AIチャットボットの作り方｜3タイプ・5ステップ・ツール選定から導入事例まで解説

AIチャットボットを作りたいと思っても、「自社で開発すべきか」「ツールを使うべきか」「生成AI型とシナリオ型のどちらが合っているのか」と迷う方も多いのではないでしょうか。

AIチャットボットは、開発方法やタイプの選択を誤ると、導入後に回答精度が上がらなかったり、運用工数や開発コストが想定以上にかかったりすることがあります。

一方で、現在はプログラミング不要で、WebサイトやPDFを登録するだけでAIチャットボットを作成できるサービスも登場しています。そのため、必ずしもゼロからシステム開発する必要はありません。

本記事では、AIチャットボットの3つのタイプ、自社開発・外注・SaaSの違い、5ステップの作り方、ツール選定、回答精度を高めるポイントまでわかりやすく解説します。

まず実際にAIチャットボットを作ってみたい方は、自社のWebサイトやPDFを使って無料で試すこともできます。

AIチャットボット開発の基礎知識｜3つのタイプの違いと選び方

チャットボットは、回答方法や仕組みによっていくつかのタイプに分けられます。特に代表的なのが、「シナリオ型」「生成AI型」「ハイブリッド型」の3種類です。

どのタイプが優れているというわけではなく、問い合わせ内容や導入目的によって向いているタイプが異なります。

シナリオ型｜決まった流れへ案内したい場合

シナリオ型チャットボットは、あらかじめ設定した選択肢や条件分岐に沿ってユーザーを案内するタイプです。

回答内容を管理しやすく、意図しない回答が発生しにくい点がメリットです。

たとえば、以下のような用途に向いています。

• 資料請求への案内
• 問い合わせ内容の振り分け
• 予約受付
• 商品・サービス診断
• アンケート

一方で、あらかじめ想定していない自由入力の質問には対応しにくいため、会話パターンが増えるほどシナリオの管理工数も増えやすくなります。

生成AI型｜自由な質問へ回答したい場合

生成AI型チャットボットは、ユーザーが入力した質問を理解し、AIが自然な文章で回答するタイプです。

Webサイト、FAQ、PDF、マニュアルなどの情報を参照させることで、自社の情報に基づいた回答を生成できるサービスもあります。

生成AI型の大きなメリットは、あらかじめすべての質問パターンを想定しなくても、ユーザーの自由入力に対応しやすいことです。

そのため、以下のような用途に向いています。

• Webサイトの問い合わせ対応
• カスタマーサポート
• 社内FAQ
• 製品・サービス案内
• 資料やマニュアルの検索

一方で、生成AIは誤った回答を生成する可能性があります。どの情報を参照させるか、回答できない場合にどう対応するかなどの設計も重要です。

ハイブリッド型｜自由回答と決まった導線を両立したい場合

ハイブリッド型は、生成AIやAIによる自由回答と、シナリオによる案内を組み合わせる方式です。

たとえば、ユーザーからの質問にはAIが回答し、その後「資料を確認したい」「問い合わせたい」といった場合に、シナリオやフォームへ案内するといった使い方ができます。

問い合わせへの回答だけでなく、資料請求、問い合わせ、予約、申し込みなど次の行動まで設計したい場合に向いています。

AIチャットボットを作る前に決めるべき3つのこと

AIチャットボットの作成を始める前に、最低限「目的」「利用者」「開発方法」の3つを整理しておきましょう。

1. 導入目的を決める

最初に、「AIチャットボットを使って何を改善したいのか」を明確にします。

たとえば、以下のような目的があります。

• 同じ問い合わせへの対応時間を減らしたい
• Webサイトからの問い合わせや資料請求を増やしたい
• 24時間問い合わせに対応できるようにしたい
• 社内の問い合わせを減らしたい
• マニュアルや資料を探す時間を短縮したい

目的が決まると、必要な機能や、導入後に見るべき指標も決めやすくなります。

2. 誰が利用するのかを整理する

次に、誰がチャットボットを利用するのかを整理します。

顧客向けなのか、Webサイト訪問者向けなのか、社員向けなのかによって、必要な回答内容や設置場所が変わります。

特に重要なのは、「そのユーザーがどのような質問をするのか」を把握することです。

すでに問い合わせフォーム、営業担当者、カスタマーサポートなどに寄せられている質問があれば、チャットボットの回答データを作る際にも活用できます。

3. 自社開発・外注・SaaSのどれにするか決める

AIチャットボットを作る方法は、大きく4つに分けられます。

AIチャットボットを選ぶ際は、開発費だけでなく、導入後の運用費、データ更新、回答精度の改善、保守なども含めたトータルコストで比較することが重要です。

特に、「WebサイトやPDFをもとに問い合わせへ回答したい」といった一般的な用途であれば、ゼロから開発するよりも、既存のAIチャットボットサービスを利用した方が短期間で検証できる場合があります。

「自社開発する前に、まずAIチャットボットがどのように回答するか試してみたい」という方は、自社のWebサイトやPDFを使って無料で作成できます。

5ステップでわかるAIチャットボットの作り方

AIチャットボットを作る場合は、いきなり開発から始めるのではなく、目的・データ・回答方法を順番に整理していくことが重要です。

STEP1：要件を整理する

最初に、チャットボットへ任せる業務と、任せない業務を決めます。

たとえば、問い合わせ対応を目的にする場合でも、すべてをAIに任せる必要はありません。

• 営業時間や料金などの定型質問 → AI
• サービスの基本的な説明 → AI
• 契約内容に関する個別相談 → 人
• クレームや重要な問い合わせ → 人

このように役割を分けておくことで、AIが無理に回答するリスクを減らせます。

STEP2：開発方法・ツールを選ぶ

次に、自社開発するのか、既存のチャットボットツールを利用するのかを決めます。

生成AIを利用する場合、OpenAI、Anthropic、Googleなどが提供する生成AIモデルやAPIを活用して独自開発する方法もあります。

一方で、APIを直接使う場合は、チャット画面だけでなく、以下のような仕組みを自社で用意する必要があります。

• Webサイトへの設置
• ユーザーインターフェース
• 参照データの管理
• RAGの構築
• 会話ログの保存・分析
• セキュリティ対策
• エラー処理
• 運用・保守

そのため、単純に「AIモデルを利用できる＝すぐに法人向けチャットボットを作れる」というわけではありません。

開発リソースが限られている場合は、WebサイトやPDFを登録するだけで利用できるノーコード型・SaaS型のサービスも候補になります。

STEP3：回答に使うデータを準備する

AIチャットボットの回答精度は、参照する情報の質に大きく左右されます。

たとえば、以下のようなデータを準備します。

• Webサイト
• FAQ
• サービス資料
• 料金表
• 製品マニュアル
• 社内マニュアル
• 問い合わせ履歴

古い情報や重複した情報が含まれていると、回答の精度が低下する可能性があります。

チャットボットを作る前に、どの情報を正しい情報として参照させるのか整理しておきましょう。

STEP4：プロトタイプを作って回答精度を検証する

本番環境へ設置する前に、まず小規模なプロトタイプを作り、実際の質問を使って回答精度を確認します。

テストでは、開発担当者が考えた質問だけではなく、実際に顧客や社員から寄せられている質問を使うことが重要です。

「まずプロトタイプを作ってみたい」という場合は、自社のWebサイトやPDFからAIチャットボットを作成して、実際の回答を確認してみましょう。

STEP5：Webサイトへ設置し、ログを見ながら改善する

回答精度に問題がなければ、Webサイトや社内ページなど実際に利用する場所へ設置します。

ただし、公開して終わりではありません。

運用開始後は、以下のようなデータを確認します。

• どのような質問が多いか
• 回答できなかった質問は何か
• 同じ質問が繰り返されていないか
• 問い合わせや資料請求につながった会話はあるか
• ユーザーが途中で離脱していないか

会話ログをもとにWebサイトやFAQ自体を改善することで、チャットボットだけではなくサイト全体の情報設計改善にもつなげられます。

AIチャットボットを作れるツール・方法

AIチャットボットを作る方法には、プログラミング不要のサービスと、APIやオープンソースを利用して開発する方法があります。

プログラミング不要で作れるAIチャットボット

できるだけ短期間でチャットボットを作りたい場合は、ノーコード型・SaaS型のサービスが向いています。

特に、自社のWebサイトやPDFにすでに必要な情報が揃っている場合は、それらをそのまま参照データとして利用できる生成AI型サービスを選ぶことで、FAQを一問一答形式で大量に作成する工数を抑えられる場合があります。

プログラミングして作る｜生成AI API・オープンソース

自社独自の機能やシステム連携が必要な場合は、生成AI APIやオープンソースを利用して開発する方法があります。

自社開発は自由度が高い一方で、「作ること」だけではなく「運用し続けること」まで考える必要があります。

チャット画面、ユーザー認証、会話ログ、データ更新、AIモデル変更、セキュリティ対応なども含め、継続的に保守できる体制があるか確認しましょう。

自社開発と既存サービスのどちらが向いているか検討している方は、AIチャットボットの機能や運用方法をまとめた資料も参考にしてください。

AIチャットボットの回答精度を高める3つのポイント

AIチャットボットは、導入するだけで回答精度が高くなるわけではありません。データとログを継続的に確認しながら改善する必要があります。

1. ユーザーが実際に使う質問でテストする

回答精度を確認するときは、運用担当者が考えた質問だけで判断しないことが重要です。

実際の問い合わせ履歴、検索キーワード、営業担当者が受けている質問などをもとに、さまざまな聞き方でテストしましょう。

たとえば、「料金はいくらですか？」だけでなく、「月いくら？」「費用を知りたい」「初期費用は？」といった表現でも適切に回答できるか確認します。

2. RAGで参照する情報を適切に管理する

生成AI型チャットボットでは、RAG（Retrieval-Augmented Generation／検索拡張生成）を利用して、自社のWebサイトやPDFなどを参照しながら回答する方法があります。

ただし、RAGを導入すれば自動的に正しい回答になるわけではありません。

重要なのは、参照させる情報そのものです。

• 古い情報を削除する
• 重複した情報を整理する
• 料金や仕様変更を反映する
• AIに回答させない情報を整理する
• 参照元を定期的に見直す

正しい情報源を維持することが、回答精度を高める基本になります。

3. 会話ログを分析して改善する

運用開始後は、ユーザーとの会話ログを確認しましょう。

特に見るべきなのは、「回答できなかった質問」です。

回答できなかった理由が、学習データ不足なのか、質問の意図を理解できなかったのか、そもそもWebサイトに情報が掲載されていないのかを確認します。

チャットログを分析することで、チャットボットだけではなく、WebサイトやFAQで不足している情報も発見できます。

AIチャットボットの活用事例

AIチャットボットは、業界を問わずさまざまな用途で活用されています。

カスタマーサポート｜よくある問い合わせを自動化

ECサイトやサービスサイトでは、配送、返品、料金、利用方法など、繰り返し発生する問い合わせへの対応にAIチャットボットを利用できます。

AIが定型的な質問へ一次対応することで、担当者は個別判断が必要な問い合わせへ集中しやすくなります。

採用・人事｜候補者からの質問へ24時間対応

採用サイトでは、仕事内容、福利厚生、選考方法、勤務条件など、応募前によく聞かれる質問への対応にチャットボットを活用できます。

営業時間外にも質問へ回答できるため、候補者が疑問を感じたタイミングで情報を提供できます。

自治体・公共サービス｜住民からの問い合わせ対応

自治体では、ごみの分別、各種手続き、施設利用など、住民から繰り返し寄せられる問い合わせへの対応にチャットボットが活用されています。

窓口が閉まっている時間にも情報へアクセスできるため、住民の利便性向上と職員の業務負担軽減の両方につなげられます。

実際の導入企業がどのようにAIチャットボットを活用しているか知りたい方は、導入事例もご覧ください。

IZANAIの導入事例を見る

プログラミング不要でAIチャットボットを作るならIZANAI Powered by OpenAI

ここまで紹介したように、AIチャットボットをゼロから開発する場合は、AIモデルだけでなく、RAG、チャット画面、ログ管理、セキュリティ、運用・保守など、さまざまな仕組みを用意する必要があります。

一方で、「Webサイトの問い合わせ対応を自動化したい」「FAQやPDFを使ってAIに回答させたい」といった目的であれば、ゼロから開発せず、既存のAIチャットボットサービスを利用する方法もあります。

IZANAI Powered by OpenAIは、WebサイトURLやPDFを登録するだけで、自社の情報をもとに回答する生成AI型チャットボットを作成できるサービスです。

• WebサイトやPDFを回答データとして利用できる
• プログラミング不要でチャットボットを作成できる
• フリープランから検証できる
• Webサイトの問い合わせ対応やFAQに活用できる
• 社内マニュアルを使った社内FAQにも活用できる
• 問い合わせや資料請求などのCV導線にも活用できる
• 本格運用では運用支援を受けられるプランも用意されている

まず無料で試したうえで、本格的な運用に必要な機能や利用規模に応じたプランを確認したい方は、料金表もご覧ください。

IZANAI 料金表

AIチャットボットの導入費用と、プランごとの条件をまとめています。

• プランごとの初期費用・月額料金
• 学習データ数と上限会話数の目安
• 導入効果（ROI）の計算方法

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「AIチャットボットを作りたいが、まず開発する前に実際の回答精度を確認したい」という場合は、自社のWebサイトやPDFを使って試してみるのがおすすめです。

まとめ｜まず小さく作って、自社に合う方法を判断しよう

AIチャットボットを作る方法は、自社開発だけではありません。

独自のシステム連携や高度なカスタマイズが必要な場合は、自社開発や開発会社への依頼が適しています。一方、問い合わせ対応、社内FAQ、Webサイト上の疑問解消などを目的にする場合は、既存のAIチャットボットサービスを活用することで、開発期間やコストを抑えられる場合があります。

重要なのは、最初から大規模に開発するのではなく、実際の問い合わせや自社データを使って小さく検証することです。

まずは、

• 何をAIに回答させたいのか
• どの情報を参照させるのか
• AIで回答できない場合にどこへ案内するのか
• どの指標を改善したいのか

を整理してみましょう。

IZANAI Powered by OpenAIの機能、料金、導入方法をまとめて確認したい方は、サービス概要資料もご活用ください。

AIチャットボット「IZANAI」のできること＆料金プラン

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