何ができるのか

AIコンシェルジュは、訪問者の質問にその場で答える、24時間365日の一次対応窓口です。担当者が動けない深夜や休日でも、聞きたいことにすぐ反応してくれるので、「気になったその瞬間」に疑問を解消してもらえます。

具体的には、こんな働きをします。

• 「料金感を知りたい」「何を相談できる？」といった素朴な疑問に、すぐ答える
• 自社の情報（サービス内容・実績・FAQ）をもとに、的外れにならない範囲で案内する
• 込み入った相談や個別の見積もりは、無理に答えず人の窓口へつなぐ
• 関心が高まった方を、自然に問い合わせへと後押しする

問い合わせフォームは、相手にとって少しだけ勇気がいるものです。その手前に「気軽に聞ける相手」を置いておくと、これまで迷って離れていた人にも、もう一歩近づいてもらえます。

さらに、どんな質問が多いのかが少しずつ見えてくるのも利点です。寄せられた問いは、サイトの改善やサービス説明の見直しに活かせる、生きたヒントになります。

どうやって動いているのか

仕組みは、思っているよりシンプルです。大きくは、次のような流れで動いています。

1. 訪問者がチャットに質問を入力する
2. あらかじめ用意した自社の情報（サービス内容・FAQ・実績など）を「答えのもと」として準備しておく
3. その情報と質問をあわせてGemini APIに渡し、回答を組み立てる
4. AIだけで答えきれない相談は、人の窓口へバトンタッチする

ここで大切なのは「AIに丸投げしない」ことです。どの情報をもとに答えるか、どこから先は人へ引き継ぐかをきちんと設計しておくことで、生成AIにありがちな“それっぽいだけの誤回答”を抑えられます。自社の正しい情報を土台にして答えさせる、というイメージです。

なお、この設計の考え方は、特定のAIに縛られません。Gemini / Claudeなど、目的やコストに応じてモデルを選び分けることもできます。

気になるランニングコストは？

導入を検討するうえで、いちばん気になるのは毎月のランニングコストかもしれません。Gemini APIは「使った分だけ」の従量課金で、相談チャットのような用途なら、思っているより手頃に収まることが多いです。

ざっくりとした目安を出してみましょう。

軽量で高速な「Flashクラス」のモデルを使い、1回の相談で数千〜数万トークン（質問・自社情報・回答のやり取り）を扱うと仮定すると、1相談あたりおおよそ数円ほど。仮に月1,000件の相談があっても、数千円規模に収まるイメージです。人を1人増やすこととくらべると、コスト感の違いはイメージしやすいかと思います。

さらに、Google Cloud側で月の予算上限やアラートを設定できるため、「気づいたら高額になっていた……」という事態も避けられます。小さく始めて、様子を見ながら広げていけるのも安心できるところです。

※ 料金やモデルの体系は変わることがあります。金額はあくまで概算の目安なので、導入前に最新の公式料金をご確認ください。実際のトークン量は、扱う情報量や会話の長さによって変動します。

従来のチャットボットと、何が違うのか？

「チャットボットなら、前からよくあるよね」と思われるかもしれません。けれど、従来型の多くは“シナリオ型”── あらかじめ決めた選択肢やキーワードにしか反応できず、想定外の聞き方をすると「お答えできません」と返ってしまうものでした。結局はFAQページに戻され、「やっぱり使えない」と感じて離れてしまう。そんな経験をされた方も多いのではないでしょうか。

生成AIを使ったチャットは、ここが大きく違います。

その結果、訪問者の体験は「機械に弾かれる」から「人に相談しているような自然さ」へと変わります。言い回しを気にせず聞けて、待たされず、自分の状況に合った答えが返ってくる。気軽に疑問を解消できるからこそ、「もう少し詳しく聞いてみよう」という次の一歩にもつながりやすくなります。

まずは、触ってみてください

百聞は一見にしかず。AIチャットがどんな受け答えをするのか、TERA AI LABO で実際に試してみてください。

「自社サイトにも置ける？」「うちの場合はどんな設計になる？」と気になった方は、要件が固まっていない段階でも構いません。ぜひ一度、TERAにお声がけください。