Gorgias AIを設定して返金と交換の意図を検出する方法 (2025年)

想像してみてください。Gorgiasのヘルプデスクにメッセージが届きます。「思っていたものと違ったので、返品したいです」。単純な依頼に見えますよね？しかし、お客様が本当に求めているものは何でしょうか？返金でしょうか、それともただのサイズ違いでしょうか？ここで推測を誤ると、お互いの時間を無駄にし、お客様を不満にさせてしまう苛立たしいやり取りが始まってしまいます。

Gorgias AIはこれらの返信を自動化するのに役立ちますが、初期設定のままでは返金と交換の違いを魔法のように見分けることはできません。AIに教える必要があるのです。この記事では、Gorgias AIエージェントがこれら2つの一般的なリクエストを区別できるように設定する方法を詳しく解説します。さらに、多くの手作業を省略できる、よりスマートな方法もご紹介しますので、ぜひ最後までお読みください。

はじめに準備するもの

さて、本題に入る前に、準備を整えましょう。設定はそれほど複雑ではありませんが、スムーズに進めるためにいくつか必要なものがあります。

• まず、AIエージェント機能が利用できるGorgiasアカウントが必要です。

• 次に、AIルールを作成・変更するために、Gorgiasの管理者権限も必要です。

• 返品・交換ポリシーを分かりやすく文書化し、すぐに参照できるようにしておきましょう。AIは、あなたが与えるルール만큼しか賢くなりません。

• 注文情報を取得するために、Gorgiasがeコマースストア（Shopify、BigCommerce、Magentoなど）に接続されていることを確認してください。

Gorgiasの連携設定画面のスクリーンショット。Gorgias AIがメッセージテキストから返金と交換の意図を検出するために不可欠です。

Gorgias AIの設定手順ガイド

Gorgias AIには一つの特徴があります。それは、生まれつき返金と交換の区別ができないということです。そのため、一つひとつ具体的に教える必要があります。今回は、AIエージェントのルールブックのような役割を果たす**ガイダンス（Guidance）**という機能を使って設定していきましょう。

ステップ1：すべての返品関連問い合わせに対する新しいガイダンスを作成する

まず、GorgiasのダッシュボードでAIエージェントのセクションに移動し、「新しいガイダンスを作成」をクリックします。これは、「返品」「返金」「交換」といった言葉が少しでも含まれるすべてのチケットに対する、あなたのメインの対応マニュアルになります。お客様が商品を返送したいと思うたびに、AIが参照するマスタードキュメントです。

この画像はGorgiasのガイダンス設定画面です。ここで、AIがメッセージテキストから返金と交換の意図を検出するように設定できます。

ステップ2：返金の意図に対する具体的な指示を作成する

次に、新しく作成したガイダンスの中で、AIに何を探すべきかを正確に伝えます。遠慮せず、具体的に記述してください。AIは基本的に、あなたが与えたキーワードと文脈を照合するだけです。「返金」を強く示唆するすべての単語やフレーズをリストアップした、明確な指示を作成する必要があります。

例えば、次のように書くことができます：

「お客様のメッセージに『返金』『お金を返して』『満足していない』『もういらない』などの言葉が含まれている場合、その意図を返金リクエストとして特定してください。問題について謝罪し、お客様に返品ポリシーページへの直接リンクを提供し、返金を受けるための次のステップを説明してください。」

ステップ3：交換の意図を検出するための別の指示を追加する

次に、交換についても同様の作業を行いますが、同じガイダンス内の別の指示として作成します。AIが混乱しないように、これらを明確に区別することが重要です。

交換の指示は次のようになります：

「お客様のメッセージに『違うサイズ』『別の色』『間違った商品』『スワップ』『交換』などの言及がある場合、その意図を交換リクエストとして特定してください。お客様に交換したい具体的なサイズや色を尋ね、当社の交換プロセスを説明してください。」

ステップ4：各パスの自動アクションを定義する

さて、AIがお客様の要望を把握しました。次は何をすべきでしょうか？AIは実際に何かを行う必要があります。Gorgiasでは、そのために「アクション」を設定します。返品や交換の場合、通常は特定の返信を送信するか、人間の担当者向けにチケットにフラグを立てることを意味します。

返金の場合、AIに返品ポータル（Loop Returnsのようなツールを使用している場合）へのリンクを付けて自動返信させるか、単に配送先住所を伝えるように設定できます。

交換の場合、アクションは「承知いたしました。代わりにどのサイズをご希望ですか？」のようなフォローアップの質問をしてから、人間のエージェントに対応を引き継ぎ、処理を完了させることが考えられます。

注意点として、この方法はかなり融通が利きません。もしお客様があなたが想定していなかった、キーワードリストに追加していない表現を使った場合、AIはおそらく行き詰まり、結局は人間のエージェントが介入しなければならなくなるでしょう。

Gorgiasのアクションシーケンス設定画面。Gorgias AIを使ってメッセージテキストから返金と交換の意図を検出する際の重要なステップです。

ステップ5：新しいガイダンスをテストして展開する

これを実際にお客様に適用する前に、テストを行う必要があります。Gorgiasにはそのための「テストモード」があります。さまざまな顧客メッセージを入力して、作成したルールに基づいてAIエージェントがどのように応答するかを正確に確認できます。キーワードが実際に機能しているかを確認するのに最適な方法です。

いくつかの異なるシナリオを試してみましょう。例えば、単純明快な「注文番号#12345を返金してください」、分かりやすい「これをLサイズに交換できますか？」、そして曖昧な表現をどう処理するかを見るために「期待していたものと違いました」のような少し意地悪なものも試してみてください。

結果に満足したら、ガイダンスを有効化しましょう。しかし、設定して終わりではありません。その後の動作を注意深く見守ってください。実際のお客様が使うさまざまな言い回しに気づくたびに、設定画面に戻って新しいキーワードを追加する必要が出てくるでしょう。

課題：ルールベースAIの限界

Gorgiasでガイダンスを設定することは、自動化の良い第一歩ですが、多くの手作業が必要であることにお気づきかもしれません。基本的には、「もしこうなら、こうする」という巨大なキーワードリストを構築しているようなものです。そして正直なところ、このアプローチにはいくつかの深刻な欠点があります。

簡単に破綻する

お客様が「このシャツは大きすぎるので、一つ下のサイズを送ってもらえますか？」と書いてきたとします。明らかに交換を希望していますが、「交換」という単語を使っていないため、キーワードベースのAIは匙を投げてしまい、一般的な返金対応の返信をしてしまうかもしれません。

メンテナンスが悩みの種

常にAIの面倒を見る必要があります。お客様が使う新しいフレーズに常に気を配り、ガイダンスを継続的に更新しなければなりません。これはチームにとって終わりのない作業になってしまいます。

実際には何も理解していない

AIは思考しているのではなく、単に単語を照合しているだけです。複雑なことには対応できません。「青いシャツは返品して返金してほしいのですが、赤いシャツはMサイズに交換できますか？」のようなメッセージはどうでしょう。キーワードシステムでは、このような問い合わせに対応できず完全にショートしてしまいます。

より少ない労力でより多くを自動化したいチームにとっては、単にスクリプトに従うのではなく、チームの専門知識から学習する、より賢いアプローチが必要です。

より良い方法：過去のチケットから学習するAIを活用する

指が疲れるまで手動でルールを書き続ける以外の選択肢は何でしょうか？それは、チームの過去の業務から学習するAIを利用することです。 eesel AIのようなプラットフォームは、過去のサポートチケットを掘り下げることで、まさにそれを実現するために作られています。

考えてみてください。Gorgiasにある過去10,000件の解決済みチケットをAIが読み込み、優秀なエージェントが何千もの異なる返金・交換リクエストにどのように対応したかを正確に学習し、そしてそれを自動的に実行するのです。これが根本的な違いです。

ルールだけでなく、データから意図を検出させる

eesel AIのようなツールを使えば、終わりのないキーワードリストから解放されます。AIは過去のチケットでトレーニングを行うため、お客様のあらゆる微妙な言い回しを学習します。「もっと小さいものを送ってください」が交換リクエストであることを知っているのは、エージェントが過去に何百回もそのように対応してきたのを見ているからです。これにより、単純なキーワード照合よりもはるかに正確で、堅牢なシステムになります。

実世界のシミュレーションで自信を持ってテストする

しかし、本番環境で稼働させる準備ができたと、どうすれば信頼できるのでしょうか？1つか2つのフレーズをテストするだけでなく、eesel AIは本格的なシミュレーションモードを提供します。完全に安全なサンドボックス環境で、何千もの実際の過去のチケットに対してAIを実行できます。AIがどのように応答したか、返金と交換をどれだけ正しく処理できたか、さらにはどれだけの時間と費用を節約できたかを示す明確なレポートが得られます。何を期待すべきかを正確に把握した上で、本番導入できるのです。

厳格なルールではなく、柔軟なワークフローを構築する

そして現実的に、返品対応は単に返信を一つ送るだけでは終わりません。在庫を確認したり、割引コードを発行したり、マネージャーが確認できるようにチケットにタグを付けたりする必要がある場合もあります。eesel AIのワークフローエンジンを使えば、APIを介して他のツールに接続できる、カスタムの複数ステップの自動化を構築できます。これは、定型文を送信するだけでなく、問題全体を実際に解決するソリューションを構築できることを意味します。

手動ルールからインテリジェントオートメーションへ

Gorgias AIを設定して返金と交換を区別させることは、自動化への素晴らしい第一歩です。ここで説明した手順に従うことで、AIに従うべき明確なルールブック、つまりガイダンスを与えることができます。これにより、簡単なチケットの一部を処理し、エージェントの負担を少し軽減できることは間違いありません。

しかし、このルールベースの方法は、本当の可能性のほんの表面をなぞっているにすぎません。真の力は、チームが何千ものチケットを通じて蓄積してきた集合知から学習できるAIにあります。手動でルールを作成するのをやめ、お客様が実際にどのように話すかを理解するAIに切り替えることで、より高い精度、より少ない雑務、そして問題全体を最初から最後まで処理できる自動化が手に入ります。

自社のデータでトレーニングされたAIがチームに何をもたらすか興味があれば、ぜひeesel AIを試して、Gorgiasのチケットでシミュレーションを実行してみてください。