2024年版！日本で人気の生成AIチャットボットサービスとは

はじめに

生成AIチャットボットは、近年の技術革新を象徴する存在として急速に注目を集めています。もともと生成AIは大量のデータを深層学習によって分析し、人間に近い自然な文章や応答を生成する技術として開発が進められてきました。2022年末頃からは、米オープンAIが提供するChatGPTの登場によって、この分野の可能性が一気に広がり、世界中で利用が加速しています（参照*1）。

特に日本では、日本語対応がスムーズに行える点や、日本企業による多様な実装ニーズが高まっていることから、生成AIチャットボットサービスの導入が進んでいます。日本語における処理精度が向上したことで、趣味から業務支援まで幅広く活用が期待されています。本記事では、2024年の視点から、日本で人気を集めている生成AIチャットボットサービスの概要や事例、今後の動向について、実践的かつ分かりやすく解説します。

生成AIチャットボットの概要

生成AIの仕組み

生成AIは、大量のデータをインプットし、ニューラルネットワークと呼ばれる仕組みによって統計的な特徴を学習する技術です。OpenAIが提供するGPTシリーズは、その代表例として知られています。2022年に公開されたChatGPTは、10億単位のパラメータ数を持つモデルを利用し、テキスト対話の形で生成物を提供できることで世界的な話題を呼びました（参照*2）。さらに2023年3月にはGPT-4も登場し、より滑らかな文章や多言語対応が可能になっています。これらはデータから偏りを学ばないように調整が行われており、それが人間に近い自然な応答の根拠になっています。

生成AI技術は文章生成だけでなく、翻訳やプログラムコードの作成補助、要約など広範囲の用途にも活用されます。たとえばGoogle CloudのVertex AIやGeminiなどのフレームワークを利用すると、データ分析からカスタマーエクスペリエンスの向上まで幅広い応用が可能です。実際、BASFジャパンがGoogle CloudのGeminiを活用した生成AIチャットボットを農業支援に導入し、24時間365日対応のカスタマイズ回答を実現しています（参照*3）（参照*4）。こうした多方面からのアプローチにより、生成AIはさまざまなサービスの基礎技術として取り入れられています。

チャットボットの自動応答

チャットボットの役割は、ユーザーからの問いや要望に対して即座に応答し、必要に応じてタスクを代行することです。FAQ向けチャットボットの場合、自動応答やFAQデータの学習、外部システム連携などが盛り込まれることで、ユーザーへの回答精度と利便性が大幅に高まります（参照*5）。これらの機能によって、大企業だけでなく小規模事業者でも導入しやすくなり、受付業務や問い合わせ対応の負担を軽減する動きが加速しています。

さらに、高度な自然言語処理AIモデルを搭載したチャットボットであれば、一度の学習で幅広い質問に対応できます。たとえばAppストア上で配信されているAIチャットボットアプリでは、世界屈指の言語モデルを採用し、エッセイ作成や翻訳、宿題サポートなど多様な用途で利用されています（参照*6）。音声認識や画像解析とも組み合わせやすい点が評価され、ユーザーに自然な対話を提供する一助となっています。

日本における人気の背景

企業の活用事例

日本で生成AIチャットボットが人気を得ている背景には、企業が持つサポートや問い合わせ業務の効率化ニーズがあります。2025年10月28日に株式会社アイスマイリーが公表した「生成AIチャットボットカオスマップ」には、141もの製品が掲載されており、この領域の盛り上がりを示しています（参照*7）。このカオスマップは「社内活用」「汎用型」「顧客対応」の3カテゴリに分類され、ナレッジ共有や顧客対応の自動化、ECサイトの購買支援、コールセンター連携など、幅広い用途で導入が進んでいます。

実際の導入効果としては、日本生活協同組合連合会（日本生協連）とギフト専門オンラインショップを運営する企業が、生成AI対応型チャットを導入することで電話対応と比較して生産性を約4.3倍にまで高めた事例が報告されています（参照*8）。オペレーター1件あたりの対応時間が7分短縮され、人員再配置や顧客満足度の向上にもつながりました。さらに、DNP（大日本印刷）が提供する「DNPドキュメント構造化AIチャットボット」は、PDFやWordなどの非構造化データをAIで読み取り、組織内の知識再利用を促進し、業務効率化や生産性向上に寄与しています（参照*9）。

個人ユーザーの注目度

企業向けのみならず、個人ユーザーからの注目度の高さも無視できません。ChatGPTが2022年末から数カ月で利用者を大幅に拡大し、全世界で1億人を突破した事例は、日本でも大きく報道されました（参照*2）。日本語での応答精度が高まるにつれ、ビジネス文章の作成支援や学習サポートなど、個人レベルでも有用性を実感する場面が増えています。

また、日本語LLM（大規模言語モデル）を開発する企業が登場し、チャット形式のアシスタントとして提供される事例も増加しています。NTTや楽天、オルツ、ELYZAなどの企業が開発したモデルは、ChatGPTと同等かそれ以上の性能を持つとされ、独自のAPIや管理ツールを組み合わせて使うことで自由度の高いユースケースを生み出しています（参照*10）。個人ユーザーにとっては、無料または安価な形でこれら高度なサービスを利用できるチャンスが広がっています。

導入メリットと留意点

メリット

生成AIチャットボットを導入すると、問い合わせに関する負担が軽減し、スタッフの業務が効率化します。簡易的な質問には自動応答を適用し、複雑なケースは有人対応へ連携するなど、柔軟な運用が可能です。チャットボットが24時間稼働することで、顧客はいつでも対応を受けられるようになり、満足度も向上しやすくなります。

さらに、チャットを通じて得られるユーザーデータから、マーケティングや商品開発に役立つ洞察を得られる点もポイントです。生成AIチャットボットは過去のやりとりを学習し続けることで回答の精度が高まり、顧客ニーズの変化を早期に察知できます。これらのデータを分析ツールと組み合わせれば、企業戦略の意思決定に役立つ高度なレポートを短時間で用意することも可能です。

また、FAQ自動生成やナレッジ共有の効率化など、業務プロセス全体の最適化にもつながります。たとえば富士通が日本年金機構向けに提供する「ねんきんチャットボット」では、Q&A案の自動生成によるメンテナンス作業の削減と多言語対応を実現し、職員の作業負荷軽減とサービス品質向上に寄与しています（参照*11）。

留意点

メリットが多い一方で、導入を検討する際には注意点も存在します。たとえば生成AIは学習データに応じて意図せぬ回答を生成することがあり、ブランドイメージの毀損につながるリスクがあります。学習モデルを適切に管理し、利用者が誤った解釈をしないよう定期的なモニタリングやガイドラインの設定が必要です。また、導入後にユーザーの反応や回答ログを分析し、精度の継続的な改善を行うプロセスも重要です。

加えて、個人情報の扱いやセキュリティなど、法令遵守の側面も十分に考慮する必要があります。外部サービスと連携する際には、やりとりされるデータの種類や保存先を明確にすることが求められます。特に深層学習モデルは膨大なサンプルを扱うため、情報流出リスクを抑えるために暗号化やアクセス制御など、多角的なセキュリティ対策を徹底することがポイントです。

また、導入時には費用対効果や運用体制、社内教育や人材育成、ガバナンス体制の整備も検討事項となります。専門知識が必要な領域では、AIの出力結果を人間が検証する仕組みを組み合わせることが推奨されています（参照*1）。

日本で人気の代表サービス

主要プロバイダの特徴

現在、日本市場には海外製チャットボットだけでなく、国内メーカーやスタートアップが提供する生成AIサービスも多数存在します。NTTや楽天が手がける大規模言語モデルは、国産ならではの日本語への最適化が進み、ビジネスユースに適したAPIを通じて導入が比較的容易です。オルツやELYZAなどのスタートアップも、独自の対話モデルを内製し、高度な自然言語処理機能を実現しています（参照*10）。

一方で、OpenAIが提供するGPTシリーズは英語圏での学習データが非常に豊富という強みがあり、さらにGitHubが示すようにWeb検索やコード解釈など幅広い拡張機能をエージェントとして活用できる点が注目されています（参照*12）。日本語処理についても年々学習データが増加しているため、海外製のチャットボットを導入する企業も少なくありません。目的や予算、既存システムとの親和性などによって選択肢を比較検討する姿勢が求められています。

また、FAQ向けやカスタマーサポート特化型、社内ナレッジ共有型など、用途別に最適化されたサービスも多数登場しています。たとえば「PKSHA ChatAgent」「AI-FAQボット」「Tebot」「Zendesk」「DECAカスタマーサポート」などは、FAQ自動生成やマルチチャネル対応、CRM連携などの機能を備え、企業の多様な要件に応えています（参照*5）。

導入時の比較検討

チャットボット導入の際には、どの程度のカスタマイズが必要かを把握することが重要です。すでにFAQが充実している企業では、チャットボットにFAQデータを学習させるだけで大部分の問い合わせに対応できる可能性があります。逆に新規の製品サービスを多種扱う企業では、自動応答に加えて有人への振り分け機能やマルチチャネル対応など、柔軟な設計ができるサービスが求められます。もちろん費用面の検証とともに、将来的なスケールアップが見込めるかどうかも重要です。

海外製か国産かという選択については、サポート体制や日本語機能の精度など、多面的に検討する必要があります。日本産のモデルであれば、定期的なアップデートにおいて日本語への最適化が行われるため、ローカルユーザーの満足度が高いケースがあります。逆に海外モデルは幅広いフレームワークと連携しやすいため、多言語展開やグローバル化を意識する企業に向いています。こうした観点を踏まえ、導入目的に合致したチャットボットを選べるかどうかが、成功の分かれ目となります。

また、導入時にはセキュリティやプライバシー、データ連携設計、運用体制や社内教育、費用対効果なども比較検討のポイントとなります。実際に導入を検討する際は、サービス紹介資料や事例集のダウンロード、トライアル利用などを活用し、自社要件に合ったサービス選定を進めることが推奨されています（参照*7）。

今後のチャットボットサービスの方向性

2024年以降も、生成AIチャットボットはさらなる高機能化と多様化の道をたどると考えられています。世界を見ると、Google CloudのGeminiを搭載したスマートフォン分野でvivoが多言語対応機能を拡張し、2024年にXシリーズやVシリーズで本格展開をスタートしました（参照*13）。また、BASFジャパンは農業分野でGeminiを活用したチャットボットを導入し、カスタマイズ回答や生産性向上を実現しています（参照*3）。こうした事例からも、生成AIを起点に新たなビジネス領域が切り開かれていることが分かります。既存の問い合わせ対応だけでなく、ユーザーインターフェースやパーソナライズされた提案の分野にも浸透していくでしょう。

今後注目されるのは、企業やユーザーのニーズに合わせて自由に拡張できるAIエージェントの概念です。ソースコードの公開やAPIの追加が進むことで、機能拡張や外部システム連携が容易になり、大量のドキュメントを一括で参照するなど、従来のFAQ対応を超えた情報活用が可能になります（参照*12）。日本企業の取り組みも加速しており、国産LLMを使った専門分野特化型チャットボットの登場が増加しています。生成AIチャットボットは、日常の事務作業から大規模な顧客対応、さらには情報分析にまで活用範囲が広がると期待されています。

また、セキュリティやプライバシー保護、法規制対応、ROI測定など、実務面での運用ノウハウやガバナンス体制の強化も今後の重要なテーマとなります。AIと人間の協働による意思決定支援や、現場定着化に向けた教育・研修の充実も求められています（参照*1）。

おわりに

ここまで、日本で注目を集める生成AIチャットボットサービスの概要や導入メリット、国内外の事例、今後の方向性について解説しました。高度な自然言語処理技術の進化は、日本語を用いたコミュニケーションにおいても高い利便性を発揮し、企業・個人ともに利用しやすい環境が整いつつあります。

生成AIの適用範囲の拡大と技術競争の活発化により、ユーザーを取り巻くエコシステムはさらに豊かになっています。そのため、自社の目的や業務課題に合ったチャットボットの選び方や運用方法の検討がより重要となります。2024年版の今、最適なチャットボットサービスを見極めることは、日本におけるデジタル戦略の大きな鍵となるでしょう。

監修者

安達裕哉（あだちゆうや）

デロイトトーマツコンサルティングにて品質マネジメント、人事などの分野でコンサルティングに従事しその後、監査法人トーマツの中小企業向けコンサルティング部門の立ち上げに参画。大阪支社長、東京支社長を歴任したのち2013年5月にwebマーケティング、コンテンツ制作を行う「ティネクト株式会社」を設立。ビジネスメディア「Books&Apps」を運営。
2023年7月に生成AIコンサルティング、およびAIメディア運営を行う「ワークワンダース株式会社」を設立。ICJ2号ファンドによる調達を実施(1.3億円)。
著書「頭のいい人が話す前に考えていること」が、82万部（2025年3月時点）を売り上げる。
（“2023年・2024年上半期に日本で一番売れたビジネス書”（トーハン調べ／日販調べ））