Fin属性は、Finが会話の内容をリアルタイムで理解し分類できるようにします。これにより、問題タイプ、感情、緊急度などの構造化された属性値を適用し、より賢いトリアージ、ルーティング、レポート作成を可能にします。
主な利点
ビジネスを反映したカスタム属性：Finに問題タイプ、緊急度、感情、スパム状態などの属性を検出させてトレーニングします。
リアルタイムで適応的な検出：Finは会話の文脈を継続的に評価し、会話の進行に応じて値を更新します。
スマートなルーティングとエスカレーション：Fin属性をworkflowsやエスカレーションルールと組み合わせて、適切なタイミングで適切なチームに会話をルーティングします。
レポート対応の構造：検出されたすべての属性データはFinのレポートに流れ込み、深い洞察を提供します。手動タグ付けは不要です。
完全な透明性とコントロール：いつでもFinの属性ロジックを表示、検証、上書きできます。
Finが属性を適用する方法
デフォルトでは、Finが会話に関与している場合、重要なタイミングで有効な属性を分類します：
チームメイトに引き継ぐとき。
顧客が解決（ポジティブなフィードバック）を示したとき。
顧客が非アクティブになったとき。
エスカレーションルールを設定すると、Finは各メッセージ後に会話を再評価し、より動的でリアルタイムな分類を可能にします。
注意：すでにAI Category Detectionを使用している場合、Fin Attributesとの比較方法と移行方法を学んでください。
Fin属性の設定方法
ステップ1：分類する内容を決める
Finに検出させたい構造化情報の種類を考えましょう。一般的な例は以下の通りです：
問題タイプ（例：Billing、Projects、Account Management）
感情（Positive、Neutral、Negative）
緊急度（Urgent、High、Normal、Low）
スパム検出（Spam、Legitimate）
ステップ2：新しい属性を作成する（または既存の属性を変換する）
新しいFin属性を作成するには：
Train > Attributesに移動します。
Newをクリックします。
属性のNameとDescriptionを入力します。
各値に明確な説明を付けてValuesを追加します。
ヒント：効果的な属性名と説明の作成方法を学び、Finがサポート会話を高精度で分類できるようにしましょう。
既存の属性を変換するには：
Settings > Conversation dataに移動し、リストタイプ属性の編集をクリックしてからLet Fin detect.をクリックします。
変換後、属性はTrain > Attributesに表示されます。
注意：
Fin属性に変換すると元に戻せませんが、必要に応じて無効にすることは可能です。
Zendesk supportから同期されたリストタイプ属性は最大1,000オプションですが、Fin属性は250オプションに制限されています。属性がこの制限を超える場合、Fin属性として保存できません。変換するには、エントリを統合するかオプション数を減らすことを検討してください。
ステップ3：有効化前にプレビューする
属性を有効にする前に、Train > Attributesの組み込みプレビューを使って：
例の顧客メッセージに対して属性値をテストする
Finが正確に適切な値を適用するか確認する
有効化前に名前と説明を繰り返し調整する
[オプション] ステップ4：条件ルールを追加する
Conditionsを使って、Finが特定の属性を検出する正確なタイミングを制御するルールを作成します。これにより、より正確な分類が可能になり、ルーティングとレポートがよりクリーンになります。
Conditionsは属性を連結し、親/従属関係を作ることで機能します。Finはまず親属性とその値を特定した後にのみ、従属属性の検出を試みます。
仕組み
Conditionsのロジックは単純なIf/Then文です：
IfFinが親属性の特定の値を検出した場合、then従属属性の検出を試みます。
これらのルールは属性設定のサイドドロワー内のConditionsタブで設定できます。各ルールで以下を定義します：
親属性の値を定義する。
その親値が検出されたときにトリガーされる条件を選択する。
許可される条件値を指定してください。
例：
Issue type = Refund request の場合 → Refund request reason を検出します。
Sentiment = Negative sentiment の場合 → Urgency を検出します。
このロジックが適用されると、Fin はまず親属性を検出します。定義された値が一致すると、Fin はリンクされた条件の検出を試みます。
注意： 条件ロジックはエスカレーションルールで尊重されます。条件がエスカレーションルールで参照されている場合、Fin は各顧客メッセージ後に会話を再評価し、親と条件の値が一致するか確認します。
Fin 属性の監視とレビュー
属性が有効になると、Fin はリアルタイムの統計を提供し、属性の適用状況を理解するのに役立ちます。
以下が表示されます：
会話 → Fin が各属性および特定の属性値で検出した会話の数。
解決済み → Fin が完全に解決できた会話の割合。
ルーティング済み → その属性を使って正常にルーティングされた会話の割合。
個別の会話にドリルダウンして、Fin が属性をどのように適用したかを確認し、正確性を検証できます。これにより、適用された属性の正確性を監視し、誤った属性の会話をレビューし、パターンに基づいて属性説明を更新できます。
Fin 属性の例
以下は、顧客が会話で Fin 属性を使用している例です。
Issue Type 属性の例：
プロジェクト - プロジェクトは、チームメンバーの協力、時間追跡、マイルストーンや目標、ステータスを含む、特定の目的や成果物を達成するための関連タスクと活動の集合です。
請求 - 請求は、サブスクリプションプラン、請求書、支払い方法、割引、プラン機能、トライアル、アカウント制限、返金などの管理を含み、シームレスな請求体験を提供します。
アカウント管理 - アカウント管理は、アカウント作成、削除、個人情報や支払い情報の更新など、ユーザーアカウントに関連する議論をカバーします。
Sentiment 属性の例：
ポジティブ - ポジティブな感情は、メッセージを書いたユーザーが一般的に満足しており、ポジティブな感情を感じていることを意味します。
ネガティブ - ネガティブな感情は、メッセージを書いたユーザーが一般的に不満であり、ネガティブな感情を感じていることを意味します。
ニュートラル - ニュートラルな感情は、メッセージを書いたユーザーが喜んでも不満でもなく、その感情を推測するのが難しいことを意味します。
Spam Detection 属性の例：
スパム - 顧客サポート担当者に送信される自動スパム。これには自動応答、ニュースレター、ゲスト投稿、その他の一般的なスパムメッセージが含まれ、CSアナリストは無視できます。
正当 - ユーザーに実際の問題があり、カスタマーサポートアナリストが対応すべき正当な会話。
よくある質問
Fin は属性を検出するために何を使用していますか？
Fin は属性を検出するために何を使用していますか？
Fin は属性名、その説明、値の名前と説明を使用して、どの属性値を適用するか評価します。これらすべてのフィールドが Fin にとって解釈しやすい人間が読める形で書かれていることを確認してください。
適用された属性が正確でない場合は？
適用された属性が正確でない場合は？
命名と説明を確認することをお勧めします。ベストプラクティスを使用し、プレビューツールで実際の顧客メッセージでテストしてください。
プロのヒント： 属性値ラベルと説明のレビューには、Chat GPT や Claude などのAIライティングツールの使用を試してみてください。
例のプロンプト：
You are an expert in customer-support AI. You are evaluating a taxonomy used by a LLM to classify customer support conversations. For each attribute (e.g., Topic, Sentiment), the LLM chooses the most appropriate attribute based on a combination of the attribute name and its description. This taxonomy will directly impact the LLM's ability to classify real customer support conversations. Your task is to assess the quality of this setup using the following best practices: Create clear, concise names - Choose short, descriptive names that immediately convey the attributes purpose. Write comprehensive descriptions - Take the time to write detailed descriptions and include all relevant information about what belongs in the attribute. Think about every type of conversation that should fall under this attribute and describe them in the description. Providing a detailed description will help Fin classify conversations correctly. You can include keywords and examples of customer questions. Make attributes distinct - Avoid creating attributes that overlap too much. Your attributes should be clearly different from each other, making it easy to determine which one best fits a given situation. This should be checked within each attribute only. It's fine for different attributes to apply to the same conversation. It shouldn't affect the score. Overlap with values in other attributes is allowed and does not affect this score. Ignore Archived Attributes - If a attribute is marked as archived, do not evaluate or score it. Add 5 Columns to the CSV Clarity/Conciseness (1–5), Description Comprehensiveness (1–5), Attribute Distinction (1–5), Final Score, Comment Assess each parameter for each attribute, and write a comment of why you applied this rating. Then calculate the overall score for this setup. After you've done this add one more column: Overlapping Attributes. If you think any given attribute overlaps with other attributes - list these attributes there.
Fin が値を検出しない場合は？
Fin が値を検出しない場合は？
Fin は適用される属性がない場合、null 値を返し、属性は空のままになります。必要に応じて「その他」オプションを含めて未分類の会話をキャッチできます。
AI Category Detection を使用していますが、Fin Attributes に切り替えるべきですか？
AI Category Detection を使用していますが、Fin Attributes に切り替えるべきですか？
Fin Attributes はAI Category Detectionの次世代です。自動で動作し、workflow メンテナンスが少なく、エスカレーションルール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 への切り替えをお勧めします。
既存の AI Category Detection 属性を Fin Attribute に変換するとどうなりますか？
既存の AI Category Detection 属性を Fin Attribute に変換するとどうなりますか？
既存の AI Category Detection 会話属性を Fin Attribute に変換すると、Fin は同じ基盤となる会話属性を使用します。つまり：
変換された属性は、既存の workflows とレポートで中断なく動作し続けます。
有効にすると、Fin は重要な瞬間に属性値の分類を開始するため、最初はこれらの属性が2回更新されることがあります（AI Category Detection と Fin の両方で1回ずつ）。
簡単にするために、Fin が属性を適用する方法に満足したら、AI Category Detection workflow ブロックを最終的に削除できます。
変換は一方向の操作です。属性は AI Category Detection に戻せませんが、必要に応じて無効にできます。
Fin Attributes を使用するために、すべての会話に Fin を関与させる必要がありますか？
Fin Attributes を使用するために、すべての会話に Fin を関与させる必要がありますか？
はい。Fin Attributes は会話に Fin が存在する場合に Fin によって適用されます。つまり、会話を分類するには workflows に Fin を含める必要があります。
特定の場合に Fin に回答させたくない場合は、エスカレーションルールを使用できます。これにより、Fin は会話やユーザー属性に基づいて会話を分類し、その後すぐに終了します。
例えば、次のようにできます：
Channel = Email のすべての会話をエスカレーションする
Attribute = Billing のすべての会話をエスカレーションします。
こうすることで、すべての会話で一貫した分類の利点を得ながら、Finが応答するかどうかを完全に制御できます。