1. 目的の定義とユースケースの特定

チャットボットが解決する問題、目的を定義します。例えばカスタマーサポート、FAQの自動応答、学習サポートといったユースケースを特定します。

2. ターゲットユーザーの分析と機能の最適化

チャットボットを利用するユーザー像を理解します。これによりチャットボットの性格や会話のトーン、機能を最適化できます。

3. 目的の定義とユースケースの特定

機能

• 自然言語処理 (NLP) による会話の理解
• 特定の情報の提供 (FAQ、ナレッジ)
• 定型的なタスクの実行 (予約、リマインダー)
• ユーザー入力に基づく返答生成連携機能 (多言語対応、APIの利用)
• コメントの記載

非機能

• 応答速度 (レスポンス)
• スケーラビリティ (同時ユーザー数への対応)
• セキュリティ (データの保護)
• 可用性 (サービス稼働時間)

4. 技術スタックの選定

システム実現のための構成要素 (AI、バックエンド、フロントエンド、インフラといった技術) を検討します。 例えばインフラであれば、どこのクラウドを使うか？フロントエンドはREACTにするか、VVUEにするか。バックエンドはPythonかNode.jsか。データベースは…といった具合です。

5.データ収集とトレーニング

• データ収集： FAQデータ、既存のチャットログ、ナレッジベースに加えて、関連するWebページや公開情報を収集し、検索用コンテンツとして整備する
• データ前処理： テキストのクレンジングやトークン化を行い、モデルが学習できる形式に整える
• AIモデルのトレーニング： データを使ってAIモデルをRAG手法でトレーニング（学習）し、チューニング（検索アルゴリズムやインデックス構造の調整、LLMへのプロンプト設計の導入による回答精度向上）を行う。

6.プロトタイプの開発

基本的なタスクを実行できるか確認すると同時に、UI/UXの改善点を見つけます。

7.ユーザーテストとフィードバック

プロトタイプが完成したら、今度は実際のユーザーにプロトタイプを試してもらいます。ユーザーからのフィードバックを収集し、改善点を洗い出します。

8.リリースと運用

テスト段階を経て、リリースします。リリース後も継続的にデータを収集し、ボットのパフォーマンスを監視・改善します。

9.メンテナンスとアップデート

定期的にアップデートやメンテナンスを行います。これはAIの精度向上や、ユーザーのニーズの変化に対応するために重要です。

最も安い導入費用はいくらになる？

最低限必要な機能だけ備えたAIチャットボットであれば、開発/導入費用（初期費用）は300万円～可能となります。

以下のような条件：

• 月間ユーザー数3万人のWebサイト
• FAQ応答、定型の選択ボタン
• データ転送量 (1GB/月)
• Webサイト常駐ウィジェット（ポップアップチャットなど）
• テンプレートを利用したシンプルなデザイン

AIエージェントの常駐

現代のビジネスでは、効率化とコスト削減が重要なテーマとなっています。「ルールベース」や「限定的な会話」しかできなかったチャットボットを進化させ、より高度なAIエージェントです。AIエージェントは、ユーザーにとって非常に直感的で便利なツールとして機能します。

AIエージェントにはチャットボットに以下の要素が含まれるとお考えください。

• 複数のタスク処理
• 自律性やコンテキスト維持
• 外部サービスとの統合
• 多言語対応 、音声対応など複数媒介のインターフェース
• セキュリティ／個人情報保護／ログ管理 など

AIエージェントの常駐のご相談があれば、お気軽にお問い合わせください。