※本ブログはオリジナル翻訳版です。正確な内容については原文(Intercom 公式ブログ：https://www.intercom.com/blog/videos/meet-fin-2-ai-agent-keynote/)を参照ください※

Fin2は、これまでのどのAIエージェントも超え、平均51％の解決率と99.9％の精度を実現しています。また、AIが最前線のサポート業務を担うことで、私たちはより価値ある業務に集中できる環境が整いつつあります。

尚、ここに至るまでには、生成AIの進化や、Fin V1の開発を通じて得た貴重な顧客フィードバックが重要な役割を果たしています。

この記事では、Fin2が単なるAIチャットボットではなく、人間とAIのギャップを埋める次世代のソリューションとして新たな価値を提供するということを、新機能の紹介や、実際の顧客データとともにお伝えします。

尚、上記のリンクでは、Fin2の発表キーノート(※英語)をご確認いただけます。製品トランスクリプトを確認されたい場合はそのままスクロールしてご確認ください。

現在、AIへの期待や関心がますます高まっています。しかしその中で、何が現実に可能であるかを見極めるのは難しいと感じている方も多いのではないでしょうか。市場には、解決率80％といったインパクトのある数値を掲げるAI製品もありますが、その数値が一部のケースから得られたものであったり、長期間にわたって行われた試行を合算した結果であることも少なくありません。 私たちの製品Fin 2は、そのような選別された結果ではなく、実際にFinを使用しているすべてのお客様のデータから導き出された『リアルな』数値をもとにしています。尚、特定のケースに限らず、全顧客の成果を対象としていますので、Fin 2が本当に信頼でき、効果的であることをこの記事を通じてご理解いただけると思います。

また、私たちにとってもFin 2の成果は非常に意義深く、今後の業界変革において大きな役割を果たすものと考えています。さらに、顧客サービス業界にとって、今がまさに重要な転換期であるとも感じています。そんな中、実際にFin 2を導入して革新的な成果を上げているお客様もいらっしゃいます。そのため、もし現在Intercomの導入を検討している方がいらっしゃれば、実際の効果やユースケースを確認されてみるのも良いかもしれません。

そして最後に、私たち自身もいつか『顧客サービス業界に良い変革をもたらした』と振り返る日が必ず訪れると信じています。

これは誇張されているように聞こえるかもしれませんが、私たちのデータによるとFin2は平均51%の解決率を誇る市場で最も優秀なツールとして評価できます。この51%は、全顧客を対象とした平均値であり、何週間または、何か月と費やして達成した数値ではありません。つまり、導入当初より得られた数値であり、この数値はとても革命的と言えます。

Finにはお客様から寄せられた質問の半数以上を正確に回答し、問題を解決することができる力があります。これは業界全体の在り方を変えることでしょう。さらに、私たちはFinの正確性の向上と、非常に低い誤認対応率実現にむけて日々取り組んでいます。尚、満足度平均51%という数値であっても、お客様の中には満足度86％前後と80％後半の数値と大幅に上回るケースも多くあります。そして、Finが80％の質問に対応できるようになれば、サポートチームはより多様な業務に専念することも可能になるのです。

もちろん、解決率がすべてではありませんが、Fin2は最前線でサポート業務全体を行うことができる強力な機能を完備しています。そのため実際にFin2ですべてのフロントラインのサポートを賄っているお客様もおり、結果としてチームはこれまでできなかった新業務に取り組めるようになったというケースもあります。

このことからもわかるように、これは新世代AIエージェントだからこそ可能になったことといえるでしょう。

次の項目では、私たちがこの分野で長年培ってきた経験と、その歩みをご紹介します。

2018年、私たちは最初の顧客サービス向けボット「Custom Bots(カスタムボット)」をリリースしました。

カスタムボットは決定論的(特定の条件やルールに基づいて、常に同じ結果が得られる仕組み)で、ルールベースの意思決定ツリーと定型対応でのみ動作するものでした。これは、設定をしっかりすればうまく機能するものではありましたが、多くの作業やリソース、人的コストがかかりました。多くの顧客サービスチームは、時間やリソースに限りがあるため、十分に対応することができず、カスタムボットは「チャットボット」ならぬ「残念なボット」となってしまうケースもありました。

この結果により、ボットはあまり良い評価を受けられない風潮となってしまいました。また、この風潮の一原因は私たちかもしません。しかし、私たちはより良いものを目指して改良に改良を重ねていくことにしたのです。

約10年にわたり機械学習チームを編成し、2020年には新しいタイプの製品である「Resolution Bot(解決ボット)」をリリースしました。解決ボットは、カスタムボットと異なる仕組みで動作し、質問を受けると機械学習により最適な回答を導き出すというものでした。一部顧客はこのボットに多くの投資を行い、優れた成果を得たケースもありましたが、依然として回答データベースの作成や、そのデータを機械学習により参照させ、最適な回答を導き出すという手動での設定は多く、欠かせないものでした。

2022年まで私たちは解決ボットの改良に取り組み、データキュレーション設定をより簡単にする方法を模索していました。しかしあることがきっかけでその状況が一変したのです。

その「あること」とはChatGPTの登場です。この登場により私たちはまさに「技術の転換点」を目の当たりにしたのです。そして一度進んだらもう引き返せない、新しい技術の道を踏み出した瞬間でもありました。

技術は常に前進し続け、これがすべてを変革のための「キー」と確信しました。同時にこれは、大規模言語モデル(LLM)時代の幕開けであり、LLMがカスタマーサポートのキュレーション問題を解決させた瞬間でもありました。そして、リアルタイムで回答を生成できるということは全く新しいアプローチを可能にすることを指し、これは私たちの業界を変革させるきっかけとなったのです。

そして私たちIntercomは、この登場とともに即座に戦略とロードマップの再構成を行い、これまでとは全く異なる未来へと成長できることを理解しました。顧客サービス担当者が行っていることとLLMが行えることには非常に多くの類似点があったからです。

AIがフロントラインサポートの多くを担うことは、人間のサポートチームはより多くの業務に取り組んだり、新しい業務に取り組んだり、または顧客との時間をより充実させることが可能にしました。さらに多くの顧客は、「時間と気持ち」の共有を求めており、この変革により、私たちのサポートチームがそれを提供できる体制を整えることができるようになりつつあるのです。根本的な変革が業界全体の変化を引き起こす――まさに私たちは、その瞬間を目の当たりにしているのです。

私たちが最初のAI機能をリリースしたのはそれから１か月以内、そして４か月以内にはFinのベータ版をリリースしました。それから18か月、Finは世界初のLLM搭載顧客サービスボットとなりました。

Finはカスタムボットや解決ボットとは全く異なります。それは、ルール、ツリー構造、設定も不要で、コンテンツを与えるだけですぐにリアルタイムで回答を生成するからです。

Finのパフォーマンスは私たちの予想を超えるものでした。V1の段階で、導入当初から23％という解決率を私たちは達成しており、顧客からの質問の1/4に回答できているということになり、これは非常に高い数値といえます。しかし、複雑な質問やトラブルシューティングを必要とするケースにはまだ対応ができなかったり誤った回答を出してしまうケースもあるなど問題もありました。

そして私たちにとってこの結果は、決して容認できるものではありませんでした。人間であれば、誰でも間違いを犯しますが、Finにはできるだけ正確な回答のみを提供することが求められるため、Finの性能向上には莫大な投資を私たちは行い、18か月間とう長期間ずっと改善を行ってきました。

また、この間の作業は大規模なものであり、尚且つ非常に技術力を必要としました。実際に、この期間中120以上ものA/Bテストを実施し、複雑な質問になればなるほど誤認識率

も高く、誤った回答が増加することがわかりました。

そのため、これら120ものテストでは解決率が向上する一方で、 誤認応答率も増加することも多々ありました。そしてFinは、より多くの質問に正確に回答できるようになりましたが、私たちは誤回答の増加を容認することはなく、誤認応答率をできるだけ減少させる必要がありました。

私たちは一つの目標に向かい徹底的に取り組みました。それは、可能な限り質問に正確に回答し、間違いを最小限に抑えるボットを提供することです。現在の平均解決率51％という数値は、私たちの成果を表しています。そして。Finが稼働して最初の数日や数週間で、ユーザーの大半がこの51％という解決率を達成しています。また、多くのユーザーは、70～80％台の解決率をも記録しています。尚、この内容については後程紹介します。

これは実際の数値です。無論、全顧客ベースに基づいたもので、選択的データではありません。つまりこれが私たちの『リアルな数値』ということです。そしてこうした数値が業界を変革させていき、一度これほどの数値を達成すると、元には戻れないことを指しています。

同時に、多くのフィードバックもお客様よりいただきました。Finユーザーが増えるごとに、その分だけ多くのフィードバックがわたしたちに寄せられました。そこから学んだのは、解決率だけが重要なわけではなく、製品には多様な機能が求められているということです。さらに、Finの実力を特定の状況でテストし、実際の効果を確かめる手段が必要であることや、Finが内部・外部のさまざまなコンテンツ、PDFやWikiといった異なる形式の情報も扱える柔軟性を持つことが求められているということもわかりました。

しかしながらナレッジの投入は、Finの管理を難しくさせるためナレッジの管理方法の模索、また、Finが実際に機能しているのかを確認するレポートやダッシュボード、更には様々なチャネルへの対応を可能にすることが重要且つ必要なことになりました。

そのため、まずは、FinをWhatsAppやSNS、SMSそして最近ではメールにも対応できるように尽力しました。そのため、Finはチャットと同様にメールでも効果を感じられるつくりとなっており、これは重要なポイントになります。

なぜなら、多くの人がAIや顧客サービスと聞くとチャットを思い浮かべるものの、チャットだけがAIが顧客サービスでカバーするわけではないからです。もちろん、チャットは最も一般的で強力なチャネルですが、Finはメールでも対応を可能にするのです。つまり、AIやFinは単なるチャットボットに留まらない真のオムニチャネル対応をここで実現させているのです。実際、Finを使ってチケット対応を行っているお客様もいらっしゃり、Finがチャットを超えた幅広い技術対応力を持つことが証明されています。

私たちは他社に先駆けて行動することで、大きなリードを築くことができました。また、Finの解決率や豊富な機能への投資にも注力してきました。尚、この話を皆さんにお伝えするのは、市場にさまざまな話題や大きな数字が溢れているからであり、ここでの数値は『リアルな数値』です。繰り返しますが、これは選択的データではなく、実際の事実そのものの数値です。誇張は一切なくこれが私たちの真実の数字ということを信じてください。

ちなみに、私たちは競合より1年先を行っています。そのため、最近初期バージョンをリリースした企業が平均51％の解決率に到達するには相当な時間がかかると見越しています。なぜなら、これは困難かつ技術的な挑戦を伴う道のりだからです。

そして私たちがその挑戦を乗り越え、真に優れた製品を作り上げたことは私たちが誇ることであり、現在も、最速ペースで製品進化に尽力しています。

では、どうやってこの業界を変えるような数値の達成は成されたのでしょうか。

その理由は、私たちが構築したAIエンジンに理由があります。詳細のすべてを話すことはできませんが、ここでは、簡単な内容のみを紹介したいと思います。

まず、Finが行うフェーズは、「クエリの精査」になります。多くの顧客サービスの質問には、「どうしたらいいのかわからない」「壊れていると思う」など、曖昧な表現が含まれています。そこでFinはその曖昧な表現を明確化させ、問題の本質を理解することで適切な回答を導き出す確率を向上させています。

そして私たちは、クエリの精査と同時に、顧客サービス向けに調整したRAGシステムを構築しています。ここで重要なのは、Finが推測回答は避け、できるだけ正確な回答をおこなうことを目指しているということです。さらに、解答の制度と安全性の確認のためにFinには「精度・安全性チェック」のフェーズがあります。これは、Finが提供しようとしている回答が正しいものなのか、より良い回答があるかを検証し、顧客に精度の高い回答を迅速に提供できるようにしています。尚、この処理はミリ秒単位で行われるため、顧客は待たされることなく即座に回答を得ることができます。

さらにシステムには2つの重要な要素があります。1つは、システム全体の効率を向上させる『エンジンの最適化』です。もう1つは『安全・セキュリティシステム』で、Finが法規制やデータの安全性、第三者データの利用に厳密に準拠していることを確保します。これにより、Finが不適切な発言をしたり、外部にデータを共有したりしないよう、十分な配慮を重ねて仕組みを整備しています。

そして本日、AIエンジンに関するもう一つの重要な発表があります。それは、アンソロピックのAIであるクロードがFinの主なエンジンとなったということです。

アンソロピックは、驚くべきLLMモデルのクロードを開発した素晴らしい企業です。私たちはすべてのモデルに対して多くのテストを施行しており、新モデル登場の度に各プロバイダーのモデルを試しています。そこで私たちは、何百万もの会話を通じて最適なモデルを見極めましたが、その中でこのクロードが最も優れていると結論付けました。

クロードのパフォーマンスは最も優れており、本日は正式にFinは、現在クロード上で稼働していることを皆さんにお伝えしたいと思います。

さらに、アンソロピック社も顧客サービスにIntercomの利用を行っており、そのことを大変うれしく思います。そして世界最高のAI企業の一つが自社の顧客サービスにFinを利用していることは、私たちに持っても大きな励みであり、また同時に、Finは本物の機能する製品であるということの証明につながります。

このチャートは、この場でぜひお伝えしたい最重要の情報かもしれません。

なぜなら、このデータを目にしたとき、私の話に裏付けが得られたと感じたからです。繰り返しになりますが、これは全顧客を対象とした解決率の分布図です。

チャートの左右には先ほどお話しした大きな数値が示されていますが、中央に全体の分布が表示されています。これは、Finを利用しているすべてのお客様が実際に得ている解決率で、すべての顧客データが含まれています。選別したデータではなく、ありのままの数値です。このチャートをご覧いただくことで、これらの数値が業界全体に大きな影響を与えることがご理解いただけると思います。

また、多くの顧客がFinとAIによって20％～60％、あるいはそれ以上の解決率を得ていることで、サービスのあり方やチームの働き方も大きく変わってきます。さらに、これがFinの現在の技術レベルでの最悪のケースである点も重要です。ここから技術は常に前進していきます。

つまり、この数値は今後さらに向上し、分布チャートも左から右へとシフトしていくでしょう。現在20～30％の解決率を持つお客様は40～50％に、40～50％のお客様は60～70％に達することが期待されます。こうしてFinの性能が今後も向上していくことを、ぜひ心に留めておいてください。

もちろん、「Intercomの社員だから、こう言うのも当然だ」と思われるかもしれません。でも、百聞は一見に如かずで、ぜひ実際にFinを使っているお客様の声をご覧ください。

Finを導入した企業の多くから「これは本当に三方良しのソリューションだ」という声が届いています。

まず、Finのおかげで顧客は待ち時間なくサポートを受けられるため、満足度が向上しています。また、サポート担当者は単純作業から解放され、より意味のある仕事に集中できるようになりました。顧客とじっくり向き合う時間が増え、新しいプロジェクトにも取り組める環境が整ったとの声も多く聞かれています。

さらにリーダーにとっても、Finは大きなメリットをもたらします。サポート規模を拡大する際にも、人員を増やす必要がなくなったのです。カスタマーサポート業務では、人材補充が途切れないケースも多いですが、FinがFAQ対応や反復作業を引き受けてくれることで、チームは新しいチャレンジに時間を費やせるようになりました。ナレッジ管理やシステム設計といった意義ある業務に取り組む機会が増えたという声も届いています。

最後に、運用リーダーもコスト効率の面でFinの恩恵を感じています。限られたコストで高い成果を上げられることは、非常に大きなメリットです。

以上のことから、Finは顧客・担当者・リーダーにとってメリットのある「三方良し」のソリューションであることがわかります。

私たちは日々、多くの顧客フィードバックをいただいています。その中で、特に最近寄せられるご意見には2つのテーマが目立ちます。

1つ目は「顧客体験の質の重要性」です。「Finが本当に優れた顧客体験を提供できているのか、まだ確信が持てない」という声が少なくありません。過去に質の低いボットが存在していたこともあり、体験の質に対する不安が残っているのは当然といえるでしょう。私たちのサポートチームはトレーニングを重ねた結果、素晴らしい顧客体験を提供していますが、Finも同様のことができるのか？AIは人と同等の体験を提供できるのか？この点は、皆さまからの重要なフィードバックの1つです。

2つ目のテーマは「AIはブラックボックスである」という点です。AIの仕組みが見えにくく、チームのように監督・指導ができるのかという不安があるようです。「Finをどう指導すればよいのか」「AIをチームのように管理し、共に働けるのか」といった声もよく聞かれます。こうした不安に対して、Fin2が解決策を提供します。これらは私たちが取り組んできた課題であり、Fin2は人間品質のサービスを実現する初のAIエージェントとして開発されました。

つまり、Fin2はチームと同じように監視、訓練、指導が可能です。それが、Fin2の仕組みであり、私たちが目指してきた姿なのです。

Fin2の新機能は4つの主要なカテゴリーに分類されています。そして、それぞれがカスタマーサポート担当者が提供するような高品質な顧客体験の要素を含んでおり、優れた担当者が行うような対応をAIで実現しようと設計されています。

Fin2がこれら4つのカテゴリーでどのように機能しているかをより詳しく見ていきましょう。

Finは学習を通じて知識を増やし、それによって解決できる質問の範囲も広がります。すべての情報源をFinに接続でき、誰でも簡単に使えるよう設計されています。コードや技術的な知識は不要で、専門知識がなくても簡単に扱える仕様です。

また、情報源の接続は非常にシンプルで、アップロードシステムの改善により、新しいコンテンツのアップロード速度は従来の10倍に向上しました。これにより、Finは常に最新の情報を即座に取り込むことができ、すべての知識が「ナレッジハブ」に集約されています。一元管理により、増え続けるコンテンツも常に最新の状態で維持できます。

さらに、Finには新しい回答方法が組み込まれています。従来のAIエージェントが単一の情報源から部分的な情報を引き出すだけなのに対し、Finは複数のコンテンツソースを利用して、より豊かな情報を提供します。

Finはさまざまなコンテンツソースを参照し、それぞれから必要情報を組み合わせて新しい回答を構築します。これにより、よりバランスの取れた質の高い回答が可能となるため、解決率も合わせて向上します。時には回答が少し長くなることもありますが、それでも非常に効果的なサポートの提供が可能です。

そして一度Finに情報源を接続し同期させることで、それ以降はソース更新のみでFinも自動的に最新情報を反映するようになります。つまり、トレーニングは一度で済み、その後のパフォーマンス向上にも大きく貢献することを指します。

次に重要なのが「判断力」です。その中でも特に注目の新機能が「応答トーン機能」です。これは、Intercomの長い歴史の中でも特に多くのリクエストがあった機能です。

まず、Finがみなさんの話し方と同じように話せるようになることで、サポート体験の一貫性が向上します。担当者に話し方を教えるように、Finにも同じ話し方を教えることができるのです。

この機能により、Finの口調や回答の長さを柔軟に調整し、各状況に応じた適切な判断を行えるようになっています。

以下はその例です。

同じ質問に対して、Finが2つの異なる企業向けに答えていることがわかります。左側は短くフォーマルなトーン、右側は少し長めで親しみやすいトーンを選んでおり、企業のブランドやイメージに合わせて回答のトーンを変えることが可能です。同じ内容でもトーン次第で異なる印象を与えられるのは、とても魅力的な機能ではないでしょうか。

そして次に紹介する機能もこの機能と同様に素晴らしい機能です。それは、「リアルタイム翻訳」で、私も好んで使用しています。多言語を話すお客様への対応には、従来であればその言語に対応できるスタッフが必要でしたが、Finならその手間とコストが不要です。Finは自動的に、どんな内容も顧客の言語にリアルタイム翻訳が可能です。

以下はその例です。

これは元々英語で書かれた記事であり、オリジナルは英語のみです。一方で左側はスペイン語を話す顧客に、右側は日本語を話す顧客に、Finがそれぞれの言語で回答しています。このように、英語のままのコンテンツをFinが即座に顧客の言語に変換して提供しているのです。

これにより、コンテンツのローカライズが不要になり、チームのリソースが解放されます。今までローカライズにかかっていたリソースを、他の重要な業務に充てられるようになるのです。

また、Finは単なるチャットツールではなく、真のオムニチャネルツールとしてメールなど他のチャネルでも同様に機能します。

次に紹介するのは「行動管理」機能です。これは、スタッフが企業のポリシーに沿って対応できるようにするための重要な機能です。企業ごとに返金やキャンセル、請求方法などのポリシーは異なります。したがって、これらの対応には一定のコントロールが必要になります。

例えば、返金を求められた場合の対応をスタッフに指導することが重要です。すべての返金依頼に無条件で応じてしまうと、企業として持続可能でなくなる可能性があるからです。そこで、顧客が何を求めているのか、返金依頼の背景は何かをしっかり理解し、その上で適切なサポートが提供できるようにする必要があります。Finは、こうした対応を適切に管理・コントロールすることが可能なのです。

そして最後に新機能「AIカテゴリ検出機能」を紹介します。ちなみに、Finの行動管理機能を活用する上で、まず最初のステップとしてこの設定が必要です。

この機能は、すべての会話においてAIが自動的にトピックと感情を判定する機能です。そしてこの設定は非常に簡単で、自然言語で操作できます。できるだけ多くの人が使いやすいように設計しており、Finに提供したいガイダンスをそのまま自然言語で入力するだけで、Finが自動的にその内容を学習し、将来の対応に反映してくれます。

すべての設定は当社の「Workflows」製品内で簡単に行えます。Workflowsは、コード不要でドラッグ＆ドロップ操作が可能な自動化ビルダーであり、ここでFinにルールやガイドラインを指定できます。たとえば、顧客が怒っている場合には専用チームに対応を引き継ぐ、キャンセル依頼があればキャンセル担当チームに送る、といった設定が可能です。また、機能リクエストには「Jiraにチケットを作成して」と指示したり、バグ報告があれば「GitHubにチケットを作成し、適切なチームに通知して」とFinに指示することもできます。

Workflowsでは、属性、イベント、セグメント、地域、チャネルなど、さまざまな条件に基づいて柔軟なルール設定が可能です。

この仕組みは、まさに「両方の良いとこ取り」と言えます。生成AIが登場する前の決定論的なルールベースの方法も、必ずしも悪いわけではありませんでした。効果的に機能させるには多くの時間や手動での設定が必要でしたが、それでも一定の価値がありました。ルールは時には従うべきものであり、これを活かすことで、生成AIとルールの強みを組み合わせることができるのです。

Finには、非常に具体的な指示を与えることが可能で、顧客と対話しながら問題を理解し、トラブルシューティングを進める設定も行えます。例えば、「このルールを守って」と伝えながら、「顧客と会話するときは意図をしっかり理解し、トラブルシューティングを行い、特定の条件が発生したら別のルールに従って対応して」といった指示も可能です。このように、ルールと生成AIの両方を組み合わせ、Finを人間のチームと同じ方法でトレーニングできるようになったのです。

次は「アクション」についてです。

Intercomには優れたリサーチチームがあり、彼らは「RADチーム（Research and Data Scienceの略）」と呼ばれ、その名前に誇りを持っています。このチームは顧客サービスに関する多くのリサーチを行っており、Finがより多くの質問に答えるために必要な情報や質問の傾向を把握することに貢献しています。

顧客の質問は大きく3つのカテゴリーに分類され、それぞれのカテゴリーの割合も示されています。まず「情報提供型」の質問は、すべての顧客に対して同じ回答をするものです。例えば、「イギリスに発送できますか？」や「基本プランはいくらですか？」といった質問です。Fin1では、まずこの情報提供型の質問に対する回答の精度を高め、実際の解決率を上げることに注力しました。

そしてここ6〜9ヶ月で、私たちは他のカテゴリーにも目を向け始めました。

その１つが「パーソナライズ型」の質問です。これは、「自分のフライトは遅延していますか？」のように、質問内容は共通でも、回答が顧客によって異なるものです。顧客のフライト情報に基づいたパーソナライズされた回答が必要であり、場合によっては新しいフライトの手配などアクションを起こす必要があります。

このように質問の解決にはタスクが伴うこともあり、Finが「アクション」に移る必要が出てきました。ちなみに他社のAIもアクション機能を持つと主張することがありますが、その設定には数ヶ月と多くの人手が必要になることが多いです。しかし私たちは、この設定を誰でも数分で簡単にできるようにすることを目指しています。

その最初のステップとして、お使いのビジネスに応じて、これらの一般的なサービスであるStripeやShopify、Statuspageといった共通のサービスへの接続があります。例えば、Stripeをクリックし、表示されるモデルで使用したい項目をオンにするだけで、FinがStripeのデータを取得し、Stripe内でアクションを実行できるようになります。

次に、どの機能をオンにするか、またはどのように動作させたいかを決定する際には、ワークフローを設定します。もちろん、すべての機能をオンにすることもできますが、特定の条件に応じてトリガーさせたい場合もあるでしょう。これもワークフロー内で簡単に管理できます。ワークフローはドラッグ＆ドロップで操作でき、コードも不要です。私たちは、できるだけ多くの方が簡単に使用できるように設計しています。

例えば、顧客が支払いに関する質問をしてきた場合、FinがStripeに接続し、Stripeからデータを引き出します。そして、カードの有効期限が切れていることを突き止め、これが支払い失敗の原因であると判断します。Finは「ご利用のカードは有効期限が切れていますので、別のカードをご利用ください」と伝えます。これがミリ秒単位で行われるため、通常であれば担当者がデータを確認し、Stripeにアクセスしてダッシュボードを確認する必要がある作業を、自動で迅速に処理し、チームの負担を大幅に軽減します。

Finがこのような業務を担当できるようになると、トレーニング、採用などの人間のチームがこうした情報を調べる必要はなくなります。そして、AIの方がはるかに高速対応できるため、彼らにはもっと面白いことや、より価値のある業務に集中することを可能にします。

これが「アクション」機能の強みなのです。たとえば、データソースとしてStripeを一度接続しておけば、Finが支払い問題の対応、注文内容の変更、住所変更、サブスクリプションの一時停止などをすべて自動で行うことができます。この機能は非常に強力かつ柔軟で、あらゆる業務に対応可能です。

ほとんどの企業には、独自のアクション設定が必要になるはずです。しかし、業務に応じてカスタムアクションも簡単に設定できるため、接続と設定を行い、自然言語で指示を入力するだけで、Finに必要なガイダンスを与え、適切な対応を指示することが可能になります。現在、この機能をベータ版で利用しているお客様も多く、実際に高い効果を上げています。

更に、ロイヤルティポイントの例を取り上げたいと思います。これは、顧客がロイヤルティポイントプログラムを利用している場合、「現在のポイント数はいくつか？」「次のランクまであとどれくらいか？」といった質問が多く寄せられることを想定しています。これも人間のスタッフが対応することは可能ですが、Finが自動で回答できるため、スタッフにはより価値ある業務に専念してもらうことができます。この機能は設定が非常に簡単で、非常に大きな効果を発揮します。

最後のセクションはインサイトです。皆さんが最後に気になる質問は「体験をどうやって測るのか？」「素晴らしい機能が揃っているけれど、実際に効果があるのか？」ということではないでしょうか。

実のところ、人間でもAIでも信頼は時間をかけて築かれるものです。それはつまり、新しいサポート担当者を雇った場合も、すぐにすべての質問対応を任せるのではなく、まずは教育とトレーニングを通じて信頼関係を築いていくことを指しています。

私たちはこの信頼構築を2つの方法で実現しています。まず定量的には業界標準のCSAT（顧客満足度）を使用し、定性的にはマニュアルでQA（品質保証）を行い、実際の応答の質を確認しています。

尚、CSATは一長一短のある指標であり、事実2つの大きな問題があります。

1つ目は、カバー率が非常に低いことです。CSAT調査に回答するのは平均で16％程度の顧客に過ぎません。つまり、84％の顧客が実際にどのような体験をしたのか、測定できていないのです。

2つ目は、信頼性の問題です。CSATのスコアはほとんどが1か5であり、1は明らかに不満を持つ顧客、5は回答が素晴らしかった場合ですが、5のスコアには「担当者に悪い評価をつけたくない」という心理も混在しています。つまり、CSATだけでは見えない部分が多いのです。

そこで、私たちはこれを解決するための製品を開発したのです。

すべての会話に対して解決状況、感情、正確性を100％測定できたとしたらどうでしょうか。これがいわゆる「AI生成のCSAT」になります。そしてこの製品ではすべての会話を分析し、満足度と感情を100％測定することができます。これにより、旧来のCSATに戻る必要がなくなるのです。

この機能により、従来の調査ベースのCSATとAI生成のCSATを比較し、そこからパターンを見つけ出すことが可能になります。私たちはこれが業界にとって大きな変革になると考えており、最終的にはより優れたサービスの提供につながると期待しています。そして、従来では「無言の多数派」として、体験が悪いまま気づかれずにいた多くの顧客がいたと考えていますが、この新しい製品が、その隠れた問題を発見する役割を果たすと考えています。

以上のことからもわかるように、このツールは非常に強力ですが、それだけではまだ十分とは言えません。それは、問題があることが分かっても、どのように改善するかを知る必要があるからです。そこで、次に紹介するのが「会話品質レポート」という機能になります。

この会話品質レポート機能は、改善が必要な箇所を明確にし、低パフォーマンスエリアを示してくれる機能です。これにより、すべての会話を100％カバーした上で、具体的な対策が必要な箇所を素早く特定できます。つまり、「ここにはより良いコンテンツが必要だ」「ここは追加のトレーニングが求められる」といった具体的な改善点が明らかになるのです。そして、人間のトレーニングやFinのトレーニングといった対応すべき内容が一目でわかり、AIによる強力なサポートにより、迅速かつ効率的に課題が解決できるでしょう。

また、「ホリスティックオーバービューレポート」もこの機能では提供しています。Fin2やAIエージェントは、将来的にカスタマーサービスのフロントラインで多くの質問に対応する役割を担うと予想されますが、それでも人間とAIのタッグは欠かせません。そして今後も、人間の方が適した対応が必要なケースや、人間がこのシステムを管理・運営する役割が求められます。つまりこのレポートは、カスタマーサービス全体の運用状態を包括的に把握し、サービス運営の健康状態を示す全体像を提供するのです。

まとめとして、AI生成のCSATは業界にとって革新的なツールになると私たちは確信しています。また、「会話品質レポート」機能により、AIと人間のパフォーマンスを把握し、彼らがどのように協力しているかを全体的に可視化することが可能になります。

今回の内容はボリュームがありましたので、ここで簡単におさらいをします。

まず、Fin1の成果は私たちにとっても非常に驚きのあるものでした。すべてのお客様に真の効果を届けるために、技術的な試行を重ね、限定的な成功事例に留まらないよう実力を高めてきました。そして、すべてのお客様に恩恵をもたらすことを目指しています。

その結果として、今日発表するFin2は大きな飛躍を遂げています。解決率の向上にとどまらず、AIが「ブラックボックス」ではなくなり、Finの設定やトーン、ガイダンスの調整が可能になりました。これにより、人間のサポートスタッフと同様に制御が可能になったのです。

そして最後に、私たちはFinがすべてのフロントラインサポートを担えると心から信じています。

最後の最後に、紹介する機能は他のカテゴリーには分類しきれなかった「Controlled Rollout（コントロールドロールアウト）」です。お客様からいただいた第三の大きなフィードバックは、「実際に機能するかテストしたい」というものでした。さまざまなチャンネルやセグメント、地域でのテストを求める声が多く寄せられたことから、この強力な機能を開発しました。尚、使い方も非常に簡単です。

この機能はさまざまな方法で活用されています。たとえば、対応量が急増する際にFinをオンにするケースです。カスタマーサービスチームが対応できるキャパシティを超えるほどの急なボリューム増加に見舞われることが多くあります。そこで「このチームが対応上限に達した場合、このセグメントに対してFinをオンにする」といったルールを設定することが可能です。

さらに、休暇時の対応などにも使用でき、さまざまなシチュエーションで柔軟に運用が可能です。WorkflowsとControlled Rolloutを組み合わせることで、サポート運営を自在にカスタマイズし、理想のエクスペリエンスを提供できるのです。

まずFinは、フロントラインカスタマーサービスの窓口としてぜひ活用してください。Finのコストは1件の解決あたり99セントで、これは当初から変わっていません。ちなみに、Finが実際に問題を解決したときだけ料金をいただき、解決されなければ料金は発生しません。この「成果ベース」の指標により、成果が達成された場合のみ支払う仕組みです。

この料金設定にした理由は、より多くの方にFinを体験していただきたいからです。短期的には、シート単位での課金にした方が収益が上がるかもしれませんが、私たちはFinのメリットを多くの方に実感してもらいたいと考えています。

この価格設定により、より多くのチームが解放され、より優れた顧客体験を提供できる可能性が広がると信じています。

そして現在Finをご利用の皆様には、今日ご紹介したすべての新機能を追加料金なしで提供します。もちろん、Finの価格は1件あたり99セントのままで、Finが解決できなかった場合には料金は発生しません。

また本日、プロフェッショナルサービスチームの発足をお知らせします。

Intercomはもともと簡単に使えるよう設計されていますが、AIという新しい分野ではやはりサポートが必要になることもあるでしょう。その際、この新チームがお客様がIntercomを効果的に活用できるようサポートしますので、ぜひ気軽にご相談ください。

また、「導入を決めたものの、使い方を詳しく教えてほしい」「これまでの知見を共有してほしい」といった声も多くいただいていることを念頭に、私たちがこの12か月間に学んだことを存分に活かし、皆様のお役に立てるよう支援してまいりたいと思います。

Finは、この市場で最高のパフォーマンスを誇る製品だと自負しています。私たちはその実現に向け、意図的かつ徹底的に機能を作り込んできました。その結果、Finは豊富で強力な機能を備え、すべてが実用的で現実的なものに仕上がっています。

Finを導入することで、顧客体験はより良くなり、即座で迅速なサポートが可能になります。その結果、CSAT（顧客満足度）も向上し、採用の負担も軽減され、チームがこれまで取り組みたかった新しい業務に挑戦できる環境が整います。

ぜひ、Finの使用フィードバックをお聞かせください。また、Finを実際に活用している他のお客様や、他のプレゼンテーションからも多くの実証ケースが得られますので、ぜひ確認してみてください。

最後になりますが、これまでご意見・フィードバックを寄せてくださった皆様に心から感謝申し上げます。フィードバックをくださった皆様、そしてセールス、プロダクト、エンジニア、AIチームに声を届けてくださった皆様、今後もぜひFinの改善にご協力ください。私たちは、皆様からいただいた声をオープンで誠実に反映させ、リアルな結果で応えていく所存です。

未来は「AIファースト」の時代です。世間には多くの誇張も見られますが、Finは今まさに「機能」しています。また、私たちの業界は今、目の前で大きな変革を迎えています。ですので、「あとで試してみよう」と思わず、今この機会に製品を導入し、人間のチームに新しい価値をもたらす機会をぜひ活用してください。