【2026】チャットボットとは？AIとの違い・開発に役立つ資格・活用事例を紹介

「チャットボットを導入して業務を効率化したいけれど、AIとの違いがよく分からない」「どんな仕組みで動いているのか、専門知識がなくても使えるのか」と悩んでいる方も多いのではないでしょうか。

近年、企業の問い合わせ対応や社内サポートなど、あらゆる場面でチャットボットの導入が進んでいます。

そこで本記事では、チャットボットの基本的な仕組みやAIとの違いをはじめ、開発や運用に役立つ資格、実際のビジネスでの活用事例までわかりやすく紹介します。

チャットボットとは？

チャットボットとは、人と自然な会話をするようにテキストや音声で応答する「自動応答プログラム」のことです。

たとえば、企業サイトの問い合わせ窓口やLINE公式アカウントなどで「ご用件をお聞かせください」と話しかけてくる機能を見たことがある人も多いでしょう。これがチャットボットで主に以下3つのタイプに分類されます。

チャットボットは「人の代わりに自動で対応する仕組み」であり、AIはその中で会話の理解や学習を担う頭脳の部分といえます。

AIとの違い

チャットボットは、人とテキストや音声でやり取りを行う自動応答システムです。一方で、AIとは人間のように「理解」「学習」「判断」を行う技術の総称です。AIが使われることで、チャットボットは文脈を読み取ったり、過去の会話から最適な回答を導き出すことができます。

つまり、チャットボットはAIを使うことでより高度に進化するという関係です。AIが組み込まれていないチャットボットは単なる自動応答ツールですが、AIが加わることで、ユーザーの意図を理解し、自然な会話ができるようになります。

以下の記事では、AIについて詳しく解説していますので、あわせてご覧ください。

【2025】AIとは？仕組み・活用事例・学び方・取得するべき関連資格を徹底解説

AIエンジニアがチャットボット開発を学ぶべき理由

AIエンジニアがチャットボットの開発を学ぶべき理由はさまざまですが、主に以下3つです。

1. 自然言語処理を実践的に身につけられる
2. 生成AIの仕組みを実務的に理解できる
3. ユーザー視点のAI設計力を養える

①自然言語処理を実践的に身につけられる

チャットボット開発は、AIエンジニアにとって自然言語処理を理解できる機会です。NLPの理論だけを学んでも、実際のユーザーの言葉は想定より多様で曖昧です。

たとえば、「注文をキャンセルしたい」と「買ったやつ取り消して」は意味は同じでも表現が違います。こうした問題にどう対応するかを考えながら実装する過程で、文脈理解、意図の推測などの知識を自然と身につけることができます。

②生成AIの仕組みを実務的に理解できる

近年のチャットボット開発では、GPTをはじめとする生成AIの活用が進んでいます。実際にボットを構築する中で、「AIがどうやって文章を生成するのか」「プロンプトの設計を変えると出力がどう変わるのか」といった仕組みを理論だけでなく手を動かして理解できます。

また、以下の内容を理解することでどのように会話品質に影響するのかを試行錯誤しながら学べるのも魅力です。

• モデルのトークン数
• 温度パラメータ
• コンテキスト長など

AIを作る側へと視点を変え、モデルの本質的な動きを掴む力が身につきます。

③ユーザー視点のAI設計力を養える

AIエンジニアは、人の使いやすさを考える力も重要です。チャットボット開発では、どれほど優れたAIモデルを使っても、ユーザーが意図を伝えにくかったり、回答が堅苦しかったりすれば満足度は下がってしまいます。

そのため、開発の過程では「ユーザーが何を求め、どんなタイミングでどんな言葉を使うのか」を深く理解する必要があります。設計思考を積み重ねることで、AIをデザインできるようになります。

チャットボット開発の手順

ここからはチャットボット開発の手順を以下5つで解説します。

1. どんなチャットボットを作りたいか決める
2. 自分に合ったツールを選ぶ
3. シナリオを設計する
4. 試作品を作ってテストをする
5. 公開してPDCAを回す

①どんなチャットボットを作りたいか決める

チャットボット開発では、まず「何のために、誰向けに作るのか」を明確にすることが大切です。目的が曖昧なまま進めると、後から修正が増えコストがかさむ原因になります。やるべきことは以下の項目です。

• 目的とKPIを決める
• 対象ユーザーを絞る
• タイプを選ぶ
• 設置場所を決める

成果物としては、目的・KPI表、ペルソナ設定、想定Q&Aなどを用意します。ありがちな失敗は「目的が抽象的」「用途を詰め込みすぎる」ことです。最初は1つの目的に絞るのが成功のコツです。

②自分に合ったツールを選ぶ

要件が決まったら、目的に合うツールを選びます。最近はノーコード・ローコードで構築できるサービスが多く、プログラミング知識がなくても高性能なボットを作れます。比較ポイントは以下の通りです。

• 実装のしやすさ
• コストと運用負荷
• 外部システム連携
• サポート体制

導入費だけでなく、運用工数や人件費も含めた総コストを考えることが重要です。無料トライアルで操作性を確認し、自社に合うものを選びましょう。

③シナリオを設計する

チャットボットの会話の質を決めるのがこのステップです。ユーザーがどんな目的でボットに話しかけるのかを想定し、その流れを設計することで、スムーズで分かりやすい体験を提供できます。設計が甘いと、ユーザーが途中で混乱したり、目的の回答に辿り着けずに離脱する原因になります。

まずは、ボットで解決したい課題を整理します。例えば、以下のような課題が挙げられます。

• 顧客対応を効率化したいのか
• 問い合わせ数を減らしたいのか
• 購買を促したいのか

その上で、過去の問い合わせデータやFAQをもとに、ユーザーが実際に投げかけるであろう質問を洗い出し、それぞれに対する回答を準備します。ボットで解決できない質問については、自然な流れで有人対応に切り替えられる仕組みを用意しておきましょう。

④試作品を作ってテストをする

設計が完了したら、実際に動くチャットボットの試作品を作り、テストを行います。この段階では理想どおりに動くかだけでなく、想定外の入力にどう反応するかを確認することが大切です。

テストは複数の角度から行います。まず、ユーザーが入力するであろう質問だけでなく、誤字や曖昧な表現、感情的な言葉にも適切に対応できるかを確認します。

また、社内スタッフだけでなく、実際の利用者にも試してもらい、使いやすさや分かりにくい箇所をフィードバックしてもらうとより現実的な改善ができます。

⑤公開してPDCAを回す

初期段階ではユーザーの反応やログを分析し、継続的に改善を重ねることで、ボットの精度と使いやすさを高めていくことが重要です。ここでいう「PDCA」とは、Plan（計画）・ Do（実行）・Check（評価）・Act（改善） の4段階を繰り返して業務を継続的に改善していく考え方のことです。

単に導入するだけでは効果は限定的であり、PDCAを回しながら、実データに基づいた改善を続けることが成果を出すために必要です。

以下の表は、PDCAサイクルの具体的な進め方を整理したものです。

チャットボット運用の本質は継続的な改善にあります。初期構築に力を入れるよりも、リリース後にどれだけ早く改善サイクルを回せるかが成果を左右します。

チャットボット開発に役立つAI資格3選

チャットボット開発の知識・スキルを身につけるには、以下3つの資格取得を目指すのもおすすめです。

1. E資格
2. Generative AI Test
3. AIプロダクトマネージャー検定

①E資格

E資格は、日本ディープラーニング協会が認定する、AIエンジニアの登竜門的資格です。ディープラーニングの理論を正しく理解し、Pythonを使って実際にモデルを構築できるスキルを証明します。

自然言語処理や生成モデルの出題もあり、チャットボットの「言語理解」や「テキスト生成」の仕組みを学べる点が魅力です。E資格を取得すれば、ディープラーニングを理論から実装まで一貫して扱えるエンジニアとして評価され、チャットボット開発の技術である自然言語モデルやGPU活用の理解ができるようになります。

E資格を独学で取得するのは簡単ではありません。そこでおすすめするのがセミナーの受講です。「E資格対策ディープラーニング短期集中講座」は、初心者でも短期間で資格に関するノウハウを身につけることができます。

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②Generative AI Test

※Generative AI Testは試験終了に伴い、次回試験の開催はありません。(2025年12月現在)

Generative AI Testは、JDLAが主催する生成AI時代に対応した資格です。ChatGPTやClaudeなどの大規模言語モデルをどのようにビジネスや開発に活かせるかを問う内容になっています。

出題内容は、Transformerやアテンション機構といった技術的要素に加え、ChatGPT・Gemini・RAGなどの実践知識、AI利用に伴う「ハルシネーション」や「倫理・セキュリティ」などのリスクも含まれます。

チャットボット開発においては、生成AIの特性や限界を正しく理解することが必要です。この資格を通じて、「AIを使う」ではなく「AIを設計・制御する」視点を養えるため、実務でChatGPT APIや他の生成AIを活用したい人に最適です。

③AIプロダクトマネージャー検定

AIプロダクトマネージャー検定は、AIプロジェクト全体をまとめるマネジメント職向けの国家試験です。AIを使った企画立案から開発、運用までの一連の流れを理解し、チームをリードする力を評価します。

試験では、プロジェクトの進行管理やデータ品質、Pythonによる分析力、リスクマネジメント、法令理解などが問われます。AIの知識に加えて、実務で必要となる「チーム間の調整力」や「成果指標設計力」を重視している点が特徴です。

チャットボット開発では、技術的な構築だけでなく、要件定義・予算管理・改善サイクル設計といった運用面のマネジメントも求められます。

以下の記事では、AIエンジニアにおすすめの資格を紹介していますので、あわせてご覧ください。

【2025】AIエンジニア向け資格10選！必要スキル・仕事内容などを徹底解説

チャットボットの主な活用事例

チャットボットの主な活用事例を3つの業界別に紹介します。

1. 金融業界
2. 小売・EC業界
3. 製造業

①金融業界｜住信SBIネット銀行

住信SBIネット銀行では、生成AIを活用した独自チャットボット「ヘルピッピ」を導入しています。このボットは文脈を理解して柔軟に応答するのが特徴で、従来のFAQ型チャットでは対応が難しかった自然な対話を実現しました。

例えば「住宅ローンの申し込みを途中で中断したが再開したい」といった複雑な質問にも、AIが履歴と意図を踏まえて案内できます。結果として、顧客満足度の向上とオペレーターの業務負担軽減を両立する成果を上げています。

出典：住信SBIネット銀行、お客さま向け生成AIチャットボット『ヘルピッピ』をリリース

②小売・EC業界｜TMIX

オリジナルTシャツ通販サービス「TMIX」を運営するオリジナルラボでは、カスタマーサポートにチャットボットを導入しています。このチャットボットは、注文・デザイン・配送状況などの問い合わせに24時間365日対応するものです。

導入後は電話・メールでの問い合わせ件数を約20%削減することに成功しました。さらに、即時対応により「ユーザーの離脱率低下」「再購入率の向上」といった効果も確認されています。

出典：TシャツのオーダーメイドサービスでAIがカスタマーサポート、自由な質問にも7割以上の精度で回答

③製造業｜トヨタ自動車

トヨタ自動車では、販売データと生産データを統合した在庫管理用チャットボットを導入しています。現場担当者がボットに問い合わせるだけで、部品や完成車の在庫状況をリアルタイムに確認できるようになりました。

AIが自動で最適な在庫レベルを計算し、必要に応じてアラートを出すため、在庫過剰や欠品を防止。結果として、年間数百万ドル規模のコスト削減を達成しました。

出典：トヨタシステムズ

チャットボットについてのまとめ

チャットボットは、単なる自動応答ツールではなくAIの技術を取り入れることで、ユーザーの意図を理解し、自然な会話を実現する存在です。開発段階では、目的の明確化やシナリオ設計、PDCAサイクルによる改善など、段階的なプロセスを意識する必要があります。

また、E資格やGenerative AI Testなどの資格を通じて理論と実装力を高めれば、より実践的なAI開発スキルが身につきます。本記事を参考にチャットボット開発に取り組んでみてください。