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え、その目標から逆算して明確で実行可能な指示を作成してください。

❌ 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（明確で構造的）:

「顧客が『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、回答に基づき製品別の指示を提供してください。」

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てください。

Fin に対して、具体的に指示を出すように書いてください。

❌悪い例（三人称で間接的）:

"AIの回答が顧客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た場合、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）:

"顧客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、顧客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、かつ理解しやすい文章を書いてください。

❌悪い例（不明確で解釈が分かれる）:

「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『そのお気持ちはよくわかります。こちらで解決方法をご案内します』のような安心感を与える言葉を使ってください。」

Fin はガイダンスをいつどのように適用するかを理解すると最も効果的です。「もし」「〜の場合」「その時は」などの言葉で条件を定義し、明確な例を含めてください。

❌ 悪い例（文脈不足）:

「顧客が価格について質問したら、Fin は正しく回答してください。」

✅良い例（文脈に基づき詳細）:

「顧客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。価格は顧客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してください。」

✅ 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」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）:
「顧客が機能について質問したら、利用可能な場合は常にYouTube動画リンクを共有して理解を助けてください。」

​なぜ失敗するか: Fin はそのトピックに動画が実際に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、機能しない偽のリンク（幻覚）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）:
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尋ねた場合は常に[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：ガイダンスA）が会話で使用された後に、別のガイダンス（例：ガイダンスB）を直接トリガーすることはできません。Finは会話の各時点ですべての関連ガイダンスを個別に評価し、必要に応じて適用します。ガイダンスを自動的に連鎖またはカスケードさせ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ようにするには、大文字を使って強調できます。これは例外なく常に守るべきルールに有効です。

例：

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、伝えたい内容をガイドしてAIに自然な表現を任せるかの2つの方法があります。

逐語的な応答を指示するには：Finに正確に何を言うか伝えます。

例：

トーンをガイドするには：Finに伝えたい情報を伝え、具体的な表現は任せます。

例：

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：

メッセージの特定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、直接回答の後、Finは顧客の問題が解決したか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）に従います。Finは通常「それが探していたものですか？」や「質問に答えましたか？」などの質問をしますが、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と、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：

Finの回答長設定では、回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の回答長設定を使い、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、特定の対象に絞れませんが、ガイダンスは対象別に設定できることです。

例えば、FacebookやInstagramなどのソーシャルチャネルで頻繁に問い合わせがある場合、メッセージに厳しい1000文字制限があるため、そのチャネル向けの対象者を指定したガイダンスで明確な長さ制限を追加することが望ましいです。

ガイダンス例：

Finガイダンスをユーザーデータに基づいて適用するか判断する場合、通常はAudience targeting機能を使うのが最適です。対象者指定は非該当のガイダンスをFinから完全に隠すため、混乱や重複のリスクがありません。

例：

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ます。Finは関連時のみそのガイダンスを参照します。

一方、Finの応答でユーザー属性の実際の値を参照したい場合は、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は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改善していきます。

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エージェントが使う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フォローアップ質問の例です：