2025-01-12

チャットボットとは？無料の作り方、種類の比較、導入方法を徹底解説！

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
チャットボットの無料の作り方を紹介
複雑な問い合わせへの対応には受託開発会社や既存サービスの利用をお勧め
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

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Microsoft MVP・AIパートナー。LinkX Japan株式会社代表取締役。東京工業大学大学院にて自然言語処理・金融工学を研究。NHK放送技術研究所でAI・ブロックチェーンの研究開発に従事し、国際学会・ジャーナルでの発表多数。経営情報学会優秀賞受賞。シンガポールでWeb3企業を創業後、現在は企業向けAI導入・DX推進を支援。

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。

方法: <code>cloudflared</code>を使った認証不要のトンネリング

企業におけるチャットボットの活用・導入事例

チャットボットとは

チャットボットとは
チャットボット

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。

AI総合研究所はAIのリーディングカンパニーとしてチャットボット開発、企業のAI導入を支援しています。開発を検討している企業の担当者様はお気軽にご相談ください。

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。

国内も同様で、2028年度は230億円規模になることが予測されており、右肩上がりの成長が予想されます。

国内チャットボット市場規模推移参考：ITR

この著しい成長の背景には、生成AIの発展が寄与しており、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れるようになったことが大きな要因です。

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。

チャットボットの種類と仕組み

シナリオベースとAIベースチャットボットの違い

では、チャットボットと一概に言ってもその種類があるのはご存知でしょうか。
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

事前に定義された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

シナリオベースとAIベースの主な違い

シナリオベースとAIベースの主な違いを表にまとめました。
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

企業はチャットボットを導入してどんなメリットがあるのでしょうか？
以下は、チャットボットのメリットを人間のオペレーターと比較することで考えてみましょう。

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

このような違いがあるチャットボットですがより具体的にそのメリットを紹介していきます。

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

一方で、チャットボットにもデメリットがあります。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。

【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！

実際の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、すでにあるサービスを利用する場合は、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、Teams チャッボット開発方法の3つをご紹介します。

開発手順

開発をする際には、いずれにしても開発前の準備が非常に重要です。
ここでは開発の際に必要な5つのフェーズをご紹介します。

チャットボット開発プロセス

【企画フェーズ】

目的、要件の設定し、何のためにどんなものを作るのかを決定します。
主要機能を決定します。

【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・運用フェーズ】

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。

Pythonでのチャットボットの作り方

自社開発の場合は、OpenAI(ChatGPT) APIやAzure OpenAI Serviceを用いてPythonやクラウドサービスを用いて開発することができます。

作成できるアプリイメージ

今回がグーグルコラボでもすぐ作成できる方法をご紹介します！

方法: `cloudflared`を使った認証不要のトンネリング

cloudflaredを使えば、ngrokのような認証が不要で、トンネリングを簡単に行うことができます。

ステップ1: 必要なツールをインストール

以下のコードをColabのセルに貼り付けて実行してください。

!pip install streamlit --quiet
!apt-get install -y libgl1-mesa-glx
!curl -fsSL https://github.com/cloudflare/cloudflared/releases/latest/download/cloudflared-linux-amd64 -o cloudflared
!chmod +x cloudflared

ステップ2: Streamlitアプリを準備

以下のコードを次のセルに貼り付けて実行してください。

# Streamlitアプリコードを保存
with open("chatbot_app.py", "w") as f:
    f.write("""
import streamlit as st
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity

# サンプルデータの作成
data = [
    "Hello! How can I help you today?",
    "I am a chatbot designed to assist you with simple queries.",
    "Tell me about yourself.",
    "I am a program created to simulate conversation with humans.",
    "Goodbye!",
    "See you soon!"
]

def chatbot_response(user_input):
    sentences = data + [user_input]
    vectorizer = TfidfVectorizer()
    tfidf_matrix = vectorizer.fit_transform(sentences)
    similarity = cosine_similarity(tfidf_matrix[-1], tfidf_matrix[:-1])
    index = similarity.argsort()[0][-1]
    if similarity[0, index] < 0.3:
        return "I'm sorry, I didn't understand that."
    else:
        return data[index]

def main():
    st.title("Simple Chatbot App")
    st.write("Type your message below and the chatbot will respond!")
    user_input = st.text_input("You: ", "")
    if st.button("Send"):
        if user_input.lower() == "bye":
            st.write("Chatbot: Goodbye!")
        elif user_input.strip():
            response = chatbot_response(user_input)
            st.write(f"Chatbot: {response}")

if __name__ == "__main__":
    main()
    """)

ステップ3: アプリを起動してリンクを生成

以下のコードを実行し、生成されるリンクにアクセスしてください。

# Streamlitアプリをバックグラウンドで実行
!streamlit run chatbot_app.py &> /dev/null &
# cloudflaredでトンネルを作成
!./cloudflared tunnel --url http://localhost:8501 --no-autoupdate &