2025年にサポートコンテンツの埋め込みを選択するための実践的なガイド

さて、あなたはAIサポートエージェントを構築しているところでしょう。おそらく「エンべディング（embeddings）」という言葉に出くわしたことがあるはずです。非常に専門的に聞こえますが、その考え方は実はとてもシンプルです。エンべディングとは、AIが顧客の入力した言葉そのものではなく、その本当の意図を理解するのを助ける「脳」のようなものだと考えてください。この部分を正しく設定することが、AIから正確で役立つ回答を得るために下す、おそらく最も重要な決定となるでしょう。

しかし、現実を見てみましょう。AIの世界は専門用語、エンべディングモデル、ベクトル次元、パフォーマンスベンチマークで溢れかえっています。あなたがサポートリーダーなら、適切なものを選ぼうとすることは、まるで間違ってデータサイエンスの講座に申し込んでしまったかのように感じるかもしれません。そして、もし選択を誤ったら？ 間違った答えを吐き出し、顧客を苛立たせ、プロジェクト全体が失敗だったかのように感じさせるボットが出来上がってしまいます。

このガイドは、そうしたノイズを断ち切るためにあります。複雑なコードではなく、ビジネス目標に基づいたサポートコンテンツ向けのエンべディングを選択するための、シンプルで段階的なプロセスを解説します。

エンべディングを選択する前に必要なこと

詳細に入る前に、いくつか整理しておくべきことがあります。これはサーバーやコードの話ではなく、何を達成しようとしているのかを明確にすることです。

• 最優先の目標を把握する：このAIに任せる主な仕事は何ですか？よくある質問に対応してチケットを削減することですか？それとも、エージェントの副操縦士（コパイロット）として機能し、返信をより速く書く手助けをすることですか？あるいは、社内利用向けに、チームが社内wikiで答えを見つけるのを助けることでしょうか？

• ナレッジを整理する：役立つ情報はすべてどこにありますか？Zendeskのようなヘルプデスクや、Confluenceのようなwikiにきちんと整理されていますか？それとも、無数のGoogleドキュメントや古いSlackのスレッドに散らばっていますか？

• 「成功」の定義：これが機能しているかどうかをどう判断しますか？初回解決率、平均処理時間、顧客満足度（CSAT）スコアなど、追跡するための具体的な数値をいくつか選びましょう。

ステップバイステップガイド

ここでは、実際に使える4つのステップに分けた、実践的な考え方を紹介します。

ステップ1：主要なサポート自動化の目標を定義する

あなたにとっての「最適な」エンべディングモデルは、それに何をさせたいかによって完全に異なります。目標が違えば、求められる賢さの種類も異なります。あるタスクでは優秀なモデルが、別のタスクでは驚くほど不器用なことがあります。

• 目標1：顧客の質問に答える。 主な目標が、顧客の質問に答えるためにヘルプセンターから最も関連性の高い段落を見つけ出すボットを構築することなら、「検索（retrieval）」に優れたモデルが必要です。これらのモデルは、短い単純なクエリ（顧客の質問）をはるかに長いドキュメント（ヘルプ記事の一つ）に一致させるように特別に訓練されています。

• 目標2：エージェントを支援する。 新しいチケットを解決するために、過去の類似チケットを提案するツールが欲しい場合、モデルは「意味的類似性（semantic similarity）」に優れている必要があります。これは単に、2つのサポートチケットのような、ほぼ同じ長さのテキストの塊を比較し、それらが同じ内容についてのものであるかどうかを判断する能力が高いことを意味します。

• 目標3：受信チケットを分析する。 新しいチケットをトピックごと（「請求」、「バグ報告」、「機能リクエスト」など）に自動でタグ付けしたい場合、「分類（classification）」や「クラスタリング（clustering）」に優れたモデルが必要になります。これらのモデルは、多数の会話を見て、類似したものをグループ化することができます。

ほとんどのチームは最終的にこれらすべてを行いたくなるでしょうが、今、最優先事項が何かを知ることが重要です。これは多くの汎用AIプラットフォームが見過ごしがちな技術的な詳細であり、彼らがすべての仕事に同じ画一的なモデルを使用するため、パフォーマンスが低下する原因となっています。

ステップ2：サポートコンテンツをよく見直す

さて、次はAIに与える情報を正直に見直してみましょう。コンテンツの種類と品質は、どのモデルが実際に機能するかに大きな影響を与えます。

• コンテンツの種類： ナレッジはZendeskなどのツールで作成された、クリーンで構造化されたヘルプ記事ですか？それとも、最も価値のある情報は、古いチケット履歴、SlackのDM、ランダムなGoogleドキュメントの山など、乱雑で非構造化された場所に隠されていますか？きれいに整えられたウェブテキストで訓練されたモデルは、タイポや略語だらけの実際のサポートチケットを読む際には、しばしば機能しなくなります。

• 業界の専門用語： ヘルスケア、金融、エンジニアリングなど、独自の言語を持つ特定の分野で働いていますか？一般的なモデルは、顧客が何について話しているのか全く理解できないかもしれません。例えば、「ISO 27001」と「SOC 2」の違いを理解できない可能性があり、それではかなり役に立たない回答につながるでしょう。

• 言語： 複数の言語で顧客をサポートしていますか？もしそうなら、多言語対応のエンべディングモデルが必要になり、コストと複雑さが全く新しいレベルになります。

選択するモデルは、一般に公開する完璧に磨き上げられた記事だけでなく、さまざまなナレッジソースすべてを処理できるほど頑丈でなければなりません。

eesel AIの支援方法： これが、統一されたプラットフォームを持つことが大きな安心材料となる理由です。eesel AIは、ZendeskやFreshdeskのようなヘルプデスクから、ConfluenceやGoogleドキュメントのような社内wikiまで、ナレッジが存在する100以上の異なる場所に安全に接続できます。そのモデルは、専門用語を含む現実世界のサポート会話の乱雑さを理解するように構築されているため、チームが日常的に実際に依存している情報から学習します。

ステップ3：トレードオフを比較検討する：パフォーマンス、速度、コスト

目標とコンテンツを整理したら、次はパフォーマンス、速度、コストという3つの大きなトレードオフを比較検討する時が来ました。ネタバレ：すべてを手に入れることはできません。あなたの仕事は、チームにとって適切なバランスを見つけることです。

• パフォーマンス（賢さ）： これは、モデルがどれだけニュアンスをうまく捉えるかということです。「ログインできません」と「ログイン用のメールアドレスを変更したい」の違いを判別できるでしょうか？より大きく複雑なモデルはより賢い傾向がありますが、それには代償が伴います。

• 速度（速さ）： これは、モデルがどれだけ速く答えを見つけられるかです。顧客がライブチャットウィジェットを使用しているとき、彼らは10秒後ではなく、今すぐの回答を期待します。通常、より小さなモデルの方が迅速です。

• コスト（費用）： これは、すべてのエンべディングを作成、保存、検索するために支払う費用です。より多くの詳細を捉えるモデルは、より多くのストレージとパワーを必要とし、特に成長するにつれてコストが高くなります。

以下に選択肢の簡単な概要を示します：

モデルタイプ	パフォーマンス（精度）	速度（レイテンシ）	コスト	最適な用途...
大規模なプロプライエタリモデル（例：OpenAI、Cohere）	非常に高い	中程度	高い	潤沢な資金と、複雑なAPIや変動するコストに対応できるエンジニアリングチームを持つチーム向け。
中規模オープンソースモデル（例：BGE、E5）	高い	速い	低い（自社でホストする場合）	独自のモデルを管理・調整するための自社のMLエンジニアとサーバー設定を持つチーム向け。
小規模で高速なモデル	中程度	非常に速い	非常に低い	単純なキーワードマッチングなど、速度がすべてであり、「そこそこ」の答えで十分なニッチな状況向け。
マネージドAIプラットフォーム（例：eesel AI）	高い	速い	予測可能	ほとんどのサポートチーム向け。エンジニアリングの手間なく高いパフォーマンスを得られ、毎月変動しない価格で利用できます。

もし自分でモデルを選ぶことに決めたなら、それはコスト、パフォーマンス、インフラストラクチャという厄介なバランス調整を永久に管理することに同意したことになります。

ステップ4：自社のデータでテストする

オンラインで見かける公開ベンチマークですか？それらは良い出発点ですが、あなたのビジネスにとってはほとんど意味がありません。それらはあなたの顧客、製品、あるいはあなたが物事について話す独自の方法を知りません。モデルが機能するかどうかを知る唯一の確実な方法は、あなた自身のコンテンツでテストすることです。

これを自分で行おうとすると、膨大で時間のかかるプロジェクトになります。通常、以下の作業が含まれます：

1. 「ゴールデンデータセット」の作成： 実際の顧客からの何百もの質問を手動で確認し、ナレッジベース内の最適な単一の回答と照合する必要があります。

2. 評価パイプラインの構築： これは、データセットに対してさまざまなモデルをテストし、その性能を測定するための大量のコードを書くことを意味します。

3. 結果の解釈： 抽象的なスコアが並んだスプレッドシートを眺めながら、特定の種類の質問に対してなぜあるモデルが他のモデルより優れていたのかを解明しようとすることになります。

率直に言って、これはデータサイエンスのバックグラウンドを必要とする、時間と費用のかかるプロセスです。

eesel AIがこれを簡単にする方法： 何ヶ月もテストに費やすことを求める代わりに、eesel AIにはリスクフリーのシミュレーションモードがあります。数クリックするだけで、安全な環境で何千もの過去のチケットに対してAIを実行できます。その後、どのくらいの割合のチケットが自動的に解決できたか、AIが提供したであろう正確な回答、およびどれだけのお金を節約できたかを示す簡単なレポートが提供されます。一人の顧客もAIと話す前に、実際のデータでAIがどのように機能するかを正確に確認できます。これは他では得られないレベルの信頼性です。

よくある落とし穴

• ベンチマークの誇大広告に騙される：公開されているリーダーボードは汎用的です。あなたのサポートコンテンツはそうではありません。書類上は素晴らしく見えるモデルも、あなたのデータでは全く役に立たないかもしれません。

• 総コストを無視する：APIコールごとの価格はパズルのほんの一片にすぎません。システム全体の構築、監視、維持にかかるエンジニアの時間というコストも考慮に入れる必要があります。

• 速度を忘れる：到着までに30秒かかる非常に正確な答えは役に立ちません。顧客向けのボットは瞬時に感じられる必要があり、そうでなければ人々は使ってくれません。

• すべての仕事に一つのツールを使う：先ほど説明したように、ドキュメントを見つけるのに最適なモデルと、チケットにタグ付けするのに最適なモデルは異なります。間違ったツールを使うと、必ず期待外れの結果に終わります。

よりシンプルな道：プラットフォームに重労働を任せる

正直に言いましょう。エンべディングモデルの選択、実装、そして微調整は、機械学習エンジニアのチームにとってフルタイムの仕事です。サポート、サクセス、あるいはオペレーション部門のほとんどのリーダーにとって、自社で構築しようとすることは、あまりにも複雑で、高価で、リスキーです。

まさにこの理由から、統合AIプラットフォームが作られました。eesel AIは、サポートコンテンツ向けのエンべディング選択という課題全体をあなたに代わって処理します。当社のプラットフォームは、カスタマーサポートの自動化と社内ヘルプデスクのためにゼロから構築されました。モデルの選択、データ接続、そしてすべてのパフォーマンスチューニングを当社が管理するため、あなたは顧客とチームにより良く、より速いサポートを提供することに集中できます。開発者を必要とせず、数ヶ月ではなく数分で自分でセットアップし、既存のツールに接続できます。

まとめ

適切なエンべディングを選択することは、AIサポート戦略を成功させるための基盤です。目標、コンテンツ、そしてパフォーマンス、速度、コストの間のトレードオフについて明確に考えることで、賢明な選択ができます。長く複雑なDIYの道を進むこともできますが、eesel AIのようなプラットフォームは、専門家になる必要なく、世界クラスのAIのすべての利点を手に入れるための強力でシンプルな方法を提供します。

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