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ルールベースと生成AIチャットボットの違いは?
ルールベースのチャットボットは、あらかじめ用意したシナリオ通りに応答するため、想定外の質問には対応できません。生成AIチャットボットは文脈を理解して柔軟に回答を生成できる一方、回答内容の精度管理が別途必要になります。
それぞれの向き不向き
ルールベースは、問い合わせパターンが限定的で、回答内容を厳密に統制したい業務に向いています。生成AIは、多様な言い回しの質問に対応できる反面、誤った内容を回答してしまうリスク(ハルシネーション)への対策が欠かせません。
| 観点 | ルールベース | 生成AI |
|---|---|---|
| 応答の仕組み | 用意したシナリオ通りに返す | 文脈を理解して回答を生成する |
| 想定外の質問 | 対応できない | 柔軟に対応できる |
| 回答内容の統制 | 厳密に統制できる | 精度管理が別途必要 |
| 主なリスク | 対応範囲の狭さ | 誤った回答(ハルシネーション) |
| 事前準備 | 想定質問とシナリオの整備 | 参照させるマニュアル・FAQの整備 |
| 向いているケース | 回答が一つに定まる問い合わせ | 言い回しが多様な相談 |
段階的な導入という選択肢
- まずルールベースで定型的な問い合わせに対応する
- 対応範囲を広げたい段階で生成AIを組み合わせる
- 生成AIの回答には参照元の情報を明示する設計にする
問い合わせ内容が限定的な業務では、まずルールベースで導入し、段階的に生成AIを組み合わせていく進め方もよく採用されています。
例えば、配送状況の確認や営業時間の案内など回答が一つに定まる質問はルールベースで、商品の使い方に関する多様な相談は生成AIで対応する、といった使い分けが実務ではよく採用されています。
また、生成AIを導入する際は、誤った回答をしてしまった場合の訂正フローをあらかじめ用意しておくことも重要です。回答内容の正確性を担保する仕組みなしに導入すると、誤情報の拡散につながるリスクがあります。
加えて、生成AIの回答精度は、参照させる社内資料の整備状況にも大きく左右されます。マニュアルやFAQが整理されていない状態で導入すると、期待した精度が出ないことがあるため、事前の資料整備もあわせて重要です。
どちらの方式が向いているかご相談ください
現在の問い合わせ内容と社内資料の状況をお伺いすれば、ルールベース・生成AI・併用のどれが適しているかをご提案できます。ご相談・お見積もりは無料です。
AI導入の進め方が固まっていない段階でしたら、AI導入診断(無料・約1分)もご利用ください。
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