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Cisco AI Assistant (Webex Contact Center 用): 推奨応答を構成するための管理者ガイド
この記事の内容
フィードバックがある場合免責事項: この包括的なガイドは、個々のヘルプ記事を単一のナビゲーション可能なドキュメントに統合し、役割に応じた構造化された学習パスを提供します。n このガイドは独立した記事から編集されているため、特定のセクション内に「次のステップ」リンクが表示される場合があります。n n 現在のトピックに直接関連するコンテンツの場合、これらのリンクで参照される情報は通常、このガイド内の後続の章として提示されることに注意してください。n n その他の Webex Contact Center 機能や、より広範な Webex トピックに関する情報へのリンクは、Webex ヘルプ センターの関連記事につながります。n
提案された応答の展開ワークフロー
この記事では、Webex Contact Center の提案応答機能を展開および最適化するためのワークフローを管理者に提供します。 提案された応答により、エージェントはリアルタイムの AI 主導のガイダンスを利用でき、顧客とのやり取りと業務効率が向上します。 この機能は、Webex AI Studio で定義および管理される AI Assistant スキルを活用して、会話のトランスクリプトを分析し、状況に応じて適切な応答やアクションをエージェントに提供します。
管理者として、この機能の設定、構成、および保守を行う責任があります。 この記事は、エンドツーエンドの展開および管理プロセスの概要を示し、各ステップの詳細な記事へのリンクを提供する中心的なナビゲーション ポイントとして機能します。 このワークフローに従うことで、組織内での機能が正常に最適化された実装されることが保証されます。
提案された応答を実装するには、最初のアクティベーションから継続的な最適化までの論理的な一連の手順が必要です。 このプロセスは主に 4 つのフェーズに分かれています。
ステップ 1：機能の有効化 - 有効化
まず、Control Hub の提案応答機能を有効にし、すべての前提条件が満たされていることを確認します。 この基本的な手順は、以降の構成に必要であり、次のアクティビティが含まれます。
- コントロール ハブで提案された応答を有効にします。
- ライセンス要件を確認します。
- リアルタイムの文字起こしなどのサポート サービスが準備されていることを確認します。
ステップ 2: AI インテリジェンスの定義 - AI Assistant スキルの構築
Webex AI Studio を使用して、応答の提案を強化する AI インテリジェンスを作成します。 このステップには次のアクティビティが含まれます。
-
Webex AI Studio で新しい AI Assistant スキルを作成します。
-
各スキルの目標を定義します。
-
スキルを関連するナレッジ ベースにリンクします。
-
各スキルに特定のアクションを設定します。
参考記事:
ステップ 3: 展開 - インテリジェンスを運用に接続
構成された AI Assistant スキルを特定のキューに割り当てることで、ライブ コンタクト センター環境に統合します。 このステップには次のアクティビティが含まれます。
-
AI Assistant スキルをキューに割り当てます。
ステップ 4：監視と最適化 - パフォーマンスの確保と継続的な改善
導入後は、機能性を検証し、パフォーマンスを監視し、最大限の効果が得られるように構成を繰り返し調整します。 このステップには次のアクティビティが含まれます。
-
プレビュー機能を使用して AI Assistant 応答をテストします。
-
エージェントのパフォーマンスへの影響を分析します。
-
監査とデバッグにセッション データを使用します。
参考記事: 提案された応答のパフォーマンスをテストおよび監視する
デプロイメントは反復的なプロセスです。 提案された応答のパフォーマンスを定期的に監視し、監視と最適化から得た洞察を使用して、AI Assistant のスキルとアクションを調整します。 この継続的な改善ループにより、機能が進化する顧客のニーズと運用要件に適合し続けることが保証されます。
Webex Contact Center への返信候補を有効にする
この記事では、コンタクト センター管理者がエージェントの推奨応答機能を有効にして管理し、コミュニケーションの効率、エージェントのパフォーマンス、顧客満足度を向上させる方法について説明します。
提案された応答は、エージェントの生産性と顧客満足度を向上させる、Webex Contact Center のリアルタイムの AI Assistant 機能です。 この機能は、高度な人工知能 (AI) を活用して、音声チャネルとデジタル チャネルの両方をサポートし、顧客とのライブ インタラクション中に人間のエージェントに状況に応じたガイダンスを提供します。 提案された応答は、何を言うべきか、どのようなアクションを取るべきかについて、 Agent Desktop 内でタイムリーで適切な提案を提供することで、エージェントのエクスペリエンスを変革することを目的としています。 このプロアクティブな支援により、ワークフローが合理化され、応答時間が短縮され、一貫した高品質のサービスの提供が保証されます。
Webex Contact Center 管理者は、組織の提案応答機能を有効にして管理できます。 このプロセスには、システムが必要な前提条件を満たしていることを確認し、 Control Hub 内で機能をアクティブ化することが含まれます。 有効にすると、AI Assistant スキルを構成して、エージェントに提供される提案をカスタマイズできます。
この機能を利用できるのは誰ですか
提案された応答は、次の利害関係者に役立ちます。
-
エージェント: リアルタイムのコンテキスト提案を活用することで、情報の検索に必要な労力が軽減され、応答の精度が向上します。
-
管理者: 組織レベルおよびキュー レベルでの推奨応答設定を管理および構成し、AI Assistant スキルを作成および最適化し、構成をテストおよびデバッグし、パフォーマンスを監視し、コンタクト センターの機能を継続的に最適化します。
メリット
提案された応答を実装すると、コンタクト センター全体に大きなメリットがもたらされます。
-
エージェントの効率性の向上: エージェントが情報の検索や同僚への相談に費やす時間が短縮され、問題解決が迅速化され、生産性が向上します。
-
処理時間の短縮: 即時かつ正確な提案により、エージェントはクエリをより速く解決でき、平均処理時間 (AHT) に直接影響を及ぼします。
-
一貫した顧客体験: 経験に関係なく、すべてのエージェントが正確で一貫した情報を提供できるようにし、全体的な顧客体験を向上させます。
-
通話後の作業の削減: エージェントは対話中に必要なアクションとドキュメントを完了できるため、通話後のタスクが最小限に抑えられます。
-
初回連絡時の解決率の向上: 関連情報やアクションにすぐにアクセスできるため、エージェントは初回連絡時に顧客の問題をより適切に解決できるようになります。
-
新入社員のオンボーディング時間を短縮: 新しいエージェントは、リアルタイムの AI ガイダンスにより、より早く自信と熟練度を獲得できます。
-
スケーラビリティ: エージェントがより多くのインタラクションをより効率的に処理できるようにすることで、成長を続けるコンタクト センターをサポートします。
-
デュアルチャネル機能: 音声通話とデジタルインタラクションの両方をサポートし、エージェントが顧客と電話通話でやり取りするか、チャットや電子メールなどのデジタルチャネルでやり取りするかについてリアルタイムの提案を提供します。
提案された回答の仕組み
提案された応答は、次の大まかなフローを通じてコンタクト センターの運用にシームレスに統合されます。
-
インタラクションの開始: 顧客が音声またはデジタル インタラクションを開始し、設定されたキューを通じてエージェントにルーティングされます。
-
リアルタイム文字起こし: 音声インタラクションの場合、会話はリアルタイムで文字起こしされます。 デジタルインタラクションの場合、テキストがキャプチャされます。 詳細については、 エージェントのリアルタイム トランスクリプトを有効にする の記事を参照してください。
-
エージェントが提案を受け取る: エージェントはデスクトップの [提案を取得] ボタンをクリックするか、会話のコンテキストに基づいて提案がプロアクティブに表示されることがあります。
-
AI Assistant スキル プロセス: 特定のキューにリンクされ、そのナレッジ ベースと定義済みアクションによって実行される AI Assistant スキルは、リアルタイムの会話 (音声の場合はトランスクリプト、デジタルの場合はテキスト) を分析します。
-
生成される提案: AI Assistant スキルは、返信に関連するテキストの提案を生成したり、顧客のクエリに基づいてアクションを提案したりします。
-
エージェントによるレビューとアクション: エージェントは提案を確認し、そのまま使用するか、変更するか、提案されたアクションを実行するかを選択します。
-
継続的なサポート: 対話中は常に提案が提供され、会話の進展に合わせて適応します。
使用ガイドライン
提案された応答機能は、倫理的な使用を確保し、コミュニケーションを強化するために、慎重な管理が必要です。 管理者は、機能の有効化と AI を活用した性質についてエージェントに通知する責任があります。 一貫した機能を実現するために、さまざまなデバイス間で UI の応答性がテストされていることを確認します。
使用ガイドラインとプライバシーに関する詳細については、 エージェントの回答と推奨応答 - AI 透明性に関する注記。
前提条件
提案された応答を有効にする前に、Webex Contact Center 組織が次の要件を満たしていることを確認してください。
-
Webex Contact Center Flex 4.0 : コンタクト センターは Flex 4.0 プラットフォーム上で実行されている必要があります。
-
AI Assistant アドオン SKU : 組織は A-FLEX-AI-ASST アドオン SKU を購入している必要があります。 この権限により、提案された応答を含むすべての AI Assistant 機能へのアクセスが付与されます。 サブスクリプションと使用状況の管理については、 使用状況と請求に関するドキュメント。
-
音声インタラクションのためのメディアフォーク: 音声インタラクションの場合、関連するキューの Flow Designer でメディア フォークを有効にする必要があります。 参照 特定のキューのメディアストリーミングを有効にする 記事。
-
Webex Connect が有効: 外部システム統合およびフルフィルメント フローを伴う AI 提案アクションを構成して使用することを計画している場合は、Webex Connect を組織で有効化して構成する必要があります。
-
必要なユーザ権限: コンタクトセンターの設定にアクセスして変更するには、必要なロールベースアクセス制御（RBAC）権限が必要です。 コントロールハブ。 具体的には、あなたの役割には AI Assistant - 提案された応答機能へのアクセスが含まれている必要があります。 詳細については、 Webex Contact Center でユーザプロファイルを管理する 記事。
提案された応答を有効にする方法
Webex Contact Center の提案された応答機能を有効にするには、次の手順に従ってください。
| 1 |
Control Hub にログインし、 [サービス] > [コンタクトセンター] に移動します。 |
| 2 |
ナビゲーション ペインの [デスクトップ エクスペリエンス] の下にある AI Assistant に移動します。 |
| 3 |
組織レベルで機能を有効にするには、 [推奨応答] をオンに切り替えます。 |
| 4 |
「AI Assistant スキルを割り当てる」 をクリックし、キューに割り当てる AI スキルを選択します。 選択したスキルに 1 つ以上のキューを追加し、変更を保存します。 これらのスキルによって、エージェントが各キューで受け取る提案の種類が決まります。 割り当てたい特定の AI Assistant スキルがまだリストされていない場合、またはスキルが作成されていない初回セットアップの場合は、 [AI Assistant スキルの管理] をクリックして、Webex AI Studio で新しいスキルを作成します。 スキルを作成したら、この画面に戻って割り当てプロセスを完了します。 スキルをキューに割り当てる方法の詳細については、 「AI Assistant スキルをキューにリンクする 」の記事を参照してください。 |
AI Assistant スキルを作成および管理する
AI Assistant スキルは、Webex Contact Center の提案応答機能を強化するコア コンポーネントです。 これらのインテリジェントな構成は、AI Assistant が人間のエージェントにリアルタイムのガイダンスを提供する方法を定義します。 管理者は、Webex AI Studio を使用してこれらのスキルを作成、構成、管理し、コンタクト センターのキューとインタラクション タイプの特定のニーズに合わせてスキルをカスタマイズします。
この記事では、Webex AI Studio へのアクセス方法、その環境の理解、AI Assistant スキルの作成と管理の詳細なプロセスについて説明します。
Webex AI Studio へのアクセス
Webex AI Studio にアクセスするには、次の手順に従ってください。
| 1 |
ログインする コントロールハブ に移動して サービス > コンタクトセンター。 |
| 2 |
へ移動 AI Assistant 下 デスクトップエクスペリエンス ナビゲーション ペインで。 |
| 3 |
の下で 推奨される回答 セクションで、 AI Assistant スキルを管理する リンク。 AI Assistant スキル ダッシュボードが、Webex AI Studio 内の新しいブラウザー Tab で開きます。 |
Webex AI Studio を理解する
Webex AI Studio は、AI Assistant スキルと AI エージェントを管理するための専用のダッシュボードを提供します。
- 組織で提案された応答のみを使用する場合は、AI Assistant スキル ダッシュボードがデフォルトで表示されます。
- 組織で AI エージェントも使用している場合は、AI Assistant スキルと AI エージェント ダッシュボードの両方が利用可能になり、必要に応じて切り替えることができます。
AI Assistant スキルダッシュボードの理解
AI Assistant スキル ダッシュボードは、提案された応答用に構成されたすべての AI Assistant スキルを包括的に管理するための中心的なハブとして機能します。 既存のスキルの概要とさまざまな管理機能への迅速なアクセスを提供します。
ダッシュボード表示
ダッシュボードでは、AI Assistant スキルはリスト ビュー内のカードまたは行として表示されます。 各エントリには、すぐに参照できる重要な詳細が記載されています。
- スキル名: AI Assistant スキルに割り当てた説明的な名前。
- キュー: スキルが現在リンクされているキューの数。
- アシスタントの目標: スキルの目的の簡単な説明。
- 最終更新日: スキルが最後に更新された日時。
- 最終更新者: スキルを最後に変更したユーザ。
- 作成日: スキルが作成された日付。
- 作成者: スキルを作成したユーザ。
ダッシュボードのアクション
メインダッシュボードから、次のアクションを実行して、AI Assistant スキルを効率的に管理できます。
- 新しい AI Assistant スキルを作成する：クリック + スキルを作成する 新しい AI Assistant スキルを最初から構成し始めます。
- AI Assistant スキルをインポートします：使用 インポートスキル AI Assistant スキルを JSON 形式でアップロードします。 これにより、事前設定されたスキルをすばやく追加したり、外部ソースからバックアップを復元したりできるようになります。
- 検索とフィルタリング: 検索バーを使用すると、名前、リンクされたキュー、または最終更新日でスキルをすばやく見つけることができます。
- プレビュー: スキルのプレビュー ウィジェットを開いて、シミュレートされた環境で応答をテストします。
個人スキル管理
ダッシュボードにリストされている個々の AI Assistant スキルごとに、追加の管理オプションにアクセスできます。
- スキル設定を変更する: スキルの名前またはカードをクリックすると、その構成ページが開き、プロファイル、ナレッジ ベース、アクションなどの設定を変更できます。
-
クイックアクション: 省略記号アイコン (3 つのドット) をクリックして特定のスキルのクイック アクションにアクセスし、次のようなタスクを実行します。
- すぐにアクセスできるように、スキルをダッシュボードの上部に PIN: PIN します。
- アクセストークンをコピー: 外部アプリケーションまたは開発環境でのシームレスな統合、認証、テストのために、スキルのアクセス トークンをコピーします。
- 輸出: スキルの詳細 (JSON 形式) をバックアップまたは転送のためにローカル フォルダーにエクスポートします。
- 消去: AI Assistant スキルを完全に削除します。
1 つ以上のキューにリンクされているスキルを削除しようとすると、そのスキルが使用中であることを通知する確認メッセージが表示されます。 続行する前に確認する必要があります。 確認されれば、 コントロールハブ 削除が通知されます。
AI Assistant スキルの作成
エージェントに適切な提案を提供する AI Assistant スキルを構成するには、次の手順に従います。
| 1 |
AI Assistant スキルダッシュボードで、 + スキルを作成する。 |
| 2 |
選択 ゼロから始める クリック 次。 |
| 3 |
分かりやすく説明的な名前を入力してください スキル名 分野。 その システム ID スキルを一意に識別するフィールドは、 スキル名。 |
| 4 |
簡潔な目標を掲げる ゴール 分野。 例:「あなたは、紛失した手荷物に関する問い合わせにエージェントが回答し、必要な対応を推奨するのをサポートする、親切で丁寧なアシスタントです。」 ベストプラクティスについては、 目標の定義 セクション。 |
| 5 |
[作成]をクリックします。 |
| 6 |
オンザ スキル構成 スクリーン、 プロフィール デフォルトでは Tab が選択されています。 の中で 説明書 テキスト ボックスでは、AI の動作と応答生成に関する詳細なステップ バイ ステップのガイダンスが提供されます。 ベストプラクティスについては、 作り方の説明 セクション。
|
| 7 |
に切り替える 知識 関連するナレッジ ベースを選択するには、Tab を参照してください。 スキルはこのソースを使用して提案を生成します。 適切なナレッジベースが存在しない場合は、 + 新規追加。 作成後、スキル設定パネルに戻ります。
ナレッジベースを整理するためのベストプラクティスについては、 知識ベースの構造化 セクション。 |
| 8 |
に行く アクション Tab は、アクションを有効化、無効化、編集、または削除します。 + 新しいアクション をクリックして、新しいアクションを作成することもできます。 アクションにより、AI スキルは、顧客への対応に使用できる情報を提案するだけでなく、特定のタスク (ケースの作成、情報の取得、電子メールの送信、統合の実行など) を提案または実行できるようになります。 ナレッジ ベースに接続していない場合は、少なくとも 1 つのアクションを追加します。 ベスト プラクティスについては、 アクションの定義 セクションを参照してください。 詳細な手順については、 「AI Assistant スキルのアクションの構成」 の記事を参照してください。 |
| 9 |
すべての必須フィールドが完了したら、 「変更を保存」をクリックします。 スキルを公開する前に、 プレビュー ボタンを使用してスキルの動作をテストします。 これにより、提案の関連性と正確性を検証できます。 詳細については、 「AI Assistant スキル応答のプレビュー 」セクションを参照してください。 |
| 10 |
公開 をクリックしてスキルを確定します。 |
AI エンジンに関する注意: この機能に使用される AI モデルは、最適なパフォーマンスと信頼性を確保するために GPT-4o-mini です。
次は何？
AI Assistant スキルを作成して構成したら、コンタクト センターに提案された応答を展開するための次の手順に進みます。
- AI Assistant スキルをキューに割り当てます。 エージェントがスキルを利用できるようにするには、関連するコンタクト センター キューにスキルを割り当てます。 「AI Assistant スキルをキューにリンクする 」の記事を参照してください。
スキルが割り当てられ、アクションが設定されたら (必要な場合)、エージェントのパフォーマンスと顧客エクスペリエンスを最適化するために、提案された応答機能のテストと監視を継続します。 監視と継続的な改善に関するガイダンスについては、 「提案された応答のパフォーマンスのテストと監視 」の記事を参照してください。
AI Assistant スキルのアクションを構成する
アクションは Webex AI Studio の中核機能であり、AI Assistant が応答を提案するだけでなく、特定のタスクを推奨または実行できるようにします。 これらのタスクは、Webex Contact Center 環境内で実行することも、外部システムとの統合を通じて実行することもできます。 管理者は、Webex AI Studio 内でこれらのアクションを定義し、その目的、トリガー、必要なユーザ情報、実行方法を指定します。
この記事では、アクション タイプの定義、ユーザ入力の指定、エージェントの効率と顧客エクスペリエンスを向上させるためのフルフィルメント モードの構成など、AI Assistant スキルのアクションを構成するプロセスについて詳しく説明します。
アクションの種類と実行モードを理解する
| アクションタイプ | 説明 | いつ使用するか | エージェントとのやり取り |
| モデレートモード | 実行前にエージェントによるレビューと明示的な承認が必要です。 | 重大なアクション、機密データ、またはエージェントの入力や検証が必要な場合。 | エージェントは収集された情報を確認し、変更してから、 「承認」 をクリックして続行します。 |
| 非モデレートモード | エージェントの介入なしに自律的に実行します。 | エージェントの入力や検証が不要な、日常的、低リスク、または反復的なタスク。 | エージェントはリアルタイムのステータス更新とアクションの完了の確認を受け取ります。 |
前提条件
AI Assistant スキルのアクションを構成する前に、次の点を確認してください。
- Webex AI Studio アクセス: Webex AI Studio プラットフォームにアクセスするには、管理者権限が必要です。
- 既存の AI Assistant スキル: Webex AI Studio でスキルがすでに作成されている必要があります。 アクションは AI スキルのコンポーネントとして構成されます。
詳細については、 「AI Assistant スキルの作成と管理 」の記事を参照してください。
AI Assistant スキルのアクションを設定する
スキルに新しいアクションを追加して構成するには、次の手順を実行します。
| 1 |
Control Hub にログインし、 [サービス] > [コンタクトセンター]に移動します。 |
| 2 |
ナビゲーション ペインの [デスクトップ エクスペリエンス] の下の AI Assistant に移動します。 |
| 3 |
[推奨応答] セクションで、 [AI Assistant スキルの管理] リンクをクリックします。 AI Assistant スキル ダッシュボードが、Webex AI Studio 内の新しいブラウザー Tab で開きます。 |
| 4 |
アクションを設定するスキルをクリックします。 |
| 5 |
[アクション] Tab に移動し、 [+ 新しいアクション] をクリックします。 スキルには最大 10 個のアクションを設定できます。 |
| 6 |
新しいアクションの追加 ページで、次の詳細を指定します。
|
| 7 |
追加 をクリックして、新しいアクションを AI スキルに保存します。 |
| 8 |
アクションを設定したら、AI スキル設定ページで 公開 をクリックしてスキルを公開し、変更を適用します。 |
アクションを慎重に構成することで、AI Assistant が動的で実用的なガイダンスを提供できるようになり、エージェントの機能が大幅に強化され、顧客とのやり取りの全体的な効率が向上します。
AI Assistant スキルをキューにリンク
AI Assistant の提案された応答が適切かつタイムリーなガイダンスを提供するようにするには、AI Assistant スキルを Webex Contact Center 内の適切なキューに正確にリンクする必要があります。 この構成により、人間のエージェントが特定のキューからの顧客とのやり取りを処理するときに、そのキューで処理される顧客クエリの種類に基づいて、どの AI スキルが提案を提供すべきかをシステムが正確に認識できるようになります。
この記事では、AI Assistant スキルをキューにリンクする手順と、効果的な展開と最適なパフォーマンスを実現するための重要な考慮事項について説明します。
メリット
AI スキルをキューにリンクすると、コンタクト センターの運用にいくつかの利点がもたらされます。
-
ターゲットを絞った提案: エージェントは、各キューで処理される特定の種類のインタラクションに合わせて調整された、コンテキストに適した提案を受け取ります。
-
最適化されたパフォーマンス: インタラクションが関連付けられたキューを通過するときにのみ適切な AI スキルをアクティブ化することで、AI 処理リソースが効率的に使用され、不要な処理が最小限に抑えられます。
-
スケーラビリティ: 複数のキューにわたる多様な顧客からの問い合わせを管理でき、それぞれが専門的な AI スキルでサポートされるため、組織の成長と適応をサポートします。
-
エージェントの効率性の向上: コンテキストに応じた提案により、エージェントはより迅速かつ正確に応答できるようになり、処理時間が短縮され、生産性が向上します。
操作上の注意と制限
AI スキルをキューに効果的にリンクするには、次の注意事項と考慮事項に従ってください。
-
1 つのキュー、1 つの AI スキル: 1 つのキューを一度に 1 つの AI スキルにリンクして、同じインタラクションに対する競合する提案を防ぐことができます。
-
1 つの AI スキル、複数のキュー: 1 つの AI スキルを複数のキューにリンクできます。これは、複数のキューが同様の種類の問い合わせを処理する場合に便利です。
-
音声チャネルのメディア ストリーミング: 音声インタラクションの場合、AI スキルにリンクされたすべてのキューでメディア ストリーミングを有効にする必要があります。 メディア ストリーミングはオーディオ ストリームを複製し、AI スキルが提案を生成するために不可欠なリアルタイムの文字起こしを可能にします。 詳細については、「 エージェントのリアルタイム トランスクリプトを有効にする」を参照してください。
-
キューの削除の影響: AI スキルからキューの割り当てを解除しようとすると、特にアクティブな通話が影響を受ける可能性がある場合は、確認メッセージが表示されます。
-
一括割り当て解除: AI スキルが 50 を超えるキューにリンクされている場合、システムの制限により、一括で割り当て解除する必要がある場合があります。
-
AI スキルの削除: AI スキルは、キューにリンクされている間は削除できません。 スキルを削除する前に、すべてのキューの割り当てを解除してください。
前提条件
AI スキルをキューにリンクする前に、次の要件が満たされていることを確認してください。
-
提案された応答が有効になっています: 提案された応答 機能の切り替えが有効になっていることを確認します。 手順については、 「Webex Contact Center の提案された応答を有効にする」 を参照してください。
-
AI Assistant アドオン SKU: 組織は、Webex Contact Center の AI Assistant アドオン SKU (A-FLEX-AI-ASST) を購入している必要があります。
-
Webex AI Studio アクセス: Webex AI Studio プラットフォームにアクセスするには、管理者権限が必要です。
-
構成された AI スキル: 少なくとも 1 つの AI スキルを Webex AI Studio で作成、構成、公開する必要があります。 詳細については、「 AI Assistant スキルの作成と管理」を参照してください。
-
構成されたキュー: ターゲット キューは、Webex Contact Center 内に設定する必要があります。 詳細については、 キューの作成とルーティング パターンの構成 の記事を参照してください。
AI スキルをキューにリンクする
エージェントが正確でコンテキストに応じた提案を受け取るようにするには、次のように AI スキルを適切なキューにリンクします。
| 1 |
Control Hub にログインし、 [サービス] > [コンタクトセンター]に移動します。 |
| 2 |
ナビゲーション ペインで、 [デスクトップ エクスペリエンス] の下の AI Assistant に移動します。 |
| 3 |
「推奨応答」 の下で、 「AI Assistant スキルの割り当て」 をクリックして、リンクする AI スキルとキューを選択します。 |
| 4 |
AI スキルを選択し、 [割り当てられたキュー] セクションを見つけます。ここには、現在このスキルにリンクされているキューが表示されます。 |
| 5 |
[キューの追加] をクリックします。 |
| 6 |
[キューの選択] 画面で、検索バーを使用して名前で特定のキューを検索します。 |
| 7 |
この AI スキルにリンクするキューの横にあるチェックボックスを選択します。 一度に最大 50 個のキューを選択できます。 追加のキューをリンクするには、このプロセスを繰り返します。 |
| 8 |
[保存] をクリックして、選択したキューを AI スキルに割り当てます。 |
提案された応答のパフォーマンスをテストおよび監視します
提案された応答を構成し、AI Assistant スキルを設定した後は、その有効性をテストし、パフォーマンスを継続的に監視することが重要です。 この積極的なアプローチにより、AI Assistant が正確で適切な提案を提供することが保証され、エージェントの効率と顧客満足度が向上します。 Webex Contact Center は、徹底的なテストと継続的な監視のために、Webex AI Studio および Analyzer 内で包括的なツールを提供します。
この記事では、AI Assistant スキルの応答をプレビューし、パフォーマンス メトリックを使用してその影響を監視し、監査とデバッグに [セッション] タブと [履歴] タブを活用するプロセスについて説明します。
前提条件
提案された応答のパフォーマンスをテストおよび監視する前に、次の点を確認してください。
- AI Assistant アドオン SKU: 組織は、Webex Contact Center の AI Assistant アドオン SKU (A-FLEX-AI-ASST) を購入している必要があります。
- Webex AI Studio アクセス: Webex AI Studio プラットフォームにアクセスするには、必要な管理者権限が必要です。
-
構成された AI Assistant スキル: AI Assistant スキルは、関連するナレッジ ベース、手順、およびアクションとともに、Webex AI Studio で作成、構成、公開する必要があります。
詳細については、 「AI Assistant スキルの作成と管理」 および 「AI Assistant スキルのアクションの構成」 の記事を参照してください。
-
AI Assistant スキルをキューにリンクしました: 応答の提案を提供する AI Assistant スキルは、適切なキューにリンクされている必要があります。
詳細については、 「AI Assistant スキルをキューにリンクする 」の記事を参照してください。
-
リアルタイム文字起こしが有効 (音声用): 音声インタラクションの場合、関連するキューに対してリアルタイム文字起こしが有効になっている必要があります。 これは、AI Assistant が会話を処理して提案を生成するために不可欠です。
詳細については、 エージェントのリアルタイム トランスクリプトを有効にする の記事を参照してください。
AI Assistant スキルのプレビュー
AI Assistant スキルをライブエージェントに展開する前に、Webex AI Studio 内のシミュレートされた環境でその動作をテストできます。 これにより、提案の関連性と正確性を検証できます。 以下の手順に従ってください。
| 1 |
Control Hub にログインし、 [サービス] > [コンタクトセンター]に移動します。 |
| 2 |
ナビゲーション ペインの [デスクトップ エクスペリエンス] の下の AI Assistant に移動します。 |
| 3 |
[推奨応答] セクションで、 [AI Assistant スキルの管理] リンクをクリックします。 AI Assistant スキル ダッシュボードが、Webex AI Studio 内の新しいブラウザー Tab で開きます。 |
| 4 |
AI Assistant スキル ダッシュボードで、テストする特定の AI Assistant スキルをクリックします。 設定ページが開きます。 |
| 5 |
プレビュー ボタンをクリックします。 |
チャット モードのプレビュー: Webex AI Studio 内のプレビューを使用すると、チャットのやり取りをシミュレートできます。 顧客の役割を想定してクエリを入力し、人間のエージェントと同じように、AI Assistant スキルがどのように提案を生成するかを観察できます。
音声チャネルのテストに関する注意: ライブ音声インタラクション中に提案がどのように表示され、機能するかを詳しくプレビューするには、 Agent Desktop に切り替えて、実際の通話シナリオで機能をテストする必要があります。 これには、通話に対してリアルタイムの文字起こしがアクティブになっている必要があります。
パフォーマンス監視に Analyzer を活用する
提案された応答機能は、AI Assistant の一部です。 Analyzer で AI Assistant レポートと KPI を確認して、使用状況と有効性を監視できます。
詳細については、 Analyzer の AI Assistant レポート の記事を参照してください。
提案された回答レポートによって提供される洞察
このレポートは、エージェントのパフォーマンスと顧客満足度に対する提案された応答の実際の影響についての洞察を提供し、継続的な改善のためのフィードバックを収集し、機能の有効性を測定するのに役立ちます。 このレポートでは、次の主要分野についての洞察が提供されています。
- 使用状況の指標: エージェントが [提案を取得] ボタンを使用する頻度、インタラクションごとに提供される提案の数、および機能の採用率を追跡します。
- KPI への影響: 提案された応答が使用されたインタラクションについて、平均処理時間 (AHT)、相談/転送、顧客満足度 (CSAT)/自動 CSAT、および初回連絡解決率 (FCR) の変化を監視します。
- アクション実行: 実行されたモデレートされていないアクションとモデレートされたアクションの数とその成功率を追跡します。
- リアルタイム文字起こしの KPI: 音声インタラクションの場合、提案された応答のパフォーマンスと リアルタイム転写 KPI 基盤となる文字起こしサービスが最適に機能していることを確認するためのレポート。 詳細については、 エージェントのリアルタイムトランスクリプトを有効にする 記事。
監査とデバッグに AI Studio を活用する
加えて 構成 Tab、Webex AI Studio には、AI Assistant スキルを監査およびデバッグするための 2 つのタブが用意されています。 セッション そして 歴史。
セッション Tab
その セッション Tab は、AI Assistant スキルが提案された応答に使用されたすべてのやり取りの詳細な記録を提供します。 これは、ライブインタラクションにおける AI Assistant スキルのパフォーマンスの監査、デバッグ、継続的な改善に使用できます。 この Tab からの洞察を効果的に活用するには、次のアクションを実行します。
-
インタラクションの表示とフィルタリング: セッション ページには、AI Assistant スキルが提案を提供したすべてのインタラクションのリストが表示されます。
-
- 検索: 検索バーを使用して、連絡先セッション ID、コンシューマー ID、またはインタラクション ID で特定のインタラクションを検索します。
- フィルター: フィルターを適用してリストを絞り込みます:
- 連絡日: 特定の時間範囲内でのやり取り。
- エージェント、チーム、キュー: 特定の担当者によって処理されるか、特定のキューを介してルーティングされるインタラクション。
- チャネルの種類: 音声またはデジタルのインタラクション。
- 提案/実行されたアクション: 特定のアクションが提案または実行されたインタラクション。
- エラーが発生しました: エラーが発生したセッションをフィルタリングします。
- テスト セッションを非表示にする: テスト セッションを表示から除外します。
- エージェントのハンドオーバーが発生しました: エージェントのハンドオーバーが発生したセッションをフィルタリングします。
- ダウン投票: エージェントによってダウン投票されたセッションをフィルタリングします。
- フラグが付けられたインタラクション (実装されている場合): 人間のエージェントによってレビューのためにフラグが付けられたインタラクション。
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詳細なインタラクション ビュー: リスト内の任意のインタラクションをクリックすると、包括的な詳細が表示されます。
- インタラクションの記録: リアルタイムの記録機能によって提供される、人間のエージェントと顧客の間の完全な会話。
- 使用された AI Assistant スキル: このやり取りに対してどの AI Assistant スキルが提案を提供したかを識別します。
- 提案のリスト: 人間のエージェントに提供されたすべての提案が、そのきっかけとなった特定の顧客クエリにリンクされて表示されます。
- 提案のソース: 提案を生成するために使用されたナレッジベースの上位の記事、FAQ、またはセクションを表示します。 これにより、情報の正確性と関連性を検証できます。
- 提案および実行されたアクション: 提案されたアクションと、それらが実行されたかどうか (非モデレート モードまたはモデレート モード) に関する詳細を示します。
- エージェントによる変更: 人間のエージェントが送信前にモデレートされたアクションのフィールドを編集した場合、これらの変更は記録されます。
- 追加のコンテキスト: 提案を絞り込むために人間のエージェントが提供する追加情報が表示されます。
- メタデータ: 連絡先セッション ID、人間のエージェント ID/名前、チーム ID/名前、キュー ID/名前、連絡先の日時、チャネル タイプが含まれます。
履歴 Tab
履歴 Tab には、AI Assistant スキルの設定変更とバージョンの記録が表示されます。 ライブインタラクションを直接監視するツールではありませんが、構成の更新によってパフォーマンスが変化した理由を理解するために重要です。
- バージョン履歴: AI Assistant スキルの公開済みのさまざまなバージョンを追跡し、必要に応じて以前の構成に戻すことができます。
- 変更ログ: AI Assistant スキルの設定に加えられた変更の詳細なログ (変更者、変更日時、変更内容など) を提供します。 これは、構成関連の問題を監査およびデバッグするために不可欠です。
AI Assistant スキルを展開するための戦略
AI Assistant スキルは、提案された応答機能内の強力なツールであり、リアルタイムで状況に応じたガイダンスを提供することで人間のエージェントのパフォーマンスを向上させるように設計されています。 「スキル」という用語は、Webex Contact Center では人間のエージェントの熟練度を表すために広く使用されています。 AI Assistant のスキルを効果的に活用するには、その独自の性質を理解し、それを戦略的に展開して人間の労働力を補完する方法を理解することが重要です。
この記事では、管理者向けに AI Assistant スキルを効果的に展開する方法に関する戦略的なガイダンスを提供します。 主要な用語を明確にし、さまざまなシナリオでスキルをキューにリンクするためのベストプラクティスを提供し、特定のユースケース向けのスキル設計に関する洞察を提供します。
AI Assistant スキルの理解
Webex Contact Center では、「スキル」という用語はさまざまな概念を指す場合があります。 提案された応答を効果的に展開するには、AI Assistant スキルとは何か、そしてそれが他の確立された用語とどう違うのかを理解することが重要です。
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AI Assistant スキル: 顧客とのやり取り中にリアルタイムの提案 (情報) とアクションを提供することで人間のエージェントをガイドする、AI Studio 内の構成可能なエンティティ。 エージェントに対するインテリジェントなアシスタントとして機能します。
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主な目的: 状況に応じた提案やアクションを提供することで、人間のエージェントをリアルタイムで支援すること。
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人間のエージェントのスキル（またはエージェント スキル）: 人間のエージェントの能力または属性を指します（例、言語の流暢さ、製品知識、技術的な専門知識）。 これらは、ルーティング システムによって、顧客とのやりとりを最も適した人間のエージェントに一致させるために使用されます。
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主な目的: 顧客とのやり取りを、その能力に基づいて最も適切な人間のエージェントにルーティングすること。
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AI エージェント: 顧客と直接対話する、AI Studio で構成された自律エンティティ (例: チャットボット、IVR 内の仮想エージェント)。 AI エージェントは、人間のエージェントにエスカレートする前に、対話を独立して処理します。
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主な目的: 人間の介入なしに顧客とのやり取りを自律的に処理すること。
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主な違い: AI Assistant スキルは人間のエージェントを支援します。 ヒューマンエージェントのスキルは、ヒューマンエージェントの能力を表します。 AI エージェントが顧客と対話します。
これらの概念やその他の AI 概念の詳細な定義については、 Webex Contact Center の AI 用語と概念 の記事を参照してください。
AI Assistant スキルをキューに割り当てるためのベストプラクティス
AI Assistant スキルはキューに割り当てられ、そのキューからのインタラクションを処理するエージェントが関連する提案を受け取るようになります。 リンクの手順については 「AI Assistant スキルをキューにリンクする 」の記事で説明されていますが、どのスキルをどのキューに割り当てるかを決定するための戦略的なベスト プラクティスを次に示します。
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1 つのキュー、1 つの AI Assistant スキル: 1 つのキューは、一度に 1 つの AI Assistant スキルにのみリンクできます。 これにより、そのキューからのインタラクションを処理するエージェントに対して、一貫性のある集中的なガイダンスが提供されます。
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キューの特殊化:
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高度に専門化されたキュー: 非常に特殊なトピック (例:「請求問い合わせキュー」、「テクニカル サポート - 製品 X」) を処理するキューの場合は、そのトピック専用に設計された高度に専門化された AI Assistant スキル (例:「請求アシスタント スキル」、「製品 X サポート スキル」) を割り当てます。 これにより、詳細かつ関連性の高いガイダンスが提供されます。
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汎用キュー: より広範囲にわたる一般的な問い合わせ (「一般的な顧客サービス」など) を処理するより広範なキューの場合は、よくある質問と一般的なエージェント タスクをカバーする汎用 AI Assistant スキルを割り当てます。
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シナリオ: 複数の人間エージェントのスキルを持つキュー:
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単一のキューに、多様なスキルを持つエージェントが配置されている場合でも (例:「英語サポート」、「スペイン語サポート」、「テクニカル サポート」)、そのキューに割り当てられた AI Assistant スキルは、そのキューの全体的な目的をサポートするように設計する必要があります。 AI Assistant スキルは、会話のコンテキストとキューの機能に基づいて提案を提供しますが、必ずしも個々の人間のエージェントの特定のスキル セットを反映するものではありません。
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ベスト プラクティス: AI Assistant スキルを、個々の人間のスキルに関係なく、そのキューでのやり取りを処理するすべての人間のエージェントを支援できるほど幅広く設計します。 AI Assistant スキルの言語サポートは、キューで処理される言語と一致する必要があります。
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特定のユースケースに合わせた AI Assistant スキルの設計
効果的な AI Assistant スキルを設計するには、単なる構成以上のものが必要です。スキルがサポートする特定の運用シナリオについて戦略的に考えることが必要です。 このセクションでは、一般的なユースケースに合わせて AI Assistant スキルを設計する方法について説明します。
AI Assistant スキルの作成と管理の詳細な手順については、 AI Assistant スキルを作成および管理する 記事。 指示書の作成、ナレッジベースの構造化、アクションの定義に関するベストプラクティスについては、 AI Assistant スキルを最適化するためのベストプラクティス 記事。
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製品サポートのユースケース：
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ゴール: エージェントが特定の製品のトラブルシューティング手順、製品仕様、保証情報を提供できるよう支援します。
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KB コンテンツ: 詳細な製品マニュアル、FAQ、一般的なトラブルシューティングフロー、保証ポリシー。
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アクション:「製品仕様の取得」、「トラブルシューティング フローの開始」、「保証ステータスの確認」を提案します。
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指示の焦点: AI が製品名や症状を識別し、エージェントにステップバイステップの解決策や関連するドキュメントのリンクを提供するようにガイドします。
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販売問い合わせのユースケース：
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ゴール: エージェントが正確な製品機能や価格を提供し、リードを選別できるようにします。
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KB コンテンツ製品カタログ、価格表、機能の比較、リード資格基準。
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アクション:「価格を提供する」、「在庫状況を確認する」、「リードを作成する」を提案します。
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指示の焦点: AI を誘導して顧客のニーズや製品への関心を識別し、エージェントに関連する販売資料や次のステップを提案します。
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請求およびアカウント管理のユースケース：
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ゴール: エージェントが支払い処理、アカウントの更新、一般的な紛争解決を処理できるよう支援します。
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KB コンテンツ: 請求ポリシー、支払い方法、アカウント更新手順、紛争解決フロー。
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アクション:「支払い処理」、「アカウント詳細の更新」、「請求紛争の開始」を提案します。
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指示の焦点: AI が口座番号や取引の詳細を識別し、エージェントに関連する手順やアクションを提案するように誘導します。
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ユースケースにおける主要な設計上の考慮事項
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範囲の定義: AI Assistant スキルがカバーする内容とカバーしない内容を明確に定義します。 スキルの範囲を広くしすぎると効果が薄れてしまう可能性があるので、スキルの範囲を広くしすぎないようにしてください。
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ナレッジ ベースの調整: スキルにリンクされたナレッジ ベースに、スキルの定義範囲に固有の正確で関連性のあるエージェント中心の情報が豊富に含まれていることを確認します。
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アクションの統合: そのユースケース内でエージェントのタスクを実際に自動化または合理化できる主要なアクションを特定します。 手作業の労力を削減したり、コンプライアンスを確保したりするアクションを優先します。
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指示のニュアンス: そのユースケースを処理するエージェントの特定のニーズに合わせて指示を調整します。 典型的なワークフローと最も緊急に必要な情報を考慮してください。
AI Assistant スキルを戦略的に導入および設計することで、Webex Contact Center 全体のエージェントの効率と顧客満足度への影響を最大化できます。
AI Assistant スキルを最適化するためのベストプラクティス
AI Assistant スキルは、Webex Contact Center の提案応答機能のインテリジェントな中核です。 顧客と直接対話する AI エージェントとは異なり、AI Assistant スキルは、人間のエージェントをリアルタイムで支援し、ガイドするように設計されています。 これらのスキルを最適化するには、正確で関連性があり実行可能な提案を確実に提供するために、目標、指示、ナレッジベースの構造、アクションの定義を慎重に作成する必要があります。
この記事では、戦略的な設計とコンテンツの品質に重点を置いて、管理者が非常に効果的な AI スキルを作成するためのベスト プラクティスを紹介します。 AI スキルの作成と管理、アクションの定義、およびキューへのリンクに関する詳細な手順については、それぞれの管理者の記事を参照してください。
ベストプラクティス
目標の定義
目標は、AI スキルの目的を定義します。 これは、AI の動作をガイドし、人間のエージェントを支援する際の役割を明確にする高レベルのステートメントです。
- エージェントの支援に焦点を当てる: AI が人間のエージェントをどのように支援するかを明確に説明します。 目標は常に、顧客と直接対面する存在としてではなく、エージェントのサポート ツールとしての AI の役割を反映する必要があります。
例:「あなたは親切で丁寧なアシスタントとして、荷物の紛失に関する問い合わせに担当者が答え、必要な対応を勧めるお手伝いをします。」
- 簡潔かつ行動指向的にする: 短く明確な目標は、AI が集中力を維持するのに役立ちます。
- スキルの機能と整合させる: ナレッジベースのコンテンツとスキルに定義されたアクションに基づいて、目標が現実的かつ達成可能であることを確認します。
目標を設定する詳細な手順については、 「AI Assistant スキルの作成と管理」 の記事を参照してください。
作り方の説明
指示は、情報を処理して提案を生成する方法について AI スキルに詳細なガイダンスを提供します。 このセクションでは、AI Assistant スキルを AI エージェントと区別します。これらの手順は AI がエージェントを支援するためのものであるためです。
- スキルのペルソナを定義する (エージェントのアシスタントとして): 人間のエージェントのアシスタントとしてのスキルの役割と専門知識を明確に述べます。
例:「あなたは、請求に関する問い合わせを処理するエージェントの専門家です AI Assistant。」 あなたの役割は、顧客との会話を分析し、請求に関する質問を解決するために最も関連性の高い情報とアクションをエージェントに提供することです。」
- タスクと意思決定フローの概要を示す: AI の観点から、全体的なタスクを具体的な連続したステップに分解します。 会話の中で何を探すべきか、どのような種類の提案やアクションを提供するべきかを AI に指示します。
例:「まず、お客様の手荷物紛失に関する主な問題をお聞きします。 次に、フライトの詳細が必要な場合は、エージェントに「フライトの詳細を取得」アクションを使用するように提案します。 請求を提出する必要がある場合は、エージェントに「紛失手荷物請求の作成」アクションを使用するように提案してください。
- 提案のフォーマットを指定する: エージェントに対して情報を明確かつ簡潔に提示するように AI に指示します。
例:「提案は読みやすくするために、明確な箇条書きで提示する必要があります。」 アクションの提案では、エージェントに対してアクション名とその目的を明確に示す必要があります。
- アクションを明確に参照します: AI がアクションを提案する必要がある場合は、構成されたアクション名を明示的に参照します。
例:「顧客が『不正請求』について言及した場合、エージェントに <不正調査の開始> アクションを使用するよう提案します。」
- エラー処理とフォールバックを計画する: 自信を持って適切な提案を提供できない場合に AI がどのように応答するかを指示します。
例:「エージェントの現在の状況に対して自信を持って提案できない場合は、次のようにエージェントに通知します:「関連する提案はありません。」 ナレッジベースを参照するか、スーパーバイザーにご相談ください。」
- ガードレール（支援の範囲）を追加する: AI が定義された範囲内に留まるように通知します。
例:「提案は常に、エージェントと顧客とのやり取りを支援することに焦点を当てる必要があります。 請求に関係のない質問に答えたり、顧客と直接やり取りしたりしないでください。」
指示を提供する詳細な手順については、 「AI Assistant スキルの作成と管理 」の記事を参照してください。
知識ベースの構造化
ナレッジ ベースは、AI スキルの事実に基づく基盤です。 組織は、エージェントが効果的に対応または行動するのに役立つ情報を優先する必要があります。
- エージェント中心のコンテンツ: エージェントが頻繁に説明、トラブルシューティング、または対応する必要のある情報を優先します。 エージェントのワークフローに直接役立つコンテンツに重点を置きます。
例:「返金ポリシー」の記事の場合、ポリシーのテキストだけでなく、お客様からよく寄せられる質問や返金手続きの実際的な手順も記載してください。
- コンテンツを論理的に整理する: KB 内のカテゴリを使用して、関連情報をグループ化します。 これにより、AI とエージェントの両方が効率的にナビゲートし、提案の関連性が向上します。
- 正確性と一貫性を確保する: すべての情報が正確かつ最新であることを確認します。 矛盾したコンテンツや古いコンテンツは避けてください。
- ドキュメントの品質を最適化:
- 明確さ: わかりやすい言葉を使用します。
- 簡潔さ: 直接的であること。AI とエージェントは素早い回答を必要とします。
- 構造: 読みやすくし、AI が重要な情報を抽出できるように、見出し、小見出し、箇条書き、番号付きリストを使用します。
- ファイル サイズ: 検索速度と関連性を向上させるために、非常に大きなドキュメントをトピック固有の小さなドキュメントに分割することを検討してください。
- 定期的なレビューと更新: KB コンテンツを継続的に確認し、関連性と正確性が維持されていることを確認します。 ポリシー、製品、またはプロセスが変更されるたびに情報を更新します。
ナレッジベースをスキルにリンクする詳細な手順については、 AI Assistant スキルを作成および管理する 記事。
アクションの定義
アクションは、AI スキルが提案または実行できる特定のタスクを定義します。 アクションを構成するときは、エージェントへの表示とワークフローへの影響を考慮してください。
- 行動目標を明確に定義する：その アクション名 そして アクションの説明 明確かつ簡潔で、エージェントがすぐに理解できるものでなければなりません。
例: アクション名:「注文ステータスの取得」、アクションの説明:「このアクションは、顧客の注文 ID を使用して、顧客の注文の現在のステータスを取得します。」
- 複雑さを最小限に抑える: 個々のアクションをシンプルかつ集中的なものにしておきます。 複雑で複数のステップから成るプロセスを、より小さな個別のアクションに分割します。
- ユーザ入力を正確に記述する: 各ユーザ入力 (スロット) について明確な説明を提供し、AI が必要な情報を正確に識別して収集できるようにします。
- 適切な履行モードを選択する: エージェントにフルフィルメント モードの違いについて説明します。
- 非モデレート モード: エージェントによるレビューを必要としない、日常的な低リスクのアクション (例: 単純なインタラクションの詳細を記録する) の場合。 堅牢なエラー処理を保証します。
- モデレート モード: エージェントの検証、入力、または承認を必要とするアクション (例: フォームの送信、機密データの確認)。 これによりエージェントの権限が強化され、正確性が保証されます。
詳しい情報については、代理店にお問い合わせください。 AI が提案するアクションを理解し、管理する 記事。
- エージェントワークフローの設計: アクションがどのように表示されるかを検討します Agent Desktop。 使用 カードレイアウト 情報の表示に影響を与える構成。
アクションの設定手順の詳細については、 AI Assistant スキルのアクションを設定する 記事。
テストと反復
効果的な AI スキルの作成と最適化は反復的なプロセスです。 継続的な正確性と関連性を確保するには、継続的なテストと改良が不可欠です。
- 定期的にテストとプレビューを行う: AI Studio のプレビュー機能を使用してインタラクションをシミュレートし、スキルが正確で関連性の高い提案やアクションを生成することを確認します。
- パフォーマンス データを監視: パフォーマンス メトリックには Analyzer を使用し、インタラクションの詳細な監査とデバッグには AI Studio のセッション履歴を使用します。 このデータは、改善すべき領域を特定するために非常に重要です。
- フィードバックに基づいて調整する: 提案やアクションに関するエージェントのフィードバックに細心の注意を払います。 このフィードバックとセッション履歴分析からの洞察を活用して、スキルの目標、手順、ナレッジベースのコンテンツ、アクション定義を改善します。 これにより、AI スキルが効果的に維持され、進化するエージェントのニーズとコンタクト センターの運用に適応できるようになります。
テストと監視の詳細な手順については、 提案された応答のパフォーマンスのテストと監視 の記事を参照してください。
Webex Contact Center における AI の用語と概念
Webex Contact Center の AI 機能を効果的に活用するには、主要な用語とさまざまな AI コンポーネントがどのように相互作用するかを理解することが重要です。 この記事では、顧客とのやり取りや業務効率を向上させるために設計されたインテリジェントな機能を理解し、活用する上で役立つ、重要な AI 概念の用語集を紹介します。
AI 用語
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AI Assistant: エージェントのパフォーマンスを向上させるために設計された、Webex Contact Center 内の AI 機能。 リアルタイムのトランスクリプト、推奨応答、AI 生成の要約、自動ウェルネス休憩、自動 CSAT、トピック分析などの機能は、AI Assistant のコアコンポーネントです。
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AI Assistant スキル: AI Studio で作成および管理され、提案された応答機能を強化する構成可能なエンティティ。 これらのスキルは、状況に応じた提案やアクションを提供することでエージェントをリアルタイムで支援し、インテリジェントなガイドとして機能します。
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AI エージェント: AI Assistant スキルとは異なり、AI エージェントは人間による即時介入なしに顧客とのやり取り (音声またはデジタル) を独立して処理します。 よくある質問 (FAQ) に回答したり、日常的なリクエストを処理したり、顧客をルーティングしたりすることができ、多くの場合、人間のエージェントにエスカレーションする前の最初の連絡先として機能します。 詳細については、 Webex AI エージェント を参照してください。
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AI Studio: Webex Contact Center の中心的なプラットフォームであり、管理者はここで AI Assistant スキル (エージェント支援用) と AI エージェント (自律的な対話用) の両方を作成、管理、構成します。 組織で有効になっている機能に応じて、AI Studio 内に 1 つまたは両方のダッシュボードが表示される場合があります。
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ナレッジベース (KB): AI Assistant スキルと AI エージェントが正確で状況に応じた適切な応答を生成するために使用する情報 (FAQ、記事、ドキュメントなど) の集中リポジトリ。
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アクション: AI Assistant スキルがエージェントに提案したり、エージェントに代わって実行したりできる定義済みのタスクまたはワークフロー (エージェントのレビューの有無にかかわらず)。 AI エージェントの場合、アクションとは自律的に実行されるタスクです。
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実行モード: AI Assistant スキルがアクションを実行する方法を定義します。
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モデレート モード: AI Assistant スキルは、アクションに関する情報を収集し、実行前にエージェントに提示して確認と明示的な承認を求めます。
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非モデレート モード: アクションは、エージェントの介入や承認を必要とせずに、AI Assistant スキルによって独立して実行されます。
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提案された応答の展開ワークフロー
この記事では、Webex Contact Center の提案応答機能を展開および最適化するためのワークフローを管理者に提供します。 提案された応答により、エージェントはリアルタイムの AI 主導のガイダンスを利用でき、顧客とのやり取りと業務効率が向上します。 この機能は、Webex AI Studio で定義および管理される AI Assistant スキルを活用して、会話のトランスクリプトを分析し、状況に応じて適切な応答やアクションをエージェントに提供します。
管理者として、この機能の設定、構成、および保守を行う責任があります。 この記事は、エンドツーエンドの展開および管理プロセスの概要を示し、各ステップの詳細な記事へのリンクを提供する中心的なナビゲーション ポイントとして機能します。 このワークフローに従うことで、組織内での機能が正常に最適化された実装されることが保証されます。
提案された応答を実装するには、最初のアクティベーションから継続的な最適化までの論理的な一連の手順が必要です。 このプロセスは主に 4 つのフェーズに分かれています。
ステップ 1：機能の有効化 - 有効化
まず、Control Hub の提案応答機能を有効にし、すべての前提条件が満たされていることを確認します。 この基本的な手順は、以降の構成に必要であり、次のアクティビティが含まれます。
- コントロール ハブで提案された応答を有効にします。
- ライセンス要件を確認します。
- リアルタイムの文字起こしなどのサポート サービスが準備されていることを確認します。
ステップ 2: AI インテリジェンスの定義 - AI Assistant スキルの構築
Webex AI Studio を使用して、応答の提案を強化する AI インテリジェンスを作成します。 このステップには次のアクティビティが含まれます。
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Webex AI Studio で新しい AI Assistant スキルを作成します。
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各スキルの目標を定義します。
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スキルを関連するナレッジ ベースにリンクします。
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各スキルに特定のアクションを設定します。
参考記事:
ステップ 3: 展開 - インテリジェンスを運用に接続
構成された AI Assistant スキルを特定のキューに割り当てることで、ライブ コンタクト センター環境に統合します。 このステップには次のアクティビティが含まれます。
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AI Assistant スキルをキューに割り当てます。
ステップ 4：監視と最適化 - パフォーマンスの確保と継続的な改善
導入後は、機能性を検証し、パフォーマンスを監視し、最大限の効果が得られるように構成を繰り返し調整します。 このステップには次のアクティビティが含まれます。
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プレビュー機能を使用して AI Assistant 応答をテストします。
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エージェントのパフォーマンスへの影響を分析します。
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監査とデバッグにセッション データを使用します。
参考記事: 提案された応答のパフォーマンスをテストおよび監視する
デプロイメントは反復的なプロセスです。 提案された応答のパフォーマンスを定期的に監視し、監視と最適化から得た洞察を使用して、AI Assistant のスキルとアクションを調整します。 この継続的な改善ループにより、機能が進化する顧客のニーズと運用要件に適合し続けることが保証されます。
Webex Contact Center への返信候補を有効にする
この記事では、コンタクト センター管理者がエージェントの推奨応答機能を有効にして管理し、コミュニケーションの効率、エージェントのパフォーマンス、顧客満足度を向上させる方法について説明します。
提案された応答は、エージェントの生産性と顧客満足度を向上させる、Webex Contact Center のリアルタイムの AI Assistant 機能です。 この機能は、高度な人工知能 (AI) を活用して、音声チャネルとデジタル チャネルの両方をサポートし、顧客とのライブ インタラクション中に人間のエージェントに状況に応じたガイダンスを提供します。 提案された応答は、何を言うべきか、どのようなアクションを取るべきかについて、 Agent Desktop 内でタイムリーで適切な提案を提供することで、エージェントのエクスペリエンスを変革することを目的としています。 このプロアクティブな支援により、ワークフローが合理化され、応答時間が短縮され、一貫した高品質のサービスの提供が保証されます。
Webex Contact Center 管理者は、組織の提案応答機能を有効にして管理できます。 このプロセスには、システムが必要な前提条件を満たしていることを確認し、 Control Hub 内で機能をアクティブ化することが含まれます。 有効にすると、AI Assistant スキルを構成して、エージェントに提供される提案をカスタマイズできます。
この機能を利用できるのは誰ですか
提案された応答は、次の利害関係者に役立ちます。
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エージェント: リアルタイムのコンテキスト提案を活用することで、情報の検索に必要な労力が軽減され、応答の精度が向上します。
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管理者: 組織レベルおよびキュー レベルでの推奨応答設定を管理および構成し、AI Assistant スキルを作成および最適化し、構成をテストおよびデバッグし、パフォーマンスを監視し、コンタクト センターの機能を継続的に最適化します。
メリット
提案された応答を実装すると、コンタクト センター全体に大きなメリットがもたらされます。
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エージェントの効率性の向上: エージェントが情報の検索や同僚への相談に費やす時間が短縮され、問題解決が迅速化され、生産性が向上します。
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処理時間の短縮: 即時かつ正確な提案により、エージェントはクエリをより速く解決でき、平均処理時間 (AHT) に直接影響を及ぼします。
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一貫した顧客体験: 経験に関係なく、すべてのエージェントが正確で一貫した情報を提供できるようにし、全体的な顧客体験を向上させます。
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通話後の作業の削減: エージェントは対話中に必要なアクションとドキュメントを完了できるため、通話後のタスクが最小限に抑えられます。
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初回連絡時の解決率の向上: 関連情報やアクションにすぐにアクセスできるため、エージェントは初回連絡時に顧客の問題をより適切に解決できるようになります。
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新入社員のオンボーディング時間を短縮: 新しいエージェントは、リアルタイムの AI ガイダンスにより、より早く自信と熟練度を獲得できます。
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スケーラビリティ: エージェントがより多くのインタラクションをより効率的に処理できるようにすることで、成長を続けるコンタクト センターをサポートします。
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デュアルチャネル機能: 音声通話とデジタルインタラクションの両方をサポートし、エージェントが顧客と電話通話でやり取りするか、チャットや電子メールなどのデジタルチャネルでやり取りするかについてリアルタイムの提案を提供します。
提案された回答の仕組み
提案された応答は、次の大まかなフローを通じてコンタクト センターの運用にシームレスに統合されます。
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インタラクションの開始: 顧客が音声またはデジタル インタラクションを開始し、設定されたキューを通じてエージェントにルーティングされます。
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リアルタイム文字起こし: 音声インタラクションの場合、会話はリアルタイムで文字起こしされます。 デジタルインタラクションの場合、テキストがキャプチャされます。 詳細については、 エージェントのリアルタイム トランスクリプトを有効にする の記事を参照してください。
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エージェントが提案を受け取る: エージェントはデスクトップの [提案を取得] ボタンをクリックするか、会話のコンテキストに基づいて提案がプロアクティブに表示されることがあります。
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AI Assistant スキル プロセス: 特定のキューにリンクされ、そのナレッジ ベースと定義済みアクションによって実行される AI Assistant スキルは、リアルタイムの会話 (音声の場合はトランスクリプト、デジタルの場合はテキスト) を分析します。
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生成される提案: AI Assistant スキルは、返信に関連するテキストの提案を生成したり、顧客のクエリに基づいてアクションを提案したりします。
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エージェントによるレビューとアクション: エージェントは提案を確認し、そのまま使用するか、変更するか、提案されたアクションを実行するかを選択します。
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継続的なサポート: 対話中は常に提案が提供され、会話の進展に合わせて適応します。
使用ガイドライン
提案された応答機能は、倫理的な使用を確保し、コミュニケーションを強化するために、慎重な管理が必要です。 管理者は、機能の有効化と AI を活用した性質についてエージェントに通知する責任があります。 一貫した機能を実現するために、さまざまなデバイス間で UI の応答性がテストされていることを確認します。
使用ガイドラインとプライバシーに関する詳細については、 エージェントの回答と推奨応答 - AI 透明性に関する注記。
前提条件
提案された応答を有効にする前に、Webex Contact Center 組織が次の要件を満たしていることを確認してください。
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Webex Contact Center Flex 4.0 : コンタクト センターは Flex 4.0 プラットフォーム上で実行されている必要があります。
-
AI Assistant アドオン SKU : 組織は A-FLEX-AI-ASST アドオン SKU を購入している必要があります。 この権限により、提案された応答を含むすべての AI Assistant 機能へのアクセスが付与されます。 サブスクリプションと使用状況の管理については、 使用状況と請求に関するドキュメント。
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音声インタラクションのためのメディアフォーク: 音声インタラクションの場合、関連するキューの Flow Designer でメディア フォークを有効にする必要があります。 参照 特定のキューのメディアストリーミングを有効にする 記事。
-
Webex Connect が有効: 外部システム統合およびフルフィルメント フローを伴う AI 提案アクションを構成して使用することを計画している場合は、Webex Connect を組織で有効化して構成する必要があります。
-
必要なユーザ権限: コンタクトセンターの設定にアクセスして変更するには、必要なロールベースアクセス制御（RBAC）権限が必要です。 コントロールハブ。 具体的には、あなたの役割には AI Assistant - 提案された応答機能へのアクセスが含まれている必要があります。 詳細については、 Webex Contact Center でユーザプロファイルを管理する 記事。
提案された応答を有効にする方法
Webex Contact Center の提案された応答機能を有効にするには、次の手順に従ってください。
| 1 |
Control Hub にログインし、 [サービス] > [コンタクトセンター] に移動します。 |
| 2 |
ナビゲーション ペインの [デスクトップ エクスペリエンス] の下にある AI Assistant に移動します。 |
| 3 |
組織レベルで機能を有効にするには、 [推奨応答] をオンに切り替えます。 |
| 4 |
「AI Assistant スキルを割り当てる」 をクリックし、キューに割り当てる AI スキルを選択します。 選択したスキルに 1 つ以上のキューを追加し、変更を保存します。 これらのスキルによって、エージェントが各キューで受け取る提案の種類が決まります。 割り当てたい特定の AI Assistant スキルがまだリストされていない場合、またはスキルが作成されていない初回セットアップの場合は、 [AI Assistant スキルの管理] をクリックして、Webex AI Studio で新しいスキルを作成します。 スキルを作成したら、この画面に戻って割り当てプロセスを完了します。 スキルをキューに割り当てる方法の詳細については、 「AI Assistant スキルをキューにリンクする 」の記事を参照してください。 |
AI Assistant スキルを作成および管理する
AI Assistant スキルは、Webex Contact Center の提案応答機能を強化するコア コンポーネントです。 これらのインテリジェントな構成は、AI Assistant が人間のエージェントにリアルタイムのガイダンスを提供する方法を定義します。 管理者は、Webex AI Studio を使用してこれらのスキルを作成、構成、管理し、コンタクト センターのキューとインタラクション タイプの特定のニーズに合わせてスキルをカスタマイズします。
この記事では、Webex AI Studio へのアクセス方法、その環境の理解、AI Assistant スキルの作成と管理の詳細なプロセスについて説明します。
Webex AI Studio へのアクセス
Webex AI Studio にアクセスするには、次の手順に従ってください。
| 1 |
ログインする コントロールハブ に移動して サービス > コンタクトセンター。 |
| 2 |
へ移動 AI Assistant 下 デスクトップエクスペリエンス ナビゲーション ペインで。 |
| 3 |
の下で 推奨される回答 セクションで、 AI Assistant スキルを管理する リンク。 AI Assistant スキル ダッシュボードが、Webex AI Studio 内の新しいブラウザー Tab で開きます。 |
Webex AI Studio を理解する
Webex AI Studio は、AI Assistant スキルと AI エージェントを管理するための専用のダッシュボードを提供します。
- 組織で提案された応答のみを使用する場合は、AI Assistant スキル ダッシュボードがデフォルトで表示されます。
- 組織で AI エージェントも使用している場合は、AI Assistant スキルと AI エージェント ダッシュボードの両方が利用可能になり、必要に応じて切り替えることができます。
AI Assistant スキルダッシュボードの理解
AI Assistant スキル ダッシュボードは、提案された応答用に構成されたすべての AI Assistant スキルを包括的に管理するための中心的なハブとして機能します。 既存のスキルの概要とさまざまな管理機能への迅速なアクセスを提供します。
ダッシュボード表示
ダッシュボードでは、AI Assistant スキルはリスト ビュー内のカードまたは行として表示されます。 各エントリには、すぐに参照できる重要な詳細が記載されています。
- スキル名: AI Assistant スキルに割り当てた説明的な名前。
- キュー: スキルが現在リンクされているキューの数。
- アシスタントの目標: スキルの目的の簡単な説明。
- 最終更新日: スキルが最後に更新された日時。
- 最終更新者: スキルを最後に変更したユーザ。
- 作成日: スキルが作成された日付。
- 作成者: スキルを作成したユーザ。
ダッシュボードのアクション
メインダッシュボードから、次のアクションを実行して、AI Assistant スキルを効率的に管理できます。
- 新しい AI Assistant スキルを作成する：クリック + スキルを作成する 新しい AI Assistant スキルを最初から構成し始めます。
- AI Assistant スキルをインポートします：使用 インポートスキル AI Assistant スキルを JSON 形式でアップロードします。 これにより、事前設定されたスキルをすばやく追加したり、外部ソースからバックアップを復元したりできるようになります。
- 検索とフィルタリング: 検索バーを使用すると、名前、リンクされたキュー、または最終更新日でスキルをすばやく見つけることができます。
- プレビュー: スキルのプレビュー ウィジェットを開いて、シミュレートされた環境で応答をテストします。
個人スキル管理
ダッシュボードにリストされている個々の AI Assistant スキルごとに、追加の管理オプションにアクセスできます。
- スキル設定を変更する: スキルの名前またはカードをクリックすると、その構成ページが開き、プロファイル、ナレッジ ベース、アクションなどの設定を変更できます。
-
クイックアクション: 省略記号アイコン (3 つのドット) をクリックして特定のスキルのクイック アクションにアクセスし、次のようなタスクを実行します。
- すぐにアクセスできるように、スキルをダッシュボードの上部に PIN: PIN します。
- アクセストークンをコピー: 外部アプリケーションまたは開発環境でのシームレスな統合、認証、テストのために、スキルのアクセス トークンをコピーします。
- 輸出: スキルの詳細 (JSON 形式) をバックアップまたは転送のためにローカル フォルダーにエクスポートします。
- 消去: AI Assistant スキルを完全に削除します。
1 つ以上のキューにリンクされているスキルを削除しようとすると、そのスキルが使用中であることを通知する確認メッセージが表示されます。 続行する前に確認する必要があります。 確認されれば、 コントロールハブ 削除が通知されます。
AI Assistant スキルの作成
エージェントに適切な提案を提供する AI Assistant スキルを構成するには、次の手順に従います。
| 1 |
AI Assistant スキルダッシュボードで、 + スキルを作成する。 |
| 2 |
選択 ゼロから始める クリック 次。 |
| 3 |
分かりやすく説明的な名前を入力してください スキル名 分野。 その システム ID スキルを一意に識別するフィールドは、 スキル名。 |
| 4 |
簡潔な目標を掲げる ゴール 分野。 例:「あなたは、紛失した手荷物に関する問い合わせにエージェントが回答し、必要な対応を推奨するのをサポートする、親切で丁寧なアシスタントです。」 ベストプラクティスについては、 目標の定義 セクション。 |
| 5 |
[作成]をクリックします。 |
| 6 |
オンザ スキル構成 スクリーン、 プロフィール デフォルトでは Tab が選択されています。 の中で 説明書 テキスト ボックスでは、AI の動作と応答生成に関する詳細なステップ バイ ステップのガイダンスが提供されます。 ベストプラクティスについては、 作り方の説明 セクション。
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| 7 |
に切り替える 知識 関連するナレッジ ベースを選択するには、Tab を参照してください。 スキルはこのソースを使用して提案を生成します。 適切なナレッジベースが存在しない場合は、 + 新規追加。 作成後、スキル設定パネルに戻ります。
ナレッジベースを整理するためのベストプラクティスについては、 知識ベースの構造化 セクション。 |
| 8 |
に行く アクション Tab は、アクションを有効化、無効化、編集、または削除します。 + 新しいアクション をクリックして、新しいアクションを作成することもできます。 アクションにより、AI スキルは、顧客への対応に使用できる情報を提案するだけでなく、特定のタスク (ケースの作成、情報の取得、電子メールの送信、統合の実行など) を提案または実行できるようになります。 ナレッジ ベースに接続していない場合は、少なくとも 1 つのアクションを追加します。 ベスト プラクティスについては、 アクションの定義 セクションを参照してください。 詳細な手順については、 「AI Assistant スキルのアクションの構成」 の記事を参照してください。 |
| 9 |
すべての必須フィールドが完了したら、 「変更を保存」をクリックします。 スキルを公開する前に、 プレビュー ボタンを使用してスキルの動作をテストします。 これにより、提案の関連性と正確性を検証できます。 詳細については、 「AI Assistant スキル応答のプレビュー 」セクションを参照してください。 |
| 10 |
公開 をクリックしてスキルを確定します。 |
AI エンジンに関する注意: この機能に使用される AI モデルは、最適なパフォーマンスと信頼性を確保するために GPT-4o-mini です。
次は何？
AI Assistant スキルを作成して構成したら、コンタクト センターに提案された応答を展開するための次の手順に進みます。
- AI Assistant スキルをキューに割り当てます。 エージェントがスキルを利用できるようにするには、関連するコンタクト センター キューにスキルを割り当てます。 「AI Assistant スキルをキューにリンクする 」の記事を参照してください。
スキルが割り当てられ、アクションが設定されたら (必要な場合)、エージェントのパフォーマンスと顧客エクスペリエンスを最適化するために、提案された応答機能のテストと監視を継続します。 監視と継続的な改善に関するガイダンスについては、 「提案された応答のパフォーマンスのテストと監視 」の記事を参照してください。
AI Assistant スキルのアクションを構成する
アクションは Webex AI Studio の中核機能であり、AI Assistant が応答を提案するだけでなく、特定のタスクを推奨または実行できるようにします。 これらのタスクは、Webex Contact Center 環境内で実行することも、外部システムとの統合を通じて実行することもできます。 管理者は、Webex AI Studio 内でこれらのアクションを定義し、その目的、トリガー、必要なユーザ情報、実行方法を指定します。
この記事では、アクション タイプの定義、ユーザ入力の指定、エージェントの効率と顧客エクスペリエンスを向上させるためのフルフィルメント モードの構成など、AI Assistant スキルのアクションを構成するプロセスについて詳しく説明します。
アクションの種類と実行モードを理解する
| アクションタイプ | 説明 | いつ使用するか | エージェントとのやり取り |
| モデレートモード | 実行前にエージェントによるレビューと明示的な承認が必要です。 | 重大なアクション、機密データ、またはエージェントの入力や検証が必要な場合。 | エージェントは収集された情報を確認し、変更してから、 「承認」 をクリックして続行します。 |
| 非モデレートモード | エージェントの介入なしに自律的に実行します。 | エージェントの入力や検証が不要な、日常的、低リスク、または反復的なタスク。 | エージェントはリアルタイムのステータス更新とアクションの完了の確認を受け取ります。 |
前提条件
AI Assistant スキルのアクションを構成する前に、次の点を確認してください。
- Webex AI Studio アクセス: Webex AI Studio プラットフォームにアクセスするには、管理者権限が必要です。
- 既存の AI Assistant スキル: Webex AI Studio でスキルがすでに作成されている必要があります。 アクションは AI スキルのコンポーネントとして構成されます。
詳細については、 「AI Assistant スキルの作成と管理 」の記事を参照してください。
AI Assistant スキルのアクションを設定する
スキルに新しいアクションを追加して構成するには、次の手順を実行します。
| 1 |
Control Hub にログインし、 [サービス] > [コンタクトセンター]に移動します。 |
| 2 |
ナビゲーション ペインの [デスクトップ エクスペリエンス] の下の AI Assistant に移動します。 |
| 3 |
[推奨応答] セクションで、 [AI Assistant スキルの管理] リンクをクリックします。 AI Assistant スキル ダッシュボードが、Webex AI Studio 内の新しいブラウザー Tab で開きます。 |
| 4 |
アクションを設定するスキルをクリックします。 |
| 5 |
[アクション] Tab に移動し、 [+ 新しいアクション] をクリックします。 スキルには最大 10 個のアクションを設定できます。 |
| 6 |
新しいアクションの追加 ページで、次の詳細を指定します。
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| 7 |
追加 をクリックして、新しいアクションを AI スキルに保存します。 |
| 8 |
アクションを設定したら、AI スキル設定ページで 公開 をクリックしてスキルを公開し、変更を適用します。 |
アクションを慎重に構成することで、AI Assistant が動的で実用的なガイダンスを提供できるようになり、エージェントの機能が大幅に強化され、顧客とのやり取りの全体的な効率が向上します。
AI Assistant スキルをキューにリンク
AI Assistant の提案された応答が適切かつタイムリーなガイダンスを提供するようにするには、AI Assistant スキルを Webex Contact Center 内の適切なキューに正確にリンクする必要があります。 この構成により、人間のエージェントが特定のキューからの顧客とのやり取りを処理するときに、そのキューで処理される顧客クエリの種類に基づいて、どの AI スキルが提案を提供すべきかをシステムが正確に認識できるようになります。
この記事では、AI Assistant スキルをキューにリンクする手順と、効果的な展開と最適なパフォーマンスを実現するための重要な考慮事項について説明します。
メリット
AI スキルをキューにリンクすると、コンタクト センターの運用にいくつかの利点がもたらされます。
-
ターゲットを絞った提案: エージェントは、各キューで処理される特定の種類のインタラクションに合わせて調整された、コンテキストに適した提案を受け取ります。
-
最適化されたパフォーマンス: インタラクションが関連付けられたキューを通過するときにのみ適切な AI スキルをアクティブ化することで、AI 処理リソースが効率的に使用され、不要な処理が最小限に抑えられます。
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スケーラビリティ: 複数のキューにわたる多様な顧客からの問い合わせを管理でき、それぞれが専門的な AI スキルでサポートされるため、組織の成長と適応をサポートします。
-
エージェントの効率性の向上: コンテキストに応じた提案により、エージェントはより迅速かつ正確に応答できるようになり、処理時間が短縮され、生産性が向上します。
操作上の注意と制限
AI スキルをキューに効果的にリンクするには、次の注意事項と考慮事項に従ってください。
-
1 つのキュー、1 つの AI スキル: 1 つのキューを一度に 1 つの AI スキルにリンクして、同じインタラクションに対する競合する提案を防ぐことができます。
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1 つの AI スキル、複数のキュー: 1 つの AI スキルを複数のキューにリンクできます。これは、複数のキューが同様の種類の問い合わせを処理する場合に便利です。
-
音声チャネルのメディア ストリーミング: 音声インタラクションの場合、AI スキルにリンクされたすべてのキューでメディア ストリーミングを有効にする必要があります。 メディア ストリーミングはオーディオ ストリームを複製し、AI スキルが提案を生成するために不可欠なリアルタイムの文字起こしを可能にします。 詳細については、「 エージェントのリアルタイム トランスクリプトを有効にする」を参照してください。
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キューの削除の影響: AI スキルからキューの割り当てを解除しようとすると、特にアクティブな通話が影響を受ける可能性がある場合は、確認メッセージが表示されます。
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一括割り当て解除: AI スキルが 50 を超えるキューにリンクされている場合、システムの制限により、一括で割り当て解除する必要がある場合があります。
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AI スキルの削除: AI スキルは、キューにリンクされている間は削除できません。 スキルを削除する前に、すべてのキューの割り当てを解除してください。
前提条件
AI スキルをキューにリンクする前に、次の要件が満たされていることを確認してください。
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提案された応答が有効になっています: 提案された応答 機能の切り替えが有効になっていることを確認します。 手順については、 「Webex Contact Center の提案された応答を有効にする」 を参照してください。
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AI Assistant アドオン SKU: 組織は、Webex Contact Center の AI Assistant アドオン SKU (A-FLEX-AI-ASST) を購入している必要があります。
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Webex AI Studio アクセス: Webex AI Studio プラットフォームにアクセスするには、管理者権限が必要です。
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構成された AI スキル: 少なくとも 1 つの AI スキルを Webex AI Studio で作成、構成、公開する必要があります。 詳細については、「 AI Assistant スキルの作成と管理」を参照してください。
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構成されたキュー: ターゲット キューは、Webex Contact Center 内に設定する必要があります。 詳細については、 キューの作成とルーティング パターンの構成 の記事を参照してください。
AI スキルをキューにリンクする
エージェントが正確でコンテキストに応じた提案を受け取るようにするには、次のように AI スキルを適切なキューにリンクします。
| 1 |
Control Hub にログインし、 [サービス] > [コンタクトセンター]に移動します。 |
| 2 |
ナビゲーション ペインで、 [デスクトップ エクスペリエンス] の下の AI Assistant に移動します。 |
| 3 |
「推奨応答」 の下で、 「AI Assistant スキルの割り当て」 をクリックして、リンクする AI スキルとキューを選択します。 |
| 4 |
AI スキルを選択し、 [割り当てられたキュー] セクションを見つけます。ここには、現在このスキルにリンクされているキューが表示されます。 |
| 5 |
[キューの追加] をクリックします。 |
| 6 |
[キューの選択] 画面で、検索バーを使用して名前で特定のキューを検索します。 |
| 7 |
この AI スキルにリンクするキューの横にあるチェックボックスを選択します。 一度に最大 50 個のキューを選択できます。 追加のキューをリンクするには、このプロセスを繰り返します。 |
| 8 |
[保存] をクリックして、選択したキューを AI スキルに割り当てます。 |
提案された応答のパフォーマンスをテストおよび監視します
提案された応答を構成し、AI Assistant スキルを設定した後は、その有効性をテストし、パフォーマンスを継続的に監視することが重要です。 この積極的なアプローチにより、AI Assistant が正確で適切な提案を提供することが保証され、エージェントの効率と顧客満足度が向上します。 Webex Contact Center は、徹底的なテストと継続的な監視のために、Webex AI Studio および Analyzer 内で包括的なツールを提供します。
この記事では、AI Assistant スキルの応答をプレビューし、パフォーマンス メトリックを使用してその影響を監視し、監査とデバッグに [セッション] タブと [履歴] タブを活用するプロセスについて説明します。
前提条件
提案された応答のパフォーマンスをテストおよび監視する前に、次の点を確認してください。
- AI Assistant アドオン SKU: 組織は、Webex Contact Center の AI Assistant アドオン SKU (A-FLEX-AI-ASST) を購入している必要があります。
- Webex AI Studio アクセス: Webex AI Studio プラットフォームにアクセスするには、必要な管理者権限が必要です。
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構成された AI Assistant スキル: AI Assistant スキルは、関連するナレッジ ベース、手順、およびアクションとともに、Webex AI Studio で作成、構成、公開する必要があります。
詳細については、 「AI Assistant スキルの作成と管理」 および 「AI Assistant スキルのアクションの構成」 の記事を参照してください。
-
AI Assistant スキルをキューにリンクしました: 応答の提案を提供する AI Assistant スキルは、適切なキューにリンクされている必要があります。
詳細については、 「AI Assistant スキルをキューにリンクする 」の記事を参照してください。
-
リアルタイム文字起こしが有効 (音声用): 音声インタラクションの場合、関連するキューに対してリアルタイム文字起こしが有効になっている必要があります。 これは、AI Assistant が会話を処理して提案を生成するために不可欠です。
詳細については、 エージェントのリアルタイム トランスクリプトを有効にする の記事を参照してください。
AI Assistant スキルのプレビュー
AI Assistant スキルをライブエージェントに展開する前に、Webex AI Studio 内のシミュレートされた環境でその動作をテストできます。 これにより、提案の関連性と正確性を検証できます。 以下の手順に従ってください。
| 1 |
Control Hub にログインし、 [サービス] > [コンタクトセンター]に移動します。 |
| 2 |
ナビゲーション ペインの [デスクトップ エクスペリエンス] の下の AI Assistant に移動します。 |
| 3 |
[推奨応答] セクションで、 [AI Assistant スキルの管理] リンクをクリックします。 AI Assistant スキル ダッシュボードが、Webex AI Studio 内の新しいブラウザー Tab で開きます。 |
| 4 |
AI Assistant スキル ダッシュボードで、テストする特定の AI Assistant スキルをクリックします。 設定ページが開きます。 |
| 5 |
プレビュー ボタンをクリックします。 |
チャット モードのプレビュー: Webex AI Studio 内のプレビューを使用すると、チャットのやり取りをシミュレートできます。 顧客の役割を想定してクエリを入力し、人間のエージェントと同じように、AI Assistant スキルがどのように提案を生成するかを観察できます。
音声チャネルのテストに関する注意: ライブ音声インタラクション中に提案がどのように表示され、機能するかを詳しくプレビューするには、 Agent Desktop に切り替えて、実際の通話シナリオで機能をテストする必要があります。 これには、通話に対してリアルタイムの文字起こしがアクティブになっている必要があります。
パフォーマンス監視に Analyzer を活用する
提案された応答機能は、AI Assistant の一部です。 Analyzer で AI Assistant レポートと KPI を確認して、使用状況と有効性を監視できます。
詳細については、 Analyzer の AI Assistant レポート の記事を参照してください。
提案された回答レポートによって提供される洞察
このレポートは、エージェントのパフォーマンスと顧客満足度に対する提案された応答の実際の影響についての洞察を提供し、継続的な改善のためのフィードバックを収集し、機能の有効性を測定するのに役立ちます。 このレポートでは、次の主要分野についての洞察が提供されています。
- 使用状況の指標: エージェントが [提案を取得] ボタンを使用する頻度、インタラクションごとに提供される提案の数、および機能の採用率を追跡します。
- KPI への影響: 提案された応答が使用されたインタラクションについて、平均処理時間 (AHT)、相談/転送、顧客満足度 (CSAT)/自動 CSAT、および初回連絡解決率 (FCR) の変化を監視します。
- アクション実行: 実行されたモデレートされていないアクションとモデレートされたアクションの数とその成功率を追跡します。
- リアルタイム文字起こしの KPI: 音声インタラクションの場合、提案された応答のパフォーマンスと リアルタイム転写 KPI 基盤となる文字起こしサービスが最適に機能していることを確認するためのレポート。 詳細については、 エージェントのリアルタイムトランスクリプトを有効にする 記事。
監査とデバッグに AI Studio を活用する
加えて 構成 Tab、Webex AI Studio には、AI Assistant スキルを監査およびデバッグするための 2 つのタブが用意されています。 セッション そして 歴史。
セッション Tab
その セッション Tab は、AI Assistant スキルが提案された応答に使用されたすべてのやり取りの詳細な記録を提供します。 これは、ライブインタラクションにおける AI Assistant スキルのパフォーマンスの監査、デバッグ、継続的な改善に使用できます。 この Tab からの洞察を効果的に活用するには、次のアクションを実行します。
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インタラクションの表示とフィルタリング: セッション ページには、AI Assistant スキルが提案を提供したすべてのインタラクションのリストが表示されます。
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- 検索: 検索バーを使用して、連絡先セッション ID、コンシューマー ID、またはインタラクション ID で特定のインタラクションを検索します。
- フィルター: フィルターを適用してリストを絞り込みます:
- 連絡日: 特定の時間範囲内でのやり取り。
- エージェント、チーム、キュー: 特定の担当者によって処理されるか、特定のキューを介してルーティングされるインタラクション。
- チャネルの種類: 音声またはデジタルのインタラクション。
- 提案/実行されたアクション: 特定のアクションが提案または実行されたインタラクション。
- エラーが発生しました: エラーが発生したセッションをフィルタリングします。
- テスト セッションを非表示にする: テスト セッションを表示から除外します。
- エージェントのハンドオーバーが発生しました: エージェントのハンドオーバーが発生したセッションをフィルタリングします。
- ダウン投票: エージェントによってダウン投票されたセッションをフィルタリングします。
- フラグが付けられたインタラクション (実装されている場合): 人間のエージェントによってレビューのためにフラグが付けられたインタラクション。
-
-
詳細なインタラクション ビュー: リスト内の任意のインタラクションをクリックすると、包括的な詳細が表示されます。
- インタラクションの記録: リアルタイムの記録機能によって提供される、人間のエージェントと顧客の間の完全な会話。
- 使用された AI Assistant スキル: このやり取りに対してどの AI Assistant スキルが提案を提供したかを識別します。
- 提案のリスト: 人間のエージェントに提供されたすべての提案が、そのきっかけとなった特定の顧客クエリにリンクされて表示されます。
- 提案のソース: 提案を生成するために使用されたナレッジベースの上位の記事、FAQ、またはセクションを表示します。 これにより、情報の正確性と関連性を検証できます。
- 提案および実行されたアクション: 提案されたアクションと、それらが実行されたかどうか (非モデレート モードまたはモデレート モード) に関する詳細を示します。
- エージェントによる変更: 人間のエージェントが送信前にモデレートされたアクションのフィールドを編集した場合、これらの変更は記録されます。
- 追加のコンテキスト: 提案を絞り込むために人間のエージェントが提供する追加情報が表示されます。
- メタデータ: 連絡先セッション ID、人間のエージェント ID/名前、チーム ID/名前、キュー ID/名前、連絡先の日時、チャネル タイプが含まれます。
履歴 Tab
履歴 Tab には、AI Assistant スキルの設定変更とバージョンの記録が表示されます。 ライブインタラクションを直接監視するツールではありませんが、構成の更新によってパフォーマンスが変化した理由を理解するために重要です。
- バージョン履歴: AI Assistant スキルの公開済みのさまざまなバージョンを追跡し、必要に応じて以前の構成に戻すことができます。
- 変更ログ: AI Assistant スキルの設定に加えられた変更の詳細なログ (変更者、変更日時、変更内容など) を提供します。 これは、構成関連の問題を監査およびデバッグするために不可欠です。
AI Assistant スキルを展開するための戦略
AI Assistant スキルは、提案された応答機能内の強力なツールであり、リアルタイムで状況に応じたガイダンスを提供することで人間のエージェントのパフォーマンスを向上させるように設計されています。 「スキル」という用語は、Webex Contact Center では人間のエージェントの熟練度を表すために広く使用されています。 AI Assistant のスキルを効果的に活用するには、その独自の性質を理解し、それを戦略的に展開して人間の労働力を補完する方法を理解することが重要です。
この記事では、管理者向けに AI Assistant スキルを効果的に展開する方法に関する戦略的なガイダンスを提供します。 主要な用語を明確にし、さまざまなシナリオでスキルをキューにリンクするためのベストプラクティスを提供し、特定のユースケース向けのスキル設計に関する洞察を提供します。
AI Assistant スキルの理解
Webex Contact Center では、「スキル」という用語はさまざまな概念を指す場合があります。 提案された応答を効果的に展開するには、AI Assistant スキルとは何か、そしてそれが他の確立された用語とどう違うのかを理解することが重要です。
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AI Assistant スキル: 顧客とのやり取り中にリアルタイムの提案 (情報) とアクションを提供することで人間のエージェントをガイドする、AI Studio 内の構成可能なエンティティ。 エージェントに対するインテリジェントなアシスタントとして機能します。
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主な目的: 状況に応じた提案やアクションを提供することで、人間のエージェントをリアルタイムで支援すること。
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人間のエージェントのスキル（またはエージェント スキル）: 人間のエージェントの能力または属性を指します（例、言語の流暢さ、製品知識、技術的な専門知識）。 これらは、ルーティング システムによって、顧客とのやりとりを最も適した人間のエージェントに一致させるために使用されます。
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主な目的: 顧客とのやり取りを、その能力に基づいて最も適切な人間のエージェントにルーティングすること。
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AI エージェント: 顧客と直接対話する、AI Studio で構成された自律エンティティ (例: チャットボット、IVR 内の仮想エージェント)。 AI エージェントは、人間のエージェントにエスカレートする前に、対話を独立して処理します。
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主な目的: 人間の介入なしに顧客とのやり取りを自律的に処理すること。
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主な違い: AI Assistant スキルは人間のエージェントを支援します。 ヒューマンエージェントのスキルは、ヒューマンエージェントの能力を表します。 AI エージェントが顧客と対話します。
これらの概念やその他の AI 概念の詳細な定義については、 Webex Contact Center の AI 用語と概念 の記事を参照してください。
AI Assistant スキルをキューに割り当てるためのベストプラクティス
AI Assistant スキルはキューに割り当てられ、そのキューからのインタラクションを処理するエージェントが関連する提案を受け取るようになります。 リンクの手順については 「AI Assistant スキルをキューにリンクする 」の記事で説明されていますが、どのスキルをどのキューに割り当てるかを決定するための戦略的なベスト プラクティスを次に示します。
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1 つのキュー、1 つの AI Assistant スキル: 1 つのキューは、一度に 1 つの AI Assistant スキルにのみリンクできます。 これにより、そのキューからのインタラクションを処理するエージェントに対して、一貫性のある集中的なガイダンスが提供されます。
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キューの特殊化:
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高度に専門化されたキュー: 非常に特殊なトピック (例:「請求問い合わせキュー」、「テクニカル サポート - 製品 X」) を処理するキューの場合は、そのトピック専用に設計された高度に専門化された AI Assistant スキル (例:「請求アシスタント スキル」、「製品 X サポート スキル」) を割り当てます。 これにより、詳細かつ関連性の高いガイダンスが提供されます。
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汎用キュー: より広範囲にわたる一般的な問い合わせ (「一般的な顧客サービス」など) を処理するより広範なキューの場合は、よくある質問と一般的なエージェント タスクをカバーする汎用 AI Assistant スキルを割り当てます。
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シナリオ: 複数の人間エージェントのスキルを持つキュー:
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単一のキューに、多様なスキルを持つエージェントが配置されている場合でも (例:「英語サポート」、「スペイン語サポート」、「テクニカル サポート」)、そのキューに割り当てられた AI Assistant スキルは、そのキューの全体的な目的をサポートするように設計する必要があります。 AI Assistant スキルは、会話のコンテキストとキューの機能に基づいて提案を提供しますが、必ずしも個々の人間のエージェントの特定のスキル セットを反映するものではありません。
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ベスト プラクティス: AI Assistant スキルを、個々の人間のスキルに関係なく、そのキューでのやり取りを処理するすべての人間のエージェントを支援できるほど幅広く設計します。 AI Assistant スキルの言語サポートは、キューで処理される言語と一致する必要があります。
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特定のユースケースに合わせた AI Assistant スキルの設計
効果的な AI Assistant スキルを設計するには、単なる構成以上のものが必要です。スキルがサポートする特定の運用シナリオについて戦略的に考えることが必要です。 このセクションでは、一般的なユースケースに合わせて AI Assistant スキルを設計する方法について説明します。
AI Assistant スキルの作成と管理の詳細な手順については、 AI Assistant スキルを作成および管理する 記事。 指示書の作成、ナレッジベースの構造化、アクションの定義に関するベストプラクティスについては、 AI Assistant スキルを最適化するためのベストプラクティス 記事。
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製品サポートのユースケース：
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ゴール: エージェントが特定の製品のトラブルシューティング手順、製品仕様、保証情報を提供できるよう支援します。
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KB コンテンツ: 詳細な製品マニュアル、FAQ、一般的なトラブルシューティングフロー、保証ポリシー。
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アクション:「製品仕様の取得」、「トラブルシューティング フローの開始」、「保証ステータスの確認」を提案します。
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指示の焦点: AI が製品名や症状を識別し、エージェントにステップバイステップの解決策や関連するドキュメントのリンクを提供するようにガイドします。
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販売問い合わせのユースケース：
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ゴール: エージェントが正確な製品機能や価格を提供し、リードを選別できるようにします。
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KB コンテンツ製品カタログ、価格表、機能の比較、リード資格基準。
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アクション:「価格を提供する」、「在庫状況を確認する」、「リードを作成する」を提案します。
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指示の焦点: AI を誘導して顧客のニーズや製品への関心を識別し、エージェントに関連する販売資料や次のステップを提案します。
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請求およびアカウント管理のユースケース：
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ゴール: エージェントが支払い処理、アカウントの更新、一般的な紛争解決を処理できるよう支援します。
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KB コンテンツ: 請求ポリシー、支払い方法、アカウント更新手順、紛争解決フロー。
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アクション:「支払い処理」、「アカウント詳細の更新」、「請求紛争の開始」を提案します。
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指示の焦点: AI が口座番号や取引の詳細を識別し、エージェントに関連する手順やアクションを提案するように誘導します。
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ユースケースにおける主要な設計上の考慮事項
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範囲の定義: AI Assistant スキルがカバーする内容とカバーしない内容を明確に定義します。 スキルの範囲を広くしすぎると効果が薄れてしまう可能性があるので、スキルの範囲を広くしすぎないようにしてください。
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ナレッジ ベースの調整: スキルにリンクされたナレッジ ベースに、スキルの定義範囲に固有の正確で関連性のあるエージェント中心の情報が豊富に含まれていることを確認します。
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アクションの統合: そのユースケース内でエージェントのタスクを実際に自動化または合理化できる主要なアクションを特定します。 手作業の労力を削減したり、コンプライアンスを確保したりするアクションを優先します。
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指示のニュアンス: そのユースケースを処理するエージェントの特定のニーズに合わせて指示を調整します。 典型的なワークフローと最も緊急に必要な情報を考慮してください。
AI Assistant スキルを戦略的に導入および設計することで、Webex Contact Center 全体のエージェントの効率と顧客満足度への影響を最大化できます。
AI Assistant スキルを最適化するためのベストプラクティス
AI Assistant スキルは、Webex Contact Center の提案応答機能のインテリジェントな中核です。 顧客と直接対話する AI エージェントとは異なり、AI Assistant スキルは、人間のエージェントをリアルタイムで支援し、ガイドするように設計されています。 これらのスキルを最適化するには、正確で関連性があり実行可能な提案を確実に提供するために、目標、指示、ナレッジベースの構造、アクションの定義を慎重に作成する必要があります。
この記事では、戦略的な設計とコンテンツの品質に重点を置いて、管理者が非常に効果的な AI スキルを作成するためのベスト プラクティスを紹介します。 AI スキルの作成と管理、アクションの定義、およびキューへのリンクに関する詳細な手順については、それぞれの管理者の記事を参照してください。
ベストプラクティス
目標の定義
目標は、AI スキルの目的を定義します。 これは、AI の動作をガイドし、人間のエージェントを支援する際の役割を明確にする高レベルのステートメントです。
- エージェントの支援に焦点を当てる: AI が人間のエージェントをどのように支援するかを明確に説明します。 目標は常に、顧客と直接対面する存在としてではなく、エージェントのサポート ツールとしての AI の役割を反映する必要があります。
例:「あなたは親切で丁寧なアシスタントとして、荷物の紛失に関する問い合わせに担当者が答え、必要な対応を勧めるお手伝いをします。」
- 簡潔かつ行動指向的にする: 短く明確な目標は、AI が集中力を維持するのに役立ちます。
- スキルの機能と整合させる: ナレッジベースのコンテンツとスキルに定義されたアクションに基づいて、目標が現実的かつ達成可能であることを確認します。
目標を設定する詳細な手順については、 「AI Assistant スキルの作成と管理」 の記事を参照してください。
作り方の説明
指示は、情報を処理して提案を生成する方法について AI スキルに詳細なガイダンスを提供します。 このセクションでは、AI Assistant スキルを AI エージェントと区別します。これらの手順は AI がエージェントを支援するためのものであるためです。
- スキルのペルソナを定義する (エージェントのアシスタントとして): 人間のエージェントのアシスタントとしてのスキルの役割と専門知識を明確に述べます。
例:「あなたは、請求に関する問い合わせを処理するエージェントの専門家です AI Assistant。」 あなたの役割は、顧客との会話を分析し、請求に関する質問を解決するために最も関連性の高い情報とアクションをエージェントに提供することです。」
- タスクと意思決定フローの概要を示す: AI の観点から、全体的なタスクを具体的な連続したステップに分解します。 会話の中で何を探すべきか、どのような種類の提案やアクションを提供するべきかを AI に指示します。
例:「まず、お客様の手荷物紛失に関する主な問題をお聞きします。 次に、フライトの詳細が必要な場合は、エージェントに「フライトの詳細を取得」アクションを使用するように提案します。 請求を提出する必要がある場合は、エージェントに「紛失手荷物請求の作成」アクションを使用するように提案してください。
- 提案のフォーマットを指定する: エージェントに対して情報を明確かつ簡潔に提示するように AI に指示します。
例:「提案は読みやすくするために、明確な箇条書きで提示する必要があります。」 アクションの提案では、エージェントに対してアクション名とその目的を明確に示す必要があります。
- アクションを明確に参照します: AI がアクションを提案する必要がある場合は、構成されたアクション名を明示的に参照します。
例:「顧客が『不正請求』について言及した場合、エージェントに <不正調査の開始> アクションを使用するよう提案します。」
- エラー処理とフォールバックを計画する: 自信を持って適切な提案を提供できない場合に AI がどのように応答するかを指示します。
例:「エージェントの現在の状況に対して自信を持って提案できない場合は、次のようにエージェントに通知します:「関連する提案はありません。」 ナレッジベースを参照するか、スーパーバイザーにご相談ください。」
- ガードレール（支援の範囲）を追加する: AI が定義された範囲内に留まるように通知します。
例:「提案は常に、エージェントと顧客とのやり取りを支援することに焦点を当てる必要があります。 請求に関係のない質問に答えたり、顧客と直接やり取りしたりしないでください。」
指示を提供する詳細な手順については、 「AI Assistant スキルの作成と管理 」の記事を参照してください。
知識ベースの構造化
ナレッジ ベースは、AI スキルの事実に基づく基盤です。 組織は、エージェントが効果的に対応または行動するのに役立つ情報を優先する必要があります。
- エージェント中心のコンテンツ: エージェントが頻繁に説明、トラブルシューティング、または対応する必要のある情報を優先します。 エージェントのワークフローに直接役立つコンテンツに重点を置きます。
例:「返金ポリシー」の記事の場合、ポリシーのテキストだけでなく、お客様からよく寄せられる質問や返金手続きの実際的な手順も記載してください。
- コンテンツを論理的に整理する: KB 内のカテゴリを使用して、関連情報をグループ化します。 これにより、AI とエージェントの両方が効率的にナビゲートし、提案の関連性が向上します。
- 正確性と一貫性を確保する: すべての情報が正確かつ最新であることを確認します。 矛盾したコンテンツや古いコンテンツは避けてください。
- ドキュメントの品質を最適化:
- 明確さ: わかりやすい言葉を使用します。
- 簡潔さ: 直接的であること。AI とエージェントは素早い回答を必要とします。
- 構造: 読みやすくし、AI が重要な情報を抽出できるように、見出し、小見出し、箇条書き、番号付きリストを使用します。
- ファイル サイズ: 検索速度と関連性を向上させるために、非常に大きなドキュメントをトピック固有の小さなドキュメントに分割することを検討してください。
- 定期的なレビューと更新: KB コンテンツを継続的に確認し、関連性と正確性が維持されていることを確認します。 ポリシー、製品、またはプロセスが変更されるたびに情報を更新します。
ナレッジベースをスキルにリンクする詳細な手順については、 AI Assistant スキルを作成および管理する 記事。
アクションの定義
アクションは、AI スキルが提案または実行できる特定のタスクを定義します。 アクションを構成するときは、エージェントへの表示とワークフローへの影響を考慮してください。
- 行動目標を明確に定義する：その アクション名 そして アクションの説明 明確かつ簡潔で、エージェントがすぐに理解できるものでなければなりません。
例: アクション名:「注文ステータスの取得」、アクションの説明:「このアクションは、顧客の注文 ID を使用して、顧客の注文の現在のステータスを取得します。」
- 複雑さを最小限に抑える: 個々のアクションをシンプルかつ集中的なものにしておきます。 複雑で複数のステップから成るプロセスを、より小さな個別のアクションに分割します。
- ユーザ入力を正確に記述する: 各ユーザ入力 (スロット) について明確な説明を提供し、AI が必要な情報を正確に識別して収集できるようにします。
- 適切な履行モードを選択する: エージェントにフルフィルメント モードの違いについて説明します。
- 非モデレート モード: エージェントによるレビューを必要としない、日常的な低リスクのアクション (例: 単純なインタラクションの詳細を記録する) の場合。 堅牢なエラー処理を保証します。
- モデレート モード: エージェントの検証、入力、または承認を必要とするアクション (例: フォームの送信、機密データの確認)。 これによりエージェントの権限が強化され、正確性が保証されます。
詳しい情報については、代理店にお問い合わせください。 AI が提案するアクションを理解し、管理する 記事。
- エージェントワークフローの設計: アクションがどのように表示されるかを検討します Agent Desktop。 使用 カードレイアウト 情報の表示に影響を与える構成。
アクションの設定手順の詳細については、 AI Assistant スキルのアクションを設定する 記事。
テストと反復
効果的な AI スキルの作成と最適化は反復的なプロセスです。 継続的な正確性と関連性を確保するには、継続的なテストと改良が不可欠です。
- 定期的にテストとプレビューを行う: AI Studio のプレビュー機能を使用してインタラクションをシミュレートし、スキルが正確で関連性の高い提案やアクションを生成することを確認します。
- パフォーマンス データを監視: パフォーマンス メトリックには Analyzer を使用し、インタラクションの詳細な監査とデバッグには AI Studio のセッション履歴を使用します。 このデータは、改善すべき領域を特定するために非常に重要です。
- フィードバックに基づいて調整する: 提案やアクションに関するエージェントのフィードバックに細心の注意を払います。 このフィードバックとセッション履歴分析からの洞察を活用して、スキルの目標、手順、ナレッジベースのコンテンツ、アクション定義を改善します。 これにより、AI スキルが効果的に維持され、進化するエージェントのニーズとコンタクト センターの運用に適応できるようになります。
テストと監視の詳細な手順については、 提案された応答のパフォーマンスのテストと監視 の記事を参照してください。
Webex Contact Center における AI の用語と概念
Webex Contact Center の AI 機能を効果的に活用するには、主要な用語とさまざまな AI コンポーネントがどのように相互作用するかを理解することが重要です。 この記事では、顧客とのやり取りや業務効率を向上させるために設計されたインテリジェントな機能を理解し、活用する上で役立つ、重要な AI 概念の用語集を紹介します。
AI 用語
-
AI Assistant: エージェントのパフォーマンスを向上させるために設計された、Webex Contact Center 内の AI 機能。 リアルタイムのトランスクリプト、推奨応答、AI 生成の要約、自動ウェルネス休憩、自動 CSAT、トピック分析などの機能は、AI Assistant のコアコンポーネントです。
-
AI Assistant スキル: AI Studio で作成および管理され、提案された応答機能を強化する構成可能なエンティティ。 これらのスキルは、状況に応じた提案やアクションを提供することでエージェントをリアルタイムで支援し、インテリジェントなガイドとして機能します。
-
AI エージェント: AI Assistant スキルとは異なり、AI エージェントは人間による即時介入なしに顧客とのやり取り (音声またはデジタル) を独立して処理します。 よくある質問 (FAQ) に回答したり、日常的なリクエストを処理したり、顧客をルーティングしたりすることができ、多くの場合、人間のエージェントにエスカレーションする前の最初の連絡先として機能します。 詳細については、 Webex AI エージェント を参照してください。
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AI Studio: Webex Contact Center の中心的なプラットフォームであり、管理者はここで AI Assistant スキル (エージェント支援用) と AI エージェント (自律的な対話用) の両方を作成、管理、構成します。 組織で有効になっている機能に応じて、AI Studio 内に 1 つまたは両方のダッシュボードが表示される場合があります。
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ナレッジベース (KB): AI Assistant スキルと AI エージェントが正確で状況に応じた適切な応答を生成するために使用する情報 (FAQ、記事、ドキュメントなど) の集中リポジトリ。
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アクション: AI Assistant スキルがエージェントに提案したり、エージェントに代わって実行したりできる定義済みのタスクまたはワークフロー (エージェントのレビューの有無にかかわらず)。 AI エージェントの場合、アクションとは自律的に実行されるタスクです。
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実行モード: AI Assistant スキルがアクションを実行する方法を定義します。
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モデレート モード: AI Assistant スキルは、アクションに関する情報を収集し、実行前にエージェントに提示して確認と明示的な承認を求めます。
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非モデレート モード: アクションは、エージェントの介入や承認を必要とせずに、AI Assistant スキルによって独立して実行されます。
-
提案された応答の展開ワークフロー
この記事では、Webex Contact Center の提案応答機能を展開および最適化するためのワークフローを管理者に提供します。 提案された応答により、エージェントはリアルタイムの AI 主導のガイダンスを利用でき、顧客とのやり取りと業務効率が向上します。 この機能は、Webex AI Studio で定義および管理される AI Assistant スキルを活用して、会話のトランスクリプトを分析し、状況に応じて適切な応答やアクションをエージェントに提供します。
管理者として、この機能の設定、構成、および保守を行う責任があります。 この記事は、エンドツーエンドの展開および管理プロセスの概要を示し、各ステップの詳細な記事へのリンクを提供する中心的なナビゲーション ポイントとして機能します。 このワークフローに従うことで、組織内での機能が正常に最適化された実装されることが保証されます。
提案された応答を実装するには、最初のアクティベーションから継続的な最適化までの論理的な一連の手順が必要です。 このプロセスは主に 4 つのフェーズに分かれています。
ステップ 1：機能の有効化 - 有効化
まず、Control Hub の提案応答機能を有効にし、すべての前提条件が満たされていることを確認します。 この基本的な手順は、以降の構成に必要であり、次のアクティビティが含まれます。
- コントロール ハブで提案された応答を有効にします。
- ライセンス要件を確認します。
- リアルタイムの文字起こしなどのサポート サービスが準備されていることを確認します。
ステップ 2：AI インテリジェンスの定義 - AI Assistant スキルの構築
Webex AI Studio を使用して、応答の提案を強化する AI インテリジェンスを作成します。 このステップには次のアクティビティが含まれます。
-
Webex AI Studio で新しい AI Assistant スキルを作成します。
-
各スキルの目標を定義します。
-
スキルを関連するナレッジ ベースにリンクします。
-
各スキルに特定のアクションを設定します。
参考記事:
ステップ 3: 展開 - インテリジェンスを運用に接続
構成された AI Assistant スキルを特定のキューに割り当てることで、ライブ コンタクト センター環境に統合します。 このステップには次のアクティビティが含まれます。
-
AI Assistant スキルをキューに割り当てます。
ステップ 4：監視と最適化 - パフォーマンスの確保と継続的な改善
導入後は、機能性を検証し、パフォーマンスを監視し、最大限の効果が得られるように構成を繰り返し調整します。 このステップには次のアクティビティが含まれます。
-
プレビュー機能を使用して AI Assistant 応答をテストします。
-
エージェントのパフォーマンスへの影響を分析します。
-
監査とデバッグにセッション データを使用します。
参考記事: 提案された応答のパフォーマンスをテストおよび監視する
デプロイメントは反復的なプロセスです。 提案された応答のパフォーマンスを定期的に監視し、監視と最適化から得た洞察を使用して、AI Assistant のスキルとアクションを調整します。 この継続的な改善ループにより、機能が進化する顧客のニーズと運用要件に適合し続けることが保証されます。
Webex Contact Center への返信候補を有効にする
この記事では、コンタクト センター管理者がエージェントの推奨応答機能を有効にして管理し、コミュニケーションの効率、エージェントのパフォーマンス、顧客満足度を向上させる方法について説明します。
提案された応答は、エージェントの生産性と顧客満足度を向上させる、Webex Contact Center のリアルタイムの AI Assistant 機能です。 この機能は、高度な人工知能 (AI) を活用して、音声チャネルとデジタル チャネルの両方をサポートし、顧客とのライブ インタラクション中に人間のエージェントに状況に応じたガイダンスを提供します。 提案された応答は、何を言うべきか、どのようなアクションを取るべきかについて、 Agent Desktop 内で直接、タイムリーで適切な提案を提供することで、エージェントのエクスペリエンスを変革することを目的としています。 このプロアクティブな支援により、ワークフローが合理化され、応答時間が短縮され、一貫した高品質のサービスの提供が保証されます。
Webex Contact Center 管理者は、組織の提案応答機能を有効にして管理できます。 このプロセスには、システムが必要な前提条件を満たしていることを確認し、 Control Hub 内で機能をアクティブ化することが含まれます。 有効にすると、AI Assistant スキルを構成して、エージェントに提供される提案をカスタマイズできます。
この機能を利用できるのは誰ですか
提案された応答は、次の利害関係者に役立ちます。
-
エージェント: リアルタイムのコンテキスト提案を活用することで、情報の検索に必要な労力が軽減され、応答の精度が向上します。
-
管理者: 組織レベルおよびキュー レベルでの推奨応答設定の管理と構成、AI Assistant スキルの作成と最適化、構成のテストとデバッグ、パフォーマンスの監視、コンタクト センターの機能を継続的に最適化します。
メリット
提案された応答を実装すると、コンタクト センター全体に大きなメリットがもたらされます。
-
エージェントの効率性の向上: エージェントが情報の検索や同僚への相談に費やす時間が短縮され、問題解決が迅速化され、生産性が向上します。
-
処理時間の短縮: 即時かつ正確な提案により、エージェントはクエリをより速く解決でき、平均処理時間 (AHT) に直接影響を及ぼします。
-
一貫した顧客体験: 経験に関係なく、すべてのエージェントが正確で一貫した情報を提供できるようにし、全体的な顧客体験を向上させます。
-
通話後の作業の削減: エージェントは対話中に必要なアクションとドキュメントを完了できるため、通話後のタスクが最小限に抑えられます。
-
初回連絡時の解決率の向上: 関連情報やアクションにすぐにアクセスできるため、エージェントは初回連絡時に顧客の問題をより適切に解決できるようになります。
-
新入社員のオンボーディング時間を短縮: 新しいエージェントは、リアルタイムの AI ガイダンスにより、より早く自信と熟練度を獲得します。
-
スケーラビリティ: エージェントがより多くのインタラクションをより効率的に処理できるようにすることで、成長を続けるコンタクト センターをサポートします。
-
デュアルチャネル機能: 音声通話とデジタルインタラクションの両方をサポートし、エージェントが顧客と電話通話でやり取りするか、チャットや電子メールなどのデジタルチャネルでやり取りするかについてリアルタイムの提案を提供します。
提案された回答の仕組み
提案された応答は、次の大まかなフローを通じてコンタクト センターの運用にシームレスに統合されます。
-
インタラクションの開始: 顧客が音声またはデジタル インタラクションを開始し、設定されたキューを通じてエージェントにルーティングされます。
-
リアルタイム文字起こし: 音声インタラクションの場合、会話はリアルタイムで文字起こしされます。 デジタルインタラクションの場合、テキストがキャプチャされます。 詳細については、 エージェントのリアルタイム トランスクリプトを有効にする の記事を参照してください。
-
エージェントが提案を受け取る: エージェントはデスクトップの [提案を取得] ボタンをクリックするか、会話のコンテキストに基づいて提案がプロアクティブに表示されることがあります。
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AI Assistant スキル プロセス: 特定のキューにリンクされ、そのナレッジ ベースと定義済みのアクションによって実行される AI Assistant スキルは、リアルタイムの会話 (音声の場合はトランスクリプト、デジタルの場合はテキスト) を分析します。
-
生成される提案: AI Assistant スキルは、返信に関連するテキストの提案を生成したり、顧客のクエリに基づいてアクションを提案したりします。
-
エージェントによるレビューとアクション: エージェントは提案を確認し、そのまま使用するか、変更するか、提案されたアクションを実行するかを選択します。
-
継続的なサポート: 対話中は常に提案が提供され、会話の進展に合わせて適応します。
使用ガイドライン
提案された応答機能は、倫理的な使用を確保し、コミュニケーションを強化するために、慎重な管理が必要です。 管理者は、機能の有効化と AI を活用した性質についてエージェントに通知する責任があります。 一貫した機能を実現するために、さまざまなデバイス間で UI の応答性がテストされていることを確認します。
使用ガイドラインとプライバシーに関する詳細については、 エージェントの回答と推奨応答 - AI 透明性に関する注記。
前提条件
提案された応答を有効にする前に、Webex Contact Center 組織が次の要件を満たしていることを確認してください。
-
Webex Contact Center フレックス 3.0 : コンタクト センターは Flex 3.0 プラットフォーム上で実行されている必要があります。
-
AI Assistant アドオン SKU : 組織は A-FLEX-AI-ASST アドオン SKU を購入している必要があります。 この権限により、提案された応答を含むすべての AI Assistant 機能へのアクセスが付与されます。 サブスクリプションと使用状況の管理については、 使用状況と請求に関するドキュメント。
-
音声インタラクションのためのメディアフォーク: 音声インタラクションの場合、関連するキューの Flow Designer でメディア フォークを有効にする必要があります。 参照 特定のキューのメディアストリーミングを有効にする 記事。
-
Webex Connect が有効: 外部システム統合およびフルフィルメント フローを伴う AI 提案アクションを構成して使用することを計画している場合は、Webex Connect を組織で有効化して構成する必要があります。
-
必要なユーザ権限: コンタクトセンターの設定にアクセスして変更するには、必要なロールベースアクセス制御（RBAC）権限が必要です。 コントロールハブ。 具体的には、あなたの役割には AI Assistant - 提案された応答機能へのアクセスが含まれている必要があります。 詳細については、 Webex Contact Center でユーザプロファイルを管理する 記事。
提案された応答を有効にする方法
Webex Contact Center の提案された応答機能を有効にするには、次の手順に従ってください。
| 1 |
Control Hub にログインし、 [サービス] > [コンタクトセンター] に移動します。 |
| 2 |
ナビゲーション ペインの [デスクトップ エクスペリエンス] の下にある AI Assistant に移動します。 |
| 3 |
組織レベルで機能を有効にするには、 [推奨応答] をオンに切り替えます。 |
| 4 |
「AI Assistant スキルを割り当てる」 をクリックし、キューに割り当てる AI スキルを選択します。 選択したスキルに 1 つ以上のキューを追加し、変更を保存します。 これらのスキルによって、エージェントが各キューで受け取る提案の種類が決まります。 割り当てたい特定の AI Assistant スキルがまだリストされていない場合、またはスキルが作成されていない初回セットアップの場合は、 [AI Assistant スキルの管理] をクリックして、Webex AI Studio で新しいスキルを作成します。 スキルを作成したら、この画面に戻って割り当てプロセスを完了します。 スキルをキューに割り当てる方法の詳細については、 「AI Assistant スキルをキューにリンクする 」の記事を参照してください。 |
AI Assistant スキルを作成および管理する
AI Assistant スキルは、Webex Contact Center の提案応答機能を強化するコア コンポーネントです。 これらのインテリジェントな構成は、AI Assistant が人間のエージェントにリアルタイムのガイダンスを提供する方法を定義します。 管理者は、Webex AI Studio を使用してこれらのスキルを作成、構成、管理し、コンタクト センターのキューとインタラクション タイプの特定のニーズに合わせてスキルをカスタマイズします。
この記事では、Webex AI Studio へのアクセス方法、その環境の理解、AI Assistant スキルの作成と管理の詳細なプロセスについて説明します。
Webex AI Studio へのアクセス
Webex AI Studio にアクセスするには、次の手順に従ってください。
| 1 |
ログインする コントロールハブ に移動して サービス > コンタクトセンター。 |
| 2 |
へ移動 AI Assistant 下 デスクトップエクスペリエンス ナビゲーション ペインで。 |
| 3 |
の下で 推奨される回答 セクションで、 AI Assistant スキルを管理する リンク。 AI Assistant スキル ダッシュボードが、Webex AI Studio 内の新しいブラウザー Tab で開きます。 |
Webex AI Studio を理解する
Webex AI Studio は、AI Assistant スキルと AI エージェントを管理するための専用ダッシュボードを提供します。
- 組織で提案された応答のみを使用する場合は、AI Assistant スキル ダッシュボードがデフォルトで表示されます。
- 組織で AI エージェントも使用している場合は、AI Assistant スキルと AI エージェント ダッシュボードの両方が利用可能になり、必要に応じて切り替えることができます。
AI Assistant スキルダッシュボードの理解
AI Assistant スキル ダッシュボードは、提案された応答用に構成されたすべての AI Assistant スキルを包括的に管理するための中心的なハブとして機能します。 既存のスキルの概要とさまざまな管理機能への迅速なアクセスを提供します。
ダッシュボード表示
ダッシュボードでは、AI Assistant スキルはリスト ビュー内のカードまたは行として表示されます。 各エントリには、すぐに参照できる重要な詳細が記載されています。
- スキル名: AI Assistant スキルに割り当てた説明的な名前。
- キュー: スキルが現在リンクされているキューの数。
- アシスタントの目標: スキルの目的の簡単な説明。
- 最終更新日: スキルが最後に更新された日時。
- 最終更新者: スキルを最後に変更したユーザ。
- 作成日: スキルが作成された日付。
- 作成者: スキルを作成したユーザ。
ダッシュボードのアクション
メインダッシュボードから、次のアクションを実行して、AI Assistant スキルを効率的に管理できます。
- 新しい AI Assistant スキルを作成する：クリック + スキルを作成する 新しい AI Assistant スキルを最初から構成し始めます。
- AI Assistant スキルをインポート：使用 インポートスキル AI Assistant スキルを JSON 形式でアップロードします。 これにより、事前設定されたスキルをすばやく追加したり、外部ソースからバックアップを復元したりできるようになります。
- 検索とフィルタリング: 検索バーを使用すると、名前、リンクされたキュー、または最終更新日でスキルをすばやく見つけることができます。
- プレビュー: スキルのプレビュー ウィジェットを開いて、シミュレートされた環境で応答をテストします。
個人スキル管理
ダッシュボードにリストされている個々の AI Assistant スキルごとに、追加の管理オプションにアクセスできます。
- スキル設定を変更する: スキルの名前またはカードをクリックすると、その構成ページが開き、プロファイル、ナレッジ ベース、アクションなどの設定を変更できます。
-
クイックアクション: 省略記号アイコン (3 つのドット) をクリックして特定のスキルのクイック アクションにアクセスし、次のようなタスクを実行します。
- すぐにアクセスできるように、スキルをダッシュボードの上部に PIN: PIN します。
- アクセストークンをコピー: 外部アプリケーションまたは開発環境でのシームレスな統合、認証、テストのために、スキルのアクセス トークンをコピーします。
- 輸出: スキルの詳細 (JSON 形式) をバックアップまたは転送のためにローカル フォルダーにエクスポートします。
- 消去: AI Assistant スキルを完全に削除します。
1 つ以上のキューにリンクされているスキルを削除しようとすると、そのスキルが使用中であることを通知する確認メッセージが表示されます。 続行する前に確認する必要があります。 確認されれば、 コントロールハブ 削除が通知されます。
AI Assistant スキルの作成
エージェントに適切な提案を提供する AI Assistant スキルを構成するには、次の手順に従います。
| 1 |
AI Assistant スキルダッシュボードで、 + スキルを作成する。 |
| 2 |
選択 ゼロから始める クリック 次。 |
| 3 |
分かりやすく説明的な名前を入力してください スキル名 分野。 その システム ID スキルを一意に識別するフィールドは、 スキル名。 |
| 4 |
簡潔な目標を掲げる ゴール 分野。 例:「あなたは、紛失した手荷物に関する問い合わせにエージェントが回答し、必要な対応を推奨するのをサポートする、親切で丁寧なアシスタントです。」 ベストプラクティスについては、 目標の定義 セクション。 |
| 5 |
[作成]をクリックします。 |
| 6 |
オンザ スキル構成 スクリーン、 プロフィール デフォルトでは Tab が選択されています。 の中で 説明書 テキスト ボックスでは、AI の動作と応答生成に関する詳細なステップ バイ ステップのガイダンスが提供されます。 ベストプラクティスについては、 作り方の説明 セクション。
|
| 7 |
に切り替える 知識 Tab をクリックして、関連するナレッジ ベースを選択します。 スキルはこのソースを使用して提案を生成します。 適切なナレッジベースが存在しない場合は、 + 新規追加。 作成後、スキル設定パネルに戻ります。
ナレッジベースを整理するためのベストプラクティスについては、 知識ベースの構造化 セクション。 |
| 8 |
に行く アクション Tab は、アクションを有効化、無効化、編集、または削除します。 + 新しいアクション をクリックして、新しいアクションを作成することもできます。 アクションにより、AI スキルは、顧客への対応に使用できる情報を提案するだけでなく、特定のタスク (ケースの作成、情報の取得、電子メールの送信、統合の実行など) を提案または実行できるようになります。 ナレッジ ベースに接続していない場合は、少なくとも 1 つのアクションを追加します。 ベスト プラクティスについては、 アクションの定義 セクションを参照してください。 詳細な手順については、 「AI Assistant スキルのアクションの構成」 の記事を参照してください。 |
| 9 |
すべての必須フィールドが完了したら、 「変更を保存」をクリックします。 スキルを公開する前に、 プレビュー ボタンを使用してスキルの動作をテストします。 これにより、提案の関連性と正確性を検証できます。 詳細については、 「AI Assistant スキル応答のプレビュー 」セクションを参照してください。 |
| 10 |
公開 をクリックしてスキルを確定します。 |
AI エンジンに関する注意: この機能に使用される AI モデルは、最適なパフォーマンスと信頼性を確保するために GPT-4o-mini です。
次は何？
AI Assistant スキルを作成して構成したら、コンタクト センターに提案された応答を展開するための次の手順に進みます。
- AI Assistant スキルをキューに割り当てます。 エージェントがスキルを利用できるようにするには、関連するコンタクト センター キューにスキルを割り当てます。 「AI Assistant スキルをキューにリンクする 」の記事を参照してください。
スキルが割り当てられ、アクションが設定されたら (必要な場合)、エージェントのパフォーマンスと顧客エクスペリエンスを最適化するために、提案された応答機能のテストと監視を継続します。 監視と継続的な改善に関するガイダンスについては、 「提案された応答のパフォーマンスのテストと監視 」の記事を参照してください。
AI Assistant スキルのアクションを構成する
アクションは Webex AI Studio の中核機能であり、AI Assistant が応答を提案するだけでなく、特定のタスクを推奨または実行することもできます。 これらのタスクは、Webex Contact Center 環境内で実行することも、外部システムとの統合を通じて実行することもできます。 管理者は、Webex AI Studio 内でこれらのアクションを定義し、その目的、トリガー、必要なユーザ情報、実行方法を指定します。
この記事では、アクション タイプの定義、ユーザ入力の指定、エージェントの効率と顧客エクスペリエンスを向上させるためのフルフィルメント モードの構成など、AI Assistant スキルのアクションを構成するプロセスについて詳しく説明します。
アクションの種類と実行モードを理解する
| アクションタイプ | 説明 | いつ使用するか | エージェントとのやり取り |
| モデレートモード | 実行前にエージェントによるレビューと明示的な承認が必要です。 | 重大なアクション、機密データ、またはエージェントの入力や検証が必要な場合。 | エージェントは収集された情報を確認し、変更してから、 「承認」 をクリックして続行します。 |
| 非モデレートモード | エージェントの介入なしに自律的に実行します。 | エージェントの入力や検証が不要な、日常的、低リスク、または反復的なタスク。 | エージェントはリアルタイムのステータス更新とアクションの完了の確認を受け取ります。 |
前提条件
AI Assistant スキルのアクションを設定する前に、次の点を確認してください。
- Webex AI Studio アクセス: Webex AI Studio プラットフォームにアクセスするには、管理者権限が必要です。
- 既存の AI Assistant スキル: Webex AI Studio でスキルがすでに作成されている必要があります。 アクションは AI スキルのコンポーネントとして構成されます。
詳細については、 「AI Assistant スキルの作成と管理 」の記事を参照してください。
AI Assistant スキルのアクションを設定する
スキルに新しいアクションを追加して構成するには、次の手順を実行します。
| 1 |
Control Hub にログインし、 [サービス] > [コンタクトセンター]に移動します。 |
| 2 |
ナビゲーション ペインの [デスクトップ エクスペリエンス] の下にある AI Assistant に移動します。 |
| 3 |
[推奨応答] セクションで、 [AI Assistant スキルの管理] リンクをクリックします。 AI Assistant スキル ダッシュボードが、Webex AI Studio 内の新しいブラウザー Tab で開きます。 |
| 4 |
アクションを設定するスキルをクリックします。 |
| 5 |
[アクション] Tab に移動し、 [+ 新しいアクション] をクリックします。 スキルには最大 10 個のアクションを設定できます。 |
| 6 |
新しいアクションの追加 ページで、次の詳細を指定します。
|
| 7 |
追加 をクリックして、新しいアクションを AI スキルに保存します。 |
| 8 |
アクションを設定したら、AI スキル設定ページで 公開 をクリックしてスキルを公開し、変更を適用します。 |
アクションを慎重に構成することで、AI Assistant が動的で実用的なガイダンスを提供できるようになり、エージェントの機能が大幅に強化され、顧客とのやり取りの全体的な効率が向上します。
AI Assistant スキルをキューにリンク
AI Assistant の提案された応答が適切かつタイムリーなガイダンスを提供するには、AI Assistant スキルを Webex Contact Center 内の適切なキューに正確にリンクする必要があります。 この構成により、人間のエージェントが特定のキューからの顧客とのやり取りを処理するときに、そのキューで処理される顧客クエリの種類に基づいて、どの AI スキルが提案を提供すべきかをシステムが正確に認識できるようになります。
この記事では、AI Assistant スキルをキューにリンクする手順と、効果的な展開と最適なパフォーマンスを実現するための重要な考慮事項について説明します。
メリット
AI スキルをキューにリンクすると、コンタクト センターの運用にいくつかの利点がもたらされます。
-
ターゲットを絞った提案: エージェントは、各キューで処理される特定の種類のインタラクションに合わせて調整された、コンテキストに適した提案を受け取ります。
-
最適化されたパフォーマンス: インタラクションが関連付けられたキューを通過するときにのみ適切な AI スキルをアクティブ化することで、AI 処理リソースが効率的に使用され、不要な処理が最小限に抑えられます。
-
スケーラビリティ: 複数のキューにわたる多様な顧客からの問い合わせを管理でき、それぞれが専門的な AI スキルでサポートされるため、組織の成長と適応をサポートします。
-
エージェントの効率性の向上: コンテキストに応じた提案により、エージェントはより迅速かつ正確に応答できるようになり、処理時間が短縮され、生産性が向上します。
操作上の注意と制限
AI スキルをキューに効果的にリンクするには、次の注意事項と考慮事項に従ってください。
-
1 つのキュー、1 つの AI スキル: 1 つのキューを一度に 1 つの AI スキルにリンクして、同じインタラクションに対する競合する提案を防ぐことができます。
-
1 つの AI スキル、複数のキュー: 1 つの AI スキルを複数のキューにリンクできます。これは、複数のキューが同様の種類の問い合わせを処理する場合に便利です。
-
音声チャネルのメディア ストリーミング: 音声インタラクションの場合、AI スキルにリンクされたすべてのキューでメディア ストリーミングを有効にする必要があります。 メディア ストリーミングはオーディオ ストリームを複製し、AI スキルが提案を生成するために不可欠なリアルタイムの文字起こしを可能にします。 詳細については、「 エージェントのリアルタイム トランスクリプトを有効にする」を参照してください。
-
キューの削除の影響: AI スキルからキューの割り当てを解除しようとすると、特にアクティブな通話が影響を受ける可能性がある場合は、確認メッセージが表示されます。
-
一括割り当て解除: AI スキルが 50 を超えるキューにリンクされている場合、システムの制限により、一括で割り当て解除する必要がある場合があります。
-
AI スキルの削除: AI スキルは、キューにリンクされている間は削除できません。 スキルを削除する前に、すべてのキューの割り当てを解除してください。
前提条件
AI スキルをキューにリンクする前に、次の要件が満たされていることを確認してください。
-
提案された応答が有効になっています: 提案された応答 機能の切り替えが有効になっていることを確認します。 手順については、 「Webex Contact Center の提案された応答を有効にする」 を参照してください。
-
AI Assistant アドオン SKU: 組織は、Webex Contact Center の AI Assistant アドオン SKU (A-FLEX-AI-ASST) を購入している必要があります。
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Webex AI Studio アクセス: Webex AI Studio プラットフォームにアクセスするには、管理者権限が必要です。
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構成された AI スキル: 少なくとも 1 つの AI スキルを Webex AI Studio で作成、構成、公開する必要があります。 詳細については、「 AI Assistant スキルの作成と管理」を参照してください。
-
構成されたキュー: ターゲット キューは、Webex Contact Center 内に設定する必要があります。 詳細については、 キューの作成とルーティング パターンの構成 の記事を参照してください。
AI スキルをキューにリンクする
エージェントが正確でコンテキストに応じた提案を受け取るようにするには、次のように AI スキルを適切なキューにリンクします。
| 1 |
Control Hub にログインし、 [サービス] > [コンタクトセンター]に移動します。 |
| 2 |
ナビゲーション ペインで、 [デスクトップ エクスペリエンス] の下の AI Assistant に移動します。 |
| 3 |
「推奨応答」 の下で、 「AI Assistant スキルの割り当て」 をクリックして、リンクする AI スキルとキューを選択します。 |
| 4 |
AI スキルを選択し、 [割り当てられたキュー] セクションを見つけます。ここには、現在このスキルにリンクされているキューが表示されます。 |
| 5 |
[キューの追加] をクリックします。 |
| 6 |
[キューの選択] 画面で、検索バーを使用して名前で特定のキューを検索します。 |
| 7 |
この AI スキルにリンクするキューの横にあるチェックボックスを選択します。 一度に最大 50 個のキューを選択できます。 追加のキューをリンクするには、このプロセスを繰り返します。 |
| 8 |
[保存] をクリックして、選択したキューを AI スキルに割り当てます。 |
提案された応答のパフォーマンスをテストおよび監視します
提案された応答を構成し、AI Assistant スキルを設定した後は、その有効性をテストし、パフォーマンスを継続的に監視することが重要です。 この積極的なアプローチにより、AI Assistant が正確で適切な提案を提供することが保証され、エージェントの効率と顧客満足度が向上します。 Webex Contact Center は、徹底的なテストと継続的な監視のために、Webex AI Studio および Analyzer 内で包括的なツールを提供します。
この記事では、AI Assistant スキルの応答をプレビューし、パフォーマンス メトリックを使用してその影響を監視し、監査とデバッグに [セッション] タブと [履歴] タブを活用するプロセスについて説明します。
前提条件
提案された応答のパフォーマンスをテストおよび監視する前に、次の点を確認してください。
- AI Assistant アドオン SKU: 組織は、Webex Contact Center の AI Assistant アドオン SKU (A-FLEX-AI-ASST) を購入している必要があります。
- Webex AI Studio アクセス: Webex AI Studio プラットフォームにアクセスするには、必要な管理者権限が必要です。
-
構成された AI Assistant スキル: AI Assistant スキルは、関連するナレッジ ベース、手順、およびアクションとともに、Webex AI Studio で作成、構成、公開する必要があります。
詳細については、 「AI Assistant スキルの作成と管理」 および 「AI Assistant スキルのアクションの構成」 の記事を参照してください。
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AI Assistant スキルをキューにリンクしました: 応答の提案を提供する AI Assistant スキルは、適切なキューにリンクされている必要があります。
詳細については、 「AI Assistant スキルをキューにリンクする 」の記事を参照してください。
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リアルタイム文字起こしが有効 (音声用): 音声インタラクションの場合、関連するキューに対してリアルタイム文字起こしが有効になっている必要があります。 これは、AI Assistant が会話を処理して提案を生成するために不可欠です。
詳細については、 エージェントのリアルタイム トランスクリプトを有効にする の記事を参照してください。
AI Assistant スキルのプレビュー
AI Assistant スキルをライブエージェントに展開する前に、Webex AI Studio 内のシミュレートされた環境でその動作をテストできます。 これにより、提案の関連性と正確性を検証できます。 以下の手順に従ってください。
| 1 |
Control Hub にログインし、 [サービス] > [コンタクトセンター]に移動します。 |
| 2 |
ナビゲーション ペインの [デスクトップ エクスペリエンス] の下の AI Assistant に移動します。 |
| 3 |
[推奨応答] セクションで、 [AI Assistant スキルの管理] リンクをクリックします。 AI Assistant スキル ダッシュボードが、Webex AI Studio 内の新しいブラウザー Tab で開きます。 |
| 4 |
AI Assistant スキル ダッシュボードで、テストする特定の AI Assistant スキルをクリックします。 設定ページが開きます。 |
| 5 |
プレビュー ボタンをクリックします。 |
チャット モードのプレビュー: Webex AI Studio 内のプレビューを使用すると、チャットのやり取りをシミュレートできます。 顧客の役割を想定してクエリを入力し、人間のエージェントと同じように、AI Assistant スキルがどのように提案を生成するかを観察できます。
音声チャネルのテストに関する注意: ライブ音声インタラクション中に提案がどのように表示され、機能するかを詳しくプレビューするには、 Agent Desktop に切り替えて、実際の通話シナリオで機能をテストする必要があります。 これには、通話に対してリアルタイムの文字起こしがアクティブになっている必要があります。
パフォーマンス監視に Analyzer を活用する
提案された応答機能は、AI Assistant の一部です。 Analyzer で AI Assistant レポートと KPI を確認して、使用状況と有効性を監視できます。
詳細については、 Analyzer の AI Assistant レポート の記事を参照してください。
提案された回答レポートによって提供される洞察
このレポートは、エージェントのパフォーマンスと顧客満足度に対する提案された応答の実際の影響についての洞察を提供し、継続的な改善のためのフィードバックを収集し、機能の有効性を測定するのに役立ちます。 このレポートでは、次の主要分野についての洞察が提供されています。
- 使用状況の指標: エージェントが [提案を取得] ボタンを使用する頻度、インタラクションごとに提供される提案の数、および機能の採用率を追跡します。
- KPI への影響: 提案された応答が使用されたインタラクションについて、平均処理時間 (AHT)、相談/転送、顧客満足度 (CSAT)/自動 CSAT、および初回連絡解決率 (FCR) の変化を監視します。
- アクション実行: 実行されたモデレートされていないアクションとモデレートされたアクションの数とその成功率を追跡します。
- リアルタイム文字起こしの KPI: 音声インタラクションの場合、提案された応答のパフォーマンスと リアルタイム転写 KPI 基盤となる文字起こしサービスが最適に機能していることを確認するためのレポート。 詳細については、 エージェントのリアルタイムトランスクリプトを有効にする 記事。
監査とデバッグに AI Studio を活用する
加えて 構成 Tab、Webex AI Studio には、AI Assistant スキルを監査およびデバッグするための 2 つのタブが用意されています。 セッション そして 歴史。
セッション Tab
その セッション Tab は、AI Assistant スキルが提案された応答に使用されたすべてのやり取りの詳細な記録を提供します。 これは、ライブインタラクションにおける AI Assistant スキルのパフォーマンスの監査、デバッグ、継続的な改善に使用できます。 この Tab からの洞察を効果的に活用するには、次のアクションを実行します。
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インタラクションの表示とフィルタリング: セッション ページには、AI Assistant スキルが提案を提供したすべてのインタラクションのリストが表示されます。
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- 検索: 検索バーを使用して、連絡先セッション ID、コンシューマー ID、またはインタラクション ID で特定のインタラクションを検索します。
- フィルター: フィルターを適用してリストを絞り込みます:
- 連絡日: 特定の時間範囲内でのやり取り。
- エージェント、チーム、キュー: 特定の担当者によって処理されるか、特定のキューを介してルーティングされるインタラクション。
- チャネルの種類: 音声またはデジタルのインタラクション。
- 提案/実行されたアクション: 特定のアクションが提案または実行されたインタラクション。
- エラーが発生しました: エラーが発生したセッションをフィルタリングします。
- テスト セッションを非表示にする: テスト セッションを表示から除外します。
- エージェントのハンドオーバーが発生しました: エージェントのハンドオーバーが発生したセッションをフィルタリングします。
- ダウン投票: エージェントによってダウン投票されたセッションをフィルタリングします。
- フラグが付けられたインタラクション (実装されている場合): 人間のエージェントによってレビューのためにフラグが付けられたインタラクション。
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-
詳細なインタラクション ビュー: リスト内の任意のインタラクションをクリックすると、包括的な詳細が表示されます。
- インタラクションの記録: リアルタイムの記録機能によって提供される、人間のエージェントと顧客の間の完全な会話。
- 使用された AI Assistant スキル: このインタラクションに対してどの AI Assistant スキルが提案を提供したかを識別します。
- 提案のリスト: 人間のエージェントに提供されたすべての提案が、そのきっかけとなった特定の顧客クエリにリンクされて表示されます。
- 提案のソース: 提案を生成するために使用されたナレッジベースの上位の記事、FAQ、またはセクションを表示します。 これにより、情報の正確性と関連性を検証できます。
- 提案および実行されたアクション: 提案されたアクションと、それらが実行されたかどうか (非モデレート モードまたはモデレート モード) に関する詳細を示します。
- エージェントによる変更: 人間のエージェントが送信前にモデレートされたアクションのフィールドを編集した場合、これらの変更は記録されます。
- 追加のコンテキスト: 提案を絞り込むために人間のエージェントが提供する追加情報が表示されます。
- メタデータ: 連絡先セッション ID、人間のエージェント ID/名前、チーム ID/名前、キュー ID/名前、連絡先の日時、チャネル タイプが含まれます。
歴史 Tab
履歴 Tab には、AI Assistant スキルの設定変更とバージョンの記録が表示されます。 ライブインタラクションを直接監視するツールではありませんが、構成の更新によってパフォーマンスが変化した理由を理解するために重要です。
- バージョン履歴: AI Assistant スキルの公開済みのさまざまなバージョンを追跡し、必要に応じて以前の構成に戻すことができます。
- 変更ログ: AI Assistant スキルの設定に加えられた変更の詳細なログ (変更者、変更日時、変更内容など) を提供します。 これは、構成関連の問題を監査およびデバッグするために不可欠です。
AI Assistant スキルを展開するための戦略
AI Assistant スキルは、提案された応答機能内の強力なツールであり、リアルタイムで状況に応じたガイダンスを提供することで人間のエージェントのパフォーマンスを向上させるように設計されています。 「スキル」という用語は、Webex Contact Center では人間のエージェントの熟練度を表すために広く使用されています。 AI Assistant スキルを効果的に活用するには、その独自の性質を理解し、それを戦略的に展開して人間の労働力を補完する方法を理解することが重要です。
この記事では、管理者向けに AI Assistant スキルを効果的に展開する方法に関する戦略的なガイダンスを提供します。 主要な用語を明確にし、さまざまなシナリオでスキルをキューにリンクするためのベストプラクティスを提供し、特定のユースケース向けのスキル設計に関する洞察を提供します。
AI Assistant スキルの理解
Webex Contact Center では、「スキル」という用語はさまざまな概念を指す場合があります。 提案された応答を効果的に展開するには、AI Assistant スキルとは何か、そしてそれが他の確立された用語とどう違うのかを理解することが重要です。
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AI Assistant スキル: 顧客とのやり取り中にリアルタイムの提案 (情報) とアクションを提供することで人間のエージェントをガイドする、AI Studio 内の構成可能なエンティティ。 エージェントに対するインテリジェントなアシスタントとして機能します。
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主な目的: 状況に応じた提案やアクションを提供することで、人間のエージェントをリアルタイムで支援すること。
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人間のエージェントのスキル（またはエージェント スキル）: 人間のエージェントの能力または属性を指します（例、言語の流暢さ、製品知識、技術的な専門知識）。 これらは、ルーティング システムによって、顧客とのやりとりを最も適した人間のエージェントに一致させるために使用されます。
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主な目的: 顧客とのやり取りを、その能力に基づいて最も適切な人間のエージェントにルーティングすること。
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AI エージェント: 顧客と直接対話する、AI Studio で構成された自律エンティティ (例: チャットボット、IVR 内の仮想エージェント)。 AI エージェントは、人間のエージェントにエスカレートする前に、対話を独立して処理します。
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主な目的: 人間の介入なしに顧客とのやり取りを自律的に処理すること。
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主な違い: AI Assistant スキルは人間のエージェントを支援します。 ヒューマンエージェントのスキルは、ヒューマンエージェントの能力を表します。 AI エージェントが顧客と対話します。
これらの概念やその他の AI 概念の詳細な定義については、 Webex Contact Center の AI 用語と概念 の記事を参照してください。
AI Assistant スキルをキューに割り当てるためのベストプラクティス
AI Assistant スキルはキューに割り当てられ、そのキューからのインタラクションを処理するエージェントが関連する提案を受け取るようになります。 リンクの手順については 「AI Assistant スキルをキューにリンクする 」の記事で説明されていますが、どのスキルをどのキューに割り当てるかを決定するための戦略的なベスト プラクティスを次に示します。
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1 つのキュー、1 つの AI Assistant スキル: 1 つのキューは、一度に 1 つの AI Assistant スキルにのみリンクできます。 これにより、そのキューからのインタラクションを処理するエージェントに対して、一貫性のある集中的なガイダンスが提供されます。
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キューの特殊化:
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高度に専門化されたキュー: 非常に特殊なトピック (例:「請求問い合わせキュー」、「テクニカル サポート - 製品 X」) を処理するキューの場合は、そのトピック専用に設計された高度に専門化された AI Assistant スキル (例:「請求アシスタント スキル」、「製品 X サポート スキル」) を割り当てます。 これにより、詳細かつ関連性の高いガイダンスが提供されます。
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汎用キュー: より広範囲にわたる一般的な問い合わせ (「一般的なカスタマー サービス」など) を処理するより広範なキューの場合は、よくある質問や一般的なエージェント タスクをカバーする汎用 AI Assistant スキルを割り当てます。
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シナリオ: 複数の人間エージェントのスキルを持つキュー:
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単一のキューに、多様なスキルを持つエージェントが配置されている場合でも (例:「英語サポート」、「スペイン語サポート」、「テクニカル サポート」)、そのキューに割り当てられた AI Assistant スキルは、そのキューの全体的な目的をサポートするように設計する必要があります。 AI Assistant スキルは、会話のコンテキストとキューの機能に基づいて提案を提供しますが、必ずしも個々の人間のエージェントの特定のスキル セットを反映するものではありません。
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ベスト プラクティス: AI Assistant スキルを、個々の人間のスキルに関係なく、そのキューでのやり取りを処理するすべての人間のエージェントを支援できるほど幅広く設計します。 AI Assistant スキルの言語サポートは、キューで処理される言語と一致する必要があります。
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特定のユースケースに合わせた AI Assistant スキルの設計
効果的な AI Assistant スキルを設計するには、単なる構成以上のものが必要です。スキルがサポートする特定の運用シナリオについて戦略的に考える必要があります。 このセクションでは、一般的なユースケースに合わせて AI Assistant スキルを設計する方法について説明します。
AI Assistant スキルの作成と管理の詳細な手順については、 AI Assistant スキルを作成および管理する 記事。 指示書の作成、ナレッジベースの構造化、アクションの定義に関するベストプラクティスについては、 AI Assistant スキルを最適化するためのベストプラクティス 記事。
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製品サポートのユースケース：
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ゴール: エージェントが特定の製品のトラブルシューティング手順、製品仕様、保証情報を提供できるよう支援します。
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KB コンテンツ: 詳細な製品マニュアル、FAQ、一般的なトラブルシューティングフロー、保証ポリシー。
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アクション:「製品仕様の取得」、「トラブルシューティング フローの開始」、「保証ステータスの確認」を提案します。
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指示の焦点: AI が製品名や症状を識別し、エージェントにステップバイステップの解決策や関連するドキュメントのリンクを提供するようにガイドします。
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販売問い合わせのユースケース：
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ゴール: エージェントが正確な製品機能や価格を提供し、リードを選別できるようにします。
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KB コンテンツ製品カタログ、価格表、機能の比較、リード資格基準。
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アクション:「価格を提供する」、「在庫状況を確認する」、「リードを作成する」を提案します。
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指示の焦点: AI を誘導して顧客のニーズや製品への関心を識別し、エージェントに関連する販売資料や次のステップを提案します。
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請求およびアカウント管理のユースケース：
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ゴール: エージェントが支払い処理、アカウントの更新、一般的な紛争解決を処理できるよう支援します。
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KB コンテンツ: 請求ポリシー、支払い方法、アカウント更新手順、紛争解決フロー。
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アクション:「支払い処理」、「アカウント詳細の更新」、「請求紛争の開始」を提案します。
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指示の焦点: AI が口座番号や取引の詳細を識別し、エージェントに関連する手順やアクションを提案するように誘導します。
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ユースケースにおける主要な設計上の考慮事項
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範囲の定義: AI Assistant スキルがカバーする内容とカバーしない内容を明確に定義します。 スキルの範囲を広くしすぎると効果が薄れてしまう可能性があるので、スキルの範囲を広くしすぎないようにしてください。
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ナレッジ ベースの調整: スキルにリンクされたナレッジ ベースに、スキルの定義範囲に固有の正確で関連性のあるエージェント中心の情報が豊富に含まれていることを確認します。
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アクションの統合: そのユースケース内でエージェントのタスクを実際に自動化または合理化できる主要なアクションを特定します。 手作業の労力を削減したり、コンプライアンスを確保したりするアクションを優先します。
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指示のニュアンス: そのユースケースを処理するエージェントの特定のニーズに合わせて指示を調整します。 典型的なワークフローと最も緊急に必要な情報を考慮してください。
AI Assistant スキルを戦略的に導入および設計することで、Webex Contact Center 全体のエージェントの効率と顧客満足度への影響を最大化できます。
AI Assistant スキルを最適化するためのベストプラクティス
AI Assistant スキルは、Webex Contact Center の提案応答機能のインテリジェントな中核です。 顧客と直接対話する AI エージェントとは異なり、AI Assistant スキルは、人間のエージェントをリアルタイムで支援し、ガイドするように設計されています。 これらのスキルを最適化するには、正確で関連性があり実行可能な提案を確実に提供するために、目標、指示、ナレッジベースの構造、アクションの定義を慎重に作成する必要があります。
この記事では、戦略的な設計とコンテンツの品質に重点を置いて、管理者が非常に効果的な AI スキルを作成するためのベスト プラクティスを紹介します。 AI スキルの作成と管理、アクションの定義、およびキューへのリンクに関する詳細な手順については、それぞれの管理者の記事を参照してください。
ベストプラクティス
目標の定義
目標は、AI スキルの目的を定義します。 これは、AI の動作をガイドし、人間のエージェントを支援する際の役割を明確にする高レベルのステートメントです。
- エージェントの支援に焦点を当てる: AI が人間のエージェントをどのように支援するかを明確に説明します。 目標は常に、顧客と直接対面する存在としてではなく、エージェントのサポート ツールとしての AI の役割を反映する必要があります。
例:「あなたは親切で丁寧なアシスタントとして、荷物の紛失に関する問い合わせに担当者が答え、必要な対応を勧めるお手伝いをします。」
- 簡潔かつ行動指向的にする: 短く明確な目標は、AI が集中力を維持するのに役立ちます。
- スキルの機能と整合させる: ナレッジベースのコンテンツとスキルに定義されたアクションに基づいて、目標が現実的かつ達成可能であることを確認します。
目標を設定する詳細な手順については、 「AI Assistant スキルの作成と管理」 の記事を参照してください。
作り方の説明
指示は、情報を処理して提案を生成する方法について AI スキルに詳細なガイダンスを提供します。 このセクションでは、AI Assistant スキルを AI エージェントと区別します。これらの手順は、AI がエージェントを支援するためのものであるためです。
- スキルのペルソナを定義する (エージェントのアシスタントとして): 人間のエージェントのアシスタントとしてのスキルの役割と専門知識を明確に述べます。
例:「あなたは、請求に関する問い合わせを処理するエージェントの専門家です AI Assistant。」 あなたの役割は、顧客との会話を分析し、請求に関する質問を解決するために最も関連性の高い情報とアクションをエージェントに提供することです。」
- タスクと意思決定フローの概要を示す: AI の観点から、全体的なタスクを具体的な連続したステップに分解します。 会話の中で何を探すべきか、どのような種類の提案やアクションを提供するべきかを AI に指示します。
例:「まず、お客様の手荷物紛失に関する主な問題をお聞きします。 次に、フライトの詳細が必要な場合は、エージェントに「フライトの詳細を取得」アクションを使用するように提案します。 請求を提出する必要がある場合は、エージェントに「紛失手荷物請求の作成」アクションを使用するように提案してください。
- 提案のフォーマットを指定する: エージェントに対して情報を明確かつ簡潔に提示するように AI に指示します。
例:「提案は読みやすくするために、明確な箇条書きで提示する必要があります。」 アクションの提案では、エージェントに対してアクション名とその目的を明確に示す必要があります。
- アクションを明確に参照します: AI がアクションを提案する必要がある場合は、構成されたアクション名を明示的に参照します。
例:「顧客が『不正請求』について言及した場合、エージェントに <不正調査の開始> アクションを使用するよう提案します。」
- エラー処理とフォールバックを計画する: 自信を持って適切な提案を提供できない場合に AI がどのように応答するかを指示します。
例:「エージェントの現在の状況に対して自信を持って提案できない場合は、次のようにエージェントに通知します:「関連する提案はありません。」 ナレッジベースを参照するか、スーパーバイザーにご相談ください。」
- ガードレール（支援の範囲）を追加する: AI が定義された範囲内に留まるように通知します。
例:「提案は常に、エージェントと顧客とのやり取りを支援することに焦点を当てる必要があります。 請求に関係のない質問に答えたり、顧客と直接やり取りしたりしないでください。」
指示を提供する詳細な手順については、 「AI Assistant スキルの作成と管理 」の記事を参照してください。
知識ベースの構造化
ナレッジ ベースは、AI スキルの事実に基づく基盤です。 組織は、エージェントが効果的に対応または行動するのに役立つ情報を優先する必要があります。
- エージェント中心のコンテンツ: エージェントが頻繁に説明、トラブルシューティング、または対応する必要のある情報を優先します。 エージェントのワークフローに直接役立つコンテンツに重点を置きます。
例:「返金ポリシー」の記事の場合、ポリシーのテキストだけでなく、お客様からよく寄せられる質問や返金手続きの実際的な手順も記載してください。
- コンテンツを論理的に整理する: KB 内のカテゴリを使用して、関連情報をグループ化します。 これにより、AI とエージェントの両方が効率的にナビゲートし、提案の関連性が向上します。
- 正確性と一貫性を確保する: すべての情報が正確かつ最新であることを確認します。 矛盾したコンテンツや古いコンテンツは避けてください。
- ドキュメントの品質を最適化:
- 明確さ: わかりやすい言葉を使用します。
- 簡潔さ: 直接的であること。AI とエージェントは素早い回答を必要とします。
- 構造: 読みやすくし、AI が重要な情報を抽出できるように、見出し、小見出し、箇条書き、番号付きリストを使用します。
- ファイル サイズ: 検索速度と関連性を向上させるために、非常に大きなドキュメントをトピック固有の小さなドキュメントに分割することを検討してください。
- 定期的なレビューと更新: KB コンテンツを継続的に確認し、関連性と正確性が維持されていることを確認します。 ポリシー、製品、またはプロセスが変更されるたびに情報を更新します。
ナレッジベースをスキルにリンクする詳細な手順については、 AI Assistant スキルを作成および管理する 記事。
アクションの定義
アクションは、AI スキルが提案または実行できる特定のタスクを定義します。 アクションを構成するときは、エージェントへの表示とワークフローへの影響を考慮してください。
- 行動目標を明確に定義する：その アクション名 そして アクションの説明 明確かつ簡潔で、エージェントがすぐに理解できるものでなければなりません。
例: アクション名:「注文ステータスの取得」、アクションの説明:「このアクションは、顧客の注文 ID を使用して、顧客の注文の現在のステータスを取得します。」
- 複雑さを最小限に抑える: 個々のアクションをシンプルかつ集中的に保ちます。 複雑で複数のステップから成るプロセスを、より小さな個別のアクションに分割します。
- ユーザ入力を正確に記述する: 各ユーザ入力 (スロット) について明確な説明を提供し、AI が必要な情報を正確に識別して収集できるようにします。
- 適切な履行モードを選択する: エージェントにフルフィルメント モードの違いについて説明します。
- 非モデレート モード: エージェントによるレビューを必要としない、日常的な低リスクのアクション (例: 単純なインタラクションの詳細を記録する) の場合。 堅牢なエラー処理を保証します。
- モデレート モード: エージェントの検証、入力、または承認を必要とするアクション (例: フォームの送信、機密データの確認)。 これによりエージェントの権限が強化され、正確性が保証されます。
詳しい情報については、代理店にお問い合わせください。 AI が提案するアクションを理解し、管理する 記事。
- エージェントワークフローの設計: アクションがどのように表示されるかを検討します Agent Desktop。 使用 カードレイアウト 情報の表示に影響を与える構成。
アクションの設定手順の詳細については、 AI Assistant スキルのアクションを設定する 記事。
テストと反復
効果的な AI スキルの作成と最適化は反復的なプロセスです。 継続的な正確性と関連性を確保するには、継続的なテストと改良が不可欠です。
- 定期的にテストとプレビューを行う: AI Studio のプレビュー機能を使用してインタラクションをシミュレートし、スキルが正確で関連性の高い提案やアクションを生成することを確認します。
- パフォーマンス データを監視: パフォーマンス メトリックには Analyzer を使用し、インタラクションの詳細な監査とデバッグには AI Studio のセッション履歴を使用します。 このデータは、改善すべき領域を特定するために非常に重要です。
- フィードバックに基づいて調整する: 提案やアクションに関するエージェントのフィードバックに細心の注意を払います。 このフィードバックとセッション履歴分析からの洞察を活用して、スキルの目標、手順、ナレッジベースのコンテンツ、アクション定義を改善します。 これにより、AI スキルが効果的に維持され、進化するエージェントのニーズとコンタクト センターの運用に適応できるようになります。
テストと監視の詳細な手順については、 提案された応答のパフォーマンスのテストと監視 の記事を参照してください。
Webex Contact Center における AI の用語と概念
Webex Contact Center の AI 機能を効果的に活用するには、主要な用語とさまざまな AI コンポーネントがどのように相互作用するかを理解することが重要です。 この記事では、顧客とのやり取りや業務効率を向上させるために設計されたインテリジェントな機能を理解し、活用する上で役立つ、重要な AI 概念の用語集を紹介します。
AI 用語
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AI Assistant: Webex Contact Center 内の AI 機能は、エージェントのパフォーマンスを向上させるように設計されています。 リアルタイムのトランスクリプト、推奨応答、AI 生成の要約、自動ウェルネス休憩、自動 CSAT、トピック分析などの機能は、AI Assistant のコアコンポーネントです。
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AI Assistant スキル: AI Studio で作成および管理され、提案された応答機能を強化する構成可能なエンティティ。 これらのスキルは、状況に応じた提案やアクションを提供することでエージェントをリアルタイムで支援し、インテリジェントなガイドとして機能します。
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AI エージェント: AI Assistant スキルとは異なり、AI エージェントは人間による即時介入なしに顧客とのやり取り (音声またはデジタル) を独立して処理します。 よくある質問 (FAQ) に回答したり、日常的なリクエストを処理したり、顧客をルーティングしたりすることができ、多くの場合、人間のエージェントにエスカレーションする前の最初の連絡先として機能します。 詳細については、 Webex AI エージェント を参照してください。
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AI Studio: Webex Contact Center の中心的なプラットフォームであり、管理者はここで AI Assistant スキル (エージェント支援用) と AI エージェント (自律的な対話用) の両方を作成、管理、構成します。 組織で有効になっている機能に応じて、AI Studio 内に 1 つまたは両方のダッシュボードが表示される場合があります。
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ナレッジベース (KB): AI Assistant スキルと AI エージェントが正確で状況に応じた適切な応答を生成するために使用する情報 (FAQ、記事、ドキュメントなど) の集中リポジトリ。
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アクション: AI Assistant スキルがエージェントに提案したり、エージェントに代わって実行したりできる定義済みのタスクまたはワークフロー (エージェントのレビューの有無にかかわらず)。 AI エージェントの場合、アクションとは自律的に実行されるタスクです。
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実行モード: AI Assistant スキルがアクションを実行する方法を定義します。
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モデレート モード: AI Assistant スキルは、アクションに関する情報を収集し、実行前にエージェントに提示して確認と明示的な承認を求めます。
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非モデレート モード: アクションは、エージェントの介入や承認を必要とせずに、AI Assistant スキルによって独立して実行されます。
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提案された応答の展開ワークフロー
この記事では、Webex Contact Center の提案応答機能を展開および最適化するためのワークフローを管理者に提供します。 提案された応答により、エージェントはリアルタイムの AI 主導のガイダンスを利用でき、顧客とのやり取りと業務効率を向上できます。 この機能は、AI Assistant AI Studio で定義および管理される Webex スキルを活用して、会話のトランスクリプトを分析し、状況に応じて適切な応答やアクションをエージェントに提供します。
管理者として、この機能の設定、構成、および保守を行う責任があります。 この記事は、エンドツーエンドの展開および管理プロセスの概要を示し、各ステップの詳細な記事へのリンクを提供する中心的なナビゲーション ポイントとして機能します。 このワークフローに従うことで、組織内での機能の実装が正常かつ最適化されます。
提案された応答を実装するには、最初のアクティベーションから継続的な最適化までの論理的な一連の手順が必要です。 このプロセスは主に 4 つのフェーズに分かれています。
ステップ 1：機能の有効化 - 有効化
まず、Control Hub の提案応答機能を有効にし、すべての前提条件が満たされていることを確認します。 この基本的なステップは、以降の構成に必要であり、次のアクティビティが含まれます。
- コントロール ハブで提案された応答を有効にします。
- ライセンス要件を確認します。
- リアルタイムの文字起こしなどのサポート サービスが準備されていることを確認します。
ステップ 2：AI インテリジェンスの定義 - AI Assistant スキルの構築
Webex AI Studio を使用して、応答の提案を強化する AI インテリジェンスを作成します。 このステップには次のアクティビティが含まれます。
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Webex AI Studio で新しい AI Assistant スキルを作成します。
-
各スキルの目標を定義します。
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スキルを関連するナレッジ ベースにリンクします。
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各スキルに特定のアクションを設定します。
参考記事:
ステップ 3: 展開 - インテリジェンスを運用に接続する
構成された AI Assistant スキルを特定のキューに割り当てることで、ライブ コンタクト センター環境に統合します。 このステップには次のアクティビティが含まれます。
-
AI Assistant スキルをキューに割り当てます。
ステップ 4：監視と最適化 - パフォーマンスの確保と継続的な改善
導入後は、機能性を検証し、パフォーマンスを監視し、最大限の効果が得られるように構成を繰り返し調整します。 このステップには次のアクティビティが含まれます。
-
プレビュー機能を使用して AI Assistant 応答をテストします。
-
エージェントのパフォーマンスへの影響を分析します。
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監査とデバッグにセッション データを使用します。
参考記事: 提案された応答のパフォーマンスをテストおよび監視する
デプロイメントは反復的なプロセスです。 提案された応答のパフォーマンスを定期的に監視し、監視と最適化から得られた洞察を使用して、AI Assistant のスキルとアクションを調整します。 この継続的な改善ループにより、機能が進化する顧客のニーズと運用要件に適合し続けることが保証されます。
Webex Contact Center への返信候補を有効にする
この記事では、コンタクト センター管理者がエージェントの推奨応答機能を有効にして管理し、コミュニケーションの効率、エージェントのパフォーマンス、顧客満足度を向上させる方法について説明します。
提案された応答は、エージェントの生産性と顧客満足度を向上させる、Webex Contact Center のリアルタイムの AI Assistant 機能です。 この機能は、高度な人工知能 (AI) を活用して、音声チャネルとデジタル チャネルの両方をサポートし、着信および発信の音声インタラクションと着信デジタル顧客インタラクションの両方で、人間のエージェントにコンテキスト ガイダンスを提供します。 推奨応答は、Agent Desktop 内で直接、何を言うべきか、どのようなアクションを取るべきかについて、タイムリーで適切な提案を提供することで、エージェントのエクスペリエンスを変革することを目的としています。 このプロアクティブな支援により、ワークフローが合理化され、応答時間が短縮され、一貫した高品質のサービスの提供が保証されます。
Webex Contact Center 管理者は、組織の提案応答機能を有効にして管理できます。 このプロセスでは、システムが必要な前提条件を満たしていることを確認し、 Control Hub 内で機能をアクティブ化します。 有効にすると、AI Assistant スキルを構成して、エージェントに提供される提案をカスタマイズできます。
この機能を利用できるのは誰ですか
推奨される応答は、次の利害関係者に役立ちます。
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エージェント: リアルタイムのコンテキスト提案を活用することで、情報の検索に必要な労力が軽減され、応答の精度が向上します。
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管理者: 組織レベルおよびキュー レベルでの推奨応答設定を管理および構成し、AI Assistant スキルを作成して最適化し、構成をテストおよびデバッグし、パフォーマンスを監視し、コンタクト センターの機能を継続的に最適化します。
メリット
提案された応答を実装すると、コンタクト センター全体に大きなメリットがもたらされます。
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エージェントの効率性の向上: エージェントが情報の検索や同僚への相談に費やす時間が短縮され、問題解決が迅速化され、生産性が向上します。
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処理時間の短縮: 即時かつ正確な提案により、エージェントはクエリをより速く解決でき、平均処理時間 (AHT) に直接影響を及ぼします。
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一貫した顧客体験: 経験に関係なく、すべてのエージェントが正確で一貫した情報を提供できるようにし、全体的な顧客体験を向上させます。
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通話後の作業の削減: エージェントは対話中に必要なアクションとドキュメントを完了できるため、通話後のタスクが最小限に抑えられます。
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初回連絡時の解決率の向上: 関連情報やアクションにすぐにアクセスできるため、エージェントは初回連絡時に顧客の問題をより適切に解決できるようになります。
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新入社員のオンボーディング時間を短縮: 新しいエージェントは、リアルタイムの AI ガイダンスにより、より早く自信と熟練度を獲得できます。
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スケーラビリティ: エージェントがより多くのインタラクションをより効率的に処理できるようにすることで、成長を続けるコンタクト センターをサポートします。
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デュアルチャネル機能: デュアルチャネル機能: 着信と発信の両方の音声通話と着信デジタルインタラクションをサポートし、エージェントが顧客と電話通話でやり取りするか、チャットや電子メールなどのデジタルチャネルでやり取りするかをリアルタイムで提案します。
提案された回答の仕組み
提案された応答は、次の大まかなフローを通じてコンタクト センターの運用にシームレスに統合されます。
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インタラクションの開始: 顧客が音声またはデジタル インタラクションを開始し、それが設定されたキューを通じてエージェントにルーティングされるか、エージェントがアウトバウンド音声インタラクションを開始します。
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リアルタイム文字起こし: 音声インタラクションの場合、会話はリアルタイムで文字起こしされます。 デジタルインタラクションの場合、テキストがキャプチャされます。 詳細については、 エージェントのリアルタイム トランスクリプトを有効にする の記事を参照してください。
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エージェントが提案を受け取る: エージェントはデスクトップの [提案を取得] ボタンをクリックするか、会話のコンテキストに基づいて提案がプロアクティブに表示されることがあります。
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AI Assistant スキル プロセス: 特定のキューにリンクされ、そのナレッジ ベースと定義済みアクションによって実行される AI Assistant スキルは、リアルタイムの会話 (音声の場合はトランスクリプト、デジタルの場合はテキスト) を分析します。
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生成された提案: AI Assistant スキルは、返信に関連するテキストの提案を生成したり、顧客のクエリに基づいてアクションを提案したりします。
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エージェントによる確認と対応: エージェントは提案を確認し、そのまま使用するか、変更するか、提案されたアクションを実行するかを選択します。
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継続的なサポート: 対話中は常に提案が提供され、会話の進化に合わせて適応します。
使用ガイドライン
提案された応答機能は、倫理的な使用を確保し、コミュニケーションを強化するために、慎重な管理が必要です。 管理者は、機能の有効化と AI を活用した性質についてエージェントに通知する責任があります。 一貫した機能を実現するために、さまざまなデバイス間で UI の応答性がテストされていることを確認します。
使用ガイドラインとプライバシーに関する詳細については、 エージェントの回答と推奨応答 - AI 透明性に関する注記。
前提条件
提案された応答を有効にする前に、Webex Contact Center 組織が次の要件を満たしていることを確認してください。
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Webex Contact Center フレックス 3.0 : コンタクト センターは Flex 3.0 プラットフォーム上で実行されている必要があります。
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AI Assistant アドオン SKU : 組織は A-FLEX-AI-ASST アドオン SKU を購入している必要があります。 この権限により、提案された応答を含むすべての AI Assistant 機能へのアクセスが付与されます。 サブスクリプションと使用状況の管理については、 使用状況と請求に関するドキュメント。
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音声インタラクションのためのメディアフォーク: 音声インタラクションの場合、関連するキューの Flow Designer でメディア フォークを有効にする必要があります。 参照 特定のキューのメディアストリーミングを有効にする 記事。
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Webex Connect が有効: 外部システム統合およびフルフィルメント フローを伴う AI 提案アクションを構成して使用することを計画している場合は、Webex Connect を組織で有効化して構成する必要があります。
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必要なユーザ権限: コンタクトセンターの設定にアクセスして変更するには、必要なロールベースのアクセス制御（RBAC）権限が必要です。 コントロールハブ。 具体的には、あなたの役割には AI Assistant - 推奨応答機能へのアクセスが含まれている必要があります。 詳細については、 Webex Contact Center でユーザプロファイルを管理する 記事。
提案された応答を有効にする方法
Webex Contact Center の提案された応答機能を有効にするには、次の手順に従ってください。
| 1 |
Control Hub にログインし、 [サービス] > [コンタクトセンター] に移動します。 |
| 2 |
ナビゲーション ペインの [デスクトップ エクスペリエンス] の下にある AI Assistant に移動します。 |
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組織レベルで機能を有効にするには、 [推奨応答] をオンに切り替えます。 |
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「AI Assistant スキルを割り当てる」 をクリックし、キューに割り当てる AI スキルを選択します。 選択したスキルに 1 つ以上のキューを追加し、変更を保存します。 これらのスキルによって、エージェントが各キューで受け取る提案の種類が決まります。 割り当てたい特定の AI Assistant スキルがまだリストされていない場合、またはスキルがまだ作成されていない初回セットアップの場合は、 [AI Assistant スキルの管理] をクリックして、Webex AI Studio で新しいスキルを作成します。 スキルを作成したら、この画面に戻って割り当てプロセスを完了します。 スキルをキューに割り当てる方法の詳細については、 「AI Assistant スキルをキューにリンクする 」の記事を参照してください。 |
AI Assistant スキルを作成および管理する
AI Assistant スキルは、Webex Contact Center の提案応答機能を強化するコア コンポーネントです。 これらのインテリジェントな構成は、AI Assistant が人間のエージェントにリアルタイムのガイダンスを提供する方法を定義します。 管理者は、Webex AI Studio を使用してこれらのスキルを作成、構成、管理し、コンタクト センターのキューとインタラクション タイプの特定のニーズに合わせてスキルをカスタマイズします。
この記事では、Webex AI Studio へのアクセス方法、その環境の理解、AI Assistant スキルの作成と管理の詳細なプロセスについて説明します。
Webex AI Studio へのアクセス
Webex AI Studio にアクセスするには、次の手順に従ってください。
| 1 |
Control Hub にログインし、 [サービス] > [コンタクトセンター]に移動します。 |
| 2 |
ナビゲーション ペインの [デスクトップ エクスペリエンス] の下の AI Assistant に移動します。 |
| 3 |
[推奨応答] セクションで、 [AI Assistant スキルの管理] リンクをクリックします。 AI Assistant スキル ダッシュボードが、Webex AI Studio 内の新しいブラウザー Tab で開きます。 |
Webex AI Studio を理解する
Webex AI Studio は、AI Assistant スキルと AI エージェントを管理するための専用のダッシュボードを提供します。
- 組織で提案された応答のみを使用している場合は、AI Assistant スキル ダッシュボードがデフォルトで表示されます。
- 組織で AI エージェントも使用している場合は、AI Assistant スキルと AI エージェント ダッシュボードの両方が利用可能になり、必要に応じて切り替えることができます。
AI Assistant スキルダッシュボードの理解
AI Assistant スキル ダッシュボードは、提案された応答用に構成されたすべての AI Assistant スキルを包括的に管理するための中心的なハブとして機能します。 既存のスキルの概要とさまざまな管理機能への迅速なアクセスを提供します。
ダッシュボード表示
ダッシュボードでは、AI Assistant スキルがリスト ビューのカードまたは行として表示されます。 各エントリには、すぐに参照できる重要な詳細が記載されています。
- スキル名: AI Assistant スキルに割り当てた説明的な名前。
- キュー: スキルが現在リンクされているキューの数。
- アシスタントの目標: スキルの目的の簡単な説明。
- 最終更新日時: スキルが最後に更新された日時。
- 最終更新者: スキルを最後に更新したユーザ。
- 作成日: スキルが作成された日付。
- 作成者: スキルを作成したユーザ。
ダッシュボードのアクション
メインダッシュボードから、次のアクションを実行して、AI Assistant スキルを効率的に管理できます。
- 新しい AI Assistant スキルを作成します: + スキルを作成 をクリックして、新しい AI Assistant スキルの構成を最初から開始します。
- AI Assistant スキルをインポート: スキルのインポート を使用して、AI Assistant スキルを JSON 形式でアップロードします。 これにより、事前設定されたスキルをすばやく追加したり、外部ソースからバックアップを復元したりできるようになります。
- 検索とフィルター: 検索バーを使用して、名前、リンクされたキュー、または最終更新日でスキルをすばやく見つけます。
- プレビュー: スキルのプレビュー ウィジェットを開いて、シミュレートされた環境で応答をテストします。
個人スキル管理
ダッシュボードにリストされている個々の AI Assistant スキルごとに、追加の管理オプションにアクセスできます。
- スキル設定の変更: スキルの名前またはカードをクリックすると、その構成ページが開き、プロファイル、ナレッジ ベース、アクションなどの設定を変更できます。
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クイック アクション: 省略記号アイコン (3 つのドット) をクリックして特定のスキルのクイック アクションにアクセスし、次のようなタスクを実行します。
- すぐにアクセスできるように、スキルをダッシュボードの上部に PIN: PIN 配置します。
- アクセス トークンのコピー: 外部アプリケーションまたは開発環境でのシームレスな統合、認証、テストのために、スキルのアクセス トークンをコピーします。
- エクスポート: スキルの詳細 (JSON 形式) をバックアップまたは転送のためにローカル フォルダーにエクスポートします。
- 削除: AI Assistant スキルを完全に削除します。
1 つ以上のキューにリンクされているスキルを削除しようとすると、そのスキルが使用中であることを通知する確認メッセージが表示されます。 続行する前に確認する必要があります。 確認されると、 Control Hub に削除が通知されます。
AI Assistant スキルの作成
エージェントに適切な提案を提供する AI Assistant スキルを構成するには、次の手順に従います。
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AI Assistant スキル ダッシュボードで、 [+ スキルを作成] をクリックします。 |
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「最初から始める」 を選択し、 「次へ」をクリックします。 |
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スキル名 フィールドにわかりやすく説明的な名前を入力します。 その システム ID スキルを一意に識別するフィールドは、 スキル名。 |
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簡潔な目標を提示する ゴール 分野。 例:「あなたは、紛失した手荷物に関する問い合わせにエージェントが回答し、必要な対応を推奨するのをサポートする、親切で丁寧なアシスタントです。」 ベストプラクティスについては、 目標の定義 セクション。 |
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[作成]をクリックします。 |
| 6 |
オンザ スキル構成 スクリーン、 プロフィール デフォルトでは Tab が選択されています。 の中で 説明書 テキスト ボックスでは、AI の動作と応答の生成に関する詳細なステップ バイ ステップのガイダンスを提供します。 ベストプラクティスについては、 作り方の説明 セクション。
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| 7 |
に切り替える 知識 Tab をクリックして、関連するナレッジ ベースを選択します。 スキルはこのソースを使用して提案を生成します。 適切なナレッジベースが存在しない場合は、 + 新規追加。 作成後、スキル設定パネルに戻ります。
ナレッジベースを整理するためのベストプラクティスについては、 知識ベースの構造化 セクション。 |
| 8 |
に行く アクション Tab は、アクションを有効化、無効化、編集、または削除します。 クリックして新しいアクションを作成することもできます + 新しいアクション。 アクションにより、AI スキルは、顧客への対応に使用できる情報を提案するだけでなく、特定のタスク (ケースの作成、情報の取得、電子メールの送信、統合の実行など) を提案または実行できるようになります。 ナレッジ ベースに接続していない場合は、少なくとも 1 つのアクションを追加します。 ベスト プラクティスについては、 アクションの定義 セクションを参照してください。 詳細な手順については、 「AI Assistant スキルのアクションの構成」 の記事を参照してください。 |
| 9 |
すべての必須フィールドが完了したら、 「変更を保存」をクリックします。 スキルを公開する前に、 プレビュー ボタンを使用してスキルの動作をテストします。 これにより、提案の関連性と正確性を検証できます。 詳細については、「 AI Assistant スキル応答のプレビュー 」セクションを参照してください。 |
| 10 |
公開 をクリックしてスキルを確定します。 |
AI エンジンに関する注意: この機能に使用される AI モデルは、最適なパフォーマンスと信頼性を確保するために GPT-4o-mini です。
次は何?
AI Assistant スキルを作成して構成したら、コンタクト センターに推奨応答を展開するための次の手順に進みます。
- AI Assistant スキルをキューに割り当てます。 エージェントがスキルを利用できるようにするには、関連するコンタクト センター キューにスキルを割り当てます。 「AI Assistant スキルをキューにリンクする 」の記事を参照してください。
スキルが割り当てられ、アクションが設定されたら (必要な場合)、推奨応答機能のテストと監視を継続して行い、エージェントのパフォーマンスと顧客エクスペリエンスを最適化します。 監視と継続的な改善に関するガイダンスについては、「 提案された応答のパフォーマンスのテストと監視 」の記事を参照してください。
AI Assistant のスキルをキューにリンク
AI Assistant の提案された応答が適切かつタイムリーなガイダンスを提供するようにするには、AI Assistant スキルを Webex Contact Center 内の適切なキューに正確にリンクする必要があります。 この構成により、人間のエージェントが特定のキューからの着信または発信の顧客とのやり取りを処理するときに、そのキューで処理される顧客クエリの種類に基づいて、どの AI スキルが提案を提供すべきかをシステムが正確に認識できるようになります。
この記事では、AI Assistant スキルをキューにリンクする手順と、効果的な展開と最適なパフォーマンスを実現するための重要な考慮事項について説明します。
メリット
AI スキルをキューにリンクすると、コンタクト センターの運用にいくつかの利点がもたらされます。
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ターゲットを絞った提案: ターゲットを絞った提案: エージェントは、各キューで処理される特定の種類のインバウンドまたはアウトバウンドのインタラクションに合わせて調整された、コンテキストに応じた関連性の高い提案を受け取ります。
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最適化されたパフォーマンス: インタラクションが関連付けられたキューを通過するときにのみ適切な AI スキルをアクティブ化することで、AI 処理リソースが効率的に使用され、不要な処理が最小限に抑えられます。
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スケーラビリティ: 複数のキューにわたる多様な顧客からの問い合わせを管理でき、それぞれが専門的な AI スキルでサポートされるため、組織の成長と適応をサポートします。
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エージェントの効率性の向上: コンテキストに応じた提案により、エージェントはより迅速かつ正確に応答できるようになり、処理時間が短縮され、生産性が向上します。
操作上の注意と制限
AI スキルをキューに効果的にリンクするには、次の注意事項と考慮事項に従ってください。
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1 つのキュー、1 つの AI スキル: 1 つのキューを一度に 1 つの AI スキルにリンクして、同じインタラクションに対する競合する提案を防ぐことができます。
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1 つの AI スキル、複数のキュー: 1 つの AI スキルを複数のキューにリンクできます。これは、複数のキューが同様の種類の問い合わせを処理する場合に便利です。
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音声チャネルのメディア ストリーミング: 音声インタラクションの場合、AI スキルにリンクされたすべてのキューでメディア ストリーミングを有効にする必要があります。 メディア ストリーミングはオーディオ ストリームを複製し、AI スキルが提案を生成するために不可欠なリアルタイムの文字起こしを可能にします。 詳細については、「 エージェントのリアルタイム トランスクリプトを有効にする」を参照してください。
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キューの削除の影響: AI スキルからキューの割り当てを解除しようとすると、特にアクティブな通話が影響を受ける可能性がある場合は、確認メッセージが表示されます。
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一括割り当て解除: AI スキルが 50 を超えるキューにリンクされている場合、システムの制限により、一括で割り当てを解除する必要がある場合があります。
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AI スキルの削除: AI スキルは、キューにリンクされている間は削除できません。 スキルを削除する前に、すべてのキューの割り当てを解除してください。
前提条件
AI スキルをキューにリンクする前に、次の要件が満たされていることを確認してください。
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提案された応答が有効になっています: 提案された応答 機能の切り替えが有効になっていることを確認します。 手順については、 「Webex Contact Center の提案された応答を有効にする」 を参照してください。
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AI Assistant アドオン SKU: 組織は、Webex Contact Center の AI Assistant アドオン SKU (A-FLEX-AI-ASST) を購入している必要があります。
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Webex AI Studio アクセス: Webex AI Studio プラットフォームにアクセスするには、管理者権限が必要です。
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構成された AI スキル: 少なくとも 1 つの AI スキルを Webex AI Studio で作成、構成、公開する必要があります。 詳細については、「 AI Assistant スキルの作成と管理」を参照してください。
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構成されたキュー: ターゲット キューは、Webex Contact Center 内に設定する必要があります。 詳細については、 キューの作成とルーティング パターンの構成 の記事を参照してください。
AI スキルをキューにリンクする
エージェントが正確でコンテキストに応じた提案を受け取るようにするには、次のように AI スキルを適切なキューにリンクします。
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Control Hub にログインし、 [サービス] > [コンタクトセンター]に移動します。 |
| 2 |
ナビゲーション ペインで、 [デスクトップ エクスペリエンス] の下の AI Assistant に移動します。 |
| 3 |
「推奨応答」の下で、 「AI Assistant スキルの割り当て」 をクリックして、リンクする AI スキルとキューを選択します。 |
| 4 |
AI スキルを選択し、 [割り当てられたキュー] セクションを見つけます。ここには、現在このスキルにリンクされているキューが表示されます。 |
| 5 |
[キューの追加] をクリックします。 |
| 6 |
キューの選択 画面で、検索バーを使用して名前で特定のキューを検索します。 |
| 7 |
この AI スキルにリンクするキューの横にあるチェックボックスを選択します。 一度に最大 50 個のキューを選択できます。 追加のキューをリンクするには、このプロセスを繰り返します。 |
| 8 |
[保存] をクリックして、選択したキューを AI スキルに割り当てます。 |
提案された応答のパフォーマンスをテストおよび監視します
提案された応答を設定し、AI Assistant スキルを設定したら、その有効性をテストし、パフォーマンスを継続的に監視することが重要です。 この積極的なアプローチにより、AI Assistant は正確で適切な提案を提供し、エージェントの効率と顧客満足度の向上につながります。 Webex Contact Center は、徹底的なテストと継続的な監視のために、Webex AI Studio および Analyzer 内に包括的なツールを提供します。
この記事では、AI Assistant スキルの応答をプレビューし、パフォーマンス メトリックを使用してその影響を監視し、監査とデバッグに [セッション] タブと [履歴] タブを活用するプロセスについて説明します。
前提条件
提案された応答のパフォーマンスをテストおよび監視する前に、次の点を確認してください。
- AI Assistant アドオン SKU: 組織は、Webex Contact Center の AI Assistant アドオン SKU (A-FLEX-AI-ASST) を購入している必要があります。
- Webex AI Studio アクセス: Webex AI Studio プラットフォームにアクセスするには、必要な管理者権限が必要です。
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構成された AI Assistant スキル: AI Assistant スキルは、関連するナレッジ ベース、手順、およびアクションとともに、Webex AI Studio で作成、構成、公開する必要があります。
詳細については、 「AI Assistant スキルの作成と管理」 および 「AI Assistant スキルのアクションの構成」 の記事を参照してください。
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AI Assistant スキルをキューにリンクしました: 応答の候補を提供する AI Assistant スキルは、適切なキューにリンクされている必要があります。
詳細については、 「AI Assistant スキルをキューにリンクする 」の記事を参照してください。
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リアルタイム文字起こしが有効 (音声用): 音声インタラクションの場合、関連するキューに対してリアルタイム文字起こしが有効になっている必要があります。 これは、AI Assistant が会話を処理して提案を生成するために不可欠です。
詳細については、 エージェントのリアルタイム トランスクリプトを有効にする の記事を参照してください。
AI Assistant スキルのプレビュー
AI Assistant スキルをライブエージェントに展開する前に、Webex AI Studio 内のシミュレートされた環境でその動作をテストできます。 これにより、提案の関連性と正確性を検証できます。 以下の手順に従ってください。
| 1 |
Control Hub にログインし、 [サービス] > [コンタクトセンター]に移動します。 |
| 2 |
ナビゲーション ペインの [デスクトップ エクスペリエンス] の下の AI Assistant に移動します。 |
| 3 |
[推奨応答] セクションで、 [AI Assistant スキルの管理] リンクをクリックします。 AI Assistant スキル ダッシュボードが、Webex AI Studio 内の新しいブラウザー Tab で開きます。 |
| 4 |
AI Assistant スキル ダッシュボードで、テストする特定の AI Assistant スキルをクリックします。 これにより、構成ページが開きます。 |
| 5 |
プレビュー ボタンをクリックします。 |
チャット モードのプレビュー: Webex AI Studio 内のプレビューを使用すると、チャットのやり取りをシミュレートできます。 顧客の役割を想定してクエリを入力し、人間のエージェントと同じように、AI Assistant スキルがどのように提案を生成するかを観察できます。
音声チャネルのテストに関する注意: ライブ音声インタラクション中に提案がどのように表示され、機能するかを詳しくプレビューするには、 Agent Desktop に切り替えて、実際の通話シナリオで機能をテストする必要があります。 これには、通話に対してリアルタイムの文字起こしがアクティブになっている必要があります。
パフォーマンス監視に Analyzer を活用する
提案された応答機能は、AI Assistant の一部です。 Analyzer で AI Assistant レポートと KPI を確認して、使用状況と有効性を監視できます。
詳細については、 Analyzer の AI Assistant レポート の記事を参照してください。
提案された回答レポートによって提供される洞察
このレポートは、エージェントのパフォーマンスと顧客満足度に対する提案された応答の実際の影響についての洞察を提供し、継続的な改善のためのフィードバックを収集し、機能の有効性を測定するのに役立ちます。 このレポートでは、次の主要分野についての洞察が提供されています。
- 使用状況の指標: エージェントが [提案を取得] ボタンを使用する頻度、インタラクションごとに提供される提案の数、および機能の採用率を追跡します。
- KPI への影響: 提案された応答が使用されたインタラクションについて、平均処理時間 (AHT)、相談/転送、顧客満足度 (CSAT)/自動 CSAT、初回コンタクト解決率 (FCR) の変化を監視します。
- アクション実行: 実行されたモデレートされていないアクションとモデレートされたアクションの数とその成功率を追跡します。
- リアルタイム転写 KPI: 音声インタラクションの場合、提案された応答のパフォーマンスを相互参照します。 リアルタイム転写 KPI 基盤となる文字起こしサービスが最適に機能していることを確認するためのレポート。 詳細については、 エージェントのリアルタイムトランスクリプトを有効にする 記事。
監査とデバッグに AI Studio を活用する
加えて 構成 Tab、Webex AI Studio には、AI Assistant スキルを監査およびデバッグするための 2 つのタブが用意されています。 セッション そして 歴史。
セッション Tab
その セッション Tab は、AI Assistant スキルが提案された応答に使用されたすべてのやり取りの詳細な記録を提供します。 これは、ライブインタラクションにおける AI Assistant スキルのパフォーマンスの監査、デバッグ、継続的な改善に使用できます。 この Tab からの洞察を効果的に活用するには、次のアクションを実行します。
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インタラクションの表示とフィルタリング: セッション ページには、AI Assistant スキルが提案を提供したすべてのインタラクションのリストが表示されます。
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- 検索: 検索バーを使用して、連絡先セッション ID、コンシューマー ID、またはインタラクション ID で特定のインタラクションを検索します。
- フィルター: フィルターを適用してリストを絞り込みます:
- 連絡日: 特定の時間範囲内でのやり取り。
- エージェント、チーム、キュー: 特定の担当者によって処理されるか、特定のキューを介してルーティングされるインタラクション。
- チャネルの種類: 音声またはデジタルのインタラクション。
- 提案/実行されたアクション: 特定のアクションが提案または実行されたインタラクション。
- エラーが発生しました: エラーが発生したセッションをフィルタリングします。
- テスト セッションを非表示にする: テスト セッションを表示から除外します。
- エージェントのハンドオーバーが発生しました: エージェントのハンドオーバーが発生したセッションをフィルタリングします。
- ダウン投票: エージェントによってダウン投票されたセッションをフィルターします。
- フラグが付けられたインタラクション (実装されている場合): 人間のエージェントによってレビューのためにフラグが付けられたインタラクション。
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詳細なインタラクション ビュー: リスト内の任意のインタラクションをクリックすると、包括的な詳細が表示されます。
- インタラクションのトランスクリプト: リアルタイムのトランスクリプト機能によって提供される、人間のエージェントと顧客の間の完全な会話。
- 使用された AI Assistant スキル: このインタラクションに対してどの AI Assistant スキルが提案を提供したかを識別します。
- 提案のリスト: 人間のエージェントに提供されたすべての提案が、そのきっかけとなった特定の顧客クエリにリンクされて表示されます。
- 提案のソース: 提案を生成するために使用されたナレッジベースの上位の記事、FAQ、またはセクションを表示します。 これにより、情報の正確性と関連性を検証できます。
- 提案および実行されたアクション: 提案されたアクションと、それらが実行されたかどうか (非モデレート モードまたはモデレート モード) に関する詳細を示します。
- エージェントによる変更: 人間のエージェントが送信前にモデレートされたアクションのフィールドを編集した場合、これらの変更は記録されます。
- 追加のコンテキスト: 提案を絞り込むために人間のエージェントが提供する追加情報が表示されます。
- メタデータ: 連絡先セッション ID、人間のエージェント ID/名前、チーム ID/名前、キュー ID/名前、連絡先の日時、チャネル タイプが含まれます。
歴史 Tab
履歴 Tab には、AI Assistant スキルの設定変更とバージョンの記録が表示されます。 ライブインタラクションを直接的に監視するツールではありませんが、構成の更新によってパフォーマンスが変化した理由を理解するために重要です。
- バージョン履歴: AI Assistant スキルの公開済みのさまざまなバージョンを追跡し、必要に応じて以前の構成に戻すことができます。
- 変更ログ: AI Assistant スキルの設定に加えられた変更の詳細なログ (変更者、変更日時、変更内容など) を提供します。 これは、構成関連の問題を監査およびデバッグするために不可欠です。
AI Assistant スキルを展開するための戦略
AI Assistant スキルは、提案された応答機能内の強力なツールであり、リアルタイムで状況に応じたガイダンスを提供することで人間のエージェントのパフォーマンスを向上させるように設計されています。 「スキル」という用語は、Webex Contact Center では人間のエージェントの熟練度を表すために広く使用されています。 AI Assistant スキルを効果的に活用するには、その独自の性質を理解し、それを戦略的に展開して人間の労働力を補完する方法を理解することが重要です。
この記事では、管理者向けに AI Assistant スキルを効果的に展開する方法に関する戦略的なガイダンスを提供します。 主要な用語を明確にし、さまざまなシナリオでスキルをキューにリンクするためのベストプラクティスを示し、特定のユースケース向けのスキル設計に関する洞察を提供します。
AI Assistant スキルの理解
Webex Contact Center では、「スキル」という用語はさまざまな概念を指す場合があります。 提案された応答を効果的に展開するには、AI Assistant スキルとは何か、そしてそれが他の確立された用語とどう違うのかを理解することが重要です。
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AI Assistant スキル: 顧客とのやり取り中にリアルタイムの提案 (情報) とアクションを提供することで人間のエージェントをガイドする、AI Studio 内の構成可能なエンティティ。 エージェントに対するインテリジェントなアシスタントとして機能します。
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主な目的: 状況に応じた提案やアクションを提供することで、人間のエージェントをリアルタイムで支援すること。
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人間のエージェントのスキル（またはエージェント スキル）: 人間のエージェントの能力または属性を指します（例、言語の流暢さ、製品知識、技術的な専門知識）。 これらは、ルーティング システムによって、顧客とのやりとりを最も適した人間のエージェントに一致させるために使用されます。
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主な目的: 顧客とのやり取りを、その能力に基づいて最も適切な人間のエージェントにルーティングすること。
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AI エージェント: 顧客と直接対話する、AI Studio で構成された自律エンティティ (例: チャットボット、IVR 内の仮想エージェント)。 AI エージェントは、人間のエージェントにエスカレートする前に、対話を独立して処理します。
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主な目的: 人間の介入なしに顧客とのやり取りを自律的に処理すること。
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主な違い: AI Assistant スキルは人間のエージェントを支援します。 ヒューマンエージェントのスキルは、ヒューマンエージェントの能力を表します。 AI エージェントが顧客と対話します。
これらの概念やその他の AI 概念の詳細な定義については、 Webex Contact Center の AI 用語と概念 の記事を参照してください。
AI Assistant スキルをキューに割り当てるためのベストプラクティス
AI Assistant スキルはキューに割り当てられ、そのキューからのインタラクションを処理するエージェントが関連する提案を受け取るようになります。 リンクの手順については 「AI Assistant スキルをキューにリンクする 」の記事で説明されていますが、どのスキルをどのキューに割り当てるかを決定するための戦略的なベスト プラクティスを次に示します。
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1 つのキュー、1 つの AI Assistant スキル: 1 つのキューは、一度に 1 つの AI Assistant スキルにのみリンクできます。 これにより、そのキューからのインタラクションを処理するエージェントに対して、一貫性のある集中的なガイダンスが提供されます。
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キューの特殊化:
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高度に専門化されたキュー: 非常に特殊なトピック (例:「請求問い合わせキュー」、「テクニカル サポート - 製品 X」) を処理するキューの場合は、そのトピック専用に設計された高度に専門化された AI Assistant スキル (例:「請求アシスタント スキル」、「製品 X サポート スキル」) を割り当てます。 これにより、詳細かつ関連性の高いガイダンスが提供されます。
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汎用キュー: より広範囲にわたる一般的な問い合わせ (「一般的なカスタマー サービス」など) を処理するより広範なキューの場合は、よくある質問や一般的なエージェント タスクをカバーする汎用 AI Assistant スキルを割り当てます。
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シナリオ: 複数の人間エージェントのスキルを持つキュー:
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単一のキューに、多様なスキルを持つエージェント（「英語サポート」、「スペイン語サポート」、「テクニカル サポート」など）が配置されている場合でも、そのキューに割り当てられた AI Assistant スキルは、そのキューの全体的な目的をサポートするように設計する必要があります。 AI Assistant スキルは、会話のコンテキストとキューの機能に基づいて提案を提供しますが、必ずしも個々の人間のエージェントの特定のスキル セットを反映するものではありません。
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ベスト プラクティス: AI Assistant スキルを、個々の人間のスキルに関係なく、そのキューでのやり取りを処理するすべての人間のエージェントを支援できるほど幅広く設計します。 AI Assistant スキルの言語サポートは、キューで処理される言語と一致する必要があります。
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特定のユースケース向けの AI Assistant スキルの設計
効果的な AI Assistant スキルを設計するには、単なる構成以上のものが必要です。スキルがサポートする特定の運用シナリオについて戦略的に考える必要があります。 このセクションでは、一般的なユースケースにおける AI Assistant スキルの設計方法についてのガイダンスを提供します。
AI Assistant スキルの作成と管理の詳細な手順については、 AI Assistant スキルを作成および管理する 記事。 指示書の作成、ナレッジベースの構造化、アクションの定義に関するベストプラクティスについては、 AI Assistant スキルを最適化するためのベストプラクティス 記事。
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製品サポートのユースケース:
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ゴール: エージェントが特定の製品のトラブルシューティング手順、製品仕様、保証情報を提供できるように支援します。
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KB コンテンツ: 詳細な製品マニュアル、FAQ、一般的なトラブルシューティングフロー、保証ポリシー。
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アクション:「製品仕様の取得」、「トラブルシューティング フローの開始」、「保証ステータスの確認」を提案します。
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指示の焦点: AI が製品名や症状を識別し、エージェントにステップバイステップの解決策や関連するドキュメントのリンクを提供するようにガイドします。
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販売問い合わせのユースケース:
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ゴール: エージェントが正確な製品機能や価格を提供し、リードを選別できるようにします。
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KB コンテンツ: 製品カタログ、価格表、機能の比較、リード資格基準。
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アクション:「価格を提供する」、「在庫状況を確認する」、「リードを作成する」を提案します。
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指示の焦点: AI を誘導して顧客のニーズや製品への関心を識別し、エージェントに関連する販売資料や次のステップを提案します。
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請求およびアカウント管理のユースケース:
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ゴール: エージェントが支払いプロセス、アカウントの更新、一般的な紛争解決を処理するのを支援します。
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KB コンテンツ: 請求ポリシー、支払い方法、アカウント更新手順、紛争解決フロー。
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アクション:「支払い処理」、「アカウント詳細の更新」、「請求紛争の開始」を提案します。
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指示の焦点: AI が口座番号や取引の詳細を識別し、エージェントに関連する手順やアクションを提案するように誘導します。
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ユースケースにおける主要な設計上の考慮事項
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範囲の定義: AI Assistant スキルがカバーする内容とカバーしない内容を明確に定義します。 スキルの範囲を広くしすぎると効果が薄れてしまう可能性があるので、スキルの範囲を広くしすぎないようにしてください。
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ナレッジ ベースの調整: スキルにリンクされたナレッジ ベースに、スキルの定義範囲に固有の正確で関連性のあるエージェント中心の情報が豊富に含まれていることを確認します。
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アクションの統合: そのユースケース内でエージェントのタスクを実際に自動化または合理化できる主要なアクションを特定します。 手作業の労力を削減したり、コンプライアンスを確保したりするアクションを優先します。
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指示のニュアンス: そのユースケースを処理するエージェントの特定のニーズに合わせて指示を調整します。 典型的なワークフローと最も緊急に必要な情報を考慮してください。
AI Assistant スキルを戦略的に導入および設計することで、Webex Contact Center 全体のエージェントの効率と顧客満足度への影響を最大化できます。
AI Assistant スキルを最適化するためのベストプラクティス
AI Assistant スキルは、Webex Contact Center の提案応答機能のインテリジェントな中核です。 顧客と直接対話する AI エージェントとは異なり、AI Assistant スキルは、人間のエージェントをリアルタイムで支援し、ガイドするように設計されています。 これらのスキルを最適化するには、正確で関連性があり、実行可能な提案を確実に提供するために、目標、指示、ナレッジベースの構造、アクションの定義を慎重に作成する必要があります。
この記事では、戦略的な設計とコンテンツの品質に重点を置いて、管理者が非常に効果的な AI スキルを作成するためのベスト プラクティスを紹介します。 AI スキルの作成と管理、アクションの定義、キューへのリンクに関する詳細な手順については、それぞれの管理者の記事を参照してください。
ベストプラクティス
目標の定義
目標は AI スキルの目的を定義します。 これは、AI の動作をガイドし、人間のエージェントを支援する役割を明確にする高レベルのステートメントです。
- エージェントの支援に焦点を当てる: AI が人間のエージェントをどのように支援するかを明確に説明します。 目標は常に、顧客と直接対面する存在としてではなく、エージェントのサポート ツールとしての AI の役割を反映する必要があります。
例:「あなたは親切で丁寧なアシスタントとして、荷物の紛失に関する問い合わせに担当者が答えるのを手伝い、必要な対応を勧めます。」
- 簡潔かつ行動指向的にする: 短く明確な目標は、AI が集中力を維持するのに役立ちます。
- スキルの機能と整合させる: ナレッジベースのコンテンツとスキルに定義されたアクションに基づいて、目標が現実的かつ達成可能であることを確認します。
目標を設定する詳細な手順については、 「AI Assistant スキルの作成と管理」 の記事を参照してください。
作り方の説明
指示は、情報を処理して提案を生成する方法について AI スキルに詳細なガイダンスを提供します。 このセクションでは、AI Assistant スキルを AI エージェントと区別します。これらの手順は、AI がエージェントを支援するためのものであるためです。
- スキルのペルソナを定義する (エージェントのアシスタントとして): 人間のエージェントのアシスタントとしてのスキルの役割と専門知識を明確に述べます。
例:「あなたは、請求に関する問い合わせを処理するエージェントの専門家です AI Assistant。」 あなたの役割は、顧客との会話を分析し、請求に関する質問を解決するために最も関連性の高い情報とアクションをエージェントに提供することです。」
- タスクと意思決定フローの概要: AI の観点から、全体的なタスクを特定の連続したステップに分解します。 会話の中で何を探すべきか、どのような種類の提案やアクションを提供するべきかを AI に指示します。
例:「まず、お客様の手荷物紛失に関する主な問題をお聞きします。 次に、フライトの詳細が必要な場合は、エージェントに「フライトの詳細を取得」アクションを使用するように提案します。 請求を提出する必要がある場合は、エージェントに「紛失手荷物請求の作成」アクションを使用するように提案してください。
- 提案のフォーマットを指定する: エージェントに対して情報を明確かつ簡潔に提示するように AI に指示します。
例:「提案は読みやすいように、明確な箇条書きで提示する必要があります。」 アクションの提案では、エージェントに対してアクション名とその目的を明確に示す必要があります。
- アクションを明確に参照します: AI がアクションを提案する必要がある場合は、構成されたアクション名を明示的に参照します。
例:「顧客が『不正請求』について言及した場合、エージェントに <不正調査の開始> アクションを使用するよう提案します。」
- エラー処理とフォールバックを計画する: 自信を持って適切な提案を提供できない場合に AI がどのように応答するかを指示します。
例:「エージェントの現在の状況に対して自信を持って提案できない場合は、次のようにエージェントに通知します:「関連する提案はありません。」 ナレッジベースを参照するか、スーパーバイザーにご相談ください。」
- ガードレール（支援の範囲）を追加する: AI が定義された範囲内に留まるように通知します。
例:「提案は常に、エージェントと顧客とのやり取りを支援することに焦点を当てたものにする必要があります。 請求に関係のない質問に答えたり、顧客と直接やり取りしたりしないでください。」
指示を提供する詳細な手順については、 「AI Assistant スキルの作成と管理」 の記事を参照してください。
知識ベースの構造化
ナレッジ ベースは、AI スキルの事実に基づく基盤です。 組織は、エージェントが効果的に対応または行動するのに役立つ情報を優先する必要があります。
- エージェント中心のコンテンツ: エージェントが頻繁に説明、トラブルシューティング、または対応する必要のある情報を優先します。 エージェントのワークフローに直接役立つコンテンツに重点を置きます。
例:「返金ポリシー」の記事の場合、ポリシーのテキストだけでなく、お客様からよく寄せられる質問や返金処理の実際的な手順も記載してください。
- コンテンツを論理的に整理する: KB 内のカテゴリを使用して、関連情報をグループ化します。 これにより、AI とエージェントの両方が効率的にナビゲートし、提案の関連性が向上します。
- 正確性と一貫性を確保する: すべての情報が正確かつ最新であることを確認します。 矛盾したコンテンツや古いコンテンツは避けてください。
- ドキュメントの品質を最適化:
- 明確さ: わかりやすい言葉を使用します。
- 簡潔性: 直接的であること。AI とエージェントは素早い回答を必要とします。
- 構造: 読みやすくし、AI が重要な情報を抽出できるように、見出し、小見出し、箇条書き、番号付きリストを使用します。
- ファイル サイズ: 検索速度と関連性を向上させるために、非常に大きなドキュメントをトピック固有の小さなドキュメントに分割することを検討してください。
- 定期的なレビューと更新: KB コンテンツを継続的に確認し、関連性と正確性が維持されていることを確認します。 ポリシー、製品、またはプロセスが変更されるたびに情報を更新します。
ナレッジベースをスキルにリンクする詳細な手順については、 AI Assistant スキルを作成および管理する 記事。
アクションの定義
アクションは、AI スキルが提案または実行できる特定のタスクを定義します。 アクションを構成するときは、エージェントへの表示とワークフローへの影響を考慮してください。
- 行動目標を明確に定義する：その アクション名 そして アクションの説明 明確かつ簡潔で、エージェントがすぐに理解できるものでなければなりません。
例: アクション名:「注文ステータスの取得」、アクションの説明:「このアクションは、顧客の注文 ID を使用して、顧客の注文の現在のステータスを取得します。」
- 複雑さを最小限に抑える: 個々のアクションをシンプルかつ集中的なものにします。 複雑な複数ステップのプロセスを、より小さな個別のアクションに分割します。
- ユーザ入力を正確に記述する: 各ユーザ入力 (スロット) について明確な説明を提供し、AI が必要な情報を正確に識別して収集できるようにします。
- 適切な履行モードを選択する: エージェントにフルフィルメント モードの違いを説明します。
- 非モデレート モード: エージェントによるレビューを必要としない、日常的な低リスクのアクション (例: 単純なインタラクションの詳細の記録)。 堅牢なエラー処理を保証します。
- モデレート モード: エージェントの検証、入力、または承認を必要とするアクション (例: フォームの送信、機密データの確認)。 これによりエージェントの権限が強化され、正確性が保証されます。
詳しい情報については、代理店にお問い合わせください。 AI が提案するアクションを理解して管理する 記事。
- エージェントワークフローの設計: アクションがどのように表示されるかを検討します Agent Desktop。 使用 カードレイアウト 情報の表示に影響を与える構成。
アクションの設定手順の詳細については、 AI Assistant スキルのアクションを設定する 記事。
テストと反復
効果的な AI スキルの作成と最適化は反復的なプロセスです。 継続的な正確性と関連性を確保するには、継続的なテストと改良が不可欠です。
- 定期的にテストとプレビューを行う: AI Studio のプレビュー機能を使用してインタラクションをシミュレートし、スキルが正確で関連性の高い提案やアクションを生成することを確認します。
- パフォーマンス データを監視: パフォーマンス メトリックには Analyzer を使用し、インタラクションの詳細な監査とデバッグには AI Studio のセッション履歴を使用します。 このデータは、改善すべき領域を特定するために重要です。
- フィードバックに基づいて調整する: 提案やアクションに関するエージェントのフィードバックに細心の注意を払います。 このフィードバックとセッション履歴分析からの洞察を活用して、スキルの目標、手順、ナレッジベースのコンテンツ、アクション定義を改善します。 これにより、AI スキルが効果的に維持され、進化するエージェントのニーズとコンタクト センターの運用に適応できるようになります。
テストと監視の詳細な手順については、 「提案された応答のパフォーマンスをテストおよび監視する 」の記事を参照してください。
Webex Contact Center における AI の用語と概念
Webex Contact Center の AI 機能を効果的に活用するには、主要な用語とさまざまな AI コンポーネントがどのように相互作用するかを理解することが重要です。 この記事では、顧客とのやり取りや運用効率を向上させるために設計されたインテリジェントな機能を理解し、活用するための重要な AI 概念の用語集を提供します。
AI 用語
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AI Assistant: Webex Contact Center 内の AI 機能は、エージェントのパフォーマンスを向上させるように設計されています。 リアルタイムのトランスクリプト、推奨応答、AI 生成の要約、自動ウェルネス休憩、自動 CSAT、トピック分析などの機能は、AI Assistant のコアコンポーネントです。
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AI Assistant スキル: AI Studio で作成および管理され、提案された応答機能を強化する構成可能なエンティティ。 これらのスキルは、状況に応じた提案やアクションを提供することでエージェントをリアルタイムで支援し、インテリジェントなガイドとして機能します。
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AI エージェント: AI Assistant スキルとは異なり、AI エージェントは人間による即時介入なしに顧客とのやり取り (音声またはデジタル) を独立して処理します。 よくある質問 (FAQ) に回答したり、日常的なリクエストを処理したり、顧客をルーティングしたりすることができ、多くの場合、人間のエージェントにエスカレーションする前の最初の連絡先として機能します。 詳細については、 Webex AI エージェント を参照してください。
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AI Studio: Webex Contact Center の中心的なプラットフォームであり、管理者はここで AI Assistant スキル (エージェント支援用) と AI エージェント (自律的な対話用) の両方を作成、管理、構成します。 組織で有効になっている機能に応じて、AI Studio 内に 1 つまたは両方のダッシュボードが表示される場合があります。
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ナレッジ ベース (KB): AI Assistant スキルと AI エージェントが正確で状況に応じた適切な応答を生成するために使用する情報 (FAQ、記事、ドキュメントなど) の集中リポジトリ。
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アクション: AI Assistant スキルがエージェントに提案したり、エージェントに代わって実行したりできる定義済みのタスクまたはワークフロー (エージェントのレビューの有無にかかわらず)。 AI エージェントにとって、アクションとは自律的に実行されるタスクです。
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実行モード: AI Assistant スキルがアクションを実行する方法を定義します。
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モデレート モード: AI Assistant スキルは、アクションに関する情報を収集し、実行前にエージェントに提示して確認と明示的な承認を求めます。
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非モデレート モード: アクションは、エージェントの介入や承認を必要とせずに、AI Assistant スキルによって独立して実行されます。
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