AIチャットボットの作り方｜初心者でもできる5つのステップを解説

「チャットボットを自社で作りたいけど、何から始めればいいかわからない」

「プログラミング知識がなくても本当に作れるの？」

このような疑問を持っている方は多いのではないでしょうか。

実は、ノーコードツールを使えば、プログラミング知識がなくてもチャットボットを作成できます。本記事では、チャットボットの作り方を初心者向けに5つのステップで解説します。

チャットボットの種類を理解する

チャットボットには大きく3つの種類があります。まずは自社に最適なタイプを理解しましょう。

チャットボットの種類と特徴

引用元：Unsplash

AI型チャットボット

機械学習・自然言語処理を活用して、自由な対話ができるタイプです。

項目	内容
仕組み	機械学習・自然言語処理により自由な対話を実現
メリット	自由なテキスト入力に対応、学習により精度向上
デメリット	初期設定にコストがかかる、不適切回答のリスク
コスト目安	月額数万円〜数十万円
適した用途	カスタマーサポート、相談業務、複雑な質問対応

ChatGPT APIやClaude APIを活用すると、高度な自然言語処理を比較的低コストで実現できます。

ルールベース型チャットボット

事前に設定したシナリオ・ルールに従って回答するタイプです。

項目	内容
仕組み	事前設定したシナリオに従って回答
メリット	設定が簡単、一貫した品質の回答、低コスト
デメリット	設定外の質問に対応不可、自然な会話が困難
コスト目安	月額数千円〜数万円
適した用途	FAQ対応、予約受付、定型業務の自動化

ハイブリッド型チャットボット

ルールベース型とAI型を組み合わせたタイプです。

定型的な質問はルールベースで対応し、複雑な質問はAIが処理するという使い分けが可能です。コストと性能のバランスを取りたい場合に適しています。

チャットボットの4つの作成方法

チャットボットの作成方法は、大きく4つに分類されます。技術レベルと予算に応じて最適な方法を選びましょう。

チャットボット開発のアプローチ

引用元：Unsplash

1. ノーコードツールで作成

プログラミング不要で、画面操作だけでチャットボットを作成できます。

項目	内容
難易度	★☆☆（初心者向け）
開発期間	1週間〜1ヶ月
初期費用	0円〜10万円
月額費用	3,000円〜50,000円
代表ツール	Dialogflow、Chatfuel、ManyChat、Tidio

こんな場合におすすめ：

• プログラミング経験がない
• 短期間で導入したい
• まずは小規模から始めたい

2. API連携で作成

ChatGPT APIやLINE Bot APIなどを活用して、自社システムと連携させる方法です。

項目	内容
難易度	★★☆（中級者向け）
開発期間	2週間〜2ヶ月
初期費用	10万円〜100万円
月額費用	API利用料（数千円〜数万円）
主要API	ChatGPT API、Claude API、LINE Messaging API

3. プログラミングで開発

PythonやJavaScriptなどを使って、完全に自由な設計で開発する方法です。

項目	内容
難易度	★★★（上級者向け）
開発期間	2ヶ月〜6ヶ月
初期費用	50万円〜500万円
月額費用	サーバー代のみ（数千円〜）
使用言語	Python、JavaScript、Java等

4. Excelで簡易作成

Excelの関数を使って、簡易的なルールベース型を作成する方法です。

VLOOKUP関数などを活用し、質問と回答のマッチングを行います。社内FAQなど、限定的な用途には十分対応できます。

作成方法の比較

比較項目	ノーコード	API連携	プログラミング
難易度	低	中	高
費用	低〜中	中	中〜高
自由度	低	中〜高	高
開発期間	短	中	長

チャットボット作成前の準備

チャットボット作成で失敗しないために、事前準備が最も重要です。ここを丁寧にやることで、導入後の手戻りを大幅に減らせます。

チャットボット導入の準備段階

引用元：Unsplash

1. 目的を明確にする

具体的な数値目標を設定することが重要です。

目的設定の例：

• カスタマーサポート効率化：「問い合わせ対応時間を30%削減」
• リード獲得：「月間リード獲得数を20%増加」
• 社内業務効率化：「FAQ対応を80%自動化」

2. ターゲットユーザーを分析する

チャットボットを使うのは誰かを明確にします。

分析すべき項目：

• 年齢・職業・ITリテラシー
• どのような質問をするか
• いつ、どのチャネルで利用するか
• 過去の問い合わせデータの傾向

3. 想定質問を洗い出す

過去のFAQや問い合わせデータを分析し、頻出質問を把握します。

洗い出しのポイント：

• 最低50パターン以上の想定質問を準備
• 同じ意味でも異なる表現（言い回しの揺れ）を考慮
• 優先度をつけて、重要な質問から対応

4. 運用体制を決める

チャットボットは導入して終わりではなく、継続的な改善が必要です。

決めておくべき項目：

• 運用担当者（誰がメンテナンスするか）
• 改善サイクル（月1回など定期的な見直し）
• 有人対応への切り替えルール

チャットボットの作り方5ステップ

具体的な作成手順を5つのステップで解説します。

チャットボット作成の5ステップ

引用元：Unsplash

ノーコードツールでの作成例（Dialogflow）

GoogleのDialogflowを使った具体的な作成手順を紹介します。

Dialogflowの管理画面イメージ

引用元：Unsplash

手順1：アカウント作成とプロジェクト設定

1. Google Cloud Consoleにアクセス
2. 新しいプロジェクトを作成
3. Dialogflow APIを有効化
4. Dialogflowコンソールを開く

手順2：Intentの作成

「Intent」とは、ユーザーの意図を表す単位です。

1. 「Create Intent」をクリック
2. Training Phrases（トレーニング用フレーズ）を入力
   • 例：「営業時間は？」「何時から何時まで？」「開いてる時間」
3. Responses（回答）を設定
   • 例：「営業時間は平日9:00〜18:00です」

手順3：Entityの設定

「Entity」とは、会話の中で認識したい特定の情報（商品名、日付など）です。

手順4：Webサイトやアプリへの統合

作成したチャットボットを実際のチャネルに連携します。

• Webサイト：埋め込みコードを設置
• LINE：LINE Messaging APIと連携
• Slack：Slack Botとして連携

API連携での作成例（ChatGPT API）

ChatGPT APIを使ったチャットボットの基本的な構成を紹介します。

基本的な構成

import openai

openai.api_key = "YOUR_API_KEY"

def chat_with_gpt(user_message):
    response = openai.ChatCompletion.create(
        model="gpt-4",
        messages=[
            {"role": "system", "content": "あなたは親切なカスタマーサポートです。"},
            {"role": "user", "content": user_message}
        ]
    )
    return response.choices[0].message.content

# 使用例
answer = chat_with_gpt("返品の方法を教えてください")
print(answer)

API連携のポイント

1. システムプロンプトでボットの性格・役割を設定
2. 会話履歴を保持して文脈を継続
3. トークン使用量を監視してコストを管理
4. エラーハンドリングを適切に実装

運用時の注意点

チャットボットを効果的に運用するための注意点です。

チャットボットの運用と改善

引用元：Unsplash

1. 複雑な質問には対応できないことがある

チャットボットには限界があります。対応できない質問には、スムーズに有人対応に切り替える仕組みが必要です。

2. 継続的な改善が必要

導入直後から完璧に動くことは稀です。会話ログを分析し、継続的に改善していく姿勢が重要です。

3. セキュリティへの配慮

個人情報を扱う場合は、適切なセキュリティ対策が必須です。

特に顧客情報を扱う場合は、プライバシーポリシーの整備も忘れずに。

まとめ

チャットボットの作り方のポイントをまとめます。

ステップ	内容
種類の選択	AI型、ルールベース型、ハイブリッド型から目的に合わせて選択
作成方法	ノーコード、API連携、プログラミングから技術レベルに応じて選択
事前準備	目的設定、ターゲット分析、想定質問の洗い出し
作成手順	ツール選定→シナリオ設計→データ準備→テスト→公開
運用	継続的な改善、有人対応との連携、セキュリティ対策

よくある質問（記事のおさらい）