チャットボットとは、お客様からの質問に、担当者に代わってプログラムが自動で答える仕組みです。お客様がチャットの画面に質問を入力すると、その場で答えが返ってきます。
答え方には大きく2つの種類があります。1つは「シナリオ型」で、あらかじめ用意した選択肢や決まった言葉に対して、決めておいた答えを返します。もう1つは「AI型」で、AIがお客様の文章を読み取り、自由に入力された質問にも答えます。どちらを選ぶかで、できることや向いている使い方が変わります。
チャットボットの種類
シナリオ型とAI型では、答えられる質問の範囲と、事前に用意する内容が違います。仕組みとあわせて、順にご説明します。
シナリオ型
シナリオ型とは、あらかじめ用意した会話の流れ（シナリオ）に沿って答えるチャットボットです。お客様に選択肢のボタンを見せ、選ばれたボタンに、用意しておいた答えを表示します。または、特定の言葉（キーワード）が質問に含まれていたとき、その言葉に結びつけた答えを返します。決めたルールどおりに答えるため、「ルールベース型」と呼ばれることもあります。
仕組みはこうです。導入する側が、想定する質問と、その答えを、あらかじめ一つずつ登録しておきます。お客様の操作が登録の範囲内であれば、いつでも同じ答えが返ります。
そのため、答えが決まっている定型の質問に向いています。たとえば「営業時間を知りたい」「解約の手順を知りたい」のように、選択肢で振り分けられる質問です。ただし、お客様が自分の言葉で自由に書いた質問や、登録していない質問には、答えられません。
AI型
AI型とは、AI（人工知能）を使って、お客様が自由に入力した文章を読み取り、答えるチャットボットです。決まった選択肢を選ばなくても、お客様は自分の言葉で質問できます。
AIが質問の意味を読み取り、FAQの記事やマニュアルといった、もとになる情報の中から、合う答えを探して返します。「解約」「やめたい」「退会」のように、お客様ごとに言い方が違っても、近い意味だと判断して答えられます。
ただし、AI型は、もとになる情報が足りないと、的確な答えを返せません。情報にない内容を、もっともらしく誤って答えてしまう場合もあります。お客様に正しく答えるには、答えのもとになるFAQの記事やマニュアルを、先に用意しておくことが欠かせません。
生成AI型
生成AI型とは、生成AIを使ったチャットボットです。生成AIとは、文章や画像などを新しく作り出すAIで、対話型のものにはChatGPTやGeminiがあります。用意した情報を読み取り、質問に合わせて文章を組み立てて答えるため、決まった文を返すタイプより、自然な会話に近い受け答えができます。
| 比較する点 | シナリオ型 | AI型 |
|---|---|---|
| 答え方 | 用意した選択肢やキーワードに、決めた答えを返す | 自由な文章を読み取り、もとになる情報から答える |
| 想定外の質問 | 答えられない | 答えられる場合がある |
| 事前に用意する内容 | 質問と答えのパターン | 答えのもとになるFAQの記事やマニュアル |
なお、シナリオ型とAI型を組み合わせ、定型の質問は選択肢で確実に答え、それ以外はAIが文章で対応する「ハイブリッド型」もあります。
チャットボットの利用率
チャットボットを使った問い合わせは、消費者の間で少しずつ広がっています。ただし、利用率の数字は調査によって幅があり、何を測ったかで見え方が変わります。日本と海外の代表的な調査を、順にご紹介します。
まず日本では、AIを使ったサービスの中で、チャットボットが身近な使い方の一つになっています。MMD研究所が2025年11月に18〜69歳の男女1,000人へ行った調査では、AIを使ったサービスを利用したことがある人は35.7%でした。その利用経験者にどのサービスを使ったかをたずねたところ、「AIによる検索機能」が61.7%で最も多く、「AIチャットボット」が35.5%でこれに次ぎました（出典：MMD研究所「2025年一般生活者におけるAIサービス利用実態調査」2025年）。つまり、AIサービスを使う人の3人に1人以上が、AIチャットボットを使った経験を持っているということです。
チャットでの問い合わせそのものも、年々増えています。トランスコスモスが消費者に毎年行っている調査では、有人チャットとチャットボットを合わせたチャットの利用率は、増加を続けていると報告されています。時間や場所を選ばず、待たずに答えを得られる手軽さが評価されています（出典：トランスコスモス「消費者と企業のコミュニケーション実態調査2025-2026」）。
ところが、チャットボットの利用がまだ少ないという結果もあります。
海外の調査会社ガートナーが、顧客497人に2022年末から2023年初めにかけて行った調査では、直近の問い合わせでチャットボットを使った人は8%にとどまりました。さらに、その8%のうち、また使いたいと答えた人は25%でした（出典：Gartner「Gartner Survey Reveals Only 8% of Customers Used a Chatbot During their Most Recent Customer Service Interaction」2023年）。この調査は2023年に行われ、生成AIを使ったチャットボットが広まる前の数字です。チャットボットがお客様の問題を解決まで進められるかどうかが、もう一度使ってもらえるかどうかを決めると、この調査は指摘しています。
なお、日本とこの海外調査の数字は、「これまでに使ったことがあるか」と「直近の問い合わせで使ったか」という別の問いへの答えのため、そのまま並べて比べることはできません。
チャットボットを導入すると変わること
チャットボットが使われるのは、人の手だけでは追いつかない問い合わせ対応を補えるからです。よくある質問への回答を自動にすると、お客様への対応と、社内の運用の両方が変わります。どんな場面で、何がどう変わるのかを、順にご説明します。
営業時間外や混雑時の問い合わせ
お客様が問い合わせをするのは、平日の日中だけとは限りません。夜間や休日、また問い合わせが集中する時間帯には、電話はつながるまで待たされることがあり、メールの返信にも時間がかかります。その間、お客様は答えを待ち続けます。
チャットボットは24時間動きます。担当者がいない時間でも、お客様が質問を入力すれば、その場で答えが返ります。夜でも休日でも、営業時間を気にする必要なく、解決できます。
繰り返し寄せられる質問への対応
問い合わせには、「営業時間は？」「解約の方法は？」のように、毎日のように同じ内容が寄せられます。担当者は、その一つひとつに同じ答えを返し続けます。とくに少人数で対応している場合、この繰り返しに担当者の時間が取られます。
よくある質問は、チャットボットが自動で答えます。担当者は同じ質問への対応から離れ、込み入った相談や、人でなければ判断できない問い合わせに時間を使えます。問い合わせの件数そのものも減ります。
お客様の自己解決
お客様の中には、簡単な疑問でも、問い合わせること自体をためらう方がいます。問い合わせるには、電話をかけたり、フォームに入力したりする手間がかかるためです。その手間を避けて、解決しないままサービスから離れてしまうこともあります。
チャットボットがあれば、お客様は問い合わせをせずに、その場で自分で答えを見つけられます。聞きにくいことも気軽に質問でき、疑問が解決すれば、その会社に安心感を持ち、サービスへの信頼を深めます。
ただし、これらの効果が出るかどうかは、チャットボットが正しい答えを返せるかにかかっています。先ほどのガートナーの調査が示したように、お客様の問題を解決まで進められなければ、また使ってはもらえません。こうした対応を、自社のFAQやマニュアルをもとに行う方法として、ヘルプドッグでも、登録した記事にもとづいて該当するページを示すAIチャットボットをご用意しています。
チャットボットのデメリットと注意点
チャットボットは、入れればすべての問い合わせが解決する道具ではありません。導入してうまく使うには、限界も知っておくことが大切です。おさえておきたい点を、ご説明します。
答えられない質問と、人への引き継ぎ
チャットボットが答えられるのは、用意した範囲の質問です。お客様一人ひとりで事情が異なる相談や、込み入った質問には、答えきれないことがあります。このとき、人に切り替える方法が用意されていないと、お客様は答えを得られないまま、対応が途切れてしまいます。
そのため、チャットボットだけで完結させず、答えられないときに担当者へ引き継ぐ仕組みや、電話・メール・フォームといった問い合わせ窓口を案内する導線を用意しておきます。チャットボットは、対応の一部を引き受ける仕組みです。人の対応をすべて置きかえるものと考えると、答えられない質問が出たときにお客様を待たせてしまいます。
公開した後の見直しと運用
チャットボットは、用意して公開すれば終わり、というものではありません。はじめに答えを用意する手間に加えて、公開した後にも手間がかかります。
サービスの内容や料金は、時間とともに変わります。登録した答えを古いままにしておくと、変わる前の内容を、お客様に正しい答えとして返してしまいます。お客様の質問の傾向も変わるため、新しく増えた質問に答えられるよう、答えを足したり修正したりする運用が欠かせません。
どちらも、あらかじめ備えておけば対応できます。答えられないときに人へ引き継ぐ流れを用意し、公開した後も答えを新しく保つことで、チャットボットを長く役立てられます。
まとめ：導入する前に考えておきたいこと
最後に、支援の現場で見てきたことをお話しします。チャットボットの導入では、ほとんどの会社がつまずいています。
つまずきの始まりは、導入する動機が薄いことです。自社に合っているか、運用できる体制があるかを確かめないまま、「とりあえず導入した」から始めてしまいます。「競合のあの会社が導入しているから」という理由が、その多くを占めています。
そこに、勝手な期待が重なります。チャットボットを導入すれば、お客様に自動で応対してくれて、問い合わせはひとりでに減っていく。そう思って導入したものの、それを実現するには運用が必要だという点が抜けています。人が接客するときは、お客様と一対一で向き合います。ところがチャットボットになったとたん、応対も、運用や改善も忘れてしまう会社やカスタマーサポート部門が、大半を占めています。
チャットボットがうまく働くか、接客の役割を果たせるかは、緻密なシナリオやルールの設計にかかっています。ただ、これを数人で運用するのは、とにかく大変です。シナリオの設計に頼らず、AIが自動で対応するAI型のチャットボットが近ごろ注目されているのも、この理由からです。とはいえ、AIも決して万全ではありません。古い情報があれば誤った答えを導きかねませんし、矛盾した情報があれば、やはり誤った内容をお客様に伝えてしまう可能性があります。
サポートを自動化するというのは、つまり、自分の分身をつくるということです。そのためには、ゼロから教えること、そして教え続けること。この学習の繰り返しから逃げてはいけません。
