AIチャットボットの作り方とは?
基礎知識から導入後のポイントまでを解説

チャットボットは、人間との会話に近いやり取りができるプログラムです。この記事では、チャットボットを制作して運用したいと考えている企業に向けて、チャットボットツールを使用したチャットボットの作り方を解説します。チャットボットを効果的に運用するためにぜひ役立ててください。
チャットボットとは、チャット形式でコンピューターと会話できるプログラムのことです。インターネット上でのコミュニケーションを表す「チャット」とロボットを略した「ボット」を組みあわせ、チャットボットとよばれています。チャットボットに話しかければ、人間同士の会話に近いやり取りができます。
チャットボット(Chatbot)とは?│初心者にもわかりやすく解説
チャットボットの仕組み
チャットボットは、キーワードを分析して相手が求めている情報を提示する仕組みになっています。チャットボットの精度は、キーワード分析によってユーザーの意図をどの程度正確に解釈できるかどうかに左右されます。正確な解釈ができるチャットボットほど高精度です。ただし、チャットボットにはさまざまな種類があり、種類によって仕組みが異なります。なかには、抽出したキーワードをもとにデータベースで検索し、回答を生成するタイプもあります。
チャットボットの仕組みとは- ハイブリッド型チャットボットなどを紹介
チャットボットの種類
チャットボットには、シナリオ型、辞書型、AI型の3種類があります。いずれもプログラムが返答しますが、回答する際の仕組みに違いがあります。シナリオ型は、事前に登録している内容をユーザーに選択してもらい、それにあわせて回答を示すタイプです。辞書型は、ユーザーが入力した内容を分析して回答を示すタイプです。AI型は対話ログを機械学習するため、切り返しなど人間に近いチャットが可能です。
AIチャットボットの導入を検討する際に、まずその種類と特性を理解することが重要です。以下で主な分類を紹介します。
ルールベース型
「ルールベース型」は、あらかじめ設定したシナリオやFAQに沿って回答を返す仕組みで、シンプルな構造のため短時間での開発が可能であり、コストを抑えられる点が大きなメリットです。FAQが限定的で変動の少ない業務環境においては、このタイプでも十分に業務の効率化が図れますが、想定外の質問には対応できないという側面も持ちます。
AI型
「AI型」は機械学習を活用し、膨大なデータから顧客の質問意図を解釈して回答を生成します。これにより、自然で高度な対話が可能となり、多様な質問にも柔軟に対応できます。多くのAIプラットフォームは、外部システムと連携するためのAPIを備えており、より複雑な要求に応えるカスタマイズも実現できます。AI型の開発はコストがかかる傾向にありますが、FAQが頻繁に更新される業務や、より自然な顧客対応を目指す場合には不可欠です。
どちらのタイプを選ぶべきか、目的や予算に応じて判断し、自社に最適なチャットボットを構築することが重要となります。
チャットボットを作るときは、自社の用途を考慮してチャットボットツールを選びましょう。チャットボットツールによっては、ABテスト機能、直帰率・離脱率・流入経路などが可視化できる機能が搭載されているものもあります。テンプレートが用意されているチャットボットツールを選べば、導入の手間を軽減でき非常に便利です。

チャットボットを作るときは事前の準備が必要です。具体的にどのような準備が必要なのか解説します。
チャットボットの導入目的を明確にする
チャットボットを作る際は、目的をはっきりさせておきましょう。自社が抱えている課題を洗い出し、チャットボットを導入してどのように解決を目指すか考える必要があります。導入目的によって、選ぶべきチャットボットツールは異なります。また、最適な運用方法も変化するため、明確な導入目的を定めることが大切です。ユーザーのニーズを把握する
チャットボットは、実際に使用するユーザーの目線からニーズを探ったうえで導入しましょう。ユーザーのニーズに合致しないチャットボットを導入しても、期待しているような効果を得られない可能性が高いです。ニーズを把握するには、過去の対応履歴をチェックしたり、普段問い合わせに対応しているスタッフから状況を聞き取ったりする必要があります。アンケートも効果的です。チャットボットの運用担当者を決める
チャットボットを作る前に、社内の運用担当者を決めておく必要があります。専任の運用担当者が決まっていれば、トラブルが発生したり改善点が明らかになったりしてもスムーズに対応できます。チャットボットの種類を選定する
すでに解説したとおり、チャットボットにはシナリオ型、辞書型、AI型があります。それぞれの特徴を把握したうえで、自社の導入目的に最も合致するものを選びましょう。導入するチャットボットツールを決定する
チャットボットを作るためのツールは、多くの種類があります。それぞれの違いを考慮して最適なツールを選びましょう。選び方の詳細については後述するため、あわせて参考にしてください。チャットボットの設置場所を決定する
チャットボットを表示するページや位置は、事前に決めておきましょう。どこにチャットボットがあれば活用しやすいか検討し、必要な場所に設置できるようにしてください。チャットボットツールを選ぶときは、さまざまなことを意識する必要があります。選び方の具体的なポイントを解説します。
目的に応じた種類のチャットボットを選ぶ
自社の導入目的にあうチャットボットを選定しましょう。具体的には、問い合わせの種類や導入費用などについて確認する必要があります。また、手軽に利用できるかどうかも重要なポイントです。メンテナンスのしやすさ
チャットボットは導入後のメンテナンスも重要です。導入後の保守について確認し、長期的に安心して使えるツールを選びましょう。また、サービスの内容が変更になっても、スムーズに設定を移行できるかチェックしてください。サポート体制の充実度
チャットボットツールによって、サポート体制の充実度は大きく異なります。特に、自社にチャットボット運用のノウハウがない場合は、サポート体制が充実しているツールを選んだほうが安心です。導入している他ツールやシステムとの連携
既存の他ツールやシステムと連携できれば、チャットボットツールにデータを登録する工数を削減できます。ツールやシステムを連携させると、チャットボットツールの運用中もシナジー効果を期待できるでしょう。具体的にどのような効果を得られるか確認しておくとよりよいです。効果検証のしやすさ
チャットボットツールは効果検証のしやすさも重要です。分析機能の有無や充実度をチェックしましょう。効果について定量的な指標を確認できれば、チャットボットツールをより効果的に運用するために役立ちます。ツールを使用してチャットボットを作るには、どうすればいいのでしょうか。ここでは、ツールによるチャットボットの作り方を解説します。
初期設定を行う
初期設定では、テンプレートから最適なものを選択します。具体的には、ウインドウの大きさ、表示させる場所、取得情報などを設定する必要があります。表示する時間帯、有人対応の調整、ユーザーに応じたキャラクタイズなどの細かい設定も可能です。チャットボットの導入目的を考慮し、それに合致する設定を行いましょう。会話を作成する
ユーザーのニーズを考慮し、チャットボットのシナリオを作成します。想定される問答に基づいて会話の流れを登録します。ただし、選択肢や選択段階が多すぎるとユーザーにとって使い勝手が悪くなるため、要注意です。選択肢は3~5程度、選択段階は3~4程度に抑えてください。選択肢や選択段階を最小限にすれば、ユーザーがスムーズに回答を得られます。チャットボット作成ツールにシナリオを設定する
会話のシナリオをチャットボットツールに設定します。設定方法はチャットボットツールによっても異なりますが、管理画面から登録できる場合が多いです。特に、フローチャート形式になっているツールは、初めてでも簡単にシナリオを設定できます。直感的に設定できるため、迷わずチャットボットの作成を進められます。 シナリオ型のシナリオ設定 シナリオ型のチャットボットの場合、シナリオエディタやテンプレートが用意されているツールも多いです。画面に沿って内容を登録するだけでいいため、専門知識が無くても簡単にシナリオを設定できます。 辞書型のシナリオ設定 辞書型のチャットボットは、辞書にキーワードや返答のテンプレートなどを登録しておきます。多くのユーザーが入力しそうなキーワードを登録しておけば、キーワードにあう返答ができるようになります。 AI型のシナリオ設定 AI型のチャットボットでは、ユーザーの質問の意図を把握して回答に紐付ける必要があります。そのため、過去の履歴や言葉を登録してAIに学習させ、精度を高める工程が必要です。
チャットボットの種類 - シナリオ型/辞書型/AI型など特徴や違いを徹底解説!
社内で動作を確認する
必要な設定や登録を済ませたら、チャットボットの動作をチェックします。ツールのシミュレーション機能を活用すれば、簡単に使い勝手を確認できます。チャットボットの動作確認は複数人で行いましょう。さまざまな人の目でチェックを重ねると、問題点や課題を見落とすリスクが低くなるからです。アップデートを繰り返す
運用を開始した後も、蓄積したデータに基づいてシナリオを精査しましょう。必要に応じてアップデートを繰り返すと、さらに有用なチャットボットになります。振り返りや改善を重ねてPDCAを回していけば、チャットボットの精度を向上させられます。その結果、多くのユーザーがより便利にチャットボットを活用できるようになるでしょう。
チャットボットを作るときは、いろいろ注意すべきポイントがあります。意識したいポイントについて具体的に解説します。
想定問答集は十分な量を用意する
チャットボットを作るときは、ある程度以上の量の想定問答集が必要です。想定問答集の量が少ないと、回答の精度が低くなります。ユーザーにとって役立つチャットボットを作るには、十分な量の想定問答集を用意して回答の精度を高めることが大切です。チャットボットの利用シーンを想定した質問と回答をリストアップしてまとめましょう。チャットボットの設置場所は導線を考慮して設計する
チャットボットの最適な設置場所は、導入目的、利用シーン、タイミングなどによっても異なります。それぞれの導線を考慮したうえで、最も効果が出そうな場所にチャットボットを設置しましょう。たとえば、カスタマーサポートのチャットボットなら、商品にQRコードを記載して誘導するのもひとつの方法です。社内ヘルプデスクのチャットボットであれば、社内SNS上に設置すると利用を促進できます。会話フローは読みやすさを意識して組み立てる
チャットボットは、ユーザーにとっての読みやすさが重要です。ユーザーに負担がかかる設計になっていると、十分な情報を得られる前にユーザーが離脱する可能性があるでしょう。チャットボットではユーザーにかかる負担を最小限に抑え、ユーザーが求めている回答を迅速かつ的確に示す必要があります。AIチャットボットの対話精度は、導入後の運用と改善によって大きく向上します。一度開発して終わりではなく、継続的に育てていく視点が不可欠です。精度を高めるための具体的なポイントをご紹介します。
継続的な学習とデータ分析の構築
最も重要なのは、顧客との対話ログを分析し、AIの学習サイクルを構築することです。AIがユーザーの質問意図を正しく理解できなかったケースを特定し、その原因を分析します。このデータに基づきAIを再教育することで、自然言語理解の能力が高度化していきます。この改善プロセスには時間がかかりますが、対話の効率を飛躍的に向上させるという大きなメリットがあります。
定期的なチューニングとメンテナンス
運用環境は常に変化します。新サービスや業務内容の変更に合わせて、AIの知識やシナリオを定期的に更新するメンテナンスが欠かせません。多くのAIプラットフォームでは、専門家でなくてもチューニングが可能な管理機能を提供しており、柔軟なカスタマイズが可能です。これにより、常に最新かつ正確な情報を提供し続け、陳腐化を防ぎます。
API連携による知識量の強化
チャットボット単体で対応できる範囲には限界があります。そこで有効なのが、外部システムとのAPI連携です。社内のナレッジベースやFAQシステム、基幹システムと連携させることで、AIが参照できる情報源が格段に広がります。これにより、より専門的で複雑な問い合わせにも対応できるようになり、顧客満足度の向上に直結します。

AIチャットボットは、導入して終わりではありません。むしろ運用開始後こそ、その真価が問われます。継続的に価値を提供し続けるために、特に重要な2つのポイントを解説します。
メンテナンスとチューニングの重要性
チャットボットの回答精度を維持・向上させるためには、定期的なメンテナンスが不可欠です。顧客からの問い合わせログを分析し、AIがユーザーの意図を正しく理解できていない箇所を特定します。その結果を基に回答やシナリオを修正するチューニング作業を繰り返すことで、対話品質はより高度なものへと進化します。この地道なカスタマイズには時間がかかりますが、多くのAIプラットフォームは、運用環境に合わせた分析・改善ツールを提供しており、この作業の効率化を支援します。
KPI設定による継続的なパフォーマンス評価
運用の成果を客観的に評価するため、KPI(重要業績評価指標)の設定が重要です。「自己解決率」「正答率」「有人対応へのエスカレーション率」などを指標として定めることで、チャットボットの貢献度を可視化できます。これらの指標を定期的に測定・評価する体制を構築し、目標に達していない場合は原因を分析し改善策を講じます。開発段階で定めた導入目的と照らし合わせ、そのメリットが最大化されているかを確認しましょう。必要であればAPI連携による機能拡張なども視野に入れ、改善サイクルを回し続けることが成功の鍵となります。
チャットボットを作るときは、自社にあうツールを選ぶことが大切です。そのうえで初期設定や会話の登録を進めれば、ユーザーにとって必要な情報を提示できるチャットボットを作成できます。「Ricoh Chatbot Service」は、選択肢から絞り込んで回答するシナリオ型と自由に入力して質問できる辞書型のハイブリッド型チャットボットです。
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