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ベロシティの高いチーム向けの ITSM

仮想エージェントとは?

多くの場合、IT マネージャーや IT プロフェッショナルの負担を減らせるサービス デスクの「自動化」のレベルが低い状態にあります。このような自動化の一例が、「リクエストを受け付けました。すぐに返信いたします」という典型的なメールの返信です。仮想エージェントを採用してみましょう。AI を搭載した仮想エージェントは、機械学習や自然言語処理 (NLP) などの技術を使用しているため、単なるチャットボットではありません。会話に積極的に参加し、より人間のように振る舞うことができるものです。仮想エージェントは、階層 1 のサポートの対話を自動化し、よくある課題を回避して時間を節約できるので、ユーザーがより価値の高い仕事に集中できます。AI がサービス リクエストの完全な要約、スマートなトリアージ、複雑な課題の迅速な解決に役立つインサイトを提供し、エージェントをサポートできる世界を想像してみてください。これを実現できるのが仮想エージェントです。

仮想エージェントと仮想アシスタント

仮想エージェントとは、特定のルールに従い、顧客の質問に基づいて回答や指示を提供するソフトウェアです。会話がどれほど直感的になるかは、ルール セットの複雑さによって決まります。Jira の新しい仮想エージェントは、AI、機械学習、自然言語処理によってルール セットを強化しています。仮想アシスタントとは、通常は管理業務や取引業務をリモートで行っている人のことです。会議のスケジュール設定、旅行の手配、着信した電話の対応と転送の業務をサポートします。

仮想エージェントのメリット

仮想エージェントは、チームが価値の高い仕事に集中できる時間を取り戻してくれます。仮想エージェントの使用によって不要になる一般的なタスクはトリアージです。IT プロフェッショナルは、仕事前のチームメイトへのタグ付けやチケット再割り当てのために無駄な時間を費やしています。仮想エージェントなら、適切なチケットを適切な人に適切なタイミングで提供できます。自動メッセージング機能以外にも、機械学習により、より人間らしく顧客とコミュニケーションを図ることも可能になります。チケットが作成されたら、仮想エージェントはすぐに顧客と協力して課題の根本を突き止める作業に入ります。そして課題をエスカレーションする必要があるときは、トリアージとチームメイトとのコミュニケーションをすぐに始めます。

自然言語処理

自然言語処理 (NLP) とは、話し言葉や書き言葉を理解するコンピューター プログラムの能力です。顧客はサービス リクエストで使うような言葉で、自分の感情や課題の重大度の手がかりを伝えてきます。NLP を使うと、仮想エージェントはより正確に感情と重大度を判断できます。仮想エージェントは、感情分析を使って課題をエスカレーションし、課題についてサポートできる人にシームレスにトランジションします。

音声アシスタント

顧客から電話できるホットラインはありますか? 音声アシスタントは、チームメイトへのエスカレーションの前に、顧客とその課題についてできるだけ多くのことを把握しておくことによって、高水準のサービスを提供できます。仮想エージェントは、顧客の反応を聞き、会話のトーンを解釈してこのエクスペリエンスを向上させます。電話に出る前に、顧客の課題や苦悩の程度を伝えてくれる音声アシスタントを想像してみてください。

仮想エージェントの使用方法

仮想エージェントは、ルールに従って回答を提供し、顧客の意見に基づいてコミュニケーションを管理します。すでに多数のサービス管理チームが、仮想エージェントをトレーニングできるフロー チャートとカスタマー エスカレーション プロセスを整えています。トレーニングとテストは、仮想エージェントとチームのコラボレーションの 1 つです。チームはコラボレーションする方法を決定し、仮想エージェントが会社の基準を満たしながら顧客と対話できるようにする必要があります。

仮想エージェントのトレーニング

トレーニングは長い間、データ サイエンティストと機械学習の専門家の領域でしたが、今日の仮想エージェントは、コードや専門知識がなくてもトレーニングできるようになりました。トレーニングには、ルール セットの理解と分析、および将来使用するモデルの作成が含まれます。トレーニングの後、サンドボックス環境でチームが仮想エージェントと対話します。テストの対話に満足できない場合は、対話が満足のいくものになるまでトレーニング データを調整し、再構成し続けることができます。

サードパーティ チャンネルとの統合

サービス管理の課題の 1 つは、顧客が連絡のために使用しているチャンネルの数が多いことです。ほとんどのサービス管理ソフトウェアは、電話、メール、テキスト、Slack、Web チャンネルからのサービス リクエストを一元化するよう機能します。その後、チームがリクエストに対応し、その同じサービス管理ソフトウェアを使用して社内外の顧客に返信しています。そこで不足しているのが、各サードパーティ チャンネルのトーン、長さ、会話のスタイルに合わせるソフトウェアの機能です。仮想エージェントは、サードパーティのコミュニケーション チャンネルに密に統合され、各チャンネルで適切なコミュニケーションをとる方法をインテリジェントに理解することによってこの課題を解決しています。

会話分析

会話分析とは、二者間の相互理解を深めるには何が必要かを探る、社会的相互作用の調査です。この調査分野では、会話の内容とトーンの傾向を特定し、これによって顧客がどの程度満足しているかを深く理解することができます。会話分析なら、顧客満足度のアンケートを送るよりもリアルタイムで顧客満足度を確認でき、それが上下する瞬間も特定できます。会話分析は、仮想エージェントでサポートが必要になったときに、人間のチームメイトに通知するエスカレーション ツールとして機能します。

多言語サポート

Google 翻訳はいざという時には役に立ちますが、顧客とのコミュニケーションには不十分です。最近まで、自動翻訳サービスのほとんどは、単語を翻訳先の言語に置き換えるだけのもので、それが不可解な文脈上の間違いやコミュニケーション不足を引き起こしていました。AI と NLP を使用することで、仮想エージェントは、記述の意図を完全に見極め、それに適した言語を見つけられます。仮想エージェントは自然言語をさらに適切に操作できるため、より多くの地域で大勢の顧客にサービスを提供できます。

仮想エージェントの例

これまで、仮想エージェントを使用したことはありますか? 気付いていないだけで、仮想エージェントにメールを送っているかもしれません。仮想エージェントがいつどこで効果的に使用されているかを理解しておけば、ビジネスにおける仮想エージェントの最適な使用法がわかるようになります。

カスタマー サービス向けの仮想エージェント

カスタマー サービス エージェントの目標は、顧客の課題を理解し、その重大度を判断し、顧客の感情の状態を把握することです。十分にトレーニングされた仮想エージェントなら、この 3 つすべてを即座に解釈できます。ソフトウェア会社のサービス デスクを担当している仮想エージェントを想像してみてください。停止が始まった途端、顧客からのチケットがサービス デスクに殺到します。人間のカスタマー サービス担当者なら、関連しているチケットをすべて確認するために、チケットを 1 つずつ開かなければなりません。仮想エージェントならそれを瞬時に行い、課題のエスカレーションも迅速に進められます。

営業とマーケティング向けの仮想エージェント

コールド メールやコールド リードの創出は、最も作業単価の高い従業員が行う、時間のかかる活動です。仮想エージェントが見込み客について積極的に学習し、パーソナライズされたメッセージで顧客を引き付けられるとしたらどうでしょうか。仮想エージェントのコミュニケーションでチャンスが訪れたときには、人間の営業担当者が取引成約のために割り当てられます。

財務向けの仮想エージェント

財務担当者は、四半期ごとの書類の整理に膨大な時間を費やしています。このような文書は同じような構成で、同じ情報を伝えなければなりません。仮想エージェントは、財務担当者の負担を軽くし、担当者が財務レポートの人間的な側面に集中できるようにします。財務担当者は、その結果と予測を企業に伝えるという責任があります。仮想エージェントがそのコミュニケーションの速度と精度を向上させられます。

人事向けの仮想エージェント

人事担当者は、従業員が潜在能力を最大限に発揮できるようサポートすることを専門としています。また、従業員の生産性と業績に関する年次および四半期ごとのレポートも任されています。このプロセスがソフトウェアベースであれば、仮想エージェントによる管理に最適な候補と言えます。仮想エージェントがマネージャーとコミュニケーションを取り、レポートを完成させるので、人事担当者は担当する専門の業務に集中できます。仮想エージェントの Jira Service Management への統合で期待できることは、その使用方法がすべて確認できることです。カスタマー サービス、営業、人事は、仮想エージェントの効果的な使用のほんの始まりにすぎません。