AIシステム開発会社のアノテテです。サービスのひとつとして、AIチャットボット「Tebot（ティボット）」を提供しています。
2023年以降、「生成AIチャットボット」は日常的に語られる存在となりました。ビジネスシーンにおいても、自社の業務や顧客対応に生成AIチャットボットを導入すべきか、検討されている担当者の方も多いのではないでしょうか。
この記事では、生成AIチャットボットの仕組みから、導入の判断基準、失敗しないための設計ポイントまでを分かりやすく解説します。無料でダウンロード可能なチェックリストも配布しておりますので、ぜひご参考ください。
この記事で解決できる疑問
・生成AIチャットボットはビジネスシーンでどんな効果が期待できる？
・従来のチャットボットとどう違い、どちらが自社に向いているのか
・導入メリットと注意すべきリスクやコストの考え方
・導入を検討する際にすぐ使える導入判断チェック
生成AIチャットボットとは
生成AIチャットボットは、与えられたデータをもとに自ら文章を組み立てて回答するツールです。従来の「決まった回答を出す」仕組みとは異なり、より柔軟な対応力が特徴です。
生成AIチャットボットの基本的な仕組み
企業向けの生成AIチャットボットは、主に大規模言語モデル（LLM）とRAG（検索拡張生成）という技術を組み合わせて動いています。
従来のAIチャットボットとの大きな違いは、AIにあらかじめ膨大な文章をすべて暗記させるわけではない点です。利用者が質問をした瞬間に、AIが社内マニュアルや製品資料などの外部データへ「中身を確認しに行く」イメージです。その内容をもとに、文脈に沿った自然な日本語で回答を生成します。
この仕組みにより、常に最新の資料に基づいた情報提供が可能になります。
社内向けと顧客向けでツールや目的は異なる
生成AIチャットボットは誰がどこで使うかによって、適した設計や評価軸が大きく変わります。
社内向けの場合
目的： 社内ナレッジ共有のための効率化、業務の属人化解消
設計： 多少の表現の揺れよりも、幅広く膨大なドキュメントから情報を探し出せる網羅性が重要。専門用語や社内独自の略称を前提とした回答が求められる。
顧客(社外)向けの場合
目的： 問い合わせ対応の自動化、自己解決率の向上
設計： 誤回答を防ぐことが最優先事項。企業の信頼を守るため、ブランドに合わせた丁寧な言い回しや、回答できる範囲の厳密な制御が必要になる。
生成AIチャットボット導入によるメリット4点
生成AIチャットボットを導入する最大のメリットは、まるで人間が応対しているような柔軟さにあります。 これまでのシステムで課題だった運用の手間も、大幅な削減が見込めるでしょう。以下、おもなメリットを4点ご紹介します。
1.24時間対応と業務効率化を実現できる
チャットボットの導入により、深夜や休日を問わず24時間365日の対応が可能になります。これは従来型と同様のメリットですが、生成AIの場合は答えられる範囲が広く、回答の取りこぼしを最小限に抑えられるため、より多くの問い合わせをその場で解決できます。
定型的な質問にAIが対応することで、担当者は、より複雑で人間にしか解決できない重要度の高い案件に集中できます。結果として、組織全体の生産性向上が見込めます。
2.会話ログを業務改善やリード獲得に活かしやすい
利用者とのやり取りはすべてログとして蓄積され、多くのツールではそのデータを管理画面で確認できます。どのようなキーワードが多く検索されているか、どの回答で利用者が離脱したかを分析することで、サービス改善のヒントが得られます。
例えば、「この機能について詳しく知りたい」という質問が多いなら、その部分のUIを改善したり、営業資料を充実させたりといった施策が打てます。利用者の生の声が可視化されるため、データに基づいたマーケティングや営業活動が可能になります。
3.曖昧な質問にも対応しやすく自己解決率を高めやすい
生成AIは、利用者の入力が多少曖昧であっても、その意図を汲み取って回答を導き出すのが得意です。
例えば、「パスワード 忘れた」といった単語の羅列だけでなく、「ログインできなくて困っているんだけど、どうすればいい？」といった文章に対しても、適切なヘルプページを案内できます。利用者が質問項目を探す手間が省けるため、途中で諦めて電話やメールをしてしまうといった行動を防ぎやすくなります。
4.ナレッジ更新・運用負荷を抑えやすい
運用担当者にとって大きなメリットとなるのが、メンテナンスのしやすさです。従来型のように「この質問にはこの回答」といった1対1の設定を何百個も用意する必要はありません。
最新のマニュアルやPDF資料をシステムにアップロードするだけで、AIがその内容を学習・参照して回答に反映します。それぞれのQAをひとつずつ更新する必要がないため、情報の追加や修正にかかる運用コストを低く抑えられます。
従来のAIチャットボットと生成AIチャットボットの違い
これまで主流だった従来型チャットボット（この記事では「AIマッチング型」と呼びます）と、最新の「生成AI型」との主な違いを3点ご紹介します。
回答の仕組みの違い
AIマッチング型は、あらかじめ用意されたQA（質問と回答のセット）の中から、質問に最も近いものを探し出して提示します。いわば「索引から答えを探す」仕組みです。
対して生成AI型は、複数の資料から必要な情報を抜き出し、ひとつの回答文として再構成します。単にQAを出すだけでなく、「〇〇の場合はA、ただし△△の場合はBです」といった、条件分岐を含む複雑な説明もひとまとめに行えるのが強みです。
想定外の質問に対する挙動の違い
利用者が、運営側の想定していない聞き方をした際の対応力に差が出ます。
・AIマッチング型：
登録された回答とマッチングしない場合、「回答が見つかりません」と回答してしまいがちです。
・生成AI型：
質問文の背景にある文脈を理解しようとするため、断片的な情報からでも「もしかしてこういうことですか？」と関連情報を提示できる柔軟性があります。
ナレッジ更新・改善の運用負荷の違い
運用の手間は、長期的なコストに直結する重要な比較ポイントです。
AIマッチング型は、精度を上げるために「類似質問の登録」や「類義語の設定」など、地道なチューニング作業が欠かせません。一方、生成AI型は元となるドキュメントを整理・更新するだけで、回答精度が横断的に向上します。ひとつひとつの質問を個別に修正する手間が省けるため、スピード感のある運用が可能です。
どちらのタイプが向いているか
どちらが優れているかではなく、用途に合わせた選択が重要です。
| AIマッチング型チャットボット | 生成AIチャットボット | |
| 向いているケース | 回答内容を1字1句固定したい場合 | 膨大なマニュアル・ 資料から検索させたい場合 |
| 主な活用シーン | 定型的な質問や手続き、 契約内容の確認 | 社内ナレッジ検索、複雑な製品説明、想定外の質問が多い対応 |
| メリット | 誤回答のリスクが極めて低い | 自然な会話ができ、対応範囲が広い、回答できないケースを減らせる |
導入前に知っておきたいデメリットと注意点
生成AIチャットボットは万能ではありません。企業の窓口として利用する以上、特有のリスクを正しく理解し、対策を講じる必要があります。
生成AIの回答が「公式見解」と受け取られる可能性がある
生成AIは、時としてもっともらしい嘘をつく「ハルシネーション」を起こす可能性があります。
AIが生成する丁寧で整った文章は、利用者には「企業の正式な回答」として受け取られがちです。 もし、誤ったキャンペーン情報や保証内容を回答してしまった場合、トラブルに発展する恐れもあります。そのため、顧客向けに導入する際は、プロンプト（指示文）で回答の範囲を厳しく制限したり、「この回答は生成AIによるものです」といった免責事項を表示するといった工夫は必要です。
権限管理の不備による情報漏えいリスクがある
社内向けに導入する場合、参照させるデータの管理に細心の注意が必要です。
例えば、「全社員が見られるAI」が、役員しか閲覧できない人事評価や給与データまで参照できるようになっていると、質問次第で機密情報が漏洩してしまいます。誰が、どのデータにアクセスできるかをシステム側で厳密に制御できるかどうか、導入前の確認が必須です。
ナレッジが整っていないと効果が出にくい
「AIを入れれば魔法のように何でも答えてくれる」と期待されがちですが、少し注意が必要です。 AIが回答を作成する根拠となる「元の資料（ナレッジ）」がバラバラだったり、内容が古かったりすると、回答の品質は上がりません。
生成AIチャットボットの精度は、読み込ませるデータの質に依存します。導入を成功させるには、まず社内のドキュメントやFAQを整理し、AIが読み取りやすい形に整える準備期間が鍵となります。
シナリオ型・AIマッチングよりコストが高くなりやすい
生成AIは高度な処理を行うため、従来型のチャットボットと比較すると、月額費用が高くなる傾向にあります。
また、初期設定の工数は減っても、回答が適切かどうかを検証する「評価」のプロセスに時間がかかる場合もあります。単に「便利そうだから」と導入するのではなく、削減できる人件費や向上する顧客満足度を考慮し、費用対効果（ROI）を慎重に見極めるべきです。
生成AIチャットボットをうまく活用するための設計・運用ポイント4点
導入を成功させるためには、ツール任せにせず、人間が細かな調整と設計を行うことが重要です。
ここではAIチャットボット「Tebot」の管理画面を参考に、設計と運用ポイントを4点ご紹介します。
1.参照させる情報範囲を明確にする
AIに何を読ませ、何を読ませないかを明確に切り分けましょう。特に顧客向けの場合、公開して良い情報（FAQや公式サイトのコンテンツ）だけを分類し、社外秘の情報が混入しない環境を構築してください。
2.回答ルール・対応範囲を事前に設計する
「答えられないこと」を定義することも重要です。例えば「投資のアドバイスはしない」「他社製品との比較は避ける」といったルールをプロンプトで設定します。
たとえば、「Tebot」の管理画面では、AIに対する指示を詳細に書き込むことができます。これにより、企業のトーン＆マナーを守りつつ、安全な回答範囲内でチャットボットを稼働させることが可能です。
3.会話ログを前提に改善サイクルを回す
導入はゴールではなくスタートです。導入後しばらくは定期的に会話ログを確認し、AIがうまく答えられなかった質問を特定しましょう。
改善のヒント
・資料が足りていないなら、新しいPDFを追加する
・質問の意図を誤解しているなら、指示文（プロンプト）を微調整する
・回答を固定すべきと判断したQAが複数ある場合は、マッチング型との併用を検討する
このサイクルを繰り返すことで、自社に適した精度の高いチャットボットへと成長していきます。
4.有人対応との役割分担を決める
AIだけで完結させようとすると、不安を抱える顧客に「冷たく突き放された」という疎外感を与えてしまいます。
そのため、複雑な問題や感情的なフォローが必要な際に、すぐ人間（チャット・電話・メールなど）へ代われる導線が不可欠です。AIの「速さ」と人の「温かさ」を使い分けることで、利用者のストレスを最小限に抑えられます。
生成AIチャットボットは導入すべき？判断チェックリスト
これまでの内容を整理し、「導入の適性診断」して要点をまとめました。
導入を検討する際は、以下の項目にいくつチェックがつくかぜひ確認してみてください。
多く当てはまるほど、生成AIチャットボットの導入効果が出やすい状態と言えます。
現状抱えているおもな課題
ナレッジ・情報整理状況のチェック
運用・体制に関するチェック
導入の進め方に関するチェック
これまでご紹介した生成AIチャットボットの目的や設計の考え方、導入すべきかどうかのチェックリストをまとめた資料をダウンロード頂けます。導入を検討している企業担当者の方はぜひご参考ください。
生成AIチャットボット導入を検討するならTebot
生成AIチャットボットは、社内の知識をうまく活用し、日々の業務負担をぐっと減らしてくれる可能性を持っています。ただ、その力を十分に活かすためには、自社の状況に合わせたツール選びと、準備は欠かせません。
AIチャットボット「Tebot（ティボット）」は、Microsoft AzureのOpenAIを活用した精度の高い回答はもちろん、プログラミングの知識がなくても直感的に操作できる管理画面が大きな特徴です。
弊社では、初期設定にかかる手間やコストを最小限に抑えるため、サポート体制を充実させています。お客様の状況に合わせた導入支援を行いますので、まずはお気軽にご相談ください。
AIチャットボット「Tebot（ティボット）」
