Mpowerエージェントに会話を教える

このページでは、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。Agent Builderを構築するために必要な基本的なタスクについて説明します。これは、Mpowerエージェント実装プロセスの3番目のステップです。

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。

Mpowerエージェントに会話を教える

会話については考えられるすべてのバリエーションをスクリプトで網羅する必要はありません。 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。会話型AI技術を使用しており、台本に縛られることなく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。の意味を理解し、適切に対応することができます。ただし、連絡先との会話を処理する方法をMpowerエージェントに教える必要があります。このためには、Agent Builderで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。と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。を使って会話テンプレートを作成します。

"ルールとストーリーは、対話とも呼ばれ、コンタクトMpowerエージェントに発話ごとに発話に応答する方法を教えます。" 各ダイアログは、会話の特定の部分に焦点を当てています。これらは通常、コンタクトの発話、対応する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。、およびMpowerエージェント応答で構成されます。

1つのインテントに複数のダイアログが必要となる場合もあります。特定の基準に基づいて、同じインテントに対してMpowerエージェントが異なる反応をしたい場合があります。複数のダイアログを作成し、それぞれ独自の応答と、Mpowerエージェントがその応答をいつ行うかを定義する基準を作成することで、Mpowerエージェントに違いを見分ける方法を教えることができます。

対話がMpowerエージェントを教える方法

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。とのインタラクション間、Mpowerエージェントコンタクトの発話コンタクトが発言または入力すること。を分析し、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。を特定します。インテントにdialogue 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1つしか設定されていない場合、Mpowerエージェントはそのダイアログの設定済みレスポンスに従って応答します。インテントに対して複数のダイアログがある場合、Mpowerエージェントは会話を分析して、どのバージョンのダイアログを使用すべきかの手がかりを検出します。

次の図は、Mpowerエージェントがコンタクトに応答するときに使用するロジックを示しています。

Mpowerエージェント回答

Mpowerエージェント応答は、単純なものでも複雑なものでもかまいません。 Mpowerエージェント次のことができます。

情報や質問を返信します。
画像、GIF、動画、Webページへのリンクを表示する。コンタクトが操作できるボタンやリストを含めることができます。
条件を使って取るべきアクションを「選択」します。コンタクトの発言内容に応じて、複数の可能なレスポンスを設定することができます。
フォームに従ってコンタクトから情報を収集します。
インタラクションをライブエージェントにエスカレートします。

Mpowerエージェント応答はダイアログ 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。で構築され、使用可能な1つ以上のMpowerエージェントアクションで構成されます。 Mpowerエージェントアクションは特定の機能を実行します。一部のMpowerエージェントアクションは、メッセージや選択できるオプションのリストなどのコンテンツを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。に送信します。その他のMpowerエージェントアクションは、APIの呼び出し、サードパーティーアプリケーションからのデータの取得、サードパーティーアプリケーションへのデータの保存など、コンタクトには見えないタスクを実行します。

Agent Builderには、選択できるデフォルトのMpowerエージェントアクションのセットがありますが、カスタムMpowerエージェントアクションを作成することもできます。カスタムMpowerエージェントアクションは、API呼び出しを行うことも、カスタムJavaScriptを使用して設計することもできます。

Skill Store

Mpowerエージェントスキルを使用すると、Mpowerエージェントができることに応じて、Mpowerエージェント構成とトレーニングデータをグループ化できます。これらを使用してトレーニングデータをフィルタリングできるため、Mpowerエージェントが実行できる各タスクをより具体的に絞り込むことが容易になります。

Mpowerエージェントスキルは、Agent Builder Agent BuilderSkill Storeを介して事前に作成された能力をユーザーに配布するためにも使用されます。 Skill Storeは、さまざまなCXone Mpower機能や製品との統合を提供します。

たとえば、ExpertナレッジベースをMpowerエージェントで使用する場合は、Autopilot Knowledge MpowerエージェントスキルをMpowerエージェントに追加できます。これにより、必要なすべてのルール、ストーリー、インテント、エンティティ、スロット、スクリプトなどがボットに追加されます。

他の人が使用Mpowerエージェント可能性のあるスキルを設計し、承認のために送信してSkill Storeに追加することができます。 CXone Mpowerがレビューを行い、承認された場合はSkill Storeに追加します。これにより、他のAgent Builderユーザーが自分のMpowerエージェントに追加できるようになります。

Mpowerエージェントのトレーニング

Mpowerエージェントトレーニングは、行った構成から学習するのに役立ちます。トレーニングの質が高ければ高いほど、Mpowerエージェントは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。を正しく予測することができます。トレーニングは以下のように行われます。

トレーニングデータをMpowerエージェントに追加する場合:トレーニングデータは、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。に追加する例です。高品質の例をたくさん追加すると、Mpowerエージェント単語、フレーズ、インテント間の関連付けをより効果的に構築できます。
ストーリーとルールを作成するとき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。と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。は、インテントにどのように応答するかをMpowerエージェントに教えます。インテントに十分な高品質のトレーニングデータがある場合、Mpowerエージェントは同じインテントを表現するさまざまな方法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。を認識することを学習します。
インテントのバリエーションについてMpowerエージェントに教えるストーリーを作成する場合: の応答方法に影響を与えるバリエーションのある一般的なインテントMpowerエージェントの場合、ストーリーを使用してMpowerエージェントにバリエーションを区別するを学習させます。これにより、Mpowerエージェント連絡先の要求の微妙な違いを理解し、正しく応答する方法を学ぶことができます。

Mpowerエージェントがどれだけよく訓練されているかは、でチャットAgent Builderすることでテストできます。 Mpowerエージェントとチャットすることで、問題のある場所を確認し、すぐに修正することができます。

継続的なトレーニングプロセスの一部は、Mpowerエージェントと協力してよりスマートにすることです。 Mpowerエージェントが賢いほど、インテントを予測し、正しい応答を選択するのに効果的です。会話データを確認し、会話データで見つかった問題に対応してMpowerエージェントを変更することで、Mpowerエージェントをよりスマートにすることができます。 Mpowerエージェントを見直し、改善することができます。

トレーニングデータ

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。

どのインテントがより多くのトレーニング例を必要とするかを見るために、お客様のインテントを確認することができます。各インテントの横には、それが持つ例の数を示す数字があります。例が14個以下のインテントが、できればもっと必要です。

トレーニングとステージングのオプション

Mpowerエージェントに加えた変更をテストする準備ができたら、トレーニングとステージングをクリックできます。これにより、Mpowerエージェント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に変更が追加され、テストできるようになります。 Mpowerエージェントが構成を理解する方法を改善するために、会話による追加のトレーニングが必要になる場合があります。

本番環境にデプロイされたMpowerエージェントを改善する場合、トレーニングとステージングは新しいMpowerエージェント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作成し、そのモデルをステージにデプロイします。改善を本稼働に反映させたい場合は、この新しいモデルを手動で展開する必要があります。これにより、Mpowerエージェントモデルが明示的な同意なしに本番環境に入ることがなくなります。

ヘルスモニターを使用して、[トレーニングとステージング]で開始したトレーニングの進行状況を追跡できます。

ストーリーとルールでMpowerエージェントを訓練する

ストーリーを使用すると、Mpowerエージェントインタラクションのコンテキストで質問や発言、書面や音声を問わず、ボットとのインタラクションにおいてコンタクトが発言するすべての内容。メッセージに応答する方法を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。に教えることができます。ストーリーを始めから作成するか、実際の会話をストーリーに変換することもできます。ルール、意味が文脈に依存しないメッセージに応答するようにMpowerエージェントに教えます。

1つのインテントに複数のダイアログが必要となる場合もあります。これは、インテントの小さな違いに応じてMpowerエージェントが異なる応答をする場合に便利です。たとえば、Mpowerエージェントが口座残高を確認できる場合、連絡先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。が確認する口座のタイプに応じて、異なる応答を望む場合があります。

ストーリーとルールには、場合によっては定期的な更新と改訂が必要です。たとえば、会話データをレビューした後、ストーリーの1つがMpowerエージェント混乱を引き起こしていることを発見し、間違った意図を予測した場合、ストーリーを変更することで問題に対処できます。場合によっては、ストーリーだけでなくインテントも変える必要があるかもしれません。

トレーニングデータのベストプラクティス

トレーニングデータの収集とMpowerエージェントのトレーニングのアプローチを計画するときは、次のベストプラクティスに留意してください。

常に量より質を選ぶ。 小規模なデータセットから始めて、時間をかけてより質の高い事例を集めながら構築していくのが好ましいです。
実際の会話の例を使います。 これにより、使用するデータが現実的なものとなります。それは発話コンタクトが発言または入力すること。実際の接触から来ています。
データを自動生成し、Mpowerエージェントをより速くトレーニングすると主張するツールは使用しないでください。 彼らはしばしばコンタクトが実際に言っていることを反映していない例を生み出します。また、一般化する能力を失うMpowerエージェントをもたらす可能性もあります。時間が経つにつれて、Mpowerエージェントは以前に見たことのあるフレーズしか認識しなくなります。
同じトレーニングデータを複数のインテントに使用しないでください。 トレーニングデータを再利用すると、Mpowerエージェントコンタクトとのライブインタラクションの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。を確実に判断できなくなります。
柔軟性を保ち、進んで経時的にインテントやストーリーを調整します。 会話データを確認すると、2つの別々のインテントだと思っていたものが、実際にはより一般的なインテントの色合いであることに気付くかもしれません。または、インテントが広すぎるため、より具体的なインテントに分割する必要がある場合もあります。
新規トレーニング例を追加するのは、それが役に立つ場合に限ります。
- 既存の例と非常によく似た新規トレーニング例を追加しないでください。 Mpowerエージェントが1つの発話に対して高い信頼度でインテントを正しく予測した場合、Mpowerエージェント非常に類似した例をさらに追加することは役に立ちません。
- 以前に誤って予測した、または信頼度が低い発話のトレーニング例をさらに追加してくださいMpowerエージェント。

Mpowerエージェントをトレーニングするための応答を作成する

次のプロセスでMpowerエージェント応答を構成します。

インテントを作成する。
作成したインテントのルールまたはストーリー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。を作成して、Mpowerエージェントがそのインテントにどのように応答するかを定義します。このどちらを作成するかはインテントに依存します。 "実装プロセスの前半で作成した計画Mpowerエージェントを参照してください。" 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。と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。を作成するハイレベルなプロセスは以下のとおりです：
1. ストーリーとルールは、連絡先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。が意図に関連して言う可能性のあることから始まります。たとえば、check_balanceというインテントの場合、コンタクトは「口座の残高を知りたい」と言うかもしれません。
2. コンタクトが言うかもしれないことの例を入力すると、Mpowerエージェントはその例の意図を予測しようとします。最も近い一致と、予測の信頼性が表示されます。信頼度がパーセンテージで表示されます。
3. インテント予測を確認するか、正しいインテントを選択してから確認します。信頼度レベルが低いと思われる場合は、意図にトレーニング例を追加する。 "信頼度レベルは、しきい値に設定したNLUフォールバックを超える必要があることに注意してください。"
4. 今、Mpowerエージェント利用可能なアクションMpowerエージェントのいずれかを使用して、レスポンスを追加できます。
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5. このインテントの実際の会話の例で、コンタクトが同じタイプの質問またはステートメントで(エージェントまたはMpowerエージェントからの)応答をフォローアップする傾向があることが示されている場合は、別のコンタクト発話を追加します。すべての記事にフォローアップの発話があるわけではありません。
6. 集めた実例に従って、ストーリーやルールでの会話を続けます。インテントに関する会話がどのように進むべきかをMpowerエージェントに教えるのに必要なだけ、やり取りを追加します。
  ただし、ストーリーとルールは完全な会話であってはなりません。会話の中で次の発言が必然的に新規インテントを始めることになるなら、立ち止まって新規ストーリーを作成する時です。あるいは、ストーリーをさらに小さなサブストーリーに分割することを検討します。チェックポイントを使用してリンクできます。
7. コンタクトのユニークな状況やニーズに応じて、会話の進め方にバリエーションがある場合は、同じインテントに対して複数のストーリーを作成します。これにより単一のインテントのバリエーションの違いを見分けるようにMpowerエージェントトレーニングされます。
  - 同じストーリーの中に会話フローのバリエーションを含めないでください。 "これはを混乱させるMpowerエージェント可能性があります。"
  - コンタクトのメッセージの言い回しにバリエーションがある場合や、本質的に同じことを意味する類似したメッセージがある場合には、それらをインテントの例として追加することができます。
  - 幸せな道意図に対して正しい結果を生み出すストーリー。と不幸な道意図に対して誤った結果を生み出すストーリー。の観点から考えてください。それぞれのインテントには、ハッピーパスとアンハッピーパスがあります。
インテント、ルール、ストーリーに必要な場合は、エンティティ、スロット、またはフォームを作成します。
- 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。は、Mpowerエージェントが会話から抽出する必要がある情報に対してのみ作成します。
- 会話中に保存または使用する必要があるデータ用のスロットコンタクトのメッセージから抽出され、ボットの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。を作成します。 Agent Builderは、エンティティを作成すると自動的にスロットを作成します。
- フォームは、コンタクトからいくつもの情報を収集する必要がある場合にストーリーやルールの中で使用することを検討します。
変更が完了したら、トレーニングとステージングをクリックしてMpowerエージェント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更新し、この変更をテストします。
Mpowerエージェントとチャットしてテストしてください。ボットとの会話結果に基づいて、必要であれば作成したストーリーやルールを調整します。必要に応じて、作業しているインテントのトレーニングデータを追加や変更します。 Mpowerエージェントをテストするときは、テストするインテントのバリエーションをたくさん使用してみてください。トレーニングとテストの手順を、Mpowerエージェントのパフォーマンスに満足するまで、必要な頻度で繰り返します。