はじめに：採用サイトにAIチャットを入れてみたかった
応募者の「ちょっと聞きたい」に、すぐ応えられる採用サイトをつくりたい。
その想いから、AIチャット導入を検討し始めました。
よくある質問（FAQ）を自動応答できれば、問い合わせ対応の工数も減らせますし、応募前に不安を解消できるなら、コンバージョン率にも良い影響があるはず。
「じゃあ、どのAIを使おう？」
ここから、“AIチャット選びの旅”が始まりました。
まずは気になるAIを手当たり次第にテスト
社内で検討したAI候補は以下のとおりです：
- ChatGPT（OpenAI）
- Claude 3（Anthropic）
- Gemini（Google）
- Grok（xAI / Elon Musk）
- Notion AI（社内ツール連携）
- Bing Chat（Microsoft）
それぞれのAIに、以下のような質問を投げて回答を比較しました：
「会社の休日制度はどうなっていますか？」
「応募から面接までの流れを教えてください」
「エントリーフォームに添付できるファイル形式は？」
実際にやってみて分かった、“使えるAI”と“惜しいAI”
最初に分かったのは、日本語での自然なやり取りに強いAIは限られているということ。
- Claude → 長文は得意だけど、固有情報の理解に弱い
- Bing Chat → 会話がWeb検索に寄りすぎて脱線しがち
- Grok → API非公開のため実装が困難
- Notion AI → チャットボット用途としては不向き
また、使いやすさや柔軟性、実装の現実性も踏まえると
実用レベルで採用サイトに“本当に使える”と思えたのは、2つだけでした。
テストを重ねた結果、最後まで候補に残ったのがこの2つ：
- ChatGPT（GPT-4）
- Gemini（Google製AI）
どちらも自然なやり取りができ、高性能で、導入実績も豊富。
特に日本語でもかなり安定した応答が得られ、操作性やカスタマイズ性にも信頼感がありました。
以下は社内評価の一部です：
テストを重ねた結果、最後まで候補に残ったのがこの2つ：
- ChatGPT（GPT-4）
- Gemini（Google製AI）
どちらも自然なやり取りができ、高性能で、導入実績も豊富。
特に日本語でもかなり安定した応答が得られ、操作性やカスタマイズ性にも信頼感がありました。
社内で評価した際の印象としては、ChatGPTはやや硬めの文体になりやすく、質問の仕方によってブレが出やすいところが気になりました。
一方、Geminiは文体が柔らかく、読みやすい印象で、回答にも一定の一貫性が感じられました。
実際に社内のテスターからも、「ChatGPTはちょっと堅い」「答えがずれることがある」という声が出る一方で、Geminiには「話しかけやすい感じ」「自然に使える」という好反応が集まりました。
補足：導入には独自の工夫も
実はこのAIチャット導入、
ただ「どれが良さそうか」を比べただけではありません。
社内では細かな設定や検証プロセスを重ね、
実際の運用を想定したシナリオテストを何十パターンも作成。
その結果、「この2つだけは“本当に現場で使える”と判断できた」のです。
設定や調整の詳細は公開していませんが、
実際には“ちょっと工夫のいる使い方”をしています。
次回予告：「ChatGPTなら完璧だと思った。でも精度の壁にぶつかった」
最初は「ChatGPTで決まりだろう」と思っていました。
しかし実際に試してみると、テスターたちから意外な反応が…。
「なんかちょっと違和感ある」
「質問にちゃんと答えてるようで、ズレてる気がする」
第2回では、ChatGPTでの試行錯誤や、精度向上のために行った工夫、
そして導入を見直すきっかけとなったエピソードをご紹介します。