Fin Operatorの場所
Fin AI Agent > Operatorにアクセスしてください。ここで新しい会話を始め、進行中のスレッドを管理します。
Fin Operatorは、レポート、会話、knowledge hub、guidance home、procedures editorなど、ワークスペース全体のコンテキストから呼び出すこともできます。Fin Operatorは見ている内容のコンテキストを把握するので、Operatorタブに切り替えずに質問や変更依頼が可能です。
Fin Operatorはシンプルなループで動作します：やりたいことを説明し、提案を確認し、承認して実行します。
目標を説明する：自然言語のプロンプトを入力します（例：「先週なぜ解決率が下がったのか？」）または製品概要やリリースノートのようなドキュメントをアップロードします。
Fin Operatorに作業させる：必要なツールを自動的に選択します。データのクエリ、会話の書き起こしの読み取り、knowledge baseの閲覧、またはその組み合わせです。
提案を確認する：すべての変更はプルリクエストのようなレビュー可能な差分として提示されます。承認なしにライブにはなりません。
承認する：承認すると変更がライブになります。提案を拒否または編集するとFin Operatorが調整します。
スケジュール設定（任意）：定期的にジョブを実行するよう設定できます。例：「毎週月曜日にFinのパフォーマンスを分析し、主要な傾向をまとめる。」
Fin Operatorにアクセスできる人
Fin Operatorはフルシートを持つチームメイトが利用可能です。アクセスはOperator access権限で管理され、すべてのチームメイトにデフォルトでオンになっています。
Operator accessがないチームメイトはOperatorページでブロックされ、Inboxの「Ask Operator」プロンプトのようなコンテキスト内のOperator会話開始プロンプトは表示されません。
アクセス権を変更するには、Settings > Workspace > Teammatesに移動し、該当チームメイトのOperator access権限を切り替えてください。
注意：Operatorは既存のチームメイト権限を尊重します。Intercomで許可されていない操作はOperatorで行えません。
実例
Fin Operatorはサポート体制を維持する運用役割を担います。チャットボットというより、有能なチームメイトとして、サポート運用の分析から問題の根本原因の修正まで、単一の会話で対応します。
Fin Operatorが担う役割と、それぞれの実際の様子をご紹介します。
ユースケース1：「どのコンテンツを変更すべきか教えて」
内容：更新が必要なコンテンツを見つけ、記事、スニペット、内部記事全体で変更を行います。
Fin Operatorに製品やポリシーの変更を伝えます。例：「価格を月15ドルに更新しました。」
Fin Operatorはknowledge base全体を意味検索し、価格に言及するコンテンツを探します。
4つの記事と2つのスニペットが古くなっていることを特定します。キーワード検索では見逃すものも含まれます。
Fin Operatorは正しい情報で各コンテンツの更新案を提案します。
差分を確認し、承認します。
使用機能： Knowledge base content
ヒント：キーワード検索は価格に間接的に触れるコンテンツを見逃すことがあります。Fin Operatorの意味検索はすべてを捉え、一括で更新を処理します。
ユースケース2：「FinがXを間違え続ける。どう直す？」
内容：Finの推論を含む会話全文を読み、問題点を特定し修正案を提案します。
Finが誤った返金指示を出した会話を共有します。
Fin OperatorはFinの内部推論や情報源を含む全文を読みます。
根本原因を特定します：古い記事が情報源として使われており、手順の条件が誤っています。
Fin Operatorは記事の更新案と手順の修正案を提案します。
両方の変更を確認し承認します。
ヒント：Fin Operatorがなければ、会話を手動で読み、Finが使った情報源を特定し（UIには表示されません）、問題を見つけ、コンテンツエディタと手順ビルダーを別々に操作する必要があります。Fin Operatorはこれを一括で行います。
ユースケース3：「特定のトピックのエスカレーションを減らしたい」
内容：会話データを分析しパターンを見つけ、エスカレーションの原因を特定し、新しい手順や更新されたコンテンツで修正案を提案します。
Fin Operatorは会話データをクエリし、トピックに関する会話の量、解決率、エスカレーションパターンを分析します。
ほとんどのリクエストは予測可能なパターンに従いますが、対応手順がないためエスカレーションされています。
Fin Operatorは関連情報を収集し適切にルーティングする手順を作成します。
手順を確認し、閾値を調整して承認します。
ヒント：Fin Operatorはデータ（何が起きているか）を診断（なぜ起きているか）と修正（新しい手順）に結びつけ、すべてを一つの会話で行います。
ユースケース4：「全体的なサポート品質を向上させたい」
内容：Finが苦戦している領域を広範囲に評価し、影響の大きいギャップを特定し、コンテンツとガイダンスの改善案を提案します。
Fin Operatorは直近250件の会話を結果別（解決、エスカレーション、放棄）にセグメント化して分析します。
「アカウントアクセス」会話のエスカレーション率が40％で、平均を大きく上回っています。
エスカレーションされたアカウントアクセス会話のサンプルを読み、FinがSSO設定に関する重要なコンテンツを見逃していることを発見します。
Fin OperatorはSSO設定に関する新しい記事と、アカウントアクセスの質問に対するFinの対応方法のガイダンスルールを提案します。
変更を確認し承認します。
ヒント：これはデータから行動までの完全なループです。Fin Operatorは問題を見つけ、原因を診断し、修正案を提案します。4つのスキルを単一の会話でカバーします。
ユースケース5：「チームのパフォーマンスはどうか？」
内容：チームレベルの指標をクエリし、チーム会話で使える比較ビューを作成します。Finの設定変更は不要です。
Fin Operatorはチームレベルの指標（対応時間、CSAT、解決率、初回応答時間）をすべてのチームでクエリします。
過去30日間の各チームのパフォーマンスを比較ビューで表示します。
チームAはCSATが優秀ですが初回応答が遅く、チームBは応答が速いが解決率が低いことを強調します。
Fin Operatorはチーム会話で使える具体的でデータに基づく観察結果を提供します。Finの設定変更は不要です。
使用機能： Reporting and analytics — Use Fin Operator for teammate performance and coachingでこのユースケースの詳細をご覧ください。
ヒント：すべてがクロススキルのworkflowsを必要とするわけではありません。これは純粋な洞察と分析の単一スキルユースケースです。
必要なことから始めましょう
これらは固定されたworkflowsではなく、可能性の例です。Fin Operatorは自然言語で説明した内容を処理します。知りたいことややりたいことから始め、使用する機能を判断します。