⚠️ 更新：これは当社のAI搭載分類機能の旧バージョンです。
新しく改良されたシステム、Fin Attributesへのアップグレードを推奨します。これは次世代のAIカテゴリ検出です。
Fin Attributesは自動で動作し、workflowのメンテナンスが少なく、Escalation Rulesとシームレスに連携し、Finがチームに渡す会話を完全にコントロールできます。
現在の設定は変わりませんが、より良い製品と体験のためにFin Attributesについて学び、切り替えることを推奨します。
AIカテゴリ検出からFin Attributesへの移行
現在WorkflowsでAI Category Detectionブロックを使用している場合、より強力なFin Attributesに簡単に移行できます。
移行方法はこちらです:
1. まず、AI Categoriesで使用している属性をFin Attributesに変換します。これにはFin AI Agent > Train > Attributesに移動し、「Use a list attribute」をクリックします。
属性を変換するには、そのリストから名前をクリックします（例：「Approval status」、「Topic」）。
また、Settings > Data > Conversationsに移動し、変換したい属性（例：「Sentiment」）をクリックしてからLet Fin detectをクリックして変換することもできます。
2. 変換後、Fin Attributesの設定で有効になっていることを確認してください。
3. 次にWorkflowsに行き、使用中のAI Category Detectionブロックをすべてのworkflowから削除します。Fin Attributesは会話に自動で適用されるため、検出のためのworkflowブロックは不要です。
古いworkflowブロックはすぐに削除する必要はありません。ただし、削除されるまでは両方のシステム（AI Category DetectionとFin Attributes）が動作し、同じ会話で属性が複数回検出される可能性があります。
仕組み
AI category detectionは、会話属性を定義し、それぞれの値を自然言語で説明することで機能します。次に、Fin workflowでアクションをトリガーし、会話の任意の時点でこの属性を自動分類できます。
分類後、この属性を使って異なるルーティング分岐を作成したり、関連するコンテキストをチームに渡したり、レポートを改善したりできます。
使用例
例えば、顧客の感情がネガティブであることをFinに認識させたい場合、「Sentiment」属性に「Positive」「Neutral」「Negative」のような値を設定します。会話が「Negative」と分類された場合、Finはエスカレーションをトリガーしたり、直接エージェントにルーティングしたりできます。
自動分類を設定し条件を定義することで、Finはより文脈に即した応答的な顧客体験を提供します。また、レポートを生成し、リアルタイムで異なるカテゴリ間のメッセージ分布を分析してパフォーマンスを監視できます。
セットアップ
Zendesk用FinでAIカテゴリ検出をセットアップする
Zendesk用FinでAIカテゴリ検出をセットアップする
ステップ1. Zendeskでticketフィールドを定義する
まず、Finに認識させたいカテゴリ（例：「Product Inquiry」「Complaint」「Feedback」）を示すリストタイプのticketフィールドがZendeskにあることを確認してください。
Zendeskの管理設定で、Objects and rules > Tickets > Fieldsに移動し、dropdown fieldを作成または編集します。
ステップ2: ticketフィールドをFinと同期する
Settings > Integrations > Zendesk integrationに移動し、Sync data from Zendeskセクションで＋アイコンをクリックして追加したい属性を選択します。これにより、AIカテゴリ検出で使用可能なように属性が同期されます。
注意：リストタイプの属性がすでにFinに存在しZendeskで更新されている場合、属性を選択してRe-syncをクリックすると再同期できます。これにより、Zendeskの最新オプションでFinのフィールドが更新されます。
ステップ3: 属性リストのオプションを説明する
ticketフィールドが同期されたら、各リストオプションに説明を追加する必要があります。説明はFinが正しい属性を理解し検出するのに役立つため、非常に明確に記述することが重要です。
説明を更新する必要がある場合は、Settings > Integrations > Zendesk integrationのFinワークスペースで「Sync data from Zendesk」セクションまでスクロールし、attributeをクリックして各リストオプションの説明をworkflow要件に合わせて修正してください。
注意：属性の説明は最低10文字必要です。
Salesforce用FinでAIカテゴリ検出をセットアップする
Salesforce用FinでAIカテゴリ検出をセットアップする
ステップ1. Salesforceでcaseフィールドを定義する
まず、Finに認識させたいカテゴリ（例：「Product Inquiry」「Complaint」「Feedback」）を示すピックリストのcaseフィールドがSalesforceにあることを確認してください。
Salesforceのセットアップメニューから:
Object Managerに移動し、Caseオブジェクトを選択します。
Caseオブジェクト管理ページで、Fields & Relationshipsをクリックします。
新しいフィールドを作成するにはNewボタンをクリックし、「Picklist」フィールドタイプを選択します。
フィールドラベルやその他の関連プロパティを入力します。
新しいフィールドを適切なプロファイルとページレイアウトに追加し、caseタイプを保存することを忘れないでください。
ステップ2: caseフィールドをFinと同期する
Settings > Integrations > Salesforce integrationに移動し、「Pull data from Salesforce」セクションでCase fieldsの下の＋アイコンをクリックして追加したいリストタイプの属性を選択します。これにより、AIカテゴリ検出で使用可能なようにcaseフィールドが同期されます。
ヒント：
FinはCasesの依存ピックリストをサポートしています。ピックリストの値制限を条件付き属性としてFinワークスペースに自動同期します。これにより、AIカテゴリ検出は有効な制限値のみを選択します。
FinはCaseレコードタイプに基づくピックリスト値制限の同期もサポートしています。依存ピックリストと同様に、これらの制限は条件付き属性としてFinワークスペースにインポートされます。
ステップ3: 属性リストのオプションを説明する
caseフィールドが同期されたら、各リストオプションに説明を追加する必要があります。説明はFinが正しい属性を理解し検出するのに役立つため、非常に明確に記述することが重要です。
説明を更新する必要がある場合は、Settings > Integrations > Salesforce integrationのFinワークスペースで「Pull data from Salesforce」セクションまでスクロールし、attributeをクリックして各リストオプションの説明をworkflow要件に合わせて修正してください。
注意：属性リストの説明は最低10文字必要です。
Fin workflowでAIカテゴリ検出を有効にする
属性データを同期したら、Fin workflowsにAIカテゴリ検出を追加できます。Add stepを選択し、アクションAI category detectionを選ぶことで、リアルタイムの会話分析に基づく自動分類が可能になります。
この属性をworkflowで使用するには、branches を追加し、検出されたAIカテゴリに基づく条件を設定するか、エージェントへの引き継ぎメモに含めてください。
AIカテゴリ検出の監視とレポート
AIカテゴリ検出機能で生成された会話数を確認するには、以下の手順に従ってください。
Finワークスペース内のAnalyze > Custom Reportに移動します。
レポートやチャートのフィルターにAIカテゴリ属性を追加します。
生成されたレポートを見て、カテゴリ間のメッセージ分布を分析し、workflowにおけるAI分類の効率と関連性を評価します。
よくある質問
属性説明を保存するときにエラーが表示されるのはなぜですか？AIカテゴリ検出にどのような影響がありますか？
属性説明を保存するときにエラーが表示されるのはなぜですか？AIカテゴリ検出にどのような影響がありますか？
属性説明を含む属性を保存するときに赤いエラーバナーが表示されることがあります。属性は保存されたように見えても、このエラーによりworkflow内のAIカテゴリ検出が失敗するなどの問題が発生する可能性があります。
原因：
このエラーは通常、1つ以上の属性の説明が必要な最低10文字に満たない場合に発生します。
解決策：
すべての属性説明が最低10文字以上であることを確認してください。各説明を更新してこの最低文字数を満たした後、エラーなく保存でき、workflow内でAIカテゴリ検出が正常に機能するはずです。
説明を更新しても問題が続く場合は、workflowをリフレッシュして再度保存してください。問題が解決しない場合は、サポートチームにお問い合わせください。
Salesforceのcaseタイプの一部をAIカテゴリ検出から除外できますか？
Salesforceのcaseタイプの一部をAIカテゴリ検出から除外できますか？
SalesforceのピックリストタイプをAIカテゴリ検出から除外するためのいくつかの方法を紹介します。
使用除外するcaseタイプ - すべてのcaseタイプが単一のピックリストにあり削除できない場合、Finワークスペースの属性説明に「このcaseレコードタイプを使用しない」などの説明を追加します。Finはこれらの説明を使ってAIカテゴリ検出時に該当項目を識別し無視します。
チームごとにピックリストを分ける - 異なる部署のcaseタイプを厳密に区別するために、Salesforceでチームごとに別々のピックリストを作成します。この方法は設定に時間がかかりますが、AIカテゴリ検出で使用されるオプションの管理がより確実になります。