【ChatGPT チャットボット 違い】ビジネス導入の正解は？「シナリオ型」と「RAG型」の決定的な差

1. 【比較表】ChatGPTと従来のチャットボット、最大の違いは「生成力」

両者の最大の違いは、回答を「選ぶ」か「作る」かにあります。

2. ビジネス利用の落とし穴：ChatGPT単体では「業務」に使えない理由

「それならChatGPTの方が賢いので、そのまま導入すれば良いのでは？」と思われがちですが、企業利用には大きな壁があります。
嘘（ハルシネーション）のリスク: ChatGPTは確率で文章を作るため、事実とは異なる情報を「自信満々に」回答することがあります。

社内知識の欠如: ChatGPTはインターネット上の情報は知っていますが、貴社の「就業規則」や「商品仕様書」は知りません。

このため、ChatGPTをそのまま社内問い合わせやヘルプデスクに導入しても、「一般的な回答」しか返ってこず、業務効率化には繋がらないのです。

3. 第3の選択肢：インフラ企業が選ぶ「RAG型チャットボット」とは

そこで現在、多くの先進企業が導入しているのが、ChatGPTの言語能力と、従来型の正確さを組み合わせた「RAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）」技術です。

阪急電鉄事例に学ぶ「絶対に間違えない」AIの仕組み

鉄道インフラにおける「運送約款」や「ダイヤ案内」は、1つのミスも許されません。そこで阪急電鉄様では、以下の仕組みを採用しています。
社内データの指定: 自社の公式マニュアルやFAQ（PDF/Excel等）をシステムに登録する。

検索と生成（RAG）: ユーザーが質問すると、AIがまず社内データを検索し、「見つかったマニュアルのみを根拠にして」回答を生成する。

「鉄道特有の内容をご案内する必要がありましたが、貴社のノウハウを活かしてスムーズに対応していただけたと感じています」
このRAG型であれば、「ChatGPTの自然な会話力」でユーザーの意図を汲み取りつつ、「社内規定に基づいた正確な回答」が可能になります。これが、企業DXにおける現在のスタンダードです。

4. ケーススタディ：自社にはどっち？失敗しない選定基準

導入目的に合わせて、以下の基準で選定することをお勧めします。

パターンA：手続きや予約を自動化したいなら「シナリオ型」

ニーズ: 「年末調整の書類提出」「会議室の予約」など、ゴールが決まっている定型業務。

推奨: 従来のシナリオ型（ルールベース）チャットボット。ユーザーを選択肢で誘導する方が、入力の手間がなく確実です。

パターンB：社内問い合わせやナレッジ共有なら「RAG型（ChatGPT連携）」

ニーズ: 「経費精算のルールを教えて」「過去のトラブル事例を知りたい」など、質問内容が多岐にわたる場合。

推奨: RAG型チャットボット。表記ゆれに強く、マニュアルの中から正解を探し出して要約してくれるため、ヘルプデスクの工数を劇的に削減できます。

5. まとめ：AIは「教え込まれた通りに答える」から「資料を読んで答える」へ

「ChatGPT チャットボット 違い」の答えは、技術の新旧だけではありません。
「ルール通りに動くロボット（従来型）」が必要なのか、「資料を読み込んで柔軟に対応する秘書（ChatGPT/RAG型）」が必要なのか、という役割の違いです。
現在のDXトレンドは、メンテナンスの手間がかかる従来型から、データを読み込ませるだけで賢くなるRAG型へと急速にシフトしています。
まずは、社内にあるPDFマニュアルをAIに読み込ませて、どれくらい自然に回答できるか、デモ環境で試してみませんか？
▼【DX担当者向け】ChatGPT連携（RAG型）チャットボット導入ガイド