Intercom Finを使って不足している注文情報を収集し、エージェントに引き継ぐ方法

カスタマーサポートの仕事をしている方なら、お決まりのやり取りをご存知でしょう。「注文した商品はどこですか？」というメッセージが届く。ただそれだけ。注文番号も、メールアドレスも、何の情報もありません。ここから、担当者と顧客の双方にとって時間を浪費するやり取りが始まります。これこそ、IntercomのFin AIエージェントのようなツールが解決を約束する典型的な問題です。最初の情報収集を代行してくれるのです。

このガイドでは、Intercom Finを設定して不足している注文情報を収集し、それを担当者に引き継ぐ方法を詳しく解説します。Intercomの公式な手順に沿って説明しますが、いくつかの厄介な部分やコストについても正直にお伝えします。その上で、この種の自動化をより簡単に実現するための方法も見ていきましょう。

はじめに準備するもの

さて、Intercomの設定に取り掛かる前に、必要なものがすべて揃っているか確認しましょう。このワークフローの実行は、スイッチを入れるだけほど簡単ではありません。いくつかの異なるツールを接続し、適切な権限を持っている必要があります。

• Fin AIエージェントを含むIntercomのプラン： まず、Finが含まれるサブスクリプションが必要です。通常はEssential、Advanced、Expertプランに含まれていますが、解決済みの案件ごとに追加で1件あたり0.99ドルが請求されることに注意してください。

• 管理者アクセス： Fin、データコネクタ、タスクの設定にアクセスするには、Intercomワークスペースの管理者である必要があります。

• EコマースプラットフォームへのAPIアクセス： Finは注文を確認するために、ストアのバックエンドを覗き見る手段が必要です。つまり、Shopify、BigCommerce、あるいは独自のカスタムシステムなど、ご利用のEコマースプラットフォームのAPIキーが必要になります。

• 技術的な知識（または開発者）： 正直なところ、ストアとの接続設定には技術的な作業が伴います。Intercomはそれを使いやすくしようと努めていますが、APIエンドポイント、ヘッダー、JSONといった用語を扱うことになります。もしこれらが外国語のように聞こえるなら、開発者の助けが必要かもしれません。

Intercom Finのワークフローを設定する方法

では、本題に入りましょう。Intercomでの設定全体は、主に2つの要素に集約されます。Finがあなたのストアと対話できるようにするデータコネクタと、Finに何を言い、何をするかを指示するFinタスクです。

ステップ1：データコネクタでストアを接続する

まず最初に、Finが注文を検索する手段を提供する必要があります。データコネクタとは、IntercomとあなたのEコマースストアとの間の特別なホットラインのようなものだと考えてください。あなたは実質的にFinに、「注文情報が必要なときは、この番号を使ってストアのデータベースに問い合わせて」と伝えているのです。

1. Finタスクとデータコネクタへ移動： これはIntercomワークスペースの設定内にあります。

2. 新しいデータコネクタを作成： 「注文詳細の取得」など、後で見てわかるような明確な名前を付けます。

3. APIコールを設定： ここが最も技術的な部分です。ストアから注文検索に使用されるAPIエンドポイントを貼り付ける必要があります。また、セキュリティ面も考慮する必要があり、通常はリクエストが正当であることをストアに知らせるために、リクエストヘッダーにストアのAPIキーを追加します。

4. 入力と出力を定義： ここでデータをマッピングします。Finが送信する必要のある情報（「order_id」など）と、受け取りたい情報（「order_status」など）をIntercomに伝える必要があります。

このステップは成功を左右する重要な部分であり、正直なところ、多くの人がここでつまずきます。ストアのAPIに癖があったり、Finが使用する前にデータを整形する必要があったりすると、事態はすぐに複雑化する可能性があります。

Intercom Finのインターフェースを示すスクリーンショット。不足している注文情報を収集し、エージェントに引き継ぐためのIntercom Fin設定プロセスに関連しています。

ステップ2：Finタスクを作成する

Finが注文を検索できるようになったので、次は会話の進め方を教える必要があります。それがFinタスクの役割です。平易な英語で指示を書き出し、Finをチャットで誘導します。

1. 新しいFinタスクを開始： 「注文情報の検索と確認」など、内容がわかる名前を付けます。

2. トリガーを設定： Finが介入するタイミングを指示します。「注文はどこですか？」や「注文状況を確認できますか？」といった顧客の一般的な質問をトリガーとして使用できます。

3. 指示を記述： ここで会話のロジックをスクリプト化します。予期せぬ事態が発生した場合の対処法も含め、Finへのコマンドを書き出します。例えば、このようになります：

   • 「顧客に注文番号を尋ねてください。」

   • 「注文番号が提供されたら、『注文詳細の取得』データコネクタを使って検索してください。」

   • 「注文が見つかったら、見つかった内容を顧客に伝え、確認を求めてください。」

   • 「注文が見つからない場合は、その旨を伝え、番号を再確認するよう依頼してください。」

   • 「顧客が注文番号を持っていないと答えた場合は、代わりにメールアドレスを尋ねてください。」

この部分を正しく設定するには、通常、試行錯誤が必要です。顧客の立場に立って考え、彼らがとりうるあらゆる奇妙な応答をカバーする必要があります。そうしないとAIが立ち往生してしまいます。

ステップ3：エージェントへの引き継ぎを設定する

これが最後にして最も重要な部分です。会話がスムーズにチームに引き継がれるようにすること。ここでの目的は、Finがすべての問題を解決することではなく、担当者がすぐに介入して解決できるよう、会話の準備を整えることです。

Finタスクの指示の中に、会話を人間に引き継ぐための最後のコマンドを追加します。これは、注文情報が正常に収集された時点でトリガーできます。

指示の例：

「顧客が注文詳細が正しいことを確認した後、エスカレーション先：サポートチーム」

また、顧客が「担当者と話したい」と要求した場合や、Finが数回試しても注文を見つけられなかった場合にチャットを引き継ぐなど、フォールバックルールを追加することもできます。これにより、誰も自動化のループに閉じ込められることがなくなります。すべて設定が完了すると、Finが面倒な部分を処理し、チケットはすべての重要な詳細が添付された状態でチームのキューに入ります。

このアプローチにおける一般的な課題

さて、ここまで説明してきたプロセスは確かに機能します。しかし、いくつかの一般的な障害についても知っておく価値があります。

• 設定の複雑さ： 包み隠さずに言えば、これは複雑になる可能性があります。APIコールに慣れている必要があり、Finタスクのための自然言語の指示を記述するには、信頼性の高い動作を実現するために多くの微調整が必要になることがよくあります。

• 確信の持てるテストの欠如： 最もストレスの多い部分の1つは、実際に顧客とやり取りするまで、設定が本当に機能するかどうかわかりにくいことです。「本番環境でテストする」という現実は、ロジックに穴があった場合に気まずい会話につながる可能性があります。

• 予測不能な解決ごとの価格設定： これは多くのチームにとって大きな問題点です。Intercomの解決1件あたり0.99ドルという料金はシンプルに聞こえますが、「解決」とは顧客が明確に人間を要求しなかった会話を指す場合があります。請求額は月によって大きく変動する可能性があり、予算編成が頭痛の種になります。皮肉なことに、自動化のパフォーマンスが良くなるほど、請求額は高くなります。

eesel AIを使った、よりシンプルで強力な方法

もしこれらの課題に心当たりがあり、技術的な頭痛の種や予期せぬ請求なしに自動化を求めているなら、別のアプローチを検討する価値があります。eesel AIのようなツールは、まさにこれらの問題を解決するために作られました。

同じ「注文はどこですか？」のワークフローをeesel AIで構築する方法は次のとおりです。

ワンクリック連携で数分で稼働開始

APIと格闘する代わりに、eesel AIには100以上の連携機能のギャラリーがあります。Intercom、Shopify、Google Docs、Confluenceなどのツールに数秒で接続できます。面倒な認証やデータマッピングの作業はすべて代行されます。

eesel AIのワンクリック連携を示すスクリーンショット。不足している注文情報を収集してエージェントに引き継ぐIntercom Finの複雑な設定に代わるシンプルな代替案です。

強力なシミュレーションモードで自信を持ってテスト

これはほとんどのチームにとって大きな安心材料です。AIエージェントが一人のお客様と話す前に、過去の何千ものチケットでシミュレーションを実行できます。eesel AIは、どのように返信し、どのようなアクションを取ったかを正確に示し、パフォーマンスの確かな予測を提供します。これにより、ロジックを微調整し、安心して本番稼働させることができます。

eesel AIのシミュレーションモードの表示。不足している注文情報を収集してエージェントに引き継ぐIntercom Finのようなワークフローを展開する前にテストが可能です。

完全な制御と予測可能な価格設定

ビジュアルワークフロービルダーを使用して、eesel AIの動作を正確に定義できます。どのチケットを自動化し、どのチケットをチームに渡すかについて、厳密なルールを設定できます。そして、何よりも素晴らしいのは、価格設定が明快であることです。解決ごとの料金ではなく、定額の月額料金を支払います。つまり、AIが100件のチケットを処理しようが10,000件を処理しようがコストは変わらないため、予算をオーバーすることなく成功を拡大できます。

Intercom Finワークフローを有効活用する

「注文した商品はどこですか？」のような定型的な質問を自動化することは、どんなサポートチームにとっても大きなメリットです。担当者はより複雑な問題に集中できるようになり、顧客はより迅速に回答を得られます。Intercom Finを使って不足している注文情報を収集し、エージェントに引き継ぐことは確かに可能ですが、その道のりは技術的に要求が高く、安全なテストが難しく、成功すればするほどコストが増える価格モデルが伴います。

設定が迅速で、安全に展開でき、予算編成が容易なソリューションを求めるチームにとって、eesel AIのようなプラットフォームは明確な代替案です。セルフサービスでの設定、適切なシミュレーションテスト、予測可能な価格設定に重点を置くことで、必要な自動化を数分で構築し、請求額を気にすることなくサポートを拡大できます。

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