生成AIプロシージャとは、自律型AIを使用して、顧客との会話中にAIエージェントの応答やアクションを誘導する、柔軟な会話フローのことです。
この記事では、プロシージャの作成と最適化に関するベストプラクティスをいくつか紹介します。生成AIプロシージャを作成する際は、これらのベストプラクティスを参考にしてください。これらのガイドラインに従うことで、効果の高いプロシージャを作成できます。
この記事では、次のトピックについて説明します。
- 明確で具体的な言葉を使う
- 複雑なタスクは分解する
- 手順を論理的な順序に沿って提示する
- 明確な条件とアクションを定義する
- 用語の一貫性を維持する
- 1つの手順に複数のアクションを組み合わせない
- 条件付き手順を実行する前に、フィードバックの提供を求めるメッセージを含める
- 必要に応じて例を提示する
- エラーを予期し、対処する
- 重要な手順を強調する
- 命令的で直接的な書き方をする
- テストを行い、改善と更新を定期的に繰り返す
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明確で具体的な言葉を使う
各手順をシンプルで直接的な言葉で記述します。AIが指示を正しく解釈できるよう、曖昧な用語、専門用語、複雑な文は避けます。必要な情報を正確に指定し、誤解の余地がないようにします。
また、英語で記述することで、フローが最適化されます。ただし、主要な言語であればパフォーマンスに大きな差はありません。
- 適切な記述例：「顧客に10桁の口座番号を提供するように依頼してください。」
- 不適切な記述例：「ユーザーにアカウント情報を請求してください。」（文脈が不足しているため、「アカウント情報」が何を指すのか明確でない）
複雑なタスクは分解する
複雑なプロセスは、焦点を絞った細かい手順に分割します。各手順を管理可能な1つのアクションにすることで、明確さと実行性を向上させます。
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適切な記述例：
- 「まず顧客の身元を確認します。」
- 「次に口座残高を確認します。」
- 「最後に支払いを処理します。」
- 不適切な記述例：「身元確認、残高確認、支払処理を1つの手順で実行してください。」
手順を論理的な順序に沿って提示する
実際のワークフローに従って、AIが実行すべき順序で指示を並べます。手順を番号付きまたは明確に構造化されたリストで記述します。
- 適切な記述例：自然な流れに沿って手順を進めます：挨拶 → 確認 → 診断 → 解決/エスカレーション
- 不適切な記述例：「問題をエスカレーションした後に、身元を確認します」
明確な条件とアクションを定義する
各条件とそれに続くアクションまたは次の手順を明確にするために、「If… then…」文を使用します。これにより、曖昧さを減らし、意思決定に導きます。
- 適切な記述例：「支払いを処理できない場合は、顧客に支払いに問題があったことを伝え、別の支払い方法を尋ねてください。」
- 不適切な記述例：「支払いに問題が発生した場合は、適切に対応してください。」
用語の一貫性を維持する
プロシージャ全体を通して、使用するエンティティ（プラン、ポリシー、請求タイプなど）の名称を必ず統一し、混乱や誤解を招かないようにしてください。一貫した命名により、AIが用語を混同するのを防ぐことができます。既存のエンティティ名を確認するには、プロシージャエディターでスラッシュ（/）を入力するか、プラスアイコン（+）をクリックします。
- 適切な記述例：サービスレベルを示す際に、常に「プレミアムプラン」と表記する
- 不適切な記述例：「プレミアムプラン」「ゴールドプラン」「最上位プラン」など、同じ対象に複数の名称を混在させる
1つの手順に複数のアクションを組み合わせない
1つの手順に複数の主要なタスクが含まれる場合は、指示を明確かつ誤解のないようにするため、個々の手順に分割してください。これにより、タスクの見落としや誤解を防ぐことができます。
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適切な記述例：
- ステップ1：顧客が報告した問題を確認します。
- ステップ2：問題の種類に応じてトラブルシューティングの手順を提供します。
- 不適切な記述例：「顧客の問題を確認し、トラブルシューティングを提供し、解決しない場合はエスカレーションします。」
条件付きステップを実行する前に、確認のための質問を含める
手順に条件付きステップを含める場合は、条件を評価できる状態になっていることを確認するため、AIエージェントがまず顧客に確認の質問をする必要があります。これにより、AIエージェントが同じ返信を2回送信することを防ぐことができます。
つまり、「伝える→尋ねる→条件分岐」の流れにし、「伝える→条件分岐」の流れにはしないでください。
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適切な例：「こちらがポリシーです。他に何か必要なことはありますか？」または「この回答は役に立ちましたか？」あるいは「これについてご不明な点がございましたら、お知らせください。」
これにより、条件分岐はユーザーの返信後にのみトリガされるため、応答が重複する可能性をなくすことができます。
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不適切な例：
- ステップ1：AIエージェントがユーザーに何かを伝えるが、確認の質問はしない。
- ステップ2：ユーザーが後で非常に具体的な追加質問をした場合にのみ実行されるべき条件分岐を設定する。
AIエージェントにはステップ1とステップ2の間で待機するよう指示されていないため、曖昧な条件を即座に評価し、一致するものが見つからないと判断して、直前のメッセージを再送信します。
必要に応じて例を提示する
一般的なシナリオに沿った例を提示し、期待される結果を明確にすることで、曖昧さを減らします。例を使ってAIのトーンとコンテンツをガイドします。
- 適切な例：「『請求額が高すぎる』と顧客が述べた場合、『今月の請求には追加のデータ使用料が含まれています』と回答してください。」
- 不適切な例：具体例がない。AIが適切な応答方法を判断できません。
エラーを予期し、対処する
データの欠落、不完全さ、または矛盾がある場合の対応手順も含めて記述し、堅牢性と信頼性を確保します。
- 適切な例：「APIから『タイムアウト』が返された場合、最大2回まで再試行します。それでも失敗した場合は、リクエストをエスカレーションします。」
- 不適切な例：「APIコールが失敗した場合、再試行します。」（再試行の回数の上限や代替措置の記載なし）
重要な手順を強調する
プロシージャ内の重要または必須のステップは、大文字やその他の書式を使って強調することで、コンプライアンス違反や操作ミスのリスクを軽減できます。
- 適切な例：「***アカウント情報を開示する前に、顧客の身分を確認してください***」
- 不適切な例：身元確認ステップで文字列が強調されていない。
命令的で直接的な書き方をする
手順を命令や指示の形式で記述し（例：「…を確認してください」、「…を顧客に尋ねてください」、「…の場合は、リクエストをエスカレーションしてください」）、不確実性や曖昧さを回避します。
- 適切な例：「顧客の最終支払い日を尋ねてください。」
- 不適切な例：「最終支払い日を尋ねた方がよいかもしれません。」
テストを行い、改善と更新を定期的に繰り返す
実際のやりとりでプロシージャを継続的にテストし、フィードバックを収集し、ポリシーや顧客ニーズの変化に応じて手順を修正し、正確性と顧客満足度を維持します。
- 適切な例：プロシージャを毎月見直して、顧客のフィードバックやポリシーの変更に基づいて手順を調整してください。
- 不適切な例：プロシージャを一度作成したら修正しないこと。