「ChatGPTを入れたら解決」は大間違い。企業導入の正解は、生成AIの柔軟性とシナリオ型の正確さを併せ持つ「ハイブリッド運用」

1. 従来の「シナリオ型」と最新の「生成AI型」は何が違うのか

これまでのチャットボットと、生成AI（LLM）連携型の特徴を整理すると以下のようになります。

・シナリオ型（従来）： 事前に登録した選択肢やQ&Aしか答えられない。型にハマらない質問には弱いが、回答の正確性は100%担保される。

・生成AI型（ChatGPT等）： どんな質問にも自然に答える。文脈を理解するが、ネット上の不確かな情報を混ぜて「もっともらしい嘘（ハルシネーション）」をつくリスクがある。

どちらか一方だけでは、企業の信頼性は守れません。両者のいいとこ取りをするのが「ハイブリッド型」の考え方です。

2. 企業の正解は「ハイブリッド運用」である

定型手続きは「シナリオ型」で確実に

「住所変更したい」「解約の手順を教えて」といった、決まったフローが必要な手続きにAIのアドリブは不要です。これらは従来のボタン選択式（シナリオ型）で誘導し、ミスなく基幹システムや特定のページへ繋ぐべきです。

曖昧な相談は「生成AI」で柔軟に

一方で、「来週のキャンプに持っていくものを教えて」「パソコンの動作が遅い時のチェック項目は？」といった曖昧な相談は、従来のシナリオ型では対応しきれません。ここで生成AIにバトンタッチし、ユーザーの意図を汲み取った柔軟な対話を行います。 「AIさくらさん」は、この2つのモードをユーザーの入力内容に応じてシームレスに切り替えることが可能です。

3. 嘘をつかせない技術「RAG（検索拡張生成）」とは

ビジネス利用で生成AIに「自由な創作」をさせるのは極めて危険です。そこで必須となるのが、回答の根拠を自社データに限定するRAG（Retrieval-Augmented Generation）という技術です。

AIに「インターネット」ではなく「社内マニュアル」を見せる

RAGを導入したシステムでは、AIは一般的なネット知識ではなく、企業がアップロードした「PDFマニュアル」や「社内規定」の中身だけを検索し、その内容に基づいて回答を構成します。「マニュアルに書いていないことは答えない」という制御が可能になり、誤回答を劇的に減らせます。

回答の根拠（ソース）を提示させて信頼性を担保

RAG型のチャットボットは、「回答：〇〇です（参照：製品マニュアルP.12）」のように、情報の出どころをセットで提示できます。これにより、ユーザーも管理職員も情報の正しさを即座に確認でき、透明性が確保されます。

4. セキュリティ：入力データを「学習させない」環境構築

無料版のChatGPTとは異なり、エンタープライズ向けの環境（Azure OpenAI Service等）を活用することで、**「入力データをAIモデルの再学習に使わせない（オプトアウト）」**設定が可能です。

社外秘の情報や顧客情報がAIの知識として外部に流出するリスクを遮断した「閉域網」のようなセキュアな環境を構築することが、企業導入の最低条件といえます。

5. まとめ

「ChatGPT連携」というトレンドだけでツールを選んではいけません。重要なのは、その強力なAIを「いかに自社のルールに従わせ、安全に制御するか」です。

正確な手続きを担う「シナリオ」と、自社ナレッジを深く理解する「RAG」を組み合わせたハイブリッド運用。これが、AIさくらさんが提案する「失敗しない企業DX」のスタンダードです。

次のステップ

今回の記事で触れた「ハイブリッド運用」を、社内の会議で説明するための「シナリオ型 vs 生成AI型 比較メリット表」を詳細にご提案できます。
ご希望であれば、どのような業務（例：人事・総務向け、またはECサイト向け）に特化した比較にしたいかなどを教えていただければ、より精度の高い資料構成で提案可能です。一度ご相談ください。