FrontでGPTがサポートチケットに回答するように設定する方法：ステップバイステップガイド

貴社のサポートチームは、いわばFrontに常駐しているようなものです。顧客満足度を維持するために、メール、チャット、SMSメッセージをさばく司令塔の役割を果たしています。しかし、会社の成長に伴い、チケットのキューも長くなっていきます。同じような質問が何度も繰り返され、優秀なエージェントの足を引っ張り、結果として対応が遅れ、燃え尽き症候群につながるのは避けられません。

GPTを使って返信を自動化するという話は、おそらく耳にしたことがあるでしょう。同時に、ロボットのようで役に立たず、イライラした顧客をさらに怒らせるだけのAIに関する、ぞっとするような失敗談も目にしたことがあるかもしれません。

しかし、重要なのはここからです。GPTを、Frontのサポートチームの真に役立つ一員として設定することは可能なのです。単にAPIを接続して、うまくいくことを祈るだけではありません。慎重に設定することが重要です。このガイドでは、Frontでサポートチケットに回答するためにGPTをどのように設定すればよいかを詳しく解説し、AIが正確で、ブランドイメージに沿い、実際に問題を解決できるようにする方法をご紹介します。

はじめに準備するもの

詳細に入る前に、いくつか準備しておくべきことを確認しましょう。本当に効果的なAIエージェントは、AIモデルそのものだけでは成り立ちません。AIに知識を与え、会話を管理し、どのように振る舞うべきかを指示する方法が必要です。

必要なもののチェックリストはこちらです：

• 有効なFrontアカウント：これは言うまでもありません。すべての顧客との会話が集約される場所です。

• OpenAI APIキー（または他のLLMプロバイダーのキー）：これは、エージェントの頭脳として機能するGPTモデルへのアクセスを可能にする、いわばエンジンの鍵です。

• 貴社のナレッジ：これは、チームが頼りにしているすべての情報です。ヘルプセンターの記事、保存済みの返信、社内wiki（ConfluenceやGoogle Docsなど）、さらには過去のチケット履歴も含まれます。AIは、与えられた情報量によってのみ賢くなります。

• AI統合プラットフォーム（推奨）：もちろん、カスタムの統合機能をゼロから構築することもできますが、eesel AIのようなノーコードプラットフォームなら、面倒な部分をすべて代行してくれます。ナレッジソースに接続し、ワークフローを管理してくれるため、数ヶ月ではなく数分で本番稼働できます。

Frontでサポートチケットに回答するようにGPTを設定する方法

それでは、ステップバイステップのプロセスに入りましょう。ここでの目標は、単に答えを吐き出すだけでなく、チームがすでに使用しているFrontのワークスペース内で、正確かつ安全に問題を解決するAIエージェントを構築することです。

ステップ1：AIに必要な知識を与える

知識のないAIエージェントは、研修なしで初日を迎えた新入社員のようなものです。あなたのビジネスに特化した質問には何も答えられません。最初にして最も重要なステップは、GPTを搭載したエージェントに、正確で関連性の高い回答を提供するために必要なすべての情報へのアクセス権を与えることです。

自力でやる方法は、ドキュメントからテキストを抽出し、それをAIが読み取れる特殊な形式（埋め込みベクトルと呼ばれる）に変換し、ベクトルデータベースと呼ばれるものに保存するという、かなり技術的なプロセスを伴います。構築には多くのエンジニアリング時間が必要で、さらに重要なことに、すべてを最新の状態に保つための時間も必要です。

もっと簡単な方法は、これを代行してくれるツールを使うことです。たとえば、eesel AIは、ヘルプセンター、Confluence、Google Docs、さらには過去のFrontの会話といったソースとワンクリックで統合できます。この情報を自動的に取り込んで同期するため、AIは常に最新の回答を用いて作業できます。

ステップ2：AIをFrontアカウントに接続する

次に、FrontとGPTモデルの間に橋を架け、AIが受信メッセージを読み取り、返信を投稿できるようにする必要があります。これは、Front APIを使用してカスタムアプリケーションを構築することで自分で行うことができます。このアプリは、新しいメッセージをリッスンし、その内容をOpenAI APIに送信し、AIの応答をコメントとして会話に投稿します。

この直接接続の問題点は、かなり基本的な機能しかないことです。過去の会話の記憶がなく、アクションを実行することもできず、常にメンテナンスが必要になります。

ここでeesel AIのようなプラットフォームが役立ちます。これらはすべてを簡素化する、直接的で安全な統合機能を提供します。独自のコネクタを構築する代わりに、Frontアカウントを認証するだけで、プラットフォームがすべてのやり取りを処理します。この設定は、チケットの自動タグ付け、人間へのエスカレーション、その他のカスタムアクションといった、より高度な機能の基盤も築きます。

ステップ3：ルールを設定し、AIに人格を与える

ここが面白いところです。汎用的なチャットボットを、本物のAIサポートエージェントに変える段階です。AIがいつ、どのように介入すべきかを定義する必要があります。届いたすべてのメッセージにGPTをただ答えさせるだけでは、問題を引き起こすだけです。

AIに指示するための、いくつかの基本ルールを設定する必要があります：

• どのチケットを処理すべきか：まずは小規模に始めましょう。注文状況やパスワードリセットに関する質問など、単純で量の多いものから対応させます。

• いつ助けを求めるべきか：顧客が明らかに怒っている場合、複数の要素を含む複雑な質問をした場合、またはデリケートな話題に触れた場合、AIは自身の限界を認識し、すぐに人間のエージェントにエスカレーションする必要があります。

• どのような口調で話すべきか：AIの個性を定義します。フォーマルでプロフェッショナルな口調にしたいですか？それとも、よりフレンドリーでカジュアルな口調にしますか？これはブランドの声と一致させるべきです。

eesel AIを使えば、あなたが主導権を握れます。そのビジュアルワークフロービルダーとプロンプトエディターにより、コードを一行も書かずにこれらのルールを簡単に設定できます。AIのペルソナを定義し、具体的な指示を書き、自動化したいチケットの種類を正確に選択できます。

ステップ4：本番稼働前にすべてをテストする

AIエージェントが本当に実際の顧客に対応できる準備ができているか、どうすればわかるでしょうか？本番環境でテストするのは危険です。たった一つの不適切または奇妙な応答が、顧客の信頼を永久に損なう可能性があります。

これを行う最善の方法は、過去のサポートチケットでAIがどのように機能するかをシミュレーションすることです。これにより、何千もの実際のシナリオに対してAIがどのように応答したかを正確に確認できます。潜在的な解決率を測定し、知識のギャップを特定することができ、しかも顧客には一切知られません。

これはeesel AIのようなプラットフォームを使用する大きな利点です。そのシミュレーションモードは、設定したAIエージェントをFrontの過去のチケットで実行します。どのチケットが自動化されたか、AIが何を言ったか、そして自己解決率のかなり正確な予測を示す詳細なレポートが得られます。これにより、エージェントを有効にする前に必要な自信を持つことができます。

ステップ5：ゆっくりと展開する

設定に自信が持てたら、いよいよ本番稼働です。しかし、いきなり全員に対してスイッチを入れるのはやめましょう。それは典型的な間違いです。まずは1つのチャネル、少人数の顧客グループ、または優先度の低いチケットのみでAIエージェントを有効にすることから始めます。

そのパフォーマンスを注意深く監視してください。いくつかの主要な指標を追跡する必要があります：

• 解決率：AIが単独でクローズしているチケットはいくつありますか？

• エスカレーション率：人間のチームにチケットを引き渡す頻度はどのくらいですか？

• 顧客満足度（CSAT）：顧客はAIから得られるサポートに本当に満足していますか？

分析ダッシュボードでは、傾向を把握できるだけでなく、さらに重要なことに、なぜいくつかのやり取りが計画通りに進まなかったのかを理解するのに役立ちます。このフィードバックループにより、ナレッジベースを更新したり、実際のデータに基づいてAIのルールを微調整したりすることで、継続的に改善していくことができます。

避けるべきよくある間違い

FrontでGPTを設定することは、チームの効率性を大幅に向上させる可能性がありますが、いくつかのよくある失敗が、その努力を簡単に台無しにしてしまうことがあります。注意すべき点を以下に示します。

• AIに「台本から外れた」行動をさせること： 特定のヘルプドキュメントや企業ポリシーを与えずにGPTをFrontに接続するだけだと、AIは話をでっち上げ始めたり、「ハルシネーション（幻覚）」を起こしたりします。これは、AIサポートに対する顧客の不満の最大の原因です。

  Pro Tip

  AIが承認済みのコンテンツのみに基づいて回答するように強制するシステムを常に使用してください（これが先ほど述べた「検索拡張生成」またはRAGの目的です）。eesel AIのようなプラットフォームにはこの機能が組み込まれており、ボットがメッセージ内容から逸脱しないようにします。

• 明確なエスケープハッチ（緊急脱出口）がないこと： あらゆる問題を処理しようとするAIは、いずれ失敗し、顧客を終わりのないイライラするループに陥れます。AIエージェントは自身の限界を認識し、複雑またはデリケートな問題を gracefully（円滑に）人間に引き継ぐことができなければなりません。

• 人間味を忘れること： 自動化は効率化に最適ですが、サポートは依然として人に関するものです。一般的でロボットのような口調は、冷たく非人間的に感じられることがあります。AIがブランドの声に合わせ、さらには少しの共感を示すように設定してください。

• テストせずにローンチすること： ステップ4で説明したように、最初にシミュレーションを実行せずに本番稼働するのは大きな賭けです。新しい製品機能をテストせずにローンチすることはないでしょうし、AIエージェントも同等の注意を払う価値があります。

FrontでGPTをより賢く設定する方法

ご覧のように、Frontでサポートチケットに回答するようにGPTを適切に設定するには、単なるAPI呼び出し以上のことが必要です。ナレッジの管理、ワークフローの自動化、テスト、そして監視に対する慎重なアプローチが求められます。

このインフラをすべて自前で構築しようとすると、莫大で高価なエンジニアリングプロジェクトになります。ベクトルデータベースを管理し、API統合を構築し、ワークフローエンジンを作成し、テスト環境をゼロから開発しなければなりません。

あるいは、これらすべてを標準で提供してくれるプラットフォームを利用することもできます。

eesel AIは、既存のヘルプデスク内に、スマートで信頼性の高いAIエージェントを最も迅速かつ簡単に導入できるように設計されています。数ヶ月を開発に費やす代わりに、次のことが可能です：

• 数分で本番稼働：数クリックでFrontとナレッジソースを接続できます。

• 完全なコントロールを維持：ノーコードエディタを使用して、AIがどのように振る舞うべきかを正確に決定できます。

• 自信を持ってテスト：顧客向けに何かを有効にする前に、過去のチケットでパフォーマンスをシミュレーションできます。

• 既存のツールを維持：eesel AIはFrontに直接プラグインするため、チームのワークフローをまったく変更する必要がありません。

カスタムビルドの手間とコストをかけずに、サポートチームのためにGPTの力を活用したい場合は、eesel AIを試してみる価値があるかもしれません。