IntercomのFin会話成果を徹底分析

Intercomのシステムにおいて、「Finによる会話の成果」とは、顧客の質問が人間の介入なしにAIエージェントによって完全かつ成功裏に解決されたことを意味します。単なる応答を超えて真の解決策を提供し、サポートのやり取りを完了させることを指します。

Intercomは2部構成のシステムを使用しています。「ハードな解決」は顧客が明確に満足を示した場合（例：「高評価」ボタン）、そして「ソフトな解決」は顧客がエスカレーションしたり、さらなる助けを求めたりせずにチャットを離れた場合に推測されます。この組み合わせは、広範囲の成功した解決を捉えることを目的としています。

主な課題は、月々の請求額が予測不可能であることです。コストはサポートの量やAIの問題解決パフォーマンスによって変動します。これにより、解決「パック」があったとしても、財務チームにとって予算編成が困難になります。

信頼性の高い成果を提供するには、大規模言語モデル、独自の微調整技術、そしてZendeskやShopifyのようなプラットフォームとの深い統合を含む高度な技術が必要です。このようなシステムを構築・維持することは、技術的および運用上、大きな負担となります。

従来のテスト方法は会話型AIには不十分です。eesel AIのような現代的なプラットフォームはシミュレーションモードを提供しており、過去の何千もの自社サポートチケットでAIをテストし、その解決率を測定し、安全な環境でパフォーマンスを改善することができます。

重大な制限は「ウォールドガーデン（壁に囲まれた庭）」問題です。Finは、必要なすべての情報がIntercomプラットフォーム内に存在する場合に最も効果的に機能します。ConfluenceやGoogle Docsのような外部のナレッジソースを閉鎖的なシステムに統合するのは困難な場合があります。

IntercomのFinは成功した解決ごとに課金されるため、月々のコストが変動し、価格を知るためには営業担当者と話す必要があります。対照的に、eesel AIのようなモデルは、一定数のAIインタラクションに基づいた透明な段階的プランを提供し、予測可能な月々の請求額を実現します。