サポートのためにAIをトレーニングするには、どのようなデータが必要ですか？完全ガイド

カスタマーサポートへのAI活用については多くの注目が集まっていますが、正直なところ、かなり混乱を招く可能性もあります。私が話をする多くのサポートリーダーは、自分たちがデータの宝庫の上に座っていると直感しているものの、それをどう活用すればいいのか正確にはわかっていません。

もしあなたもそう感じているなら、この記事はまさにうってつけです。このガイドでは、無駄な情報をそぎ落とし、強力なAIサポートエージェントを立ち上げて実行するために、実際にどのようなデータが必要なのかを順を追って説明します。そして何より素晴らしいのは、最新のツールによって、このプロセスが多くの人が考えるよりもはるかにシンプルになったことです。かつては何ヶ月もかかる面倒な設定が必要でしたが、今ではわずか数分で完了することも珍しくありません。

AIトレーニングデータを理解する

サポートにおける「AIトレーニングデータ」と言うとき、それは単なるファイルやスプレッドシートの束を指すのではありません。長年の努力によって築き上げられた、あなたのサポートチーム全体の頭脳のようなものだと考えてください。それは、これまでに回答したすべてのチケット、執筆したすべてのヘルプセンター記事、そしてチームが仕事を遂行するために頼りにしているすべての社内ドキュメントです。

目標は、単に生データを機械に放り込むことではありません。AIが問題を正しく、迅速に、そしてあなたの会社の独自のトーンで解決するために必要なコンテキストを与えることです。一般的なAIは、あなたの製品、ポリシー、顧客の特有の癖を理解することはできません。だからこそ、あなた自身のデータは単なる材料ではなく、成功の秘訣そのものなのです。

サポートAIのトレーニングに必要な主要なデータタイプ

真に役立つAIサポートエージェントは、あなたのビジネスを隅々まで理解する必要があります。それは、さまざまな知識源をまとめることから生まれます。AIに全体像を把握させるために不可欠なデータの種類を分解してみましょう。

1. 過去のチケットと会話履歴

過去のサポートチケットはすべて宝の山です。そこには、実際の顧客からの本物の質問、優秀なエージェントからの優れた回答、そしてあなたのブランドをあなたのブランドらしく響かせるための正確なトーンが含まれています。これ以上ないほど信頼性の高いトレーニング教材と言えるでしょう。

このデータは、AIが以下のことを学習するのに役立ちます：

• よくある問題とその解決策：顧客が何について質問し、チームがそれらの問題をどのように解決するかのパターンを認識し始めます。

• 適切なトーンとスタイル：チームがよりフォーマルでプロフェッショナルか、フレンドリーでカジュアルかを学習します。

• 実際のやり取りを処理する方法：単純な質疑応答だけでなく、会話の流れを理解します。

以前は、このデータを取得するのは一大プロジェクトでした。しかし、eesel AIのようなプラットフォームは、ZendeskやIntercomのようなヘルプデスクに安全に接続し、ビジネスのコンテキストを自動的に学習できます。何ヶ月もかけて手動でデータをクリーンアップする必要はありません。ヘルプデスクを接続するだけで、あとはAIが処理してくれます。

2. ナレッジベースとヘルプセンターの記事

FAQ、ヘルプセンターの記事、公開ガイドなどの公式ドキュメントは、あなたの「信頼できる唯一の情報源（source of truth）」です。ここには、会社のポリシー、製品の詳細、標準的な業務手順が記載されています。

このデータをAIに与えることで、一般的な質問に対する承認済みの回答の強固な基盤を築くことができます。これにより、特に価格設定、返品ポリシー、製品仕様に関する簡単な問い合わせに対して、一貫性のある正確な情報を提供できます。唯一の注意点は、AIは最新の記事と同じくらいしか最新ではないため、この情報を常に最新の状態に保つ必要があることです。

3. 社内ドキュメントとWiki

正直なところ、非常に重要な知識の多くは、一般公開されているヘルプセンターには掲載されません。私が言っているのは、Confluence、Notion、Google Docsのようなツールに保存されている社内ドキュメント、トラブルシューティングガイド、業務プロセス文書、技術メモのことです。あなたのエージェントは、困難なケースを解決するために、毎日これらの情報を利用しています。

問題は、ほとんどのAIツールがこれらのサイロ化された情報源にアクセスできないため、AIに大きな死角が生まれてしまうことです。これこそが、eesel AIのようなプラットフォームが非常に効果的である大きな理由です。100以上の異なるアプリに接続し、公開情報と非公開の知識を統合して、人間のエージェントが持っているのと同じ完全な全体像をAIに与えることができます。

eesel AIが社内Wiki、ヘルプデスク、その他のアプリといった様々なデータソースに接続し、AIエージェント用の包括的なナレッジベースを構築する様子を示すインフォグラフィック。「サポートAIのトレーニングにはどんなデータが必要か」という問いへの答えを視覚化しています。

4. 他のビジネスシステムからの構造化データ

最高のAIは、単に質問に答えるだけではありません。実際に問題を解決します。そのためには、他のビジネスシステムからリアルタイムの情報にアクセスできる必要があります。

実際の例をいくつか挙げます：

• Shopifyから注文情報を確認し、「注文した商品はどこにありますか？」という質問に即座に回答する。

• 請求システムでサブスクリプションのステータスを検索し、アカウントに関する質問に対応する。

• Jiraからバグのステータスを取得し、技術的な問題に関する最新情報を顧客に提供する。

これこそが、単純なQ&Aボットを、チケットを最初から最後まで完結させることができる真のAIエージェントへと昇華させるものです。最新のAIプラットフォームは、こうしたカスタムアクションを実行できる必要があり、それはeesel AIがまさにそのために構築された機能です。テキストを吐き出すだけでなく、AIエージェントに物事を実行させることができるのです。

AIはトレーニングデータをどのように使用するか

「AIをトレーニングする」という言葉はよく耳にすると思いますが、最近ではそれが実際に何を意味するのかを知っておくと役立ちます。AIがデータから学習するには主に2つの方法があり、そのうちの1つはサポートチームにとって、もう一方よりもはるかに実用的です。

従来の方法：ファインチューニング

ファインチューニングとは、ベースとなるAIモデルの挙動を恒久的に変更するプロセスです。新入社員を1ヶ月間の集中合宿に送り込み、その核となる習慣を変えさせるようなものだと考えてください。モデルに膨大な質疑応答のデータセットを与え、その内部ロジックを本質的に書き換えるのです。

動きの速いサポートチームにとって、この方法にはいくつかの深刻な欠点があります：

• 時間がかかり高価：ファインチューニングには巨大なデータセットと膨大な計算能力が必要で、コストがかかります。全プロセスに数日、場合によっては数週間かかることもあります。

• 技術的な頭痛の種：通常、すべてのデータを準備し、トレーニングプロセスを実行するためにデータサイエンティストやMLエンジニアが必要です。

• 事実を捏造することがある：トレーニングデータが完璧でない場合、モデルは誤った情報を「学習」し、100%の自信を持ってそれを述べる可能性があります。これはしばしば「ハルシネーション」と呼ばれます。

• 更新が面倒：製品の機能や会社のポリシーが変更された場合、ドキュメントを編集するだけでは済みません。高価なファインチューニングプロセスをもう一度すべてやり直さなければならないかもしれません。

最新の方法：検索拡張生成（RAG）

検索拡張生成（略してRAG）は、はるかに柔軟で賢明なアプローチです。モデルを恒久的に再トレーニングする代わりに、すべてのチケット、ヘルプ記事、社内ドキュメントといった、検索可能な知識のライブラリへのアクセス権を与えます。

これは、従業員に会社の全文書をすぐ参照できる状態で、持ち込み可のテストを受けさせるようなものです。顧客が質問をすると、AIはまず知識源から最も関連性の高い情報を「検索（retrieve）」し、そのコンテキストを使って正確な回答を「生成（generate）」します。

特徴	ファインチューニング（従来の方法）	検索拡張生成（RAG）（最新の方法）
プロセス	AIモデルのコアロジックを恒久的に変更する。	AIが知識ライブラリから情報を検索して回答を生成する。
速度とコスト	遅くて高価。巨大なデータセットと計算能力が必要。	速くて手頃。既存の知識源に直接接続する。
技術的要件	データサイエンティストとMLエンジニアが必要。	セルフサービスで、数分で設定可能。
正確性	データが不完全な場合、「ハルシネーション」を起こしやすい。	より正確。回答はあなたのドキュメントに直接基づく。
更新	変更があるたびに、高価な再トレーニングプロセスが全体で必要。	ソースドキュメントを編集すると即座に更新される。

そのメリットは明らかです：

• 速くて手頃：コストと時間のかかるモデルの再トレーニングに対処する必要はありません。知識源を接続するだけで、準備は完了です。

• 常に最新：Confluenceで記事を更新したり、新しいチケットを解決したりするとすぐに、AIはその新しい情報に即座にアクセスできます。

• より正確で透明性が高い：回答はあなたのドキュメントに直接基づいているため、AIが事実を捏造するリスクは劇的に低下します。

eesel AIは、高度なRAGシステム上に構築されています。これこそが、知識源を接続するだけで、数ヶ月ではなく数分で強力かつ正確なAIエージェントを準備できる理由です。

サポートにはどちらのアプローチが適しているか？

ほぼすべてのカスタマーサポートのシナリオにおいて、RAGが最適な方法です。より速く、より安全で、サポートチームの絶え間ない変化にはるかに適応しやすいのです。ファインチューニングはAIの個性を微調整するニッチな用途があるかもしれませんが、AIが正しく最新の回答を提供できるようにするのは、実際にはRAGなのです。

AIトレーニングデータに関するよくある障壁

適切なデータとテクノロジーがあっても、注意すべきいくつかの現実的な障害があります。これらを事前に考えておくことで、後々の多くの手間を省くことができます。

データのクリーンさとセキュリティを維持する

「ゴミを入れれば、ゴミしか出てこない」という古いことわざをご存知でしょう。AIは、学習する情報と同じくらいしか賢くなりません。過去のチケットが間違った回答で溢れていたり、ヘルプドキュメントが5年前のものであったりすれば、AIはそれを反映してしまいます。

同様に重要なのがデータプライバシーです。顧客との会話には機密情報が含まれており、それが適切に扱われることを確認する必要があります。eesel AIのようなプラットフォームは、セキュリティを核として構築されており、あなたのデータが他社のモデルをトレーニングするために使用されることはなく、GDPRのような規制に準拠するためのEUデータレジデンシーなどのオプションも提供しています。

「リプレース」の罠を避ける

多くの古いAIプラットフォームには厄介な落とし穴があります。チーム全体を自社のヘルプデスクに移行させたり、融通の利かない画一的なワークフローを採用させたりするのです。これにより、業務全体が混乱に陥り、特定のベンダーに縛られてしまう可能性があります。

最新のソリューションは、あなたに逆らうのではなく、あなたと共に機能するべきです。eesel AIは、あなたがすでに使用しているツールに直接プラグインできるように設計されています。Zendesk、Freshdesk、Intercomのようなヘルプデスクや、Slackのようなチャットツールとスムーズに連携します。その考え方は、やり直しを強いるのではなく、すでに行っていることを強化することです。

自信を持ってテストし、ローンチする

サポートリーダーにとって最大の懸念の一つは、的外れなミスを犯して顧客を苛立たせるボットをローンチしてしまうことです。AIを世に送り出す前に、それが実世界で通用する準備ができていると、どうすれば確信できるでしょうか？

ここで役立つのが、eesel AIのシミュレーションモードのような機能です。これにより、完全に安全な環境で、過去の何千ものチケットに対してAIをテストできます。AIが実際の顧客の質問にどのように応答したかを正確に確認し、その回答をエージェントの返信と比較し、解決できるチケット数を確実に予測することができます。これにより、AIの挙動を微調整し、何が期待できるかを正確に把握した上で、自信を持ってローンチできます。

eesel AIのシミュレーションモードのスクリーンショット。AIが過去のチケットにどのように応答したかを示し、ローンチ前にそのパフォーマンスを理解し、サポート改善のためにAIをトレーニングするのに必要なデータを把握するのに役立ちます。

サポートAIを最速で始める方法

さて、ここでの重要なポイントは何でしょうか？最高のサポートAIは、あなた自身の知識、つまりチケット、ドキュメント、社内Wikiをすべて統合したものの上に構築されます。最新の検索（RAG）アプローチを使用して正確かつ最新の状態を保ち、あなたのチームがすでに熟知し愛用しているツールと連携します。

秘訣は、単に適切なデータを持つことだけではありません。そのデータを非常に簡単に活用できるプラットフォームを持つことです。

eesel AIは、これらすべての点を結びつけます。セルフサービスで使えるように構築されているため、始めるために何回も営業電話を受ける必要はありません。数回のクリックですべての知識源に接続し、そのパフォーマンスをシミュレートできるため、予期せぬ事態は起こりません。技術的な複雑さはAIが処理するため、あなたは本当に重要なこと、つまり顧客体験の向上に集中できます。

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