チャットボット導入必見ガイド!導入事例から手順、費用まで徹底解説

ビジネス環境の変化に伴い、企業のデジタル化やオンラインサービス強化が加速しています。

そのような中、企業が顧客満足度の向上やコスト削減など、さまざまなニーズに応えるために注目されているのがチャットボットです。

本記事では、チャットボットの特徴やメリット・デメリット、導入時の成功のポイントから、具体的な導入事例、手順、費用まで徹底的に解説します。

チャットボットの導入を検討している方は、ぜひ参考にしてください。

この記事はPRを含みます。

この記事でわかること
  • チャットボット導入に失敗しないためのポイント
  • チャットボット導入の手順
  • チャットボット導入事例
  • チャットボット導入の費用

チャットボットを導入したい!だけど何から始めていいのかわからない・・・」という方はご気軽にご相談ください!

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目次

チャットボットとは?

チャットボットとは、人工知能(AI)を活用して会話を自動的に行う会話型Webアプリケーションのことです。

ユーザーが会話をすることで、商品の注文やサポートの受付、情報の検索などを行うことができます。

従来のWebサイトやアプリでは、ユーザーが自ら情報を検索したり操作をしなければならず、煩わしさを感じることがありました。

しかし、チャットボットを導入することで、ユーザーの問い合わせや要望にリアルタイムで応答することが可能になり、ユーザーの手間を大幅に削減できます。

チャットボットはユーザーとの会話履歴を蓄積できるため、顧客情報の収集や分析が容易になり顧客理解を深めることも可能。

これにより、よりきめ細かいサービス提供やマーケティングに役立てることが出来ます。

チャットボットの種類

チャットボットには、大きく分けて以下の3つの種類があります。


  1. シナリオ型(ルールベース型):あらかじめ設定されたルールや質問と回答のシナリオに沿って応答するタイプ。比較的シンプルな会話に向いており、導入コストが低い。



  2. AI型:人工知能の機械学習を活用し、ユーザーとの対話を通じて自律的に成長していくタイプ。幅広い質問に対応でき、状況に応じた柔軟な会話が可能だが、導入コストや学習に時間がかかる。



  3. ハイブリッド型:シナリオ型とAI型を組み合わせたタイプ。シナリオ型の手軽さとAI型の柔軟性を兼ね備えており、最も実用的とされる。


目的や予算、必要な機能に合わせて、最適なチャットボットの種類を選ぶことが重要です。

例えば、よくある質問への対応のみが目的なら、シナリオ型で十分かもしれません。

一方、幅広い質問への対応や、ユーザーとの自然な会話を重視するなら、AI型やハイブリッド型の方が適しているでしょう。

チャットボットを導入する際は、自社のニーズを明確にした上で、各タイプの特徴をよく理解し、最適な選択をすることが肝心です。

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チャットボット導入の手順

  1. 目的を明確にする
  2. 予算を決める
  3. チャットボットの種類を選ぶ
  4. シナリオを作成する
  5. デザインを決める
  6. テスト運用する
  7. 運用・改善を行う

目的を明確にする

まずは、チャットボットを導入する目的を明確にしましょう。

顧客サポートの強化、売上拡大、業務効率化など、具体的な目標を設定しておくことが重要です。

例えば、カスタマーサポートの効率化、リード獲得の自動化、社内業務の効率化など、具体的な目標を設定します。

問い合わせ対応の自動化によって、オペレーターの工数を30%削減することを目標にかがげるのもいいでしょう。

予算を決める

チャットボットの開発・運用には一定の費用がかかるため、導入予算を見積もる必要があります。

開発費用、ライセンス料、運用費用など、トータルコストを見積もりましょう。

自社開発する場合は、開発コストや運用コストを見積もる必要があります。

SaaSを利用する場合は、月額利用料を考慮しましょう。

年間予算500万円を設定し、SaaSを利用することで費用を抑えていくのもいいでしょう。

チャットボットの種類を選ぶ

チャットボットにはいくつかの種類があります。

音声対応型、テキスト対応型、ハイブリッド型など、いくつかの種類があります。

自社の目的や予算に合わせて、最適なタイプを選択しましょう。

実際にAIチャットボットを導入し、自然な会話でユーザーの質問に答えられるようになった企業もあります。

シナリオを作成する

ユーザーの疑問やニーズに的確に応えられるよう、会話シナリオを入念に作成する必要があります。

ユーザー目線で考え抜いた上で、効果的な会話フローを設計しましょう。

チャットボットとユーザーのやりとりを設計し、シナリオを作成します。

想定される質問と回答を洗い出し、会話の流れを作っていきます。

1000以上のシナリオパターンを用意し、ユーザーの多様な質問に対応できるようにすることもできます。

デザインを決める

チャットボットの見た目や使い勝手はユーザーの利用意欲に大きな影響を与えます。

シンプルで分かりやすいデザインを心がけブランドイメージにも合わせて設計しましょう。

この時ユーザーにとって親しみやすいキャラクター設定を心がけましょう。

アバターを用意し、ユーザーがチャットボットに愛着を持てるようにするという事例も上がっています。

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テスト運用を行う

開発したチャットボットをテスト環境で十分な検証を行いましょう。

ユーザーの反応を確認し必要に応じて修正を加えていきます。

運用・改善を行う

本番環境で運用を開始したらユーザーの反応や利用状況を継続的に分析し、課題に応じて改善を重ねていきます。

ユーザーの声に耳を傾け、使い勝手を向上させていきましょう。

チャットボットの質を高めていくことが肝心です。

チャットボット導入ではこのフローが最も重要になります。非AI搭載型の場合は、シナリオや返答等の調節、AI搭載型の場合はAIのチューにイングが必要です。
アフターフォローをしてくれる、専門知識のあるAIコンサルやチャットボット企業と提携するといいでしょう。

企業のチャットボット導入の事例

DeNAのZendesk導入事例

株式会社ディー・エヌ・エー(DeNA)は社内ヘルプデスク業務にZendeskを採用し、問い合わせ管理の一元化とナレッジ活用による自己解決促進を実現しました。

主な効果として:

  • FAQページを通じた簡単な問題の自己解決が可能に
  • 週次の問い合わせ数が約250件から200件に減少
  • ナレッジベースの構築により、エージェントの属人化を防止

今後は、Slackとの連携やAnswer Botの活用など、さらなる効率化を目指しています。

参考元:Zendesk導入事例

参考元:DeNAニュースページ

ソフトバンクの社内AIチャット導入

ソフトバンク株式会社は社内向けAIチャット「SmartAI-Chat」を約2万人の従業員に導入し、ITヘルプデスクのQ&Aデータ(約3万6,000件)と連携させました。

これにより:

  • 従業員はAIチャットを通じてOA機器の利用ルールなどを簡単に確認可能
  • 質問の高度化・複雑化に対応
  • 正答率の向上や自動対応の高度化を目指す

参考元;ソフトバンクプレリリース

LIXILのAIチャットボット導入

株式会社LIXILはITヘルプデスクにユーザーローカルのAIチャットボットを導入しました。

主な特徴は:

  • バーチャル新人スタッフとして24時間365日対応
  • 自然言語処理技術により、柔軟な質問に対応
  • 既存のFAQシステムと連携し、効率的な情報提供を実現

参考元:共同通信国内プレリリース

参考元:User Localプレスリリース

三井住友フィナンシャルグループのAI活用

株式会社三井住友銀行(SMBCグループ)は、Microsoft Azureを活用した対話型自動応答システムを導入し[5]、さらに独自のAIアシスタント「SMBC-GAI」を開発しました。

主な取り組みとして:

  • コールセンターでのチャットボット活用による業務効率化
  • 行内ヘルプデスク業務の自動化
  • 自然言語処理技術を活用した高度な対話システムの構築

参考元:Microsoft

参考元:SMBC DXサービス

これらの事例から、多くの企業がAIやチャットボットを活用して社内ヘルプデスクの効率化や顧客サービスの向上を図っていることがわかります。

自己解決率の向上、問い合わせ数の削減、24時間対応の実現など、様々な効果が報告されています。

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チャットボット導入失敗しないためのポイント4選

  • 目的を明確にする
  • 顧客目線で作成する
  • デザインはシンプルにする
  • データ分析に基づいて改善を行う

目的を明確にする

チャットボットを導入する前に具体的な導入目的を設定しましょう。

顧客サポート強化、売上拡大、業務の自動化など、どのような目的で導入するのかを明確にすることが重要です。

目的に合わせてチャットボットの機能や設計を検討する必要があります。

顧客目線でシナリオを作成する

ユーザーがどのような疑問や要望を持っているのか顧客の立場に立って徹底的に分析し、シナリオを作成する必要があります。

単なる知識の羅列ではなく、ユーザーの不安を解消しスムーズな会話フローを設計することが重要です

デザインはシンプルに

チャットボットのデザインは、ユーザビリティを第一に考えることが重要です。

複雑な操作性やわかりづらいデザインではかえってユーザーの利用を阻害してしまいます。

シンプルで使いやすいデザインを心がけましょう。

データ分析に基づいて改善を行う

チャットボットの導入後はユーザーの反応やデータ分析を行い、課題を発見して改善を重ねていくことが欠かせません。

チャットボットの初期設計だけでなく継続的な改善が成功への近道です。

チャットボット導入の費用

  • 開発費用
  • 運用費用

開発費用

チャットボットの開発には、会話シナリオの作成、自然言語処理の設計、システム構築などさまざまな工程が必要です。

開発会社の規模や技術力によって開発費用は大きく変わってきます。

  • シナリオ型にするか、AI型にするか
  • 回答精度を求めるか

内容に応じて価格は大きく変わりますが、相場は5万~100万となっています。

運用費用

チャットボットの運用には定期的な保守、ユーザー反応の分析、改善施策の実行など、継続的なコストがかかります。

そのため運用費用としてライセンス料や外部委託費用などが継続的にかかります。

こちらも委託会社やチャットボットの種類により大きく変動しますが、相場は月10~30万円ほどになります。

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チャットボット導入のメリット5選

  • 顧客満足度向上
  • 24時間365日対応
  • コスト削減・業務効率化
  • データ収集・分析による顧客理解
  • 売り上げ向上

顧客満足度向上

チャットボットは24時間365日対応が可能でユーザーからの問い合わせにすぐに応答できるため、顧客の待ち時間を大幅に削減できます。

また、ユーザーの要望に合わせてきめ細かいサポートを提供できるのでユーザー満足度の向上につながります。

24時間365日対応

チャットボットは24時間365日体制で稼働するため、夜間や休日でも迅速な対応が可能です。

ユーザーからの問い合わせに即座に対応できるので、ビジネスの機会損失を最小限に抑えられます。

コスト削減・業務効率化

チャットボットの導入により、人件費の削減や業務の自動化が実現できます。

従来はコールセンターの人員配置や運用管理が必要でしたが、チャットボットを活用することで大幅なコスト削減が可能になります。

ユーザーの問い合わせ対応の自動化により、業務の効率化にもつながります。

データ収集・分析による顧客理解の深化

チャットボットとのやり取りの中で収集したユーザーの行動履歴やニーズの情報を分析することで、顧客理解が深まります。

このデータを活用することでユーザーに最適なサービスの提供や、より効果的なマーケティング施策の立案が可能になります。

売上向上

チャットボットを活用することで、24時間365日の販売体制を実現できます。

ユーザーの購買意欲を喚起するタイムリーなメッセージの配信や、ユーザー個人に合わせた商品提案を行うことで売上の向上につながります。

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チャットボット導入のデメリット・注意点3選

  • 開発・運用コスト
  • 顧客離脱
  • 導入後にも時間と手間がかかる

開発・運用コスト

チャットボットの開発には対話シナリオの作成やシステムの構築、AIの学習など、一定の初期投資が必要です。

また運用段階では、ユーザーの反応を分析して適宜改善を行う必要があるため、継続的な運用コストがかかります

顧客離脱のリスク

チャットボットの対応が不適切だとかえってユーザーの不満を招き、離脱につながる可能性があります。

特にユーザーの質問に的確に答えられなかったり冷たい対応だったりすると、満足度が低下してしまいます。

導入後の運用や改善に時間と労力が必要

チャットボットの導入後はユーザーの反応や利用状況を分析し適宜改善を重ねていく必要があります。

オペレーターによる手作業での対応では限界があるため、自然言語処理技術の活用やデータを活用した改善サイクルの構築が不可欠です。

おすすめチャットボット5選

サービス名特徴
アシストーク
・噓をつかないAIで安心
・最先端AIで社内向け顧客向け両方に対応可能
・サポートがしっかり
IBM Watson Assistant
・IBMのAI技術「Watson」を活用したチャットボット
・深い学習能力と高度な会話能力
Microsoft Bot Framework
・Microsoftが提供するフレームワーク
・自然言語処理とカスタマイズ可能なダイアログを提供
Rasa
・オープンソースのチャットボット開発フレームワーク
・自然言語理解と会話管理機能を提供
Dialogflow
・Googleが開発したAIチャットボット
・多言語対応と音声認識機能

*表内の画像は各公式サイトから引用

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この記事を書いた人

AI Front Trend編集部です。
生成AIの基幹技術から内製する株式会社ReAliceによるAI情報メディア「AI Front Trend」。
AI研究を行ってきたエンジニア等の監修のもと、AIに関する最新情報をお届けします。

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