Fin Guidance は、AIエージェントの顧客対応を微調整し、正確でブランドに沿ったサポート方針に合致した回答を保証します。最良の結果を得るために、プロンプト作成時には以下のベストプラクティスに従ってください。

ガイダンスを書く前に、達成したい具体的な結果を考慮してください。この目標から逆算して、明確で実行可能な指示を作成しましょう。

❌ 悪い例（あいまいで効果的でない）:

「Fin が異なる製品タイプを理解してから回答するようにしてください。」

✅ 良い例（明確で構造化された）:

「お客様が「検索」機能について質問した場合、まずどの製品を使用しているかを尋ねてから回答してください。その後、回答に基づいて製品別の指示を提供します。」

明確なステップと条件でガイダンスを構成することで、Fin は一貫して正しく適用できます。

ガイダンスを書く際は、Fin を三人称で言及したり、回答の修正方法についてコメントしたりしないでください。

代わりに、Fin に直接話しかけるように、何をすべきか正確に伝える形で書いてください。

Fin に対して、具体的に指示を出すようにしてください。

❌悪い例（三人称で間接的）:

「AIの回答がお客様にアプリのアンインストールと再インストールを指示している場合、その情報を削除するように回答を書き直してください。再インストールは有効なトラブルシューティング手順ではありません。」

answer to remove that information, as reinstalling is not a valid troubleshooting

step."

✅ 良い例（直接的で実行可能）:

「お客様にアプリのアンインストールと再インストールを指示してはいけません。再インストールは決して有効なトラブルシューティング手順ではなく、お客様に伝えてはいけません。」

troubleshooting step, and you should never communicate this to the customer."

あいまいまたは過度に複雑なガイダンスは、一貫性のない回答を招きます。新しいサポート担当者を教育するつもりで、直接的で具体的かつ分かりやすく書いてください。

❌悪い例（不明確で解釈の余地あり）:

「Fin はプロフェッショナルでありながら親しみやすく、回答を魅力的に保つべきです。」

✅ 良い例（定義され実行可能）:

「Fin はプロフェッショナルでありながら親しみやすいトーンを使うべきです。回答は簡潔にし、専門用語を避け、顧客の不満に対しては安心感を与える言葉を使ってください（例：「そのお気持ちはよくわかります。こちらの方法で解決できます」）。」

Fin は、いつどのようにガイダンスを適用するかを理解すると最も効果的です。「もし」「〜の場合」「そのとき」などの言葉を使って条件を定義し、明確な例を含めてください。

❌ 悪い例（文脈不足）:

「お客様が価格について質問したら、Fin が正しく回答するようにしてください。」

✅良い例（文脈に基づき詳細）:

「お客様が価格について質問した場合、まず特定のプランを言及しているか確認してください。言及がなければ、どのプランに興味があるか尋ねてから詳細を提供してください。価格はお客様がプランを指定しない限り「[最低価格]から」と表現してください。」

各ガイダンスは単一の目的に対応すべきです。複数の指示を混ぜると、Fin が正しく適用しにくくなります。

❌ 悪い例（広範で焦点が定まらない）:

「Fin は親しみやすいトーンを使い、質問を明確にしてから回答し、請求問題はエージェントにエスカレーションすべきです。」

✅ 良い例（1つの目的ごとに明確）:

Fin は knowledge base、記事、スニペット、接続されたデータソースに存在する情報のみを参照できます。Fin に「利用可能な場合はいつでも」外部コンテンツ（リンク、動画、リソースなど）を共有するよう指示すると、実際のソースではなく学習データに基づくプレースホルダーや幻覚的なコンテンツを生成する可能性があります。
​

❌ 悪い例（幻覚を引き起こす）:
「お客様が機能について質問したら、理解を助けるために利用可能な場合は常にYouTube動画リンクを共有してください。」

​なぜこれが失敗するのか: Fin はトピックに実際に動画が存在するか確認できないため、学習データに基づくプレースホルダーのYouTubeリンクを生成し、機能しない偽の「幻覚」リンクになる可能性があります。
​

✅ 良い例（実際のコンテンツを使用）:
Fin に動画リンクを探したり生成したりするよう指示する代わりに:

質問に答える際にFinが特定のコンテンツソースを優先するようにしたい場合は、コンテンツとソースのガイダンスを追加してください。

この機能では、「顧客が返金について質問した場合は常に[記事名]を参照する」などのルールを設定でき、Finが最も信頼できるソースから回答を引き出すことを保証します。

各ガイダンスは独立して機能します。1つのガイダンス（例：Guidance A）が会話中に使用された後、別のガイダンス（例：Guidance B）を直接トリガーすることはできません。各ガイダンスルールは会話の各時点でFinによって個別に評価され、必要に応じてすべての関連ガイダンスが適用されます。ガイダンスを自動的に連鎖またはカスケードする組み込みの方法はありません。

基本的なガイダンスの作成に慣れたら、より高度な技術を使ってFinの動作を微調整できます。

Finが重要な指示に従うことを確実にするために、大文字を使って強調を加えることができます。これは例外なく常に守るべきルールに有効です。

例えば：

特定の状況でFinに何を言わせるか指示する場合、正確なフレーズを指定するか、Finに伝えたい内容をガイドしてAIに自然な表現をさせるかの2つの選択肢があります。

応答を逐語的に指示するには：Finに正確に何を言うか伝えます。

例えば：

トーンをガイドするには：Finに伝えたい情報を伝え、具体的な言い回しはAIに任せます。

例えば：

Finにメッセージを太字や斜体などのテキストスタイルでフォーマットするよう指示できます。

例えば：

メッセージの特定の部分を目立たせたい場合、次のようなガイダンスを書くことができます：

通常、直接的な回答を提供した後、Finは顧客の問題が解決したかどうかを確認するための文脈に沿ったフィードバック質問を生成します。これらの質問はFinの言語モデルによって生成され、ガイダンス設定（言語の形式やトーンなど）に従います。Finは通常「それが探していたものですか？」や「その回答で質問は解決しましたか？」のような質問をしますが、会話の文脈によって異なります。

ガイダンスの最後を疑問符で終えることで、この動作を上書きできます。ガイダンスが独自の質問で終わる場合、Finは自動生成のフィードバック要求の代わりにその質問をします。

例えば：

Finの回答長設定では、応答の長さのデフォルトルールを定義できます。ベストプラクティスとして、まずFinの回答長設定を使用し、より厳密または具体的な制御が必要な場合にのみガイダンスを追加することを推奨します。

重要な点は、Finの回答長設定はグローバルに適用され、特定の対象者には適用できませんが、ガイダンスは対象者別に設定可能なことです。

例えば、FacebookやInstagramなどのソーシャルチャネルを通じて頻繁に連絡してくる顧客がいる場合、メッセージに厳しい1000文字制限があるため、それらのチャネルを対象とした対象者向けのCommunication style guidanceに明確な長さ制限を追加することを検討してください。

ガイダンス例：

Fin Guidanceをユーザーデータに基づいて適用するかどうか判断する場合、通常はAudience targeting機能を使用するのが最適です。対象者をターゲットにすると、非該当のガイダンスはFinから完全に隠され、混乱や重複のリスクがありません。

例えば：

ユーザーが「Pro」プランの場合にのみガイダンスを適用したい場合は、"Plan is Pro"の対象者を作成し、ガイダンス作成時にその対象者を選択してください。Finは関連する場合にのみそのガイダンスを参照します。

一方、Finに応答でユーザー属性の実際の値を参照させたい場合は、その属性を直接ガイダンスに含めるべきです。

例えば：

Fin Guidance を継続的なプロセスと考えてください。基本的な指示から始め、実際のやり取りやパフォーマンス指標に基づいて時間をかけて改善します。

以下にいくつかのガイダンス例を示します。これらを参考にしたり、特定のニーズに合わせて適応したりできます。

AI エージェントが使用できる特定の語彙や用語の例です:

正確な回答を確保するために、AI エージェントが尋ねることができるフォローアップ質問の例です: