チャットボットデザイン：2025年により良いボットを作るために必要なすべて

子どもの頃、私はレゴで町を作るのに何時間も夢中になっていました。小さなお店、曲がりくねった道、やたら陽気なミニフィグたち。当時は、ブロックさえあれば何でも作れると思っていました。でも実は、レゴにも設計の考え方が必要だったんです。

実は、その子どもの頃の直感が、今の私の仕事の土台になっています。AIチャットボットの開発です。

UI/UXのバックグラウンドを持ち、現在はBotpressでAIリサーチャーとして働いています。Botpressは、何十万ものチャットボットを展開しているプラットフォームで、受賞歴のあるボットも多数手がけています。その経験から、テクノロジーだけでは十分でないことを実感しています。

優れたチャットボットを生み出す鍵は、チャットボットデザインにあります。

この記事では、私が実際に使ってきたチャットボット設計の実践的な手法を紹介します。基本的なボットを優れたものに変えるデザインの力、会話をスムーズにする要素、人々が使いたくなるチャットボットの作り方を解説します。

チャットボットデザインとは？

チャットボットデザインとは、ユーザー体験（UX）、ユーザーインターフェース（UI）、会話型AIなどのAI技術が交わり、効果的なAIチャットボットやAIアシスタントを生み出す領域です。

チャットボットデザインの目的は、会話をよりスムーズにし、ユーザーが迷わず簡単に目的を達成できるようにすることです。

なぜチャットボットデザインが重要なのか？

チャットボットデザインが重要なのは、すべてのチャットボットとのやり取りが、ユーザーの製品への印象を左右するからです。

体験が分かりにくければ、ユーザーは離脱します。さらに悪いのは、ブランドへの悪印象が残ることです。一方、デザインが良ければ、顧客はまた戻ってきます。

しかも、67%の人が過去1年でカスタマーサポートにチャットボットを利用したというデータもあり、これは今まで以上に重要です。

Botpressでは、VR Bankが複雑な住宅ローンや年金の手続きを自動化するAIチャットボットの構築を支援しました。これらは厳しく規制され、従来は手作業が多かった分野です。

UXの専門知識、業務知識、そして高度な自然言語理解を組み合わせることで、ユーザーがデリケートな金融判断を進めやすくし、データをCRMに直接連携できるチャットボットを実現しました。

このチャットボットによって、VR Bankは年間53万ユーロ以上のコスト削減を実現しました。

これが優れたチャットボットデザインの力です。やり取りを有益にし、組織の業績にも直接貢献します。

チャットボットのUIデザインとUXデザインの違いは？

チャットボットのUIデザインはユーザーが「見るもの」、UXデザインはユーザーが「感じること」に関わります。

UI（ユーザーインターフェース）は、チャットウィンドウ、ボタン、色、アイコン、メッセージバブルなどの見た目の要素です。

つまり、UIはチャットボットの見た目を良くします。

UX（ユーザー体験）は、ユーザーの全体的な体験を指します。ボットの伝え方の分かりやすさや、AからZまでどれだけスムーズに案内できるか、ミスへの対応なども含まれます。

つまり、UXはチャットボットを使いやすく、楽しいものにします。

チャットボットUXデザインのベストプラクティス

ユーザーがボットとどうやり取りするかで、必要なサポートが得られるか、途中で諦めてしまうかが決まります。

ここで紹介するベストプラクティスは、実際のボット導入現場で特に効果が大きかったものです。どれもチャットボット導入に欠かせません。

ユーザージャーニーへの組み込み

チャットボット導入で最も多い失敗は、ボットを単なる追加機能として扱ってしまうことです。

チャットボットは、ユーザーの行動の流れに組み込まれて初めて価値を生み出します。人々が進みたい方向へ自然に導くことが大切です。

その好例が、私たちがLes Producteurs de lait du Québec向けに開発したFromeoというチャットボットです。

FromeoはFromages d’iciのホームページ中央に配置され、デジタルの「チーズ執事」として、ユーザーを新しい体験へと招き入れます。

Fromeoの役割は、数百種類のケベック産チーズを案内し、会話を通じてパーソナライズされたおすすめを提供することです。ユーザーが膨大なチーズカテゴリを探し回るのではなく、「今日はどんな気分ですか？」と気軽に尋ねることで、体験を始められます。

これは、チャットボットをユーザーの流れに組み込む典型例です。受け身の閲覧を、インタラクティブで価値の高い体験に変えています。

最初に明確な期待値を設定する

Ruby Labsは、このアプローチを6つのサブスクリプションアプリのサポート拡大時に活用しました。

ユーザーがサポートチャットボットを開くと、すぐに4つのシンプルな選択肢が表示されます。

• アカウントの解約
• 請求に関する質問
• 技術的な問題のトラブルシュート
• 一般的な質問

これらのボタンは、ユーザーを成功に導くため、よくあるニーズをすぐに提示しています。

高度な技術を使うことが目的ではありません。ボットが何をサポートできるのか、分かりやすく示すことが大切です。

この工夫により、Ruby Labsは毎月400万件以上のサポート対応を98%の解決率で自動化できました。

また、チャットボットが対応できないことも正直に伝えることが重要です。返金や詳細なアカウント対応ができない場合は、最初に明示しましょう。

会話の流れを意識した設計

私がChatGPTをよく使う理由の一つは、会話が自然に感じられるからです。

ChatGPTは、やり取りの間に適度な間を置き、実際の会話のようなテンポで応答します。そのリズムがあることで、情報を理解しやすく、特に複雑な質問をする際も集中しやすくなります。

これが良い会話の流れであり、私がチャットボットをより人間らしくするために意識しているポイントです。

会話の流れを設計する際に私が実践している他のコツは次の通りです。

• 回答を簡潔にまとめる
• メッセージの間にさりげない間を入れ、ユーザーが内容を理解する時間を作る

チャットボットのUXデザインをどう構築するか

1. ユーザー調査とインテントの深掘り

フローを描いたりメッセージを書き始める前に、誰のために設計するのかを把握する必要があります。漠然としたペルソナではなく、実際のユーザー、実際の目的、実際の課題を知ることが大切です。

多くのボットが失敗する理由は、根拠のない仮定で作られているからです。

まずは次の3つの基本的な質問に答えましょう。

• 主なユーザーは誰か？（例：新規訪問者、リピーター、従業員など）
• 彼らの目的は何か？（例：サポートを受ける、購入する、何かを追跡する、サブスクリプションを解約するなど）
• 現状の体験で何に不満を感じているか？

これらの答えはブレインストーミングでは見つかりません。カスタマーサポート、営業、プロダクトなどのチームに話を聞き、ユーザーがどこで困っているかを把握しましょう。

さらに、サポートチケットやチャット履歴、ヘルプセンターの検索履歴などからパターンを探します。

こうした調査を通じて、インテントマップ（ボットが対応すべき内容と、ユーザーがどのようにそのリクエストを表現するかのリスト）を作成します。

2. チャットボットの明確な目的を定める

チャットボットは何でもできる必要はありません。一つのことをしっかりこなすことが大切です。

メッセージを書く前に、最もインパクトの大きいユースケースを特定しましょう。ユーザーが本当に必要とし、チームが自信を持って自動化できるものです。

理想的なのは、次の条件を満たすプロセスです。

• 利用頻度が高い
• ユーザーが煩わしさを感じている
• パターンが予測しやすい

例えば、ECサイトなら注文状況の確認や商品検索が該当します。どちらも頻度が高く、構造化されていて、自動化してもリスクが低い業務です。

フォーカスが定まったら、ボットのミッションを一文で書きましょう。例えば：「ユーザーがエージェントの介入なしで2分以内にアカウント解約を完了できるよう案内する。」

次に、成功を数値で定義します。自動化率80％を目指しますか？平均対応時間の短縮？エスカレーションの減少？

3. チャット体験の全体設計

最初のメッセージを書く前に、ユーザーの全体的な体験を計画しましょう。これがチャットボットUXの基盤です。

プロのようにチャットボットのユーザージャーニーを設計する方法

私がどのプロジェクトでも実践しているプロセスをご紹介します。カスタマーサポート、オンボーディング、リード獲得など、用途は問いません。

1. ユーザーはどこでボットに出会いますか？ホームページ？ヘルプセンター？チェックアウトページ？
2. ボットはどのようにユーザーの要望を認識しますか？（キーワード、ボタン、ユーザー入力など）
3. 各インテントの後に何が起こるか？すべてのバリエーションをスケッチしましょう
4. フローはいつ、どのように終了しますか？エスカレーション、タスク完了、データ返却など？
5. 何か問題が発生した場合はどうしますか？

例：注文追跡ボットのユーザージャーニー

参考までに、基本的なフローを示します：

1. [ウェルカムメッセージ]：「こんにちは 👋 ご注文の追跡、配送状況の確認、ご質問があればどうぞ」
   → クイック返信：「注文を追跡」「配送情報」「サポートに相談」‍
2. [ユーザーが「注文を追跡」を選択]
3. [注文番号を求めるボットのプロンプト]：「かしこまりました！注文番号を入力していただけますか？」‍
4. [データベースを確認]
   → 見つかった場合：「ご注文は配達中で、本日午後4時までに到着予定です。」
   → 見つからなかった場合：「うーん、その番号は見つかりませんでした。もう一度試しますか、それともサポートに連絡しますか？」‍
5. [ユーザー操作]
   → 再試行または担当者へエスカレーション‍
6. [会話終了]：「お役に立ててよかったです。他にご用件はありますか？」

4. サンプル対話を書いてテストする

チャットボットのフローを設計したら、次は最も重要な細部、つまりボットが実際に話す言葉を作り込みます。

私が毎回守っているルール：インテントごとに現実的なサンプル会話を書けないなら、まだ構築の準備ができていません。

まずは主要なユースケースについて、3〜5パターンのサンプル対話を書きましょう。ユーザー調査に基づいた、実際の具体的なシナリオを想定してください。実際の人が使う言葉を反映し、ビジネス用語に寄せすぎないことが大切です。

例えば：

• 二重請求されて困っている、イライラしたユーザー。
• パスワードリセットを試みているが、メールが届かない人。
• 初めて利用するユーザーで、トライアルの解約方法がわからない人。

全体のやり取りを書きましょう。イレギュラーなケースや想定外の流れも含めて。ユーザーが曖昧な返答をしたり、想定外の行動をした場合、ボットはどう対応しますか？

メッセージは短く、明確に。 説明は論理的なステップに分け、改行を活用して読みやすくしましょう。

書き終えたら、チームやできれば実際のユーザーとロールプレイしてみましょう。

声に出して読んでみてください。

ユーザーがボットとやり取りするログを観察し、どこで迷ったり、誤解したり、想定外の質問をしたりするかを確認しましょう。これはフローを改善する最良の方法です。

5. チャットボットを構築する

フローとコンテンツが準備できたら、いよいよAIチャットボットを構築しましょう。

必要なもの：

• ウェルカムメッセージ
• 主要インテント（FAQ、アカウントサポート、注文照会など）
• サポートへの引き継ぎロジック
• 再試行・フォールバック対応

ボットが注文番号やユーザー設定などのデータをどのように保存するかも決めておきましょう。配送情報やカレンダーの空き状況を取得するためにAPI呼び出しが必要ですか？過去のやり取りを記憶する必要がありますか？

CalendlyやGoogleカレンダーでのスケジューリング、Zendeskでのサポート、StripeやShopifyでの決済など、各種ツールと連携しましょう。独自APIで社内システムと接続することも可能です。

6. 継続的にテスト・改善する

ボットを公開すれば、何がうまくいき、何が課題かすぐに分かります。

そのために役立つのが、チャットボット分析です。

ボット改善には、実際のユーザーから得られるリアルなデータが何よりも重要です。

公開後にモニタリングすべき主な指標：

• 最も多いインテント
• 離脱が多いノード
• 繰り返し発生するフォールバックフレーズ
• 1セッションあたりの時間／成功率

プロのコツ：「ボット改善ログ」を作成しましょう。

このログは2週間ごとに見直すのがおすすめです。更新内容とその効果を記録し、新たなパターンが出てきたらインテント認識を再学習しましょう。

チャットボットUX設計におすすめのツール

設計・マッピングツール

これらのツールは、コードを書く前にチャットボットのロジックを可視化するのに役立ちます。フローの全体像やイレギュラーケースの把握に最適です。

Lucidchart

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チャットボットを作るのが趣味（かつAI企業で働いている）私にとって、会話設計の計画にはこのツールが一番のお気に入りです。

詳細な会話ツリーやフォールバック経路、意思決定ロジックの作成に最適です。

特にエンジニアやサポートチームと協力する際、全てがビジュアルで分かりやすく、認識合わせがしやすい点が気に入っています。

おまけに、リアルタイム共同編集は非同期作業に最適です。

Miro

私はチャットボット設計ワークショップをMiroで始めることが多いです。インテントや例文など、アイデアをビジュアルにまとめるのに最適です。

Lucidchartで正式な設計をする前に、Miroは自由な発想や初期のチームブレスト、調査後のユーザーインサイトの整理にぴったりです。

Whimsical

素早く会話ドラフトを作ったり、小さな機能フローをスケッチしたい時に重宝しています。

一人で作業する時や、誰かにコンセプトを簡単に見せたい時に最適です。大掛かりなツール準備も不要です。

細かい部分に入り込まず、全体像をシンプルに保ちたい時にも便利です。

テスト・リサーチツール

実際のユーザーとのやり取りをテストせずに、チャットボット戦略は完成しません。これらのツールで会話設計を検証し、公開前にフィードバックを集めましょう。

PlaybookUX

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PlaybookUXを使ってチャットボットのプロトタイプで無人テストを実施したことがありますが、毎回貴重なフィードバックが得られます。

インタビューを設定しなくても、ユーザーの反応や操作の流れが分かります。

特に、ユーザーがボットを誤解したり、フローで予想外の行動を取ったポイントを見つけるのに役立ちます。

Maze

Mazeは素早く反応を確認したい時に便利です。

このフローは意味が通じましたか？とただ知りたいときに。

Lookback

Lookbackはライブインタビューや画面録画に対応しており、リアルタイムの反応や使い勝手の問題を観察できます。

実際、ユーザーが会話中に3秒ほど迷っただけで、細かなタイミングや表現の問題に気づけたこともあります。

AIチャットボットプラットフォーム

これらはチャットボットの実装時に使う、会話体験の構築・展開までをカバーする総合プラットフォームです。ロジック、連携、自然言語処理などの機能が含まれています。

Botpress

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私はすべてBotpressで構築しています。ノーコードと開発者の柔軟性のバランスが絶妙です。

BotpressはNLU、RAG、カスタムフロー対応など、会話AI構築に必要な機能が揃っています。

ビジュアルビルダーはデザイナーにも直感的で、リアルタイムテストやデバッグも可能です。

コンセプトから本番運用まで、最小限のコードで進めたいチームにも最適です。

しかも、無料です！

Rasa

非技術職出身の私から見ると、Rasaはよりエンジニア向けです。インテントモデルを細かく制御したいML重視のカスタムボットを作る時に使いました。

ただし、チームにPython経験があり、ドラッグ＆ドロップ以上のものを作りたい場合は、Rasaは非常に強力です。

Dialogflow

Dialogflowはシンプルなボットや、既にGoogle Cloudを活用している場合に最適です。

以前、Googleカレンダーやスプレッドシートと連携した音声対応のITヘルプボットを作ったことがあります。

高度なフローやカスタムロジックにはあまり柔軟ではありませんが、シンプルなニーズであればとてもスムーズに使えます。

分析・最適化ツール

チャットボットを公開した後は、そのパフォーマンスを把握する必要があります。分析ツールは、ユーザーの行動や会話の成功率、離脱ポイントなどを追跡します。

Botpress（標準搭載）

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Botpressで特に気に入っている点のひとつが、標準搭載の分析タブです。

フローのデバッグがとても簡単で、ユーザーがボットが混乱する前に何を入力したかを確認できます。

Dashbot

複数のボットを運用している場合や、エンゲージメントやパフォーマンス専用のダッシュボードが必要な場合は、Dashbotが最適です。

ユーザー維持率やフォールバックトリガーなど、構造化されたインサイトを提供してくれます。

Google Analytics（カスタムイベント）

ボットがコンバージョンや直帰率、ページ全体のエンゲージメントにどのような影響を与えているかを知りたいマーケティングチームには、Google Analyticsを強くおすすめします。

チャットボット専用ではありませんが、より広い視点でのファネル分析には最適です。

より賢いチャットボットを設計する

チャットボット設計は、優れたチャットボット体験の土台です。

Botpressは、誰でも自然な対話ができるインテリジェントエージェントを構築・展開できるAIエージェントプラットフォームです。

組み込みの設計ツールや再利用可能なテンプレート、強力なNLUエンジンにより、Botpressなら実用的で人間らしいボットを簡単に作成できます。

今すぐ構築を始めましょう。無料です。

よくある質問

チャットボットの設計と公開にはどれくらい時間がかかりますか？

機能するチャットボットの設計と公開には、複雑さによって数時間から数週間かかることがあります。シンプルなFAQボットなら2〜3時間で公開できますが、複雑なタスクを処理する高度なボットの場合は、品質と信頼性を確保するために数日以上かかることもあります。

チャットボットを設計するのにコーディングスキルは必要ですか？

Botpress（やDialogflow）のようなプラットフォームが提供するビジュアルビルダーやノーコードツールのおかげで、チャットボット設計に必ずしもコーディングスキルは必要ありません。ただし、複雑な連携や特殊な機能を追加したい場合は、開発者のサポートがあるとボットの機能を拡張しやすくなります。

ひとつのボットで複数の言語や方言に対応できますか？

マルチリンガルの自然言語理解（NLU）モデルを使い、言語ごとの学習データを用意すれば、ひとつのボットで複数の言語や方言に対応できます。多くの最新チャットボットプラットフォームは多言語対応機能を備えていますが、翻訳の計画や、表現の違い・文化的背景・地域ごとのユーザー期待などを十分にテストする必要があります。

チャットボット設計の成功は、公開後にどのように測定できますか？

チャットボット設計の成功は、タスク完了率、ユーザー満足度スコア、フォールバック発生率、平均解決時間などの指標で公開後に測定します。会話ログやユーザーフィードバックを活用して、問題点や全体の有効性を特定します。

チャットボットの会話設計で避けるべき一般的なミスは何ですか？

チャットボット設計でよくあるミスには、機械的または過度に形式的な言葉遣い、ボットの対応範囲を明確にしないこと、予期しない入力を無視する硬直したフロー、効果的なフォールバックメッセージの欠如などがあります。実際のユーザーでテストすることで、自然な会話とスムーズで役立つやり取りを実現できます。