トピックスエクスプローラーはAIを使って、サポートtickets/casesを自動的にトピックとサブトピックに分類します。顧客の質問内容、会話の状況、注力すべきポイントを表示します。
ボリュームの原因を確認—タグ付け不要：AIトピックとサブトピックは自動生成され、手動作業なしで顧客の質問内容をリアルタイムで把握できます。
チームだけでなくトピックごとにパフォーマンスを追跡：各トピックにはCXスコア、解決率、対応時間などの主要指標が含まれ、どの問題がうまく処理されているか、どこに注意が必要かがわかります。
問題が拡大する前に早期発見：ボリュームや感情の変化を時間経過で監視し、新たな問題を見つけて早めに対処します。
最も重要な部分に集中：高ボリュームで顧客体験が悪いトピックを特定し、効果的な改善を行います。
注意：
トピックスエクスプローラーは現在、以下の条件を満たすすべてのFin顧客が利用可能です。
ZendeskやSalesforceなどのソースプラットフォームからの会話をインポートし、オン・オフ切り替えが可能であること。
Finを導入していること。
トピックスエクスプローラーは以下の言語をサポートしておらず、名前は英語のまま表示されます：「Swahili」「Bengali」「Bosnian」「Azerbaijani」「Persian」「Sinhala」「Tamil」。
トピックスエクスプローラーはFinが稼働している間のみ利用可能です。Finが一時停止すると、トピックも停止します。
トピック生成は定期的に更新されるパイプラインに依存しているため、前提条件を満たしてもすぐにトピックが表示されない場合があります。
AI搭載のトピックとサブトピックの理解
AIトピックは機械学習を使い、tickets/casesをトピック（広範なテーマ）とサブトピック（非常に具体的で繰り返される問題）に分類します。
AIトピックとサブトピックの発見方法
システムは過去90日間の大量の会話データを分析し、顧客の質問パターンを探して類似の会話をグループ化します。
サブトピックはまず過去の会話から類似の質問をクラスタリングして発見されます。
これらのサブトピックは次により広いトピックにまとめられます。
最後に、システムは各トピックとサブトピックを素早く理解できるように明確なタイトルを自動生成します。
注意：トピックとサブトピックは事前定義されたキーワードに基づいていません。製品に表示されるキーワードは各トピックの説明を助けるためのものです。
会話がAIトピックに割り当てられる方法
トピックとサブトピックが発見されると、AIは2つのステップを実行します。
バックフィリング：システムは過去90日間のtickets/casesを遡って調べ、適切なトピックとサブトピックに割り当てます。
推論：毎日、システムは最近クローズされたtickets/casesを確認し、関連するトピックに割り当てます。トピックの割り当ては会話終了後に行われ、通常は日次レビューで全基準が評価された後に適用されます。
AIトピック生成のための会話基準
正確なトピックとサブトピックを作成するために、システムは特定の基準を満たす会話を使用します。
tickets/casesは英語である必要があります。
tickets/casesはスパムとしてマークされていない必要があります。
tickets/casesには少なくとも2人の参加者（例：顧客とFinまたはチームメンバー）が必要です。
各ticket/caseは最大3つの主要な質問に要約され、パターンの特定とサブトピックへの割り当てに使われます。
意味のあるサブトピックを形成するには、少なくとも15の質問またはtickets/casesが必要です。
注意：tickets/casesが多様すぎるか、単一テーマのボリュームが不足している場合、トピックが表示されないことがあります。顧客とのやり取りが少ないアカウントでは、会話量不足によりトピック生成が遅延または欠如することがあります。低品質メッセージの例として「」のようなプレースホルダーテキストがあり、分類に意味のある文脈を提供しません。また、Finやチームメンバーからの応答がない顧客のみのメッセージは参加要件を満たしません。
AIトピックとサブトピックの継続的な更新
トピック/サブトピックは適応するように構築されています。
日次更新により新しいtickets/casesが迅速に分類されます。
新しいトピックとサブトピックは既存のものを削除・変更せずに追加されます。
会話があまりに異なる、低品質（スパムなど）、または基準を満たさない場合、トピックに割り当てられないことがあります。
ヒント：AIトピックのカスタマイズも可能で、定義や会話への適用をより細かく制御できます。
なぜ小さなトピックが多いのか
大きなトピックに多くのサブトピックや会話が含まれることもあれば、小さなトピックに少数のサブトピックや会話しかないこともあります。理由は以下の通りです。
一部のトピックは顧客間で頻繁に発生しますが、他は非常に特定的またはニッチで既存のクラスタに合わないものです。
システムは無関係なサブトピックを無理に結合して大きなトピックを作ることはせず、自然なグループ化に注力します。
注意：AIトピックとサブトピックは以下を行いません。
スパムの検出
感情分析
問い合わせが情報提供か対応が必要かの判定
AI搭載のトピックとサブトピックの使い方
サポートリーダーやチームはAIトピックを使って、ボリュームの原因を理解し、サポート最適化の優先順位を決めることができます。
トピックのトレンドを見つける
Topics Explorerを表示するには、Analyze > Topics Explorerに移動します。ここでは、主に2つのセクションが表示されます。
左側にはトピックのツリーマップがあります：
ボックスのサイズは、そのトピックの会話のボリュームを示します。
ボックスの色は、選択された指標に関連しています。
ライトモードでは、より濃い色が注意が必要な領域を示します。ダークモードでは、より明るい色が注意が必要な領域を示します。
右側には一連のリッジラインチャートがあります：これらはツリーマップの同じトピックを取り、時間経過に伴うパフォーマンスを表示します。
表示するトピック数を選択し、使用する指標を選んでください：
Fin involvement rate
Fin resolution rate
中央値処理時間
中央値初回応答時間
高ボリュームで顧客体験が悪いトピックを特定して重点的に対応し、ツリーマップとラインチャートでサブトピックごとに詳細を確認してください。これにより、ボリュームと悪いCXの根本原因に対処し、最も影響力のあるサブトピックを改善できます。
Topics Explorer内でCX Scoreの理由で直接フィルタリングも可能です。CX Score Reasonsフィルターを使い、回答品質、顧客の努力、強い感情など、ポジティブまたはネガティブなスコアの原因となる特定の理由でトピックをセグメント化します。
問題が拡大する前に早期に発見するため、ボリュームや主要指標の変化を時間経過で監視し、新たな問題を見つけて対処してください。例えば、下のチャートは「Account locked」トピックでボリュームが急増し、ネガティブなCX Scoresが見られます。これはbugや予期せぬ問題で顧客がアカウントにアクセスできない可能性を示しています。
トピック/サブトピックにカーソルを合わせると、そのトピックに含まれる内容の説明と会話の表示が見られます。
会話ビューからは、会話をすばやくクリックして問題を特定し、CX Scoreで解決状況を理解できます。また、会話をinboxで開いて直接顧客に返信することも可能です。
最適化すべき領域の特定
これらのトピックはFinのOptimizeダッシュボードにも表示され、関与率、解決率、顧客体験の改善優先順位付けに役立ちます。
ヒント：会話数が多くCX Scoresが低いトピックから始めて、提案を確認し、Finのパフォーマンスを向上させましょう。
他のレポートのフィルタリング
AIトピック/サブトピックを使ってカスタムレポートをフィルタリングすることもできます。AI TopicまたはAI Subtopicのフィルターを追加して、特定のトピックを選択してください。
よくある質問
新しいAIトピックはどのように生成され、生成時に既存のticketsは再分類されますか？
新しいAIトピックはどのように生成され、生成時に既存のticketsは再分類されますか？
新しいトピックは過去90日間のチケットデータの機械学習分析によって生成されます。サブトピックは類似質問のクラスタリングで特定され、より広いトピックにまとめられます。重要なのは、新しいトピックとサブトピックは既存のものを削除・変更せずに追加されます。
なぜ一部のticketsにトピックがないのですか？
なぜ一部のticketsにトピックがないのですか？
一部のticketsは以下の場合、どのトピックにも表示されないことがあります：
テーマが多様すぎるか、単一テーマのボリュームが不足している。
既存のトピックとあまりに異なる。
低品質（例：スパム）。
基準を満たしていない（例：英語で、参加者が2人以上であること）。
十分な顧客インタラクションボリュームがなく、有意義なクラスタを作成できないアカウントからのもの。
AIトピック/サブトピックはいつから見られますか？
AIトピック/サブトピックはいつから見られますか？
Finを導入後すぐにトピック/サブトピックが見られます。ワークスペースには複数の対象会話が必要です。ただし、条件を満たしていてもAIトピックがすぐに表示されない場合があります。理由は以下の通りです：
トピック生成は定期的に更新されるパイプラインの一部です。会話が条件を満たせば、そのパイプラインに含まれます。
一部の顧客は30〜50会話でトピックが見え始めますが、他の顧客は関連トピック生成にもっと多くの会話が必要です。
ワークスペースが十分な対象会話を蓄積すると、パイプラインが新しいデータを処理するにつれてトピックが自動的に表示され始めます。
統合されたヘルプデスクプラットフォームでは履歴データ同期を有効にしてください。このデータは分析を強化し、トピック生成を支援します。
履歴tickets/ケースをインポート後にTopics Explorerにトピックが表示されないのはなぜですか？
履歴tickets/ケースをインポート後にTopics Explorerにトピックが表示されないのはなぜですか？
履歴ticketまたはケースデータをインポート後にTopics Explorerにトピックが表示されない場合、特定の前提条件が満たされていないためです：
Finの展開：Topics Explorerが会話を分析しトピックを生成するには、Finがライブ展開されている必要があります。展開されていなければ、履歴tickets/ケースがインポートされていてもトピックは生成されません。
対象会話：Topics Explorerがトピックを生成するには、会話が特定の基準を満たす必要があります。
履歴ticket同期：履歴ticket/ケース同期はより深い洞察を可能にしますが、このデータはFinが展開された後にのみトピック生成に寄与します。
なぜAIトピック/サブトピックは時間とともに変わるのですか？
なぜAIトピック/サブトピックは時間とともに変わるのですか？
トピックとサブトピックは毎日更新され、新しいticketsを含みます。パターンの変化や新たな問題の出現により新しいトピックが追加されますが、既存のものは変更されません。これにより、現在のサポートトレンドをリアルタイムかつ正確に反映します。
Topics Explorerのツリーマップの色やサイズは何を意味しますか？
Topics Explorerのツリーマップの色やサイズは何を意味しますか？
各ボックスのサイズ＝会話のボリューム。
各ボックスの色＝選択されたパフォーマンス指標の値（例：CX Score、解決率など）。
ライトモードでは、より濃い色が注意が必要な領域を示します。
ダークモードでは、明るい色が注意が必要な箇所を示します