この記事を使って、ライブチャット（Web、iOS、Android、WhatsApp、Slack、Facebook、Instagram、SMS）でFin AI Agentを展開し、稼働前に設定をテストし、不要な会話終了やエスカレーション後のFinの再介入などの一般的な問題をトラブルシュートします。Finはトライアルと有料プランで利用可能です。
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ユーザー向けは、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）については、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）については、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ユーザー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にアクセスし、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質問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にアクセスし、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、Finが言うべきことや行うべきことの明確なルールを設定できます。
属性でFinをトレーニング 任意
Fin AI Agent > Train > Attributesにアクセスし、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の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。
エスカレーションガイダンスでFinをトレーニング 任意
Fin AI Agent > Train > Escalationにアクセスし、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。
手順でFinをトレーニング 任意
Fin AI Agent > Train > Proceduresにアクセスし、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確実に従う必要がある外部システムでのアクションを含むことが多いです（例：注文キャンセル、サブスクリプションの返金）。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、データコネクター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」と評価してください。
回答を「悪い」と評価した場合、理由を残せて、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。その後、レポートとしてエクスポートしてチームと共有できます。
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
Finをチャットで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）に公開し、Finの挨拶から応答、引き継ぎまでの顧客体験全体を確認することをお勧めします。
「シンプル展開」の下で、Finを見る人を開き、
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。次の設定も行えます。
Finからチームメンバーへの引き継ぎ体験。
会話を自動終了するタイミング。
会話評価（CSAT）を要求するタイミング。
Finをライブに設定する。
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の応答を確認してください。
注意：ライブ環境でFinをテストすると、成果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、成果としてカウントされず、料金は発生しません。
Finをテストして顧客に展開する方法について詳しく学びましょう。
チャットでFinを展開する
Finが応答する対象の範囲を広げて、実際の顧客との会話にFinが応答するようにします。Fin AI Agent > Analyzeの結果を確認し、Finがより多くのボリュームやトピックを処理できるように拡大してください。
workflowsを使用していない場合は、シンプル展開の手順に従ってください。
Workflowsを使用している場合は、Workflowsを使った高度なセットアップの手順に従ってください。
シンプル展開（workflowsなし）
Fin AI Agent > Deploy > Chatにアクセスします。このページの上部に「シンプル展開」があり、以下のことができます。
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。
会話を自動で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があなたの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者をさらに絞り込みます。次に保存をクリックします。
対象者ルール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。
Web
iOS
Android
WhatsApp
Slack
Facebook
Instagram
SMS
次に保存をクリックします。
注意：Finをこれらのチャットチャネルで展開するには、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。詳しくはこちら。
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てきた顧客に対してFinの紹介メッセージを設定します。これにより、顧客はFinが何をできるか、どのようにやり取りするか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、有効にした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がチャット会話でトリガーされて顧客とやり取り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が質問に答えるために使用するコンテンツソースを確認します。Fin AI Agent > Train > Contentにアクセスし、使用したい記事、スニペット、ドキュメントが有効になっていることを確認してください。
ステップ5：ガイダンスの遵守
Finの応答方法を決定するガイダンスルールを確認します。Fin AI Agent > Train > Guidanceにアクセスし、アクティブルールを確認してください。これらはFinのトーン、用語、エスカレーション動作、トピック別指示を制御します。
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ぎ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、「チームに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はユーザーに詳細を共有するよう促します。送信されるメッセージは「もちろんです！接続中に問題の詳細を教えていただけると、より早く解決策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がチームに引き継ぐ前に顧客に追加の文脈を求めることで、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に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を短縮し、より速く問題解決できます。
Intercomで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の追加情報のプロンプトに返信しない場合、またはFinが新しいユーザーの質問に答えられない場合、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 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にカウントされます。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」のような確認済み解決）や、追加の支援を求めずに終了した場合（推定解決）、または手渡しで終了するように設定されたProcedureを正常に完了した場合です。
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でサポートされているすべての言語に自動的に翻訳されます。
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。
Finに顧客が非アクティブになった後に自動で会話を終了するかどうかを選択してください。
Finが質問に回答した場合、および／または
Finが質問に答えられなかった場合、または顧客が質問する前に離脱した場合。
また、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、顧客が必要な情報を得たことを確認し、会話が終了してもサポートチームに連絡できることを伝えられます。終了メッセージは保存をクリックすると、サポートされているすべての言語に自動的に翻訳されます。
注意: 以前にこれらのメッセージの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設定は、チームにhandoverさ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
顧客がFin AI Agentとのやり取りを終えた後、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が回答を示した後、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: Finをチャットでプレビューする
Finをライブ設定する前にチャットで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Messengerプレビューを使って、Finが回答できると思われる質問を入力してみてください。
体験をプレビューしたら、Finをライブ設定できます。
特定のユーザーやleadとしてチャットで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、User or leadを選択します。これにより、実際のusersやleadsになりすまして、Finの応答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のプレビューでは、常に「Preview User」というテストユーザーがinboxに作成されるため、inboxでチームメンバー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、設定したhandoverに従って会話がルーティングされます（例：チームinboxへのルーティング）。
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終了時に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: レビュー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。Finは設定した対象の会話を即座に処理開始します。Finを一時停止するには、Fin AI Agent > Deploy > Chatに戻り、Finをオフに切り替えます。
T&C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。これらの条件の承諾はFin AI Agentを使用するために必須です。
Workflowsを使った高度な設定
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を使った高度な設定を開いてください。
注意: Simple deployは、「Messengerで顧客が新しい会話を開始したとき」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はまた、Simple automationsよりも優先されます。
Messengerや他のチャネルを通じたインバウンド会話専用に設定された既存のworkflowがある場合:
適切な場所に「Let Fin handle」ステップを追加してworkflowを編集できます。
workflowでのFinの動作をカスタマイズできます。期待値設定、handover、保留中の会話の終了などは「Let Fin handle」をクリックして行います。
既存のworkflows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の下に表示されます。
Messengerやその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:
"When customer opens a new conversation in the Messenger"または"When customer sends their first message"トリガーを使って作成することをお勧めします。
workflowがチャットチャネルのみに有効になるようにトリガー設定で確認できます。
パスを作成し、Let Fin handleを選択してworkflowにFinを追加します。
workflow内でFinの動作をカスタマイズする
workflowを開き、Let Fin handleステップをクリックしてworkflow内でFinの動作をカスタマイズします。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を設定する。
引き継ぎ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。
会話の評価（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際のFinの発言をカスタマイズする。
注意：Messengerおよびチャットチャネルでは、非アクティブフォローアップタイマーは4分に固定されており延長できません。メールとは異なり、チャット会話が非アクティブになった際にカスタムworkflowをトリガーするオプションはありません。チャットの非アクティブ対応には、4分時点でのエスカレーションを提供する組み込みフォローアップを使用してください。
特定の対象にFinを応答させる
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ぎ、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ターゲットにする追加の方法と例をご覧ください。
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、これらのルールに該当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を応答させる
分岐を使って、異なる会話トピックに基づく異なるFin体験やパスを作成できます。
Add stepをクリックして分岐ロジックの作成を開始します。
次に"Proceed to another path"の下のBranchesを選択します。
分岐を追加したら、Missing conditionをクリックして分岐設定を開きます。
+ Add conditionをクリックして異なる条件を設定します。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、条件として"Message Content"を選択します。
同じ結果で複数のキーワードをトリガーする場合、キーワードごとに別の分岐を作成しないでください。代わりに最初の"Message Content"条件の横のプラスアイコンをクリックして同じ分岐に別のキーワードルールを追加し、演算子をORに設定します。キーワードごとに分岐を作ると、分岐が競合したり正しく接続されないことがあります。
分岐を定義したら、右の矢印をクリックしてその分岐固有のパスを決定します。例えばチームメイトに割り当てるかFinに回答させるかなど。
例えば、"Message Content"フィルターを使って、キーワード"billing"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は問題タイプ、感情、緊急度などの属性に基づいて会話を自動分類します。これらの属性をWorkflowsで使い、適切なチームに自動エスカレーションして顧客の要望を効率的に処理できます。
Fin over chat workflowをプレビューする
Fin over chat workflowをテストしたい場合は、Workflowsビルダーの上部にあるPreviewボタンを選択してください。これにより、Finと話すMessenger体験のインタラクティブなプレビューが表示されます。
チャットworkflowのベストプラクティス
Fin AI AgentのSimple deploy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。"Simple deploy"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workflowを持つことは推奨しません。インバウンドチャットには1つのworkflowを持ち、各会話トピックは分岐で定義することを推奨します。
workflow作成時は常に"Else"のパスを設定してください。特定のトピックや対象に該当しない顧客がいた場合に、サポートのためのフォールバックオプションとなります。
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最適化のためのAI提案などのリアルタイム指標を取得します。
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する際には、成果を増やすためにFinを継続的にトレーニング、テスト、デプロイする必要があります。
チャットでのFinのトラブルシューティング
なぜFinは会話が解決される前に終了してしまうのか？
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、必要に応じてチャット用のFinを一時停止してください。
Workflowsで自動終了設定を確認し、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。
Finが引き継ぎに干渉するのを防ぐ方法
顧客が人間のエージェントを要求した際にFinが引き継ぎに干渉している場合：
「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に移動してください。
「Let Fin handle」ブロックを含むworkflowsを編集してください。
Let Fin handleステップの設定を開き、引き継ぎ前に追加情報を求めるを無効にしてください。
「引き継ぎ＆エスカレーション」タブでエスカレーションの指示を明確に構成してください：
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経路を作成するために、「エスカレーション指示」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」などの具体的な指示を追加してください。
なぜFinは会話がエスカレーションされた後も返信するのか？
Finが会話をエスカレーションすると、アクティブなセッションは終了し応答を停止します。しかし、エスカレーション後にworkflowトリガーが再度発動すると、次の顧客メッセージでFinが再度起動することがあります。最も一般的な原因は、Finを含むworkflowで「顧客が任意のメッセージを送信したとき」トリガーを使用していることで、これはエスカレーション後のメッセージにも反応し、会話をFinに戻してしまいます。
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」タグが付いた会話や「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：Finが予期せずエスカレーションされた会話に再度関与した場合、Intercomの会話でチームメンバーが顧客向け（公開）返信を送信する必要があります。内部メモではFinを停止できず、顧客に見える返信のみがFinのセッションを終了させます。
エスカレーションされた会話の監視方法
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てください：
「Fin AI agent involved」＝trueを含める。
「Fin AI agent resolution state」＝Escalatedを追加する。
このビューでエスカレーションされた項目を詳細に追跡できます。
Finがエスカレーションした際の会話の割り当て方法
ボットinboxの設定でルーティングを制御します。以下のような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る。
Finの対応と手動介入の間でスムーズな移行を確保する。