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
エスカレーションルール（データ駆動）
エスカレーションガイダンス（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はエスカレーションガイダンスをサポートしますが、エスカレーションルールやガイダンストリガーに基づく値設定はサポートしていません。

デフォルトのFinエスカレーション動作

初期設定で、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が強い不満や怒りを検知した場合。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。
顧客が繰り返し同じことを言っている場合。

このデフォルト動作に加えて、より正確な制御のためにエスカレーションルールとエスカレーションガイダンスを追加できます。

注意：エスカレーションガイダンスとエスカレーションルールは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は即時にエスカレーションする代わりに提案メッセージを送信します。

提案メッセージ例：

「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、それとも私と続けて対応しますか？」

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：顧客が不満や怒りを示している場合。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な動作です。
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回提案することはありません。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に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。
エスカレーションガイダンスまたはエスカレーションルール：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：Workflows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、問題解決済みの確認や待機継続の選択肢が表示されることがあります。
解決確認中 — 会話を終了するか継続するかの選択肢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が自動管理しており、ガイダンスで制御できません。ガイダンスは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の処理 — 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、会話内で特定の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で確認・管理できます。
エスカレーションルールが一致すると、Finは顧客の質問に回答せず、会話をチームに引き継ぎます。デフォルトでは、Finはルーティング前に簡単な引き継ぎメッセージ（例：「チームメンバーにおつなぎします」）を投稿します。これはUsing Fin Attributes in workflows, reports, and the Inboxで説明されている属性検出時の動作と同じです。

ヒント：データコネクタを使用してAPIのレスポンスステータスコード（例：402支払いエラーや403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、会話データ属性（CDA）として保存します。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、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」）。デフォルトは「Everyone」です。
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提案する。
エスカレーション前にフォローアップ質問をする。
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」）。デフォルトは「Everyone」で、すべての顧客に適用されます。
ガイダンスを作成したら、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の書き方については、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のカスタマイズには、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。

顧客の不満に特に敏感になる — 顧客が苛立ち、失望、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する。
顧客が人間と話したい場合は、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への接続を提案する。
顧客が「No」「That didn’t help」「This is not working」などの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する。
顧客が同じ質問を2回した場合は、人間のエージェントへのルーティングを提案する。
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接続していることを伝える。

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、エスカレーションが発生するタイミングを決定します。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の動作を簡単に設定できるように、適用されたEscalationに基づいてworkflowsでブランチを作成できます。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制御できます。

エスカレーションの種類ごとにworkflow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制御を強化してください。

設定方法：

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の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。
ブランチの条件にしたいエスカレーションガイダンスを選択します（例：「プランのキャンセル」）。
各ブランチをworkflow内の適切なアクションに割り当てます。

エスカレーションルールとガイダンスはエスカレーションの検出と開始を担当し、Finのworkflowはエスカレーション後のステップを管理します。

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対応（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：設定によるエスカレーションの発生頻度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講じることができます。

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のエスカレーション頻度は高くなります。
広範なガイダンスはエスカレーション増加、解決率低下、人的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場合でも、提示されたエスカレーションオファーを受け入れます。

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限定的な状況に対してエスカレーションガイダンスを書いてください。
「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てください。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してください。
エスカレーションオファーは控えめに使用してください。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てください。

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：Finの全会話に対するエスカレーションの割合です。
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。

これらの指標はReportsセクションで確認できます。分析により傾向を把握し、エスカレーションガイダンスやknowledge baseを調整できます。

よくある質問

エスカレーションガイダンスはFinのエスカレーションを止められますか？

はい。ガイダンスは明示的にエスカレーションを防止したり、追加の手順を要求したりできます。

エスカレーションガイダンスはFinの発言に影響しますか？

はい。適用されたガイダンスはFinの返信や送信メッセージに影響を与えます。

FinをネガティブなCSAT評価と顧客CXフィードバックの両方に対応させることはできますか？

はい。workflowでブランチを設定してCSAT/CX評価を管理できます。FinからのCXは最後に評価したエージェントか確認し、一般的なCXフィードバックはネガティブスコアのブランチを使用します。

エスカレーションガイダンスやエスカレーションルールでFinが会話をどこにエスカレーションするか指定できますか？

いいえ。エスカレーションガイダンスとエスカレーションルールは、Finが会話をどこにエスカレーションするか（例：どのチームメンバーやinboxか）を指定できません。例えば、FinにSalesチームにエスカレーションさせるガイダンスは作成できません。

代わりに、Finのworkflow内で異なる割り当てに対する別々のエスカレーションパスを設計する必要があります。

例えば、以下のworkflowはLet Fin handleステップの後にbranchesを使い、プランタイプに基づいて顧客をルーティングします：

プランタイプが「Free plan」 → 顧客にオンラインコミュニティで質問するよう促すメッセージを送信します。
Else → 会話がエージェントに引き継がれ、「Tier 2 Support」inboxに割り当てられることを確認するメッセージを送信します。

Fin AI Agentのエスカレーションガイダンスとルールの管理