【2025年最新】チャットボットツール比較｜AI型・ルール型の選び方とおすすめ事例

近年、カスタマーサポートやEC運営、社内問い合わせの現場では、対応件数の増加・人員不足・夜間対応の遅延といった課題が深刻化しています。限られた人員で顧客満足度を維持しながら、業務効率も高めるといったこの難題を解決する手段として注目されているのがチャットボットツールです。

しかし、市場にはAI型・ルールベース型を含む多種多様なツールがあり、料金や機能、連携できるシステムもバラバラ。
「自社の目的に合ったツールをどう選べばいいのか？」
「無料プランでも実務に耐えられるのか？」
「導入後に失敗しないためには何を準備すべきか？」

このような課題が多くの担当者が同じ壁に直面しています。

本記事では、2025年最新のチャットボットツール比較を軸に、AI型とシナリオ型の違い、料金や機能の見極め方、目的別おすすめツール、さらに生成AIやGPT連携など最新動向までを徹底解説します。

加えて、導入前の準備や運用体制づくり、実際の導入事例も紹介。読了後には、自社に最適なツールを選び、すぐに導入計画に着手できる状態になれるはずです。

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チャットボットツールとは？種類と特徴を理解する

チャットボットツールとは、ユーザーの質問やリクエストに自動応答するプログラムです。WebサイトやEC、LINE、社内ポータルなどに組み込み、24時間365日の対応を可能にします。企業にとっては、人件費削減や業務効率化だけでなく、顧客体験（CX）の向上やリード獲得率の改善にもつながる重要な仕組みです。

市場にあるチャットボットは、大きく分けて「AI型」と「ルールベース型（シナリオ型）」の2種類があります。これらの違いを理解することが、最適なツール選びの第一歩です。

詳しい関連記事：チャットボットとは？AI型・ルールベース型の違いと効果的な活用方法を詳しく解説

AI型チャットボットの特徴と活用シーン

AI型チャットボットは、自然言語処理（NLP）や生成AIを活用し、ユーザーの入力内容を解析して柔軟に応答します。近年はGPT連携やRAG（ナレッジ検索）によって、自社のFAQやマニュアル情報を学習させ、より精度の高い回答を提供するケースが増えています。

主な活用例

• カスタマーサポートの自動化（一次解決率の向上）
• ECサイトでの購入前相談やサイズ案内
• 社内ヘルプデスク（人事・総務・IT問い合わせ対応）
• 海外向けサービスの多言語対応

メリット

• 柔軟な会話が可能で未知の質問にも対応
• 継続学習で回答精度が向上
• 多言語や感情分析など高度な機能を追加可能

注意点

• 初期学習やデータ整備の工数がかかる
• サーバーやAPI利用料などランニングコストが高めになる場合あり

ルールベース型（シナリオ型）チャットボットの特徴と活用シーン

ルールベース型は、あらかじめ設定したシナリオや選択肢に沿って回答します。ユーザーは選択肢をタップして進むため、回答がブレず、導入や運用も比較的簡単です。

主な活用例

• 商品・サービスの申込受付フォーム
• 限られたFAQの自動化（配送状況確認など）
• 店舗案内やキャンペーン情報配信

メリット

• 初期設定が容易でスピーディに導入可能
• 回答がブレず品質をコントロールしやすい
• コストが比較的低い

注意点

• 想定外の質問には対応できない
• シナリオ改修の手間が発生する場合あり

ハイブリッド型という選択肢

最近では、AI型とルールベース型の長所を組み合わせたハイブリッド型も増えています。基本的な質問はルールベースで効率的に処理し、複雑な質問はAI型に引き継ぐことで、コストと精度のバランスを最適化できます。

ポイント

• B2C/ECで多様な質問に対応するならAI型が有力
• 限られた範囲を確実に対応するならルールベース型が適している
• 社内向けや複雑な業務フローを持つ場合はハイブリッド型が効果的

チャットボットツールの選び方【目的別チェックリスト】

「何となく良さそう」では成果は安定しません。目的→KPI→要件→ツールの順で要件定義を行い、比較の軸を明確化してから選びます。ここでは、CS／マーケ／社内ヘルプの3領域で、はずせない判断ポイントを短時間で洗い出せるように整理しました。より詳細なタイプ別の考え方は、こちらのピラーも併読してください。
👉合わせてチェック！ 【2025年最新】チャットボットの種類を徹底比較｜企業規模別選定ガイドと導入成功の秘訣

利用目的別のチェックポイント（CS／マーケ／社内ヘルプ）

まずは「何を改善したいのか」をKPIで言語化します。次に、その達成に直結する機能・連携が備わるかを確認します。

1) カスタマーサポート（B2C/EC）

• KPI例：一次解決率、平均応答時間、営業時間外の解決件数、CSAT
• 必須機能：有人チャット切替、FAQ/RAG連携、会話ログ管理、権限・監査ログ
• あると伸びる：返品・配送など業務フロー連携、多言語、自動タグ付け→ナレッジ改善のPDCA
• 主要連携：Zendesk/Service Cloud、Shopify、LINE
• タイプの目安：AI型 or ハイブリッド（未知問合せが多く、幅広いドメインに対応するため）

2) マーケティング（CVR改善・リード獲得）

• KPI例：フォーム完了率、リード獲得単価、商談化率、回遊→CTA到達率
• 必須機能：Web接客シナリオ、ABテスト、イベント計測（GA4/タグ）、MA/CRM連携
• あると伸びる：パーソナライズ、在庫・料金との動的FAQ、LP差し替えAPI
• 主要連携：HubSpot/Marketo、Salesforce、各種EFO
• タイプの目安：ルールベース＋部分AI（導線設計と離脱阻止が主目的のため）

3) 社内ヘルプデスク（情シス・人事・総務）

• KPI例：チケット削減率、自己解決率、平均対応時間、SLA準拠率
• 必須機能：社内FAQ/RAG、SSO/アクセス制御、監査ログ、ワークフロー連携（申請・発行）
• あると伸びる：権限別回答、ナレッジ承認フロー、ログの匿名化
• 主要連携：Slack/Microsoft Teams、ITSM（Jira/ServiceNow）
• ※タイプの目安：ハイブリッド（定型はルール、例外はAIで吸収）

さらに詳しい「タイプ別×用途別」の選定視点は、 【2025年最新】チャットボット比較｜AI型・シナリオ型の選び方とおすすめサービス一覧をご覧ください。

機能・連携の確認ポイント（“ある／ない”が成果を分ける）

比較の時点で「使いこなせる運用像」を描けるかが勝負です。下記は導入後の差になりやすいチェック項目です。

• 有人チャット切替の柔軟性：条件（スコア／NGワード／時間帯）やキューイング、担当者アサインの自動化
• ナレッジ連携（RAG）：FAQ/マニュアル/チケットを横断検索。更新反映の頻度と手間も確認
• 生成AI／GPT連携：回答テンプレ自動生成、言い回し最適化、要約。プロンプト管理と検証手段の有無
• チャネル対応：Web/LINE/アプリ/Teams/Slack。チャネル横断の会話履歴統合ができるか
• CRM/MA/EC連携：Salesforce/HubSpot/Zendesk/Shopify等。イベント・属性の双方向同期の粒度
• 分析・ABテスト：会話離脱点の可視化、シナリオ分岐のテスト、タグイベント送出（GA4）
• 権限・ガバナンス：ロール管理、監査ログ、公開前レビュー（承認フロー）

合わせてチェック！生成AIチャットボット導入で失敗しない方法｜仕組み・メリット・導入手順を徹底説

料金体系と総コストの考え方（初期費用・月額・運用）

価格比較は見えるコスト＋見えないコストで評価します。

• 課金軸の把握：MAU/会話数/席数/ナレッジ容量/API利用量（生成AIの場合）
• 初期費用：要件定義・設計・インポート・チューニング・教育
• 運用コスト：ナレッジ更新、シナリオ改修、分析→改善、運用代行の要否
• TCOと回収設計：12ヶ月TCOで削減工数（人件費）＋機会損失回避（夜間対応）＋CV増分を見積もる
• 無料プランの限界：商用で使うなら、権限・セキュリティ・SLAの条件を必ず確認

SHIFT AIでは、要件整理テンプレ＆比較表（編集可能）を用意しています。

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セキュリティと運用体制の確認（B2Bでは最重要）

成果を出し続けるには、守りと仕組みが要です。

• データ取り扱い：保存範囲、保持期間、暗号化（保管・転送）、PII/機微情報のマスキング
• 認証・アクセス制御：SSO（SAML/OIDC）、IP制限、権限分離（閲覧／編集／公開）
• ログ・監査：会話履歴の追跡、変更履歴、エクスポート可否
• 生成AIのガバナンス：入力の安全策（フィルタ）、回答根拠の提示（根拠リンク/RAG参照）、プロンプト管理
• 運用RACI：CS/情シス/事業の分担、公開前レビュー、改善サイクル（週次/隔週）の明文化

タイプの基本整理から一気に理解するなら、チャットボットとは？AI型・ルールベース型の違いと効果的な活用方法を詳しく解説をご覧ください。

2025年版｜主要チャットボットツール比較一覧

ここでは、AI型／ルールベース型／ハイブリッド型を含む主要チャットボットツールを、料金・機能・対応チャネル・連携の可否といった選定軸で一覧化します。まずは俯瞰して全体像を掴み、その後に目的別のおすすめをチェックしましょう。

ツール名	タイプ	月額目安	主な対応チャネル	主な連携	無料プラン	特徴・強み
ChatPlus	ハイブリッド	10,000円〜	Web/LINE/FB Messenger	Salesforce/Zendesk	あり	国内シェア上位。有人切替とFAQ学習の両立
Helpfeel	AI型（検索型）	要見積	Web	Zendesk/Slack	なし	検索体験特化。FAQヒット率を最大化
Sinclo	ルール＋AI補助	4,980円〜	Web/LINE	MA/CRM連携	あり	EFO連携と商談化支援に強み
KARTE Chat	AI型	要見積	Web/アプリ	KARTE各種連携	なし	顧客行動データを活かした会話設計
Intercom	AI型	$74〜	Web/アプリ	HubSpot/Salesforce	なし	海外CSの定番。高度な自動化シナリオ
Zendesk Chat	ルール＋AI補助	$55〜	Web/LINE	Zendesk全製品	なし	Zendesk統合運用に最適
Amity Chatbot	AI型	要見積	LINE/FB Messenger	CRM各種	なし	LINE中心のマーケ施策向け
ChatGPT API活用型（自社開発）	AI型	API課金制	任意	任意	なし	高カスタマイズ性。RAGで独自ナレッジ活用可

※料金は2025年8月時点の一般プラン目安です。実際は契約条件やユーザー数により変動します。

＜CS・顧客対応強化におすすめ＞

• ChatPlus：有人切替・FAQ強化・多チャネル対応で国内CSにフィット
• Zendesk Chat：既存Zendesk運用と統合できる環境なら即戦力
• Helpfeel：問い合わせの“自己解決率”をKPIに置くなら強い

＜社内問い合わせ効率化におすすめ＞

• Helpfeel：社内マニュアル検索の精度向上
• Slack連携型Chatbot（カスタム開発含む）：情シス・人事・総務のチケット削減に直結
• RAG＋GPT自社開発：機密性と柔軟性を両立

＜マーケティング・CVR改善におすすめ＞

• Sinclo：フォーム連携・EFOで離脱率を低減
• KARTE Chat：ユーザー行動データと会話を連動
• Amity Chatbot：LINEでのキャンペーン・クーポン配信に最適

比較表を見ただけでは「どれが自社に最適か」までは決まりません。SHIFT AIでは、目的・KPI・運用体制に沿って評価するための要件定義テンプレ＆比較シートを用意しました。

生成AIチャットボットの最新動向と選び方

2024年以降、ChatGPTやClaudeなどの生成AIを活用したチャットボットが急速に普及しています。従来のAI型が持つ「事前学習済みモデルによる応答」に加えて、自社データを動的に参照しながら回答するRAG（Retrieval-Augmented Generation）や、会話内容に基づいた高度なパーソナライズが可能になりました。

こうした生成AI型は、未知の質問や複雑な条件分岐にも強く、会話体験を人間に近づけられる反面、導入には明確な要件設計と運用ガードレールが必要です。

最新機能のトレンド

現在の生成AIチャットボットには、主に４つの注目すべき機能トレンドがあります。まず、RAG連携により自社のFAQやマニュアル、契約書、製品DBなどからリアルタイムに情報を取得し、それを基に応答を生成できます。このアプローチにより回答の信頼性が高まりますが、そのためには更新頻度や自動化度合いを運用設計でしっかり担保する必要があります。

次に、プロンプトのテンプレート管理やバージョン管理の仕組みも不可欠です。生成AIの回答精度を保持し、品質を統一するには、プロンプトの履歴追跡や改修の記録を残す仕組みが不可欠です。翻訳と生成AIを組み合わせることで、グローバル企業でも使用できる実用性が得られますが、そのためにはUI設計やサポート体制にも配慮が必要です。

最後に、会話の要約や要点抽出の機能は、長いやりとりを自動的に短縮し、CRMへの要旨登録や、次回対応への橋渡しなどに活用できます。営業やCSチームの効率を飛躍的に高める要素です。

導入判断のポイント

生成AIチャットボットの導入にあたっては、まず「どのデータをAIに渡すのか」というデータセキュリティと権限管理が最重要です。特にRAGを使う場合、自社の知財や顧客情報がどこまで参照されるかを制御し、アクセス範囲を厳格に定義する必要があります。

次に、API課金型のGPTモデルを使用する場合、会話量や長文処理に伴うコストを事前に見積もり、適切なキャッシュや要約機能で支出を最適化する計画を立てる必要があります。

また、導入後に精度を維持するためには、定期的なテストと改善サイクルが不可欠です。テストデータセットを用いて応答の品質を評価し、KPI（例えば一次解決率や顧客満足度、回答時間短縮など）に基づいて継続的な改善策を実行することが求められます。

生成AIチャットボットは、ただ導入すれば良いというものではありません。自社データの扱い方・運用体制の構築・ガバナンス設計という“三本柱”を設けて、設計から継続運用までを一気通貫で構築する体制が成果の鍵を握ります。

詳しい設計や実運用における成功・失敗のポイントについては、以下の記事で具体的に解説しています。
👉 生成AIチャットボット導入で失敗しない方法｜仕組み・メリット・導入手順を徹底解説

導入前に押さえるべきポイントと失敗回避策

チャットボットは導入すればすぐに成果が出るわけではありません。多くの企業で見られる失敗の原因は、事前準備不足・KPI不明確・運用体制不備のいずれか、もしくはその複合です。ここでは、導入を成功させるために必ず押さえておきたい準備と、失敗を避けるための対策を整理します。

FAQ・ナレッジベースの整備

チャットボットの性能は、学習させるデータや参照できるナレッジの質に左右されます。導入前にFAQや社内マニュアルが古くなっていると、AI型でもルールベース型でも誤答や案内ミスが増え、信頼を損ねかねません。

事前に以下のような整備を行っておくと、導入後の回答精度が格段に向上します。

• 最新情報へのアップデート（料金、キャンペーン、仕様変更）
• 質問内容の分類とタグ付け（カテゴリ別に整理）
• 利用頻度の高い質問の抽出（アクセス解析・問い合わせログから）

これらを整えてからツールに組み込むことで、初期運用から安定した応答が可能になります。

試験導入と効果測定

いきなり全社・全チャネルに展開するのではなく、まずは特定の部署やサービスページで試験導入を行い、効果を測定します。

このフェーズでの目的は、想定通りの回答が返ってくるか、ユーザーが使いやすいと感じるかを検証することです。

試験導入時には、以下のような指標をモニタリングします。

• 一次解決率（チャットボットのみで解決した割合）
• 平均応答時間と有人切替率
• 離脱率（質問途中で離脱した割合）
• ユーザー満足度（簡易アンケートやCSATスコア）

これらのデータをもとに、シナリオやナレッジの改善サイクルを回してから本格展開に移行します。

社内体制構築と運用改善サイクル

チャットボットは導入後の運用体制が成否を分けます。特に生成AI型の場合、定期的な学習データの更新やプロンプトのチューニングが不可欠です。

理想的には、以下のような役割分担を設定します。

• 運用責任者：KPI進捗の管理、改善方針の決定
• コンテンツ担当：FAQやナレッジの更新、品質チェック
• 技術担当：シナリオ設定、連携機能の改修、障害対応

この運用チームで週次〜隔週の改善サイクルを回し、ログ分析やアンケート結果から課題を抽出。改善案を即時反映することで、ユーザー体験を継続的に向上させられます。

導入前に「目的・KPI・体制」を明確化しないと、チャットボットは単なる“FAQ置き場”になってしまいます。特にBtoBでは、効果測定と改善のスピードが競合との差になります。こうした設計を一から見直せるチェックリストや運用マニュアルを、下記資料で提供しています。

チャットボット導入事例

実際の導入事例は、ツール選びや運用設計のヒントの宝庫です。ぜひ参考にしてください。

株式会社ユニクロ — 常時サポートによる顧客体験の向上

ユニクロ（ファーストリテイリング）では、オンラインストアやアプリ上で24時間問い合わせに対応できるチャットボット「UNIQLO IQ」を導入し、商品提案、在庫案内、返品・交換などに自動で応答しています。

このチャットはAI（Dialogflow）をベースに構築されており、オペレーターへの切り替えも可能です。これにより、購入前後の疑問をその場で解消し、スムーズな体験を提供しています。

出典：ユニクロ「IQ・チャットサポートについて」

日本航空（JAL）— 英語版AIChatで回答率92％を達成

JALでは、海外からの問い合わせ増加に対応するため、英語版AIチャットボット「AIChat」をWebサイトに導入しました。対応範囲は予約・搭乗・手荷物・PCR検査・入国制限など多岐にわたり、24時間365日、自動応答による自己解決コンテンツを提供しています。

導入から2ヶ月で回答カバー率が 92％ に達し、電話対応が逼迫する時間帯でも高い自己解決率を維持する成果を上げています。

出典：JAL、世界26地域・Webサイト47ページに英語版AIチャットボットを一斉リリース ～海外入出国緩和に合わせて最短2か月で導入、回答範囲カバー率92%へ

西日本シティ銀行 — 応答時間の大幅短縮と顧客満足向上

西日本シティ銀行では、LINE公式アカウントとチャットボットを組み合わせ、カードローン申し込み方法や案内業務を自動化しました。この導入により、24時間365日対応が可能になり、応答時間は従来の5分の1に。

さらに、週次FAQ更新工数を60％削減、FAQ自動更新による夜間即時解決率は90％に達しました。

出典：顧客理解と革新：西日本シティ銀行の営業DX

無料で試せるチャットボットツールと注意点

「まずは試してみたい」という方のために、無料プランやトライアルが用意されている主要チャットボットツールをまとめました。短期間でも実際に触ってみることで、自社の業務フローや顧客対応との相性を見極めやすくなります。

無料で試せる主要チャットボットツール（2025年版）

現在、国内外で無料プランや一定期間のトライアルを提供しているツールには以下のようなものがあります。

• ChatPlus（無料プランあり／Web・LINE対応）
• Sinclo（14日間無料トライアル／Web・EFO連携）
• Zendesk Chat（無料トライアル／Zendesk連携）
• Tidio（無料プランあり／多言語対応）
• Quriobot（無料プランあり／Web埋め込み型）

短期利用でも、FAQ設定やシナリオ構築、有人切替の挙動などを検証できます。

無料プラン・トライアル利用時の注意点

無料プランや短期トライアルは便利ですが、機能やサポート範囲が制限されていることが多く、商用運用には不十分な場合があります。たとえば、有人切替機能が使えない、APIや外部連携が制限されている、会話履歴の保存期間が短いなどが典型です。

また、試用段階で作った設定やデータが有料プラン移行時に引き継げるかも確認が必要です。

まとめ：導入成功への最短ルートと次の一歩

チャットボットツールの選定は、単に機能や料金を比較するだけでは十分ではありません。自社の目的やKPIを明確にし、最新の生成AIやRAG活用の動向を踏まえて、導入前の準備と運用体制を整えることが成果への近道です。

本記事で紹介した選び方や事例を参考に、まずは小規模な試験導入から着手し、確実に成果へとつなげていきましょう。

今すぐ自社に合うチャットボットの選定を進めたい方は、詳細な比較表と導入設計のポイントをまとめた「SHIFT AI for Biz」資料をご活用ください。導入の成否を分ける重要なポイントを、短時間で把握できます。

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チャットボットに関するよくある質問（FAQ）

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