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ベスト・プラクティス
    目標を定義する
    製作説明書
    ナレッジベースの構造化
    アクションの定義
テストとイテレーション

AI Assistant スキルを最適化するためのベストプラクティス

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免責事項:提供されているドキュメントは早期アクセス(EA)リリースの一部であり、変更される可能性があります。レビューとフィードバックのみを目的としており、最終版を反映していない場合があります。これらの文書に含まれる情報は、製品が一般販売開始(GA)に近づくにつれて変更されることがあります。

AI Assistantスキルは、Webex コンタクトセンターの推奨回答機能のインテリジェントコアです。 顧客と直接やり取りする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にリアルタイムで力を与え、導く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、実行可能な提案ができるように、目標、指示、知識ベースの構造、アクションの定義を注意深く作成する必要があります。

この記事では、 戦略的設計とコンテンツ品質に焦点を当てて、管理者が非常に効果的なAIスキルを身に付け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、キューへのリンクの詳細な手順については、それぞれの管理者記事を参照してください。

ベスト・プラクティス

目標を定義する

目標はあなたのAIスキルの目的を定義します。 これは、 AIの行動を導き、ヒューマンエージェントを支援する上でのAIの役割を明確にする大まかな声明です。

  • エージェント支援に焦点を当てる: AIがヒューマンエージェントにどのように役立つかを明確に説明してください。 目標は常に、顧客と直接対面するエンティティとしてではなく、 エージェントのサポートツールとしてのAIの役割を反映したものでなければなりません。

例:「あなたは親切で礼儀正しいアシスタントで、 エージェントが荷物の紛失に関する質問に答えたり、必要な処置を勧めたりするのを手伝ってくれます。」

  • 簡潔で行動指向のものにしてください:短く明確な目標は、AIが集中力を保つのに役立ちます。
  • スキルの能力に合わせる: ナレッジベースのコンテンツとスキルに定義されているアクションに基づいて、目標が現実的で達成可能であることを確認してください。

目標設定の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。

製作説明書

指示書には、 情報を処理して提案を生成する方法について、AIスキルに関する詳細なガイダンスが記載されています。 このセクションでは、AI Assistant あなたのスキルとAIエージェントを区別します。これらの説明はAIがエージェントを支援するためのものだからです。

  • 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): ヒューマン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てください。

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エキスパートAIアシスタントです。 あなたの役割は、顧客との会話を分析し、 請求に関する問題を解決するための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、 タスク全体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、どのような提案や行動をとるべきかをAIに導きます。

例:「まず、手荷物の紛失に関するお客様の主な問題を聞いてください。 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ことを提案してください。 クレームを提出する必要がある場合は、エージェントに「紛失手荷物クレームの作成」 アクションを実行するよう提案してください。」

  • 提案のフォーマットを指定: エージェントに情報を明確かつ簡潔に表示するようにAIに指示します。

例:「提案は、読みやすいように箇条書きで明記してください。 アクション提案には、アクション名とエージェントへの目的を明確に記載する必要があります。」

  • アクションを明確に参照する:AIがアクションを提案するときは、 設定されたアクション名を明示的に参照してください。

<Initiate Fraud Investigation>例:「顧客が『不正請求』について言及した場合は、エージェントにそのアクションを実行するよう提案してください。」

  • エラー処理とフォールバックの計画: 信頼できる提案や適切な提案ができない場合の対応方法をAIに指示します。

例:「エージェントの現在の状況について自信を持って提案できない場合は、 次のように伝えてください。『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、監督者に相談してください。'」

  • ガードレールの追加(支援範囲):定義された範囲内にとどまるようAIに通知します。

例:「提案は常に、エージェントの顧客対応を支援することに重点を置く必要があります 。 請求以外の質問に答えたり、 顧客と直接やり取りしたりしないでください。」

手順を説明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。

ナレッジベースの構造化

ナレッジベースは、AIスキルの事実に基づく基礎です。 その組織は、 エージェントの対応や効果的な行動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、または対処する必要のある情報を優先してください。 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焦点を当てます。

例:「「返金ポリシー」の記事には、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払い戻しを処理するため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。
  • 正確性と一貫性の確保:すべての情報が正確で最新であることを確認してください。 矛盾する内容や時代遅れのコンテンツは避けてください。
  • 文書の品質を最適化:
    • わかりやすさ:平易な言葉を使ってください。
    • 簡潔さ:率直に言ってください。AIとエージェントには迅速な回答が必要です。
    • 構造: 読みやすく、また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てください。
    • ファイルサイズ:検索速度と関連性を高めるために、 非常に大きな文書をトピック固有の小さな文書に分割することを検討してください。
  • 定期的な見直しと更新:KBコンテンツを継続的に見直して、 関連性が高く正確であることを確認してください。 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てください。

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、「スキルの作成と管理 AI Assistant」の記事を参照してください。

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。 アクションを設定するときは、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。

  • アクション目標を明確に定義してください: アクション名とアクションの説明は、明確で簡潔で、 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:「注文状況を取得する」; アクションの説明:「このアクションは、 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してください。 複雑で多段階のプロセスを、より小さく個別のアクションに分割します。
  • ユーザー入力を正確に説明してください:ユーザー入力(スロット)ごとに、AIが必要な情報を正確に識別して収集できるように、 明確な説明を付けてください。
  • 適切なフルフィルメントモードを選択してください: フルフィルメントモードの違いについてエージェントに伝えてください。
    • 非モデレートモード:エージェントのレビューを必要としない日常的でリスクの低いアクション用 (たとえば、簡単なやりとりの詳細を記録するなど)。 堅牢なエラー処理を確保してください。
    • モデレートモード:エージェントの検証、入力、または承認が必要なアクション用 (フォームの送信、機密データの確認など)。 これはエージェントに権限を与え、 正確性を保証します。

詳細については、エージェントが「 AIが推奨するアクションの理解と管理」の記事を参照してください。

  • 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てください Agent Desktop。 カードレイアウトの設定を使用して、情報の表示に影響を与えてください。

アクションを設定する詳細な手順については、「AI Assistantスキルのアクションを設定」 の記事を参照してください。

テストとイテレーション

効果的なAIスキルの開発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。

  • テストとプレビューを定期的に行う:AI Studioのプレビュー機能を使っ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てください。
  • パフォーマンスデータの監視:パフォーマンス指標には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てください。 このデータは、 改良すべき分野を特定するために重要です。
  • フィードバックに基づいて絞り込む: 提案や行動に関するエージェントのフィードバックには細心の注意を払ってください。 このフィードバックをセッション履歴分析から得た洞察とともに、スキルの目標、指示、ナレッジベースの内容、 アクションの定義を絞り込んでください。 これにより、あなたのAIスキルは効果的であり続け、 進化するエージェントのニーズやコンタクトセンターの運営に適応できるようになります。

テストとモニタリングの詳細な手順については、「推奨回答のパフォーマンスをテストして監視する」 の記事を参照してください。

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