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チャットボットとは?その仕組みや種類、導入メリットを徹底解説!

この記事のポイント

  • チャットボットにはシナリオ型とAI型の2種類があり、それぞれ特徴が異なる
  • チャットボット導入により顧客満足度向上や業務効率化などのメリットがある
  • 複雑な問い合わせへの対応力不足や導入・運用コストなどのデメリットにも留意が必要
  • チャットボットの作成方法には自社開発とチャットボット作成ツールの利用がある
  • 目的に合ったタイプの選択、適切な開発手順、継続的な改善が重要

監修者プロフィール

坂本 将磨

Microsoft AIパートナー、LinkX Japan代表。東京工業大学大学院で技術経営修士取得、研究領域:自然言語処理、金融工学。NHK放送技術研究所でAI、ブロックチェーン研究に従事。学会発表、国際ジャーナル投稿、経営情報学会全国研究発表大会にて優秀賞受賞。シンガポールでのIT、Web3事業の創業と経営を経て、LinkX Japan株式会社を創業。

チャットボットは、顧客とのコミュニケーションを自動化し、効率的かつ迅速な対応を可能にするツールとして、近年様々な業界で導入が進んでいます。

本記事では、チャットボットの基本的な仕組みや種類、導入のメリットとデメリットについて詳しく解説します。
また、チャットボットの作成方法として、自社開発とチャットボット作成ツールの利用を比較し、それぞれの特徴と注意点を紹介します。

チャットボットの可能性と留意点を理解し、自社のビジネスにおける活用方法を検討する一助となれば幸いです。

チャットボットとは

チャットボットとは、人間の会話をシミュレートするように設計されたコンピュータープログラムで、さまざまなプラットフォームやチャネルを通じてユーザーに自動支援を提供します。

チャットボットは、ユーザーとの対話を通じて問い合わせに対応し、情報を提供し、タスクを支援する仮想アシスタントとして機能します。

また、チャットボットは、人工知能(AI)、機械学習(ML)、自然言語理解(NLU)、自然言語処理(NLP)などの高度なテクノロジーを活用して動作し、ユーザーの質問を理解し、適切な応答をリアルタイムで生成します。

チャットボットの市場規模

チャットボット市場は急速な成長を遂げており、2022年の市場規模は46億米ドルと推定されています。2032年までには324億米ドルに達すると予測され、年間平均成長率(CAGR)は21.6%と見込まれています。
この著しい成長は、企業がチャットボットを導入することで、顧客エンゲージメントの強化、業務プロセスの合理化、運営コストの削減を図っていることが主な要因です。

特に電子商取引企業にとってチャットボットは大きな利点があります。顧客を引き付け、チェックアウト時間を短縮し、手動プロセスを削減することで、投資収益率(ROI)を向上させることができます。

また、ヘルスケアや小売などの分野でも、チャットボットは基本的な薬の情報提供、患者の相談対応、オンラインショッピングの問い合わせ対応など、重要な役割を担っています。

さらに、自己学習型チャットボットや自然言語処理(NLP)などの先進技術とクラウドサービスの統合が進むことで、チャットボットの保守性と有効性がさらに向上し、市場の成長を後押ししています。

チャットボットは、様々な業界で顧客サービスの改善とコスト削減を実現する有望なソリューションとして期待されており、今後もその重要性が高まっていくでしょう。
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チャットボットの種類と仕組み

チャットボットは主に「シナリオベース」と「AIベース」の2つのタイプに分けられます。

シナリオベースのチャットボット

  • 事前定義されたスクリプトやルールに基づいて動作
  • ユーザー入力を分析し、キーワードやパターンを特定して応答を選択
  • 構造化された会話フローを提供
  • 適応性や学習機能はなく、事前定義されたシナリオに限定される

【関連記事】
➡️チャットボットのシナリオ型とは?作成方法や活用例を徹底解説

AIベースのチャットボット

  • 自然言語理解(NLU)、自然言語処理(NLP)、機械学習(ML)などのAI技術を活用
  • ユーザー入力から文脈や意図を理解し、適切な応答を動的に生成
  • ユーザーとの対話から継続的に学習し、パフォーマンスを向上
  • 柔軟性が高く、複雑なユーザークエリにも対応可能

【関連記事】
➡️AI型チャットボットとは?その特徴やシナリオ型との違いを解説!

シナリオベースとAIベースの主な違い

チャットボットを導入する際には、シナリオ型(ルールベース)とAI型(人工知能)の2つのタイプから、自社のニーズに合ったものを選択することが重要です。

特徴 シナリオ型チャットボット AIチャットボット
応答生成メカニズム 📝 事前定義されたルールまたはスクリプトに基づいて 🤖 自然言語処理(NLP)技術、特に自然言語理解(NLU)と自然言語生成(NLG)を利用
応答の柔軟性 🔄 限られた選択肢の範囲内で動作し、固定されたルールに従う 🔄 入力に対して柔軟な応答を生成し、人間のような対話を模倣
ユーザーのクエリ理解 🔍 ルールに基づいて特定のトリガーやキーワードを識別し、対応する応答を提供 💬 自然言語理解(NLU)によりユーザーの意図やエンティティを理解し、応答を生成
応答の生成 ✔️ 単純なTrue-Falseアルゴリズムを使用して、事前定義されたオプションの中から最も関連性の高い応答を選択する 💡 NLUがユーザーの意図やエンティティを識別し、NLGが応答を生成し、事前にプログラムされたデータベースから応答を取得する
対話の自然さ 🌳 応答は事前に定義されたものであり、柔軟性が制限されるが、一貫性が保たれる 💬 応答は柔軟であり、ユーザーとの対話がより自然に感じられる
技術的要素の統合 🧩 ルールベースのメカニズムのみ 🧩 自然言語理解(NLU)と自然言語生成(NLG)が統合され、チャットボットのアーキテクチャに組み込まれる
代表的な使用例 💼 FAQ、簡単なサポート対応、指示の提供 💼 顧客サポート、ユーザー対話、仮想アシスタント
ユーザーエクスペリエンス向上のポテンシャル 🚀 制限された応答の範囲内で一貫性を保ちながら、基本的な情報提供や指示を行う 🚀 ユーザーの意図をより正確に理解し、より自然な対話を可能にすることで、エンゲージメントや顧客満足度の向上が見込まれる

チャットボットを導入するメリット

チャットボットを導入することで、企業は以下のようなメリットを享受できます。

以下は、チャットボットと人間のオペレーターの特徴を比較した表です。

特徴 チャットボット 人間のオペレーター
対応時間 24時間・365日 限定的
応答速度 即時 状況に応じて変動
一貫性 高い オペレーターによって異なる
感情理解 限定的 優れている
複雑な問題への対応 限定的 優れている
**コスト 低い 高い

以下では、それぞれについて詳しく解説していきます。

顧客とのエンゲージメント向上

  • 24時間365日の対応
    人間のオペレーターが対応できない時間帯でも、顧客からの問い合わせに即座に応答できます。これにより、顧客満足度の向上が期待できます。

  • パーソナライズされた対応
    顧客データを活用することで、個々の顧客のニーズや好みに合わせたパーソナライズされた対応を提供できます。

  • 多言語対応
    多言語に対応することで、グローバルな顧客ベースとのコミュニケーションを円滑にします。

カスタマーサポートの効率化

  • 迅速な応答
    顧客からの問い合わせに即座に応答できるため、応答時間の短縮につながります。

  • 一貫した品質
    チャットボットは、予め設定されたルールに基づいて応答するため、人間のオペレーターによるばらつきがなく、一貫した品質のサポートを提供できます。

  • セルフサービスの促進
    FAQやナレッジベースへの誘導により、顧客が自分で問題を解決できるようサポートします。これにより、カスタマーサポートの負荷を軽減できます。

コスト削減

  • 人件費の削減
    人間のオペレーターの業務を一部代替することで、人件費の削減につながります。

  • スケーラビリティ
    問い合わせ数の増加に合わせて容易にスケールすることができ、追加の人員を必要としません。


このように、チャットボットと人間のオペレーターは、それぞれ長所と短所があります。
企業は、自社のビジネスニーズや顧客の特性を考慮し、適切なバランスでチャットボットと人間のオペレーターを組み合わせることが重要です。

より詳しい違いについては、こちらの記事で詳しく解説しています。
➡️チャットボットと有人チャットの違いとは?メリット・デメリットを解説


チャットボット導入のデメリット

チャットボットは、従来の人間のオペレーターには無い様々なメリットを享受できる一方、その導入時には、以下のようなデメリットや課題を考慮する必要があります。

複雑な問い合わせへの対応力不足

  • 曖昧な質問の理解が困難
    特にルールベースのチャットボットは、文脈に依存する質問や曖昧な表現の理解が苦手な場合があります。

  • 人間らしさの欠如
    チャットボットは、人間のような共感や感情的知性を示すことが難しく、顧客が求める繊細な対応ができない可能性があります。

  • 予期せぬ状況への対応力不足
    事前に定義されたルールの範囲外の質問や、予期しない状況に直面した際に、チャットボットは適切な応答ができない場合があります。

導入・運用コストと準備の必要性

  • 初期費用とメンテナンスコスト
    高度なチャットボットシステムの開発と導入には多額の初期費用がかかる可能性があり、また、継続的なメンテナンスとアップデートも必要です。

  • 誤解のリスク
    チャットボットが顧客の質問を誤解した場合、不正確な情報を提供してしまい、顧客の不満を招く恐れがあります。

  • 複雑な問題解決能力の限界**
    日常的な問い合わせ対応には適していますが、複雑な問題の解決には人間のオペレーターのような問題解決スキルが必要な場合があります。

  • プライバシーへの懸念
    チャットボットがユーザーの個人情報を収集・処理する際に、プライバシーとセキュリティに関する懸念が生じる可能性があります。

運用・メンテナンスの課題

  • 技術的な問題による中断リスク
    チャットボットはテクノロジーインフラに依存しているため、技術的な問題によりサービスが中断される可能性があります。

  • 自然言語の多様性への対応の難しさ
    方言や口語表現など、言語の多様性に対応することが難しい場合があります。

  • 過度な依存のリスク
    チャットボットに過度に依存すると、人間らしいサービスを求める顧客の満足度が低下する恐れがあります。


チャットボット導入の際は、これらのデメリットを考慮し、適切な対策を講じることが重要です。
チャットボットと人間のオペレーターを適切に組み合わせ、それぞれの長所を活かすことで、顧客満足度の向上とコスト削減を両立することができるでしょう。


チャットボット導入時のポイント

シナリオ型チャットボットは、事前に定義されたルールに基づいて応答を生成するため、応答の柔軟性は限られていますが、一貫性のある応答が期待できます。

一方、AI型チャットボットは、自然言語処理技術を活用してユーザーの意図を理解し、より自然な対話を実現できる可能性があります。

チャットボット導入の際は、自社のニーズや目的に合わせて適切なタイプを選択し、必要な機能を確認することが重要です。
また、ユーザーエクスペリエンスの向上を考慮し、チャットボットと人間のオペレーターを適切に組み合わせることで、効果的なカスタマーサポートを提供できるでしょう。

【関連記事】
➡️チャットボットの評価指標や効果測定の手順をわかりやすく解説!


チャットボットの作り方

チャットボットを導入する方法には、自社開発(自作)とサードパーティ製のプラットフォームを利用する方法の2つがあります。

自社開発の場合、自社のニーズに合わせてカスタマイズできる柔軟性がある一方、開発に時間と専門知識が必要となります。
一方、サードパーティ製プラットフォームを利用する場合は、開発の手間が少なく、短期間で導入できるメリットがありますが、カスタマイズ性に制限がある場合があります。

ここでは、自社開発(自作)の場合について、Pythonを使った開発手順とLINEチャットボットの開発における注意点を詳しく見ていきます。

自社開発(自作)の場合

自社開発の場合は、OpenAI(ChatGPT) APIAzure OpenAI Serviceを用いてPythonで開発することができます。

Pythonを使った開発手順

Pythonを用いてチャットボットを自社開発する際は、以下の4つの主要なフェーズに分けて進めると効率的です。

【計画フェーズ】

  • 目的の明確化
    チャットボットの目的と機能を明確に定義します。
  • データの収集と前処理
    チャットボットのトレーニングに必要な大量のテキストデータを収集し、クリーニングや標準化などの前処理を行います。

【設計フェーズ】

  • 適切な自然言語処理技術の選択
    目的に合った自然言語処理(NLP)技術を選択します。例えば、テキスト分類、意図認識、エンティティ認識、感情分析などがあります。
  • 対話管理システムの設計
    ユーザーの入力に基づいて適切な応答を生成する対話管理システムを設計します。ルールベース、機械学習ベース、またはハイブリッドアプローチを採用できます。

【開発フェーズ】

  • チャットボットのトレーニング
    収集したデータを用いて、選択したNLP技術と対話管理システムをトレーニングします。
  • ユーザーインターフェースの開発
    チャットボットとユーザーがやり取りするためのインターフェースを開発します。使いやすさとデザインに注意を払います。

【テストと運用フェーズ】

  • テストとデバッグ
    チャットボットの機能を徹底的にテストし、エラーや不具合を修正します。
  • デプロイと監視
    チャットボットを実際の環境にデプロイし、パフォーマンスを監視しながら継続的な改善を行います。

これらの各フェーズを順番に進めることで、効率的かつ効果的にチャットボットを自社開発することができます。APIを用いて作成したチャットボットは、TeamsやSlackなどにも導入できます。

【関連記事】
➡️Pythonを使ったチャットボットの作り方を解説!サンプルコードも紹介

LINEチャットボット

LINEチャットボットをPythonで自社開発する際は、開発手順に加えて、以下の3つの点に注意が必要です。

【LINE Messaging APIの活用】
LINEが提供するMessaging APIを利用することで、チャットボットとLINEプラットフォームを連携させます。
APIを通じて、ユーザーからのメッセージの受信や、ボットからのメッセージの送信を行うことができます。

LINE Messaging APIのドキュメントを参照し、適切な実装を行うことが重要です。

【関連記事】
➡️LINEチャットボットとは?その特徴や種類、料金体系について解説!

【LINEのUIガイドラインの順守】
LINEが定めるユーザーインターフェースのガイドラインに沿った開発を行うことで、ユーザーにとって親しみやすく、直感的に操作できるチャットボットを作成することができます。

LINEのデザイン要素や機能を活用し、シームレスなユーザーエクスペリエンスを提供することが求められます。

【継続的な改善とメンテナンス】
チャットボットの開発後も、ユーザーからのフィードバックを収集し、機能の改善や新機能の追加を行うことが重要です。
また、定期的なメンテナンスにより、チャットボットの安定稼働を確保することが必要です。ユーザーの要望や利用状況に応じて、継続的にチャットボットを改善していくことが求められます。

これらの点に注意しながら、Pythonを使った開発手順に沿ってLINEチャットボットを自社開発することで、ユーザーに高い満足度を提供できるチャットボットを作成することができます。

【関連記事】
➡️LINEチャットボットの作り方をわかりやすく解説!応用カスタムも紹介

チャットボット作成ツールを利用する場合

チャットボットを無料で導入できるツールには、以下のようなものがあります。

HubSpot

HubSpotは、テンプレートとカスタマイズオプションを備えたチャットボット作成ツールを提供しています。無料プランが提供されていますが、すべての機能を利用するには有料バージョンにアップグレードする必要があります。HubSpotのチャットボットは、以下のような特徴があります。

  • カスタマイズ可能なテンプレート
    様々な業界や目的に合わせて、チャットボットのテンプレートを選択し、カスタマイズできます。
  • 自然言語処理
    ユーザーの入力を理解し、適切な応答を生成するためのNLP機能を備えています。
  • 他のHubSpotツールとの統合
    HubSpotの他のマーケティングツールと連携し、効果的なマーケティングキャンペーンを実施できます。

Anybot

Anybotは、さまざまなチャネルにわたる企業顧客サービスを自動化し、カスタマイズオプションを提供します。無料版もありますが、本格的に使用する場合は有料プランへの移行が必要になる場合があります。Anybotの主な特徴は以下の通りです。

  • マルチチャネル対応
    LINE、Facebook Messenger、WhatsApp、WeChat、Webチャットなど、様々なチャネルに対応しています。
  • 柔軟なカスタマイズ
    ユーザーの質問に基づいて、チャットボットの応答をカスタマイズできます。
  • 分析とレポート
    チャットボットの利用状況や効果を分析し、レポートを作成できます。


いずれの方法を選択する場合でも、目的に合ったNLP技術の選択、十分なデータの収集、適切な対話管理システムの設計が重要です。また、ユーザーインターフェースの使いやすさにも注意を払い、継続的な改善とメンテナンスを行うことが求められます。

チャットボットを効果的に活用することで、顧客満足度の向上や業務の効率化を実現できるでしょう。

より詳しい作成方法やプラットフォームの選定方法は、こちらの記事で一覧を解説しています。
➡️チャットボットの作り方!プラットフォームの選定や設計ポイントを解説


企業におけるチャットボットの活用・導入事例

タスクを自動化し、即座に応答し、最も組み込まれた会話を提供するチャットボットは、今日のデジタル環境において貴重な資産となっています。

これらは2024年現在のチャットボットとそれらの使用用途です。

### 人材業界

ビズメイツ株式会社の事例

  • オンライン英会話サービスを提供するビズメイツ株式会社は、自社Webサイトからの問い合わせ数が少なく、離脱率が高い課題を抱えていた。
  • チャットボットを導入し、常に画面右下に表示されるように設置。ユーザーの滞在中にフォローアップが可能な状態を構築した。
  • チャットボット導入後、次月からスマートフォン経由のCV(新規会員登録)が前月比で117%も向上した。

カツデンアーキテック株式会社の事例

  • カツデンアーキテック株式会社は、資料請求の数が50件以上でありながら、Webサイトからの資料請求が増加しない状況にあった。
  • チャットボットを導入し、ユーザーがいつでも質問や疑問を解決できるようにした。
  • チャットボット導入後、資料請求数が増加し、Webサイトからの資料請求が劇的に増加した。

不動産業界

チャットボットは、主に顧客サービスの向上と情報提供の自動化により、不動産業界に貴重なメリットをもたらします。
特性やプロセスに関する問い合わせに即座に応答することで従来の顧客サポートを強化し、顧客満足度を向上させます。さらに、チャットボットは物件に関する一般的な質問に答えるプロセスを自動化し、不動産業者の作業負荷を軽減します。

この自動化により、潜在的な購入者または賃貸者への情報の効率的な提供が可能になり、タイムリーかつ正確な応答を確実に受け取ることができます。

全体として、チャットボットを不動産業務に統合すると、コミュニケーションが合理化され、顧客エクスペリエンスが向上し、リソース割り当てが最適化され、サービスの最新化を目指す業界の専門家にとって貴重なツールとなります。


まとめ

本記事では、チャットボットの基本的な仕組みや種類、導入のメリットとデメリットについて詳しく解説しました。
チャットボットには、シナリオ型とAI型の2つの主要なタイプがあり、それぞれの特徴と利用シーンが異なります。

企業がチャットボットを導入することで、顧客満足度の向上、業務プロセスの効率化、オペレーションコストの削減など、様々なメリットを享受できます。
その一方、複数の質問への同時対応の難しさ、導入準備の必要性、継続的なメンテナンスの重要性といったデメリットにも留意が必要です。

また、チャットボットの作成方法として、自社開発とチャットボット作成ツールの利用を比較し、それぞれの特徴と注意点を解説しました。

チャットボットを効果的に活用するには、目的に合ったタイプの選択、適切な開発手順、継続的な改善が重要であると言えます。

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監修者

坂本 将磨

Microsoft AIパートナー、LinkX Japan代表。東京工業大学大学院で技術経営修士取得、研究領域:自然言語処理、金融工学。NHK放送技術研究所でAI、ブロックチェーン研究に従事。学会発表、国際ジャーナル投稿、経営情報学会全国研究発表大会にて優秀賞受賞。シンガポールでのIT、Web3事業の創業と経営を経て、LinkX Japan株式会社を創業。

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