Fin AIエージェントは、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ながら、自律的に顧客の質問を解決するよう設計されています。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エスカレーションするか、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って支えられています：

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、それぞれの方法の仕組みと設定方法を説明します。

デフォルトのFin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場合：

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はまず問題解決を試みてからエスカレーションを提案することがあります。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。直前の提案の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座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防止したり、先に追加情報を要求することもできます。

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は以下の場合にスキップされます：

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

チャットでの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、一部のフロー固有の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、待ち続けるかの選択肢が表示されることがあります。
解決確認中 — 会話を終了するか続けるかの選択肢が表示されることがあります。

注意：これらのボタンの動作はFinが自動的に管理しており、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

内容	設定場所
Finがエスカレーションを提供する場合	Fin AI Agent > トレーニング > エスカレーション（エスカレーションガイダンス）
エスカレーション後に起こること — ルーティング、メッセージング、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、次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：データコネクターを使用していて、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+ 新規をクリックし、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、保存と有効化をクリックします。

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では、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+ 新規をクリックし、自然言語を使って特定のシナリオでの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、保存と有効化をクリックします。

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：明確で効果的なガイダンスを書くためのアドバイスは、Fin Guidanceベストプラクティス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の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接続することを提案してください。
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接続して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、適用されたEscalationに基づいてWorkflowsで分岐を作成できます。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で分岐を作成し、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。

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を選択します。
分岐させ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する一方で、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、問題を適切なチームにルーティングなど）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：エスカレーションが設定によってどれくらい頻繁にトリガーされ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」）でフィルタリングしてください。

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場合でも、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く。
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。

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することが重要です。

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。