AIチャットボットは「受け身」の時代から「能動的」な時代へ！ユーザーの関心を先読みする新エンジンが登場
現代のデジタルマーケティングにおいて、顧客体験（CX）の向上は企業の競争力を左右する重要な要素です。多くの企業や自治体で、問い合わせ対応の効率化や顧客満足度向上のためにチャットボットが導入されています。しかし、これまでのチャットボットには、いくつかの課題がありました。
株式会社博報堂アイ・スタジオは、この課題を解決するため、オウンドメディアのデータ利活用技術と生成AI技術を融合させた「関心推測AIエンジン」を開発しました。この新しいエンジンを用いたAIチャットボットソリューションは、従来の「受け身」のチャットボットとは一線を画し、ユーザー一人ひとりの興味や意図を先読みし、能動的に最適な情報を提供する画期的なシステムです。本記事では、この「関心推測AIエンジン」がどのように顧客体験を向上させ、コンバージョン率を高めるのかを、AI初心者にも分かりやすく詳しく解説していきます。
ユーザーの「知りたい」を先読み！関心推測AIエンジンとは？
「関心推測AIエンジン」は、ウェブサイトに訪れたユーザーが何に興味を持ち、何を求めているのかをAIが推定する、まさに「ユーザーの心を読み解く」技術です。このエンジンの核心は、大きく分けて二つのデータを統合的に解析することにあります。
- コンテンツデータ: ユーザーがウェブサイト上でどのような製品情報、サービスの説明、または記事などを閲覧したかという情報です。例えば、特定の製品ページを詳細に見ていたり、関連するブログ記事を読み込んでいたりする場合、AIはその製品やトピックに強い関心があると判断します。
- 行動データ: ユーザーがサイト内でどのような動きをしたかという、より具体的な情報です。具体的には、どのページをどれくらいの時間見ていたか（滞在時間）、どの部分をクリックしたか、どの画像を拡大表示したか、といった細かな行動履歴が含まれます。これらの行動は、言葉にはならないユーザーの「意図」を強く示唆するものです。
このエンジンは、これらの膨大な「コンテンツデータ」と「行動データ」をAIが統合的に解析することで、個々のユーザーが持つ具体的な「関心・意図（コンテクスト）」を深く理解し、推定することを可能にします。これにより、単にキーワードに反応するだけでなく、ユーザーの「今、まさに知りたいこと」を高い精度で予測できるようになります。
RAG（検索拡張生成）技術との組み合わせ
このソリューションでは、RAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）技術も活用されています。RAGとは、企業独自のコンテンツ（ドキュメント、FAQ、ウェブサイトなど）の中から必要な情報を検索し、その情報を基に大規模言語モデル（LLM）が高精度な回答を生成する技術です。これにより、AIは一般的な知識だけでなく、企業の持つ専門的な情報や最新のデータに基づいて、信頼性の高い、かつユーザーの質問に的確な回答を生成できます。
博報堂アイ・スタジオは、博報堂ＤＹグループ全体のAI推進プロジェクト（HCAI Initiative）の一員として、生活者理解に基づいたUX/UIデザインや、クリエイティブ表現によるブランド体験の設計・実装を得意としています。この豊富な知見とAI技術が融合することで、「関心推測AIエンジン」は単なるデータ解析ツールではなく、ユーザー体験を豊かにする強力なツールとして機能します。
もう「受け身」じゃない！AIチャットボットソリューションの画期的な特長
この「関心推測AIエンジン」を搭載したAIチャットボットソリューションは、従来のチャットボットが抱えていた課題を克服し、顧客体験とマーケティング成果を大きく向上させる二つの画期的な特長を持っています。
1. AIによる能動的なパーソナライズ対話
これまでのチャットボットは、ユーザーからの質問を待つ「受け身」の姿勢が一般的でした。しかし、この新ソリューションでは、データ基盤に接続された「関心推測AIエンジン」が、ユーザーのサイト行動から関心を深く理解し、チャットボットに最適な応答を指示します。
例えば、あるユーザーが特定の製品ページを何度も訪れていたり、関連するブログ記事を熱心に読んでいたりする場合、AIエンジンはそのユーザーがその製品に強い興味を持っていると判断します。すると、チャットボットはユーザーからの問い合わせを待つことなく、能動的に「先日ご覧になっていた〇〇の件で、新しい情報がございますがいかがですか？」や「〇〇に関するよくあるご質問はこちらです」といった形で対話を開始します。
この能動的なアプローチにより、リピーターや見込み顧客に対して、チャットボットが過去の関心に合わせて自動で起動・対話することができます。これにより、ユーザーは自分のコンテクスト（文脈）に応じた最適なトピックやコンテンツを、適切なタイミングで受け取ることができます。これは、まるで優秀な店員が個々の顧客の好みを把握し、最適な商品を提案するような体験です。
このようなパーソナライズされた情報提供は、ユーザーの「もっと知りたい」という気持ちを刺激し、購買意欲の向上に直結します。結果として、ウェブサイトの訪問者が単なる閲覧者から、具体的な行動を起こす「見込み顧客」へと変化し、最終的なコンバージョン率（購入や問い合わせなどの目標達成率）の促進に大きく貢献します。
2. マーケティングPDCAを強化するデータダッシュボード
本ソリューションは、単にユーザーとの対話をパーソナライズするだけでなく、その効果を測定し、さらなる改善へと繋げるための強力なツールも提供します。チャットボットの対話内容や、それと紐づくウェブ行動履歴などの情報は、すべてデータダッシュボードを通じて運営者に提供されます。
このデータダッシュボードは、ユーザーの行動データに基づき、ペルソナ分類（どのような特徴を持つユーザーか）やステータス（見込み顧客の段階）を自動で可視化します。これにより、企業は「どの層のユーザーが、どのような情報に興味を持ち、チャットボットとどのように対話したか」といった具体的なインサイト（洞察）を得ることができます。
このダッシュボードから得られる情報は、マーケティングのPDCA（Plan-Do-Check-Action）サイクルに組み込むことで、施策の効果検証を精緻化し、マーケティング活動全体の効率化と顧客エンゲージメントの向上を支援します。例えば、特定の製品に関心を示すユーザーが多いことが分かれば、その製品に関するプロモーションを強化したり、チャットボットの応答内容をさらに最適化したりといった具体的な改善策を立てることが可能になります。
なぜ今、このAIエンジンが必要なのか？開発背景と従来の課題
企業や自治体において、顧客からの問い合わせ対応の効率化は長年の課題でした。この解決策としてチャットボットの導入は進んできましたが、従来のチャットボットにはいくつかの限界がありました。
まず、ルールベースのチャットボットは、事前に設定された質問と回答のルールに従って動作します。このため、柔軟性に欠け、ユーザーが求める情報がルールにない場合、適切な回答にたどり着けないことが多々ありました。ユーザーは何度も質問を繰り返すか、最終的にはオペレーターに繋がるのを待つしかなく、不満を感じやすいという課題があったのです。
次に、近年注目されている生成AIベースのチャットボットは、RAG（検索拡張生成）技術の進化により、より自然で高精度な回答が可能になりました。しかし、これらのチャットボットも、基本的にユーザーからの入力や質問が起点となる「受け身」のシステムである点は共通しています。つまり、「何か質問があれば答えます」という姿勢であり、ユーザーが「何を質問すれば良いか分からない」「過去にチャットボットで良い経験がなかったから使いたくない」と感じてしまうと、その時点で機会損失が生まれていました。
このような「受け身」の性質が、過去の低満足度の経験と相まって、ユーザーのチャットボット利用をためらわせ、企業にとっての機会損失を生む原因となっていたのです。
この課題を解決するために、博報堂アイ・スタジオは、ユーザーの行動データから関心や意図を推定する「関心推測AIエンジン」を新たに開発しました。そして、既に提供している「AIフレンドリーオウンドメディア構築ソリューション」で培ったオウンドメディアのRAG技術と組み合わせることで、ユーザーのコンテクストを深く理解し、最適なタイミングで能動的に対話を開始できるAIチャットボットソリューションとして提供を開始しました。これにより、チャットボットは単なる「質問応答ツール」から、能動的に顧客体験を向上させる「AIエージェント」へと進化します。
未来の顧客体験を創造する：今後の展望
博報堂アイ・スタジオは、この「関心推測AIエンジン」をさらに進化させていく計画です。同社がこれまで培ってきたUXデザイン（ユーザー体験のデザイン）やブランディング（ブランド価値を高める活動）の知見を、AIが学習可能なナレッジとしてさらに統合していきます。これにより、関心推測AIエンジンは「企業のブランド価値を最大化し、顧客体験を拡張するAIエージェント」へと成長していくことでしょう。
将来的には、このソリューションをマーケティングサイトに留まらず、多様な顧客接点へと展開していく予定です。具体的には、企業のブランドイメージを伝える「ブランディングサイト」、採用活動を行う「採用サイト」、そして商品の販売を行う「ECサイト」など、あらゆるオウンドメディアでAIエージェントが活躍する未来が描かれています。これにより、顧客はどの接点においても、自分にパーソナライズされた、質の高い体験を享受できるようになるでしょう。
まとめ
博報堂アイ・スタジオが開発した「関心推測AIエンジン」は、オウンドメディアのデータからユーザーの関心や意図を推定し、能動的かつパーソナライズされた対話を実現するAIチャットボットソリューションです。従来のチャットボットの「受け身」な性質を克服し、ユーザー一人ひとりに合わせた最適な情報提供を可能にすることで、顧客体験（CX）の改善と、リードナーチャリングの自動化によるコンバージョン率の向上を強力に支援します。
この革新的なAI技術は、企業が顧客との関係をより深く、より効果的に築き、ビジネスの成長を加速させるための強力なツールとなるでしょう。AI初心者の方も、この新しいAIチャットボットがもたらす未来の顧客体験にぜひ注目してみてください。
株式会社博報堂アイ・スタジオについて
博報堂アイ・スタジオは、オウンドメディアを中心に、データを起点としたマルチタッチポイントでの顧客体験（CX）設計とUIデザイン、企画制作、テック活用、システム開発、PDCAマネジメント運用までをクロスボーダーで提供することで、クライアント企業の「ブランド創造」と「顧客創造」に貢献するデジタル領域のスペシャリスト集団です。研究開発や新たなビジネスを生む自社事業にも積極的に取り組んでいます。
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社名: 株式会社博報堂アイ・スタジオ
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所在地: 〒100-0005 東京都千代田区丸の内3丁目4番1号 新国際ビル5階
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代表者: 代表取締役社長 兼 CEO 兼 CCO 川又 昌弘
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創立: 2000年6月
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事業内容: インタラクティブ・クリエイティブ業務、システム開発業務、CRM業務
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URL:
サービスに関するお問い合わせ
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担当: 鈴木 利弥、佐藤 知裕
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Mail: ist-solution@i-studio.co.jp
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