正直なところ、既製のAIチャットボットは、まだ研修を終えていない新入社員のようなものです。一般的な質問には答えられるかもしれませんが、あなたの会社やあなたの製品、そして顧客が実際に直面する具体的な問題については何も知りません。AIをサポートチームにとって真に役立つものにするためには、社内のナレッジ、つまりヘルプセンター、社内ドキュメント、そして過去のすべてのサポートチケットから学習させる必要があります。
大きな問題は、プライベートなデータを危険にさらすことなく、どうやってそれを実現するかということです。これはもっともな懸念です。自社の情報が公開モデルに取り込まれ、セキュリティ上の大きな問題を引き起こすことを望む人はいません。
このガイドでは、プライベートなヘルプセンターのコンテンツを使って、安全にGPTをトレーニングする方法を具体的に解説します。複雑でリスクの高い方法は避け、データを厳重に保護しながら正確な回答を提供するスマートなAIアシスタントを構築するための、シンプルでコード不要な方法に焦点を当てます。
はじめる前に必要なもの
本題に入る前に、準備を整えましょう。これらを事前に用意しておくと、プロセス全体がより迅速かつスムーズに進みます。
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プライベートなヘルプセンターのコンテンツ: これがAIの頭脳になります。Zendesk、Freshdesk、Intercomの記事、あるいはPDF、Word文書、社内のGoogleドキュメントの雑多なコレクションかもしれません。知識を保存しているものが何であれ、それを集めましょう。
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ノーコードAIプラットフォームへのアクセス: データを公開モデルに吸い上げることなく、安全にデータに接続できるツールが必要です。このチュートリアルでは、eesel AIを使用します。このツールは、セキュリティと既存ツールとの簡単な連携に重点を置いて、まさにこの種のタスクのために設計されています。
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約15分: 本当に、データを接続してAIアシスタントの最初のバージョンを稼働させるのにかかる時間はこれくらいです。
プライベートなヘルプセンターのコンテンツでGPTを安全にトレーニングする方法：ステップバイステップガイド
ステップ1：ヘルプコンテンツを収集・整理する
AIが提供する回答の質は、学習する情報の質に左右されます。何かを接続する前に、ヘルプ記事をざっと見直してみましょう。内容は最新で正確ですか？文章は明確ですか？何年も前に廃止された機能に関する古い記事が残っているなら、今こそそれらをアーカイブまたは更新する良い機会です。
これに何日も費やす必要はありません。要は、AIが信頼できる情報から学習していることを確認するだけです。ナレッジがヘルプセンター、Googleドキュメント、そしてConfluenceスペースに散らばっている場合でも、どこに何があるかを把握しておくだけで大丈夫です。eesel AIのようなツールは、それらすべてに接続し、散在するナレッジをAIのための一元的な情報源にまとめることができます。
eesel AIがヘルプセンター、Googleドキュメント、Confluenceなど様々なソースからのナレッジを一元化する方法を示すインフォグラフィック。ステップ2：適切なトレーニング方法を選ぶ（RAGがあなたの味方です）
AIを「トレーニングする」と聞くと、多くの人が**ファインチューニング**というプロセスを想像します。これは、あなたのデータでAIのコアモデルを恒久的に変更することを意味します。問題は、このアプローチは時間がかかり、高価で、あなたの情報が文字通りモデルの一部になる可能性があるため、データプライバシーにとっては悪夢のようなものだということです。
幸いなことに、はるかに優れていて、安全で、より現代的な方法があります。それが**Retrieval-Augmented Generation (RAG)**です。
モデルを恒久的に変更する代わりに、RAGはAIに参考書持ち込み可のテストを受けさせるようなものです。仕組みは次のとおりです。
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あなたのヘルプコンテンツはインデックス化され、AIモデルとは完全に分離された安全なプライベートナレッジベースに保存されます。
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顧客が何かを尋ねると、システムはあなたのナレッジベースから最も関連性の高いスニペットを素早く見つけ出します。
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そして、それらのスニペットを質問とともにGPTモデルに渡し、具体的で正確な回答を生成するために必要なすべてのコンテキストを提供します。
あなたのデータはその1つのクエリにのみ使用され、モデルに吸収されることはありません。これが、プライベートなコンテンツでGPTを安全にトレーニングする秘訣です。eesel AIのようなノーコードプラットフォームは、このRAGメソッドに基づいて構築されているため、データプライバシーの頭痛の種なしにGPT-4のすべてのパワーを得ることができます。ファインチューニングはAIに特定のスタイルを教えるのに役立ちますが、RAGは特定の知識に基づいて質問に答えるのに最適です。
ステップ3：データソースをAIプラットフォームに接続する
さあ、楽しい部分です。AIに頭脳を与えましょう。eesel AIのようなプラットフォームを使えば、これは驚くほど簡単で、開発者に頼る必要はありません。サインアップ後、新しいボットを作成し、ナレッジソースを追加するよう求められます。
クリックするだけで、Zendesk、Intercomなど、既存のヘルプデスクを接続できます。これにより、AIは即座に公開ヘルプ記事、マクロ、さらには過去のチケットの会話にアクセスできるようになります。これが本当に素晴らしいのは、AIが過去にチームがどのように問題を解決したかから学習できることで、ブランドの声や一般的な解決策をあなたがすべて細かく指示しなくても習得できる点です。
そして、ヘルプデスクだけで止まる必要はありません。チームが情報を保管している他の場所も接続できます。
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Googleドキュメント内の社内SOP。
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Confluence内の技術文書。
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Notion内のチームwiki。
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シンプルなPDFのフォルダやウェブサイトのURLでさえも可能です。
これにより、情報がどこに保存されていても、AIが正確に質問に答えられるように、単一の包括的なナレッジベースを構築できます。
eesel AIプラットフォームのスクリーンショット。Zendesk、Googleドキュメント、Confluenceなどの複数のデータソースを簡単に接続してAIをトレーニングする方法を示しています。ステップ4：AIの個性と指示を設定する
正しい答えを得ることも重要ですが、AIアシスタントがあなたの会社の一員であるかのように聞こえることも望ましいでしょう。eesel AIのダッシュボード内には、AIにカスタム指示を与えることができるプロンプトエディタがあります。
ここで、AIの振る舞いや個性を形作ります。例えば、次のように指示できます。
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特定のトーンを使うように： 「あなたはフレンドリーで明るいサポートエージェントです。絵文字を自由に使って、常にポジティブでいてください。」
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答えに詰まったときの対処法： 「ナレッジベースで答えが見つからない場合は、決して推測しないでください。『その点についてはよく分かりませんが、人間のエージェントがお手伝いします』と伝えてください。」
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実行すべきアクション： 質問に答えるだけでなく、AIに他のことをさせる設定もできます。eesel AIには、チケットにタグを付けたり、適切な部署にエスカレーションしたり、Shopifyストアから注文詳細を検索したりするようなアクションを実行するワークフローを構築できるエンジンがあります。
このような制御により、AIがチームの真の一員であるかのように感じさせることができます。
eesel AIのダッシュボード。ユーザーがAIアシスタントのカスタム指示やワークフローを設定できる場所です。ステップ5：本番稼働前にテストとシミュレーションを行う
では、AIが実際に顧客と対話する準備ができたとどうやって判断すればよいでしょうか？いきなり公開して、うまくいくことを祈るだけではいけません。そこで役立つのがシミュレーションモードです。eesel AIを使えば、安全なサンドボックス環境で、過去何千ものサポートチケットを使って新しいAIアシスタントをテストできます。
シミュレーションでは以下のことがわかります。
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AIが顧客からの実際の質問にどう返信したか
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どのチケットを自己解決できたか、これにより潜在的な自動化率の見当がつきます。
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補う必要のあるナレッジベースの弱点
この方法でのテストは完全にリスクフリーです。指示を微調整したり、ヘルプセンターに不足している記事を追加したり、顧客が一度もやり取りする前にAIのパフォーマンスに慣れることができます。
eesel AIのシミュレーションモード。過去のサポートチケットでリスクなくテストし、AIが顧客対応の準備ができているか確認できます。ステップ6：AIエージェントを段階的に展開する
シミュレーションの結果に満足したら、いよいよ本番稼働です。しかし、だからといって一度にすべてを自動化する必要はありません。段階的な展開が常に最も安全な方法です。
eesel AIのようなツールを使えば、AIをどこでどのように使用するかを決定できます。小さく始めることができます。
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パスワードのリセットや配送状況の問い合わせなど、特定の種類の質問を処理させる。
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ウェブサイトのチャットなど、特定のチャネルでのみ有効にし、メールサポートは当面人間のエージェントに任せる。
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AI Copilotとして使用する。 この場合、AIは顧客に直接返信するのではなく、エージェントが素早く確認して送信できる返信案を作成します。
このアプローチにより、チームは新しいワークフローに慣れることができ、管理された環境でパフォーマンスを監視することができます。うまく機能していることがわかれば、徐々に責任範囲を広げていくことができます。
eesel AI Copilotが人間のエージェントが確認するための返信案を作成している例。段階的な展開戦略を示しています。AIアシスタントを安全で役立つものに保つためのヒント
AIの構築は「一度設定したら終わり」という作業ではありません。長期的に効果を維持するために、いくつかの良い習慣を身につけましょう。
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ナレッジベースを最新の状態に保つ： AIの賢さは、与える情報次第です。製品の機能や会社の方針が変わるたびに、ヘルプ記事を必ず更新してください。eesel AIでは、変更が自動的に同期されるため、ボットは常に最新の情報を持っています。
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時々会話をレビューする： AIの様子を時々確認しましょう。eesel AIのダッシュボードでは、何がうまくいっていて、どこで行き詰まっている可能性があるかを示す、読みやすいレポートが提供されます。このフィードバックループが、時間をかけてAIを改善するための鍵となります。
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**狭い範囲から始める：**初日からAIにすべてをやらせようとしないでください。チームが受け取る最も一般的で反復的な質問を選び、それらを最初に自動化しましょう。最小のリスクで最大の成果を得られます。それがスムーズに実行できるようになったら、その役割を広げていくことができます。
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あなたのデータでトレーニングするプラットフォームは絶対に使わない： これが黄金律です。常に、あなたのデータはプライベートに保たれ、公開モデルのトレーニングには使用されないと明記しているプラットフォームを選んでください。eesel AIのようなセキュリティ重視のプラットフォームは、あなたの情報を保護するために設計されています。
パワフルでプライベートなAIを手に入れることができます
プライベートなヘルプセンターのコンテンツでGPTをトレーニングすることは、セキュリティリスクである必要はありません。適切な方法（RAG）と適切なプラットフォームを選ぶことで、チームと顧客のために、スマートで知識豊富、そして完全に安全なAIアシスタントを作成できます。
秘訣は、完全なコントロールを与えてくれるツールを使うことです。eesel AIのようなセルフサービスプラットフォームを使えば、数分でデータソースを連携し、AIの振る舞いを微調整し、リスクなしですべてをテストできます。その結果、データプライバシーを犠牲にすることなく、より効率的なサポートシステムが実現します。
あなたのビジネスを本当に理解しているAIを構築する準備はできましたか？eesel AIの無料トライアルにサインアップして、今日からカスタムトレーニングされたAIアシスタントを立ち上げましょう。
よくある質問
最も安全な方法は、Retrieval-Augmented Generation (RAG) です。このアプローチでは、プライベートデータは別途保存され、AIモデル自体に吸収されるのではなく、特定のクエリにコンテキストを提供するためだけに使用されます。eesel AIのようにRAGに基づいて構築されたプラットフォームは、データのプライバシーを最優先します。
ノーコードAIプラットフォームを使用する場合、データを接続してAIアシスタントの最初のバージョンを稼働させるための初期設定は、わずか15分で完了することもあります。重要なのは、事前にヘルプセンターのコンテンツを収集・整理しておくことです。
はい、ZendeskやIntercomのヘルプデスク記事、Googleドキュメント、Confluence、NotionのWiki、PDF、さらにはウェブサイトのURLなど、多種多様なコンテンツソースを統合できます。これにより、AIは包括的なナレッジベースから情報を引き出すことができます。
プラットフォームを選ぶ際は、RAG手法を明確に使用し、あなたのデータで公開モデルをトレーニングせず、既存のツールと安全なノーコード統合を提供するものを優先してください。使いやすさ、カスタマイズ可能なAIの個性、シミュレーション機能も重要です。
AIアシスタントの効果を維持するためには、製品の機能や会社の方針に変更があった場合にナレッジベースを定期的に更新してください。eesel AIのようなプラットフォームは、これらの更新を自動的に同期します。さらに、AIの会話やパフォーマンスレポートを確認して、改善の余地がある領域を特定してください。
はい、信頼できるプラットフォームはシミュレーションモードを提供しており、安全なサンドボックス環境で過去のサポートチケットを使ってAIアシスタントをテストできます。これにより、顧客に公開する前に、その返信を評価し、弱点を特定し、指示を改良することができます。
継続的なメンテナンスには、ナレッジベースを最新かつ正確に保つこと、AIの会話やパフォーマンスレポートを確認すること、そしてその指示やデータソースを繰り返し改良することが含まれます。これにより、ビジネスの進化に合わせてAIが役立つ正しい回答を提供し続けることが保証されます。
