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AIを活用したメール処理の自動化方法

The 「Ask AI」の シナリオブロックを使用すると、お好みのAIを活用して、やり取りのほぼすべての部分を自動化することができます。例えば、メールシナリオではAIを使用して、顧客からのメールを自動的に分類、下書き作成、分析することができ、生産性の向上や手動による受信トレイ管理の負担軽減につながります。

このメールシナリオの例では、AI を使用して受信メールを分類し、エージェントの介入が必要なものをエスカレーションし、その他のメールには自動的に返信しています。

クリック こちら をクリックして、AI によるメール処理のサンプルシナリオをダウンロードし、その後 これを して、コンタクトセンターにインポートしてください。

前提条件

  • メールサービスを設定してください を設定してください。

    • AIが区別することが想定される受信メールのカテゴリーごとに個別のサービスを設定し、さらに既定で使用するサービスを1つ設定してください。これにより、シナリオが複雑なケースを関連するチームにルーティングできるようになります。

  • 以下のいずれかを実行してください：

    • サービスプロバイダーに依頼し、コンタクトセンターに割り当てられた選択済みのAIパッケージの一部として、AIアカウントを設定してもらってください。

    • AIプロバイダーの連携アカウント をコンタクトセンター内で設定してください。


AIに会社を代表して返信する権限をどの程度与えるか決定する際は、慎重にご検討ください。ユースケースによっては、AIによるメールを人が監督したり、特定のケースにのみAIを使用したりすることが望ましい場合があります。AIツールを導入する前に、会社のAIポリシーをご確認ください。



シナリオの流れ

Screenshot of an AI email handling scenario

AIに、メールの分類、エスカレーションの必要性の判断、および関連データの抽出を依頼します。その後、AIはその分類に基づいて自動返信メールの下書きを作成します。 最後に、このシナリオでは、メールの下書きを送信するか、人間のエージェントにエスカレーションを行います。エスカレーションが行われた場合、メールの下書きのコンテンツは、返信案としてケースに追加されます。

メールの分類

追加： Ask AI シナリオブロックを追加し、メールの分類、データ抽出、評価を目的としてメールを分析します。

  1. 「AI プロバイダー」ドロップダウンメニューから、ご希望の AI プロバイダーを選択してください。

  2. 「AIへの指示」フィールドで、$(item.本文)に保存されているメールを既読し、一連のタスクを実行できるよう準備するようAIに指示します。プロンプトの例を以下に示します：

    以下は、複数のやり取りが含まれている可能性のあるメールスレッドの本文です：$(item.body)

メールスレッド全体を読み、以下の処理を行ってください：

1. このメールを、リストされたカテゴリーのいずれかに分類してください。その際、提供されたオプションの中から値のみを選択してください：
- 情報リクエスト
- 注文状況のリクエスト
- その他

2. 顧客が一般的な質問をしている場合：
a. 顧客が尋ねている質問を識別してください。
b. メールから関連する検索用語を抽出してください。

3. 注文IDが記載されている場合は、メールからそれを抽出してください。

4. メールの内容が極めて複雑である場合、感情的な問題（深刻な苦情、VIPクライアントからの依頼、または共感を必要とするトラブルシューティングなど）が含まれている場合、あるいは「その他」のカテゴリーに該当する場合は、人間のエージェントへのエスカレーション対象としてフラグ付きで保存してください。

5. メール本文（署名や署名欄など）から顧客の名前を抽出します。抽出できない場合、当社のCRMではフルネームが $(item.firstName) $(item.lastName) の形式で表示されます。

6. メールの言語を検出します。

  3. この例では、提供されたメールからカテゴリー、顧客が質問をしているかどうか、注文ID（存在する場合）など、いくつかのデータポイントをAIに抽出するよう指示しています。各データポイントについて、対応する変数を追加します。 「抽出するデータ」 セクションに追加してください。変数を定義する際は、AIのプロンプトにこの情報が提供されるため、正確かつ具体的に記述してください。

    1. 「出力データを追加」をクリックしてください。

    2. 「カテゴリー」という名前の変数を追加してください。「データの説明」フィールドに、その変数を簡単な言葉で説明してください。「例示値」には、予測可能な結果が得られるよう、「AIへの指示」フィールドに記載されているカテゴリーとまったく同じものをリストしてください。

      Screenshot of the Add Output Data modal of an Ask AI scenario block

    3. 保存するには、緑色のチェックマークアイコンをクリックしてください。

    4. 残りの抽出データは、次のように設定してください：

      • escalate


        • データの説明：そのメールを人間のエージェントにエスカレーションする必要があるかどうか。

        • 値の例：true、false

      • customer_name ：

        • データの説明：顧客の名前です。

        • 値の例：John Doe

      • language

        • データの説明：メールで使用されている言語です。

        • 値の例：English、German

      • customer_question

        • データの説明：メール内で尋ねられている質問を識別します。

        • 値の例：パスワードを復元するにはどうすればよいですか？

      • question_search_terms ：

        • データの説明：お客様から質問があった場合、ナレッジベースを検索するための検索用語をいくつか抽出します。

        • 値の例：保証の有効化、新規ユーザーの作成

      • order_no


        • データの説明：注文ID番号です。

        • 値の例：001000



    各カテゴリーごとに分岐パスを追加してください

    $(カテゴリー)変数には、AIによって値が設定されるはずです。使用します。 Ifブロック を使用して、予想される各値ごとに異なるパスを設定し、さらにカテゴリーが設定されていない場合にたどるパスも設定してください。AIによって割り当てられたカテゴリーに応じて、シナリオは異なるサービスを割り当て、カスタマイズされた返信メールを作成します。各パスを次のように設定してください。


    注文状況

    $(カテゴリー) が order_status_request に設定されている場合、シナリオは抽出された $(order_no) を使用してデータベースから注文情報を取得し、AI に返信メールの作成を促します。

    1. 「 Ifブロックで、「分岐を追加」ボタンをクリックしてください。

    2. 「Exit label」フィールドにブランチの名前を入力してください。この例では、「Order Status」という名前を使用します。

    3. [条件の追加] をクリックします。

    4. 各フィールドを、「シナリオ変数（文字列）」カテゴリーが = order_status_request となるよう設定してください。その後、緑色のチェックマークをクリックしてください。

      Screenshot of the Add Condition modal of an If scenario block. The selected fields read Scenario variable (string) category is = order_status_request

    5. この分岐内で、使用します。 「サービス設定」 ブロックを使用して、「Orders」サービスを選択してください。

    6. この例では、注文テーブルを含むデータベースがあります。そのため、使用できます。 DB Execute ブロックを使用して、指定された注文番号についてそのデータベースにクエリを実行できます。
      注：実際には、データベースクエリで $(order_no) を使用する前に、$(order_no) が NULL ではなく、正しい形式の値を含んでいることを確認することをお勧めします。

      Screenshot of a DB Execute scenario block that connects to the All orders database. SQL statement reads SELECT * FROM orders WHERE id=$(order_no). Recordset name is orders.

    7. 使用

      使用
      使用
      使用
      使用
      使用
      使用
      使用
      Ask AI ブロックを使用して、お客様の注文情報を記載した返信メールの下書きを作成してください。プロンプトの例を以下に示します：

      お客様の注文情報を参照してください：$(order)

サポート担当者として、注文のステータス（利用可能であれば配送情報を含む）についてお客様に更新情報を伝えるメール（$(language)で）を作成してください。

提供されたソースからの情報のみを使用してください。注文状況や配送情報が利用できない場合は、追加情報を求めるメールの下書きを作成してください。

返信の冒頭には「Dear $(customer_name), \n」と記載してください。

    8. 抽出するデータは、次のように設定してください：

      • reply:

        • データ説明：自動返信メール。

    一般的な質問

    $(category) 変数が information_request に設定されている場合、このシナリオでは、AI がナレッジベースの情報を使用して顧客の質問に応答するよう促されます。

    1. 「一般的な質問」の分岐を追加します。

      Ifブロック に「シナリオ変数（文字列）カテゴリーが = information_request」という条件で「一般的な質問」のステップを追加します。 注文状況 の手順1～4をご参照ください。

    2. この分岐内では、使用します。 「サービスの設定」 ブロックを使用して、ナレッジベースサービスを選択してください。

    3. 使用

      使用
      使用
      使用
      使用
      使用
      使用
      使用
      Fetch URL ブロックを使用して、外部ナレッジベースで $(question_search_terms) を検索するための API コールを行ってください。
      注：この例では、jsdata は返される JSON データのシナリオ変数プレフィックスです。

    4. 使用

      使用
      使用
      使用
      使用
      使用
      使用
      使用
      Ask AI ブロックを使用して、ナレッジベースの検索結果を解析し、応答を作成します。プロンプトの例を以下に示します。

      $(jsdata)にあるナレッジベースの情報を参照し、次の質問に対する答えを見つけてください：$(customer_question)

サポートエージェントとして、お客様の質問に対する応答（$(language)で）を下書きしてください。応答の冒頭には「Dear $(customer_name), \n」と記載してください。

提供されたソースからの情報のみを使用してください。応答が提供されたソースにない場合は、そのメールを人間のエージェントにエスカレーションする必要があります。

    5. 抽出するデータは、次のように設定してください：

      • reply:

        • データ説明：自動返信メール。

      • escalate_question:

        • データの説明：質問を人間のエージェントにエスカレーションする必要がある場合です。

        • 値の例：true、false

    その他

    $(category)変数がその他であるか、空の場合（つまり、AIがカテゴリーを選択できなかった場合）、シナリオは「既定(デフォルト）サービス」に割り当てられた人間のエージェントにエスカレーションされます。

    1. その他支線を追加します。

      Ifブロック に「その他」の分岐を追加し、以下の2つの条件を設定してください：シナリオ変数（文字列）カテゴリーが 空である または シナリオ変数（文字列）カテゴリーが = other であること。詳細については、ステップ 1-4 をご覧ください。 注文状況 の手順1～4をご参照ください。

    2. この分岐内では、使用します。 「サービスの設定」 ブロックを使用して、既定のメールサービスを選択してください。

    3. 使用

      使用
      使用
      使用
      使用
      使用
      使用
      使用
      「エージェント検索」 ブロックを使用して、顧客からのメールを「既定(デフォルト）」サービスに割り当てられたエージェントにルーティングします。

    4. この シナリオを終了します。

    自動返信またはエスカレーション

    この時点で、$(escalate)変数に値が設定され、エージェントを割り当てるか自動返信を送信するかが示されるはずです。シナリオの前の段階で選択された経路によっては、$(escalate_knowledge)変数にも値が設定される場合があります。 If ブロックを使用して、これら 2 つの変数の値を確認してください。いずれもエスカレーションが必要であることを示していない場合、シナリオは前ステップで下書きされた自動返信メールを顧客に送信し、終了します。 それ以外の場合は、シナリオが自動返信の下書きをケースノートに保存し、顧客のメールをエージェントに割り当てます。このロジックに従うことで、エスカレーションを優先する傾向が生まれ、人間の介入なしにAIが曖昧なケースを処理することを防ぎます。

    自動返信

    $(escalate) が false で、かつ $(escalate_question) が false または空（つまり設定されていない）場合、シナリオはこの経路を進みます。

    1. 追加で1つの支線を追加します。

      Ifブロック に、2つの条件ブロックを含む分岐を1つ追加します。ステップ1～4を参照してください。 注文状況 のステップ1～4を参照してください。

      A screenshot of two blocks of conditions for an If scenario block exit.

      • AIが当初、顧客のメールを「エスカレーションが必要」とマークしたかどうかを確認するために、以下の条件ブロックを追加してください：
        シナリオ変数（文字列）escalate が false であるか、シナリオ変数（数値）escalate が 0 であるか、シナリオ変数（文字列）escalate が 0 であること。

      • シナリオの後半で、AIがメールをエスカレーションが必要とマークしたかどうかを確認するために、以下の条件ブロックを追加してください：
        シナリオ変数（文字列）escalate_question が = false または シナリオ変数 (数値) `escalate_question` の値が 0 の場合、または シナリオ変数 (文字列) `escalate_question` の値が 0 の場合、または シナリオ変数 (文字列) `escalate_question` の値が空の場合。
        注： $(escalate_question) が false または 0 の場合、シナリオが「一般的な質問」の経路をたどり、顧客の質問に対する応答を正常に見つけたことを示します。$(escalate_question) が空の場合、シナリオが別の経路をたどったことを示します。

      • これら2つのブロックを「and」演算子で結合し、両方の変数がエスカレーションの必要がないことを示しているかを確認してください。

    2. この分岐内では、使用します。 メール ブロックを使用して、AIが作成した自動返信を顧客に送信してください。
      Screenshot of an EMail scenario block

      • 「差出人」セクションには、コンタクトセンターの表示名と送信用メールアドレスを入力してください。

      • 「宛先」セクションで、宛先メールアドレスを $(item.from) に設定してください。

      • 「メッセージ」セクションで、メールの件名を「RE: $(item.subject)」と入力してください。HTMLフォーマットを選択してください。

      • エディタで、$(reply)、改行、そして（ブロック引用符で囲んだ）$(item.body)を追加してください。これにより、スレッド内の以前のすべてのメールより上にAI返信メールが表示されます。

      • オプション：「テスト送信」ボタンを押して、任意の宛先にテストメールを送信してください。

    3. 使用

      使用
      使用
      使用
      使用
      使用
      使用
      使用
      「項目完了」 ブロックを使用して、dispositionを「自動返信」に設定してください。

    4. この シナリオを終了します。

    エージェントにエスカレーション

    AIが$(escalate)または$(escalate_question)をfalseまたは0以外の値に設定した場合、シナリオはこのIfブロックを完全にスキップし、メールを人間のエージェントにエスカレーションします。

    1. 使用「 「ケースの設定」 ブロックを使用して、このやり取りをBright Patternコンタクトセンターのケースに関連付けます。
      Screenshot of a Set Case scenario block with Case ID set to $(item.caseId) and the Replace checkbox enabled.

    2. 使用

      使用
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      使用
      使用
      使用
      使用
      「Bright Pattern オブジェクトの作成」 ブロックを使用して、AIが生成した返信をケースのアクティビティ履歴に追加し、エージェントが参照できるようにします。

      Screenshot of a Bright Pattern Create Object scenario block that creates an Activity history object. Notes read "Suggested answer (AI-generated): $(reply)"

    3. 使用

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      使用
      使用
      使用
      使用
      使用
      「エージェント検索」 ブロックを使用して、顧客からのメールを、選択済のサービスに割り当てられたエージェントに転送します。

    4. この シナリオを終了します。

    最終ステップ

    1. シナリオを新規の名前で保存します。保存する前にブラウザのタブまたはウィンドウを閉じることで、作業内容が削除されます。

    2. シナリオを作成する シナリオエントリー を作成し、このシナリオをメールサービスにリンクさせてください。

    3. そのサービスに、さまざまな言語やフォーマットのテストメールを送信し、このシナリオ内のすべての経路が意図したとおりに機能することを確認してください。以下のテストケースを含めてください：

      • ナレッジベースに応答が掲載されている一般的な質問

      • 人間のエージェントによる対応が必要と判断される質問

      • 形式が正しい注文状況の照会

      • 形式が不適切または曖昧な注文状況の照会

      • このシナリオでカバーされていないその他のお客様の問い合わせ

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