生成AIと連携したチャットボットとAIチャットボットの違いとは？特徴と活用方法を解説

近年、チャットボットは多くの企業で導入が進んでおり、業務効率化のツールとして欠かせない存在になっています。

また、ChatGPTやGeminiなどをはじめとした生成AIと連携したチャットボットサービスも普及が進んでおり、その仕組みや従来のAIチャットボットの違いについて興味を持たれている方も多いのではないでしょうか。

今回は、従来のAIチャットボットと生成AIと連携したチャットボットの特徴をはじめ、それぞれのメリット・デメリット、効果的な活用方法について解説します。

ここで紹介する情報をもとに、自社の業務や目的に合ったチャットボットを選ぶ際の参考にしてください。

従来のチャットボットの特徴

従来のチャットボットは、大きく「シナリオ型（ルールベース）」と「AI型（辞書ベース）」に分けられますが、一般的にAIチャットボットと呼ばれるものはAI型（辞書ベース）を指すことが多いです。

その主な特徴は、ユーザーの質問に対し、あらかじめ学習（登録）したデータ（辞書やFAQ）などを元に、AIが適切な回答を「検索」して表示するという点にあります。

フリーワードでの質問にもある程度柔軟に対応できますが、これはあくまで学習済みデータの中から最も近い回答を選んでおり、新しい文章を生成しているわけではありません。

そのため、複雑な質問や学習していない内容には対応が難しく、より自由度の高い対話や新しい回答生成が求められる場合には、生成AIと連携したチャットボットの活用が検討されることになります。

生成AIと連携したチャットボットの特徴

生成AIと連携したチャットボットは、あらかじめ学習したデータに加え、データベース上のあらゆるデータを参照しながらユーザーの質問に応じて、文章をリアルタイムで生成できます。

これにより、あらかじめ学習させた内容以外の質問にも、より柔軟に対応できる点が従来のAIチャットボットとの大きな違いです。

特に「RAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）」と呼ばれる技術の登場により、検索した情報をもとに生成精度を高め、企業独自の最新情報を反映しつつ、誤情報（ハルシネーション）を抑えて回答を提示できます。

ユーザーからどのような質問があったとしても回答文を提示することが可能で、従来のAIでは対応が難しかった「表現の揺れ」などにも対応することができます。また、自然な文章で応答できる点も大きな特徴です。

生成AIの仕組み【ディープラーニングと機械学習技術】

生成AIチャットボットは、ディープラーニング（深層学習）を基盤として構築されています。

ディープラーニングは、人間の脳の神経回路網を模した「ニューラルネットワーク」を多層的に重ねた技術で、膨大なデータからパターンやルールを学習できます。

特に「Transformer（トランスフォーマー）」というモデルの登場以降、言語処理能力が飛躍的に向上し、ChatGPTのような大規模言語モデル（LLM）が誕生しました。生成AIチャットボットは、このLLMが文章理解と生成の中心技術として用いられています。

この高度なAIは、以下のような機械学習の技術を組み合わせてトレーニングされています。

参考：ディープラーニング（深層学習)と機械学習の違いとは？｜WWGスペース

教師あり学習

教師あり学習とは、教師となる適切な回答データを与えて、AIに学習させる手法です。

例えば、あらかじめアルファベット表の「これはA」「これはB」などの知識をAIに学習させることで、字体の異なるアルファベット表の中からも適切なアルファベットを判別できるようになる、という学習手法です。

教師なし学習

教師なし学習とは、明確な質問や回答を用意せずに、いくつかのデータのパターンをAIに学習させる手法です。

教師なし学習の中には「主成分分析」や「クラスター分析」などがあり、主成分分析で「問い合わせ」「要望」などの大まかな分析を行い、クラスター分析で「商品に関する質問」「店舗に関する質問」などの細かなグルーピングを行っていきます。

このような分析とグルーピングを繰り返し行うことで、あらかじめ明確な回答を用意しなくても、AIが自ら共通する特徴をピックアップし、質問内容に沿った適切な回答を提示できるようになります。

強化学習

強化学習とは、AIが与えられたデータを元に試行錯誤を行い、データの価値を最大化する学習手法です。

強化学習ではAIが提示した回答に点数を付け、その結果をもとに、より良い回答を導く傾向を学習していきます。

生成AIと連携したチャットボットと従来型AIチャットボットの違い

生成AIと連携したチャットボットと従来のAIチャットボットでは、回答を提示するにあたって以下のような違いがあります。

	生成AIチャットボット	従来のAIチャットボット
学習元	学習データ＋ユーザーからの入力情報	学習データ
回答過程	適切な回答を「生成」	適切な回答を「検索」
内容	新しい文章を生成	学習済みデータから回答

このように、従来型のAIチャットボットは学習済みデータの中から最も適切な回答を「検索」するのに対し、生成AIチャットボットはユーザーの入力に応じて新しい文章を「生成」できるという点に大きな違いがあります。

従来型との違いからメリット・活用事例まで整理するなら「生成AIチャットボットとは？従来型との違い・メリット・活用事例」も参考にしてください。

次の章では、それぞれのメリット・デメリットや、効果的な活用方法について詳しく解説します。

従来のAIチャットボットのメリット・デメリット

従来のAIチャットボットには、以下のようなメリット・デメリットがあります。

【メリット】

• ルールベース対応に特化
• 学習済みデータに基づく正答率の高さ

【デメリット】

• 複雑な問い合わせや想定外の質問には対応が難しい

従来型AIチャットボットは、定型的な問い合わせなどの自動化に非常に適しています。学習済みデータから正確に回答を提示できるため、顧客の信頼向上や企業イメージにも良い影響が期待できます。

一方で、あらかじめ学習していない内容や複雑な質問には対応が難しいため、利用シーンを選ぶ必要があります。

従来のAIチャットボットの効果的な活用方法

辞書ベースのAIチャットボットは、「正確性」と「スピード」を活かせる場面で効果を発揮します。

簡単なFAQ対応

あらかじめ学習させたデータを元に回答を提示することから、簡単なFAQ対応に適しています。

例えば、営業時間に関する質問や返品方法、店舗情報に関することなどの簡単なFAQ対応を従来のAIチャットボットで自動化することで、顧客サポートの効率化やオペレーター・スタッフの負担軽減に効果を発揮できます。

定型タスクの自動化

定型的なタスクの自動化も、従来のAIチャットボットに適した活用方法です。

例えば、飲食店や宿泊施設での予約手続きやユーザー情報の変更、請求情報の確認といった定型的なタスクを従来のAIチャットボットで自動化することによって、処理スピードが向上し、スタッフの負担軽減や業務効率化に繋がります。

定型業務の自動化

従来のAIチャットボットは、定型的な業務を自動化することにも適しています。

例えば、企業が行う返品の処理や、スクリプト化された書類の作成などあらかじめ決まった手順・作業の一部を自動化することで、業務効率のアップや作業時間の短縮に効果的です。

生成AIと連携したチャットボットのメリット・デメリット

一方、生成AIと連携したチャットボットのメリット・デメリットには、以下のようなものがあります。

【メリット】

• 高い柔軟性
• 会話の自然さ

【デメリット】

• 十分な量と質のデータ量が必要
• 誤った回答をするリスク
• セキュリティリスク

生成AIチャットボットは、ディープラーニング技術により従来型より柔軟かつ自然な対応ができる点が大きなメリットです。ただし、学習・参照データの質や量が十分でない場合や、オープンデータを利用する際には誤った回答を生成するリスクがあります。

また、個人情報を扱う場合は、生成AIに共有されないよう適切な制御が必要です。

生成AIと連携したチャットボットの効果的な活用方法

生成AIチャットボットは、その「柔軟性」と「生成能力」を活かし、より高度な業務で効果を発揮します。

パーソナライズされたFAQ対応

生成AIと連携したチャットボットは、ユーザーの情報や行動履歴に基づいて、ユーザーごとに最適化した回答を提示することができます。

例えば、「先日購入した商品」という曖昧な表現でも該当商品を特定したり、返品に関する質問には「該当商品の返品期限」などの関連情報を一緒に提示したりといったことも可能です。

このようにユーザーにあわせたFAQ対応によって、顧客満足度の向上や、オペレーター・スタッフの負担軽減、人手不足のカバーなどに繋がります。

カスタマイズされたマーケティング施策

生成AIと連携したチャットボットは、ユーザーの行動履歴に基づいて、おすすめ情報などを提示することができます。

例えば、閲覧履歴や購入履歴をもとに、特定のターゲットに対するキャンペーン情報を生成し、表示させることができます。

このような効果的なマーケティング施策にて、クロスセル・アップセルによる売上向上や効率的な市場アプローチが可能になります。

効率的な社内サポート

生成AIと連携したチャットボットは、企業が持つあらゆるデータを参照し回答を提示できるため、効率的な社内サポートに貢献します。

例えば、カスタマーサポートの場面ではオペレーターの支援に活用できます。都度マニュアルや担当者に確認せずとも、AIが即座に質問者の意図を理解して最適な回答を提示するため、応対品質の向上とスピードアップを同時に実現可能です。

これにより、会社全体の業務効率化や、ナレッジの平準化、担当者の負荷軽減など様々なメリットに繋がります。

それぞれの特徴を理解し、自社に合うチャットボットを導入しよう

生成AIチャットボットと従来のAIチャットボットでは、回答の提示方法が「生成」か「検索」かで大きく異なり、それぞれ得意分野も異なります。

生成AIチャットボットは、想定外の質問やパーソナライズ対応など、高度な顧客対応に向いています。一方、従来型AIチャットボットは、定型的な問い合わせやルール化された業務の自動化に適しています。

それぞれの特徴を理解し、業務や目的に合ったチャットボットを検討することをおすすめします。

生成AIとも連携し、複数のAIエージェントが役割分担して情報を横断活用できる「CAT.AIマルチAIエージェント for Chat」なら、複雑な業務や多様な問い合わせへの対応に加え、テキストだけでなくPDFなどの資料形式での出力や要約レポートの生成など、最適な回答を自動生成することも可能です。

複数のAIエージェントがどのように統合的に動き、どのようなアウトプットを提示できるのか、その具体的な仕組みに興味がある方は、ぜひ資料をご覧ください。