用語解説
AIチャットボット設計とは、LLMを核としたチャット型AIシステムの目的設定・会話フロー・プロンプト設計・評価サイクルまでを体系的に構築するプロセスです。
設計の要素は大きく「インテント定義」「ナレッジベース整備」「プロンプトエンジニアリング」「ガードレール実装」「フォールバック戦略」の5層に分かれます。
RAG（Retrieval-Augmented Generation）を組み合わせることで、社内ドキュメントや最新情報を参照しながら回答するチャットボットを構築でき、幻覚（ハルシネーション）リスクを低減できます。
どんな場面で活用するか
- 社内ヘルプデスク用チャットボットをRAG＋社内Wiki連携で構築し、問い合わせ対応工数を削減する
- ECサイトのカスタマーサポートにLLMを導入し、注文・返品・商品案内を会話形式で自動処理する
- 採用サイトに志望者向けQ&Aボットを設置し、説明会参加前の疑問を24時間解消する
よくある誤解
「LLMさえ使えば精度は自動的に高くなる」は誤りです。正しくは、プロンプト設計・ナレッジ品質・評価ループの整備がなければ誤回答が頻発します。LLMはエンジンに過ぎず、設計・運用が精度を決定します。
判断のヒント
設計の優先順位：まずユーザーの主要インテントをTOP10洗い出し、それに対応するナレッジとプロンプトを最小構成で作成→テスト→改善のサイクルを回すと、最短でPOCを成立させられます。
