「社内の問い合わせ対応が重い。AIのFAQボットを入れれば減るらしい」。そう聞いて比較記事を開く。ところが製品欄の料金がどれも「要問い合わせ」で、結局いくらかかるのか分からないまま閉じる。心当たりのある方は多いはずです。
社内FAQボットの検討でつまずくのは、たいてい次の3点です。
- 料金の相場が分からない（要問い合わせの製品が多い）
- 製品ごとに課金の仕組みが違って比べられない
- 「入れたのに誰も使わなかった」と聞いて踏み切れない
この記事では、主要12製品の料金を公式サイトに公開された数字だけで整理し、次のことに答えます。
- 主要12製品の料金と、非公開製品を「何で課金されるか」で見分ける軸
- ChatGPTで自作すれば足りるのか／製品を買うべきか
- 導入後に使われなくなる4つの原因と、その防ぎ方
Saix自身、社内マニュアルをAIに読ませたFAQボットを日々の業務で使っています。作った側であり使っている側でもある立場から、カタログには載らない部分まで書きます。
社内FAQボットは、製品の精度そのものより「読ませる文書が一つに定まっているか」と「更新を続ける人がいるか」で成否が決まります。まず自社の想定利用人数と想定Q&A件数の2つを決めてから、比較に入るのが近道です。
まず自分たちで作る手順から知りたい方は、次の記事が参考になります。
監修者
株式会社Saix 代表取締役
東証プライム上場企業含む100社以上のAI導入支援｜リクルートでのAI推進・新卒マニュアル制作経験を経て、Webサイト「AIマニュアル研究所」を運営｜YouTubeメディア「かいちのAI大学」4.8万人。
AI FAQボットとは何か
AI FAQボットとは、社員や顧客からの質問に対し、あらかじめ用意したQ&Aや社内文書をもとにAIが自動で回答する仕組みです。「経費精算の締め日はいつですか」と話し言葉で聞けば、担当者に確認しなくてもその場で答えが返ってきます。
検討を始める前に、ひとつ混乱を解いておきます。「AI-FAQボット」は、株式会社L is Bが提供する製品の固有名でもあります。検索結果には、一般名詞としての解説記事と、この製品の公式ページが混在します。
本記事では前者、つまり「AIで社内FAQに自動回答させる仕組み全般」を指して使います。L is B社の製品は、比較対象の一つとして扱います。
FAQシステム・社外向けチャットボットとの違い
似た言葉が3つ並ぶので、役割で切り分けます。
| 種類 | 誰の質問に答えるか | 答え方 | 向いている用途 |
|---|---|---|---|
| FAQシステム | 主に社外（顧客） | Q&A一覧を検索して読ませる | 公開ヘルプページ・問い合わせ削減 |
| 社外向けチャットボット | 顧客・見込み客 | 対話形式で回答＋有人に引き継ぐ | カスタマーサポート・受注前の質問 |
| 社内FAQボット（AI FAQボット） | 自社の社員 | 社内文書を根拠に対話で回答 | 情シス・人事・総務への問い合わせ削減 |
大きな違いは「何を根拠に答えるか」です。社外向けは公開情報を扱えばよい。一方で社内向けは、就業規則・経費規程・システム手順書といった非公開の社内文書を読ませることになります。
そのため社内向けの製品は、学習データの管理やアクセス権限、Teams・Slackとの連携に重きが置かれています。顧客向けの製品をそのまま社内に転用すると、この部分で行き詰まります。
社内向けの仕組みをどう組み立てるかから整理したい場合は、AI FAQで社内問い合わせを減らす仕組みの全体像を先に押さえておくと、製品を比べる軸が決めやすくなります。
タイプは3つ｜どれを選ぶかで工数が変わる
製品を比べる前に、方式の違いを押さえてください。ここを間違えると、導入後の運用工数が数倍変わります。
1. シナリオ型（選択肢を押していく方式）
「経費について」「有給について」といった選択肢を社員がクリックしていき、あらかじめ決めた分岐の先に答えを表示します。AIによる文章理解を使わないため、想定外の聞き方には答えられません。安価で、質問のパターンが少ない業務なら十分機能します。
2. AI検索型（Q&Aを登録して自然文で引く方式）
Q&Aのペアを登録しておき、社員が自由な言い回しで質問すると、AIが意味の近いQ&Aを探して返します。「経費の締め切りっていつだっけ」でも「精算の期限を教えて」でも、同じ答えにたどり着きます。
Q&Aを何件つくれるかが成否を分ける方式で、社内FAQボットの主流です。
3. 生成AI・RAG型（社内文書をそのまま読ませる方式）
Q&Aを人が作るのではなく、マニュアルや規程のファイルをそのまま読み込ませます。質問のたびにAIが該当箇所を探して文章で回答する、RAG（検索拡張生成）と呼ばれる仕組みです。
Q&A作成の工数が要らない代わりに、元の文書が古い・散らかっていると、そのまま古い答えが返ってきます。導入のハードルは低く見えて、実は元データの整備が最大の作業になります。
例えば、社内規程がPDFで20本、Wordで15本、SharePointの深い階層にあり、しかも改定前の版が混ざっているとします。この状態でRAG型を入れると、AIは古い規程を根拠に自信満々で回答します。
方式の選定より先に、この整理から手をつけるかどうかで結果が変わります。
この整理そのものをどう進めるかは、散らばった文書の棚卸しから仕組み化までの手順で順を追って解説しています。
うちの社内FAQは、ベクトルDBを使わずにマニュアル全件を要点まで圧縮して、丸ごとAIに渡しています。数十本の規模なら、こっちの方が作りも更新もシンプルです。正直、最初から凝った検索基盤を組む必要はありません。
料金の実態｜公開しているのは12製品中5製品だけ
比較記事を何本読んでも料金が分からないのには、理由があります。社内FAQボットの主要製品は、料金を公開していないものが半数以上を占めるためです。実際に公式サイトを1件ずつ確認したところ、金額を明記していたのは次の5製品でした。
| 製品 | 初期費用 | 月額（公式表記） | 無料トライアル |
|---|---|---|---|
| ChatPlus | 0円 | 1,980円〜88,000円（プランによる） | 10日間 |
| RICOH Chatbot Service | 記載なし | 18,000円〜 | 30日間 |
| AI-FAQボット（L is B） | 記載なし | 30,000円（Q&A100問まで）〜120,000円（1,000問まで） | 30日間・100問まで |
| ヘルプドッグ | 100,000円（税別） | 39,800円／59,800円（税別） | 記載なし |
| HiTTO | なし（公式明記） | 非公開（利用者数に応じた月額） | 記載なし |
※本記事の料金はすべて各社公式サイトの記載（2026年7月時点）にもとづきます。プラン改定により変わる場合があるため、検討時は必ず公式サイトで最新の条件をご確認ください。
残る7製品は、いずれも「要問い合わせ」です。検索で出てくる「初期10万円・月額5万円」といった数字は、第三者サイトの情報。公式に確認できないものが混ざっているので、商談の前提にするのは危険です。
比べられない本当の理由は「課金軸が違う」こと
金額が分かっても比較しにくいのは、何に対してお金を払うのかが製品ごとにバラバラだからです。整理すると4種類あります。
| 課金軸 | 意味 | 該当例 | 高くつきやすいケース |
|---|---|---|---|
| Q&A件数 | 登録した質問数の階段で上がる | AI-FAQボット、WisTalk | 質問の種類が多い（総務・人事・情シスを1つに集約する等） |
| 利用人数 | 社員数に比例 | HiTTO、HRBrain | 社員数が多い。逆に少人数なら安く収まる |
| 定額（無制限） | 人数・件数を問わず固定 | ヘルプドッグ、ふれあいコンシェルジュ | 小規模だと割高になりやすい |
| 機能プラン | 使う機能の範囲で決まる | ChatPlus、RICOH | 生成AI機能を使うと一気に上がる |
つまり「うちは社員が多いのか、質問の種類が多いのか」で最適な製品が変わります。
従業員50名でQ&Aを200問用意するなら、人数課金の製品は安く収まりやすい。一方、Q&A件数課金の製品では上位プランに乗ります。
逆に社員300名で質問が経費精算まわりの30問だけなら、件数課金の下位プランが圧倒的に安くなります。
見積もりを取る前に、この2つの数字（想定利用人数・想定Q&A件数）を自社で決めておきます。そうすると、商談で確認すべき点が絞れます。
主要12製品の比較｜社内特化型と両対応型で分ける
社内利用を前提に、公式サイトの情報で整理しました。料金が非公開のものは、正直に「非公開」と記載しています。
| 製品 | タイプ | 料金 | Teams / Slack連携 | 特徴 |
|---|---|---|---|---|
| HiTTO | AI型（社内特化） | 非公開・初期費用なし | あり | 人事・総務の問い合わせに特化。質問数での課金なし |
| PKSHA AI Helpdesk | 生成AI・RAG型 | 非公開 | Teams上で完結 | SharePoint文書を参照。対話ログからFAQを自動生成 |
| WisTalk | AI検索＋生成AI | 非公開（Q&A件数の従量） | あり | Q&Aテンプレート1,700件以上を提供。部門追加は追加料金なし |
| 社内問い合わせさくらさん | 生成AI型 | 非公開 | Slack / Teams | 文書・動画・Webから学習。申請書の下書きまで代行 |
| HRBrain AIチャットボット | AI型 | 非公開（利用人数課金） | あり | 人事・労務の問い合わせに特化 |
| ふれあいコンシェルジュ | FAQ＋RAG | 非公開（定額・人数無制限） | あり | ファイルからFAQ素案を自動生成 |
| AI-FAQボット（L is B） | AI検索型 | 月3万円〜12万円 | Teams / Slack / LINE WORKS等 | Q&A表を登録する方式。事前の学習作業が不要 |
| RICOH Chatbot Service | AI型＋生成AI | 月18,000円〜 | あり | 社内外の両対応。30日間の無料トライアル |
| ChatPlus | シナリオ〜生成AI | 月1,980円〜88,000円 | あり | 最安値帯。小さく試すのに向く |
| ヘルプドッグ | FAQサイト＋AI | 初期10万円＋月39,800円〜 | あり | FAQ記事数・ユーザー数が無制限 |
| Helpfeel | 意図予測検索＋RAG | 非公開 | あり | 検索の当たりやすさを重視した設計 |
| sAI Chat | AI型 | 非公開（初期＋月額） | あり | 類似表現を事前学習。運用サポート込み |
従業員規模別の現実解
掲載されている導入事例は大手企業に偏りがちですが、選べる製品は規模で変わります。
従業員50名まで：まずは料金が公開されていて、無料トライアルがある製品で小さく試すのが現実的です。ChatPlus、RICOH Chatbot Service、AI-FAQボットは、いずれも試用できます。
この規模で初期費用100万円級の商談に入るのは、投資回収の面でも合いません。
従業員50〜300名：質問が人事・総務・情シスに分かれてくる規模です。Q&A件数が増える前提なら、人数課金または定額の製品が読みやすくなります。
ここでQ&A件数課金の製品を選ぶと、質問を増やすほど料金が上がるため、育てる方向と料金が逆を向きます。
従業員300名以上：既存のTeams / SharePointの資産を活かせるかが焦点です。PKSHAのようにTeams上で完結する製品は、社員に新しい画面を覚えさせずに済むぶん、定着で有利になります。
- 増えるのは「社員数」か「質問の種類」か？ — 社員数が増えるなら人数課金、質問の種類が増えるなら件数課金を避け、定額（無制限）が読みやすい。
- Teams・Slackで完結させたいか？ — はいなら、連携が明記された製品だけに絞る（別画面は使われない最大要因）。
- 更新オーナーを1人置けるか？ — 置けないなら、運用サポート込みの製品にするか、まず自作で小さく検証する。
ChatGPTで自作すれば足りるのか
比較記事はどれも「どの製品を買うか」から始まります。でもそもそも買う必要があるのかを先に判断してください。ChatGPTのGPTs機能やDifyを使えば、社内文書を読ませたFAQボットを費用ゼロに近い形で作ることは、実際に可能です。
自作で足りるケース
次の条件がそろうなら、まず自作で始めるのが合理的です。
- Q&Aが30〜50問程度で収まる（1業務・1部署に絞れる）
- 利用者が特定部署の十数名で、全社展開の予定が当面ない
- 読ませる文書に、給与・人事評価などの機微情報が含まれない
- 社内に、月に数時間なら手を動かせる担当者がいる
Saixでは、社内マニュアルをAIに読ませたFAQボットを実際に自社で運用しています。マニュアルは67本。社員が日本語で質問すると回答が返り、回答の下には必ず「参考にした資料」のリンクが表示されるようにしています。
AIの答えをうのみにせず、出典から元資料をたどって最終確認する。この運用が前提です。特別なパッケージを買わなくても、この形までは自力で到達できます。
自作で怖いのは精度より請求額なんですが、私たちは1問ごとのAPI代を円で記録して、月3,000円に達したら自動で止まるようにしています。上限を先に決めてしまえば、自作は十分に現実的な選択肢です。
SaaSを買うべきケース
一方、次のどれかに当てはまるなら、製品を検討する段階です。
- 全社（100名以上）に展開し、利用状況を管理したい
- 就業規則・給与規程など、アクセス権限を分けるべき文書を含む
- Q&Aが数百問規模になり、更新の担当者を明確に立てる必要がある
- 社内にメンテナンスを続けられる担当者がいない（運用サポートを買う）
- Teams・Slackに組み込み、社員が別画面を開かずに使える状態にしたい
判断の分かれ目は「Q&Aの件数」ではなく「権限管理と、続ける人がいるか」です。ツールの費用より、更新が止まったFAQのほうが高くつきます。
買うか自作かを決める前に一度試したい方は、社内FAQチャットボットを生成AIで作る手順で必要な作業量を見積もってから判断すると、商談での質問も具体的になります。
導入したのに使われなくなる4つの原因
社内FAQボットで最も多い失敗は、稼働しないことではありません。稼働しているのに、誰も使わなくなることです。原因はほぼ4つに集約されます。
原因1：元データが散らかっていて、回答が信用されない
AIの回答精度は、読ませた文書の質でほぼ決まります。改定前の規程、下書きのまま残ったメモ、同じ内容の別バージョン。これらが混ざっていると、AIは古い情報を根拠に自信を持って答えます。一度でも間違った案内をされた社員は、二度と使いません。
Saixでも同じ問題に突き当たりました。社内マニュアルを「元原稿のMarkdown」と「配布用のHTML」の二重管理にしていたのです。加筆が全部HTML側に入り、元原稿は古い下書きのまま化石になっていました。
内容の濃さはHTML側の3〜5倍。そこで2026年7月に元原稿46本・PDF 38本を削除し、「1マニュアル＝HTML 1本」に一本化しました。
FAQボットを入れる前に、正しい文書がどれか一つに決まっている状態を作る。これが最初の作業です。
読ませる文書そのものを整える工程については、社内マニュアルをAIで作る方法と運用設計で、作成から更新までの流れをまとめています。
原因2：導線が別画面にある
どれだけ精度が高くても、社員が「専用サイトを開いてログインする」必要があるなら、隣の席の同僚に聞くほうが速くなります。Teams・Slackなど、社員が毎日開いている画面の中で完結させてください。
製品比較でTeams / Slack連携を必ず見るのは、この一点のためです。
専用サイトを開かせた時点で負けです。私たちは社員が毎日開く画面のサイドバーに「AIに聞く」を常設して、マニュアルを探す動線そのものを無くしました。探させる仕組みは、精度が高くても使われません。
原因3：Q&Aの数が足りず、答えられない質問が多い
最初の数回で「わかりません」が続くと、社員はもう戻ってきません。当社代表の杉田は、社内の問い合わせをAIに任せる手順として、次の5つを挙げています。
- よく来る質問を30個書き出す（この上位30個で問い合わせの大半を占める）
- 答えの元になる資料を1か所に集める
- AIに下書きを作らせ、人が正解を確定する
- 聞ける場所を1つに決める
- 答えられなかった質問を毎週足していく
完璧な網羅を目指して着手が遅れるより、30問で始めて毎週足すほうが定着します。
原因4：更新の担当者が決まっていない
「気づいた人が直す」は、結局だれも直しません。更新オーナーを1人決め、答えられなかった質問のログを見て毎週追加する。この作業が回っている限り、FAQボットは古くなりません。担当者の役割は「質問に答える人」から「答えを整える人」に変わります。
製品選定でつい「回答精度の高さ」を比べたくなりますが、社内FAQボットの成否を分けるのは精度ではなく「Q&Aを更新し続ける人がいるか」です。精度99%のツールも、更新が止まれば3か月で古い情報を自信満々に返し始めます。製品を絞り込む前に、更新オーナーを1人置けるかどうかを先に確かめるほうが、選定は早く正確になります。
毎週の追加分については、生成AIで質問と回答の原稿を作る方法を使えば、下書きづくりまでは任せられます。
よくある質問
Q. 社内規程を学習させて、情報漏洩の心配はありませんか
製品を選ぶ際は、学習データが外部のAIモデルの再学習に使われない契約になっているかを必ず確認してください。
加えて、社内側の対策として「そもそも読ませない情報」を決めることが有効です。給与・人事評価・顧客の個人情報などは、FAQボットに読ませる文書から外し、別の場所で管理します。
読ませる前に一度目視でスキャンする運用にしておくと、事故の大半は防げます。
Q. Q&Aは何件用意すればいいですか
最初は30問前後で十分です。問い合わせの多くは同じ質問の繰り返しなので、上位の質問を押さえておけば、その大半をカバーできます。運用しながら「答えられなかった質問」を毎週足していけば、必要な件数は自然に決まります。
最初から数百問を用意しようとすると、作りきる前に息切れします。
Q. 無料で試せる製品はありますか
無料トライアルを公式サイトで案内しているのは、次の3製品です。
- ChatPlus（10日間）
- RICOH Chatbot Service（30日間）
- AI-FAQボット（30日間・100問まで）
まずは1業務ぶんのQ&Aを入れて、実際の質問が拾えるかを確かめてください。
まとめ
AI FAQボットの選定でつまずくのは、料金が非公開の製品が多いからです。しかも課金軸（Q&A件数・利用人数・定額・機能プラン）がバラバラで比較できません。
見積もりを取る前に、自社の想定利用人数と想定Q&A件数の2つを決めておきます。この2つが決まると、候補をかなり絞り込めます。
そして製品選びより先に、読ませる文書が一つに定まっているかを確認してください。散らかった元データにAIをかぶせても、古い答えが返ってくるだけです。回答に出典が表示され、社員が元資料までたどれる状態になって初めて、FAQボットは信用されます。
進め方としては、まず1業務・30問の叩き台から始めるのが確実です。作り方の手順は社内FAQをAIで作る方法で詳しく解説しています。「自作で足りるのか、製品を入れるべきか」を見立てたい方もいるはずです。
自社の文書量やセキュリティ要件を踏まえ、AIマニュアル（作成代行・伴走コンサル）から相談できます。
結論：AI FAQボットは、製品スペックの比較より「読ませる文書が一つに定まっているか」と「更新オーナーがいるか」で成否が決まります。見積もりの前に想定利用人数と想定Q&A件数の2つを決め、まず1業務・30問の叩き台で実際に使われるかを確かめるのが最短です。
- 料金を公開しているのは12製品中5製品。課金軸（Q&A件数／利用人数／定額／機能）がバラバラで比較しにくい
- 見積もりの前に「想定利用人数」と「想定Q&A件数」の2つを自社で決める
- 製品選びより先に「読ませる文書を一つに定める」。自作で足りるかは、権限管理と更新担当がいるかで決まる
