- 2027年までに、Gartnerは約25%の組織でチャットボットが主要なカスタマーサービスチャネルになると予測しています。
- AIチャットボットの構築は、明確な目的と範囲の設定から始まります。これがプラットフォーム選びや必要な機能の決定を導きます。
- 高品質なチャットボットのパフォーマンスには、統合、正確なナレッジベース、強力な検索拡張生成（RAG）が不可欠です。
- リリース後の成功には、継続的なテスト、ユーザーフィードバック、分析の監視、定期的なアップデートが重要です。
それでは、AIチャットボットを作りたいんですね？
私もこれまでに多くのチャットボットを作ってきましたし、私たちの会社は75万体以上のボットを導入してきた実績がありますので、ご安心ください。
今では、技術的な知識がなくても誰でもAIチャットボットを作ることができます。
カスタマーサービス用チャットボットやAI営業ボット、あるいは趣味で作りたい場合でも、私たちがサポートします。
1. スコープを定義する
AIチャットボットを作る最初のステップはシンプルです——目的を決めましょう。あなたのチャットボットは何を達成したいですか？
「よくある質問に答える」や「商品をおすすめする」といった答えがすぐに思い浮かぶかもしれません。それで大丈夫です。大まかな方向性は決まりました。
- でも、どんなツールと連携する必要があるかも考えましょう。たとえばHubSpotのようなCRMと接続する必要がありますか？
- どんなナレッジベースが必要かも重要です。LLMの知識を使うのか、それとも自分で用意した情報だけを使うのか、考えてみましょう。
- そして最後に：どこでチャットボットを使いますか？自社のウェブサイトですか？WhatsAppやFacebook Messengerですか？社内用ボットとしてSlackやMicrosoft Teamsで使いたい場合もあるでしょう。
これらの質問によって、チャットボットに必要な機能が決まり、どのプラットフォームを使うかが決まります。
2. チャットボットプラットフォームを選択する
ここ数年でAI関連企業が急増し、AIチャットボットプラットフォームもたくさん登場しています。
今では本当に誰にでも合うものが見つかります。
- オープンソースのチャットボットプラットフォームが必要ですか？問題ありません。
- もっと高度なものが欲しい場合は、さまざまなAIエージェントフレームワークを調べてみてください。
- 他社のロゴをチャットボットに表示したくない場合は、ホワイトラベルのチャットボットプラットフォームを探しましょう。
各プラットフォームの長所短所についてはここでは触れません（自社製品に少し偏りがあるので）が、選ぶ際に考慮すべきポイントをいくつかご紹介します。
プラットフォーム選びで確認すべき点：
- 教育リソースが充実していること。 どのプラットフォームにも学習曲線はあるので、十分なサポートがあるか確認しましょう。
- 目的に合っているか。カスタマーサポートも営業も対応したいのに、カスタマーサービス専用のプラットフォームを選ばないようにしましょう。
- 無料プランがあること。 金銭的な負担なく、まずは試せるプラットフォームを選びましょう。
プラットフォームが決まったら、いよいよ本番——構築作業に進みましょう。
3. AIチャットボットを構築する
AIチャットボットの作り方はいろいろありますが、ここでは一例をご紹介します。私たちのプラットフォームを使い、カスタマーサービスやリード獲得、商品提案ボットを作る流れです。
作り始める前に、基本的なチャットボット設計の下書きを用意しましょう——ユーザーの流れや会話設計、チャットボットのやり取りで起こりうる結果などです。人間の担当者に引き継ぐことはできますか？やり取り後にケーススタディをメールで送ることはできますか？
基本がまとまったら、いよいよ楽しい作業——チャットボットの構築に進みます。
ステップ1：チャットボットプロジェクトの作成
会話設計を始める前に、チャットボットの目的を明確にし、動作を設定します。これにより、ビジネス目標に合ったユーザー体験を提供できます。
a) Botpressで新規プロジェクトを作成し、「Start from Scratch」を選択して自由にカスタマイズします。
b) チャットボットの目的とトーンを設定します。
- チャットボットはカスタマーサポート用ですか？営業支援ですか？それともサイト案内用ですか？
- エージェント指示を設定し、ユーザーとのやり取り方を決めます。
このステップは、チャットボットの基本動作を決める重要な工程です。目的が明確なチャットボットは予測通りに動作し、スムーズなユーザー体験を実現します。
ステップ2：ウェブサイトやドキュメントのナレッジベースを追加する
チャットボットの賢さは、参照できる情報量で決まります。Botpressなら、すべての質問に手動で回答を用意する代わりに、外部の知識ソースを取り込むことで、動的かつ正確な回答が可能です。
- Botpressの「ナレッジベース」セクションに移動します。
- ウェブサイトのリンクをアップロードして、チャットボットが特定のページから情報を参照できるようにします。
- ドキュメントを追加して、ピッチ資料やFAQなど、より詳細な情報をtxtまたはpdfファイルで追加します。
これにより、FAQやサービスページから正確な情報を自動取得でき、手動更新の手間が省けます。
ステップ3：取得した情報を保存するテーブルを作成する
チャットボットでリード獲得やデータ保存が必要な場合、Botpress Tablesを使えば名前やメールアドレス、問い合わせ種別などの構造化データを収集できます。ワークフローに組み込む方法は以下の通りです。
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- Botpressメニューの「テーブル」に移動します。
- 新しいテーブルを作成します（例：「customerLeads」）。
- カラムを定義する 保存したいデータに合わせて設定します：
- 名前（応答をパーソナライズするため）
- メールアドレス（フォローアップ用）
- 会社名（提案内容を調整するため）
- 問い合わせ種別（リクエストの分類用）
このステップを省略すると、チャットボットが収集したデータは一時的なものとなり、後から参照できません。適切に保存することで、フォローアップや分析、自動化が可能になります。
ステップ4：ワークフローを構築
知識ソースを宣言したら、次はこの知識をLLMと統合し、チャットボットのワークフローを作成します。
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最初のメッセージを作成する
最近の多くのチャットボットがLLMを使って会話を処理できますが、ユーザー体験を高めるために挨拶文はカスタマイズしましょう。
挨拶文はできるだけ分かりやすくしましょう。チャットボットが何をサポートできるか、最初に伝えてください。
チャットボットのスクリプト作成に関する他のアドバイスもいくつか：
- ユーザーが簡単に操作できるように、ボタンを使って質問や課題を選択できるようにするのもおすすめです。
- チャットボットをより人間らしく感じさせる工夫も大切です。（ただし、分かりやすさを優先しましょう。）
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分かりやすい言葉で指示を出して応答させる
Autonomous Nodeを使えば、チャットボットが質問にどう対応するかを分かりやすい言葉で指示できます。
例えば、「予算が5,000ドルを超える場合は、ユーザーにCalendlyでの予約を案内してください」と指示できます。
こうすることで、ボットは自然な形で質問に答えつつ、対応方法のルールやガイドラインも守れます。
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4. ツールとナレッジを統合する
チャットボットがツールやプラットフォームを使う場合は、それらを接続する必要があります（または事前構築済みの連携があるチャットボットプラットフォームを選びましょう）。会社の知識（ウェブサイト、データベース、商品在庫など）が必要な場合は、ナレッジベースも必須です。
ツールの接続
私たちがよく目にする（本当にたくさん見ています）最も一般的な連携先はCRMです。HubSpot CRMにチャットボットを接続したり、GitHubのようなリポジトリ、AsanaやNotionのようなプランニングツール、Calendlyのようなスケジューリングツールなど、さまざまなツールと連携できます。...その可能性は無限大です。
ツールを接続する手順は、もちろん利用したいツールやプラットフォームによって大きく異なります。もし細かい設定が苦手な場合は、必要なツールに対応した事前構築済みの連携機能を持つチャットボットプラットフォームを選ぶことをおすすめします。
ナレッジベースの追加
ナレッジベースは、AIチャットボットが参照する情報を含むテーブルやドキュメント、ウェブサイトなどです。
一般的なナレッジベースには、企業のウェブサイト、商品在庫、FAQドキュメント、社内データベースなどがあります。
例えば、HRチャットボットは企業の主要な規程文書をナレッジベースとして利用します。従業員が特定の状況への対応方法を尋ねた場合、チャットボットは規程文書を参照し（検索拡張生成を活用）、その内容に基づいて回答できます。
RAGについての補足
ナレッジベースやあらゆるファイルタイプから正確な回答を得る最良の方法は、検索拡張生成（RAG）を備えたチャットボットプラットフォームを利用することです。RAGを使った回答はランダムな情報を生成せず、必ず提供されたナレッジベースに基づいて回答します。
RAGは、AIが根拠のある情報源に基づいた回答を提供できるため、プロフェッショナルなチャットボット設計の標準としてますます認識されています。
5. テストと改善
AIチャットボットの構築が終わったら、さらに良くするための工程に入ります。テストや改善の時間を見落としがちですが、成功するチャットボットには欠かせない重要なステップです。
どのAIチャットボットプラットフォームを選んでも、スタジオ内にチャットボットとの会話を練習できるシミュレーターが備わっているべきです。これは、構築プロセス全体で活用する最初のテストステップです。
構築が完了したら、AIチャットボットのサンプル版をURLで友人や同僚に送って試してもらえます。本格導入前に機能を確認するために、必ずテストしましょう。
テストを重ねることで、ボットをより良く調整できます。そして、このプロセスはチャットボットを導入した後も続くので、心の準備をしておきましょう。これはごく普通のことです。
6. 導入する
チャットボットはどこで使いますか？最も一般的なのは、1）企業のウェブサイト、2）WhatsAppチャンネルです。
チャットボットを導入するには、選択したプラットフォームへの接続と、権限・連携・トリガーの設定が必要です。この手順は、導入先によって異なります。
ただし、人気のあるプラットフォームを選んだ場合はご安心ください。私や同僚が、以下の内容についてステップバイステップのチュートリアルを用意しています。
- ウェブサイト向けチャットボット
- SMSチャットボット
- WhatsAppチャットボット、
- Telegramチャットボット
- Facebook Messengerチャットボット
- Instagramチャットボット
- WordPressチャットボット
- Wixチャットボット
- Slackボット
従来型のウェブサイトボットを選ぶ場合は、従来のウィジェットが最適か、専用ウェブページのような形式が良いかを選択できます（お客様の事例はこちらでご覧いただけます）。
チャットボットが稼働していることをユーザーに伝えるのも忘れずに。存在を知られていなければ、AIチャットボットは本来の役割を果たせません。
7. モニター
AIチャットボットのプロジェクトは、公開して終わりではありません。実際には、公開してからが本当のスタートです。世の中に出てから、AIチャットボットがあなたのために働き始めます。
優れたAIチャットボットプラットフォームなら、チャットボットの利用状況、ユーザーが尋ねるトピック、利用されているプラットフォームなど、継続的な分析データを提供してくれます。
実際、チャットボット分析は公開後の戦略の中心となるべきです。改善点が明確でなければ、ボットを適切に改善できません。
公開後のチャットボットの管理や改善方法を詳しく知りたい場合は、無料の「チャットボット管理」コースをご覧ください。
今すぐ無料でAIチャットボットを作成しましょう
AIチャットボットのアイデアがあるなら、私たちには最先端で使いやすいプラットフォームがあります。
Botpressなら、ドラッグ＆ドロップのビジュアルフロービルダー、充実した学習ライブラリ、25,000人以上のボット開発者が集う活発なDiscordコミュニティがあり、簡単に開発を始められます。
拡張性の高いプラットフォームなので、どんなものでも作成可能ですし、Integration Hubには主要チャネル向けの事前構築済みコネクタが揃っています。
今すぐ構築を始めましょう。無料です。
よくある質問
1. 他のプラットフォームで作った既存のチャットボットをBotpressに移行できますか？
はい、既存のチャットボットをBotpressに移行できますが、自動インポートツールはありません。Botpress Studioを使って、元のボットの機能を再現するためにフローや連携を手動で再構築する必要があります。
2. 自社に本当にAIチャットボットが必要かどうかは、どう判断すればいいですか？
AIチャットボットが必要かどうか判断するには、チームが繰り返しの問い合わせ対応やカスタマーサポート、リードの選別に多くの時間を費やしているかを確認しましょう。これらのやり取りを自動化することでコスト削減や人員増加なしで対応拡大ができる場合、チャットボットは良い投資です。
3. チャットボットはどのくらいの頻度で再学習や更新をすべきですか？
チャットボットは四半期ごと、または製品内容やFAQに大きな変更があった際に再学習・更新しましょう。アクセス数の多いボットの場合は、毎月のパフォーマンスレビューや、分析（意図の誤認識や離脱など）に基づく段階的な更新で、最適な精度とエンゲージメントを維持できます。
4. 初めてAIチャットボットを導入する際によくある落とし穴は何ですか？
初めてAIチャットボットを導入する際によくあるのは、コア機能の検証前に多くのユースケースを盛り込みすぎてしまうことです。作り込みすぎは避け、まずは最小限のフローに集中し、フィードバックを集めて実際の運用結果に基づき改善してから拡張しましょう。
5. 会話フローごとにA/Bテストを行うにはどうすればいいですか？
チャットボットの会話フローでA/Bテストを行うには、フローのバリエーションを複製し、ロジックやランダム割り当てでユーザーを分けます。タスク完了率やコンバージョンなどの成果指標を追跡し、どちらのバージョンが優れているかを判断して改善しましょう。
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