チャットボットの開発において、オープンソースツールの活用は自由度の高いカスタマイズとコスト削減を実現する有力な選択肢です。Rasa、Botpressなど多様なツールが提供されており、企業のニーズに応じて最適なものを選択できます。
オープンソースを活用すれば、独自の機能を追加したオリジナルのチャットボットを構築できる反面、セキュリティ管理やメンテナンス対応、専門知識の習得などが課題です。
本記事では、おすすめのオープンソースツール11選とともに、開発のメリット・デメリットを詳しく解説し、自社に適したチャットボット開発の判断材料を提供します。効果的なチャットボット運用を目指す企業担当者必見の内容です。
目次
オープンソースチャットボットとは
オープンソースチャットボットとは、ソースコードが公開されており誰でも自由に利用・改変できるチャットボットシステムのことです。通常のチャットボットのように、人間との自然な会話を実現する点は変わりませんが、オープンソースの特性により、企業や開発者が独自のニーズに応じてプログラムを自由にカスタマイズできる点が特徴です。
オープンソースの仕組みでは、ソフトウェアの設計図にあたるソースコードが一般に公開されているため、世界中の開発者がコードの閲覧や修正、機能追加を行えます。共同貢献のモデルのため、透明性の高い開発プロセスが実現し、セキュリティ面での検証も容易です。
このような特性から、オープンソースチャットボットは柔軟性とコスト効率を重視する企業にとって有力な選択肢の一つです。
チャットボットの開発におすすめのオープンソースツール11選
自然言語処理に強いもの、マルチプラットフォーム対応に優れたもの、初心者でも扱いやすいものなど、各ツールには独自の強みがあります。機能性と実用性を兼ねそなえたおすすめのオープンソースツール11選について解説します。
Rasa
（https://legacy-docs-oss.rasa.com/docs/rasa/）
Rasaは、Python言語で開発された対話管理機能を持つオープンソースチャットボットフレームワークです。Rasaの特徴は、自然言語理解(NLU)と対話管理の2つの機能を統合している点で、複雑な会話フローにも柔軟に対応できる設計です。
ストーリー駆動型のアプローチを採用しており、YAMLファイルで会話のシナリオを定義すれば、機械学習が自動的に対話パターンを学習して最適な応答を生成します。
セキュリティとプライバシーを重視する企業にとって重要なRasaのメリットは、オンプレミス環境で完結できる点です。すべてのデータと運用を自社内で保持できるため、機密情報を扱う業務でも安心して活用できます。
クラウドサービスへのデータ送信が不要なため、金融機関や医療機関など厳格なデータガバナンスが求められる分野でも導入しやすい特性を持っています。ただし、以前提供されていたGUIツール「Rasa X Community Edition」は2022年6月にメンテナンスが終了しているため、現在は主にコードベースでの開発が中心です。
Botpress
BotpressはNode.js環境で動作するビジュアルフロー設計とコード拡張を組み合わせたオープンソースチャットボット開発プラットフォームです。特徴として、GUI(グラフィカルユーザーインターフェース)を使った直感的な会話フロー設計と、JavaScriptによる高度なカスタマイズを両立している点があり、ノーコードとローコードのハイブリッド開発を可能にしています。
非エンジニアでも基本的な対話設計ができる一方、開発者はJavaScriptで複雑なロジックを実装して機能を拡張できます。マルチチャネル対応も充実しており、LINEやSlack、Facebook Messenger、Microsoft Teamsなど主要なメッセージングプラットフォームに標準で対応しているため、顧客接点を一元管理できる点もメリットです。
さらに注目すべきは、独自開発のLLMエンジン「LLMz」を搭載している点です。LLMエンジンにより、外部ツールとの連携やコード実行といった高度な処理を実現でき、単純な問答応答を超えた業務自動化やタスク実行が可能なチャットボットを構築できます。
Botkit
（https://github.com/howdyai/botkit）
BotkitはXOXCO社が開発したオープンソースのチャットボット開発ツールキットで、GitHubから無料で入手できます。もともとSlackでの利用に特化して設計されたツールですが、現在ではFacebookメッセンジャーやTwilioをはじめとする多様なメッセージングプラットフォームに対応しており、汎用性の高いフレームワークへと進化しました。
特筆すべき機能として、IBMが開発した高度な人工知能システムであるIBM Watsonとの連携機能があります。IBM Watsonとの統合により、自然言語処理や機械学習の能力を大幅に強化でき、単純なキーワードマッチングを超えた文脈理解や感情分析などの高度な対話処理が実現できます。
JavaScriptの知識があれば比較的容易に実装でき、豊富なサンプルコードとアクティブな開発者コミュニティのサポートも受けられるため、初めてオープンソースチャットボットに取り組む開発者にとっても導入しやすい選択肢です。
OpenDialog
OpenDialogは企業向けに特化した会話体験設計プラットフォームで、複雑なビジネス要件に対応できる高度なオープンソースチャットボット構築ツールです。
中核となる「OpenDialog Studio」は、GUIベースの会話設計ツールで、複雑な対話フローやシナリオを視覚的にデザインできます。ドラッグ&ドロップ操作で会話の分岐や条件設定が可能なため、プログラミング知識がなくても本格的な対話設計が実現できます。
さらに、柔軟なNLU(自然言語理解)プラグイン設計を採用しており、企業の特定ニーズに応じて自然言語処理エンジンのカスタマイズや、外部のAIサービスとの統合が可能です。金融機関や大規模小売業などエンタープライズ要件が厳しい業界でも導入できるセキュリティ基準とスケーラビリティをそなえています。
Claudia Bot Builder
（https://claudiajs.com/claudia-bot-builder.html）
Claudia Bot BuilderはClaudia.jsの拡張ライブラリとして開発されたオープンソースツールで、AWS Lambda上でサーバーレス環境のチャットボットを効率的に構築できるプラットフォームです。
Facebook Messenger、Telegram、Skype、Slackスラッシュコマンド、Twilio、Kik、GroupMeなど主要なメッセージングサービスに幅広く対応しており、複数チャネルへの展開が可能です。
Claudiaが各プラットフォームに必要なWebhookの設定を自動的に行い、アクセス権限の構成手順もガイドしてくれるため、開発者はインフラ管理に時間を取られることなく、すぐに開発に着手できます。
さらに、メッセージングワークフローを大幅に簡素化する機能も備えており、異なるプラットフォームから送信される多様な形式の受信メッセージを統一的な共通フォーマットに自動変換することが特徴です。プラットフォームごとに個別の処理ロジックを書く必要がなくなり、開発効率が飛躍的に向上します。
ChatScript
（https://github.com/ChatScript/ChatScript）
ChatScriptはC++言語で開発された高速なルールベースの対話エンジンで、人間らしい自然な会話を実現することに特化したオープンソースチャットボットフレームワークです。ChatScriptの優れた性能は、人工知能の対話能力を競うLoebner賞で複数回受賞している実績が証明しており、特に雑談対応やゲーム内のNPC(ノンプレイヤーキャラクター)の制御など自由度の高い会話シーンで強みを発揮します。
C++で実装されているため動作が軽量かつ高速で、限られたリソース環境でも快適に動作します。また、決定論的な対話制御が得意な特性があり、同じ入力に対しては常に同じ応答を返すため、予測可能で一貫性のある対話フローを設計できる点も特徴です。
Tock
（https://github.com/theopenconversationkit/tock）
Tockはフランス国鉄(SNCF)が開発した、エンタープライズグレードのオープンソース会話型AIプラットフォームで、大規模な顧客対応システムでの実績に裏打ちされた信頼性の高いチャットボット構築ツールです。会話ストーリーの設計機能や詳細な分析ダッシュボードを標準搭載しており、ビジネス要件を満たす本格的な対話システムを開発できます。
技術面での柔軟性も大きな特徴で、Kotlin、Node.js、Python用の会話DSL(ドメイン固有言語)を提供しているため、開発チームが得意とする言語環境で効率的に実装できます。加えて、REST APIを通じた外部システムとの連携も容易です。
対応チャネルの幅広さも魅力で、テキストと音声の両方に対応した多数のプラットフォームに接続できます。さらに、ReactやFlutterを使ったカスタムWeb/モバイルアプリケーション用のツールキットも提供されており、独自のユーザーインターフェースを構築することも可能です。
COTOBA Agent OSS
（https://github.com/cotobadesign/cotoba-agent-oss/）
COTOBA Agent OSSは日本で開発された国産のオープンソース対話エンジンで、深層学習による自然言語理解(NLU)と従来のAIML技術を融合させた独自のアーキテクチャを採用しています。
日本語の複雑な言語構造やあいまいな表現に特化して最適化されているため、日本語チャットボットの開発において海外製ツールよりも高い精度を発揮します。同時に英語にも対応しているため、グローバル展開を視野に入れた企業でも活用が可能です。
ライセンス面での安心感も魅力で、商用利用が自由なMITライセンスを採用しているため、企業が自社サービスに組み込む際のライセンス料負担や法的リスクを心配する必要がありません。
軽量設計でありながら高精度な対話処理を実現しており、特にBtoBや行政機関での導入案件に適した特性を持っています。官公庁や自治体では情報セキュリティやデータガバナンスの要件が厳しいため、オンプレミス環境で完結できる国産オープンソースの特徴はアドバンテージです。
BotMan
BotManは世界で最も広く利用されているPHP製の無料オープンソースチャットボット開発フレームワークで、PHPエンジニアが既存のスキルセットを活かして効率的にチャットボットを構築できる環境を提供します。
次にあげるグローバルで利用される主要なメッセージングプラットフォームに幅広く対応しており、単一のコードベースから複数チャネルへの同時展開が可能です。
- Slack
- Telegram
- Microsoft Bot Framework
- Nexmo
- HipChat
- Facebook Messenger
BotManの最大の強みは、フレームワーク非依存型の設計思想にあります。LaravelやSymfony、Slimといった既存のPHPフレームワークと組み合わせて利用できるだけでなく、フレームワークを使わないPHPプロジェクトにも簡単に統合できます。企業が運用している既存のWebアプリケーションやCMSにチャットボット機能を追加する際、システム全体を作り直す必要がありません。
Golem
（https://github.com/golemhq/golem）
GolemはPython言語で開発されたシンプルかつ効率的なオープンソースチャットボットフレームワークで、開発とテストの両面で使いやすさを追求した設計が特徴です。
Pythonの可読性の高い文法と豊富なライブラリエコシステムを活用できるため、機械学習やデータ処理との親和性が高く、AI機能を統合したチャットボット開発に適しています。
Golemの特徴の一つは、独自開発のWeb GUIを標準搭載している点です。GUIにより、コマンドラインに頼らずにチャットボットの動作テストやデバッグが視覚的に行えるため、開発サイクルを短縮できます。
また、Facebook MessengerやTelegramなど主要なメッセージングプラットフォームとの連携機能もそなえており、複数チャネルでの展開が可能です。クロスプラットフォーム対応も充実しており、Linux、Windows、macOSのいずれの環境でも動作するため、開発チームの既存インフラに合わせて柔軟に導入できます。
DeepPavlov
DeepPavlovはディープラーニング技術を活用したオープンソースNLP(自然言語処理)フレームワークで、エンドツーエンドの対話システムや本格的なチャットボット開発に特化しています。
学術研究レベルの先進的な技術を実用システムに応用できる点が特徴で、開発者だけでなくNLP研究者にとっても実験と実装を両立できる包括的なツールです。技術面では、BERTをはじめとする最新のディープラーニングモデルを標準でサポートしており、テキスト分類、固有表現抽出(NER)、質問応答(Q&A)、感情分析などさまざまなNLPタスクを高精度で処理できます。
Python環境で動作し、TensorFlowやPyTorchといった主要な機械学習ライブラリとの互換性も高いため、AI研究の最新成果を迅速にチャットボットに実装したい企業や研究機関に最適なプラットフォームです。
オープンソースを活用してチャットボットを開発するメリット
オープンソースツールを使ったチャットボット開発には、商用サービスにはない独自の強みがあります。ソースコードへの完全なアクセスにより、企業固有の要件に合わせた細かな調整が可能になり、ライセンス費用の削減も実現できる点などがメリットです。
オープンソースを活用してチャットボットを開発する2つの重要なメリットについて解説します。
自由にカスタマイズできる
オープンソースチャットボットのメリットは、企業のニーズに合わせて自由にカスタマイズできる柔軟性です。すでに動作するベースプログラムが公開されているため、ゼロから開発する必要がなく、既存のコードを土台として活用できる点で開発のハードルが下がります。
完全な自社開発と比較すれば、開発期間とコストを削減しながら、独自機能を持つチャットボットを構築できます。プログラミングスキルとチャットボットに関する基礎知識があれば、ソースコードを直接編集して機能追加や動作変更が容易に行える点も特徴です。
また、外部ベンダーに依存せず自社でコントロールできるため、機能改善のスピードも速く、競合他社との差別化要素として活用できます。UI/UXデザインから会話フロー、データ管理方法まで、すべての要素を自社判断で最適化できる点が、オープンソース活用の大きな価値です。
オリジナルのチャットボットを作れる
オープンソースを活用すれば、企業独自のブランド価値や業務プロセスを反映した、世界に一つだけのオリジナルチャットボットを創り上げられます。
市販のチャットボットサービスでは、テンプレートや既定の機能範囲内でのカスタマイズに制限されるため、競合他社と似たような対話体験になりがちです。一方で、オープンソースであればソースコードレベルでの改変が可能なため、アイデアと技術力次第で無限の可能性が広がります。
次のようなオリジナリティを持たせられます。
- 自社特有の専門用語や業界知識を深く学習
- 企業のブランドパーソナリティを体現する独自の会話トーン
- 既存の社内システムと深く統合して業務自動化を構築
顧客接点においては、ユーザー体験を徹底的に差別化できるため、ブランドロイヤルティの向上にも貢献します。オープンソースチャットボットは単なるツールではなく、企業の競争優位性を生み出すための戦略的な資産として活用できるのです。
オープンソースを活用してチャットボットを開発するデメリット
オープンソースチャットボットは、セキュリティ管理の責任、継続的なメンテナンス負担、開発リソースの確保、専門知識の必要性など、事前に理解しておくべきポイントは少なくありません。デメリットを正しく把握し、対策を講じる方法について解説します。
セキュリティの脆弱性
オープンソースチャットボットを導入する際、最も注意すべきデメリットがセキュリティの脆弱性リスクです。ソースコードが一般公開されている特性上、システムの内部構造や処理ロジックが誰でも閲覧できるため、悪意のある第三者が脆弱性を発見しやすい環境にあります。
専門知識を持つハッカーであれば、コードを解析してセキュリティホールを特定し、不正アクセスやデータ漏洩の糸口として悪用する可能性が存在します。
対照的に、市販のチャットボットツールは、開発企業が専門のセキュリティチームを配置して継続的な脆弱性診断や対策を実施しているケースが多く、一定のセキュリティ水準が保証されているため比較的安心です。
複数の企業に導入実績があるツールであれば、実運用の中でセキュリティテストが重ねられており、信頼性が検証されていると判断できます。
トラブルやメンテナンス
オープンソースチャットボットを導入した場合、システム運用中に発生するあらゆるトラブルやメンテナンス作業をすべて自社で対応しなければなりません。市販ツールであればベンダーのサポート窓口に問い合わせて解決できる問題も、オープンソースでは自社の技術チームが原因を特定し、修正対応まで完結させる必要があります。
プログラムのバグ修正、セキュリティパッチの適用、ライブラリの更新対応、サーバー障害時の復旧作業などが継続的に発生する作業です。さらに、突発的なシステム障害が発生した際には、営業時間外や休日でも緊急対応が求められる場合があり、運用体制の整備も欠かせません。
開発費用や人的リソース
オープンソースチャットボットの開発には、想定以上の費用と人的リソースが必要です。ライセンス費用が不要なためコストメリットがあるように見えますが、実際には開発に携わるエンジニアの人件費、開発環境の構築費用、テスト環境の整備費用など、物理的なコストが相当額発生します。
特に、プログラミングスキルとチャットボットに関する専門知識を持つ技術者を確保する必要があり、優秀な人材の採用や育成には多大な投資が求められます。さらに、設計から実装、テスト、デバッグまでの開発プロセスには長期間を要するため、時間的コストも無視できません。
市販ツールであれば数週間で導入できるところを、オープンソースでは数ヶ月から半年以上かかるケースもあります。開発チームは他のプロジェクトに関与できず、機会損失も発生します。
専門知識
オープンソースチャットボットの開発には、高度なプログラミング知識とスキルが不可欠です。オープンソースの性質上、既存のコードベースが利用できるとはいえ、コードを理解して自社の要件に合わせてカスタマイズするには、プログラミング言語の深い理解、自然言語処理技術の知識、APIの設計能力など、専門的な技術力が求められます。
経験豊富なプログラマーであっても、チャットボット開発には相当な時間と労力が必要です。会話フローの設計、自然言語理解モデルの調整、データベース連携、エラーハンドリングなど、考慮すべき技術要素は多岐にわたります。
オープンソースプロジェクトによってはドキュメントが不十分なケースもあり、コードを読み解きながら試行錯誤する必要が生じます。
まとめ
オープンソースチャットボットには自由なカスタマイズ性やコスト削減などのメリットがある一方で、セキュリティリスク、継続的なメンテナンス負担、専門知識の必要性といったデメリットも存在します。
オープンソースの課題を考慮すると、チャットボット導入が初めての企業や開発リソースに限りがある組織では、まず既存のサービスを活用して段階的に導入することが賢明な選択です。実績のある製品であればセキュリティ対策も万全で、安心して顧客満足度向上に注力できます。
シナリオ型でCVR・LTV最大化を同時に実現するなら「GENIEE CHAT」がおすすめです。従来のフォーム入力やWeb接客を対話型チャットに置き換えることで、ユーザーの離脱を防ぎ効率的なコンバージョン獲得を実現します。
来訪ユーザーの行動をリアルタイムで把握し、一人ひとりのニーズに合わせた接客が可能です。チャットボットの導入を検討している方は導入の参考にしてみてください。
まずは資料をダウンロード！
関連記事
-
-
-
-
-
-
-
-
