【構築完全ガイド】最短40分で完成！社内情報を即レスする“うちの会社専用”チャットボット｜Lステップ×AIで誰でも簡単

「問い合わせ対応が限界…」その悩み、Lステップ×AI連携で解決できます

「問い合わせ対応に、毎日かなりの時間を取られている…」
「もっと一人ひとりに合わせた情報を届けたいけど、人手が足りない…」
「高度な自動化に挑戦したいけど、プログラミングは難しそう…」

Lステップを活用して成果を出しているあなただからこそ、このような新たな課題を感じているのではないでしょうか。

もし、あなたが使い慣れたLステップが「AI」と連携することで、これらの悩みを一挙に解決できるとしたら、どうでしょう？
まるで24時間365日、休まず働く優秀なスタッフを一人雇うかのように、顧客対応や情報提供を自動化できるのです。

AI連携に興味を持つすべてのLステップ構築者、そして企業のLINE担当者のための「実践的な構築ガイド」です。

本記事では、「社内情報特化AIチャットボット」を具体的な事例として取り上げ、プログラミングの知識が一切なくても大丈夫なように、LステップとAIを連携させる具体的な手順を、画面のイメージを交えながらステップ・バイ・ステップで徹底解説します。

開発の原点 ―繰り返しの質問対応に、もう時間を奪われない。AIでユーザーと向き合う時間を創出する

では、具体的にAIとLステップを連携させると、どのような課題を解決できるのでしょうか。

本記事で事例として取り上げる、私たちが自社開発した「社内情報特化AIチャットボット」は、まさに企業が抱える「問い合わせ対応の非効率」という課題を解決し、大きな成果へと繋がった好例です。

開発の原点は、多くの企業の採用担当者が直面していた、ある共通の悩みでした。

採用シーズンになると、
このような基本的な質問が毎日、何十件、何百件と寄せられます。

一つひとつの回答は数分で終わるかもしれません。しかし、その膨大な数の繰り返しが、採用担当者の貴重な時間を奪い、本来注力すべき学生との深い対話や、より戦略的な採用活動を圧迫していました。

この「単純作業に追われる」という状況は、多くの企業にとって深刻な課題です。

この定型業務の負担という「見えないコスト」を削減し、採用活動の質そのものを向上させるべく、私たちは技術力を注ぎ込み、「24時間365日、基本的な質問に自動で回答するAIチャットボット」を自社で開発しました。

本記事では、このチャットボットを事例に、単なるツール紹介ではなく、
AIでいかに目の前の課題に寄り添いビジネスの成果に繋げるか、
その具体的なアプローチと手応えをお伝えします。

なぜ「LINE×Lステップ×Make×AI」だったのか？～ただのAIでは届かなかった価値～

「ChatGPTだけでも、ある程度の会社情報は答えられるのでは？」

そう思われるかもしれません。確かに、汎用的なAIは非常に優秀です。しかし、企業の採用活動という文脈において、ただAIに質問するだけでは、学生が本当に求める答え、そして企業が提供すべき価値には届かないのです。

その違いを、具体的な質問で比べてみましょう。

同じ質問を、一般的なAIと、私たちが構築した「社内情報に特化したAI（Assistants API活用チャットボット）」に投げかけてみます。

CASE1：情報の「量」より「的確さ」が求められる質問

▶︎ 一般的なAI（ChatGPTなど）の回答

インターネット上の情報を網羅的に提示してくれます。一見、非常に親切です。
しかし、ユーザーが本当に知りたいのは「自分に関係のある、主要な福利厚生」のはず。
情報が多すぎると、かえって重要なポイントがぼやけてしまいます。

▶︎ 私たちが構築した「社内情報特化AIチャットボット」の回答

こちらは、社内に実在する制度の中から、学生の関心が高いと想定される情報を的確に要約して提示しています。
無駄な情報がなく、知りたいことがすぐに手に入ります。

この「情報の的確さ」こそ、学生の満足度と企業の信頼に直結する第一の価値です。

CASE2：「事実」を超えた「人柄」が求められる質問

また、以下のように人間の人格を模倣した返信も可能です。
プロンプトに個人の情報を入力しておくことで下記質問にも返信することが可能です。

▶︎私たちが構築した「社内情報特化AIチャットボット」の回答

あらかじめインプットした採用担当者の価値観や求める人物像を反映し、まるで本物の担当者がそこにいるかのように回答します。
この「人格の再現性」により、学生は企業文化をより深く理解し、親近感を抱くことができます。

これは、単なるFAQシステムでは決して実現できない、第二の価値です。

AIが「検索エンジン」から「メンター」に変わる瞬間

汎用AIがインターネット上の膨大な知識を教える「高性能な検索エンジン」だとしたら、私たちのAIは、学生一人ひとりの疑問に的確に、そして時には「その企業の人らしく」寄り添う「身近なメンター」です。

完璧なマニュアルを渡すのではなく、知りたい情報を的確に届け、企業のリアルな温度感を伝えることで、学生が「この会社で働きたい」と感じるきっかけを創り出す。

これこそが、私たちが届けたかった真の価値なのです。

【システムの仕組み】プログラミング不要！3つのツールを繋ぐだけ

では、このAIチャットボットは具体的にどのような仕組みで動いているのでしょうか。驚くほどシンプルで、プログラミングの知識は一切不要です。

核となるのは、「Lステップ」「Make」「OpenAI」という3つのツール。これらを連携させることで、あたかも一つのシステムのように機能させています。

公式LINE

就活生にとって最も身近なコミュニケーションツールであるLINEをプラットフォームにすることで、新しいアプリの導入や操作方法の習得といった負担をなくし、相談へのハードルを格段に下げました。
「いつものスマホで、思い立ったときにすぐ相談できる」手軽さを実現したかったのです。

Lステップ

LINE公式アカウントを、もっと便利に、もっとパーソナルに使えるようにする魔法のツール。ユーザーとの細やかなやり取りを実現する「おもてなし役」です。
（↓過去のLステップ解説記事はこちら↓）

Make (旧 Integromat)

ウェブサービスやアプリをブロックのように連携し自動化するツール。
Lステップからの質問をOpenAIに運び、OpenAIからの回答をLステップに返します。複雑な処理（シナリオ）をプログラミングなしで作成可能。
（↓過去の解説記事はこちら↓）

ChatGPT

AIの頭脳。Makeから受け取った質問に対し、就活生の隣を歩む「メンター」として最適な回答を生成します。

社内情報特化AIチャットボット導入がもたらす、3つの価値

AIチャットボットの導入は、単なる問い合わせ対応の自動化やコスト削減に留まりません。
顧客との新しい関係を築き、企業の信頼性を高めるための戦略的な一手となります。導入によって得られる具体的な価値は、大きく3つあります。

1．問い合わせ対応工数の劇的削減と、顧客体験の向上

従来、多くの時間と人手を要していた手動での問い合わせ対応。チャットボットが24時間365日対応することで、これらの運用コストと担当者の負担を大幅に削減します。

さらに、ユーザーは新しいアプリをインストールする必要なく、「いつも使っているLINE」からいつでも気軽に相談できるようになります。

この手軽さが問い合わせのハードルを下げ、結果的に顧客満足度の向上に直結します。

2. 的確な情報提供による、深い顧客信頼の醸成

ユーザーは「こんな初歩的な質問をしてもいいのだろうか」と、人相手では躊躇しがちな問いも、AI相手なら気兼ねなく尋ねることができます。

この心理的な安全性が、企業への親近感と信頼の第一歩となります。

また、インターネット上の膨大な情報から答えを探させるのではなく、
私たちが持つ情報や知識の中から最も的確な情報だけを抽出して提供。
ユーザーを迷わせない「頼れる情報源」としてのポジションを確立し、深い信頼関係を築き上げます。

3. 「ブランド人格」で、唯一無二のコミュニケーションを実現

チャットボットの回答には、長年培ってきた専門的なノウハウや、お客様に伝えたい私たちの想いを反映させることができます。これにより、一般的なAIでは不可能な、質の高く、信頼性のある回答が実現します。

さらに、励ますような温かい人格、プロフェッショナルで論理的な人格など、ブランドイメージに合わせたペルソナ（人格）を設定することも可能です。

これは単なるQ&Aツールを超え、私たちの「顔」として顧客と心を通わせる、まったく新しいコミュニケーションの形です。

導入企業の効果

その結果は、数字にも明確に表れました。
このAIチャットボットを導入後、ユーザーに寄り添った的確なサポートが評判を呼び、LINE公式アカウントの友だち登録数は導入前の2.1倍に増加。

さらに、アクティブユーザーの半数以上がこのチャットボットとの対話機能を活用するという、驚異的なエンゲージメント率を達成しました。

「ユーザーの課題を解決してくれるアカウント」として、広告に頼らない自然な流入（母集団形成）にも成功したのです。

AIチャットボットを構築するための事前準備：OpenAIのアカウント作成方法

OpenAIのアカウントでは、ChatGPT（チャットGPT）を無料で使えるのはもちろん、過去の会話履歴を保存・確認したり、音声入力で会話したりと、より便利にChatGPTを利用できます。

すでにOpenAIのアカウントをお持ちの方は、次の章にお進みください。

さらに高度なAIモデル（GPT-4など）を使うための「API」（アプリ開発用の入り口）を利用したりできるようになります。APIを使えば、自分で作ったアプリやサービスにOpenAIのAIを組み込むことも可能です。

https://platform.openai.com/

OpenAI Platformの登録方法には主に以下の3つの方法があります。

詳しくはこちらの記事で紹介しているので、ぜひご覧ください！

最短40分で完成！お問い合わせ対応AIチャットボットの構築方法を徹底解説！

ではここからは、お問い合わせ対応AIチャットボットの構築方法をステップバイステップで説明します。
OpenAIのAssistantsの説明では実際のプロンプトも公開しています！
ぜひ参考にしてみてくださいね。

ステップ1：Makeのシナリオ作成（LINEのメッセージ受信設定）

①makeにログインし、新しいシナリオを作成

②「LINE」の「Watch Messages」モジュールを追加

③LINE接続を設定

1. LINEモジュールをクリックし、Webhookの「Add」ボタンをクリック

2. Webhook nameに任意の名前を入力し、Connectionの「Add」ボタンをクリック

3. Connection nameに任意の名前を入力し、Channel Access TokenにLINE Developersから取得したチャネルアクセストークンを入力して保存

④取得したWebhook URLを保管

ステップ2：LステップでのWebhook連携設定

MakeのWebhookURLをLステップの外部連携設定に設定を行います。

①Lステップの左側メニュー「アカウント設定」を開き、「外部連携設定」タブをクリック
（※「外部連携設定」は別途お申込みが必要となります。）

②Webhook転送設定のテキストボックスへmakeから取得した「LINE」の「Watch Messages」モジュールのWebhook URLを入力し「設定を保存」をクリック

ステップ3：Makeのシナリオ作成（ローディングアニメーションの設定）

LINE公式アカウントでは、ユーザーからメッセージを受け取った後、内容の処理や予約の準備などにより、返信までに多少時間がかかることがあります。そういった場合に、ローディングアニメーションを表示することで、ユーザーにそのままお待ちいただくよう視覚的に伝えることが可能です。

ここでは下記、LINE公式アカウントのガイドに沿って、Makeでのローディングアニメーションの設定をご説明します。

①make画面に戻り「HTTP」の「Make a request」モジュールを追加

②URLに下記URLを設定

https://api.line.me/v2/bot/chat/loading/start

③Methodで「POST」を選択し、Headersで「Add a header」をクリックし、item1に下記（「：」から後ろ）を設定
｛Channel Access Token｝には、LINE Developersから取得したチャネルアクセストークンを設定します。

・Name ：Authorization
・Value：Bearer {channel access token}

④Headersで「Add a header」をクリックし、item2に下記（「：」から後ろ）を設定

・Name ：Content-Type
・Value：application/json

⑤「Request content」に下記を設定し、Saveをクリック
chatIdには「LINE」の「Watch Messages」モジュールで取得した変数「events」「source」タブの「userId」を設定

{
    "chatId": "{{1.events[].source.userId}}",
    "loadingSeconds": 5
}

ステップ4：OpenAIでAssistantを作成する（自社開発のプロンプトも公開！）

OpenAIのAssistantは、自分だけの情報も登録して活用できるチャットボットです。APIを活用してシステムに組み込み、カスタムチャットボットとして利用することもできます。

①新規Assistantを作成
OpenAI Platformを開き、右上メニューから「ダッシュボード」を開きます。
左側メニューから「Assistants」を選択、「＋Create」から新規Assistantを作成します。

②AssistantのNameには任意の名前を入力、System instructionsにはプロンプトを入力、ModelではGPTのモデルを選択して設定

System instructionsには下記のように社内情報やお問い合わせ対応の人物の情報を入力したプロンプトを入力します。

#人物設定 :  
あなたは鈴木翔太としてロールプレイを行います。以下の制約条件（Constraints）を必ず守って、一貫して一人称視点で回答してください

#制約条件 : 
- Userに返答する内容は、ファイル名「○○」、「△△」（File Searchのデータ）から読み取ってください。
- セリフ、口調の例を真似して、絵文字を使って文章を作成してください。
- 鈴木翔太になりきって答えてください。
- 常にキャラクターとして一人称で答えてください。
- 第三者目線での説明は避けてください。
- 質問や会話の内容によっては、キャラクターとしての視点や感情を反映した返答をしてください。
- Userを示す二人称は、あなたです。
- Userを傷つけるような発言は絶対しないでください。
- 長々とした遠回りした説明文章はやめてください。
- 文章が途切れないように、端的にわかりやすく答えてください。

# 会社情報：
## 会社名
<会社名>
### 基本情報
- **設立**
20XX年XX月XX日
- **所在地**  
（以下、下記項目を参考に会社情報をマークダウン形式で入力）
### 事業内容
### 福利厚生・手当
### 勤務条件
### 選考フロー
---
# 社員プロフィール
## 鈴木翔太（採用担当）
（以下、下記項目を参考に社員情報をマークダウン形式で入力）
### 基本情報
### 学生時代・趣味
### 職務内容と目標
### 一緒に働きたい人物像

③社内情報のデータをFile Searchにアップロード（任意）

上記のSystem instructionsで直接入力するよりも社内データを参照させる方が早い場合は、Assistantが参照するデータを下記データ形式などでアップロードすることが可能です。

ステップ5：Makeのシナリオ作成（OpenAI連携の設定）

①Makeの画面に戻り、「OpenAI」の「Massage an Assistant」モジュールを追加

②OpenAI APIキーで接続を作成
OpenAIのAPIキー取得方法はこちらの記事で紹介しています！
もし取得がまだの場合は、ぜひご覧ください！

③AssistantをOpenAIで作成したAssistantを設定、Roleは「User」を選択

④Messageに「LINE」の「Watch Messages」モジュールで取得した変数「events.message.text」を設定し、「Save」をクリック

ステップ6：Makeのシナリオ作成（LINEのメッセージ返信設定）

①「LINE」の「Send a Reply Message」モジュールを追加

②LINEと接続
　ステップ2の②で設定した「LINE」の「Watch Messages」モジュールのConnectionを設定

③Reply Tokenに「LINE」の「Watch Messages」モジュールで取得した変数「Reply Token」を設定
　テキストボックスをクリックし、変数設定画面を開いた後、Eventsのタブを開き、「Reply Token」を選択

④メッセージタイプを「Text」に設定
　「＋Add item」を選択
　Typeから「Text」を選択

⑤OpenAIからの返答をテキストに設定
　textのテキストボックスをクリックし、変数設定画面を開いた後、「content」「text」のタブを開き、「value」を選択

ステップ7：makeの設定の保存

①下の保存ボタンからシナリオを保存

ステップ8：Makeでのテストと稼働

①テストデータで確認
　makeの下メニューの「Run once」を押し、シナリオをテスト挙動で1回確認することができます。

②LINEアプリ画面からメッセージを送信
　メッセージがチャットボットから返信されれば動作確認完了となります。

③正常動作を確認後、シナリオを有効化
　「Immediately as data arrives」をONにするとシナリオを有効化し、チャットボットが常に起動状態になります。

実際の利用画面

では、実際にこのシステムがどのように動作するのか、利用画面の例をご覧いただきながら、その便利さを体験してみましょう。

ユーザーがLINE上で相談内容を送信すると、ローディングアニメーションが表示されます。

ユーザーメッセージからMake内のAIが回答を生成し、ユーザーへの返信がスムーズにLINEで行われます。

これらの機能をWebhook経由で連携させることにより、手作業では膨大な時間と手間がかかるプロセスを自動化することができました。
さらに、ユーザーに対しては24時間365日、迅速で質の高いフィードバックを提供できるようになったのです。

このように、LステップのWebhook連携は、アイデア次第で様々な外部サービスと繋がり、ビジネスの可能性を飛躍的に高める強力な機能なんです！

AIとノーコードで、あなたの「やりたい！」を実現しよう！

AIチャットボット型支援サービス開発ストーリー、いかがでしたか？

この挑戦で私たちが掴んだのは、「AIや各種ツールは、専門知識がなくても、顧客の『困った！』を解決したいという熱意とアイデアがあれば、強力なビジネスの武器になる」という確信です。

LINE、Lステップ、Make、そしてAI。

これらは、あなたの会社の「もっとこうしたい」「この課題を解決したい」という想いを形にする、心強い味方です。この記事を読んで「自社でも応用できるかも！」と、少しでもワクワクしていただけたら嬉しいです。

ちなみに、今回大活躍したLステップは、アンケート機能や予約システム連携など、アイデア次第でさらに多様な活用が可能です。
より詳しいLステップの活用法については、こちらの記事も参考にしてみてくださいね。

この記事が、あなたの新しい一歩を踏み出すきっかけになることを願っています。