ゆうこ
更新日：2026-01-11
「チャットボット」という言葉は、特定の種類だけを指すものではありません。 実際には、目的やユーザーニーズに応じて、さまざまなチャットボットがインターネット上で利用されています。 自然言語処理（NLP）チャットボットも、その代表的なタイプの1つです。
本記事では、NLPチャットボットの特徴を多角的に解説します。 ルールベース型チャットボットとの違いに触れながら、コードを書かずにNLPチャットボットを作る方法まで紹介します。
それでは、基本から見ていきましょう。
第1章：NLPチャットボットとは
自然言語とは、私たちが日常のコミュニケーションで使う、わかりやすい言葉のことです。 コンピュータに処理をさせるためのプログラミング言語とは性質が異なります。
自然言語処理（NLP）の目的は、技術的なプログラミング言語を学ばなくても、人と機械がスムーズにやり取りできる状態をつくることです。
NLPチャットボットの定義
NLPチャットボットは、AIチャットボットをより正確に表す呼び方の1つです。 AIや機械学習、自然言語処理のアルゴリズムを活用し、人間の言葉で入力された指示を理解して適切な回答を返せるよう設計されています。
NLPチャットボットの仕組み
NLPチャットボットは、入力されたテキストをコンピュータが理解できる「構造化データ」に変換します。 そのうえで分析を行い、適切な出力につなげます。
そのため、高性能なNLPチャットボットほど、大量の言語データを処理して正しく解釈できます。
NLPチャットボットの動作に関わる主な要素は次のとおりです。
- 入力内容を分類し、ユーザーの意図を推定して要件を把握する。
- テキストを解析し、人・企業・場所などの重要なエンティティを抽出して分類する。
- 語彙を増やし精度を高めるために、継続的に学習させる。
- 一般名詞と固有名詞を区別できるよう、信頼性の高い名詞認識の仕組みを備える。
第2章：NLPチャットボットとルールベース型チャットボットの違い
チャットボットにはさまざまな種類がありますが、特に多いのがルールベース型チャットボットとNLPチャットボットです。 両者にはいくつか重要な違いがあります。
ルールベース型チャットボットは、中小企業でよく利用されています。 あらかじめ定義されたルールや手順に沿って動作するため、ユーザーの入力もルールの範囲内である必要があります。
多くのルールベース型チャットボットは、ボタン操作で質問を選べるように設計されています。 高度な機械学習やNLPの学習を前提としていないため、自由度の高い会話には向きません。
一方のNLPチャットボットは、AIアルゴリズムによって入力を理解し、人に近い形で返答します。 学習に大量のデータを用いるのが一般的です。
また、多言語対応により信頼性の高いカスタマーサポートを実現しやすい点も特徴です。
まとめると、NLPチャットボットは学習を重ねることで、言語を理解・分析し、応答精度を高めていきます。 十分に学習すると、質問と回答の関係性を捉え、より的確な返答ができるようになります。
ルールベース型チャットボットは、決められたルールとプロンプトに限定されます。 その一方でNLPチャットボットは、より広い範囲の問い合わせに対応できます。
複雑な問い合わせでも、自然な言葉で処理できる点が大きな違いです。
NLPチャットボットのメリット
NLPチャットボットは、個人用途でも業務用途でもメリットが多く、従来のルールベース型チャットボットより優れている点が目立ちます。
- 人間らしい対話を再現しやすく、ブランドのエンゲージメント向上に活用できる。
- 簡単な質問から複雑な問い合わせまで対応しやすく、カスタマーサポートの自動化と人手の削減につながる。
- 会話の文脈を保持しやすく、パーソナライズされた対応が可能になる。
- サポート品質の向上に加え、社内の対応フローを整理しやすくなる。
問い合わせ解決までの時間も短縮できるため、運用コストの削減につながります。 さらに、人の担当者がより難易度の高い業務に集中できるようになります。
NLPでよくある課題
NLPチャットボットには多くのメリットがありますが、課題も少なくありません。
- 世界には数千の言語があり、言語ごとの微妙なニュアンスに対応しながら多言語NLPチャットボットを学習させるのは難易度が高い。
- 品質と性能は学習データの量と質に左右されるため、大量かつ適切なデータセットの準備が難しい場合がある。
- 設計・実装・継続的な学習には時間とリソースが必要で、従来型の開発手法では負担が大きくなりやすい。
- 文脈理解や意味解析、名詞認識など多くの要素が絡むため、AIアルゴリズムやNLPの取り扱い自体が難しい。
- 完璧なデータセットは存在しないため、構造的なバイアスが入りやすい。 軽減には追加学習が必要になる。
- 文法ミスやスペルミス、多義語などが原因で、挙動が大きく乱れることがある。
第3章：NLPチャットボットの活用例
NLPチャットボットの主要ポイントを押さえたところで、代表的な活用シーンと具体例を見ていきましょう。
1. Lemonade
保険は仕組みが複雑で、検討中の顧客は多くの疑問を持ちやすい分野です。 そのため、従来のルールベース型チャットボットだけでは十分に対応できないケースがあります。
そこで大手保険会社のLemonadeは、「Maya」というNLPチャットボットを開発しました。 ユーザーの質問を理解し、保険加入のプロセス全体を案内できるようにしています。
2. メンタルヘルス領域のチャットボット
メンタルヘルスは重要なテーマとして、近年特に注目が高まっています。 単純なホットラインや予約調整用チャットボットでは、緊急性の高い状況に十分対応できないこともあります。
そのため、一部の精神科医やメンタルヘルス支援サービスでは、ユーザーに即時サポートを提供する目的でNLPチャットボットを活用しています。
適切に設計されたNLPチャットボットなら、状況を落ち着かせ、早急に医療専門家へつなげる後押しができます。
3. Mastercardのチャットボット
出典：https://www.chatbotguide.org/
Mastercardには「KAi」というNLPチャットボットがあり、資金計画や金融管理に関するパーソナライズ情報をユーザーに提供しています。 ユーザーが対話を通じて、状況に合ったアドバイスを得られるようにすることが狙いです。
KAiは、金融目標に関する情報に加え、カードの有効化や残高関連の質問など、Mastercardのサービスにも対応します。
こうしたNLPチャットボットは、アメリカバンクのEricaなど、他の銀行や金融機関でも導入されています。
第4章：NLPチュートリアル：コードなしでNLPチャットボットを作る方法
GPTBotsのような高機能ノーコードのボット作成プラットフォームを使えば、専門知識やコーディングスキルがなくてもNLPチャットボットの開発を始められます。
GPTBotsには、すぐに使えるボットテンプレートが多数用意されています。 操作画面と作業手順がわかりやすいため、初心者から経験者まで幅広く利用しやすい点も特長です。
無料で開始する効率的なチャットボットを作るために、次の4ステップで進めます。
GPTBots公式サイトでアカウントを作成、またはサインインしてダッシュボードへアクセス。
時間を節約するため、最初はボットテンプレートから開始する方法がおすすめです。 必要な設定や構成があらかじめ用意されているため、作業をスムーズに進められます。
次に、関連ドキュメント、ファイル、オンラインテキスト、ウェブサイトのリンク、スプレッドシートなどでNLPチャットボットを学習させます。
ドキュメントセクションを開き、ファイルをアップロード。
続いて、NLPチャットボットのナレッジベースに記事を追加できます。
また、適切なナレッジベースを参照して回答できるように、ボットのフローを調整することも可能です。
作成と学習が完了したら、最後にNLPチャットボットをプラットフォームやソーシャルメディアチャネルへ連携します。 連携先の例として、Slack、WhatsApp、Zapierなどがあります。
連携後は、履歴セクションでチャットボット履歴を確認できます。
第5章：NLPチャットボットの今後
NLPチャットボットやAI全般は、継続的に進化する領域です。 NLPチャットボット市場は今後も急速に拡大すると見込まれています。
大企業だけでなく中小企業でも、より高度で信頼性の高いNLPチャットボットの利用が当たり前になりつつあります。
将来的には、NLPチャットボットが顧客対応の最初の窓口になる可能性が高いと考えられます。 商品販売でもサービス提供でも、顧客に素早く情報を届けるためにNLPチャットボットの活用が求められるでしょう。
NLPチャットボットの活用可能性は非常に幅広く、用途は尽きません。 GPTBotsの無料トライアル版を使えば、企業規模を問わず、こうしたチャットボットの恩恵を得やすい点も魅力です。
無料で開始するよくある質問
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1
NLUとNLPチャットボットの違いは何ですか？
NLPチャットボットは、文の構造や構文、単語といった入力の表層的な要素の分析に重点を置きます。 一方、NLUは言語表現の中に隠れやすい深い意味を抽出することに重点を置きます。 -
2
NLPチャットボットではどのようなアルゴリズムが使われますか？
NLPチャットボットでは幅広いアルゴリズムが使われます。 一般的には、AI、機械学習、NLU、ディープラーニングを組み合わせて構成されます。 -
3
ChatGPTはNLPですか？
はい。 ChatGPTは大規模言語モデルを活用して複雑な問い合わせに対応できるため、NLPチャットボットの一例です。
