シナリオ型チャットボットとは?仕組み・作り方・AI型との違い解説
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シナリオ型チャットボットの解説記事です。シナリオ型のチャットボットの仕組みや作り方を紹介。シナリオ型チャットボットと機械学習型(AI型)チャットボットの違いも比較しております。
シナリオ型チャットボットとは・仕組み

シナリオ型チャットボットとは、あらかじめ設定した質問と回答の流れに沿って、ユーザーとの会話を進める自動応答システムです。フローチャート形式で会話の分岐を作り、ユーザーが選択肢を選ぶごとに次の質問や回答を提示していきます。
とくに、一問一答や複雑な判断の必要がない問い合わせ対応に向いており、カスタマーサポートやECサイトの商品案内など、幅広い場面で活用されています。
決まったルール通りに動くことで意図した通りの応答ができ、導入後すぐに安定した対応が可能なため、初めてチャットボットを導入する企業に選ばれやすいシステムです。
シナリオ型とAI型の違い

チャットボットには大きく分けて「シナリオ型」とAIが学習して回答する「AI型(機械学習型)」があり、それぞれ動作の仕組みと得意分野が異なります。シナリオ型は事前に設計した道筋に沿って会話を進めるのに対して、AI型は自然言語処理や機械学習によってユーザーの意図を汲み取り、柔軟に回答を生成する点が特徴です。
どちらが優れているというわけではなく、業務内容や予算に応じて適切なタイプを選ぶことが成功への近道です。それぞれの特徴を表にして以下にまとめます。
| 項目 | シナリオ型 | AI型 |
|---|---|---|
| 回答の仕組み | ルールベース | AIによる推論・生成 |
| 得意な業務 | 正確な回答・ユーザー誘導 | 柔軟な会話・あいまいな質問対応 |
| 導入コスト | 低い傾向 | 高い傾向 |
| 導入スピード | 早い傾向 | 遅い傾向 |
| メンテナンス | シナリオの追加・修正が必要 | AIの学習・チューニングが必要 |
シナリオ型チャットボットを選ぶべきケース
シナリオ型チャットボットが効果を発揮しやすいのは、問い合わせ内容がある程度パターン化されている場合です。
具体的には「営業時間の確認」「返品手続きの案内」などの定型的な質問が多い窓口に適しています。また、初期費用や運用費用を抑えたい企業、短期間で導入したい企業にもおすすめです。
シナリオ型チャットボットは、ユーザーに選択肢を提示しながら誘導できるため、質問の仕方がわからない方でも迷わず目的の情報に辿り着けるメリットもあります。
AI型チャットボットを選ぶべきケース
AI型チャットボットが適しているのは、ユーザーからの問い合わせが多様で予測しづらい場合や、自由な口語表現で質問される機会が多い場合です。
たとえば、専門的な知識が求められるテクニカルサポート、問い合わせ内容が多岐にわたる総合窓口などが挙げられます。
初期コストは高めになりますが、学習データが蓄積されるほど精度が向上するため、長期的な運用を前提とする場合に高い価値をもたらします。
シナリオ型チャットボットのメリット

シナリオ型チャットボットには、運用面やコスト面で多くのメリットがあります。ここでは代表的な4つのメリットを詳しく見ていきましょう。
- 正確な回答ができる
- 導入コストを抑えやすい
- 短期間で運用できる
- ユーザーを誘導しやすい
正確な回答ができる
シナリオ型チャットボットの最大のメリットは回答の正確性です。
AI型は学習データに基づいて回答を生成するため、ときには事実と異なる内容や、不適切な表現を生み出すリスクが一定存在します。
その点、シナリオ型はあらかじめ作成したシナリオに沿って回答するため、誤った情報を提供するリスクが極めて低くなります。とくにサポート品質やブランドイメージを重視する場面でシナリオ型チャットボットは信頼性が高いと言えます。
導入コストを抑えやすい
AI型チャットボットを導入する場合、高性能なAIの利用料や、AIに学習させるためのデータ準備コストがかかります。
シナリオ型であれば、そのような複雑なAI技術や学習プロセスを必要としないため、比較的安価なツールが多く、開発費用や月額費用といった導入コスト全体を低く抑えやすい傾向にあります。
| 項目 | シナリオ型 | AI型 |
|---|---|---|
| 初期費用 | 数万円〜 | 数十万円〜 |
| 月額費用 | 数千円〜 | 数万円〜 |
| 学習コスト | 不要 | 必要 |
短期間で運用できる
シナリオを設計すれば、すぐにチャットボットを稼働させられるため、導入から運用開始までのスピードが速い点もシナリオ型の魅力です。AI型のように大量のデータを学習させ調整する期間が不要なため、早ければ数週間で本番環境に展開できます。
急な業務増加や繁忙期対策として短期間で導入したいケースにも対応しやすく、ビジネスチャンスを逃さずに済むでしょう。
ユーザーを誘導しやすい
シナリオ型は選択肢を提示しながらユーザーとの対話を進めるため、企業が意図したゴールへとユーザーを誘導しやすいです。
たとえば、
「商品Aの使い方が知りたい」→「〇〇機能について」
といった流れでFAQを解決するだけでなく、
「お困りごとは解決しましたか?」→「(解決しない場合)サポート窓口はこちら」
といった形で、次の行動を促す導線として優秀であり、キャンペーン案内や商品レコメンドといったマーケティング施策にも活用できます。
また、どのように聞けば良いか分からないというユーザーにとって、選択肢を選ぶだけで済む仕組みは心理的なハードルが低く、途中離脱を防ぐ効果にも期待ができます。
シナリオ型チャットボットのデメリット

もちろんメリットばかりではなく、シナリオ型チャットボットにはデメリットとなる箇所もあります。導入前にデメリットについても理解しておくことで、運用開始後のトラブルを未然に防げるでしょう。
- シナリオ外の質問に答えられない
- シナリオ設計に時間がかかる場合がある
- メンテナンス性が悪い
- 複雑な質問にはオペレーターが必要
シナリオ外の質問に答えられない
シナリオ型チャットボットの最大のデメリットは、事前に用意したシナリオ以外の質問に対しては一切答えられない点です。ユーザーが選択肢にないことを知りたい場合の回答を返せないと、使えないチャットボットだと思われ、満足度が低下してしまいます。
AI型のように、ユーザーのあいまいな表現や言葉のゆらぎを汲み取って柔軟な対応を行うことは、シナリオ型にはできません。
シナリオ設計に時間がかかる場合がある
メリットの箇所で、シナリオ型は導入までのスピードが速いと述べましたが、その前段階であるシナリオの設計には相応の労力がかかる場合があります。
ユーザーが自己解決できるかどうかは、このシナリオの出来栄えに直結します。ユーザーの行動を予測しながら選択肢を設計し、抜け漏れがないかチェックしつつ作成する必要があります。
問い合わせのパターンが多い業務では、すべての分岐を網羅したシナリオを作成しなければならず、現場担当者へのヒアリングや既存FAQの整理といった準備も含めると、数週間から数ヶ月を要することも珍しくありません。
メンテナンス性が悪い
導入時にシナリオを作ってしまえば、それで終わりではなく、新商品が出たりサービス内容が変更されたりすれば、当然シナリオも追加・修正を行う必要があります。
シナリオの規模が大きくなれば大きくなるほど、修正や更新の手間が増えていきます。とくに、会話分岐が複雑に絡み合っているシナリオの場合、一つを修正すると他の分岐に影響が出ないかなど、全体を考慮しながら作業しなければならず、運用負荷が高まるケースも見受けられます。
複雑な質問にはオペレーターが必要
シナリオ型チャットボットで対応できるのは、よくある定型的な質問の範囲内に限られます。複数の事情が絡み合うような複雑な質問には対応できません。
そのため、チャットボットにすべてを任せる完全な自動化は難しく、オペレーターとの連携を前提とした運用設計が求められます。
シナリオの作り方・シナリオ設計のポイント

効果的なシナリオ型チャットボットを作成するには、シナリオ作成時の戦略的な設計手順と押さえるべきコツがあります。ここでは失敗しないためのシナリオ作成手順と設計方法を紹介します。
失敗しないためのシナリオ作成手順
事前の考えがなく、やみくもにシナリオ作成を始めるのは失敗につながります。以下の4つのステップを踏むことで、精度の高いシナリオを作成できます。
- 導入目的とターゲットの明確化
- 既存FAQの収集と整理
- シナリオの骨組み作成
- テストと改善
導入目的とターゲットの明確化
まず、誰に対して何を解決するのかを明確にします。
「なぜチャットボットを導入するのか」「誰に使ってもらうのか」といった目的とターゲットを定義しましょう。
たとえば「問い合わせ件数を20%削減したい」という目的と、「Webサイトを訪れた顧客のCVRを上げたい」という目的では、作るべきシナリオの中身は異なります。
導入目的とターゲットの軸がブレていると、誰にも使われないチャットボットになってしまいます。
既存FAQの収集と整理
次にシナリオを作成するためのFAQを集めます。コールセンターの対応履歴や問い合わせフォームなどで実際に寄せられた質問を徹底的に洗い出しましょう。
集めたFAQは「商品について」「契約について」「その他トラブル」といったようにカテゴリ分けし、その質問が多いのか優先順位をつけると、シナリオの骨組みが見えてきます。単に質問を並べるだけでなく、ユーザーがどのような表現で質問を行うかも記録しておくと、選択肢の文言を考える際に役立ちます。
シナリオの骨組み作成
収集したFAQをもとに、ユーザー行動を考えつつ、会話分岐のフローチャートを作成します。いきなりツール上でシナリオを作成するのではなく、まずはExcelやマインドマップツールなどを用いて視覚化すると、全体の流れを把握しやすくなるでしょう。
最初から完璧を目指さず、主要な導線だけを先に作り、徐々に細かな分岐へと進めていくのが作成時のコツです。
テストと改善
シナリオが完成したら、必ずテスト運用を行いましょう。まずは社内の従業員に利用してもらい、想定通りの回答にたどり着けるか、選択肢の表現は分かりやすいか、行き止まりになる箇所はないかを細かくチェックします。
運用開始後も定期的にログを分析し、ユーザーが離脱しやすいポイントを見つけて修正し続けることが重要です。
シナリオ設計で押さえるべき3つのコツ
シナリオ作成の手順に加え、ユーザーの離脱を防ぎ、使いやすさを向上させるシナリオ設計のための3つのコツも併せて紹介します。
- 選択肢はできるだけシンプルに
- 戻るための導線設置
- 解決しない場合の出口の準備
選択肢はできるだけシンプルに
チャットボットの画面で一度にたくさんの選択肢を提示されると、読むだけで疲れてしまい離脱率が上がる原因となります。そのため、一度に提示する選択肢は3〜5個程度に絞り込むのが理想的です。
また、専門用語や社内用語は避け、誰が読んでも迷わないような、シンプルで直感的な言葉を選ぶ工夫も求められます。「よくわからない場合」という選択肢を用意しておくと、迷ったユーザーの受け皿になります。
戻るための導線設置
ユーザーは必ずしも常に正しい選択肢を選べるとは限らないため、間違った選択肢を選んでしまったときに、1つ前に戻れる仕組みを必ず用意します。
行き止まりになってしまってやり直せないシナリオは、ユーザーにストレスを与えチャットボットの利用をやめてしまいます。間違ってもいつでも修正できる安心感を与えるために、戻るための導線は必ず設置しましょう。
解決しない場合の出口の準備
シナリオ型チャットボットである以上、どんなに綿密なシナリオ設計をしても、すべてのケースに対応するのは不可能です。
解決できなかった場合の受け皿として、問い合わせフォームへのリンクや電話番号の案内、営業時間の表示などを行いましょう。また、「お役に立てず申し訳ございません」といった一言を添えるだけでも、ユーザーの印象は大きく変わります。
チャットボットで解決できなかったとしても、「オペレーターにお繋ぎしますか?」「問い合わせフォームはこちら」といった形で、次のアクションへスムーズに誘導できれば、顧客満足度の低下を最小限に抑えられます。
業務に合わせてシナリオ型・AI型の使い分けが重要
シナリオ型チャットボットは、作成したシナリオに沿って会話を進めるシンプルな仕組みですが、正確な回答と低コストでの運用を両立できるツールです。定型的な問い合わせが多い場合は高い効果を発揮しますが、シナリオ外の質問への対応や複雑化したメンテナンスといった面では、AI型チャットボットに劣ります。
シナリオ型の導入を成功させるには、目的とターゲットを明確にし、既存の問い合わせデータをもとに実用的なシナリオを設計することが重要です。また、選択肢をシンプルに保ち、戻る導線や出口を用意するといった配慮も忘れてはいけません。
自社の業務特性を見極めた上で、AI型との使い分けも視野に入れながら、最適なチャットボット活用を目指していきましょう。
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