Intercom Finの信頼度しきい値が人による引き継ぎをトリガーするための実践ガイド

最近では、AIサポートエージェントは至る所で見かけるようになりました。しかし正直なところ、本当の課題は単にAIを導入することではなく、AIがいつ身を引き、人間にバトンタッチすべきかを正確に知ることです。

この対処法として一般的なのが「信頼度のしきい値」です。これはIntercom Finのようなプラットフォームに見られる機能ですが、果たして単純なスコアだけでこの役割を担うことができるのでしょうか？

このガイドでは、Intercom Finで人間による引き継ぎをトリガーする信頼度のしきい値が実際にどのように機能するのかを解き明かし、その弱点を掘り下げ、そしてAIによる引き継ぎのより現代的で制御可能なアプローチを探ります。

Intercom Finの人間による引き継ぎをトリガーする信頼度のしきい値とは？

簡単に説明しましょう。AIの信頼度のしきい値とは、AIが顧客の質問に正しく回答できる自信の度合いを示すために、通常パーセンテージで自己評価したスコアのことです。

教室にいる生徒を思い浮かべてみてください。もし答えに95%の自信があれば、すぐに手を挙げるでしょう。しかし、40%しか自信がなければ、おそらくためらって他の誰かに答えさせようとします。AIも同じことをしているのです。

サポートの現場では、次のように機能します。

• AIの信頼度スコアが設定したしきい値（例えば80%）を上回る場合、AIは自ら質問に答えようとします。

• スコアがそのしきい値を下回る場合、会話は人間のエージェントが対応するようにフラグが立てられます。

これは、これらのシステムに組み込まれた主要なセーフティネットです。AIが推測で間違った答え（「ハルシネーション」とも呼ばれます）を返して、顧客の悪い一日をさらに悪化させるのを防ぐために存在します。これはAIが「うーん、これには100%自信がないから、人にお願いした方が良さそうだ」と言うようなものです。

Intercom Finの人間による引き継ぎをトリガーする信頼度のしきい値の仕組み

Intercom Finは、Intercomエコシステム内で特別に機能するように設計されたAIサポートエージェントです。その主な魅力は、緊密に統合されている点です。もしあなたのサポート業務全体がIntercom内で行われているなら、ナレッジベースやCRMデータから簡単に情報を引き出すことができます。

Intercom Finのロゴの画像。人間による引き継ぎをトリガーする信頼度のしきい値の仕組みについて議論しているセクションに関連しています。

設定の一環として、ダッシュボードから人間による引き継ぎをトリガーするための特定のIntercom Fin信頼度のしきい値を設定できます。これにより、AIにどれだけ対応させるかを決定するための単一のダイヤルが提供されます。

Finのアプローチの利点は？

• シンプルさ： 基本的には自動化のオン/オフスイッチです。AIが自信を持てば回答し、そうでなければ会話を引き継ぎます。非常に理解しやすいです。

• ネイティブであること： すでにIntercomを多用しているユーザーであれば、そのまま機能します。基本的なバージョンを動かすために複雑な設定をする必要はありません。

しかし、次のような欠点もあります：

• 価格設定が悩みの種になることがある： FinはAIが解決した会話1件につき$0.99を請求します。Redditのようなフォーラムを少し見れば、これが予測不可能で、時には莫大な請求につながることがわかります。サポートが忙しい月には、驚くほど高額な請求書が届く可能性があり、これはどんなビジネスにとっても受け入れがたいものです。

• Intercomにロックインされている： これは大きな問題です。ナレッジがConfluenceのような他の場所にあったり、製品仕様がGoogleドキュメントにあったり、別のヘルプデスクを使用している場合、Finはそれを見ることができません。これにより、AIの「脳」が一つの場所に閉じ込められてしまいます。

• 微調整が面倒： しきい値を一つ設定するのは簡単ですが、それ以外の調整はすぐに複雑になり、Intercomプラットフォーム全体のエキスパートである必要があります。

• 事前にテストができない： 選択したしきい値が、過去何千ものチケットに対してどのように機能するかを、本番稼働前に確認する確実な方法がありません。実質的に、実際の顧客で新しい設定をテストすることを強いられるため、設定が間違っていた場合に大きなリスクを伴います。

信頼度のしきい値だけに頼る問題点

単一の信頼度スコアは、少々大雑把な手段です。それは始まりに過ぎませんが、カスタマーサポートを人間らしくするニュアンスをすべて見逃してしまいます。

一つの数値にすべての決定を委ねると、次のような問題が発生します。

• すべての顧客を同じように扱う： AIは「パスワードリセット」のリクエストを99%の自信で処理できるかもしれません。しかし、そのリクエストが専任のアカウントマネージャーを持つ最大手企業クライアントから来た場合はどうでしょうか？信頼度スコアはその違いを認識しません。VIPクライアントのチケットを他の誰かと同様に自動化してしまい、手厚いサポートを提供する機会を逃す可能性があります。

• トピックを理解しない： 「注文はどこにありますか？」という質問はすべてAIに処理させても構わないかもしれません。しかし、「セキュリティ問題」という言葉を含む質問は、AIがどれだけ自信を持っていても、すぐに人間に見てもらいたいと思うでしょう。単一のしきい値では、このようなトピックに基づいたルールを作ることはできません。

• 「ブラックボックス」問題： スコアはAIが自信を持っているかどうかは教えてくれますが、なぜそうなのかは教えてくれません。これにより、何が問題なのかを突き止めるのがほぼ不可能になります。ナレッジベースに特定のトピックに関する情報が不足しているのでしょうか？それとも、顧客が単に変わった方法で質問しているだけなのでしょうか？スコアだけでは手がかりは得られません。

• オール・オア・ナッシングの選択： 会話は100%自動化されるか、100%手動になるかのどちらかです。その中間はありません。AIが返信の下書きを作成して人間のエージェントを支援したり、質問の最初の部分だけを処理して引き継いだりすることはできません。

信頼度のしきい値を超えて：カスタマイズ可能なワークフローエンジン

現代のAIツールは、単純なしきい値を超えて進化しています。ビジネスの実際の運用方法に合わせてワークフローを構築できるようにすることで、自動化を完全に制御できます。これにより、AIをあなたのために働かせることができるのです。

選択的自動化：信頼度のしきい値を超える

より高度なシステムでは、単なる信頼度スコアだけでなく、より多くの要素に基づいてルールを構築できます。これにより、迅速かつスマートなサポート体験を設計できます。

eesel AIのワークフロービルダーのスクリーンショット。Intercom Finの人間による引き継ぎをトリガーする信頼度のしきい値よりも、きめ細かな制御が可能です。

例えば、以下のようなルールを作成できます。

• チケットの内容： メッセージに「緊急」「法的」「怒っている」などの言葉が含まれている場合、問答無用で人間に送るルールを設定できます。

• 顧客の属性： システム内で顧客に「VIP」のタグが付いている場合、そのチケットを自動的にシニアエージェントにルーティングできます。

• チケットの種類： 「請求」とタグ付けされたチケットのみを自動化し、「技術的なバグ」とタグ付けされたものは必ず人間が目を通すようにすることができます。

このような詳細な制御は、eesel AIのようなプラットフォームの中核をなす部分です。これにより、ビジネスに合った正確なルールを構築でき、適切な会話が自動化され、重要な会話は直接チームに届くようになります。

AIにあらゆる情報から学ばせる

AIは、アクセスできる情報量によって賢さが決まります。その「信頼度」は、どれだけ知っているかと直接関係しています。Intercom Finのようなツールは、Intercom独自のナレッジベース内の情報にしかアクセスできず、これが大きな制約となることがあります。

eesel AIが複数のナレッジソースに接続する様子を示すインフォグラフィック。Intercomのような単一システムに依存するよりも大きな利点です。

本当に賢いAIは、場所に関係なく、社内のすべての知識に接続できるべきです。次のような情報から学習できるAIを想像してみてください。

• 過去のサポートチケットの全履歴

• ConfluenceやNotionにある社内Wiki

• Googleドキュメントに保存された製品ガイド

• Slackで共有された役立つ回答さえも

これこそが、eesel AIの統合エンジンが行うことです。散在するすべてのソースから学習することで、ビジネスや顧客の問題について、より豊かで正確な全体像を構築します。これにより、より良い回答を提供し、人間のエージェントへの引き継ぎを減らすことができます。

シミュレーションモードで設定をテストする

新しいAIルールを導入する際に最も怖いことの一つが、「もしも」です。実際の顧客を困らせることなく、計画通りに機能するかどうかをどうやって確認すればよいのでしょうか？その答えはシミュレーションモードであり、これは現代のプラットフォームを他と一線を画す機能です。

eesel AIのシミュレーションモードのスクリーンショット。Intercom Finの人間による引き継ぎをトリガーする信頼度のしきい値を本番稼働させるよりも安全な設定テスト方法です。

ただ祈るだけでなく、安全な環境でAIとその新しいルールを過去何千ものチケットに対して実行することができます。これにより、以下のことがわかります。

• AIが実際の質問に対してどのように返信したか

• 問い合わせ削減率と解決率の確かな予測

• ナレッジベースにギャップがある場所や、ルールに少し修正が必要な場所を示す明確な危険信号

顧客がAIとやり取りする前に、問題を特定し修正することができます。このシミュレーション機能はeesel AIの重要な部分であり、チームがリスクなしで自動化を展開できる安心感を提供します。

成功を罰しない価格設定を選ぶ

最後に、コストについて話しましょう。予測不可能で解決ごとに支払うモデルは、あなたの足を引っ張る可能性があります。多くの問題を解決する成功したAIを持っていることで、基本的にはペナルティを課されているようなものです。

eesel AIの透明性の高い価格ページの表示。Intercom Finの人間による引き継ぎをトリガーする信頼度のしきい値に影響される解決ごとの課金モデルとは対照的です。

代替案は、必要な機能に基づいた、定額で予測可能な価格です。このアプローチはeesel AIのようなプラットフォームで見られ、月末に予期せぬ請求書を心配することなく、自動化をスケールアップできます。AIがその仕事をうまくこなしているからといって、コストが急騰することはありません。これは理にかなったモデルです。

単純な信頼度のしきい値を超えてコントロールする

Intercom Finの人間による引き継ぎをトリガーする信頼度のしきい値は基本的なアイデアですが、少し時代遅れです。良い出発点ではありますが、カスタマーサポートの未来ではありません。

今日のサポートチームは、単なるスコア以上のものを必要としています。彼らには、ビジネスに合ったワークフローを構築するためのきめ細かな制御、すべてを安全にテストする能力、会社のすべての知識へのアクセス、そして予測可能な価格設定モデルが必要です。

適切なプラットフォームを選ぶということは、効率的であるだけでなく、スマートで、文脈を理解し、あなたの目標と完全に同期したAIサポートシステムを構築するためのツールをチームに与えることです。

次のステップは？

単純な信頼度スコアを超えて、サポートの自動化を本格的にコントロールする準備ができているなら、eesel AIはあなたのために作られました。すでに使用しているツールと直接連携するプラットフォームで、数ヶ月ではなく数分で立ち上げることができます。

今すぐ無料トライアルを開始するか、デモを予約して、カスタマイズ可能なワークフローエンジンがあなたのカスタマーサポートをいかに良く変えることができるかをご覧ください。