Front AIタグ付けの実践ガイド

タグ付けされていないメールがデジタルのがらくた市のように散らかった共有受信トレイを眺めた経験があるなら、その気持ちがわかるはずです。整理整頓を続け、リクエストを適切な担当者に届け、顧客が何を求めているのかを把握するのは、終わりのない雑務です。毎日何百もの会話に手動でタグ付けしようとすれば、燃え尽き症候群になるのは必至です。それは退屈で、一貫性がなく、チームを本来の業務、つまり人々を実際に助けることから引き離してしまいます。

ここで登場するのがAIによるタグ付けです。この混沌とした状況に正気を取り戻してくれることが期待されます。人気のカスタマーコミュニケーションハブであるFrontには、AIタギングという独自のツールがあります。このガイドでは、FrontのAIタギングとは何か、その設定方法、そしてさらに重要な点として、その弱点からより高性能なツールを探したくなるかもしれない点について解説します。

Front AIタギングとは？

Front AIタギングの核となるのは、受信メールに自動でタグを付ける機能です。これは現在クローズドベータ版で、AIがメッセージの件名と本文をスキャンし、どのカテゴリに属するかを推測します。その目的は、手動での整理という気の遠くなるような作業から解放し、タグ付けの一貫性を保ち、レポートで確認できるより良いデータを提供することです。

受信トレイの用心棒のようなものだと考えてください。エージェントがメールを読んで「請求に関する質問」や「バグ報告」といったタグを手動で追加する代わりに、AIが最初の仕分けを行います。このシステムは、管理者が一連のルールを設定し、各タグの詳細な説明を記述することで機能します。AIはこれらの説明を学習教材として使用し、どのようなメッセージにどのタグが付与されるかを学習します。Frontが提供するいくつかのAIツールの1つであり、その多くは有料アドオンであるか、高価なプランでのみ利用可能です。

Front AIタギングの設定方法

Front AIタギングを始めるのは、スイッチを切り替えるほど簡単ではありません。AIを稼働させるには、かなりの管理作業と実践的なトレーニング期間が必要です。その内容を詳しく見ていきましょう。

ステップ1：AIタギング ルールを作成する

まず、管理者が設定画面に入り、ルールライブラリを見つけます。そこから、"AIプロンプトでタグ付け"テンプレートを選択します。ここでルールに名前を付け、どの共有受信トレイで機能させるかを決定します。ルールが発動するタイミングを微調整するために他の条件を追加することもできますが、本格的な設定は次のステップで行います。

ステップ2：タグを選択し、説明を記述する

ここからが本格的な作業です。FrontのAIのパフォーマンスは、タグの説明をどれだけうまく記述できるかにかかっています。AIに処理させたいすべてのタグ（「パスワードリセット」や「配送に関する問い合わせ」など）について、AIがいつそれを使用すべきかを正確に伝える、非常に明確で具体的な説明を記述する必要があります。

Front自身のアドバイスによると、良い説明とは以下のようであるべきです：

• 直接的で詳細であること。 例えば、「請求書のステータス、支払い方法、または請求エラーに関するメールにはこのタグを使用してください。」

• タグを使用しない場合を説明すること。 これにより、AIが混乱して間違ったラベルを適用するのを防ぎます。

• AIはテキストしか読んでいないことを忘れないこと。 送信者が誰か、添付ファイルに何が含まれているか、メールの件名と本文以外のコンテキストは認識できません。

何十もの説明文を作成するには、かなりの初期投資時間が必要です。考えられるすべての顧客からの質問を予測し、チームの暗黙のルールを機械が理解できる指示に翻訳しなければなりません。

ステップ3：手動でのトレーニングプロセス

説明の準備ができても、すぐにAIを受信トレイで稼働させることはできません。AIをトレーニングする必要があります。Frontは、各タグに一致すると考えられる過去のメールを表示し、管理者はそれらを1つずつ確認してAIの提案を承認または拒否する必要があります。

そして、ここが重要な点です。1つのタグを完全に自動化するためには、10件のサンプルメールを手動で承認しなければなりません。30種類のタグを自動化したい場合、システムが自律的に機能し始める前に300回の手動クリックが必要です。このトレーニング段階は大きなボトルネックであり、AIが見たことのない新しいタイプのメールにどう対処すべきかを保証するものでもありません。

Front AIタギングのユースケースと限界

これらすべての設定作業を終えた後、Front AIタギングは役立つものになります。しかし、何ができて何ができないのか、現実的な見方をしておくことが大切です。

Front AIタギングの主なメリットとユースケース

• 受信トレイの整理。 最も明白な利点は、よりクリーンで整理された受信トレイです。会話はトピック（「請求」、「機能リクエスト」）や緊急度（「緊急」）によって自動的に分類され、何が起こっているのかをはるかに簡単に把握できます。

• チケットの迅速なルーティング。 タグが適用されるとすぐに、それを使ってFront内の他のルールを起動できます。例えば、「技術的な問題」とタグ付けされたメールは、自動的にエンジニアリングサポートチームに送信され、適切な担当者に迅速に届けることができます。

• より良い分析。 一貫したタグ付けにより、レポートが突然非常に役立つものになります。新機能のリリース後のバグ報告の急増や、ヘルプセンターの更新が必要であることを示す共通の質問など、傾向を簡単に確認できます。

考慮すべきFront AIタギングの重要な限界

メリットはありますが、この機能の欠点はすぐに明らかになります。特に、サポートを意味のある形で自動化しようとしているチームにとってはそうです。

• メールのテキストからしか学習しない。 AIは添付ファイルの中身を見たり、画像を理解したり、リンクの内容を分析したりすることはできません。顧客がエラーメッセージのスクリーンショットを送信した場合、その重要なコンテキストはすべて無視され、しばしば間違ったタグが付けられたり、タグがまったく付けられなかったりします。

• 知識が閉じ込められている。 AIはFrontの受信トレイ内に閉じ込められています。Confluenceのナレッジベース、Googleドキュメントの内部ガイド、解決済みチケットの完全な履歴など、会社の真の知識源から学習することはできません。これは、ビジネスに関する深く文脈的な理解を構築することが決してできないことを意味します。

• セットアップが遅く、スケールしない。 すべてのタグに対して10件の例を承認するという手動のトレーニングプロセスは、大きな障害です。対照的に、eesel AIのようなシステムは、すべてのチケット履歴から自動的に学習します。数分で、はるかに高い精度で稼働させることができ、何日もクリックする必要はありません。

• タグを適用するだけ。 このツールの仕事はそこで終わりです。重複したチケットをクローズしたり、顧客情報を更新したり、Shopifyで注文状況を検索したりといった、次のステップに進むことはできません。これは整理ツールであり、自動化ツールではありません。

Front AIタギングの価格

Front AIタギングは現在クローズドベータ版であるため、テスターは無料で利用できます。しかし、Frontの一般的な価格設定を見ると、この先どうなるか推測できます。高度なAI機能のほとんどは、標準プランには含まれていません。

AI CopilotやSmart QAなどの機能は通常、アドオンとして販売されており、1シートあたり月額10ドルから20ドルの追加料金がかかります。これらをプランに含めるには、多くの場合、月額105ドルから始まるハイエンドのエンタープライズプランに加入する必要があります。このアラカルト方式では、特にチームが成長するにつれて、コストが急速に上昇し、予測不可能になる可能性があります。

より強力なFront AIタギングの代替ツール：eesel AI

Front AIタギングは、基本的な整理のための最初の一歩としては悪くありませんが、自動化に真剣に取り組むチームにとっては、表面をなぞっているに過ぎません。その知識、セットアップ、能力の限界は、すぐに天井にぶつかることを意味します。ここで、eesel AIのような専門のAIプラットフォームが真価を発揮します。

• 受信トレイだけでなく、すべてに接続する。 Frontがメールのテキストに限定されているのに対し、eesel AIはすべてのナレッジソースに接続します。Zendesk、Confluence、Slack、Googleドキュメントなど、100以上のツールと統合します。これにより、ビジネスの全体像を把握し、はるかに正確で役立つアクションにつながります。

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と接続する方法を示しており、より限定的なFront AIタギングとの重要な代替機能です。

• 手動トレーニング不要で即座に学習する。 例を1つずつ承認するという面倒なプロセスは忘れてください。eeselのAIエージェントは、数分で全チケット履歴を学習します。ブランドの声、共通の問題、最善の解決策を即座に把握し、セットアップ時間を何時間も節約します。

この画像は、eesel AIのインターフェースがさまざまなビジネスアプリケーションに接続している様子を示しており、Front AIタギングの手動設定とは対照的な自動トレーニングプロセスを強調しています。

• タグだけでなく、ワークフローを自動化する。 eesel AIは、単に会話を分類するだけではありません。そのワークフローエンジンは、チケットのトリアージ、フィールドの更新、注文情報の検索、さらには一般的な顧客の問題を完全に自己解決することまで、すべて現在のヘルプデスクを離れることなく自動的に行うことができます。

この図は、eesel AIにおける完全なサポート自動化ワークフローを示しており、Front AIタギングが提供する単純なタグ付けをはるかに超えています。

• 自信を持ってテストでき、明確な価格設定。 eesel AIでは、過去の何千ものチケットでシミュレーションを実行し、AIがどのように機能するかを正確に確認し、本番稼働前に潜在的なROIを計算できます。さらに、価格設定は明瞭です。解決ごとに課金することはないため、コストは常に予測可能で、忙しい月でもペナルティはありません。

>eesel AIのシミュレーションモードのスクリーンショット。これにより、チームは導入前に自動化のパフォーマンスをテストできます。これはFront AIタギングでは利用できない機能です。

簡単な比較表はこちらです：

機能	Front AIタギング	eesel AI
ナレッジソース	メールの件名と本文のみ	100以上の連携（ヘルプデスク、ドキュメント、Slackなど）
セットアップとトレーニング	手動（タグごとに10件のメールを承認）	完全自動（過去の全チケットから学習）
機能	タグの適用	タグの適用、トリアージ、カスタムアクションの実行、返信の下書き作成、チケットの解決
導入前テスト	なし	過去のデータに対する強力なシミュレーションモード
価格モデル	ベータ版（将来のコストは不明）、他のAI機能はアドオン	透明性が高く、機能が包括されたプラン

Front AIタギングに関する結論

では、Front AIタギングに関する結論はどうでしょうか？受信トレイを整理する簡単な方法を必要とし、自動化に足を踏み入れたばかりのチームにとっては便利な機能です。しかし、時間のかかる手動設定、限定された知識、狭い機能性は、長期的にスケーラブルなソリューションというよりは、むしろ踏み台のようなものです。

基本的な整理を超えて、AIができることを本当に活用したいチームにとっては、より完全なプラットフォームが最適です。会社のすべての知識に接続し、ワークフロー全体を自動化することで、チームは本当に重要な仕事に集中できるようになり、顧客により良い体験を提供できます。

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