AIチャットボットとは？従来型との違いと生成AI活用の最前線

記事概要：AIチャットボットとは何かを、従来のルール型と生成AI型の違いから解説します。LLMの回答生成、RAGによる誤回答対策、ナレッジ管理、オムニチャネルAIカスタマーサポートでの活用方法まで分かりやすく紹介します。

顧客との接点がWebやアプリ、SNSへ広がるなか、オムニチャネルAIカスタマーサポートを支える仕組みとしてAIチャットボットの活用が進んでいます。AIチャットボットとは、顧客の質問を理解して自動回答する仕組みですが、生成AIの登場によって、従来のシナリオ型とは回答の作り方そのものが変わっています。

AIチャットボットとは

従来型のチャットボットでは、企業があらかじめ質問と回答を登録し、キーワードや選択肢に応じて適切な回答を表示する方式が一般的でした。

例えば「返品したい」という質問に対して、登録された返品手続きを案内します。回答内容を管理しやすい一方、「昨日届いた商品を開封したのですが、サイズ交換できますか」のように表現が変わると、意図を正しく判断できない場合があります。

これに対して生成AI チャットボットは、大規模言語モデルであるLLMを使って文章全体の意味を読み取り、その質問に合わせて回答文を生成します。そのため、事前にすべての質問パターンを登録しなくても、自然な会話を続けやすくなります。

ルール型・LLM型・RAG型の違い

AIチャットボットの仕組みを理解するには、「回答をどのように作るのか」で比較すると分かりやすくなります。

ルール型は回答を企業側で細かく管理できますが、質問が増えるほどシナリオの作成や更新に手間がかかります。LLM型は柔軟な会話が可能になる一方、自社の商品情報や最新の返品規定まで正確に把握しているとは限りません。

そこで企業向けの生成AI チャットボットでは、LLMと企業ナレッジをつなぐRAGが利用されています。

RAGはなぜAIの「もっともらしい誤回答」を減らせるのか

LLMは自然な文章を生成できますが、知らない内容についても、それらしい回答を作ってしまう場合があります。これが一般にハルシネーションと呼ばれる問題です。

RAGはRetrieval-Augmented Generationの略で、質問に関連する外部情報を検索し、その内容を参照して回答を生成する方法です。2020年に発表されたRAGの研究でも、外部の知識を検索して生成モデルと組み合わせることで、モデル内部の知識だけを使う場合より、知識を必要とする質問で事実に沿った回答を生成しやすくなることが示されています。

例えば、顧客が「開封した商品を30日後でも返品できますか」と質問したとします。

LLMだけで回答すると、一般的な返品制度をもとに文章を作る可能性があります。一方、RAGを使う場合は、企業の返品規定を検索し、「未開封の商品は到着後14日以内」といった実際のルールを見つけ、その情報をもとに回答します。

つまりRAGは、AIにすべての情報を覚えさせる仕組みではなく、必要な資料を探してから回答させる仕組みと考えると分かりやすいでしょう。

ただし、RAGを導入すれば誤回答が完全になくなるわけではありません。古いマニュアルが残っていたり、質問と関係のない情報を検索したりすれば、回答を誤る可能性があります。そのため、AIの性能だけでなく、ナレッジの更新管理も必要です。

生成AI チャットボットではナレッジ管理が重要

企業がAIチャットボットを導入する場合、LLMの種類だけで製品を比較するのは十分ではありません。

商品マニュアル、FAQ、料金表、返品規定、社内手順などを一つのナレッジベースに整理し、AIが必要な情報を検索できる環境を作ることが重要です。

例えば料金を改定した場合、従来のように多数の回答シナリオを修正するのではなく、料金表やFAQを更新し、その情報をRAGで参照させる方法があります。商品やサービスの変更が多い企業ほど、この仕組みは運用負担を抑えやすくなります。

AIチャットボットをオムニチャネルで活用する

AIチャットボットの役割は、Webサイト上でFAQに答えることだけではありません。

顧客がチャットで質問した後にメールや電話へ移った場合でも、問い合わせ履歴を共有できれば、有人担当者はそれまでの会話を確認して対応できます。

例えばECサイトでは、配送状況や返品条件はAIチャットボットが回答し、配送事故や例外的な返金は担当者へ引き継ぐ、といった運用が考えられます。AIと人を別々の窓口として運用するのではなく、一つの顧客対応プロセスとしてつなぐことがポイントです。

Udeskでは、AI Chatbot、LLM Knowledge Base、RAGによる情報検索、チケット管理、有人対応への引き継ぎなどをオムニチャネル環境の中で組み合わせています。Webチャットだけでなく、電話、メール、メッセージング、SNSなどの顧客接点を一つのサービス環境で管理する構成が提供されています。

AIチャットボットは「回答するだけ」から次の段階へ

AIチャットボットとは、もはや登録されたFAQを表示するだけのツールではありません。

ルール型からLLM型へ進むことで自然な会話が可能になり、さらにRAGを組み合わせることで、企業が管理する情報を根拠として回答できるようになっています。

一方で、生成AIを導入するだけで顧客対応が自動的に改善するわけではありません。どの情報を回答の根拠にするのか、回答できない質問をいつ有人担当者へ渡すのか、異なるチャネルの履歴をどのようにつなぐのかまで設計する必要があります。

AIチャットボットを単独の自動回答ツールとして見るのではなく、ナレッジ管理と有人対応を含むオムニチャネルAIカスタマーサポートの一部として運用することが、企業で生成AIを活用する際の基本的な考え方になります。

FAQ

Q:AIチャットボットとは何ですか？

A:AIチャットボットとは、AIを利用して顧客からの質問を理解し、自動で回答するシステムです。従来のルール型に加え、現在ではLLMを利用して質問に合わせた文章を生成するタイプも利用されています。

Q:生成AI チャットボットと従来型の違いは何ですか？

A:従来型は事前に設定したルールやシナリオから回答を選びます。生成AI チャットボットは質問の意味を理解し、その内容に合わせて回答を生成するため、表現の異なる質問にも対応しやすい点が異なります。

Q:RAGを使えばAIの誤回答はなくなりますか？

A:完全になくなるわけではありません。RAGは企業のFAQやマニュアルなどを検索し、その情報を使って回答することで、LLMだけに依存する場合より根拠のある回答を生成しやすくします。ただし、正確な回答を維持するには、参照するナレッジの更新や回答内容の確認も必要です。

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本記事はUdeskのオリジナルであり、転載する際は出典を明記してください：https://www.udesk.jp/blog/news/guide/5469/