Gorgiasガイダンステンプレート：より賢いAI自動化のためにどこから始めるべきか

さて、あなたはGorgiasのガイダンステンプレート画面をじっと見つめ、一体どこから手をつければいいのか途方に暮れていることでしょう。ご安心ください、あなただけではありません。AI自動化を始めるのはワクワクすることですが、真っ白なページを前にすると、かなり気が引けてしまうものです。

この記事では、シンプルな「When, If, Then」フレームワークについて解説し、最初に絶対に作成すべきいくつかのテンプレートをご紹介します。そして、基本からステップアップする際に何が起こるか（そして、システム全体を作り直すことなくそれに対処する方法）についてお話しします。

GorgiasはAIを試すための確かな出発点を提供しますが、真にスケーラブルな自動化を実現するには、ネイティブのツールセットを超えた視点が必要になることに気づくでしょう。このガイドでは、Gorgiasのガイダンステンプレートをどこから始めるべきか、そして、より強力で統合されたアプローチによって、避けられないスケーリングの課題を克服する方法を正確に示します。

Gorgiasガイダンスとは？

簡単に言えば、Gorgiasガイダンスとは、AIエージェントのために作成する指示書（プレイブック）のようなものです。コーディングは不要で、新しい人間のチームメンバーに指示を出すのと同じように、わかりやすい言葉で指示を書き出すだけです。

ガイダンスは、自動化プロセスにおいて非常に重要な役割を果たします。チケットが届くと、AIエージェントはヘルプセンターの記事やその他のナレッジソースを参照する前に、あなたのガイダンスを確認します。つまり、明確でよく書かれたガイダンスこそが、正確でブランドイメージに沿ったAIの応答を得るための最も重要なパズルのピースなのです。

では、ガイダンスが曖昧だったり不完全だったりするとどうなるでしょうか？AIは、本来処理できたはずの簡単なチケットをエスカレーションしたり、顧客に役に立たない一般的な回答をしたり、あるいは問題を全く解決できなかったりするかもしれません。これらはすべて、チームの後処理作業を増やすことになり、自動化の目的そのものを損なってしまいます。だからこそ、最初からガイダンスを正しく設定することが非常に重要なのです。

「When, If, Then」フレームワーク：確かな出発点

指示作成のハードルを下げるために、Gorgiasは「When, If, Then」フレームワークと呼ばれるシンプルな構造を採用しています。これは、AIエージェントの思考プロセスを模倣した、論理的で再現性の高い指示の構築方法です。

詳しく見ていきましょう：

• WHEN：トリガー これはシナリオ、つまり顧客が何について尋ねているかです。チケットの主な理由となります。例：「WHEN a customer asks for a return（顧客が返品を求めたとき）」。この文は、ガイダンスのタイトルにもなり、後で簡単に見つけて整理することができます。

• IF：条件 これらは、AIが何かを実行する前に満たされなければならない特定のルールです。複数の「if」文を重ねて、リクエストのさまざまなバリエーションに対応することができます。例：「IF the order was placed less than 30 days ago（注文が30日以内に行われた場合）」かつ「IF the item is not final sale（商品が最終セール品でない場合）」。

• THEN：アクション これは、条件が満たされた後にAIに何をすべきかを正確に指示する最終ステップです。指示は直接的で明確である必要があります。例：「THEN tell the shopper they are eligible and send them a link to the return portal（購入者に資格があることを伝え、返品ポータルへのリンクを送信する）」。

Gorgiasガイダンステンプレートの始め方（とその限界）

さて、フレームワークは理解できました。では、いよいよ本題です。実際にどこから始めるべきでしょうか？すぐにすべてを自動化したいという衝動に駆られるのはわかりますが、最善のアプローチは小さく始めて、最も大きなインパクトを狙うことです。

まずはこの3つの高頻度テンプレートから始めよう

始めるのに最適な場所は、チームの時間を食いつぶす、最も一般的で、うんざりするほど反復的な質問です。これらのうちのほんのいくつかを自動化するだけで、エージェントをより複雑で価値の高い会話に集中させることができます。

ここでは、最初に作成すべき3つの実践的なテンプレートをご紹介します。

1. 注文はどこにありますか（WISMO）

これはほとんどのEコマースブランドにとってNo.1のチケットです。これに対するシンプルなガイダンスは、大きな違いを生むことができます。顧客が注文状況について尋ねたとき（WHEN）、追跡情報が利用可能な場合（IF）、AIが追跡番号と配送業者のページへのリンクを提供する（THEN）ように設定できます。追跡情報が利用できない場合は（IF）、顧客に注文が準備中であることを伝え、推定発送日を提供する（THEN）ことができます。

Gorgiasの新規ガイダンステンプレート作成インターフェースのスクリーンショット。Gorgiasガイダンステンプレートをどこから始めるかを示している。

2. 注文のキャンセル

これらは時間的制約があることが多く、即時の自動応答に最適です。顧客が注文のキャンセルを依頼したとき（WHEN）、注文がまだ発送されていない場合（IF）、AIはキャンセルを確認し、5〜10営業日以内に返金が処理されることを伝える（THEN）ことができます。しかし、注文がすでに発送済みの場合（IF）、顧客にキャンセルは手遅れであることを伝え、荷物が到着したら返品手続きを開始する方法を説明する（THEN）ことができます。

3. 返品リクエスト

これは、自動化が見事に処理する典型的な複数条件シナリオです。顧客が商品の返品を依頼したとき（WHEN）、返品が30日間の返品期間内である場合（IF）、AIは手順と返品ポータルへのリンクを提供する（THEN）ことができます。しかし、返品期間が過ぎている場合（IF）、顧客に返品期間が終了したことを丁寧に伝える（THEN）ことができます。

課題：基本テンプレートを超えたスケーリング

最初のいくつかのテンプレートを稼働させるのは素晴らしい気分です。実際に時間の節約を実感し、顧客も満足しています。しかし、すぐに組み込みのヘルプデスクAIができることの限界にぶつかり始めます。ここで、「When, If, Then」フレームワークの当初のシンプルさが、少し窮屈に感じられるようになります。

あなたがほぼ確実に直面するであろう主な制限は以下の通りです：

• AIはあなたが教えたことしか知らない。 GorgiasのAIエージェントは、ヘルプセンターとあなたが書いたガイダンスから学習します。しかし、チームの過去のチケットの会話に眠っている貴重な情報はどうでしょうか？あるいは、Googleドキュメントにある詳細なプロセス文書は？または、Confluenceにある社内のトラブルシューティングガイドはどうでしょう？そのすべてのコンテキストを新しいガイダンステンプレートに手動でコピー＆ペーストするのは、退屈なだけでなく、成長するにつれて完全に持続不可能になります。

eesel AIのインターフェース。Confluence、Googleドキュメント、過去のチケットなど複数のナレッジソースに接続する方法を示しており、基本的なGorgiasガイダンステンプレートの限界を克服している。

• ワークフローが1つのシステムに固定されてしまう。 「When, If, Then」ロジックは単純なタスクには優れていますが、複雑で複数ステップにわたるワークフローには苦労します。注文のキャンセルがShopifyとサードパーティロジスティクス（3PL）プラットフォームの両方でアクションを必要とする場合はどうなるでしょうか？Gorgiasはいくつかのアクションを実行できますが、それらはしばしば自社のエコシステム内に限定され、異なるツール間で調整するには多くの労力が必要です。

eesel AIのカスタマイズ可能なワークフローエンジンの画面。Gorgiasガイダンステンプレートの単純な「if/then」ロジックを超えた、複雑で複数ステップのアクションを可能にする。

• 安全なテスト方法がない。 これは大きな問題です。新しく作成した複雑なガイダンスが、実際に意図した通りに機能するとどうやって確信できるでしょうか？Gorgiasでは、テストオプションが限られています。実際の顧客と話す前に、何千もの実際の過去のチケットに対してAIがどのように動作するかを簡単にシミュレートすることはできません。この「作って祈る」アプローチはリスキーであり、顧客の信頼を損なう壊れた体験につながる可能性があります。

eesel AIのシミュレーションモード。自動化を導入する前に過去のチケットでリスクなくテストできる機能で、標準的なGorgiasガイダンステンプレートに対する主要な利点。

基本テンプレートを超えて：Gorgias AIのためにナレッジを統合する

良いニュースがあります。これらの障害を乗り越えるために、Gorgiasを捨てる必要はありません。解決策は、AIに、あなたがすでに使っているすべてのツールに接続できる、より大きな頭脳を与えることです。

それこそが、eesel AIが実現することです。これは、あなたのGorgiasヘルプデスクに直接接続し、あなたに欠けていた中央ナレッジハブとして機能するように設計されています。

• すべてのナレッジを即座に統合。 ヘルプセンターだけに限定されるのではなく、eesel AIは数クリックですべてのナレッジソースに接続します。過去のチケットの会話、Confluence上の社内Wiki、Googleドキュメントのプロセス文書など、あらゆるものから学習します。これにより、AIはあなたのビジネスを完全に理解し、すべてのシナリオに対してテンプレートを作成する必要なく、微妙なニュアンスの質問に答えることができます。数ヶ月ではなく、数分でセットアップして稼働させることが可能です。

• 単純なアクションを超える。 eesel AIを使えば、厳格な「If/Then」ロジックに縛られることはありません。そのカスタマイズ可能なワークフローエンジンにより、チームの実際の働き方を反映した、複雑で複数ステップのアクションを構築できます。AIは3PLにAPIコールを行ったり、どのシステムからでもリアルタイムの注文情報を検索したり、チケットを正確にトリアージしたりできます。これにより、単なるQ&Aではなく、真のエンドツーエンドの自動化が可能になります。

• 自信を持ってテスト。 AIが顧客と対話する前に、eesel AIのシミュレーションモードでは、過去の何千ものチケットでテストすることができます。AIがどのように応答したかを正確に確認し、パフォーマンスの正確な予測を得て、安全な環境でその動作を微調整できます。これにより、当て推量やリスクが完全になくなり、100%の自信を持って自動化を展開できます。

自動化コストの比較：Gorgias vs. eesel AI

お金の話をしましょう。なぜなら、それは重要だからです。自動化を進めるにつれて、AIプロバイダーの課金方法が思わぬ形で影響してくることがあります。

Gorgiasの自動化機能は、多くの場合、解決ごとの課金を行うアドオンの一部です。このモデルは、すぐに予測不可能で高価になる可能性があります。AIがチケットを正常に解決するたびに、請求額が上がります。効率的であることに対して、実質的にペナルティを課されているようなものです。忙しい月には驚くほど高い請求書が届く可能性があり、コストの予測が難しくなります。

eesel AIは、透明性の高い価格設定で異なるアプローチを採用しています。プランは月間のAIインタラクション数に基づいており、解決ごとの料金は発生しません。毎月支払う金額が正確にわかるため、請求額が際限なく膨れ上がることを心配せずに自動化をスケールできます。これは、成長のために設計されたシンプルで予測可能なモデルです。

シンプルに始め、スケールを計画する

最も一般的な質問トップ3〜5に対して、基本的なGorgiasガイダンステンプレートから始めることは、間違いなく正しい一歩です。これにより、プロセスに慣れ、圧倒されることなくすぐに成果を実感することができます。

しかし、サポートのニーズが拡大し、顧客の質問がより複雑になるにつれて、真の自動化を達成するためには、より強力で柔軟なソリューションが必要になります。ヘルプデスクネイティブのAIだけに頼っていると、ナレッジのギャップ、厳格なワークフロー、そしてテストされていない変更をデプロイする絶え間ないリスクと格闘することになります。

最高のAI戦略とは、単一のプラットフォームの限界にあなたを閉じ込めるのではなく、すでに使用しているツールを強化し、チームに力を与えるものです。

GorgiasのためのスケーラブルなAIを今すぐ始めましょう

基本的なテンプレートを超えて、サポートチームの可能性を最大限に引き出す準備はできていますか？

eesel AIは、リスクのない次の一歩です。すべてのナレッジを統合し、本番稼働前にパフォーマンスをシミュレートし、Gorgiasとシームレスに連携する能力により、強力で信頼性が高く、スケーラブルな自動化エンジンを構築する最も簡単な方法です。完全に自分自身で始めることができ、数分で実際の結果を見ることができます。

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