まず、言葉の定義を整理しましょう。多くのメディアが「チャットボットと生成AIの違い」と比較していますが、これらは対立するものではなく、技術的なレイヤーが異なります。
・チャットボット: ユーザーと対話する「インターフェース（枠組み）」の総称。
・生成AI（LLM）: チャットボットの裏側で動く「エンジン（大規模言語モデル）」の一種。
情シス担当者が検討すべき比較軸は、「ルールベース（シナリオ）型」のエンジンを採用するか、「生成AI（LLM）型」のエンジンを採用するか、あるいは「その両方」か、というアーキテクチャの違いです。
どちらが優れているかではなく、「自社の課題が何か」によって正解は変わります。運用コストとリスクの面から比較してみましょう。
＜ルールベース（シナリオ型）＞
１．得意なタスク：手続き、申請、パスワードリセット等の「定型フロー」
２．回答の正確性：100%（設定した通りにしか答えない）
３．運用の手間：大（シナリオ分岐の設計・修正が手動）
４．導入リスク：シナリオが複雑化（スパゲッティ化）し、管理不能になる
＜生成AI（LLM型）＞
１．得意なタスク：マニュアル要約、アイデア出し、広範な質問対応
２．回答の正確性：変動あり（学習データ外のことは嘘をつく可能性がある）
３．運用の手間：小（ドキュメントを読み込ませるだけ）
４．導入リスク：ハルシネーション（もっともらしい嘘）による混乱
従来型のボット導入企業から最も多く聞かれる悲鳴が、「シナリオのメンテナンス地獄」です。 「社内規定が一行変わるたびに、フローチャートを修正しなければならない」。この作業負荷が原因で、多くのボットが形骸化（放置）されています。
一方で、ChatGPT等の生成AIをそのまま社内に導入すると、「ハルシネーション（幻覚）」のリスクがあります。 例えば、「就業規則について教えて」と聞いた際、AIが学習データに含まれる他社（ネット上）の規則や、一般的な法律論を混ぜて回答してしまえば、労務リスクに直結します。
では、どうすれば「メンテナンスの手間」を減らしつつ、「正確な回答」を実現できるのでしょうか。 その答えが、現在の企業導入のスタンダードである「RAG（Retrieval-Augmented Generation）」という技術構成です。
RAGとは、生成AIにインターネット上の不確かな知識ではなく、「指定した社内データベース（PDF、Excel、社内Wiki等）」のみを参照させて回答を作成させる仕組みです。
・一般的な生成AI: 「私の学習データによると、一般的に就業規則は…」
・RAG搭載のAI（AIさくらさん等）: 「社内サーバーの『2024年度就業規則.pdf』によると、当社の規定は…（参照元リンク付き）」
これにより、情シス担当者は「マニュアルファイルをフォルダに放り込むだけ」でAIの学習を完了でき、メンテナンス工数を劇的に削減できます。さらに、参照元が明確なため、嘘をつくリスクも最小化されます。
最新のトレンドは、どちらか一つを選ぶのではなく、両方のメリットを活かす「ハイブリッド運用」です。 「AIさくらさん」のように、ルールベースと生成AIの両方のエンジンを搭載したツールを選定することで、以下のような「階層化（ティアリング）」が可能になります。
「パスワードリセット」や「VPN接続申請」など、手順が一言一句決まっているものは、シナリオ型で確実に案内し、システム連携で自動実行まで行わせる。
「経費精算の細かい規定」や「過去のトラブルシューティング」など、網羅するのが難しい質問は、RAGでマニュアルから回答生成させる。
AIで解決しなかった複雑なエラーや緊急事態は、即座に情シスの有人チャットへ引き継ぐ。
「生成AIか、シナリオ型か」という二者択一ではありません。 重要なのは、自社の業務フローの中で「どこまでをAIに任せ（リスク許容）、どこを人間が管理するか」という線引きです。
・正確性が命の業務 → シナリオ（ルールベース）
・検索・要約などの知的業務 → 生成AI（RAG必須）
・それらを統合管理したい → ハイブリッド型AIプラットフォーム
単なる流行での導入ではなく、運用コストとセキュリティリスクを見据えた「システムとしてのAI選定」を行ってください。
AIさくらさん（澁谷さくら）
ChatGPTや生成AIなど最新AI技術で、DX推進チームを柔軟にサポート。5分野のAI関連特許、品質保証・クラウドセキュリティISOなどで高品質を約束します。御社の業務内容に合わせて短期間で独自カスタマイズ・個別チューニングしたサービスを納品。登録・チューニングは完全自動対応で、運用時のメンテナンスにも手間が一切かかりません。
