トピックエクスプローラーはAIを使ってサポート会話を自動的にトピックとサブトピックに分類します。顧客の質問内容、会話の状況、注力すべきポイントを表示します。

ボリュームの原因を確認—タグ付け不要：AIトピックとサブトピックは自動生成され、手動作業なしで顧客の質問内容をリアルタイムで把握できます。
チームだけでなくトピックごとにパフォーマンスを追跡：各トピックにはCXスコア、解決率、対応時間などの主要指標が含まれ、どの問題がうまく対応されているか、どこに注意が必要かがわかります。
問題が拡大する前に早期発見：ボリュームや感情の変化を時間経過で監視し、新たな問題を見つけて早めに対処します。
重要な部分に集中：高ボリュームで顧客体験が悪いトピックを特定し、効果的な改善を行います。

注意：

Topics ExplorerはPro add-onが必要で、米国、EU、AU地域のワークスペースで利用可能です。
Topics Explorerは以下の言語をサポートしておらず、名前は英語のまま表示されます：「Swahili」「Bengali」「Bosnian」「Azerbaijani」「Persian」「Sinhala」「Tamil」。
Topics ExplorerはFinが稼働している間のみ利用可能です。Finが一時停止すると、Topicsも一時停止します。
トピック生成は定期的に更新されるパイプラインに依存しているため、前提条件が満たされてもすぐにトピックが表示されない場合があります。

プロのヒント：今ではTopic CurationでAIトピックをビジネス用語や報告構造に合わせて調整できます。トピックやサブトピックの名前変更、統合、移動が可能です。Topics Explorerページ右上のManage topicsをクリックしてアクセスできます。Topic Curationについて詳しくはこちら。

AI搭載のトピックとサブトピックの理解

AIトピックは機械学習を使い、会話をトピック（広範なテーマ）とサブトピック（非常に具体的で繰り返される問題）に分類します。

AIトピックとサブトピックの発見方法

Topicsをワークスペースで初めて有効にすると、システムは過去90日間の履歴会話データを分析し、初期のトピックモデルを構築します。顧客の質問パターンを探し、類似の会話をグループ化します。

初期設定後は毎日パイプラインが稼働し、新たにクローズされた会話にトピックを割り当て続けます。Topicsを90日以上有効にしている顧客は、初期期間よりも古いデータも持ちます。

サブトピックは過去の会話から類似質問をクラスタリングして最初に発見されます。
これらのサブトピックはより広いトピックにまとめられます。
最後に、システムは各トピックとサブトピックを素早く理解できるように明確なタイトルを自動生成します。

注意：トピックとサブトピックは事前定義されたキーワードに基づいていません。製品に表示されるキーワードは各トピックの説明を助けるためだけにあります。

会話がAIトピックに割り当てられる方法

トピックとサブトピックが発見されると、AIは会話の全トランスクリプト（顧客メッセージとチームメンバーの返信、マクロや保存済み返信も含む）を分析し、2つのステップを踏みます。

バックフィル：このステップでは過去90日間の会話からサブトピックを特定・整理します。会話は遡って1つ以上の発見されたトピックやサブトピックに割り当てられます。
推論：毎日、システムは最近クローズされたtickets/casesを確認し、関連するトピックに割り当てます。
重要：トピック割り当て時にAIは会話の全トランスクリプトを分析します。チームメンバーの返信、マクロ、保存済み返信が会話のトピックに影響を与える可能性があります。標準応答で特定のトピックやキーワードが言及されている場合、トピック分類に影響することがあります。

AIトピック生成の会話基準

正確なトピックとサブトピックを作るために、システムは特定の基準を満たす会話を使用します。

会話はスパムとしてマークされていない必要があります。
会話には少なくとも2人の参加者が必要です（例：顧客とFinまたはチームメンバー）。
各会話は最大3つの重要な質問に要約され、パターンの特定とサブトピック割り当てに使われます。
意味のあるサブトピックを形成するには、少なくとも15の質問または会話が必要です。

注意：会話が多様すぎるか、単一テーマのボリュームが不足している場合、多数の会話があってもトピックが表示されないことがあります。

AIトピックとサブトピックの継続的な更新

トピック/サブトピックは適応するように構築されています：

毎日の更新で新しい会話が迅速に分類されます。
新しいトピックとサブトピックは発生に応じて追加され、既存のものは削除や変更されません。
会話があまりに異なる、低品質（スパムなど）、基準を満たさない場合は、トピックに割り当てられないことがあります。

ヒント: AIトピックをカスタマイズして、会話への適用方法をより細かく制御できます。

なぜ小さなトピックが多いのか

大きなトピックには多くのサブトピックと会話が含まれ、小さなトピックには少数のサブトピックと会話しかないことがよくあります。理由は：

一部のトピックは顧客間で頻繁に発生し、他は非常に特定的またはニッチで既存のクラスタに合わないためです。
システムは無関係なサブトピックを無理に結合して大きなトピックを作ることはせず、自然なグループ化に注力します。

注意: AIトピックとサブトピックは以下を行いません：

スパム検出
感情分析
問い合わせが情報提供か対応が必要かの判定

AI搭載のトピックとサブトピックの使い方

サポートリーダーやチームはAIトピックを使ってボリュームの原因を理解し、サポート最適化の優先順位を決められます。

トピックのトレンドを見つける

Topics Explorerを見るには、Fin AI Agent > Analyze > Topics Explorerに移動してください。ここでは、主に2つのセクションが表示されます：

左側にはトピックのツリーマップがあります：
- ボックスのサイズは、そのトピックの会話のボリュームを示します。
- ボックスの色は、選択された指標に関連しています。
- ライトモードでは、より暗い色が注意が必要な領域を示します。ダークモードでは、より明るい色が注意が必要な領域を示します。
右側には一連のリッジラインチャートがあります：これらはツリーマップの同じトピックを取り、時間経過に伴うパフォーマンスを示します。

表示するトピック数を選択し、使用する指標を選んでください：

CX Score
Fin involvement rate
Fin resolution rate
中央値処理時間
中央値初回応答時間

高ボリュームで顧客体験が悪いトピックを特定し、そこに注力しましょう。クリックすると、サブトピック別に分解されたツリーマップとラインチャートが表示されます。これにより、ボリュームと悪いCXの根本原因に対処し、最も影響力のあるサブトピックをターゲットに改善できます。

問題が拡大する前に早期に発見するため、ボリュームや主要指標の変化を時間経過で監視し、新たな問題を見つけて対処しましょう。例えば、下のチャートは「Account locked」トピックでボリュームが急増し、CX Scoreが低下していることを示しています。これはbugや予期せぬ問題で、顧客がアカウントにアクセスできない可能性を示しています。

トピックやサブトピックにカーソルを合わせると、そのトピックに含まれる内容の説明が表示されます。

会話ビューから、問題を特定するために会話をすばやくクリックし、CX Scoreで解決状況を理解できます。また、inboxで会話を開いて直接顧客に返信することも可能です。

ヒント: 手動で変化を監視したくないですか？Trendsは毎週自動的にトピックをスキャンし、ボリューム、解決率、CXスコアの大きな変動と明確な説明を表示します。詳しくはHow to use Trends to spot shifts in your support dataをご覧ください。

最適化すべき領域の特定

これらのトピックはRecommendations dashboardにも表示され、Finの欠落コンテンツ、データアクセス、アクション実行能力の改善に優先順位をつけるのに役立ちます。

ヒント: 推奨事項を毎週確認してFinのパフォーマンスを向上させましょう。

他のレポートのフィルタリング

AIのトピックやサブトピックを使って、他のIntercomレポートもフィルタリングできます。AI TopicまたはAI Subtopicのフィルターを追加して、特定のトピックで絞り込みましょう。

よくある質問

新しいAIトピックはどのように生成され、生成時に既存の会話は再分類されますか？

新しいトピックは過去90日間の履歴会話データの機械学習分析によって生成されます。サブトピックはまず類似質問のクラスタリングで特定され、次により広いトピックにグループ化されます。重要なのは、新しいトピックやサブトピックは既存のものを削除・変更せずに追加されることです。

なぜ一部の会話にトピックがないのですか？

一部の会話がトピックに表示されない理由は以下の通りです：

テーマが多様すぎるか、単一テーマのボリュームが十分でない。
既存のトピックとあまりに異なる。
低品質（例：スパム）である。

AIトピックやサブトピックを検索する方法はありますか？

はい、他のIntercomレポートをAI TopicまたはAI Subtopicでフィルタリングできます。これにより、AIが特定したトピックを使ってデータを検索・絞り込みできます。

AIトピックやサブトピックはいつから見られますか？

少なくとも1つのサポートチャネル（チャット、メール、電話）でFinを展開すると、すべての会話がFinを通過しなくてもトピック/サブトピックが表示され始めます。ワークスペースには複数の対象会話が必要です。ただし、条件を満たしてもすぐにAIトピックが表示されない場合があります。理由は以下の通りです：

トピック生成は定期的に更新されるパイプラインの一部です。会話が条件を満たせば、そのパイプラインに含まれます。
一部の顧客は30〜50会話でトピックが見え始めますが、他の顧客は関連トピック生成にもっと多くの会話が必要です。
ワークスペースが十分な対象会話を蓄積すると、パイプラインが新しいデータを処理するにつれてトピックが自動的に表示され始めます。

なぜAIトピックやサブトピックは時間とともに変わるのですか？

トピックとサブトピックは毎日更新され、新しい会話を含みます。パターンの変化や新たな問題の出現に応じて新しいトピックが追加されますが、既存のものは変更されません。これにより、現在のサポートトレンドをリアルタイムかつ正確に反映します。

Topics Explorerのツリーマップの色やサイズは何を意味しますか？

各ボックスのサイズ＝会話のボリューム。
各ボックスの色＝選択されたパフォーマンス指標の値（例：CX Score、解決率など）。
- ライトモード：暗い色は注意が必要な領域を示します。
- ダークモード：明るい色は注意が必要な領域を示します。

AIトピック/サブトピックはIntercomの他のトピックとどう違いますか？

AIトピック/サブトピック：手動タグ付けや設定なしでサポート会話を自動的にグループ化し、顧客の質問内容、問題がKPIに与える影響、解決方法を示します。
会話トピック：顧客が話すキーワードやフレーズを定義し、関連する会話を整理します。キーワードを調整しながらトピックを絞り込んだり広げたりします。
Fin Attributes：Finがトピック、感情、その他の基準で会話を分類できるようにします（トピックだけでなく）。Finの改善提案は自動生成しません。

トピックが表示され始める最低条件は何ですか？

生成されるトピックには、いくつかの条件を満たす必要があります。

期間：システムは、Topicsが初めて有効化されたときに初期トピックモデルを構築するために、過去90日間の会話を使用します。その後、日次パイプラインは無期限に実行されるため、Topics Explorerは時間の経過とともに90日を超えるデータを表示します。
会話タイプ：スパムとしてマークされておらず、参加者が2人以上（例：顧客とチームメイト/Fin）のinbound会話のみが含まれます。
最小ボリューム：意味のあるパターンを見つけるために十分な会話量が必要です。inboundのボリュームが少ない場合（例：90日間で数百件の会話のみ）、トピッククラスターを作成するには不十分かもしれません。

トピックをリセットするとどうなりますか？

トピックをリセットすると、過去90日間の会話のみを使用した新しいバックフィルが開始されます。90日より古い会話のトピック割り当ては永久に失われ、自動的に復元できません。

過去のトピックデータを保持したい場合は、現在割り当てられているトピックを維持し、代わりにTopic Curationを使用して重複を削除または統合してください。

重要：90日より古い会話に対する完全な遡及的トピック割り当ては、エンジニアリングの介入なしには不可能です。これを強制するセルフサービスツールはありません。

なぜ私のワークスペースに何千もの「migrated」会話があるのに、Topics Explorerは空なのでしょうか？

Topics Explorerはトピックモデルを構築するためにinbound会話のみを考慮します。移行または他のソースから取り込まれた会話は分析しません。たとえ何千もの過去の会話があっても、エクスプローラーは意味のあるトピックを見つけるために最近のinboundのやり取り（顧客からFinまたはチームメイトへの）を探しています。

トピックエクスプローラーを使ってボリュームの原因を確認する