アプリ内Fin AIエージェント：2024年版概要

キーワードしか理解できなかった不器用なチャットボットの時代から、カスタマーサポートは確実に進化しました。私たちは今、文脈を実際に把握し、複雑なロジックを追い、複数ステップの問題を解決できるAIエージェントの時代にいます。多くの場合、人間の介入は必要ありません。この新しい世界で、IntercomのFinは、顧客との会話の大部分を単独で処理すると約束し、その名を馳せてきました。

しかし、日常的に使ってみると実際にはどうなのでしょうか？この記事では、アプリ内Fin AIエージェントについて、率直で無駄のない概要を説明します。その主な機能、実際に稼働させるために必要なこと、独自の価格モデル、そして本格的に導入を決める前に知っておくべき主な制限事項について見ていきましょう。

アプリ内Fin AIエージェントとは？

FinはIntercom独自のAIエージェントで、カスタマーサービスを自動化するためにゼロから構築されました。その核心は、ヘルプセンターの記事、社内文書、過去のサポート会話など、自社の情報から学習し、顧客の質問に正確に答えられるように作られている点にあります。

カスタマーサービス自動化ツールであるIntercomのアプリ内Fin AIエージェントのユーザーインターフェース。

IntercomはFinを「すべてのカスタマーサービスに対応するNo.1 AIエージェント」と呼んでおり、その大きな約束は、単純なボットでは手に負えないような、複雑で多段階の問題を解決できる能力です。顧客が利用する可能性のあるすべてのチャネル、チャットやメールから音声通話まで、幅広く対応できるように設計されています。

FinはZendeskやSalesforceのような他のヘルプデスクとも連携できますが、基本的にはIntercomの世界にネイティブな存在です。つまり、他のすべてをIntercomで運用している場合に最も効果的に機能します。もしあなたのチームが現在のツールにすでに満足しているなら、これは考慮すべき非常に重要な点です。

アプリ内Fin AIエージェントの主な機能

Finは、Intercomが「Finフライホイール」と呼ぶ4つのステップのサイクルを中心に構築されています：トレーニング、テスト、展開、分析。これらの各段階の機能を理解することで、このエージェントに何ができるのかをよく把握できるでしょう。

プロシージャとガイダンスによるFinのトレーニング

Finの真の強みは、基本的なFAQに答える以上のことができる点です。これは、2つの主要なトレーニング方法によって可能になります：

• プロシージャ： これらは、返金処理やユーザーアカウントの詳細更新といった複雑なリクエストをFinがどのように処理するかを指示する、ステップバイステップのレシピのようなものだと考えてください。これらの指示は平易な英語で書くことができ、簡単そうに聞こえます。しかし問題は、重要なビジネスタスクには正確さが求められることです。そのためには、if/else分岐ロジックや、場合によってはコード編集といった、より厳格な制御を使用する必要がしばしばあります。強力ではありますが、これらのプロシージャの構築と維持は、すぐにエンジニアリング的な思考を持つ人材による管理が必要な技術的な仕事になり得ます。

複雑なワークフローに煩わされたくないチームにとっては、eesel AIのようなAIエージェントがおすすめです。シンプルなプロンプトエディタでカスタムアクションと特定のペルソナを定義できます。注文情報を検索したりリクエストを処理したりするために、どんなAPIにも接続でき、多分岐のプロシージャの網をゼロから構築・管理する必要はありません。

AI駆動のシミュレーションによるFinのテスト

AIを顧客に解放する前に、それが正しく振る舞うかを知りたいのは当然です。Finは、そのシミュレーション機能でこの問題を解決しようとします。

• シミュレーション： このツールを使えば、エージェントを本番稼働させる前に、さまざまな質問や状況に対してどのように応答するかをテストできます。架空の会話全体を実行して、Finが具体的に何をするのか、どこで詰まる可能性があるのかを確認できます。また、プロシージャを変更するたびにテストを実行して、誤って他の何かを壊していないかを確認することもできます。

問題は、シミュレーションの質は、作成するテストケースの質に左右されるということです。考えられるすべてのユーザーの質問を網羅するテストのリストを考え出すのは、かなり大きな手作業です。ここで、より自動化されたテスト機能を備えたツールが、より大きな安心感を与えてくれます。例えば、eesel AIでは、実際の過去のサポートチケット何千件分ものシミュレーションを瞬時に実行できます。これにより、顧客向けに有効にする前に、そのパフォーマンスについて非常に正確でデータに基づいた予測を得ることができます。

eesel AIのシミュレーション機能。アプリ内Fin AIエージェントの代替として、データに基づいたパフォーマンス予測を提供します。

オムニチャネル展開

Finは、顧客がいる場所ならどこにでも対応できるように設計されています。以下を含むさまざまなチャネルに展開できます：

• ライブチャットとメール

• FacebookやInstagramなどのソーシャルメディア

• SlackやWhatsAppなどのメッセージングアプリ

• 電話（Fin Voice使用時）

Fin Voiceは非常に優れた機能で、自然で人間らしい会話を提供し、電話サポートを自動化します。しかし、これらすべてのチャネルでFinをうまく機能させるには、それぞれに多くの慎重な設定が必要です。そして、驚くことではありませんが、最もスムーズで最高の体験が得られるのは、Intercom独自のメッセンジャーを使用した場合です。あなたのチームが別のヘルプデスクを使用している場合、Finを適切に機能させることは一大プロジェクトのように感じられるかもしれません。

ここで、eesel AIのようなプラットフォームに依存しないツールが真の強みを発揮します。Zendesk、Freshdesk、Gorgiasなど、あなたがすでに使用しているヘルプデスクにワンクリックで直接接続できるように作られています。チームのワークフローを変更したり、ツールを切り替えたりすることなく、トップクラスのAIエージェントの利点を享受できます。

AIによるインサイトと分析

Finが稼働し始めたら、そのパフォーマンスを確認する必要があります。Intercomはインサイトと呼ばれる一連の分析ツールを提供しています。これには、会話をトピック別に自動でグループ化するトピックスエクスプローラーや、アンケートなしでサポート品質を測定しようとするAI搭載の指標であるCXスコアなどが含まれます。

これらの指標は便利ですが、そのほとんどはIntercomの世界の中でFinのパフォーマンスを微調整するためのものです。サポート業務全体を改善するのに役立つ、より大きな全体像を求めているなら、物足りなさを感じるかもしれません。例えば、eesel AIのレポートは、AIが何をしたかを示すだけでなく、答えられなかった質問を分析することで、ナレッジベースの具体的なギャップを指摘します。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で下書きすることさえでき、ドキュメントと自動化を同時に改善するのに役立ちます。

アプリ内Fin AIエージェントの代替であるeesel AIの分析ダッシュボード。ナレッジギャップと解決率を示しています。

アプリ内Fin AIエージェントの設定と展開方法

正直なところ、Finを稼働させるのは5分で終わるような作業ではありません。AIのトレーニングから顧客への段階的な展開まで、かなり体系化されたプロセスが必要です。

一般的に、次のような手順を踏むことになります：

1. Finのトレーニング： まず、ヘルプセンターの記事、PDF、公開ウェブサイトのページなど、ナレッジソースを接続します。また、「ガイダンス」を設定して、Finの口調や、すべきこと・すべきでないことを定義します。

2. ワークフローの設定： ここからが複雑になります。Intercomのワークフロービルダーを使用して、Finが顧客と対話するロジックを設計します。これには、さまざまな人々（無料ユーザーにのみFinを表示するなど）のための異なるパスの作成、特定のトピックに対するルールの設定、そしてFinがいつ人間に会話を引き継ぐべきかを正確に定義することが含まれます。

3. テスト： シミュレーションツールやプレビューツールを使って、Finが質問に正しく答えているかを確認するために、徹底的にテストする必要があります。

4. 展開： パフォーマンスに満足できたら、Finを公開します。ほとんどのチームは、まず少人数のユーザーグループから始め、その動向を見守りながら適用範囲を広げていきます。

ここでの主なポイントは、Finの設定には、Intercomのワークフローシステムを学び、設定するためにかなりの時間を投資する必要があるということです。これは強力なツールですが、多くのチームが期待するような、シンプルでセルフサービスなセットアップとは程遠いものです。

graph TD  

    A[ステップ1：Finのトレーニング] --> B(ナレッジソースの接続：ヘルプセンター、PDFなど);  

    A --> C(ガイダンスの定義：口調とルール);  

    B --> D[ステップ2：ワークフローの設定];  

    C --> D;  

    D --> E(ワークフロービルダーで顧客ロジックを設計);  

    D --> F(トピックとユーザーセグメントのルール設定);  

    D --> G(人間への引き継ぎポイントを定義);  

    E --> H[ステップ3：テスト];  

    F --> H;  

    G --> H;  

    H --> I(シミュレーションとプレビューの実行);  

    I --> J[ステップ4：展開];  

    J --> K(少人数のユーザーグループにFinを公開);  

    K --> L(パフォーマンスを監視し、適用範囲を拡大);  

これは、eesel AIの仕組みとは対照的です。eesel AIなら、数クリックでヘルプデスクとナレッジソースを接続し、数ヶ月ではなく数分で本番稼働できます。始めるために、新しく複雑なワークフロービルダーのエキスパートになる必要はありません。

Finの価格設定と制限事項について

多くのチームにとって、ここが正念場です。Finの価格モデルは他の多くのソフトウェアとは大きく異なり、予算に大きな影響を与える可能性があります。

Finの価格は解決あたり0.99ドルです。

Intercomによれば、解決とは「顧客が質問が解決されたことを確認した...または、さらなる支援を求めずに会話を終了した場合（解決と見なされる）」に発生します。この「解決と見なされる」という部分が重要です。なぜなら、顧客が単に不満を感じて退出したチャットに対しても料金を支払っている可能性があるからです。

この解決あたりのモデルには、いくつかの大きな欠点があります：

• 予測不可能なコスト： 毎月の請求額は、受け取るサポートチケットの数に直接連動します。忙しい月、新製品の発売、予期せぬバグによる質問の急増などがあれば、請求額は予想をはるかに超える可能性があります。

• 成功がペナルティになる： Finの性能が向上すればするほど、より多くの問題を解決し、より多くの料金を支払うことになります。このモデルは、ツールの効果を最大化することをためらわせるような奇妙な状況を生み出します。

• 予算編成の困難さ： 毎月のサポートコストを予測することがほぼ不可能になり、財務計画が頭痛の種になる可能性があります。

直接的な代替案として、eesel AIは定額のサブスクリプション料金に基づいた、明確で予測可能な価格設定を提供しています。AIエージェントがどれだけ多くのチケットを解決しても、毎月支払う金額は正確にわかります。

eesel AIの料金ページ。アプリ内Fin AIエージェントの解決あたりモデルの代替として、予測可能な定額制サブスクリプションを提供しています。

簡単な比較表はこちらです：

特徴	Fin AIエージェント	eesel AI
価格モデル	解決あたり0.99ドル	月額/年額の定額サブスクリプション
コスト予測可能性	低い（量に応じて変動）	高い（固定的で予測可能なコスト）
隠れた料金	なし、ただしコストが予期せず急増する可能性あり。	なし。アドオンは明示的。
インセンティブ	より多くのチケットを解決すると、より多くのコストがかかる。	定額料金で可能な限り多くを解決する。
最適な対象	チケット量が非常に少なく安定しているチーム。	予測不可能なコストなしに自動化を拡大したいチーム。

最後に、彼らのエコシステムにロックインされる可能性があります。Finは他のプラットフォームにも接続できますが、その最高の機能と最もスムーズな体験は、Intercomスイート全体を使用することに深く結びついています。将来的にヘルプデスクを切り替えることを決めた場合、Finから離れるのは本当に大変なことになるかもしれません。

アプリ内Fin AIエージェント：強力だが、コストがかかる

では、結論はどうでしょうか？アプリ内Fin AIエージェントは、間違いなく、カスタマーサポートを自動化するための有能で機能豊富なツールです。特に複雑な質問の処理に優れており、すでにIntercomエコシステムに全面的にコミットしているチームにとっては堅実な選択肢です。

しかし、その力にはいくつかの深刻なトレードオフが伴います。セットアップは複雑で、Intercomのワークフロービルダーのエキスパートになる必要があります。さらに重要なのは、解決あたりの価格設定が予測不可能で増加し続けるコストにつながる可能性があり、これは多くのチームにとって持続可能ではありません。コミットする前に、その複雑さと価格モデルが本当にチームの予算と目標に合っているかを自問する必要があります。

AIサポートのための、よりシンプルでスマートな代替案

高いコストやセットアップの手間なしに、トップクラスのAIエージェントの力を求めるチームにとって、eesel AIは理想的なソリューションです。素晴らしい結果を迅速に提供するように作られています。

• eesel AIが違う点は以下の通りです：

• チームの誰もが設定できる、真のセルフサービスプラットフォームで数分で稼働開始できます。

• 移行の必要なく、ZendeskやFreshdeskなど、すでに使用しているヘルプデスクとシームレスに連携できます。

• 解決あたりの隠れた料金がない、定額で予測可能な料金なので、予期せぬ請求を心配することなく、好きなだけ自動化できます。

• 過去の何千ものチケットでAIをシミュレーションして、そのパフォーマンスについて明確でデータに基づいた全体像を得ることで、自信を持ってテストできます。

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