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AI（人工知能）モデルは、特定のタイプのパターンを認識するようにデータセットに基づいてトレーニングされたプログラムです。
Zendeskは独自のAIモデルアーキテクチャを開発しています。ZendeskのAI研究者は、サードパーティのAPIに頼るのではなく、最新の進歩を取り入れ、エンタープライズカスタマーサポートに特化した業界をリードするモデルをトレーニングし、最適化しています 。
言語に依存しないAIモデルを構築しているため、あらゆる言語でサポートをすばやく拡張できます。
Zendeskでは、同義語や誤字など、さまざまな文構造やスペルに「学習」できる自然言語処理（NLP）テクノロジーを使用しています。大文字と小文字や句読点を正確に区別することへの注意が他のテキスト形式よりも低いため、カスタマーサービスでは特に重要です。
学習方法
AIモデルはトレーニングを通じて学習します。トレーニングとは、カスタマーのメッセージまたは表現を、カスタマーの特定のクエリまたは目的に割り当てることです。
AIモデルは、個々の目的を互いに区別できるように、AI変換によってデータのパターンを学習します。AIが学習して調整を行うことで、予測の精度が向上します。
ダッシュボード内のAI > モデル確認すると、AIが毎日夜間に自動的に調整を行うので、その日にトレーニングデータに変更が加えられた場合に新しいモデルを作成することがわかります。新しい目的を追加したり、新しい表現で目的をAI変換し、AIモデルをすぐに学習させる必要がある場合は、「トレーニングモデル」を選択します。
トレーニングが行われたかどうかにかかわらず、週に1回、評価モデルも自動的に作成されます。これにより、トレーニングセンター > 混同行列で利用できる最新の混同行列が生成されます。
優れたAIモデルの条件
優れたAIモデルは、ユーザー メッセージの80%以上を認識し、それらを正しい目的に予測するものです。この割合は、目的が明確に定義され、重複がなく、表現の数が目的の頻度を表す実用的な目的構造があることで最もよく達成されます。
モデルを構築する際には、以下の点に注意してください。
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データを信頼する
目的の構造は、AIモデルとカスタマーの動作を考慮する必要があり、返信やプロセスの観点で意味を成すものではありません。 -
最も頻度の高い目的に優先順位を付ける
最も頻度の高いクエリをカバーし、AIエージェントが確実に処理できるようにすることを目指します。すべてのカスタマーからのクエリを認識するAIモデルを構築するのは効果的ではありません。なぜなら、エージェントがより複雑なクエリを処理することになるからです。 -
トレーニングに重点を置く
強固な基盤構築を、カスタマーの本物のデータを使用して目的を重み付け することで構築します。カスタマーとAIエージェントとのインタラクトを学ぶために、定期的なトレーニングで立ち上げ後にさらに強化します。注：質の低いトレーニングを行うよりも、トレーニングを行わない方がモデルにとって望ましです。
自動化レポートとトレーニングセンターガイドでは、お客様の固有の行動に基づいて最適なモデルを構築できます。
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