AIチャットボットの種類と選び方｜5つのタイプの特徴と導入ポイントを徹底解説

2025年11月17日
AI

AIチャットボットは、人工知能コンピュータが人間のように考えたり判断したりする技術を使って、お客様と自然な言葉でやり取りできるプログラムです。今ではカスタマーサポートお客様からの問い合わせに対応する業務や情報案内、業務の効率化など、さまざまな場面で使われています。

この記事では、AIチャットボットのタイプごとの違いや特徴、選ぶときのポイントをわかりやすく説明します。さらに、SmartWebが提供するAIチャットボット構築サービスの特長も紹介します。

AIチャットボットとは何か

AIチャットボットの定義

AIチャットボットは、人工知能を使って作られたソフトウェアです。このプログラムは、人と同じように自然な言葉で会話できます。Webサイトやアプリ、LINEなどのSNSで、テキストや音声を通じてやり取りできます。

今のAIチャットボットは、大規模言語モデル大量の文章データから言葉の使い方を学習したAIモデルや深層学習人間の脳の仕組みを真似た高度な学習方法、自然言語処理コンピュータが人間の言葉を理解・処理する技術などの技術を組み合わせています。これにより、お客様からの質問に対して、人間のような答えを自動で作り出します。

基本的な仕組み

昔のチャットボットは、決まったルールやシナリオあらかじめ用意された会話の流れにもとづいて返事をしていました。今のAIチャットボットは、大量のテキストデータからパターンや文脈を学びます。そのため、初めて聞かれる質問にも柔軟に対応できます。

例えば、顧客サポートやFAQよくある質問とその回答をまとめたもの、自動案内などさまざまな場面で、お客様が何を求めているかを正確に読み取り、必要な情報や提案を出せます。

活用と進化

AIチャットボットは、単純な自動返答のツールから、人と話しているような自然な会話ができるものへと進化しました。カスタマーサービス、業務の効率化、情報の提供など、いろいろな場所で使われています。お客様の生活や仕事に便利さをもたらす場面が増えています。

特に中小企業では、IT担当者がいなくても導入できるAI活用が注目されています。詳しくは「IT担当者がいなくても安心！中小企業が今すぐ始められるAI活用術」をご覧ください。

チャットボットの主要な5つの種類

チャットボットは、応答の仕組みや使うAI技術によって5つの種類に分けられます。それぞれのタイプは、使う目的や求められる性能によって選べます。

タイプ	主な特徴	向いている用途	難易度
ルールベース型	決まったシナリオで回答	FAQ、定型業務	低
AI型（機械学習型）	柔軟な応答が可能	複雑な問い合わせ対応	中
生成AI型	自然な文章を自動生成	創造的な対話	中〜高
RAG型	最新情報を検索して回答	専門知識が必要な分野	高
ハイブリッド型	複数の仕組みを組み合わせ	幅広い業務対応	中〜高

ルールベース型（シナリオ型）

このタイプは、あらかじめ決められたキーワードや質問のパターン、シナリオに従って、決まった答えを返します。FAQの自動応答や定型作業の自動化に向いています。

メリット：

システムの作成や運用が簡単
答えの内容を完全にコントロールできる
導入コストが比較的安い

デメリット：

予想していない質問には対応できない
柔軟性に欠ける

技術的背景：
ルールベース型は有限状態機械決まった状態と遷移ルールで動くシンプルな仕組みや条件分岐を使っています。シンプルですが、確実に動作するため、今でも多くの企業で活用されています。

AI型（機械学習型）

このタイプでは、お客様の発言を自然言語処理で解析します。そして、機械学習データからパターンを見つけて学習する技術でパターンを見つけて柔軟に応答します。複雑な質問やあいまいな表現にも対応できます。

メリット：

多様な表現に対応できる
使えば使うほど賢くなる
あいまいな質問も理解できる

デメリット：

学習データの準備が必要
想定外の回答をすることがある

技術的背景：
AI型のチャットボットは、分類技術やニューラルネットワーク人間の脳の神経回路を模倣した学習モデルを使います。多様な発言への対応ができることが実証されています。AIの性能評価について詳しく知りたい方は「AIの通信簿：日本語が得意なAI･苦手なAI、その違いはどう判断する？」をご参照ください。

生成AI型（Generative AI）

生成AI型は、ChatGPTのように大規模なデータから文章を自動で作ります。事前に学習した知識を活用し、自然な会話や創造的な回答ができます。

メリット：

人間らしい自然な会話ができる
未登録の質問にも対応可能
創造的な提案ができる

デメリット：

ハルシネーションAIが事実と異なる情報をもっともらしく生成してしまう現象のリスク
回答の一貫性が課題

技術的背景：
生成AIは大規模言語モデルを基盤としています。OpenAI、Google、Anthropicなどが提供する最新モデルを使うことで、自然な文章を作る精度が大幅に向上しています。

RAG型（検索拡張生成型）

RAGRetrieval-Augmented Generationの略。外部データを検索して、その情報を使って回答を生成する技術は、AIが外部のデータベースやドキュメントを検索して、その情報を使って答えを作るタイプです。最新の情報や専門知識が必要な場合に、信頼性の高い応答ができます。

メリット：

最新情報に基づいた回答
ハルシネーションを大幅に削減
専門知識への対応が得意

デメリット：

検索用のデータベース構築が必要
システムが複雑になる

技術的背景：
RAGは情報検索と生成AIを組み合わせています。従来の生成AIよりも事実の確認や新しい情報の取り扱いに優れています。SmartWebで利用しているFlowHunt複数のAIモデルを活用できるチャットボット構築プラットフォームでは、このRAG技術を活用したチャットボット構築が可能です。

RAGの仕組みや活用方法について詳しく知りたい方は「AIが最新情報で正確に答える仕組み：RAG(検索拡張生成)入門」をご覧ください。また、RAGと組み合わせて活用できる「ナレッジベース（FAQ）」についても理解を深めることをおすすめします。

ハイブリッド型

ハイブリッド型は、ルールベース型、AI型、生成AI型を組み合わせています。例えば、シナリオやFAQはルールで、複雑な質問はAIで対応するなど、複数の仕組みを使い分けます。いろいろな業務や場面で活用できます。

メリット：

それぞれの長所を活かせる
幅広い業務に対応可能
精度と柔軟性の両立

デメリット：

設計が複雑になる
運用管理に専門知識が必要

技術的背景：
複数のモデルを組み合わせた対話システムは、応答の正確さや業務での使いやすさが向上すると研究で示されています。

ポイント： チャットボットの種類ごとに特徴があります。目的や必要な業務内容に合わせて最適なタイプを選ぶと、お客様の使いやすさや作業の効率が大きく変わります。

性能と機能の違い

AIチャットボットの「性能」とは

性能は、AIチャットボットがどれだけ正確に、そして人間のように応答できるかを表します。評価の指標として以下があります:

指標	説明	重要度
正答率	お客様の質問に正しい答えを返す割合	高
解決率	実際に問題を解決できた割合	高
ハルシネーション率	誤った情報や関係ない返答をする割合	中

生成AI型やAI型のチャットボットは、これらの性能が高く、自然な会話や難しい質問にも対応できます。一方、ルールベース型は決まったパターンには強いですが、複雑なやりとりには限界があります。

AIチャットボットの「機能」とは

機能は、AIチャットボットがどのような業務や作業をこなせるかを指します。例えば:

FAQの自動対応
外部データベースとの連携
マルチチャネル対応Web、LINE、メールなど複数の窓口を統合管理すること
API連携異なるシステム同士をつないで自動的にデータをやり取りする仕組み
フォームへの自動回答

ハイブリッド型や生成AI型は、業務サポートやフォームへの自動回答など、多くの機能を持たせることができます。

性能と機能の選び方

AIチャットボットを選ぶときは、どれだけ正確に応答できるかという「性能」と、どのような業務に使えるかという「機能」の両方を見て比べてください。目的や使う場面に合うタイプを選ぶと、より効果的に活用できます。

学習方法の違い

AIチャットボットがどのように賢くなるかを理解することは、適切なシステム選びに役立ちます。主な学習方法を見ていきましょう。

教師あり学習

教師あり学習正しい答えのついたデータを使ってAIを訓練する方法では、人が正しい答えを付けたデータをAIチャットボットに与えて、正しい応答の仕方を覚えさせます。

例：
「注文をキャンセルしたい」→「キャンセル方法をご案内します」という例を多く用意します。AIはこれらの例を使って、どのような返答が適切かを統計的に導き出します。

特徴：

高い精度で答えることができる
質の高いデータの用意が必要
定期的な更新が欠かせない

教師なし学習

教師なし学習正解を与えずにAIが自分でパターンを見つける学習方法では、正解となる答えを与えずに、AIが大量の会話データから自分でパターンや特徴を見つけて学びます。

特徴：

未知の質問にも柔軟に対応
データの準備が比較的簡単
出力の質が安定しにくい

強化学習

強化学習試行錯誤を繰り返しながら、良い結果には報酬を与えて学習する方法では、AIチャットボットが試行錯誤を繰り返しながら、お客様との会話の結果に応じて評価を受け取ります。

正しい返答を出すと「報酬」、間違った返答には「ペナルティ」を与えます。こうしてAIはより良い返答ができるように学び続けます。

継続学習・オンライン学習

継続学習運用しながら新しい情報を学び続ける仕組みでは、AIチャットボットが新しい質問や業務内容の変化に合わせて、リアルタイムで知識を更新します。これにより、導入後も変化する状況や新しい情報に合わせて柔軟に対応できます。

ポイント： AIチャットボットの学習方法にはそれぞれ特徴があります。目的や運用方法に合わせて学習方法を選べば、より実用的で精度の高いチャットボットを運用できます。

用途別チャットボットの選び方

業務内容・目的に合わせた最適な選択

AIチャットボットを選ぶときは、導入する目的や実際の業務内容をしっかり確認しましょう。業種や使う場面によって、適したチャットボットのタイプが変わります。

カスタマーサポート向け

FAQ（よくある質問）や決まった内容の問い合わせ対応には、「ルールベース型」や「AI型」が合っています。

おすすめの選び方：

すばやく、正確な返答が必要 → ルールベース型
質問が複雑、いろいろな表現で聞かれる → AI型または生成AI型

SmartWebでは、LiveAgentお客様からの問い合わせを一元管理できるツールとFlowHuntを組み合わせることで、効率的なカスタマーサポート体制を構築できます。実際の導入事例や成功戦略については「2025年版AIカスタマーサポートガイド：Amazon･Salesforceから中小企業まで学ぶ成功戦略」で詳しく解説しています。

社内ヘルプデスク・業務効率化

社内からの問い合わせや、日々の業務を助けるためには「AI型」や「ハイブリッド型」が向いています。

理由：

社内業務には専門的な言葉や知識が必要
AI型は学習を続けて成長できる
複数の業務にまたがる質問にはハイブリッド型が効果的

マーケティング・営業支援

商品をおすすめしたり、新しいお客さんを見つけたりするには、「生成AI型」や「RAG型」が便利です。

理由：

個人ごとに合わせた提案ができる
最新の市場データを活用できる
市場の変化にすぐ対応できる

選択時のチェックポイント

チャットボットを選ぶときは、以下のポイントを数字で比べられるようにしましょう:

返答の正確さ（正答率）
導入や運用にかかる費用
他のシステムと連携できるか
セキュリティやプライバシー対策
自動化できる業務の割合
お客さんの満足度

ポイント： 業務内容や目的をはっきりさせた上で、具体的な評価方法や実際の事例に基づいてチャットボットを選ぶと、最大の効果を得やすくなります。

導入時の注意点

目的と要件の明確化

AIチャットボットを導入するときは、まず解決したい課題や業務の流れをはっきりさせてください。どのような機能が必要か、どの業務で使うのかを具体的に決めることが大切です。

具体的な目標例：

問い合わせ件数を30％減らす
顧客満足度を80点以上にする
対応時間を50％短縮する

目的があいまいだと、どのシステムを選ぶべきか分かりづらくなり、導入した後で効果を測るのも難しくなります。

運用体制とコスト設計

AIチャットボットには、導入時の初期費用だけでなく、運用や保守、定期的なアップデートにかかるコストも必要です。

検討すべき項目：

項目	内容	重要度
初期費用	システム構築、設定作業	高
月額費用	利用料、ライセンス費	高
運用費用	更新作業、データメンテナンス	中
人件費	担当者の配置、教育	中

生成AI型やハイブリッド型の場合、特に運用の手間や費用が続きます。導入前に、誰が担当するか、どのようなサポート体制を作るか、運用の流れはどうするかを整理しましょう。

TCOTotal Cost of Ownershipの略。導入から運用まで含めた総コストを事前に見積もると、想定外の出費やトラブルを減らせます。

セキュリティとプライバシー対策

お客様が入力した個人情報や機密情報がAIの学習に使われたり、外部に漏れたりしないように十分な注意が必要です。

必要な対策：

日本の個人情報保護法個人情報の適切な取り扱いを定めた法律への対応
ヨーロッパのGDPREU圏の厳格な個人情報保護規則への配慮（海外展開する場合）
データの暗号化
アクセス制御の実施
外部へのデータ送信の制限

チャットボットが生成する回答に関するデータが外部のAIモデルに送信されたり、保存されたりしないような設計を選びましょう。AIチャットボットの安全対策について詳しくは「AIチャットボット導入前に知っておきたい安全対策のポイント」をご参照ください。

利用者への説明責任

AIチャットボットを使う人には、個人情報の取り扱いや会話内容の利用目的を分かりやすく伝える必要があります。

特に注意が必要な分野：

健康相談
メンタルケア
金融アドバイス

これらの分野では、AIの回答にできること・できないことを明記し、必要なときは人間のオペレーターにつなげられる仕組みを入れてください。これによって利用者が安心して使いやすくなります。

重要： AIチャットボットを導入する前に、目的、運用方法、法律や倫理のルールをしっかり準備すると、トラブルを避けて安全に運用できます。

AIチャットボットの未来とトレンド

多言語・マルチモーダル対応の進化

AIチャットボットは、これから多言語対応の機能がさらに強化されていきます。さまざまな国や地域の人と、より自然にやり取りできるようになります。

最近では、テキストだけでなく、音声認識話し言葉をテキストに変換する技術、画像解析写真や画像の内容をAIが理解する技術、動画の理解といったマルチモーダル技術テキスト、音声、画像など複数の形式を同時に処理できる技術も導入が進んでいます。

お客様は、文字入力だけでなく、声や写真、動画を使ってAIとコミュニケーションすることができます。

業界動向：
調査会社Gartnerは、2026年までにマルチモーダルAIの導入が急速に進むと予測しています。特に生成AIは、企業向けアプリケーションにおいて、テキスト、音声、画像、動画を統合的に処理できるようになると見込まれています。

自動学習とパーソナライズの深化

AIチャットボットは、お客様の利用データから自動で学び、個人ごとに最適な応答やサービスを提供できるようになります。

継続学習や強化学習といった技術の進歩で、AIは使われながら新しい知識を身につけます。これにより、これまでのような一律の対応ではなく、お客様それぞれの好みや状況に合わせて柔軟に対応できるサービスが実現します。

AI倫理とガバナンスの重視

AIチャットボットの利用が広がることで、公平性や透明性、説明責任などのAI倫理や管理方法への関心が高まっています。

研究機関の指摘：
MITの研究では、AIの利用がユーザーの負担を減らす一方で、長期的な思考力や記憶に影響を与える可能性も指摘されています。

このため、以下が重要とされています:

AIの仕組みやアルゴリズムの公開
ユーザーへのきちんとした説明
技術と社会とのバランスを考えた運用
バイアス特定の偏りや先入観の排除

これからのAIチャットボット

これからのAIチャットボットは、以下の方向に進化します:

多様な入力への対応 – テキスト、音声、画像、動画を自由に組み合わせ
個別最適化 – お客様一人ひとりに合わせたサービス
信頼性の向上 – 倫理を考えたシステム設計
幅広い分野での活用 – ビジネス、教育、医療、公共サービスなど

こうした技術は、私たちの生活や社会の仕組みに新しい価値を加えます。

SmartWebのAIチャットボット構築サービス

ハイブリッド型アーキテクチャによる高い柔軟性

SmartWebが提供するAIチャットボット構築サービスでは、FlowHuntを使用し、RAG型、生成AI型、ルールベース型の三つを組み合わせたハイブリッド型を実現しています。

この仕組みで、よくある質問から複雑なカスタマイズ応答まで幅広い内容に対応できます。

RAGの強み：
お客様独自の外部知識ベースから関連情報を検索し、その情報をもとに生成AIが精度の高い回答を作成します。独自の知識ベースを使うことで、他社の情報や間違った情報を利用せず、信頼性の高い回答を提供できます。

システム構成：

ルールベースエンジン – FAQなどの決まった質問にすぐに回答
生成AI – 未登録の質問にも柔軟な返答を作成（OpenAI、Google、Anthropicの最新モデルを使用）
RAG検索 – お客様独自の知識ベースから正確な情報を取得

マルチチャネル一元管理と自動応答

SmartWebでは、LiveAgentを活用し、Webサイト、LINE、SNS、メールなど、複数のチャネルを一元管理できます。どの窓口からの問い合わせにも一貫した対応が可能です。

主な機能：

機能	内容	効果
24時間365日対応	AIが常時自動応答	対応漏れゼロ
AIメール自動回答	問い合わせフォームやメールへの返信案を自動作成	返信時間の大幅短縮
マルチチャネル統合	Web、LINE、メールを一元管理	対応品質の統一
チケット管理	問い合わせ履歴を一括管理	対応状況の可視化