Intercom Finタスクとその代替策に関する実践ガイド

標準的なチャットボットが単純なタスクに優れていることは周知の事実です。ヘルプ記事を探したり、返品ポリシーを説明したりといった作業は難なくこなします。しかし、顧客から「昨日注文した商品の配送先住所を変更したいのですが」といった、もう少し複雑な質問をされた場合はどうでしょうか？通常、基本的なボットはここでお手上げです。

現代のサポートチームは、返金処理、特定のエラーのトラブルシューティング、配送日時の再設定など、このような複雑で多段階のステップを要する問題に日々対応しています。

これこそ、Intercom Finタスクが解決するために作られた問題です。これにより、AIエージェントは特定の手順に従ってアクションを起こし、問題を解決することができます。

この記事では、Finタスクとは何か、その仕組み、そしてどのような場面で活躍するのかを解説します。さらに重要な点として、その主な制限事項に踏み込み、単一のエコシステムに縛られることなく本格的な自動化を求めるチームのために、より柔軟でプラットフォームに依存しない代替案をご紹介します。

Intercom Finタスクとは？

Finタスクは、IntercomのFin AI Agentに搭載された機能で、複数のステップを必要とする顧客からの問い合わせを処理するための自動化ワークフローを構築できます。これは、質問に答えられるボットと、実際に物事を成し遂げられるボットとの違いです。

Finタスクは、単にナレッジベースから答えを見つけるだけでなく、あなたが作成した指示スクリプトに従うように設計されています。外部システム（例えば、自社の注文データベース）と接続し、ユーザーをプロセス開始から完了まで案内することができます。

これを実現するために、いくつかの重要な要素が使用されます。

• トリガー: 顧客が何をしようとしているのかを把握します。

• 指示: AIが従うべきステップバイステップのレシピです。

• データコネクター: AIが情報を取得または更新できるようにするための、他のアプリとの橋渡し役です。

これらの要素が実際にどのように組み合わさるのか、詳しく見ていきましょう。

Finタスクの仕組み：設定と主要機能

複雑なワークフローを自動化するという約束は素晴らしいものですが、設定プロセス自体がいくつかの問題点を浮き彫りにすることがあります。Finタスクを構築するために何が必要か見ていきましょう。

自然言語によるトリガーと指示の定義

すべては、特定のタスクをいつ開始するかをAIに教えることから始まります。例えば、顧客が「返金」「返品」「返金希望」といった言葉に言及した場合、それを「返金処理」タスクのトリガーとして設定できます。顧客からの質問の肯定例と否定例をAIに学習させることで、その精度を高めます。

その後、AIが従うべきステップを平易な英語で書き出します。例えば、次のように書くことができます。

1. 顧客に注文番号を尋ねる。

2. 注文が返金対象かどうかを確認する。

3. 対象であれば、返金を処理し、顧客に通知する。

4. 対象でなければ、その理由を説明し、他の選択肢を提案する。

「自然言語」の使用は聞こえは簡単ですが、一貫して機能させるには多くの微調整とテストが必要です。特に、AIを混乱させる可能性のある似たようなタスクが複数ある場合、設定は非常に面倒になることがあります。これは、チームの過去の会話を読むだけで文脈を自己学習できるシステムとは全く異なる方法です。

データコネクターとWebhookの役割

Finタスクが注文状況の確認など、本当に役立つことをするためには、他のツールと通信する方法が必要です。Intercomは「データコネクター」と「Webhook」を使用します。これらは、他のアプリケーションのAPIと通信するための技術用語にすぎません。

ここから少し技術的な話になります。Intercom自身のガイドにもあるように、これらを設定するには、エンジニアリングチームを巻き込んでAPIを構築または設定する必要がある場合が多いです。このように開発者に依存する体制は、サポートチームが自動化を迅速かつ自律的に構築・導入する上での真のボトルネックとなり得ます。

シミュレーションによるFinタスクのテスト

公平を期すために言うと、Intercomはタスクを顧客に公開する前にテストできるシミュレーション機能を提供しています。これは、ロジックのエラーを発見し、さまざまな状況でAIがどのように動作するかを確認するのに役立つため、あらゆる自動化にとって必須の機能です。

唯一の問題は、この機能が主に、すでに決定し手作業で構築したワークフローを確認するためのものであるという点です。そもそも何を自動化すべきかを判断するのには役立ちません。白紙のページを前に、どのプロセスが最も費用対効果が高いかを推測するしかありません。

何かを構築する前に、過去何千ものサポートチケットでAIをシミュレートする方が良いとは思いませんか？例えば、eesel AIのようなツールは、会話履歴を即座に分析し、どのチケットタイプが自動化に最も適しているかを正確に示します。潜在的な解決率を予測することさえ可能で、白紙の状態からではなく、データに基づいた計画を提供してくれます。

業界別のFinタスクの一般的な使用例

手続き型AIの真価は、チームの日々の業務の大部分を占める、反復的で大量、かつ少し複雑なリクエストを処理する能力にあります。Finタスクが適しているいくつかの例を以下に挙げます。

• Eコマース: 注文のキャンセル、配送先住所の更新、返品リクエストの処理、返金状況の確認などを自動化します。これらはすべて構造化されたプロセスであり、ステップバイステップのAIと相性が良いです。

• SaaS: アップグレードやダウングレードなどのサブスクリプション変更の管理、基本的な技術的トラブルシューティングの案内、ログイン問題の修正、明確な資格基準に基づく返金リクエストの処理など。

• フィンテック: 取引に関する異議申し立ての案内、アカウント変更前の顧客の本人確認、支払いが失敗した理由の調査など。

これらはまさに、柔軟なAIエージェントが大きな違いを生み出すことのできるワークフローの種類です。しかし重要なのは、そのエージェントに1つのヘルプデスクだけでなく、すべてのビジネスツールへのアクセスを与えることです。例えば、eesel AIのAIエージェントは、過去のZendeskチケットと、Confluenceに保存されている社内のトラブルシューティングドキュメントの両方から情報を同時に引き出すことで、SaaSのログイン問題に対処できます。

Finタスク導入前に考慮すべき主な制限事項

Finタスクの背後にあるアイデアは確かですが、Intercomのアプローチには、導入前に考慮すべきいくつかの大きなトレードオフが伴います。

プラットフォームのロックインという課題

おそらく最大の欠点は、FinタスクがIntercomのエコシステム内でしか機能しないことです。もしあなたのチームがすでにZendesk、Freshdesk、Jira Service Managementなどの他のヘルプデスクを愛用している場合、この高度な自動化は完全に手の届かないものになります。

それを手に入れるには、サポート業務全体をIntercomに移行する必要があり、これは大規模で破壊的、かつコストのかかるプロジェクトです。あなたは、ヘルプデスクと自動化ツールを、オールオアナッシングの単一の取引として選択することを強いられます。

これは、プラットフォームに依存しないソリューションとは全く異なります。eesel AIは、あなたがすでに使用しているヘルプデスクに直接プラグインできるように構築されています。面倒な「リプレース」プロジェクトを経ることなく、Zendesk、Freshdesk、Gorgiasなどに強力なタスクベースの自動化を追加できます。

複雑でセルフサービスではない設定の実態

かなり長い間、Finタスクは「マネージド・アベイラビリティ」の状態でした。これは多くの場合、設定が非常に複雑で、ベンダーのプロフェッショナルサービスチームによる直接のサポートが必要だということを丁寧に表現した言葉です。

前述の通り、優れたタスクを構築するには、単に指示を書くだけでは不十分です。API設定の詳細に踏み込み、エンジニアリングチームと連携する必要があります。これは、ただ物事を成し遂げたいだけのほとんどのサポートチームにとって、大きなハードルです。

ここで、「数ヶ月ではなく数分で稼働開始」というアプローチが真価を発揮します。eesel AIは、完全にセルフサービスで利用できるように設計されています。ワンクリックでヘルプデスクを接続し、AIに過去のチケットやナレッジソースを学習させ、営業担当者と話すことなく完全に機能するエージェントを立ち上げることができます。

透明性がなく予測不能な価格設定

Finタスクのような高度な機能は、通常、曖昧な価格設定と長期契約を伴う高価なエンタープライズプランに組み込まれています。欲しい機能の真のコストを知ることは難しく、チケット量が増えるにつれて請求額が予想外に膨れ上がる可能性があります。

はるかに良いアプローチは、明確で透明性の高い価格設定モデルです。例えば、eesel AIの価格設定は、予測可能な月間インタラクション量に基づいており、成果を出すとかえって不利益になるような、紛らわしい解決ごとの料金体系ではありません。柔軟な月単位のプランから始めることもでき、いつでもキャンセル可能なため、リスクなしでその価値を証明できます。

複雑なサポートワークフローを自動化する、より良い方法

Finタスクの背後にあるアイデアは、間違いなくカスタマーサポートの未来です。多段階の解決プロセスを自動化することは、優れたチームがスケールし、エージェントをより面白く戦略的な仕事に集中させるための方法です。

しかし、Intercom版のそれは、いくつかの大きな妥協を強います。プラットフォームにロックインされ、設定は技術的で時間がかかり、価格設定は分かりにくいです。

しがらみなく自動化の力をすべて手に入れたいチームには、より良い方法があります。eesel AIは、同じ目的地に到達するための、より柔軟で簡単な道を提供します。主な違いは明らかです。

• 現在のヘルプデスクと連携できるため、プラットフォームを切り替える必要がありません。

• 完全にセルフサービスで簡単に導入できるため、サポートチームはエンジニアを待つことなく必要なものを構築できます。

• シミュレーションには実際の過去のデータを使用するため、何を自動化すべきか、どのような結果が期待できるかがわかります。

• 価格設定は透明で予測可能なため、請求書に неприятные сюрпризы (予期せぬ請求) が来ることなくスケールできます。

簡単な質問だけでなく、それ以上のことを自動化する準備ができているなら、その違いを自身で確かめることができます。eesel AIの無料トライアルを開始して、わずか数分で最初のAIエージェントを稼働させてみてはいかがでしょうか？