Finに質問に答えさせることは強力な第一歩です。Proceduresはそれをさらに進め、Finが繰り返し発生する複数ステップの問題を解決できるようにします。単にプロセスを説明するだけでなく、実際に完了させます。
そのためには、Finは通常、社内システムの情報や操作にアクセスする必要があり、エンジニアリングやそのシステムを所有するチームの助けが必要になることがあります。
このガイドはProceduresを社内で推進するサポートおよびオペレーションリーダー向けです。依頼範囲の設定、技術的関係者との自信を持った対話、最初のプロジェクトを承認されやすい小規模に保つ方法を支援します。
なぜこれが重要か
Finはすでに情報提供の質問に優れています。Proceduresはリアルタイムデータやシステム操作に依存する問題を解決する別の価値を解き放ちます。例えば注文状況の確認、サブスクリプションの照会、返品処理などです。
ここから社内での推進活動が始まります。顧客の問題がライブデータやシステム操作に依存する場合、チームはData ConnectorsとAPIアクセスが必要です。
機会は単なる回避ではありません。より速い解決、繰り返しの手作業の削減、そして最も多いタスクでのスムーズな顧客体験です。
Proceduresなし vs. Proceduresあり
Proceduresなし | Proceduresあり |
Finは顧客に破損した注文のクレーム提出方法を伝えます。 | Finはクレームを処理し、データベースで注文状況を確認し、交換品を確認します—すべて一つの会話で。 |
Finは顧客にサブスクリプションの更新日を確認するためにログインするよう伝えます。 | Finは更新日とサブスクリプション状況をリアルタイムで照会し、ログイン不要で即答します。 |
Intercomの2026年カスタマーサービス変革レポートによると、表面的なFAQにとどまらずAIを実際のworkflowsに統合するチームは、ROIと指標が大幅に向上しています。多くのチームがAIに投資していますが、成熟した展開に至っているのは少数です。
エンジニアリング前に始める:今できること
すべてのProcedureがエンジニアリング作業を必要とするわけではありません。技術的関係者を巻き込む前に、既存のもので何が作れるか探りましょう。
Data Connectorsを必要としないProcedures:
knowledge baseコンテンツを使ったガイド付きトラブルシューティングフロー
情報を収集し適切なチームにルーティングするステップバイステップの案内
エスカレーション前に適格性を問うトリアージ手順
ポリシー適用フロー(例:購入日基準の保証適格性チェック)
teammate / agentステップのLoopを使ったProcedures:
Procedureが他システムの情報を必要とするがエンジニアリングがまだ利用できない場合、Loop in teammate / agentステップを代用できます。Data Connector構築中にteammateが手動でそのステップを完了し、全体のProcedureフローをテストし影響を測定できます。
ここから始めることで二つの利点があります:Proceduresの構築方法を学び、エンジニアリング投資の根拠となる測定可能な結果を生み出せます。
ヒント:チームは自然言語でProceduresを構築・管理し、正確性のための制御やデータを適用し、顧客に届く前にすべてのシナリオをテストできます。説明、トリガー、条件、ガイダンスなど多くの構成要素は技術スキル不要です。
APIとData Connectorsが初めてですか?
これらの用語に不慣れな場合、このセクションは依頼範囲の設定と社内説明に必要な知識をカバーします。
API(Application Programming Interface)は、ソフトウェアシステム間で情報を交換するための構造化された方法です。あるシステムが別のシステムからデータを必要とするとき、APIを通じてリクエストを送り、応答を受け取ります。
Data ConnectorはAPIコールを使い、Finが注文状況やサブスクリプション更新日など特定の情報を安全に取得または送信できるようにします。各コネクターは通常、特定のタスク用に設計されています。詳しくはData Connectorsをご覧ください。
Procedureはこれらのコネクターを多段階プロセス内で使用し、Finが質問に答えるだけでなく問題解決を支援します。詳しくはProceduresをご覧ください。
最初のプロジェクトは小規模に始め、繰り返し可能な1つのプロセス、1つのシステム、Finが実際に必要とする少数のデータフィールドに絞りましょう。依頼が絞られているほど、進行が速くなります。
例:各要素の接続方法
顧客の目標:「サブスクリプションの更新日を確認したい」
Procedure:Finが本人確認を行い、請求システムに問い合わせて更新日を返答、すべて一つの会話で完結
Data Connector:請求プラットフォームへの読み取り専用APIコール1回で、更新日、プラン名、サブスクリプション状況の3フィールドを返す
結果:Finが数秒で回答。teammate不要
Finはシステム全体へのアクセスは不要です。通常は承認された少数のデータを安全に取得または送信するための1つの方法が必要です。エンジニアリングやシステム所有者がFinがアクセスできるフィールドを正確に定義し、それ以上はありません。
完全な技術設定については、記事designing and using your APIs with Data connectorsを参照してください。
最初のProcedureの選び方
最良の社内ケースは具体的なプロセスから始まります。エンジニアリングを巻き込む前に、自動化したい正確なプロセスとFinがそれをうまく行うために必要な最小限のデータを書き出しましょう。
良い最初のProcedureは通常、狭く、繰り返しが多く、サポートチームに既によく理解されています。
プロのヒント:最も価値のあるプロセスを、最小限のエンドポイントとフィールド数で自動化しましょう。1つのシステムから数フィールドを読むProcedureは、複数システムにまたがるものより承認、構築、開始がはるかに簡単です。狭く始めて、最初の成功を確保した後に複雑さを加えましょう。
選定基準
以下の基準を使って最適な候補を特定してください:
基準 | 注目ポイント |
ボリューム | チームが繰り返し対応する高頻度の問題 |
繰り返し可能性 | 毎回人間の判断を必要としない一貫した手順のプロセス |
APIの利用可能性 | よく文書化されたAPIが既に存在する(例:Stripe、Shopify)か、迅速にスコープできるもの |
システムの所有権 | どの内部チームやツールがデータやアクションを所有しているか分かっている(例:「それはSalesforceにあります」や「当社の請求チームが対応します」) |
Engineeringへの依頼の明確さ | Finが必要とするものを技術用語を使わずに一文で説明できる。Finは1つのシステムから少数のフィールドだけを必要とする |
測定可能性 | 構築前に明確な成功指標を定義できる(例:解決率) |
例:良い最初のProcedure
ユースケース:サブスクリプションの更新日を確認する
システム:請求プラットフォーム
Finが必要とするもの:更新日、プラン名、サブスクリプションの状態 — 1つのエンドポイントからの3つのフィールド
最初の依頼:「認証された顧客のためにこれら3つのフィールドを返す読み取り専用のエンドポイントが1つ必要です。」
なぜうまくいくのか:大量で繰り返しが多く、リスクが低く、測定が簡単。書き込みアクセスは不要で、Engineeringやシステム所有者の負担も最小限。
一度にすべてではなく段階的に考える
最も成功しているチームは段階的にProceduresを採用します:
1. 統合不要:knowledge baseのコンテンツだけを使ってFAQスタイルのフロー、トラブルシューティングガイド、ルーティングロジックを自動化します。
2. 読み取り専用アクセス:Finを1つのシステムに接続して情報を参照します(例:注文状況、アカウント詳細、サブスクリプション日)。ここで最初のData Connectorが登場します。
3. 書き込みアクション:Finが別のシステムでアクションを実行できるようにします(例:返金処理、サブスクリプションのキャンセル、レコードの更新)。これはより深いEngineeringの関与が必要で、通常は信頼が確立された後に行われます。
フェーズ1または2から始めると、すぐに結果を示せて、その結果を使ってフェーズ3の根拠を作れます。
ヒント:Recommendationsダッシュボード Fin AI Agent > Analyze > Recommendations は最適なProcedures候補を見つける最速の方法です。
Customer data gapsでフィルター:Finが注文状況やアカウント詳細など外部システムから情報を必要とした箇所
Action gapsでフィルター:Finが別のシステムで注文キャンセルやレコード更新などのアクションを必要とした箇所。
各推奨にはAPIと必要なデータを説明するガイドが含まれており、Engineeringとの会話のための準備されたブリーフとなります。Recommendationsダッシュボードから会話のサンプルを抽出し、Proceduresになり得る特定の顧客意図を特定し、そのリクエストの頻度に基づいて解決率の改善を見積もります。これにより一般的なアイデアが具体的でスコープされた計画に変わります。Recommendationsや他のAI駆動のインサイトにアクセスするにはPro add-onが必要です。
会議前にプロセスをマッピングする
Engineeringや関連システムを所有するチームにアプローチする前に、自動化したい内容を正確にマッピングします。これは最も重要なステップで、よくマッピングされたプロセスは技術的な会話を速くし、依頼を断りにくくします。
マッピング方法
1. プロセスを平易な言葉でステップごとに書き出します。何がトリガーか?各ステップで何が起こるか?顧客は最後に何を受け取るか?
2. Finが別のシステムからデータを必要とする、またはアクションを取る必要がある正確な箇所を強調します。これがData Connectorの接点です。
3. 各接点ごとにFinが必要とする具体的なデータフィールドをリストアップします。全データベースではなく、このプロセスに必要な最小限のフィールドだけ。
4. 各システムを所有するチームを特定します。必ずしもEngineeringとは限りません。Salesforce、Jira、請求プラットフォーム、または他の内部ツールを管理するチームかもしれません。
会議に持参するもの
明確なData Connectorの接点があるマッピング済みプロセス
各ステップでFinが必要とする具体的なフィールド(例:「注文状況、追跡番号、推定配達日」)
前後で測定可能な成功指標(例:「注文状況の問い合わせの解決率」)
この問題がどれくらい頻繁に発生するかを示すボリュームデータ(Recommendationsダッシュボードやレポートから取得)
プロのヒント:Miroやシンプルなフローチャートのようなツールでプロセスを視覚的にマッピングすることを検討してください。これにより、非技術的な関係者も含めて全体像が見え、Engineeringの作業箇所を特定しやすくなります。
関係者とその役割
Procedureの構築には2種類の調整が必要です:日々の所有権の明確化と承認を得るために関与すべきステークホルダーの把握。
日々の所有権
CX / サポートチーム | Engineeringチーム |
Intercom内のステップ、ツール、ガイダンスを使って自然言語でProcedureを書き、更新する | Data Connectors(認証されたAPIコール)を通じてシステムアクセスを公開する |
Procedureのロジック、テストシナリオ、成功指標を定義する | エンドポイント、リクエストタイプ(例:GET、POST)、Finが使用を許可されている特定のフィールドを定義する |
ローンチ後のイテレーションを所有する | 認証ヘッダーまたはトークンを設定し、セキュリティ制約を確認する
|
誰が部屋にいる必要があるか
役割 | 通常は誰か | 彼らが貢献するもの |
チャンピオン | イニシアチブを推進するサポートまたはオペレーションリード | プロセスをエンドツーエンドでマッピングし、Finがうまく行うために必要なことを定義する |
直接のスポンサー | サポート、CX、またはオペレーションの責任者 | 手順を優先事項として承認し、チャンピオンに前進する権限を与える |
システムオーナー | 関連する内部ツールの責任を持つチームまたは個人(例:Salesforce管理者、請求チームリード、Jiraオーナー) | どのデータが存在し、誰がアクセスでき、どの制約が適用されるかを確認する |
テクニカルリード | 接続されるシステムの開発者、アーキテクト、またはエンジニアリングリード | 実現可能性を調整し、エンドポイントと許可されたフィールドを定義し、タイムラインを確認する |
これは必ずしもエンジニアリングの会話ではありません。Finが必要とするデータがSalesforce、Jira、請求プラットフォーム、または他の内部ツールにある場合、主要なステークホルダーはソフトウェアエンジニアではなく、そのシステムを所有するチームかもしれません。まずシステムオーナーを特定し、その後エンジニアリングの関与が必要かどうかを判断してください。
ステークホルダーによるビジネスケース
同じ手順でも、部屋にいる人によって非常に異なる見せ方ができます。ピッチを準備する前に、リーダーシップがすでに責任を負っている優先事項を確認し、その目標の一つに直接貢献する形で手順を提示してください。
エンジニアリングリードには要望を限定的にするのが最適です
「私たちはエンジニアリングにAI workflowの所有を求めているわけではありません。サポートチームが高頻度で繰り返し可能なプロセスを自動化できるように、1つの安全なエンドポイントを公開する手助けを求めています。エンドポイントが整えば、CXチームは手順を独立して構築・維持し、継続的なエンジニアリングの関与は不要です」
共有すべき内容: 特定のエンドポイント、必要なフィールド、リクエストタイプ(GETまたはPOST)、認証方法。要望が具体的であればあるほど、エンジニアが見積もりやスケジュールを立てやすくなります。
時間投資への対応: ドキュメントが整ったAPIを持つチームでは、Data Connectorのセットアップは通常限定的な作業です。ある顧客の開発チームが1時間未満で読み取り専用コネクタを稼働させた例があります。範囲は他のAPI統合構築と同様で、新しいシステムではありません。
サポートおよびCXリーダーシップには解決に焦点を当てるのが最適です
「この統合がなければ、Finはプロセスを説明するだけです。統合があれば、Finはプロセスを完了できます。これにより不要な人的労力が削減され、顧客体験が即時に感じられます。」
共有すべき内容: この手順が処理する会話の量、現在の平均処理時間、解決率の期待される改善。
経営層には既存の優先事項に合わせるのが最適です
「すでに評価されている目標(CSAT、処理時間、手動負荷の削減など)を教えてください。私たちはその目標に対して直接的な結果を示すようにこの手順の範囲を設定します。独自のビジネスケースは不要で、すでに追跡しているものへの直接的な貢献です。」
フレーミングに関する注意点: 組織によっては自動化の金銭的価値が大きい場合もあります。そうでない場合、単一の手順による財務的節約は規模に影響しないかもしれません。その場合は定性的な影響、つまり顧客体験スコアの向上、迅速な解決、高頻度のworkflowsにおける摩擦の軽減を前面に出してください。対象者を理解し、彼らにとって最も重要なことを強調しましょう。
よくある反論への対応
彼らはこう言います... | あなたはこう言います... |
「キャパシティがありません。」 | 「だからこそこれは狭いパイロットです。この繰り返される手動負荷をチームから取り除くことで、実際に将来のスプリントのためのキャパシティを生み出します。」 |
「広範なシステムアクセスは望んでいません。」 | 「Data Connectorsは特定のエンドポイントと応答フィールドに限定されています。セキュリティを確保するために読み取り専用アクセスから始めることができます。」 |
「APIが完全に構築される必要があります。」 | 「今すぐ設計を始められます。Intercomはセットアップ時に例示的なJSONレスポンスをサポートしており、APIが稼働する前にシミュレーションでロジックを検証できます。」また、Ask teammateステップを一時的な代替手段として使用できます。これにより、コネクタ構築中にチームメイトが手動でそのステップを完了でき、手順全体のフローを端から端までテストできます。 |
「今四半期のロードマップにはありません。」 | 「了解しました。次の計画サイクルに入れられますか?その間にプロセスをマッピングし、フィールドを文書化し、成功指標を定義します。キャパシティが空いたら、要望はすぐに実行可能です。」 |
エンジニアリングの合意が得られたら、開発者またはシステムオーナーにCreate data connectors for Finガイドを共有してください。API接続、認証、データ変換、テストを含むセットアップ全体のプロセスが説明されています。
内部リソースが限られている場合
実際の障害はロードマップのタイミングであることがあります。エンジニアリングは原則的に協力的でも、次の計画サイクルまで利用できないことがあります。それは合理的な結果であり、失敗ではありません。
待っている間にすべきこと
1. プロセスを平易な言葉でエンドツーエンドでマッピングします。すべてのステップ、すべてのデータフィールド、すべてのシステム接点を文書化してください。
2. Data Connectorsを必要としない手順を構築します。ガイド付きトラブルシューティング、トリアージフロー、knowledge baseに基づく自動化は今すぐ価値を生み出します。
3. Loop in teammate / agentステップを、最終的にData Connectorを使用するステップの橋渡しとして使用します。
4. すでに構築した手順からボリュームデータを収集し、結果を追跡します。これが次の要望の証拠となります。
5. 範囲をできるだけ狭くして、キャパシティが空いたときにエンジニアリングの要望がすぐに適用できるようにします。
外部の支援を得る
毎週のIntercom Community Meetup Office Hours に参加して、Q&Aやメンターによるサポートを受けましょう
スコーピングの支援を受け、障害を話し合い、他のチームがどのように類似の内部会話を乗り越えたかを聞くことができます。幅広く役立ち、参加は無料です
専門家を雇う 1:1のパーソナライズされたサポートのために
より実践的で専用のサポートを求める場合、認定されたExperts ProgramはFinとData Connectorsを専門とする独立コンサルタントや開発者とつながります。1:1の指導を希望し、よりカスタマイズされた道に投資する意欲がある場合に適した選択肢です
ヒント: クイックスタート:Fin Procedureの作成 では、Data Connectorを使った実例を含め、最初のProcedureをステップバイステップで構築する方法を案内します。
関連リソース
よくある質問
Procedureを使うために新しいAPIを構築する必要がありますか?
Procedureを使うために新しいAPIを構築する必要がありますか?
必ずしもそうではありません。よく文書化されたAPI(例:StripeやShopify)が既に存在する場合、通常は限定的で負担の少ない統合です。エンジニアリングはFinが使用を許可されている特定のエンドポイントとフィールドを公開するだけで済みます。
APIが準備できる前にProcedureをテストできますか?
APIが準備できる前にProcedureをテストできますか?
はい、Intercomはセットアップ時に例示的なJSONレスポンスをサポートしているため、ライブAPIが接続される前にシミュレーションを使ってロジックを構築・検証できます。
エンジニアリングはProcedure自体を構築する必要がありますか?
エンジニアリングはProcedure自体を構築する必要がありますか?
通常はありません。サポートやオペレーションチームがProcedureのロジックを所有し、ステップの作成、テスト、ローンチ後の反復を行います。エンジニアリングまたはシステム所有者はデータ層を有効にし、適切なエンドポイントの公開、Finがアクセスできるフィールドの定義、認証方法の設定を行います。それが整えば、CXチームは独立してProcedureを構築・更新できます。
最初は読み取り専用のAPIアクセスしか得られない場合はどうなりますか?
最初は読み取り専用のAPIアクセスしか得られない場合はどうなりますか?
それは完全に有効な出発点です。例えば、サブスクリプションの状態や注文詳細を参照する読み取り専用のProcedureでも、手作業の負担を大幅に軽減し、構築のための測定可能な成果をもたらします。
エンジニアリングがData Connectorを設定するのに通常どれくらい時間がかかりますか?
エンジニアリングがData Connectorを設定するのに通常どれくらい時間がかかりますか?
複雑さによりますが、よく文書化されたAPIを持つチームでは、読み取り専用のData Connectorは比較的短時間で設定可能です。場合によっては1時間未満です。範囲は標準的なAPI統合の構築に似ており、エンドポイントの定義、認証の設定、レスポンスフィールドのマッピングを行います。その他はCXチームが担当します。
エンジニアリングの関与なしでProcedureを構築できますか?
エンジニアリングの関与なしでProcedureを構築できますか?
はい。knowledge baseのコンテンツ、ガイド付きトラブルシューティングフロー、トリアージロジック、Ask Teammateステップを使うProcedureはData Connectorsやエンジニアリング作業を必要としません。これらは接続されたProcedureに拡大する前に自信をつけるのに最適な出発点です。
