シナリオ型と生成AI型のチャットボットの違いは、答えをどこから出すかにある。シナリオ型は、あらかじめ作った選択肢と回答の流れに沿って、利用者がボタンを選びながら答えにたどり着く仕組みである。生成AI型は、利用者が自由に入力した質問に対し、登録したマニュアルやFAQなどの資料から関連する箇所を探し、文章で答える仕組みである。手続きの案内のように流れが決まった問い合わせにはシナリオ型、質問の種類が多く言い方もさまざまな問い合わせには生成AI型が向いている。
本記事では、シナリオ型と生成AI型の仕組みの違いを比較表で整理し、それぞれに向いている問い合わせ、両方を組み合わせる方法、選ぶときに確認したい点を解説する。種類ごとの費用の目安は「AIチャットボットの費用相場は？」で解説している。
シナリオ型チャットボットは、「ご用件をお選びください」のように選択肢を出し、利用者がボタンを選ぶたびに次の選択肢や回答を表示する仕組みである。会話の流れ（シナリオ）と回答は、すべて担当者があらかじめ作っておく。決めたとおりにしか答えないため、案内の内容を確実にそろえられる。一方で、用意した選択肢に当てはまらない質問には答えられず、質問の種類が増えるほど分岐の作成と見直しに手間がかかる。
生成AI型チャットボットは、利用者が自由に入力した質問に対し、登録したマニュアル・規程・FAQなどの資料から関連する箇所を探し、その内容をもとに文章で答える仕組みである。資料を参照して答える技術はRAG（検索拡張生成）と呼ばれる。「返品したい」「交換はできますか」のように言い方が違っても、同じ資料の該当箇所から答えられる。答えの質は登録した資料の中身で決まるため、資料が古い・足りない場合は答えられないか、誤った答えになることがある。
なお、「AI型」と呼ばれるチャットボットには、登録した質問と回答の組み合わせから最も近いものを選んで表示するタイプもある。この記事では、資料をもとに文章を作って答えるタイプを「生成AI型」として扱う。
利用者とのやり取りの順番で比べると、違いがわかりやすい。
シナリオ型は、ボットが選択肢を出し、利用者がボタンを選ぶと、あらかじめ決めた回答を表示する。生成AI型は、利用者が自由に質問を入力すると、AIが関連する資料を探し、資料に沿って文章で回答する。 シナリオ型 ボット 用件を選んでください 利用者 ボタンを選ぶ ボット 決めた回答を表示 得意：手続きの案内 苦手：選択肢にない質問 生成AI型 利用者 質問を自由に入力 AI 関連する資料を探す AI 資料に沿って回答 得意：質問の種類が多い 苦手：資料にないこと 図1：シナリオ型と生成AI型チャットボットの流れの違い
| 比較項目 | シナリオ型 | 生成AI型 |
|---|---|---|
| 利用者の操作 | 選択肢のボタンを選ぶ | 質問を自由に入力する |
| 答えの出し方 | あらかじめ作った回答を表示する | 登録した資料から関連箇所を探し、文章で答える |
| 想定外の質問 | 選択肢にない質問には答えられない | 資料に答えがあれば、言い方が違っても答えられる |
| 答えのぶれ | 決めた文面どおりで、ぶれない | 質問に合わせて文章を作るため、表現は毎回同じとは限らない |
| 作る手間 | 会話の分岐と回答をすべて作り込む | 答えの元になる資料をそろえて登録する |
| 内容の更新 | 分岐と回答の文面を直す | 資料を新しい版に差し替える |
| 向いている問い合わせ | 流れが決まった手続き、種類の少ない質問 | 種類が多い質問、資料を読めば答えられる質問 |
シナリオ型の強みは、答えを完全に管理できることである。生成AI型の強みは、質問の種類や言い方の多さに対応でき、資料を差し替えるだけで答えを新しくできることにある。生成AI型を選ぶ場合は、資料にない質問にどう応じるか（答えられないと伝える、担当者へ引き継ぐなど）を決めておく必要がある。
問い合わせの種類が少なく、答えが毎回同じでよい場合。資料請求や予約の受付のように、手順が決まった案内を一歩ずつ進めたい場合。表現の一字一句まで管理したい案内（契約条件や料金の案内など）を、決めた文面どおりに出したい場合も、シナリオ型が向いている。
問い合わせの種類が多く、シナリオを作り切れない場合。答えがマニュアルや規程、製品資料に書いてあり、資料を読めば答えられる質問が中心の場合。社内問い合わせのように、同じ内容をさまざまな言い方で聞かれる場合も、生成AI型が向いている。
直近1か月の問い合わせを種類ごとに数えてみるとよい。上位の数種類で大半を占め、答えが決まっているならシナリオ型でも足りる。種類が多岐にわたり、答えが資料に書いてあるものが多いなら生成AI型を検討する。生成AI型でどのくらい答えられるかの目安は、「AIチャットボットの回答率の平均は？」で9業種・7,246件の実測データを紹介している。
シナリオ型と生成AI型は、どちらか一方を選ぶものとは限らない。たとえば、入口でよくある手続きをボタンで案内し、それ以外の自由な質問は生成AIが資料から答え、答えられない質問は担当者へ引き継ぐ、という組み合わせ方がある。
よくある手続きはボタンで案内し（シナリオ）、自由な質問は生成AIが資料から答え、答えられない質問は担当者へ引き継ぐ。 入口（シナリオ） よくある手続きはボタンで案内 生成AI 自由な質問は資料から回答 担当者 答えられない質問は担当者へ引き継ぐ 図2：シナリオ型と生成AI型を組み合わせる流れの例
組み合わせる場合は、入口のボタンを増やしすぎないことが大切である。選択肢が多いと、利用者は自分の質問がどれに当たるかを探すことになり、シナリオ型の弱点がそのまま残る。ボタンは件数の多い手続きに絞り、残りは自由に質問できるようにしておく。
| 確認する点 | 確かめたいこと |
|---|---|
| 問い合わせの中身 | 種類の数、手続きの案内と資料で答えられる質問の割合 |
| 答えの元になる資料 | マニュアルやFAQがそろっているか、最新の版を誰が管理しているか |
| 更新の手間 | 内容が変わったとき、分岐を直すのか、資料を差し替えるだけでよいのか |
| 答えられない質問への対応 | 担当者への引き継ぎ方、答えられなかった質問を後から確認できるか |
| 両方の使い分け | 同じツールの中で、シナリオと生成AIを組み合わせられるか |
生成AI型で答えの精度が上がらないときの原因と直し方は、「RAG・AIチャットボットの回答精度が低い原因と改善方法」で解説している。
chai+は、デフィデ株式会社が提供する法人向けの生成AIチャットボットである。公式ページで次のように案内している。
シナリオ型チャットボットは、あらかじめ作った選択肢と回答の流れに沿って案内する仕組みで、手続きの案内や種類の少ない質問に向く。生成AI型は、自由に入力された質問に登録した資料をもとに文章で答える仕組みで、種類が多い質問や資料を読めば答えられる質問に向く。作る手間は、シナリオ型が分岐と回答の作り込み、生成AI型が資料の整備と更新である。手続きはシナリオで案内し、自由な質問は生成AIが答え、答えられない質問は担当者へ引き継ぐ組み合わせ方もある。
A. 答えの出し方が違います。シナリオ型は、あらかじめ作った選択肢と回答の流れに沿って、利用者がボタンを選びながら答えにたどり着きます。生成AI型は、利用者が自由に入力した質問に対し、登録した資料から関連する箇所を探して文章で答えます。
A. 問い合わせの種類が少なく、手続きの流れが決まっているならシナリオ型、質問の種類が多く、答えがマニュアルや規程に書いてあるなら生成AI型が向いています。直近1か月の問い合わせを種類ごとに数えてから判断すると、迷いにくくなります。
A. 組み合わせる方法があります。よくある手続きは入口のボタンで案内し、それ以外の自由な質問は生成AIが資料から答え、答えられない質問は担当者へ引き継ぐ形です。入口のボタンは件数の多い手続きに絞ると使いやすくなります。
A. 資料が古い・足りない場合などに、答えられなかったり誤った答えを返したりすることがあります。資料を最新の版に保つこと、答えられなかった質問を定期的に確認して資料を足すこと、資料にない質問は担当者へ引き継ぐ流れを用意することが大切です。
A. 答えの元になる資料（マニュアル、規程、FAQなど）を集め、最新の版かどうかを確認します。シナリオ型で作った回答の文面も、資料として使えることがあります。あわせて、生成AIに任せる質問と、シナリオで案内し続ける手続きを分けておきます。
A. 答えの元になっている資料を新しい版に差し替えます。chai+の場合、運用開始後も資料を差し替えるだけで回答内容が更新されます。問い合わせログで回答できなかった質問を確認し、足りない資料を追加していくと、答えられる範囲が広がります。
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提供：デフィデ株式会社｜戦略AIコンサルティング