AIチャットボット

ルールベースからの進化

初期のチャットボットはキーワードマッチングとシナリオ分岐で動いていた。「営業時間は？」という質問には答えられても、「今日って何時まで開いてますか」という言い回しには対応できない——そんな限界が長く問題視されてきた。

LLM の登場でこの制約が大きく緩和された。事前学習で獲得した言語理解能力により、表現のゆらぎに対して柔軟に応答できる。さらに RAG を組み合わせることで、自社の FAQ や商品データベースに基づいた正確な回答を生成できるようになった。

多言語対応の実際

AI チャットボットが特に価値を発揮するのは多言語環境だ。タイの観光業を例にとると、来訪者は日本語、英語、中国語、韓国語など多様な言語で問い合わせてくる。従来はそれぞれの言語に対応できるスタッフを配置するか、あきらめて英語のみのサポートにするかの二択だった。

LLM ベースのチャットボットなら、単一のシステムで複数言語に対応できる。ただし言語ごとの応答品質には差があり、学習データが豊富な英語と比較して、タイ語やラオス語の応答精度は落ちる傾向がある。ドメイン固有の用語集を RAG に組み込む、あるいはファインチューニングで補強するといった工夫が必要になる。

導入のアンチパターン

「とりあえず ChatGPT API をつなげばいい」という発想で始まったプロジェクトが失敗する例は少なくない。ハルシネーションへの対策、個人情報の取り扱い、エスカレーション（人間への引き継ぎ）フローの設計など、チャットボット固有の考慮事項は多い。特に PDPA（タイ個人情報保護法）のような規制がある環境では、ユーザーの入力データがどこに保存・処理されるかを明確にする必要がある。