こちらはCopilotを展開し、チームを成功に導くための実践的なステップです。業界、チーム規模、割けるリソースに応じて自由に選択してください。

Copilotはすぐにオンにすることもできます。すぐに顧客に見えるわけではないので、顧客体験に悪影響を与えず、Copilotがあなたのコンテンツとどのように連携するかをすぐに学び始められます。

ステップ1：知識をCopilotに提供する

Knowledgeは、AI、エージェント、セルフサポートを支えるすべての情報源を保存・管理する場所です。ここから新しいコンテンツのインポートや作成を始め、どのコンテンツをCopilotで有効にするかを決められます。

チームメンバーの会話/ticket履歴も利用可能にでき、どのチームメンバーの会話/ticket履歴にCopilotがアクセスできるかを制御し、経験豊富なサポートエージェントの会話のみを許可できます。

ステップ2：自分で試してみる

すべての知識でトレーニングされた有能なAI copilotができたので、試してみましょう！Copilotがあなたのコンテンツとどのように連携するかを体感し、その学びを活かしてチームを支援してください。そうすれば、チームに導入する際に十分な情報を持って臨めます。

inboxの任意の会話やticketに移動し、右サイドバーのCopilotタブを開いてCopilotに質問を始めましょう。

ステップ3：チームを有効化する

Copilotをサポートチームに紹介し、アクセス方法とCopilotの活用法を確実に理解させましょう。オンボーディングから技術的トラブルシューティングまで、Copilotは全メンバーを支援します。

経験豊富なサポートエージェントを初期展開に含めることで、多様な問い合わせや複雑なトピックに対するCopilotの能力を徹底的に評価できます。また、これらのエージェントがCopilotの推進者となり、広範なチームへの導入を助けます。

IntercomでのCopilot導入方法：

信頼できる経験豊富なエージェントのタイガーチームを結成し、テストに参加してもらいました。ツールの説明をするキックオフミーティングを行い、専用のSlackチャンネルも作成しました。
数日間にわたり、彼らにここでCopilotの体験を共有してもらいました：
1. Copilotがうまく機能した成功事例
2. うまくいかなかった例
3. 特定されたコンテンツのギャップ
4. 新しいコンテンツの提案
チームリードはタイガーチームとの日次スタンドアップや1対1のセッションで、より多くの逸話的フィードバックも求めました。

ステップ4：チームに対して有効化する

Copilotはフルシートのチームメンバーに割り当て可能で、デフォルトで含まれる使用権が付与されます（すべてのプランで利用可能）。チームメンバー設定から、無制限使用、含まれる使用権（月10会話）、またはオフに切り替えられます。

ステップ5：継続的な最適化

情報アーキテクチャを構築する

すべての知識が一元化されるため、簡単にアクセス・管理できる堅牢な情報アーキテクチャ（IA）を構築する必要があります。

良いIAはコンテンツを明確かつ論理的に整理し、チームメンバーが迅速にナビゲート・検索できるようにし、新しいコンテンツ追加時の一貫性も保ちます。すべての情報に明確な居場所があるためです。

これは、以下のような階層的なフォルダ構造を作成することを意味します：

複数の知識管理者やコンテンツ所有チームがいる場合は、Optimal Workshopの利用を推奨します。チームメンバーがカードを自分に合ったカテゴリに分類でき、直感的で全員に適した構造を見つけるのに役立ちます。

既存のknowledge baseがGuru、Notion、Confluenceにある場合も、IntercomのKnowledge Hubに同期またはインポートでき、既存のIAを維持できます😃

コンテンツ所有者にコンテンツのレビューを依頼する

長期間レビューされていない既存のサポートコンテンツがある場合は、監査と“クレンジング”にリソースを割くべきです。AIは与えられた知識の質に依存するため、古いコンテンツではCopilotの回答精度が低下します。

正確性を確認し、必要に応じて更新またはアーカイブしてください。営業、エンジニアリング、法務、セキュリティなど、複数のチームやSMEが知識を作成します。所有者ごとに分け、各チームやSMEにレビューを依頼しましょう。

すべてのサポートコンテンツを一度にレビューするのは大変です。まずは最も利用されているコンテンツ、つまり閲覧数の多いものに集中しましょう。80/20ルールを適用し、人気のあるコンテンツを優先的に最新に保ちます。

Copilot向けにコンテンツを最適化する

すべてのコンテンツが専門家によって事実確認されたら、各記事の構成を見直しましょう。AI向けコンテンツ作成にはフォーマットのベストプラクティスがあり、回答を利用可能にし、Copilotが適切な文脈で回答を簡単に見つけて使えるかに大きな違いをもたらします。

見出しを使う
リッチフォーマット（表、箇条書きなど）を使う
あいまいさを避ける
質問を言い換える
マルチメディアに文脈を与える

スタイルガイドと再利用可能なテンプレートを作成し、知識管理者と共有して、すべての新しいコンテンツがAIのベストプラクティスに従うようにします。

コンテンツのギャップを特定する

重要なコンテンツが欠けていないか確認しましょう。レポートを使って「検索結果なし」の検索を見つけ、顧客やチームメンバーが現在のknowledge baseで見つけられなかったものを把握します。また、サポートチームや他の関係者と話し、知識のギャップや必要なリソースを把握しましょう。

継続的改善のためのフィードバックループを作る

AI、エージェント、セルフサポートを支える優れたknowledge baseに投資した後は、コンテンツが陳腐化し役に立たなくならないようにしたいものです。そうしないとCopilotの性能が低下し、知識の即時利用によるチーム効率の向上も減少します。

サポートチーム（または組織全体）が不正確さを指摘し、改善案を提案し、新しいコンテンツをリクエストできるフィードバックループの導入を検討してください。

Back-office ticketsを使って、チームメンバーがInboxから直接リクエストを送信できるようにしましょう。Copilotの回答が役に立たなかった場合、使用されたソースを確認し、ticketを開いてコンテンツ改善を依頼できます。inboxを離れたり時間を無駄にすることなく対応可能です。