対話型AIとは？特徴・種類・メリット・活用事例・注意点を徹底解説！

対話型AIが企業の業務効率化や顧客満足度向上の革新的ツールとして注目を集めています。24時間稼働のカスタマーサポート、人件費削減、業務効率化など、対話型AIがもたらすメリットは多くありますが、注意点も気になるという方も多いのではないでしょうか？

本記事では、対話型AIの特徴や活用シーン、メリット、導入時の注意点などを詳しく解説します。対話型AIの導入を検討している企業担当者にとって、導入判断に役立つ情報を提供しますので、ぜひ最後までご覧ください。

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対話型AIとは？

対話型AIとは、自然言語処理技術を活用してユーザーとの自然なコミュニケーションを実現するAIです。特に最近は、LLM（大規模言語モデル）を活用した対話型AIが注目を集めています。

対話型AIには、音声入力やテキスト入力を通じてユーザーとインタラクションを行うチャットボットや仮想エージェントが含まれます。入力されたテキストや音声を理解し、適切な文章を生成することで、人との自然な対話を可能にします。

対話型AIの代表的な例は、iPhoneに搭載されているSiriやAmazonのAlexa、そしてOpenAIのChatGPTやGoogleのGeminiなどです。対話型AIは、顧客サポートや社内ヘルプデスクなど、さまざまなビジネスシーンでも活用され始めています。

関連記事：「ChatGPTとは？何ができる？ビジネス活用事例・企業担当者向け最新機能・使い方徹底解説！」

AIが学習して対話するまでの仕組み

対話型AIは、学習したデータをもとに文章を生成し、対話を行います。具体的には、以下の流れで対話を実施します。

1.学習

対話型AIは、過去の会話データや文書などの大量のテキストデータから文章のパターンを学習します。このプロセスは、自然言語処理（NLP）を用いて行われます。

昨今話題のChatGPTやGeminiに代表されるLLMも、同様に多くのテキスト情報を世界中のWebサイトなどから学習しています。

自然言語処理は人間の言語を理解し、データから学び、その知識を基に応答を生成します。

2.入力受け取り

ユーザーがテキストや音声で入力すると、対話型AIはその入力を受け取ります。音声入力の場合は、音声認識技術を用いてテキストに変換されます。

3.解析

入力されたテキストは、NLP技術を用いて解析されます。解析された情報はデータベースで検索され、適切な応答を生成するための情報が収集されます。この段階では、ユーザーの意図や文脈を理解するために高度なアルゴリズムが使用されます。

4.生成

検索した情報や学習内容をもとに、自然な文脈で応答が生成されます。これには自然言語生成技術が用いられます。自然言語生成技術は、人間が理解しやすい形で情報を提供するための技術です。

5.返答

生成された応答はユーザーに返されます。このプロセスはリアルタイムで行われるため、ユーザーは即座に回答を得ることができます。

6.チューニング

対話型AIは、精度向上のために継続的に学習します。ユーザーからのフィードバックや新しいデータを基に、自動的にシステムが調整されます。このプロセスにより、時間とともに応答の質と精度が向上します。

なお、学習工程はシステムの運用開始前に行われることが一般的ですが、運用中も継続的なチューニングが行われます。

特徴

対話型AIの主な特徴は、以下のとおりです。

• 高度な自然言語処理能力：人間の自然な言葉を理解し、適切な応答を生成するため、複雑な質問にも対応可能
• 高い学習能力：導入後も継続的に入力されたテキストデータを学習し、応答の精度を自動で向上できる
• 対話パターンの柔軟なカスタマイズ性：対話シナリオや応答パターンを柔軟に設定できる
• 多言語対応：日本語以外に、英語や中国語など複数言語での対応が可能
• 高処理能力：言語の処理能力が高く、大量の問い合わせにも迅速に対応できる

特に、対話型AIは言語の学習能力を持ち、応答内容の精度を自動で向上できることから、従来のチャットボットに代わるツールとして注目を集めています。

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対話型AIの種類

対話型AIにはさまざまな種類があり、それぞれ異なる特徴があります。以下では、対話型AIの主な種類を紹介します。

生成AI型チャットボット

生成AI型は、機械学習やディープラーニング技術を活用し、テキストベースのほかに画像を用いた対話など、ユーザーの意図に基づいた柔軟な対話を実現するLLMをベースとした対話型AIです。

近年、OpenAIが開発した高度な対話型AI「ChatGPT」やGoogleの「Gemini」など、多種多様な生成AI型のチャットボットが登場しています。ChatGPTやGeminiは、さまざまな質問に対して人間のように自然な対話文を生成できることから、例えば提案力が必要な「自動車販売の顧客対応システム」などで活用されています。

生成AI型は、複雑な質問に対しても柔軟で文脈に応じて自動で回答できることから、顧客・社内サポートなど幅広いシーンでの活用が期待されています。

特に、RAGと呼ばれる技術を活用し、自社のデータを参照しながらオリジナルの回答を行えるチャットボットの構築などが広まっています。

音声型（ボイスボット）

音声型の対話型AIは、音声認識AIと音声生成AIを組み込み、ユーザーと音声で対話できるように設計されています。ユーザーはテキスト入力を必要とせず、音声で自然な会話を行える点が特徴です。ボイスボットとも呼ばれます。

音声型はスマートデバイスや音声アシスタントに多く採用されており、日常生活の利便性向上に役立てられています。例えば、Amazonの「Alexa」やGoogleの「Google Assistant」が身近な例で、家電の操作や情報検索、自動車内でのナビゲーションなどさまざまな用途に活用されています。

音声型対話AIは、スマートホーム技術を開発する「家電業界」や、自動車のナビゲーションシステムを開発する「自動車業界」にて注目を集めるAI技術の一つです。

会話型検索エンジン

会話型検索エンジンで、ユーザーの質問に対してインターネット上から最新情報を探し出し、検索結果を自動生成します。信頼性の高い情報源からの引用が特徴です。代表的なサービスには、Perplexity AIやOpenAIのSearchGPTが挙げられます。

会話特化型

会話特化型の対話型AIは、人間同士が行う会話を学習することで、より自然な会話のラリーをすることを目的に設計されています。特に日本語の文脈を理解し、スムーズな会話を実現する点が特徴です。

具体的なサービスの例としては、Microsoftが開発した女子高生AI「りんな」や、シャープが開発したコミュニケーションロボットの「ロボホン」が挙げられます。

会話特化型は、友人や家族と会話するように自然な対話のラリーができることから、コミュニケーションの支援が必要な介護施設や学校教育現場で活用されています。

ルールベース型チャットボット

あらかじめ設定されたシナリオやルールに基づいて応答を生成します。シナリオ型とも呼ばれます。例えば、ユーザーが「A」と言ったら「B」と返すように設定されているもので、あくまでルールに基づいて回答を行います。

ただし、ユーザーの設問が完全に予め設定されている選択式の場合と、ユーザーの回答をAIで認識し、最適な設問を選択して提示するパターンなどがあります。

ルールベース型チャットボットはフローチャートのように機能し、特定の問題を解決するためのシナリオを提供します。自然文よりも定型文での対話を求められる傾向にある「社内FAQシステム」や「カスタマーサポートの定型業務」に適しています。

ルールベース型の具体的なサービスの例は「Zendesk Chat」です。Zendesk Chatは、問い合わせに対して定型的な回答を提供し、ユーザーの質問に迅速に対応することで、業務効率を向上させています。

ルールベース型の対話型AIは、生成AIと比べて柔軟性に欠けますが、信頼性や安定性が高いことから、多くの企業で導入が進められているAI技術です。

対話型AIの活用メリット

対話型AIは、顧客満足度の向上やコスト削減、業務効率化など、企業にとって多方面でメリットをもたらす強力なツールです。適切に導入し運用することで、企業は大きな競争優位性を得られます。以下では、対話型AIの4つの活用メリットを詳しく紹介します。

顧客満足度が向上する

対話型AIは、24時間365日顧客からの問い合わせに対して即時に対応することが可能です。顧客は自分の都合の良い時間にサポートを受けられるため、満足度が大幅に向上します。

特に、購入した製品にトラブルがあった場合など迅速な回答が求められる場面では、対話型AIが大きな効果を発揮します。また、自然文でも柔軟に対応できるうえに機械的ではない日本語文で返答できる点も、顧客満足度の向上に貢献します。

サポート部門の人件費を削減できる

対話型AIは、単純かつ定型的な問い合わせ対応を自動化できるため、カスタマーや営業、ITサポート部門の省力化につながります。また、サポート担当者の休日・深夜早朝稼働がなくなり、サポート部門の人件費を大幅に削減できます。

対話型AIは、サポート部門の人件費削減を進めるうえで、積極的に導入を検討したいツールです。

業務効率化が進む

対話型AIを社内に導入することで、サポート部門に問い合わせることなく社員の疑問や問題を解決できるようになるため、解決方法や回答を得られるまでの待ち時間が減り、全社的に業務効率化が進みます。

また、サポート担当者の定型業務がなくなり、よりコア業務に集中できるようになるため、サポート部門の業務効率化も期待できます。対話型AIは、トラブルが多発しやすい繁忙期や、回答の待ち時間が長くなるサポート部門の人手不足の際に、社内業務の効率化に大きく貢献するツールです。

集客につながる

キャラクター性豊かな対話型AIを顧客の問い合わせ窓口やフロントに設置することで、新規顧客の注目を集め、集客効果が見込めます。例えば、ユニークなAIキャラクターを活用することで、顧客に親近感を与え、リピーターを増やすことが可能です。

さらに、AIが提供する高度な顧客体験は、口コミやSNSでの拡散につながり、ブランドの認知度向上にも寄与します。

対話型AIの活用事例

対話型AIは機能性の高さから、実際に日本企業においてもカスタマーサポートや営業サポートなど、さまざまなシーンで活用が進められています。以下では、対話型AIの活用事例を紹介します。

【ラクス/住友商事】人事部の問い合わせ対応が135時間/月削減

住友商事株式会社は、人事部の膨大な問い合わせ対応コストの削減が課題でした。特に給与・海外赴任・考課・人事規程・勤怠管理に関する問い合わせは1カ月あたり約800件に上り、その対応に133時間以上を費やす必要があり、生産性に大きな影響を及ぼしていました。

そこで対応コストを削減するために、定型回答できる問い合わせを自動回答できる株式会社ラクス開発の「社内向けAI チャットボットのチャットディーラー」を導入しました。

導入後、給与・海外赴任関係の問い合わせが大幅に減少し、人事部全体で1カ月あたり135時間の問い合わせ対応時間の削減に成功しています。

【SHARP/羽田エアポートエンタープライズ】 おすすめ商品の音声案内で販売促進に貢献

株式会社羽田エアポートエンタープライズでは、将来的な労働生産人口の減少から、特に商品提案や接客における販売促進の効率化に課題を感じ始めていました。そこで、コミュニケーションロボットの「ロボホン」をタブレット端末と連携させた商品提案システムを導入しました。

顧客がタッチ操作で選んだ商品をロボホンが音声で案内することで、従来のテキストベースの説明よりも顧客の商品理解が進み、販売促進に大きく貢献しています。また、ロボホンによる歌やダンスなどの「お楽しみコンテンツ」は、集客効果が高く、地域物産展などの催事スペースでも活用されています。

【Allganize Japan/パーソル総合研究所】 客先の商品説明の効率化を実現

パーソル総合研究所では、学習管理システム「HITOラーニング」の拡販に向け、サポート体制の充実化が課題でした。また、現行のWebサイト上でのFAQにも改善の余地があり、IT・AIを活用した問い合わせ対応の効率化と標準化を検討していました。

そこで、従来のFAQシステムに代わる形で、ユーザーが気軽に問い合わせでき、対話形式で必要な回答を得られるAI チャットボットのAlliを導入しました。Allganize Japan株式会社が開発したシステムです。

導入の結果、営業部門では顧客対面時の商品詳細確認が効率化され、顧客からの信頼度向上につながっています。

対話型AIを活用する際の3つの注意点

対話型AIの導入効果を最大限に引き出すためには、いくつかの重要な注意点を押さえておく必要があります。以下では、対話型AIを企業が活用する際の主な注意点を解説します。

関連記事：「AI開発の基本からAIシステム構築の手順や流れを徹底解説！失敗しないための注意点も紹介」

導入のコスト

対話型AIの導入コストは、企業のニーズや導入規模によって大きく変動します。基本的なチャットボットシステムなら月額数万円程度から始められますが、高度にカスタマイズされたソリューションでは数百万円以上の投資が必要になることもあります。

しかし、このコストは単なる支出ではありません。24時間対応による顧客満足度の向上、人件費の削減、業務効率化などの長期的メリットを考慮すると、多くの場合、投資に見合う効果が期待できます。

具体的な導入コストを把握するには、信頼できるAI開発会社に相談し、自社の要件に合わせた詳細な見積もりを取ることが重要です。コスト面での懸念がある場合でも、段階的な導入や機能の優先順位付けなど、柔軟なアプローチを検討することで、効果的かつ経済的な導入が可能になります。

顧客情報を扱う際にはプライバシーに注意

対話型AIは、顧客との対話を通じて個人情報や機密データにアクセスすることがあります。そのため、企業はデータのプライバシー保護と、対話型AIシステムにおけるセキュリティ対策が必要です。

具体的には、データの暗号化やアクセス制御の強化が不可欠です。また、GDPR（一般データ保護規則）や国ごとのプライバシー規制を遵守する必要もあります。これらの施策を導入することで、プライバシーリスクが最小限に抑えられ、顧客の信頼維持につながります。

分析とチューニングが定期的に必要

対話型AIは一度導入すれば完了ではなく、継続的な改善とメンテナンスが不可欠です。対話型AIは自動で質問や回答内容を学習可能ですが、倫理的な内容や専門的な技術に関する質問など高度な回答が求められる内容に関しては、人で微調整しなければなりません。

AIが提供する応答の精度を維持・向上させるためには、ユーザーからのフィードバックを定期的に分析し、AIの応答をチューニングしましょう。

対話型AIについてよくある質問まとめ

まとめ

対話型AIは、自然言語処理技術を使ってユーザーと自然な対話を行うシステムで、カスタマーサポートや社内FAQなど幅広く活用されています。

導入することで、顧客満足度の向上や人件費削減、業務効率化など、多くのメリットを得られます。ぜひ、今回の記事を機に対話型AIの導入を進め、企業活動の効率化を実現しましょう。

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