チャットボットとは
チャットボットとは、自動でユーザーとコミュニケーションを取り、適切な回答を提示するプログラムのことを指します。
大きく「シナリオ型」と「AI型」に分けられ、前者はあらかじめ用意したフローや選択肢に沿って回答し、後者はAIがユーザーの入力内容を解析して柔軟に応答するのが特徴です。
主なチャットボットの導入シーンは、以下の通りです。
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企業に対する問い合わせに回答する |
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「このページの解説は役に立ちましたか？」などの質問をチャットボットに設置し、顧客満足度を計測する |
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用途や予算をチャットボットに入力してもらい、おすすめ商品を提案する |
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よくある質問に対する回答など、問い合わせの一次受けとして活用する |
このように、チャットボットはさまざまなシーンで使われており、業務の効率化や顧客満足度の向上に役立っています。
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チャットボットでよくある失敗と原因5つ
ここでは、チャットボットでよくある失敗と原因を5つ紹介します。
具体的な内容を確認し、失敗を防ぐために役立ててください。
目的や課題が明確でないまま導入した
チャットボットを導入する目的や課題が不明確だと、自社のニーズと合わないツールを導入してしまう可能性があります。ニーズとマッチしないツールは使い勝手が悪く、本来の機能を発揮できないでしょう。
また、AIの有無によって最適なシーンは異なります。
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多様な問い合わせにも柔軟な対応が可能 |
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問い合わせの内容が限定的な場合に役立つ |
さらに、備わっている機能もチャットボットごとに変わります。例えば、問い合わせ履歴の分析や有人チャット連携など、自社の問題を解決するために必要な機能が備わっていなければ、導入の効果を得られません。
「顧客対応の改善」「顧客満足度の向上」など、導入の目的は企業によってさまざまです。何のためにチャットボットを使うのか、事前にしっかりと検討する必要があります。
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必要な回答やシナリオが登録されていない
必要な回答やシナリオが登録されていないと、チャットボットの精度が低下します。せっかくチャットボットを導入しても、適切な回答が出なければユーザーにストレスを与えかねません。
結果的に電話やメールでコールセンターに問い合わせることになり、オペレーターの負担も増えます。
チャットボットの運用開始前だけでなく、運用開始後も必要に応じて回答とシナリオをアップデートすることが重要です。しっかり準備を整えても、チャットボットを運用する過程で必要な回答が不足したり、回答精度が下がったりする可能性は十分にあるでしょう。
定期的に回答とシナリオを見直し、追加・修正することで、精度の高いチャットボットを維持できるようになります。
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AIの設定が適切でなく応答精度が下がった
AI型チャットボットを導入した場合、適切に学習データの設定をしないと応答精度が下がる可能性があります。応答精度が低いチャットボットは迅速に回答を出せないため、ユーザーは「役に立たない」と判断するかもしれません。
また、運用開始後も定期的に学習を繰り返す必要があります。学習データの量と質を見直すことで、応答精度が安定しやすくなるでしょう。
ただし、適切にAIを設定したとしても、チャットボットだけでは対応しきれないケースもあります。チャットボットで回答できない場合は、コールセンターなどの有人対応に引き継ぐ体制を整えることも重要です。
AIと人の役割を明確に分けることで、ユーザーの満足度を保ちながら効率的な運用が可能になります。
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導線設計が不十分で利用率が伸びない
回答精度の高いチャットボットを整備しても、ユーザーが存在を認知しなければ利用率は伸びません。利用率が伸びない場合は、チャットボットに至るまでの導線設計が不十分な可能性があります。
ユーザーにチャットボットを認知してもらえるよう、視覚的にわかりやすいデザインや導線設計を意識することが大切です。
【利用率を伸ばすポイント】
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ただし、Webサイト自体の訪問者数が少ないと、チャットボットが活用されにくいケースもあります。アクセス数を確認し、必要に応じてWebサイト自体の集客施策も検討しましょう。
費用対効果が見えづらく運用が続かない
チャットボットは、初期費用だけでなくランニングコスト（サブスクリプション費用やメンテナンス費用など）も発生するため、コストに見合う効果が求められます。
しかし、問い合わせ対応で使われることが多いチャットボットは売上に直結しにくいため、費用対効果が見えづらいという課題があります。
費用対効果がわからないと「チャットボットにコストをかけるのはもったいない」と判断され、運用が続かない可能性があります。そのため、何をもって効果が出たとするのか、明確な指標（KPI）を決めることが大切です。
例えば、サブスクリプションサービスの場合は解約率を指標とし、問い合わせ件数や電話対応時間、問題解決数などを可視化する方法があります。自社のビジネスモデルに合わせて、適切な指標を設定し、成果を可視化することが運用継続の鍵です。
▼チャットボットで失敗しないためのコツをまとめたお役立ち資料もご用意しておりますので、併せてご覧ください。
失敗を防ぐチャットボット導入の改善方法
ここからは、失敗を防ぐための5つの改善方法を紹介します。
適切な方法を取り入れ、チャットボットを活用してもらえる環境を作りましょう。
チャットボットにどのような役割を任せるか明確にする
チャットボットを導入する際は、運用で何を達成するのかを明確にすることが大切です。例えば、以下が挙げられます。
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上記のような役割が明確になっていれば、導入すべきチャットボットの種類も判断しやすくなります。チャットボットは種類によって割り当てられる役割や得意分野が異なるため、目的と照らし合わせながら比較検討してください。
KPIを設定、定期的に検証・改善を繰り返す
KPI（Key Performance Indicator、重要業績評価指標）とは、目的達成までのプロセスに設定する目標数値（中間目標数値）のことを指します。チャットボットに関するKPIの事例は、以下の通りです。
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ユーザーに対してチャットボットが表示された回数 |
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チャットボットに対してユーザーがアクションした回数 |
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起動数に対するアクション数の割合 |
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チャットボットが提示したページにユーザーが移った回数 |
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商品購入などのコンバージョンを達成した回数 |
KPIを基準に、定期的な効果測定・改善のサイクルを繰り返すことで、より利便性の高いチャットボットになります。
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自社の課題に合ったサービスを選ぶ
チャットボットはサービスによって機能が異なるため、自社の課題を解決できるものを選ぶことが重要です。
例えば、チャットボットの主な種類として「AI型」と「シナリオ型（非AI型）」が挙げられます。
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種類 |
特徴 |
活用シーン |
| AI型 |
自然言語処理に基づき、文脈から適切な回答を提示できる |
問い合わせ内容が想定しづらいシーン（顧客サポートや社内問い合わせなど） |
| シナリオ型 （非AI型） |
事前に設定したシナリオ通りに選択肢を提示し、ユーザーに選んでもらうことで回答にたどり着く |
問い合わせ内容がある程度決まっているシーン（ECサイトなど） |
このように、AIの有無で活用に適したシーンは変わります。自社の課題と照らし合わせた上で比較検討しましょう。
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責任者を明確にしておく
チャットボットの運用には、指揮をとる責任者が必要です。
例えば、導入前は「目的設定」「ツール選定」「ベンダー対応」、導入後は「運用状況の確認」「KPIの設定と効果測定」「回答のアップデート」などの作業が発生します。責任者を決めておけば、導入から運用まで一貫した対応が可能です。
また、チャットボットを運用する際には不具合が起きたり、クレームが入ったりする場合があります。不測の事態を想定した上で責任の所在を明らかにし、迅速な対応ができる体制を整えることが大切です。
導入前に必ずテスト運用を行う
導入前にテスト運用を行い、チャットボットが適切に機能するかどうか確認することも大切です。たとえ時間をかけて回答を用意しても、実際に稼働するとなると不足や齟齬が見つかるものです。テスト運用を行う中で、改善点を洗い出すとよいでしょう。
テスト運用時に確認しておきたい項目は、以下の通りです。
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改善点をもとに修正を加えれば、クオリティを高めた状態でチャットボットの運用を開始できます。テストとフィードバックは公開後も継続し、品質を高め続けましょう。
チャットボット導入を成功に導く7ステップ
ここでは、失敗しないための導入方法のポイントを7つ紹介します。
それぞれのポイントを確認し、チャットボット導入の参考にしてください。
1. ユーザーのニーズを正しく把握する
チャットボット導入を成功させるには、ユーザーがどのような目的で利用し、どのような情報を求めているのかを正確に把握することが重要です。ユーザーが求める回答を用意できないと、満足度低下につながります。
ユーザーニーズを把握したい場合は、テスト運用時にアンケートやヒアリングを取るのがおすすめです。「回答に不備がないか」「チャットボットに行き着くまでの導線が分かりにくくないか」など、さまざまな意見を集めることでユーザーの意図や行動をより深く理解できるでしょう。
得られた意見を改善に反映することで、より満足度の高いチャットボットに育てることができます。
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2. ニーズに合ったチャットボットを選ぶ
チャットボットを導入して失敗しないためにも、ユーザーのニーズを満たす機能を備えた製品を選ぶことが大切です。
近年は、ユーザーの文脈を読み取ってスムーズに回答を提示する「自然言語処理技術（NLP）が搭載されたAIチャットボット」が注目されています。自然言語処理技術とは、人が話したり書いたりする言葉をコンピューターで処理する技術のことを指します。
話し言葉や書き言葉の曖昧な部分も適切に解析・理解し、自然な回答を提示できます。自然言語処理技術は今後も発展が期待されるため、ユーザー満足度向上のために役立ててみてください。
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3. 直感的に操作できるタイプを選ぶ
複雑なシステム設計のチャットボットだと、構築・修正に時間がかかり、担当者の作業負担が大きくなる可能性があります。
担当者だけに負担が偏らず、どの社員でも運用をサポートできる仕組みを作るためには、直感的に操作できるチャットボットを選ぶことが大切です。
プログラミングの専門知識を必要とせず、画面を見ながらシステムを構築・修正できるチャットボットであれば、担当者の負担が軽減されます。負担が軽くなった分、効果測定や改善点の洗い出しなど、チャットボットをブラッシュアップするための業務に集中できるでしょう。
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4. FAQを活用して回答やシナリオを整備する
ユーザーの満足度を高めるためには、回答やシナリオを整備する必要があります。「チャットボットだけでは解決しきれない」そんな場面にこそ、FAQも活用しましょう。
シナリオ型チャットボットの場合、質問から回答までの流れをシナリオ化するのが基本です。ツールによっては、シナリオのテンプレートが用意されていることもあるので、活用してみてください。
AI型チャットボットは、回答の情報を登録し、AIに学習させます。チャットボットに必要な情報を登録した後は、テスト運用を行い、適切な回答が提示されるか確認しましょう。テスト運用で不要な回答や理解しづらい回答などを抽出し、修正することでチャットボットの精度を上げることができます。
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5.社内の運用体制を整える
チャットボットは設置したら終わりではなく、継続的に運用するための体制が必要です。複数人でチームを組み、チャットボットの定期的な更新・改善フローを設定してください。
「チャットボットが答えられない質問を抽出し、改善策を取り入れる」といったPCDAサイクルを回すことが大切です。
運用チームを作れば、担当者一人ひとりの作業負担が軽減されるだけでなく、多角的な視点から改善案を出せるようになります。運用のノウハウや知識を共有することで、スキルやナレッジの属人化も防げるでしょう。
また、コールセンターとの連携体制を整えることも重要なポイントです。チャットボットが回答できない場合はコールセンターにつながるようにすれば、ユーザーのストレスを減らせます。
6.定期的に効果を測定して分析する
チャットボット導入後は、定期的に効果測定を実施して結果を分析することが重要です。定量的に効果測定をするためには、KPI（重要業績評価指標）に対する目標値を設定する必要があります。明確な目標がないと、何を改善すべきかわかりづらくなるでしょう。
チャットボットの一般的な評価指標は、以下の通りです。
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質問に返答できた割合 |
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問題を適切に解決できた割合 |
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チャットボットが起動した回数 |
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回答完了後のアンケートで計測した対応への満足度 |
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チャットボットを介してWebサイトに遷移した数 |
効果測定に必要なデータを収集したら、チャットボット導入前後のデータを比較することが大切です。比較を通じて問題点を洗い出し、改善策を検討してください。
7.事前にテストしてフィードバックを行う
チャットボットの運用開始前に、期間と利用者を限定した事前テストを実施するのもポイントです。入念に準備しても、実際に運用を開始すると「不足している回答がある」「回答がわかりづらい」などの問題が発生する可能性があります。
テスト期間を設け、チャットボットの精度を高めることが重要です。事前テストのフィードバックをもとに、回答の追加や修正、微調整を行いましょう。
また、いくつかのプラットフォームを試し、チャットボットの適切な設置場所を確認する必要もあります。完成度の高いチャットボットを公開すれば「使い勝手が悪く、ユーザーに利用されない」という事態を事前に防げるはずです。
テストとフィードバックの収集は運用開始後も定期的に実施し、チャットボットの品質を更新し続けることが大切です。
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チャットボット活用の成功事例
ここでは、チャットボット活用の成功事例を5つ紹介します。
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それぞれの成功ポイントをチェックし、チャットボット運用の参考にしてください。
チャットボットの再設計で顧客対応がスムーズに
印刷サービス業のA社は、チャットボットの再設計でスムーズな顧客対応を実現しました。チャットボット改善前のA社の課題は、以下の通りです。
【課題】
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チャットボットの再設計で回答精度を改善したところ、以下の効果が出ました。
【効果】
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回答精度は、チャットボットの利便性を大きく左右します。チャットボットを設置してもコールセンターへの問い合わせが減らない場合は、まず回答の内容を見直してみましょう
新人の教育工数を削減
物流業のB社は、チャットボットの導入で新人教育にかかる工数を削減しました。チャットボット導入前のB社の課題は、以下の通りです。
【課題】
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チャットボットの導入により、以下の効果が出ました。
【効果】
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この結果から、チャットボットは新人教育の場面でも強い味方になることがわかります。
チャットボット導入により問い合わせ数が半減
製造業のC社は、Webサイトにチャットボットを導入し、問い合わせ数の削減に成功しました。チャットボット導入前のC社の課題は、以下の通りです。
【課題】
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チャットボット導入により、以下の効果が出ました。
【効果】
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チャットボットは、問い合わせ数の低減だけでなく、顧客のニーズを汲み取るのにも役立ちます。問い合わせ内容に含まれた要望を抽出することで、顧客が本当に求める商品を提案しやすくなるでしょう。
コールセンターのオムニチャネル化が実現
卸売業のD社は、チャットボットを導入することでコールセンターのオムニチャネル化（電話、メール、チャット、FAQなど複数の問い合わせ窓口をつなぎ、どの窓口からでも同じレベルのサポートを受けられる状態）を実現しました。チャットボット導入前のD社の課題は、以下の通りです。
【課題】
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チャットボット導入により、以下の効果が出ました。
【効果】
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チャットボットで自己解決を促進することで、コールセンターの負担が軽減し、ユーザーの満足度も向上すると考えられます。
Q&Aの修正で柔軟な運用が可能に
会員制サービスの運用業務を担うE社は、チャットボットの導入で柔軟な問い合わせ対応が可能になりました。チャットボット導入前のE社の課題は、以下の通りです。
【課題】
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チャットボット導入により、以下の効果が出ました。
【効果】
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チャットボットは、柔軟な更新性とデータ分析力を備え、変化の激しい業務環境にも対応できるツールです。こうした特性により、より的確に顧客のニーズに応えられるようになったといえるでしょう。
▼チャットボット導入前に知りたいポイントをまとめたお役立ち資料をご用意しています。
問い合わせ数の削減には“賢く答える”AIチャットボットの活用がおすすめ
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AIチャットボットを導入することで、ユーザーの利便性を高めるだけでなく、担当者の負担を軽減することもできます。「問い合わせが多く対応漏れが起きている」「対応品質を安定させたい」などの課題を感じている場合は、AIチャットボットの導入を検討してみましょう。
Helpfeel Agent Mode（AIチャットボット） は、ユーザーの質問に対してAIがその場で回答を生成し、柔軟かつ自然な対話で課題解決へ導きます。従来のFAQやシナリオ型チャットボットでは拾いきれなかった質問にも対応でき、掘り下げたやりとりも可能です。
独自の「意図予測検索3」によって社内ドキュメントやFAQを横断検索し、信頼できる情報をもとに回答を提示。“答える”だけでなく“理解して導く”AIとして、Helpfeel Agent Modeは自己解決体験を新しいレベルへ進化させます。
AIチャットボットを導入することで、ユーザーの利便性を高めるだけでなく、担当者の負担軽減など企業側にもメリットがあります。Helpfeel Agent Modeで、自己解決体験の新しいスタンダードをぜひ体感してください。
まとめ：適切な選択とメンテナンスでチャットボット導入を成功させましょう
チャットボットを導入する際は、目的を明確にし、ユーザーニーズを満たす機能を備えているものを選ぶことが大切です。
KPIを設定し、定期的に効果測定と改善点の検討を行うことで、より利便性の高いチャットボットになるでしょう。
