【最新版】チャットボットの種類を徹底解説！AI、RAG、シナリオ型の違いと選び方

ビジネスのデジタル化が加速する現代において、ウェブサイトやSNS、社内ツールなどで見かけるチャットボットは、もはや企業にとってなくてはならない存在となりました。顧客からの問い合わせ対応や、社内の定型業務を自動化するツールとして、その市場は急速に拡大しています。

しかし、一言で「チャットボット」といっても、その種類や仕組みは多岐にわたります。簡単なFAQにしか答えられないものから、まるで人間と話しているかのように複雑な質問に回答するもの、さらには企業の内部情報に精通しているものまで、その能力は大きく異なります。

「AIがすごいらしい」という漠然としたイメージだけで導入を検討すると、自社の目的に合わないチャットボットを選んでしまうリスクがあります。本記事では、チャットボットを「機能」と「仕組み」で明確に分類し、それぞれの特徴や得意なことを解説します。この記事を読み終える頃には、あなたのビジネスに最適なチャットボットを選ぶための具体的な知識が身についているでしょう。

チャットボットの主要な4つの種類

チャットボットは、その応答の仕組みによって現在は大きく4つのタイプに分類できます。この分類を理解することが、自社に最適なチャットボットを選ぶための第一歩です。ここでは、それぞれのタイプの仕組みと役割のイメージを交えてご紹介します。

ルールベース型（シナリオ・FAQ型）

このタイプのチャットボットは、あらかじめ設定されたルールやシナリオに従って動作します。ユーザーの入力が事前に用意されたパターンやキーワードに一致した場合のみ、決められた回答を返します。

イメージ：選択肢を提示しながらユーザーを案内する「マニュアル通りに応対する受付係」。

AI型（機械学習ベース）

ユーザーの入力を自然言語処理で解析し、「意図（インテント）」を理解したうえで知識データ（FAQ等）から最も近い回答を提示します。学習したデータに基づき、表現の揺れや異なる言い回しにもある程度対応可能です。

イメージ：利用者の質問をうまく汲み取り、あらかじめ用意されたFAQの中から最適な答えを選んでくれる「気の利くサポート係」。

生成AI型（LLMベース）

ChatGPTやGeminiに代表される大規模言語モデル（LLM）を利用するタイプです。膨大なテキストデータを学習しており、文脈を理解しながらその場で新しい文章を生成します。雑談から高度な質問まで幅広く対応可能ですが、事実誤認（ハルシネーション）のリスクもあります。

イメージ：幅広い知識を持ち、自由に会話できる「博識な専門家」。ただし時に自信満々に誤った情報を答えることもある。

RAG型（検索拡張生成）

RAG（Retrieval-Augmented Generation）は、生成AIの柔軟さと外部データベースの正確さを組み合わせた仕組みです。企業の社内文書やナレッジベースを参照しながら回答を生成するため、ハルシネーションを抑制しつつ信頼性を高められます。

イメージ：一般知識にも詳しい一方、社内規定や製品情報など手元の資料を確認しながら答えてくれる「経験豊富なベテラン社員」。

チャットボット主要4タイプの比較表

以下の表で、４つのチャットボットの特性を比較します。

比較項目	ルールベース型	AI型	生成AI型	RAG型
回答の仕組み	あらかじめ設定したルールやシナリオで回答	入力文の意図を解析し、知識データから最適な回答を検索	大規模言語モデルが学習データに基づき文章を生成	社内文書や専門的な資料を検索し、生成AIで回答を作成
応答の柔軟性	限定的（想定外の質問に弱い）	学習・登録済みのデータ範囲に限定される	非常に柔軟。雑談や多様な表現に対応可能	生成AIの柔軟さ＋外部データの正確さを両立
回答の正確性	シナリオ内であれば高い（ただし複雑な表現や表記揺れに弱い）	比較的高いが類似度マッチングの誤りもあり得る	ハルシネーションのリスクがある	外部データに依存するが精度は高い
得意なこと	定型的な問い合わせ、シンプルなQ&A	社内・社外の問い合わせ対応、FAQ対応の自動化	広範な知識を活用した自然な対話、コンテンツ生成、アイデア出し	企業独自の知識を活かした専門的回答

各チャットボットの仕組みと具体的な活用シーン

ここからは、各タイプをさらに深掘りし、それぞれの技術的な仕組みと、実際のビジネスでの活用シーンを具体的に解説します。

ルールベース型：シンプルさと確実性、そして進化

ルールベース型チャットボットの最大の特長は、あらかじめ人が設定したルールに厳密に従って回答を提示する点です。この仕組みによって、回答の正確性が極めて高くなります。

このタイプには、主に以下の2種類があります。

• 一問一答型（FAQ型）：
  FAQデータベースに登録された「質問」にユーザーの入力がヒットした場合、それに紐づく「回答」を提示します。
• シナリオ分岐型：
  「ご予約ですか？」「お問い合わせですか？」といった選択肢や、いくつかの質問を通じてユーザーを誘導し、最終的な回答へと導きます。

活用シーン：
ECサイトでの配送状況確認、飲食店の予約受付、社内ヘルプデスクの定型的なQ&Aなど、答えが決まっている業務。

メリット：
導入コストが低く、回答に間違いがないため安心して利用できます。

デメリット：
柔軟性に欠けるため、想定外の質問には答えられません。また、シナリオやFAQの登録・更新に手間がかかります。

AI型（機械学習ベース）：意図の認識と効率的な応答

機械学習ベースのチャットボットは、大量のデータからパターンを学習することで、ユーザーの入力内容の「意図」を認識し、言葉の揺らぎや違う言い回しに対応できるチャットボットです。

仕組み：
ユーザーの質問を「意図」ごとに分類し、その意図に最もマッチングした回答を知識データ（FAQ等）から探し出して提示します。例えば、「注文」というキーワードから「注文状況を確認したい」という意図を判断し、回答へと導きます。

活用シーン：
顧客からの問い合わせ対応、社内ヘルプデスク、定型的なサポート業務など。

メリット：
ルールベース型よりも柔軟な対話が可能で、キーワードの揺らぎにも対応できます。また、応答が学習させた知識データに基づいているため、LLMベース型よりも回答の正確性が高い傾向にあります。

デメリット：
学習したデータにない質問や、複数の意図が混在する複雑な質問には対応できません。また、回答の文章は事前に用意する必要があり、完全に自由な対話は不可能です。

生成AI型（LLMベース）：生成能力と汎用性

生成AI型チャットボットは、ChatGPTやGeminiなど大規模言語モデル（LLM）を基盤としたチャットボットです。生成AI型チャットボットは人間の言葉を膨大に学習しているため、まるで人間が書いたかのような自然な文章を生成できます。

仕組み：
ユーザーの入力された文章の「意図」と「文脈」を理解し、その場で適切な回答を一から作り出します。事前に用意された回答を探すのではなく、自律的に新しい文章を生成する点がルールベース型との決定的な違いです。

活用シーン：
コンテンツ制作支援、アイデア出し、調査、要約、文章生成など。

メリット：
柔軟な対話が可能で、FAQにない質問にも対応できる可能性があります。

デメリット：
最新情報や企業の独自情報には対応できないこと、またハルシネーション（もっともらしい嘘）のリスクが指摘されています。

RAG型：正確性と企業知識の活用

RAG（Retrieval-Augmented Generation）型は、AI型の進化形として注目を集めている技術です。

仕組み：
AI型の「生成能力」に、企業の社内文書やデータベースなどの「正確な情報源を検索する機能」を組み合わせます。ユーザーが質問すると、まず関連する文書を検索し、その情報を基にAIが回答を生成します。これにより、AIが勝手に嘘をつくことを防ぎ、信頼性の高い回答を実現します。

活用シーン：
社内ヘルプデスク、専門性の高い技術サポート、法律事務所での判例検索など、社内情報や専門知識の活用が求められる業務。

メリット：
AIの柔軟な対話能力と、正確な情報に基づく信頼性を両立させることができます。

デメリット：
システム構築が複雑で、導入コストが高くなる傾向にあります。また、参照する情報源の精度が低いと、誤った回答につながる可能性があります。ベンダーが提供するパッケージ製品を利用する場合はこれらの導入コストを抑えられます。

目的別！最適なチャットボットの選び方と導入のステップ

チャットボットの種類と仕組みを理解したところで、いよいよ「自社に最適なチャットボット」を選ぶための具体的なステップを解説します。重要なのは、チャットボットの機能ではなく、解決したい課題から逆算して考えることです。

目的別チャート：自社に最適なチャットボットを見つける

まずは、チャットボットに何をさせたいかという「目的」を明確にしましょう。

定型的な質問が多い場合 → ルールベース型
営業時間、所在地、簡単なFAQなど、回答が事前に決まっている業務にはルールベース型が最適です。導入コストを抑えつつ、顧客や従業員からの問い合わせ対応を自動化できます。

FAQを中心に効率よく問い合わせ対応したい場合 → AI型（機械学習ベース）
入力文の意図を解析して、知識データから最適な回答を選び出します。定型対応以上に柔軟性があり、自然な言い回しや表現の揺れにも対応可能です。既存のFAQを活かして社内・社外の問い合わせ対応を効率化したい企業に向いています。

一般的な質問に柔軟に対応させたい、かつ創造的なタスクに活用したい場合 → 生成AI型
新入社員に一般的な事業計画の立て方や市場調査の方法などを質問させる場合など、幅広い知識に基づいた柔軟な回答が求められる場合にAI型が力を発揮します。また、メールの文案作成、コピーライティング、商品の説明文の作成など、創造的なタスクにも活用できます。

社内データや専門知識を活用し、正確な問い合わせ対応を行いたい場合 → RAG型
社内マニュアル、技術資料、過去の議事録など、企業独自の専門知識を活用して回答させたい場合は、RAG型が最適です。ハルシネーション（嘘の回答）のリスクを抑えつつ、AIの生成能力を最大限に活用できます。

導入・運用コストの比較

チャットボットの導入には、費用対効果の観点も欠かせません。

項目	ルールベース型	AI型	生成AI型	RAG型
初期投資	◎ 低コスト	△中コスト	◎ 低コスト	× 最も高コスト
月額費用	◎ 低コスト	△中コスト	△ 中〜高コスト	× 最も高コスト
メンテナンス	手動でFAQやシナリオを更新。労力は比較的軽度。	FAQの追加や類義語・同義文による学習などのメンテナンスを定期的に行う必要あり。	ユーザー管理やセキュリティ設定が中心。	参照データの更新と、検索精度を上げるための調整。労力はやや重い。

【コストに関する補足】

チャットボットのコストは、その仕組みと利用方法によって大きく異なります。

• ルールベース型：
  多くのベンダーが提供するSaaS型サービスを利用する場合、初期費用は無料から数十万円、月額費用は数千円から利用できます。高度な自然言語処理（NLP）技術を組み込んでいる製品は、初期費用や月額費用が高くなる傾向があります。
• 生成AI型：
  ChatGPTやGeminiの法人向けプラン（ChatGPT Enterprise/Teamなど）を利用する場合、初期費用は不要で、ユーザー数に応じた月額固定費用が基本となります。これにより、すぐに利用を開始できます。しかし、これらのAIをAPIで利用し、企業独自のチャットボットを開発する場合は、初期の開発費用や、トークン数に応じた従量課金が発生するため、利用量によってはコストが大きく増加します。
• RAG型：
  最も高度な技術を要するため、初期費用（数百万円〜）や月額費用（数十万円〜）は最も高額になります。ただし、最近では「RAG as a Service（RaaS）」と呼ばれる、初期費用を抑えてRAGを導入できるベンダーサービスも増えており、数十万円からの初期費用で始められるケースもあります。

このように、チャットボットのコストは種類によって大きく異なります。導入にあたっては、初期費用だけでなく、運用・メンテナンスにかかる労力やコストも考慮に入れることが重要です。

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まとめ：チャットボット進化の先にある未来

ルールベース型から、AI型、そしてRAG型へと、チャットボットは驚くべきスピードで進化を続けています。もはや単なる「回答ツール」ではなく、企業の「知のパートナー」として、業務効率化や顧客満足度向上に不可欠な存在です。

チャットボット導入を検討する際は、「解決したい課題」と「チャットボットに持たせたい知識」を明確にすることが成功の鍵となります。本記事が、貴社のビジネスに最適なパートナーを見つけるための一助となれば幸いです。

チャットボットの導入について、さらに詳しく知りたい点や、貴社のビジネスにおける具体的な活用イメージについてのご相談があれば、お気軽にお問い合わせください。