Freddy AI Agentのナレッジソースに関する実践的なガイド

正直に言いましょう。AIサポートエージェントは、与えられた情報と同じくらい賢いものです。ナレッジソースを適切に設定することは、顧客を本当に支援するAIと、チームの作業を増やし、他のすべてのチケットをエスカレーションするだけの、イライラさせるボットとの違いです。

FreshworksのFreddy AI Agentは、サポートを自動化しようとしているチームにとって一般的な選択肢ですが、その真の力は、Freddy AI Agentのナレッジソースに完全に依存しています。最初から適切な設定を行わないと、時間を節約するのではなく、将来の頭痛の種にサインアップすることになります。

このガイドでは、Freddyがサポートするナレッジソース、その設定方法、そして最も重要なこととして、注意する必要がある制限事項について正確に説明します。また、AIからもう少し柔軟性とパワーが必要だと感じているチームのために、別の方法も検討します。

Freddy AI AgentとそのFreddy AI Agentのナレッジソースについて

Freddy AI Agentは、Freshworks独自のAIツールであり、FreshdeskおよびFreshchatプラットフォーム内で動作するように構築されています。これを考える最も簡単な方法は、顧客サポートの最前線を処理することを主な仕事とする、新しいデジタルチームメイトとして考えることです。

顧客からの質問を読み取り、与えられた特定のドキュメントセットから情報を取得して、回答を見つけようとします。これにより、「パスワードをリセットするにはどうすればよいですか？」や「請求書はどこにありますか？」など、サポートキューを詰まらせる傾向のある、一般的で反復的な質問をすべて処理できます。

全体のポイントは、人間のエージェントを解放することで、実際に専門知識を必要とする困難な問題に集中できるようにすることです。しかし、それはすべて1つのことに帰着します。AIは、アクセスできる情報と同じくらい優れている場合にのみ、優れていると言えます。

Freddy AI Agentのナレッジソースについて

Freddy AIは、4つの主要なコンテンツタイプから回答を取得します。表面上は簡単そうに見えますが、完全に没頭する前に知っておくべき重要な制限事項がいくつかあります。多くのチーム、特にさまざまなアプリに情報が分散しているチームにとって、これらの制限はすぐに深刻な問題になる可能性があります。

使用できるFreddy AI Agentのナレッジソース（およびその制限）

Freddyに接続できるものの内訳を次に示します。より柔軟なアプローチがどのようなものかを示す比較も追加しました。

ここでの主なポイントは、Freddyのナレッジソースは開始するには適切な場所ですが、特に成長しているチームにとっては制限があると感じられる可能性があるということです。ファイルとURLの制限、プライベートコンテンツにアクセスできないこと、および浅い統合は、会社のナレッジベースが成長するにつれて、おそらく上限に達することを意味します。

内部ウィキからSlackスレッド、過去のサポートチケットまで、情報がいたるところに散らばっているチームにとって、eesel AIのようなツールは、多くの場合、はるかに適しています。これは、厳格な制限なしに100を超えるソースからの知識を統合するように構築されており、AIにビジネスのより豊かで正確な全体像を提供します。

Freddy AI Agentのナレッジソースのコンテンツを準備する方法

AIエージェントがその仕事をうまく行うためには、コンテンツがマシンが理解できる方法で構造化されている必要があります。AIは、人ができるようなニュアンスを理解したり、行間を読んだりしません。正しい答えを見つけるには、明瞭さと構造が必要です。ナレッジベースを整理するためのヒントを次に示します。

シンプルかつ直接的に ロボットのために書く必要があります（良い意味で）。明確で直接的な言葉を使用し、内部専門用語、頭字語、またはあいまいなフレーズを避けてください。AIはすべてを文字通りに受け止めます。「ダッシュボードから実行できます」のような指示は、ユーザーに_どの_ダッシュボードと_どの_ボタンをクリックするかを指示しない限り、完全に役に立ちません。具体的にしてください。

見出しとリストを使用する テキストの長い途切れのない壁は、AIが理解するための悪夢です。見出し（H2とH3）を使用して、記事を論理的なセクションに分割します。ステップバイステップの手順を作成する場合は、必ず番号付きまたは箇条書きリストを使用してください。これにより、AIがユーザーが求めている正確なステップに従って抽出するのに役立つ、明確な階層が作成されます。

各記事を単一のトピックに集中させる 3つの異なるワークフローを1つのドキュメントに詰め込もうとしないでください。「パスワードをリセットする方法」専用の記事は、請求やプロファイル更新にも触れる一般的な「アカウント管理」記事よりも、AIが成功する可能性が高くなります。これにより、AIがユーザーの質問に対する最良の回答を簡単に見つけることができます。

古い情報や矛盾する情報を削除する これは非常に重要です。製品バージョンが3つ前のサポートドキュメントにつまずいたことがあるはずです。AIは、2021年の記事が廃止され、先週の記事が新しい真実の情報源であることを知る方法がありません。ナレッジベースに矛盾する情報がある場合、AIは混乱し、信頼できない回答を開始します。コンテンツを監査し、関連性のなくなったものをアーカイブする習慣を身につけてください。

これらのクリーンアップ手順はFreddyを最大限に活用するために重要ですが、信じられないほど時間がかかります。ほとんどの多忙なサポートチームにとって、何百もの記事を書き直すという考えは現実的ではありません。

これは、別のアプローチが多くの作業を節約できる場所です。ナレッジベース全体を手動で再構築することを強制する代わりに、eesel AIは過去のサポート会話の自然言語から直接学習します。何千もの実際的な解決策を分析して、大規模なコンテンツオーバーホールプロジェクトを開始する必要なしに、会社の日からのコンテキスト、口調、および一般的な解決策を理解します。

Freddy AI Agentのナレッジソースのパフォーマンスの測定とギャップの埋め方

AIエージェントが稼働したら、作業は終わりではありません。そのパフォーマンスを監視し、苦労している場所を把握し、知識のギャップを埋める必要があります。これを行う方法は、AIプラットフォーム間の最大の違いの1つです。

Freddy AIの方法：レビューとリアクション

Freddyを使用すると、Freshworks分析ダッシュボードでパフォーマンスを追跡します。「未回答のクエリ」や「役に立たない回答」などのメトリックを見て、何がうまくいかなかったかを確認します。

ワークフローは非常に簡単です。レポートを確認し、ボットが回答できなかった質問を見つけ、手動で戻って「カスタムQ&A」を追加するか、そのトピックをカバーするように記事を更新します。

問題は、プロセス全体が_リアクティブ_であるということです。AIが実際の顧客で失敗するのを待ってから、問題を見つけて修正することができます。ライブ顧客と話す前に、何千もの異なるシナリオでどのように動作するかをテストする方法はありません。この試行錯誤の方法は危険な可能性があり、修正している間は、イライラする顧客体験につながることがよくあります。

より良い方法：自信を持ってシミュレートして改善する

これは、eesel AIのシミュレーションモードが本当に際立っている場所です。AIエージェントを完全に安全なサンドボックス環境でテストおよび改良する方法を提供します。

ライブに移行して最善を尽くすことを期待する代わりに、eesel AIは、過去のチケットの数千件に対してエージェントを実行できます。過去数か月からの実際の顧客の問題に対してAIがどのように応答したかを正確に示します。ライブの顧客に1つの返信を送信することはありません。

このシミュレーションファーストのアプローチには、3つの大きな利点があります。

1. リスクのないテスト: 会社の評判に対するリスクなしに、トリッキーでニュアンスのある、または怒っている顧客の質問にAIがどのように対応するかを正確に確認できます。パフォーマンスに完全に満足するまで、エスカレーションの個性とルールを調整できます。

2. 正確な予測: シミュレーションは、潜在的な解決率の信頼できるデータに裏打ちされた予測を提供します。AIが初日から処理できるチケットの割合を知ることができます。これは、コスト削減を予測し、チームのワークロードを計画するのに役立ちます。

3. 事前ギャップ分析: おそらく最高の部分は、シミュレーションが現在のナレッジソースがカバーしていないトピックと質問を自動的に指摘することです。AIをさらにスマートにするために作成する必要がある記事の正確な優先順位付けされたTo-Doリストが表示されます。

このプロアクティブなデータ駆動型の方法は、Freddyのリアクティブモデルとはまったく異なります。独自の実際のサポート履歴に対してすでにテストされていることを知って、信頼できるAIエージェントを構築、テスト、および起動できます。

価格：Freddy AI vs.予測可能な代替手段

AIの価格モデルは悪名高く紛らわしい可能性があるため、実際に何に支払っているかを理解することが重要です。

Freshworksは、Freddy AI製品を異なる価格帯の2つの部分に分割しています。

• Freddy AI Copilot: これは、人間のエージェントを支援するツールです。エージェントあたり月額35ドルです。

• Freddy AI Agent: これは、チケットを自動的に解決する自律エージェントです。800「セッション」あたり99ドルで価格設定されています。

では、「セッション」とは何でしょうか？Freshworksはそれを、24時間以内の単一の電子メールの返信、またはチャット会話のすべてのやり取りとして定義しています。

このセッションベースのモデルでは、コストが予測できなくなる可能性があります。たとえば、いくつかの返信が必要な単一の電子メールチケットで3つまたは4つのセッションが消費される可能性があり、月末に請求額がいくらになるかを推測するのが困難になります。また、使用量が完全に一致しない場合は無駄に感じる可能性がある800のブロックでセッションを購入する必要があります。

比較のために、eesel AIの価格はシンプルで予測可能になるように設計されています。プランは月間インタラクション数（1つのインタラクション=1つのAI返信またはアクション）に基づいており、解決ごとの料金はかかりません。これは、AIの月が良好な場合にコストが突然跳ね上がらないことを意味します。すべてのコア製品、AIエージェント、コパイロット、トリアージなどは、1つのプランにバンドルされています。柔軟な月額サブスクリプションから開始して、いつでもキャンセルできるため、長期契約に縛られることなく自由にスケールできます。

Freddy AI Agentのナレッジソースに適した戦略の選択

Freddy AI Agentのナレッジソースは、Freshworksエコシステム内でAIを起動して実行するための、機能的ではあるものの基本的な方法を提供します。ただし、接続性、スケーラビリティ、テストに関していくつかの制限があり、チームを抑制する可能性があります。Freddyのコンテンツを準備するには多くの手作業が必要であり、パフォーマンスの向上は、顧客にすでに影響を与えた後で間違いを修正するという、遅くてリアクティブなプロセスです。

より迅速かつ自信を持って行動する必要がある最新のチームにとって、より強力なアプローチを検討する価値があります。eesel AIは、別の現実のために構築されました。そこでは、会社の知識が数十のツールに分散しており、チームは顧客体験を損なうリスクを冒す余裕がありません。

あなたの目標が以下である場合：

• 承認されたいくつかのファイルタイプからだけでなく、すべてのアプリからの知識を瞬時に統合します。

• リスクのない大規模なシミュレーションを使用して、自信を持ってサポートを自動化します。

• あなたと共に成長する透明で予測可能な価格モデルで作業します。

次に、組み込みのソリューションを超えて検討する時が来たかもしれません。限られたナレッジベースをキュレートするために数か月を費やす代わりに、よりスマートで、より接続されたAIエージェントを数分で起動できます。

無料のeesel AIトライアルを開始