AIサポート最適化の実践ガイド

多くの企業が、コストを削減し、すべての顧客を満足させる魔法のボタンだと考え、AIサポートに真っ先に飛び込んでいます。しかし、多くの企業にとって、現実はその約束に完全には応えていません。結局、解決するどころか、さらなる混乱を生み出す不格好なボットを導入することになってしまいます。

これが実情です：AIはスイッチを入れるだけで機能する魔法の解決策ではありません。そのパフォーマンスは、「ゴミを入れればゴミしか出てこない」という典型的なケースです。乱雑で整理されていない情報の山でAIをトレーニングすれば、得られるのは乱雑で不正確な回答です。これは、人間のエージェントにとっては仕事が増えるだけであり、顧客にとっては大きな不満となります。

ここでAIサポート最適化が役立ちます。これは、期待していたパフォーマンスを得て、投資に対する真のリターンを見るために、データ、AIモデル、チームのプロセスを継続的に調整していく作業です。

このガイドでは、AIサポート最適化の3つの柱であるナレッジ、モデル、ワークフローについて解説します。さあ、始めましょう。

AIサポート最適化とは？

AIサポート最適化とは、AIサポートシステムを継続的に改善し、より賢く、より効率的にしていくプロセスのことです。一度設定して終わり、というものではありません。AIがサポートチームにとって負債ではなく、真に資産となるようにするための戦略だと考えてください。

これを正しく行うには、3つの主要な領域に焦点を当てる必要があります：

1. ナレッジとデータ： これはAIに何を与えるかということです。AIが学習する情報は、高品質で、関連性があり、理解しやすいものですか？これは、AIが構築するための強固な基盤を与えるために、ナレッジソースを整理することを意味します。

2. AIモデルとプロンプト： ここでAIの「脳」を形成します。ブランドやビジネスに合わせて、AIの個性、知識、能力を微調整できます。既製の一般的なAIでは、必要なニュアンスは得られません。

3. ワークフローとプロセス： この部分は、AIが日常業務にどのように適合するかということです。既存のツールとスムーズに統合し、安全な方法でパフォーマンスをテストし、人間のエージェントと対立するのではなく、うまく連携できるようにすることが含まれます。

これらのうちの1つだけに集中して、素晴らしい結果を期待することはできません。世界で最も完璧なヘルプ記事を持っていても、AIモデルが正しく設定されていなければ、何の違いもありません。AIサポートを本当に機能させるには、これら3つすべてに取り組む必要があります。

柱1：AIに対応できるナレッジベースの準備

ほとんどの企業にとって最大の障害は、ナレッジがかなり散らかっていることです。ヘルプ記事、古いGoogleドキュメント、忘れ去られたConfluenceページ、そして何千もの過去のサポートチケットに散在していることがよくあります。これらすべてを手作業で修正するという考えだけで、誰もが諦めたくなるでしょう。

しかし、朗報があります。大規模で骨の折れるコンテンツの大改修を始める必要はありません。代わりに、いくつかの重要な原則に焦点を当てることで、既存のナレッジをよりAIフレンドリーにすることができます。

AIフレンドリーなナレッジベースを作成する方法

• 1記事につき1トピックに絞る。 1つのドキュメントに多くの異なるアイデアを詰め込むと、AIは混乱する可能性があります。各記事を特定の1つのトピックに集中させることで、他の情報に惑わされることなく、最良の単一の回答を見つけやすくなります。

• シンプルで明確に保つ。 まったく新しい顧客に何かを説明するように書きましょう。可能な限り社内用語や頭字語を避け、使用する必要がある場合はその意味を説明してください。目標は、誤解の余地をゼロにすることです。

• 分かりやすい書式を使用する。 見出し、小見出し、箇条書きは、AIにとっての道しるべのようなものです。これらは、コンテンツの構造を理解し、どの情報が最も重要かを判断するのに役立ちます。

• 完全な文章で書く。 これは些細なことに思えるかもしれませんが、非常に重要です。「はい」と書くだけでなく、「はい、当社の製品はデータをCSVファイルにエクスポートできます」と書く方が良い回答です。これにより、AIは顧客にとって本当に役立つ応答を組み立てるために必要な文脈を得ることができます。

• 古い情報や矛盾する情報を整理する。 AIは2018年のヘルプドキュメントと先週のヘルプドキュメントの違いを見分けることができません。矛盾する情報を含む2つの記事を見つけた場合、AIは推測するしかなく、間違った推測をする可能性があります。コンテンツを定期的に大掃除することが、AIの正確性を保つ鍵です。

ええ、それでも大変な作業に聞こえますよね。幸いなことに、現代のツールはこのような混乱に対処できるように設計されています。eesel AIのようなプラットフォームを使えば、始めるのに完璧に磨き上げられたナレッジベースは必要ありません。ヘルプセンター、社内Wiki、さらにはZendeskでのチームの過去の会話など、ナレッジがすでに存在するすべての場所に即座に安全に接続できます。自社のエージェントがすでに書いた最良の回答から学習するため、最初からブランドの声や文脈を把握します。

eesel AIプラットフォームのスクリーンショット。AIサポート最適化のために、AIが複数のビジネスアプリケーションに接続してナレッジベースを構築する様子が示されています。

さらに良いことに、eesel AIは時間とともにナレッジベースを改善するのに役立ちます。成功したチケット解決に基づいて新しいヘルプ記事を自動的に下書きできるため、顧客にとって効果的であることがすでに分かっているコンテンツでギャップを埋めることができます。

柱2：AIモデルとプロンプトの微調整

箱から出したばかりのAIは、通常、あまりにも一般的すぎて役に立ちません。本当に機能させるためには、ブランド、製品、チームの運営方法に合わせてその振る舞いをカスタマイズする必要があります。これはAIに明確な職務記述書を与えるようなもので、プロンプトとルールを使ってその役割と責任を明記する必要があります。

AIの振る舞いを制御する方法

• パーソナリティを与える。 AIがどのように見えるかを完全に制御できます。フォーマルでビジネスライクにしたいですか、それとももっとフレンドリーでカジュアルにしたいですか？これらのガイドラインは、「あなたはAcme Inc.の親切でフレンドリーなサポートエージェントです。トーンはカジュアルですがプロフェッショナルです。」のような簡単なプロンプトで設定できます。

• 何を知っているか（そして何を知らないか）を定義する。 設定が不十分なAIの最大のリスクの1つは、答えるべきでない質問に答えようとすることです。その知識を特定のトピックやソースに限定できるようにする必要があります。これにより、回答の関連性が保たれ、AIが脱線するのを防ぎます。これは正確性とブランドの安全性にとって非常に重要です。

• 実行することを与える。 質問に答えることは始まりにすぎません。十分に最適化されたAIは、行動を起こせるべきです。顧客の注文状況を調べたり、チケットを正しくタグ付けしたり、複雑な問題をチームの適切な担当者に引き継いだりすることができます。

問題は、多くのAIプラットフォーム、特にヘルプデスクに組み込まれているものは「ブラックボックス」であることです。変更できない厳格なルールがあり、AIの個性やできることについてほとんど発言権がありません。それらをカスタマイズするには、通常、多くの開発者の時間と待機が必要です。

ここでeesel AIのようなツールが、コードを書く必要なくあなたを主導権を握る立場に置きます。使いやすいプロンプトエディタで、AIのトーン、パーソナリティ、エスカレーションのルールを定義できます。他のシステムから情報を検索したり、ヘルプデスク内で直接チケットをトリアージしたりするカスタム「AIアクション」を作成できます。また、使用するナレッジを簡単に制限できるため、異なるボットが互いに干渉することなく、異なるトピックを処理できます。

eesel AIの設定インターフェースの画像。ユーザーがAIサポート最適化の一環として、AIの具体的なガードレールやルールを定義できる場所です。

柱3：AIの展開とワークフローを成功させる

さて、ナレッジを整理し、AIモデルを設定しました。次は神経を使う部分です：実際にそれをオンにすること。それが暴走せず、顧客を苛立たせず、会社の評判を傷つけないとどうして確信できるでしょうか？

AIサポート最適化のパズルの最後のピースは、安全でスマートな導入計画を持つことです。自信を持って本番稼働させる方法が必要です。

頭痛の種なくAIを導入する方法

• 過去の会話でテストする。 AIがどのように機能するかを確認する最善の方法は、安全な環境で自社の過去のデータで実行することです。これにより、過去の実際の顧客の質問にどのように対処したかを正確に確認できます。これにより、潜在的な解決率の良い指標が得られ、単一の顧客と話す前に改善すべき領域を特定するのに役立ちます。

• 小さく始めて拡大する。 AIを一度に全員に公開しないでください。より小規模で管理されたグループから始めましょう。特定のチャネル、特定の種類のチケット、または特定の顧客グループのみを処理させることもできます。たとえば、「注文はどこですか？」という簡単な質問から始めさせ、それ以外のすべてを人間に引き継がせることができます。

• 観察し、学び、改善する。 稼働後は、分析を注意深く監視して、どのように機能しているかを確認します。AIが苦労している質問に特に注意を払ってください。このフィードバックは純金です。ナレッジベースのどこにギャップがあるかを正確に示し、次に何を改善すべきかの明確なロードマップを与えてくれます。

多くのAIツールの大きな欠点は、優れたテスト機能がないことです。多くの場合、スイッチを入れて祈るように求められ、それがどのように機能するか、どれだけのお金を節約できるかを知る実際の方法はありません。

eesel AIは、リスクのない立ち上げのために作られました。そのシミュレーションモードでは、過去の何千ものチケットでセットアップをテストし、自己解決率の正確な予測を得ることができます。AIが実際の顧客の問題にどのように応答したかを正確に確認できます。納得できたら、完全な制御を可能にする特定のルールで段階的に展開できます。レポートダッシュボードは、見せかけの指標だけでなく、埋める必要がある正確なナレッジギャップを指摘するため、時間をかけて改善し続けるのが簡単になります。

eesel AIのシミュレーションモードを示すスクリーンショット。過去のデータに基づいてパフォーマンスを予測する、AIサポート最適化の主要な機能です。

今すぐAIサポート最適化を始めよう

成功するAIサポート戦略は、最終的には3つのことに帰着します：ナレッジ、モデル、そしてワークフローの最適化です。これはリストからチェックを外せる一度きりのプロジェクトではありません。それは調整と改善の継続的なサイクルです。

適切なプラットフォームがあれば、このサイクル全体が分かりやすく、達成可能に感じられます。開発者チームが必要な数ヶ月にわたるプロジェクトの代わりに、数分で立ち上げて稼働させることができます。

誇大広告を乗り越え、AIがサポートチームに本当に何ができるかを見てみませんか？ eesel AIは、AIサポートを最適化するための完全な制御を提供する、驚くほどシンプルなプラットフォームです。ワンクリックでヘルプデスクを接続し、過去のチケットで無料のシミュレーションを実行して、潜在的な解決率を確認してください。数ヶ月ではなく、数分で稼働できます。