Gorgias AIエージェントを活用してヘルプセンターのコンテンツを基に返信を作成する方法

正直なところ、どのサポートチームも、繰り返される質問が…消えてくれたらと夢見ています。お決まりの質問のことです。何度も何度も同じ質問に答えていると、本来、人間の対応が真に重要で、顧客との永続的な関係を築くことができる複雑な問題に費やすべき時間を奪われてしまいます。

多くのストアが利用しているGorgiasをお使いなら、ネイティブのAIエージェントは、「注文はどこにありますか？」といった山のようなチケットを少しずつ減らしていくのに最適なツールに思えるでしょう。そして、実際にそうなのです。このAIは、Gorgiasヘルプセンターの記事から学習し、エージェントのために返信を下書きするように設計されています。これはサポートオートメーションの世界への確かな第一歩です。

このガイドでは、Gorgias AIエージェントを設定してヘルプセンターのコンテンツを使って返信を下書きする方法を具体的に解説します。しかし、さらに重要なこととして、将来ほぼ確実に直面するであろう障害と、それを乗り越えて、ビジネスと共に成長する自動化戦略を構築する方法についてもお話しします。

はじめに必要なもの

設定に入る前に、必要なものがすべて揃っているか簡単なチェックリストで確認しましょう。複雑ではありませんが、基礎をしっかり固めておけば、後々の多くの頭痛の種を避けることができます。

• Gorgiasアカウント: 当然ですが、有効なサブスクリプションが必要です。AIエージェントは「Automate」アドオンの一部なので、ご自身のプランに含まれているか再度確認してください。

• 実際に役立つヘルプセンター: AIが学習するための材料が必要です。つまり、よくある質問をカバーした、質の高い記事が豊富に公開されているGorgiasヘルプセンターを持つことが重要です。空っぽのライブラリでは、AIはほとんど何も学べません。

• 管理者アクセス: ヘルプセンターとAIエージェントの設定を調整するには、Gorgiasアカウントの管理者権限が必要です。

Gorgias AIエージェントの設定方法

Gorgias AIエージェントを稼働させる準備は、2つのステップで構成されます。まず、AIが理解できるようにナレッジベースを準備する必要があります。次に、スイッチを切り替えてエージェントを有効にします。一緒に見ていきましょう。

ステップ1：高品質なヘルプセンターを構築する

何よりもまず、AIのパフォーマンスはヘルプセンターの品質を直接反映します。新しいチームメンバーのオンボーディングを想像してみてください。不完全で分かりにくいトレーニングマニュアルを渡されたら、彼らが質問に正しく答えられなくても驚けないでしょう。AIも同じで、与えられた情報に基づいてしか回答できません。

ゼロから始める場合、これは少し気が遠くなる作業に感じるかもしれません。どこから手をつければいいのでしょうか？ Gorgiasには便利なAIライブラリ機能があり、過去のチケットをスキャンして記事のトピックを提案し、執筆も手伝ってくれます。これは、顧客が最も頻繁に尋ねていることを迅速に特定し、すぐに関連性の高いコンテンツを構築するための素晴らしい方法です。

ステップ2：ヘルプセンターの記事を最適化する

ここで重要な点があります。AIボットは人間のように「読み」ません。キーワード、構造、明瞭さをスキャンします。エージェントから正確で役立つ回答を得るためには、コンテンツを機械が消化しやすいようにフォーマットする必要があります。ここでの少しの最適化が、後で大きな成果をもたらします。

記事をAIに対応させるためのヒントをいくつか紹介します：

• 顧客が話すような言葉でタイトルを書きましょう。 「配送ポリシー」のような堅苦しいタイトルではなく、「配送にはどのくらい時間がかかりますか？」や「海外発送はしていますか？」といったタイトルを試してみてください。これにより、AIが顧客からの質問と適切な記事を一致させやすくなります。

• 1記事につき1トピックでお願いします。 返品、交換、保証のすべてを1つの巨大な「ポリシー」記事にまとめたくなるかもしれませんが、それはやめましょう。顧客が返品について尋ねたのに、AIが交換に関する段落を引っ張ってきてしまうなど、AIを混乱させる原因になります。AIが正確な答えを見つけられるように、各記事は1つの明確なトピックに絞りましょう。

• 情報を最新の状態に保ちましょう。 当たり前のことのように聞こえますが、忘れがちです。返品期間を変更したり、製品名を変更したりした場合は、ヘルプセンターを更新しなければなりません。四半期ごとに記事を見直すための定期的なカレンダーリマインダーを設定しましょう。古い情報を武器にしたAIは、解決するよりも多くの問題を引き起こす可能性があります。

• 関連するツールやページにリンクしましょう。 顧客に注文を追跡できると伝えるだけでなく、記事内で直接リンクを提供しましょう。そうすれば、AIはそのリンクを下書きの返信に含めることができ、顧客にとって即座に行動可能な回答になります。

• 顧客にサポートへの連絡を促す表現は避けましょう。 「詳細については、私たちのチームにお問い合わせください」のようなフレーズは、AIにとっては行き止まりです。目的は、顧客がサポートに連絡する必要がないように、完全な回答を提供することです。記事を見直し、チームへの不要なループバックを生み出すような言葉遣いを削除してください。

ステップ3：Gorgias AIエージェントを有効にする

ヘルプセンターの準備が整ったら、いよいよAIを起動させましょう。Gorgiasのダッシュボードに移動し、通常は「Automate」セクションにあるAIエージェントの設定を見つけます。ここでエージェントを有効にし、どのチャネル（メールやチャットなど）でアクティブにするかを選択できます。

また、「Guidance」機能も見つかるでしょう。これはAIのルールブックとして機能します。ここでAIの個性（「フレンドリーでプロフェッショナルに、ただし絵文字はなし」）を定義したり、人間エージェントにエスカレーションするタイミングのルール（例えば、顧客が「返金」という言葉を3回言及した場合など）を設定したりできます。

Gorgiasの「Guidance」機能。AIエージェントの個性やルールを設定できます。

ステップ4：AIエージェントをテストし、監視する

AIを導入するのは、「設定して終わり」というわけにはいきません。実際に役立っているか、顧客とのやり取りで混乱を招いていないか、常に監視する必要があります。

人間のエージェントが最初の防衛ラインです。彼らは、AIが下書きしたすべての返信を、顧客に送信される前にチケット内で直接レビューできます。これにより、AIが学習中の段階で不可欠な、人間によるセーフティネットが生まれます。

さらに重要なのは、チームがフィードバックツールを使うことです。Gorgiasには、AIの提案ごとに簡単な「良い/悪い」の評価システムがあります。チームにはこれを徹底的に使うよう奨励してください。良いものでも悪いものでも、すべてのフィードバックがAIモデルをより賢く、より正確にするための教訓となります。

Gorgias AIエージェントを使用する際の一般的な落とし穴

クリーンで整理されたヘルプセンターは素晴らしい出発点です。しかし、ビジネスが成長し、サポートのニーズがより複雑になるにつれて、単一の情報源に頼ることには深刻な限界があることにすぐに気づくでしょう。ここでは、おそらく直面するであろう3つの最大の課題を紹介します。

制限1：散在するナレッジソース

Gorgias AIエージェントは視野が狭いのです。基本的にはGorgiasヘルプセンターしか見ていません。しかし、現実的に考えて、会社の重要な情報がすべてそこにあるでしょうか？おそらく、そうではないでしょう。

優秀なエージェントが答えを見つけるためにどこを探すか考えてみてください。彼らはGoogleドキュメントの詳細なプロセス文書を掘り下げ、Confluenceで技術仕様を確認し、Notionで社内SOPを参照し、さらには古いSlackのスレッドを検索しているかもしれません。

Gorgias AIにそれらの情報を認識させるには、すべてを手動でコピー、ペーストし、新しいヘルプセンター記事に再フォーマットする必要があります。これは膨大で、気の滅入るようなメンテナンス作業です。さらに悪いことに、これは失敗の元です。誰かがConfluenceのマスタードキュメントを更新したのにヘルプセンターの記事を更新し忘れた瞬間、あなたのAIは誤った情報を発信し始めます。

ここで、すべてのナレッジソースを接続するツールが大きな違いを生みます。例えば、eesel AIはGorgiasヘルプデスクと連携するだけでなく、情報が置かれている他の場所にも直接接続します。Googleドキュメント、Confluenceスペース、Notionページをリアルタイムで読み取ることができます。ファイルを一つも動かすことなく、AIは全体像を把握できるのです。

Gorgias、Confluence、Googleドキュメントなどの様々なナレッジソースへの接続を示し、AIをトレーニングするプラットフォーム。

制限2：「ブラックボックス」な展開

Gorgias AIをいくつかの質問でテストすることはできますが、実際に稼働させる前に、何千もの現実の、乱雑で予測不可能な顧客との対話でどのように機能するかを知ることはほぼ不可能です。これは本質的に、実際の顧客を相手にベータテストを行っているようなものです。

AIからのたった一つの間違った、あるいは奇妙な表現の回答が、顧客の信頼を一瞬で損なう可能性があります。これにより、チームはAIのミスを謝罪し、修正しなければならなくなり、仕事が増えてしまいます。これは、どんなサポートマネージャーをも不安にさせる、リスクの高い賭けです。

はるかに安全な導入方法は、徹底的なシミュレーションを行うことです。eesel AIのようなツールにはシミュレーションモードがあり、完全に安全な環境で過去何千ものチケットに対してAIを実行します。これにより、「このように回答したでしょう」「この解決率を達成したでしょう」「これらのチケットには苦戦したでしょう」といったデータに基づいた成績表が示されます。これにより、顧客が一度もAIと対話する前にすべてを微調整できるため、自信を持って展開することができます。

AIツールのシミュレーションモード。導入前に過去の顧客チケットに対する応答をテストしています。

制限3：予測不可能な価格設定

GorgiasのAI料金は、多くの場合「自動解決」に連動しています。これは、AIが単独でチケットを正常にクローズするたびに、通常約$0.90から$1.00の手数料を支払うことを意味します。

表面的には、結果に対して支払うのは公平に聞こえます。しかし、これは自動化が進むほどコストが上がるという奇妙な状況を生み出します。そして、プロモーションやホリデーシーズン中にチケット量が急増すると、請求額が予告なく急騰する可能性があります。これにより、予算を立てることが非常に難しくなり、自分の成功に対して罰せられているように感じることさえあります。

スケーリングを目指すビジネスにとっては、より予測可能なモデルが通常は優れています。例えば、eesel AIはインタラクション数に基づいた定額料金体系を採用しており、解決ごとの追加料金はありません。毎月支払う金額が正確にわかります。これにより、請求書で驚くことなく、自動化を拡大または縮小できます。

Gorgiasの料金ページ。AIエージェントサービスの料金体系を強調表示しています。

より良い方法：ナレッジベース全体を活用する

これらの制限を乗り越えるために、既に使用しているツールを捨てる必要はありません。重要なのは、全体像を把握できる、よりスマートなAIでGorgiasのセットアップを強化することです。

• 数分ですべてを接続。 eesel AIのようなツールを、数クリックでGorgiasアカウントに統合できます。複雑な設定や数週間にわたるオンボーディングは不要です。ConfluenceやGoogleドキュメントのような他のナレッジソースも自分で接続し、すぐに動作を確認できます。

• 単一の信頼できる情報源を作成。 1つのヘルプセンターに縛られる代わりに、公式のヘルプ記事、社内のプロセス文書、技術ガイド、さらには過去のチケットに蓄積された集合知など、すべてにAIがアクセスできるようにします。ついに、あなたのAIは最も経験豊富なエージェントと同じ頭脳にアクセスできるのです。

• 不安ではなく、自信を持って自動化。 堅牢なシミュレーションモードを使えば、推測をやめて、AIがどのように機能するかを把握できます。何千もの実際のシナリオでテストし、応答を微調整し、初日から高品質な体験を提供できると確信して自動化を展開できます。

ヘルプセンターを超えて、よりスマートな自動化へ

GorgiasヘルプセンターをAIのトレーニングに使うのは、素晴らしい第一歩です。これは、よくある質問を削減し、受信トレイのノイズを減らすための実用的な方法です。

しかし、本当の魔法は、AIが会社のすべての知識に、それがどこに保存されていてもアクセスできるようになったときに起こります。eesel AIのようなツールで散在するドキュメントを接続し、情報のサイロを打ち破ることで、より高い自動化率を得るだけではありません。安全に展開できる自信と、スケーリングに必要な予測可能なコストも手に入ります。

目標は、単にいくつかの返信を自動化することではありません。既に持っているツールやプロセスと連携する、インテリジェントで効率的なサポートシステムを構築することです。

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