AIチャットボットの仕組み｜シナリオ型・FAQ検索型・生成AI型の違い

AIチャットボットは、入力された質問を受け取り、設定や参照情報に基づいて返答する仕組みです。ただし、すべてのチャットボットがAIで文章を作るわけではありません。選択肢に沿って進むもの、登録済みの回答を探すもの、生成AIで文章を組み立てるものがあります。

仕組みを理解すると、質問をうまく答えられないときに、何を直せばよいかも分かります。この記事では、回答方法の違いと、企業で運用する際の確認点を解説します。

質問を受け取ってから回答するまでの流れ

1. 入力を受け取る：Web画面やメッセージサービスから、文章や選択結果を受け取ります。
2. 質問の条件を整理する：選択した項目、質問文、必要な会話の履歴などから、扱う内容を判断します。
3. 回答元を決める：設定した分岐、FAQ、文書、連携先などから回答に必要な情報を選びます。
4. 返答を表示する：登録済み文章や生成した文章を、関連リンクなどとともに返します。
5. 次の行動へ案内する：詳細ページや担当窓口など、質問に合う案内先を示します。

実際の構成では、サービスごとに処理が異なります。商品の在庫を調べる、予約を変更するといった操作には、会話だけでなく業務システムとの連携や権限確認が必要です。

シナリオ型・FAQ検索型・生成AI型の違い

FAQの検索方法には、キーワードやAIを使うものがあります。検索型とシナリオ型を同じ意味で扱わず、質問から回答を選ぶ処理を確認してください。また、最初はボタンで用途を選び、続きは生成AIで答えるなど、複数の方法を組み合わせる構成もあります。

例えば「送料を知りたい」という質問なら、シナリオ型は配送案内の選択肢へ進み、FAQ検索型は送料の回答を探します。生成AI型は配送条件を参照し、質問に合わせて説明文を作ります。いずれも、元の送料情報が古ければ、案内を更新する必要があります。

生成AIとRAGは、どの部分で働くのか

生成AIは、与えられた入力に応じて文章を作ります。役割や回答範囲、口調を指示できますが、流暢な文章でも内容が正しいとは限りません。公開する回答は、実際の質問で確かめることが大切です。

RAGは、質問に関連する文書などを検索し、取得した情報を回答生成に使う構成です。自社の製品資料やマニュアルを参照させる方法の一つですが、情報を検索することと、モデルそのものを追加学習させることは別です。

参照情報を使っても、探す文書を間違えたり、例外条件を読み落としたりする可能性は残ります。公開してよい資料を選び、古い版を整理し、情報がない場合の回答も用意しましょう。

会話を重ねれば、自動で正しくなるわけではない

同じ会話の履歴を使い、直前の質問を踏まえて答える機能と、会話から継続的に学習する機能は異なります。利用者との会話が、そのままFAQやモデルへ反映されるとは限りません。履歴の保存・改善への利用条件は、サービスごとに確認します。

運用担当者は、未解決の質問を調べ、回答元の不足や指示を直し、修正前後をテストします。誤回答を見つけたら、正しい内容を決める担当者と更新担当者を明確にしておくと改善を進めやすくなります。

回答がおかしいときは、原因を分けて調べる

「AIの精度が悪い」で終わらせず、質問・正しい回答・実際の回答を記録します。仕組みの違いに合わせて原因を調べることが、使いやすい接客につながります。

仕組みと、接客の見せ方を一緒に考える

ピタリーでは、会社のキャラクターを通じたWebやLINEでの問い合わせ対応・商品案内を検討できます。まずは会話のイメージと利用方法を確認し、回答させたいFAQと案内先を整理してみてください。具体的な機能・連携は、プランや構成に応じた確認が必要です。

参考情報

• IBM「チャットボットとは」
• OpenAI公式資料「Text generation」
• Microsoft Learn「取得強化生成（RAG）とインデックス」