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
エスカレーションルール（データ駆動）
エスカレーションガイダンス（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出した場合。
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エスカレーションルールとエスカレーションガイダンスを追加できます。
注意：エスカレーションガイダンスとエスカレーションルールは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：
「ご不便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」と言うが明確でない場合。
ループ：顧客が3回連続で同じことを繰り返す場合。
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る場合。
注意：Finは会話ごとに一度だけエスカレーションを提案します。
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。
エスカレーションガイダンスまたはエスカレーションルール：Finにエスカレーションを明示的に指示する場合。
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は以下の場合にスキップされます：
人間のサポートが利用できない：Workflowsがチームメイト/inboxに割り当てずに終了する場合。
電話のリクエスト：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に対応するため、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。
エスカレーションルール
エスカレーションルールは、会話内で特定の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。
エスカレーションルールの作成方法：
Train > Escalationsに移動します。
Escalation Rulesの下の+ New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、保存して有効化をクリックします。
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"）。保存して有効化をクリックします。
右側のプレビュー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、イベントログタブを確認します。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対してルールを有効化できます。
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、保存して有効化をクリックします。
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の書き方については、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出した場合は、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件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。
エスカレーションの種類ごとにworkflowでブランチを作成し、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：
エスカレーションルール/ガイダンス：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、問題の適切なチームへのルーティングなど）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を使用してください。
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それに伴うFinの解決率の低下を引き起こす可能性があります。
エスカレーションガイダンスを増やせば増やすほど、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最も限定的な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より良い自動化の機会を特定する。
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：この指標はFinが人間に引き継いだ会話の総数を示します。
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。
これらの指標はCustom Reportセクションで確認できます。指標を分析することで、傾向を把握し、エスカレーションガイダンスやknowledge baseを適切に調整できます。
よくある質問
エスカレーションガイダンスはFinのエスカレーションを止められますか？
エスカレーションガイダンスはFinのエスカレーションを止められますか？
はい。ガイダンスは明示的にエスカレーションを防止したり、追加の手順を要求したりできます。
エスカレーションガイダンスはFinの発言に影響しますか？
エスカレーションガイダンスはFinの発言に影響しますか？
はい。適用されたガイダンスはFinの返信や送信メッセージに影響を与えます。
エスカレーションガイダンスやエスカレーションルールを使って、Finがどこに会話をエスカレーションすべきか指定できますか？
エスカレーションガイダンスやエスカレーションルールを使って、Finがどこに会話をエスカレーションすべきか指定できますか？
いいえ。エスカレーションガイダンスやエスカレーションルールは、Finに会話をどこにエスカレーションするか（例：どのチームメイトやinbox）を指示するためには使えません。例えば、FinにSalesチームにエスカレーションするよう指示するガイダンスは作成できません。
代わりに、会話の割り当てはFinが会話をエスカレーションした後に行われ、helpdesk（例：Zendesk）で設定したルールに従います。