この記事では、具体的な手順を交え、AIチャットボットの作り方を解説します。
チャットボットってどうやって作るの？
作るのに何か必要なものはあるのかな？
「ChatGPT」などのサービス登場を機に、チャットボットを開発してみたいと考えている人は多いですよね。
ただ、いざ作ろうにも何から始めればいいのかわからない人は多いはず。
そこで、今回はチャットボットの種類や作成前の確認ポイントを踏まえ、次の対象者別にチャットボットの作り方をステップ形式でわかりやすく解説します。
- プログラミングスキル等がない初心者向け
- プログラミングスキルがある経験者向け
チャットボット開発でエラーが出た際の対処法も紹介するので、ぜひ参考にしてください。
- 事前に作りたいチャットボットや想定利用者は明確にしておこう
- 開発ツールを活用すると、効率よくAIチャットボットが作れる
- プログラミングを使えば、自由にAIチャットボットをカスタマイズできる
作る前におさえておきたいチャットボットの種類
一言でチャットボットといえど、その種類はいくつかに分けられます。チャットボットの種類がわからないまま作り始めては「イメージしていたのと違った…」と後悔しかねません。
そこで、はじめに主なチャットボットの種類を、3つにまとめて紹介します。
作り始める前に、まずはそれぞれのチャットボットの内容や特徴をおさえておきましょう。自分が作りたいチャットボットがどれにあたるか確認しながら読んでみてください。
ルールベース型チャットボット
ルールベース型チャットボットは、事前に設定したルールに従って回答します。例えば「料金プランは？」という質問に対しては、事前に設定された料金プランの説明を返します。
同じ質問には常に同じ回答を返すため、一貫したサービスを提供できる点がメリットです。顧客サポートや予約受付など、定型的な顧客対応で効果を発揮します。しかしその反面、ユーザーからの未知の質問や要求に対して、柔軟に回答できないというデメリットがあります。
開発難易度は比較的低く、初心者にとっては取り組みやすいチャットボットといえます。
AI(人工知能)チャットボット
AI（人工知能）チャットボットは、その名の通りAIが導入されたチャットボットです。AIとは一般的に「機械によって人間の脳の認知や判断を模倣し、実現する技術」を意味します。
AIチャットボットはユーザーからの自由な形式の質問に対応でき、まるで人間と会話しているかのような体験を提供します。また、大量の会話データを通じて学習し、時間とともに応答能力が進化します。
その一方で、開発難易度の高さがデメリット。AIや機械学習について専門的な知識を求められる上に、機械学習のために膨大なデータや時間が必要になります。
しかし、AI部分はすでに公開されているライブラリを利用することで開発難易度を下げられます。AIチャットボットのおすすめライブラリは、この記事の後半で紹介します。
ハイブリッド型チャットボット
ハイブリッド型チャットボットは、ルールベース型とAIを組み合わせたチャットボットです。単純で頻度の高い質問にはルールベース型で回答を用意しておき、複雑な質問にはAIで柔軟に対応するという、両者の長所を活かした設計になっています。
ただし、AIを使う以上開発難易度はやはり高めとなります。初心者はこの後紹介する「開発ツールを活用する」方法がおすすめです。
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チャットボット作成前の確認ポイント4つ
仕様や機能など、開発するチャットボットの構想を固めないまま作り始めては、かけた時間や手間を無駄にしかねません。
そこで、ここからはチャットボットを作る前に確認しておきたいポイントを4つにまとめて紹介します。
1.どんなチャットボットを作りたいのか
チャットボットを作る最初の一歩は「どんなチャットボットを作りたいのか」を決めることです。開発目的や解決したい課題、用途など、具体的な方向性を決めましょう。
こうすることで、実装する機能を取捨選択する際に、迷わずに済みます。逆にここで目的をしっかり具体化しておかないと、必要以上に多くの機能を実装しようとして、結局挫折してしまいがちです。
例えば、定型的な顧客対応が目的ならルールベース型で十分ですし、ユーザーに楽しんで会話してもらいたい場合はAIを利用すると効果的でしょう。
このように、目的や用途によって必要な機能が大きく変わってくるため、最初の段階で決めておくことが重要になります。
2.どんな人に利用してもらいたいのか
次に、どんな人に利用してもらいたいのかを考えましょう。ターゲットとするユーザーの具体像を把握することで、適切な言葉遣いや対応、必要な機能などが見えてきます。
例えば、商品に不満があり怒っている人がターゲットなら丁寧で低姿勢な対応が望ましいですし、商品選びに迷っている人をターゲットにするなら、適切に提案/アドバイスする機能が重要となります。
3.どんな会話/質問に応えさせたいのか
次に、チャットボットに対応させたい会話や質問内容を洗い出しましょう。すでに目的やターゲットとするユーザー像が決まっているので、必要な会話パターンをイメージしやすいはずです。
特にルールベース型の場合は、ここでなるべく多くの会話パターンをリストアップしておくことが重要になります。なぜなら、どれだけ多くの質問に対応できるかが、ユーザーの満足度に直接影響するからです。
時間と労力はかかりますが、ユーザーにとって役立つチャットボットを作るためには欠かせないステップです。
4.どの方法/手段で開発するのか
ここまでで決めた内容をもとに、開発方法/手段を選択します。そのためには、それぞれの開発方法/手段が、どんな場面に適しているかを調べておくことが必要です。
このあと解説する「チャットボットを作る方法」もぜひ参考にしてください。
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チャットボットを作る方法
ここからは、チャットボットを作る主な方法を、2つにまとめて紹介します。
開発ツールを活用する
開発ツールの活用は、プログラミングスキルがない初心者の人にもおすすめの方法です。その理由は、わかりやすい操作画面が用意されており、主にマウス操作で開発できるからです。
ここでの開発ツールとは、企業などが提供しているチャットボット開発のためのプラットフォームを指します。誰でもなるべく簡単にチャットボットを作れるように、さまざまな工夫がされている点が特徴です。
例えば「この質問に対してどう返答するか」といったチャットボットの動作設定は、ドラッグ&ドロップなどの直感的なマウス操作で行います。さらに、いくつかテンプレートが用意されており、それを選ぶだけで主要な機能は実現できるのです。
このような利便性が開発ツールの魅力ですが、下記のようなデメリットもあります。
- 利用料金がかかる
- できることが限られる
- そのプラットフォームに依存してしまう
プログラミングで作るのは難しいという人や、短期間で完成させたいという人は、開発ツールの活用を検討してみてください。なお、代表的な開発ツールは下表にまとめています。
今すぐ開発ツールを活用したチャットボットの作り方が知りたい人は、次のリンクから移動してください。
→ 開発ツールを活用したチャットボットの作り方をチェックする
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ライブラリやフレームワークを活用して開発する
プログラミングスキルがある人には、ライブラリやフレームワークを活用したチャットボット開発がおすすめです。柔軟に機能を追加でき、やりたいことを実現しやすくなります。
ライブラリとはよく使われる機能をまとめて提供してくれるものです。また、フレームワークとは開発する上での骨組みや設計パターンを提供するものです。これらを利用することで、一からすべて自分で開発するよりもスムーズに進められます。
一方デメリットは、開発ツールを利用する場合と比べて難易度が高い点です。すでにプログラミングを習得している人やこれからプログラミングを身に着けたいという人以外は、開発ツールを利用するほうが無難です。
代表的なライブラリ/フレームワークの一覧はこちら。
なお、今すぐ ライブラリやフレームワークを活用したチャットボットの作り方が知りたい人は、次のリンクから移動してください。
→ ライブラリ/フレームワークを活用したチャットボットの作り方をチェックする
開発ツールを活用したチャットボットの作り方
ここでは、開発ツールを活用したチャットボットの作り方を、5つのステップにまとめて解説します。
- STEP1：開発ツールを選ぶ
- STEP2：会話/質問のパターンを洗い出す
- STEP3：ツールを用いてチャットボットを開発する
- STEP4：開発したチャットボットの動作をテストする
- STEP5：開発したチャットボットを本番環境に移す
STEP1：開発ツールを選ぶ
まずは利用する開発ツールを選びます。下記の観点を意識しながら、最適なものを探してみてください。
- やりたいことを実現できるか
- Instagram、Twitterなど、利用したいプラットフォームに対応しているか
- サポート体制が整っているか
- コストは許容範囲内か
どれを選べばいいかわからないという人に向けて、おすすめの開発ツールを紹介します。
ルールベース型の開発ツールを探している人には「Chatfuel」がおすすめです。さまざまな業界や目的に合わせたテンプレートが用意されています。さらにChatGPTと連携すれば、ノーコードで生成AIチャットボットを実現できる点も魅力です。
AIチャットボットの開発ツールを探している人には「Google Dialogflow」がおすすめです。「ビジュアル フロー ビルダー」機能を使ってマウス操作で開発できます。無料でトライアルできるので、Googleアシスタントにも使われている高度なAIを体験してみてください。
STEP2：会話/質問のパターンを洗い出す
利用者が何を求めているか、どのような状況で使うかを想像し、それに対応する会話のパターンを作成します。例えば、
- 商品の在庫を知りたい
- 営業時間を知りたい
など、具体的なシチュエーションを頭に描きながら会話のパターンを作るとよいでしょう。
また、エラーを適切に処理することも必要です。すべての会話が予測通りに進むわけではないので、予想外の質問への対応も考えておきましょう。
STEP3：ツールを用いてチャットボットを開発する
ここでは「Chatfuel」を例に開発手順を説明します。
まずはChatfuelの公式サイトにアクセスし、アカウントを作成しましょう。その後、利用するプラットフォーム（Facebookなど）に接続します。
Chatfuelでは、会話と会話を矢印でつないでフローを作成していきます。STEP2で洗い出した会話パターンを漏れなく作成していきましょう。フローのテンプレートも多数用意されており、効率的に開発できます。
この流れはAIチャットボット開発の場合も同様で、主にマウス操作でフローを組み立てていきます。ただし細かい会話パターンを設定しなくても、本番ではAIが回答を自動生成してくれる点が最大の違いです。
なお、AIツールを活用して業務や作業を効率化できるか不安な人は「侍エンジニア」をお試しください。
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STEP4：開発したチャットボットの動作をテストする
作成したチャットボットが意図通りに動作するかテストします。想定した質問を投げかけてみて、正しい回答が返ってくるかを確認しましょう。
「開発ツールで作ったのだから、正しく動くに決まっている」と思うかもしれませんが、テスト工程は絶対にスキップしてはいけません。
なぜなら、想定外の設定ミスや、プラットフォーム自体にバグがあるかもしれないからです。軽視されがちですが、チャットボットの品質を左右する重要なステップです。
STEP5：開発したチャットボットを本番環境に移す
テストで問題がなければ、開発したチャットボットを本番環境に移しましょう。本番環境とは、実際にユーザーが操作できる環境のことです。
このあとは、ユーザーの反応や不具合報告を確認して、その都度チャットボットに反映していきます。STEP3〜STEP5を繰り返しながら、改善を重ねていきましょう。
ライブラリ/フレームワークを活用したチャットボットの作り方
ここからは、ライブラリ/フレームワークを活用したチャットボットの作り方を、7つのステップにまとめて解説します。
- STEP1：開発に使うプログラミング言語を選ぶ
- STEP2：ライブラリやフレームワークを選ぶ
- STEP3：会話/質問のパターンを洗い出す
- STEP4：チャットボットを開発する
- STEP5：開発したチャットボットの動作をテストする
- STEP6：開発したチャットボットを本番環境に移す
- STEP7：正常に動作するか試してみる
STEP1：開発に使うプログラミング言語を選ぶ
まずは開発に使うプログラミング言語を選びます。プログラミング初心者の人は、PythonやJavaScriptなど、なるべく学習コストの低い言語を選ぶと挫折しにくいでしょう。
一方で、プログラミング経験がある人は、自分の得意な言語や、チャットボット開発に役立つライブラリ/フレームワークが豊富な言語を選びましょう。
ここでは、チャットボット開発におすすめのプログラミング言語として、Pythonを紹介します。その理由は、Pythonは初心者でも理解しやすく、チャットボット開発との相性もよいからです。
Pythonの主な特徴として、次の3つが挙げられます。
- シンプルかつ短いコードで記述できる
- 開発環境の準備が簡単
- チャットボット開発のためのライブラリやフレームワークが豊富
特にAIチャットボットを作りたい場合、Pythonの機械学習ライブラリが大いに役立ちます。どの言語を選べばよいか迷った人は、ぜひPythonを使ってみてください。
STEP2：ライブラリやフレームワークを選ぶ
プログラミング言語が決まったら、次はライブラリやフレームワークを選びます。例えばPythonの場合、RasaフレームワークやChatterBotライブラリを使うと、本来難易度の高いAIチャットボット開発もスムーズに進められます。
STEP3：会話/質問のパターンを洗い出す
ライブラリ/フレームワークを使う場合も、会話や質問パターンの洗い出しが必要です。開発ツールを使う場合と異なるのは、マウス操作でフロー図などを作成するわけではないので、会話/質問のパターンを視覚的に把握しづらい点です。
もれなくパターンを洗い出すためのポイントは、頭の中で完結させようとしないことです。紙に書き出す、フロー図を自作するなど、あとから見直せる資料として残しておくとよいでしょう。
STEP4：チャットボットを開発する
ライブラリ/フレームワークを使った開発では、プログラミングによってチャットボットを開発します。開発ツールを使う場合より難易度は高くなりますが、その分実装の自由度は高いです。
ルールベース型の場合は、決められた会話パターンの実装が主な作業内容になります。AIチャットボットの場合はそれに加えて、AIに会話パターンを学習させる必要があります。
STEP5：開発したチャットボットの動作をテストする
作成したチャットボットが意図通りに動作するかテストします。開発ツールで開発する場合よりも、どうしてもバグやエラーが多くなりがちですので、細かいところまでしっかり動作確認しましょう。
STEP6：開発したチャットボットを本番環境に移す
テストで問題がなければ、開発したチャットボットを本番環境に移しましょう。開発ツールを使う場合と異なり、本番環境も自分でセッティングしなければなりません。
物理サーバーまたはクラウドのどちらを使うか、セキュリティに問題はないか、本番環境とテスト環境で違いはないかなどを確認しながら、本番環境にチャットボットをデプロイします。
STEP7：正常に動作するか試してみる
デプロイしたチャットボットが正常に動作するか確認しましょう。ボタン1つで本番環境に移せる開発ツールのときと異なり、デプロイ時にミスが発生しがちです。
特に初めてリリースするときは、念入りに動作確認することをおすすめします。
チャットボット開発でエラーが出た際の対処法
チャットボットの開発中に自力では対処が難しいエラーが出ることもあるでしょう。
そこで、ここからはチャットボット開発でエラーが出た際の対処法を、2つにまとめて紹介します。
ChatGPTに聞いてみる
ChatGPTとは、OpenAI社によって開発されたテキスト生成AIです。インターネット上の大量のデータを事前に学習しているため、質問や指示を入力すると適切な回答を返してくれます。
難しいエラーが出たときは、このChatGPTに質問してみるのも一つの選択肢です。プログラミング言語やエラー内容をそのまま貼り付けて質問すると、適切な対処法が返ってくるかもしれません。
実際にエラーが出るコードを貼り付けてChatGPTに質問してみた結果、エラーの解説に加えてPythonコードも出力されました。
ただし、必ずしもChatGPTの回答が正しいとは限らない点には注意してください。回答を鵜呑みにせず、自分自身で情報の真偽を確認することが重要です。
質問サイトを活用する
ブラウザ検索やAIで問題解決できない場合、質問サイトを活用してみましょう。質問サイトとは、ユーザーが投稿した質問に他のユーザーが回答を提供するためのWebサイトです。
専門的な知識を持つユーザーが回答してくれるので、具体的で詳細な情報を得やすいのが特徴。エラー文だけでなく、自分がやろうとしていることやエラーが起きる条件などを細かく記載すると、正しい回答をもらえる可能性が高まります。
しかし一般的な質問サイトでは、回答をもらうまでに時間がかかったり、そもそも回答してもらえなかったりします。「早く、確実に回答をもらいたい」という人には、侍テラコヤがおすすめです。
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挫折なくチャットボットを作るなら
ここまでの内容を読んで、
チャットボット開発は難しそう…
途中で挫折しないか心配…
と感じた人もいますよね。特にライブラリ/フレームワークを活用した独学での開発は難易度が高く、挫折してしまう人も少なくありません。
またAIチャットボットは比較的新しい技術なので、インターネット上に必要な情報がそろっていないこともあります。そのような状況で完成までたどり着ける人は、ほんの一握りでしょう。
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また、それぞれの夢や目標に沿ったオーダーメイドカリキュラムを作成できるので、チャットボット開発に役立つスキルに絞って身に着けられます。具体的には、下記のコースがおすすめです。
| AIコース | Pythonや、機械学習によく使われるライブラリの実装を学べます。 |
| 業務改善 AI活用コース | ChatGPT、プロンプトエンジニアリング、Pythonを重点的に学習し、業務に応用できるDXスキルを身に着けられます。 |
効率的に学習したい人や、挫折したくない人はぜひ利用を検討してみてください。
公式サイトで詳細を見るチャットボット開発にまつわるFAQ
最後に、チャットボット開発へのよくある質問にまとめて回答します。
チャットボット開発にはどれくらい費用がかかるの？
チャットボット開発の費用は、チャットボットの種類や開発手法によって変わります。基本的に、ルールベース型よりもAIを組み込むほうが費用は高くなります。
開発ツールを使う場合は、短い期間で開発できるため導入コストは低くなります。その代わり、プラットフォームの維持費がかかるため、運用コストが高くなります。反対に、ライブラリやフレームワークを使う場合は、導入コストが高く、運用コストが低くなります。
チャットボット開発にかかる費用の目安を表に整理したので、参考にしてみてください。
チャットボットの開発スキルは転職や副業に役立つ？
大いに役立ちます。なぜなら、今やチャットボットはカスタマーサポートやマーケティングなど、多くの企業に利用されており、今後も需要は増えると予想されているからです。
例えば「求人ボックス」でチャットボットの求人を検索すると、4000件以上ヒットします（2023年6月現在）。そしてその多くは、日本全体の平均年収と比較しても高水準です。
転職や副業、高収入を目指す上で、チャットボットの開発スキルを磨くことは有力な選択肢であるといえます。
まとめ
今回は、チャットボットの開発方法や、挫折せずにチャットボットを作る方法について解説しました。
一口にチャットボット開発といっても「ルールベース型かAIか」「開発ツールを使うかライブラリ/フレームワークを使うか」で内容ややり方が大きく異なることがおわかりいただけたかと思います。
この記事を読んでチャットボット開発に興味を持った人は、ぜひ挑戦してみてください。技術力が向上するだけでなく、自分の市場価値を高めることもできますよ。
本記事の解説内容に関する補足事項
本記事はプログラミングやWebデザインなど、100種類以上の教材を制作・提供する「侍テラコヤ」、4万5,000名以上の累計指導実績を持つプログラミングスクール「侍エンジニア」を運営する株式会社SAMURAIが制作しています。
また、当メディア「侍エンジニアブログ」を運営する株式会社SAMURAIは「DX認定取得事業者」に、提供コースは「教育訓練給付制度の指定講座」に選定されており、プログラミングを中心としたITに関する正確な情報提供に努めております。
参考：SAMURAIが「DX認定取得事業者」に選定されました
記事制作の詳しい流れは「SAMURAI ENGINEER Blogのコンテンツ制作フロー」をご確認ください。
この記事の監修者
フルスタックエンジニア
音楽大学卒業後、15年間中高一貫進学校の音楽教師として勤務。40才のときからIT、WEB系の企業に勤務。livedoor（スーパーバイザー）、楽天株式会社（ディレクター）、アスキーソリューションズ（PM）などを経験。50歳の時より、専門学校でWEB・デザイン系の学科長として勤務の傍ら、副業としてフリーランス活動を開始。 2016年、株式会社SAMURAIのインストラクターを始め、その後フリーランスコースを創設。現在までに100名以上の指導を行い、未経験から活躍できるエンジニアを輩出している。また、フリーランスのノウハウを伝えるセミナーにも多数、登壇している。
