チャットボットとは？生成AIやRAGとの違い・導入メリットを徹底解説

最終更新日:2026/04/06

近年、多くの企業が業務効率化や顧客対応の高度化を目的に、AI・人工知能を活用したツールを導入しています。なかでもチャットボットは、問合せ対応の自動化や24時間365日の顧客対応を実現できる手段として注目されています。

従来はシナリオに沿って回答する仕組みが中心でしたが、現在では生成AIやLLM（大規模言語モデル）を活用し、より自然で柔軟な対話が可能なチャットボットへと進化しています。

さらに、社内FAQやマニュアル、Webサイト上の情報を参照して回答するRAG型チャットボットも広がっており、企業のカスタマーサポートや社内ヘルプデスクで導入が進んでいます。

この記事では、チャットボットの意味、種類、できること、メリット・デメリット、最新トレンド、導入事例、比較ポイントまでをまとめて解説します。これから導入を検討する方が迷わず最適なシステムを選定するためのガイドとしてご活用ください。

チャットボットとは？

チャットボットとは、「チャット（会話）」と「ボット」を組み合わせた言葉で、ユーザーの質問や入力に対して自動で応答するプログラムです。

WebサイトやECサイト、社内ポータル、LINE、Microsoft Teamsなど、さまざまな場所で利用されており、問合せ対応や情報案内を効率化する仕組みとして広く活用されています。

主な役割は、ユーザーが知りたい情報へスムーズに案内することです。

例えば、営業時間や料金、申請方法、配送状況など、よくある質問に対してすぐに回答できるため、企業側の対応負担を減らしながら、利用者の自己解決も促すことができます。

近年のチャットボットは、単なるFAQの自動表示にとどまりません。社内FAQ、マニュアル、商品情報、業務データなどと連携し、必要な情報をもとに回答する仕組みへと進化しています。

生成AIの普及により、会話の自然さや対応範囲が大きく広がり、企業の顧客対応や社内サポートにおける重要な基盤のひとつになっています。

チャットボットとAIチャットボットの違い

従来型チャットボット	あらかじめ設定したルール、選択肢、FAQに沿って回答するタイプです。 回答内容を管理しやすく、定型問合せに向いています。
AIチャットボット	AIが質問の意味を解析し、ユーザーの意図に応じて柔軟に回答するタイプです。 表現ゆれや少し複雑な質問にも対応しやすいのが特徴です。
生成AIチャットボット	LLMを活用して、その場で自然な文章を生成して回答するタイプです。 近年はRAGと組み合わせることで、社内データやナレッジを参照しながら、より実用的な回答を行う形が一般的になっています。

チャットボットの仕組みの種類

チャットボットの仕組みは、主に「ルールベース型（シナリオ型）」と「機械学習型（AI型）」2種類に分類されます。

ルールベース型（シナリオ型）とは

ルールベース型（シナリオ型）は、「シナリオ」と呼ばれるあらかじめ設定されたスクリプトに沿って、会話を進めるタイプのチャットボットです。「人工知能」ではなく「人工無能」とも呼ばれます。

ルールベース型は定型的な会話が基本なので、カスタマーサポートや社内向けのサポートデスクとして、FAQ集代わりに利用するのに向いています。

しかし、この場合は会話の範囲が限定されるため、表記ゆれやパーソナライズされた質問への回答は一般的に苦手です。

そしてルールベース型をさらに細かく分類すると以下の5種類に分けられます。

• ログ型
• 選択肢型
• 辞書型（ハッシュ型）
• 選択肢型＆辞書型
• ELIZA型

ログ型

ログ型のチャットボットは、会話データを蓄積しながら、質問に対してデータの中から適切と判断された回答を提示していく仕組みです。ユーザーは自由に文章を入力でき、入力された文章に対してチャットボットが自動返答します。

ユーザーが利用するごとに会話データが蓄積されていくため、利用頻度が高いほうが精度向上のスピードも高まる点が特徴です。そのため、多くのユーザーに利用されることを想定した場合に効果的なタイプといえるでしょう。

選択肢型

選択肢型チャットボットは、チャットボットが提示した選択肢の中からユーザーが当てはまるものを選択し、回答にたどり着く仕組みです。状況によって対応方法が分岐していく場合に最適な仕組みといえるでしょう。

ただし、さまざまな種類の問合せが寄せられると想定された場合には、選択肢を用意しきれなくなる可能性があります。寄せられる質問の種類が事前に想定できる場合に向いているタイプです。

辞書型（ハッシュ型）

辞書型チャットボットは、「単語」と「その単語に対する回答」を事前に登録しておくことで、そのデータ範囲内での対応が可能な仕組みです。たとえばECサイトにおいて、「送料」という単語に対して「購入金額1万円未満は800円、1万円以上は無料」といった回答を登録しておくことで、送料に関係する質問への回答が可能になります。

単語によって質問内容を見極めることが容易な場合であれば、辞書型チャットボットが向いています。

選択肢型＆辞書型

上記で紹介した選択肢型と辞書型を組み合わせたタイプのチャットボットも存在します。選択肢の提示、キーワードに対する回答の提示、これら両方への対応が可能です。

ユーザー側の利便性が高まるメリットがありますが、チャットボットの導入費用や労力は大きくなってしまう点は事前に把握しておく必要があります。

ELIZA型

ELIZA型チャットボットは、ユーザーの問いかけに対して、聞き役となって相づちを打ったり、「はい」や「いいえ」といった簡単な返答によって会話をしたりするシナリオ型チャットボットのことです。

聞き役として、相づちを打ったり会話の要約をしたりすることができるので、感情労働が必要となるような業務を代替していく際に向いているでしょう。

機械学習型（AI型）

機械学習型（AI型）は、あらかじめ登録された膨大なデータの中から、AIが繰り返し学習をして、回答の精度を高めていくタイプのチャットボットです。自ら学習した内容をもとに質問の回答を探し出していくため、高度な内容でも自然な会話が可能になるのが特徴です。

以前より導入のハードルは下がっていますが、AI利用料やデータ整備、システム連携、運用改善などのコストは引き続き発生します。

近年では、この機械学習型（AI型）チャットボットもさらに進化しており、用途や仕組みによっていくつかのタイプに分けられます。

FAQ・検索型チャットボット

FAQやナレッジベースを検索して、関連する回答候補を返すタイプです。FAQの導線改善や自己解決率向上に向いています。

FAQの質が低かったり、情報が整理されていなかったりすると成果が出にくいため、導入前のナレッジ整備が重要です。

LLM搭載型チャットボット

LLMは、膨大なデータで事前学習された大規模言語モデルです。文章生成や要約、言い換え、自然な会話が得意で、従来型より柔軟な応答ができます。

社内ヘルプデスク、カスタマーサポート、一次問合せ対応で導入が進んでおり、より人間に近い自然な会話が可能になっています。

RAG型チャットボット

RAGは、LLMに外部データ検索を組み合わせる方式です。質問時にFAQ、社内文書、マニュアル、規程などから関連情報を取り出し、その内容を根拠に回答を生成します。
生成AIの自然な応答力を活かしながら、企業固有の情報に基づいた、より正確で最新性の高い回答がしやすいのが特徴です。

社内ナレッジ検索や規程案内、製品マニュアル案内などの用途として、特に注目されています。

AIエージェント型

最新トレンドとして注目されているのが、AIエージェント型です。AIエージェント型は、単に質問に答えるだけでなく、必要に応じて有人対応へ切り替えたり、ログからFAQを自動生成したり、複数のシステムと連携して業務を進めたりできるタイプです。

例えば、問合せへの回答だけでなく、予約システムへの案内、社内申請フローの支援、担当部署への引き継ぎなど、より実務に近い形で活用できるようになっています。

生成AI型・ハイブリッド型

生成AIで柔軟に回答しつつ、重要な導線や手続きはルールベースで制御する方式です。

MicrosoftやGoogleの企業向けAI検索・会話基盤でも、検索や外部データ参照と組み合わせた設計が重視されています。

チャットボットの機能

現在のチャットボットにはさまざまな種類があり、搭載される機能も製品によって異なります。ここでは、企業で活用されることが多い代表的な機能を紹介します。

自動応答

多くの企業で重宝される機能として挙げられるのが、自動応答機能です。

ユーザーからの質問に対して、あらかじめ設定したシナリオやFAQ、AIによる質問理解をもとに回答を返します。営業時間や料金、申請方法など、定型的な問合せへの対応に向いています。

少子高齢化による人手不足が深刻化している企業が増加しており、チャットボット導入によって問合せ対応を自動化できるのは大きな魅力です。

有人対応

AI搭載型のチャットボットでも、すべてを確実に自動対応できるというわけではありません。複雑な内容の問い合わせには、過去の蓄積されたデータをもとに回答できないこともあるからです。

そのため、最近では有人のオペレーター対応に切り替える機能を搭載したチャットボットが増えています。

「チャットボットでは回答できない問合せはオペレーターが回答していく体制」を構築することで、オペレーターの負担を軽減しながら、スムーズな顧客対応が可能です。

FAQ・ナレッジ連携

FAQ・ナレッジと連携させることで、オペレーターの負担を軽減できるチャットボットも増えています。あらかじめ想定される質問をもとにFAQを用意することで、必要に応じて適切な部署へスムーズに連携できます。

また、よくある質問やリクエストへの回答をテンプレート化することで、ユーザーはすばやく疑問を解決でき、顧客満足度向上も期待できます。近年は、生成AIと組み合わせて社内ナレッジを参照しながら回答する仕組みも増えています。

AIによる回答精度の向上

AIの活用によって回答精度を向上させるチャットボットも登場しています。日々の問合せ内容をデータとして蓄積することで、言葉のニュアンスや揺らぎにも適切に対応できるようになります。

回答精度の向上は顧客満足度に直結するため、日々の問合せ対応の「質」と「効率」の両面を追求したい企業にとっては、AI搭載のチャットボットは欠かせない機能の一つといえるかもしれません。

外部システム連携

外部システムと連携できる機能を搭載したチャットボットも登場しています。たとえば、「予約」と入力するだけで、直接外部の予約システムにリンクできるチャットボットも存在します。

外部システムとの連携を柔軟に行えれば、チャットボットが集客の窓口にもなるため、成果につながる可能性があるでしょう。

チャットボットの導入形態の種類

チャットボットの導入形態には、クラウド型とオンプレミス型という2つの種類が存在します。それぞれどのような特徴があり、どのようなメリットがあるのか、詳しく見ていきましょう。

クラウド型

名前の通りクラウドサービスとして利用する導入形態です。サーバーやハードウェアを設置する必要がないため、導入する際の準備が比較的簡単で、初期費用も安い傾向にあります。できるだけコストを抑えたいと考えている企業にとっては大きなメリットといえるのではないでしょうか。

しかし、導入コストを安く抑えられる半面、ランニングコスト（月額料金など）は高くなる可能性があります。ランニングコストは、チャットボットの提供元によって異なるため一概にはいえませんが、人数や利用量に応じて料金を決定するという仕組みを採用している提供元が多いです。

オンプレミス型

オンプレミス型とは、自社にハードウェアやサーバーを設置して運用する導入形態のことです。設備の設置に時間を要するため、クラウド型よりも導入費用は高額な傾向にあります。

ただし、ランニングコストはクラウド型よりも安く済む傾向にあります。長期的な視野でランニングコストを抑えたい企業にとっては、オンプレミス型の方がメリットがあるでしょう。

以前はオンプレミス型のほうがカスタマイズ性に優れているといわれていましたが、最近ではクラウド型でもさまざまなカスタマイズを行えるようになってきました。

ただし、オンプレミス型でカスタマイズを行う場合は、その都度整備を行わなければなりませんので、手軽さという面ではクラウド型に優位性があります。

ハイブリッド型

ハイブリッド型は、クラウド型とオンプレミス型を組み合わせる導入形態です。

例えば、会話エンジンや生成AI基盤はクラウドを使いながら、社内の顧客情報や業務システムは自社環境に残すような構成が該当します。

近年は、RAGや外部ツール連携を活用しながらも、社内データの保管場所やアクセス権限を細かく制御したいケースが増えているため、この形が現実的な選択肢になることも少なくありません。

特に企業向けでは、チャットボットやエージェントが複数のデータソースや業務システムを参照する設計が一般化しています。

チャットボットのメリット・デメリット

この章では、チャットボットの導入を検討する際のメリット・デメリットを解説します。

チャットボットを導入するメリット・効果

企業がチャットボットを導入した場合、具体的にどのような効果・メリットが得られるのでしょうか。

チャットボット導入によって得られる効果・メリットの代表的な例としては、以下のようなものが挙げられます。

• 24時間365日顧客対応を行える
• 問い合わせ対応を効率化できる
• ユーザーが気軽に問い合わせを行える
• データを蓄積して改善に活かせる

24時間365日顧客対応を行える

チャットボットを導入すれば、24時間365日対応できるようになります。チャットボットの導入で得られる最大のメリットです。近年はスマートフォンが普及したことにより、ユーザーがいつでもインターネット検索を行ったり、気に入った商品を購入したりできるようになっています。

そのため、深夜に「この商品についてもっと詳しく知りたい」と思い立つケースも少なくありません。

そのような場合に、チャットボットが疑問を解消してくれるため、顧客満足度向上にもつなげられます。低コストで問合せ対応の環境を整えられるという点は、大きなメリットといえるでしょう。

問い合わせ対応を効率化できる

ユーザーから似たような問合せが頻繁に寄せられることは、決して珍しくありません。その質問に毎回担当者が回答していくのは、決して効率的とはいえないでしょう。

その点、チャットボットであれば問合せ対応を自動化できるため、従業員は他の業務へ力を注ぐことが可能になります。

ユーザーが気軽に問い合わせを行える

問合せの窓口が電話やメールのみの場合、問合せというアクション自体を面倒に感じてしまい、離脱してしまうユーザーも少なくありません。

その点、チャットボットであれば友人などとのチャットと同じ感覚で会話でき、「相手がロボット」であるため、より気軽に問合せを行えます。

データを蓄積して改善に活かせる

チャットボットは、どのような質問が多いか、どこで離脱が起きているかなどの会話ログを蓄積できます。

このデータを分析することで、FAQの見直しや導線改善、有人対応の強化ポイントの発見にもつながります。

チャットボットを導入するデメリット・問題点

チャットボットには多くのメリットがある反面、いくつかのデメリット・問題点があることも忘れてはなりません。ここからは、チャットボットのデメリット・問題点について確認していきましょう。

• すべてを自動化できるわけではない
• 複数の質問を同時にできない
• 個人情報・機密情報の取り扱いに注意が必要

すべてを自動化できるわけではない

多くの企業は、業務効率化や顧客満足度向上といった目的でチャットボットを導入する傾向にありますが、必ずしもすべての問合せ対応を自動化できるわけではない点は、チャットボットのデメリットの一つといえるでしょう。

例えば、長い文章や複雑な文章での問合せなど個別対応が頻繁に求められる場合は、チャットボットで業務効率化を図るのが難しい可能性があります。

導入前の段階で、あらかじめ「チャットボットの導入で業務効率化や顧客満足度向上は期待できるのか」といった点をしっかりと検証しておくことが大切です。

複数の質問を同時にできない

基本的にチャットボットは、複数の質問を同時に処理できません。ユーザーは、一つの質問を選ぶ、入力するなどして解決したら、次の質問を入力することになるわけです。ユーザーによっては面倒臭さを感じてしまう可能性があります。

生成AIチャットボットは誤回答対策と継続運用が重要

生成AIチャットボットは自然な文章で回答できる一方で、事実と異なる内容をもっともらしく返してしまうリスクがあります。

企業向けに導入が進むチャットボットでは、FAQや社内文書、製品情報などを検索して根拠を与えるRAGが重視されています。

ただし、RAGを導入すればそれだけで十分というわけではありません。チャットボットは導入して終わりではなく、FAQの更新・回答ログの確認・参照文書の整備・検索精度の見直しなど、継続的な運用改善が必要です。

特に、RAG型では、参照元となるデータの品質や検索設計が回答精度に大きく影響します。

個人情報・機密情報の取り扱いに注意が必要

機密性の高い顧客情報や社内文書を扱う際は、AIに提供するデータの範囲を厳密に定義し、慎重に設計しなければなりません。

特に、生成AIや外部検索エンジン、各種APIとの連携が複雑化するほど、適切なアクセス権限の設定やデータ管理の徹底が、プロジェクトの成否を分ける極めて重要な要素となります。

チャットボットカオスマップと比較表

AIsmileyでは、チャットボットの機能や料金などを一目で比較検討することができるカオスマップを無料でお配りしています。課題や目的に合ったチャットボットを選ぶ際にお役立ていただけますので、ぜひお気軽にご活用ください。

また、以下の比較表でもそれぞれのチャットボットの特徴を比較することができますので、ぜひご確認ください。

チャットボットカオスマップ2024を資料請求する

チャットボットの使い方

チャットボットは、現在さまざまな業界で導入・活用され始めています。

以前は一部の問合せ窓口に限られるケースが多く見られましたが、近年は顧客対応だけでなく、社内ヘルプデスクや自治体・教育機関の案内業務など、幅広い場面で導入が進んでいます。

ここでは、代表的な活用例を紹介します。

カスタマーサポート

カスタマーサポートは、チャットボットの代表的な活用領域の一つです。

営業時間・料金・契約内容・配送状況・返品方法など、よくある問合せに自動で回答することで、オペレーターの負担軽減につながります。

また、生成AIを活用したチャットボットであれば、質問の言い回しが異なっていても意図をくみ取りやすく、より自然な形で案内しやすくなります。

近年は、FAQやマニュアルを参照しながら回答するRAG型チャットボットの導入も進んでおり、回答の正確性向上も期待されています。

ECサイト

ECサイトでは、商品に関する質問、サイズや仕様の確認、配送状況の案内、購入前の不安解消などにチャットボットが活用されています。

ユーザーは電話やメールよりも気軽に質問しやすく、企業側も問合せ対応を効率化できます。

さらに、商品案内や導線設計と組み合わせることで、単なるFAQ対応だけでなく、購買体験の向上にもつながります。

社内ヘルプデスク

社内向けのチャットボットは、人事、総務、情シス、経費精算、各種申請ルールなどの問合せ対応で活用されています。

特に、社内ポータルや規程集、業務マニュアルなどの情報量が多い企業では、必要な情報をすばやく探せる窓口として有効です。

近年は、社内FAQや文書を検索しながら回答するRAG型チャットボットの導入も増えており、従業員の自己解決を支援しながら、バックオフィス部門の負担軽減にもつながっています。

自治体・教育機関

自治体や教育機関でも、チャットボットの活用は広がっています。

例えば、行政手続き案内、施設利用案内、受験生対応、学生向け情報案内など、問合せ件数が多く、定型化しやすい業務との相性が良いです。

24時間365日案内しやすいことに加え、窓口や電話の混雑緩和にもつながるため、利用者の利便性向上という面でも効果が期待できます。

チャットボットの比較ポイント

チャットボットを導入する際は、単に「AI搭載かどうか」だけで判断するのではなく、自社の課題や目的に合っているかを確認することが大切です。

ここでは、比較時に押さえておきたい主なポイントを紹介します。

自社に合うタイプか

まず確認したいのが、自社に必要なのがルールベース型なのか、AI型なのか、生成AI型なのかという点です。

定型的な質問が中心であればルールベース型でも十分対応できますが、表現ゆれや少し複雑な質問への対応が必要であれば、AI型や生成AI型の方が向いています。

FAQや社内文書を参照できるか

近年のチャットボットでは、あらかじめ用意したFAQだけでなく、マニュアルや社内文書、製品情報などをもとに回答できるかが重要です。

こうした情報を参照できるチャットボットであれば、より実際の業務に沿った案内がしやすくなることでしょう。

特に企業で利用する場合は、社内にある情報を検索し、その内容をもとに回答できる仕組みがあると便利です。

どこまで自社の情報を活用できるかは、チャットボットの使いやすさや回答の質を左右するポイントになります。

外部システムと連携できるか

予約システム、会員管理システム、注文管理システム、社内申請システムなどと連携できると、チャットボットは単なる案内ツールではなく、業務の入口として活用しやすくなります。

問合せ対応だけでなく、予約確認、申請受付、注文状況案内などまで広げたい場合は、使用しているツールと連携できるかどうかの確認が必要です。

有人対応へ切り替えられるか

チャットボットは便利な反面、すべての問合せに対応できるわけではありません。

複雑な相談や個別事情が絡む問合せでは、有人オペレーターや担当部署へスムーズに引き継ぐことができる仕組みが重要になります。

セキュリティと運用体制は十分か

チャットボットでは、顧客情報や社内情報を扱うケースも少なくありません。

アクセス権限の管理、ログの確認体制、FAQや参照文書の更新フローなど、継続運用を前提とした体制が整っているかも確認しておきたいポイントです。

おすすめのチャットボット9選と比較表

ここでは、おすすめのチャットボットを9製品に限定して紹介します。各製品の概要をまとめると、以下の通りです。

項目	Service Cloud	OfficeBot	GoQSmile	HiTTO	SHaiN<
サービス会社	株式会社セールスフォース・ジャパン	ネオス株式会社	株式会社GoQSystem	HiTTO株式会社	株式会社タレントアンドアセスメント
主な用途	顧客対応、カスタマーサポート	社内問合せ対応、社内ヘルプデスク	ECサイト、顧客対応、接客支援	社内問合せ対応、バックオフィス支援	採用支援、AI面接
特徴	CRMと連携しながら問合せ対応を一元管理しやすく、顧客対応全体の効率化を進めやすい	バックオフィス領域の問合せ対応に強く、社内ナレッジの活用を進めやすい	EC関連サービスとの連携に強く、問合せ対応から接客支援まで広げやすい	人事、総務、労務などの問合せに対応しやすく、社内ヘルプデスクの効率化に向いている	採用面接の効率化や評価の標準化を支援し、非対面での面接運用に活用しやすい
生成AI対応	あり	あり	あり	あり	AI活用型
初期費用	0円	10万円～	30,000円	0円	–
月額費用	3,000円～	50,000円～	10,000円～	要問合せ	従量課金制（3,000円/件～）
導入実績	要問合せ	要問合せ	要問合せ	30万人	要問合せ

項目	SYNALIO	CAIWA Service Viii	PKSHA AI ヘルプデスク for Microsoft Teams	チャットプラス
サービス会社	株式会社ギブリー	株式会社イクシーズラボ	株式会社PKSHA Communication	チャットプラス株式会社
主な用途	マーケティング、オンライン接客、顧客コミュニケーション	社内問合せ対応、顧客対応	社内問合せ対応、ヘルプデスク効率化	顧客対応、社内問合せ対応
特徴	会話データを活用しながら、顧客接点の最適化や提案強化を進めやすい	AIチャットボットを活用しながら、業務効率化や問合せ対応の自動化を進めやすい	FAQ活用や問合せ管理とあわせて、社内ナレッジの活用を進めやすい	導入しやすさとテンプレートの豊富さに強みがあり、幅広い用途で活用しやすい
生成AI対応	AI活用型	あり	あり	あり
初期費用	100万円	要問合せ	要問合せ	0円
月額費用	150,000円～	<要問合せ	要問合せ	1,500円～
導入実績	累計1,000社以上/td>	要問合せ	金融系を中心に100社以上	10,000社以上

Service Cloud

サービス会社	株式会社セールスフォース・ジャパン
料金プラン	初期費用：0円 月額費用：3,000円～
導入実績	要問合せ

Service Cloudは、Salesforceが提供するカスタマーサポート向けプラットフォームです。

CRMと連携しながら問合せ対応を管理しやすく、AI機能やナレッジ活用を組み込むことで、自己解決率の向上やサポート品質の改善につなげやすい点が特徴です。

すでにSalesforce製品を活用している企業にとっては、既存環境と連携しやすい選択肢といえます。

OfficeBot

出典：OfficeBot

サービス会社	ネオス株式会社
料金プラン	初期費用：10万円 月額費用：50,000円～
導入実績	要問合せ

OfficeBotは、社内問合せ対応の効率化を目的とした法人向けAIチャットボットです。

生成AI、RAG、AIエージェントの活用を打ち出しており、社内データを活用しながら従業員の自己解決を支援しやすい点が特徴です。人事、総務、情報システムなど、バックオフィス領域の問合せ窓口として活用したい企業に向いています。

GoQsmile

出典:GoQSystem

サービス会社	株式会社GoQSystem
料金プラン	初期費用：30,000円 月額費用：10,000円～
導入実績	要問合せ

GoQSmileは、顧客対応やEC領域との親和性が高いAIチャットボットです。

Webサイト設置に加えて、LINE連携、API連携、有人チャット切り替えにも対応しており、問合せ対応から接客支援まで幅広く活用しやすい点が特徴です。ECサイト上の顧客接点を強化したい企業に向いています。

HiTTO

出典:HiTTO

サービス会社	HiTTO株式会社
料金プラン	初期費用：0円 月額費用：要お問い合わせ（利用者数に応じた月額課金制）
導入実績	30万人

HiTTOは、社内向け問合せ対応に特化したAIチャットボットです。

人事、総務、労務、経理、法務、ITヘルプデスクなど、バックオフィス領域の問合せを効率化しやすく、社内ヘルプデスクの負担軽減を図りたい企業に適しています。導入から活用促進まで支援体制がある点も特徴です。

SHaiN

出典:SHaiN

サービス会社	株式会社タレントアンドアセスメント
料金プラン	従量課金制（3,000円/件～）
導入実績	要問合せ

SHaiNは、採用面接に特化したAIサービスです。

一般的な問合せチャットボットとは異なり、AIとの対話を通じて面接を実施し、採用業務の効率化や評価の標準化を支援します。採用領域でAI活用を進めたい企業に向いているサービスです。

SYNALIO

出典:SYNALIO

サービス会社	株式会社ギブリー
料金プラン	初期費用：100万円 月額費用：150,000円～
導入実績	累計1,000社以上

SYNALIOは、チャットボット型のマーケティング・オンライン接客支援に強みを持つサービスです。

会話データと行動データを組み合わせてユーザー理解を深められる点が特徴で、問合せ対応だけでなく、顧客接点の最適化や提案強化を重視する企業に向いています。

CAIWA Service Viii

出典:CAIWA Service Viii

サービス会社	株式会社イクシーズラボ
料金プラン	初期費用：要お問い合わせ 月額費用：要お問い合わせ
導入実績	要問合せ

CAIWA Service Viiiは、顧客対応・社内対応の両方で活用しやすいAIチャットボットです。

独自AIに加えて、生成AIやRAG関連の構成も展開しており、業務効率化とナレッジ活用を進めたい企業に向いています。問合せ対応の自動化を重視する企業にとって検討しやすいサービスです。

PKSHA AI ヘルプデスク for Microsoft Teams

出典:PKSHA AI ヘルプデスク for Microsoft Teams

サービス会社	株式会社PKSHA Communication
料金プラン	初期費用：要問合せ 月額費用：要問合せ
導入実績	金融系を中心に100社以上

PKSHA AI ヘルプデスクは、Microsoft Teams を中心に社内問合せを集約しやすいヘルプデスク向けサービスです。

生成AIによる自動対応と有人対応、FAQ自動生成、ナレッジ活用を組み合わせながら、社内問合せ対応の高度化を図りやすい点が特徴です。バックオフィスや営業支援部門などの問合せ効率化を進めたい企業に向いています。

チャットプラス

出典:チャットプラス

サービス会社	チャットプラス株式会社
料金プラン	初期費用：0円 月額費用：1,500円～
導入実績	10,000社以上

チャットプラスは、顧客対応から社内問合せ対応まで幅広く使いやすいチャットボットサービスです。

生成AI対応、自社データ活用、AI AgentPlus、Web・LINE・Teams などの複数チャネル対応を打ち出しており、初めて導入する企業でも検討しやすい製品です。導入実績の多さやテンプレートの豊富さも強みです。

チャットボットの導入方法

チャットボットを導入する方法は、大きく既存サービスを利用する方法と自社開発する方法の2つに分けられます。

導入のしやすさを重視する場合は既存サービスの活用が一般的ですが、独自要件が多い場合は自社開発が選ばれることもあります。

既存サービスを利用する方法

もっとも一般的なのが、チャットボット提供サービスを利用する方法です。

近年は、ノーコードやローコードで導入できるサービスも多く、比較的短期間で運用を始めやすいのが特徴です。

企業の問合せ対応や社内ヘルプデスクで活用される代表的なサービスとして以下の内容が挙げられます。

• KARAKURI chatbot
• Zendesk
• Salesforce Service Cloud
• Microsoft Copilot Studio
• Google Dialogflow

また、最近では生成AIやRAGに対応したサービスも増えており、自社で一から開発しなくても、FAQや社内文書を活用したチャットボットを構築しやすくなっています。

自社開発する方法

自社の業務やシステムに合わせて柔軟に設計したい場合は、自社開発という選択肢もあります。

自社開発では、APIや開発基盤を活用し、既存システムと連携した独自のチャットボットを構築できます。

自社向けに設計する方法として以下のような各種AI基盤などを使用する方法があります。

• OpenAI API
• Azure AI
• Amazon Lex
• Google Cloud

会員管理システムや予約システム、社内ポータルなどと細かく連携したい場合には、このような方法が向いています。

一方で、開発や運用には専門知識が必要で、導入後も継続的な改善体制が求められます。そのため、独自要件が多い場合や、高度なシステム連携が必要な場合に適した方法です。

導入時に意識したいこと

チャットボットは、導入すればすぐに成果が出るとは限りません。

FAQやナレッジの整備、回答ログの確認、有人対応との役割分担などを事前に考えておくことが重要です。

特に、生成AIチャットボットでは、自然な応答ができる一方で誤回答のリスクもあるため、社内文書やFAQを参照できる仕組みや、継続的な運用改善が欠かせません。

コラム：チャットボットの歴史

チャットボットの歴史は古く、1960年代まで遡ります。チャットボットの元祖とされるのは、1966年にアメリカで登場した「ELIZA（イライザ）」です。しかし、現在のチャットボットのような機能は搭載されておらず、初期の自然言語処理プログラムの一つとして、入力された文章のキーワードに基づき、単純な回答をパターン化して応答する簡易的なものでした。

当時、医療現場において精神療法士に代わるコンピュータープログラム「DOCTOR」が存在していましたが、広く知られるものではありませんでした。

1990年代に入ると、フリマサイトやネットオークションといった一般消費者間取引において、チャットボットが使用されるようになります。また、この頃には企業がユーザーからの問合せに対応する「カスタマーサポート」でも、積極的にチャットが用いられるようになりました。そのため、BtoC向けのチャットボット開発が本格化し始めた時代と言えるでしょう。

一方、アメリカでチャットボットが一般の人々に知られるようになるのは、2011年頃です。当時、多くのユーザーに愛用されていたiPhoneの最新機種「iPhone 4s」に搭載された「Siri」がきっかけとなり、チャットボットの存在が広く知られるようになりました。

それまでのチャットボットは、主にテキスト入力で会話を行うものでしたが、「Siri」では音声認識機能が搭載されており、音声による問いかけや返答が可能になりました。この利便性は多くのユーザーに衝撃を与え、チャットボットの認知度は大きく向上しました。

自社の目的に合ったチャットボットを選ぼう

チャットボット導入を成功させる鍵は、機能の多さや価格だけでなく「自社の課題や目的」に合った製品を選ぶことです 。顧客対応の効率化か、社内ナレッジの活用かによって、最適なAIや仕組みは異なります 。

導入後のFAQ更新や有人連携といった運用面も視野に入れ、長期的な視点で比較検討を行いましょう 。自社に最適なツールを見つけ、業務最適化と顧客満足度向上を実現してください 。

チャットボットのサービス一覧を見る

チャットボット関連のニュース一覧

2024/12/23

• OpenAI、macOSアプリ版ChatGPTの大幅アップデートを発表。メモやNotionと連携

2024/12/20

• OpenAI、ChatGPTと対話手段に15分のフリーダイヤル通話とWhatsAppを追加

2024/12/19

• Geminiユーザーの実態を調査。Geminiの魅力やChatGPTと比較した感想を公開

2024/12/17

• JAPAN AI、自律型AIエージェント「JAPAN AI AGENT」を提供開始。働く人をサポートする実用的なAIを提供

2024/12/16

• デフィデ、生成AIチャットボット「chai+」を大幅アップデート。独自の検索インデックスで高精度かつ低コストの両立を実現

2024/12/13

• HOUSEI、自社の生成AIローコード開発プラットフォームを全社員向けに解放。業務改善を促進

2024/12/11

• OpenAI、ChatGPTの新機能「canvas」を全ユーザーに公開。ChatGPTと会話しながら効率的にコンテンツを作成可能

2024/12/10

• Anthropic、「Claude」に応答スタイルのカスタマイズ機能を追加。パーソナライズ化でより便利に

2024/12/5

• 大阪府豊中市、生成AIを活用した子育て相談チャットボットの実証実験を開始

• 羽田空港でAIを活用した訪日観光客向け観光案内サービスの実証実験を開始。スタッフの業務負荷軽減に期待

2024/11/18

• SELF、生成AIアバターサービス「SELFBOT AIアバター」をリリース。RAGを活用し高精度の回答を実現

2024/11/13

• 日本初、積水ハウスが住宅検討層向けにチャットで気軽に相談できる「AIクローンオーナー」サービスを開始

2024/11/12

• 関西テレビ放送、番組制作に生成AIを活用。AIアシスタント「Lightblue Assistant」導入で業務効率化へ

2024/11/11

• 楽天モバイル、契約者向けアプリ「Rakuten Link」をリニューアル。新たにAI機能を追加

2024/11/7

• 東芝テック、生成AIの活用を促進するために全社タスクフォース「TEC AI Innovation Hub」を結成

• 柏市、生成AIを活用して児童の悩みを早期発見・解決する「悩みチャット相談システム」の実証開始

2024/11/6

• 小林幸子をモデルに起用、AI映像対話システム「Talk With おはなしテレビ」を開発。AIで高齢者の健康維持をサポート

2024/10/31

• PWM日本証券、生成AIを活用したチャットボットの試験運用を開始。営業活動のサポート品質向上をめざす

2024/10/30

• 神戸市の税務業務にて、生成AIチャット「税務相談ロボット」の有用性を検証

2024/10/24

• OpenAI、ChatGPTの新機能「canvas」をリリース。執筆やコーディング作業を支援

2024/10/18

• 50万件越えのデータを活用したビーグレンのAIスキンケアアドバイザー「グレンナ」が試験提供を開始

2024/10/17

• OpenAI、米メディア企業Hearstと提携。EsquireやELLEなどコンテンツがChatGPTで表示可能に

2024/10/16

• 西田葬儀社が最新AIチャットボットを導入。葬儀の疑問を24時間体制でサポート

2024/10/15

• サテライトオフィス、AIアプリ開発プラットフォーム「Dify」の導入支援サービスを開始

2024/10/11

• 「AIホームズくんBETA LINE版」が住宅弱者の住まい相談にも対応。24時間いつでも気軽に相談可能

2024/10/7

• ソニー、「NUROモバイル」に生成AIを用いたユーザー向けチャットサポート「NUROモバイル AIチャット」を導入

2024/10/1

• 京都市、事業者向け問い合わせ対応にRAG型生成AIサービス「OfficeBot」を採用