シナリオ型とAI型チャットボット、どちらを選ぶべきか？違い・選び方・失敗しない導入設計

2026年1月15日

チャットボット導入を検討すると、ほぼ必ず出てくる話題は「シナリオ型とAI型、結局どちらがいいの？」という疑問です。ただしここは、「AIのほうが新しいから正解」といった単純な話ではありません。実務での向き不向きは、主に次の要素で決まります。

問い合わせの型（手続き型か、相談型か）
表現のばらつき（言い回しがどれだけ多様か）
求める体験（正確さ重視か、柔軟さ重視か）
誤案内が与える影響（リスクの大きさ）

この記事では、導入判断に必要なポイントを整理します。

結論：迷ったら「目的」で決める！

手続き・申請・確認など、抜け漏れなく案内したい → シナリオ型が強い
製品・サービスの相談など、質問が多様で曖昧さがある → AI型が強い

「どっちが優れているか」より、何を自動化したいかが重要です！

シナリオ型チャットボットとは？

シナリオ型は、あらかじめ決めた質問と回答の流れ（シナリオ）に沿って応答する仕組みです。
ユーザーは選択肢を選びながら進むため、案内の流れを一定に保ちやすいのが特徴です。

特徴

「はい／いいえ」や選択肢で進む
想定外の質問には対応しにくい
挙動が分かりやすく、運用側で制御しやすい

例：「お問い合わせ内容を選んでください」
　→　「配送について → 返品について → その他」

いわゆる道案内のイメージで、決めたルートを丁寧に誘導したい場面で強みがあります。

AI型チャットボットとは？

AI型は、ユーザーの入力文を解釈し、意味に近い情報を探して回答する仕組みです。近年は生成AIの活用により、言い回しが多少変わっても意図を汲み取り、会話として自然な応答を作りやすくなりました。

特徴

自由入力に対応できる
言い回しの揺れ（表現違い）に強い
精度は「参照する情報（FAQ・ナレッジ）」の質と設計に左右されやすい

AI型の強みは、想定外の質問にも対応できる柔軟性。シナリオ型のように「用意した選択肢」に縛られないため、ユーザーが自分の言葉で自由に質問できる仕組みを作れます。

両者の違いを整理しました

観点	シナリオ型	AI型
入力方法	選択式が中心	自由入力
想定外の質問	弱い	比較的強い
初期設計の要点	シナリオ（分岐）作成が必須	参照データ（ナレッジ）設計が重要
運用改善	分岐追加・修正	ナレッジ整備・評価・改善サイクル
向いている用途	定型案内・手続き誘導	幅広い質問対応・自己解決支援
得意な体験	迷わせない／漏れなく進める	相談できる／自然に聞ける

ポイントは一つ。
「どちらが優れているか」ではなく「何を解決したいか」です。

選び方の出発点：「何を自動化したいか」を3つに分解する

機能の多さや新しさだけで選ぶと、導入後にズレます。検討の起点は、次の3点が現実的です。

何を自動化したいのか（業務）
どんな問い合わせが多いのか（傾向）
利用者に何を期待するのか（体験）
- 迷わせず完了まで案内したい
- まずは自己解決させたい
- 担当者への引き継ぎをスムーズにしたい、など

シナリオ型が向いているケース

問い合わせ内容がほぼ固定されている（定型案内が中心）
案内ルートを厳密にコントロールしたい（手続き・申請・確認）
ユーザーに選択させるほうが分かりやすい
ミスが許されない案内（誤案内が業務影響につながる）

たとえば、「必要事項を漏れなく聞き切りたい」タイプの問い合わせではシナリオ型が効きます。まとめると、正確さ・安全性重視の場面に向いています。

AI型が向いているケース

問い合わせの言い回しがバラバラ（同じ意味でも表現が分かれる）
ユーザーが「何を聞けばよいか分からない」状態で来る
想定外の質問が一定数ある
人が一次対応している内容を広くカバーしたい

例として、製品・サービス内容の質問で「結局どれを選べばいい？」「この場合はどうなる？」のように、前提が人によって変わる相談はAI型がハマりやすいです。こちらは、幅広さ・柔軟さ重視の場面に向いています。

FAQやマニュアルが整理されていなくてもAI型は使える？

よくある誤解として、「FAQやマニュアルが完璧に整っていないとAI型は導入できない」というものです。実際は、情報が分散していたり古い資料が混ざっていても、導入自体は可能です。ただし現実的には、最初から“全部の質問”を狙うより、段階導入が運用に乗りやすいです。要は、「情報が完璧か」より「使う情報を選び、改善できる状態か」が重要です。