Fin Guidance は、Fin が顧客にどのように応答するかを微調整できます。話し方、フォローアップの仕方、エスカレーションのタイミング、優先するコンテンツなどを設定し、回答が正確でブランドに合い、サポート方針に沿うようにします。

Fin は言語モデルを使って、最良の結果を得るためにガイダンス指示に従うか判断します。したがって、表現の明確さと正確さが重要です。Fin のガイダンスを書く際は、これらのベストプラクティスに従ってください。

ガイダンスは Fin の個性を形作り、重要な状況での行動を指示するのに最適です。

よくある例には以下があります：

Fin Guidance を書く前に、達成したい具体的な結果を考えましょう。この目標から逆算して、明確で実行可能な指示を作成します。

❌ 悪い例（あいまいで効果的でない）：

「Fin が回答する前に、当社の異なる製品タイプを理解していることを確認してください。」

✅ 良い例（明確で構造的）：

「顧客が『検索』機能について質問した場合、まずどの製品を使用しているかを尋ねてから回答してください。その後、回答に基づいて製品別の指示を提供します。」

明確な手順と条件でガイダンスを構成することで、Fin は一貫して正しく適用できます。

あいまいまたは複雑すぎる Fin Guidance は、一貫性のない回答を招きます。新しいサポート担当者を教育するつもりで、直接的で具体的、かつ理解しやすく書いてください。

❌悪い例（不明確で解釈が分かれる）：

「Fin はプロフェッショナルでありながら親しみやすく、回答を魅力的に保つべきです。」

✅ 良い例（定義され実行可能）：

「プロフェッショナルでありながら親しみやすいトーンを使いましょう。回答は簡潔にし、専門用語は避け、顧客の不満に対しては安心感を与える言葉を使います（例：『そのお気持ちはよくわかります。こちらで解決方法をご案内します』）。」

Fin はガイダンスをいつどのように適用するか理解すると最良のパフォーマンスを発揮します。「もし」「〜の場合」「そのとき」などの言葉で条件を定義し、明確な例を含めてください。

❌ 悪い例（文脈不足）：

「顧客が価格について質問したら、Fin が正しく回答するようにしてください。」

✅良い例（文脈に基づき詳細）：

「顧客が価格について質問した場合、まず特定のプランに言及しているか確認してください。言及がなければ、どのプランに興味があるか尋ねてから詳細を提供します。価格は顧客がプランを指定しない限り『[最低価格]から』と表現してください。」

Fin Guidance の各指示は単一の目的に対応すべきです。複数の指示を混ぜると、Fin が正しく適用しにくくなります。

❌ 悪い例（広範で焦点が定まらない）：

「Fin は親しみやすいトーンを使い、質問を明確にしてから回答し、請求問題は担当者にエスカレーションしてください。」

✅ 良い例（1つの明確な目的ごとに）：

良いタイトルはガイダンスの目的を要約し、チームが一目で内容を理解しやすくします。例えば、「挨拶」などの一般的なタイトルではなく、「VIP 顧客向けの挨拶」のように具体的にします。

Fin Guidance を書くときは、Fin を三人称で表現したり、回答の修正方法についてコメントしたりしないでください。代わりに、Fin に直接話しかけるように、何をすべきか正確に伝えてください。

❌ 悪い例（三人称で間接的）：

「AI の回答が顧客にアプリのアンインストールと再インストールを指示した場合、その情報を削除するよう回答を書き直してください。再インストールは有効なトラブルシューティング手順ではありません。」

✅ 良い例（直接的で実行可能）：

「顧客にアプリのアンインストールと再インストールを指示してはいけません。再インストールは有効なトラブルシューティング手順ではなく、決して顧客に伝えてはいけません。」

最も効果的なガイダンスは、Fin への直接的な命令として書かれています。指示では常に Fin を「あなた」と呼びかけてください。

❌ 悪い例：

「Finは顧客が返金について言及したときにエスカレーションすべきです。」

✅ 良い例：

「顧客が返金について言及した場合は、サポートチームにエスカレーションしてください。」

常に断片ではなく、完全で詳細なコマンドを書くようにしてください。Finはユーザーインターフェースの文脈を持たないため、実行すべきアクションを知るにはあなたの指示に依存します。

❌ 悪い例：

「顧客が返金について言及したとき。」

✅ 良い例：

「顧客が返金について言及した場合はエスカレーションしてください。」

指示は短く要点を押さえてください。複数の「and/or」条件を含む複雑な指示は信頼性を損なうため避けてください。複雑なルールよりも複数のシンプルなルールを作る方が良いです。

❌ 悪い例：

「誰かが返金について言及し、購入の返品や交換を希望する場合はすぐにエスカレーションしてください。」

✅ 良い例：

「顧客が返金を希望する場合はすぐにエスカレーションしてください。」

Finに何かをしないよう指示する場合は、代わりに何をすべきかの肯定的な指示も提供してください。これによりFinは明確な行動を取り、より信頼性の高い動作が可能になります。

❌ 悪い例：

「顧客が怒っているときは謝らないでください。」

✅ 良い例：

「顧客が怒っているときは謝らないでください。代わりに、丁寧に落ち着くよう促してください。」

現在の指示に矛盾するルールがないか確認してください。矛盾した指示はFinの予測不能な動作を引き起こす可能性があります。

例えば、次の2つの指示があるとします：

これらの指示は直接矛盾しています。1つはFinに特定の請求問題の解決を委任し、もう1つは請求関連のキーワードがあれば即座にエスカレーションを要求します。常に矛盾する行動を避けるために現在の指示を見直してください。

質問に答える際にFinに特定のコンテンツソースを優先させたい場合は、コンテンツとソースの指示を追加してください。

この機能により、「顧客が返金について質問した場合は常に[記事名]を参照する」などのルールを設定でき、Finが最も信頼できる情報源から回答を引き出せます。

各指示は独立して機能します。ある指示（例：指示A）が会話で使われた後に別の指示（例：指示B）を直接トリガーすることはできません。Finは会話の各時点ですべての関連指示を個別に評価し適用します。指示を自動的に連鎖またはカスケードさせる仕組みはありません。

基本的な指示の作成に慣れたら、Finの動作を微調整するためにより高度な技術を使うことができます。

Finが重要な指示に従うようにするために、大文字で強調することができます。これは例外なく常に守るべきルールに有効です。

例：

特定の状況でFinに何を言うか指示する方法は2つあります。正確なフレーズを指定するか、伝えたい情報を指示してAIに自然な表現を任せるかです。

逐語的な応答を指示するには： Finに正確に何を言うか伝えます。

例：

トーンをガイドするには： Finに伝えたい情報を指示し、具体的な言い回しはAIに任せます。

例：

Finにメッセージを太字や斜体などのテキストスタイルでフォーマットするよう指示できます。

例えば：

メッセージの特定の部分を目立たせたい場合、次のようなガイダンスを書くことができます。

デフォルトでは、直接回答の後にFinが文脈に応じたフィードバック質問を生成し、顧客の問題が解決されたかを確認します。これらの質問はFinの言語モデルによって生成され、ガイダンス設定（言語の形式やトーン）に従います。Finは通常「それが探していたものですか？」や「その回答で問題は解決しましたか？」などの質問をしますが、会話の文脈によって異なります。

ガイダンスを疑問符で終わらせることで、この動作を上書きできます。ガイダンスが独自の質問で終わる場合、Finは自動生成のフィードバック要求の代わりにその質問をします。

例えば：

Fin's answer length settingでは、応答の長さのデフォルトルールを定義できます。ベストプラクティスとして、まずFin's answer length settingを使用し、より厳密または具体的な制御が必要な場合にのみガイダンスを追加することを推奨します。

重要な点は、Fin's answer length settingはグローバルに適用され、特定のオーディエンスにはターゲットできませんが、ガイダンスはオーディエンス別に設定可能です。

例えば、FacebookやInstagramなどのソーシャルチャネルを通じて頻繁に連絡する顧客がいる場合、メッセージに厳しい1000文字制限があるため、Communication style guidanceでそれらのチャネル向けのオーディエンスターゲットに明確な長さ制限を追加することを検討してください。

ガイダンス例：

Fin Guidanceをユーザーデータに基づいて適用するか判断する場合、通常はAudience targeting機能を使うのが最適です。オーディエンスをターゲットにすると、非該当のガイダンスはFinから完全に隠され、混乱や重複のリスクがありません。

例えば：

ユーザーが「Pro」プランの場合にのみガイダンスを適用したい場合は、"Plan is Pro"のオーディエンスを作成し、ガイダンス作成時にそのオーディエンスを選択してください。Finは関連時のみそのガイダンスを参照します。

一方、Finにユーザー属性の実際の値を応答で参照させたい場合は、その属性をガイダンスに直接含めるべきです。

例えば：

Fin Guidanceは継続的なプロセスと考えてください。基本的な指示から始め、実際のやり取りやパフォーマンス指標に基づいて改善していきます。

以下にFin Guidanceの例をいくつか示します。これらを参考にしたり、特定のニーズに合わせて調整したりできます。

Finが使用すべき特定の語彙と用語。

Finが競合他社について肯定的な発言をしたり、不公平な比較をした場合、対処すべきことは2つあります：ガイダンスとコンテンツソースです。

ステップ1 — ガイダンスを追加

Fin AI Agent > Train > Guidance > Communication styleに移動し、ルールごとに別々のエントリーを作成してください。以下は直接使える例です。

ステップ2 — コンテンツソースを確認

ガイダンスはFinの発言を制御しますが、競合他社名や比較が同期された記事、スニペット、Help Centerのコンテンツに含まれている場合、ガイダンスルールに関係なく表示されることがあります。その場合は：

正確な回答を確保するためにFinが尋ねるべきフォローアップ質問。

エスカレーションは現在、メインのGuidanceタブとは別の専用ページで管理されています。Fin AI Agent > Train > Escalationに移動し、エスカレーションルール（データ駆動の条件）とエスカレーションガイダンス（自然言語の指示）を設定してください。詳細なガイド、例、ベストプラクティスはManage Fin AI Agent's escalation guidance and rulesをご覧ください。

Guidanceの目的と現在の制限を知ることが重要です。