対話型AIとは？チャットボットとの違い・機能・業界別活用事例を解説

対話型AIとは、人が入力した文章や話した言葉の意味を理解し、自然な会話の形で答えを返すAI技術のことです。チャットで答えるチャットボット型と、音声で答えるボイスボット型があり、Webサイトの問い合わせ窓口、コールセンター、社内ヘルプデスクなどで使われています。一方で「チャットボットや生成AIと何が違うのか」「ChatGPTは対話型AIなのか」「自社のどの業務に使えるのか」がはっきりしないまま、導入を検討している担当者の方も多いのではないでしょうか。本記事では、仕組みと種類、ルールベース型やIVRとの違い、主な機能とメリット、業界別の活用事例、注意点、選び方までを順に解説します。

目次

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1. 対話型AIを電話の窓口で使うなら、まず通話の中身を記録して把握する
2. 対話型AIとは｜自然言語処理で人間と会話するAI技術
3. 対話型AIとルールベース型チャットボット・IVRの違い
4. 対話型AIの主な機能
5. 対話型AIを導入するメリット
6. 対話型AIの業界別の活用事例
7. 対話型AIに任せる範囲を決める問い合わせの仕分け方
8. 対話型AIの導入時によくある失敗パターンと対策
9. 対話型AIサービスの種類と代表例、無料で使える範囲
10. 対話型AIサービスの選び方と導入ステップ
11. よくある質問(FAQ)
12. まとめ｜対話型AIの導入で押さえたい5つのこと
13. 参考文献

対話型AIを電話の窓口で使うなら、まず通話の中身を記録して把握する

対話型AIを電話の窓口に使うときは、まず今の通話の件数・用件・応対内容を記録し、AIに任せる範囲を決める材料をそろえるのが近道です。

対話型AIは、電話ではボイスボット(音声で自動応答する仕組み)や、通話を文字にして要約・分析する通話解析の形で使われます。ただ、どの用件をAIに任せるかは、実際の通話を記録して数えないと判断できません。営業時間の確認が多いのか、契約内容の相談が多いのかが分からないまま導入すると、AIが答えられない用件ばかりが人に回ってくることもあります。

そこで最初の一歩になるのが、通話の録音・文字起こし・件数の集計ができるコールセンターシステムです。お名前.comビジネスコンシェルジュに掲載している2つのサービスの役割の違いを、次の表で比べてください。どちらも対話型AIのボイスボットそのものではなく、導入前後の通話を見える化するための土台として使う位置づけです。

電話で発信する業務を持つ会社が、ボイスボットなどの導入前に通話の結果を数字でつかむ場合の一例が、株式会社ドリームソリューションの「Dream Call Next」です。商品ページでは、クラウド型のコールセンターシステムとして、通常架電やオートコールなど5つの架電スタイルから選べること、全通話を自動で録音し6か月間保存すること、件数・コール数・効率を一覧できる分析機能があることが紹介されています。発信が多い窓口で、どのリストや時間帯で結果が出ているかを数えておけば、自動化する用件を選ぶ根拠になります。確認したい点は、発信業務向けの製品のため受電が中心の窓口では機能が合うか資料で確かめること、導入月から最低6か月の利用期間があること、録音の保存期間を延ばすにはオプション契約が必要なことです。料金はプランによって異なるため、資料や公式サイトで確認してください。

発信業務の事例として、法人向け商材を販売する会社(社名は非公開)が、手動で1件ずつ発信していた業務から全30席でDream Call Nextの本格導入に移り、月間コール数が約99,000件から約132,000件になったと紹介されています。
出典：ドリームソリューション「テレアポ架電数が1.3倍に！手掛け発信を卒業した法人営業のCTI導入事例」

電話の問い合わせが多い窓口で、AIの導入前に応対の中身を文字で残しておく場合の一例が、株式会社RevCommの「MiiTel Phone」です。商品ページでは、架電数・通電数・商談化数などのデータを可視化できること、AI音声解析を話し方の教育やノウハウの蓄積に活かせること、文字起こしで情報共有の工数や管理コストを減らせることが紹介されています。通話を文字にしておけば、問い合わせの用件を分類でき、後の章で紹介する仕分けの材料になります。注意したいのは、サポート対応が平日9時から18時までとされている点です。料金はプランによって異なるため、資料や公式サイトで確認してください。

アデコ株式会社は、東京都から受託しているカスタマーハラスメント相談窓口にMiiTel Phoneを導入し、通話の録音と文字起こしで正確な通話記録を効率的に作成しています。現場からは「自分や他者の対応を確認し、応対能力を伸ばせる」という声が紹介されています。
出典：MiiTel「東京都カスハラ相談窓口にMiiTelを活用 正確な記録と応対品質向上に成功」

この2つは、対話型AIのボイスボットそのものではありません。ボイスボットやチャットボットを新しく導入する場合は、別の製品を選ぶことになります。それでも、導入前の通話を記録しておけば、AIに任せる範囲を決める根拠になり、導入後の効果も比べやすくなります。以降の章では、対話型AIそのものの仕組みと選び方を順に解説します。

対話型AIとは｜自然言語処理で人間と会話するAI技術

対話型AI（Conversational AI）は、人が入力したテキストや話した音声を理解し、文脈に合った応答を自然な言葉で返すAI技術の総称です。英語の「Conversational AI」の訳語で、会話AI・対話AIと呼ばれることもあります。人と会話するコンピューターシステム全般を指す「対話システム」のうち、AIを使って自然な応答を返すものが対話型AIにあたります。音声で応答するスマートスピーカーの音声アシスタントや、文章で質問に答えるChatGPTのような生成AIチャットは、いずれも対話型AIの代表例です。

対話型AIを支える技術

対話型AIは、1つの技術ではなく、複数の技術を組み合わせて成り立っています。中心にあるのは、人間の言葉をコンピューターで扱うための自然言語処理（NLP）です。自然言語処理は、さらに「言葉の意味や意図を読み取る」自然言語理解（NLU）と、「伝わる文章を組み立てる」自然言語生成（NLG）に分けて説明されることがあります。

技術	役割	会話の中での働き
音声認識	話し言葉を文字に変換する	電話やスマートスピーカーでの発話をテキストにする
自然言語理解（NLU）	文章の意図や重要な語句を読み取る	「予約を変えたい」が日時変更の依頼だと判断する
対話管理	会話の流れや文脈を保持する	前の発言を踏まえて「それ」が何を指すかを判断する
自然言語生成（NLG）	応答の文章を組み立てる	状況に合わせた言い回しで回答を返す
音声合成	文字を音声に変換する	ボイスボットが回答を読み上げる
機械学習・大規模言語モデル（LLM）	大量のデータから言葉の使われ方を学習する	言い回しが違っても同じ意図の質問だと理解できる

以前の対話型AIは、あらかじめ想定した質問と回答の組み合わせを大量に登録し、その中から近いものを探す仕組みが中心でした。近年は、大量の文章を学習した大規模言語モデル（LLM）を使うことで、登録されていない聞き方の質問にも、文脈を踏まえて柔軟に応答できるようになっています。

実装形態はチャットボット型とボイスボット型

対話型AIは、ユーザーとどのようにやり取りするかによって、大きくチャットボット型とボイスボット型に分けられます。チャットボットは文字で、ボイスボットは音声で会話する形態です。どちらも中身の技術は共通する部分が多いものの、得意な場面や導入時に確認すべき点が異なります。

比較項目	チャットボット型	ボイスボット型
やり取りの方法	テキスト入力と画面表示	音声の発話と読み上げ
主な設置場所	Webサイト、LINEなどのメッセージアプリ、社内チャット	電話窓口、スマートスピーカー、店舗や施設の案内端末
得意な場面	URLや画像を示しながら案内したいとき、記録を残したいとき	手がふさがっているとき、文字入力が苦手な利用者が多いとき
導入時の確認点	回答の根拠データの整備、有人チャットへの切り替え方法	音声認識の精度、聞き返しや雑音への対応、通話録音の取り扱い
利用者側の負担	自分のペースで読めるが、入力の手間がかかる	話すだけで済むが、長い説明は聞き取りにくい

このほか、Webサイト上のチャットを入り口にしながら、閲覧ページや行動履歴に応じて案内を出し分けるWeb接客ツールのように、対話型AIを販促や購買支援の機能の一部として組み込む使い方もあります。対話型AIを「チャット窓口」だけに限定して考えず、どの顧客接点に会話の仕組みを置くかという視点で捉えると、活用の幅が広がります。

生成AIとの違い

対話型AIと生成AIは、混同されやすい言葉です。生成AIは、文章・画像・音声などの新しいコンテンツを作り出すことに重点を置いたAIの総称で、対話型AIは「人と会話すること」を目的としたAIの使い方を指します。ChatGPTのようなチャット形式の生成AIは、人と会話する形で使えるため、対話型AIの一種といえます。つまり両者は対立する概念ではなく、重なり合う関係にあります。

比較項目	対話型AI	生成AI
着目点	「会話する」という使い方	「新しいコンテンツを作る」という機能
代表的な例	チャットボット、ボイスボット、ChatGPTのようなチャット形式のAI	文章・画像・音声などを作るAI全般
回答の作り方	FAQから選ぶ方式も、生成する方式もある	学習した内容から新しく生成する
向く場面	問い合わせ対応、案内、社内ヘルプデスク	文章案の作成、要約、画像の作成

ビジネスの現場では、生成AIを使わない対話型AI（登録済みのFAQから回答を選ぶ仕組み）も、引き続き多く使われています。回答内容を厳密に管理したい手続き案内などでは、むしろ生成AIを使わない方式のほうが向いている場合もあります。チャットボットの方式やサービスの選び方は、「チャットボットおすすめ10選(全15選)を徹底比較」でも整理しています。

対話型AIとルールベース型チャットボット・IVRの違い

「チャットボット」という言葉は、AIを使わないものも含めて広く使われています。対話型AIも広い意味ではチャットボットの一種ですが、従来型のルールベース型（シナリオ型）とは、会話の進め方に大きな違いがあります。導入後に「思っていたものと違った」とならないよう、方式ごとの特徴を整理しておきましょう。

チャットボットの主な3方式

方式	仕組み	向いている用途	弱点
ルールベース型（シナリオ型）	あらかじめ作った分岐に沿って、選択肢を選んでもらいながら案内する	手続きの案内、資料請求の受付など手順が決まった業務	想定外の質問や自由入力に答えられない
辞書型・FAQ型	登録したキーワードや質問文と照合して回答を返す	よくある質問への定型回答	言い回しが違うと一致せず、登録の手間が大きい
AI型（対話型AI）	質問の意図を読み取り、文脈に合った回答を選ぶか生成する	質問の種類が多い問い合わせ窓口、社内ヘルプデスク	誤った回答をするリスクがあり、精度の管理が必要

会話の進め方の違い

ルールベース型は、利用者が決められた選択肢を順番に選ぶことで答えにたどり着く仕組みです。たとえば「料金について」を選ぶと「個人向け」「法人向け」の選択肢が出る、といった流れです。案内する側が会話の流れを完全に管理できるため、誤った回答をする心配はほとんどありませんが、選択肢にない質問をしたい利用者は途中で行き詰まってしまいます。

対話型AIは、「先月から請求額が上がったのはなぜ」のような自由な文章を受け取り、その意図を読み取って回答します。同じ内容を「料金が急に高くなった」「請求が増えている」と別の言い方で聞かれても、同じ意図として扱える点が大きな違いです。また、直前のやり取りを踏まえて「では解約するとどうなる」と続けて聞かれた場合にも、何の解約かを文脈から判断できます。

IVR（自動音声応答）との違い

IVR（自動音声応答）とは、電話に出た自動音声の案内に従い、「料金については1を、解約については2を押してください」のように、プッシュ操作で用件を選んでもらう仕組みです。対話型AIのボイスボットは、利用者が話した言葉から用件の意図を読み取って応答するため、番号の階層をたどる手間が少なくなります。

比較項目	IVR	対話型AI（ボイスボット型）
利用者の操作	番号を押す、または決められた言葉で答える	自由な言葉で話す
用件の振り分け	事前に作った番号の階層に沿って進む	話した内容の意図を読み取って振り分ける
向く窓口	用件の種類が少なく、振り分けだけでよい窓口	用件の種類が多い、言い回しがばらばらな窓口
確認したい点	階層が増えると、目的の用件にたどり着きにくくなる	聞き取りの精度、聞き返しや雑音への対応、人への切り替え

IVRで十分な窓口も少なくありません。用件が数種類に決まっていて、振り分けさえできればよい場合は、IVRのほうが設定も運用も簡単です。自由な言葉を受け付けたい、用件の種類が多いといった場合に、対話型AIを検討するという使い分けになります。

現在の主流は組み合わせ型

実務では、どちらか一方だけを選ぶのではなく、両方を組み合わせるハイブリッド型が増えています。本人確認や申し込み手続きのように、手順を間違えてはいけない部分はシナリオで固定し、自由な質問への回答や会話の入り口の振り分けを対話型AIに任せる、という役割分担です。

自社にどの方式が合うかは、問い合わせの中身で判断できます。質問の種類が少なく答えが決まっているならルールベース型で十分なことも多く、質問の種類が多い、言い回しがばらばら、文脈を踏まえた回答が必要という場合ほど、対話型AIを使う意味が大きくなります。高機能な方式を選べば必ず成果が出るわけではない点に注意しましょう。

対話型AIの主な機能

対話型AIを搭載したサービスには、会話そのもの以外にも、運用を支える機能がそろっています。製品ごとに搭載範囲は異なりますが、比較検討の際に確認しておきたい代表的な機能は次のとおりです。

意図の理解と自動応答

中心となるのは、質問の意図を読み取って自動で回答する機能です。24時間いつでも応答できるため、営業時間外や休日に届く問い合わせにも対応できます。回答の根拠として、自社のFAQやマニュアル、商品情報などを読み込ませ、その範囲の中から回答を組み立てる仕組み（検索拡張生成、RAGと呼ばれます）を採用するサービスも増えています。根拠となる資料を限定することで、一般的な知識だけで答えるよりも、自社の実情に沿った回答をしやすくなります。

有人対応への切り替え

AIでは解決できない質問や、クレーム・解約相談など人が対応すべき案件を、オペレーターや担当者に引き継ぐ機能です。切り替えの際に、それまでの会話内容を担当者に引き渡せるかどうかで、利用者の満足度は大きく変わります。同じ説明を2回させない設計は、対話型AI導入で最も重視したいポイントの1つです。

多言語・マルチチャネル対応

日本語以外の言語で質問を受けて回答する多言語対応や、Webサイト、メッセージアプリ、電話など複数の窓口を1つの仕組みで管理するマルチチャネル対応も、代表的な機能です。訪日客や海外の取引先からの問い合わせがある企業、窓口ごとに回答内容がばらばらになりがちな企業では、特に効果が出やすい機能です。

会話ログの分析と改善

どんな質問が多いか、どの質問に答えられなかったか、どこで会話が途中で終わったかといった会話ログを集計・分析する機能です。答えられなかった質問は、FAQや回答の根拠資料に追加すべき情報の候補になります。対話型AIは導入して終わりではなく、このログをもとに回答内容を継続的に見直すことで精度が上がっていきます。

外部システムとの連携と業務の実行

顧客管理システムや予約システムと連携し、会話の中で予約の登録や変更、注文状況の確認などを実行する機能です。質問に答えるだけでなく手続きまで完結できるようになると、問い合わせ対応の工数削減効果が大きくなります。近年は、利用者の依頼を受けて複数の作業を自律的に進める「AIエージェント」と呼ばれる仕組みへの発展も注目されています。ただし、業務を実行させる範囲が広いほど、誤操作を防ぐための権限設定や確認手順も重要になります。

対話型AIを導入するメリット

対話型AIを導入する主なメリットは、24時間の自動応対、応対品質のばらつきの抑制、担当者の負担軽減、会話ログの活用の4つです。ただし、いずれも導入しただけで得られるものではなく、回答の根拠資料の整備と運用があって初めて成果につながります。

営業時間外・休日も応答できる

営業時間外の問い合わせにも、人手を増やさずに応対できます。夜間や休日に届いた問い合わせの一次回答を自動で返しておけば、翌営業日の担当者は、人でなければ解決できない案件から着手できます。答えられる範囲は、回答の根拠にする資料がどこまで整っているかで決まります。

応対のばらつきを抑える

回答の根拠を共通の資料に置くことで、担当者によって答えが違う状態を減らせます。経験の浅い担当者でも一定の水準で案内でき、教育にかかる時間も抑えやすくなります。

担当者が判断の必要な案件に集中できる

答えが決まった問い合わせをAIが受け持てば、担当者はクレームや個別の事情を含む相談など、判断が必要な案件に時間を使えます。どこまでをAIに任せるかは、後の章で紹介する仕分け表が線引きの材料になります。

会話ログが改善の材料になる

どんな質問が多いか、答えられなかった質問は何かが記録に残ります。FAQの追加、商品説明の見直し、サービス改善のヒントとして使えます。

効果の大きさは、窓口の種類や問い合わせの内容によって大きく異なります。そのため本記事では、一般的な数値を示さず、導入前の状態を記録して自社で比べる方法を紹介します。

2サービスの役割を比較表で見る

対話型AIの業界別の活用事例

対話型AIは、問い合わせが多い業務、同じ説明を繰り返す業務、時間帯を問わず対応が求められる業務で特に活用が進んでいます。代表的な活用シーンを業界・業務別に整理すると次のとおりです。

業界・業務	主な活用シーン	向いている形態
コールセンター	一次受付の自動化、通話の文字起こし、応対内容の要約と記録	ボイスボット型、通話解析型
電話での発信業務	予約確認や案内の発信、発信結果の記録。自動発信に対応する製品もある	ボイスボット型、コールセンターシステム
EC・小売	商品選びの相談、配送状況の確認、返品手続きの案内	チャットボット型、Web接客型
施設案内・観光	館内やフロアの案内、多言語での観光案内、混雑状況の案内	案内端末のボイスボット型、多言語チャット
金融・保険	各種手続きの案内、必要書類の確認、営業時間外の問い合わせ受付	ハイブリッド型（手続き部分はシナリオで固定）
自治体	住民からの手続きやごみ分別などの問い合わせ対応	チャットボット型
社内ヘルプデスク	人事・総務・情報システムへの問い合わせ対応、規程や手順書の検索	社内チャット連携のチャットボット型

コールセンターでの活用

コールセンターは、対話型AIの効果が見えやすい代表的な現場です。活用の方法は大きく2つあります。1つは、ボイスボットが電話の一次受付を担い、住所変更や営業時間の確認など定型的な用件をその場で完結させる方法です。もう1つは、オペレーターが応対している通話をAIがリアルタイムで文字起こしし、要約や記録の作成、回答候補の表示を支援する方法です。

後者は、AIが顧客と直接会話するわけではないため、誤った回答をそのまま顧客に伝えるリスクを抑えながら導入できる点が特徴です。通話の記録作業が減るだけでなく、話し方や応対の傾向を分析して、新人オペレーターの教育やノウハウの共有に活かすこともできます。まずは応対の見える化から始め、定型的な用件が整理できた段階で自動応答の範囲を広げると、無理のない導入になります。

電話の窓口を持つ会社では、ボイスボットの導入そのものより先に、今の通話の中身を記録して把握することが近道になります。記事の冒頭で紹介したMiiTel Phoneは、通話の文字起こしとAI音声解析で応対の内容を後から確認できるサービスとして、商品ページに紹介されています。通話を文字で残せば、用件の内訳を数えられ、後の章で紹介する仕分けの根拠にもなります。

施設案内・観光での活用

商業施設や駅、空港、観光案内所などでは、案内端末やデジタルサイネージに対話型AIを組み込み、来訪者からの質問に音声や画面で答える使い方が広がっています。多言語に対応させれば、案内スタッフが外国語に対応できない時間帯でも、基本的な案内を続けられます。施設の地図や営業時間など、回答の根拠となる情報が比較的はっきりしているため、対話型AIを導入しやすい領域です。

EC・Web接客での活用

ECサイトやサービスサイトでは、購入をためらっている訪問者の疑問にその場で答えることが、成約率の向上につながります。対話型AIのチャットで商品の違いや配送条件に答えるほか、閲覧しているページや行動に合わせて案内やクーポンを出し分けるWeb接客ツールと組み合わせる企業もあります。問い合わせ対応のコスト削減だけでなく、売上につながる接客として位置づけられる点が、ほかの活用シーンとの違いです。

社内ヘルプデスクでの活用

「経費精算の締め日はいつか」「パスワードを忘れたときの手順は」といった社内の問い合わせは、同じ質問が繰り返し届きやすく、回答の根拠となる規程や手順書もそろっています。そのため、社外向けより先に社内ヘルプデスクで対話型AIを試し、回答精度や運用方法を確かめてから顧客対応に広げる企業も少なくありません。担当部署は問い合わせ対応の時間を減らせ、社員は担当者の在席を気にせず必要な情報にたどり着けるようになります。

対話型AIに任せる範囲を決める問い合わせの仕分け方

対話型AIの導入でつまずきやすいのが、「すべての問い合わせをAIに任せよう」と考えてしまうことです。実際には、AIに任せたほうがよい問い合わせと、人が対応すべき問い合わせがあります。導入前に過去の問い合わせ履歴を見直し、次のような観点で仕分けておくと、AIに任せる範囲を無理なく決められます。

問い合わせの特徴	例	おすすめの対応
答えが1つに決まり、件数が多い	営業時間、料金プランの違い、ログイン方法	対話型AIで自動回答する
手順が決まっていて、間違いが許されない	申し込み、住所変更、本人確認を伴う手続き	シナリオで手順を固定し、入り口の振り分けだけAIに任せる
個別の事情によって答えが変わる	契約内容に応じた見積もり、障害の原因調査	AIが情報を聞き取り、担当者へ引き継ぐ
感情への配慮や判断が必要	クレーム、解約の相談、トラブルの報告	最初から人が対応する
件数が少なく、内容がばらばら	取材依頼、業務提携の打診	問い合わせフォームなどで人が受け付ける

この仕分けを行うと、多くの企業では「件数は多いが答えは決まっている」問い合わせが全体のかなりの部分を占めていることに気づきます。最初はこの層だけを対話型AIに任せ、残りは人が対応するところから始めれば、回答の誤りによるリスクを抑えながら効果を確かめられます。仕分けの結果は、そのまま回答の根拠資料を整備する際の優先順位にもなります。

対話型AIの導入時によくある失敗パターンと対策

対話型AIは便利な技術ですが、準備や運用の進め方を誤ると、かえって問い合わせ対応の負担が増えることもあります。導入時によく見られる失敗と、その対策を整理しました。

失敗パターン	起こりやすい結果	対策
もっともらしい誤回答をそのまま公開した	誤った料金や手続きを案内し、クレームにつながる	回答の根拠を自社資料に限定し、公開前に人が回答を検証する
回答の根拠となる情報が古いまま	改定前の規約や終了したキャンペーンを案内してしまう	情報の更新担当と更新のタイミングを決めておく
人に切り替える導線がない	解決しない利用者が離脱し、満足度が下がる	有人対応への切り替え条件と会話の引き継ぎ方法を設計する
入力内容の取り扱いを決めていない	個人情報や機密情報が想定外の形で扱われる	入力データの保存先・学習利用の有無を確認し、利用者に注意を表示する
導入後に誰も改善しない	答えられない質問が放置され、使われなくなる	会話ログを定期的に確認する担当者と頻度を決める
導入前の状態を記録していない	効果が出たのか判断できず、改善の優先順位もつけられない	着信件数・用件の内訳・有人対応の割合を、導入前に記録する

ハルシネーション対策

生成AIを使った対話型AIでは、事実と異なる内容をもっともらしく答えてしまう「ハルシネーション」が起こることがあります。完全になくすことは難しいため、起こる前提で仕組みを整えることが大切です。具体的には、回答の根拠を自社のFAQや規程などの資料に限定する、根拠が見つからない質問には「担当者におつなぎします」と答えるよう設定する、料金や契約条件など誤りが許されない内容はシナリオ型の固定回答にする、といった方法があります。

また、対話型AIの回答であることを利用者に明示し、重要な判断の前には公式の案内や担当者への確認を促す表示を入れておくと、誤回答が起きた場合の影響を小さくできます。

個人情報・機密情報の取り扱い

対話型AIには、利用者が氏名や連絡先、契約内容などの個人情報を入力することがあります。個人情報保護委員会は、生成AIサービスの利用に関する注意喚起を公表しており、個人情報を含むプロンプト（指示文）を入力する場合には、利用目的の範囲内かどうかを十分に確認するよう求めています。導入するサービスについては、入力データがどこに保存されるか、AIの学習に使われるかどうか、保存期間はどれくらいかを確認しておきましょう。

AIを事業で活用する際の考え方については、総務省・経済産業省が「AI事業者ガイドライン」を取りまとめており、AIを利用する事業者が留意すべき事項も示されています。ここで述べた内容は一般的な情報であり、法的助言ではありません。個別の判断が必要な場合は、最新の公的資料を確認したうえで、必要に応じて専門家に相談してください。

導入前の状態を記録しておく

対話型AIの効果は、導入前の状態と比べて初めて判断できます。電話の窓口なら、1日の着信件数、用件の内訳、通話時間、有人対応に回った割合を、導入前に記録しておきます。営業や案内の電話を発信している場合は、発信件数、つながった件数、結果の内訳も残しておくと、自動化する用件を選ぶ根拠になります。

通話の記録や発信結果の集計を手作業で続けるのが負担な場合は、コールセンターシステムで録音や集計を自動化する方法があります。たとえば発信業務なら、記事の冒頭で紹介したDream Call Nextのように、全通話の自動録音や件数・コール数・効率の分析機能を備えたサービスがあります。受電が中心の窓口では、機能が合うかを資料で確かめてください。

対話型AIサービスの種類と代表例、無料で使える範囲

対話型AIのサービスは、汎用型、カスタマーサポート特化型、通話解析・コールセンター型、開発者向けプラットフォームの4つに大きく分けられます。何に使いたいかで、見るべき点が変わります。

種類	主な用途	代表例	選ぶときの見方
汎用型	文章作成、調べ物、個人の業務支援	ChatGPT、Gemini、Claude	無料プランの有無、使用量の上限、入力データの扱い
カスタマーサポート特化型	Webサイトやアプリでの問い合わせ対応	チャットボット、ボイスボットの各製品	回答の根拠にする資料を読み込めるか、有人対応への切り替え
通話解析・コールセンター型	電話の記録、文字起こし、応対の分析	本記事で紹介したMiiTel Phone、Dream Call Next	受電と発信のどちらが中心か、録音の保存期間
開発者向けプラットフォーム	自社で会話の流れを組み立てて開発する	Amazon Lex、Google CloudのDialogflowなど	開発の体制があるか、自社システムとの連携

Dream Call Nextは、対話型AIそのものではなく、通話や発信の記録の土台として紹介しています。MiiTel Phoneは、AI音声解析を備えたサービスとして商品ページに紹介されています。

無料で使える範囲(2026年10月19日確認)

汎用型の3サービスは、公式ページで無料プランが案内されています。ChatGPTは、無料プランに利用期間の制限はなく、使用量に制限があるとされています。Geminiは無料で使えるプランがあり、有料プランでは使用量の上限が無料版の2倍・4倍などと案内されています。Claudeも無料のFreeプランがあり、使用量の制限が適用されると案内されています。プランの内容や上限は変更されるため、最新の条件は各公式ページで確認してください。

業務で使う場合は、無料か有料かを比べる前に、入力した情報がAIの学習に使われるかどうか、自社の情報セキュリティの規定に沿うかを確認することが先です。

対話型AIサービスの選び方と導入ステップ

対話型AIを搭載したサービスは数多くあり、機能の差も大きいため、導入目的に合わないものを選ぶと期待した成果が出ないことがあります。選定時に確認したい観点と、導入の進め方を整理します。

選ぶときに確認したい6つの観点

観点	確認したいこと
導入目的との一致	問い合わせ削減、成約率の向上、応対品質の改善のどれを最優先にするか
設置したい顧客接点	Webサイト、メッセージアプリ、電話、社内チャットのどこで使えるか
回答方式と精度の管理	シナリオ型・AI型を組み合わせられるか、回答の根拠を自社資料に限定できるか
有人対応・外部システムとの連携	オペレーターへの引き継ぎ、顧客管理システムなどとの連携ができるか
分析と運用のしやすさ	会話ログの集計や回答の修正を、専門知識がなくても行えるか
セキュリティとサポート	入力データの扱い、権限管理、導入後のサポート体制が自社の基準を満たすか

料金体系は、月額固定、会話数や利用者数に応じた従量課金、初期設定費用の有無などサービスによってさまざまです。料金表の金額だけで比べず、回答の根拠資料の整備や運用担当者の工数まで含めて、導入にかかる総コストで判断することが大切です。料金は改定されることがあるため、最新の条件は各社の公式情報で確認してください。

小さく始めて広げる導入ステップ

1. 目的と対象範囲を決める：問い合わせ履歴を仕分けし、最初にAIに任せる問い合わせを絞り込む
2. 回答の根拠を整える：FAQ、マニュアル、規程などを最新の状態にし、重複や矛盾をなくす
3. 試験導入する：社内ヘルプデスクや一部のページなど、影響が限られる範囲で試す
4. 効果を測る：自己解決率、有人対応への切り替え率、答えられなかった質問の件数を確認する
5. 範囲を広げる：改善を重ねて精度を確かめてから、対象の問い合わせや顧客接点を増やす

電話の窓口を持つ会社は、ステップ1の前に、通話の件数と用件を数える期間を設けると、対象を絞り込みやすくなります。対話を業務に組み込む際のプロンプト設計や対話フローの作り方は、「AI対話とは？種類・選び方から業務への組み込み方まで解説」で詳しく扱っています。多言語の窓口を検討する場合は、「AI翻訳とは？仕組みの違いから費用相場・導入の注意点まで解説」も参考になります。

2サービスの役割を比較表で見る

よくある質問(FAQ)

Q1. 対話型AIとは簡単にいうと何ですか？

A. 人が入力した文章や話した言葉の意味を理解し、自然な会話の形で応答するAI技術です。自然言語処理や機械学習を土台にしており、チャットで答えるチャットボット型と、音声で答えるボイスボット型があります。

Q2. ChatGPTは対話型AIですか？

A. ChatGPTのように人と会話する形で使うチャット形式の生成AIは、対話型AIの一種といえます。ただし対話型AIはChatGPTに限らず、FAQから回答を選ぶチャットボットや、電話で応答するボイスボットも含みます。

Q3. 対話型AIにはどのような種類がありますか？

A. やり取りの方法ではチャットボット型とボイスボット型に分かれます。サービスの用途では、汎用型、カスタマーサポート特化型、通話解析・コールセンター型、開発者向けプラットフォームに大きく分けられます。回答の作り方でも、FAQから選ぶ方式と、文章を生成する方式があります。

Q4. 対話型AIは無料で使えますか？

A. ChatGPT、Gemini、Claudeは、公式ページで無料プランが案内されており、使用量に制限があります。企業の窓口に組み込むサービスは、プランや提供形態によって料金が異なるため、資料や公式サイトで確認してください。プランや上限は変更されることがあります。

Q5. 対話型AIとチャットボット、IVRの違いは何ですか？

A. 広い意味では対話型AIもチャットボットの一種ですが、ルールベース型は決められた選択肢に沿って案内し、IVRは番号のプッシュ操作などで電話の用件を振り分けます。対話型AIは、自由な文章や発話から意図を読み取り、文脈を踏まえて応答できる点が異なります。

Q6. 対話型AIの導入はどこから始めればよいですか？

A. まず過去の問い合わせ履歴や通話を記録して仕分けし、答えが決まっていて件数の多い問い合わせから対象にするのがおすすめです。社内ヘルプデスクや一部のページなど影響の限られる範囲で試験導入し、効果を確かめてから範囲を広げると失敗しにくくなります。

まとめ｜対話型AIの導入で押さえたい5つのこと

対話型AIは、自然言語処理や大規模言語モデルを使って、人の言葉を理解し自然に応答するAI技術です。従来のルールベース型やIVRと比べて、自由な質問や文脈を踏まえた会話に対応できる点が特徴で、誤回答のリスクや個人情報の扱いなど、導入前に押さえておく注意点もあります。導入を進めるときは、次の5つを順に確認してください。

1. 対話型AIの定義と種類(チャットボット型・ボイスボット型、生成AIとの関係)を押さえる
2. ルールベース型・IVRとの違いを踏まえて、自社の窓口に合う方式を選ぶ
3. 問い合わせを仕分けて、AIに任せる範囲を決める
4. 回答の根拠資料の整備、有人対応への切り替え、個人情報の扱い、会話ログの確認といった運用の備えをする
5. 電話の窓口があれば、通話や発信の記録を整える手段として、コールセンターシステムの資料を請求して比べる

参考文献

• 経済産業省「AI事業者ガイドライン(第1.2版)」https://www.meti.go.jp/shingikai/mono_info_service/ai_shakai_jisso/20260331_report.html
• 総務省「AI事業者ガイドライン」https://www.soumu.go.jp/main_sosiki/kenkyu/ai_network/02ryutsu20_04000019.html
• 個人情報保護委員会「生成AIサービスの利用に関する注意喚起等について」https://www.ppc.go.jp/news/careful_information/230602_AI_utilize_alert/
• OpenAI「ChatGPT プラン 無料版」https://chatgpt.com/ja-JP/plans/free/、2026年10月19日確認
• Google「Gemini 購読プラン」https://gemini.google/jp/subscriptions/、2026年10月19日確認
• Anthropic「Claude プランと料金」https://claude.com/ja/pricing、2026年10月19日確認
• ドリームソリューション「テレアポ架電数が1.3倍に！手掛け発信を卒業した法人営業のCTI導入事例」https://solutionds1.co.jp/column/line-service/casecti-efficiency-b2b/
• MiiTel「東京都カスハラ相談窓口にMiiTelを活用 正確な記録と応対品質向上に成功」https://miitel.com/jp/case/20260408/