スウォーミングでカスタマーサービスを変革する

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。

• 階層型カスタマーサービスモデルとエージェンティックスウォーミングモデルを比較する。
  
• スウォーミングが、サービス担当者と AI エージェントのコラボレーションをどのように促進するかを説明する。
  

コラボレーションサービスへ移行する

サービスチームはこれまで以上に多くのチャネル、複雑さ、ケース量に対応しています。従来のツールは、複雑さではなく大量処理を前提に設計されており、階層型サポートモデルを採用しています。その結果、時代遅れとなり、ケース解決を遅らせ、お客様の不満を招きます。

従来の階層型サポートモデルでは、ケースはまずジェネラリスト (階層 1) が対応します。解決できない場合は、スペシャリスト (階層 2) にエスカレーションされ、さらに開発者やエンジニア (階層 3) へと引き継がれることがあります。

このモデルは構造化されている一方で、次のようなことが起こりがちです。

• 解決の遅延: お客様は引き継ぎのたびにキューで順番を待たされます。
  
• コンテキストの喪失: お客様はサービス担当者が変わるたびに同じ内容を繰り返し説明します。
  
• 知識のサイロ化: 解決策は階層 3 のエキスパートに留まり、階層 1 と共有されたり、知識ベースに蓄積されたりすることがありません。
  

Agentforce Service では、このアプローチを再構築し、エスカレーションをコラボレーションに置き換えます。サービス担当者はもはや、ケースを上位にエスカレーションしたり、お客様をたらい回しにしたりすることはありません。代わりに、サービス担当者と AI エージェントの両方を含む適切なエキスパートをケースに招集します。これをスウォーミングと呼びます。

Slack スウォーミングでケースを解決する

スウォーミングは、エキスパートチームがリアルタイムで連携して複雑な問題を解決するコラボレーション型サポートモデルです。インテリジェントスウォーミングは、個人の力ではなく、チーム全体の専門知識を優先するコラボレーション手法です。チケットを指揮系統に沿ってエスカレーションするのではなく、ケース所有者が所有権を維持したまま、エキスパートのスウォームを招集して問題を解決し、助け合います。Salesforce では、これは Slack と Agentforce Service によって実現されます。

Slack スウォーミングのしくみは次のとおりです。

1. トリガー: サービス担当者または自律型サービスエージェントが、請求の異常や技術的な障害などの複雑性が高い問題を特定します。
   
2. スウォーム: ケースを転送する代わりに、所有者はサービスコンソールから直接スウォームを開始します。
   
3. インテリジェントルーティング: オムニチャネルのロジックと Agentforce が、スキル、対応可能状況、業務量に基づいて適切なエキスパートを特定します。
   
4. コラボレーション: チームは Salesforce ケースレコードにリンクされた専用の Slack チャンネルで連携します。AI エージェントはケースを要約し、関連する記事を取得します。
   
5. 解決: 解決後、Agentforce はスウォームの会話を自動的に要約し、ケースを更新し、必要なナレッジ記事のドラフトを作成します。
   

スウォーミングは、エキスパートをケースに集め、トラブルシューティングを加速します。ケース所有者はもちろん、必要に応じてお客様もエキスパートとコミュニケーションを取りながら、問題を解決できます。

適切なエキスパートがリアルタイムで連携すると、より迅速にケースをクローズできます。

Agentforce Service を使用してスウォームする

スウォーミングは単なる機能ではありません。カスタマーサービス、コンタクトセンター、フィールドサービス、従業員サービスを含むあらゆるサービスエクスペリエンスをつなぐ、Agentforce Service スイートの中核となる要素です。チームの全員が従来の階層型サービスモデルからスウォーミングモデルへと移行し、組織全体の効率が向上します。

Slack と Agentforce Service を統合することで、次のような利点が得られます。

Slack スウォーミングを活用してチームがどのようにインシデントをより迅速に解決できるかについては、この動画をご覧ください。

新しい AI チームメンバーの紹介

Agentforce Service での最も大きな進化は、スウォーミングがもはやカスタマーサービス担当者に限定されなくなったことです。AI エージェントもスウォームのメンバーとなりました。

従来のスウォームでは、サービス担当者がドキュメントを検索したり、新しい参加者向けに問題を要約したりする必要がありました。エージェンティックスウォームでは、こうした認知的負荷を AI エージェントが担います。

• 筆記者: AI エージェントが Slack の会話を監視し、新しいエキスパートが過去の 50 件のメッセージを読むことなく即座に状況を把握できるよう、サマリーを自動生成します。
  
• 司書: サービス担当者が「太陽光インバーターのエラーコードを確認する」といった問題について議論していると、AI エージェントが知識ベースをプロアクティブに検索し、関連する記事やデータシートをチャットに直接投稿します。
  
• アシスタント: スウォームに参加しているサービス担当者は Slackbot を使用して、関連する会話の検索、類似する問題を扱った担当者の特定、関連データの表示などを行います。
  
• クローザー: スウォームで問題が解決されると、AI エージェントが解決手順を取得し、新しいナレッジ記事のドラフトを作成します。これにより、組織はあらゆるやり取りを通じてより賢くなっていきます。
  

AI と Slackbot があなたの代わりにどのようなことができるかについては、この動画をご覧ください。

Slack スウォーミングの利点

Agentforce Service を使用したスウォーミングは、サービスリーダーにとって最も重要な主要業績評価指標 (KPI) に対して測定可能な効果をもたらします。

• 迅速な解決: 階層間のキュー時間をなくすことで、平均処理時間 (AHT) と解決までの時間が大幅に短縮されます。
  
• 初回連絡での解決率の向上: フロントラインのサービス担当者が即座に専門知識にアクセスできるため、折り返し対応を行うことなく、最初のやり取りでケースをクローズできます。
  
• 従業員の定着率: サービス担当者は支えられ、権限を与えられていると感じます。問い合わせを受けるだけの存在ではなく、調整しながら解決へと導く役割を担います。
  
• プロアクティブなナレッジの成長: AI エージェントがスウォームデータを取得するため、複雑な問題の回答が知識ベースやヘルプセンターで自動的に公開され、セルフサービスによるデフレクション率が向上します。
  

次の単元では、スウォーミングの設定方法と、チームがケースでどのようにスウォームするかを確認します。

リソース

• 記事: Intelligent Swarming (インテリジェントスウォーミング)
• Trailhead: サービス向け Slack
• Trailhead: Agentforce Service の基本
• Salesforce ヘルプ: Agentforce for Slack