Agent Builderにおけるインテント

インテントは、コンタクトの単語の背後にあるコアな意味です。コンタクトが伝えたい、あるいは達成したいニーズやゴールです。 Mpowerエージェントは各発話コンタクトが発言または入力すること。を分析し、構成されたインテントから最も近い一致を判断します。その後、Mpowerエージェントは、一致するインテントのストーリー意図と文脈に基づくインタラクション処理のためにMpowerエージェントをトレーニングする目的で使用されます。またはルールコンテキストによって変化しないメッセージに対するMpowerエージェントの応答を定義するために使用されます。で設定された応答を使用して、コンタクトに応答できます。

コンタクトが送信するすべての発話にはインテントがあります。多くのメッセージは、コンタクトが貴社に接触してきた理由に関係があります。これらのメッセージのインテントは、パスワードのリセット、道順や営業時間の提供など、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。が処理するタスクに関連しています。その他のメッセージは、挨拶や謝辞など、社会的なスクリプトに従っています。

インテントは、新しいMpowerエージェントを設定する際の出発点です。まずインテントを作成し、コンタクトがそのインテントを伝えるために使用するメッセージの例を提供します。次に、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します。たとえば、Mpowerエージェントにフォローアップの質問をさせたり、回答を返させたり、コンタクトの選択肢を提供したり、ライブエージェントに転送させたりすることができます。

インテントの操作はMpowerエージェントを設定する上で重要な部分です。実装プロセス中に。ボットを展開した後も、ボットの継続的な管理の一環として、インテントの作業を続けることが重要です。

Glossary

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。
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。

インテントのトレーニング例

インテント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。例では、コンタクトが意図を表現するさまざまな方法についてMpowerエージェントをトレーニングします。インテントの例が多いほど、Mpowerエージェントが正しく識別できるインテントのバリエーションが増えます。実際の会話データを使用して、テストとトレーニングMpowerエージェントを行います。最良の結果を得るためには、常に量より質の高いデータを選ぶこと。これにより、Mpowerエージェントが実際の連絡先との会話を処理する準備が整っていることを確認できます。

実装プロセスの計画段階では、エージェントがコンタクトと実際に交わした会話の記録を収集します。これらの会話を、Mpowerエージェントに追加するインテントのトレーニング例のソースとして使用してください。

CXone MpowerXOを使用して、過去のインタラクションを分析し、Mpowerエージェントで使用する例を抽出できます。

インテントの予測と信頼度

Mpowerエージェントは、コンタクトが送信する各メッセージを分析します。ボットは、設定された各インテントにどの程度一致しているかを判断し、各インテントにどの程度の自信があるかを計算します。この信頼度が高ければ高いほど、一致の質は優れています。 Mpowerエージェントは、設定されたしきい値を超える信頼度が最も高いインテントを使用します。

Mpowerエージェント信頼度レベルが、構成されたすべてのインテントのしきい値を下回ると、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。フォールバックオプションがトリガーされます。 Agent Builderの[NLU] > [フォールバック]タブで、フォールバックをトリガーするしきい値を設定できます。

アウトオブスコープのインテント

まだ処理するようにMpowerエージェントを設定していないが、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。が尋ねることがわかっているタスクがある場合があります。範囲外のインテントにより、Mpowerエージェントは、支援できないタスクを実行する方法についての連絡先情報を提供できます。

たとえば、コンタクトが定期的にMpowerエージェントに残高確認を依頼しているが、このタスクをまだ設定していない場合は、balance_checkインテントを作成できます。コンタクトが行ったリクエストから、トレーニングデータの例を追加します。次に、次のようなMpowerエージェントレスポンスを含むインテントのルールを作成します。

「大変申し訳ありません、現在のところ残高の確認はできません。担当のエージェントに転送しますか？」
「申し訳ありません、残高を確認することは現時点では不可能です。アドレスの更新、パスワードのリセット、事業所の住所検索でしたらお手伝いできます。どういたしましょうか？」

範囲外のインテントに加えて、ストーリーを作成して、範囲外のパスをMpowerエージェントトレーニングする必要もあります。これにより、Mpowerエージェントは、他のインテントではカバーされないさまざまな状況に対処する方法を学びます。

アウトオブスコープのインテントはフォールバックに似ていますが、より良い顧客体験を提供することができます。人々があなたのMpowerエージェントに尋ねる一般的な質問に対して、範囲外のインテントを持つことで、質問ごとにカスタマイズされた回答を提供することができます。これにより、Mpowerエージェントがより人間らしく、会話的に見えるようになります。

インテントの混乱

Mpowerエージェントは、コンタクトのメッセージに対して間違ったインテント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。を選択する場合があります。これは、2つのインテントが十分に類似していて、Mpowerエージェントがそれらを区別するのに苦労している場合に発生する可能性があります。これはインテントの混乱と呼ばれ、同じトレーニングデータを複数のインテントに使用した場合に起こることがあります。また、特定の例が同じでなくても、例が非常に似ている場合にも発生する可能性があります。 2 つのユーザー目標は、最初は異なるように見えるかもしれませんが、時間が経つにつれて似たような例を集め始めます。

インテントとそのトレーニングデータは区別しておくこと。もし複数のインテントにトレーニング例を再利用したいのであれば、それはインテントを1つの、代わりにより一般的なインテントにマージできるかもしれないというサインです。

インテントの混乱が発生する一般的なシナリオは2つあります。

情報の提供:Mpowerエージェント会話のさまざまなポイントでコンタクトに情報の提供を求める場合があるため、provide_emailやprovide_nameなどの意図が生じる可能性があります。しかし、これらのバリエーションのトレーニングデータ例はあまりにも似すぎています：
- 「私の名前はシェリー・カーンです。」
- 「私のメールはsherry.khan@email.comです。」
- 「ナトゥー・マンカインドです。」
- 「nathoo@otheremail.comです。
情報を求める:コンタクトはMpowerエージェントに口座残高などの情報を求める場合があります。コンタクトが尋ねる可能性のある情報の種類がいくつかある場合、それぞれの種類ごとにインテントを設定できます。たとえば、口座残高リクエストの場合、balance_checkingとbalance_savingsのインテントを持つ可能性があります。しかし、これらのバリエーションのトレーニングデータ例はあまりにも似すぎています：
- 「当座預金の残高を教えてください。」
- 「貯金残高は？」
- 「当座預金の残高を教えてください。」

先の各シナリオのトレーニングデータ例で実質的な違いがあるのは、提供されるエンティティ Interaction Analyticsの会社プロファイルで定義されたキーワードやフレーズ。エンティティタイプに関連するもの。バリエーションを含むことができます。だけです。

インテントの混乱を避ける

インテントの混乱を修正したり、それを回避したりするために従うべき一般的なルールは、インテントをマージしてエンティティでトレーニングすることです。すべてのトレーニング例を適用する単一の一般的なインテントを用意し、ストーリーを使用してをトレーニングするMpowerエージェントことをお勧めします。エンティティを認識するように。 Mpowerエージェントは、連絡先の発話内のエンティティを認識できる場合、適切なパスをたどることができます。

次の表は、前の節の一般的なシナリオを示しています。元のインテント、新しい一般的なインテント、および使用するトレーニングストーリーの例を挙げています。

シナリオ	元のインテント	新しい一般的なインテント	ストーリーを使ったトレーニング
情報の提供	provide_address provide_email provide_name	provide_info	Mpowerエージェントが収集できるさまざまなタイプの情報を含む連絡先メッセージの例から始まるいくつかのストーリーを作成します。「私の名前はシェリー・カーンです。」「私のメールはnathoo@email.comです。」「新しい住所は、123 Oat Street, Sometown, Ohio 43210です。」すべてのストーリーがprovide_infoという同じインテントをトリガーします。それぞれのストーリーが、accountAddress、accountEmail、accountNameといった異なるエンティティを使用しています。最後の例「情報を更新する必要があります」では、特定の種類の情報が記載されていないため、Mpowerエージェントフォローアップの質問が必要になる場合があります。
情報のリクエスト	balance_checking balance_savings balance_giftcard	balance_checks	コンタクトメッセージの例から始まるストーリーをいくつか作成します。「僕の当座預金の残高は？」「普通預金の残高を確認する方法は？」「ギフトカードの残高を確認したいのですが。」「口座残高は？」すべてのストーリーがbalance_checksという同じインテントをトリガーします。それぞれのストーリーが、balanceChecking、balanceSavings、balanceGiftCardといった異なるエンティティを使用しています。最後の例「口座残高」では口座タイプが指定されていないため、Mpowerエージェントフォローアップの質問が必要になる場合があります。

シナリオ

元のインテント

新しい一般的なインテント

ストーリーを使ったトレーニング

情報の提供

provide_address

provide_email

provide_name

provide_info

Mpowerエージェントが収集できるさまざまなタイプの情報を含む連絡先メッセージの例から始まるいくつかのストーリーを作成します。

「私の名前はシェリー・カーンです。」
「私のメールはnathoo@email.comです。」
「新しい住所は、123 Oat Street, Sometown, Ohio 43210です。」

すべてのストーリーがprovide_infoという同じインテントをトリガーします。それぞれのストーリーが、accountAddress、accountEmail、accountNameといった異なるエンティティを使用しています。最後の例「情報を更新する必要があります」では、特定の種類の情報が記載されていないため、Mpowerエージェントフォローアップの質問が必要になる場合があります。

情報のリクエスト

balance_checking

balance_savings

balance_giftcard

balance_checks

コンタクトメッセージの例から始まるストーリーをいくつか作成します。

「僕の当座預金の残高は？」
「普通預金の残高を確認する方法は？」
「ギフトカードの残高を確認したいのですが。」
「口座残高は？」

すべてのストーリーがbalance_checksという同じインテントをトリガーします。それぞれのストーリーが、balanceChecking、balanceSavings、balanceGiftCardといった異なるエンティティを使用しています。最後の例「口座残高」では口座タイプが指定されていないため、Mpowerエージェントフォローアップの質問が必要になる場合があります。

マルチインテント

Mpowerエージェント、コンタクトのメッセージで1つ以上のインテントを識別できます。メッセージで複数のインテントを識別することで、Mpowerエージェントは「残高を表示して、普通預金口座に200ドルを送金してください」などのリクエストを正しく処理できます。

2つの既存の単一インテントからマルチインテントを作成する場合、多くの例を提供する必要はありません。 Mpowerエージェントは、メッセージ内の単一のインテントを認識し、それらをマルチインテントとして処理できます。

マルチインテントは、会話の自然な流れに本当に必要な場合にのみ使用してください。マルチインテントが多すぎると、Mpowerエージェントが複雑になりすぎて簡単に管理できなくなる可能性があります。

インテントのレビューと管理

NLU 頭のシルエットの中に歯車があるように見えるアイコンは。セクションの[インテント]タブにある各インテントには、番号が横に付いています。この数字は、そのインテントが持っているトレーニング例の数を示します。この数値は、そのインテントのトレーニング例が十分かどうかを示すために、色分けされています。

赤：インテントは最大7回使われています。トレーニング例を追加してください。
オレンジ：インテントは8～14回使われています。可能であれば、トレーニング例を増やしてください。
緑：インテントは15回以上使われています。これ以上のトレーニング例は必要ありません。

インテントによっては、トレーニング例の数の横に黄色い三角形が付いています。これは、このインテントを含むダイアログ 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。が存在しないことを示します。この記号が付いたインテントがある場合は、必要に応じてストーリーまたはルールに追加してください。

[インテント]タブで、以下のインテント管理タスクを実行することもできます。

インテントが表示されるダイアログ(ストーリーとルール)を確認します。
最近のコンタクトメッセージと、それぞれのメッセージについて予測されたインテントを確認します。
トレーニングからインテントを隠します。

インテントのベストプラクティス

インテントを作成するときは、次のベストプラクティスに従ってください。

インテントは必ずしも明確ではありません。 2 つのユーザー目標は、最初は異なるように見えるかもしれませんが、時間が経つにつれて似たような例を集め始めます。インテントとそのトレーニングデータは区別しておくこと。もし複数のインテントにトレーニング例を再利用したいのであれば、それはインテントを1つの、代わりにより一般的なインテントにマージできるかもしれないというサインです。これはインテントの混乱を避けるのに役立ちます。
常に範囲外のインテントを含めてください。 範囲外のインテントにより、Mpowerエージェントはトレーニングされたタスクの範囲外のコンタクトリクエストに応答できます。彼らはあなたが会話を回復することを可能にし、多くの場合パフォーマンスの改善をもたらします。
テストとトレーニング。 Mpowerエージェントをテストして、問題の意図を明らかにします。たとえば、正しくない応答を提供したり、別のインテントを選択すべきだったと思われるときに範囲外のインテントを選択したりする場合があります。
マルチインテントを控えめに使用します。マルチインテントは、会話の自然な流れに本当に必要な場合にのみ使用してください。マルチインテントが多すぎると、Mpowerエージェントが複雑になりすぎて簡単に管理できなくなる可能性があります。