Pythonを使ったチャットボットの作り方｜準備・開発・実装の手順とポイントを解説

Watson Assistant 技術 生成AI
▲

最終更新日：2025/2/21

本記事について

チャットボットは、顧客や社内の問い合わせ応対、FAQなどによく用いられるプログラムです。生成AIが急速に進化する中で、学習データを基にした新しい回答を出力できるAIチャットボットも広く活用されています。Pythonを使用すると、独自のチャットボットを効率的に構築できます。

本記事では、Pythonを使ったチャットボットの作り方を、サンプルコードを用いて詳しく解説します。チャットボットの基礎知識や活用メリット、運用時の注意点なども説明しますので、自社でのチャットボット開発を検討する際にぜひお役立てください。

目次

1 チャットボット開発の基本
　1-1 チャットボットとは？仕組みと特徴
　1-2 チャットボットの種類と違い
　1-3 チャットボットの主な活用シーン
　1-4 チャットボットを作成する方法
2 Pythonでチャットボットを作成するメリット
　2-1 豊富なライブラリとツールが利用可能
　2-2 初心者でも取り組みやすいプログラミング言語
　2-3 情報やノウハウが多数公開されている
　2-4 幅広いチャットボット開発に対応可能
　2-5 コストパフォーマンスが良い
3 Pythonを使ったチャットボット開発の手順 【サンプルコード付き】
　3-1 作成前に決めておくこと
　3-2 Step1: Google Colaboratory の準備
　3-3 Step2: 必要なライブラリをインストール
　3-4 Step3: モデルとトークナイザの読み込み
　3-5 Step4: ユーザー入力に応答する関数を作成
　3-6 Step5: チャットボットの動作テスト
　3-7 Step6: 本番環境での実装
4 対話データベースを使ったチャットボットの応用
　4-1 対話の履歴を保存する
　4-2 応答をカスタマイズする
　4-3 データベースから情報を引き出す
5 チャットボットの運用と改善方法
　5-1 ユーザーからのフィードバック収集による改善
　5-2 応答精度のモニタリング
　5-3 トラブルシューティング
　5-4 LINEやSlackなど外部ツールとの連携方法
　5-5 定期的な改善スケジュール
6 Pythonでチャットボットを自作する際の注意点
　6-1 高性能なチャットボットは難易度が高い
　6-2 チャットボット完成まである程度時間がかかる
　6-3 プロダクトを導入した方が良い場合もある
7 「FirstContact」でチャットボット開発を効率化
8 まとめ

1 チャットボット開発の基本

チャットボット開発の前に、チャットボットがどのような仕組みで回答を生成するのか、どういった種類があるのか、といった前提情報を押さえておく必要があります。ここでは、チャットボットの基本知識について説明します。

1-1 チャットボットとは？仕組みと特徴

チャットボットとは、ユーザーとの対話を行うプログラムです。ユーザーが入力した内容を自然言語処理技術で解析し、適切な応答を自動的に返します。

チャットボットは、基本的に以下の流れで機能しています。

  1. ユーザーの入力を受け取る：テキストや音声のデータを認識する
  2. 自然言語処理（NLP）による解析：入力内容から意図を解析する
  3. データベースや機械学習モデルを活用して応答を生成：FAQデータや学習済みモデルを基に回答を生成する
  4. ユーザーへ回答を返す：適切なフォーマットで出力し、ユーザーと対話を継続する

Webサイトやアプリケーション、SNSなどで、ユーザーの質問や問い合わせに応答します。

1-2 チャットボットの種類と違い

チャットボットには、大きく分けて「シナリオ型（AI非搭載）」と「機械学習型（AI搭載）」の2種類があります。両者の違いは、以下の通りです。

  • シナリオ型（AI非搭載）：ルールベース型とも呼ばれ、事前に設定されたルールやシナリオに基づいて応答する
  • 機械学習型（AI搭載）： AI（人工知能）を搭載し、自然言語処理技術を使って会話できる

シナリオ型のチャットボットは、想定される質問と回答を事前に結び付けておくことで、定型的な回答を返します。

一方、AIを搭載した機械学習型のチャットボットは、AIが質問を分析して、柔軟な返答を出力可能です。また、学習データを追加する度に、回答の精度が向上し、より人間らしい会話が実現します。

AIチャットボットについて、詳しくは下記記事で解説していますので、あわせてご覧ください。

関連記事：AIチャットボットとは？仕組みや導入メリット・おすすめサービス5選

1-3 チャットボットの主な活用シーン

チャットボットは、さまざまな用途で活用できます。代表的な活用シーンとして、以下が挙げられます。

  • カスタマーサポート： FAQの自動応答、問い合わせの24時間対応
  • マーケティング支援： 顧客データの分析、見込み客へのアプローチ
  • 販促支援：商品サービスのレコメンド、キャンペーン告知
  • 社内ヘルプデスク：社内問い合わせの対応やタスク管理、業務自動化
  • 教育：個別指導、学習計画の立案サポート
  • 医療・ヘルスケア：簡易診断、健康アドバイスの提供
  • 旅行・観光：無人案内所、予約確認、フロントデスク対応

1-4 チャットボットを作成する方法

チャットボットを作成する方法は複数あります。主流なのが、以下の3つです。

  • Python などのプログラミング言語を使って自社開発する
  • チャットボット開発企業のAPIを利用する
  • 開発ツールを利用する

開発フレームワークを活用すれば、自社でも効率的にチャットボットを構築できます。また、チャットボットの開発企業が提供するAPIがあれば、搭載されている機能をそのまま利用可能です。ただ、いずれの場合でも、運用中のメンテナンスや管理にはプログラミングのスキルが求められます。

開発ツールを活用する場合、プログラミングスキル不要でチャットボットを構築できます。管理の負担も抑えられますが、効果を最大化するためには最適なツールの選定が重要です。

2 Pythonでチャットボットを作成するメリット

Python は、チャットボット開発において人気のあるプログラミング言語です。ここでは、Python でチャットボットを作成する主なメリットについて詳しく解説します。

2-1 豊富なライブラリとツールが利用可能

Python開発に役立つ豊富なライブラリとツールが用意されています。自然言語処理（NLP）や機械学習に特化したライブラリを活用することで、チャットボットを効率的に開発できます。

代表的なライブラリには、自然言語処理の基本タスクを網羅的にサポートする「NLTK」や、大規模なテキストデータ処理にも対応できる「spaCy」などがあります。また、TensorFlow は、複雑な対話モデルの構築に利用できる機械学習ライブラリです。

初心者から上級者まで、幅広いユーザーが開発しやすい環境が整備されています。

2-2 初心者でも取り組みやすいプログラミング言語

Python は、文法がシンプルで読みやすく、プログラミング初心者でも比較的簡単に習得できます。Python のコードはインデントによって構造化されており、可読性が高く、理解しやすい傾向があります。

そのため、初めてプログラムを書く人でも、チャットボット開発に挑戦しやすいでしょう。

2-3 情報やノウハウが多数公開されている

Python は、世界中で広く使われているプログラミング言語であり、チャットボット開発に関する情報やノウハウが多く公開されています。Pythonや自然言語処理、機械学習に関する日本語の書籍も多数見つかります。

そのため、開発に行き詰まった時には、インターネット検索や学習リソースで調べながら開発を進めることが可能です。特に、GitHub や Kaggle といったプラットフォーム上には、チャットボット開発に役立つさまざまなサンプルコードやオープンソースプロジェクトが存在します。

プログラミング初心者でも、Python の書籍を通じて体系的に学ぶことで、円滑に開発を進められるでしょう。

2-4 幅広いチャットボット開発に対応可能

Python は、シンプルなチャットボットから高度なAI搭載型まで、幅広く開発できます。自然言語処理や機械学習の技術を活用することで、より人間らしい自然な会話ができるチャットボットを構築可能です。

また、小規模なFAQボットから、大規模システムまで拡張しやすく、幅広いシーンで役立ちます。加えて、LINE や Slack などのアプリケーションへの導入も比較的容易に行えます。

2-5 コストパフォーマンスが良い

Pythonは、オープンソースのプログラミング言語であり、無料で利用できます。また、自然言語処理や機械学習に関する多くのライブラリも、無料で提供されています。Google Colaboratoryなどの無料環境を活用すれば、コストを抑えてチャットボットを開発できます。

加えて、コード構造がシンプルで軽量なため、サーバー費用や運用コストの削減にもつながります。

3 Pythonを使ったチャットボット開発の手順 【サンプルコード付き】

©株式会社バイタリフィ

ここからは、Pythonによるチャットボットの作り方を、手順に沿って解説します。開発環境は、Google ColaboratoryとHugging Faceのライブラリを使用します。実際のPythonコード例も紹介しますので参考にしてください。

3-1 作成前に決めておくこと

チャットボットを作成する前に、事前設計をしっかり行うことが重要です。課題と目的があいまいなままチャットボットを作り始めても、本当に必要な情報が足りない、課題解決に効果が見られない、といった不具合が発生する可能性があります。

以下の点を中心に、チャットボットの全体像を明確化しましょう。

  • 解決したい課題：顧客応対の効率化、社内ヘルプデスクの負担軽減など
  • ターゲットユーザー：属性や行動傾向など
  • 目的：顧客対応、FAQ構築など
  • 機能性：シナリオ型かAI搭載型か、搭載したい機能
  • データソース：過去のチャット履歴、FAQなど

3-2 Step1: Google Colaboratory の準備

続いて、Google Colaboratory を準備します。Google Colaboratory は、Googleが提供するクラウドベースの開発環境です。ブラウザ上でPythonコードの記述や実行、機械学習、データ分析などが手軽に行えます。また、ノートブック上にコードを生成することで、他のユーザーと簡単に共有できる点もポイントです。

以下の手順で、Google Colaboratory をスタートできます。

  1. Googleアカウントでログインする
  2. ブラウザで「Google Colaboratory」と検索し、ページにアクセスする
  3. 「新しいノートブック」をクリックし、新しいノートブックを作成する

3-3 Step2: 必要なライブラリをインストール

AIチャットボットを作成するために、必要なライブラリをインストールします。Google Colaboratory のセルに以下のコードを入力して実行しましょう。

!pip install transformers

3-4 Step3: モデルとトークナイザの読み込み

Hugging Face の transformers ライブラリを使って、事前学習済みのチャットボットモデルを利用します。また、ユーザーの入力を処理するためのトークナイザを読み込ませることで、チャットボットが自然な会話を生成できる仕組みを構築していきます。

以下のコードを入力します。

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

# モデルとトークナイザの読み込み
model_name = “microsoft/DialoGPT-small”  # Microsoftが公開しているDialoGPTモデル
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)

3-5 Step4: ユーザー入力に応答する関数を作成

ユーザーの入力に対し、チャットボットが適切な応答を生成するための関数を作成します。関数（Function）とは、特定の処理をまとめた再利用可能なコードブロックです。

Python では、def を使って関数を定義します。

コード例は以下の通りです。

def chat_with_bot(user_input, chat_history_ids=None):
    # ユーザーの入力をトークン化
    input_ids = tokenizer.encode(user_input + tokenizer.eos_token, return_tensors=”pt”)
   
    # モデルで応答を生成
    bot_output = model.generate(
        torch.cat([chat_history_ids, input_ids], dim=-1) if chat_history_ids is not None else input_ids,
        max_length=1000,
        pad_token_id=tokenizer.eos_token_id
    )
   
    # 応答をデコード
    bot_response = tokenizer.decode(bot_output[:, input_ids.shape[-1]:][0], skip_special_tokens=True)
    return bot_response, bot_output

ユーザーの入力を受け取った後、事前登録された FAQ があるかシステムが自動で確認し、FAQデータがない場合はAIモデルを使って応答を生成します。

3-6 Step5: チャットボットの動作テスト

実際にチャットボットが機能するか、確認するためのテスト用コードを作成します。動作テストを実施して、入力に対して適切な応答が返ってくるかをチェックします。バグやエラーが発生した場合には速やかに修正しましょう。入力コード例は、以下の通りです。

import torch

chat_history = None  # チャット履歴を保存する変数

print(“チャットボットと会話を始めましょう！終了するには ‘exit’ と入力してください。”)

while True:
    # ユーザー入力を受け取る
    user_input = input(“あなた: “)
    if user_input.lower() == “exit”:
        print(“チャットを終了します。さようなら！”)
        break
   
    # チャットボットの応答を取得
    response, chat_history = chat_with_bot(user_input, chat_history)
    print(f”ボット: {response}”)

3-7 Step6: 本番環境での実装

動作テストでの確認が完了したら、本番環境への実装を進めます。開発ライブラリやフレームワークを使って開発した場合には、本番環境の設定も必要です。作成したチャットボットをデプロイして運用を開始しましょう。

Flask や Django などの Web フレームワークを使うと、Webアプリケーションと簡単に連携できます。応答品質の改善が必要な場合は、max_length や top_k などのパラメータを調整しましょう。

また、メニューバーの「ファイル」→「ドライブに保存」を選択すると、Google ドライブにノートブックを保存できます。

4 対話データベースを使ったチャットボットの応用

チャットボットを特定の用途やシーンに対応させるために、対話データベースを用いる方法もあります。用途に応じて、主に以下の3つの手法が用いられます。

  • 対話の履歴を保存する：ユーザーとの会話履歴を記録し、データベースに蓄積する
  • 応答をカスタマイズする：特定の質問やキーワードに対する応答を出力する
  • データベースから情報を引き出す：FAQ や商品情報などのデータを動的に取得する

上記3つの方法について詳しく解説します。

4-1 対話の履歴を保存する

対話履歴の保存により、顧客ごとのパーソナライズに対応しやすくなります。商品のレコメンドやカスタマーサポート履歴に応じたエスカレーション対応の効率化、といった用途で役立ちます。

対話履歴は、ユーザー入力やチャットボットの応答を生成した後で、SQLiteを用いてデータベースに保存します。

ライブラリをインストールした後、以下のコードを実行します。

import sqlite3

# SQLiteデータベースの初期化
conn = sqlite3.connect(‘chat_history.db’)  # データベースファイルを作成
cursor = conn.cursor()

# 会話履歴を保存するテーブルを作成
cursor.execute(“””
CREATE TABLE IF NOT EXISTS chat_history (
    id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
    user_input TEXT,
    bot_response TEXT,
    timestamp DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
)
“””)
conn.commit()

# 会話履歴をデータベースに保存する関数
def save_to_database(user_input, bot_response):
    cursor.execute(“INSERT INTO chat_history (user_input, bot_response) VALUES (?, ?)”, (user_input, bot_response))
    conn.commit()

また、保存された会話履歴を確認したい場合は、以下のコードを実行します。

# データベースから会話履歴を取得
def display_chat_history():
    cursor.execute(“SELECT * FROM chat_history ORDER BY timestamp”)
    rows = cursor.fetchall()
    for row in rows:
        print(f”[{row[3]}] あなた: {row[1]} | ボット: {row[2]}”)

# 会話履歴を表示
display_chat_history()

4-2 応答をカスタマイズする

特定の質問やキーワードに対する応答を提供できる形式で、FAQチャットボットやカスタマーサービスで利用されています。SQLite を使用して、特定の質問やキーワードに応じてカスタマイズされた応答を保存、取得できるように設定します。

ライブラリのインストール後、次のコードを入力します。

import sqlite3

# SQLiteデータベースの初期化
conn = sqlite3.connect(‘chatbot_data.db’)  # データベースファイルを作成
cursor = conn.cursor()

# カスタマイズされた応答を保存するテーブルを作成
cursor.execute(“””
CREATE TABLE IF NOT EXISTS custom_responses (
    id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
    keyword TEXT UNIQUE,  — キーワード
    response TEXT          — カスタマイズ応答
)
“””)
conn.commit()

# カスタマイズされた応答を追加する関数
def add_custom_response(keyword, response):
    try:
        cursor.execute(“INSERT INTO custom_responses (keyword, response) VALUES (?, ?)”, (keyword, response))
        conn.commit()
        print(f”カスタム応答が追加されました: {keyword} -> {response}”)
    except sqlite3.IntegrityError:
        print(f”‘{keyword}’ はすでに登録されています。”)

# 例: カスタム応答を登録
add_custom_response(“営業時間”, “当社の営業時間は9:00から18:00です。”)
add_custom_response(“サポート”, “サポートについてはsupport@example.comまでご連絡ください。”)

4-3 データベースから情報を引き出す

データベースから情報を引き出す機能を組み込むことで、FAQ や商品情報などのデータを取得し、ユーザーの入力に応じて動的に回答できます。SQLite を使用して、FAQや商品情報を保存、取得できるようにします。

ライブラリのインストール後、以下のコードを入力しましょう。

import sqlite3

# SQLiteデータベースの初期化
conn = sqlite3.connect(‘chatbot_data.db’)  # データベースファイルを作成
cursor = conn.cursor()

# FAQ情報を保存するテーブルを作成
cursor.execute(“””
CREATE TABLE IF NOT EXISTS faq (
    id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
    question TEXT UNIQUE,  — ユーザーの質問
    answer TEXT            — 回答
)
“””)
conn.commit()

# FAQを追加する関数
def add_faq(question, answer):
    try:
        cursor.execute(“INSERT INTO faq (question, answer) VALUES (?, ?)”, (question, answer))
        conn.commit()
        print(f”FAQが追加されました: {question} -> {answer}”)
    except sqlite3.IntegrityError:
        print(f”‘{question}’ はすでに登録されています。”)

# FAQの例を追加
add_faq(“営業時間”, “当社の営業時間は9:00から18:00です。”)
add_faq(“住所”, “当社の住所は東京都新宿区1-2-3です。”)

5 チャットボットの運用と改善方法

チャットボットは開発が完了しても、適切な運用と改善により、応答精度を高めることができます。ユーザーの利用状況をモニタリングしながら、定期的に調整を行うことが重要です。ここでは、チャットボットの運用と改善方法におけるポイントを解説します。

5-1 ユーザーからのフィードバック収集による改善

チャットボットの応答精度や操作性を向上させるためには、ユーザーからのフィードバックを収集し、改善に取り組むことが重要です。会話履歴を分析し、誤回答や不自然な応答を特定し、改良する必要があります。

また、チャットボット利用後にアンケートを実施し、ユーザーから満足度や不満などについてヒアリングしましょう。「いいね」「悪いね」機能を実装すれば、ユーザーが利用時にすぐ評価できるため、より多くのフィードバックを集められます。

さらに、よくある質問の回答や、ユーザーのニーズを満たすような新しいシナリオの追加も必要です。

5-2 応答精度のモニタリング

チャットボットの応答精度を定期的にモニタリングし、改善するためには、適切なKPIの設定が重要です。チャットボットの導入目的に関する指標を具体的に選定し、数値目標を定めて、定期的に測定することでKPI を効果的に活用できます。

例えば、「正解率」を指標とする場合、ユーザーの質問に対して、チャットボットが正しく回答できた割合を計測します。ゴールとしては「正解率90％以上」といった数値が適切です。

また、ツールによるリアルタイムの応答精度の確認に加え、過去のログからトラブルの原因を特定し、解決策を講じることもできます。定期的なモデルの再トレーニングと、データ更新を繰り返し、応答精度を向上させることが重要です。

5-3 トラブルシューティング

チャットボットに不具合やエラーが発生した場合、迅速に対応する必要があります。一般的なトラブルとしては、データ不足やモデルの未更新によって、不正確な回答が生成されることや、ユーザーの入力ミスに適応できないケースなどです。

構築前に、運用中に発生する可能性がある問題とその解決策をあらかじめ策定しておくことで、速やかな対処が実現します。

運用中にエラーが発生した場合、ログを確認して原因を特定し、修正を行います。原因がわからない場合は、エラーの再現テストが有用です。修正後は、再テストにより問題が解決したことを確認します。

5-4 LINEやSlackなど外部ツールとの連携方法

チャットボットを、 LINE や Slack などの外部ツールと連携することで、より多くのユーザーを獲得できる可能性があります。各ツールの API や SDK を利用して、チャットボットを組み込むことが可能です。

LINEでは、LINE Messaging API を利用して、チャットボットと接続し、Webhook や Flask などを設定することでユーザーのメッセージを取得、処理できます。また、Slackの場合、Slack APIを使用してチャットボットを作成し、WebSocket を実装することでリアルタイムのメッセージ処理が可能になります。

他にも、Microsoft Teams やその他の主要なチャットツールでの導入、連携ができる可能性があります。各ツールの使い方は、公式サイトや開発者向けのページで確認しましょう。

5-5 定期的な改善スケジュール

長期的にボットを運用するためには、継続的に改善に取り組むことが重要です。定期的な改善スケジュールを立て、計画的に取り組みましょう。

データを収集し、新たなユーザー入力データをモデルに組み込むタイミングを決定します。また、モデルやライブラリの最新バージョンへアップデートすることも必要です。 月次または四半期ごとのパフォーマンス評価基準により、効果的な改善プロセスが実現します。

6 Pythonでチャットボットを自作する際の注意点

Pythonは、開発の自由度が高いため、独自の機能をチャットボットに実装できます。ただし、いくつかの課題や注意点もあります。ここでは、Pythonでチャットボットを自作する際の注意点を紹介します。

6-1 高性能なチャットボットは難易度が高い

Pythonは、シンプルなコード構造が魅力であり、比較的規模の小さなチャットボットの構築は効率的に完了します。ただ、チャットボットの規模が大きい場合や、スケーラビリティが重要なケースでは、開発の難易度が上がりやすく、慎重に考慮する必要があります。

また、高度な自然言語処理や、複雑な対話が必要となる高性能チャットボットを自作する場合、相応の知識と技術力が必要です。具体的には、機械学習モデルの構築や学習、評価に関する知識に加え、Python の高度な文法やテクニックが求められます。

また、構文解析や意味解析など、自然言語処理に関する知識も重要です。自社に対応できる社員がいない場合、外注も検討する必要があります。

6-2 チャットボット完成まである程度時間がかかる

チャットボットの設計、開発、テストには、ある程度の時間が必要です。一般的に、Python でのチャットボットは、完成まで約2週間ほどかかると言われています。テスト運用などを考慮すると、実際にチャットボットとして使えるようになるまで3ヶ月ほど必要です。

特に、複雑な機能を持たせたい場合、開発期間がより長くなる可能性があります。Python や開発に必要な知識があれば期間の短縮も可能ですが、求められる機能とクオリティ次第で工数は大きく変わるため、余裕を持たせることが重要です。

6-3 プロダクトを導入した方が良い場合もある

社内の担当者の専門知識やスキル、開発にかかる時間やコストを総合的に考慮し、Pythonによる自社開発を進めることが重要です。場合によっては、専用のプラットフォームやツールを導入した方が効率的なこともあります。

Python は、カスタマイズの自由度が高く、特定のニーズへの対応力や学習と実験の機会といった面ではメリットが期待できます。ただ、高度なチャットボットを開発する場合や、短期間で開発したい場合は、専門プロダクトの導入を検討した方がいい場合もあります。

必要な機能や用途によっては、低料金で利用できるチャットボットで賄えるケースもあるでしょう。チャットボット開発ツールの利用など、あらゆる選択肢を考慮した上で、Pythonでの自作が最適かどうか判断しましょう。

7 「FirstContact」でチャットボット開発を効率化

「FirstContact」は、コストパフォーマンスの高いAIチャットボットです。初期費用は0円、月額1.5万円からと手頃な価格で導入できます。AIと有人対応の切り替えがボタン1つで完了するため、状況に応じた柔軟な運用が可能です。

また、対話のシナリオ構築には、Excelを活用することで簡単に設定できます。専門エンジニアによるフルオーダーメイドでの構築にも対応しており、希望のチャットボット構築を支援します。

さらに、開発会社としての強みを活かし、拡張性の高いカスタマイズにも対応。使いやすい分析機能も備えています。専門チームによる手厚いサポートで、初めての運用でも安心です。

FirstContactの資料請求・問い合わせはこちら

8 まとめ

チャットボットを自作する場合、Python で開発を行うのが一般的です。Python は、開発に必要なライブラリやツールが豊富で、ノウハウが広く提供されており、初心者でも比較的容易にコードを作成できます。

ただ、本格的に運用するには、プログラミングのスキルや知識が必要です。また、運用中のメンテナンスにも手間と時間がかかるため、高性能なチャットボットを短期間で構築したい場合にはプロダクトの導入も検討しましょう。

まだまだ間に合う生成AIの業務利用

本記事を執筆している株式会社バイタリフィはWebやアプリ開発などを中心に顧客のDX化を支援し、 2025年9月で20周年を迎えました。多くのお客様、関係者の皆様に支えられながら、こうして20年間に渡り物づくりに携わる事ができた事、大変感謝申し上げます。

20周年を迎えた当社は新代表にアイスマイリー社（AIメディア）の板羽晃司を代表に迎え、新たに「生成AI」のバイタリフィとして再出発しています。

  • コストパフォーマンスに優れるチャットボット『FirstContact』について、シナリオ型と生成AIをハイブリッド利用できるように製品をバージョンアップ（成果と費用、期待値のバランスに優れた新しい生成AIの活用方法です）
  • これまで利用してきた基幹系システム、もしくはWebやアプリに “生成AI機能を追加して” さらなる業務効率化を推進する
  • 「画像生成AI（トラム社）」「ECレコメンドAI（サンクユー社）」「セキュアGAI(スクーティー社)」などの様々なAIソリューションを用い、バイタリフィグループ全体で顧客のAI化をサポート

これからもバイタリフィはお客様をAIソリューションで支え、変化の激しい現代を生き残れる会社となれるよう、しっかりサポートさせて頂きます。

この画像には alt 属性が指定されておらず、ファイル名は image-18.png です

そんなバイタリフィが提案するチャットボット（生成AI）

バイタリフィが提案するチャットボットは「費用」と「成果」のバランスに優れた、お客様のニーズに合わせられるチャットボットです。例えばこういう事はありませんか？

  • 生成AI機能を搭載したチャットボットを月額30万で利用しているが、そこまで賢くなく？毎月30万を支払うまでの期待値、価値は見いだせていない
  • 最近はどこの会社のホームページにもチャットボットが設置されており、自社には設置できていない、まずは簡単でいいので費用を抑えながら設置してみたい

生成AIは利用しないよりは利用した方が確実に良いのは理解できてきたが、 まだまだ発展途上のため、 どこまで費用かけて成果を求めるのか、そのバランスの判断が現状は難しい所ではないでしょうか？

そこでバイタイリフィでは、お客様のニーズに合わせた、費用と成果のバランスの取れたチャットボット導入を提案しています。

  1. まずは自社Webサイトにチャットボットを設置したい
    →月額2,980円で設置可能、顧客とのタッチポイントとしての役割を担わせる
  2. 色々な情報ソース（Webページ、社内ドキュメント）を読み込ませ、それらをAIに学習した上で回答させたい
    →月額12万～ 設置可能、ChatGPTなどが利用可能です
  3. 効果を感じながら少しずつ機能拡張したい
    →月額2万円からスタート、生成AIチャットボットは学習データを取り込めば即戦力になるわけではなく、個社ごとの出力調整が必要となります。 バイタリフィは導入時から即戦力として活用いただけるチャットボットとする為のサポートに注力を行っております。 またカスタマイズ性にすぐれており、段階的に活用の幅を広げるご提案も可能です。 初期は基本的な機能から始め、徐々に高度な機能を追加していくことが可能です。

■「FirstContact」20日間の無料トライアル実施中！

FirstContactではサポート付きで20日間の無料トライアルを実施しています。デモサイトや実際に操作可能な管理画面も用意しています。

※貴社開発用のサイトへの導入も可能！

ご希望のプランのチャットボットでExcelを用いた運用や、LINE/Facebook連携のお試しも可能です。

※自動で有料プランに切り替わることはございません。

導入に不安を抱えている方や、 まずはチャットボットがどんな風に使えるか試してみたい方など弊社の営業担当が サポートさせていただきますので 是非お気軽にお問い合わせください！

投稿者プロフィール

この画像には alt 属性が指定されておらず、ファイル名は こけしくん1.png です

 

株式会社バイタリフィ マーケ担当

株式会社バイタリフィは生成AI活用したSaaS/Web/アプリ/基幹システムの開発会社です。2025年9月で20周年を迎えました。今後もお客様、代理店様、協業会社様と共にDX化をサポートしていきます。