正直なところ、AIに常に追いつこうとしているように感じることがありますよね。AIが多くの時間を節約するポテンシャルを秘めていることは分かっていても、AIワークフロー自動化をどこから始めればいいのかを考えるのは、巨大で複雑なプロジェクトのように感じられるかもしれません。多くのチームが飛び込んでみたものの、結局は奇妙な回答をするAIアシスタントができあがったり、あまりに融通が利かなすぎて解決する以上に問題を引き起こす自動化ツールになってしまったりします。
しかし、良いニュースがあります。実際に役立つAIワークフローを構築するために、一夜にしてプロンプトエンジニアリングの達人になる必要はありません。重要なのは、明確で常識的なプロセスに従うことだけです。
このガイドでは、AIアシスタントのワークフローを立ち上げて実行するための5つの実践的なステップを解説します。反復的な作業を処理し、チームを解放してより重要な仕事に集中できるようにする、そんな仕組みについて話します。シンプルなアイデアから自信を持って導入まで、常に主導権を握り続けられるフレームワークを使って、その方法をお見せします。
はじめに必要なもの
ステップに進む前に、準備を整えましょう。自動化ワークフローの設定は、技術的な才能よりも、しっかりとした計画があるかどうかが重要です。手元に用意しておくべきものは以下の通りです。
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単一の具体的な目標: 一度にすべてをやろうとしないでください。自動化したい、頻度が高く反復的なタスクを1つだけ選びましょう。始めるのに最適なのは、「注文はどこですか？」や「パスワードをリセットするにはどうすればいいですか？」といった、非常によくある顧客からの質問です。
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ナレッジソース: AIが良い回答をするためには、良い情報が必要です。これには、ヘルプセンターの記事、社内ドキュメント（ConfluenceやGoogle Docs内の資料など）、そして最も価値のある過去のサポートチケットの履歴が含まれます。
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AIアシスタントプラットフォーム: すべてのナレッジを連携させ、ルールを定義し、実際にアシスタントを実行するためのツールが必要です。多くの選択肢がありますが、eesel AIのようなツールは、既存のヘルプデスク（ZendeskやIntercomなど）に数分で直接接続でき、働き方を変える必要がないため、優れた選択肢です。
AIアシスタントをワークフローで使用するためのステップバイステップガイド
さて、具体的な内容に入りましょう。このプロセスは、「もしこうだったら」という段階から、成功裏の導入までを導きます。
ステップ1：ワークフローを選び、マッピングする
まず最初に、自動化するのに適切なタスクを選ぶ必要があります。最適な候補は、頻繁で、予測可能で、正直なところチームが何度も対応するのが少し面倒なタスクです。これらを見つける良い方法は、サポートチケットを見ることです。同じ質問が1日に何十回も出てきていませんか？当たりです。それがあなたの出発点です。
タスクを選んだら、現在手動でどのように処理しているかを簡単に書き出してみましょう。チケットが入ってきてからクローズされるまで、エージェントが取る正確なステップは何ですか？これを書き留めることで、AIがどこで引き継げるかが正確にわかります。
例えば、典型的な「注文状況」に関する質問は次のようになります。
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チケットが届く：「注文はどこですか？」
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エージェントがチケットを開き、注文番号を尋ねる。
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顧客が番号を返信する。
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エージェントはShopifyのような別のシステムにログインして追跡情報を調べる必要がある。
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エージェントが更新情報を含む返信を入力する。
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エージェントがチケットをクローズする。
このシンプルなマップを見るだけで、AIアシスタントが瞬時に実行できるステップがいくつか見つかります。
ステップ2：ナレッジソースを接続する
AIアシスタントは、適切な情報がなければほとんど役に立ちません。一般的、あるいはもっと悪いことに、間違った回答をしないようにするためには、あなたの会社の特定のナレッジを与える必要があります。これがAIに「脳」を与える方法です。
回答が保存されているすべての場所を接続する必要があります。これには以下が含まれます。
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公開情報: 公式ヘルプセンター、FAQ、および関連するウェブサイトのページ。
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社内ドキュメント: Confluence、Notion、またはGoogle Docsのようなツールにあるプライベートなナレッジベース。
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ヘルプデスクの履歴: これはまさに宝の山です。顧客との過去の会話には、あなたのブランド独自のトーンや、最高の担当者が長年にわたって考え出した賢い解決策がすべて含まれています。
アイデアは、AIに単一の信頼できる情報源（Single Source of Truth）を提供することです。現代のAIプラットフォームはこれを非常に簡単にします。例えば、eesel AIはワンクリック統合を使用してこれらのソースをすべて接続します。特にユニークなのは、最初から過去のチケットでトレーニングされるため、新しいナレッジベース記事を1つも書かなくても、AIが自動的にあなたのトーンや一般的な解決策を学習する点です。
ステップ3：ワークフローロジックを構築する
AIが情報にアクセスできるようになったので、次に行動のルールを構築します。ここで、AIにいつ介入し、何を探し、何をすべきかを指示します。良いニュースは、現代のツールでは、通常はシンプルなドラッグ＆ドロップビルダーを通じて、コードを書かずにこれを実行できることです。
ワークフローには通常、3つの主要なコンポーネントがあります。
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トリガー: ワークフローを開始するイベントです。典型的な例は、「新しいチケットが作成されたとき」です。
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条件: AIがチケットを処理すべきかどうかを決定するルールです。「チケットの件名に『注文状況』が含まれている場合」のように、シンプルに始めることができます。これにより、AIが触れてほしいチケットだけに触れるように、きめ細かな制御が可能になります。後で、顧客が誰であるか、どの言語を使用しているか、または他の特定のキーワードに基づいて、より複雑なルールを追加できます。
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アクション: これはAIが実際に行うことです。そして、それは単に答えを出すだけではありません。有能なAIアシスタントは、他のツールで直接アクションを起こすことができます。
例えば、AIを次のように設定できます。
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リアルタイム情報を検索: APIコールを使用してShopifyで注文状況を確認したり、社内データベースからデータを取得したりします。
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チケットをトリアージする: 自動的にタグを追加したり、優先度を設定したり、チケットを適切な部署に割り当てたりします。
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人間へ引き継ぐ: 質問が複雑すぎる場合やAIが確信を持てない場合、遅滞なく人間のエージェントに会話を自動的に渡すことができます。
このレベルの制御力があることが、本当に役立つツールと、融通が利かずイライラするボットとを分ける点です。eesel AIのようなプラットフォームは、完全にカスタマイズ可能なワークフローエンジンを提供するため、AIの正確なルールとカスタムアクションを定義でき、チームの既存のプロセスに完璧に適合させることができます。
ステップ4：AIの個性とセーフティネットを定義する
AIが何を言うかだけでなく、どのように言うかが重要です。AIのトーンは、フォーマルでプロフェッショナルなものであれ、フレンドリーでカジュアルなものであれ、あなたのブランドの声を反映するべきです。ほとんどのAIプラットフォームには、AIのペルソナを形成できるシンプルなプロンプトエディタがあります。
次のような指示を与えることができます。
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「あなたは[あなたの会社名]のフレンドリーで親切なサポートエージェントです。」
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「常に共感的に。顧客の問題を認識することから返信を始めてください。」
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「絶対に推測しないでください。答えがわからない場合は、その旨を伝え、人間の担当者から助けを得る方法を説明してください。」
同様に重要なのがセーフティネットです。AIが行き詰まったときにどうなるかについて、明確な計画を持つことは絶対に必要です。これは、顧客と自社チームの両方との信頼を築く上で譲れない条件です。「顧客が不満そうに見えるか、人と話したいと要求した場合は、直ちにチケットを人間のサポートキューに割り当てる」といったシンプルなルールがあれば、必要なときにいつでも誰かが介入できることが保証されます。eesel AIを使えば、このようなエスカレーションルールをワークフローに組み込むのは簡単で、信頼できるフォールバックを提供します。
ステップ5：テスト、シミュレーション、そして展開
では、実際の顧客に対して問題を起こさずに、これをどのように導入すればよいのでしょうか？答えはシミュレーションです。十分なテストなしに新しい自動化を本番環境に投入するのは、問題を起こしてくれと言っているようなものですが、多くのプラットフォームでは大規模なテストを行う良い方法が提供されていません。
ここで最高のツールが真価を発揮します。例えば、eesel AIには強力なシミュレーションモードがあり、実際の過去のチケット数百、あるいは数千件に対して新しいワークフローをテストできます。これは安全なサンドボックスで、以下を確認できます。
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AIがどのチケットを処理したか。
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AIが送信したであろう正確な返信内容。
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どのチケットを人間に引き継いだか。
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自動化率の予測と、どれくらいの時間を節約できるか。
このリスクのないテストにより、AIの作業を確認し、プロンプトやルールを微調整し、スイッチを入れる前に問題点を解消できます。満足できたら、ゆっくりと展開します。まずは1種類のチケットや単一のサポートチャネルでのみ有効にしてみるのがよいでしょう。結果を観察し、フィードバックを得て、慣れてきたらその役割を拡大していきます。
AIアシスタントをワークフローで使用するためのプロのヒント
最初のワークフローを稼働させることは大きな勝利ですが、それは始まりに過ぎません。時間をかけて改善し続けるためのヒントをいくつか紹介します。
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小さく始めて、大きく育てる: サポート業務全体を一度に自動化しようとしないでください。1つのワークフローをスムーズに実行させ、その素晴らしさを皆に示してから、次のワークフローに取り組みましょう。
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分析を確認する: AIアシスタントは、何をしているかについてのレポートを提供するはずです。特に苦手とする質問に注意を払いましょう。これらは、ナレッジベースにギャップがある場所を教えてくれる手がかりです。
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AIを使ってナレッジのギャップを埋める: 一部のプラットフォームは、それらのギャップを修正するのにも役立ちます。例えば、eesel AIには**自動ナレッジベース生成**機能があります。成功したチケット解決策を見て、それをヘルプセンターの記事の下書きに変えることができ、実際の顧客の問題に基づいてドキュメントが常に改善されるようにします。
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チームを巻き込む: あなたのサポートエージェントは真の専門家です。AIのパフォーマンスについてフィードバックを求め、次に何を自動化すべきか意見を聞きましょう。彼らが最高のアイデアを持っているはずです。
このビデオは、コンピューター上のさまざまなタスクを自動化するための強力なAIワークフローを作成するための、優れた初心者向けガイドを提供します。
最後の考察
ワークフローでAIアシスタントを使用する方法を理解することは、乗り越えるべき巨大な技術的な山ではありません。それは、機会を見つけ、AIに適切な情報を与え、進めながらすべてをテストするという、非常に簡単なプロセスです。これら5つのステップに従い、ワークフローを選択し、ナレッジを接続し、ロジックを構築し、個性を定義し、導入前にシミュレーションを行うことで、時間を節約し、回答の一貫性を保ち、チームが最も重要な仕事に集中できるようにする自動化を自信を持って展開できます。
最初のワークフローを数分で自動化
同じ質問に何度も答えるのはもうやめにしませんか？eesel AIを使えば、最初のAIアシスタントワークフローを数か月ではなく数分で構築し、導入できます。このプラットフォームは完全にセルフサービスで、ワンクリックでヘルプデスクに接続し、強力なシミュレーションモードでリスクなくすべてをテストできます。
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よくある質問
まず、自動化する単一の、頻度が高く反復的なタスクを特定することから始めます。ヘルプセンターの記事や過去のサポートチケットなどの既存のナレッジソースを収集し、現在のシステムと統合できるAIアシスタントプラットフォームを選択します。
最新のプラットフォームでは、最初のワークフローを数か月ではなく数分で構築し、導入できます。利用可能な強力なシミュレーションモードは、本番稼働前に自動化率と時間削減を予測するのに役立ち、メリットが迅速に実現されることを示します。
理想的なタスクは、よくある顧客の質問に答えるなど、頻繁で予測可能で反復的なものです。例えば、「注文はどこですか？」や「パスワードをリセットするにはどうすればいいですか？」などです。過去のサポートチケットを分析することは、これらの大量の機会を特定するのに最適な方法です。
正確性は、包括的で最新のナレッジソースを接続し、過去のデータでトレーニングすることによって構築されます。セーフティネットには、複雑な、または不満を抱えた顧客とのやり取りを、必要に応じて人間のエージェントに自動的に引き継ぐための明確なエスカレーションルールを設定することが含まれます。
もちろんです。あなたのサポートエージェントは顧客対応の真の専門家であり、AIのパフォーマンスについて貴重なフィードバックを提供できます。彼らを関与させることで、新しい自動化の機会を特定し、チーム内の信頼を築くことができます。
eesel AIが提供するような強力なシミュレーションモードを利用して、実際の過去のチケット数百件または数千件に対して新しいワークフローをテストします。これにより、リスクのない環境でAIの応答と予測される自動化率を確認できます。
はい、最新のAIプラットフォームは、ZendeskやIntercomなどの既存のヘルプデスクや、ShopifyやConfluenceなどの他のツールと簡単に統合できるように設計されています。これは多くの場合、現在のプロセスにシームレスに組み込むためのワンクリック設定を伴います。
