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 を活用した仮想エージェントは、機械学習や NLP (自然言語処理) 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。仮想エージェントが階層 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、ユーザーはより価値の高い作業に集中できます。現在の仮想エージェントは、階層 1 対応の軽減にとどまらず、リクエストの要約、重大度に基づくトリアージ、複雑な課題を迅速に解決するために必要なコンテキストの提示などを通じて、人間のエージェントを直接サポートします。

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、管理タスクや取引タスク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、出張の手配、着信した電話の対応と転送をサポートします。

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、作業開始前のチーム メイトへのタグ付けやチケットの再割り当て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、仮想エージェントはより人間らしく顧客とコミュニケーションを図れるようになります。チケットが作成されるとすぐに、仮想エージェントが顧客対応を開始し、課題の根本原因の特定に取り組みます。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

NLP (自然言語処理) とは、コンピューター プログラムが、話し言葉または書き言葉による人間の言語を理解する能力です。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 により、仮想エージェントェントは問題の重大度や感情をより正確に判断できるようになります。仮想エージェントは感情分析を使用して課題をエスカレーションし、対応可能な担当者へシームレスに引き継ぎます。

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 メイトにエスカレーションする前に、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。電話を取る前に、顧客の課題や困っている度合い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分野でしたが、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。トレーニングでは、ルール セットを把握し、分析し、将来の利用に向けたモデルを作成します。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では、電話、メール、テキスト、Slack、Web チャンネルからのサービス リクエストを一元管理しています。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、サードパーティ製コミュニケーション チャンネルとの緊密な統合と、各チャンネルで効果的にコミュニケーションを行う方法を賢明に理解することで、この課題を解決します。

会話分析

会話アナリティクスとは、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、顧客満足度をより深く理解するのに役立つ、会話の内容やトーンの傾向が明らかになっています。会話アナリティクスなら、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。会話アナリティクスはエスカレーション ツールとしても機能し、仮想エージェントがサポートを必要とする際に人間のチーム メイトへ通知できます。

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、自動翻訳サービスは主に単語を対応する訳語へ置き換えることに重点を置いていました。その結果、不可解な文脈上の間違いや、不適切なコミュニケーションにつながっていました。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、それに適した翻訳を見つけられます。仮想エージェントは自然言語をより適切に処理できるため、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 エージェントのゴールは、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。停止が発生すると、顧客からサービス デスクへ大量のチケットが一斉に送られてきます。人間のカスタマー サービス担当者は、それらがすべて関連する課題かどうかを確認するために、各チケットを開く必要があります。仮想エージェントであれば、それを即座に実行し、課題のエスカレーションを迅速化できます。

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、時間のかかるアクティビティです。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惹きつけられるとしたらどうでしょうか。仮想エージェントとのコミュニケーションの中で商談機会が生まれた際には、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、財務担当者に代わって面倒な作業を引き受け、財務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。財務担当者の責務は、結果と予測を企業に伝達することです。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の最適な対象と言えます。マネージャーとコミュニケーションを取りながらレポートを作成する仮想エージェントにより、人事担当者は本来最も得意とする業務に集中できるようになります。

Jira Service Management の仮想エージェント

Jira Service Management には、アトラシアンの AI プラットフォームである Rovo を活用した仮想エージェントが含まれています。仮想エージェントは、Slack、Microsoft Teams、JSM カスタマー ポータル内で動作し、パスワード リセット、アクセス プロビジョニング、ステータス更新、ポリシー検索などの繰り返し発生する階層 1 リクエストに対して、コード不要で対応します。この仮想エージェントは、Confluence 内の既存のナレッジ ベースを活用し、自然言語処理によって各リクエストをコンテキストに基づいて解釈し、課題を直接解決するか、会話履歴全体を添えて人間の担当者へ引き継ぎます。

Jira Service Management はアトラシアンの Service Collection の一部であるため、Rovo を活用した仮想エージェントは、社内 IT や人事のユース ケースに限定されません。同じバンドルには、外部顧客をサポートするチーム向けの Customer Service Management も含まれており、IT ヘルプ デスク、人事サービス センター、顧客対応サポート業務全体にわたって、単一の AI サービス レイヤーを 1 つのライセンスで運用できます。