Fin AI Agentは顧客の質問を自律的に解決しつつ、適切なタイミングで人間のチームメイトにエスカレーションします。エスカレーションのタイミング、Finがエスカレーションを提案するか即時に行うか、引き継ぎ時のFinの発言を制御できます。

Finのエスカレーション動作は以下により実現されています：

デフォルトのエスカレーション動作
Escalation Rules（データ駆動）
Escalation Guidance（自然言語）
Workflows（エスカレーション後のルーティングとアクション）

この記事では各方法の仕組みと設定方法を説明します。

Fin VoiceはEscalation Guidanceをサポートしますが、Escalation RulesやGuidanceトリガーに基づく値設定はサポートしません。

Finのデフォルトエスカレーション動作

初期状態で、Finは以下の主要なシナリオでエスカレーションするよう設計されています：

顧客が明確に人間と話したいと要求した場合。
Finが強いフラストレーションや怒りを検出した場合。ただし、Finはエスカレーション前に問題解決を試みることがあります。
顧客が繰り返しのループに陥っている場合。

このデフォルト動作に加えて、より正確な制御のためにEscalation RulesとEscalation Guidanceを追加できます。

注意：Escalation GuidanceとEscalation RulesはFinのデフォルト動作を上書きします。

Finがエスカレーションを提案する場合

場合によっては、Finは即時エスカレーションの代わりにエスカレーションを提案するメッセージを送信します。

提案メッセージの例：

「ご不便をおかけしていることは理解しています。人間のチームメイトと話しますか、それとも私と引き続き対応しますか？」

Finがエスカレーションを提案する条件：

方法：顧客がサポートへの連絡方法を尋ねた場合。
怒り：顧客が怒っているかフラストレーションを示している場合。Finはエスカレーションを提案する前に問題解決を試みることがあります。これは、早すぎるエスカレーションがFinの効果を下げるため意図的です。
キーワード：顧客が「agent」や「support」と言うが明確でない場合。
ループ：顧客が3回連続で同じことを繰り返す場合。
初回ターンでのエスカレーション：Finが自己紹介した直後に顧客が即時エスカレーションを試みる場合。

注意：Finは会話中に複数回エスカレーションを提案できますが、連続して2回は提案しません。直前の提案直後に再度提案がトリガーされた場合、Finはループ防止のため即時エスカレーションします。

Finが即時にエスカレーションする場合

Finは以下の場合に直接エスカレーションします：

直接の要求：顧客が明確に人間を求めた場合。
Escalation GuidanceまたはEscalation Rule：Finに明示的にエスカレーションを指示する場合。

ガイダンスはエスカレーションを明示的に防止したり、先に追加情報を求めることもできます。

エスカレーション提案が表示されない場合

エスカレーション提案がスキップされる場合：

人間のサポートが利用できない：ワークフローがチームメイト/inboxに割り当てずに終了する場合。
電話のリクエスト：電話は別のチャネルです。
前回の提案：Finがすでにエスカレーションを提案している場合。

Finのチャットでのエスカレーションの仕組み

Finのチャットでは、人間のチームメイトへのエスカレーションはテキストで行われます。Finはボタンではなく会話形式で引き継ぎを提案します。

注意：人間のルーティングターゲットが設定されていない（「bot only」モード）場合、Finはエスカレーションを提案しません。代わりに「さらにサポートを受ける」結果で会話が終了します。

チャットのクイックリプライボタン

チャットのConversational Finの応答では、標準のクイックリプライボタンは表示されません。エスカレーションはテキストのみで提案されます。

特定の状況では一部のフロー固有ボタンが表示されることがあります：

引き継ぎ前フェーズ中 — 「引き継ぎ前に追加情報を求める」が有効な場合、問題が解決したか確認するか待機を続けるオプションが表示されることがあります。
解決確認中 — 会話を終了するか続けるかのオプションが表示されることがあります。

注意：これらのボタン動作はFinが自動的に管理しており、Guidanceで制御できません。GuidanceはFinの言語モデルへのテキストレベルの指示であり、UI要素の表示や抑制はできません。

Finのメール会話でもクイックリプライボタンは利用できません。

カスタマイズ可能な内容

何を	設定場所
Finがエスカレーションを提供する場合	Fin AI Agent > Train > Escalation (Escalation Guidance)
エスカレーション後に起こること — ルーティング、メッセージ送信、フォローアップ	Workflows

エスカレーション方法

Finは、異なるユースケースに対応した2つのエスカレーション設定方法をサポートしています。

エスカレーションルール

エスカレーションルールは、会話内で定義されたデータ属性が検出されたときにチームへの引き継ぎをトリガーします。顧客や会話自体に関する構造化データがある場合に最適です。

例えば、以下の場合に自動的に会話をエスカレーションするルールを設定できます：

検出されたFin属性「Sentiment」の値が「Negative」の場合。
検出されたFin属性「Issue Type」の値が「Bug」の場合。
会話データに一定の金額を超える注文合計が含まれている場合。
「VIP_customer」のようなカスタムデータ属性がtrueの場合。

注意：「Sentiment」や「Topic」などのFin属性は、Train > Attributesで表示および管理できます。

ヒント：Data connectorsを使用していて、APIのレスポンスステータスコード（例：402の支払いエラーや403の禁止レスポンス）に基づいてエスカレーションしたい場合、HTTPステータスコードで直接分岐することはできません。代わりに、APIのJSONレスポンスペイロードにstatusフィールドを含め、Conversation Data Attribute（CDA）として保存してください。そのCDAをエスカレーションルールの条件として参照し、自動的に人間のエージェントへの引き継ぎをトリガーできます。

エスカレーションルールを作成するには：

Train > Escalationsに移動します。
Escalation Rulesの下の+ Newをクリックし、エスカレーションのトリガーとなる条件を追加します。これらの条件はUsers、Company、またはその他の会話データに基づくことができます。
Audienceのドロップダウンをクリックし、このルールが適用される対象を選択します（例：「VIP customers」や「EU audience」）。デフォルトでは「Everyone」が選択されています。
Channelsのドロップダウンをクリックし、このルールが適用されるチャネルを選択します。
条件を設定したら、SaveとEnableをクリックします。

エスカレーションガイダンス

エスカレーションガイダンスは、構造化データがなくても、顧客の意図や行動に基づいてFinがいつどのようにエスカレーションすべきかを説明できます。

ガイダンスはFinに以下を指示できます：

すぐにエスカレーションする。
エスカレーションの代わりにエスカレーションを提案する。
エスカレーション前にフォローアップの質問をする。
エスカレーションを完全に回避する。

エスカレーションガイダンスを作成するには

Train > Escalationsに移動します。
Escalation Guidanceの下の+ Newをクリックし、自然言語で特定のシナリオにおけるFinのエスカレーション動作を微調整します。
ドロップダウンメニューからAudienceを選択し、このガイダンスが適用される対象を定義します（例：「VIP customers」）。デフォルトでは「Everyone」が選択されており、すべての顧客にガイダンスが適用されます。
ガイダンスを書き終えたら、SaveとEnableをクリックします。

エスカレーションガイダンスが適用されると：

適用されたガイダンスはFinの返信プロンプトに送信されます。
Finの応答は、なぜエスカレーションするのか、またはしないのかを説明できます。
適用されるガイダンスは1つだけです。

ヒント：明確で効果的なguidanceを書くためのアドバイスは、Fin Guidance best practicesの記事をご覧ください。エスカレーションガイダンスは、エスカレーションのタイミングに関する基準のみを対象としています。

メッセージ送信や情報収集のためにエスカレーションをカスタマイズするには、workflowの設定が必要です。

エスカレーションガイダンスの例

Finが顧客を直接チームにエスカレーションすべき瞬間。

顧客のフラストレーションに特に敏感になる — 顧客が苛立ち、不満、または「ridiculous」や「waste of time」のような言葉を使った場合はすぐにエスカレーションしてください。
顧客が人間と話したいと言った場合は、すぐにエスカレーションするのではなく、サポートエージェントに繋ぐことを提案してください。
顧客が「No」「That didn’t help」「This is not working」のような否定的なフィードバックを提供した場合は、懸念に迅速に対応するために会話をすぐにエスカレーションしてください。
顧客が同じ質問を2回した場合は、人間のエージェントにルーティングすることを提案してください。
顧客が競合他社の名前を言及した場合は、人間のエージェントにエスカレーションし、より適切に対応できるチームメンバーに繋いでいることを伝えてください。

注意：同時に最大100件のアクティブなガイダンスルールを持つことができます。これを超えて有効化しようとすると「invalid parameters」エラーが表示されます。これを解決するには、類似のルールを統合するか、不要なルールを一時停止してから新しいルールを有効化してください。

Workflowsでのエスカレーションの使用

エスカレーションルールとガイダンスはいつエスカレーションが発生するかを決定します。Workflowsは次に何が起こるかを決定します。

Finが会話をチームにエスカレーションする際のルーティングと引き継ぎ動作を簡単に設定できるように、Workflowsで分岐を作成し、適用されたEscalationに基づいて制御できます。これにより、特定のシナリオでFinがチームにルーティングする方法を完全にコントロールできます。

各種のエスカレーションタイプごとにworkflow内でブランチを作成し、顧客タイプや言語などの他のフィルターと組み合わせてさらに細かく制御できます。

これを設定するには：

Train > Escalationでエスカレーションガイダンスを作成してください。
次にDeployに移動し、Fin workflowを開いて、Let Fin answerステップの後にBranchesを追加します。
条件としてEscalationを選択してください。
ブランチ分けしたいエスカレーションガイダンスを選択します（例：「Plan cancellations」）。
各ブランチをworkflow内の適切なアクションに割り当てます。

Escalation RulesとGuidanceがエスカレーションの検出と開始を担当し、Fin workflowはエスカレーション後のステップを管理するために使用されます。

例えば：

Escalation Rule/Guidance：エスカレーションがいつ、なぜ発生するかを指定します。
Workflow：エスカレーション後のアクション（顧客からの追加情報収集、ticketの作成、問題の適切なチームへのルーティングなど）を処理します。

この分離により、エスカレーションプロセスは効率的かつカスタマイズ可能になります。

ヒント：設定によってエスカレーションがどれくらい発生しているかを測定したい場合は、Fin AI Agentのconfiguration based escalation metricを使用し、configuration based escalation reason（例：「Guidance applied」や「Escalation rule applied」）でフィルターしてください。

不要なエスカレーションの削減

Finの効率を向上させ、チームの負担を軽減するために、不必要にエスカレーションされる会話の数を減らす対策を取ることができます。

必要な場合にのみEscalation Guidanceを使用する

Escalation Guidanceは強力ですが、広範または一般的なガイダンスはエスカレーションの急増とFinの解決率の低下を招く可能性があります。

エスカレーションガイダンスを増やすほど、Finはより頻繁にエスカレーションします。
広範なガイダンスはエスカレーションの増加、解決の減少、そして人間のサポートの増加につながります。
ほとんどの顧客は、Finが問題を解決できたとしても、提示されたエスカレーションの提案を受け入れます。

最良の結果を得るために：

人間のサポートが本当に必要な最も狭い状況に対してエスカレーションガイダンスを書く。
「顧客が怒っている場合はエスカレーションする」などの一般的な指示は避ける。エスカレーションが常に正しい結果である場合を除きます。
フラストレーションがFinで解決可能な場合は、まず確認や回避を優先する。
エスカレーションの提案は控えめに使う。不要な場合でも引き継ぎにつながることが多いためです。

knowledge baseを改善する

knowledge baseを改善・拡充してください。
Analyzeを使って知識のギャップや自動化の改善機会を特定しましょう。

Workflowsを洗練する

Workflowsを修正してLet customer typeオプションを使用してください。これによりFinが直接質問に答え、人間への引き継ぎを減らせます。

エスカレーション指標の監視

Finのパフォーマンスを理解し、調整が必要な箇所を診断するために、主要な指標を定期的に監視してください。

Fin AI Agent escalated conversations：Finが人間に引き継いだ会話の総数を示す指標です。
Fin AI Agent escalation rate：エスカレーションに至ったFinの会話の割合です。
Fin AI Agent: Configuration based escalation reason：Finがエスカレーションした正確な理由を特定する詳細な属性で、Guidance applied、Escalation rule applied、Fin in one-time modeなどがあります。