IntercomのFin Guidanceの実践的な概要

AIエージェントはカスタマーサポートのあらゆる場面で登場していますが、正直なところ、その真価はたった一つのこと、つまり「コントロール」にかかっています。AIを野放しにすれば、解決する以上の頭痛の種を生み出し、顧客を混乱させ、サポートチームは後始末に追われることになりかねません。Intercomは、カスタマーサービス分野の大手で、自社のAIエージェント「Fin」をチームが管理しやすくするために「Finガイダンス」という機能を開発しました。これにより、AIの応答をブランドボイスやサポートポリシーに沿ったものにし、ボットが暴走しないようにできると謳われています。

このガイドでは、Finガイダンスを実践的な視点から見ていきます。Finガイダンスとは何か、その主な機能、そしてさらに重要な点として、スケーラビリティ、メンテナンス、コストの面でどこに欠点があるのかを分析します。手動のルールで構築されたシステムが、最新のサポートAIを管理するための最善の方法なのか、掘り下げて考えてみましょう。

IntercomのFinガイダンスとは？

Finガイダンスは、Intercomに搭載された機能で、平易な英語の指示を使って同社のAIエージェント「Fin」を誘導することができます。これは、ボットのためのプレイブックやガードレールのようなものだと考えてください。コードを書く代わりに、簡単なコマンドを書くだけで、Finが顧客とどのように対話するかを調整できます。

Intercomによれば、その主な目的は以下の通りです。

• AIの個性を形成する： AIのトーンやスタイルを定義し、チームの一員であるかのような自然な応対をさせることができます。

• AIの行動を指示する： 顧客が競合他社について言及したり、デリケートな話題について質問したりした場合など、特定の状況でFinに何をすべきかを指示できます。

• エスカレーションを制御する： AIが対応できない問題に取り組むのを防ぎ、どのような場合に会話を人間の担当者に引き継ぐべきか、明確なルールを作成できます。

• ナレッジを優先させる： 特定の質問に答える際に使用してほしいヘルプセンターの記事やコンテンツをFinに指定できます。

基本的に、Finガイダンスは、AIが応答する前にチェックする明示的なルールのライブラリを構築することで機能します。これにより、ボットの振る舞いを手動でかなり細かく制御できます。

Finガイダンスの主な機能

Finガイダンスでは、詳細な制御が可能で、それを管理する時間と人員があれば便利です。すべては、さまざまなシナリオに対して具体的な指示を作成することに基づいています。

Finガイダンスのカテゴリで行動を制御する

Intercomは、ガイダンスをいくつかの主要カテゴリに分けており、AIのルールブックを一つずつ構築できるようになっています。

1. コミュニケーションスタイル： ここでAIの全体的な雰囲気を設定します。特定の言葉の使用（例：「当社の製品は『サブスクリプション』ではなく、常に『プラン』と呼ぶこと」）を指定したり、専門用語を制限したり、絵文字を使って親しみやすい雰囲気にするようFinに指示することもできます。

2. 文脈と明確化： Finに、ただ推測するのではなく、フォローアップの質問をするように教えることができます。例えば、「バグが報告された場合、他のことをする前に、まずデバイスとオペレーティングシステムを尋ねること」といったルールを設定できます。これにより、やり取りの手間を減らすことができます。

3. 引き継ぎとエスカレーション： これはリスク管理において非常に重要です。「アカウントのキャンセル」や「請求エラー」といったデリケートな言葉が出てきた場合に、自動的にチャットを人間のエージェントに送るルールを作成できます。これにより、難しい問題には必ず人間の手が加わるようになります。

4. コンテンツとソース： あるトピックについて完璧な記事が一つある場合、Finにそれを使用させることができます。例えば、「返金に関する質問には、必ず『公式返金ポリシー』の記事の情報を使用すること」というルールを設定できます。

Finガイダンスのオーディエンスルールで応答をパーソナライズする

一般的なルールに加えて、Finガイダンスでは特定のユーザーに対する指示をパーソナライズすることができます。

• オーディエンスターゲティング： 特定の顧客グループにルールを適用できます。例えば、「VIP顧客」には特別な手厚い指示を与えたり、「プロ」プランのユーザーと「無料」プランのユーザーに異なる回答を提供したりできます。

• 属性： Intercomから顧客データ（名前やプランの種類など）を取り込み、ボットのメッセージをよりパーソナルなものにすることもできます。

これは聞こえは良いですが、すべてはIntercomのデータが完璧に整理され、更新されていることが前提です。そのデータが欠けていたり間違っていたりすると、パーソナライゼーションは機能しません。より信頼性の高いパーソナライズ方法は、過去のサポート会話の全履歴からAIに学習させることです。例えば、eesel AIのようなプラットフォームは、数千件の過去のチケットから微妙なニュアンスを学習し、いくつかの事前定義されたデータフィールドに頼るのではなく、顧客の履歴や本当に求めていることを理解します。

運用の現実：Finガイダンスの限界

Finガイダンスのようなルールベースのシステムは、理論上は完璧に見えますが、深刻な運用上の問題を引き起こし、会社の成長に伴って機能しなくなることがあります。ここでは、実際に直面する可能性が高い課題をいくつか紹介します。

Finガイダンス：高いメンテナンスコストと矛盾するルール

Intercom自身も、目標ごとに焦点を絞った個別のガイダンスを作成し、矛盾が生じないよう注意することを推奨しています。しかし、言うは易く行うは難しです。ビジネスが変化するにつれて、ルールはどんどん増え続けます。「プロ」プランの顧客向けの新しいルールが、請求に関する古いルールと衝突したらどうなるでしょうか？多くの場合、Finが奇妙な回答をしたり、単に固まってしまったりと、AIの挙動が予測不能になります。

これは、絶え間ないメンテナンス作業に発展します。チームは、AIが正しく機能することを確認するためだけに、増え続けるルールの網を手作業で解きほぐさなければなりません。これは、担当者一人の仕事を丸ごと奪いかねない、後手後手のサイクルです。

これは、より現代的なAIプラットフォームが異なる方法で対処する問題です。例えば、eesel AIにはシミュレーションモードがあります。ルールを一つ一つスポットチェックするのではなく、安全な環境で、何千もの実際の過去のサポートチケットに対してAIのセットアップをテストできます。解決率の確かな予測を得られ、ライブで顧客に対応させる前に、実際の顧客の質問にどう答えたかを正確に確認できます。これにより、当て推量なしに自信を築き、問題を早期に発見できます。

eesel AIのシミュレーションダッシュボードは、展開前に過去のチケットに対してAIのパフォーマンスがどのようにテストされるかを示しており、Finガイダンスとの大きな違いとなっている。

完璧で静的なナレッジベースの必要性

Finガイダンスの「コンテンツとソース」機能は、完全に整理され、最新の状態に保たれたナレッジベースがあることに完全に依存しています。AIの賢さは、あなたが手動で読むように指示した記事によって決まります。記事が古かったり、最適な回答がどこか別の場所に埋もれていたりすると、AIはつまずいてしまいます。

このアプローチは、有用な情報がしばしばあちこちに散らばっているという現実とはあまり合致しません。Googleドキュメントにある詳細なトラブルシューティング手順や、Confluenceにある最新の製品アップデート、過去のサポートチケットで共有された賢い解決策はどうでしょうか？Finガイダンスは、膨大な手作業での設定なしには、その情報にアクセスできません。

より良い方法は、初日からすべてのナレッジを接続することです。eesel AIのAIエージェントは、ヘルプデスク、ConfluenceやGoogleドキュメントのような社内Wikiに直接接続し、過去のチケットの解決策から学習することさえできます。これにより、AIはどこにあっても最善の答えを自分で見つけ出すことができ、特定の記事を指し示す何十もの脆弱なルールを書く必要がありません。

このインフォグラフィックは、eesel AIが複数のナレッジソースに接続する方法を示しており、Finガイダンスのより限定的なアプローチとは対照的です。

機能	IntercomのFinガイダンス	eesel AI
制御方法	手動でのルールベースの指示作成	統合されたプロンプトエディタ + データからの自己学習
ナレッジソース	主にヘルプセンターの記事（手動リンク）	すべてのソース（過去のチケット、Confluence、GDocsなど）
スケーラビリティ	ルールが増え、競合するにつれて複雑化	高い。ナレッジの増加に応じてAIが適応
導入前の信頼性	個々の回答の手動プレビュー	何千もの過去のチケットに対する一括シミュレーション
設定時間	ルールの作成とテストに数日または数週間	ワンクリック設定で数分で稼働開始

Finガイダンスの予測不可能なコスト

すべてのサポートリーダーが心配しなければならないこと、つまり予算について話しましょう。ここで、IntercomのFinのモデルが大きな問題となる可能性があります。

Intercomの公式サイトによると、料金は1解決あたり0.99ドルです。これは、すでに人間のエージェントごとのシート単価が含まれている標準のプラットフォーム料金に上乗せされる追加料金です。

これが実際にどういうことかというと：

• 予測不可能な請求額： コストはAIが解決したチケット数に直接連動します。忙しい月でFinが素晴らしい仕事をすれば、請求額は予想をはるかに上回るでしょう。

• 予算編成の悪夢： 毎月のAIコストを推測することはほぼ不可能です。これにより、財務計画が困難になり、四半期末に気まずい会話につながる可能性があります。

• 成功へのペナルティ： 奇妙なことに、このモデルはより多くのチケットを自動化したことに対してペナルティを課します。AIのパフォーマンスが良ければ良いほど、より多く支払うことになります。これは、ほとんどのチームが自動化を導入する本来の理由、つまり効率化とコスト管理とは正反対です。

対照的に、eesel AIの料金モデルは予測可能になるように設計されています。私たちは、月間のAIインタラクション数に基づいた明確なプランを提供しています。解決ごとの料金はありません。毎月支払う金額を正確に把握でき、AIがその仕事をうまくこなしたことでペナルティを受けることは決してありません。さらに、柔軟な月単位のプランにより、長期契約に縛られることなく始めることができます。

eesel AIの予測可能で透明性の高い料金ページ。Finガイダンスの解決ごとのモデルとは対照的です。

Finガイダンス：より賢いAIのために手動ルールを超える

Finガイダンスは、IntercomのAIエージェントを非常に手厚く制御する方法を提供します。一つ一つのやり取りをすべてスクリプト化したいチームにとっては、必要なツールが揃っています。しかし、その制御には大きな代償が伴います。それは、大量の継続的な作業、規模が拡大するにつれて事態が複雑になる高いリスク、そして自社に不利に働きかねない分かりにくい料金モデルです。

サポートにおけるAIの未来は、終わりのないルールのリストを書くことではありません。それは、会社のすべてのナレッジから学習でき、顧客と話す前に安全にテストされ、実際に予測できる予算で運用できるAIを使うことです。それは、より懸命にではなく、より賢く働くことです。

Intercomのような既存のツールと連携し、より強力で直感的な制御を提供し、予算管理の主導権を取り戻せるAIソリューションをお探しなら、別のアプローチを検討する時かもしれません。

eesel AIを始める方法を数分で確認し、今すぐご自身のサポートチケットでシミュレーションを実行してみてください。