Finプロシージャ：カスタマーサポートチームのための実践ガイド

カスタマーサポートは、もはや昔と同じではありません。あなたのチームが対応しているのは、「パスワードのリセット方法は？」といった単純な問い合わせよりも、複数のアプリをまたぐような、より複雑で多段階の問題が増えているのではないでしょうか。例えば、Shopifyで注文を確認し、Stripeで返金を処理するといった一連の作業を、1つの会話の中で完結させるようなケースです。ここで重要なのは、サポート担当者に過度な負担をかけることなく、これらすべてにどう対応するかです。

この問題を解決するために作られたのが、AIによる「プロシージャ」やワークフローです。これらは、複雑で段階的なタスクを自動化するために設計されています。中でも特に注目されているのが、Intercomが提供するFinプロシージャで、これらの厄介なサポートリクエストに対応するために作られました。

しかし、実際のところ、これらはどのようなものなのでしょうか？そして、あなたのチームにとって最適な選択肢なのでしょうか？このガイドでは、IntercomのFinプロシージャの機能、仕組み、弱点、そして単一のプラットフォームに縛られない、より柔軟なツールと比較してどうなのかを、ありのままにご紹介します。

IntercomのFinプロシージャとは？

IntercomのFinプロシージャは、そのAIエージェントであるFinの機能の一つです。単純な一問一答では終わらない顧客の問題に対応するためにAIに与えるプレイブック（指示書）のようなものだと考えてください。これらは、ビジネスロジック、別システムとの連携確認、あるいは社内承認ステップなどが必要な状況のためにあります。

これらはIntercomの旧機能「Finタスク」のアップデート版であり、より強力で、平易な英語で構築しやすくなったとされています。Finプロシージャを使えば、以下のことが可能です：

• 自然言語で設定： 新人向けに標準作業手順書（SOP）を書くような感覚で、指示を書き出すだけでワークフローを構築できます。

• ルールベースの制御： if/elseロジックや短いコードスニペットのような特定のルールを追加して、AIが正確なパスをたどるように設定できます。これは、顧客が返金やサブスクリプションのアップグレード対象であるかどうかを確認するような場合に最適です。

• AIによる割り込み対応： 顧客が話の途中で話題を変えたり、新しい質問をしたり、プロセスを中断したりしても、AIは賢く対応します。横からの質問に対応した後、プロシージャの正しいステップに戻ることができます。

• 他のシステムとの連携： Finは、StripeやShopifyなど、あなたのビジネスで使われている他のツールと連携して、情報を取得したりアクションを起こしたりできます。

Finプロシージャの仕組みを詳しく解説

その詳細を見ていくと、強力であると同時にかなり複雑になり得るシステムであることがわかります。ここでは、Finプロシージャを立ち上げて実行するために必要なことを分解して見ていきましょう。

最初のFinプロシージャのトレーニングと設定

まず初めに、Finに何をするべきかを教える必要があります。指示をゼロから書くことも、既存のSOPをコピー＆ペーストすることも、あるいは簡単な概要に基づいてAIにプロシージャの下書きを作成させることもできます。

Intercomのワークフロービルダーのスクリーンショット。ユーザーはここでFinプロシージャを設定できます。

ただし、少し注意点があります。Intercom自身のドキュメントによると、プロシージャは「マネージド・アベイラビリティ」（管理された提供）の状態にあり、導入を成功させるにはしばしば「ハンズオンでのセットアップサポート」が必要となります。ツールは高機能ですが、これはスイッチを入れればすぐに使えるというものではないことを示唆しています。多くのチームにとって、これは導入の遅れとIntercomチームへの強い依存を意味し、数分で利用開始できるセルフサービス型のプラットフォームとは大きく異なります。

柔軟なAIと厳格なルールの融合

Finプロシージャの興味深い点は、会話型AIと厳格なルールベースのロジックをどのように組み合わせているかです。例えば、ある顧客が返品を希望しているとします。AIは通常のフレンドリーな会話を通じて、その理由を把握することができます。しかし、購入が30日間の返品期間内であるかを確認する段になると、日付を計算して「はい」か「いいえ」かを明確に判断するための、ハードコードされたルールが引き継ぎます。

この組み合わせは高い精度をもたらします。デメリットは？メンテナンスの手間が増える可能性があることです。コードスニペットや分岐ロジックパスの管理にはある程度の技術的知識が必要であり、サポートチームが自分たちで調整できない場合、これがボトルネックになる可能性があります。

シミュレーションによるテストと検証

新しいAIを顧客に対応させる前に、それが機能することを確かめる必要があります。Intercomには「シミュレーション」機能があり、別のAIが顧客のふりをしてプロシージャを実行し、そのパフォーマンスを確認します。これはバグを発見し、ワークフローが確実であることを保証するための必須ステップです。

IntercomのFinプロシージャテスト用シミュレーション機能のスクリーンショット。

新しいワークフローをテストすることは有益ですが、さらに良いのは、すでに解決済みの問題に対してAIがどのように機能するかを確認することです。過去の実際のチケット何千件分を使ってAIエージェントをシミュレーションすることで、どれだけの問題を解決できるかを即座に、現実的に予測できます。これにより、プロシージャを一行も書く前に、どのトピックが自動化に最適かを判断でき、大幅な時間の節約につながります。

プラットフォーム特化型アプローチの主な限界

Finプロシージャは確かに高機能ですが、その最大の弱点は単一のプラットフォームにロックインされていることに起因します。コミットする前に考慮すべきいくつかの大きな限界を以下に示します。

ロックインされることによる高いコスト

最大の問題はシンプルです。FinプロシージャはIntercomのエコシステム内でしか機能しません。現在Intercomに満足しているなら大きな問題には聞こえないかもしれませんが、1年後、2年後はどうでしょうか？

もし会社が成長し、より優れたルーティング機能を求めてZendeskに切り替えることになったらどうしますか？あるいは、すべてのツールを1か所にまとめるためにFreshdeskに移行するかもしれません。どちらのシナリオでも、Finプロシージャの構築と微調整に注ぎ込んだ時間と労力が、すべて…無駄になってしまいます。すべてを最初からやり直さなければなりません。これは典型的なベンダーロックインの事例であり、乗り換えのコストがあまりに高いため、まるで閉じ込められているように感じてしまいます。ヘルプデスクと連携するAIレイヤーであれば、技術スタックの変更に合わせて一緒に移行できます。

分散したナレッジの取り扱い

Finは他のシステムに接続して注文詳細などを参照できる点は良いのですが、その主な「ナレッジ」は、Intercom内にのみ存在するSOPや会話から構築されることが多いです。ほとんどのチームは孤立して仕事をしているわけではなく、そのAIもそうあるべきではありません。

単一プラットフォーム内のサイロ化されたナレッジソースと、複数ソースから統合されたナレッジの違いを示す図。

あなたのチームの本当のナレッジは、おそらくあらゆる場所に散らばっています。Googleドキュメントのプロジェクト計画、Confluenceの技術ガイド、Slackでの簡単なトラブルシューティングのスレッドなどです。この集合知を活用できないAIエージェントは、深刻な不利を被ります。本当に役立つAIは、チームが働くあらゆる場所からナレッジを引き出し、最も完全な回答を提供すべきです。

不透明な価格設定と予測不能なコスト

Finの価格を調べようとしても、見つかりません。IntercomはFinやその他の高度な機能の価格を公開していません。価格を知るには、営業担当者と話をする必要があります。

この透明性の欠如は、ビジネスに実質的な影響を及ぼします。プロセスは遅く、費用の予測はほぼ不可能で、最初から摩擦を生み出します。営業担当者との電話なしでは、選択肢を簡単に比較したり、適切に予算を組んだりすることができません。これは、明確で公開された価格設定があり、必須のデモなしで始められる現代のソフトウェアツールとは全く異なります。

Finプロシージャの代替案：サポートスタック全体に対応する汎用AIレイヤー

自動化を1つのプラットフォームに閉じ込めるのではなく、既存のツールにプラグインする汎用AIレイヤーを使用するという別の方法があります。これがeesel AIのようなツールが目指すところです。柔軟で、セルフサービス型で、あなたのナレッジエコシステム全体に接続できるように作られています。

機能	Intercom Finプロシージャ	eesel AI
プラットフォーム依存性	Intercomのみ	Zendesk, Freshdesk, Intercom, Jiraなどと連携
セットアッププロセス	デモと「マネージド・アベイラビリティ」が必要	完全セルフサービス、数分で利用開始
ナレッジソース	主にSOPとIntercomのデータ	Confluence, Google Docs, 過去のチケットなどからナレッジを統合
テスト方法	新しく構築したワークフローをシミュレーション	何千もの実際の過去のチケットでパフォーマンスをシミュレーション
価格モデル	カスタム、営業担当者との通話が必要	透明性の高い公開価格、無料トライアルあり

このアプローチが異なる点は以下の通りです：

• 数ヶ月ではなく数分で利用開始： eesel AIはワンクリックでの連携と、真のセルフサービス設定を提供します。必須のデモや長い営業電話をスキップできます。ヘルプデスクを接続し、ナレッジソースを指定するだけで、ほぼ即座に結果を確認し始めることができます。

• すべてのナレッジを瞬時に統合： チームの集合知がどこにあっても、そこから学習します。Googleドキュメント、Confluenceページ、過去のチケットの解決策から文脈を引き出し、質問に正確に答えることができます。単にスクリプトに従うだけでなく、ナレッジベース全体を活用します。

• 確信を持って、完全にコントロールしながらテスト： 過去のチケットでシミュレーションできることを覚えていますか？eesel AIはまさにそれを可能にし、チケットを1つ自動化する前に解決率の正確な予測を提供します。また、どのタイプの質問を自動化するかを正確に制御できるため、小さく始めてそこから拡大していくことができます。

Intercom Finプロシージャの価格

前述の通り、IntercomはFinプロシージャのような高度なAI機能の価格をウェブサイトに掲載していません。通常、これらの機能は高価なプラン（ProやPremiumなど）にバンドルされているか、カスタムパッケージの一部として販売されます。価格を知るには、営業チームとの電話を予約する必要があります。

このため、計画や予算編成が困難になります。対照的に、**eesel AI**のようなソリューションは、明確で予測可能な価格設定を提供します。すべてのプランと機能はウェブサイトで公開されており、長期契約に縛られることなく、柔軟な月額サブスクリプションで始めることができます。

チームに最適な自動化の選択

IntercomのFinプロシージャは、複雑な顧客からの質問を自動化するための強力なネイティブツールですが、大きなトレードオフが伴います。これらが最も理にかなっているのは、Intercomエコシステムに完全にコミットしており、ハンズオンでのガイド付きセットアップのための時間とリソースがあるチームです。

しかし、柔軟性、迅速な導入、そして統合されたナレッジの力を重視するチームにとっては、プラットフォームに依存しないAIレイヤーの方がはるかに戦略的な選択です。これにより、自動化ワークフローがヘルプデスクに縛られることがなく、AIがすべてのツールから学習でき、賢明な意思決定に必要な透明性が得られます。

ツールに縛られるのではなく、ツールと連携して機能するAIエージェントをお探しなら、**eesel AIを無料でお試し**いただき、最も複雑なサポート問題をどれだけ迅速に自動化できるかをご確認ください。