情報提供などが可能になります。また、ユーザーの行動や好みに基づいてパーソナライズされた体験を提供することもできます。

ビジネスにおいては、顧客データの収集や分析、顧客との関係強化などの目的で利用されることが多いです。

チャットボットの進化の歴史

チャットボットの歴史は1960年代に始まります。初期の代表例は、MITのジョセフ・ワイゼンバウムによって開発された「ELIZA」です。

心理療法者を模倣し、あらかじめ定められたルールに基づいてユーザーへ応答する仕組みを採用していました。1995年には、同じくルールベースの手法を用いた「ALICE」が登場しました。

2010年代に入ると、自然言語処理や音声認識技術の進歩により、AppleのSiri、Amazon Alexa、Google Assistantなどの対話型AIアシスタントが登場しました。テキストだけでなく音声による対話も広がり、現在では問い合わせ対応などに利用されるボイスボットの活用も進んでいます。

関連記事：「ボイスボットとは？人件費・労力削減可能？AIとIVR（自動音声）の決定的違い・事例徹底解説！」

2020年にはOpenAIがGPT-3を発表し、2022年にChatGPTが公開されると、LLMを活用したチャットボットが広く注目されるようになりました。

その後、GoogleのGeminiをはじめとするさまざまなLLMが登場し、会話の文脈を踏まえた自然な回答や、要約、文章作成などの複雑な処理が可能になっています。

ChatGPTの仕組み、活用事例、デメリットについてこちらで説明しています。

チャットボットと人間のコミュニケーションの違い

チャットボットと人間では、得意とする対応が異なります。それぞれの特徴を比較すると、以下のようになります。

チャットボットですべての問い合わせに対応するのではなく、定型的な問い合わせはチャットボットが処理し、複雑な問題や感情的な対応は人間が担うなど、役割を分担することが重要です。そのため、チャットボットから有人オペレーターへ適切に引き継ぐエスカレーション設計も必要です。

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チャットボットの導入メリット9個

チャットボットを導入することによって多種多様の効果を得られるでしょう。例を挙げると、下記のような導入効果やメリットを期待できます。

様々な業界でのチャットボットの導入事例をこちらの記事で詳しく説明していますので併せてご覧ください。

問い合わせ対応の自動化による業務効率化

チャットボットを導入すると毎日数百件に及ぶ顧客からの同様の問い合わせに対応する代わりに、チャットボットがこれらを自動的に処理します。これにより、従業員は重要な戦略的業務やクリエイティブなタスクに時間を割くことができます。

具体的には、顧客データの分析、新たなマーケティング戦略の策定、製品開発などの業務に集中できるようになり、結果的に企業の成長とイノベーションを加速させます。

24時間365日対応による顧客接点の拡大

導入することで、顧客はいつでも迅速かつ一貫したサービスを受けることができます。例えば、深夜や早朝でも、顧客はチャットボットを通じて製品に関する問い合わせを行い、即座に回答できます。

これにより、顧客満足度が高まり、リピーターの増加や口コミによる新規顧客の獲得につながります。

Web接客システムに強いAI開発会社はこちらで特集していますので併せてご覧ください。

ユーザー体験の向上

チャットボットは顧客との対話をパーソナライズし、即時の対応を提供することで、顧客のオンライン体験を大幅に向上させます。これにより、顧客は自分の要望や質問に対して迅速で個別化されたサービスを受けることができ、顧客満足度が高まります。

コンバージョン率の向上

チャットボットは、製品の推薦や購入プロセスの支援を通じて、顧客の購入意欲を刺激します。また、疑問や懸念に迅速に対応することで、顧客の購入決断を促進し、結果としてコンバージョン率（訪問者から顧客への転換率）の向上に貢献します。

社内教育に使える

チャットボットは、従業員のトレーニングや教育プログラムの一環としても利用できます。例えば、新しい製品やサービスに関する情報、社内ポリシー、業務プロセスに関する質問に自動的に回答し、従業員の学習と理解を促進します。

コスト削減とリソース管理

チャットボットは、特に大量の顧客対応が必要な業務において人件費を削減します。例えば、オンラインショップでの顧客サポート業務において、通常数人のスタッフが担当する問い合わせ対応を1つのチャットボットが行うことができます。

これにより、スタッフはより専門的な顧客対応や他の重要な業務に集中でき、全体の人件費を削減しつつ業務の質を高めることができます。

従業員満足度の向上とストレス軽減

チャットボットの導入により、従業員は単調で繰り返しの多い業務から解放されます。例えば、頻繁な顧客問い合わせや基本的な情報提供などのタスクを担うことで、従業員はより戦略的で創造的な業務に集中できます。

これにより、仕事の充実感が高まり、職場におけるストレスが減少します。また、従業員が自分のスキルを活かせる業務に時間を割くことができるため、全体的な職場の満足度も向上します。

データ収集と分析による意思決定のサポート

チャットボットは、顧客とのやり取りから得られるデータを集め、分析するのにも役立ちます。顧客の好み、行動パターン、購入歴などの貴重なデータを収集し、これらの情報をもとに市場動向の分析や製品改善、マーケティング戦略の策定を行うことができます。

データに基づくこれらの洞察は、より効果的なビジネス意思決定を支援し、競争優位性を高めることに貢献します。

社内情報へのアクセスを効率化できる

チャットボットを社内のFAQや製品マニュアルなどと連携させることで、従業員が必要な情報を会話形式で検索・確認できるようになります。

例えば、以下のような情報をチャットボットから参照できるようにすることで、従業員は必要な情報を迅速に取得できます。

• 社内のFAQ
• 製品マニュアル
• 業界のトレンド

チャットボットを技術的な仕組みで分ける3種類

チャットボットは、技術的な仕組みによって大きく3種類に分けられます。

チャットボットの選択は、単一のタイプに限定されるわけではなく、ビジネスの具体的なニーズや目的に応じて複数のタイプを組み合わせることが重要です。例えば、基本的な顧客サービスにはシナリオ型を、より複雑な問い合わせにはAI型を利用するなど、様々なシチュエーションに適応するための組み合わせが効果的です。

それぞれの種類に関して、詳しくみていきましょう。

シナリオ型（ルールベース型）

シナリオ型は、あらかじめ設定された会話の流れやルールに沿って応答するチャットボットです。ユーザーが表示された選択肢を選ぶ「選択肢型」や、入力されたキーワードに対応する回答を返す「辞書型（キーワード型）」などがあります。

回答内容や会話の流れを管理しやすいため、予約受付やよくある質問への対応など、問い合わせの範囲が限定されている場合に適しています。一方、事前に設定されていない質問への柔軟な対応は困難です。

AI型

AI型は、自然言語処理や機械学習、LLMなどのAI技術を用いて、ユーザーの質問を分析し回答するチャットボットです。登録された回答候補から適切なものを選ぶタイプと、質問に応じて回答文を生成するタイプに大きく分けられます。

シナリオ型よりも幅広い表現や質問に対応できますが、回答精度を維持するには、FAQや参照情報の整備、回答内容の確認、利用状況に応じた継続的な改善が必要です。

意図認識・検索型

意図認識・検索型は、ユーザーが入力した文章から質問の意図を判定し、登録されたFAQや回答候補から適切な回答を提示するタイプです。

同じ内容が異なる表現で質問された場合にも対応しやすく、回答内容を事前に管理できるため、カスタマーサポートや社内ヘルプデスクなどに適しています。ただし、登録されていない情報には回答できないため、FAQや学習データの整備が必要です。

生成AI・LLM型

近年活用が増えているのはこの生成AI・LLM型です。

生成AI・LLM型は、LLMを活用し、質問の内容や会話の文脈に応じて回答文を生成するタイプです。

自然で柔軟な対話に加え、要約や文章作成、複数の情報を踏まえた回答などにも対応できます。RAGと組み合わせることで、社内文書や製品マニュアルなどを参照した回答も可能です。一方、事実に基づかない回答を生成する可能性があるため、参照情報や回答範囲の制御、必要に応じた有人確認が重要です。

関連記事：「RAG（検索拡張生成）とは？導入相談事例・LLMとの連携シーン・メリット・システム構築の注意点を徹底解説！」

ハイブリッド型

ハイブリッド型は、シナリオ型とAI型の仕組みを組み合わせたチャットボットです。定型的な問い合わせにはあらかじめ設定したシナリオで対応し、自由入力や複雑な質問にはAIを用いるなど、問い合わせ内容に応じて処理方法を切り替えます。

回答の正確性を管理しながら、シナリオ型だけでは対応しにくい質問にも柔軟に回答できます。ただし、シナリオ、FAQ、参照情報など複数の要素を管理する必要があるため、設計や運用が複雑になる場合があります。

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チャットボットを選ぶポイント

チャットボットは、問い合わせの範囲、求める回答の柔軟性、誤回答のリスク、運用にかけられるコストなどを踏まえて選ぶことが重要です。

対応させたい業務を明確にしたうえで、シナリオ型、AI型、ハイブリッド型のどれが適しているかを検討しましょう。

シナリオ型が適している場合

シナリオ型は、問い合わせの種類が限られており、決められた会話の流れや回答内容を正確に案内したい場合に適しています。予約受付や手続き案内、よくある質問への対応など、ユーザーの選択肢や対話の流れを事前に想定できる業務に向いています。

回答内容を管理しやすく、AIの学習も必要ないため、比較的導入しやすい点が特徴です。一方、事前に設定されていない質問や自由な表現には対応しにくいため、問い合わせの範囲が広い場合には適していません。

AI型が適している場合

AI型は、自由入力による質問を受け付け、シナリオ型では対応しにくい多様な表現や問い合わせを処理したい場合に適しています。

AI型には、登録された回答候補から適切なものを選ぶ「意図認識・検索型」と、質問に応じて回答文を生成する「生成AI・LLM型」があります。求める回答の柔軟性や管理方法に応じて選択する必要があります。

意図認識・検索型が適している場合

意図認識・検索型は、ユーザーの質問表現が多様であっても、あらかじめ用意した回答の範囲内で正確に案内したい場合に適しています。

カスタマーサポートや社内ヘルプデスクなど、回答内容の正確性や管理のしやすさを重視する用途に向いています。ただし、登録されていない情報には回答できないため、FAQや回答候補を継続的に整備する必要があります。

生成AI・LLM型が適している場合

生成AI・LLM型は、マニュアルや社内文書などの幅広い情報を参照しながら、自然な文章で柔軟に回答したい場合に適しています。要約や文章作成、複数の情報を踏まえた回答など、定型的な応答だけでは対応しにくい用途にも向いています。

一方、事実に基づかない回答を生成する可能性があります。RAGで参照させる情報源の管理や回答ルールの設定、必要に応じた有人確認などの対策が重要です。

ハイブリッド型が適している場合

ハイブリッド型は、回答内容を管理しながら、多様な質問にも柔軟に対応したい場合に適しています。

定型的な問い合わせにはシナリオ型で対応し、自由入力や複雑な質問にはAI型で対応するなど、質問内容に応じて処理方法を切り替えます。ただし、シナリオやFAQ、参照情報など複数の要素を管理する必要があるため、設計や運用が複雑になる場合があります。

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チャットボットを用途で分類する4種類

チャットボットは、主な用途によって以下の4種類に分けられます。

• 問い合わせ対応型（FAQ型）
• 業務処理型（処理代行型）
• 情報配信・提案型（配信型）
• 雑談・コミュニケーション型（雑談型）

実際のチャットボットでは、複数の用途を組み合わせることもあります。導入目的や対応させたい業務を明確にし、必要な機能を備えたサービスを選ぶことが重要です。

問い合わせ対応型（FAQ型）

問い合わせ対応型は、ユーザーからの質問に対して、FAQやマニュアルなどをもとに回答するチャットボットです。事前に登録した回答を提示するシナリオ型のほか、AIで質問の意図を判定するタイプや、生成AIを活用して回答文を作成するタイプもあります。

商品やサービスに関する問い合わせ、社内規程や業務手順の確認など、繰り返し発生する質問への対応に適しています。例えばSaaSのカスタマーサポートでは、操作方法や設定、料金プラン、トラブルへの対処方法などを案内する用途で活用されています。

カスタマーサポートや社内ヘルプデスクの負担軽減、ユーザーの自己解決促進に役立ちます。

以下の画像は、CRM/SFAを提供しているHubSpotで用いられているカスタマーサポートのチャット画面です。「メルマガの開封率を確認する方法は？」という質問に対して、HubSpotの内部知識を参照しながら、また現在開いているページにも触れながら実際の確認手順の案内までをAIが行ってくれています。

このサポートは非常に優秀で、他にも画面の操作方法からシステムの設定方法まで、RAG技術を活用し、内部情報を参考にしながら詳細且つスピーディーに解説してくれます。

業務処理型（処理代行型）

業務処理型は、ユーザーとの対話を通じて必要な情報を受け取り、予約や申し込みなどの手続きを進めるチャットボットです。予約管理システムや顧客管理システムなどの外部システムと連携することで、問い合わせへの回答だけでなく、具体的な処理まで実行できます。

例えば、飲食店の予約では、希望日時や人数を確認し、空席情報を照会して予約を受け付けます。そのほか、商品の注文、各種申請、配送状況の確認などにも活用されています。

情報配信・提案型（配信型）

情報配信・提案型は、ユーザーに対して通知や案内を配信したり、状況に応じた情報を提案したりするチャットボットです。

キャンペーン情報や予約日の通知を決められたタイミングで配信するほか、ユーザーの入力内容や関心に応じて商品、サービス、関連コンテンツなどを案内できます。継続的な情報提供や、商品・サービスの利用促進に適しています。

雑談・コミュニケーション型（雑談型）

雑談・コミュニケーション型は、日常会話や雑談を通じて、ユーザーとの継続的なコミュニケーションを図るチャットボットです。特定の質問への回答や手続きだけを目的とせず、会話そのものを中心に設計されています。

会話型ロボットや対話型キャラクター、語学学習、利用者の孤独感を軽減するコミュニケーション支援などに活用されています。また、会話を通じてユーザーの関心を把握し、商品やサービスの案内につなげることもできます。

チャットボットの提供・運用形態

チャットボットを選ぶ際は、技術的な仕組みや用途だけでなく、提供環境や有人対応との連携方法も確認する必要があります。ここでは、代表的な提供・運用形態について説明します。

クラウド型

クラウド型チャットボットは、インターネット上のクラウドサービスを利用して運用されるものです。これにより、高い拡張性、柔軟性、およびコスト効率の良さが提供されます。

企業はインフラストラクチャへの大規模な投資なしに、高度なサービスを利用できるようになります。

オンプレミス型

オンプレミス型チャットボットは、企業の内部サーバーで直接運用されます。このタイプは、データのセキュリティやプライバシーが重要視される企業に適しており、完全な制御とカスタマイズが可能です。しかし、メンテナンスやアップデートには内部リソースが必要になります。

有人連携型

有人連携型は、チャットボットと有人のオペレーターとが共同でサポートを提供する体制です。最初の顧客対応はチャットボットがおこないます。しかし、ボットのみでは対応が難しい具体的で個別な案内は人間のオペレーターが対応します。

例えば、チャットボットが選択肢を提示し、顧客が選択肢に従って進んでも解決できない場合が出てくるでしょう。そういった場合はカスタマーサポートへ問い合わせるように顧客に伝えるよう指示しておき、顧客はコールセンターへ連絡してオペレーターからの対応を受けます。

有人でのオペレーターの対応件数が削減でき、負担や人件費といったコストの削減が可能となるでしょう。購入前に確認が必要な商品やサービスのコンタクトセンターへの導入に適しています。

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チャットボットを導入する際の注意点

現状において抱えているいくつもの課題を全て片付けられるわけではありません。そこで最初に「何を達成したいのか」の目的部分をクリアにすることが重要です。

目的の明確化

導入してからどのように利用するのかを考え始めるのではなく、導入する前に目的が明確となっている必要があります。業務効率化・コスト削減・顧客満足度向上・売上向上など、企業によって導入目的はさまざまです。

目的を明確化しておくことによって、サービスを選定する際の根拠となり、運用によって発生している課題を解決するための指針にもなります。導入する目的が明確になることで、目的を達成するためにはどういったチャットボットが必要となってくるかが見えてきます。

正しい理解と期待値設定

導入に際しては、その機能と限界を正しく理解し、現実的な期待値を設定することが重要です。全ての問い合わせやタスクを自動化することは現実的ではなく、特定の範囲や種類の問い合わせに最適化することが求められます。

チャットボットは多くの場合で効率的ですが、人間のような感情や共感を表現する能力には限界があります。感情的な支援や複雑な問題解決が求められる場合には、人間のオペレーターの介入が必要となることがあります。

チームとの連携

効果的に運用するには、ITチーム、カスタマーサービスチーム、マーケティングチームなど関連部門との連携が必要です。これにより、チャットボットが企業の目指す方向と一致し、異なる部門のニーズに適切に応えることができます。

また、導入と運用には、技術サポートや専門家との協力が不可欠です。特に複雑なAI型チャットボットの場合、専門知識を持ったプロフェッショナルの支援が効果的な運用につながります。

カスタマイズと機能選択

効果を最大化するには、企業の具体的なニーズに合わせてカスタマイズすることが重要です。利用する機能や統合するシステムを慎重に選択し、ユーザーに最適な体験を提供するためのカスタマイズを行います。

導入コストや運用の手間が発生する

運用を開始するためのシステムを整備するために、コストが発生します。導入した初めの段階から最適化されたサービスを用意できるわけではなく、精度を向上させるためにマンパワーによる情報収集を実施する必要があります。

サポート内容として、AIの機械学習・シナリオの作成といった行き届いた気配りができた導入支援していることもあるため、不安な場合はサポート体制が整っているツールを選択すると良いでしょう。

誤回答や回答不能への対応が必要になる

チャットボットでは、想定していない質問に回答できなかったり、適切でない回答を提示したりする可能性があります。

そのような場合に備え、回答を控える条件や、有人オペレーターへ引き継ぐ仕組みを設けておくことが重要です。

ユーザーフィードバックと改善

チャットボットの運用においては、ユーザーからのフィードバックを重視し、継続的に改善を行うことが重要です。フィードバックに基づき、応答の質を高めたり、新しい機能を追加したりすることで、ユーザー体験を向上させることができます。

スタッフの役割はどう変わる？

AIチャットボットの導入は、スタッフの役割を変えるものですが、彼らを完全に置き換えるわけではありません。AIは大量のデータ処理や一般的な問い合わせに効率的に対応できますが、人間のように感情を理解したり、例外的な状況に柔軟に対応したりする能力には限界があります。

実際には、AIは頻繁な問い合わせへの返答や初期の情報収集を担い、スタッフはより複雑で感情的な対話や特殊なケースの処理を行うことになります。AIは定量的な分析やよくある問い合わせへの返答を担い、人間は定性的な判断や例外的な問い合わせ、感情を必要とする対応を行うように役割を分担するのです。

これにより、カスタマーサービスの全体的な効率が向上し、スタッフはより価値の高い業務に集中できるようになります。

様々な業界でのAIチャットボットの導入事例をこちらの記事で詳しく説明していますので併せてご覧ください。

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チャットボットについてよくある質問まとめ

まとめ：チャットボットを導入する際は専門会社へ

チャットボットの導入は、単にツールを導入する作業ではなく、業務プロセスそのものを見直す取り組みです。シナリオ型、意図認識・検索型、生成AI・LLM型のどれを採用し、どのように組み合わせるかを判断するには、技術と業務の両面から検討する必要があります。

特に生成AIを組み込む場合、ハルシネーション（もっともらしい嘘）の抑制やRAGの構築など、エンジニアリングの専門性が求められる領域が多岐にわたります。自社に最適な構成を最短で見極め、プロジェクトを停滞させないためには、信頼できる専門家の視点を取り入れることが現実的な近道となります。