チャットボットとは？生成AIとの違いやAIチャットボット導入のメリット、運用のポイントを解説

近年、社内サポートやカスタマーサポートにチャットボットを導入する企業が増えてきています。

チャットボットをうまく活用すると、問い合わせ対応などサポート業務を大幅に効率化することが可能です。
一方で、チャットボットを導入したものの「回答精度が悪い」「データにないことは答えられない」など、いくつかの問題が発生しているケースも少なくありません。
こうした問題を解決するために、最近は生成AIを活用したチャットボットサービスが誕生しています。

本記事では、チャットボットと生成AIの概要や具体的な仕組み、生成AIの違い、導入するメリット・デメリットなどなどを解説します。

併せて、生成AIチャットボットの選び方や運用のポイントも紹介しているため、ぜひ参考にしてください。

チャットボットとは？

チャットボットは「chat（会話）」と「robot（ロボット）」を組み合わせた用語で、質問に対して自動的に応答する会話プログラムを指します。
例えば、企業のWebサイトに導入されたチャットボットに商品の使用方法について尋ねると、プログラムに基づいて適切な説明を自動的に提供します。

インターネットの普及に伴って、企業の内部支援や顧客対応で広く活用されるようになったチャットボットの起源は、1966年にまでさかのぼります。
当時、マサチューセッツ工科大学のジョセフ・ワイゼンバウム教授が開発したELIZA（イライザ）という初期の自動応答システムがその始まりでした。

このシステムは利用者の入力に応じて適切な返答を行うことができましたが、応答は事前に設定された定型文や、パターン化された文章に限定されていました。
そのため、現代の人工知能（AI）とは区別され「人工無脳（無能）」と呼ばれています。

なお、チャットボットは質問に対する返答の仕方によって、以下2つの種類に区分されています。

• ルールベース型チャットボット
• 機械学習型チャットボット

ルールベース型チャットボット

ルールベース型チャットボットは、想定される質疑応答をあらかじめプログラムしておいたチャットボットです。
ユーザーがテキストまたは音声で質問を入力すると、プログラムに従い回答する仕組みになっています。

形式は一問一答式で、Aという質問が入力された場合、カテゴリに基づいてB、C、Dなど複数の回答が羅列され、ユーザーはその中から自分の返答に最も近いものを選択していくという流れです。

ルールベース型のメリットは、あらかじめ決められたルールに従って返答・回答できる点です。
例えば、ある商品の使い方について質問した場合、チャットボットが勝手に想定外の使い方を回答するリスクはないため、情報の信頼性が担保されます。

また、もともと質疑応答のルールが決まっていれば、開発から運用までそれほど時間をかけずに済むところも利点の一つです。
さらに、シンプルな形式なので低コストで開発・運用できるというメリットもあります。

その一方、提示される回答が限られているため、必ずしもユーザーのニーズに合致しない可能性がある、複雑な質問や多様な質問には対応しきれない、などの弱点もあります。
また、チャットボットのルールは適宜見直しや改善が可能ですが、小まめなメンテナンスが必要になるところが難点です。

機械学習型チャットボット

機械学習型チャットボットとは、学習データの登録と、回答に対する評価を繰り返すことで精度が高まっていくチャットボットです。
あらかじめ膨大なデータを学習させた上で、アルゴリズムに則り、統計的に正答率が高い回答を提示していく仕組みになっています。

機械学習型チャットボットのメリットは、使い込むほど回答精度が上がっていくことです。
導入当初は求められる回答を返せなかった場合でも、質疑応答を繰り返すことによって機械学習が進むと、ユーザーが求める応答を行えるようになっていきます。
また、回答は選択式ではなく、普通の対話形式で進んでいくため、自然にやり取りできるという利点もあります。

ただ、回答精度を上げるためには、膨大なデータの準備と繰り返しが必須です。
また、回答精度が上がっていない状態でチャットボットを利用すると、必要な情報を得られなかったり、正解にたどり着くまでに時間がかかったりする恐れがあります。

さらに、機械学習型チャットボットはルールベース型に比べるとより仕組みが複雑なので、開発や運用にコストがかかる点や、運用やメンテナンスに専門の知識・技術が必要になる点もネックです。

生成AIとは？

生成AIとは、文章や画像といったコンテンツを一から生み出すことのできるAIのことです。
生成系AI、または生産・発生を意味する「Generative」を付けてGenerative AIと呼ばれることもあります。

生成AIが開発される前の従来型AIは、膨大なデータを学習させることによって情報の特定や予測を行ったり、情報を整理・分類・検索したりするものでした。
しかし、これらの動作はあらかじめプログラムされた範囲に限定されており、一から新しいコンテンツを創造することはできません。

一方の生成AIは、人間の脳の働きを模した方法でデータを処理し、学習させる手法を採用しており、AI自らがコンテンツを創造していくところが特徴です。

生成AIが注目されている理由

生成AIが誕生して以降、ビジネスシーンでも従来型AIから生成AIへの移行が進んでいます。
なぜ生成AIが注目されるようになったのか、その背景には4つの理由があります。

回答精度が高い

生成AIには大規模言語モデルが採用されており、まるで本物の人間が対応しているかのような高精度な回答をすることが可能になりました。
なお、大規模言語モデルとは、膨大な量のテキストデータから学習し、人間のような自然な言語理解と生成が可能なシステムのことです。

また、精度が高いだけでなく生成されるテキストの表現もごく自然です。
その結果、「何を言っているのか分からない」「こちらの質問を理解してくれない」といった不満が出にくくなり、ビジネスでも通用する水準に達したことが普及の要因となっています。

新たなアイデアを提示できる

従来型AIでは型通りの回答しか返ってきませんでしたが、生成AIはこれまで学習したデータを基に、新たなアイデアを創造することが可能です。
生成AIの力を借りれば思いもよらなかったヒントが見つかることがあり、サポート役として活躍する場面が増えてきています。

使いやすさの向上

近年はテクノロジーの進化により、以前に比べてコンテンツ生成のスピードや生成AIアプリの利便性が格段に向上しました。

生成AIに対して特別な知識や技術を持たない人でも簡単に質問できたり、設定を変更したりすることが可能になったため、ビジネスシーンでも広く採用されています。

チャットボットと生成AIの違い

AI搭載型チャットボット、生成AIチャットボットなど、チャットボットと生成AIはセットで扱われることが多いためか、チャットボットと生成AIはしばしば混同されることが多いです。
しかし、これまでの説明からも分かる通り、チャットボットと生成AIには明確な違いがあります。

まずチャットボットは、情報検索に特化したユーザーインターフェースの一種です。
情報検索というと、検索窓にキーワードを入力して検索する検索エンジンを連想される方が多いかもしれません。
ただ、厳密には知りたいことを質問すれば回答が返ってくるというチャットボットも情報検索の手段の一つに含まれます。

一方、AIは人の知的行動を模倣するテクノロジーを指す言葉です。
情報検索のみならず、言葉を理解したり、学習したり、学習データから推論や判断を行ったりと、さまざまな行動を実施します。

チャットボットの回答精度を高めたり、自然なやり取りを行ったりするために生成AIと組み合わせるケースはありますが、チャットボットと生成AIには根本的な違いがあることを覚えておきましょう。

生成AIチャットボットと従来型AIチャットボットの違い

AIを搭載したチャットボットは、さらに従来型と生成AI型の2パターンに区分されます。

従来型AIチャットボットとは、前述した機械学習型チャットボットのことで、膨大な学習用データを学習させ、用途や目的に合わせて最適化したものです。
学習させたデータの中から、質問に対する最適解と判断されたものを自動的にピックアップして表示する仕組みになっています。

回答は学習した範囲内に留まりますが、後述する生成AIに比べるとコストが少なく、比較的安価に導入できるところが利点です。
ただ、学習させるデータに偏りがあると、質問に対して偏向的な認識を持つ可能性があります。

一方の生成AI型チャットボットは、人の脳を構成する神経細胞の構造や働きを模倣して作られた「ニューラルネットワーク」と呼ばれるモデルを採用しています。
これにより、人の手を介さなくてもデータの判別に必要な情報を自動抽出できるディープラーニング（深層学習）を行えるところが大きな特徴です。

生成AI型チャットボットには0から1を生み出す創造性が備わっており、より人に近い自然なやり取りを行ったり、柔軟な回答を返したりすることが可能となっています。
ただ、従来型AIチャットボットに比べると開発や運用に多大なコストと時間を要します。
特に、自社用に一から構築する場合は億単位の費用がかかったり、開発期間が数年にわたったりするケースも少なくありません。

そのため、生成AI型チャットボットを社内サポートやカスタマーサポートに利用する場合は、APIを利用してアプリ間やシステム間でデータや機能を連携するAPI連携を活用するケースが一般的となっています。

AIチャットボットを導入するメリット

AIチャットボットを社内サポートやカスタマーサポートに導入すると、以下のようなメリットを期待できます。

サポート業務の負担を軽減できる

サポート担当のスタッフは、社内あるいは顧客から寄せられる大量の問い合わせや質問に対し、なるべく迅速に、かつ適切な回答を提供しなければなりません。
単純に業務量が多いことに加え、「同じ回答を繰り返さなければならない」「何度言っても分かってもらえない」などのストレスを感じることも多く、身体だけでなく心身にも大きな負担がかかりやすい傾向にあります。

AIチャットボットを導入すれば、社員や顧客からの質疑応答を自動で行ってくれるため、サポート担当者の身体的・精神的負担を大幅に軽減できるでしょう。

特に生成AI型のチャットボットなら、ルールベース型チャットボットや従来型AIよりも自然かつ柔軟な回答を提供できます。
そのため、問い合わせや質問がオペレーターに回される頻度を減らせ、業務負担をより軽くすることが可能です。

人件費の削減

AIチャットボットにサポート業務を代行させれば、社内サポートやカスタマーサポートに携わる人員を減らせるため、人件費の削減につながります。
チャットボットのみで対応できない質問や問い合わせはオペレーターが応じなければなりませんが、一から十まで全て人が対応する場合に比べれば、時間外労働のリスクも減らせるでしょう。

また、各種サポート部門の人員を減らすことは、人材の採用および育成にかかるコストや時間の節約にもなります。

特に現代日本は少子高齢化に伴う生産年齢人口の減少により、慢性的な人材不足に陥っています。
AIチャットボットを導入すれば、人材採用にかかるコストや手間も省けるため一石二鳥です。

顧客満足度の向上

オペレーターによるサポートは営業時間内でしか利用できないため、平日日中は仕事や家事、育児で忙しい方はなかなか利用できないという欠点がありました。
また、会社側にとっても、問い合わせが営業時間内に集中するため、オペレーターの負担が大きいという課題を抱えています。

その点、AIチャットボットは人とは異なり、24時間365日稼働させられるため「休日にサポートを受けたい」という顧客のニーズにも対応可能です。
必要なときに必要なサポートを受けられたという体験は顧客満足度向上の要因となり、新規顧客の獲得やリピーターの定着を期待できます。

特に生成AI型チャットボットなら、他のタイプよりも柔軟に対応できるため、より顧客満足度を向上させられるでしょう。

属人化の解消

社員間で知識や情報の偏りが発生していると、特定の社員でなければ対応できない状況に陥りやすくなります。
これを業務の属人化、あるいはブラックボックス化と呼び、属人化が進むとサービス品質にばらつきが出たり、問い合わせ対応に滞りが発生したりする原因となります。

AIチャットボットを社内サポートとして導入すれば、必要な知識・情報に簡単にアクセスできるようになるため、属人化の防止に役立つでしょう。

また、カスタマーサポートに導入した場合は、担当したオペレーターごとに対応が違うという不公平が生じにくくなり、常に一定水準のサポートを提供できるというメリットがあります。

有益なデータを蓄積できる

AIチャットボットとのやり取りは、データとして自動で蓄積される仕組みになっています。
蓄積したデータを分析すれば、顧客が企業に対してどのような不安・疑問を抱いているのか、どういったサービスを求めているのか、といった有益な情報を獲得できます。

分析結果は今後の商品・サービスの改善やサポート体制の見直し、経営戦略・マーケティングのブラッシュアップなどに役立つでしょう。

AIチャットボットを導入する際に懸念されるデメリット

AIチャットボットを導入すると、多くのメリットを期待できる一方、いくつかのデメリットが発生することも懸念されます。
メリットだけに注目してチャットボットを導入すると後悔する恐れがあるため、想定されるリスクやデメリットもきちんと把握しておきましょう。

ここではAIチャットボットを導入した場合に考えられるデメリットを5つご紹介します。

想定外の質問に対応できない可能性がある

AIチャットボットは、大量のデータを学習させることで、従来のルールベース型チャットボットより柔軟かつ自然な回答を行えるところが特徴です。
しかし、AIを搭載したチャットボットでも、学習データにない知識・情報に関する疑問・質問には適切な回答を返せません。

開発者側はあらゆる質問・問い合わせを想定してAIチャットボットに学習させますが、抜け漏れを100％阻止するのは難しく、想定外の質問を投げ掛けられたときに対処できない恐れがあります。

生成AIチャットボットなら、ディープランニングによって徐々に回答精度を上げていけますが、常に最適な回答を返せるわけではないことを念頭に置いておきましょう。

開発・運用にコストがかかる

AIチャットボットは、従来のルールベース型チャットボットに比べると複雑かつ高性能である分、開発や運用に多大なコストがかかります。
具体的な費用や時間は、AIチャットボットへのニーズや利用する目的などによって異なりますが、安価なものでも月額5万円～の費用が必要です。

特に生成AIチャットボットは、従来型AIチャットボットよりもさらに多額の開発・運用コストがかかるため、場合によっては経営を圧迫してしまう恐れがあります。

現場への導入に時間がかかる

AIチャットボットを現場で使えるようにするためには、大量の学習データを準備しなければなりません。
データを学習させた後も、現場に応じてカスタマイズしたり、トレーニングを重ねたりしなければならないため、実際に現場で使えるようになるまでにかなりの手間と時間がかかる可能性があります。

中でも生成AIを自社に合わせて一から開発・運用する場合、年単位の時間を要する可能性が高いため、今すぐ現場にAIチャットボットを導入したいというニーズに対応するのは難しいでしょう。

小まめなメンテナンスが必要

AIチャットボットは導入したら終わりではなく、時代のニーズや自社の商品・サービスなどの変化に対応するためにメンテナンスを続ける必要があります。

ルールベース型チャットボットでもメンテナンスは必要ですが、AIチャットボットはメンテナンスにかかる手間とコストが大きい分、運用や維持の負担を大きく感じる可能性があります。

中でも生成AIは特に専門的な知識や技術が必要になるため、メンテナンスを行える人材も不可欠です。

ハルシネーションのリスク

ハルシネーションとは、英語で「幻覚」を意味する言葉です。
AI分野では、人工知能が事実ではないことをまるで事実であるかのように語る現象を指します。
発生要因は複数あると考えられていますが、そのうちの一つに誤情報の学習があります。

AIに搭載されている大規模言語モデルは膨大なデータを学習しますが、そのデータが正しいものであるか否かを判断する能力までは持ち合わせていません。
そのため、誤った情報や古い認識を学習してしまった場合、事実とは異なる情報を回答に使用してしまう恐れがあります。

ハルシネーションはAIが抱える大きな課題の一つですが、決定的な解決策が発見されるまでには至っていないとされています。

社内に導入するAIチャットボットの選び方

AIを搭載したチャットボットの需要増加に伴い、現在多くのベンダーからサービスがリリースされています。
それぞれ機能や性能、費用などに違いがあるため、社内への導入を検討する際はサービスをよく比較し、自社に適したものを選ぶことが大切です。

ここでは社内に導入するAIチャットボットを選ぶときに押さえておきたいポイントを4つご紹介します。

AIチャットボット導入の目的を明確化する

AIチャットボットと一口にいっても、用途や目的に応じてFAQ型、処理代行型、配信型など複数のタイプがあります。

目的やニーズと異なるタイプのAIチャットボットを導入してしまうと、思ったような効果が得られなかったり、利便性が低下したりする原因になるため、まずは何を目的に、どのようなチャットボットを導入したいのかを明確にしましょう。

なお、AIチャットボットの中には複数のタイプに対応しているものもあるため、チャットボットの導入目的が多岐にわたる場合はマルチタイプの選択を検討するのも一つの方法です。

予算内で導入・運用できるか

AIチャットボットのコストは、導入時にかかる初期費用と、運用にかかる維持費の2つに区分されます。
いずれも複雑かつ大がかりなものになるほどコストが増し、場合によっては経営を圧迫してしまう可能性があります。

特に維持費はAIチャットボットを運用している間、継続的に発生するため、予算内で維持できるサービスかどうか確認しておくことが大切です。

また、ベンダーによっては導入・運用時のサポートが有償になっているところもあるため注意しましょう。

サポートの有無、内容をチェック

初めてAIチャットボットを利用する場合、導入や運用の過程でつまずくことも珍しくありません。
導入・運用でつまずいてしまうと、現場への普及が遅れたり、業務に支障を来したりする原因になることもあります。

そのため、AIチャットボットの導入・運用に不安がある場合は、サポートがしっかりしたAIチャットボットを選びましょう。

なお、サポートの有無や内容、費用はベンダーごとに異なります。
どこからどこまでサポートを受けたいのかを明確にした上で、ベンダーにサポートの詳細について問い合わせると良いでしょう。

外部ツールとの連携が可能か

AIチャットボットを活用するシーンは、コーポレートサイトを筆頭に、各種SNSやメッセージアプリなど多岐にわたります。
これらのサイト、ツールをシーンや用途に応じて使い分けている場合は、どの外部ツールと連携可能かどうかもチェックしなければなりません。

例えば、顧客対応にはコーポレートサイトとLINE、社内サポートにはSlackをそれぞれ利用している場合、これら全てのツールと連携できるかどうかがAIチャットボット選びの基準となります。
コーポレートサイトやLINEには対応しているものの、Slackとは連携できないという場合、それぞれ異なるAIチャットボットを導入せざるを得なくなり、余計なコストと手間がかかってしまいます。

コストや手間を省くためにも、既存のツールと連携可能かどうかは重要な基準となるでしょう。

AIチャットボットの運用ポイント

AIチャットボットは、導入すればすぐに効果が出るというわけではありません。
自社の目的やニーズに合わせて上手に運用しないと、思ったような費用対効果を得られないこともあります。
費用と手間を無駄にしないためにも、導入前に運用のポイントを押さえておきましょう。

ここではAIチャットボットを導入した後の運用ポイントを3つご紹介します。

回答精度の向上に努める

AIチャットボットをより効果的に運用するには、定期的なメンテナンスが欠かせません。
メンテナンスを怠ると、変化する顧客のニーズや経営状況に対応できず、AIチャットボットの有用性が低下してしまいます。

回答精度はデータの見直しやトレーニングなどによって向上させられるため、期間を決めて定期的にメンテナンスを実施しましょう。

導入後の効果、課題を可視化する

AIチャットボットを賢く運用したいのなら、導入前と導入後でどのような変化が生じたか、どういった効果を得られたのかを分析することが大切です。
そのためには、導入前後の変化を計測しやすいよう、あらかじめいくつかの情報を可視化しておく必要があります。

例えば、問い合わせ対応にかかった時間や、質問に対する解決率などの指標を数値化し、導入前後で比較すれば、AIチャットボットの利用によって得られた効果・成果を分析しやすくなります。

分析の結果、費用対効果が低い、解決率が上がらないなどの課題が見つかった場合は、その原因を追求し、必要な対策を講じましょう。

複数人で運用する

AIチャットボットを少人数で運用していると、業務の属人化が起こりやすくなります。
特にAIチャットボットを導入した当初はさまざまなトラブルが生じやすいため「担当者がいないと対応できない」という体制が常態化する可能性があります。

そのため、AIチャットボットを長く運用する予定なら、初期の段階から複数人で担当する体制を整えておきましょう。

ただし、あまりに多くの人員を割くと、AIチャットボット導入のメリットである人件費カットの効果が低減してしまうため、運用とコストのバランスを考えて担当者を決めることが大切です。

AIチャットボットは業務効率化やコスト削減に役立つ便利なツール

AIチャットボットは、FAQに適したチャットボットと、回答精度の高いAIを組み合わせたツールです。
AIチャットボットを社内サポートやカスタマーサポートに導入すれば、サポート業務の負担軽減や人件費の削減、顧客満足度の向上など、さまざまなメリットに期待ができます。

ただし、開発・運用に時間やコストがかかること、小まめなメンテナンスが欠かせないことなど、導入時にはいくつか注意すべき点もあります。

また、AIチャットボットの特徴や費用、サポート体制はツールによって異なるため、自社の目的やニーズを明確にした上で、適切なサービスを選びましょう。

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豊富なテンプレートをそのまま使って構築することも、用途や目的に合わせてカスタマイズできます。
そのため、自社にマッチした生成AIチャットボットを開発可能です。

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