対話型AIおすすめ15選！特徴や活用事例、プロンプトなどを紹介

近年、ChatGPTをはじめとする対話型AIが急速に進化を遂げ、注目を集めています。人間の言葉を理解し、自然な会話で応答できるAIは、業務効率化から顧客対応まで幅広い分野で活用が進んでいます。

対話型AIは従来のチャットボットとは異なり、柔軟な応答や高度な情報処理が可能な点が大きな特徴です。

本記事では、対話型AIの特徴や種類、導入のポイント、活用事例までをわかりやすく解説します。ビジネスや日常に役立つヒントを探している方はぜひご覧ください。

対話型AIとは？

対話型AIとは？のイメージ

対話型AIとは、人間の言語を理解し、自然な会話のような形で応答できる人工知能のことを指します。テキストや音声を通じてユーザーとやりとりを行い、質問への回答、提案、タスクの実行などを行うことが可能です。代表的な例としては、OpenAIのChatGPTやGoogleのGemini、MicrosoftのCopilotなどが挙げられます。

この技術の背景には、自然言語処理（NLP）や大規模言語モデル（LLM）、音声認識といったAI技術の急速な進化があります。従来の単純な応答しかできなかったシステムとは異なり、対話型AIはユーザーの発言の文脈や意図を理解し、柔軟に返答を生成することが可能です。

たとえば、カスタマーサポートでの問い合わせ対応、ビジネス会話の要約、文章の生成・校正支援、さらには日常の情報収集や学習のサポートまで、さまざまなシーンで活用が進んでいます。今後もこの技術は、業務の効率化だけでなく、人とAIが自然に共存する未来の基盤として注目され続けるでしょう。

対話型AIの主な種類

対話型AIは、ユーザーとのコミュニケーション手段によってさまざまな形態に分けられます。代表的なものが「チャットボット」と「ボイスボット」です。これらは対話型AIの実装手段であり、UI（ユーザーインターフェース）の違いと考えるとわかりやすいでしょう。

チャットボット

チャットボットは、テキストベースでユーザーとやりとりを行う対話型AIの一種です。従来は、あらかじめ設定されたフローチャートやキーワードに応じて自動応答する「ルールベース型」が主流でしたが、現在ではGPTなどの大規模言語モデルを活用した、柔軟な応答が可能なチャットボットも増えています。

ボイスボット

ボイスボットは、ユーザーとの会話を音声でやりとりできる対話型AIの一種です。主に電話受付やカスタマーサポート、予約応答、自動音声案内などに使われています。音声認識で入力内容をテキスト化し、AIが内容を理解・処理したうえで、音声合成を使って返答します。従来は「定型応答」の域を出ませんでしたが、近年は生成AIの活用により、より自然で柔軟な対話が可能な次世代型ボイスボットが登場しています。

ルールベース型と生成AI型の違い

対話型AIは、大きく「ルールベース型」と「生成AI型」に分けられます。

ルールベース型は、事前に決められたシナリオやフローに沿って動作する仕組みで、チャットボットやIVR（自動音声応答システム）に多く使われてきました。処理が早く誤回答も少ない一方、シナリオ外の質問には対応できず、柔軟な会話が苦手です。

生成AI型は、ChatGPTやClaudeのように大規模言語モデル（LLM）を活用し、入力内容を文脈ごとに理解しながらその場で自然な応答を生成できます。これにより、曖昧な指示や複雑な要求にも対応可能で、FAQの自動化やカスタマイズされた提案など、より高いレベルのユーザー体験が実現します。

現在は、両者の利点を組み合わせたハイブリッド型AIも登場しており、業務効率化と顧客満足度向上の両立が可能になりつつあります。

対話型AIの導入方法

対話型AIの導入を成功させるためには、業務への適合性を検証し、スムーズに現場へ展開するプロセス設計が重要です。ここでは、基本的な導入のステップと留意点を紹介します。

目的にあったAIツールを選ぶ

まず「何のために使うのか」という明確な目的設定を行います。顧客対応の自動化や社内ナレッジの検索、議事録作成、FAQ対応など、活用シーンによって必要な機能や応答スタイルは大きく異なるからです。

たとえば顧客サポートに使うなら多言語対応や会話履歴の管理が、社内業務支援なら社内データとの連携やセキュリティ要件への適合が重要になります。選定時には、これらの目的に合致した要件を洗い出し、過不足のないツールを選定することが大切です。

具体的には、以下のような選定ポイントがあります。

価格：料金体系は定額制・従量課金制・ユーザー数課金制などがあり、利用シーンや将来的な拡張性も含めて確認が必要です。
性能：応答精度や文脈理解力、専門用語への対応、PoCによる実運用検証が重要です。
API連携：主要ツールや自社システムとの接続可否、レスポンスの安定性・セキュリティ対応を確認しましょう。
カスタマイズ性：自社用語やルールに合わせた応答が可能か、管理画面で容易に調整できるかがポイントです。
操作性・UI：直感的に使えるUIか、ノーコード・ローコード対応か、利用者のITリテラシーに合うかを見極めましょう。
セキュリティ：データ暗号化やアクセス制限、ログの保管場所、削除権限、第三者認証の有無を確認しましょう。
サポート体制：導入後のトラブル対応、問い合わせ手段や対応時間、初期支援やアップデートの有無が信頼性を左右します。

API連携する

対話型AIを業務システムに組み込むには、API連携する必要があります。CRMやチャットツール、SFA、ナレッジベース、社内ポータルなど、既存のツールとどのように連携するかを事前に設計しましょう。

連携時には、データの受け渡し形式や認証方式、レスポンスの速度や安定性なども確認が必要です。特に自動化やシームレスな業務フローを目指す場合、APIの柔軟性が運用効率を左右します。

PoCやトライアルで検証する

本格導入の前には、PoCやトライアル期間を設けて、実際の業務で期待通りの効果が得られるかを検証しましょう。この段階では、ユーザーとの相性や運用のしやすさ、意図しない誤動作の有無など、ツール単体の性能だけでなく“実務への適合性”が焦点になります。

あらかじめ検証項目を定めておくと、評価がぶれずに進みます。たとえば「応答の精度」「業務時間の短縮度合い」「UIの使いやすさ」「エラー発生率」などが代表的な指標です。

実装する

準備が整ったら、本番環境での実装フェーズに移行します。この段階では、実際の業務システムへの接続やワークフローとの統合、社内関係者への周知・展開、モニタリング環境のセットアップなどを行います。

初期段階では限定的に運用範囲を絞り、安定稼働を確認してから全社展開へと広げるのが一般的です。また、稼働後も継続的なログ分析やフィードバック収集を通じて、改善・アップデートを繰り返していくことが、AI導入を成功させるカギとなります。

対話型AIを導入・活用する際のリスクと注意点

対話型AIは業務の効率化に大きく貢献しますが、同時にリスクも抱えています。導入・活用する際には注意が必要です。

出力内容の正確性を確認する

対話型AIは、あたかも信頼できる情報であるかのように、誤った内容や根拠のない回答をもっともらしく生成することがあります。これは「ハルシネーション」と呼ばれる現象で、生成AIの構造上避けられない特性です。

特に、制度・法律・契約・製品仕様など正確さが求められる領域では、AIの出力をそのまま利用することで誤解やトラブルを招くリスクがあります。社内外への情報発信や業務上の意思決定に使う際は、必ず人間によるチェックを通し、必要に応じて一次情報と照合するプロセスを設けましょう。

AIと人の役割を明確にする

AIの判断を過信しすぎると、想定外の誤運用につながる恐れもあります。どこまでをAIに任せ、どこから人間が介入・管理するのか、役割分担を明確にした運用ルールを整備しておきましょう。

加えて、AI導入により業務の一部が変化することもあるため、現場への説明や活用するためのトレーニングも欠かせません。技術任せにせず、人とAIが協調できる体制を作ることが、対話型AIの導入を成功させるカギとなります。

会議の要点整理にはPlaudの対話型AI機能がおすすめ

ツールの選定や導入だけでなく、実際の活用シーンでどう役立てるかも成功のカギになります。たとえば会議録音の要約やToDo整理といったシーンでは、対話型AIを内蔵した録音ツールを活用することで、作業の手間をさらに減らすことができます。

Plaudとは

Plaudは、業界トップクラスのシェア率を誇るAIボイスレコーダーブランドです。主な人気商品として、スマホにMagSafeで装着できるカードサイズの「Plaud Note」、身に着けて使えるウェアラブル型の「Plaud NotePin」、そして特に収音性能が秀でた最新フラッグシップモデル「Plaud Note Pro」の3製品を展開しています。いずれのモデルも、話者識別や自動段落分けといった議事録・レポート作成に欠かせない機能を備え、さらに112か国語の多言語にも対応。

会議データの活用に役立つ「Plaud Note」の対話型AI機能

AIボイスレコーダー「Plaud Note」には、録音・文字起こし・要約に加え、文字起こし結果に対して質問できる対話型AI機能「Ask Plaud」が搭載されています。

たとえば「この会議の結論は？」「誰が何を提案した？」といった問いに、録音データをもとに即座に回答してくれるため、議事録の整理や要点抽出に活用できます。日常的に会議やインタビューを扱う業務では、こうしたツールの導入が情報整理の効率化に大きく貢献します。

Ask Plaudの主な機能

Ask Plaudは主に次のように活用できます。

機能	例
目的に応じた情報抽出	「この会議の結論は？」「発言者ごとの要点をまとめて」など、ユーザーの問いに対し、AIが文脈を理解して回答します。
自動レポート・メール生成	要点をもとに、報告書やビジネスメールをそのまま生成可能です。資料作成や共有の手間を削減します。
カスタマイズ可能な要約	特定のテーマに絞った要約や、「議題ごとに分類」「担当者別に並べ替え」など、構造化された出力が可能です。複雑な会議内容にも対応します。
AIによる提案	録音内容をAIが分析し、「説明が足りない箇所」「見落とされがちなリスク」「次に話すべき項目」などを自動で提示します。ユーザーが気づきにくい改善点やインサイトを導き出してくれます。