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、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：ボリュームと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応します。
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。
- ソースプラットフォーム（例：ZendeskやSalesforce）からの会話をインポートしており、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、名称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、トピックも一時停止します。
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。

サブトピックは過去の会話から類似質問をクラスタリングして最初に発見されます。
これらのサブトピックはさらに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補助のためだけです。

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：

バックフィル：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した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を総合的に評価してから適用されます。

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人の参加者が必要です（例：顧客とFinまたはチームメイト）。
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すると、トピックが表示されない場合があります。顧客とのやり取りが少ないアカウントは、会話量不足でトピック生成が遅延または不発になることがあります。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やチームメイト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）、基準を満たさない場合は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、会話への適用方法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

大きなトピックには多くのサブトピックと会話が含まれ、小さなトピックには少数のサブトピックと会話があるのが一般的です。理由は：

一部のトピックは顧客間で頻繁に発生し、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。
システムは無関係なサブトピックを無理に結合せず、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られます。

トピックのトレンドを見つける

Analyze > Topics Explorer にアクセスして Topics Explorer を表示します。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、そのパフォーマンスを時間経過で表示します。

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：

CX Score
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分解して表示します。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ターゲットに改善できます。

Topics Explorer 内でも CX Score 理由で直接フィルタリングできます。CX Score Reasons フィルターを使って、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ます。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。これは顧客がアカウントにアクセスできないバグや予期せぬ問題を示している可能性があります。

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、問題を特定するために会話をすばやくクリックして確認でき、CX Score を使って解決状況を理解できます。また、inbox で会話を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、顧客体験の改善に向けた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もフィルタリングできます。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？

新しいトピックは過去90日間の履歴ticket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または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？

一部のticketsがトピックに表示されない理由は以下の通りです：

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？

Finを導入後すぐにトピック/サブトピックが表示され始めます。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すぐにAIトピックが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。
ある顧客は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の導入：Topics Explorerが会話を分析しトピックを生成するには、Finがライブで導入されている必要があります。導入されていなければ、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導入後にのみトピック生成に寄与します。