AIチャットボット完全解説！仕組み・種類・メリット・導入ステップ・おすすめ5選 Blog ユニインターネットラボ株式会社

営業や顧客対応の体験を滑らかにするチャットボット機能。このチャットボット機能に、AI（人工知能）による自己学習機能を搭載したものが「AIチャットボット」です。

現在話題の言葉であり、これからの未来を大きく変えると言われているAI（人工知能）ですが、はたしてこのAIチャットボットの全容とはいったいどのようなものなのでしょうか。

そんな疑問をお持ちの方に向けて、この記事ではAIチャットの全容を1から10まで完全解説。 AIチャットボットの基本概要や仕組み・種類・メリットや導入ステップ、おすすめのAIチャットボット5選を一挙にまとめてお届けします。

この記事を読めば、AIチャットボットの全体像を短時間で理解することができますよ！

AIチャットボットとは？

AIチャットボットとは、AI技術（人工知能）を用いユーザーの質問・回答データを収集し自己学習して、自然な会話スタイルの回答を返すことのできるチャットボットのことです。ユーザーの書き言葉を自然言語処理技術をもとに解析・処理しています。

テキストによるコミュニケーションをリアルタイムに行う「チャット」、自動化されたプログラムを意味する「ボット」、人間のような知能をもったコンピューターを意味する「AI（人工知能）」を掛け合わせた言葉です。

従来型チャットボットとの違い

従来型のチャットボットは、事前に設定されたルールやシナリオに基づいて応答を生成します。あらかじめ設定された質問に対して決まった返答が行われます。

一方でAIチャットボットはAI技術（人工知能）を用いることで、より自然に会話しているようなコミュニケーションが可能です。自然体に会話できるため、ユーザーは相手がチャットボットだと気づかないこともあります。

ChatGPT-4登場の影響

ChatGPT-4は、OpenAIが開発した最新の自然言語処理モデルのAIです。GPT-3、GPT-3.5といったGPT（Generative Pre-trained Transformer）シリーズの最新モデルとなります。過去のシリーズに比べ、ユーザーの入力に対する回答精度が高く、テキスト情報だけでなく、画像や音声も入力できるようになった点が大きな特徴です。

ChatGPT-4登場以前のAIチャットボットも自然な会話型の返答はできていましたが、まだ学習や回答の幅は限られていました。ところがChatGPT-4はそんなAIチャットボットで使用されている言語モデルと比べると学習能力や回答文の自然さ・誤字脱字のなさが際立っています。

こうした技術的飛躍の背景から、今後はChatGPT-4のモデルをAIチャットボットにAPIとして組み込むツールが増えることが予想されます。

AIチャットボットの仕組み

AIチャットボットの主な処理は、「アプリケーション」と「Bot」のシステムに分かれています。

AIチャットボットはユーザーからの入力（質問）を受け取るとAIチャットボットを実装しているアプリケーションサイドにAPIを通じて通信され、今度は逆の手順を通ってAIチャットボットのツール側のBotの機能によって回答がユーザー側に表示されます。

全体の流れを整理すると以下の通りです。

AIチャットボットでユーザーが質問を行う
ユーザーサイドのアプリケーションからAPIを連携し、Bot側に質問のデータが送られる
Botのアルゴリズムに従って返答内容が生成される
今後は逆の手順で返答内容がAPIを通じてユーザーサイドのアプリケーションに送られる
AIチャットボット上に返答内容が表示される

AIチャットボットを提供している外部ベンダーのツールを導入すれば、導入時の実装コストはかかりますが、AIチャットボットのBot自体を開発する必要はなくなり、エンジニア不在でも運用開始することができます。

一方で、全て自前で開発する場合は、AIチャットボットの回答の品質を左右するBot機能から開発する必要があるため、開発コストがかさみます。

AIチャットボットの種類

AIチャットボットには、主に以下のような種類があります。

ルールベース型：固定のルールやシナリオに基づいて回答内容を生成するチャットボット
機械学習型（AI型）: 大量のデータを学習し、パターン認識を通じて回答内容を生成するチャットボット
ハイブリッド型：ルールベース型と機械学習型の両方のアプローチを組み合わせたチャットボット

ルールベース型

ルールベース型は、ユーザーからの質問とその回答内容をあらかじめ全て手動で設定し、ユーザーは指定された質問項目の中から選択を進めると設定されていた回答内容が表示される仕組みとなります。

AIチャットボットでカバーしたいユーザーとのコミュニケーションが、ある程度構造化されており質問の分岐を整理しやすい場合は適しています。

一方でいわゆる「AI」という言葉のイメージにあるような「自然な会話形式で求める情報を返答してくれる」という柔軟性のあるコミュニケーションとは異なります。そのため、ユーザーの質問内容が多岐にわたり、構造化しづらいケースではパフォーマンスの出にくい種類といえるでしょう。

機械学習型（AI型）

機械学習型（AI型）は、AI技術の一部である機械学習の技術を用いてユーザーからの質問と回答内容に対するリアクションのデータを蓄積し、コンピューター自ら学習を行い、回答の幅や質を変化させることのできる仕組みです。

人間の文章を読解する「自然言語処理」の技術をもとにしており、まず導入時に質問の文章データとその模範解答例を大量にインプットさせ、学習させる手続きが必要です。このように答えが明確なアウトプットをAIに学ばせてその精度を高めていく学習法を「教師あり学習」といいます。

ユーザーの質問内容があらかじめ決められているルールベース型と違い、より自然な会話スタイルでユーザーへコミュニケーションが行え、かつ自ら学習し精度を高めることができるため、ユーザー満足度や社内の人的コスト削減が期待できます。

一方で、導入初期は「教師あり学習」の学習データ量が少ないため、どうしても的を得ていない回答になりがちで正確性に欠ける可能性がある点に注意が必要です。

ハイブリット型

ハイブリット型は、有人のチャット対応とAIチャットボットを組み合わせている仕組みです。ユーザーの質問内容を大まかに絞り込むためにAIチャットボットが用いられ、その後のよりきめ細やかな回答が必要となるフェーズからは、チャットのサポート対応者が一件ずつ人間の手で回答していきます。

ハイブリット型の強みは、AIチャットボットと人間によるサポートの双方の良さを活かすことができる点です。先ほどご説明したように、AIチャットボットだけでは、回答の正確性やきめ細やかで状況に応じた臨機応変な対応はまだまだ難しいのが現実です。

その分、チャット対応のスタッフの人件費はかさんでしまいますが、問い合わせ対象の範囲が複雑な場合やホスピタリティのある顧客対応が売上獲得に繋がりやすい事業ではおすすめの仕組みです。

AIチャットボットのメリット

AIチャットボットにはこのように種類が存在しますが、全体を通じて共通のメリットが存在します。そのメリットは以下の4つです。

24時間365日利用可能で顧客満足度が高まる
人的コスト削減と業務効率化を図ることができる
自動でユーザーのデータを収集することができる
設定次第で多言語のユーザーにも対応可能

それでは、ひとつずつメリットを解説していきます。

24時間365日利用可能で顧客満足度が高まる

AIチャットボットは24時間365日稼働し、ユーザーの問い合わせに迅速に対応することができます。ユーザーが困った時にすぐに回答内容を示せるので、顧客満足度の向上に繋がりやすく、ユーザー離れを防ぐことができます。

人的コスト削減と業務効率化を図ることができる

AIチャットボットを導入することで、カスタマーサポートの人員コストを削減し、業務の効率化が図れます。ルーティンな問い合わせ対応を自動化することで、従業員はより付加価値の高い業務に集中できます。

自動でデータ収集が可能

AIチャットボットは、ユーザーとの対話を通じてデータを自動的に収集します。このデータは、顧客の行動や嗜好性を分析するために活用でき、マーケティング施策や製品開発に役立てることができます。

多言語のユーザーに対応可能

AIチャットボットは多言語対応が可能であるため、日本語以外のユーザーもサポートすることができます。国を超えてマーケティング活動を行なっている越境ECサイトなどで新しい外国人スタッフを採用することなく顧客対応を行えます。

AIチャットボットのデメリット

メリットの大きいAIチャットボットですが、導入・運用にあたってデメリットも存在します。そのデメリットは以下の4つです。

導入前の設定を丁寧に行う必要がある
正確な回答ができず、顧客の不満を招く可能性がある
全ての質問にAIだけでは回答できない

それでは、ひとつずつデメリットを解説していきます。

導入前の設定を丁寧に行う必要がある

AIチャットボットを導入する際には、どのような質問がユーザーから行われるか構造的に整理し、FAQの質問と回答のデータを事前にインプットする必要があります。これは、ルールベース型・機械学習型（AI型）・ハイブリット型のいずれも同じです。

AIチャットボットというと、つい「自動でラクに運用できる」というイメージが強いですが、導入前の設定はユーザー体験を考慮して丁寧に設計する必要があります。また、運用開始後も細かな設定の見直し・調整が必要です。

正確な回答ができず、顧客の不満を招く可能性がある

AIチャットボットは常に正確に回答できるわけではありません。シナリオ型であれば、質問に対する回答の設定を誤っていた場合、間違った回答がユーザー側に表示されます。機械学習型（AI型）であれば、特に導入初期は学習データ量が少ないため、的外れな回答が表示されることも少なくありません。

また、人力でチャット対応している場合と違い、AIチャットボットでは人がリアルタイムで監視していないため、間違った回答が行われてもその場で気づくことが難しいのです。AIチャットボットの導入により、かえって顧客の不満を招く恐れがあることも理解しておく必要があります。

全ての質問にAIだけでは回答できない

AIチャットボットに寄せられる全ての質問にユーザーが満足するかたちの回答を行うことはできません。シナリオ型であれば、FAQの設定外の角度からの質問となると答えることはできないですし、機械学習型（AI型）でも人間と同じような柔軟で気遣いのあるコミュニケーションはまだまだ難しいのが現実です。

どんなユーザーも満足させたいのであれば、AIチャットボットと有人を組み合わせたハイブリット型で運用せざるを得ないと考えるべきでしょう。

AIチャットボットの主な機能

続いては、AIチャットボットの主な機能をご説明します。主な機能は以下の8つです。

自然言語処理（NLP）
機械学習
自動応答
パーソナライズ
多言語対応
音声認識
データ分析
オペレーターとの連携

それでは、ひとつずつ機能を解説していきます。

自然言語処理（NLP）

自然言語処理（NLP）は、AIチャットボットがユーザーの入力を理解し、適切な回答を生成するための機能です。NLPは、テキストの解析・意図の理解・文脈の把握などを含みます。これにより、ボットはユーザーの質問に対して自然な会話を提供できます。

機械学習

機械学習アルゴリズムは、AIチャットボットが過去の対話データから学び、回答の精度を向上させるのに役立ちます。ボットは継続的に新しいデータを学習し、ユーザーの質問に対する回答を改善します。

自動応答

AIチャットボットは、FAQ（よくある質問）やその他の定型的な問い合わせに対して即座に自動応答を提供します。これにより、顧客サービスの効率が向上し、人間のオペレーターの負担が軽減されます。

パーソナライズ

AIチャットボットは、ユーザーの過去の対話や行動をもとに、個別にパーソナライズされた回答を提供することができます。これにより、ユーザー体験が向上し、顧客満足度が高まります。

多言語対応

多くのAIチャットボットは、多言語対応機能を持ち、異なる言語でユーザーとの対話が可能です。これにより、日本語圏外の顧客を持つ企業にも対応できます。

音声認識

音声認識機能を持つAIチャットボットは、音声入力をテキストに変換し、音声で回答することができます。これにより、ハンズフリーでの対話が可能になります。

データ分析

AIチャットボットは、対話データを分析し、顧客の行動や嗜好に関する洞察を提供します。これにより、マーケティング戦略や製品開発の改善に役立てることができます。

オペレーターとの連携

AIチャットボットは、必要に応じて人間のオペレーターに対話を引き継ぐことができます。複雑な問い合わせやクレーム対応など、AIでは対応しきれない場合に便利です。

これらの機能により、AIチャットボットは企業の顧客対応や業務効率化に大きく貢献します。具体的な機能の実装は、使用するAIチャットボットのプラットフォームやカスタマイズの程度にもよりますが、上記の機能は多くのAIチャットボットに共通しています。

AIチャットボットの選び方のポイント

AIチャットボットの選択は、導入目的や利用シーンに応じて慎重に行う必要があります。AIチャットボットを選ぶ際のポイントは以下の6つです。

導入目的と利用シーンを明確にする
UI／UXに優れたものを選ぶ
有人対応も可能なツールを選ぶ
開発の専門知識がなるべく不要なものを選ぶ
カスタマイズ性に優れたものを選ぶ
月々のコストと費用対効果を考慮して選ぶ

それでは、ひとつずつポイントを解説していきます。

導入目的と利用シーンを明確にする

AIチャットボットを導入する前に、その目的と利用シーンを明確にすることが必要不可欠です。

例えば、カスタマーサポート向けならFAQ機能が充実しているもの、マーケティング支援ならリードジェネレーション機能が優れているものが適しています。

まずは導入目的を明確にして、必要な機能をもつAIチャットボットを選びましょう。

UI／UXに優れたものを選ぶ

ユーザーエクスペリエンス（UX）とユーザーインターフェース（UI）は、チャットボットの選択において非常に重要な要素です。

インターフェースが直感的で使いやすいチャットボットは、ユーザーの満足度を高め、利用頻度を向上させます。特に、簡単に操作できるデザインやナビゲーションが備わっているものを選びましょう。

有人対応も可能なツールを選ぶ

自動応答だけでなく、必要に応じて人間のオペレーターに引き継げるチャットボットを選ぶことも重要です。

複雑な問い合わせやクレーム対応など、AIでは対処しきれない場合には有人対応が求められます。シームレスな連携が可能なチャットボットを選ぶことで、全体のサポート品質が向上します。

開発の専門知識がなるべく不要なツールを選ぶ

AIチャットボットの導入や運用には、できるだけ専門知識が不要なツールを選ぶことが重要です。

設定やカスタマイズが簡単で、誰でも操作できるチャットボットを選ぶと運用がスムーズになります。また、導入時や運用中のサポートが充実しているベンダーを選ぶと安心です。

カスタマイズ性に優れたものを選ぶ

ユーザーのニーズは多様であり、AIチャットボットもその移り変わりやすいニーズに応じてカスタマイズできるものが望ましいです。

例えば、自社の業務フローに合わせた機能追加や、特定の要件に応じたカスタマイズが可能なチャットボットを選ぶとよいでしょう。

月々のコストと費用対効果を考慮して選ぶ

AIチャットボットの費用には、導入時のコストだけでなく、月々のランニングコストもかかります。各ツールベンダーによって、契約金額のプランは様々なので予算にあったものを選びましょう。

AIチャットボット導入のステップ

AIチャットボットは、自社内で開発することは難しいため、多くの場合、外部ベンダーのツールを導入します。以下は外部ベンダーのツールを導入した場合のステップです。

チャットで解決したい課題と要件を整理する
要件にあったツールを選定する
いくつかのツールに問い合わせ相見積もりをする
ツールをサービスに実装する
シナリオ設計、FAQを整理する
テスト運用を行いフィードバックを収集する
本番環境への反映を行う
ユーザーデータを集め継続的にPDCAをまわす

それでは、ひとつずつステップを解説していきます。

チャットで解決したい課題と要件を整理する

まず、AIチャットボット導入の目的を明確にすることが重要です。

中心となる課題から考えていき、カスタマーサポートの効率化・営業支援・内部業務の自動化など、具体的な導入目的を設定しましょう。それらに加えて、必須で求める要件とそこまで求めない要件を洗い出し整理しておくと、次のステップのツール選定時に判断に迷わずに済みます。

要件にあったツールを選定する

日本国内だけでも数多くのAIチャットボットを提供している企業があります。

先ほど決めた要件をもとに5つほどにサービスを絞り込みましょう。この段階では、オンライン上で表に出ている情報からしか判断はできていないため、実際に営業担当の話やチャットのデモ画面を触らせてもらうまでは、絞り込みすぎない姿勢が重要です。

いくつかのツールに問い合わせ相見積もりをする

ダウンロード資料だけでは最後の決め手となるサービスの良し悪しは判断できないため、商談のご連絡を行い、営業担当から直接話を伺いましょう。抱えている課題や要件に対するマッチ度を意識しつつ、デモ画面も実際に触らせてもらい最後の判断を行います。

商談の中で契約を判断しなければならないわけではないため、一度持ち帰って、他のサービスも含めて相見積もりを行ない慎重に判断しましょう。

一度、AIチャットボットを導入・実装してしまうと社内判断的にもなかなかAIチャットボットのツールを切り替える判断は難しいものなので、長期的に価値があるツールかどうかをじっくり考えてみてください。

ツールをサービスに実装する

ツールベンダーとの契約が完了したら、テスト環境への実装を行います。

AIチャットボットの実装は厳密には各サービスによって差がありますが、多くのツールはAPIに連携させるための短い埋め込みコードを埋め込むだけでカンタンに実装が完了します。

ユーザーの目に映るチャット側のデザインもカスタマイズ可能な範囲内で編集できることが多いため、自社サービス内に表示されても違和感ないかたちに調整しましょう。

シナリオ設計、FAQを整理する

AIチャットボットに設定もしくは学習させるためのデータを整理します。

シナリオ型の場合はユーザーの質問と回答の流れをまとめ、機械学習型（AI型）の場合は「教師あり学習」の学習データを準備します。

テスト運用を行いフィードバックを収集する

テスト環境への実装が完了し、シナリオの設定や「教師あり学習」のデータのインプットが完了したら、ユーザー側に立ち、テスト環境のAIチャットボットをテストしていきます。

明らかなバグへの修正対応はもちろんですが、ユーザー目線に立った時に違和感のあるシナリオの流れ、的を得ていない回答は記録にとり、強化して学習させるべき対象として改善のPDCAをまわしていきます。

本番環境への反映を行う

テスト運用を行いリリースして問題ないと判断されれば本番環境への反映を行います。

ユーザーに大きな損害や不満を与えない範囲内であれば、早めに本番反映し、ユーザーの反応を見ながらアジャイル的に改善を進めていくという考え方もあります。

どの状態になってから本番反映するべきか不安な方は、AIチャットボットを運営しているベンダーに相談してみるのもよいでしょう。

ユーザーデータを集め継続的にPDCAをまわす

AIチャットボットはリリースして終わりではなく、ユーザーの反応や正答率のデータを集め、PDCAをまわし続けることが大切です。

初回のリリース時点で高いクオリティのAIチャットボットが運営できるとは考えずに、微修正を繰り返しながら品質をあげていくものだと捉えておいてください。

まとめ

記事では、AIチャットボットの全体像をまとめて解説してきました。

AIチャットボットは24時間365日休むことなく、ユーザーの課題や悩みをスピード感をもって解決してくれるチャットツール。オンライン上でまさに今その瞬間、問い合わせ・購入の温度感が高まっているユーザーの離脱を防ぎコンバージョンへと繋いでくれる効果があります。

AI（人工知能）の分野は、Chat-GPT4などの生成AI技術の登場を受け、これからも大きな進化が期待される領域です。

カスタマーサポートスタッフにかかる負担を軽減させ、テクノロジーの力で事業成長するために、「自社サービスにAIチャットボットを活かせないか」、ぜひ一度検討されてみてくださいね！

　前のページへ戻る

チャットボットはいくらで導入できる？低・中・高価格サービスの相場を紹介

UNIのおすすめ記事

カテゴリー

キーワード

Tipsお役立ち情報

AIチャットボット完全解説！仕組み・種類・メリット・導入ステップ・おすすめ5選 2024年 7月 24日