WebサイトにAIを導入する

まず結論

中小企業の最初の導入は、モデルの選定でも、知識ベースの完成でもありません。答えさせたい質問を決め、その答えが載っている公開ページを接続し、小さく出して、実際の質問を見てからページを足します。

WebsiteChatの基本は、公開ページのクロールと、タグの設置です。アプリケーションの新規開発や、自前でのモデル学習は通常の導入に含まれません。

どんな課題か

• 経営からは「サイトにもAIを」と言われ、Web担当は範囲が決まらない
• 制作会社に聞くと、ページの作り直しの見積もりが先に出る
• 社内に、チャット用の原稿をゼロから書く時間がない
• 失敗したときに、誰が誤答の責任を持つか決まっていない

このページは、会社全体のデジタル化の宣言ではありません。既存サイトの上で、最初の質問応答を成立させる手順です。

先にやらなくてよいこと

• Webサイトの全面的な作り直し
• 大規模なシステム開発
• 完全な知識ベースを先に仕上げること
• 自社で大規模言語モデルを用意すること
• 全部門を巻き込んだAI計画の完了

これらが必要になる会社もあります。ただし、営業時間とサービスの範囲をサイトで答える段階では、前提になりません。ページが矛盾しているなら直します。サイトの構造そのものを捨てる必要はありません。

既存サイトから始める順番

1. 今あるWebサイトの情報を確認する。料金、手順、対象、例外がページにあるか
2. AIに答えさせたい質問を整理する。受信箱と営業の定型から先に10〜20件
3. 既存サイト、FAQ、必要なPDFを知識源にする。無い原稿を先に量産しない
4. 小さく導入する。全ページの全質問ではなく、整理した質問が返ることを公開条件にする
5. 実際の質問ログを見る。聞かれたが答えられなかったものを一覧にする
6. 不足情報をWebサイト側に追加する。プロンプトではなく、公開ページを正本にする

具体例

地域のサービス会社なら、最初の質問は対応エリア、営業時間、予約の取り方、含まれる作業で足ります。製品サイトなら、納期の目安、最小ロット、資料の在りかです。両方を同時に「何でも答える窓口」にすると、無い情報の誤答が先に目立ちます。

設置そのものは、WordPress、Shopify、STUDIO、独自のHTMLでも、サイト全体で読み込まれるタグが置ければ始められます。置き場所の違いはプラットフォームのページにまとまっています。

始める前に用意するもの

• 答えの正本にするURLの一覧
• 答えてはいけないテーマ。診断、個別契約、未公開の価格
• 不明なときの連絡先。フォーム、メール、電話のどれを出すか
• 更新の担当。キャンペーンと料金を誰がページに反映するか
• 試験用の質問。成功例だけでなく、断るべき例

失敗しやすい場所

• ページより先に、応対の口調を作り込む
• 古いPDFと新しい料金ページを両方残す
• ログを見ずに、質問が増えたことだけを成功と数える
• 社内用語のままのページを、客の質問で試験しない
• モデルの新しさで、薄いコンテンツを補おうとする

回答の質を決めるのは、接続した文章の明確さです。高性能なモデルは、書いていない納期を正しくは知りません。内容の質が、モデルの世代より先に効きます。誤答の抑え方は、回答精度のページに分けています。

向いているケース

• 公開ページに、すでに営業とサポートの材料がある
• Web担当が一人で、大型案件の進行を持てない
• 制作の次の改修を待たず、今月の問い合わせを減らしたい
• まず日本語の自社サイトだけで試したい

向いていないケース

• サイトが名刺代わりで、サービス条件がどこにも書いていない
• 回答のすべてを法務が事前承認する必要があり、公開ページも同じ承認を通っていない
• 目的が社内文書の検索で、訪問者向けサイトではない
• 導入の成果を、サイトに無い需要の創出に置いている