AIチャットボットの作り方とは？5つのステップでわかりやすく解説

顧客対応や社内問い合わせ対応などの効率化を目的に、AIチャットボットの導入を検討する企業が増えています。

しかし、「AIチャットボットを作りたいものの、何から始めればよいかわからない」「専門知識がなくても作れるのか知りたい」と悩む方も多いのではないでしょうか。AIチャットボットには複数の作成方法があり、目的や運用体制に応じて適した方法を選ぶ必要があります。

本記事では、AIチャットボットの主な作り方や作成手順、ツールの選び方をわかりやすく解説します。

顧客対応を含む幅広い部門で、業務効率化に役立てられるAIエージェントプラットフォームも紹介しているため、ぜひご覧ください。

目次

• AIチャットボットの作り方は主に3種類
• 作成ツールを使ったAIチャットボットの作り方5ステップ
• 無料のチャットボット作成ツールで作る方法
• AIチャットボット作成ツールの選び方
• AIチャットボットの導入ではAIエージェントという選択肢もある
• まとめ：自社に適した方法でAIチャットボットを作成しよう

AIチャットボットの作り方は、主に以下の3種類です。それぞれを解説します。

• チャットボット作成ツールで作る
• Pythonで開発する
• ChatGPT（GPTs）を活用して作る

まずは、チャットボット作成ツールを使用してAIチャットボットを作る方法です。

この方法は、専門的なプログラミング知識がなくてもAIチャットボットを構築しやすい点が特徴です。

近年はノーコード・ローコードに対応したツールが増えており、管理画面上で回答内容やシナリオを設定するだけで運用を始められるものもあります。WebサイトやSNS、ビジネスチャットなど複数のチャネルと連携できるツールも多く、用途に応じた運用がしやすい点もメリットです。

利用できる機能や連携先のシステムはツールによって異なるため、導入目的に合ったサービスを選ぶことが重要です。

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AIチャットボットは、Pythonをはじめとしたプログラミング言語とフレームワークでも開発できます。

Pythonには、自然言語処理やAI開発に活用できるライブラリが豊富に用意されており、要件に合わせて独自のチャットボットを構築できる点が特徴です。また、Pythonは文法が比較的シンプルであるため、プログラミング初心者でも理解しやすい傾向にあります。

一方で、サーバー運用の知識が必要となり、開発や保守に一定の工数がかかることがある点に注意が必要です。そのため、高い自由度を求める場合や、自社独自の要件に対応したい場合に向いている作り方といえます。

ChatGPTを活用したAIチャットボットの作り方として、カスタムAIのGPTs機能を利用する方法もあります。

専門的なプログラミングを行わずに、チャットボットの役割や応答ルールなどを設定することで、用途に特化した対話型AIを簡単に構築できる点が特徴です。必要に応じて情報の追加や設定の変更もできるため、運用しながら改善もしやすいメリットがあります。

一方で、細かなシステム連携や高度なカスタマイズができないケースがあるため、用途によっては専用のチャットボット作成ツールや開発手法と使い分けることが重要です。

AIチャットボットは、作成ツールを活用することで大きく以下の5ステップで構築できます。

1. 目的と利用シーンを決める
2. 回答に利用するデータを準備する
3. チャットボット作成ツールを選ぶ
4. AIチャットボットの回答内容を設定する
5. テスト運用と改善を行う

ここでは、作成ツールを使った作り方を解説します。

AIチャットボット作成に取り掛かる前に、導入の目的や利用シーンを明確にしましょう。事前にこの手順を踏むことで、AIチャットボットに必要な機能や回答範囲を整理しやすくなるためです。

導入により、顧客からの問い合わせ対応を自動化したいのか、社内ヘルプデスクとして活用したいのかなどによって、準備すべきデータや設計する会話の流れが異なります。目的を決めずに開発を進めると、回答範囲が曖昧になり、利用者の期待に応えられないチャットボットになる可能性があります。

不要な機能を追加して開発コストや運用負担が増えるケースも少なくないため、まずは「導入でどのような課題を解決するのか」を整理することが重要です。

AIチャットボットの回答精度を高めるためにも、回答の根拠となるデータの準備を進めていきましょう。

近年のAIチャットボットでは、FAQや社内文書などの登録データを参照しながら回答を生成する仕組みが広く活用されています。一般的にはFAQ、製品資料、過去の問い合わせ履歴などが利用されることが多いため、AIがそれらを参照できる状態にする必要があります。

データの内容が古かったり不足していたりすると、誤った回答や曖昧な回答が多くなりがちです。AIチャットボットの回答精度を上げるためにも、事前に情報を整理・更新し、回答に利用するデータの品質を高めておくことが大切です。

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データの整理が終わった後は、チャットボット作成ツールを選んでいきます。

AIチャットボットの品質は、利用するツールや参照データ、運用設計によって左右されるため、導入目的や利用シーンに合ったツールの選定が重要です。

目的に合わないツールを選ぶと、必要な機能が不足して追加開発が必要になったり、不要な機能に余分なコストを費やしてしまうという状況になりかねません。ツールを選ぶ際は、機能の多さのみではなく、導入目的や運用体制に合っているかとすり合わせながら検討しましょう。

チャットボット作成ツールを選定したら、AIチャットボットの回答内容や応答ルールを設定します。

参照するナレッジや回答方針を適切に設定することで、より目的に沿った応答が期待できるため、どのような質問にどのような回答を返すべきなのかを調整しましょう。

回答内容の設定が不十分だと、質問の意図を正しく理解できなかったり、期待と異なる回答を返したりするおそれがあります。実際の利用シーンを想定しながら設定を行い、利用者が必要な情報にたどり着ける状態を目指しましょう。

AIチャットボットを公開した後は、実際の利用状況を確認しながら継続的に改善を行いましょう。

テスト運用では、想定した質問に正しく回答できるかだけでなく、回答できなかった質問や利用者が途中で離脱した箇所を確認することも重要です。チャットログを分析することで、不足しているFAQやナレッジも把握できるようになります。

テストや改善を行わないまま運用すると、誤回答や回答漏れが放置され、利用率や満足度の低下につながるおそれがあります。定期的に対話ログや利用状況を確認し、回答内容の追加・修正を繰り返しながら精度を高めていくことが大切です。

AIチャットボットは無料でも作成できます。そこで活用できるのが、無料プランや無料トライアルを提供しているチャットボット作成ツールです。

無料であっても、目的に応じたテンプレートを活用することで、手軽にチャットボットを構築できるツールも増えてきています。

初期費用をかけずに運用を始められるため、「まずは効果を検証したい」「小規模な問い合わせ対応から始めたい」といった場合に適しているといえます。本格導入の前に運用イメージを把握できる点も、無料ツールを活用するメリットです。

無料の作成ツールでAIチャットボットを作る場合は、手軽に始められる一方でいくつかの制約や注意点がある点に注意が必要です。

たとえば、無料プランでは利用できる機能や登録できるデータ量、外部システムとの連携機能に制限が設けられていることが多く、想定していた運用ができない場合があります。サービスによっては有人対応へのエスカレーションができなかったり、広告表示がされてしまったりとさまざまなデメリットもあります。

導入前には「どこまで無料で作れるのか」「無料でできる範囲で課題を解決できるのか」を確認するようにしましょう。

AIチャットボットの導入には、自社の目的や運用体制に合った作成ツールを選ぶことが重要です。

ここでは、選定時に確認したいポイントを以下の視点から解説します。

• ノーコードで作成できるか
• 生成AIとの連携に対応しているか
• 社内データを活用できるか
• セキュリティや運用体制が整っているか

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AIチャットボットをなるべく手軽に作成したい方には、ノーコードで作成できるツールがおすすめです。

近年はノーコードで作成できるツールの普及により、専門的なプログラミング知識がなくても構築できるようになってきました。多くのノーコードツールでは、画面上の設定やテンプレートを利用しながら、質問と回答の登録や対話の流れを直感的に設計できます。

そのため、エンジニアを確保できない企業や個人でも、比較的短期間・少ない工数でチャットボットを導入できます。

ただし、複雑な業務連携や高度なカスタマイズには制限が設定されている場合があるため、用途によっては開発型の手法と使い分けることが大切です。

作成するチャットボットが、生成AIと連携しているかどうかもチェックしておきたいポイントです。

従来のチャットボットはあらかじめ設定されたルールやFAQに基づいて回答する形式が中心でした。しかし、生成AIと組み合わせることで、より柔軟で自然な回答を返せるチャットボットが増えてきています。

たとえば、社内のナレッジを参照しながら回答を生成する仕組みでは、従来よりも幅広い質問に対応でき、ユーザーの質問意図をくみ取り、文脈に応じて回答できる点があります。

一方で、生成AIを活用する場合は、誤回答のリスクや情報の正確性を担保する仕組みも必要になるため、用途に応じてルールベース型と組み合わせて活用することが重要です。

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AIチャットボットの導入前には、社内データを活用できるかどうかも確認しましょう。業務マニュアルやFAQ、過去の問い合わせ履歴などの社内情報を参照できる仕組みを備えていると、より実務に即した回答ができるようになるためです。

特に、社内問い合わせ対応やカスタマーサポートの効率化を目的とする場合、社内データとの連携ができるかどうかでチャットボットの精度や利便性は大きく変わります。社内データが活用できない場合は、一般的な回答にとどまり、業務固有の質問に対応しきれないおそれがあります。

導入前にはどの形式のデータに対応しているか、社内データの形式に適しているかを確認し、自社の運用に適した仕組みを選ぶことが大切です。

AIチャットボットを選定する際には、セキュリティ対策や運用体制が十分に整っているかどうかも重要なポイントです。社内データや顧客情報を扱う場合、不正アクセスや情報漏えいを防ぐためのアクセス制御や、データ管理の仕組みが備わっているかを確認する必要があります。

これらの体制が不十分であると、誤った情報共有や意図しないデータ流出につながるリスクがあります。

導入前には、運用開始後に問題が発生した際に対応できるサポート体制や、継続的なセキュリティアップデートが提供されているかも確認しておくと安心です。

AIチャットボットは問い合わせ対応の効率化に役立つ一方で、近年は、回答だけでなくタスク実行まで支援できるAIエージェントも注目されています。

AIチャットボットは、ユーザーからの質問に回答することを主な目的としていますが、AIエージェントは、チャットボットよりも自律的に情報収集やシステム操作を行える点が特徴です。単純なFAQ対応であればチャットボットで十分ですが、業務プロセス全体の効率化を目指す場合にはAIエージェントの方が適しているケースもあります。

AIエージェントにすべきか迷う場合は、まずはAIチャットボットから導入し、必要に応じて機能の拡張やAIエージェントの導入へ発展させるアプローチがおすすめです。自社の目的や運用体制に合わせて、最適な方法を選ぶようにしましょう。

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AIチャットボットの作り方には、チャットボット作成ツールを活用する方法やPythonによる開発など、複数の方法があります。それぞれに特徴があり、必要なスキルや開発期間、運用のしやすさも異なるため、自社の目的やリソースに応じて最適な方法を選ぶことが重要です。

特に近年は、ノーコードで利用できるチャットボット作成ツールも増えており、専門知識がなくても短期間で導入できるようになっています。まずは小規模に導入し、目的や業務に適しているかを確認しながら改善していく進め方も効果的です。

より高度な業務自動化を目指す場合には、AIエージェントといった選択肢も含めて検討することで、将来的な業務の広がりにも対応しやすくなります。

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