AIチャットボットとは？仕組み・メリット・事例と厳選製品紹介
投稿日：2020年1月9日 ｜ 更新日：2026年10月30日
顧客対応の効率化やCX（顧客体験）向上を目指す企業において、「AIチャットボット」の導入が急速に進んでいます。特に近年は、大規模言語モデル（LLM）やRAG（検索拡張生成）といった最新AI技術の台頭により、従来のチャットボットでは難しかった「文脈を理解した自然な対話」や「複雑な問い合わせへの高度な自動応答」が可能になりました。
しかし、「従来のチャットボットやChatGPTと具体的に何が違うのか」「数あるサービスの中から自社に合った製品をどう選べばよいのか」とお悩みの方も多いのではないでしょうか。
本記事では、AIチャットボットの基本的な仕組みやメリット・デメリットをはじめ、導入を成功に導く具体的なステップから最新の企業事例までを網羅的に解説します。さらに、国内外の主要なAIチャットボット・AIエンジンを厳選して紹介していますので、自社の課題解決に最適なシステム選びの参考にしてください。
＜目次＞
- AIチャットボットとは
- AIチャットボットの種類
- AIチャットボットの仕組みと構成技術
- AIチャットボットでできること・主な活用シーン
- AIチャットボットのメリット・デメリット
- AIチャットボット導入の流れ
- AIチャットボットの活用事例
- 国内外の主要なAIチャットボット製品・エンジン
- まとめ
AIチャットボットとは
AIチャットボットとは、人工知能（AI）を活用し、ユーザーから入力された質問や依頼に対して自動で回答するシステムです。Webサイトやアプリ、社内ポータル、メッセージングサービスなどに設置され、問い合わせ対応や情報検索を自動化する目的で利用されています。
従来のチャットボットでは、あらかじめ設定された選択肢やキーワードをもとに回答を返す仕組みが一般的でした。一方、AIチャットボットでは自然言語処理や機械学習、大規模言語モデルなどを活用し、文章の意味や文脈を踏まえた柔軟な応答が可能です。
近年では、FAQへの自動回答にとどまらず、顧客の質問に応じた情報案内や商品の提案、問い合わせ内容の分類など多岐にわたる用途で活用されています。生成AIの普及に伴って対応できる領域も広がっており、カスタマーサポートの生産性向上を目指して導入を進める企業が増加しています。
AIチャットボットと従来のチャットボットの違い
従来型のチャットボットは、あらかじめ作成したルールやシナリオに沿って回答する「ルールベース型」が中心でした。例えば、「料金について」という選択肢を押すと料金ページを案内するなど、想定した会話の範囲では安定した対応ができます。
一方で、想定されていない表現や複雑な質問には対応しにくいという課題がありました。AIチャットボットは、自然言語処理や機械学習などを利用し、ユーザーが入力した文章の意味を解析して回答します。そのため、「料金を教えて」「いくらかかりますか」など表現が異なる質問でも、同じ意図の問い合わせとして処理できる場合があります。
さらに生成AIを組み込んだAIチャットボットでは、用意された回答をそのまま返すだけでなく、ユーザーの質問に合わせて文章を生成することも可能です。ただし、自由度が高い分、誤回答を防ぐための回答範囲の設定やデータ管理も重要になります。
AIチャットボットとChatGPTなどの対話型サービスとの違い
OpenAIのChatGPT、GoogleのGemini、AnthropicのClaudeといったAI技術（生成AI）を使って作られた対話型サービスは、大規模言語モデルを利用して質問への回答や文章作成などを行うことができます。一方、AIチャットボットは、AIを活用してユーザーとの会話を自動化するシステム全般を指す言葉です。そのため、例えばChatGPTそのものとAIチャットボットが同義というわけではありません。
企業向けのAIチャットボットでは、生成AIに加えて、自社FAQやマニュアルとの連携、有人チャットへの切り替え、問い合わせ履歴の管理などさまざまな機能が組み合わされています。大規模言語モデルについても、OpenAIのモデルだけでなく、複数のモデルを用途に応じて利用することが可能です。
つまりChatGPTなどの対話型サービスは生成AIを利用できるサービスの一つであり、AIチャットボットを構成する技術として活用される場合があります。カスタマーサポート用途では、単に生成AIを利用するだけでなく、自社情報に基づいて安全かつ正確に回答できる仕組みを構築することが重要です。
AIチャットボットの種類
一口に「AIチャットボット」と言っても、搭載されている技術や得意とする領域によっていくつかの種類に分かれます。ここでは、現在ビジネスシーンで主流となっている4つのタイプを取り上げ、それぞれの特徴を解説します。自社の解決したい課題や、準備できるデータ（FAQなど）に合ったタイプを見極めるための参考にしてください。
FAQ・検索型AIチャットボット
FAQ・検索型AIチャットボットは、あらかじめ登録した質問と回答のデータから、ユーザーの質問に近い回答を検索して提示するタイプです。自然言語処理やベクトル検索などを利用することで、ユーザーがFAQと完全に同じ文章を入力しなくても、質問の意図を推測して適切な回答を表示できます。
回答内容が事前に登録されたFAQに限定されるため、企業側が回答を管理しやすいことが特徴です。また、生成AIのように存在しない情報を作り出すリスクも防げます。
一方で、登録されていない質問には回答できないため、FAQデータを継続的に追加・改善する必要があります。問い合わせ内容がある程度定型化されているカスタマーサポートや社内ヘルプデスクなどと相性のよい方式です。
該当する導入事例が見つかりませんでした。
生成AI型チャットボット
生成AIチャットボットは、大規模言語モデルなどの生成AIを活用し、ユーザーの質問に応じて回答文を生成するタイプです。あらかじめ登録された文章をそのまま提示するのではなく、質問の内容や会話の文脈に応じて自然な文章を作成できます。
そのため、質問の言い回しが多様なケースや、複数の情報を組み合わせて説明する必要がある問い合わせにも柔軟に対応できます。また、会話の流れを踏まえながら追加質問に回答できるため、従来型チャットボットより自然なコミュニケーションが可能です。
RAG型AIチャットボット
RAG型AIチャットボットとは、「検索」と「生成AI」を組み合わせたチャットボットです。
RAGは「Retrieval-Augmented Generation（検索拡張生成）」の略で、ユーザーから質問を受けると、まず社内文書やFAQなどから関連する情報を検索します。その検索結果を生成AIに渡し、取得した情報をもとに回答文を作成するのが基本的な仕組みです。生成AI単体で回答する場合と比べて、自社の商品情報や規定、マニュアルなどに基づいた回答を生成しやすくなります。
また、生成AIそのものを再学習させなくても、参照する文書を更新することで回答に最新情報を反映しやすい点も特徴です。カスタマーサポートだけでなく、社内問い合わせやナレッジ検索などでもRAGの活用が広がっています。
AIエージェント型チャットボット
AIエージェント型チャットボットは、与えられた目標に向けて自律的にタスクを計画・実行したり、従来のワークフローと生成AIの高度な文脈理解・判断力を組み合わせたりして、業務の完結までを自動化するタイプです。
単に質問へ回答するだけでなく、ユーザーの意図を汲み取って必要な外部システムと連携し、手続きやデータ処理などの複雑なプロセスを完了させることができます。コンタクトセンター（コールセンター）をはじめとする実際の業務に適用する場合、定型的な判断や要約・分類をAIが支援する「ワークフロー型」の活用が主流です。
複雑な条件分岐を伴う手続きの自動化やオペレーター業務の効率化に貢献する一方で、重要な操作の前にユーザーやオペレーターに確認するといった安全性の確保や、既存システムとの連携設計、運用の内製化といった体制構築が重要となります。
AIチャットボットの仕組みと構成技術
AIチャットボットは、人間が入力した自由な文章（自然言語）をどのように理解し、的確な回答を返しているのでしょうか。それを実現している裏側には、AIを支える複数の高度なテクノロジーが存在します。ここでは、AIチャットボットを構成する5つの主要な技術について解説します。
自然言語処理
自然言語処理とは、人間が普段使っている言葉をコンピューターで分析・処理する技術です。AIチャットボットでは、ユーザーが入力した文章から単語や意味、質問の意図などを解析するために利用されています。
例えば「商品がまだ届いていません」と入力された場合、単なる文字列ではなく「配送状況について確認したい問い合わせ」として認識する必要があります。自然言語処理を利用することで、言い回しや表現が多少異なっていても、似た意味の質問として処理できるようになるのです。
また、文章の分類やキーワード抽出などにも自然言語処理が使われています。ユーザーが自然な文章で問い合わせできるAIチャットボットを実現するための基盤となる技術です。
機械学習
機械学習とは、大量のデータから規則性や特徴をコンピューターに学習させる技術です。AIチャットボットでは、ユーザーの質問を分類したり、適切な回答候補を判断したりするために活用されます。
例えば、過去の問い合わせデータを学習することで、「解約したい」「契約を終了したい」といった表現を同じ問い合わせカテゴリとして分類できます。ルールをすべて人間が設定する方法と比べて、多様な表現に対応しやすくなることが特徴です。
また、利用データを分析しながらモデルを改善することで、回答精度を高めることもできます。ただし、学習データの量や品質によって精度が変わるため、適切なデータを準備することが重要です。
大規模言語モデル（LLM）
大規模言語モデル（LLM：Large Language Model）は、大量の文章データを学習し、人間のような自然な文章を理解・生成できるAIモデルです。生成AI型チャットボットでは、質問に対する回答文を作成する中心的な技術として利用されています。
従来のチャットボットでは、あらかじめ登録した文章から回答を選択するケースが一般的でした。LLMを利用すると、質問内容や会話の流れを踏まえながら、その場で回答文を生成できます。
一方で、LLMは必ずしも企業固有の商品情報や最新情報を正確に把握しているわけではありません。そのため企業向けAIチャットボットでは、RAGなどを組み合わせて自社データを参照させる方法が広く利用されています。
ベクトル検索
ベクトル検索は、テキストデータを数値の列（ベクトル）に変換し、その「意味の近さ」を計算することで、膨大なFAQデータの中から最適な回答を抽出する技術です。RAGの関連情報を検索する部分にも使われており、従来の「キーワード一致型」の検索では拾えなかった質問にも対応しやすくなります。
従来の検索が「紛失」と「失くした」という異なる単語を別物として扱っていたのに対し、ベクトル検索ではこれらが似た意味を持つことをAIが数値的に理解します。そのため、ユーザーが自然な文章や曖昧な表現で質問しても、意図に近いFAQを提示することが可能です。
また、既存のFAQデータをそのまま活用できるため、導入時の学習データの準備や運用時のチューニング負荷を大幅に軽減できる点も特徴です。金融機関のように厳格な情報管理が求められる現場でも、登録されたFAQという根拠のある情報のみを提示するため、生成AIのように存在しない情報を作り出すリスクを防ぎつつ高度な自動応答を実現できます。
＜プレスリリース＞
みずほ証券、「MOBI BOT AI Vector Search（現 MOBI BOT GenAI）」を導入、チャットボット上での よくある質問の検索精度向上とコンタクトセンター業務効率化を実現
RAG（検索拡張生成）
RAGは、外部の情報を検索したうえで、その情報を生成AIに渡して回答を生成する技術です。ユーザーから質問を受けると、FAQやマニュアル、Webページなどから関連情報を検索し、取得した内容をLLMに提供します。LLMは検索結果を参考に回答を作るため、自社固有の情報や最新の情報に基づいた回答を生成しやすくなります。
また、生成AIの学習データだけに依存しないため、ハルシネーションを抑制する有効な手段としても利用されています（有効ですが完全には防げません。詳しくは「デメリット」の章で解説します）。例えば製品マニュアルをRAGの検索対象に設定すれば、「この製品の設定方法を教えて」といった質問にもマニュアルの内容に基づいて回答可能です。企業向けの生成AIチャットボットを構築するうえで、不可欠な技術の一つとなっています。
AIチャットボットでできること・主な活用シーン
高度な技術を搭載したAIチャットボットは、単なる「自動応答ツール」にとどまらず、企業の多様な業務課題を解決する手段として導入が進んでいます。具体的にビジネスの現場でどのような業務を任せることができるのか、代表的な5つの活用シーンをご紹介します。
よくある問い合わせへの自動回答
AIチャットボットの代表的な用途が、よくある問い合わせへの自動回答です。営業時間や料金、サービスの利用方法、各種手続きなど、繰り返し発生する質問をチャットボットに任せることができます。
従来、こうした問い合わせは電話やメールでオペレーターが個別に対応する必要がありました。AIチャットボットを導入すれば、ユーザー自身が質問を入力し、その場で回答を確認できます。結果として、問い合わせ件数の削減やオペレーターの負担軽減に大きく貢献します。
また、オペレーターは複雑な相談や個別判断が必要な問い合わせに時間を使いやすくなるため、サポート業務全体の効率化も期待できます。
24時間365日の問い合わせ対応
AIチャットボットは人間のオペレーターとは異なり、営業時間に左右されず問い合わせを受け付けられます。そのため、夜間や休日を含めた24時間365日の顧客対応を実現できます。
ユーザー側にとっても、営業時間まで待ったり、電話窓口の受付時間を確認したりする必要はありません。疑問が発生したタイミングですぐに自己解決できるため、利便性の飛躍的な向上につながります。特にECサイトやオンラインサービスなど、時間帯を問わず利用されるサービスで高い効果を発揮します。
ただし、チャットボットだけでは対応できない問い合わせに備え、有人窓口の受付時間や問い合わせ方法も案内しておくことが重要です。
各種手続き・申し込みのサポート
AIチャットボットは質問への回答だけでなく、申し込みや各種手続きの案内にも活用できます。例えば住所変更や予約、資料請求などについて、必要な情報を会話形式で確認しながらユーザーを適切なページへ誘導できます。
Webサイト上に多数のメニューがある場合、ユーザー自身が目的のページを探すのは負担になることがあります。チャットボットで「住所を変更したい」などと入力すれば、必要な手続きやリンクを直接案内することが可能です。
外部システムと連携すれば、チャット画面上で予約や申し込みまで完結させる仕組みを構築できる場合もあります。問い合わせ対応と手続きを一体化することで、ユーザーの離脱防止やCX向上にもつながります。
有人オペレーターへのエスカレーション
すべての問い合わせをAIチャットボットだけで解決できるとは限りません。個別の契約情報を確認する必要があるケースや、クレームなど慎重な対応が求められる問い合わせでは、有人オペレーターによる対応が適しています。そのためAIチャットボットには、一定の条件で有人チャットや電話窓口へ切り替えるエスカレーション機能が求められます。
チャットボットが事前に問い合わせ内容や氏名などを確認しておけば、その情報をオペレーターへ引き継ぐことも可能です。ユーザーが同じ内容を最初から説明する必要がなくなるため、対応時間の短縮にもつながります。AIと人間を適切に役割分担することが、カスタマーサポート全体の品質を高めるポイントです。
マーケティング・顧客接点での活用
AIチャットボットは、カスタマーサポートだけでなくマーケティング領域でも活用できます。Webサイトを訪れたユーザーに目的や希望条件を質問し、適した商品やサービスを案内するといった利用方法があります。例えば商品数の多いECサイトであれば、用途や予算をヒアリングしながら商品候補を提示することで、購入をサポートできます。
また、資料請求や問い合わせフォームへ誘導し、見込み顧客の獲得につなげることも可能です。チャットで得られた質問やニーズを分析すれば、WebサイトやFAQの改善にも活用できます。このようにAIチャットボットは、問い合わせ対応だけでなく、顧客との接点を強化する仕組みとしても利用されています。
AIチャットボットのメリット・デメリット
AIチャットボットの導入には、業務効率化や顧客満足度の向上といった多くのメリットがある一方で、運用面での注意点やデメリットも存在します。「導入したものの期待した効果が得られなかった」という事態を防ぐためにも、メリットとデメリットの双方を正しく理解し、自社に最適な運用体制を検討していきましょう。
AIチャットボットのメリット
まず、AIチャットボットのメリットをご紹介します。
1つ目は、言い回しの違いや想定外の質問にも対応しやすいことです。シナリオ型チャットボットでは、登録されていない内容には返答できません。AIチャットボットは質問の意味や意図を読み取るため、「料金を教えて」「いくらかかりますか」のように表現が違っても、同じ質問として扱えます。生成AIやRAGを使うタイプなら、FAQにない質問にも、マニュアルなどの参照文書をもとに回答できます。
2つ目は、利用ログの分析から改善点を見つけやすく、段階的に精度を高められる点です。回答に至らなかった質問や有人対応に移行したケースを確認することで、不足しているFAQや修正が必要な参照データを特定できます。AIが自動で学習を進めるわけではありませんが、継続的な調整を行うほど、自己解決率や回答精度の向上を図ることが可能です。
3つ目のメリットとして、オペレーターの負担を軽減しやすい点が挙げられます。対応できる質問の幅が広がるため、人手を介さずに完結できる問い合わせの増加を見込めるでしょう。FAQや参照データを継続的に整備すれば、自動対応の範囲をさらに広げることも可能です。複雑な相談や個別判断が必要な問い合わせのみを有人対応へ引き継ぐことで、サポート業務全体の効率化につながります。
AIチャットボットのデメリット
一方、AIチャットボットにもデメリットはあります。導入や活用を考える際に留意すべき点をご紹介します。
1つ目は、運用開始後も参照データの整備と調整が欠かせない点です。生成AIやRAGを使うタイプは、FAQやマニュアルの内容をもとに回答するため、参照データが古かったり、同じ内容で矛盾した記述があったりすると、回答の精度が低下してしまいます。導入時に整備して終わりにせず、回答できなかった質問や有人対応に切り替わった質問を確認しながら、継続的に改善することが求められます。なお、製品によっては利用量に応じたモデル利用費も発生するケースもあります。運用開始後のサポート体制が充実しているかも、製品選びの重要な検討ポイントと言えるでしょう。
2つ目は、セキュリティとプライバシー面での懸念です。AIチャットボットが扱う情報が機密性の高いものである場合、データの取り扱いに関するリスクが生じます。利用者が個人情報を入力する可能性もあるため、データの保管場所や外部のAIモデルへ送信される情報の範囲をあらかじめ確認しておく必要があります。さらに、悪意のある入力によってAIの回答制限を回避しようとする攻撃（プロンプトインジェクション）への対策も不可欠です。
3つ目は、ハルシネーションが起こる可能性があることです。生成AIを使うAIチャットボットでは、事実と異なる内容をもっともらしく回答する「ハルシネーション」が発生する恐れがあります。RAG型のように自社データを参照させたとしても、検索結果の取り違えや情報の古さによって誤回答を完全に防ぐことはできません。そのため、回答範囲の制御や参照する情報源の限定に加え、回答できない質問を有人窓口へ案内する仕組みを組み合わせることが不可欠となります。
最後に、AIエンジンによって精度にばらつきが出る点も挙げられます。搭載されているAIエンジンは製品ごとに異なるため、自社が解決したい課題や導入目的に合致したものを選ぶことが重要です。
AIチャットボット導入の流れ
AIチャットボットは「システムを導入して終わり」ではありません。事前の綿密な準備から、運用開始後の継続的な改善（チューニング）までを見据えた計画が成功の鍵を握ります。ここでは、チャットボットの導入効果を最大化するための具体的なプロセスを、6つのステップに分けて解説します。
導入目的とKPIを明確にする
最初に、AIチャットボットを導入する目的を明確にします。「問い合わせを自動化したい」といった曖昧な目的だけでは、導入後に効果を判断することが難しくなります。
例えば、「電話問い合わせを20%削減する」「問い合わせの自己解決率を高める」「営業時間外の問い合わせに対応する」など、具体的な課題を設定します。そのうえで、目的に対応するKPIを決めておくことが重要です。
代表的な指標には、チャットボット利用数、回答率、自己解決率、有人対応への転送率などがあります。導入前の問い合わせ件数や対応時間も計測しておけば、導入前後の効果を比較しやすくなります。
問い合わせ内容を整理する
次に、現在発生している問い合わせの内容を整理します。電話やメール、チャットなどの問い合わせ履歴を分析し、どのような質問がどの程度発生しているか確認します。問い合わせをカテゴリごとに分類すると、AIチャットボットで自動化しやすい領域を判断しやすくなります。例えば「営業時間」「料金」「手続き方法」など、回答が定型化できる質問は、チャットボットとの相性がよい領域です。
一方、個別の契約状況や顧客の事情によって回答が変わる問い合わせは、有人対応が適している場合があります。問い合わせ内容を可視化してからAIと人の役割分担を設計することが、導入成功につながります。
自社に適したAIチャットボットを選定する
問い合わせ内容と導入目的を整理したら、自社に適したAIチャットボットを選定します。製品によって、FAQ検索を得意とするものや生成AIを活用するもの、有人チャットとの連携に強いものなど特徴が異なります。まず確認したいのは、自社が解決したい問い合わせに必要な機能が備わっているかという点です。
あわせて、既存のCRM（顧客管理システム）やFAQシステム、Webサイトなどと連携できるかの検証も必要です。生成AIを利用する場合には、自社データをどのように参照させられるのか、回答範囲を適切に制御できるかもチェックポイントとなります。また、セキュリティや個人情報の取り扱い、運用支援体制なども含めて総合的に比較検討しましょう。
FAQ・ナレッジなど回答データを準備する
AIチャットボットの回答精度を高めるためには、参照元となるFAQやナレッジを整備する必要があります。既存のFAQページやマニュアル、社内文書などをそのまま登録するだけでは、十分な回答精度が得られない場合があります。まずは情報が最新か、同じ内容について矛盾した記述がないかを確認します。
また、一つの文書に複数のテーマが混在している場合は、情報を整理することでAIが適切な情報を検索しやすくなります。RAG型のAIチャットボットでは、参照データの品質が回答精度に大きく影響します。そのため、AI導入を機にFAQやマニュアルそのものを整理することも重要な取り組みとなります。
テスト運用を実施する
本格導入の前には、対象範囲を限定してテスト運用を行うことが重要です。実際に想定される質問を入力し、適切な回答が返されるか確認します。特に、表現を変えた質問や曖昧な質問に対してどのような回答をするかを確認します。
また、回答できない質問に対して無理に回答せず、適切に有人窓口などを案内できるかも重要です。社内の担当者だけでテストすると質問パターンが偏る場合があるため、実際の問い合わせ履歴を利用する方法も有効です。テストで見つかった問題を修正したうえで、段階的に対象ユーザーを広げると安全に導入できます。
導入後も回答精度を継続的に改善する
AIチャットボットは、導入すればそのまま使い続けられるものではありません。利用開始後にユーザーの質問や回答結果を分析し、定期的に改善する必要があります。特に確認したいのは、チャットボットが回答できなかった質問や、有人対応へ切り替わった問い合わせです。これらを分析することで、不足しているFAQやユーザーが求めている情報を把握できます。
また、商品やサービスの変更に合わせて、参照するナレッジを最新の状態に保つことも重要です。回答精度や自己解決率などのKPIを継続的に確認しながら改善を繰り返すことで、AIチャットボットの導入効果を高められます。
AIチャットボットの活用事例
実際にAIチャットボットを導入した企業は、どのような課題を抱え、どのようなアプローチで解決に至ったのでしょうか。ここでは、コンタクトセンターの業務効率化や自己解決率の大幅な向上、そして顧客体験（CX）の改善に成功した3社の事例をご紹介します。
みずほ証券株式会社
みずほ証券では、相場状況により変動する呼量の予測が困難である点、オペレーターの採用難やコロナ禍の出社抑制に伴う応答率維持に向けたセルフチャネルの強化が課題でした。
こうした課題解消のため、24時間365日対応が可能なボイスボット「MOBI VOICE」をはじめ、有人チャット「MOBI AGENT」およびチャットボット「MOBI BOT」（現「MOBI BOT GenAI」）を順次導入しました。
これにより、営業時間外の問い合わせ対応や顧客ニーズに合わせたサポートが可能になり、電話への入電集中が緩和され呼量が平準化された結果、有人チャット利用者の95%超が満足と評価する水準へと向上しました。
さらに、ボイスボットの音声認識のルール設定に幅を持たせる工夫により、幅広い年齢層のお客さまがスムーズに利用できる環境が整備されました。今後はデータベース連携やオペレーションの高度化により対応領域を拡大し、さらなる自動化とエフォートレスな顧客体験の提供を見込んでいます。
みずほ証券さまの事例紹介をまとめた導入事例PDFは
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ファンケル株式会社
ファンケルでは、従来型のチャットボットにおいて、利用者が最適な回答を得られずに途中離脱してしまう点や、膨大な商品数・頻繁なキャンペーンに対応するためのシナリオ設計・更新・検証作業の負荷が限界に達している点、さらにデジタル化を背景としたテキストチャネル拡充の必要性が課題でした。
こうした課題解消のため、自然な文章での質問に対応し、既存のFAQデータをそのまま活用できる高い検索精度を持った「MOBI BOT GenAI」を導入しました。
これにより、意図を汲み取った的確な回答提示が可能になり、チャットボットでの解決率が約30%向上しました。また、シナリオ型運用を原則廃止したことで、最大1週間かかっていたメンテナンス作業が約1時間に短縮され、管理業務の生産性が飛躍的に改善されました。創出された時間はオペレーターの教育やブランド体験の向上に充てられ、チャットでの自己解決促進と並行して、事前質問把握による有人対応の円滑化といったCXとEXの好循環を生み出しています。
ファンケルさまの事例紹介をまとめた導入事例PDFは
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LINE MUSIC株式会社
LINE MUSICでは、コンタクトセンターに寄せられる年間約2万通のメールの多くは利用者が自己解決できる内容である点、精度の高いチャットボット運用のために利用者動向のデータ分析など難易度の高い業務を効率的に行うことができる運用の仕組みの確立が課題でした。
こうした課題解消のため、シナリオ編集が誰でも簡単にでき、高度かつ使いやすい利用者動向などの分析機能がある「MOBI BOT」（現「MOBI BOT GenAI」）を導入しました。これにより、AIチャットボット運用と詳細な分析が自社内で可能になり、運用が効率化された結果、AIチャットボット利用者満足度が10%向上しました。さらにAIチャットボットとFAQサイトの連動により、問い合わせ発生からほぼリアルタイムでFAQサイトを更新できる環境が整備されました。FAQサイトの更新頻度の向上と内容の充実により、自己解決率の約20%改善を見込んでいます。
LINE MUSIC さまの事例紹介をまとめた導入事例PDFは
こちらからもダウンロードいただけます。
国内外の主要なAIチャットボット製品・エンジン
現在、国内外のAIチャットボット製品およびAIエンジンから、富士キメラ総研の市場調査などを参考に、主要な製品を紹介します。国内は導入しやすいSaaS型の製品が中心で、海外は開発・構築の自由度が高い基盤型が中心です。性質が異なるため、掲載順は優劣を示すものではありません。搭載しているAIの強みやサポート体制、得意とする連携機能は製品によって大きく異なります。自社の要件や解決したい課題と照らし合わせながら、最適なソリューション選びにお役立てください。なお、掲載内容は2026年10月時点の各社公式情報に基づいています。
国内製のAIチャットボット製品・エンジン
まずは、国内の主要なAIチャットボット製品・エンジンをご紹介します。
PKSHA ChatAgent（パークシャ チャットエージェント／旧：PKSHA Chatbot）／（運営企業：株式会社PKSHA Technology）
株式会社PKSHA TechnologyのWebサイトより引用
株式会社PKSHA Technologyが提供するAIチャットボットが「PKSHA ChatAgent（パークシャ チャットエージェント / 旧：PKSHA Chatbot）」は、同社が自然言語処理や機械学習の研究成果をもとに開発したAIチャットボットです。
同社は特長として、生成AIと独自のアルゴリズムを組み合わせて複数の回答候補から最適な内容を選ぶこと、曖昧な質問には聞き返して意図を特定すること、誤回答や話題の脱線を防ぐ制御機能と悪意ある入力への防御機能を備えること、未解決の問い合わせについて要因分析から改善案の提案までを担うことを挙げています。
Webサイトやコンタクトセンターでの顧客対応に加え、社内問い合わせにも活用できるとされており、顧客対応と社内対応を同じ仕組みで整えたい企業が検討しやすい製品です。料金は公開されていないため、見積もりでの確認が必要です。
（PKSHA ChatAgentのサービスサイトはこちら）
KARAKURI chatbot（カラクリチャットボット）／（運営企業：カラクリ株式会社）
カラクリ株式会社のWebサイトより引用
カラクリ株式会社が提供する「KARAKURI chatbot」は、カスタマーサポート向けのAIチャットボットです。同社は、FAQとのナレッジ一元管理や有人チャットとの連携、データ連携による手続きの自動化に対応し、問い合わせをあきらめていた顧客の自己解決を促すとしています。
また同社は、既存のWebサイトの情報を知識源として活用でき、事前のFAQ・シナリオ整備なしで導入できる生成AIエージェント「GeN（Generative Navigator）」も提供しています。GeNは曖昧な質問に「聞き返し」で本当の意図を特定したうえで、最適な情報や手続きへ案内するとしています。
FAQを整備して育てていく運用か、Webサイトの情報を活かす生成AIエージェントか、自社の運用体制に合わせて選択肢を検討できる点が特徴です。
（KARAKURI chatbotのサービスサイトはこちら）
ChatPlus（チャットプラス）／（運営企業：チャットプラス株式会社）
チャットプラス株式会社のWebサイトより引用
チャットプラス株式会社が提供する「ChatPlus」（公式表記は「ChatPlus | AI AgentPlus」）は、Webサイトに設置するチャットツールで、有人チャットとAIチャットボットを組み合わせて運用できます。同社は、初期費用0円、月額1,500円（年契約時）からのプランを用意しています。
ただし、このミニマムプランは有人チャットが中心で、AIによる自動応答は上位プランが対象です。同社は、AIエージェントに役割を持たせて顧客対応や各種業務の自動化・高度化を実現する「AI AgentPlus」も提供しており、料金は個別見積もりとされています。
まず小さく始めて、必要に応じてプランを上げていきたい企業が検討しやすい製品です。AI機能の範囲と料金はプランごとに異なるため、事前に確認が必要です。
（ChatPlusのサービスサイトはこちら）
MOBI BOT GenAI（モビボットジェンエーアイ）／（運営企業：モビルス株式会社）
モビルス株式会社のWebサイトより引用
モビルス株式会社が提供する「MOBI BOT GenAI」は、チャットボット「MOBI BOT（モビボット®）」の新パッケージで、AIチャットエージェントです。シナリオ、Vector Search、RAG、生成AIアクション、WebSearchの5種類のAIチャット機能を1つのパッケージにまとめており、業務に合わせて組み合わせたり、後から追加したりできます。
導入前のアセスメントから稼働後の運用改善までを専任チームが支援する体制を標準で提供しており、継続利用率は99%以上（自社調べ、2026年5月時点）です。また、有人チャット「MOBI AGENT（モビエージェント®）」への引き継ぎや、PCI DSS準拠※1のセキュリティ機能群「Security Suite®（セキュリティスイート）」との連携にも対応します。なお、MOBI BOTは「7年連続チャットボット売上シェアNo.1」※2です。
コンタクトセンターで、シナリオ型から生成AI・RAGまで段階的に拡張したい企業が検討しやすい製品です。複数の機能を組み合わせるため、自社の運用体制に合わせた設計が必要です。
※1 「PCI DSS」認証：加盟店やサービスプロバイダにおいて、クレジットカード会員データの安全な取扱いを目的として策定された、クレジットカード業界のセキュリティ基準のこと。PCI DSS遵守では、他の個人情報保護制度と比べ、具体的なセキュリティポリシーの策定が求められる。クラッカー等による不正アクセスからサイトを保護し、サイトの改ざんや悪用、情報盗用などのリスクを低減する。
※2 「7年連続チャットボット売上シェアNo.1」出典：ITR「ITR Market View：対話型AI・機械学習プラットフォーム市場2024」
モビルス株式会社
海外製のAIチャットボットエンジン・製品
次に、海外製のAIチャットボットエンジン・製品を紹介します。ここでは、大手AI企業「IBM」「Google」「Microsoft」の3社を取り上げます。
Watson（ワトソン）／watsonx（運営企業：IBM）
IBMのWebサイトより引用
IBMの「Watson」は、ビジネス向けAIとして長く知られてきたシリーズで、現在は生成AIも扱えるAI製品群「watsonx（ワトソンエックス）」へ展開されています。チャットボットや業務自動化では、主に次の2製品が関わります。
・watsonx Orchestrate（オーケストレート）：IBMがAIエージェント構築のプラットフォームと位置づける製品です。チャットで自然言語の指示を出すと、人事・営業などの外部システムと連携して情報の検索や入力といった業務を実行します。（watsonx Orchestrateのサービスサイトはこちら）
・watsonx Assistant（旧：Watson Assistant）：カスタマーケア向けの対話型AIです。自然言語理解によって質問の意図を把握し、顧客サポート向けのテンプレートを使ってチャットボットを構築できます。
このほか、基盤モデルを扱う「watsonx.ai」、データストアの「watsonx.data」、AIの管理・説明性を担う「watsonx.governance」が土台となっています。
顧客対応にとどまらず、社内業務まで含めてAIエージェントを活用したい企業が検討しやすい製品群です。新規導入では、AssistantとOrchestrateの位置づけを公式情報で確認してください。
（watsonxのサービスサイトはこちら）
Dialogflow（ダイアログフロー）／（運営企業：Google）
GoogleのWebサイトより引用
Googleが提供する「Dialogflow」は、チャットボットや音声ボットを構築できるプラットフォームです。元は「api.ai」という名称で、2016年にGoogleに買収され、その後「Dialogflow」に改称されました。画面操作で構築できるため、比較的導入のハードルが低いとされています。
現在は、2つのエージェントタイプが提供されています。
・Conversational Agents（Dialogflow CX）：大規模で複雑な会話フローに適したタイプです。生成AIを使う「Playbooks」にも対応します。
・Dialogflow ES：小規模でシンプルなエージェント向けのタイプです。Googleは旧来のプラットフォームと位置づけており、無料で試せるTrial Edition（利用量に上限あり）があります。
Google Cloudの各サービスと組み合わせやすく、LINEやSlackなどのメッセージングツールとも接続できます。Geminiなど同社の生成AIとの統合も進められています。
すでにGoogle Cloudを利用している企業や、自社で設計・運用できる体制がある企業が検討しやすい製品です。
（Dialogflowのサービスサイトはこちら）
会話言語理解（CLU）※LUISの後継サービス／Copilot Studio（運営企業：Microsoft）
MicrosoftのWebサイトより引用
Microsoftの「会話言語理解（CLU：Conversational Language Understanding）」は、ユーザーの発話から意図（Intent）や対象（Entity）を抽出するサービスで、2026年3月31日に完全終了した「LUIS」の後継です。「Azure Language in Foundry Tools」（旧Azure AI Language）の機能の一つで、Microsoftは多言語対応、質問応答機能と組み合わせるオーケストレーション、Microsoft Foundryなど最新のAI開発ツールとの連携を特長として挙げています。
CLUは意図の理解を担う部品であり、単体でチャットボットが完成するわけではありません。企業向けのチャットボットを構築する場合は、自然言語またはグラフィカルなインターフェイスでエージェントを作成できる、会話型AIプラットフォーム「Copilot Studio」も選択肢になります。
Microsoft製品を中心にシステムを構築している企業や、自社で開発・組み込みができる体制がある企業が検討しやすい製品です。
（会話言語理解のサービスサイトはこちら／Copilot Studioのサービスサイトはこちら）
まとめ
本記事では、AIチャットボットの仕組みや種類、導入のメリットや成功事例、そして国内外の厳選ツールをご紹介しました。
AIチャットボットは、単なる「問い合わせの自動化・コスト削減ツール」の枠を超え、顧客にエフォートレスな体験価値を提供し、同時に従業員体験（EX）をも向上させる「AIエージェント」へと進化を遂げています。導入効果を最大化するためには、事前の目的（KPI）の明確化やナレッジの整備はもちろんのこと、「導入後にデータを分析し、継続的に改善（育成）できる体制とツール」を選ぶことが重要です。
モビルスが提供する「MOBI BOT GenAI」は、シナリオ型から生成AI・RAGまでを1つのパッケージにまとめたAIチャットエージェントです。「自己解決率が上がらない」「生成AIを安全にカスタマーサポートに組み込みたい」「日々のメンテナンス工数を削減したい」といった課題をお持ちの場合は、専任チームによる支援も含めてご相談ください。
MOBI BOT
国内シェアNo.1のAIチャットエージェント「MOBI BOT GenAI（モビボット ジェンエーアイ）」は、RAGやVector Searchなど多彩なAI・シナリオ型を、業務特性に合わせて自由に組み合わせられるフルパッケージサービスです。導入前のアセスメントから稼働後の定着支援まで、専任チームが一気通貫で伴走するカスタマーサクセス機能も標準搭載しています。
CRMや基幹システムとの連携はもちろん、チャットボットで解決が難しい問い合わせは有人チャット「MOBI AGENT」へシームレスに引き継ぎ、個人情報を扱う場面はセキュリティ「Security Suite」とも連携可能。柔軟なシステム連携により、チャットボットからオペレーター対応、本人確認を伴う手続きまで、あらゆる顧客接点にワンストップで対応します。
