この記事では、Web、iOS、Android、Slack、WhatsApp、Instagram、Facebook、SMSのライブチャットでFinを展開し、Finの動作を制御・柔軟に設定する方法を説明します。Finのトライアルまたは有料プランの利用が必要です。
注意：
チャットでFinを稼働させるには、Messengerをインストールして顧客がチャットサポートで連絡できるようにする必要があります。
標準的なウェブサイトの場合は、ウェブサイト向けインストールガイドに従ってください。
ウェブアプリのログイン済みusers向けは、こちらのインストールガイドを参照してください。
シングルページアプリケーション（SPA）の場合は、SPAガイドを参照してください。
モバイルアプリ（iOSおよびAndroid）の場合は、モバイルインストールガイドを参照してください。
メールでFinを展開するには、こちらの記事を参照してください。
Finを稼働させるには、Help Centerに少なくとも10件の公開記事が必要です。
Finにチャット会話を処理させるためのトレーニング
チャット会話の分析
Finにチャットで対応させたい対象やサポートトピックを特定し、成功指標（例：解決率、CSAT）を設定する必要があります。例えば、特定の高頻度トピックや顧客のサブセットが含まれます。
Finにコンテンツをトレーニングする
Fin AI Agent > Train > Contentに移動し、Finがチャットの問い合わせをサポートするために使用できるコンテンツを有効化してください。よくあるチャットの問い合わせをカバーするようにコンテンツを更新できます。公開記事、ドキュメント、スニペット、公開URLを追加可能です。
Finは、設定したブランドに接続されたHelp Centerの記事を使用します。
Finにガイダンスでトレーニングする
Fin AI Agent > Train > Guidanceに移動し、ガイダンスを設定して、ブランドの声で話し、ポリシーに従い、望む方法で会話を処理するようFinをトレーニングします。シンプルで自然な言語の指示を使い、適切な用語の使用から敏感なトピックを人間のサポートチームに引き継ぐまで、明確なルールを設定できます。
Finに属性でトレーニング 任意
Fin AI Agent > Train > Attributesに移動し、Fin属性を設定して、会話をトピック、感情、緊急度、または定義したカスタム属性で自動分類します。Finは会話中にこれらの属性を設定し、workflowsで条件として使用して会話を適切なチームに自動ルーティングまたはエスカレーションできます。
Finにエスカレーションガイダンスでトレーニング 任意
Fin AI Agent > Train > Escalationに移動し、エスカレーションガイダンスを設定して、Finがいつどのように会話を人間のサポートチームに引き継ぐかを定義します。自然言語やルールを使い、顧客が同じ質問を2回した場合、特定のキーワードを言及した場合、または不満を表明した場合にエスカレーションする条件を指定できます。
Finに手順を処理させるトレーニング 任意
Fin AI Agent > Train > Proceduresに移動し、手順を構築して、より複雑なプロセスを自動化します。これらのプロセスは、特定のビジネスルールに従う必要がある外部システムでの操作（例：注文キャンセル、サブスクリプションの返金）を含むことがあります。Finは手順をトリガーし、各ステップで積極的に関与して顧客の問い合わせを解決します。
ヒント：Finが外部システムやアプリから情報を取得してパーソナライズされた回答を提供できるように、データコネクタを追加してください（後で設定も可能）。
チャット会話でFinをテストする
ワークスペースでFinをテストする
Fin AI Agent > Testから、実際の顧客の問い合わせに対するFinの応答をテストして、展開準備ができているか確認できます。
過去の会話から質問を生成したり、CSVで一括アップロードしたり、テストしたい特定の質問を手動で追加できます。その後、Finの回答を確認し、「良い」または「悪い」と評価します。
回答を「悪い」と評価する際は理由を残せ、Finの回答がどのコンテンツソース、ガイダンス、またはパーソナリティ設定から来たかを詳しく調べられます。さらに、Finの回答を改善するための推奨も得られます。これをレポートとしてエクスポートし、チームと共有可能です。
Finのテストについて詳しく学ぶ。
ライブ環境でチャット上のFinをテストする
チャットでFinを小規模なテストまたは内部の対象（例：自分やチームメンバー）に設定し、Finの挨拶から応答、引き継ぎまでの顧客体験を確認するのが良いでしょう。
「Simple deploy」の下で、Who will see Finを開き、
Email contains [yourcompanydomain.com]のオーディエンスルールを追加します。これにより、あなたとチームメンバーがFinにテスト質問を送信できます。次の設定も可能です：
Finからチームメンバーへの引き継ぎ体験。
会話の自動クローズのタイミング。
会話評価（CSAT）が要求されるタイミング。
Set Fin Liveを選択。
Messenger（ウェブサイトまたはアプリにインストール済み）を開き、質問を送信してFinの応答を確認します。
注意：ライブ環境でFinをテストすると、Outcomeごとに課金されます。ただし、あなたやチームメンバーが追加のサポートを求めたりチームと話した場合は、Outcomeはカウントされず、料金は発生しません。
Finのテストと展開について詳しく学ぶ。
チャットでFinを展開する
Finが応答する対象を拡大し、実際の顧客会話に対応させます。Fin AI Agent > Analyzeで結果を確認し、Finの対応範囲やトピックを拡大してください。
workflowsを使用しない場合は、Simple deployの手順に従ってください。
Workflowsを使用する場合は、Workflowsによる高度な設定の手順に従ってください。
Simple deploy（workflowsなし）
Fin AI Agent > Deploy > Chatに移動。このページの上部に「Simple deploy」が表示され、以下の操作が可能です。
チャット会話でFinを見ることができる人を決定します。
Finからチームメイトへの引き継ぎ体験を設定します。
会話を自動的に終了するタイミングを選択します。
Finの会話後に会話評価（CSAT）を依頼します。
ステップ1：Finを見る人
まず、どの顧客がFin AI Agentとやり取りできるかを決めます。Finがusers、leads、および/または訪問者に回答を提供できるように許可できます。
+ Add audience rule をクリックし、Intercomのデータ属性を使って対象ユーザーをさらに絞り込みます。次に保存をクリックします。
audience rulesでチャネル属性を使ってチャネル固有のアクションやコンテンツを設定することもできます。次に保存 をクリックして次のステップに進みます。
ステップ2：選択したチャネルで
Finを利用可能にしたいチャットチャネルを選択してください：
ウェブ
iOS
Android
WhatsApp
Slack
Facebook
Instagram
SMS
次に保存をクリックします。
注意：Finをこれらのチャネルで展開する前に、設定 > チャネルで使用するチャットチャネルをインストール/接続する必要があります。詳細はこちら。
ステップ3：Finの自己紹介を設定する
チャットで問い合わせた顧客に対するFinの紹介メッセージを設定します。これにより、顧客はFinの機能や操作方法を理解しやすくなります。Finの紹介メッセージはワークスペースのデフォルト言語でのみ作成すればよく、保存をクリックすると、Finが有効にしている対応言語に自動翻訳されます。Finは検出された言語で顧客に挨拶します。
注意：「Finの自己紹介を許可する」を有効にすることは、Finがチャット会話で顧客とやり取りを開始するために必要です。
ステップ4：サポートコンテンツの利用
Finに有効にしたコンテンツソースを確認してください。
ステップ5：ガイダンスの遵守
Finに設定したガイダンスを確認してください。これにより、Finの回答をブランドの声や方針に合わせて調整できます。
ステップ6：Finが会話を解決できない場合
Finが会話を解決できない場合に取るべきアクションを指定します。Finが特定のチームやチームメイトに引き継ぐまたはエスカレーションする方法を選択できます。
Finがチームに引き継ぐ前に顧客から追加情報を収集するには、「チームと話したいと顧客が要求したときに追加情報を収集する」をオンにしてください。
Finはユーザーに詳細情報の共有を促します。送信されるメッセージは「はい！接続中に、問題の詳細を教えていただけると、より早く回答を見つけるのに役立ちます。」のような内容になります。これは会話の文脈やワークスペースのFinの性格設定に合わせて調整されます。
Finがチームメイトに引き継ぐ前に顧客に詳細を尋ねることで、最初の情報より多くまたはより良い情報を得る機会が増えます。これには二つの利点があります。
Finにもう一度回答のチャンスを与えます。多くの顧客はFinに質問する前に人間と話したがるためです。
文脈が提供されれば、Finが回答できなくても、チームメイトは文脈収集にかかる時間が短縮され、より速く問題解決が可能になります。
Intercomではこの機能を徹底的にテストし、回答率、解決確認率、CSATの向上を確認しました。
重要：ユーザーがFinの追加情報の要求に応答しない場合、またはFinが新しいユーザーの質問に回答できない場合、会話は自動的にチームにルーティングされます（したがってFinのOutcomeにはカウントされません）。
Outcomeは、Finが顧客の問題を解決した場合（顧客が質問に回答されたことを確認した場合（「助かりました、ありがとう」などの確認済み解決）または追加支援を求めずに終了した場合（推定解決））、または引き継ぎで終了するよう設定されたProcedureを正常に完了した場合にカウントされます。
または、会話を直接チームにエスカレーションする代わりに、会話を終了し、顧客が他の方法でサポートを受けられるようにします。例えば、連絡先番号や別のリソースへのリンクを提供します。
次に保存 をクリックして次のステップに進みます。
注意：終了メッセージは、メッセージを保存するとワークスペースの対応言語すべてに自動翻訳されます。
ステップ7：保留中のFin会話を自動終了する
Finが会話を終了するまでの待機時間を指定して、自動終了のタイミングを選択します。
顧客が非アクティブになった後にFinが自動的に会話を終了するかどうかを選択します：
Finが質問に回答した場合、および/または
Finが質問に回答できなかった場合、または顧客が質問する前に離脱した場合。
Finが会話を終了するときに言う内容をカスタマイズして、顧客が必要なものを得られたか確認し、会話が終了してもサポートチームに話しかけられることを思い出させることができます。終了メッセージは保存をクリックすると対応言語すべてに自動翻訳されます。
注意：これらのメッセージに以前カスタム翻訳があった場合、デフォルト言語テキストの変更を保存すると新しい自動翻訳で上書きされます。
注意：自動終了はworkflowスコープの動作であり、Finのworkflowが会話を管理している間のみ適用されます。会話がhandoverでチームinboxにルーティングされると、Finのworkflowは制御を失い、非アクティブタイマーは停止します。ここで設定した自動終了はチームに引き継がれた会話には適用されません。
ステップ8：会話評価（CSAT）を依頼する
Fin AI Agentとの顧客のやり取りの最後に、これらの設定をオンにして会話評価を依頼できます：
👍 顧客が肯定的なメッセージ（例：「助かりました、ありがとう」）で返信したときにCSATを送信する
⏳ Finが回答を表示した後に顧客が非アクティブになった場合にCSATを送信する
ステップ9：チャットでFinをプレビューする
ライブ設定前にチャットでFinをプレビューするには：
Fin AI Agent > Deploy > Chatに移動します。
右側のインタラクティブなMessengerプレビューを使って、Finが対応できると思われる質問を入力し始めてください。
体験をプレビューしたら、Finをライブ設定できます。
チャットで特定のユーザーまたはブランドとしてFinをプレビューするには、プレビューの上部にあるPreview user ドロップダウンを選択し、次にUser or lead.を選択します。これにより実際のusers/leadsになりすまして、Finがどのように応答するかを正確に確認できます。ライブまたはダミーデータを使って実際のシナリオをシミュレートし、データコネクタをテストし、すべての回答を検証できます。
注意：
Fin AI Agentをプレビューするには、Messengerがウェブにインストールされている必要があります。
このプレビューで生成された会話については料金は発生しません。
Finのプレビューを行うと、常に「Preview User」というテストuserがinboxに作成されるため、inboxでチームメイトの体験もプレビューできます。現在、プレビューモードでこれらの会話の作成を無効にする方法はありません。新しいinbox会話の作成を避けるには、代わりにFin Testingを使用してください。
Finが会話を解決できない場合（例：チームinboxへのルーティング）、プレビューは設定したハンドオーバーに従います。
Finプレビューで作成された会話は閉じられず、閉じるアクションが適用されても開いたままになります。
プレビューでは会話の最後にCSAT調査は送信されません。
プレビューはFinをライブ設定する必要はありませんが、コンテンツはFinが利用可能である必要があります。
プレビュー使用時は通知動作が機能しません。
ステップ10：確認してライブ設定する
Finのチャット体験の設定が完了したら、Set Fin Live 🎉をクリックしてください。
T&Csがまだ承諾されていない場合、Finをライブ設定するには請求権限が必要です。これらの条件を承諾することはFin AI Agentを使用するために必須です。
Workflowsによる高度な設定
Finをworkflowに追加したり、既存のworkflowでFinをカスタマイズしたい場合は、Fin AI Agent > Deploy > Chatに移動し、Workflowsによる高度な設定を開いてください。
注意：Simple deployは「顧客がMessengerで新しい会話を開いたとき」のWorkflowsや、メールでの「顧客が最初のメッセージを送信したとき」のユーザー向けWorkflowsより常に優先されます。Simple deployはSimple automationsよりも優先されます。
Messengerや他のチャットチャネルを通じたインバウンド会話専用のworkflowが既に設定されている場合：
適切な場所で「Let Fin handle」ステップを追加するだけでworkflowを簡単に編集できます。
workflow内でFinの動作をカスタマイズし、「Let Fin handle」をクリックして期待値設定、ハンドオーバー、保留中の会話のクローズなどを行えます。
既存のworkflowにFinを追加すると、"Type is Using Fin"でフィルターするとFin AI Agent > Workflowsに表示されます。
Messengerや他のチャットチャネルを通じたインバウンド会話専用のworkflowが設定されていない場合：
「顧客がMessengerで新しい会話を開いたとき」または「顧客が最初のメッセージを送信したとき」のトリガーを使ってworkflowを作成することをお勧めします。
workflowはトリガー設定でチャットチャネルのみに有効にすることができます。
workflowにFinを追加するにはパスを作成し、Let Fin handleを選択します。
workflow内でFinの動作をカスタマイズする
workflow内でFinの動作をカスタマイズするには、workflowを開きLet Fin handleステップをクリックします。ここで以下が可能です：
回答タイプを制御する。
人間のサポートに対する期待値を設定する。
ハンドオーバー前に追加情報を求める。
非アクティブな顧客にフォローアップする。
会話評価（CSAT）を求める。
保留中の会話を自動でクローズする。
会話をクローズするときのFinの発言をカスタマイズする。
特定の対象にFinが応答する
分岐を使うことで、異なる対象に対して異なるFin体験を作成できます。
例えば：
有料顧客にはFinが答えられない場合にチームメイトに引き継ぐようにし、非有料顧客にはHelp Centerに案内することが考えられます。
特定の対象や顧客を狙う追加の方法や例をご覧ください。
異なる顧客向けに異なる体験を作るために必要なだけ分岐を追加してください。
workflowトリガー設定内で対象ルールを決めることもできますが、これらのルールに合致しないすべての人をカバーする追加workflowがある場合のみ推奨します。
特定のトピックにFinが応答する
分岐を使って、異なる会話トピックに基づいて異なるFin体験やパスを作成できます。
分岐ロジックの作成を開始するには、ステップを追加をクリックしてください。
次に、「別のパスに進む」の下のBranchesを選択します。
ブランチを追加したら、条件がありませんをクリックしてブランチ設定を開きます。
異なる条件を設定するには、+ 条件を追加をクリックします。例えば、メッセージ内のキーワードに基づいて会話をエスカレーションしたい場合は、「Message Content」を条件として選択します。
この手順を繰り返して、キーワードごとに複数のブランチを追加できます。
ブランチを定義したら、右の矢印をクリックして、そのブランチに特有のパスを決定します。例えば、チームメンバーに割り当てたり、Finに回答させたりします。
例えば、「Message Content」フィルターを使って、「billing」というキーワードを含む会話を直接Billingチームにエスカレーションできます。
Fin Attributesを使うと、Finは問題の種類、感情、緊急度など、あなたが定義した属性に基づいて自動的に会話を分類します。これらの属性をWorkflowsで使用して、会話を適切なチームに自動的にエスカレーションし、顧客のリクエストを効率的に処理できます。
Intercomは現在、ユーザーのすべての会話要約を自動的に集約し、単一のプロフィールに統合し、その統合をユーザー属性として更新するネイティブ機能を提供していません。会話要約は会話ごとに生成され、ユーザーのすべての会話を横断しては生成されません。
Fin over chatワークフローをプレビューする
Fin over chatワークフローをテストしたい場合は、Workflowsビルダーの上部にあるプレビューボタンを選択してください。これにより、Finと話す際のMessenger体験のインタラクティブなプレビューが得られます。
チャットワークフローのベストプラクティス
Fin AI Agentのシンプルデプロイは優先され、Workflowsによる高度な設定より先にトリガーされます。"シンプルデプロイ"でFinをライブ設定し、WorkflowsにFinを追加する場合はこれを念頭に置いてください。
トピックごとに複数のworkflowsを持つことは推奨しません。インバウンドチャット用に1つのworkflowを持ち、各会話トピックをbranchesで定義することを推奨します。
workflowを作成する際は、常に「Else」のパスを設定してください。顧客が特定のトピックや対象に該当しない場合でも、サポートのためのフォールバックオプションが確保されます。
Fin over chatを分析・最適化する
Fin over chatを展開した後、Fin AI Agent > Analyzeにアクセスして、顧客体験（CX）スコア、スケールでの自動会話分析、Finの最適化のためのAIによる提案などのリアルタイム指標を取得してください。
ここで、以下のダッシュボードが見つかります：
パフォーマンス
トピックエクスプローラー
最適化
会話
Finのパフォーマンスを分析し、改善の機会を特定したら、成果を増やすためにFinを継続的にトレーニング、テスト、展開する必要があります。
Fin over chatのトラブルシューティング
望ましくない自動会話終了の防止
Finが会話を早期に終了している場合：
Fin AI Agent > Deploy > Chatに移動し、必要に応じてFin for chatを一時停止してください。
Workflowsの自動終了設定を確認して無効にしてください：
「Let Fin Answer」ブロックの「保留中の会話を自動終了」などの設定を確認してください。
「保留中のworkflow会話を自動終了」などの設定がオフになっていることを確認してください。これらの調整により、会話は手動で解決されるまで開いたままになります。
引き継ぎとエスカレーションの動作改善
顧客が人間のエージェントを要求した際にFinが引き継ぎを妨げている場合：
「引き継ぎ前に追加情報を求める」設定を無効にしてください：
Fin AI Agent > Workflowsに移動します。
「Let Fin handle」ブロックを含むworkflowsを編集します。
特定のステップに移動し、この設定をオフにします。
「引き継ぎ＆エスカレーション」タブでエスカレーションガイダンスを明確に構成します：
例：「人間のエージェントにルーティングする際は、サポートがすぐに対応することを顧客に伝えてください。」より効果的なエスカレーションパスを作成するには、「エスカレーションガイダンス」タブに「顧客が同じ質問を2回した場合は会話を人間のエージェントにエスカレーションする」などのルールを追加してください。
エスカレーションされたスレッドでの再エンゲージメント防止
特定のworkflow条件が満たされると、Finがエスカレーションされたスレッドで意図せず応答することがあります。
これを避けるには：
以下のようなガード条件を使用してください：
チームメンバーの返信が既にあるか確認する。
「Escalated」とタグ付けされた会話や「New」以外の状態の会話ではFinをスキップする。
トリガーを新しい会話のみに適用するよう更新する。
注意：特定の会話でFinの応答を停止するには、その会話で人間のエージェントがメッセージを送信する必要があります。この操作により、その会話でのFinのさらなる応答が防止されます。
エスカレーションされた会話の追跡
フィルターを使ってカスタムビューを作成し、人間にエスカレーションされた会話を監視します：
「Fin AI agent involved」= trueを含める。
「Fin AI agent resolution state」＝エスカレート済み。
このビューでは、エスカレートされた項目の詳細な追跡が可能です。
エスカレーション中の会話の割り当て
bot inbox の設定でルーティングを制御します。以下の引き継ぎルールを定義してください：
未解決の会話を特定のチームに割り当てます。
Fin の対応と手動介入の間のスムーズな移行を確保します。