「チャットボットを自社で作りたいが、何から手をつければいいのか分からない」——そんな悩みを抱える担当者は少なくありません。作成方法はノーコードツール・生成AI・API・自社開発の4通りあり、選び方を間違えると数百万円と数ヶ月を無駄にします。

本記事では、プログラミング不要で最短即日から公開できる作り方7ステップを、準備・シナリオ設計・ツール選定・改善運用まで一気通貫で解説します。無料ツール10選の比較表、用途別の質問項目テンプレート、企業10社の活用事例も掲載しました。

読み終える頃には、自社に最適な作り方と使うべきツール、公開初日から回すべきKPIまで具体的に決まっている状態になります。

著者情報（監修）　Interviewz（インタビューズ）編集部｜ヒアリングDX・カスタマーサポート領域の専門メディア

本記事は、ノーコードのヒアリングDXツール「Interviewz（インタビューズ）」を開発・提供するLEARNERZ株式会社の編集部が監修しています。

Interviewzは、チャットボット・アンケート・診断コンテンツ・社内FAQを1つのツールで実現するSaaSで、導入企業ではリード数268％向上、ヒアリングコスト90％削減、サポートコスト半減といった成果が出ています。

本メディアではカスタマーサポート・チャットボット・問い合わせ対応の自動化に関する実務知見を、年間100本以上の記事として発信しています。

チャットボットの作り方とは？まず押さえる基礎知識

チャットボットの作り方を調べ始めると、いきなり「ノーコード」「RAG」「API連携」といった言葉が並び、手が止まってしまいがちです。

ですが実際のところ、作り方の本質は「誰に・何を答えるボットなのかを決め、その会話の流れを形にする」だけです。ツールの選定や技術の話は、その後に付いてくる手段にすぎません。

そもそもチャットボットとは？仕組みを3分で理解する

チャットボットとは、チャット形式のインターフェースを通じて、ユーザーの質問に自動で応答するプログラムのことです。「Chat（会話）」と「Bot（ロボット）」を組み合わせた造語で、Webサイトの右下に表示される吹き出しや、LINE公式アカウントの自動応答が代表的な形です。

仕組みは大きく2系統に分かれます。ひとつはあらかじめ用意した選択肢と回答をたどる「シナリオ型（ルールベース型）」、もうひとつは自然文の質問を解析して回答を生成する「AI型」です。

近年は、シナリオ型の確実性とAI型の柔軟性を組み合わせたハイブリッド型が主流になりつつあります。まずはシナリオ型で確実に答えられる範囲を固め、そこから外れた質問をAIが拾う——という設計が、作りやすさと精度のバランスで最も現実的です。

チャットボットの4つの種類と選び分け

チャットボットは目的によって4タイプに分類できます。「どのタイプを作るのか」が決まらないと、ツール選定も質問設計も始まりませんので、最初にここを固めましょう。

BtoB企業が最初に作るなら、成果が数値で見えやすい「FAQ型」または「処理代行型」から着手するのが定石です。雑談型は運用負荷の割にKPIが立てにくく、社内稟議も通りにくい傾向があります。

チャットボットとAIエージェント・生成AIの違い

2026年現在、「チャットボット」「生成AI」「AIエージェント」という言葉が混在しています。混同したままツールを比較すると、必要のない高額プランを選んでしまう原因になります。

チャットボットは「決められた範囲の質問に答える窓口」、生成AI（ChatGPTなどのLLM）は「文章を理解し生成するエンジン」、AIエージェントは「目的を与えると自律的に複数の処理を実行する仕組み」です。

関係性としては、チャットボットという「窓口」の裏側に、エンジンとして生成AIを載せ、さらに自社のマニュアルやFAQを参照させる技術がRAG（検索拡張生成）だと理解すると整理しやすくなります。多くの企業にとって当面必要なのは、RAGを備えたチャットボットまでで十分です。

2026年にチャットボット作成が加速している3つの背景

ここ数年でチャットボットの作り方は劇的に簡単になりました。その背景を理解しておくと、「今どの方法で作るのが得か」の判断がぶれません。

背景1. 生成AI・RAGの実用化でノーコード化が進んだ

以前はAI型のチャットボットを作るには、想定質問（教師データ）を数千件用意して学習させる必要がありました。現在は既存のマニュアルPDFやFAQページを読み込ませるだけで回答できるRAG方式が一般化し、準備工数が大幅に減っています。

背景2. 人手不足と24時間対応ニーズの高まり

カスタマーサポートや社内ヘルプデスクは慢性的な人手不足に直面しています。問い合わせの多くは「同じ質問の繰り返し」であり、ここを自動化できれば、限られた人員を複雑な案件に集中させられます。

加えて、ユーザー側も電話やメールより「その場で、待たずに解決したい」志向が強まっています。営業時間外の問い合わせを取りこぼさない仕組みとして、チャットボットの価値が再評価されているのが現状です。

背景3. 市場拡大により低価格帯の選択肢が増えた

ITRの調査によると、国内のチャットボット市場は2023年度に111億8,000万円（前年度比16.5％増）へ拡大し、2028年度には230億円規模に達すると予測されています。参入企業の増加により、月額数千円から使えるツールや無料プランが充実しました。

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【一覧比較表】チャットボットの作り方4パターン徹底比較

チャットボットの作り方は、大きく4パターンに分けられます。まずは全体像を表で把握し、自社の予算・期限・社内リソースに合う方法を1つに絞り込みましょう。

① ノーコード作成ツールで作る（最短即日・最もおすすめ）

管理画面上で質問と回答を登録し、発行されたタグをサイトに貼るだけで公開できる方法です。プログラミング知識が一切不要で、現場の担当者が自分で更新できる点が最大の利点です。

費用は無料プランから月額3万円前後が中心で、初期費用が0円のサービスも多くあります。判断基準としては、「まず小さく始めて効果を測りたい」「情シスに依頼せず自部門で回したい」なら迷わずこの方法を選んでください。

注意点は、ツールが提供する枠を超えたカスタマイズはできないことです。とはいえ、初回導入で凝った独自機能が必要になるケースは稀で、ほとんどの要件は標準機能で満たせます。

② 生成AI・RAGを活用して作る（既存文書を活かせる）

ChatGPTの「GPTs」やノーコードAI開発基盤「Dify」などを使い、自社のマニュアル・規程・FAQを読み込ませて回答させる方法です。シナリオを一問一答で作り込まなくても、自然文の質問に答えられるのが強みです。

費用はツールの無料枠＋LLMの従量課金が中心で、小規模なら月数千円に収まることもあります。社内ヘルプデスクや、ドキュメントが整備済みの業務から試すと効果が出やすいのが特徴です。

一方で、回答が誤る「ハルシネーション」のリスクは残ります。金額・契約条件・医療情報など誤答が許されない領域は、必ずシナリオ型で固定回答にするという切り分けが必須です。

③ API・プラットフォームを活用して作る

LINE Messaging APIやSlack API、OpenAI APIなどを組み合わせ、特定チャネル上で動くボットを開発する方法です。既存の会員システムや在庫データベースと連携させ、ユーザーごとに異なる情報を返すといった作り込みができます。

開発者が必要になるため、社内にエンジニアがいるか、外注予算が確保できることが前提です。期間は1〜2ヶ月、費用は開発費に加えてAPI利用料が継続的に発生します。

「LINEの友だちに、購入履歴に応じた案内を出したい」といったチャネル固有かつデータ連携が肝になる要件であれば、この方法が最短ルートになります。

④ フルスクラッチで自社開発する

Pythonなどを用いてゼロから構築する方法です。UI・機能・データの持ち方まで完全に自由で、基幹システムとの密結合や、極めて厳格なセキュリティ要件にも対応できます。

ただし費用は数百万円から、期間は3ヶ月以上が目安で、公開後の保守・改修も自社責任になります。「作ること」自体が目的化しやすく、投資回収の検証が甘くなりがちな点は最大のリスクです。

金融・医療・官公庁など規制要件が特殊な領域や、チャットボットが自社プロダクトの中核機能である場合を除き、まずは①②で検証してから移行を検討するのが賢明です。

【診断】自社に合う作り方を3つの質問で絞り込む

迷ったら、次の3問に順に答えてください。上から順に判定していくだけで、選ぶべき方法が1つに定まります。

• Q1. 社内に開発リソース（エンジニア）はあるか？ → 「ない」なら①または②に確定します。
• Q2. 回答の元ネタは「FAQ表」か「大量の文書」か？ → FAQ表なら①、マニュアルやPDFなど大量の文書なら②が有利です。
• Q3. LINEなど特定チャネルでの独自処理が必須か？ → 必須なら③、基幹システムとの密結合まで必要なら④を検討します。

【質問項目一覧表】用途別・チャットボットに載せる質問設計テンプレート

チャットボット作成でつまずく最大のポイントは、ツール操作ではなく「何を聞き、何を答えさせるか」の設計です。ここでは用途別に、そのまま流用できる質問項目のひな形を一覧化しました。

用途別・質問項目の作り方の考え方

質問項目は「ユーザーが答えやすい順」ではなく「回答を絞り込める順」に並べるのが鉄則です。最初に大分類（料金／使い方／トラブル）で流れを分岐させ、そこから徐々に条件を絞っていきます。

特にリード獲得用途では、個人情報に関わる質問を最後に回すことで離脱率が下がります。業種や課題感といった答えやすい質問から始め、氏名・メールアドレスは会話の終盤で取得しましょう。

また、社内ヘルプデスク用途では「申請系」「トラブル系」「制度照会系」の3系統に分けると、既存の問い合わせログとの対応が取りやすくなります。

質問項目を洗い出す3つの情報源

ゼロから質問を考える必要はありません。自社にはすでに、実際に聞かれた質問のデータが眠っています。次の3つを棚卸ししてください。

• 問い合わせメール・電話のログ：直近3〜6ヶ月分を集計し、件数の多い順に並べる。上位20件で全体の6〜7割をカバーできることが多いです。
• サイト内検索キーワード・検索流入クエリ：ユーザーが自力で探そうとして見つけられなかった情報が分かります。
• 営業・CSメンバーへのヒアリング：ログに残らない「商談中によく聞かれる質問」を拾えます。

▼質問項目の設計をテンプレートから始めたい方はこちら
👉 ヒアリングシートテンプレート集

▼営業シーンでの質問設計を体系的に学びたい方はこちら
👉 初回商談ヒアリングシートテンプレート（営業編）

チャットボットの作り方7ステップ【全方法に共通する全体像】

どの作り方を選んでも、踏むべき工程は共通しています。この7ステップを飛ばさずに進めることが、「作ったのに使われない」を防ぐ最大の対策です。

STEP1. 導入目的とKPIを決める

最初に決めるべきは「何のために作るのか」です。「問い合わせ対応工数を月40時間削減する」「資料請求数を月20件増やす」など、数値で表せる目標に落とし込みます。

目的が曖昧なまま作り始めると、質問項目が際限なく増え、公開後も改善の判断軸が持てません。目的は原則1つに絞り、「社外向けCS削減」と「社内FAQ」を同じボットに詰め込まないことも重要です。

この段階で、効果測定に使う指標（起動数・解決率・CV数など）と目標値、測定開始日まで決めておくと、公開後の議論がぶれません。

STEP2. 対象ユーザーと利用シーンを絞る

次に「誰が、どのページで、どんな気持ちのときに使うのか」を具体化します。同じ「料金を知りたい」でも、比較検討中の初見ユーザーと既存顧客では、求める答えがまったく違います。

設置ページごとに想定シーンを書き出しましょう。料金ページなら見積り相談、サポートページなら不具合解決、採用ページならエントリー支援、というようにページ文脈に合わせて初期メッセージを変えるだけでも起動率は大きく変わります。

STEP3. 質問項目・FAQを棚卸しする

前章の3つの情報源をもとに、実際に寄せられた質問を集計します。いきなり100件そろえる必要はなく、頻度上位20〜30件から始めれば十分です。

集計時は「質問文」「回答文」「回答の根拠となるページURL」「更新担当者」の4列でスプレッドシートにまとめておくと、そのままツールへインポートでき、公開後のメンテナンスもスムーズになります。

STEP4. シナリオをフローチャート化する

棚卸しした質問を、選択肢の分岐図に落とし込みます。いきなりツールに入力せず、まず図で全体像を描くことが手戻りを防ぐコツです。

大分類→中分類→回答の3階層を基本形とし、各分岐で「行き止まり」が発生していないかを確認します。詳しい設計のコツは後述の6つのコツで解説します。

STEP5. ツールを選定して構築する

設計が固まってから、ツールを選びます。順番を逆にすると「ツールでできること」に設計が引きずられ、本来の目的から外れます。

選定基準は後述の6項目で判断し、必ず無料トライアルで実機検証してください。デモ環境に自社のFAQを3〜5件入れてみるだけで、管理画面の使いやすさと更新のしやすさが体感で分かります。

STEP6. テスト・社内レビューを行う

公開前に、想定ユーザーに近い立場の社員に触ってもらいます。作った本人は答えにたどり着けて当然なので、必ず第三者に検証させることが鉄則です。

チェック項目は「3クリック以内に目的の回答へ到達できるか」「スマホで文字が読みやすいか」「解決しなかったときの出口があるか」の3点。PCだけでなく必ずスマートフォンの実機で確認してください。

STEP7. 公開して改善サイクルを回す

公開はゴールではなくスタートです。初月は週次、2ヶ月目以降は月次でログを確認し、回答できなかった質問を追加していきます。

特に公開直後の2週間は、想定外の質問が集中して見つかる「宝の山」です。この期間に集めた未回答ログをシナリオへ反映できるかどうかで、その後の解決率が大きく変わります。

▼分岐設計の実践ノウハウは診断コンテンツの作り方にも共通します
👉 5ステップでできる診断コンテンツの作り方

【方法別】チャットボットの作り方の具体的な手順

ここからは、4つの作り方それぞれの具体的な操作手順を解説します。自社が選んだ方法の項目だけ読めば、そのまま実行に移せます。

ノーコードツールで作る3ステップ

最も簡単で、多くの企業に推奨される方法です。早ければ登録から公開まで1日で完了します。

Step1：シナリオと質問内容をツールに合わせて整理する——STEP4で作ったフローチャートを、ツールの入力形式（選択肢／自由入力／分岐条件）に合わせて書き直します。

Step2：管理画面でシナリオ・質問を入力する——多くのツールはドラッグ＆ドロップで分岐を作れます。FAQ形式のCSVを一括インポートできるツールなら、この工程は数分で終わります。

Step3：タグを設置してテスト・公開する——発行された数行のタグをWebサイトのHTMLに貼り付けるだけで表示されます。表示ページの出し分けや、表示タイミング（滞在◯秒後など）もこの段階で設定します。

生成AI（Dify・GPTs）でRAGチャットボットを作る5ステップ

既存のマニュアルやFAQ資料が揃っている場合、シナリオを作り込まずに自然文で答えられるボットを短時間で構築できます。

Step1：回答の元になるドキュメントを整理する——PDF・Word・スプレッドシートなどを1フォルダに集約し、古い版や重複を削除します。ここの品質が回答精度を9割決めます。

Step2：ナレッジベース（知識データ）として登録する——Difyなら「ナレッジ」機能、GPTsなら「Knowledge」にファイルをアップロードします。チャンク（分割）サイズは初期値のままで問題ありません。

Step3：システムプロンプトで振る舞いを指定する——「登録された資料の内容のみに基づいて回答し、分からない場合は『担当者へお繋ぎします』と答える」といった指示を明記し、誤答（ハルシネーション）を抑制します。

Step4：想定質問でテストし、回答を検証する——実際の問い合わせログから20問ほど投げ、正答率を数えます。誤答した質問は、元ドキュメントの記述を明確化して改善します。

Step5：Webサイトやチャットツールに公開する——Difyは埋め込みコードの発行、GPTsはリンク共有やAPI経由での組み込みが可能です。社外公開する場合は入力データの取り扱い規約を必ず確認してください。

LINEチャットボットをAPIで作る4ステップ

LINE公式アカウント上で動くボットは、友だち登録済みのユーザーに継続接触できる点が強みです。

Step1：LINE公式アカウントとMessaging APIチャネルを作成する——LINE Official Account ManagerとLINE Developersでアカウントを開設し、チャネルアクセストークンを発行します。

Step2：応答方式を決める——簡易な自動応答なら管理画面の「応答メッセージ」だけで完結します。条件分岐や外部データ連携が必要な場合のみ、Webhookでサーバーを構築します。

Step3：サーバー側で応答ロジックを実装する——受信したメッセージを解析し、返信APIを呼び出す処理を書きます。LLMのAPIを挟めば、自然文への応答も可能です。

Step4：テスト配信して公開する——テスト用アカウントで全分岐を検証し、リッチメニューを整備してから一般公開します。

Pythonでフルスクラッチ開発する5ステップ

完全な自由度が必要な場合の方法です。AI関連ライブラリが豊富なPythonが第一候補になります。

Step1：要件定義とアーキテクチャ設計——対応範囲、連携先システム、想定同時接続数、ログ保存要件を確定します。

Step2：会話ロジックの設計——意図判定（インテント）と回答生成の方式を決めます。LLM APIを使うか、自前のルールエンジンにするかもここで決定します。

Step3：UI・チャットウィジェットの実装——吹き出しのデザイン、入力欄、履歴表示などフロントエンドを作ります。スマホ表示の作り込みが体験の質を左右します。

Step4：バックエンド実装と外部連携——CRM・在庫DB・認証基盤との接続を実装し、個人情報の暗号化とアクセス制御を組み込みます。

Step5：テスト・セキュリティ診断を経て公開——単体・結合テストに加え、脆弱性診断を実施します。公開後の保守体制と改修予算も同時に確保しておきましょう。

ExcelやGoogleスプレッドシートで簡易版を作る方法

「まず社内で試したい」「予算がゼロ」という段階なら、スプレッドシートで質問と回答の対応表を作り、GAS（Google Apps Script）で簡易的な検索応答を実装する方法もあります。

本格運用には不向きですが、FAQの棚卸しと分岐設計の練習には最適です。ここで作った対応表は、そのままノーコードツールへのインポート素材として再利用できます。

回答にたどり着くシナリオ設計6つのコツ

チャットボットの成否は、ツールの性能よりもシナリオ設計の質で決まります。ここでは、解決率を引き上げる6つのコツを個別に解説します。

コツ1. 質問を大・中・小のカテゴリでフローチャート化する

いきなり細かい質問を並べると、ユーザーは自分の質問がどこにあるか分かりません。まず「料金」「使い方」「トラブル」といった大分類で受け止め、そこから中分類・具体的な回答へ降ろしていく構造にします。

判断基準はシンプルで、第1階層の選択肢を見たときに「自分の用件はこのどれかに入る」と迷わず思えるかです。社内用語やサービス名を第1階層に置くと、初見ユーザーは選べなくなります。

作業としては、付箋やスプレッドシートで質問をグルーピングし、各グループに名前を付けるだけで構いません。この段階で図に起こしておくと、後の入力作業が驚くほど速くなります。

コツ2. 階層は3〜5階層・3クリック以内に収める

階層が深いほど分類は精密になりますが、ユーザーの離脱率も比例して上がります。目安は最大でも3〜5階層、主要な質問は3クリック以内に到達できる設計にしてください。

階層が深くなりすぎる場合、それは「回答が細かすぎる」サインです。近い内容の回答は1つにまとめ、詳細は既存のFAQページやマニュアルへリンクで逃がすと、階層を浅く保てます。

また、よくある質問トップ3は第1階層に直接置くのも有効です。分類を経由せずワンクリックで解決できる導線があるだけで、体感の速さが大きく変わります。

コツ3. 1メッセージ1トピックで簡潔に書く

チャットの吹き出しに長文を詰め込むと、スマートフォンでは画面が文字で埋まり、読まれずに閉じられます。1つの吹き出しには1つの情報だけを載せ、2〜3行で収めるのが基本です。

補足が必要なときは、吹き出しを分けて順に表示するか、詳細ページへのリンクボタンを置きます。「読ませる」のではなく「選ばせる」設計に切り替えると、完了率は目に見えて改善します。

文体も重要です。「〜となっております」より「〜です」、「ご確認ください」より「こちらから確認できます」のように、短く行動を示す表現を選びましょう。

コツ4. 選択肢は最大5つまでに絞る

1画面に並べる選択肢は多くても5つまでにします。それ以上並ぶとスクロールが発生し、下部の選択肢はほぼ見られません。

選択肢が6つ以上になる場合は、意味の近いものをまとめて1階層追加するか、「その他」を用意して自由入力に受け渡します。並び順は「問い合わせ件数が多い順」が原則です。

加えて、選択肢の文言は名詞ではなく「料金プランを知りたい」のようなユーザーの用件そのままの言い回しにすると、選択の迷いが減ります。

コツ5. 「解決しなかった場合」の逃げ道を必ず用意する

どれだけ作り込んでも、想定外の質問は必ず来ます。すべての回答の末尾に「解決しましたか？ はい／いいえ」を置き、「いいえ」の先に出口を用意することが、満足度低下を防ぐ最大の保険です。

出口の選択肢は、有人チャットへの引き継ぎ、問い合わせフォーム、電話番号の提示、折り返し予約などです。営業時間外は自動でフォーム誘導に切り替えるなど、時間帯による出し分けも効果があります。

この「いいえ」のログこそが改善の一次情報になります。何件・どの質問で「いいえ」が押されたかを毎月確認すれば、次に追加すべきシナリオが自動的に見えてきます。

コツ6. 入口の一言（初期メッセージ）で使う理由を伝える

チャットボットが使われない原因の多くは、精度ではなく「そもそも起動されていない」ことにあります。初期メッセージが「何かお困りですか？」だけでは、ユーザーは何ができるボットか判断できません。

「30秒で最適プランをご提案します」「よくある質問トップ3から選べます」のように、得られる結果と所要時間を具体的に示すと起動率が上がります。設置ページごとに文言を変えるのも有効です。

加えて、表示タイミングも検証対象です。即時表示・滞在10秒後・ページ下部到達時などをテストし、起動率が最も高い条件を数値で選ぶようにしましょう。

▼回答率を高める設問設計の6つのコツを詳しく知りたい方はこちら
👉 ユーザーからの回答率の高いアンケートの作り方【6つのコツ】

失敗しないチャットボット作成ツールの選び方6つの基準

ツールは数十種類あり、機能一覧を眺めても違いは分かりません。次の6基準に自社の条件を当てはめれば、候補は2〜3社に絞り込めます。

基準1. 目的（社外CS／社内FAQ／リード獲得）に合っているか

ツールにはそれぞれ得意領域があります。社内ヘルプデスク特化、EC接客特化、リード獲得特化といったポジショニングを見極めることが最優先です。

たとえば社内向け特化ツールは、部署別の権限管理やSlack・Teams連携に強い一方、Webサイト上での接客機能は弱い傾向があります。目的と逆方向のツールを選ぶと、機能があっても成果が出ません。

基準2. シナリオ型・AI型・ハイブリッドのどれか

回答の正確性が最優先ならシナリオ型、質問の幅が広く文書が豊富ならAI型（RAG対応）が向きます。迷った場合は、両方を切り替えられるハイブリッド型を選ぶと後戻りが不要です。

確認すべきは「AI機能が上位プラン限定か」「学習データの追加は自社でできるか」の2点。ここを見落とすと、導入後に想定外の追加費用が発生します。

基準3. ノーコードで自社更新できるか

チャットボットは公開後に毎月手を入れ続けてはじめて成果が出ます。回答文の追加・修正のたびにベンダーへ依頼が必要な仕組みでは、改善スピードが致命的に落ちます。

トライアル時には、実際に自分で1問追加してみてください。「担当者が5分で1問追加できるか」が実用性の分かれ目です。

基準4. 外部ツール連携（CRM・MA・チャネル）に対応しているか

取得した回答データをどこへ送るかは、成果を左右する重要な要素です。HubSpotやSalesforceなどのCRM、Googleスプレッドシート、Slack、LINEとの連携可否を必ず確認しましょう。

連携がないと、せっかく獲得したリードの手入力転記が発生し、運用が続きません。API・Webhookが解放されているかも合わせて確認します。

基準5. 料金体系と費用対効果が見合うか

料金は月額固定型と従量課金型（会話数・PV数課金）に大別されます。アクセス数の多いサイトでは、従量課金が想定外に膨らむケースがあるため注意が必要です。

費用対効果は「削減できる人件費」で試算します。問い合わせ1件あたりの対応時間×時給×自動化できる件数が、月額費用を上回るかを計算すれば、稟議資料としても説得力が出ます。

基準6. セキュリティと生成AIのデータ取り扱い

顧客情報や社内文書を扱う以上、セキュリティ要件の確認は必須です。通信の暗号化（SSL/TLS）、IP制限、データ保存先のリージョン、ISMS等の認証取得状況を確認しましょう。

特に生成AIを利用する場合は、入力データがLLMの再学習に使われない設定になっているかを契約書レベルで確認してください。ここは情シス・法務のチェックが入りやすいポイントです。

▼ツール選定の観点をチェックリストで押さえたい方はこちら
👉 アンケートツール選び方ガイド

チャットボット作成ツールおすすめ10選【無料あり・比較表付き】

ここでは、ノーコードで作れる主要ツールを比較表で整理しました。料金は変動するため、最終判断の前に必ず公式サイトで最新情報を確認してください（2026年8月時点の情報です）。

完全無料で始められるツール3選

HubSpotは無料CRMに付属するチャット機能で、獲得したリード情報がそのままCRMに蓄積されます。マーケティング施策との接続を重視する企業に向いています。

Difyはノーコードで生成AIアプリを構築できる基盤で、ナレッジをアップロードするだけでRAGチャットボットが作れます。まず生成AI型を試したい場合の第一候補です。

anybotは無料版で1ボットまで作成でき、FAQデータのインポートとLINE連携に対応しています。小規模なFAQ自動化の検証に適しています。

無料トライアルで試せる有料ツール7選

有料ツールの多くは10〜30日の無料トライアルを用意しています。いきなり契約せず、必ず自社FAQを数件入れて操作感を確かめてください。

コスト重視ならChatPlus（年契約で月1,500円〜）やFirstContact（月2,980円〜）、社内ヘルプデスク用途ならチャットディーラーAIやhitobo、EC接客ならGoQSmile、リード獲得・ヒアリング用途ならInterviewzが候補になります。

作った後が本番｜チャットボットの分析・改善の進め方

チャットボットが「役に立たない」と言われる原因のほとんどは、公開後に一度も改善されていないことにあります。ここでは追うべき指標と改善の回し方を整理します。

追うべきKPIは3層に分けて設計する

KPIをひとつに絞ると、問題がどこにあるか分かりません。「使われているか」「正しく答えられているか」「事業に効いているか」の3層で管理します。

①エンゲージメント指標：まず「使われているか」を見る

起動数が想定を下回る場合、原因は設置場所・表示タイミング・初期メッセージの3つのいずれかです。精度を上げる前に、まず入口の改善から着手してください。

目安として、設置ページのセッション数に対する起動率が1％を下回るなら、入口設計に問題があります。対話離脱率が高い場合は、どの階層で離脱しているかを特定し、その選択肢の文言と数を見直しましょう。

②パフォーマンス指標：解決率80％を一つの目安に

回答できた割合（回答率）だけを見ると実態を見誤ります。「ユーザーの問題がボットだけで解決した割合＝解決率」を主指標に据え、80％以上の維持を目標にするのが実務的です。

解決率は、回答末尾の「解決しましたか？」への回答から算出します。回答率が高いのに解決率が低い場合、答えは返せているが内容が的外れというサインなので、回答文そのものの見直しが必要です。

③ビジネス指標：目的に直結する数値で語る

最終的に社内で評価されるのは、有人対応の削減件数やCV数です。公開前の1ヶ月の実績をベースラインとして記録しておくと、効果を比較で示せます。

ただし削減率だけを追うと、有人対応への導線を閉じて満足度を落とす本末転倒が起きます。必ず顧客満足度とセットで管理し、「削減しつつ満足度は維持」を成功条件に据えてください。

月次で回す改善サイクルの手順

改善は毎月30分の作業で回せます。①未回答・低評価ログの抽出 → ②頻度上位10件の特定 → ③シナリオ・回答文の追加修正 → ④翌月の数値確認という流れを固定化しましょう。

担当者と実施日をあらかじめ決めておくことが重要です。「誰かが気づいたら直す」という運用では、3ヶ月後にはほぼ確実に放置状態になります。

ログから改善ネタを見つける3つの視点

• 未回答ログ：ボットが答えられなかった質問。そのまま追加すべきシナリオの候補になります。
• 離脱ポイント：どの階層で会話が途切れたか。選択肢の分かりにくさや文言の問題を示します。
• 「解決しなかった」の押下理由：回答は返せたが役に立たなかったケース。回答文の質を見直す手がかりです。

▼取得したデータを事業改善につなげる設計を学びたい方はこちら
👉 ヒアリングシート作成ガイド（マーケティングリサーチ編）

チャットボットの活用事例10選【業種別】

実際にどんな成果が出ているのかを、業種別に整理しました。自社に近い業種・用途の事例から、作るべきシナリオのヒントを得てください。

事例1. 積水化学工業｜シミュレーションで検討初期の顧客を可視化

住宅ローンの簡易シミュレーションをチャット形式で提供し、来場前の検討層に自ら条件を入力してもらう設計です。営業担当が接触する前の段階で、予算感や家族構成といったニーズを把握できる点が大きな価値になりました。

アクセス解析ツールと連携させることで、どの条件のユーザーが多いのかを継続的に分析し、コンテンツ企画にも活かしています。

事例2. 三谷商事｜質問対応から資料請求への誘導まで一気通貫

サービスに関する質問へ自動応答しつつ、会話の終盤で資料請求フォームへ誘導する導線を構築しました。「疑問の解消」と「次のアクション」を同じ会話の中で完結させるのがポイントです。

結果として新規顧客の集客率と売上の向上につながり、問い合わせ対応の工数削減と獲得増を同時に実現しています。

事例3. アディッドバリュー｜チャット経由の約3割が成約

法人ギフトECにおける問い合わせ対応をチャットボット化し、納期・のし・請求書払いといった法人特有の確認事項をその場で解消できるようにしました。

その結果、チャットボット経由の問い合わせのうち約3割が成約に至っています。購買直前の不安を即座に潰すことが、そのままCVRに直結する典型例です。

事例4. ライフネット生命｜LINEでシミュレーションから加入手続きへ

LINE上で保険料シミュレーションを提供し、結果表示後にそのまま加入手続きへ誘導する設計です。普段使うアプリの中で完結する体験が、離脱を大きく減らしています。

チャネル選定の観点でも示唆的で、BtoCかつ検討期間が長い商材では、Webサイト常設型よりLINE型が有効なケースがあります。

事例5. SHIBUYA109｜在庫確認・コーデ相談で接客を自動化

商品検索、在庫確認、コーディネート相談をチャットで受け付け、商品情報を自動取得して回答する仕組みを構築しました。問い合わせ対応にかかっていた店舗スタッフの工数を削減しています。

EC・小売では、この「在庫・サイズ・配送」の3点セットを自動化するだけでも、問い合わせ件数を大幅に減らせます。

事例6. 日清製粉グループ本社｜約6,000人規模の社内問い合わせを自動化

総務・人事・情シスへ寄せられる社内問い合わせをチャットボットに集約し、約6,000人の従業員が自己解決できる環境を整えました。バックオフィス部門の負荷軽減効果が大きい用途です。

社内向けは既存の規程・マニュアルが揃っているため、外部公開型より短期間で立ち上げやすいという利点もあります。

事例7. SBI損害保険｜24時間対応で顧客・社員双方の満足度が向上

保険相談や見積もり依頼を24時間受け付ける体制をチャットボットで実現しました。営業時間外の機会損失を防ぎつつ、オペレーターの負荷も下げるという両立を達成しています。

顧客満足度だけでなく社員満足度の向上も報告されており、定型対応の自動化が現場の働きやすさに直結することを示しています。

事例8. 東京証券取引所｜検索0件ヒットを削減し情報到達率を改善

FAQ検索で「該当なし」となるケースが多いという課題に対し、チャットボットで表記ゆれや曖昧な質問を受け止める設計に変更しました。ユーザーの言葉のまま質問できることが、情報到達率を押し上げます。

専門用語が多いサイトほど、正式名称でしか検索がヒットしないという問題が起きがちです。選択肢型の分岐と組み合わせることで、用語を知らないユーザーでも目的の情報にたどり着けます。

事例9. 山本クリニック｜LINE連携で電話問い合わせを削減

診療時間・診療内容の案内と受診手続きをLINE上のチャットボットに集約し、電話での問い合わせを削減しました。受付スタッフが目の前の患者対応に集中できるようになった点が現場での価値です。

加えて、対面では相談しにくい内容もチャットなら気軽に質問できるため、新規の受診につながる効果も生まれています。

事例10. 岡山県和気町｜夜間・土日の行政情報提供を自動化

各種手続きや制度に関する問い合わせを自動応答化し、役場が閉まっている夜間や土日でも住民が情報を得られる環境を整備しました。人員を増やさずに対応時間だけを拡張できるのは、自治体にとって大きな利点です。

▼ヒアリング活動でお問い合わせ数やCVRを向上させた実例を見たい方はこちら
👉 ヒアリング＆診断コンテンツの実例集

ヒアリング型チャットボットを作るならInterviewz（インタビューズ）がおすすめ！

「ただ質問に答えるボット」ではなく、ユーザーの状況を聞き取って最適な提案につなげるヒアリング型のチャットボットを作りたい場合、ノーコードツール「Interviewz（インタビューズ）」が有力な選択肢になります。

Interviewzは、チャットボット・アンケート・診断コンテンツ・社内FAQを1つのツールで実現するSaaSです。導入企業ではリード数268％向上、ヒアリングコスト90％削減、サポートコスト半減といった成果が報告されています。

Interviewzが選ばれる理由

単なるFAQ自動応答ではなく、「聞き取って、次のアクションにつなげる」ことに最適化されている点がInterviewzの特徴です。ここでは、選ばれている理由を5つに分けて具体的に解説します。

理由1. タップだけで答えられるUIで離脱を防げる

ユーザーは選択肢をタップしていくだけで回答が完了します。自由入力を最小限に抑える設計により、スマートフォンでの離脱を大きく減らせる点が、フォーム型との決定的な違いです。

入力の手間が減るほど回答完了率は上がります。とくに問い合わせフォームからの離脱に悩んでいる場合、同じ項目をタップ式に置き換えるだけで完了率が改善するケースが多くあります。

理由2. ノーコードで分岐設計・修正が完結する

管理画面上で分岐条件を設定でき、公開後の質問追加や文言修正も担当者自身で行えます。改善のたびにベンダー依頼が発生しないため、月次のPDCAが確実に回ります。

回答内容に応じて次の質問を出し分ける条件分岐も、ドラッグ操作で設定可能です。「Web制作の相談」と「採用の応募」で分岐先をまったく変えるといった設計も、エンジニアの手を借りずに実現できます。

理由3. 回答データをCRM・スプレッドシートへ自動連携できる

HubSpotやSalesforce、Googleスプレッドシートと連携し、取得した回答をそのまま営業・マーケティングのワークフローへ流し込めます。転記作業がゼロになることで、リード対応のスピードが上がります。

理由4. 用途をまたいで1ツールで運用できる

問い合わせ対応、資料請求の獲得、採用エントリー、社内FAQ、顧客満足度調査までを同じツールで構築できます。用途ごとにツールを増やさずに済み、管理コストとライセンス費用を抑えられます。

ひとつの管理画面で複数のボットを運用できるため、部署をまたいだ横展開もスムーズです。最初はカスタマーサポートで導入し、成果が出てから採用・社内FAQへ広げるという進め方が取れます。

理由5. 14日間の無料トライアルで全機能を検証できる

トライアル期間中は全機能を利用でき、実際の自社FAQやヒアリング項目を入れて効果を検証できます。稟議前に実データで効果を示せるため、社内合意も進めやすくなります。

本記事のSTEP3で棚卸しした頻出質問20件をそのまま入れてみれば、公開までにかかる実工数と運用イメージが2週間以内に確認できます。判断材料を揃えてから契約に進めるのは大きな利点です。

Interviewzの料金プラン

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チャットボットの作り方でよくある質問（FAQ）

最後に、チャットボットの作り方について寄せられることの多い質問をまとめました。導入前の意思決定でつまずきやすいポイントを中心に回答しています。

Q1. チャットボットをプログラミングで作るならPythonがおすすめ？

A. 自社開発を選ぶ場合はPythonが第一候補です。自然言語処理やAI関連のライブラリが充実しており、LLMのAPIを扱うサンプルコードも豊富に公開されています。

ただし、業務利用のチャットボットであればノーコードツールや生成AI基盤で十分なケースがほとんどです。開発を選ぶ前に、要件が既存ツールで満たせないかを必ず確認してください。

Q2. チャットボットは個人でも作れる？

A. 作れます。無料プランのあるノーコードツールやDify、ChatGPTのGPTsを使えば、費用をかけずに個人でもチャットボットを構築できます。

個人ブログのFAQ対応や、自分専用のドキュメント検索ボットなら、数時間で形になります。まず個人で試し、社内提案の材料にするのも有効な進め方です。

Q3. チャットボットの作成にかかる費用はどれくらい？

A. 作り方によって大きく異なります。ノーコードツールなら無料〜月3万円前後、生成AI活用なら無料〜従量課金、API連携なら開発費＋利用料、フルスクラッチなら数百万円〜が目安です。

初めて導入する場合は、月額1万円以下のプランで小さく検証し、効果が確認できてから上位プランへ移行するのがコストリスクの少ない進め方です。

Q4. どれくらいの期間で効果が出る？

A. 用途によりますが、問い合わせ削減効果は公開後1〜3ヶ月で数値に表れることが多いです。ただしこれは、月次で未回答ログを反映する改善を続けた場合の話です。

公開後に一度も更新しないと、解決率は上がらず利用も定着しません。「作って終わり」にしないことが、効果が出るかどうかの分岐点です。

Q5. シナリオ型と生成AI型、どちらで作るべき？

A. 回答の正確さが最優先ならシナリオ型、質問の幅が広く元となる文書が豊富なら生成AI型が向いています。

実務的には、料金・契約条件など誤答が許されない領域はシナリオ型で固定し、それ以外を生成AIで受けるハイブリッド構成が最もバランスの良い解になります。

Q6. 社内向けと社外向けは1つのボットにまとめてよい？

A. 分けることを強く推奨します。想定ユーザー、使う言葉、公開してよい情報の範囲がまったく異なるためです。

1つにまとめると、社内向けの表現が社外ユーザーに表示される事故や、情報漏えいのリスクが生じます。管理画面上でボットを分け、権限も分離するのが安全です。

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チャットボットの作り方まとめ

チャットボットの作り方は4パターンありますが、最初の1台はノーコードツールか生成AI活用で小さく作り、数値で効果を確かめてから拡張するのが最も失敗しにくい進め方です。

本記事の要点を整理します。

• 作り方は4パターン：ノーコード／生成AI・RAG／API連携／フルスクラッチ。開発リソースがなければノーコードか生成AIの二択です。
• 着手順は7ステップ：目的・KPI決定 → 対象の絞り込み → 質問棚卸し → シナリオ図化 → ツール選定・構築 → テスト → 公開・改善。ツール選定はSTEP5であり、最初ではありません。
• 設計のコツは6つ：カテゴリ分け、3〜5階層、1メッセージ1トピック、選択肢は5つまで、逃げ道の用意、入口の一言。特に「解決しなかった場合の出口」は必須です。
• KPIは3層で管理：エンゲージメント／パフォーマンス／ビジネス。解決率80％以上の維持を一つの目安にしましょう。
• 成果は改善で決まる：公開後は月次で未回答ログを反映。「作って終わり」が最大の失敗要因です。

次のアクションとして、まずは直近3ヶ月の問い合わせログから頻出質問20件を抜き出してください。それが揃えば、無料トライアルを使って今日中に最初のチャットボットを形にできます。

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Interviewz（インタビューズ）では、ヒアリング体験をDX化し、質の高い情報をスピーディーに収集、顧客・ユーザー理解を深め、サービスのあらゆるKPIの改善を可能にします。テキストタイピングを最小化した簡単かつわかりやすいUI/UXと、収集した声をノーコードで様々なシステムに連携し、ユーザーの声を様々なビジネスプロセスで活用することで、よりビジネスを加速させることが可能です。

Interviewz（インタビューズ）をご活用いただくことで以下のことが解決できます。

• 新規お問い合わせ、相談数の向上
• ヒアリングの内容の最適化から受注率の向上
• ヒアリングコスト（人件費・タイムコスト）の削減
• 既存顧客のお問い合わせのセルフ解決（サポートコストの削減）
• サービス/プロダクトのマーケティングリサーチ
• 既存顧客、従業員のエンゲージメント向上
• データ登録負荷の軽減
• サイトにおけるユーザーの行動情報のデータ蓄積

Interviewzをご利用いただいた多くのお客様で、ビジネスによけるあらゆるKPIの数値改善を可能にしています。

▼Interviewz（インタビューズ）の主な活用方法

• 総合ヒアリングツール
• チャットボット
• アンケートツール
• カスタマーサポートツール
• 社内FAQツール

Interviewzの機能一覧｜総合的なヒアリング活動を網羅

Interviewzでは、下記のような総合的なヒアリング活動を支援する機能を揃えております。

以下では、まずはInterviewz（インタビューズ）を使って操作性や機能を確かめたい方向けに、無料でInterviewzをデモ体験いただくことが可能です。気になる方はぜひご体験ください。

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