最新AIチャットボットの仕組みや技術、導入ポイントを解説

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  • AIチャットボットとは?

AI非搭載(シナリオ型)チャットとの違い

AI非搭載のシナリオ型チャットボットは、事前に設定された質問と回答の組み合わせや、決められたフローに沿って対応する仕組みです。ルールベース型とも呼ばれます。

 

一方、AIチャットボットは大量の各種データをもとに自己学習することで、複雑な質問や未知の表現、言い回しの違いなども理解し、柔軟な対話が可能です。

 

シナリオ型は、想定外の質問やユーザーの意図が読み取れない場合に「回答が見つかりませんでした」と返答せざるを得ないことが多くあります。これに対し、AIチャットボットは過去の会話履歴や文脈を記憶・理解することで、自然なコミュニケーションを継続できます。

 

また、シナリオ型は対応範囲を広げる際にルールやシナリオの追加・更新が必要であることから、手動での設定変更が頻発し一般的にはサービスレベルが広がると負担が大きくなります。その点、AIチャットボットは自動学習により精度が向上していくため、運用・メンテナンスの工数を削減できることが基本的な考え方です。

 

以下の表では、AIチャットボットとAI非搭載のシナリオ型チャットボットの違いを整理しました。

種類 

AIチャットボット 

AI非搭載(シナリオ型) 

技術基盤 

機械学習、自然言語処理、統合的データマネジメントなど 

シナリオ、ルール 

学習・成長 

経験(データ)から自動学習し、精度が向上する 

学習・成長はしないため、手動でのルール更新が必要 

メリット 

未知の質問、複雑な問い合わせ、自由な対話にも対応できる 

事前に設定されたQ&A、決まったフローに対応できる 

デメリット 

比較的実装コストがかかる 

Q&Aなどの作成に手間がかかる 

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  • AIチャットボットを支える仕組みと主要技術

AIチャットボットの高度な対話能力は、主に自然言語処理(NLP)、機械学習(ML)、そして近年注目されている大規模言語モデル(LLM)といった、複数の先進技術によって支えられています。

主要技術 

概要 

役割 

自然言語処理(NLP) 

人間の言語(非構造化情報)をコンピューターが理解し、生成・構造化するための技術

トークン化、文構造解析などを行い、ユーザーの質問の意図を正確に把握する。また、テキストから特定の情報を抽出し、構造化情報に変換する 

機械学習(ML) 

コンピューターが大量のデータを分析し、そこからパターンやルールを自律的に学習、予測や意思決定を支援する技術

ディープラーニングにより、大量のデータから洞察を導き出し、将来を予測したり、作業の自動化や効率化を実現する 

大規模言語モデル(LLM) 

膨大なテキストデータで訓練された、文脈理解・文章生成能力を持つ大規模なモデル 

企業の非構造化情報や構造化情報をもとに、文脈に応じた自然な対話を可能にする 

自然言語処理(NLP)は、人間の言語をコンピューターが理解しやすくするための基盤技術です。テキストから特定の情報(人名、製品名など)を抽出し、データベースへ格納可能な構造化データへ変換する役割も担います。

 

機械学習(ML)は、コンピューターが大量のデータを分析し、そこからパターンやルールを自律的に見つけ出し、予測や意思決定支援を行う技術です。人間があらかじめ全ての命令をプログラムするのではなく、コンピューターがデータから自ら学習する点が特徴です。特にディープラーニングを用いることで、チャットボットは過去の会話データからパターンを学習し、より自然で的確な回答を生成できるようになります。

 

大規模言語モデル(LLM)は、膨大なテキストデータを学習し文章などを生成可能です。構造化されたデータ(製品仕様、価格情報、FAQデータベースなど)だけでなく、非構造化データも活用します。AIチャットポッドを考える際には、企業がデータセットを用意することで、間違いの可能性が低く、顧客との自然で柔軟、かつ信頼性の高い対話を実現します。

 

これらの技術基盤と統合的データマネジメントの実践により、AIチャットボットは顧客体験の質の向上につながると期待されています。

構造化データと非構造化データの統合的データマネジメント

ハルシネーションへの対応

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  • AIチャットボット導入の5つのメリット

24時間365日の問い合わせ対応と業務効率化

顧客満足度と顧客体験の向上

対応品質の均一化と属人性の解消

顧客データの収集とマーケティングへの活用

従業員の負担軽減とコア業務への集中

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  • AIチャットボットの主な活用シーン

カスタマーサポート・問い合わせ要員への代替

社内ヘルプデスク業務

Webサイトやアプリでの接客・販売促進

自治体・公共サービスにおける住民向け案内

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  • AIチャットボット導入のデメリットと注意点

導入・運用コストの発生

回答精度を保つための継続的な学習・チューニングの必要性

複雑な問い合わせや感情的な対応は困難な場合も

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  • AIチャットボット導入・選定の6つのポイント

導入目的と解決したい課題の明確化

必要な機能とカスタマイズ性能の確認

操作性と既存システムとの連携性の確認

料金体系とコストパフォーマンスの比較検討

サポート体制とセキュリティ対策の確認

精度を上げ、信頼性を保つためのデータマネジメントの実施

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  • 次世代AIチャットを実装する「Unisrv AI Ready Web®」

ユニファイド・サービスが提供する「Unisrv AI Ready Web®」のAIチャットには、大きく分けて2つの形態があります。一つは、お客様の課題に合わせて個別開発を行い、統合型データマネジメントを含む仕組みを備えたAIチャットです。もう一つは、構造化データをベースに対応するAIチャット、「Encourage Japan」と呼ばれるソリューションです。

 

構造化データとは、Webサイトの情報を機械が解読可読なフォーマットで整理するデータ技術のことを指します。AIや検索エンジンがコンテンツを理解しやすくする役割を果たし、利用者にとってわかりやすく正確かつ深い情報提供を可能にします。

 

以下に示す概念図は、構造化データをベースとした仕組みのイメージです。構造化されたデータベースから直接情報を呼び出し、LLMを利用しながらユーザーに提示する流れを表しています。

このソリューションでは、企業が提供する構造化データに基づき信頼性の高い文章を生成するため、AIによるハルシネーションのリスクを最小化できる点が特長です。また、LLMには標準提供されるデータセットだけでなく、各企業が独自に生成したデータを組み込むことも可能であり、高いカスタマイズ性を備えています。

 

これにより、24時間365日稼働するAIチャット環境の構築が実現し、従業員の業務負担軽減や顧客満足度の向上に貢献します。

 

構造化データを用いることで、データのメンテナンス性が高まる点もメリットです。チャットボットの高度化にとどまらず、Webサイト全体における検索体験の向上にも役立ちます。

 

詳しくは、以下のサイトもご覧ください。

構造化データをもとに24時間365日稼働!次世代のAIチャットボット構築を実現する「Encourage Japan」について詳しくはこちら 

また、ユニファイド・サービスでは、構造化データを中心として扱う「EJ Chat」のみならず、非構造化データと組み合わせてより深く、幅広い情報を学習しながら、自由な会話を可能にするAIチャットも提供しています。こちらでは、個別のお客様にあわせたカスタマイズを必要としますが、より高度なAIチャットを構築することが可能です。詳しくは、無料相談窓口にお問合せください。 

無料相談はこちら

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  • まとめ

2025年11月17日

“Unisrv AI Ready Web®” に関する
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この記事の監修者

  • 甲斐 博一

    ユニファイド・サービス株式会社 CMO

    グローバルIT企業における23年間のマーケティング経験に経営企画のスキルも加えB2B/B2Cともに経営とマーケティングを結び付けていくことをモットーとする。また、数多くのデジタルマーケティングおよびECの立ち上げや衰退ビジネスの立て直しも経験し、Webサイトを事業に貢献させてきた経歴を持つ。現在はユニファイド・サービスにて、B2B領域のビジネスにフォーカスし、CMOとしてマーケティングを推進すると同時に、新規事業計画と成長を支援する活動を並行して実践中。経営とマーケティング、事業企画、そしてリーダーシップを次世代に伝えていくための活動もライフワークとして行っている。

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