Jira Service Management の仮想エージェント
ステップ 1: Slack 接続をセットアップする
Jira Service Management Premium または Enterprise のライセンス版、トライアル版に関わらず、トップ メニューから Assets を選択してアクセスできます。
Jira Service Management の仮想エージェントは、現在 Slack でのみ利用できます。Microsoft Teams 版も近日公開予定です。
仮想エージェントは Slack に常駐しているため、ヘルプの依頼者がいつも作業している場所で常時稼働型の会話サポートを提供できます。Slack を通じたサポートの提供を初めて行う場合は、チャット機能ガイドを読んで、会話から直接リクエストを取得、管理、解決する方法について詳細をご確認ください。
Atlassian Assist をインストールする
Jira Service Management のチャット機能に現在 Atlassian Assist を使用していない場合は、仮想エージェントをセットアップする前にこのアプリをインストールする必要があります。これを行うには、[プロジェクト設定] にナビゲートして、[仮想エージェント] を選択します。[Slack に追加] をクリックし、プロンプトに従ってアプリを Slack ワークスペースに追加します。
既定のリクエスト タイプを選択する
リクエストを解決できない場合、仮想エージェントは事前に選択された既定のリクエスト タイプを使用して Jira Service Management に自動的に課題を作成します (このリクエスト タイプは、必要に応じて後からオーバーライドできます)。既定のリクエスト タイプを設定するには、次の手順を実行します。
- 仮想エージェント メニューから [設定] を選択し、ページ上部の [基本設定] を選択します。
- [仮想エージェントの既定のリクエスト タイプ] で、課題の作成時に仮想エージェントが使用するリクエスト タイプを選択します。注意: 必須フィールドのあるリクエスト タイプは既定のリクエスト タイプとして選択できません。
Slack チャンネルをセットアップする
仮想エージェントを使用するには、次の Slack チャンネルをセットアップする必要があります。
- エージェント チャンネル
- リクエスト チャンネル
- テスト チャンネル
エージェント チャンネルには、エージェントと管理者のみがアクセスできます。ここではエージェントが課題に対する割り当て、トリアージ、コメント入力、作業を行います。
エージェント チャンネルを作成するには、次の手順を実行します。
- 仮想エージェントの [基本設定] から、[エージェント チャンネルを作成] を選択します。
- Slack に新しい非公開チャンネルを作成するか、既存の非公開チャンネルに移動します。(ヒント: 使用したいチャンネルが公開されている場合は、非公開チャンネルに変更します。)
- /add コマンドを使って Assist をチャンネルに追加します。
- プロンプトが表示されたら、エージェント チャンネルを選択し、プロジェクトを選択します。
- /invite を使って、エージェントと管理者をチャンネルに追加します。
リクエスト チャンネルでは、カスタマーが仮想エージェントとやり取りをして、サポートを受けたり課題を作成したりできます。
リクエスト チャンネルを追加するには、次の手順に従います。
- Slack で、新しいチャンネルを作成するか、リクエスト チャンネルとして使用するチャンネルに移動します。
- /add コマンドを使って Assist をチャンネルに追加します。
- プロンプトが表示されたら、リクエスト チャンネルを選択し、プロジェクトを選択します。これで、このチャンネルが Jira Service Management の仮想エージェント設定の [リクエスト チャンネル] タブに表示されます。
テスト チャンネルでは、仮想エージェントをカスタマー向けに有効化する前に、動作を確認できます。
- 左側のナビゲーションから、[プロジェクト設定] > [仮想エージェント] > [設定] の順に選択します。
- ページの上部にある [設定] を選択します。
- [テスト チャンネル] で [テスト チャンネルを作成] を選択します。
ステップ 2: 仮想エージェントを設定する
自動化するリクエストの種類と複雑さに応じて、Jira Service Management の仮想エージェントを設定する方法は主に 2 つあります。定義済み会話フローと Atlassian Intelligence による回答 (AI による回答) です。これらの一方または両方を利用して、チケットを減らし、カスタマーに迅速にサポートを提供できます。
1. 定義済み会話フロー
指定された会話の進行状況は、ヘルプを必要とするユーザーによる仮想エージェントへの応答によって異なります。
次のような質問に最適です。
- 作業/トラブルシューティングのガイドを必要とする
- 情報収集と選別を必要とする
- Web リクエストによる自動アクションを必要とする
例: ソフトウェアへのアクセス要求、インシデントの報告、新しいハードウェア、調達リクエスト、オンボーディング ワークフロー
2. Atlassian Intelligence による回答
生成的人工知能によって、リンクされたナレッジ ベース スペースを検索してカスタマーの質問に回答します。
次のような質問に最適です。
- 情報や手順を提供することで解決できる
- 既存のナレッジ ベース記事に記載されている (または簡単に追加できる)
- 通常は人間のエージェントにエスカレーションする必要がない
例: 会社の祝日、Wi-Fi アクセス、BYOD 設定、人事ポリシー、パスワード リセットの手順
カスタマーがメッセージを送信すると、まずは仮想エージェントが常にそのメッセージをインテントと照合しようとします。インテントを作成しないことが選択されているか、既存のインテントがどれも適切でないなどにより、一致するインテントがない場合は、Atlassian Intelligence による回答によって質問に回答しようとします。下記でこれらの詳細を示し、Atlassian Intelligence による回答の設定方法を説明します。
定義済み会話フローを設定する
定義済み会話フローは、作成するインテントに基づいて構築されます。Jira Service Management の仮想エージェントでのインテントにより、仮想エージェントがカスタマーのために解決をサポートできる特定の問題、質問、またはリクエストを表します。インテントは 3 つの重要な要素で構成されています。
- 基本設定
- トレーニング フレーズ
- フロー
これには、次が含まれます。
- 表示名 (複数オプションの 1 つとして提供される際にカスタマーに表示されます)
- 内部の説明
- 確認の質問
トレーニング フレーズによって、仮想エージェントがカスタマーのメッセージをこのインテントに一致させられるようになります。トレーニング フレーズはインテントごとに最低 3 つ必要ですが、最良の結果を得るために、このインテントに関するサポートを依頼する際に、カスタマーが使用するさまざまなフレーズを入力してください。
仮想エージェントがカスタマーのメッセージでインテントを検出すると、カスタマーに対して検出されたインテントが正しいかどうかを確認します。確認後、仮想エージェントはそのインテントに対応する指定された会話フローを開始します。
インテントの例
例えば、カスタマーの多くが、毎日さまざまなソフトウェア アプリのパスワード リセットに関するサポートを必要としているとしましょう。ソフトウェア プログラムごとに手順が文書化されていますが、こうした文書は見つけにくいため、カスタマーは頻繁にチャット プラットフォームにアクセスして、サポート エージェントに助けを求めます。そのため、エージェントは、同じリンクを多くのカスタマーに送信する作業に多大な時間を費やすことになります。
このシナリオでは、「パスワード リセット」という表示名のインテントを作成して、カスタマーがパスワードのリセットに関するサポートを求めていることを認識するよう、仮想エージェントをトレーニングできます。次に「パスワード リセット」の会話フローを設定して、仮想エージェントが次のアクションを実行できるようにします。
- どのソフトウェア プログラムのパスワードをリセットしたいのか、カスタマーに尋ねる
- 関連する手順へのリンクをカスタマーに送信する
- カスタマーに手順が役に立ったかどうかを尋ねて、役に立たなかった場合は、Jira Service Management で課題を作成し、後で人間のエージェントが対応する
インテントを作成する方法
自動化する一般的な課題をチームがすでに把握している場合は、インテントを手動で作成できますが、そうでない場合は、仮想エージェントによって、テンプレートを利用してインテントを簡単に見つけて構築できます。インテント テンプレートには、トレーニング フレーズのリストや開始するための基本設定がいくつかあり、いつでも編集できます。次の 2 つのタイプから選択できます。
- 自身のデータから：Atlassian Intelligence により、テンプレートは、自身のプロジェクトにおける最近の課題データを利用して自動的に作成されます。これらのテンプレートは予想される対象範囲に基づいて推奨され、カスタマーの実際の言語によってトレーニングされます。（注：この機能を使用するには、Atlassian Intelligence を有効化する必要があります）
- 通常のテンプレート: テンプレートは、類似のチームが使用する共通のインテントと課題カテゴリに基づいて作成されます。(例: 人事に関するよくある質問、一般的な IT リクエストなど)
インテントの構築を開始する方法
- 左側のナビゲーションから、[プロジェクト設定] > [仮想エージェント] の順に選択します。
- [インテント] > [インテントを作成] の順に選択します。
- テンプレートを使用するには、[テンプレートを参照] を選択します。テンプレートにカーソルを合わせると、その詳細が表示されます。使用するテンプレートを選択してください。
- 名前、説明、表示名を入力 (または編集) します。
- トレーニング フレーズを 3 つ入力 (または編集) します。
- [作成] を選択します。
上級者向けのヒント: 効果的なトレーニング フレーズを作成する
- 実際のカスタマーが最もよく使用する単語やフレーズを使いましょう。カスタマーは同じ内容をまったく異なる表現で質問することがあるため、さまざまな質問の表現をできるだけ多く収集することをお勧めします。過去の課題を確認して、カスタマーがインテントの主な目的についてサポートを求める際に使用する最初のフレーズをコピーして貼り付けましょう。
- 一意のトレーニング フレーズをできるだけ多く追加しましょう。仮想エージェントに対して可能な限り多くのトレーニング用データを提供できるように、繰り返しを避けながら、できるだけ多くのトレーニング フレーズを追加します。まずは 20 個前後のトレーニング フレーズを追加することをお勧めしますが、最大 100 個まで追加できます。
- 必要に応じて、トレーニング フレーズを確認または編集します。仮想エージェントのパフォーマンスを確認しながら、既存のインテントに戻ってトレーニング フレーズを編集して、仮想エージェントによるインテント認識の有効性を徐々に向上させることをお勧めします。
会話フローを構築する
インテント フローは、通常の 1 対 1 の会話とよく似ています。仮想エージェントが何かを言い、カスタマーの応答を待ち、その応答に対して返答します。適切に設計されたフローでは、考え得るカスタマーの質問や反応を予測し、必要とされるサポートを確実に提供します。
フローは一連のステップとブランチで構成されており、会話フローの個々の要素と、カスタマーの仮想エージェントに対する反応に応じて取るさまざまな進路を視覚的に表しています。それぞれのブランチが異なる目的を果たしたり、カスタマーを特定の解決策に導いたりできます。
フローの構築時に、次の 5 つのステップ オプションから選択します。
- 選択肢を提示: 設定済みオプションをカスタマーに最大 10 個提供し、選択してもらいます。
- メッセージを送信: 仮想エージェントからカスタマーにメッセージを送信します。これらのメッセージには、書式設定やハイパーリンクを含められます。
- 情報を求める: このステップは、カスタマーから情報を収集して Web リクエスト ステップのプレースホルダーとして使用する、または会話の後半で課題が作成されたら Jira フィールドに入力する場合に使用します。
- リクエスト タイプ/フィールドを変更: 会話フローの特定の時点以降に作成された課題について、仮想エージェントの既定のリクエスト タイプをオーバーライドします。
- Web リクエスト: このステップは、URL に HTTP リクエストを送信して、その回答に基づいて会話ブランチを選択する場合に使用します。(ヒント: ソフトウェアへのアクセス許可などのアクションを自動化できます。)
上級者向けのヒント: 仮想エージェントに備わっている、すぐに使える標準フローを利用する
標準フローは再利用可能な会話フローです。仮想エージェントが、カスタマーへの挨拶、課題の作成、不明な点がある場合に説明を求めるなど、基本的な繰り返しタスクを完了するために利用します。仮想エージェントには、以下のすぐに使える標準フローが 5 つ備わっています。
- 挨拶: カスタマーの最初のメッセージに対してカスタマイズ可能な短い挨拶を投稿します。
- インテントの一致: 確認するための質問をする、質問を言い換えるよう依頼する、複数のインテント オプションを提示する、ナレッジ ベース記事から回答を提案することにより、カスタマーを正しいインテントの会話フローにすばやく誘導します。
- 解決後の CSAT: リクエストが解決したことをカスタマーが示すと会話が終了し、仮想エージェントは CSAT (顧客満足度) スコアを入力するよう依頼します。
- 自動クローズ: カスタマーはインテントまたは AI による回答と一致したものの、スレッド内で 5 分間アクティビティがない場合にトリガーされます。必要なサポートを得られたことを確認するようカスタマーに求めます。
- エスカレート: これにより、カスタマーに代わってリクエストを起票したことをカスタマーに知らせます。また、(会話フローの中でオーバーライドされない限り) 仮想エージェントの既定のリクエスト タイプを利用して、Jira Service Management で課題を自動的に作成します。
新しい会話フローを作成する方法
- 会話フローを編集または作成するインテントを選択し、[フロー] を選択します。
- 会話フローを作成するためにステップを追加、編集、または削除するには、次の操作を実行します。
- 新しいステップを追加するには、ステップを挿入したい場所で [追加] () を選択し、使用するステップ タイプを選択して、右側に表示されるパネルで詳細を編集します。ステップ タイプに関する詳細、または仮想エージェントの効果的なメッセージの書き方に関する詳細をご確認ください。
- ステップを編集するには、編集したいステップを選択してから、右側に表示されるパネルで編集します。
- ステップを削除するには、削除したいステップを選択してから、右側に表示されるパネルの下部で [ステップの削除] を選択します。複数のブランチに分かれたステップを削除する場合は、左側のブランチだけが保持されます。
上級者向けのヒント: 仮想エージェントの効果的なメッセージを作成する
会話フローでのメッセージが適切であれば、仮想エージェントとのやり取りについて顧客満足度は大きく異なります。ヘルプを必要とするユーザーに最高のエクスペリエンスを提供するには、次のような方法があります。
- メッセージを短くします。カスタマーは急いでいる場合、挨拶が長すぎたり、不必要な詳細を追加しすぎたりすると、不満を感じることがあります。カスタマーが絶対に知っておく必要のある内容のみを含めます。
- 思いやりを持ち、親しみやすく、中立的に。多くの場合、カスタマーがチャンネルに問い合わせる理由は、緊急なこと、デリケートなこと、潜在的に苦痛なことにサポートが必要だからであり、仮想エージェントとのやり取りを楽しむ余裕はありません。また、カスタマーは何かうまくいかないことがあり、怒ったりイライラしたりしていることもあります。すべてが万全であるかのように話しかける仮想エージェントは、カスタマーの気分や状況を悪化させる可能性があります。
- 明確で役に立つ選択肢を提供する: これは当たり前のことのように思えるかもしれませんが、選択肢の提示ステップを追加する際は、カスタマーが必要とする可能性のあるオプションをできるだけ多く含めるようにします。多くの場合は、「その他」という選択肢 (その後に詳細を確認する質問を行う) や、リクエストを登録する選択肢 (その後すぐにエスカレーションの標準フローを開始する) を用意することも有用です。この 2 つの選択肢を追加することで、カスタマーは提示された選択肢に含まれていないものが必要であることや、仮想エージェントを経由せずに人間のエージェントにサポートを求めていることを示すことができます。
インテントを作成して、その会話フローの構築を完了すると、テスト チャンネルでインテントが自動的に有効になります。リクエスト チャンネルでカスタマー向けに有効化する前に、テスト チャンネルでインテントをテストすることをおすすめします。
Atlassian Intelligence による回答を設定する
ナレッジ ベースをすでに保有している場合、Atlassian Intelligence による回答の設定は簡単です。利用する前に実行する必要のある簡単な手順がいくつかあります。
セルフサービス型ナレッジ ベースをつなげる
まず、Confluence または Jira Service Management のネイティブなナレッジ ベースによって、ナレッジ ベースがプロジェクトにリンクしていることを確認する必要があります。Jira Service Management から直接ナレッジ ベースを構築したり、Confluence にある既存の FAQ やドキュメントを統合したりできます。
上級者向けのヒント: ナレッジ ベースの権限設定を再確認する
リンクされたナレッジ ベース スペースは、[表示できるユーザー] の下の [すべてのログイン済みユーザー] に設定する必要があります。
Jira Service Management の Atlassian Intelligence を有効にする
Atlassian Intelligence による回答などの高度な AI 機能を活用するには、組織管理者が admin.atlassian.com で各アトラシアン製品の Atlassian Intelligence をオンにする必要があります。組織管理者は有効にする製品を選択して、利用規約に同意します。
仮想エージェントで Atlassian Intelligence による回答を有効にする
Jira Service Management で Atlassian Intelligence を有効にし、ナレッジ ベースの準備が整ったら、仮想エージェントの設定で AI による回答を有効にします。
- 左側のナビゲーションから、[プロジェクト設定] > [仮想エージェント] の順に選択します。
- [設定] > [基本設定] の順に選択します (まだ選択されていない場合)。
- [Atlassian Intelligence による回答] の横にあるトグルをオンにしてから、[有効化] を選択します。
-
[設定] の [リクエスト チャンネル] に移動します。
-
有効にするリクエスト チャンネルの横にある [AI による回答] のトグルをオンにしてから、[有効化] を選択します。
ステップ 3: 仮想エージェントをテストして起動する
仮想エージェントを設定し、実際に開始する準備が整ったら、構築したインテントやフローなどのパフォーマンスと価値を把握するために、簡単なテストを行い、測定できる目標をいくつか設定することをお勧めします。
仮想エージェントを試してみる
以前に作成したテスト チャンネルを使用して、仮想エージェントをテストできます。生成したインテント フローは、既定では仮想エージェントで稼働します。テストで収集したフィードバックをもとに会話フローの改良やトレーニング フレーズのアップデートを必ず行い、再度テストを実施した後に、顧客向けにインテントを有効化します。
プロのヒント: 会話フローのテストに関するベスト プラクティス
- できるだけ多くのユーザーにテストしてもらい、フィードバックを収集します。
- 利用可能なブランチをすべて使って試します。
- 急いでいる、次のプレゼンテーションについてストレスを感じている、難しい個人的な事情があるなど、さまざまな状況にいることを想像しながらテストしてもらうようにします。
- 「エッジケース」(異常な内容または非常に具体的な問題や要求) をテストして、何が起きるか確認します。
- トレーニング フレーズを更新する必要があるかどうかを確認するために、できる限りいろいろな方法でサポートを求めます。
仮想エージェントを有効化する
リクエスト チャンネルの仮想エージェントをオンまたはオフにする方法は次のとおりです。
- 左側のナビゲーションから、[プロジェクト設定] > [仮想エージェント] > [設定] の順に選択します。
- ページの上部にある [リクエスト チャンネル] を選択します。
- 仮想エージェントをオンまたはオフにするチャンネルの横にあるトグルを使用します。
ヒント: 特定のインテントを有効化または無効化できます
インテントのステータスは次の 2 つのうちのいずれかです。
- テスト – インテントはテスト チャンネルでは有効化されていますが、カスタマー向けのリクエスト チャンネルでは有効化されていません。
- ライブ – インテントはカスタマー向けのリクエスト チャンネルとテスト チャンネルの両方で有効化されています。
新しいインテントを作成すると、そのステータスは既定で [テスト] に設定されます。そのインテントを顧客向けに有効化する準備ができたら、ステータスを [ライブ] に変更できます。
リクエスト チャンネルの仮想エージェントをオンにすると、稼働ステータスに設定されたすべてのインテントが即座にそのチャンネルで機能し始めます。リクエスト チャンネルで特定のインテントを有効化または無効化する方法をご確認ください。
メーター
仮想エージェントが稼働したら、定期的にパフォーマンスをチェックし、インテント フローと AI の回答を最適化することが重要です。仮想エージェントが直接追跡する主な指標は 3 つあり、仮想エージェント設定の [インテント] パネルで確認できます。
1. 解決率
仮想エージェントとの会話のうち、人との対話なしに解決された割合。
2. 一致率
何らかのインテントに一致した会話の割合。これらは解決するか、またはさらなるサポートのためにエージェントに引き渡せます。
3. 顧客満足度 (CSAT)
顧客と仮想エージェントとのやり取りに関する 5 段階評価。
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