Agentforce サービスアシスタントを知る
学習の目的
この単元を完了すると、次のことができるようになります。
- Agentforce サービスアシスタントとは何か、そしてそれがカスタマーサービスをどのように変革するのかを説明する。
- サービスアシスタントが CRM データをどのように使用して、会社のポリシーやプラクティスに沿ったパーソナライズされたサービスプランを作成するかを説明する。
- サービスアシスタントが、サービス担当者の効率と顧客満足度をどのように向上させるかを説明する。
始める前に
このモジュールを始める前に、次の推奨コンテンツを完了することを検討してください。
サービス効率は新たな時代へ
カスタマーサービスにスピードが求められる世界では、ケース処理時間を短縮し、顧客満足度を高めるための適切なツールの有無が大きな違いを生みます。そのツールこそが Agentforce サービスアシスタントです。Agentforce for Service ファミリーの一員であるサービスアシスタントは、Lightning コンポーネントとして提供される支援エージェントです。ケースレコードページ上に直接配置され、ボタンをクリックするだけでサービス担当者を支援します。
サービスアシスタントは、サービス担当者がケース解決に迅速に着手できるよう設計されています。簡潔なケースサマリーと、業務をより簡単かつ効率的に進めるためのステップバイステップの解決ガイダンスを提供します。
サービスアシスタントがサービス組織をどのように変革できるのか、詳しく見てみましょう。
Agentforce サービスアシスタントを知る
次のような状況を想像してください。あなたはサービス担当者として、あるケースの対応を開始します。フィードは非常に長く、ケースの種別によっては、解決するためにさまざまなナレッジ記事や社内リソースを詳しく調べる必要があります。大量の社内リソースを読むことに時間をかけず、できるだけ早く問題の核心に迫る必要があります。そこで登場するのが Agentforce サービスアシスタントです。
ケースレコードページ上の Lightning コンポーネントとして、ケースレコードページを開くと、サービスアシスタントが自動的にケースサマリーと解決手順のプレビューセットを生成します (1)。これによって、ケースの内容を把握するために時間を費やすことなく、すぐに解決に取り掛かることができます。
サマリーは便利ですが、サービスアシスタントが提供するのはそれだけではありません。ワンクリックで、ケースの解決方法を示す完全なステップバイステップの手順を受け取ることができます (2)。
さらに、ケースに新しい情報が追加された場合は、サービスプランを再生成できます (3)。これにより、サービス担当者は常に最新の情報が反映されたサービスプランを利用できます。サービス担当者がこのコンポーネントをどのように使用するかの詳細については、「サービスアシスタントの使用」を参照してください。
便利でしょう? ケース解決プロセスが完全に合理化され、サービス担当者はより効率的に業務を行えます。ですが、「これらの手順は本当に自社のケースに適しているのだろうか? 一般的な AI によって生成された手順ではないのか?」と疑問に思うかもしれません。
いいえ、そんなことはありません。まさにこの状況でこそ、Salesforce Platform を基盤とするサービスアシスタントが威力を発揮し、組織の効率を大きく向上させるのです。
サービスアシスタントは、ケース、ナレッジ記事、そしてAgentforce のトピックと指示に含まれる、各社に固有のデータに基づいて動作します。これらのデータセットこそが、各サービスプランを組織のポリシーや基準に完全に適合させるための重要な要素です。
サービスアシスタントは、データソースの情報に基づいて応答します (これはグラウンディングとも呼ばれます)。従来のチャットボットのように、固定ルールや繰り返しタスクを設定する必要はありません。それらはすべて、データが担います。そのため、ほとんど設定やメンテナンスを行うことなく、優れたカスタマーエクスペリエンスを提供し、ケースをより迅速に処理できます。
誤解のないように言うと、サービスアシスタントは完全に自律型、または会話型のエージェントではありません。サービス担当者向けに構築された、非常に役立つ支援エージェントです。Lightning Web コンポーネントとして提供され、生成 AI を使用してケース解決のための手順を提案します。チャット機能や会話機能はなく、データに基づいたシンプルで AI 駆動の支援のみを提供します。
サービスアシスタントの基本を理解したところで、この動画で実際の動作をご覧ください。
主な機能と仕組み
では、データとサービスアシスタントがどのように連携して、企業に最適なサービスプランを生成するのかを詳しく見ていきましょう。
ケースフィードの分析と要約
サービス担当者がケースを開くと、サービスアシスタントがすぐに動作を開始します。すでに学んだとおり、ケースをスキャンして内容を要約し、問題を迅速に把握できるよう支援します。複数のケースに同時に対応している場合には、これは特に大きな時間短縮につながります。サービス担当者は、必要な対応内容をすばやく把握できるため、より早く作業を開始できます。
トピックの割り当て
サービス担当者が [Draft Plan (プランのドラフトを作成)] をクリックすると、サービスアシスタントがステップバイステップのサービスプランを作成し、すぐにケース解決に取り掛かれるように支援します。そのために、サービスアシスタントはケースフィードをスキャンし、最も関連性の高い Agentforce トピックを割り当てます (1)。次に、手順の各ステップが的確な内容になるように、関連する指示とアクションを選択します (2)。
「Agentforce のトピック、アクション、指示」とは何を意味しているのか、疑問に思うかもしれません。サービスアシスタントを設定する際に、自社のサービスポリシーやプラクティスに合わせて、トピック、アクション、指示を構築します。トピック全般の詳細については、「Agentforce の基本」を参照してください。サービスアシスタントのトピックの詳細については、「トピックを使用したサービスアシスタントのグラウンディング」を参照してください。
メモ: サービスアシスタントでは Agentforce のアクションは必須ではありません。アクションとは、ケースの作成、メールの送信、レコードの更新など、AI エージェントが顧客のために実行する特定のタスクです。サービスアシスタントは、顧客やサービス担当者に代わって直接的なアクションを実行することはありません。サービスプラン内のすべてのステップと、それらの手順に必要なアクションは、サービス担当者が直接実行します。アクションを追加した場合でも、それらは追加のグラウンディングとしてのみ使用され、指示として扱われます。
対象資格基準
ケースの要約とトピックの割り当てに関しては、これらの機能は、ケースが特定の対象資格基準を満たした場合にのみ有効になります。これは、ビジネスにとって本当に重要なケースに対してサービスプランが作成されるようにするための、一連の要件です。たとえば、メールで受信したケースや、特定のキューに割り当てられたケースにのみ、サービスプランを利用したい場合があります。
ケースへの対応を迅速に開始できるように、[Check Service Plan Eligibility Criteria (サービスプラン対象資格を確認)] というフローテンプレートが用意されています。必要に応じて、自動起動フローを使用して独自の基準を作成することもできます。この動画で、対象資格基準の詳細と、それがサービスプラン生成とどのように関連しているかをご覧ください。
データのグラウンディングとプラン生成
トピックやアクションに加えて、サービスアシスタントはサービス AI グラウンディングと Agentforce データライブラリを使用して、ケースデータやナレッジ記事を分析します。ナレッジ向けの高度なグラウンディングツールである Agentforce データライブラリを使用すると、すべてのナレッジ記事や、アップロードした任意のドキュメントにインデックスを付けることができます。これにより、サービスアシスタントは、各サービスプランを自社のプラクティスに完全に合わせて調整するために必要な、さらに多くの情報にアクセスできます。サービスアシスタントで Agentforce データライブラリを使用する方法の詳細については、「Knowledge を使用したサービスアシスタントのグラウンディング」を参照してください。
これで終わりです。これで、サービス担当者は信頼できるサービスプランを利用できるようになりました。そして、優れた効率性を活かし、業務パフォーマンスを大幅に改善できます。
サービスアシスタントとデータ
信頼性の観点から、データをどのように安全かつ非公開に保っているのかを説明します。
質問 |
回答 |
|---|---|
サービスアシスタントはどのデータにアクセスしますか? |
サービスアシスタントは次のデータを利用します。
これらのすべてのデータソースへのアクセスはカスタマイズ可能です。以下で詳細を学んでください。 |
サービスアシスタントはどのようにデータにアクセスするのですか? |
複数の Agentforce 機能を通して、ケースデータ、ナレッジ記事、Agentforce トピックへのアクセスをサービスアシスタントに付与します。
これらのグラウンディング機能の詳細については、「サービスアシスタントのグラウンディングソース」を参照してください。現時点では、ケースフィードはサービスアシスタントのグラウンディングソースではありませんので注意してください。 |
サービスアシスタントはデータを保持しますか? |
決してありません。サービスアシスタントは Salesforce の信頼という価値を遵守しており、Einstein Trust Layer によってデータは非公開かつ安全に保護されます。Trust Layer は、組織のセキュリティ基準に合わせて設定および構成できます。詳細については、「Einstein Trust Layer モジュール」を参照してください。 |
サービスアシスタントを使用するメリット
サービスアシスタントは、サービス組織を根本的に変革する可能性を秘めています。では、サービスアシスタントが運用をどのように革新し、チームを新たな高みへ引き上げるのかを確認してみましょう。
利点 |
詳細 |
|---|---|
サービス担当者の生産性を改善 |
サービスアシスタントは、サービス担当者によるケース解決をより簡単かつ効率的にします。ケースを自動的に要約し、解決手順を提案するため、担当者はケースの詳細確認や会社のポリシーの検索に費やす時間を減らせます。その結果、すぐに問題解決に着手でき、組織全体のケース処理時間を大幅に短縮できます。 |
精度と信頼性を最適化 |
サービスアシスタントはデータを基盤として動作するため、提案される各手順は正確であるだけでなく、自社のポリシーに基づいています。これにより、エラーのリスクが大幅に低減され、一貫した高品質なサービスが保証されます。言うなればワークフローに品質管理のエキスパートが組み込まれているようなもので、サービス担当者と顧客の双方が常に正しい情報を受け取れます。 |
顧客満足を改善 |
より迅速かつ正確なケース解決は、顧客満足度を高めるだけでなく、ロイヤルティの醸成にもつながります。顧客がタイムリーで効果的な解決策を受け取れると、満足度が高まり、継続利用につながりやすくなるからです。サービスアシスタントは、その約束を常に実現するための秘密兵器です。 |
まとめ
この単元では、Agentforce サービスアシスタントが、サービスチームの業務の進め方をどのように変革するかを学びました。リアルタイムのケースサマリーと、専門的に提案された解決手順によって、サービス担当者はより効率的かつ効果的に業務を行えます。大量のケース対応でも、複雑な顧客課題への対応でも、サービスアシスタントは AI 駆動の心強い味方です。サービス担当者と顧客の双方が、常に迅速で正確かつパーソナライズされたサポートを受けられるようにします。
サービスアシスタントについてさらに学び、実際に体験したいのであれば、 「Agentforce サービスアシスタント」モジュールを受講してください。