Intercom Fin AIが信頼度しきい値後に人間に引き継ぐようにする方法

誰もが一度は経験したことがあるでしょう。こちらの状況を全く理解してくれないサポートボットとの堂々巡り。AIエージェントはカスタマーサポートにおいて非常に役立つ存在ですが、その真価は単に質問に答えることだけではありません。むしろ、いつ身を引いて人間に引き継ぐべきかを把握している点にこそあります。

この引き継ぎを適切に行えるかどうかが、役立つ自動化体験と、不満が募る体験とを分けるのです。AIが自身の限界を理解していれば、顧客は無視されたと感じる代わりに、話を聞いてもらえたと感じます。このガイドでは、Intercom Fin AIが信頼度のしきい値に達した後に人間に引き継ぐためのルールを、ステップバイステップで設定する方法を解説します。これをうまく行うことで、顧客満足度を維持し、解約を防ぎ、チームは本来人間が対応すべき問題に集中できるようになります。

必要なもの

始める前に、必要なものがすべて揃っているか確認しましょう。Fin AI Agentアドオンを含む有効なIntercomのサブスクリプションが必要です。また、これから説明する設定にアクセスするために、Intercomワークスペースへの管理者権限も必要です。さらに、よくあるサポートの質問や、その中でもほぼ必ず人間の対応が必要になる質問を把握しておくと、非常に役立ちます。

Intercom Finの引き継ぎルールの仕組み

では、Intercomはどのようにして引き継ぐタイミングを判断するのでしょうか？0から100まで設定できる単純な「信頼度スコア」のスライダーを想像するかもしれませんが、実際はもう少し複雑です。Finが会話を人間に引き継ぐかどうかの判断は、単一のスコアに基づくのではなく、ヘルプ記事をどれだけ理解しているかと、あなたが設定した特定のルールに基づいています。

裏側で何が起きているのかを少し見てみましょう。顧客が質問をすると、Finは連携されたナレッジベースをスキャンし、直接的で明確な回答を探します。情報が曖昧だったり、一致する内容が見つからなかったりした場合、Finは自分が正しい解決策を持っていない可能性があると認識します。これが、あなたが介入して指示を与えるタイミングです。

このためにIntercomが提供する主な機能は「ガイダンス」と呼ばれます。ここで、Finにどのように振る舞うべきか、どのトピックには触れるべきでないか、そしていつ助けを求めるべきかを指示します。ガイダンスはAIに与える戦略書のようなもので、そのルールが信頼度のしきい値のように機能します。つまり、「X、Y、Zに関する質問であれば、答えようとせずにチームに引き継いで」と指示するわけです。

引き継ぎルール設定のステップバイステップガイド

それでは、Intercomアカウントにログインして、設定を始めましょう。

ステップ1：エスカレーションのトリガーを特定する

ボタンを一つクリックする前に、計画を立てる必要があります。最高のAI引き継ぎルールは、顧客が実際に何を必要としているかを把握することに基づいています。最近のサポートチケットをいくつか掘り下げて、常に人間が対応すべき共通のテーマを見つけましょう。

まずは以下の点から始めると良いでしょう：

• 金銭や個人情報関連。 請求、返金、個人データ、セキュリティに関する問題は、例外なく人間に直接引き継ぐべきです。

• 高価値の顧客。 VIPやエンタープライズアカウントからの質問は、すぐにエージェントによる個別対応を受けさせたいと思うかもしれません。

• 不満を抱えた顧客。 誰かが怒り始めている、または問題に行き詰まっていることを示すキーワードを探しましょう。「まだ動かない」「イライラする」「キャンセル」「信じられない」といったフレーズは、人間が介入する必要があることを示す明確なサインです。

• 複雑な技術的問題。 標準的なヘルプドキュメントでカバーされていない詳細なトラブルシューティングが必要な問題は、技術サポートの専門家に直接送る方が良いでしょう。

ステップ2：Intercomでエスカレーションルールを作成する

トリガーがわかったら、それをFinに教え込みましょう。

これはIntercomワークスペース内のFin AI設定で行います。Fin AI Agent > Train > Guidance に移動してください。

このセクションでは、平易な英語を使って新しいルールを作成できます。例えば、すべての請求に関する質問がチームに届くようにするには、次のようなルールを作成できます：

「顧客が『返金』『請求の問題』または『支払いの問題』について言及した場合、すぐに会話をサポートチームに引き継いでください。」

一つのルールに複数のキーワードやフレーズを詰め込むことができます。コツは、できるだけ具体的にすることです。これらのルールは、顧客がどのように話すかを予測できて初めて機能します。Finに「請求の問題」を探すように指示しても、顧客が普段「請求書の件」と言うのであれば、そのルールは機能しません。つまり、これらのルールを時々確認し、実際の顧客との会話に基づいて更新する必要があります。

ステップ3：引き継ぎ体験をデザインする

Finが会話を引き継ぐと判断しました。顧客にとっては、それはどのように見えるでしょうか？スムーズな引き継ぎは、引き継ぎの判断を下すこと自体と同じくらい重要です。これらの設定はWorkflowsまたはFin > Deployセクションで調整できます。

ここで、次に何が起こるかを決定できます。良いアプローチは、チャットを特定のチームの受信箱にルーティングすることです。例えば、「請求チーム」や「技術サポート」のように設定すれば、適切な担当者がそれを見ることができます。

また、顧客に何が起こっているのかを知らせるために、フレンドリーな引き継ぎメッセージを設定するのも良い考えです。例えば、_「この問題は私だけでは解決できないようですので、詳細を確認できる専門チームにお繋ぎします。」_のようなメッセージは、期待値を設定し、移行を自然に感じさせます。

ステップ4：引き継ぎロジックをテストする

新機能をテストせずにローンチすることはないでしょう。自動化ルールも同じです。Intercomには、本番稼働前に設定をテストする方法が用意されています。

Fin AI Agent > Testエリアに移動してください。ここで、顧客になりきって、新しいエスカレーションルールをトリガーするはずの質問を入力できます。例えば、「返金してほしい」と入力し、Finが先ほど設定した引き継ぎを開始するかどうかを確認します。

これは簡単な確認には役立ちますが、一度に一つの質問を手動で行うプロセスです。何千もの実際のチャット全体でAIがどのように機能するかは教えてくれませんし、過去のチケット履歴に対して実行することもできません。これにより、ルールの効果について推測に頼ることになり、自信を持って展開するのが難しくなります。

避けるべきよくある間違い

ルールを構築することと、それをうまく機能させることは別の話です。注意を怠ると、顧客体験を損なうことになりかねない、よくある落とし穴をいくつか紹介します。

• 広すぎるルールの作成。 「ネガティブな言葉でエスカレーションする」といったルールは賢そうに見えますが、あまりにも頻繁にトリガーされてしまう可能性があります。結局、AIが解決できたかもしれないチャットでチームを溢れさせることになります。人間が必要であることを強く示すキーワードに絞り、具体的に設定しましょう。

• 代替策を忘れること。 チャットが請求チームに送られたものの、全員が帰宅してしまっていたらどうなるでしょうか？ルーティングには営業時間外の計画も用意し、顧客が空の受信箱で待たされることがないようにしましょう。

• 設定したら放置すること。 ルールをオンにしてそのままにしないでください。Finがエスカレーションした会話を定期的に見直しましょう。さらに重要なのは、エスカレーションしなかったが、すべきだった会話を探すことです。これが、ギャップを見つけてルールを改善していく唯一の方法です。

• ぎこちない移行の作成。 AIから人間への引き継ぎは、全く新しい会話を始めるようなものではなく、スムーズに感じられるべきです。顧客が入力した内容をすべて繰り返さなくて済むように、エージェントがAIとのチャット履歴全体を確認できるようにしてください。

eesel AIでAIの引き継ぎをよりシンプルかつ強力に制御する方法

Intercomでこれらのルールを設定するのは良いスタートですが、その管理は絶え間ないいたちごっこのように感じられることがあります。もし、過去のチケット全体でAIの設定をテストし、そのパフォーマンスについて明確な予測を得て、当てずっぽうの作業なしに、より正確な制御ができたらどうでしょうか？

ここで役立つのがeesel AIです。Intercomを含む既存のヘルプデスクと直接連携し、プラットフォームを切り替えたりデータを移行したりすることなく、より強力なAI機能を提供します。

数分でセットアップ完了

何時間もかけてテキストベースのルールを作成・調整する代わりに、eesel AIは驚くほどシンプルでセルフサービスのセットアップを提供します。ヘルプデスクを接続すれば、AIエージェントは数分で準備が整い、過去の顧客との会話から直接学習します。

シミュレーションで自信を持ってテスト

これが本当に他と違う点です。eesel AIにはシミュレーションモードがあり、提案されたAIルールを、何千もの実際の過去のチケットに対して実行します。

単一のダッシュボードから、AIがどのチケットに回答したか、どのチケットをチームに引き継いだか、そしてその理由を正確に確認できます。AIが一人でも顧客と話す前に、解決率の正確でデータに基づいた予測を得られます。これにより、ローンチに伴うすべてのリスクがなくなり、確信を持って新しい自動化を展開できます。

eesel AIシミュレーションダッシュボード。AIが過去のチケットデータを使用して将来の自動化率と引き継ぎを予測する様子を示しています。

ビジュアルワークフローエンジンで詳細な制御を実現

-eesel AIを使えば、単純なテキストルールに縛られることはありません。ビジュアルなノーコードのワークフロービルダーによって、自動化をきめ細かく制御できます。

選択的自動化を設定し、AIが対応すべきチケットの種類、顧客、チャネルを正確に決定し、それ以外は安全にエスカレーションできます。また、カスタムアクションを構築することも可能です。これにより、AIは単に回答したりエスカレーションしたりするだけでなく、チケットにタグを付けたり、ヘルプデスクのフィールドを更新したり、Shopifyのような外部ツールから注文情報を取得してから引き継ぎが必要かどうかを判断したりできます。

eesel AIのビジュアルワークフロービルダーのスクリーンショット。信頼度のしきい値に達した後に人間に引き継ぐIntercom Fin AIの基本的なルールの代替手段を提供します。

さらに、eesel AIの予測可能な料金体系は、解決件数ではなく機能とキャパシティに基づいています。これは、引き継ぎルールが完璧に調整されていなくても、予期せぬ請求が発生しないことを意味し、自由に実験して最適な方法を見つけることができます。

eesel AIの公開料金ページの表示。透明性の高い、機能ベースのプランを示しています。

より賢く、楽に自動化する

Intercom Fin AIが適切なタイミングで人間に引き継ぐように設定することは、優れた自動サポートシステムにとって不可欠です。そのためには、ある程度の計画、慎重なルール作り、そして継続的なテストと調整へのコミットメントが必要です。

Intercomは基本的な構成要素を提供しますが、eesel AIのようなツールは、プロセス全体をより制御された透明な方法で処理する手段を提供します。リスクフリーのシミュレーションを実行し、カスタムワークフローを構築し、すべてのナレッジソースを接続することで、推測をやめ、顧客とサポートチームが本当に感謝するAI体験を構築し始めることができます。

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