Zendeskでコールセンター・ヘルプデスク業務に手軽に生成AIのパワーを取り入れる方法

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1. Zendeskでコールセンター・ヘルプデスク業務に 手軽に生成AIのパワーを取り入れる方法 クラスメソッド株式会社 産業支援グループゲームソリューション部　入井 啓太
2. 2 自己紹介 名前：入井啓太 所属：産業支援グループ　ゲームソリューション部 拠点：名古屋 肩書：エンジニア 入社年月：2022年10月 趣味：ゲーム、漫画、猫など
3. 3 このセッションの聞き方 • コールセンター・ヘルプデスク業務に関わりのある方 ◦ 自身が関わる業務の効率化に繋がるものはないか参考に • コールセンター・ヘルプデスクの領域はあまり関わりの無い 方 ◦ 業界的に生成AIの活用が進んでいる ◦ 実際の業務で生成AIがどのように活用されているのかの参考 に
4. 4 コールセンター業界では生成AIの活用が進んでいる ▪コンタクトセンターにおける AIの活用状況について、 5割以上が「活用している」と回答 自社のコンタクトセンターにおける AIの活用状況を聞いたところ、 52.7%が「活用している」、40.5%が「活用に 向けて準備中」、5.5%が「活用も準備もしていない」と回答しました。 ▪コンタクトセンター責任者・ SVの9割が、コンタクトセンターで「生成 AIを活用したい」と回答 コンタクトセンターにおいて生成 AIを活用したいかをコンタクトセンター責任者・ SVに聞いたところ、「とても活 用したい」が27.3%、「活用したい」が47.7%、「やや活用したい」が 15.0%となり、合わせて90.0%が活用した いと回答する結果になりました。 引用元: PR TIMES - 楽天コミュニケーションズ、「コンタクトセンターにおける AI活用に関する意識調査」結果を発表
5. 5 生成AIの業務活用の課題 どのサービスを使えば良いんだろう？ • OpenAI API • Azure OpenAI Service • Amazon Bedrock など コールセンター・ヘルプデスクで生成AIを取り入れたいが･･･ 準備が大変 • AIモデルの調整 • フロントエンド開発 • 環境構築・運用
6. 6 Zendeskという選択肢 コールセンター・ヘルプデスク業務用SaaS • アドオン導入で様々なAI機能を利用 可能 ◦ 文章生成、要約、文字起こし、チケッ ト分類など • SaaSなのでフロント開発やインフラ構 築・運用はノータッチでOK • ただし、自分で構築したときより自由 度は劣る
7. 7 要は面倒なことはお金で解決する方向性 面倒
8. 8 Zendeskの全体像 Zendesk Suite（旧　Zendesk Support Suite） セールス ＣＲＭ ヘルプデスク ＣＲＭ CRM： Customer Relationship Management 顧客関係管理 問い合わせする顧客の期待に 幅広く答える 分析 Amazon connect連携 自動音声 (IVR) LINE Twitter オムニチャネル チケット FAQ チャット ボット 音声通話
9. 9 Advanced AIアドオンとは？ Zendesk上で強力なAI機能が使用できるアドオン チケット分析、ボットの強化、返信分の提案等、様々な機能を提供。 • 以下のような効果を実現 ◦ Zendeskに関わる雑務の削減 ▪ チケット振り分け作業を700件/日→50件/日に削減した事例 ◦ チャットボットによる解決数増加 ◦ エージェントの生産性向上
10. 10 インテリジェントトリアージ Advanced AIの中心的機能 チケットを分析し、目的、使用言語、顧客の感情を推測する。 日本語で書かれたチケットだ お客様はログインができなく て困っているみたい 少し怒っているな
11. 11 インテリジェントトリアージ エージェントへの分析結果提供
12. 分析結果とトリガ・自動化の連携 12 具体的にできること
13. 13 具体的にできること 分析結果をレポート集計 支払いについての問い合わせが多いから、も う少しわかりやすいFAQ記事を増やしたほう が良いな 中国語の問い合わせが増えているから、 対応できるエージェントを増やそう
14. 14 OpenAIとの連携機能 チケットの要約と返信文のブラッシュアップ • 要約機能 ◦ 問い合わせ内容の理解をサポート • 返信文のブラッシュアップ機能 ◦ 詳細化 ◦ フレンドリー化 ◦ フォーマル化 お願いします どうぞよろしくお 願い申し上げま す。 入力 出力 フォーマル化
15. お客様との会話内容を自動的に要約 ※文字起こしの精度は回線品質や各人の話し方に影響を受けます。 【早期アクセス】OpenAIとの連携機能 Zendesk Talkでの会話 会話内容を文字起こし 文字起こしした内容を要約 15
16. 16 ChatGPTと連携したチャットボットの作成
17. 17 問い合わせを減らすために必要なこと ユーザーが自己解決できる仕組み＝盾をしっかりと作る 自己解決の 仕組みによる盾 (FAQ、ボット) ユーザーの分からない という思い 守られるエージェント
18. 18 Zendeskのチャットボット
19. 19 Web Widgetでの会話ボット WebサイトのWidgetで 問い合わせ送信 Widget内でボットと会話 ボットは回答や関連する記事を提示 解決したら 問い合わせ対応完了 解決しなかった場合は チケットでエージェントにて対応 なにかお困りですか？ 〇〇をする方法について教 えてください。 〇〇をするにはXXの操作 が必要になります。
20. 20 フローによる回答の作成 実際の 動作
21. 21 Zendeskのチャットボットでできること できること • あらかじめ作成したフローに沿った回答 • ZendeskのFAQ記事の提案 • ZendeskのFAQ記事の内容を使った回答生成 • Zendeskのチケット受付窓口 できないこと • Zendesk外のナレッジの参照 • ナレッジ無しでの回答生成
22. 22 Zendeskチャットボットの外部連携 折角我が社自慢のRAG AI基盤があるのにそれは使えないのか･･･？
23. 23 Zendeskチャットボットの外部連携 チャットボットのフローの中でAPIコールが実行可能
24. 24 デモンストレーション API経由でChatGPTと会話できる仕組み作ってみた 利用API: Chat Completions API モデル: gpt-3.5-turbo
25. 25 今回作った仕組みの構成図
26. 26 なぜLambdaが必要？ フロービルダーの変数は280文字までしかメッセージとして出力できない。 1つのテキストを複数の変数へ分割すれば文字制限を回避できる APIから取得した回答の表示 APIリクエスト （文脈維持のため過去の回答情報格納）
27. 27 なぜLambdaが必要？ LambdaでOpenAI APIから取得した回答を分割してチャットボットへ返却
28. 28 ボットのフローなど ↑これを3回繰り返す 3回目の会話のAPIリクエストボディ 以前の会話内容も渡すことで文脈が保持可能に
29. 29 まとめ • AIの業務活用に必要な環境構築運用をSaaSに任せるという選択肢 もある • ZendeskのAdvanced AIというアドオンで、コールセンターやヘルプデ スクに手軽に生成AI機能を導入可能 ◦ チケット分類 ◦ 文章生成 ◦ 音声文字起こしなど ◦ 今後も新規の導入予定 • チャットボットを独自のAI基盤に連携させることも可能 ◦ ただし、色々と制限はあるので注意 ◦ Lambda等で力技でなんとかする方法もアリ