「プログラミングなしでもチャットボットは作れるの？」「ノーコードやExcelで簡単に作る方法は？」と疑問を持つ方は多いのではないでしょうか。

実際には、Excelやノーコードツールを使えば、初心者でも手軽にチャットボットを作成できます。さらに、APIやプログラミングを活用すれば、より高度な機能を持つボットの構築も可能です。

この記事では、Excel・ノーコード・API・プログラミングの4つの作成方法について、それぞれの手順やメリット・デメリット、運用時のポイントを紹介します。

チャットボットの4つの作り方

チャットボットの作成にはいくつかの方法があり、自社の目的やリソースに応じて最適な手段を選ぶことが重要です。ここでは、代表的な4つの作り方と、それぞれの特徴を紹介します。

方法	特徴
Excel	Excelの関数を使って、簡易的なルールベースのチャットボットを構築できます。FAQ対応や社内業務の補助など、小規模な用途に向いています。
ノーコードツール	DialogflowやChatfuelなどのノーコードツールを使えば、プログラミングなしでチャットボットを作成可能です。操作が直感的で、IT知識がない担当者でも扱いやすいのが特長です。
API	ChatGPT APIやLINE Bot APIなどを使うことで、自社システムと連携した柔軟なチャットボットを開発できます。既存ツールとの統合や、独自機能の追加にも対応できます。
プログラミング	PythonやJavaScriptなどのプログラミング言語を使い、自由度の高いチャットボットを構築できます。大規模な業務システムとの連携や、高度な処理が求められる場合に適しています。

Excelでのチャットボットの作り方

Excelを使ったチャットボットは、プログラミングの知識がなくても簡単に構築できる点が特長です。とくに、社内のFAQ対応や業務支援を効率化したい場合に有効です。Excelの関数を活用すれば、決まった質問に対して自動で回答を表示するルールベース型のチャットボットが作成できます。さらに、VBA（マクロ）を取り入れれば、より柔軟な自動化にも対応できます。

Excelで簡易的なルールベースが作成可能

Excelでは、IF関数やVLOOKUP関数を使って、あらかじめ登録した質問と回答のセットに基づいた自動応答を行うことが可能です。社内用の簡易FAQや問い合わせ対応ツールとして、導入しやすい方法のひとつです。

Excelでの作り方の手順

1. 質問と回答のデータを登録
   Excelのシートに、A列に質問、B列に対応する回答を入力します。
2. VLOOKUP関数で自動応答を設定
   例えばC列に =VLOOKUP(A2, シート名!A:B, 2, FALSE) と入力すれば、A列の入力に応じてB列の回答が表示されるように設定できます。
3. マクロで自動応答機能を拡張
   VBAを使用することで、ユーザーの入力に応じたポップアップ表示やダイアログボックスの応答など、動的な処理が可能になります。
4. ユーザーインターフェースを改善
   回答表示用のボタンを作成することで、ユーザーがクリック操作だけで情報を得られるように設計することも可能です。

Excelのメリットとデメリット

Excelチャットボットの最大のメリットは、既存のOffice環境で無料・手軽に構築できることです。関数ベースで作れるため、初心者でも取り組みやすく、小規模な用途には十分対応できます。

一方で、大規模な問い合わせや複雑な対話には不向きです。データが増えると処理が重くなりやすく、管理も煩雑になります。また、チャット形式のUIを実現するには追加の工夫が必要となるため、本格的な対話型ボットには限界があります。

ノーコードツールでのチャットボットの作り方

ノーコードツールを使えば、プログラミングの知識がなくても、直感的な操作でチャットボットを作成できます。WebサイトやSNSでのカスタマーサポート、マーケティング施策の自動化に適しており、業務の効率化を目指す企業にとって導入しやすい手段のひとつです。

代表的なツールには、GoogleのDialogflow、Chatfuel、ManyChat、Tidioなどがあります。目的やチャネルに応じて、最適なツールを選ぶことが重要です。

ノーコードツールならプログラミング不要で作成可能

ノーコードツールは、GUI（画面操作）で設計できるため、専門知識がなくても扱いやすいのが特徴です。以下のようなツールがよく利用されています。

• Dialogflow（Google）：自然言語処理に対応、無料プランあり
• Chatfuel：LINEやFacebook Messengerとの連携が容易
• ManyChat：マーケティング機能が充実、ECとの相性が良い
• Tidio：Webチャットに特化、カート機能とも連携可能

ノーコードツールでの作り方（Dialogflowの場合）

ノーコードツールを利用すれば、直感的な操作でチャットボットを作成できます。ここでは、GoogleのDialogflowを例に、基本的な作成手順を紹介します。

1. アカウント登録とプロジェクト作成
   Google Cloud ConsoleからDialogflowのアカウントを作成し、新しいプロジェクトを立ち上げます。無料プランでも基本機能は十分に活用できます。
2. 質問と回答の設定
   ユーザーの入力に対して、あらかじめ用意した回答を設定します。キーワードに反応させたり、選択肢を提示することで対話の流れを自然に保てます。
3. チャットフローの設計
   条件分岐や会話のパターンを設定することで、複数の質問にも柔軟に対応できるチャットフローを構築します。
4. WebサイトやSNSへの統合
   作成したチャットボットは、WebサイトやLINE、Facebook Messengerなどのプラットフォームに連携できます。運用開始後は、ユーザーの利用状況を分析し、必要に応じて改善を重ねていきます。

ノーコードツールのメリットとデメリット

ノーコードツールの利点は、誰でも簡単にチャットボットを作成できる点にあります。FAQ対応や問い合わせの自動化に向いており、マーケティングやカスタマーサポートの現場でも活用されています。また、各種SNSとの連携がスムーズであることも大きな魅力です。

一方で、カスタマイズ性には限界があり、独自の機能追加や複雑な処理には向きません。また、高度な機能を使うには有料プランへの切り替えが必要になるケースもあります。操作に慣れるまでは一定の学習が必要になるため、継続的な改善に取り組む体制が求められます。

APIでのチャットボットの作り方

API（Application Programming Interface）を活用したチャットボットは、企業独自のシステムと柔軟に連携できる点が大きな特長です。顧客対応やマーケティング業務を自動化し、より高度な機能を実装したい場合に適した方法といえます。

APIなら自社プラットフォーム連携で作成可能

APIを使えば、外部のAIエンジンや自社のCRMと接続し、チャットボットを自社の業務フローに組み込むことが可能です。たとえば、ChatGPT APIを使えば自然な対話ができるAIボットを構築でき、LINE Bot APIを利用すればLINE上で自動応答機能を提供できます。

目的に応じて複数のAPIを組み合わせれば、業務にフィットしたチャットボットを設計することが可能になります。

API名	特徴	主な用途
ChatGPT API（OpenAI）	高度な自然言語処理が可能	AI対話型ボット、カスタマーサポート
LINE Messaging API	LINE上での双方向コミュニケーションを実現	LINE公式アカウント対応、自動返信ボット
Slack API	Slackでの通知や業務処理を自動化	社内向けbot、タスク管理
Twilio API	SMSや音声通話による通知や対話機能を実装可能	リマインド通知、音声インターフェース
Facebook Messenger API	Messengerを通じたカスタマーサポートを提供	問い合わせ対応、メッセージ配信
Dialogflow API（Google）	NLP（自然言語処理）をベースとした対話構築が可能	Webやアプリ向けの会話型インターフェース

これらのAPIを活用することで、チャットボットは単なる問い合わせ対応にとどまらず、複数のチャネルを横断した対話基盤として機能させることができます。

企業が導入を検討する際は、自社の利用目的や対応チャネル、既存システムとの親和性を踏まえて最適なAPIを選定することがポイントです。

APIでの作り方

APIを使ったチャットボットの開発は、環境の準備からテスト、公開まで複数のステップを経て進めます。以下は、代表的な構築の流れです。

1. APIキーの取得と開発環境への統合
   まず、ChatGPT APIやLINE Messaging APIなど、利用したいAPIの公式サイトからAPIキーを取得します。取得後は、PythonやNode.jsなどのプログラミング言語、もしくはPostmanなどのツールを使って、APIを実行できるよう開発環境に設定を行います。セキュリティの観点から、APIキーは環境変数に保存し、ソースコード上には直接記述しないことが推奨されます。
2. 対話ロジックの構築
   ユーザーからの入力に対し、APIを通じて適切な回答を返すロジックを設計します。自然言語処理を活用すれば、単純なルールベースではなく、文脈を踏まえた柔軟な応答が可能です。一般的な構成としては、ユーザーのメッセージをAPIへ送信し、返ってきたレスポンスを整形して画面に表示します。また、チャット履歴をデータベースに保存すれば、個別対応や分析への活用も可能になります。
3. テストと本番環境へのデプロイ
   開発が完了したら、テスト環境で動作確認を行います。想定される質問や操作を検証し、想定外の動作がないかを確認します。テストを通じてエラー処理やユーザー体験を改善したうえで、本番環境にデプロイします。運用開始後もフィードバックをもとに調整を行い、継続的な改善を重ねていくことが成功のポイントです。

この流れで構築すれば、自社業務に密着した、柔軟性の高いチャットボットの実装が可能となります。

APIのメリットとデメリット

APIを活用する最大のメリットは、カスタマイズ性の高さにあります。CRMや業務管理システムと連携させることで、業務に最適化されたチャットボットを構築できます。また、LINEやSlack、Webチャットなど、複数のプラットフォームで一貫した応答が可能となり、AIによる自然な会話も実現しやすくなります。

一方で、外部APIの使用には利用料がかかることが多く、ランニングコストが増加する点には注意が必要です。また、開発にはプログラミングスキルが求められるため、専門のエンジニアが不可欠です。さらに、APIの仕様変更や停止などに対応するための保守体制も考慮しておく必要があります。

プログラミングでのチャットボットの作り方

プログラミングを活用したチャットボットは、最も自由度の高い開発方法です。対話のロジックや機能をすべて自分で設計できるため、企業独自の業務フローや顧客データにあわせた柔軟な実装が可能になります。大規模なサポート体制や自動処理の多い業務をボットで代替したい場合に最適です。

プログラミング開発なら柔軟性が高く独自機能の追加が可能

プログラミング開発では、単純なFAQ応答にとどまらず、AIによる文脈理解や外部ツールとの双方向連携といった複雑な処理も実装できます。たとえば、PythonでFlaskやFastAPIを使ってバックエンドを構築し、自然言語処理ライブラリ（NLTKやspaCyなど）を組み合わせることで、会話精度の高いチャットボットを作ることが可能です。

また、リアルタイム性が求められるWebチャットには、Node.jsとExpressの組み合わせが適しており、SNS連携にも強みを発揮します。

言語/フレームワーク	特徴	主な用途
Python + Flask/FastAPI	軽量なAPIサーバー構築に適している	自然言語処理、バックエンド連携
Node.js + Express	非同期処理に優れ、リアルタイム通信に強い	Webチャット、SNS連携ボット
Java + Spring Boot	拡張性と安定性が高く、大規模開発に対応	企業向けの複雑なチャットシステム
Ruby on Rails	開発が速く、構造もシンプル	小規模な社内ボットやカスタマー対応

用途や社内の技術スタックに合わせて、最適な言語やフレームワークを選ぶことが、スムーズな開発と運用につながります。

プログラミングでの作り方

プログラミングによるチャットボット開発では、環境構築から実装、外部連携、運用までを段階的に進めることが重要です。以下に、基本的な流れを紹介します。

1. 開発環境の準備
   まず使用する言語とフレームワークを選定します。Pythonの場合はFlaskやFastAPIを導入し、NLPライブラリとしてNLTKやspaCyを組み合わせる構成が一般的です。JavaScriptを選ぶ場合は、Node.jsとExpressをセットアップし、リアルタイム対応が必要であればWebSocketも検討します。 あわせて、Visual Studio CodeやPyCharmなどのIDEを活用することで、効率的なコーディングやデバッグが可能になります。
2. 対話ロジックの実装
   ユーザーの入力に応じて適切な返答を行う処理を設計します。ルールベースで対応するなら、if文や辞書型データを利用する方法がシンプルです。より複雑な応答には、NLPを使った文脈理解を組み込むと、自然な対話が実現できます。また、ChatGPT APIなどを組み合わせることで、高度な会話エンジンを導入することも可能です。
3. データベースやAPIとの連携
   問い合わせ履歴やユーザー情報の保存には、MySQLやMongoDBなどのデータベースを利用します。加えて、CRMや社内ツールとAPIで連携することで、問い合わせの自動登録や情報照会などの業務をボット経由で処理できます。天気や在庫情報などを取得する外部APIを統合するケースもあります。
4. テストと本番環境へのデプロイ
   ローカル環境やテストサーバーで動作確認を行い、想定外の挙動がないかをチェックします。例外処理を整備し、ユーザーの入力に柔軟に対応できるようにしておくことが大切です。 デプロイにはHerokuやAWS Lambda、Google Cloud Functionsなどのクラウドサービスを活用し、運用開始後はユーザーの反応を見ながら、継続的に改善を重ねていきます。

この一連の流れを経ることで、目的に応じた柔軟性の高いチャットボットが完成します。

プログラミングのメリットとデメリット

プログラミングによる開発の最大の利点は、自由度の高さにあります。独自仕様の機能追加や、複雑な処理の自動化が可能であり、外部システムとの連携や拡張性にも優れています。将来的な機能の追加や改善も柔軟に行える点は、大きな強みです。

一方で、ゼロから構築するには相応の時間と労力が必要です。専門的な技術を持つエンジニアの確保も不可欠であり、短期での導入には向きません。また、運用後も定期的な保守・アップデート対応が求められるため、開発体制や予算面の準備も重要になります。

チャットボット作成で失敗しないための準備

チャットボットを効果的に活用するには、導入前の準備が欠かせません。目的や役割を明確にし、適切な運用体制を整えておくことで、開発後も継続的に活用できる仕組みが整います。ここでは、失敗を避けるために押さえておきたい準備のポイントを紹介します。

運用体制を考慮する

チャットボットは導入して終わりではなく、運用こそが成果を左右します。利用データを継続的に分析し、必要に応じて改善していく体制を整えておくことが重要です。

• 問い合わせ内容の傾向を定期的に分析し、応答精度を見直す
• 複雑な質問にはスムーズに有人対応へ切り替える仕組みを用意する
• AI型の場合は、学習データを更新し、トレンドや新しいニーズにも対応させる

こうしたメンテナンス体制を設けることで、ボットの品質を長期的に維持できます。

開発から導入運用での人材を確保する

チャットボットの構築には、開発から運用に至るまでさまざまな役割が必要です。ノーコードツールを使う場合でも、シナリオ設計やデータ管理の知識は欠かせません。API連携や高度な機能開発を行う場合は、より専門的なスキルが求められます。

• 開発段階では、エンジニアがシステム設計と実装を担当
• 導入段階では、実際に対応する現場チームがテストや検証を行う
• 運用段階では、データ分析や改善施策を実施する担当者が必要

企業の目的や規模に応じて適切に人材を配置し、継続的な改善を行える体制を構築しておくことが成功のポイントです。

導入目的から必要な機能を検討する

チャットボットを有効に活用するには、導入の目的を明確にし、それに合わせた機能を選定することが欠かせません。目的があいまいなまま導入すると、十分な効果が得られず、利用が定着しないケースも見られます。

• カスタマーサポート強化を目的とする場合は、FAQ機能に注力
• マーケティング支援が目的なら、SNS連携やリード獲得に直結する仕組みが必要
• 社内業務の効率化を目指す場合は、従業員向けのヘルプデスク対応を自動化

機能の選定は導入の成否を左右します。目的に適した機能を事前に洗い出すことで、過不足のないチャットボットを設計でき、運用後の効果も高まりやすくなります。

機能別｜チャットボットの作り方のコツ

チャットボットは、目的によって必要な機能や設計方針が大きく異なります。用途に合わせた設計を行うことで、効果的かつ実用的な運用が可能になります。ここでは代表的な機能別に、作成時のポイントを紹介します。

FAQ型｜サポートや問い合わせに対応する

FAQ型チャットボットは、よくある質問に自動応答することで、カスタマーサポートの負担を軽減します。ECサイトやSaaS系サービスなど、問い合わせが多い業種で特に効果を発揮します。即時応答により対応スピードが向上し、顧客の自己解決を促すことができます。

構築する際は、過去の問い合わせ履歴を分析して、頻出の質問を優先的に登録しましょう。自然言語処理（NLP）を活用すれば、多少表現が異なる質問にも柔軟に対応できます。また、チャットボットが対応できない内容については、有人オペレーターへのスムーズな引き継ぎを設計しておくと、ユーザーの不満を防ぐことができます。

処理代行型｜タスク作業を代行する

処理代行型は、注文受付や予約、決済といった業務を自動化するのに適しています。あらかじめ定めたフローに従って処理を進めるため、業務の効率化や人的コストの削減につながります。飲食店の予約受付やECサイトでの注文確認など、具体的な作業に特化した用途で導入されるケースが多く見られます。

作成のポイントは、ユーザーが迷わず操作できるよう、インターフェースを簡潔に保つことです。選択肢を表示するボタン形式の応答や、カレンダー連携による日時選択などを導入することで、操作性が向上します。また、決済情報や個人情報を扱う場合は、セキュリティ面への配慮が欠かせません。外部サービスと連携する際には、APIを使った統合設計を行い、安全でスムーズな運用を目指しましょう。

雑談型｜日常的な話題をユーザーと対話する

雑談型チャットボットは、ユーザーとの日常的な会話を通じて親しみやすさを演出するのに適しています。エンタメ系サービスやSNSアカウントでのコミュニケーション強化に効果があり、ブランドとの距離感を縮める役割を担います。ファン獲得やリピーターの育成にもつながるため、マーケティング施策の一環としても活用されるケースが増えています。

このタイプを作成する際は、ユーザーが会話を楽しめるようなユーモアや遊び心のある返答を設計しましょう。ストーリー形式やキャラクター性をもたせることで、継続利用のきっかけになります。また、自然言語処理（NLP）を活用すればより滑らかな会話が可能になりますが、発話データのチューニングや改善を繰り返す運用が求められます。

辞書型｜登録されたデータに基づいて正確な回答を返する

辞書型チャットボットは、登録された情報をもとに正確な回答を返す仕組みで、専門性の高い分野に適しています。医療・法律・金融などの業界では、誤情報の提供によるリスクが大きいため、正確性と信頼性が特に重視されます。

ボットを構築するうえでは、データベースの設計と検索機能の精度向上がポイントになります。キーワード検索に加えて、カテゴリ分けやフィルター機能を取り入れると利便性が向上します。さらに、外部の専門データベースとAPIで連携すれば、常に最新の情報を提供できる体制が整います。

配信型｜イベントやキャンペーン情報を定期的に送信する

配信型チャットボットは、ユーザーに対して定期的に情報を届けることに特化しています。新商品のお知らせ、期間限定のキャンペーン、リマインダーなどをLINEやMessengerといったSNSツールと連携して配信することで、ターゲット層への効率的なアプローチが可能です。

活用の際には、ユーザーの関心に合った内容を、過度にならない頻度で届けることが重要です。一方的な配信にならないよう、パーソナライズやセグメント配信を意識すると効果が高まります。あわせて、開封率やクリック率などを分析し、ABテストを重ねることで、配信の成果を継続的に改善できます。

チャットボット作成時の注意点

チャットボットは便利なツールですが、設計や運用に失敗すると、かえってユーザー体験を損なうことがあります。期待する効果を得るには、いくつかの重要なポイントを事前に押さえておくことが必要です。以下に、導入時に注意すべき代表的なリスクと対策を解説します。

作成から導入までは時間がかかる

チャットボットの開発には、機能や目的に応じた一定の期間が必要です。FAQ型などのシンプルなボットであれば1〜2週間程度で構築可能ですが、API連携を含むカスタム型では1〜3か月、AI学習を伴うタイプでは3か月以上かかる場合もあります。

導入計画を立てる際は、初期開発に加えてテスト・改善の期間も確保しておくことが重要です。また、運用開始後も継続的な改善サイクルを設けることで、品質の維持と最適化が図れます。

＜注意点＞

• プロジェクトスケジュールを明確化し、関係者と共有する
• 導入目的と機能要件を整理したうえで、開発規模を見積もる
• テストや検証の工程もスケジュールに組み込んでおく

とくに、運用開始後のチューニングが重要なため、初期開発期間とは別に、定期的な改善サイクルを設けることも考慮しましょう。

複雑な対話での応答ができないことがある

チャットボットは決められたルール内でのやりとりには強い反面、曖昧な質問や複数意図を含む発言には弱い傾向があります。適切に対応できない場合、ユーザーが途中で離脱してしまうリスクが高まります。

この課題に対処するには、ユーザーの入力を制御する設計が有効です。たとえば、選択肢ボタンを活用して入力の揺れを防ぐ工夫や、NLPを導入して文脈を理解させる設計が挙げられます。対応が困難なケースは、早めに有人サポートへ切り替えることが信頼感の維持につながります。

情報漏えいや不正アクセスのリスクがある

チャットボットがユーザー情報や業務データを扱う場合、セキュリティ対策は必須です。不適切な運用は、顧客の信頼失墜や法的なトラブルを招く可能性があります。

安全な運用には、通信と保存の両面で情報を保護する必要があります。SSL/TLSによる通信の暗号化、アクセス権限の制御、管理画面への多要素認証などが基本的な対策です。加えて、定期的な脆弱性診断やログのモニタリングを行えば、潜在的なリスクの早期発見と対処が可能になります。

チャットボットの作り方を押さえて効果的な導入を

チャットボットを有効に活用するには、まず目的を明確にし、自社に合った構築方法を選ぶことが重要です。Excelやノーコードツールで手軽に導入できる一方、APIやプログラミングを活用すれば、柔軟性の高い高度なボットも開発できます。

運用開始後は、NLPによる自然な応答や有人対応との適切な切り分けを行いながら、利用状況に応じた改善を継続することが求められます。また、データ分析を通じてユーザーの行動傾向を把握し、応答精度や導線設計を最適化していく姿勢が成果に直結します。

さらに、個人情報の取り扱いや外部システムとの連携においては、セキュリティ対策を徹底することが不可欠です。チャットボットは、正しく設計・運用すれば、業務効率と顧客満足度の双方を高め、ビジネスの成長を支える強力なツールになります。導入前の準備を丁寧に進め、自社に最適な形で活用していきましょう。