Agent Builderの入門

このページでは、会話型AIの本質的な概念を紹介し、Agent Builderに結びつけます。 目標は、Agent Builderの設定の目的と、それが何を達成するのに役立つのかを理解することです。

コンタクトと、Mpowerエージェント CXone MpowerのAgent Builderを使用して作成された、音声またはチャットのインタラクションに対応できるバーチャルエージェント。やその他のバーチャルエージェント ライブの人間のエージェントの代わりに顧客とのやり取りを処理するソフトウェアアプリケーション。を含むエージェントとの間の会話には、3つの重要な要素があります。 主要な会話要素には、Agent Builderにそれぞれ対応する設定があります。 これらの構成とそれらがどのように連携するかを理解すると、自信を持ってMpowerエージェントの作成に取り組むことができます。 これらは次のとおりです：

• コンタクトの発言。
• コンタクトの要望。
• エージェントまたはMpowerエージェントの言動。

コンタクトの発言や要望は、Agent Builderでインテント、エンティティ、スロットとして表されます。 Mpowerエージェントの発言と行動は、ストーリー、ルール、およびMpowerエージェントアクションで表されます。

コンタクトの発言と要望：発話、インテント、エンティティ、スロット

コンタクト コンタクトセンターでエージェント、IVR、またはボットとやり取りする人。は、チャットウィンドウにメッセージを入力するか、電話に向かって話すことで、Mpowerエージェント CXone MpowerのAgent Builderを使用して作成された、音声またはチャットのインタラクションに対応できるバーチャルエージェント。と通信します。 インタラクションが通話の場合、通話からキャプチャされた音声は音声テキスト化 このプロセスはSTTとも呼ばれ、話し言葉をテキストに変換します。サービスを使用してテキストに転写されます。 Mpowerエージェントは、メッセージまたは文字起こしされた音声(発話とも呼ばれます)を受信し、分析します。 その後、Mpowerエージェントは、応答するように構成された方法に基づいて、それらに基づいて行動できます。

コンセプト	定義	例	Mpowerエージェントの機能
発話	コンタクト コンタクトセンターでエージェント、IVR、またはボットとやり取りする人。がインタラクション チャネルを介したエージェントとの会話全体。 たとえば、インタラクションには、音声通話、Eメール、チャット、またはソーシャルメディアでの会話があります。で言うこと。 メッセージと呼ばれるときもあります。	「パスワードを紛失しました。」 「私の残高は？」 「あなたはボットですか？」	Mpowerエージェントは自然言語理解(NLU)を使用して、各コンタクトの発話を分析し、その意味、つまりインテントを判断します。
インテント	コンタクトが伝えたいこと、または達成したいこと。 コンタクトが送信するすべてのメッセージにはインテントがあります。	「パスワードを紛失しました」は「パスワードの再設定」というインテントがあります。 「こんにちは」は「挨拶」のインテントがあります。	Mpowerエージェントは、NLU このプロセスは自然言語処理(NLP)を拡張し、理解した内容に基づいて判断またはアクションを実行します。を使用してコンタクトのメッセージを分析し、インテントを判断します。 それが分かれば、自らのメッセージで応答することができます。 Mpowerエージェントが各インテントに使用するレスポンスを設定します。
エンティティ	コンタクトのメッセージ中の定義済み情報。	個人または製品名、電話番号、アカウント番号、場所など。	Mpowerエージェントは、NLUを使用して、コンタクトのメッセージ内のエンティティを識別します。 エンティティ、Mpowerエージェントがコンタクトのメッセージの意味を理解するのに役立ちます。
スロット	コンタクトのメッセージから抽出され、Mpowerエージェント応答で使用するために保存されたエンティティ。 変数に似たもの。	コンタクト名のスロットを作成すると、Mpowerエージェントは対話中の応答でその名前を使用できるようになり、より個人的な名前になります。	そのように構成されている場合、Mpowerエージェントは連絡先メッセージからエンティティを抽出し、スロットに保存します。 会話の後半でMpowerエージェントにこの情報を使用させることができます。

Mpowerエージェントの発言と行動:ストーリー、ルール、アクション

人間の会話は予測が不可能で変化に富んでいます。 Mpowerエージェント CXone MpowerのAgent Builderを使用して作成された、音声またはチャットのインタラクションに対応できるバーチャルエージェント。回答はそうではありません。 つまり、Mpowerエージェントは人間の話し方の大きな違いを正しく解釈できなければなりませんが、どのように反応するかを「考える」必要はありません。 Mpowerエージェント応答は、Agent Builder構成で明確に定義されています。 ただし、Mpowerエージェントが状況に対して正しい応答を選択するかどうかは、各コンタクト発話 コンタクトが発言または入力した内容の背後にある意味や目的。コンタクトが伝えたいことや達成したいこと。のインテント コンタクトが発言または入力すること。をどれだけ適切に識別できるかによって異なります。

コンセプト	定義	例	Mpowerエージェントの機能
ルール	文脈によって意味が変わらないメッセージに対するMpowerエージェント応答を定義します。	会話の構成要素：挨拶、さようなら、ありがとう、移行、単純なはい/いいえの質問と謝辞。 あなたの住所は何ですか？ 会話の構成要素—挨拶、さようなら、ありがとう、移行。単純なはい/いいえの質問。と謝辞。 Mpowerエージェントには、挨拶、ハンドオーバー コンタクトをバーチャルエージェントからライブエージェントへ引き継ぐこと。リクエストなど、これらのいくつかのためのデフォルトのインテントとルールが付属しています。 よくある質問 侮辱と古典的なボットの課題	ルールは、Mpowerエージェントがインテントにどのように応答するかを設定する2つの方法のうちの1つです。 ルールはある種のインテントには有効ですが、すべてのインテントに有効なわけではありません。
ストーリー	メッセージの意図と会話のコンテキストに基づいてインタラクションを処理するようにMpowerエージェントをトレーニングします。	パスワードを忘れた場合のやり取りで、Mpowerエージェントは「どうすればいいですか?」と答えます。 場合があります。 インタラクションが新しいアカウントの作成に関するものであった場合、どちらの場合も、コンタクトが同じ意図で同じ単語を使用していても、応答はまったく異なります。	ストーリーは、Mpowerエージェントがインテントにどのように応答するかを設定できる2つの方法のうちの2つ目の方法です。 ストーリーは、会話の文脈を利用して適切に応答する方法をMpowerエージェントに教えます。
Mpowerエージェントアクション	インタラクションの処理中にMpowerエージェントが言ったり行ったりすること。	パスワードを忘れた場合のやり取りでは、MpowerエージェントはWebサイトのパスワードリセットに関するFAQへのリンクを送信して応答します。 コンタクトが「理解できない」などと不満を表明した場合！ 機能していません！」 Mpowerエージェントは「ごめんなさい。 人間のエージェントに転送しましょうか？」と応答します。 コンタクトが「はい」と答えると、Mpowerエージェントが転送を開始します。	Mpowerエージェントアクションは、Mpowerエージェントが各インテントにどのように応答するかを定義する際のオプションです。 各レスポンスを柔軟に設定することで、コンタクトのニーズに合ったアウトカムを達成することができます。

Mpowerエージェントの学習方法:トレーニングとテスト

トレーニングは、コンタクトのMpowerエージェントインテントを正しく予測する方法を コンタクトが発言または入力した内容の背後にある意味や目的。コンタクトが伝えたいことや達成したいこと。に教えます。 それは、各インテントの高品質で実際の例をたくさんMpowerエージェントに提供することから始まります。 これをトレーニングデータと呼びます。 トレーニング対話 Agent BuilderにおけるMpowerエージェントのストーリー、ルール、フロー。と組み合わせると、トレーニングデータは、Mpowerエージェントコンタクト コンタクトセンターでエージェント、IVR、またはボットとやり取りする人。が何を必要としているかを認識し、適切に応答することを学習するのに役立ちます。

Mpowerエージェントをテストするには、まず、その構成内のデータのモデル トレーニングされ、ステージングされたボットのバージョンを構築する必要があります。 Agent Builderでは、トレーニングとステージオプションを選択すると、新しいモデルの構築がトリガーされます。 このプロセスはバックグラウンドで実行されます。

モデルは、設定されたインテント、ストーリー、ルール、例、その他のトレーニングデータの分析から構築されます。 このモデルは、人間の会話の音声を分析して、データポイントのセットから最も近い一致を判断し、対応するアクションを実行するソフトウェアプログラムであるMpowerエージェントの中核です。

モデルは必要に応じて何度でも構築できます。 各モデルには番号が付けられ、過去のモデルの履歴リストもあります。

モデルが構築されたら、Mpowerエージェントをテストできます。 テストには、Mpowerエージェントとの会話が含まれます。 このようにして、あなたのメッセージを理解していない場所や、予測が悪い場所を見つけることができるのです。 設定を修正し、新しいモデルを構築して、もう一度テストすることができます。

Agent Builderにはチャットプログラムが組み込まれており、Mpowerエージェントとテスト会話を行うために使用できます。 また、テストを手伝ってくれる他の人とMpowerエージェントを共有することもできます。 あなたのMpowerエージェントのすべての会話がAgent Builderに保存されるので、彼らはあなたに彼らの経験を報告する必要はありません。 それらを見直すことで、注意が必要な難点を見つけることができます。

会話データの確認は、Mpowerエージェントの開発中だけでなく、本番環境でも重要です。 インテント、ストーリー、ルールの継続的な微調整は、Mpowerエージェントが引き続き良好なパフォーマンスを発揮するようにするために必要です。

トラブルの対処法

Agent Builder には、潜在的なMpowerエージェント問題に対処できる 2 つの構成が用意されています。

• フォールバック:これは、どのように進めればよいかわからないときに何をすべきかをMpowerエージェントに教えます。 フォールバックは次の2種類があります。
  • NLUフォールバック:Mpowerエージェントがコンタクトを理解しているかどうか確信が持てない場合に使用されます。
  • アクションフォールバック:Mpowerエージェントが次のアクションを予測する能力に自信がない場合に使用されます。
• セーフティ ネット: セーフティ ネットを使用すると、Mpowerエージェントまたは接続先のシステムに別の問題が発生した場合に何が起こるかを構成できます。 これには、Mpowerエージェントがコンタクトへの応答に通常よりも時間がかかるなどが含まれます。

予防的なオプションとしてフォールバックとセーフティネットがありますが、すべての問題を予防できるわけではありません。 会話データは定期的に見直して、コンタクトの難点を探すことが重要です。

Mpowerエージェントの監視と管理

Agent Builderには、Mpowerエージェントのパフォーマンスを監視するために使用できる多くのツールが用意されています。 これは、Mpowerエージェントを管理する上で重要かつ継続的な部分です。 これらのツールでパフォーマンスを定期的に監視することで、問題点を特定し、Mpowerエージェント構成を改良して緩和することができます。

以下のツールを使って会話データをレビューできます。

• "インサイト:提供Mpowerエージェント:" 
  • ダッシュボード:コンタクトの会話やメッセージに関するリアルタイムデータを表示するウィジェットを提供します。
  • ジャーニー:コンタクトの会話中のインテントの流れに関する詳細な分析を提供します。
  • 会話:確認Mpowerエージェントすべての会話を表示します。 これらの実際の会話からトレーニングデータを検索、タグ付け、または作成することができます。
• "NLU受信トレイ:管理して、NLU このプロセスは自然言語処理(NLP)を拡張し、理解した内容に基づいて判断またはアクションを実行します。Mpowerエージェントの品質を向上させるのに役立ちます。" コンタクトからのすべての新着メッセージが表示されます。
• クエリー検索：タグを使用して、NLU受信トレイやインサイトセクションの検索結果を絞り込むことができます。

次のツールを使用すると、Mpowerエージェントデータを管理および整理できます。

• タグ：タグはAgent Builder全体で使用します。 Mpowerエージェントによって自動的に適用されるようにすることも、手動で適用することもできます。
• ボットスキル:ボットスキルを使用して、Mpowerエージェントができることに基づいてトレーニングデータを整理します。 スキル別にトレーニングデータをフィルタリングし、表示されるデータを限定できます。

次のツールを使用すると、Mpowerエージェントに関する情報を表示できます。

• "ヘルスモニター:表示Mpowerエージェント。"
• "インポートとエクスポートツール:インポートまたはエクスポートMpowerエージェントから。" これはバックアップオプションとして使用できます。
• アクティビティログ：ユーザーがAgent Builderにログインしている間に行った操作の履歴を確認できます。

Agent Builderから最大限の効果を引き出す

コンタクトセンターでMpowerエージェント作業を行う最善の方法を計画し始めるときは、次のアイデアを検討してください。 Agent Builderを最大限に活用するのに役立ちます。

• さまざまなユースケース、チャネル、オーディエンス向けに複数のMpowerエージェントを構築します。 デジタル Digital Experienceに関連するあらゆるチャネル、コンタクト、またはスキル。ACDスキルを使って、ライブの人間のエージェントと一緒に仕事をさせることができます。 CXone MpowerMpowerエージェントをユーザーエンティティと見なすため、ルーティングは人間のエージェントと同じように機能します。

• Mpowerエージェントには多くのユースケースがあります。 たとえば、次のことができます：

  • 人間のエージェントにコンタクトを渡す前に情報を収集します。

  • コンタクトをより特定のエージェントにルーティングするために、インタラクションの開始時にトリアージを処理します。

  • ボットを使用して、注文状況や請求期限の確認、コンタクト情報の更新、店舗の場所や営業時間に関する質問など、エージェントが受ける最も一般的で簡単な質問に対応します。

  • ボットに夜勤を処理させて、24時間年中無休のカスタマーサービスを提供します。 一晩のインタラクション用のデジタルACDスキルを作成し、受信したインタラクションを一晩でMpowerエージェントに送信するようにスクリプトを設定します。 Mpowerエージェントインタラクションを処理するか、翌朝処理のためにエージェントにルーティングすることができます。

  • Autopilot Knowledgeを使用して、Expertナレッジマネジメントセンターから直接取得した回答を配信します。
  • Agent Builderと他のシステムとのAPIを介した統合を設定し、ボットの利用効果を高めます。
  • スクリプト統合をセットアップしMpowerエージェントを使用してカスタムJavaScriptアクションを作成します。
  • これらを使用して、ライブエージェントのタスクを実行する。 ライブエージェントは、この方法でCXone Mpowerを使用するにはCopilot for Agents Mpowerエージェントを使用する必要があります。

新しいMpowerエージェントプロジェクトを開始する方法

Agent Builderを初めてお使いになる場合は、チュートリアルに従って作業をすることができます。 サンプルMpowerエージェントを作成する手順を説明します。 また、最初のAgent Builderを作成するためにMpowerエージェントに従うことができる手順も含まれています。

Agent Builderインターフェースと概念に慣れたら、実装プロセスに従って、Mpowerエージェントの計画と構築を開始できます。 このプロセスでは、Mpowerエージェントを作成および管理するために完了する必要があるすべてのタスクについて説明します。

Mpowerエージェントの安定した作業モデルができたら、それをゆっくりと顧客に紹介し始めることができます。 最初からMpowerエージェントにインタラクションの全負荷をすぐに処理させるのではなく、次のことができます。

• トラフィックのごく一部をMpowerエージェントに誘導して、ゆっくりと開始します。 時間の経過とともに、よりスマートになり、より多くのユースケースを処理できるようになるにつれて、割合を上げます。 Studioスクリプトでは、スクリプトロジックを使用して条件を設定し、どのトラフィックをMpowerエージェントにルーティングするかを定義します。

• デジタルACDスキル エージェントのスキル、能力、知識に基づいてインタラクションの配信を自動化するために使用されます。およびスクリプトロジックを使用して、A/Bテストのためにトラフィックを2つの異なるMpowerエージェントに分割します。 これにより、どのMpowerエージェントのパフォーマンスが優れているかを検証できます。