実践ガイド：LLM埋め込みを使用してカスタマーサポートを自動化する方法

もしあなたのサポートチームが多くのチームと同じように、繰り返しの質問の絶え間ない流れに対処しているなら、答えはすでに存在していることが多いのに、それが古いZendeskのチケットに散らばっていたり、Confluenceのドキュメントに埋もれていたり、忘れ去られたSlackのスレッドに隠れていたりするのが厄介です。

もしAIにその知識を解放する鍵を与えることができたらどうでしょうか？現代のAIサポートエージェントはまさにそれを実現し、散らばった情報を瞬時に理解し、顧客の問題を自ら解決することができます。この技術を可能にするのがLLM埋め込みであり、あなたの会社の独自の知識をAIが読み取り、理解し、使用できる言語に変換する巧妙な方法です。

これはまた技術的な詳細を掘り下げるものではありません。これは、データサイエンスの学位がなくても、実際に役立つAIサポートシステムを構築するための実践的なガイドと考えてください。

LLM埋め込みを活用するために必要なもの

始める前に、1つ明確にしておきましょう：コードを書く方法や複雑なアルゴリズムを理解する必要はありません。代わりに、本当に効果的なAIサポートシステムを構築するために必要なビジネス資産がいくつかあります。

始めるために必要なものは次のとおりです：

• 既存の知識ソース： これはおそらくすでに持っている公式のドキュメントすべてです。ヘルプセンターの記事、内部ウィキ（ConfluenceやGoogle Docsのような）、製品ガイド、FAQを考えてみてください。

• 過去のサポート会話： これは最も貴重な資産です。ヘルプデスク（ZendeskやFreshdeskのような）にある過去の数千のチケットには、チームの独自の声、実証済みの解決策、顧客との会話の細かい詳細が含まれています。

• 明確な目標： 何を達成しようとしていますか？単純で繰り返しのレベル1のチケットを自動化したいですか？一般的な質問に対する24/7サポートを提供したいですか？それとも、新しいエージェントがより速く答えを見つけるのを助けたいですか？目標を知ることで、努力を集中させることができます。

LLM埋め込みを使用して知識をAIサポートエージェントに変える5つのステップ

LLM埋め込みを使用するプロセスは複雑に聞こえるかもしれませんが、良いプラットフォームはすべての重労働を代わりに行ってくれます。あなたの仕事は、その背後にある戦略を理解し、正しく実行することです。5つの主要なステップを見ていきましょう。

1. 知識ソースを1つの脳に統合する

まず最初に、散らばった情報をすべてまとめる必要があります。AIが本当に役立つためには、正式なヘルプ記事から過去のサポートチケットに見つかるカジュアルな解決策まで、すべてにアクセスする必要があります。

ここでLLM埋め込みが役立ちます。簡単に言えば、テキストの各部分をその意味を表す数字の列に変換し、ユニークな座標のようなものを作ります。GPSのように、地球上のすべての場所がユニークな座標を持っているように、埋め込みはあなたの知識の各部分に巨大な「意味の地図」上の座標を与えます。意味が似ている単語、文、さらには文書全体が互いに近くに配置されます。「パスワードリセット」に関するヘルプ記事は、エージェントが顧客にパスワードの変更を案内した過去のチケットと非常に近い座標を持ちます。

アセット1: [インフォグラフィック] – テキストドキュメント（チケット、ヘルプ記事）が3D「意味の地図」に変換される様子を示すビジュアルで、LLM埋め込みが「パスワードリセット」や「ログインの変更」などの類似概念をどのようにグループ化するかを示しています。

代替タイトル: 会社の知識から意味の地図を作成するLLM埋め込みの図解。

代替テキスト: LLM埋め込みを使用して知識地図を作成するプロセスを説明するインフォグラフィック。

ここでeesel AIのようなプラットフォームが役立ちます。数か月にわたるデータ移行プロジェクトに巻き込まれることなく、ワンクリックで100以上のソースを接続できます。eesel AIは自動的にヘルプデスク、ウィキ、その他のツールにリンクし、過去のチケットからすぐに学習を開始します。チームの過去の会話を分析するだけで、ブランドの声や一般的な解決策を把握します。

アセット2: [スクリーンショット] – eesel AIの統合ページで、Zendesk、Confluence、Slack、Google Docs、Shopifyのロゴを表示し、LLM埋め込みのための知識ソースの接続の容易さを示しています。

代替タイトル: 複数のソースからLLM埋め込みを作成するためのeesel AIのワンクリック統合。

代替テキスト: LLM埋め込みを生成するために使用されるさまざまなデータソース統合を示すeesel AIプラットフォームのスクリーンショット。

2. 統合された知識を即座に検索可能にする

すべての知識がLLM埋め込みに変換されたら、それを迅速に保存しアクセスできる場所が必要です。ここでベクターデータベースというシステムが登場します。仕組みの詳細を知る必要はありませんが、何をするかを知っておく必要があります：それは「セマンティック検索」を可能にします。

従来のキーワード検索には限界があります。正確な単語の一致を探します。顧客が「支払いが通らなかった」と尋ねた場合、キーワード検索は「失敗した取引を解決する方法」というタイトルのヘルプ記事を見つけられないかもしれません。なぜなら、単語が全く異なるからです。

アセット3: [テーブル] – キーワード検索とLLM埋め込みによるセマンティック検索の違いを示す2列の比較チャート。

代替タイトル: LLM埋め込みによるキーワード検索とセマンティック検索の比較。

代替テキスト: キーワード検索とセマンティック検索を比較し、LLM埋め込みが意味を理解する方法を説明するテーブル。

機能	キーワード検索	セマンティック検索（LLM埋め込み使用）
動作方法	正確な単語やフレーズを一致させる。	単語の背後にある文脈と意味を理解する。
例のクエリ	「支払いが通らなかった」	「支払いが通らなかった」
例の結果	「失敗した取引を解決する方法」という記事を見逃す。	意味が似ているため、「失敗した取引を解決する方法」という記事を見つける。
柔軟性	硬直的で、ユーザーが正しいキーワードを推測する必要がある。	柔軟で、ユーザーが質問をどのように表現しても正確な答えを見つける。

埋め込み座標を使用するセマンティック検索は、はるかに賢いです。単語を探すのではなく、意味を探します。顧客の質問を独自の埋め込みに変換し、「意味の地図」をスキャンして最も近く、最も関連性の高い知識の部分を見つけます。「支払いが通らなかった」と「失敗した取引」はほぼ同じ意味を持つため、その座標は互いに非常に近いです。AIは、顧客が質問をどのように表現しても、正しい答えを即座に見つけることができます。

3. LLM埋め込みを使用するAIエージェントを展開する

知識が統合され、検索が容易になったら、AIエージェントを稼働させることができます。これを実現するプロセスはRetrieval-Augmented Generation (RAG)と呼ばれます。技術的に聞こえますが、アイデアは実際には非常にシンプルです。

RAGの背後で行われることは次のとおりです：

1. 顧客が質問をします。

2. AIはセマンティック検索（ステップ2から）を使用して、統合された知識ベースから最も関連性の高い情報を見つけます。

3. その取得した情報を文脈として使用し、役立つ、正確でパーソナライズされた回答を作成します。

アセット4: [ワークフロー] – LLM埋め込みを使用したRetrieval-Augmented Generation (RAG)プロセスを示すマーメイドチャート。

代替タイトル: LLM埋め込みを使用したRAGプロセスのワークフローダイアグラム。

代替テキスト: AIエージェントがRAGとLLM埋め込みを使用して顧客の質問に答える方法を説明するビジュアルワークフロー。

これは、定型文の応答やヘルプ記事へのリンクしか提供できなかった古いチャットボットからの大きな進歩です。RAGを使用すると、AIは複数の場所から情報を引き出し、完全な会話型の回答を提供できます。

ここでも、eesel AIのようなツールが簡単にしてくれます。このシステムを自分で構築する必要はありません。すでにこのために構築された専門のエージェントやコパイロットを展開できます。AIエージェントは、フロントラインサポートを自ら処理し、チケットを自動的に解決します。AIコパイロットは、人間のエージェントと一緒に働き、ヘルプデスクでの返信をドラフトし、すべての応答が迅速で一貫性があり、会社の完全な知識に基づいていることを確認します。

アセット5: [スクリーンショット] – Zendeskのようなヘルプデスク内のeesel AIコパイロットが、顧客チケットへの返信をドラフトし、「送信」または「再生成」ボタンを表示しています。このドラフトは、LLM埋め込みを使用して取得した知識に基づいています。

代替タイトル: LLM埋め込みを使用してサポート返信をドラフトするeesel AIコパイロット。

代替テキスト: LLM埋め込みを使用して人間のエージェントを支援するeesel AIコパイロットの動作を示すスクリーンショット。

4. AIの動作とアクションをカスタマイズする

優れたAIサポートシステムは、質問に答えるだけでなく、アクションを実行し、ビジネスルールに従います。多くの既製のソリューション、特にZendesk AIのようなヘルプデスクのネイティブAI機能は、特定のワークフローに適応できないことが多く、少し物足りないことがあります。

AIのペルソナ、その声のトーン、さまざまなシナリオで何をすべきかを定義できる必要があります。例えば：

• トリアージとルーティング: 顧客が「返金」を言及した場合、AIは自動的にチケットを「請求」とタグ付けし、正しい部門に割り当てるべきです。

• APIアクション: 顧客が注文状況について尋ねた場合、AIはカスタムアクションを使用してShopifyストアで情報を検索し、チャット内でリアルタイムの更新を提供するべきです。

• スマートエスカレーション: AIが回答に100％自信がない場合、チケットを人間のエージェントに渡し、完全な会話履歴を添付する明確なルールを持つべきです。

eesel AIのようなツールは、ワークフローエンジンを通じてこのような制御を提供します。シンプルなプロンプトエディタを使用して、AIの性格（フレンドリー、プロフェッショナル、ウィットに富んだ）を設定し、トリアージ、タグ付け、さらには他のアプリでのアクションをトリガーするルールを自動化できます。開発者を必要とせずに。このレベルのカスタマイズにより、AIはチームの真の一部のように感じられます。

アセット6: [スクリーンショット] – eesel AIワークフローエンジンで、シンプルなプロンプトエディタでルールが作成されている様子を示しています。例：「チケットに「返金」が含まれている場合、チケットを「請求」とタグ付けし、「財務チーム」に割り当てる。」このカスタマイズは、LLM埋め込みを使用して文脈を理解することで実現されています。

代替タイトル: eesel AIワークフローエディタでLLM埋め込みを使用してAIアクションをカスタマイズ。

代替テキスト: LLM埋め込みを使用してカスタマイズされたAIの動作とトリアージを可能にするeesel AIプラットフォームのワークフローエディタのスクリーンショット。

5. 自信を持ってシミュレーションと展開を行う

新しい機能をテストせずにリリースすることはないでしょう？では、AIをオンにしてただうまくいくことを願うのはなぜでしょうか？本番環境に移行する前の最終ステップは、AIが期待通りに動作することを確認することです。これは多くのプラットフォームが省略する重要なステップであり、実際の顧客に影響が出た後に問題を発見することになります。

答えは、過去のサポートチケットの数千件を安全な環境でテストできるシミュレーションモードです。これにより、次のことが可能になります：

• AIが実際の顧客の質問にどのように答えたかを正確に確認する。

• 自動化率と潜在的なコスト削減の正確な予測を得る。

• 顧客が気づく前に知識ベースのギャップを特定する。

アセット7: [スクリーンショット] – 過去のチケットでのテストランの結果を示すeesel AIシミュレーションダッシュボード。画面には「予測自動化率: 45%」や「トップ自動化トピック」などのメトリクスが表示され、LLM埋め込みを使用したAIによって計算されています。

代替タイトル: eesel AIのテストモードでLLM埋め込みを使用したAIパフォーマンスのシミュレーション。

代替テキスト: 過去の顧客チケットでのLLM埋め込みの効果を展開前にテストする方法を示すeesel AIシミュレーション機能のスクリーンショット。

シミュレーション結果に満足したら、AIを段階的に展開できます。たとえば、特定のタイプのチケットだけを処理させたり、営業時間外の質問にのみ回答させたりすることから始めることができます。これにより、自信を持って自動化を拡大し、快適なペースで進めることができます。

リスクなしでテストできるこの能力は、eesel AIの設計の重要な部分です。シミュレーションモードを使用すると、過去のデータを使用して設定をテスト、調整、完璧にすることができます。実際のROIと解決率を顧客に対してオンにする前に確認できるため、推測なしで自動化する自信を得ることができます。

LLM埋め込みの成功のためのプロのヒント（および避けるべき一般的な間違い）

戦略的なステップを理解したところで、スムーズに進めるためのいくつかの追加のヒントを紹介します。

• プロのヒント: 小さく始めて拡大する。 初日からすべてを自動化しようとしないでください。「注文はどこにありますか？」や「パスワードを変更する方法は？」のような高ボリュームでシンプルなトピックを1〜3つ選び、AIにそれらを得意にさせましょう。慣れてきたら、徐々にAIにもっと多くのことを任せることができます。

• プロのヒント: 知識ベースは「完了」しない。 AIサポートシステムは継続的な注意が必要です。AIのインタラクションやレポートを使用して、ドキュメントにカバーされていない顧客の質問を確認します。eesel AIのようなツールのレポートは、これらの知識ギャップを示すように設計されており、次に作成すべきコンテンツの明確なTo-Doリストを提供します。

• 一般的な間違い: エスカレーションを忘れる。 常に、常に顧客が人間に連絡する明確で簡単な方法を持っていることを確認してください。AIの目標はチームを置き換えることではなく、反復的な作業を処理し、エージェントが人間のタッチが必要な複雑な会話に集中できるようにすることです。

• 一般的な間違い: 「ワンサイズフィットオール」モデルを使用する。 特定のチケットやブランドの声でトレーニングされていないAIは、一般的に聞こえ、あまり役に立ちません。LLM埋め込みの真の利点は、あなたのユニークなデータからそれらを作成することにあります。

LLM埋め込みを使用するためにデータサイエンティストである必要はありません

以上が概要です。現代のAIサポートの鍵は、複雑な数学をマスターすることではなく、技術を実際のビジネス問題を解決するために適用する方法を知ることです。これらの5つのステップ、統合、検索、展開、カスタマイズ、テストを実行することで、散らばった知識を効果的な自動化サポートエンジンに変えることができます。

最も良い点は、適切なプラットフォームがすべての技術的な詳細を処理してくれることです。アルゴリズム、ベクターデータベース、RAGパイプラインについて心配する必要はありません。あなたの焦点は、サポート業務の改善と顧客に素晴らしい体験を提供することに留まります。

会社の知識を活用する準備はできましたか？eesel AIは、LLM埋め込みの複雑な世界を、数分でセットアップできるシンプルなセルフサーブプラットフォームに変えます。無料トライアルを開始するか、デモを予約して、どれだけ自動化できるかを確認してください。