Adaカスタムインストラクションの実践ガイド

Adaのチャットボットが思うように動作せず、お困りではありませんか？そう感じているのはあなただけではありません。カスタムインストラクションのような機能は完璧な解決策に見えますが、文字数制限やルールの競合といった厄介な制約があり、サポートチームはコントロールを強めるどころか、むしろ失っているように感じてしまうことがあります。

この記事では、Adaのカスタムインストラクションとは何か、その欠点はどこにあるのか、そしてより柔軟なAIアプローチによってサポート業務の自動化を真にカスタマイズする力を得る方法について解説します。

Adaのカスタムインストラクションとは？

サポートチームを運営しているなら、AIエージェントが自社ブランドの延長線上にあることが不可欠です。AIはルールに従い、ブランドの声のトーンに合わせ、複雑な会話をいつ人間に引き継ぐべきかを正確に把握している必要があります。Adaのようなプラットフォームは、「カスタムインストラクション」という機能でこの問題を解決しようとします。

理論上はシンプルです。あなたがルールのリストを書き留めれば、AIがそれに従う、というものです。

問題は、テキストベースのルールのリストだけに頼ると、実際に深く使い込んでみないとわからないような頭痛の種が生まれる可能性があることです。このガイドでは、Adaのカスタムインストラクションがどのように機能するのか、その実用上の限界、そしてインテリジェントで適応性の高いAIサポートシステムを構築するための、より強力な方法について解説します。

Adaのカスタムインストラクションの概要

Adaのカスタムインストラクションは、Adaプラットフォーム内の機能で、AIエージェントに特定のテキストベースのコマンドを与えることができます。これは、AIがすべての会話で常に念頭に置いておくべき一連の恒久的なルールだと考えてください。その目的は、AIの振る舞いを会社のポリシーやトーンに合わせて調整することです。

Ada自身のドキュメントによると、これらを使用して以下のことが可能です。

• AIのペルソナを形成する（例：「フレンドリーで親切なトーンを保つ」）。

• 特定のセールやイベントをプッシュする（例：「割引について尋ねられたら、サマーセールについて言及する」）。

• チャットを人間のエージェントにエスカレーションするためのルールを設定する。

• AIが特定のトピックについて話すのをやめさせる。

これらのインストラクションは、Adaのダッシュボードで手動で作成・管理する必要があります。しかし、後述するように、この方法にはいくつかの大きなトレードオフがあります。Adaは機能をカスタムインストラクション（一般的で常時有効なルール用）とコーチング（特定の、その場限りのシナリオ用）に分けています。これらが別々であるという事実は、カスタムインストラクションだけでは実際の顧客とのチャットの複雑さに対応できるように作られていないことを示しており、チームはAIの振る舞いを2つの異なる場所で管理せざるを得なくなります。

Adaのカスタムインストラクションの設定と管理方法

欠点について説明する前に、実際にAdaのカスタムインストラクションをどのように使用するかの基本を知っておくと役立ちます。すべてはAdaのダッシュボードで行われ、AIが従うべき個別のルールを作成します。

Adaのカスタムインストラクション設定プロセス

新しいインストラクションの追加は非常に簡単です。AIエージェントのペルソナ設定に移動し、新しいインストラクションを作成し、タイトルと実際のコマンドを与えます。例えば、「丁寧な締めくくり」というタイトルで、「会話の最後には必ず、他にお手伝いできることはないか尋ねる」というインストラクションを作成することができます。

また、インストラクションをいつ有効にするかのルールも設定できます。これにより、エージェントがすでに収集した情報に基づいて、特定の顧客グループに特定のルールを適用できます。例えば、特定の国のユーザーやログインしている顧客に対してのみ有効になるインストラクションを設定することが可能です。

このプロセスは、いくつかの単純なルールには問題ないように見えますが、サポートのニーズが複雑になるにつれて、すぐに煩雑になる可能性があります。

Adaのカスタムインストラクションの一般的な使用例

チームは通常、すべての会話に適用されるべき、大きくて包括的なルールにAdaのカスタムインストラクションを使用します。以下に典型的な例をいくつか挙げます。

• パーソナリティの定義： 「返信に絵文字を使用しないこと」

• 境界線の設定： 「法律や金融に関するアドバイスの質問には答えないこと」

• エスカレーションの処理： 「顧客が『苦情』という言葉を使ったら、人間のエージェントに繋ぐことを提案する」

• プロモーションメッセージ： 「ユーザーが価格について尋ねたら、新規顧客向けの10%割引について言及する」

これらはすべて妥当な要望ですが、この機能がどれほど正確なキーワードと厳格なロジックに依存しているかをも示しています。これは、顧客が予期しない方法で質問をしてきたときに問題となる可能性があります。

Adaのカスタムインストラクションに隠された限界

AIに直接指示を出すというのは理論上は素晴らしいことですが、このアプローチには自動化を妨げ、管理の悪夢を生み出す可能性のある深刻な欠点があります。そして、これらは単なる仮説ではありません。これらの問題はAda自身のヘルプドキュメントや、同様のプラットフォームのユーザーレポートで言及されています。

カスタマイズの厳しい制限

Adaプラットフォームは、カスタムインストラクションに驚くほど厳しい技術的制限を設けており、これがあなたが本当に望む洗練されたAIエージェントの構築を妨げる可能性があります。

• インストラクションは10個まで： そうです、一度に有効にできるカスタムインストラクションはわずか10個に制限されています。これにより、非常に慎重に選択する必要があり、しばしば複数の無関係なルールを1つのインストラクションに詰め込むことになります。これは管理や修正を困難にします。

• 極端に短い文字数制限： 各インストラクションはわずか300文字に制限されています。これはツイートには十分かもしれませんが、ニュアンスのある企業ポリシーや複雑なワークフローには到底足りません。ルールを過度に単純化せざるを得ず、AIが間違いを犯す原因となりやすいです。

• 英語のみ： インストラクションは英語で書く必要があり、これはグローバルな顧客基盤を持つ企業にとっては大きな障害です。

制限事項	Adaのカスタムインストラクション
最大有効インストラクション数	10
最大インストラクション長	300文字
対応言語	英語のみ
文脈認識	低い（別途「コーチング」ツールが必要）
競合検出	限定的（警告は表示されるが、設定は止められない）

ルールの競合と「サイレント障害」のリスク

単純なテキストルールのリストでAIを管理していると、互いに矛盾するインストラクションを作成してしまうことはほぼ避けられません。Adaのドキュメントでさえ、この点について警告しており、「春のセール」に関するインストラクションと「夏のセール」に関するインストラクションを両方設定した場合の例を挙げています。システムはAIが実際にどちらを選ぶかを保証できません。

さらに恐ろしいのは、あるインストラクションが、あなたに通知することなくコア機能を破壊してしまう場合です。OpenAIのコミュニティフォーラムのあるユーザーは、「Pythonを使用しない」といった単純なカスタムインストラクションが、警告なしにAIのファイル分析能力を完全に停止させてしまったという話を紹介しました。これは、一見無害に見えるルール一つのせいでAIがその仕事を果たせなくなっていることにさえ気づかないかもしれないサポートチームにとって、非常に大きなリスクです。

コーチング vs Adaのカスタムインストラクション：煩雑なワークフロー

AdaはAIのカスタマイズを2つの異なるツールに分けています。一般的なルールにはカスタムインストラクション、特定の文脈に応じたフィードバックにはコーチングです。Ada自身も、パフォーマンスを向上させるために「文脈に依存するタイプのカスタムインストラクション」をコーチングに移行することを推奨しています。

この分割は、サポートチームにとって混乱を招き、非効率なプロセスを生み出します。あるルールが「一般的」なのか「文脈的」なのかをどうやって判断すればよいのでしょうか？これにより、AIの頭脳を2つの別々の場所で管理し、デバッグすることを強いられます。このような断片化は、最初から深く柔軟なカスタマイズを念頭に置いて設計されていないシステムの典型的な兆候です。

より良い方法：完全にカスタマイズ可能なワークフローエンジン

厳格なテキストインストラクションや別々のコーチングツールと格闘する代わりに、本当に必要なのは、単一で強力、かつセルフサービスで利用できるワークフローエンジンです。ここでeesel AIのようなプラットフォームが登場します。これは、複雑さを伴わずに完全なコントロールを提供するために、ゼロから構築されています。

プロンプトとアクションエディタで単純なルールを超える

300文字のインストラクションにあなたを閉じ込めるのではなく、eesel AIは本格的なプロンプトエディタを提供します。AIの全人格、正確な声のトーン、複雑なエスカレーションロジックをすべて1か所で定義できます。しかし、それだけではありません。eesel AIのカスタムアクションを使えば、AIにチャット以上のことを行うスーパーパワーを与えることができます。AIは以下のことが可能です。

• リアルタイム情報の検索： Shopifyストアや社内データベース、その他のシステムに接続して、注文状況や顧客アカウントの詳細を確認します。

• チケットのトリアージと更新： ZendeskやFreshdeskなど、お使いのヘルプデスクでタグを自動的に追加したり、ステータスを変更したり、チケットを適切なチームにルーティングしたりします。

• 外部ワークフローのトリガー： APIコールを使用して、他のほとんどすべてのビジネスツールでアクションを開始します。

このレベルのカスタマイズは、AIに何を言うかを指示するだけでなく、既存のツールやプロセス内で機能する真の自動化エージェントを構築することを意味します。

eesel AIのプロンプトとアクションエディタ。厳格なAdaのカスタムインストラクションに対する柔軟な代替案を示しています。

ルールだけでなく、あなたの知識から学ぶ

Adaのインストラクションではすべてのルールを手で書き出す必要がありますが、eesel AIはあなたがすでに持っている知識から自動的に学習します。ワンクリック連携により、eesel AIを以下に接続できます。

• 過去のチケット： 何千もの過去の会話を掘り下げ、ブランドの声を理解し、一般的な解決策を最初から学習します。

• ヘルプセンターと社内ドキュメント： ConfluenceやGoogle Docs、Notionなどのツールに接続し、回答が常に正確で最新であることを保証します。

• すべてのツール： eesel AIは100以上のソースから知識を集約するため、あなたが1つのインストラクションも書かなくても、AIはあなたのビジネスの全体像を把握できます。

このアプローチはより速く、より正確で、ビジネスの成長に合わせてスケールします。eesel AIを使えば、成功したチケット解決に基づいて新しいナレッジベースの記事を自動的に作成し、AIと人間のエージェント双方の情報ギャップを埋めるのに役立ちます。

透明性のある価格設定 vs 隠れたコスト

Adaは多くのエンタープライズAIプラットフォームと同様に、価格を公開していません。見積もりを得るためだけでも、営業プロセス全体を経る必要があります。この透明性の欠如は、予算編成を困難にし、特に解決ごとに課金される場合、予期せぬコストにつながることがよくあります。

eesel AIは、明確で予測可能な価格設定で異なるアプローチを取っています。当社のプランは月間のAIインタラクション数に基づいているため、忙しい月の後に巨額の請求書を心配する必要はありません。月額わずか299ドルから始められるセルフサービスの「チーム」プランなら、営業担当者と話すことなく数分で利用を開始できます。

厳格なルールより柔軟性とコントロールを選ぶ

Adaのカスタムインストラクションのような機能は、基本的なレベルのAIカスタマイズを提供しますが、それには苛立たしい制限、不便なワークフロー、そして知らぬ間に何かが壊れるリスクが伴います。今日のサポートチームが優れたサービスを提供するためには、単なるルールのリスト以上のものが必要です。

eesel AIのようなプラットフォームは、根本的により良い方法を提供します。完全にカスタマイズ可能なワークフローエンジンを提供し、既存の知識から直接学習し、すべてを自信を持ってテストできるようにすることで、eesel AIは実際に機能する自動化戦略を構築するための力と柔軟性を与えます。使いやすく、徹底的にセルフサービスで利用できるように設計されたプラットフォームで、小さく始めて、パフォーマンスを確認し、スケールアップすることができます。