チャットボットとは？
チャットボットは、顧客がチャット（chat）上で送信したメッセージに対して、ロボット（bot）が自動で回答・対話してくれるツールです。
問い合わせ対応や資料請求の受付、FAQの案内など、さまざまな用途で活用されています。
チャットボットは、目的や仕組みによって種類が異なります。主に以下3つの種類に分けられます。
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ここでは、上記3つについて詳しく解説します。
ルールベース・シナリオ型
ルールベース・シナリオ型は、あらかじめ登録した内容に沿って、チャットボットが回答する仕組みです。事前に分岐シナリオを複数準備しておくことで、「○○という質問が来た場合は○○と回答する」といったコミュニケーションが可能です。
ルールベース・シナリオ型は、仕組みがシンプルであるため構築に高度な知識を必要せず、導入コストを比較的抑えられる点がメリットです。
一方で、あらかじめシナリオに登録した内容しか回答できないため、想定外の質問には対応しにくいというデメリットがあります。また、ユーザーから寄せられる質問を想定し、適切なシナリオを設計するノウハウも必要です。
AI（人工知能）型
AI型チャットボットは、自然言語処理や機械学習を活用し、ユーザーの質問内容や意図を解析して回答する仕組みです。問い合わせ対応を繰り返していくなかで蓄積したデータをAIが解析し、回答の精度を高めていきます。
AI型のメリットは、運用していくにつれて、有人対応に近い対応品質を目指せる点です。例えば、同じ質問内容でも質問者によって、言い回しが異なることがあります。このような場合でも、AIの学習が十分に進めば適切に質問者の意図を汲み取ることが可能になります。
ただし、AIが十分な学習効果を発揮するまでには相応の時間がかかる点や、高度な技術を実装するため、ルールベース型と比較して導入コストが高くなる点はデメリットと言えます。
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ハイブリッド型
ハイブリッド型のチャットボットは、「ルールベース型」と「AI型」の双方のメリットを組み合わせた仕組みです。ユーザーからの問い合わせが単純な定型質問であれば、あらかじめ設定したシナリオに基づいて回答します。
一方で、質問内容が複雑・曖昧な場合には、AI（人工知能）を使って意図を解析し、最適と思われる回答候補を提示したり、適切なシナリオへ誘導したりできます。これにより、従来のルールベース型では対応しきれない表現や言い回しの違いにも対応可能です。
また、ユーザーの入力内容を学習して精度を高める機能があるため、導入後に運用を続けるほど応答の質が向上します。企業の問い合わせ対応業務やヘルプデスクでは、単純問い合わせと高度な問い合わせが混在するため、ハイブリッド型が汎用性と運用効率の両面で非常に有効です。
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チャットボットを導入するメリット
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チャットボットの導入は、業務効率化だけでなく、顧客体験の向上や成果改善にもつながります。主なメリットは以下の3つです。
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以下、上記3つについて詳しく解説します。
顧客満足度の向上
チャットボットを導入するメリットの一つは、顧客満足度が上がることです。顧客はチャットボットを通して、24時間365日、問い合わせできます。
例えば電話やメールによる対応では、平日の日中帯しか受付対応していない、回答が翌営業日以降になるなど、対応が遅くなってしまうことがあります。このような場合は、問い合わせがしにくく、顧客満足度の低下につながりかねません。
一方、チャットボットであれば、曜日や時間帯に関わらず質問でき、回答もすぐに得られるため、、顧客満足度の向上に貢献します。
問い合わせ対応業務の効率化
チャットボットを活用することで、問い合わせ対応業務を効率化できます。定型的な質問や過去に応対した質問に自動で回答できるため、担当者が対応する問い合わせを減らせます。
また、自動回答ができない質問に対しても、チャットボットが一次受けとして機能するため、結果的に担当者の負担軽減につながります。問い合わせ対応に必要な工数が削減されると、担当者はより優先度の高い業務に注力できるようになり、組織全体の生産性向上も期待できます。
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問い合わせ率（CVR）の向上
チャットボットはメールや電話よりも気軽に問い合わせができるため、問い合わせ率（CVR）の向上が図れます。
例えば、問い合わせ手段が電話のみの場合、商品やサービスに興味を持っても、「電話で話すのが面倒」「受付時間に連絡できない」といった理由から、問い合わせを躊躇してしまう顧客も少なくありません。
一方、チャットボットを設置すれば、Web上で気軽に質問できるため、問い合わせへのハードルを下げられます。顧客が疑問を解消したうえで、資料請求や申し込みなどの次の行動につなげやすくなる点もメリットです。
チャットボットを作る5つの方法
自作する場合は、コストやスキルに応じて主に5つの手法があります。
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それぞれの特徴を理解し、自社の目的や体制に合った方法を選びましょう。
| 方法 | 難易度 | コスト目安 | 向いている用途 |
| Excel | ★☆☆☆ | ほぼ無料 | 数十パターン以下の簡易Q&A |
| ノーコードツール | ★★☆☆ | 月数万円〜 | 特定業務の問い合わせを素早く自動化したい場合 |
| API連携 | ★★★☆ | 開発費＋API利用料 | 社内データを活用した自然な対話が必要な場合 |
| プログラミング | ★★★★ | 開発費（大） | 独自要件が多く、完全にカスタマイズしたい場合 |
| 既存FAQの活用 | ★☆☆☆（データ整備のみ） | 手法次第（データ自体はほぼ無料） | すでにFAQを運用しており、それを活かしたい場合 |
1.Excelで自作する
Excelの関数（IF・VLOOKUP・COUNTIFなど）を使って、あらかじめ用意した質問と回答の一覧から、入植内容に応じて該当する回答を表示する方法です。
◾️ 手順
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プログラミングの知識がなくても手軽に始められる一方、表記ゆれへの対応や複雑な会話には向いていません。数十件程度のFAQを回答データとして整理し、簡易的なチャットボットを試作したい場合に適しています。
2.ノーコードツールで自作する
Google Dialogflowなどのノーコードツールを利用し、管理画面上で会話フローを作成する方法です。
◾️ 手順
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コードを書かずに開発できるため、非エンジニアでも数日〜数週間程度で構築できます。ただし、細かなカスタマイズや高度な機能には制限があります。
3.API連携で自作する
ChatGPTなどの生成AIが提供するAPIを利用し、自社サイトやアプリと連携してチャットボットを構築する方法です。
◾️ 手順
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◾️ セキュリティ・プライバシーの重要な注意点
生成AI APIを利用する場合、個人情報や機密情報の学習リスクを事前に確認することが重要です。以下の点に注意してください。
・ChatGPT API（有料）と無料版の違い
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・RAG実装時の個人情報保護
| 顧客データを外部APIに送信しないアーキテクチャの設計が重要です。データベース検索 → AI回答という流れで、社内データは社内に留めるか、オンプレミス型LLMやローカル実行型の導入を検討しましょう。 |
自然な会話を実現しやすい反面、開発や運用にはエンジニアリングの知識が必要です。また、APIの利用料も考慮する必要があります。
4.プログラミングで自作する
Pythonなどのプログラミング言語を使い、チャットボットをゼロから開発する方法です。
◾️ 手順
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自由度が高く、自社の要件に合わせて細かく設計できる点が特長です。一方で、開発期間やコストがかかるほか、高度なプログラミングスキルも求められます。
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5.既存のFAQデータを活用して作る
①〜④のどの方法を選ぶ場合でも、共通して重要になるのが回答のもととなるデータです。
すでにFAQサイトを運用している場合は、既存のQ&Aを活用することで、チャットボットを効率よく構築できます。
◾️ 手順
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既存のFAQを活用すれば、ゼロからシナリオや回答を作成する必要がないため、、チャットボットの立ち上げにかかる時間や工数を抑えられます。
また、この方法は①〜④のいずれの構築方法にも取り入れられる点がメリットです。チャットボットの構築とあわせてFAQも継続的に改善することで、回答データの充実にもつながります。
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チャットボットの作り方7ステップ
チャットボットを効果的に機能させるには、段階を踏んで構築を進めることが重要です。主な流れは以下の7ステップです。
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それぞれのステップを具体的に解説します。
ステップ1：達成したい目標を洗い出す
はじめに、チャットボットを作ることで、ビジネス上のどのような目標を達成したいかを整理します。例えば、以下の項目は頻繁に挙げられる目標です。
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目標が曖昧なまま、ツール選定や開発を進めると、チャットボットを導入しても効果につながらないおそれがあります。KPI（例：問い合わせ削減率、応答時間短縮など）まで設定するとより効果的です。
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ステップ2：チャットボットの種類を選ぶ
達成したい目標に合わせて最適なチャットボットの種類を選ぶ必要があります。以下の3つの種類の中から向き・不向きを踏まえた上で検討しましょう。
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定型的な問い合わせが多い場合はルールベース・シナリオ型で対応可能です。質問者の曖昧な表現や複雑な質問にも対応させたい場合はAI型が適しています。
また、単純な問い合わせと複雑な問い合わせが混在する場合は、両方に対応できるハイブリッド型を検討するとよいでしょう。
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ステップ3：設置場所とプラットフォームを決める
チャットボットを顧客に利用してもらうための設置場所を決めましょう。代表的な設置場所として次のようなものがあります。
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顧客からの問い合わせが多い場所やコンバージョン直前のページなどに設置すると、チャットボットへ自然に誘導できるため効果的です。
あわせて、チャットボットを作成するためのプラットフォームも決めておきましょう。自社でシステムを開発する方法は、コストと開発工数の負担が大きいため、導入のハードルが高いです。既存のAPIやサービスを利用する方法もあります。
チャットボットのAPIとしてメジャーなものを以下にまとめました。
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既存のAPIを利用すれば、ゼロからシステムを開発する場合と比べて、開発工数を抑えられる可能性があります。無料で活用できるAPIを選べば、初期コストを抑えることも可能です。
ステップ4：開発方法を決める
チャットボットの開発方法を決めるために以下の3つの工程を進めましょう。
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自社で開発する場合は、必要に応じてプログラミング言語も選定します。チャットボットの開発によく用いられるプログラミング言語は以下の通りです。
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AIを搭載したチャットボットを開発したい場合は、機械学習などを得意とするPythonがおすすめです。チャットボットの用途や開発環境に合わせて、適した言語を選びましょう。
ステップ5：シナリオを準備してツールに反映する
ツールを選定したら、チャットボットの応対シナリオを作成し、ツールに反映します。チャットボットのシナリオとは、ユーザーが質問してから課題を解決するまでの流れを設計したものです。
利便性の高いチャットボットを作るには、顧客がどのような疑問や悩みを抱えているのかを考えながら、シナリオを設計することが重要です。
過去に問い合わせが多かった質問や、顧客から寄せられた「分かりにくかった点」「不満に思った点」からニーズを洗い出し、シナリオに含めると良いでしょう。
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ステップ6：リリース前の動作テストを行う
実際にリリースする前に、チャットボットが問題なく動作するかテストします。動作テストを行うことで、チャットボットの動作速度や回答精度に問題がないかを確認することができます。
想定される質問を実際に入力し、適切な回答が表示されるか、回答できない場合に適切な案内が表示されるかなども確認します。
チャットボットのリリース後に動作不良や誤回答などの問題が発生すると、顧客満足度の低下や販売機会の損失につながるおそれがあります。本番環境で運用を始める前に、十分な動作テストを行うことが重要です。
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ステップ7：継続的にアップデートする
チャットボットの回答精度や利便性を維持するには、リリースした後の継続的なアップデートが欠かせません。運用をしていく過程で、リリース前には想定していなかった顧客からの問い合わせや、機能の改善余地が見つかる場合もあるからです。
チャットボットのアップデートにかかる工数は、決して少なくありません。応対品質を保つには、運用で見えてきた改善点をもとに、シナリオの追加や機能改善を続けていく体制を整備する必要があります。
公開後に見るべき評価軸（測定指標）
チャットボットの効果を高めるには、公開後の利用状況を確認し、改善を繰り返すことが大切です。主に確認したい評価軸は、以下の３つです。
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ユーザー数はチャットボットを利用した人数、チャット数はユーザーとのやり取りの回数を示します。ユーザー数が少ない場合は、設置場所や導線、デザインなどを見直しましょう。
また、1人あたりのチャット数が多い場合は、回答がわかりにくく、何度も質問し直している可能性があります。
チャット返答率は「有効な返答数／チャット回数」で算出し、ユーザーの質問に対して回答できた割合を表します。返答率が低い場合は、回答できなかった質問を確認し、登録データや回答内容を見直します。
解決率は、チャットボットの回答によってユーザーの疑問や問題を解決できた割合です。回答はできていても問題が解決していないケースもあるため、チャット返答率とは分けて確認する必要があります。解決率が低い場合は、回答内容のわかりやすさや情報量などを見直しましょう。
チャットボットを作る際の注意点
チャットボットの作成では次の3点に注意しましょう。
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どんな点を意識してチャットボットを作るべきなのか詳しく見ていきます。
回答に誤りがある可能性を想定して対策を行う
生成AIが事実に基づかない誤った情報を生成することを「ハルシネーション」と呼びます。AIの回答に誤りがある場合を想定して、以下のようなハルシネーション対策が必要です。
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チャットボットの回答に必ず根拠として出典を明記させる機能をつけておくと、質問者側で回答の正しさを確認できます。
また、根拠となるデータが見つからない場合には回答しない設定をすると、ハルシネーションの回避に効果的です。
チャットボットの画面上に「AIによる回答のため誤りが含まれる可能性があります」と免責事項を表示させて、人間による確認を促しておくのも効果があります。
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AIに読み込ませるデータの処理を正しく行う
AIの回答精度は学習データの質に依存するため、読み込ませるデータの処理を適切に行いましょう。AIに社内データを丸投げするのではなく、事前に情報を整理しておくことが重要です。
AIに読み込ませるデータは以下の点に注意して処理しましょう。
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古い情報や誤字脱字、矛盾した内容などが含まれていると、回答の正確性に影響する可能性があります。AIの回答精度に問題がある場合は、参照データに原因がないか確認し、定期的に見直しましょう。
セキュリティが遵守できているか確認する
チャットボットに入力した内容が学習データに利用されるケースがあるため、セキュリティが遵守されているかを確認してください。外部のAIサービスを利用していると、入力したデータが第三者への回答に利用されて情報が流出するリスクがあります。
AIサービスを利用してチャットボットを作成する場合は、入力データが学習データとして再利用されない契約・設定になっているか確認しましょう。
ツール選定では、セキュリティ認証やセキュリティポリシーを詳しくチェックしておきます。自社の定めるセキュリティ基準を満たしたAIのみを利用しましょう。
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チャットボットの運用と改善方法
チャットボットは導入して終わりではなく、運用と改善を継続することで効果を最大化できます。主な取り組みは以下の5つです。
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それぞれのポイントを具体的に解説します。
応答精度のモニタリングとKPIの設定
チャットボットの成果を可視化するためには、明確なKPIを設定し、定期的にモニタリングすることが重要です。代表的な指標には、以下があります。
◼️ 代表的なKPI指標
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これらを継続的に計測することで、シナリオの不備や回答精度の課題を特定できます。
また、単に数値を追うのではなく、「問い合わせ削減を目的とするのか」「CVR向上を狙うのか」など目的に応じた指標を設定することが重要です。定期的なレポート確認と改善施策の実行により、チャットボットの価値を最大化できます。
トラブルシューティングの実施
運用中には、回答が表示されない、意図と異なる回答が出る、リンク切れが発生するなどのトラブルが起こる場合があります。こうした問題を放置すると、ユーザーの利便性が低下し、離脱につながる可能性があります。
そのため、エラーログやユーザーの入力履歴を定期的に確認し、誤回答や未対応ワードを洗い出すことが重要です。発見した課題は迅速に修正し、再発防止策を講じる体制を整えましょう。トラブル発生時の対応フローを事前に明確化しておくと、問題が起きた際にもスムーズに対応できます。
外部ツールとの連携
チャットボットの効果を高めるには、CRMやFAQシステム、MAツールなど外部ツールとの連携が有効です。顧客情報と連携することで、ユーザー属性に応じたパーソナライズ回答が可能になります。
例えば、以下のような効果が期待できます。
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FAQデータベースと接続すれば、更新したFAQの内容をチャットボットの回答に反映しやすくなります。さらに、分析ツールと連携することで、ユーザー行動の利用状況を把握し、改善点を見つけやすくなります。
チャットボット単体で運用するのではなく、既存のシステムや顧客データと連動させることで、より高い効果が期待できます。
ユーザーからのフィードバック収集による改善
チャットボットの改善には、実際のユーザーの声が欠かせません。回答後の満足度アンケートや「役に立った」「役に立たなかった」といった評価ボタンの設置により、定量的なフィードバックを収集できます。
さらに、自由記述欄を設けることで、想定外のニーズや不満点を把握できます。収集したデータをもとに、回答内容の見直しやシナリオ改善を行うことで、ユーザー体験の向上につながります。フィードバックの分析を定期的に行う運用体制が重要です。
継続的な改善に取り組む
チャットボットは、環境やユーザー行動の変化に合わせて進化させる必要があります。新商品の追加、サービス内容の変更、キャンペーン実施などに応じてシナリオや回答内容を更新しましょう。
また、月次・四半期ごとにKPIを振り返り、改善施策を実行するPDCAサイクルを回すことが重要です。利用状況やユーザーからのフィードバックをもとに改善を繰り返すことで、チャットボットをより使いやすい問い合わせ窓口へと成長させられます。
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チャットボットツールの選び方
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チャットボットを効果的に活用するには、目的に合ったツール選定が不可欠です。比較すべき主なポイントは、以下の4点です。
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それぞれの観点から、自社の体制や将来的な運用を見据えて検討することが重要です。
ツールの使いやすさ
チャットボットを選ぶ際は、担当者が日々の設定や更新を無理なく行えるかを確認しましょう。初期設定を直感的に操作できるユーザーインターフェースであれば、専門知識がなくても簡単に始められ、すぐに運用に移れるでしょう。
さらに、設定やデザインの変更がドラッグ＆ドロップで行えるツールであれば、手間をかけずにカスタマイズできます。
また、テンプレートが豊富に用意されているツールの場合、業界に適したシナリオをすぐに活用でき、自社に合わせたデザインも簡単に反映できます。
こうした使いやすいチャットボットのツールは、日々の運用や更新がスムーズに行え、担当者の負担を軽減できるだけでなく、迅速な対応や改善が可能になります。
導入・運用コストの比較
チャットボットの導入時と運用時にかかるコストも、比較検討しておきましょう。チャットボットのツールには、無料プランが提供されているものと、有料プランのみのものがあります。また、AI搭載のものと非搭載のものがあり、それぞれ導入・運用コストが異なります。
検討時には以下の点を確認しましょう。
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どのツールを選ぶべきか、予算と必要な機能に応じて検討することが大切です。
なお、導入時の初期費用だけでなく、中長期的に見た場合のコストパフォーマンスも重視することをおすすめします。導入費用が安くても、追加機能やユーザー数の増加などによって運用コストが高くなる場合があるためです。
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ツールの拡張性
チャットボットの長期的な運用を見据え、ツールの拡張性を考慮することも大切です。事業の成長に伴って問い合わせ内容や業務フローが変化することもあるため、必要に応じて機能を追加したり、外部ツールと連携したりできるチャットボットを選びましょう。
例えば、CRMと連携させて顧客に合わせた回答を提供できる機能や、FAQシステムとの併用ができるツールであれば、業務拡大に伴ってスムーズに対応できるでしょう。
また、多言語対応に柔軟に対応できるツールであれば、グローバル展開や多様な顧客層への対応が求められる場合にも役立ちます。
将来的にチャットボットの機能を高度化する可能性や、運用規模の拡大を見込んでいる場合は、拡張機能が備わっているか、カスタマイズが柔軟にできるかを事前に確認しておきましょう。
サポート体制の確認
ベンダーが提供するサポート体制も、チャットボット選びにおいて重要なポイントです。チャットボット導入後、ツールに不具合やトラブルが発生することは、十分に想定されます。
適切なサポートを受けられれば、不具合やトラブルが起きてもすぐに対応でき、ユーザーへの影響を抑えやすくなります。
確認すべきポイントは以下の通りです。
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チャットボットを24時間365日運用する場合は、トラブルが発生した際にどのようなサポートを受けられるのか、対応時間や連絡方法を事前に確認しておきましょう。
▼チャットボットツールを徹底比較したお役立ち資料をご用意していますので、ぜひご活用ください。
チャットボットの導入事例
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実際にチャットボットを導入した企業では、業界ごとに異なる成果が生まれています。ここでは代表的な事例を紹介します。
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具体的な取り組み内容と成果を通じて、導入イメージをつかんでいきましょう。
導入事例①（宿泊業）
宿泊業のA社は、夜間・深夜帯の問い合わせ対応によるオペレーター負担の軽減を目的に、チャットボットを導入しました。
◼️ 抱えていた課題
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◼️ 改善策
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◼️ 成果・効果
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A社では、従来は深夜帯までスタッフが応対していた予約変更やキャンセル、よくある宿泊プランに関する質問をチャットボットで受け付ける運用に切り替えました。
これにより、深夜の単純問い合わせは自動化され、オペレーターは複雑・例外対応に集中できる体制が整いました。
結果として、スタッフの負担が軽減し、顧客満足度の維持・向上にもつながっています。チャットボットの継続的な改善により、自己解決率の向上とコスト削減の両面で効果が得られています。
導入事例②（卸売業）
医療機器卸のB社は、対応業務の属人化による品質のばらつきを解消するためにAI型チャットボットを導入しました。
◼️ 抱えていた課題
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◼️ 改善策
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◼️ 成果・効果
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B社では、医療機器卸売という専門性の高い業務領域でありながら、問い合わせ対応の大半が過去の問い合わせ内容をベースにした定型的な質問でした。
そこで、主要な問い合わせ内容をFAQとして整理し、AI型チャットボットに実装することで、従来は担当者の経験に頼っていた回答をシステムでカバーできるようになりました。
結果として、対応品質のばらつきが解消され、誰が対応しても同じ精度の回答が可能になり、オペレーターの負担軽減と顧客満足度の向上につながっています。導入後は、チャットボットが一次対応を担うことで、オペレーターはより複雑な問い合わせや付加価値の高い業務に集中できる体制が整いました。
導入事例③（印刷業）
印刷サービスを提供するC社は、従業員の検索時間を大幅に削減するためにチャットボットを導入しました。
◼️ 抱えていた課題
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◼️ 改善策
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◼️ 成果・効果
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C社では、多種多様な製品・サービス情報や業務手順が社内に散在していたため、従業員が必要な情報を探すのに多くの時間を取られていました。
これを解消するため、ナレッジを体系化し、検索性能の高いチャットボットと連携する仕組みを構築しました。単語検索が不得意なシステムではなく、ユーザーが自然な言い回しで質問しても適切な回答にたどり着けるよう最適化しています。
その結果、従業員の情報探索時間は大幅に短縮され、日常業務の効率が向上しました。さらに、情報共有基盤の整備により、ノウハウの属人化が解消され、新人スタッフも迅速に回答を得られる環境を実現しています。
▼チャットボット導入を成功させる具体的な方法については、以下のお役立ち記事をご覧ください。
チャットボット導入時のポイント
チャットボットには多くのメリットがある一方、導入するにはツール選定、シナリオ準備といった、一定の手間や専門知識が必要です。
加えて、顧客のニーズに応じた自然なコミュニケーションを取るためには、リリース後も利用状況を確認しながら、回答内容やシナリオを継続的に調整する必要があります。導入を検討する際は、「チャットボットの導入・運用は時間とコストが多くかかるものである」と、あらかじめ認識しておきましょう。
また、シナリオ準備が不十分なままチャットボットをリリースしてしまうと、質問に回答できなかったり、誤った回答をしたりするケースが増え、かえって顧客満足度の低下につながりかねません。
チャットボットを導入する際は、前述した設計から運用までの工程を一つずつ確認し、慎重に進めることが重要です。
▼チャットボット導入で失敗しないためのポイントを、以下のお役立ち資料でまとめています。1分でダウンロードできますので、ぜひご活用ください。
AIチャットボットの先へ、「Helpfeel Agent Mode」
チャットボットもAIエージェントも、導入して終わりではありません。運用のしやすさと、自律的にどこまで問題を解決できるかが成果を左右します。
「作り込みに時間がかかる」「改善が回らない」「期待したほど解決しない」といった課題を避けたい方に向けて、Helpfeel Agent Modeには3つの強みがあります。
まず、従来のチャットボットで必要だった膨大なシナリオ作成や単語登録は不要です。既存のFAQやドキュメントを読み込むだけで、生成AIが最適な回答を自動で生成します。AIチャットボットとしてもAIエージェントとしても活用でき、担当者の運用負荷を軽減できるでしょう。
さらに、独自の意図予測検索と生成AIを組み合わせることで、ユーザーのさまざまな言い回しを的確に理解できます。
単発の回答で終わるのではなく、会話の文脈を保持しながら対話を重ね、まるでオペレーターと話しているような形で解決まで導くことが可能です。従来のチャットボットでは難しかった自己解決率の向上も期待できます。
加えて、生成AIで懸念される「もっともらしい嘘（ハルシネーション）」を抑えるため、自社が保有する信頼できる情報源のみを参照して回答を生成します。
AIチャットボットとしてもAIエージェントとしても、正確な情報提供とブランドイメージの保護を両立できる点も特長です。安心して運用できる環境を整えたい企業に適したサービスといえるでしょう。
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