Fin AIエージェントは、適切なタイミングで人間のチームメイトにエスカレーションしながら、顧客の質問を自律的に解決するよう設計されています。エスカレーションのタイミング、Finがエスカレーションを提案するか即時にエスカレーションするか、引き継ぎ時のFinの発言を制御できます。

Finのエスカレーション動作は以下により実現されています：

デフォルトのエスカレーション動作
Escalation Rules（データ駆動）
Escalation Guidance（自然言語）
Workflows（エスカレーション後のルーティングとアクション）

この記事では、それぞれの方法の仕組みと設定方法を説明します。

デフォルトのFinエスカレーション動作

初期設定で、Finは以下の主要なシナリオでエスカレーションするよう設計されています：

顧客が明確に人間と話したいと要求した場合。
Finが強い不満や怒りを検知した場合。
顧客が繰り返しのループに陥っている場合。

このデフォルト動作に加えて、より正確な制御のためにEscalation RulesとEscalation Guidanceを追加できます。

注意：Escalation GuidanceとEscalation RulesはFinのデフォルト動作を上書きします。

Finがエスカレーションを提案する場合

場合によっては、Finは即時にエスカレーションする代わりに、エスカレーションを提案するメッセージを送信します。

提案メッセージの例：

「ご不満をおかけしていることは理解しています。人間のチームメイトと話しますか、それとも私と引き続き対応しますか？」

Finがエスカレーションを提案する条件：

方法：顧客がサポートへの連絡方法を尋ねた場合。
怒り：顧客が怒っているか不満を示している場合。
キーワード：顧客が「agent」または「support」と言ったが明確でない場合。
ループ：顧客が3回連続で同じことを繰り返した場合。
初回ターンのエスカレーション：Finが自己紹介した直後に顧客が即時エスカレーションを試みた場合。

注意：Finは会話ごとにエスカレーションを1回だけ提案します。

Finが即時にエスカレーションする場合

Finは以下の場合に直接エスカレーションします：

直接の要求：顧客が明確に人間を求めた場合。
Escalation GuidanceまたはEscalation Rule：Finに明確にエスカレーションを指示する場合。

ガイダンスはエスカレーションを防止したり、先に追加情報を求めることもできます。

エスカレーション提案が表示されない場合

エスカレーション提案がスキップされる場合：

人間のサポートが利用できない：ワークフローがチームメイト/inboxに割り当てずに終了する場合。
電話の要求：電話は別のチャネルです。
以前の提案：Finがすでにエスカレーションを提案している場合。

エスカレーション方法

Finは異なるユースケース向けに設計された2つのエスカレーション設定方法をサポートしています。

Escalation Rules

Escalation Rulesは、会話内で定義されたデータ属性が検出されたときにチームへの引き継ぎをトリガーします。顧客や会話に関する構造化データがある場合に最適です。

例えば、以下の場合に自動的に会話をエスカレーションするルールを設定できます：

検出されたFin属性「Sentiment」の値が「Negative」の場合。
検出されたFin属性「Issue Type」の値が「Bug」の場合。
会話データに一定額を超える注文合計が含まれている場合。
「VIP_customer」のようなカスタムデータ属性がtrueの場合。

ヒント：「Sentiment」や「Topic」などのFin属性はTrain > Attributesで確認・管理できます。

Escalation Ruleの作成方法：

Train > Escalationsに移動します。
Escalation Rulesの下の+ 新規をクリックし、エスカレーションのトリガーとなる条件を追加します。これらの条件はUsers、Company、またはその他の会話データに基づくことができます。
Audienceのドロップダウンをクリックし、このルールが適用される対象を選択します（例：「VIP customers」や「EU audience」）。デフォルトでは「Everyone」が選択されています。
条件を設定したら、SaveとEnableをクリックします。

プロのヒント：すべての顧客に影響を与える前に新しいルールを安全にテストするには：

ルールにチームだけを対象とする条件を追加します（例：Email contains "@yourcompany.com"）。
Save and Enableをクリックします。
右側のPreviewウィンドウに移動し、「Testing as」ユーザーを条件に合うメールアドレスに設定します（例：your-email@yourcompany.com）。
ルールをトリガーするメッセージを入力し、Event logタブを確認します。ルールが正しく適用されたことが確認できます。

動作を確認したら、メール条件を削除してすべての顧客にルールを適用できます。

エスカレーションガイダンス

この方法は、自然言語のシナリオや顧客の行動を使ってエスカレーションをトリガーします。特定のデータ属性が利用できない場合の顧客の意図や行動に対応するのに最適です。

例えば、以下の場合に自動的に会話をエスカレーションするシナリオベースのルールを設定できます：

「angry」や「not working」のようなフラストレーションを示す言葉を使う。
人間のチームメイトと直接話したいと要求する。
価格ページやキャンセルページを繰り返し訪問する。

エスカレーションガイダンスを作成するには：

Train > Escalationsに移動します。
Escalation Guidanceの下の+ Newをクリックし、自然言語を使って特定のシナリオでのFinのエスカレーション動作を微調整します。
Audienceのドロップダウンをクリックし、このルールが適用される対象を選択します（例：「VIP customers」や「EU audience」）。デフォルトでは「Everyone」が選択されています。
ガイダンスを書き終えたら、SaveとEnableをクリックします。

エスカレーションガイダンスが適用されると：

適用されたガイダンスはFinの返信プロンプトに送信されます。
Finの応答は、なぜエスカレーションするのか、またはなぜしないのかを説明できます。
適用されるガイダンスは1つだけです。

ヒント：明確で効果的なguidanceを書くためのアドバイスは、Fin Guidance best practicesの記事をご覧ください。

エスカレーションガイダンスの例

Finが顧客を直接チームにエスカレーションすべき瞬間。

顧客のフラストレーションに特に敏感になる - 顧客が苛立ち、失望、または「ridiculous」や「waste of time」のような言葉を使った場合は即座にエスカレーションする。
顧客が人間と話したいと要求した場合は、すぐにエスカレーションするのではなく、サポートエージェントに繋ぐことを提案する。
同じ質問を2回した場合は、人間のエージェントにエスカレーションすることを提案する。
顧客が競合他社の名前を挙げた場合は、人間のエージェントにエスカレーションし、より適切に対応できるチームメンバーに繋いでいることを伝える。

注意：同時に最大100のアクティブなガイダンスルールを持つことができます。これを超えて有効化しようとすると「invalid parameters」エラーが表示されます。これを解決するには、類似のルールを統合するか、不要なルールを一時停止してから新しいルールを有効化してください。

workflowsでのエスカレーションの使用

エスカレーションルールとガイダンスはいつエスカレーションが発生するかを決定します。Workflowsは次に何が起こるかを決定します。

Finが会話をチームにエスカレーションする際のルーティングと引き継ぎ動作を簡単に設定できるように、適用されたEscalationに基づいてworkflowsでブランチを作成できます。これにより、特定のシナリオでFinがチームにエスカレーションする方法を完全にコントロールできます。

単に各タイプのエスカレーションごとにworkflowにブランチを作成し、顧客タイプや言語などの他のフィルターと組み合わせてさらに細かく制御します。

これを設定するには：

Train > Escalationでエスカレーションガイダンスを作成します。
次にDeployに移動し、Fin workflowを開いてLet Fin answerステップの後にBranchesを追加します。
条件としてEscalationを選択します。
ブランチの条件にしたいエスカレーションガイダンスを選択します（例：「Refund requests」）。
各ブランチをworkflow内の適切なアクションに割り当てます。

エスカレーションルールとガイダンスがエスカレーションの検出と開始を担当し、Fin workflowはエスカレーション後のステップを管理します。

例えば：

Escalation Rule/Guidance：エスカレーションがいつ、なぜ発生するかを指定します。
Workflow：エスカレーション後のアクション（顧客からの追加情報収集、ticketの作成、問題を適切なチームにルーティングなど）を処理します。

この分離により、エスカレーションプロセスは効率的かつカスタマイズ可能になります。

ヒント：設定によってエスカレーションがどれくらい頻繁にトリガーされるかを測定したい場合は、Fin AI Agentのconfiguration based escalation metricを使用し、configuration based escalation reason（例：「Guidance applied」や「Escalation rule applied」）でフィルターしてください。

不要なエスカレーションの削減

Finの効率を向上させ、チームの負担を軽減するために、不必要にエスカレーションされる会話の数を減らす対策を取ることができます。

必要な場合にのみEscalation Guidanceを使用する

エスカレーションガイダンスは強力ですが、広範または一般的なガイダンスはエスカレーションの急増とFinの解決率の低下を招くことがあります。

エスカレーションガイダンスを増やすほど、Finのエスカレーション頻度が高まります。
広範なガイダンスはエスカレーションの増加、解決の減少、そして人間サポートの増加につながります。
ほとんどの顧客は、Finが問題を解決できたとしても、提示されたエスカレーションの提案を受け入れます。

最良の結果を得るために：

人間のサポートが本当に必要な、可能な限り狭い状況に対してエスカレーションガイダンスを書く。
「顧客が怒っている場合はエスカレーションする」などの一般的な指示は避ける。エスカレーションが常に正しい結果である場合を除きます。
フラストレーションがFinで解決可能な場合は、まず確認を求めたり回避したりすることを優先する。
エスカレーションの提案は控えめに使う。不要な場合でも引き継ぎにつながることが多いためです。

knowledge baseを改善する

knowledge baseを改善・拡充する。
Analyzeを使って知識のギャップや自動化の改善機会を特定する。

エスカレーション指標の監視

Finのパフォーマンスを理解し、調整が必要な箇所を診断するために、主要な指標を定期的に監視する必要があります。

Fin AI Agentがエスカレーションした会話：Finが人間に引き継いだ会話の総数を示す指標です。
Fin AI Agentのエスカレーション率：エスカレーションに至ったFinの会話全体に対する割合。
Fin AI Agent：設定に基づくエスカレーション理由：Finがエスカレーションした正確な理由を特定する詳細な属性で、Guidance applied、Escalation rule applied、またはFin in one-time modeなどがあります。