TOP > SaaS > カスタマーサポート > サポート自動化 > 個人でのチャットボットの作り方！事前準備・自作のポイントからおすすめツールまで詳しく紹介
記事更新日: 2024/05/17
チャットボットは、開発フレームワークやオープンソースツール・チャットボット開発ツールなどを利用することで、個人でも作成可能です。
本記事ではチャットボットを自作したい方に向け、必要な事前準備や自作のポイントについて詳しくまとめています。
自作の手順やおすすめのツールも紹介しているので、ぜひ詳細をチェックしてください。
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このページの目次
チャットボットは、問い合わせ対応の自動化に有益なツールです。
作成には高度なコーディングスキルが求められそうですが、個人で作れるものなのでしょうか？
個人でチャットボットを作りたい場合、おもに以下の方法があります。
ソフトウェア開発に必要な部品や機能、設計パターンをあらかじめ組み合わせた「枠組み」のことです。
チャットボットの開発にあたってコードを1から書く必要がなく、開発を効率化できます。
誰でも無償で利用・改変・再配布できるチャットボットです。
ソースコードが公開されており、ユーザーのニーズに従ってカスタマイズできます。
手順に従うだけでチャットボットを作成できるツールです。
ノーコードで作成できるものもあり、コーディングの知識がない人でも一定レベルのチャットボットを作成できます。
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機械学習（AI搭載）チャットボットを利用すれば、データを学習させることによりユーザーニーズにマッチしたチャットボットを開発できます。
例えば「DocsBot」は、Chat GPTをカスタマイズして専用チャットボットを作れるサービスです。
チャットボットを設置するプラットフォームが決まっている場合は、連携可能なAPIを活用してチャットボットを開発する方法があります。
チャットボットAPIについて詳しく知りたい方はこちらへ
チャットボットは、ユーザー側のアプリケーションと運営側のシステム（ボット）のAPI連携によって自然な返答をおこなっています。
具体的なプロセスは、以下のとおりです。
チャットボットは、無から回答を生み出せるわけではありません。
チャットボットの回答精度を上げるには、大量の「パターンシナリオ」「学習データ」が必要です。
回答の生成には、準備した回答から最適なものを選択する「選択型」と、システムが単語を組み合わせて回答を生成する「生成型」があります。
より詳細かつユーザーニーズにマッチする返答をしやすいのは、生成型です。
チャットボットの種類については、以下をチェックしましょう。
| 特徴 | メリット | デメリット | |
| AI型 | 自然言語処理や機械学習を活用したチャットボット。 | 学習を続けることで精度が向上する。 ユーザーの質問や意図を理解し、自然な会話で応答できる。 |
開発・運用コストが高い 初期設定やメンテナンスを誤ると精度が下がる |
| シナリオ型 | あらかじめ設定されたシナリオに基づいて返答するチャットボット。 | 開発・運用コストが低い 導入が簡単 |
想定外の質問には対応できない ロボット感が強い |
| ハイブリット型 | AI型とシナリオ型の機能を合わせたチャットボット。 | 低コスト・自然な会話を両立できる | 運用コストが比較的高い |
こちらの記事ではAI型チャットボット開発ツールを詳しく比較検討しています。
個人でチャットボットを作る場合、開発の方向性をきちんと定めておくことが必須です。
チャットボットの作成に入る前に、明確にしておきたいポイントをご紹介します。
| AI型がおすすめのケース | シナリオ型がおすすめのケース |
|
|
チャットボットの開発は、「解決したい課題」「達成したい目標」をはっきりさせることが必須です。
チャットボット作成の目的を明確化することで、「選ぶべきチャットボットの種類」「必要な機能」が見えてきます。
例えば「メンバー登録方法を知りたい」「問い合わせ先を知りたい」といった定型的な質問への回答を自動化したいだけならば、複雑な機能は不要です。
設定したシナリオどおりに回答するシナリオ型チャットボットで事足ります。
一方「Webサイトを訪れるユーザーに雑談を楽しんでもらいたい」などが目的であれば、多彩な質問に答えられること・自然な会話が成立することは必須です。
目的を達成するためには、高度な学習機能を持ったAI型がふさわしいといえます。
チャットボットを利用するユーザー像を具体的にイメージしましょう。
ターゲットの年齢やデジタルリテラシー・チャットボットの利用目的によって、チャットボットに求められる特徴や機能・対応レベルは異なるためです。
例えばターゲットを「定型的な質問のみ・デジタルリテラシーが高くない」と想定する場合、多機能なチャットボットは好ましくありません。
「イエス・ノー」をクリックするだけで必要な回答にたどり着ける、シンプルなチャットボットが最適です。
一方「フリーワード検索や難解な質問をする・デジタルリテラシーが高い」と想定されるユーザーは、画一的な返答しかできないチャットボットでは不満を感じる恐れがあります。
フリーワード検索や専門的な質問にも対応できる、AI型チャットボットがおすすめです。
またチャットボットを苦情対応・トラブル対応用に設置する場合は、言葉の選定・トンマナにも気を遣わなければなりません。
相手を不快にさせないよう、丁寧かつ低姿勢な対応ができるチャットボットを作成することが必要です。
チャットボットの設置によってユーザーの疑問・トラブルを解決するには、FAQを適切に設定することが大切です。
チャットボットを利用するユーザーが「何を知りたがっているか」「どのような対応を求めているか」を適切にリサーチしましょう。
必要な情報を集める方法としては、「これまでのFAQのやりとりに関するデータをチェックする」「類似のWebサイトのチャットボットを参考にする」などの方法があります。
いずれの場合でも、重要なのはなるべく多くの会話・質問パターンを洗い出すことです。
シナリオのベースとなるデータ量が多いほど、チャットボットの精度向上・ユーザーの満足度向上につながります。
チャットボットの開発では、「開発フレームワーク」「オープンソースチャットボット」「チャットボット開発ツール」「機械学習ツール」「API」のいずれかを選択するのが一般的です。
チャットボットの目的やユーザーを想定し、どの開発方法が最適かを判断してください。
| 特徴 | メリット | デメリット | |
| 開発フレームワーク |
自由度の高いチャットボット開発が可能 | 機能を自由に設計できる 拡張性が高い |
開発スキルが必要 開発コストが高い |
| おすすめの用途：複雑な機能を持つチャットボット | |||
| オープンソースチャットボット |
低コストでのチャットボット開発が可能 | 開発コストが低い 導入がスムーズ |
機能が限定される カスタマイズ性が低い |
| おすすめの用途：簡易なチャットボット | |||
| チャットボット開発ツール |
専門知識不要でチャットボットを開発可能 | 開発スキルが不要 導入がスムーズ |
コストが高い カスタマイズ性が低い |
| おすすめの用途：短期間で導入したいチャットボット | |||
| 機械学習ツール |
高度な会話機能を持つチャットボットを開発可能 | 自然な対応を実現できる 使用を続けると精度が上がる |
高精度な学習データが必要 開発スキルが必要 |
| おすすめの用途：高精度な会話を実現したいチャットボット | |||
| API |
既存プラットフォームと連携可能なチャットボットを作成可能 | 開発コストを抑えられる 開発期間を短縮できる |
カスタマイズ性が低い |
| おすすめの用途：既存プラットフォームと連携させたいチャットボット | |||
コーディングスキルのある人は、開発フレームワークを使ってAI型チャットボットを作成してみましょう。
ここからは、開発フレームワークを使ってAI型チャットボットを作るときの手順をご紹介します。
AI型チャットボットの開発と相性がよいといわれるプログラミング言語は、Pythonです。
Pythonには以下のような特徴があり、AI開発と親和性が高いといわれています。
特にAI型チャットボットの開発では、Pythonの機械学習ライブラリが役立つに違いありません。言語に縛りがない場合、Pythonを選択しましょう。
PythonでAI型チャットボットの開発をする場合、選択できるライブラリやフレームワークはさまざまあります。
それぞれの特徴をチェックして、使いやすそうなものを選択しましょう。
以下は、AI型チャットボットの作成におすすめのライブラリやフレームワークです。
| ライブラリ | フレームワーク | ||
| Rasa | 自然言語処理用ライブラリ | Dialogflow | Google提供の自然言語処理特化型プラットフォーム |
| Hugging Face | 機械学習モデル用ライブラリ | Amazon Lex | AWS提供のプラットフォーム |
| ParlAI | ParlAI実装用の深層学習ライブラリ | Botpress | OpenAIを搭載したチャットボット開発プラットフォーム |
| spaCy | 自然言語処理用Pythonライブラリ | Microsoft Bot Framework |
Azure Cognitive Servicesを使用するプラットフォーム |
ユーザーとチャットボットの会話の流れを設計し、データベース化します。
このとき、「想定されるユーザー像を明確にすること」「チャットボットで実現したい目的をはっきりさせること」は必須です。
対話のデータベースを作成するポイントは、さまざまな質問や要望に対応するシナリオを用意することです。
シナリオ設計では、ユーザーの属性・リテラシーなどを考慮して、自然な会話の流れをイメージしてください。
チャットボットの対応をフォーマルにしたい・柔らかくしたいなどがある場合は、類義語や言い換え表現も考慮しなければなりません。
実際にプログラミングをして、チャットボットの開発をおこないます。
AI型チャットボットの場合は、作成した対話データベースをAIに学習させることも必要です。
チャットボット開発の全ての工程が終わったら動作テストをし、設計どおりに動作するかどうかを確認してください。
バグやエラーが見つかった場合は、速やかな修正が必要です。
開発ライブラリやフレームワークを使用した場合は、本番環境の設定も個人でおこなわなければなりません。
作成したチャットボットを無事デプロイできれば、運用開始となります。
注意点は、手作業でファイルをコピーしたり、環境設定をしたりする際にミスが多発しやすい点です。
チャットボットの動きには細心の注意を払い、、一つひとつの動作を丁寧に確認してください。
シンプルなシナリオ型チャットボットは、ノーコードでの開発が可能な開発ツールの利用がおすすめです。
ここからは、開発ツールを使用する開発手順をご紹介します。
チャットボット開発ツールを選択する際は、以下の点をチェックしましょう。
チャットボット開発ツールによって、機能や料金・実装できるプラットフォームは異なります。
「どのようなチャットボットを作成したいか」「予算はいくらまで許容できるか」を明確化しておくことが必須です。
想定するユーザーに合わせて、チャットボットの会話パターンを作成します。
ユーザーのニーズ・利用のシチュエーションをイメージして、目的や課題解決につながる会話を作成してください。
ユーザーとのやりとりを記録したデータがある場合は、データからパターンを作成するとスムーズです。
チャットボット開発ツールを使ったときの開発の流れは、ツールによって異なります。
開発の詳細については、選択したツールに従ってください。
「ノーコード」「知識不要」を謳っているチャットボット開発ツールであれば、難しい手順はありません。
例えば多機能型チャットサポートツール「チャットプラス」の場合、テンプレートを選択して会話を設計できるうえ、システム上でシナリオのカスタマイズもおこなえます。
Excelでチャットボットのルールをインポートできる機能もあり、コーディングスキルのない人でもシナリオの設定は容易です。
チャットボットが完成したら、利用したいプラットフォームに実装します。
開発ツールは各種システム・プラットフォームに連携できるものが多く、複雑な手順は不要なケースがほとんどです。
多くの場合、チャットボットツール上から、そのまま連携しているプラットフォームに実装できます。
ただしツールによる開発でも、思わぬミスやトラブルが発生する可能性はゼロではありません。
本番環境に実装する前に、必ずテストをしてください。
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個人でチャットボットを作るときは、「オープンソースを活用する」「運用後の保守管理を徹底する」ことが重要です。
それぞれ詳しくご紹介します。
コーディングスキルを持つ人がチャットボットを個人開発する場合は、オープンソースを活用しましょう。
オープンソースの特徴は、以下のとおりです。
オープンソースを活用することで、開発期間の短縮やコスト削減がかなううえ、技術的なトラブルに遭遇するリスクを抑えられます。
ただしオープンソースの活用に当たっては、公的なサポートを受けられません。
バグやトラブルには自分で対処する必要があり、ある程度のコーディングスキルは必須です。
また簡易的なチャットボットを作るのみであれば、ノーコードの開発ツールで作成した方がスムーズなケースもあります。
オープンソースを使う・使わないは、チャットボットの目的や自身のコーディングスキルで判断してください。
ユーザーニーズやトレンドは、市場の動向や社会の状況によって簡単に変化します。
チャットボットの対応が現状から乖離しないよう、運用後も定期的な見直しやメンテナンスは必須です。
特にAI型チャットボットの場合、学習を続けることで対話の精度が向上します。
ユーザーとの会話データを収集・分析して学習させ続けることが、チャットボットの応答精度向上につながるはずです。
個人でチャットボットを簡単に作りたい人におすすめなのが、チャットボット開発ツールです。
「マウス操作だけ」というシンプルなツールもあり、誰でも簡単にチャットボットを作成できます。
ここからは、無料で使えるおすすめのチャットボット開発ツールをご紹介します。
画像出典元：「HubSpot」公式HP
HubSpotは、インバウンドマーケティングの総合プラットフォームです。
無料のCRM（顧客関係管理）にはチャットボット作成ツールが備わっており、ノーコードでのチャットボット開発が可能です。
HubSpotのチャットボット作成ツールの特徴は、シンプルで見やすいUIを搭載していること。
チャットボット作成をする際は、利用目的に合ったテンプレートを選択するだけと簡単です。
オリジナルの質問やフレーズの追加にも対応しており、カスタマイズ性についても不足はありません。
■実際に使用経験のあるユーザーからの口コミを掲載！
画像出典元：「anybot」公式HP
anybotは、LINEでの自動接客を実現できる、ビジネス用チャットボットツールです。
CRM機能を搭載しているのが特徴で、顧客データを自動分類・保存したり、顧客のセグメンテーションに合わせてメニューを使い分けたりできます。
ツールで作成できるのは、選択肢や画像で会話を進めるフロー型のチャットボット。
ユーザーの入力内容を運用者に通知する機能を搭載しており、緊急案件にも素早く対応できるのが魅力です。
またチャットボットはRSS連携できるため、ユーザーのデバイスを問いません。
スマホユーザーからパソコンユーザーまで、ユーザーフレンドリーなチャットボットを実現可能です。
■実際に使用経験のあるユーザーからの口コミを掲載！
画像出典元：「hitobo」公式HP
hitoboは、チャットボットに必須のQ&Aを自動生成できるチャットボット作成ツールです。
チャットボットを作成したいときは、メールやチャット履歴・社内資料のPDFやテキストをコピペするだけ。
運用前にシナリオを作成する必要がなく、申し込みから約3日～2週間でチャットボットの運用を始められます。
hitoboにシナリオ設定が不要なのは、ChatGPTと連携しているためです。
ChatGPTはすでに膨大なデータを学習しており、再学習の必要がありません。
表記揺れの自動認識機能・Q&A改善機能も備えており、チャットボット開発ノウハウのない人でも質の高いチャットボットの作成・運用が可能です。
■実際に使用経験のあるユーザーからの口コミを掲載！
複数のチャットボット開発ツールを比較したい方はこちら！
個人でチャットボットを作る際には、「開発フレームワーク」「オープンソースチャットボット」「チャットボット開発サービス」「機械学習ツール」「API」を使う方法があります。
プログラミングスキル・予算・実装するプラットフォームとの相性などを考え、最適な方法を選択しましょう。
また個人が高精度なチャットボットを作るためには、「チャットボットの目的」「ターゲット」を明確化することも必須です。
役に立たないシナリオを搭載したチャットボットを設置しても、ユーザーは利用してくれません。
チャットボット開発では、開発に入る前の準備が対応精度を左右すると心得ましょう。
画像出典元：O-DAN
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