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Einstein ケース分類の有効化

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。

  • ケース分類を実装する。
  • ケース分類の項目予測設定を調整する。
  • ケース分類のおすすめをサポートエージェントが表示できるようにする。

ケース分類の設定

Einstein ケース分類は Trailhead Playground で使用できません。ですから、ここではシステム管理者が設定する手順を一緒に見ていきます。

ケース分類の設定は簡単ですが、学習モデルを作成するためのデータの準備に多少時間のかかることがあります。Ryan De Lyon がクローズケースデータの調整を終えたため、Maria は Ursa Major Solar のケース分類の設定に取りかかることができます。Maria が実行する主な手順は、次のとおりです。

ケース分類の実装の 8 つの主な手順を示す図

  1. データ要件を確認して、データを準備します。このステップはすでに Maria と Ryan が完了しています。
  2. [設定] で [Einstein ケース分類] をオンにします。
  3. 予測するケース項目を選択し、Einstein の学習元となるクローズケースを決定して、予測モデルをカスタマイズします。
  4. モデルを作成して、Einstein がケースデータを分析できるようにします。
  5. 特定の信頼性レベルを超えた項目値を推奨する、入力する、保存するのどれを行うかを選択し、項目予測設定をカスタマイズします。
  6. 権限を割り当て、コンソールレイアウトを更新して、Einstein ケース分類に対するアクセス権をエージェントに付与します。
  7. モデルを有効にして、エージェントにおすすめが表示されるようにします。
  8. 予測パフォーマンスダッシュボードを使用してモデルを管理します。

ケース分類の有効化

  1. [設定] から、[クイック検索] ボックスに「Einstein ケース分類」と入力し、[Einstein ケース分類] を選択します。
  2. Einstein ケース分類の「Einstein を試す」バージョンを使用している場合は、[条件を確認] をクリックし、マスターサービス契約を確認して同意します。
  3. 切り替えボタンをクリックして、Einstein ケース分類を有効にします。有効になるまで数分かかることがあります。

Einstein ケース分類が有効になっている [設定] ページ

予測モデルの設定

ケース分類が有効になったら、Einstein ケース分類の学習元となるクローズケースを決定し、Einstein が予測する項目を選択します。最大 5 つの予測モデルを設定できます。

  1. Einstein ケース分類の設定ページで [使用開始] または [新規] をクリックします。

    Einstein ケース分類の [使用開始] ページ

      

  2. モデルに名前を付けて、[次へ] をクリックします。
  3. モデルで焦点を絞るケースの種別を決定します。必要に応じて、モデルの範囲をサブセット、つまりケースの区分に絞り込む条件を定義します。区分により、Einstein がどのクローズケースから学習するか、どの新規ケースで予測を取得するかが制限されます。次に、[次へ] をクリックします。

    設定フローの区分画面
    区分を使用して、モデルを特定のビジネスユニットに絞り込むことができます。たとえばレコードタイプベースの区分を使用して、1 つのモデルではエンタープライズ部門のケースの項目値を予測し、別のモデルではコンシューマ部門のケースの項目値を予測できます。Einstein はお客様が問い合わせで使用する単語を学習するため、区分によって予測に役立つコンテキストを収集できます。

  4. 特定のケースをサンプルとして使用する場合は、サンプルケースを識別する条件を定義します。Einstein は、条件を満たすケースからのみ学習します。区分を定義した場合、サンプルケースは区分から取得されます。次に、[次へ] をクリックします。

    設定フローのサンプルケースセット画面
    サンプルケースは、ベストプラクティスを反映する項目と項目値が入力されているケースを Einstein に参照させるのに役立ちます。どのような場合に区分とサンプルケースを使用するかについて理解するには、Salesforce ヘルプの「Einstein ケース分類の主要な概念」を参照してください。

  5. エージェントに予測を表示する項目を追加します。次に、[次へ] をクリックします。

    設定フローの項目選択画面
  6. 警告またはエラーメッセージが表示された場合はその指示に従い、十分なデータを確保します。

    データに関する警告を示す確認画面
    区分やサンプルケースセット、あるいはモデルの項目のクローズケースが 400 件未満の場合は、さらにデータを収集するか、検索条件を調整します。

  7. [完了] をクリックして、モデルの作成に進みます。Einstein ケース分類の設定ページに新しいモデルが表示されます。

    モデルのリストを示す設定ページ
メモ

メモ

複数のモデルを作成する場合は、リスト内のモデルを優先順にドラッグできます。ケースが複数のモデルの条件に一致したときは、優先順位が最高のモデルのおすすめのみが表示されます。

予測モデルの作成

予測モデルを設定すると、その状況が [ビルド準備完了] に変更されます。モデルの範囲によっては、ビルドに数時間以上かかることがあります。このプロセスはクラウドで実行されるため、エージェントのパフォーマンスには影響ありません。

  1. Einstein ケース分類の [設定] ページで、リスト内のモデル名をクリックします。
  2. モデルの [設定] タブをクリックします。

    モデルの詳細ページの [設定] タブ
  3. [予測する項目] セクションに、Einstein が値を予測する項目が表示されます。モデルから項目を削除するには、その項目のアクションメニューから [削除] をクリックします。項目を追加するには、[データを設定] で [編集] をクリックします。
  4. [ビルド] をクリックすると、モデルが作成されます。

Einstein ケース分類が、クローズケースの分析と、選択した項目の予測モデルの作成を開始します。後から項目を追加する場合は、モデルを編集し、項目を追加してから再作成します。モデルを作成し終えたら、各項目の予測設定をカスタマイズし、続いてモデルを有効にしてサービスコンソールにおすすめが表示されるようにします。

項目予測設定の定義

モデルを作成したら、許容できる予測の自動化の程度を決定します。少なくとも、Einstein ではモデルの各項目の上位 3 つの項目値を推奨します。Einstein で最適な項目値を選択または自動的に保存することも、オプションごとにパーセントベースの予測信頼性しきい値を設定こともできます。

項目の予測設定はモデルが有効かどうかに関係なく、いつでも更新できます。 

  1. モデルの [設定] タブの [予測を設定] で [編集] をクリックして項目を選択します。

    モデルの詳細ページの [確認] ボタン
  2. 最適な値がすでに選択されている項目を Einstein で表示できるようにするには、[最適な値を選択] をオンにします。値の横に [最良] の表示ラベルが表示され、エージェントが値を確認して保存する必要があります。次に、スライダをドラッグして予測信頼性しきい値を選択します。この値は、最適な値を選択するために必要な最小信頼性レベルです。予測の信頼性レベルは、項目値の最適なおすすめが正しいものである確率を表します。

    [最適な値を選択] 設定と予測信頼性グラフ
  3. エージェントによる確認なしで Einstein が項目を更新し保存できるようにするには、[値を自動化] をオンにします。次に、スライダをドラッグして項目を自動更新するための予測信頼性しきい値を選択します。ケースの更新は自動アクションであるため、この信頼性しきい値は [最適な値を選択] のしきい値より高くする必要があります。

    [値を自動化] 設定と予測信頼性グラフ
  4. 変更内容を保存します。これらの変更はすぐ反映され、項目リストに予測設定が表示されます。

    各項目の予測設定を示すモデルの詳細ページ

Einstein ケース分類に対するアクセス権のエージェントへの付与

エージェントが Einstein ケース分類の項目予測を表示して操作できるようにするには、「Einstein ケース分類ユーザ」権限セットを割り当てます。

  1. [設定] から、[クイック検索] ボックスに「権限セット」と入力し、[権限セット] を選択します。
  2. [Einstein ケース分類ユーザ] を選択します。この標準権限セットはすでに作成されています。
  3. [割り当ての管理] をクリックして、ユーザをこの権限セットに割り当てます。

サービスコンソールへのケース分類の追加

Einstein ケース分類のおすすめをエージェントに表示するには、[Einstein 項目のおすすめ] コンポーネントを Lightning サービスコンソールに追加します。

  1. Lightning アプリケーションビルダーで、ケース分類のおすすめを表示するケースレコードページまたはカスタムページを開きます。
  2. [Einstein 項目のおすすめ] コンポーネントをそのページにドラッグします。
  3. 種別に [ケース分類] を選択します。必要に応じて、残りの設定を更新します。[更新アクション] のレイアウトによって、コンポーネントに表示される項目が決まります。
  4. 変更内容を保存します。

    Lightning アプリケーションビルダーでコンポーネントを追加

Einstein ケース分類の有効化

Einstein で予測を開始する準備ができたら、予測モデルを有効化します。モデルの [設定] タブで、[有効化] をクリックします。Einstein により、ケースの作成直後にケースに関するおすすめが作成されます。ページの更新を必要とする場合もあります。

エージェントに表示される内容の理解

モデルが有効の場合は、エージェントがケースの [Einstein のおすすめ使用可能] をクリックしておすすめを確認できます。おすすめがある場合は項目の横に緑のドットが示され、コンポーネントの上部のテキストが [Einstein のおすすめ適用済み] に変わります。

Einstein のおすすめが適用されたコンポーネント

  • 新規ケースの選択リスト項目と参照項目については Einstein が少なくとも上位 3 つの値を推奨し、チェックボックスについては上位の値 (オンまたはオフ) を推奨します。エージェントが選択リストまたは参照項目をクリックすると、Einstein が推奨する値を確認できます。
  • 項目の [最適な値を選択] を有効にしており、予測信頼性がしきい値を上回っている場合は、Einstein が最適な値がすでに選択されている項目を表示し、その横に [最良] と表示します。
  • 項目の [値を自動化] を有効にしており、予測信頼性がしきい値を上回っている場合は、Einstein が最適な項目値を保存し、設定されているケースルーティングまたは割り当てルールをトリガします。

エージェントがおすすめを確認したうえで、[保存] をクリックし変更内容を保存します。 

メモ

メモ

項目が Einstein ケース分類によって自動更新される場合は、ケースフィードにこれらの更新が個別に表示されます。

エージェントによる Einstein ケース分類の活用状況の確認

Maria は Performance ダッシュボードで Einstein ケース分類の予測がどの程度機能しているかを確認できるため、どの状況で項目値を自動化すべきかを判断しやすくなります。

モデルの [概要] タブで項目を選択し、クローズケースのパフォーマンス情報を表示する日付範囲を選択します。

パフォーマンスグラフを示す [概要] タブ

左側のグラフは、ケースのクローズ時に上位 3 件のおすすめのいずれかが最終的な項目値として採用されている頻度を示します。右側のグラフは、ケースのクローズ時に上位のおすすめが最終的な項目値として採用されている頻度を示します。この項目に関する Einstein のおすすめを受信したケースがクローズされたときに、ダッシュボードが更新されます。

これで Ursa Major Solar が Einstein ケース分類を実装し、サポートエージェントが卓越したカスタマーエクスペリエンスの実現に多くの時間を充てられるようになりました。項目値を判断する際の人為的なミスが減少するため、ケースデータの品質が確実に向上します。Sita とそのチームは、機械学習や AI によってもたらされる会社の新たな可能性にワクワクしています。