チャットボット選び方と比較表
生成AIの登場によるチャットボットの低価格化と高品質化へ
従来のチャットボットは事前にシナリオを作成し、そのシナリオの精度によってチャットボットの回答品質が決まってくるような状態でした。より良いチャットボットを導入するためにはシナリオ作成にコストをかけ、またWebコンテンツの更新のたびにシナリオのメンテナンスのコストをかけるような、導入負担の重いソリューションでした。
生成AIの登場によりチャットボットもAI化が進み、導入時とメンテナンス時のシナリオ作成・メンテナンスが不要なチャットボットが出てくるようになり、チャットボットの低価格化と高品質化が一気に進みました。
様々な種類のAIチャットボットの中でもRAG（検索拡張生成）型と言われるチャットボットは、投稿したWebサイトの記事の中から質問に関連する情報を検索し、その情報をもとにAIが回答を生成する仕組みを使っています。
回答品質を左右する要素が「シナリオの作り込み」から、利用するAIモデルの性能と、質問に合った情報を探し出すRAGの検索精度へと変わってきています。
RAG型のチャットボットは、企業サイトの製品情報、料金、導入方法、よくある質問などを根拠に回答させたい場合によく利用されています。RAGはAIモデルそのものを再学習させる仕組みではなく、指定した情報を回答時に参照する仕組みです。
GMO AI RAGチャットは、自社開発のRAG技術で検索精度を高めている
RAG型チャットボットでは、回答を生成する前に、質問に関連する情報を正しく検索できることが重要です。
例えば、AIモデルが高性能でも、製品Aと製品Bを比較する質問に対して関係のないページを参照してしまえば、適切な回答にはつながりません。RAGの回答品質は、AIモデルだけでなく、必要な情報を検索・順位づけする性能にも左右されます。
当社のAIチャットボットであるGMO AI RAGチャットは、製品名にRAGが記載されている通り、通常ですと高価なRAGが同梱されており、しかも同梱されているGMO AI RAGは業界トップクラスの品質を実現しています。
以下の図の通り他のRAGと比較して1.4～1.8倍の性能を出しています。
※JQaRA（Japanese Question Answering with Retrieval Augmentation）：AIの検索拡張生成（RAG）システムにおける「日本語の検索精度」を評価するために構築されたデータセット。
図：JQaRA（*3）全1,668問におけるF1@10値の比較
GMO AI RAGチャットには、当社が自社開発し、継続的に検索精度の改善を行っているRAG技術「GMO AI RAG」を組み込んでいます。
単に情報をベクトル検索するだけではなく、候補となる情報の抽出、再評価、順位づけを行うことで、質問に関連する情報をより正確に探し出せるよう、検索精度の向上に取り組んでいます。
GMO AI RAGチャットは、用途に合わせてAIモデルを選択できる
RAGが「どの情報を参照するか」を担うのに対し、AIモデルは「参照した情報をもとに、どのように回答するか」を担います。
ChatGPTやClaude、Geminiには、それぞれ複数のAIモデルがあります。同じGPTでも、複雑な内容の検討を得意とするモデル、回答速度と費用のバランスに優れたモデルなどがあり、API料金もモデルによって異なります。
AIチャットボットの中には、利用するAIモデルがサービス側で固定されており、サイト運営者側では選択できないものもあります。
GMO AI RAGチャットの有償版では、サイト運営者側でAPIキーを設定するため、GPT、Claude、GeminiなどのAIモデルを選択できます。GMO AI RAGの検索技術を利用しながら、サイトで受ける質問の内容、回答速度、API利用料金の考え方に合わせて、利用モデルを変えられることが特長です。
AIモデルの選び方
すべてのサイトで、最上位モデルが最適とは限りません。
例えば、「営業時間を教えてください」「送料はいくらですか」「この商品のサイズを知りたいです」といった定型的な質問が中心の場合は、必要な情報を速やかに案内できることが重要です。回答速度と費用のバランスを重視したモデルが適しています。
一方、複数の条件をもとに製品を比較する質問、専門用語を含む質問、複雑な相談が多いサイトでは、より高度な推論や文章生成を得意とするモデルを選択する価値があります。
| 質問の傾向 | 選び方の考え方 | GPTを利用する場合の例 |
| 営業時間、料金、送料、サイズなど、短く定型的な質問が中心 | 回答速度と費用のバランスを重視 | GPT-5.6 Terraなど |
| 複数条件での製品比較、専門的な説明、複雑な相談が多い | より高度な推論・回答品質を重視 | GPT-5.6 Solなど |
| 質問内容が幅広い | 実際の質問内容や利用状況を確認して選定 | 利用開始後に見直す |
GPT-5.6 Terraは性能とコストのバランスを重視したモデル、GPT-5.6 Solは複雑な専門業務向けの上位モデルです。（2026年8月現在）
単純な質問に対して必要以上に思考量が大きいモデルを設定すると、回答の表示に時間がかかる場合があります。一行で答えられる質問への回答を長く待たせてしまうと、ユーザーが離脱し、チャットボットの設置目的と逆の結果になる可能性があります。
必要な回答品質を満たしながら、ユーザーを待たせず、運用費用も過度に増やさないモデルを選択することが重要です。
※GPTのモデル名・API料金・仕様は変更される場合があります。ClaudeやGeminiも同じようにモデルによって性能とコストが異なります。詳しくは各公式サイトにてご確認ください。
チャットボット比較表
チャットボットを比較する際は、回答方式だけでなく、RAGによる情報参照、AIモデルの選択可否、導入・運用にかかる負担も確認する必要があります。
総じて以下の表にまとめられます。
従来型のチャットボットはシナリオ作成が必要になるため、初期導入とランニングコストがかなりかかります。GMO AI RAGチャットにリプレイスすることで品質は向上させつつ、大幅なコスト削減が見込めます。他のＡＩチャットボットの多くはユーザー数や利用量課金なので、コスト面と品質面でGMO AI RAGチャットを導入することでより投資対効果を得やすくなります。
サイトに応じて選択できるAIモデルを組み合わせることで、検索精度、回答品質、応答速度、費用のバランスを調整できます。
GMO AI RAGチャットの導入について
2026年8月現在においてはWordPress上でのみ稼働します。WordPress管理画面からプラグインをインストールでき、最短10分で利用を開始できます。
WordPressサイトの情報を参照するRAG型のため、質問ごとの分岐を細かく作成する必要もありません。
初期費用は0円です。有償版は月額2,200円（税込）で利用できます。
詳細は以下をご覧ください。是非試して、その素晴らしさを体感ください。
