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顧客からの問い合わせに対応するにあたって、すばやく的確で個人に特化した対応が求められます。これらの顧客からの要望に応えるために、生成AI(生成的人工知能、ジェネレーティブAI)機能を利用して顧客サポート対応を行う企業や組織が増えています。生成AIとは、学習したデータをもとに新しいデータを作成することができるAI機能です。利用者の質問や依頼の内容を理解し、回答として文章や画像などデータを出力します。従来のAI機能とは異なり、詳細なルールや条件などの設定を行う必要はありません。
今日、生成AI機能はさまざまな業種や組織で利用されています。たとえば、オンラインストア(ECサイト)ではチャットによる顧客サポートの自動化に、銀行では不正利用の検出や個人向けの商品/サービスの提案に生成AI機能が利用されています。また、IT企業においては、サービスのトラブルシューティングで利用されたり、利用者向けのポータル機能に組み込まれたりしています。生成AI機能を利用することで、業種や組織にかかわらず、顧客サポートにおいてすばやく的確で個人に特化した対応を提供することができます。このページでは、Ziaの生成AI機能の概要や利用方法について説明します。
Zia(ジア)は、Zohoが提供するAIアシスタント機能です。異常値や傾向の予測、顧客の感情分析、解決方法の提案など、Ziaの機能を通じてさまざまな情報を確認することができます。Ziaを利用することで、担当者は問い合わせ業務を円滑に進めることが可能です。問い合わせの解決時間を短縮し、顧客満足度の向上につなげることができます。
Ziaの生成AI機能には、Zoho独自の生成AIモデルが使用されています。Zohoでは、以下の事柄を担保する目的で独自の生成AIモデルの作成、開発を行うことにしました。
前提条件:Ziaの生成AI機能を通じて返信を出力するには、部門で案内ボットを設定する必要があります。
昨今の科学技術の発展に伴い、顧客サポート対応の進め方、サポート担当者の働き方、サポート窓口に対する利用者の考え方も大きく変わりました。数年前まで、利用者の問い合わせに対してサポート担当者からのメールの返信が数日かかったり、サポート窓口の回線が混み合ったりすることは珍しくありませんでした。しかし近年では、ナレッジベースやヘルプ記事を参考に自身で問題の解決方法を検索する人が増えています。これを機に、サポート窓口に対する利用者の考え方が変わりました。サポート窓口に頼る人は少なくなり、サポート窓口への問い合わせやよくある質問の件数は著しく減少しました。利用者は、自身で情報を収集し問題を解決できるようになりました。
利用者による自己解決の傾向においては、生成AIによる影響も少なくありません。たとえば、チャットボットでは、AIモデルや学習データをもとに利用者の質問を理解し、設定や条件に応じて回答を出力することができます。利用者は、質問/依頼した内容に対する回答をすぐに確認することが可能です。
利用者による自己解決をさらに促すにあたって、生成AIによる機能を活用することで、理想的なアシスタント機能を提供することができます。生成AI機能では、自然言語処理(NLP)、機械学習モデル、利用者とのやりとりをもとに学習が繰り返し行われます。利用者の課題や疑問を理解し、それに対する答えを出力できます。また、問い合わせの文面から顧客の感情を分析し、感情に適した返信を出力することも可能です。
Ziaの生成AI機能は、Zohoが提供する独自の生成AIモデルによる問い合わせ対応のアシスタント機能です。大規模言語モデル(LLM)による学習に基づき、問い合わせの返信の生成、顧客の感情分析、問い合わせの要約、質問に対する回答の生成などを行います。主なメリットは以下のとおりです。
問い合わせに対する返信をすばやく出力できます。たとえば、顧客が商品を誤って購入してしまい、返金に関する問い合わせを行ったとします。この場合、担当者はZiaの生成AI機能を通じて問い合わせの内容を分析し、問い合わせに対する返信の下書きを作成することが可能です。また、返金ポリシーに関するナレッジベースの記事のリンクが提示されます。問い合わせに対する担当者の返信時間を短縮するのに役立ちます。
顧客からの問い合わせに対応するにあたって、顧客の感情やトーンを把握することはとても重要です。Ziaの生成AI機能では、問い合わせから顧客の感情やトーンを分析できます。Ziaの生成AI機能によって識別された感情をもとに、担当者は返信を作成する際に文章のトーン(例:フォーマル、カジュアル)を選択することが可能です。たとえば、返金を希望する顧客の問い合わせから否定的な感情が検出された場合、返信が丁寧で簡潔なトーンになるように指定することができます。顧客の感情に応じて適切に対応することで、顧客満足度の向上につなげることが可能です。
問い合わせの対応に複数の部門の担当者が携わる場合、それぞれの部門の担当者が問い合わせの内容をすべて確認するのには時間がかかります。Ziaの生成AI機能では、メールやチャットの内容を要約できます。担当者は、時間をかけずに問い合わせの内容を確認することが可能です。問い合わせにすばやく返信できます。
Ziaの生成AIによる返信アシスタント機能では、顧客からの問い合わせに対する返信の下書きが生成されるだけでなく、問い合わせに関連するナレッジベースの記事のリンクも提案されます。たとえば、家電製品の特定のエラー表示に関する問い合わせに対応する際に、該当のエラーのトラブルシューティングに関するナレッジベースの記事のリンクが提案されます。関連記事を追加することで、よりわかりやすい返信を作成できます。
Ziaの生成AI機能では、サポート担当者が質問を入力すると、ナレッジベースの記事をもとに回答が生成されます。また、質問に関連するナレッジベースの記事がない場合、記事がない旨のメッセージが表示されます。ナレッジベースの管理者は、不足している記事を確認し、ナレッジベースを更新することができます。定期的ナレッジベースの記事を確認したり、古い記事を編集したりするのに役立ちます。ナレッジベースの記事を適切に管理することで、生成AIの返信アシスタント機能によって生成される回答内容の正確性を高めることができます。ナレッジベースの記事に関する推奨事項については、こちらをご参照ください。
Zoho Deskは、EUの定める一般データ保護規則(GDPR)のガイドラインに準拠しています。GDPRで定められているデータ処理者に該当するZoho Deskでは、データ主体の同意を得ずにデータを記録、処理することはありません。Zoho Deskを通じて顧客サポート業務を行うデータ管理者は、Zoho DeskのGDPRの設定を管理できます。データ処理の停止、データの削除申請、データへのAPIによるアクセスの制限など、さまざまな内容を設定することが可能です。Zoho DeskのGDPRへの対応に関する詳細については、こちらをご参照ください。
Ziaの生成AIは、個人情報の保護を重視した機能です。データ保護のための厳格な規則やガイドラインに準拠しています。Ziaの生成AI機能では、ナレッジベースの記事のみをもとに情報が生成されます。問い合わせの本文に記載されている個人情報は、AIモデルの学習には利用されません。返信の生成時には、問い合わせの本文の分析と、関連するナレッジベースの記事の確認が行われます。関連するナレッジベースの記事がない場合、記事を追加するようにZiaの生成AIによって提案されます。
Zoho Deskでは、以下のいずれかの生成AIモデルを利用できます。
ChatGPT:設定に応じて、ナレッジベースの記事やインターネット上での公開情報をもとに返信が出力されます。ChatGPT連携を設定する前に、データの処理方法についてOpenAIの利用規約を確認することをお勧めします。
Ziaの生成AI:ナレッジベースの記事のみをもとに返信が出力されます。ChatGPTに比べて、データの安全性の高いモデルです。データのセキュリティ保護に注力したい場合や、組織で管理しているデータのみをもとに返信を生成したい場合は、Ziaの生成AIの利用をお勧めします。
機能
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Ziaの生成AI
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ChatGPT
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APIキー
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必要ありません。
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OpenAIのAPIキーが必要です。
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返信の生成
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返信の生成には、ナレッジベースの記事の情報のみが使用されます。
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設定に応じて、ナレッジベースの記事やインターネット上での公開情報が使用されます。
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データのプライバシーとセキュリティ
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データの処理は、すべてZohoのサーバー内で行われます。
返信の生成やAIモデルの学習を行うにあたって、顧客の情報や問い合わせの内容などのデータは使用されません。ナレッジベースの記事のみが学習されます。 |
返信を生成するにあたって、ZohoのサーバーからChatGPTにデータが転送されます。これらのデータは、AIモデルの学習には使用されません。データの処理は、OpenAIのデータセンターで行われます。
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費用
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エンタープライズプランのユーザーは無料で利用できます。
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APIトークンの使用量に応じて、従量制の料金が発生します。
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留意事項
Ziaの生成AI機能の有効化/設定手順はとても簡単です。有効化/設定の主な手順は、以下のとおりです。
メモ:
案内ボットに関する詳細については、こちらをご参照ください。
Ziaの生成AI機能を有効にするには
Ziaの生成AIを有効した後、問い合わせの詳細ページでZiaの生成AIの情報を確認できるようになります。確認できる内容は、以下のとおりです。
Ziaの生成AIによって顧客からの問い合わせの内容が要約され、メッセージ内で分析された顧客の感情が表示されます。担当者は、顧客の要件をひと目で把握できます。対応にかかる時間や手間を省くことが可能です。また、顧客の感情に応じて適切に対応することで、顧客満足度の向上につなげることができます。
たとえば、家電製品を販売する組織において、顧客から製品の不具合に関する問い合わせを受信したとします。Ziaの生成AI機能を利用すると、問い合わせをもとに、製品の不具合や顧客の要望の要約が自動で生成されます。担当者は、問い合わせに記載されている主な問題や不満な点などをひと目で確認することができます。問題を解決するためにすばやく対応を行うことが可能です。
顧客からの問い合わせに対して、組織のナレッジベースの記事をもとに生成された返信が表示されます。組織の顧客サポート業務のポリシーや規定に沿って、顧客への返信をすばやく行うことができます。以下のいずれかの状態に応じて、Ziaの生成AIによって処理が行われます。
たとえば、家電製品を販売する組織において、顧客から特定の製品の機能に関する問い合わせを受信したとします。関連記事がある場合、該当するナレッジベースの記事をもとに、Ziaの生成AIによって問い合わせに対する返信が生成されます。関連記事がない場合は、該当の問い合わせに関する記事をナレッジベースに追加するように促すメッセージが表示されます。
Ziaの生成AI機能では、Ziaに直接質問して回答を出力することができます。特定のナレッジベースの記事の情報を確認したい場合に役立ちます。
たとえば、研修サービスを販売する組織において、顧客から特定の研修に関する問い合わせを受信したとします。この問い合わせに対して、関連する別の研修の情報も返信に記載したいとします。担当者は、Ziaに対して関連する研修に関する質問を行うことで、ナレッジベースの記事をもとに関連する研修の情報を確認できます。関連するナレッジベースの記事がない場合は、該当の問い合わせに関する記事をナレッジベースに追加するように促すメッセージが表示されます。
また、要件に合わせて返信の文字数を調整することもできます。
問い合わせの詳細ページでZiaの生成AI機能にアクセスするには
必要に応じて、Ziaの生成AIを無効にできます。一度無効にした後に、あらためて有効にすることも可能です。
Ziaの生成AI機能を無効にするには