キーワードと意図に基づいてラベルを自動追加するIntercomワークフローの使用ガイド

サポートの受信箱が、終わりのないモグラたたきゲームのように感じられるなら、それはあなただけではありません。受信箱は質問で溢れかえり、チームは混乱を整理するだけで多大な時間を費やしています。手作業でのタグ付け、ルーティング、そして会話の分類は、エージェントが本当に輝ける複雑な問題に取り組むのを妨げる、大規模な時間浪費です。

自動化は明白な解決策に思えます。チケットを自動的にラベリングすることで、ルーティングやレポート作成、チーム全体の雰囲気を大幅に改善できます。Intercomをお使いなら、おそらくその組み込みツールであるWorkflowsを試したことがあるでしょう。これは良い出発点ですが、多くのチームが気づくように、それ自体に特有の頭痛の種が伴います。

この記事では、Intercomのラベリングシステムがどのように機能するかを解説し、キーワードベースの自動化の限界を示します。さらに重要なのは、顧客が入力する単語だけでなく、その意図を実際に理解する、より強力なAI主導のアプローチを紹介することです。

Intercomの会話ラベリングシステムを理解する

ワークフローの構築に入る前に、Intercomツールキットにどのようなツールがあるかを知っておくと役立ちます。このプラットフォームには会話を分類するための主な方法が3つあり、それぞれ異なる役割を持っています。これらを正しく理解することが、より健全な受信箱への第一歩です。

• 会話のトピック (Conversation Topics): これはIntercomで最も手間のかからないオプションです。キーワードやフレーズのリストを作成してトピックを定義します。顧客のメッセージがこれらのキーワードのいずれかに一致すると、その会話には自動的にそのトピックが割り当てられます。人々が何について話しているかを大まかに把握するのに適しています。

• 会話の属性 (Conversation Attributes): これらは、「問題の種類」「優先度」「製品エリア」などのドロップダウンメニューのように、作成するカスタムの構造化データフィールドと考えてください。属性は値のリストが設定されているため、秩序をもたらし、会話を適切なチームにルーティングしたり、特定の自動化を開始したりするのに最適です。

• 会話のタグ (Conversation Tags): タグは最も柔軟性の高いものです。基本的には、会話内の個々の返信に貼り付けられる自由形式のラベルです。これにより、製品チームへのフィードバックにフラグを立てたり、既知のバグの一部である会話をマークしたりするなど、一度きりの追跡に最適です。

以下は、何を使うべきかを判断するのに役立つ簡単な早見表です。

機能	最適な用途	適用方法	柔軟性
トピック	高レベルのトレンドレポート作成	キーワードマッチングにより自動的に適用	低（厳格なキーワード）
属性	構造化されたワークフロー管理（例：ルーティング、SLA）	手動またはワークフロー経由で適用	中（事前定義された値）
タグ	アドホックで特定の分類（例：バグレポート）	手動またはワークフロー経由で適用	高（自由形式）

キーワードと意図に基づいて自動でラベルを追加するIntercomワークフローの設定方法

トピック、属性、タグの使い方がわかったら、Intercom Workflowsで自動化の構築を始めることができます。ここからが「キーワードと意図に基づいて自動でラベルを追加する」作業、少なくともキーワードの部分の始まりです。

中核となるロジック：トリガーとアクション

Intercom Workflowsは、自動化ツールを触ったことがある人なら直感的に理解できる、シンプルな「もし〜なら、〜する」というロジックで動作します。

1. トリガー: ワークフローを開始するきっかけです。典型的なトリガーは「顧客によって新しい会話が開始されたとき」です。

2. 条件: ワークフローを続行するために会話が満たすべきルールです。ここでキーワードが重要になります。例えば、「メッセージ本文に『返金』という単語が含まれている場合」といった条件を設定できます。

3. アクション: 条件が満たされた場合、ワークフローが何らかの処理を実行します。これは「『返金リクエスト』タグを追加する」や「『問題の種類』属性を『請求』に設定する」といったものです。

実用的な例

よくあるシナリオ、請求に関する質問の自動タグ付けを例に見てみましょう。目標は、支払いに関するメッセージをすべてキャッチし、それを財務チームに回すことです。

新しい会話が来たときに開始するワークフローを構築できます。次に、「請求書」「支払い」「請求」「課金」などのキーワードをメッセージ内でチェックする条件を追加します。いずれかが見つかった場合、ワークフローは「問題の種類」というカスタム属性を「請求」に設定するなどのアクションを実行します。そこから、別のルールでその属性を持つ会話を財務チームの受信箱に自動的にルーティングすることができます。

これは、自動化に足を踏み入れたばかりのチームにとっては確実な第一歩です。受信箱を整理し、一部の会話をより迅速に適切な場所に届けるのに間違いなく役立ちます。しかし、チケットの量が増えるにつれて、単純なキーワードに依存することの限界に突き当たり始めるでしょう。

キーワードベースのワークフローの限界

キーワードに頼るのは、10語に1語だけを読んで本を理解しようとするようなものです。要点はつかめますが、重要な文脈はすべて見逃してしまいます。Intercomのキーワードベースのワークフローが破綻し始めるのはここです。

不正確さ：キーワードは意図と同じではない

キーワードシステムの最大の問題点は、顧客が実際に何を望んでいるのかを把握できないことです。返金を求める顧客は、「お金を返してほしい」「この請求は間違っている」「これを返品するにはどうすればいいですか？」などと言うかもしれません。「返金」という単語だけを探しているワークフローは、これらすべてを見逃してしまいます。

これにより、チケットが見過ごされ、ルーティングが機能せず、会話が正しく分類されないためにレポートがすべて不正確になるというドミノ倒しのような問題が発生します。エージェントは結局、手動ですべてを再タグ付けするのに時間を費やすことになり、それでは自動化の意味がありません。

キーワードリストの高いメンテナンスコスト

ビジネスは変化します。製品は更新され、ポリシーは変わり、顧客はあなたの会社について話す新しい方法を見つけます。つまり、キーワードリストはほとんど常に時代遅れになっていくのです。

これらのワークフローを効果的に運用し続けることは、サポートマネージャーの専任業務のようになります。彼らは常に会話を掘り下げ、新しいキーワードを見つけ、山のようなルールを手動で更新しなければなりません。これは、会社が大きくなるにつれて機能しなくなる、退屈なサイクルです。

IntercomのAI進化：Finの属性

公平を期すために言うと、Intercomはキーワードには限界があることを認識しており、Finの属性と呼ばれるより高度な機能を導入しました。これはAIを使用して、各属性に対してあなたが書いた自然言語の説明に基づいて会話を分類するものです。つまり、単にキーワードをリストアップする代わりに、「請求の問題」がどのようなものかを数文で説明するのです。

これは確かに一歩前進です。しかし、依然として面倒な作業はあなたに委ねられています。Finに認識させたいすべてのカテゴリとサブカテゴリについて、詳細な説明を手動で書き出す必要があります。単純なキーワードリストよりはましですが、現代のチームが本当に必要としている、賢く自己学習するシステムではありません。

コストの壁：高度な機能には対価が伴う

Intercomの強力な自動化は安くありません。本格的な自動化に必要な主要なWorkflowsビルダーは、Advancedプラン以上でしか利用できません。AIを活用したFinの属性を使いたい場合は、AIが解決する会話ごとに別途料金を支払う必要があります。

Intercomの価格設定を簡単に見てみましょう。ご覧のとおり、本当に違いを生む機能はより高価なプランの背後に隠されており、AI自体には予測が難しい使用量ベースのコストがかかります。

プラン	価格（1シートあたり/月、年間契約）	主な自動化機能
Essential	$29	基本的なヘルプセンター、共有受信箱
Advanced	$85	Workflows自動化ビルダー、複数チームの受信箱
Expert	$132	SLA、マルチブランドヘルプセンター
Fin AI Agent	解決ごとに$0.99	AIによる回答と分類（Finの属性）

Intercomは始めるためのツールをいくつか提供していますが、それらは柔軟性に欠け、管理が面倒で、スケールさせるには高価になる可能性があります。

より良いアプローチ：真のAI

顧客が使う可能性のあるすべてのキーワードを推測しようとする代わりに、もしシステムが彼らをただ…理解できたらどうでしょうか？それが、真のAI搭載プラットフォームが行うことです。キーワードを超えて文脈と意図を把握するため、はるかに正確で信頼性の高い自動化につながります。

真の意図検出でキーワードを超える

eesel AIは、顧客との会話のニュアンスを最初から理解するように設計されています。単にキーワードをスキャンするだけでなく、メッセージ全体を分析して、顧客が実際に何をしようとしているのかを把握します。

これにより、顧客が「返金」「お金を返して」「この請求に異議を唱える」と言った場合でも、返金リクエストを正しく特定できます。AIが彼らの意図を理解するため、あなたが指一本動かすことなく、チケットのタグ付け、ルーティング、レポート作成が常に正確になります。

eesel AIがIntercomワークフローをどのように改善するか

eesel AIは、Intercomのようなヘルプデスクに直接接続し、その頭脳を強化します。以下は、ネイティブのワークフローの限界をどのように克服するかです。

• 数ヶ月ではなく数分で本番稼働： ルールや説明を何週間もかけて書く必要はありません。eesel AIでは、ワンクリックでIntercomアカウントを接続するだけで、AIがすぐに過去の会話から学習を開始します。複雑な設定やツールの切り替えは不要です。

• 実際の履歴でトレーニング： eesel AIのAI Agentは、過去の何千ものサポートチケットを分析し、あなたの会社の特定の問題、ブランドの声、一般的な解決策を学習します。初日からビジネスの文脈を把握するため、手動で構築するには数ヶ月かかるような精度で会話のタグ付けを開始できます。

• 自信を持ってテスト： 新しい自動化の導入は不安を伴うものです。eesel AIは、強力なシミュレーションモードでその当て推量をなくします。過去の何千ものチケットで設定をテストし、ライブの顧客向けに有効化する前に、AIがどのようにタグ付け、ルーティング、応答したかを正確に確認できます。そのパフォーマンスを明確に把握し、リスクなしで調整を行うことができます。

このアプローチは、過去の硬直的で手動のシステムとは全く異なります。

機能	Intercom Workflows	eesel AI
精度	完全なキーワード一致に依存	顧客の意図と文脈を理解
設定	すべてのルールとキーワードリストを手動で作成	数分で本番稼働。 過去のチケットから自動的に学習
メンテナンス	キーワードリストの継続的な更新が必要	新しい会話に基づいて自己改善
テスト	個々のワークフローのテストに限定	何千もの過去のチケットに対する強力なシミュレーション
ナレッジ	Intercomと手動で追加された情報に限定	Intercom、Confluence、Google Docsなどに接続

キーワード管理をやめ、インテリジェンスによる自動化を始めよう

サポートチケットを手動でラベリングすることは、チームを燃え尽きさせ、効率を低下させる確実な方法です。Intercomのようなツールのキーワードベースのルールは、何もないよりは一歩前進ですが、スケールするのが難しい脆弱なソリューションです。絶え間ない監視が必要で、顧客が実際に言っていることを見逃すことがよくあります。

真のAIを活用した自動化は、より賢い前進の方法です。顧客の意図を理解し、ビジネスデータから直接学習することで、サポートの受信箱を管理するためのより信頼性が高く、効率的で、スケーラブルな方法を提供します。eesel AIは、あなたがすでに使用しているツールに接続してこのインテリジェンスを提供し、ついにキーワードの堂々巡りから抜け出すことを可能にします。

真のAIがあなたのIntercomサポートをどのように変革できるか見てみませんか？ eesel AIをあなたの過去のチケットで無料でシミュレーションし、自動化の可能性に関するレポートを即座に入手しましょう。