チャットボットの市場規模は、世界的に拡大しています。

世界では、近年、チャットボットが普及しており、市場規模が順調に成長しているといわれています。

特に米国においてチャットボットは早い段階で導入されており、簡易的なものについては古くから存在していました。その後、簡単な自然言語処理プログラムとして一般的にも使われるようになり、Microsoft Office97に搭載されたイルカのキャラクターの「Officeアシスタント」というヘルプ機能は有名です。そして時代は流れ、大いに注目を集めたのが、AI型チャットボットの「Siri（シリ）」です。これは2011年にAppleから発売されたiPhone4sに搭載されたもので、文字だけでなく音声によっても対話できるものです。
その後、2016年、GoogleやFacebook、MicrosoftといったIT大手企業が次々とチャットボットの開発プラットフォームを提供したことで、チャットボットブームが起き、現在に至ります。米国ではチャットボットは定着しており、さらなる成長を見込んでいるといわれています。

日本でも同様に、チャットボットの市場規模が拡大の一途を辿っています。

矢野経済研究所が2018年に発表した、対話型AIシステム市場に関する調査を実施した結果によれば、2017年は11億円、2018年は24億円予測、2019年は51億円予測、2022年は132億円予測が立てられています。このように国内の対話型AIシステム市場は、2017年より5年で10倍の規模に拡大する見通しが立てられました。

対話型AIシステムの定義は、「テキスト及び音声をインターフェイスとした対話型ロボットAIシステム（ソフトウェア）」であり、2016年にLINEやFacebookなどのメッセージツールがオープンし、チャットボットのプラットフォームとして注目を集めて以来、国内対話型AIシステム市場が台頭してきたとされています。

出典：株式会社矢野経済研究所「対話型AIシステム市場に関する調査（2018年）」（2018年8月20日発表）

国内のチャットボット市場は、その仕組みから主にルールベース型（シナリオ型）とAI型（機械学習型）の2種類に大別されます。従来の市場では、導入が容易で安価なルールベース型が一定のシェアを占めていましたが、近年は技術革新を要因としてAI型の利用が増加しています。

ルールベース型は、あらかじめ設定されたシナリオやキーワードに沿って自動で応答するタイプです。限定された範囲の質問や、定型的な問い合わせ対応の自動化に優れています。しかし、複雑な問い合わせや未知の質問には対応できず、設計外の会話に弱いという限界があります。

一方、AI型は、自然言語処理（NLP）などの技術を用いて、文脈を理解し、学習データに基づき柔軟に応答します。特に顧客対応の質を高める上で重要であり、最近では、両者の強みを組み合わせたハイブリッド型の導入が増加し、市場のトレンドとなっています。ハイブリッド型は、定型的な質問はルールベースで素早く自動応答し、複雑な質問やクレーム対応などはAIが処理し、必要に応じて有人対応に切り替えるなど、効率的な顧客管理を可能にします。この柔軟性が市場シェアを伸ばす大きな要因です。

チャットボットとは？AI搭載型・ルールベース型の違いや、企業の活用事例を解説

チャットボットの市場は今後も急成長していき、 様々な業界で多くのカスタマーサポート業務で活躍していくと考えられます。その理由として、次のことが考えられます。

日本では働き方改革が進んでいます。働き方改革とは、働く人それぞれが、自分に適した多様な働き方を選択できるようにする改革で、長時間労働の是正や業務効率化、生産性向上に取り組まれています。チャットボットは問い合わせ対応業務時間を効率的に削減することから、働き方改革の一環として、企業や自治体で導入が進んでいます。

新型コロナウイルス感染症の感染拡大は、オンライン化を加速させました。従来の電話での問い合わせ対応に加え、ECサイトなどのWebサイト上で問い合わせを受け付けたり、FAQの機能を持たせたりするケースも増えています。

直近では、これらのことを背景に、日本において今後ますますチャットボット市場の成長が期待できます。

近年、大規模言語モデル（LLM）をはじめとする生成AIの登場は、チャットボット市場の構造と成長速度を劇的に変化させています。そこで、企業の自動化戦略にどのような影響を与えているのか、そして、信頼性を担保するために不可欠なトレンドについて解説します。

●大規模言語モデル（LLM）による市場トレンドの変革生成AI、特に大規模言語モデル（LLM）の登場は、チャットボット市場のトレンドを根本から変える強力な要因となりました。従来のAIチャットボットが特定の質問やデータセット内でしか応答できなかったのに対し、LLMは自然で人間らしい文章を生成し、文脈を理解した多岐にわたる対話が可能です。この技術の飛躍的な進化により、チャットボットの利用領域は劇的に増加しています。

●自動化の高度化と顧客体験の向上生成AIは、単なる顧客サポートの自動化を超え、社内ヘルプデスクのナレッジ検索、複雑な業務サポート、マーケティングにおけるパーソナライズされた接客など、より高度な自動化の領域へ利用が増加しています。企業はLLMを活用することで、オペレーターが対応していた複雑な質問に対しても、自動かつ迅速に対応できるようになりました。その結果、顧客体験が向上し、企業全体の生産性向上につながる強力な要因となっています。

●RAG（検索拡張生成）技術による信頼性管理の確立RAGは、LLMが質問に応答する際、事前に用意された企業内の正確な情報（マニュアル、FAQデータなど）を外部知識として参照・検索させ、その情報を基に回答を生成させる仕組みです。これにより、回答精度の管理が可能となり、企業は自社のナレッジを活用したAIチャットボットをより安全に導入し、業務自動化を推進できるようになりました。RAGの導入が、市場成長をさらに加速させる決定的な要因となっています。

AIチャットボット市場の成長に伴い導入企業は増加していますが、導入時に特に注意すべき3つのポイントを解説します。

●AI学習の継続的な管理と専門知識理解の徹底AIチャットボットの導入を成功させるには、単なる技術の導入だけでなく、学習データの継続的な管理が最も重要な成功要因となります。特に、最新の生成AIは大量のデータで学習しますが、企業特有の専門知識や最新情報を正確に理解させるためには、外部の企業ナレッジと連携させるRAG（検索拡張生成）技術の適用と、そのデータ管理が不可欠です。AIが顧客からの質問に対し、誤った回答（ハルシネーション）をしたケースを特定し、学習ソースを検証・更新していく管理サイクルを確立することが、回答精度の向上と、信頼性の高い自動化の効果を得る鍵となります。

●質問の意図理解と精度管理の評価技術AIチャットボット導入による自動化効果を最大化するためには、AIが質問の意図をどこまで正確に理解できているかを測る評価技術の徹底が不可欠です。単に利用件数が増加するだけでなく、AIが自力で問題を解決できた解決率や、顧客対応時間をどれだけ短縮できたかをKPIとして設定する必要があります。特に、文脈理解を伴う複雑な質問に対し、AIが誤った回答をした際のエスカレーション率を重点的に分析します。この分析によって、AIが理解できていない専門分野の質問傾向を把握し、集中的に学習データを追加することで、効率的な自動化の増加につながります。

チャットボットの市場が急成長していることを受け、様々な業界でチャットボットの導入を検討している方は多いのではないでしょうか。チャットボットは導入後に、精度をどんどん上げていくことができます。早期から導入しておくことで、チャットボットの精度を競合他社よりも高い状態でお客様やユーザーに提供することができるので有利になります。

チャットボットツールは数多くありますが、おすすめなのは導入の手間ができるだけ少なく、簡単に行えるものです。また、自社のチャットボット導入の目的に適したチャットボットを選定することも重要です。

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