Fin Guidance は、Fin が顧客にどう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沿い、サポート方針に合致するようにします。

Fin は言語モデルを使ってガイダンス指示に従うか判断します。最良の結果を得るには、表現の明確さと正確さが重要です。Fin Guidance を作成する際は、以下のベストプラクティスに従ってください。

Guidance 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。

よくある例は次の通りです。

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、まずどの製品を使っているかを尋ねてから回答してください。その後、回答に基づき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、かつ分かりやすく書きましょう。

❌ 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。解決方法はこちらです』）。」

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」「その時は」などの言葉で条件を定義し、明確な例を含めましょう。

❌ 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 はそれぞれ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（広すぎて焦点が定まらない）：

「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、請求問題はエージェントにエスカレーションすべきです。」

✅ 良い例（一つの目的に絞る）：

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できるようにします。例えば「挨拶」などの一般的なタイトルではなく、「VIP顧客向け挨拶」のように具体的にします。タイトルは Fin AI Agent > Train > Guidance のリストに表示され、顧客には見えません。

Fin Guidance を書く際は、Fin を三人称で表現したり、応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。Fin に直接話しかけるように、何をすべきか正確に伝えましょう。

❌ 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ている場合、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に対する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」と呼ぶべきです。

❌ 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ときは、あなたはサポートチームにエスカレーションすべきです。」

常に断片ではなく、完全な命令文を書いてください。Finはユーザーインターフェースの文脈を持たないため、どのアクションを実行すべきか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ときはエスカレーションしてください。」

ガイダンス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避けてください。これはガイダンスの信頼性を損なう可能性があります。複雑なルール1つよりも、シンプルなルールを複数作る方が良いです。

❌ 悪い例：

「誰かが返金について言及し、購入品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。」

現在有効なガイダンスを見直し、互い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つの有効なFinガイダンスルールがあるとします:

これらのガイダンスルールは直接矛盾しています。1つは特定の請求問題の解決をFinに委任し、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。常に有効なガイダンスを見直し、矛盾する行動を避けてください。

Fin Guidanceには、質問に答える際に特定の記事や情報源を使うようFinに指示できるContentカテゴリがあります。設定するには、Fin AI Agent > Train > GuidanceでContent guidance rule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」といったルールを設定でき、Finが最も信頼できる情報源から回答を引き出せます。

各ガイダンスは独立して機能します。あるガイダンス（例：Guidance A）が会話中に使われた後、別のガイダンス（例：Guidance B）を直接起動することはできません。Finは会話の各時点で各ガイダンスルールを個別に評価し、必要に応じてすべての関連ガイダンスを適用します。ガイダンス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。

基本的なガイダンスの作成に慣れたら、より高度な技術を使ってFinの動作を微調整できます。

Finが重要な指示に従うように、大文字を使って強調できます。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場合、正確なフレーズを指定するか、伝えたい内容のトーンをガイドしてAIに自然な表現を任せるかの2つの方法があります。

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に伝えたい情報を伝え、具体的な言い回しは任せます。

例えば：

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るために、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は顧客の問題が解決したかを確認するための文脈に沿ったフィードバック質問を生成します。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「その回答で質問は解決しましたか？」などの質問をしますが、会話の文脈によって異なります。

ガイダンスの指示文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の回答長設定では、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の回答長設定を使用し、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の回答長設定はグローバルに適用され、特定の対象に絞ることはできませんが、ガイダンスは対象別に設定可能です。

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してくる顧客がいる場合、メッセージに厳しい1000文字制限があるため、それらのチャネルを対象としたオーディエンス向けに明確な文字数制限をコミュニケーションスタイルガイダンスに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どうかを決める場合、通常はオーディエンスターゲティング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、該当しないガイダンスは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に応答でユーザー属性の実際の値を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。

以下は、インスピレーションやワークスペース向けに適応できるFin Guidanceの例です。

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メインのGuidanceタブとは別の専用ページで管理されます。Fin AI Agent > Train > Escalationでエスカレーションルール（データ駆動条件）とエスカレーションガイダンス（自然言語指示）を設定してください。詳細はManage Fin AI Agent's escalation guidance and rulesをご覧ください。

ガイダンスの目的と現在の限界を知ることが重要です。