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。

ボリュームの要因を確認—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：

トピックエクスプローラーはProアドオンが必要で、米国、EU、AU地域のワークスペースで利用可能です。
トピックエクスプローラー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」。
トピックエクスプローラーは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、トピックも一時停止します。
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：今後はトピックキュレーションでAIトピックをビジネス用語や報告構造に合わせて調整可能です。トピックやサブトピックの名前変更、統合、移動ができます。トピックエクスプローラーページ右上のトピック管理からアクセス可能です。トピックキュレーション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（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

トピックが初めてワークスペースで有効化されると、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。90日以上トピックを有効にしている顧客は、初期期間よりも古いデータも含まれます。

サブトピックは過去の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補助のためだけです。

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は会話の全文（顧客メッセージとチームメイトの返信、マクロや保存済み返信も含む）を分析し、次の2段階を実行します。

バックフィル：過去90日の会話からサブトピックを特定・整理し、会話を遡って1つ以上のトピックやサブトピックに割り当てます。
推論：毎日、最近クローズされたtickets/casesをレビューし、関連トピックに割り当てます。
重要：トピック割り当て時にAIは会話全文を分析します。チームメイトの返信、マクロ、保存済み返信がトピック割り当てに影響する可能性があります。標準応答で特定トピックやキーワードを含む場合、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成するため、システムは特定の条件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（例：顧客とFinまたはチームメイト）が必要です。
各会話は最大3つの重要な質問に要約され、パターン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すると、多数の会話があってもトピックが表示されない場合があります。

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設計されています。

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。
会話の中には、あまりに異なる、低品質（スパムなど）、基準を満たさないためにトピックに割り当てられないものもあります。

ヒント：AIトピックをカスタマイズして、定義や会話への適用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

大きなトピックに多数のサブトピックや会話が含まれる一方で、小さなトピックは少数のサブトピックや会話しか含まれ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ますが、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トピックを使い、ボリュームの要因を理解し、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を表示するには、Fin AI Agent > Analyze > Topics Explorerに移動します。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、より濃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、時間経過における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、使用する指標を選びます:

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。クリックするとツリーマップとリッジラインチャートがサブトピック別に表示されます。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。

会話ビューからは、会話をすばやくクリックして問題を特定し、CX Scoreで解決状況を把握できます。また、inboxで会話を開き、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場合は、Trendsが毎週トピックを自動スキャンし、ボリューム、解決率、CX Scoreの大きな変化と明確な説明を表示します。詳しくはTrendsを使ってサポートデータの変化を見つける方法をご覧ください。

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優先順位付けに役立ちます。

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トピック/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、次に広範なトピックにまとめられます。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付かないのですか？

一部の会話は以下の場合、どのトピックにも表示されないことがあります:

テーマが多様すぎるか、単一テーマのボリュームが不足している場合。
既存のトピックと大きく異なる場合。
低品質（例：スパム）の場合。

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・絞り込み可能です。

AIトピック/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、他は関連トピック生成にもっと多くの会話が必要な場合があります。
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/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問題の出現に応じて新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、最新のサポートトレンドを正確に反映します。

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：濃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、会話を整理します。キーワードを調整しながら関連会話を捕捉します。
Fin Attributes：Finがトピック、感情、その他の基準で会話を分類可能にします（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？

トピックを生成するには、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が初めて有効になっ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）いる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トリガーされます。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が空なのですか？

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。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要因を確認する