企業向けAIチャットボット比較16選 | 事例・選び方も解説【2026年最新版】
O!Product編集部
miiboの導入事例
サービス詳細導入企業｜株式会社マネーフォワード
LPの"小さな疑問"を拾う。マネーフォワードがmiiboで実現した、問い合わせ前のユーザー接点
掲載日: 2026/4/24
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課題・目的
1
料金体系が複雑でユーザーがその場で確認できる手段が必要だった
2
LP上でユーザーの疑問をその場で解消し、資料ダウンロードや問い合わせ・登録といった導線に自然につなげること
導入後の効果
1
料金ページでのAI質問解決率 約80% を達成
2
繁忙期には月間 数千名 のユニークユーザーがチャットを利用
3
問い合わせフォームには上がらなかった"小さな疑問"が可視化され、LP改善に活用
まとめ
マネーフォワードは、複雑な料金プランへの疑問をLP上で解消するため、過去2度のチャットボット導入の挫折を経て生成AIの精度向上を機にmiiboを導入した。決め手は「Web上で接客する」用途に合致したこと、コスト面、LLMの選択柔軟性、日本語サポートの充実だった。導入後、料金ページでのAI質問解決率約80%を達成し、繁忙期には月間数千名のユニークユーザーが利用。従来の問い合わせフォームには上がらなかった「小さな疑問」が可視化され、LP改善に活用されている。
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導入事例の詳細
導入前の課題
料金体系が複雑でユーザーがその場で確認できる手段が必要だった
導入の目的
LP上でユーザーの疑問をその場で解消し、資料ダウンロードや問い合わせ・登録といった導線に自然につなげること
導入後の効果
料金ページでのAI質問解決率 約80% を達成
繁忙期には月間 数千名 のユニークユーザーがチャットを利用
問い合わせフォームには上がらなかった"小さな疑問"が可視化され、LP改善に活用
導入の決め手
やりたいことに合っていたこと
コスト面で導入しやすかったこと
LLMを選べる柔軟性があったこと
日本語でサポートを受けられたこと
導入のプロセス
導入を決めてからリリースまでは1〜2か月。設定は渡會氏が担当し、LP実装はエンジニアに依頼。セキュリティチェックやリーガル対応に多くの時間をかけた。
活用方法
正確性が求められる料金情報はプロンプト、その他はナレッジで管理を分離。発話ログをSlack連携＋AI要約し、ナレッジを継続的に改善するサイクルを構築。
今後の展望
データまわりを整備し、AIが答えられなかった質問に対してよりリアルタイムにアクションできるようにしたい。見込み度の高い質問に対してオンライン予約導線を出すなど、エスカレーションの方法を工夫したい。
サービス概要
プロダクト説明
miibo（ミーボ）は、会話型AIをノーコードで簡単に構築から運用まで行えるプラットフォームです。最新のLLM（大規模言語モデル）を活用し、AIと会話できるアプリケーションを手軽にカスタマイズできます。既存データベースやお使いのコミュニケーションツールと連携することで、実用性の高い対話型AIを開発できます。
導入企業情報
株式会社マネーフォワード
従業員数
1,001名以上
上場の有無
上場
所在地
東京都
事業内容
プラットフォームサービス事業
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サービス概要
プロダクト説明
miibo（ミーボ）は、会話型AIをノーコードで簡単に構築から運用まで行えるプラットフォームです。最新のLLM（大規模言語モデル）を活用し、AIと会話できるアプリケーションを手軽にカスタマイズできます。既存データベースやお使いのコミュニケーションツールと連携することで、実用性の高い対話型AIを開発できます。
導入企業情報
株式会社マネーフォワード
従業員数
1,001名以上
上場の有無
上場
所在地
東京都
事業内容
プラットフォームサービス事業
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