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Webex AI Agent Studio 管理ガイド
この記事の内容この記事では、Webex AI Agent Studio の概要とその機能、AI エージェント構成のセットアップ、AI エージェントと音声およびデジタル チャネルの統合、AI エージェントのカスタム レポートについて説明します。n
はじめに Webex AI エージェント
Webex AI エージェントは、顧客サービスとサポートのニーズを満たす自動 AI エージェントを作成、管理、展開するために設計された高度なプラットフォームです。 AI エージェントは、顧客が人間のエージェントと対話する前に、人工知能を使用して自動化されたアシスタンスを提供します。 これらのエージェントは、会話内のイントネーション、言語理解、状況認識を備えた音声インタラクションをサポートします。 また、AI エージェントはテキストやオンライン チャットを通じて、シームレスかつ有益な方法でデジタル チャネルの対話を処理します。 顧客は、質問や情報検索に対するアシスタンスを受け、待ち時間を最小限に抑えるなど、コンシェルジュのようなエクスペリエンスの恩恵を受けます。
Webex AI エージェントの機能
- 正確でタイムリーな応答- 顧客からの問い合わせに対し、リアルタイムで正確な回答を提供します。
- インテリジェントなタスク実行- 顧客の要求や入力に基づいてタスクを実行します。
企業にとっての主なメリット
-
顧客満足度の向上- 顧客にリアルタイムの会話体験を提供します。
-
パーソナライズされたインタラクション- テーラーは個々の顧客のニーズと好みに対応します。
-
スケーラビリティと効率- 追加のエージェントを必要とせずに大量の顧客とのやり取りを処理できるため、満足度が向上し、運用コストが削減できます。
AI エージェントのタイプと例を理解する
次の表では、AI エージェント タイプとその機能を一覧で示します。
| AI エージェント タイプ | 目的 | 機能 | 説明 | セットアップ方法 |
|---|---|---|---|---|
|
自律型 |
自律 AI エージェントは、独立して動作し、人間の直接の介入なしに意思決定やタスクを実行するように設計されています。 |
アクションの実行 |
入手可能な情報と事前に定義されたルールに基づいて、十分な情報に基づいた選択を行います。 繰り返し作業や時間のかかる作業を自動化します。 |
|
|
質問に答える |
自律エージェントは、ナレッジ レポジトリにアクセスして使用し、ユーザのクエリに対して有益で正確な回答を提供できます。 |
質問に答えるための自律 AI エージェント | ||
|
スクリプト形式 |
スクリプト AI エージェントは、事前に定義された一連のルールと指示に従うようにプログラムされています。 |
アクションの実行 |
スクリプト形式のエージェントは、明確に定義され構造化された特定のタスクを実行できます。 |
アクションを実行するためのスクリプト形式の AI エージェント |
|
質問に答える |
スクリプト形式のエージェントは、ユーザが作成したトレーニングコーパス (例と回答のコレクション) に基づいて質問に応答できます。 |
質問に答えるためのスクリプト形式の AI エージェント |
例
自律型およびスクリプト AI エージェントは、特定の要件や必要な機能に応じて、さまざまなユースケースに適用できます。 次のような例があります。
-
顧客サービス- 自律エージェントとスクリプト形式エージェントの両方を使用して、顧客サポートを提供できます。自律エージェントは、より柔軟性があり、自然な言語理解を提供します。
-
バーチャル アシスタント-自律エージェントは、さまざまなタスクを処理でき、よりパーソナライズされた対話を提供できるため、仮想アシスタントのロールに適しています。
-
データ分析—自律エージェントを使用して、大規模なデータセットを分析し、貴重な洞察を抽出できます。
-
プロセスの自動化- 自律エージェントとスクリプト化エージェントの両方を使用して、繰り返しのタスクを自動化し、効率を向上させ、エラーを減らすことができます。
-
ナレッジ マネジメント- 自律エージェントを使用してナレッジレポジトリを作成および管理できるため、ユーザが簡単に情報にアクセスできるようになります。
自律型 AI エージェントとスクリプト AI エージェントの選択は、タスクの複雑さ、必要な自律性レベル、トレーニング データの可用性によって異なります。
前提条件
-
Webex Contact Center をすでにご利用の場合、以下の前提条件を満たしていることを確認してください。
-
Webex Contact Center 2.0 テナント。
-
Webex Connect がテナント用にプロビジョニングされました。
-
音声メディアプラットフォームは次世代のメディアプラットフォームです。
-
-
Webex コンタクト センターのテナントがない場合は、パートナーに連絡して、次世代メディア プラットフォームで Webex コンタクト センターのトライアルを開始してください。
-
管理者は次を要求できます: Webex コンタクト センターの開発者サンドボックス AI エージェントをお試しください。
機能の有効化
この機能は現在ベータ版です。 顧客は次の場所でこの機能にサインアップできます。 Webex ベータ版ポータル AI エージェントの参加型アンケートに回答する。
-
現在、スクリプト化された AI エージェント機能のみがベータ フェーズで利用できます。
-
自律エージェントは一部の顧客のみが利用できます。 要求は、担当の CSM (カスタマー サクセス マネージャー)、PSM (パートナー サクセス マネージャー) を通じて、またはメールで行うことができます。 ask-ccai@cisco.com。 承認されると、テナントのスクリプト エージェントに加えて、自律エージェントが利用できるようになります。
Webex AI エージェントにアクセスする
AI エージェントを作成するには、Webex AI エージェント アプリケーションにログインする必要があります。 これは以下の方法で行うことができます。
Control Hub からサインインする
- URL を使用して Control Hub にログインする https://admin.webex.com。
- ナビゲーション ペインの [サービス] セクションで、 コンタクトセンター。
- に クイックリンク で、[] Contact Center スイート セクションを参照してください。
- クリック Webex AI エージェント をクリックしてアプリケーションにアクセスします。
システムは Webex AI エージェント アプリケーションを別のブラウザタブでクロス起動し、アプリケーションに自動的にサインインされます。
Webex Connect からサインインする
Webex AI エージェント アプリケーションにアクセスするには、Webex Connect へのアクセス権が必要です。
- エンタープライズ用に提供されたテナント URL とサインイン情報を使用して、Webex Connect アプリケーションにログインします。
デフォルトでは、 サービス ページがホームページとして表示されます。
- [ アプリトレイ 左のナビゲーション ペインのメニューで、 Webex AI エージェント をクリックしてアプリケーションにアクセスします。
システムは別のブラウザタブで Webex AI エージェントアプリケーションをクロス起動し、ユーザはアプリケーションに自動的にサインインされます。
ホームページのレイアウト
Webex AI エージェント プラットフォームへようこそ。 ログインすると、ホームページには次のレイアウトが表示されます。
-
ナビゲーション バー
左側に表示されるナビゲーションバーから次のメニューにアクセスできます:
- ダッシュボード- エンタープライズ管理者によって許可されているとおり、ユーザがアクセスできる AI エージェントのリストを表示します。
- ナレッジ- 中央のナレッジリポジトリまたはナレッジベースを示します。これは、自律型 AI エージェントが顧客のクエリに応答するための頭脳として機能します。
- レポート- さまざまなタイプの事前構築済み AI エージェント レポートを一覧表示します。 業務上の必要に応じてレポートを生成したりスケジュールすることができます。
- ヘルプ—Webex ヘルプ センターの Webex AI エージェント ユーザ ガイドへのアクセスを提供します。
-
ユーザプロファイル
[ユーザプロファイル] メニューでは、自分のプロファイル情報を表示したり、アプリケーションからサインアウトすることができます。
[ エンタープライズプロファイル ] ページには、AI エージェントのテナントに関する情報が含まれています。このページには、完全な管理者アクセスを持つ管理者のみがアクセスできます。
-
[ 概要 ] タブには次の情報が含まれます:
- エンタープライズ識別子: エンタープライズの Webex 組織 ID、CPaaS 組織 ID、サブスクリプション ID などが含まれます。 これは、対応する Webex Connect テナントに Webex コンタクトセンター インテグレーションを行うエンタープライズで利用できます。
- プロファイル設定: 会社名、会社名、ロゴ URL が含まれます。
- グローバルエージェント設定: フォールバックシナリオを処理する音声チャネルのデフォルトのエージェントを選択できます。
- データ保持期間の概要: この企業のデータ保持期間の概要を提供します。
-
チームメイト タブでは、アプリケーションにアクセスできるチームメイトの一覧を表示、管理することができます。 各ユーザにはロールが割り当てられ、付与された権限に基づいて実行できるアクションが決定されます。
-
ダッシュボードについて理解する
ダッシュボード上の AI エージェントは、AI エージェント名、最終更新者、最終更新日時、エージェントのトレーニングに使用されたエンジンなど、基本情報を表示するカードで表示されます。
AI エージェント カードのタスク
AI エージェント カードにカーソルを合わせると、次のオプションが表示されます。
- プレビュー—[ プレビュー ] をクリックして、AI エージェントのプレビューウィジェットを開きます。
- 省略記号 アイコン: このアイコンをクリックすると、次のタスクを実行できます:
-
プレビューリンクのコピー: プレビューリンクをコピーして新しいタブに貼り付け、チャットウィジェット上で AI エージェントをプレビューします。
-
アクセストークンのコピー: API 経由でエージェントを呼び出すために、AI エージェントのアクセストークンをコピーします。
-
エクスポート—AI エージェントの詳細 (JSON 形式) をローカルフォルダにエクスポートします。
-
削除—AI エージェントをシステムから完全に削除します。
-
ピン留めする—AI エージェントをダッシュボードの最初の位置に固定するか、ピン留めを解除して元の位置に戻します。
-
新しい AI エージェントの作成
ダッシュボードの右上にある [ + エージェントの作成 ] オプションを使用して、新しい AI エージェントを作成できます。 定義済みのテンプレートを使用するか、エージェントをゼロから作成するかを選択できます。
スクリプト形式の自律型 AI エージェントの作成方法については、以下のセクションを参照してください。
事前構築済みの AI エージェントのインポート
使用可能な AI エージェントのリストから、JSON 形式の構築済み AI エージェントをインポートできます。 まず、AI エージェントを JSON 形式でローカル フォルダーにエクスポートしたことを確認します。 次の手順に従ってインポートしてください:
- [ エージェントをインポート] をクリックします。
- [アップロード] をクリックして、プラットフォームからエクスポートされた AI エージェント ファイル (JSON 形式) をアップロードします。
- エージェント名 フィールドに AI エージェント名を入力します。
- (オプション) [ システム ID] で、システムが生成する一意の識別子を編集します。
- [インポート（Import）] をクリックします。
AI エージェントが Webex AI エージェント プラットフォームに正常にインポートされ、ダッシュボードから利用できるようになりました。
キーワード検索
このプラットフォームは、AI エージェントを簡単に見つけて管理するための強力な検索機能を提供します。 エージェント名をキーワード検索することができます。検索バーにエージェント名または名前の一部を入力します。 検索条件に一致する AI エージェントのリストが表示されます。
エージェントタイプで絞り込む
キーワード検索に加えて、AI エージェントのタイプに基づいてフィルタリングすることで、検索結果を絞り込むことができます。 ドロップダウンリストから、エージェント タイプ フィルタの 1 つを選択します。スクリプト化、 自律、 すべて 。
ナレッジベースの管理
ナレッジベースは、大規模言語モデル (LLM) 対応の自律 AI エージェントの情報の中央リポジトリです。 自律 AI エージェントは、高度な AI と機械学習技術を活用して、人間のようなテキストを理解し、処理し、生成します。 これらの AI エージェントは、膨大な量のデータを基にトレーニングを行い、詳細でコンテキストに関連した応答を提供できるようにします。 ナレッジベースは、Autonomous AI Agent の機能に必要なデータを保存します。
ナレッジベースにアクセスするには:
- Webex AI エージェント プラットフォームにログインします。
- ダッシュボードの左側ナビゲーションペインにある ナレッジ アイコンをクリックします。 [ナレッジベース] ページが表示されます。
- ナレッジベースは次の基準に基づいて見つけることができます。
- ナレッジベース名
- ナレッジベースのタイプ
- 指定期間中にナレッジベースが更新されました
- 指定期間内に作成されたナレッジベース
- [ すべてをリセット ] をクリックして検索条件をリセットします。
- 新しいナレッジベースを作成することもできます。 新しいナレッジベースを作成するには、 AI エージェント用のナレッジベースを作成するを参照してください。
AI エージェントのナレッジベースを作成する
| 1 |
ダッシュボードの左側ナビゲーションペインにある ナレッジ アイコンをクリックします。 |
| 2 |
ナレッジベース ページの右上隅にある +ナレッジベースの作成 ボタンをクリックしてください。 |
| 3 |
ナレッジベースの作成 ページで次の情報を入力します: |
| 4 |
[作成]をクリックします。 システムは指定された名前のナレッジベースを作成します。 |
| 5 |
ファイル タブ: |
| 6 |
ドキュメント タブ: |
| 7 |
[ 情報 ] タブに移動します。 自分がアップロードしたファイルおよび作成したドキュメントの詳細を表示および追跡することができます。 編集 アイコンをクリックしてナレッジベースファイルを編集します。 必要に応じてファイル名を編集します。 既存のファイルを削除して、新しいファイルを追加することもできます。
削除 アイコンをクリックしてナレッジベースを完全に削除します。
|
次の作業
自律型 AI エージェントをセットアップする
自律 AI エージェントは、人間の直接の介入なしに、独立して動作します。 これらのエージェントは、高度なアルゴリズムと機械学習技術を使用してデータを分析し、環境から学習し、特定の目標を達成するためにアクションを調整します。 このセクションでは、Autonomous AI Agent の 2 つの主要な機能について説明します。
タスクを実行する Autonomous AI Agent
自律 AI エージェントは、以下を含むさまざまなタスクを実行できます。
-
自然言語処理 (NLP)—人間の言葉を理解し、自然な会話形式で対応できるようになります。
-
意思決定 - 利用可能な情報と事前定義されたルールに基づいて、十分な情報に基づいた選択を行います。
-
自動化—繰り返しの作業や時間のかかる作業を自動化します。
アクションを実行するための Autonomous AI Agent を作成する
| 1 |
Webex AI エージェント プラットフォームにログインします。 |
| 2 |
次の日に ダッシュボード、クリック +エージェントの作成。 |
| 3 |
次の日に AI エージェントの作成 画面で、 最初から開始する。
定義済みのテンプレートを選択して、AI エージェントをすばやく作成することもできます。 AI エージェント タイプを自律としてフィルタリングします。 この場合、プロファイルページのフィールドは自動的に入力されます。 |
| 4 |
[次へ（Next）] をクリックします。 |
| 5 |
[ どのタイプのエージェントを構築しますか セクションで、 自律型。 |
| 6 |
[ エージェントのメイン機能は何ですか セクションで、 アクションの実行。 |
| 7 |
[次へ（Next）] をクリックします。 |
| 8 |
次の日に エージェントの定義 ページで、次の詳細を指定します。 |
| 9 |
[作成]をクリックします。 アクションを実行するための Autonomous AI Agent が正常に作成され、 ダッシュボード。 AI エージェントのヘッダーでは、次のタスクを実行できます。
事前に構築された AI エージェントをインポートすることもできます。 詳細については、次を参照してください。 事前構築済みの AI エージェントのインポート |
次の作業
Autonomous AI エージェントのプロファイルを更新します。
Autonomous AI Agent プロファイルの更新
はじめる前に
アクションを実行する Autonomous AI エージェントを作成します。
| 1 |
次の日に ダッシュボードをクリックし、作成した AI Agent をクリックします。 |
| 2 |
移動先 タブを選択し、次の詳細を設定します。 |
| 3 |
クリック 公開 をクリックして、AI エージェントをライブにします。 |
次の作業
必要なアクションを AI エージェントに追加します。
Autonomous AI Agent にアクションを追加する
アクションを実行する自律型 AI エージェントは、ユーザの意図を理解し、それに従って行動するように設計されています。 たとえば、あるレストランでオンラインでの料理の注文受付を自動化する必要があるとします。 タスクを完了するために、以下のアクションを実行する Autonomous AI Agent を作成できます。
-
顧客から必要な情報を取得します。
-
必要なフローに情報を転送します。
アクションを実行する Autonomous AI Agent は、以下の構成要素で機能します。
-
アクション—AI エージェントを外部システムに接続して複雑なタスクを実行するための機能。
-
エンティティまたはスロット - ユーザのインテントを実現するためのステップを表します。 スロット フィルでは、発話に基づいて顧客のインテントを満たすために、顧客に特定の質問をすることが含まれます。 これは AI エージェントがアクションの実行を開始するトリガーとなります。 スロット埋め込みの一部として入力エンティティを定義します。
-
フルフィルメント - AI エージェントがアクションを完了する方法を決定します。 フルフィルメントの一部として、Autonomous AI Agent が特定の形式で回答を生成するための出力エンティティを定義します。 システムは出力エンティティをフローに送信してアクションを続行し、タスクを正常に完了します。
| 1 |
[ アクション タブで、 +新規アクション。 |
| 2 |
[ 新しいアクションを追加 ] ページで、次の詳細を指定します: |
次の作業
選択したアクション範囲に応じて、スロットを設定するか、またはスロットを設定してフルフィルメントを定義することができます。
スロット フィルを設定する
スロットを埋めるには、AI エンジンに必要な入力エンティティを追加することが含まれます。 アクション ページの スロット埋め セクションで入力エンティティを追加します:
-
エンティティを表形式で 1 つずつ追加できます。
-
JSON ファイルを使用してエンティティを定義することもできます。 詳細は JSON スキーマのツアー を参照してください。
入力エンティティを表形式で追加する
| 1 |
入力エンティティを追加するには、[ +新しい入力エンティティ] をクリックします。 |
| 2 |
新しい入力エンティティの追加 ページで、次の詳細を指定します: |
| 3 |
[ 追加 ] をクリックして入力エンティティを追加します。 入力エンティティは必要な数だけ追加できます。 |
| 4 |
エンティティに対して次のアクションを実行するには、[ コントロール ] オプションを使用します: |
JSON エディターを使用してエンティティを追加する
JSON エディターを使用して、入力エンティティと出力エンティティを追加できます。 JSON エディター ビューでは、エンティティが構造化 JSON 形式で定義されている必要があります。
入力パラメータ構造体
入力パラメータは次の構造に従う必要があります:
-
type—パラメータオブジェクトのデータ型です。 これは常に 'object' で、パラメータがオブジェクトとして構造化されていることを示します。
プロパティ—各キーがパラメータと関連するメタデータを表すオブジェクトです。
必須—必須のパラメータ名をリストした文字列の配列です。
プロパティオブジェクト
プロパティオブジェクト の各キーは入力エンティティ/パラメータを表し、そのパラメータに関するメタデータを持つ別のオブジェクトを含みます。 メタデータには、常に次のキーワードを含める必要があります。
-
type—パラメータのデータ型です。 許可されているタイプは次のとおりです。
-
文字列—テキストデータ。
-
整数—小数点以下の数値データ。
-
number—小数を含む数値データです。
-
ブール値—真/偽の値。
-
配列—アイテムのリストで、通常はすべて同じタイプです。
-
object—プロパティがネストされた複雑なデータ構造。
-
-
Description—エンティティが表すものの簡単な説明です。 これは、AI エンジンがパラメータの目的と使用法を理解するのに役立ちます。 エージェントの指示とアクションの説明と一致するだけでなく、簡潔な説明は正確性を高めるために推奨されます。
-
プラットフォームは「type」の検証のみを強制します。 「説明」はすべてのエンティティに適用されるわけではありませんが、追加しておくことを強くおすすめします。 エンティティ メタデータのその他の便利なキーワードは次のとおりです。
-
enum—enum フィールドはパラメータの可能な値を一覧表示します。 これは、限定された値のセットしか受け付けないパラメータに役立ちます。 開発者は、パラメータがこれを使用するために受け入れる必要がある値のカスタム リストを定義できます。
- パターン—パターンフィールドは文字列タイプで使用し、文字列が一致する必要がある正規表現を指定します。 これは、電話番号、郵便番号、カスタム識別子など、特定の形式を検証する場合に特に便利です。
-
例—例のフィールドは、パラメータの有効な値の例を 1 つ以上提供します。 これは、AI エンジンがどのような種類のデータが期待されているかを理解するのに役立ち、解釈と検証の目的で特に役立ちます。
-
エンティティ定義をより正確で堅牢にする他のキーワードがあります。 詳細は、 JSON スキーマのツアーを参照してください。
例
次の例には、さまざまなタイプのエンティティとキーワードが含まれています。
{ "type": "object", "properties": { "username": { "type": "string", "description": "アカウントの一意のユーザ名。", "minLength": 3, "maxLength" : 20 }, "password": { "type": "string", "description": "アカウントのパスワード。", "minLength": 8, "format": "password" }, "email": { "type": "string", "description": "アカウントのメールアドレス。", "pattern": "\w+([-+.']\w+)*@\w+([-.]\w+ )*\.\w+([-.]\w+)*" }, "誕生日": { "type": "string", "description": "ユーザの生年月日。", "examples": [" mm/dd/YYYY"] }, "基本設定": { "タイプ": "object", "説明": "ユーザ基本設定", "プロパティ": { "ニュースレター": { "タイプ": "ブール値", "description": "ユーザがニュースレターの受信を希望しているかどうか。", "default": true }, "notifications": { "type": "string", "description": "希望の通知方法.", "enum" : ["email", "sms", ""p Push"] } } }, "roles": { "type": "配列", "description": "ユーザに割り当てられたロールのリスト。", "items": { "type": "string", "enum": ["user", "a dmin", "moderator"] } } }, "required": ["username", "password", "email"] } この例には次のエンティティが含まれます:
- ユーザ名- 最小長と最大長の制約がある文字列タイプ。
- パスワード- 最小限の長さと特定の形式を持つ文字列型です (パスワードにより示されているとおり、安全に処理する必要があります)。
- メール- 有効なメール アドレスであることを確認するための正規表現パターンを持つ文字列タイプ。
- 生年月日- 日付の形式を規定する例を含む文字列タイプ。
- 基本設定- ネストされたプロパティ (ニュースレターおよび通知) を持つオブジェクト タイプ。これには、デフォルト値を持つブール値および特定の許容値を持つ文字列 (列挙) が含まれます。
- role—各項目が特定の値に制限された文字列である列挙型の配列です (列挙)。
「required」で定義されているとおり、ユーザ名、パスワード、メール アドレスは必須です。
この例では、エンティティに記述的な名前と明確な説明が付けられ、一貫した構造と命名規則に従います。 これらのベスト プラクティスに従って、AI エンジンが容易に解釈して適用できる明確なエンティティを作成してください。
フルフィルメントの定義
| 1 |
コンタクトセンターに AI エージェントを実装するためのフルフィルメントの詳細を定義します。 以下の詳細を指定します。 |
| 2 |
AI エージェントがフローが理解できる形式で結果を生成するように、出力エンティティを構成します。 |
| 3 |
出力エンティティを追加するには、[ +新しい出力エンティティ] をクリックします。 [ 新しい出力エンティティを追加 ] 画面で次の詳細を指定します: JSON ファイルを使用して、出力エンティティを追加することもできます。 詳細については、 JSON エディタを使用してエンティティを追加するを参照してください。 . |
| 4 |
[ 追加 ] をクリックして出力エンティティを追加します。 出力エンティティは必要な数だけ追加できます。 |
| 5 |
エンティティに対して次のアクションを実行するには、[ コントロール ] オプションを使用します: |
| 6 |
[ 追加 ] をクリックして構成を完了します。 |
次の作業
[ プレビュー ] をクリックして AI エージェントをプレビューします。 詳細については、 Autonomous AI Agent をプレビューするを参照してください。 [ 公開 ] をクリックして AI エージェントを公開します。
AI エージェントを構成した後、次のことを実行します。
- AI エージェントのパフォーマンスを表示するには、 アナリティクスを使用して Autonomous AI Agent のパフォーマンスを表示するを参照してください。
- セッションと履歴の詳細を確認するには、 Autonomous AI Agent のセッションと履歴を表示するを参照してください。
質問に答えるための自律 AI エージェント
自律エージェントは、ナレッジ レポジトリにアクセスして使用し、ユーザのクエリに対して有益で正確な回答を提供できます。 この機能は、エージェントが次のことを行う必要があるシナリオで役立ちます。
-
カスタマーサポート: FAQ への回答、問題のトラブルシューティング、プロセスのガイドを行います。
-
技術的な支援の提供—特定のトピックや分野について専門家のアドバイスを提供します。
質問に回答するための Autonomous AI Agent を作成する
はじめる前に
ナレッジベースを作成してください。 詳細については、「ナレッジベースを管理する」を参照してください。
| 1 |
Webex AI エージェント プラットフォームにログインします。 |
| 2 |
ダッシュボードの +エージェントの作成をクリックします。 |
| 3 |
[AI エージェントの作成 ] 画面で、[ 最初から開始する] をクリックします。 事前に定義されたテンプレートを選択して、AI エージェントをすばやく作成することもできます。 AI エージェント タイプを自律としてフィルタリングできます。 この場合、プロファイルページのフィールドは自動的に入力されます。 |
| 4 |
[次へ（Next）] をクリックします。 |
| 5 |
構築するエージェントのタイプ セクションで、 自律型をクリックします。 |
| 6 |
エージェントのメイン機能は何ですか セクションで、 [質問に答える] をクリックします。 |
| 7 |
[次へ（Next）] をクリックします。 |
| 8 |
エージェントの定義 ページで、次の詳細を指定します: |
| 9 |
[作成]をクリックします。 質問に答えるための Autonomous AI Agent が正常に作成されました。現在 ダッシュボードから利用できます。 AI エージェントのヘッダーでは、次のタスクを実行できます。
事前に構築された AI エージェントをインポートすることもできます。 詳細については、 構築済み AI エージェントをインポートするを参照してください。 |
次の作業
Autonomous AI エージェントのプロファイルを更新します。
Autonomous AI Agent プロファイルの更新
はじめる前に
質問に答えるための Autonomous AI Agent を作成します。
| 1 |
次の日に ダッシュボードをクリックし、作成した AI Agent をクリックします。 |
| 2 |
移動先 タブを選択し、次の詳細を設定します。 |
| 3 |
[ ] [変更を保存 ] をクリックして、AI エージェントをライブにします。 |
次の作業
AI エージェントのナレッジベースを設定します。
ナレッジベースの設定
はじめる前に
質問に答えるための Autonomous AI Agent を作成します。
| 1 |
[ダッシュボード] ページで、作成した AI エージェントを選択します。 |
| 2 |
[ ナレッジベース ] タブに移動します。 |
| 3 |
ドロップダウン メニューから必要なナレッジ ベースを選択します。 |
| 4 |
[ ] [変更を保存] をクリックして、AI エージェントをライブにします。 |
次の作業
[ プレビュー ] をクリックして AI エージェントをプレビューします。 詳細については、 Autonomous AI Agent をプレビューするを参照してください。
AI エージェントを構成した後、次のことを実行します。
- AI エージェントのパフォーマンスを表示するには、 アナリティクスを使用して Autonomous AI Agent のパフォーマンスを表示するを参照してください。
- セッションと履歴の詳細を確認するには、 Autonomous AI Agent のセッションと履歴を表示するを参照してください。
Autonomous AI エージェントのセッションと履歴を表示する
作成した各 Autonomous AI Agent のセッションと履歴の詳細を表示できます。 セッション ページには、顧客と確立したセッションの詳細が表示されます。 履歴 ページでは、AI エージェントの構成変更の詳細を参照することができます。
セッション（Sessions）
セッション ページには、AI エージェントとユーザ間のすべての対話の包括的な記録が表示されます。 セッション ページに移動するには:
- ダッシュボードで、セッションの詳細を表示する Autonomous AI エージェントをクリックします。
- 左側ナビゲーションペインで、[ セッション] をクリックします。
[ セッション ] ページが表示されます。 各セッションは、セッションのすべてのメッセージを含むレコードとして表示されます。 この情報は AI エージェントの監査、分析、改善に役立ちます。
セッションの表には、その AI エージェント用に作成されたすべてのセッション/会議室のリストが表示されます。 1 画面に表示できる行を超える場合、表にはページ番号が設定されます。 テーブルのフィールドは、左側にある 結果の絞り込み セクションでソートしたりフィルタリングすることができます。 存在するフィールドは、特定のセッションに関する以下の情報を表します。
-
セッション ID: 固有の会議室 ID または会話のセッション ID です。
- コンシューマー Id—AI エージェントと対話したコンシューマーの ID。
-
チャネル—インタラクションが行われたチャネル。
-
最終更新日時—会議室が閉じられた日時。
-
会議室メタデータ: 会議室に関する追加情報が含まれています。
-
必須のチェックボックスを選択します。
- テストセッションを非表示: テストセッションを非表示にして、ライブセッションの一覧のみを表示します。
- エージェントの引き継ぎ: エージェントに引き継ぐセッションをフィルタリングします。 エージェントの引き継ぎが発生すると、人間のエージェントにチャットを引き継ぐことを示す ヘッドホン アイコンが表示されます。
- エラー発生: エラーが発生したセッションをフィルタリングします。
- 反対票: 反対票のセッションをフィルタリングします。
セッション表の行をクリックすると、そのセッションの詳細が表示されます。 ロックアイコンは、セッションがロックされており、復号化が必要であることを示します。 セッションを解読するにはパーミッションが必要です。 [ アクセスの解読 ] が有効な場合、 コンテンツの解読 ボタンを使って任意のセッションにアクセスすることができます。 ただし、この機能は、 高度なデータ保護 が true に設定されているか、テナントに対して有効になっている場合にのみ適用できます。
履歴
履歴 ページでは、AI エージェントの構成変更の詳細を参照することができます。 特定のエージェントの履歴を表示するには:
- ダッシュボードから、履歴を表示する Autonomous AI エージェントをクリックします。
- 左側ナビゲーションペインで 履歴をクリックします。
履歴 ページには次のタブが表示されます:
- 監査ログ—AI エージェントに加えられた変更を表示するには、 監査ログ タブをクリックします。
- モデル履歴—[ モデル履歴 ] タブをクリックして、アクションを実行する Autonomous AI Agent のさまざまなバージョンを表示します。
監査ログ
監査ログ タブは、自律型 AI エージェントに加えられた変更を追跡します。 過去 35 日間の変更の詳細を表示できます。 監査ログ タブには次の詳細が表示されます:
管理者または AI エージェント開発者の役割を持つユーザは、 監査ログ タブにのみアクセスできます。 「監査ログの取得」権限を持つカスタム ロールを持つユーザも監査ログを表示できます。
- 更新日時: - 変更が行われた日時。
- 更新者- 変更を組み込んだユーザの名前。
- フィールド- 変更が行われた AI エージェントの特定のセクション。
- 説明- 変更に関する追加情報。
特定の監査ログを検索するには、 更新者、 フィールド、および 説明 検索オプションを選択します。 ログは次の基準でソートできます: 更新日時: および 更新者 フィールドを選択します。
モデル履歴
[ モデル履歴 タブは、アクションを実行する Autonomous AI Agent でのみ利用できます。
アクションを実行するために Autonomous AI Agent を公開するたびに、Autonomous AI Agent のバージョンが保存され、 モデル履歴 タブをクリックします。 AI エージェントのさまざまなバージョンは、 モデル履歴 タブをクリックします。
- モデルの説明- AI エージェントのバージョンに関する簡単な説明。
- AI エンジン—そのバージョンの AI エージェントで使用される AI エンジン。
- 更新日時—版が作成された日時。
- アクション—AI エージェントに対して次のアクションを実行できます。
- 読み込み—AI エージェントへのすべての変更が失われます。 構成を再度実行する必要があります。
- エクスポート—AI エージェントのエクスポートに使用します。
Autonomous AI Agent をプレビューする
AI エージェントの作成時、エージェントの編集中、およびエージェントの展開後に、自律 AI エージェントをプレビューできます。 プレビューは次から開始できます。
- AI Agent ダッシュボード—AI Agent カードの上にカーソルを合わせると、その AI Agent の [ プレビュー ] オプションが表示されます。 クリックすると、AI エージェントのプレビューが起動します。
- AI Agent ヘッダー—AI Agent カードをクリックして開きます。[ プレビュー ] ボタンは常にヘッダーセクションに表示されています。
- 最小化されたウィジェット: プレビューが起動されて最小化されると、ページの右下にチャットヘッド ウィジェットが作成されます。これを使用すると、簡単にプレビュー モードを再起動できます。
Webex AI エージェントには、共有可能なプレビュー オプションも用意されています。 右上隅のメニューをクリックして [ プレビューリンクをコピー ] オプションを選択します。 プレビュー リンクは、AI エージェントのテスターまたはコンシューマーと共有できます。
プラットフォーム プレビュー ウィジェット
プレビュー ウィジェットが画面の右下に表示されます。 ユーザは、AI エージェントの応答を確認する必要がある発言 (または一連の発言) を提供できます。 この機能により、開発者は AI エージェントが期待通りに応答していることを確認できます。
プレビュー ウィジェットは最大化することができます。 コンシューマー情報を提供したり、AI エージェントをテストするために複数の会議室を開始したりするなど、利用可能な他の便利な機能があります。
共有可能なプレビュー ウィジェット
共有可能なプレビュー ウィジェットを使用すると、AI エージェントの開発者は、AI エージェントを表示するためのカスタム UI を開発しなくても、関係者や消費者と適切な方法で AI エージェントを共有できます。 デフォルトでは、コピーされたプレビュー リンクは、AI エージェントを電話の大文字と小文字で表示します。 開発者は、プレビュー リンクの特定のパラメータを変更することで、いくつかの簡単なカスタマイズを行うことができます。 主なカスタマイズは次の 2 つです。
- ウィジェットの色—リンクに brandColor パラメータを追加します。 ユーザは色名を使用して単純な色を定義するか、色の 16 進数コードを使用できます。
-
電話の大文字と小文字の区別 : リンクの phoneCasing パラメータの値を変更することによって。 これはデフォルトで true に設定されていますが、無効にすることで falseにできます。
パラメータを含むプレビューリンクの例:
? bot_unique_name=<your_bot_unique_name>&enterpris_unique_name=<your_enterpris_unique_name>&phoneCasing=<true/false>&brandcolor<brandcolor<a href="#<<true/false>&brandcolor<<//////bd_unique_name=&">#
音声ベースのプレビュー
質問に答えるための Autonomous AI Agent が音声ベースのプレビューをサポートしています。 このオプションを有効にするには:
- ダッシュボードから AI エージェントを選択します。
- に移動します。
- AI エンジン ドロップダウンリストから Vegaを選択します。
- [ ] > [変更の保存] をクリックします。
[ プレビュー ] ボタンが音声ベースのプレビューの マイク アイコンで更新されるようになりました。 [ プレビュー ] ボタンをクリックします。 音声プレビュー ウィジェットが表示されます。
この機能を使用するには、マイクへのアクセスを有効にする必要があります。
音声プレビュー ウィジェットは、ユーザに次の機能を提供します。
- 開始 ボタンをクリックしてプレビューを開始します。
- ライブ音声テキスト 音声プレビューの進行中、会話のライブ音声テキストがウィジェットに表示されます。
- [通話を終了 ] をクリックして会話を終了します。
- ミュート してミュートにします。
分析を使用して Autonomous AI Agent のパフォーマンスを表示する
AI エージェント アナリティクス セクションは、AI エージェントのパフォーマンスと有効性を評価するための主要なメトリックスをグラフィック表示します。 Autonomous AI Agent のアナリティクスを生成するには:
- ダッシュボードから AI エージェントを選択します。
- 左側ナビゲーションペインで [アナリティクス]をクリックします。 AI エージェント パフォーマンスの概要が表形式とグラフの両方で表示されます。
最初のセクションには、AI エージェントのセッションとメッセージに関する以下の統計が表示されます。
- セッションと、AI エージェントによって処理され、人の介入なしで処理されたセッション。
- エージェント ハンドオーバー数は、人間のエージェントに引き継がれたセッションの数です。
- 日単位の平均セッション数
- メッセージ (人間と AI エージェントのメッセージ) の合計と、そのうちユーザから送信されたメッセージの数。
- 日単位の平均メッセージ数
2 番目のセクションには、ユーザに関する統計が表示されます。 合計ユーザ数、ユーザあたりの平均セッション数、および日単位の平均ユーザ数が表示されます。
3 番目のセクションには、AI エージェントの応答とエージェント ハンドオーバーが表示されます。
Scripted AI エージェントのセットアップ
このセクションでは、Webex AI エージェント プラットフォームでスクリプト化された AI エージェントをセットアップおよび管理する方法を説明します。これにより、ユーザのクエリに正確に応答し、自動タスクを効果的に実行できます。
タスク実行用の Scripted AI エージェント
スクリプト形式の AI エージェントは、Webex AI エージェント プラットフォームのノーコード エージェント構築機能を強化します。 Scripted AI エージェントは、特定のタスクを実行するために、顧客から関連データを取得できる複数の会話を可能にします。 次の作業が含まれます。
-
簡単なコマンドの実行 - 指示に従い、事前に定義されたアクションを実行します。
-
データの処理—指定されたルールに従ってデータを操作および変換します。
-
他のシステムと対話する - 他のソリューションと通信し、コントロールします。
アクションを実行するための Scripted AI エージェントを作成する
| 1 |
Webex AI エージェント プラットフォームにログインします。 |
| 2 |
次の日に ダッシュボード、クリック + エージェントの作成。 |
| 3 |
次の日に AI エージェントの作成 画面で、新しい AI エージェントをゼロから作成します。 定義済みのテンプレートを選択して、AI エージェントをすばやく作成することもできます。 AI エージェント タイプをスクリプトとしてフィルタリングできます。 この場合、プロファイルページのフィールドは自動的に入力されます。 |
| 4 |
クリック 最初から開始する が表示され、 次へ。 |
| 5 |
[ どのタイプのエージェントを構築していますか? セクションで、 スクリプト形式。 |
| 6 |
[ エージェントの主な機能は何ですか? セクションで、 アクションの実行。 |
| 7 |
[次へ（Next）] をクリックします。 |
| 8 |
次の日に エージェントの定義 ページで、次の詳細を指定します。 |
| 9 |
[作成]をクリックします。 質問に回答するための Scripted AI エージェントが正常に作成されました。 ダッシュボード。 AI エージェントのヘッダーでは、次のタスクを実行できます。
事前に構築された AI エージェントをインポートすることもできます。 詳細については、次を参照してください。 事前構築済みの AI エージェントのインポート。 |
次の作業
Scripted AI エージェント プロファイルの更新
はじめる前に
質問に答えるためのスクリプト AI エージェントを作成します。
| 1 |
Webex AI エージェント プラットフォームにログインします。 |
| 2 |
[ダッシュボード] ページから、作成した AI エージェントを選択します。 |
| 3 |
移動先 次の詳細を設定します。 |
| 4 |
[ ] [変更の保存 ] をクリックして設定を保存します。 |
エンティティの管理
エンティティは会話の構成要素です。 これらは、AI エージェントがユーザの発話から抽出する必須の要素です。 製品名、日付、数量、またはその他の重要な単語のグループなど、特定の情報を表します。 エンティティを効果的に特定して抽出することで、AI エージェントはユーザの意図をよりよく理解し、より正確で適切な応答を提供できます。
エンティティ タイプ
Webex AI エージェントは、さまざまなタイプのユーザ データをキャプチャするために、11 の事前構築済みエンティティ タイプを提供します。 次のいずれかのカスタム エンティティを作成することもできます。
カスタムエンティティ
これらのエンティティは構成可能で、開発者はユースケース固有の情報を取得できます。 それらは、システム エンティティによってカバーされないものに使用されます。
-
カスタムリスト - 事前構築済みのエンティティに含まれない特定のデータポイントをキャプチャするために必要な文字列のリストを定義します。 各文字列に対して複数の同義語を追加できます。 たとえば、カスタムのピザ サイズ エンティティです。
-
Regex - 正規表現を使用して特定のパターンを識別し、対応するデータを抽出します。 例えば、電話番号の正規表現です (例えば、
123-123-8789)。 -
桁 - 特に音声インタラクションで、固定長の数値入力を高い精度でキャプチャします。 音声以外の対話では、カスタムおよび正規表現エンティティ タイプの代わりとして使用されます。 たとえば、5 桁のアカウント番号を検出するには、長さの 5 を定義する必要があります。
-
英数字文字と数字の組み合わせをキャプチャし、音声入力と音声以外の入力の両方を正確に認識します。
-
自由形式—定義や検証が困難な柔軟なデータポイントをキャプチャします。
-
ロケーション マップ (WhatsApp)—WhatsApp チャネル上であなたが共有したロケーション データを抽出します。
システムエンティティ
| エンティティ名 | 説明 | 入力例 | 出力例 |
|---|---|---|---|
| 日付（Date） | 自然言語の日付を標準の日付形式に解析します | 「来年の 7 月」 | 01/07/2020 |
| 時刻 | 自然言語の時間を標準の時間形式に解析します | 午後 5 時 | 17:00 |
| E メール | メールアドレスを検出します | メールの送信先: info@cisco.com | info@cisco.com |
| 電話番号 | 共通電話番号を検出します | 9876543210 まで電話してください | 9876543210 |
| 通貨単位 | 通貨と金額を解析します | 20$ が必要です | 20$ |
| 順序 | 検出順序番号 | 10 人の 4 分の 1 | 4 番目 |
| カーディナル | 基数を検出します | 10 人の 4 分の 1 | 10 |
| 位置情報 | 地理的な場所 (市区町村、国など) を検出します。 | 英国ロンドンのテムズ川に泳ぎに行きました | ロンドン、英国 |
| ユーザ名 | 共通名を検出します | Microsoft のビル・ゲイツ氏 | ビル・ゲイツ |
| 数量 | 重量または距離の測定値を識別します | 私たちはパリから 5 km の距離です | 5 km |
| 時間（Duration） | 期間を識別します | 1 週間の休暇 | 1 週間 |
作成されたエンティティは [エンティティ] タブから編集できます。 エンティティをインテントにリンクすると、追加時に、検出されたエンティティで発話に注釈が付けられます。
エンティティの役割
エンティティが単一のインテント内で複数回収集される必要がある場合、エンティティ ロールが不可欠になります。 同じエンティティに異なるロールを割り当てることで、AI エージェントがユーザ入力をより正確に理解して処理できるようにガイドできます。
たとえば、乗り継ぎのあるフライトを予約する場合、 エアポート エンティティを次の 3 つの役割で作成します: 出発地、目的地、 乗り継ぎがあります。 これらのロールでトレーニング発話に注釈を付けることで、AI エージェントは予測されるパターンを学習し、複雑なブッキング リクエストをシームレスに処理できます。
エンティティの役割は、Mind Meld (カスタムおよびシステム エンティティ) と Risa (カスタム エンティティのみ) でのみサポートされています。管理者は、NLU エンジン選択ダイアログボックス。
エンティティ ロールの使用中に、管理者は RASA または Mind Meld から スウィフトマッチに切り替えることができません。 高度な NLU エンジン設定からエンティティ ロールを無効にするには、インテントからロールを削除する必要があります。 エンティティロールを持つエンティティを 作成することができます。
エンティティ ロールを持つエンティティを作成する
はじめる前に
| 1 |
Webex AI エージェント プラットフォームにログインします。 |
| 2 |
ダッシュボードで、作成したスクリプト AI エージェントをクリックします。 |
| 3 |
左ペインから [トレーニング トレーニング ] をクリックします。 |
| 4 |
トレーニングデータ ページの エンティティ タブをクリックします。 |
| 5 |
エンティティの作成をクリックします。 |
| 6 |
エンティティの作成 ウィンドウで次のフィールドを指定します: |
| 7 |
スロット値の自動提案を有効にする トグルを有効にすると、会話中にこのエンティティに自動補完して別の提案が提供されます。 役割 フィールドは、エンティティ ロールが 詳細設定 セクション トレーニング エンジンの変更 ウィンドウに追加されます。 |
| 8 |
[保存] をクリックします。 次のいずれかを使用できます: 編集 および 削除する オプションを アクション 列に移動して関連アクションを実行します。
|
次の作業
エンティティを作成したら、次のことを実行できます: ロールをエンティティにリンクする。
エンティティにロールをリンクする
| 1 |
Webex AI エージェント プラットフォームにログインします。 |
| 2 |
次の日に ダッシュボードで、作成した AI エージェントをクリックします。 |
| 3 |
クリック トレーニング をクリックします。 |
| 4 |
次の日に トレーニングデータ ページで、エンティティとエンティティ ロールをリンクするインテントを選択します。 デフォルトでは、 インテント タブが表示されます。
|
| 5 |
[ スロット セクションで、 エンティティのリンク。 |
| 6 |
エンティティ名のエンティティ ロールを選択します。 |
| 7 |
[保存] をクリックします。 1 つの意図に対して同じエンティティを 2 回収集するために、エンティティにロールを割り当てることができます。 |
自然言語理解 (NLU) エンジン
Scripted AI エージェントは、機械学習で自然言語理解 (NLU) を活用して、顧客の意図を識別します。 次の NLU エンジンは、顧客の入力を解釈し、正確な応答を提供します。
- スウィフトマッチ - 複数の言語をサポートする、高速で軽量なエンジンです。
- RASA - 業界をリードするオープンソースの会話型 AI フレームワーク。
- Mind Meld (ベータ) - 高度な会話フローと NLU 機能を提供します。
RASA が高い精度を達成するためには、スウィフトマッチよりも多くのトレーニングデータが必要です。 開発者は、Scripted AI エージェントの [記事] および [トレーニング] タブで NLU エンジンを切り替えて、パフォーマンスを評価できます。 エンジンを変更すると、AI エージェントのアルゴリズムが更新されるため、新しいモデルに基づいて正確な推論を行うために再トレーニングが必要になります。 パフォーマンスの違いは、セッションの類似性スコアとワンクリック テストを使用して分析できます。
開発者はエンジンを切り替えた後、「ハンドオーバーと推定」セクションでしきい値スコアをテストして調整することもできます。 つまり、多くの意図 (100+) を持つエージェントは、通常、推論設定でのフォールバック スコアが低くなります。
トレーニングエンジンを変更する
NLU エンジン間で切り替える。
-
トレーニング エンジンを変更する AI エージェントを選択します。
- 質問に答えるための Scripted AI エージェント: [記事] をクリックします 。 ナレッジベース ページが表示されます。
- タスクを実行する Scripted AI エージェント: [トレーニング] をクリックします。 [トレーニングデータ] ページが表示されます。
-
ページ右側の NLU エンジン の隣にある 設定 アイコンをクリックします。 [ ] トレーニングエンジンの変更 ウィンドウが表示されます。
デフォルトでは、NLU エンジンは新しく作成された AI エージェントに対して スウィフトマッチに設定されています。
-
AI エージェントをトレーニングするトレーニング エンジンを選択します。 有効な値：
- RASA (ベータ)
- 迅速なマッチ
- Mind Meld (ベータ)
-
推定 セクションで次の情報を指定します:
- これを下回るとフォールバックが表示されるスコア—応答が表示されるために必要な最低信頼度。これを下回るとフォールバックが表示されます。
- 部分一致の得点差: 最も一致したものを明確に表示するために、応答の信頼レベル間の最小の差を定義します。この値以下では部分一致のテンプレートが表示されます。
- [ 詳細設定 ] セクションをクリックして展開します。
- ストップワードを削除する—「ストップワード」は、文中の他の単語の間の文法的な関係を確立するが、それ自体では字句的意味を持たない機能語です。 記事 (a、an、the など)、代名詞 (him、Her など) などのストップワードを文から削除すると、機械学習アルゴリズムは、テキスト クエリの意味を定義する単語にフォーカスできます。表示されます。 ボックスにチェックを入れると、トレーニングと推論の際に文から「ストップワード」が削除されます。 この NLU エンジン機能は、スウィフトマッチでのみサポートされています。
- 短縮形—トレーニングデータ中の英語の短縮形は、精度を高めるために、受信するコンシューマークエリの語句と一緒に元の形式に拡張できます。 例:「don't」は「don't」に展開されます。 このチェックボックスが選択されている場合、入力メッセージの省略語句は処理の前に展開されます。 この機能は、3 つすべての NLU エンジンでサポートされています。
- 推測でのスペルチェック: テキスト修正ライブラリが、推測の前にテキストの間違ったスペルを識別し、修正します。 この機能は、[推論のスペルチェック] チェックボックスが選択されている場合にのみ、3 つすべてのエンジンでサポートされます。
- 特殊文字を削除する: 特殊文字は英数字以外の文字で、推測に影響を与えます。 たとえば、NLU エンジンは Wi-Fi と Wi Fi を別々に扱います。 このチェックボックスが選択されている場合、適切な応答を表示するために、コンシューマー クエリの特殊文字が削除されます。 この NLU エンジン機能は、スウィフトマッチでのみサポートされています。
- エンティティの役割—カスタムエンティティは異なる役割を持つことができます。 この NLU エンジン機能は、RASA および Mind Meld でのみサポートされています。
- 推定におけるエンティティ置換—トレーニングデータと推定におけるエンティティ値はエンティティ ID に置換されます。 この NLU エンジン機能は、スウィフトマッチでのみサポートされています。
- スロット埋めを優先する: インテント検出よりもスロット埋めを優先します。
- メッセージごとに保存される結果—AI エージェントが計算した信頼度スコアがセッションのトランザクション情報の下に表示される記事の数です。
[セッション] 画面の [アルゴリズム] セクションに表示される結果の数が 5 件に制限されました。上位 n 件 (1=<n=<5) は、Scripted AI Agents のメッセージ音声テキストレポートで、および [セッション] の [トランザクション情報] タブの [アルゴリズムの結果] セクション。
- 語形拡張—トレーニングデータを複数形や動詞などの語形や、データに埋め込まれた同義語で拡張します。 この機能は スウィフトマッチでのみサポートされています。
- 同義語—同義語は、同じ語句を表すために使用される代替語句です。 このチェックボックスが選択されている場合、トレーニング データ内の単語に対する一般的な英語の同義語は、コンシューマー クエリを正確に認識するために、によって自動生成されます。 たとえば、「Garden」という単語は、システムによって生成された同義語である「a backyard」、「Yard」などになります。 この NLU エンジン機能は、スウィフトマッチでのみサポートされています。
- 語句の形式—語句の形式は、複数形、副詞、形容詞、動詞など、さまざまな形で存在することができます。 例えば、「クリエーション」という単語の場合、「作成」、「作成」、「creator」、「creative」、「creatively」などの語形が考えられます。 このチェックボックスが選択されている場合、クエリ中の語句は代替語形で作成され、消費者に適切な応答を与えるために処理されます。
開発者は、NLU エンジンごとに異なるしきい値スコアを設定して、AI エージェントの応答を表示するために許容される最低スコアを決定できます。
- AI エージェントのコーパスのアルゴリズムを変更するには、[ 更新 ] をクリックします。
- [ トレーニング] をクリックします。 選択したトレーニングエンジンで AI エージェントのトレーニングが完了すると、ナレッジベースのステータスが [ 保存済み ] から [ トレーニング済み] に変わります。
すべての記事に少なくとも 2 つの発話がある場合にのみ、RASA および Mind Meld で AI エージェントをトレーニングできます。
トレーニング
必要なすべてのアーティクルが作成されると、AI エージェントをトレーニングし、稼働させてテストと展開を行うことができます。 現在のコーパスで AI エージェントをトレーニングするには、次をクリックします。 トレイン をクリックします。 これにより、ステータスが次のように変わります。 トレーニング。
トレーニングが完了すると、状況が トレーニング済み。 [ 再読み込み アイコンの隣 トレーニング をクリックして現在のトレーニング状況を取得します。
この時点で次をクリックすることができます ライブにする を使用してトレーニング済みコーパスをライブにし、Webex AI エージェント共有可能プレビューで、または AI エージェントが展開されている外部チャネルでテストすることができます。
ベクトルモデル
スウィフトマッチ NLU エンジンの高度なエンジン設定の一部として、好みのベクトル モデルを選択できるようになりました。 2 つのオプション (発話レベルと記事レベルのベクトル) から選択できます。 NLU エンジンの精度を改善するための継続的なプッシュの中で、発話レベルのベクトルを使用する古いモデルとは対照的に、記事レベルのベクトルを使用して実験を行い、記事レベルのベクトルはほとんどの場合の精度を向上させることがわかりました。 記事レベルのベクトルは、新しい単言語の AI エージェントのベクトル化の新しいデフォルト値となり、多言語の AI エージェントの記事レベルの一致は、多言語モデルが Polymatch の場合にのみサポートされることに注意してください。
セッションの その他の情報 セクションを参照してください。
インテントの管理
インテント は Webex AI エージェント プラットフォームのコア コンポーネントであり、これにより AI エージェントはユーザの入力を効果的に理解し、応答することができます。 会話中に実行する特定のタスクやアクションを表します。 AI エージェントの開発者は、実行するタスクに対応するすべてのインテントを定義します。 インテント分類の精度は、AI エージェントが適切で役立つ応答を提供できるかどうかに直接影響します。 意図の分類は、ユーザの入力に基づいて意図を識別するプロセスであり、AI エージェントが意味のある、コンテキストに関連した方法で応答できるようにします。
システムインテント
- デフォルトのフォールバック インテント- AI エージェントの機能は、認識して応答するように設計されたインテントによって本質的に制限されます。 企業は、ユーザが尋ねる可能性のあるすべての質問を予測することはできませんが、 デフォルトのフォールバック インテント 会話を軌道に乗せるのに役立ちます。
デフォルトのフォールバック インテントを実装することで、AI エージェントの開発者は、AI エージェントが予期しないクエリや範囲外のクエリを適切に処理し、会話を既知のインテントにリダイレクトできるようになります。
AI エージェントの開発者は、フォールバック インテントに特定の発話を追加する必要はありません。 エージェントは、他のインテントに誤って分類される可能性のある範囲外の既知の質問に遭遇した場合に、フォールバック インテントを自動的にトリガーするようにトレーニングできます。
たとえば、銀行の AI エージェントでは、ユーザはローンについて問い合わせようとします。 ローン関連の問い合わせを処理するように AI エージェントが構成されていない場合、これらのクエリをトレーニング フレーズとして デフォルトのフォールバックインテントに組み込むことができます。 ユーザが会話の任意の時点でローンについてクエリすると、AI エージェントはクエリが定義されたインテントの外にあるものとして認識し、フォールバック レスポンスをトリガーします。 これにより、より適切な応答が得られます。
フォールバック インテントには、スロットを関連付けないでください。
フォールバック インテントは、その応答にデフォルトのフォールバック テンプレート キーを使用する必要があります。
- ヘルプ—このインテントは、AI エージェントの機能に関するユーザの問い合わせに対応することを目的としています。 会話中に何ができるかわからなかったり、困難に遭遇したりした場合、ユーザは「ヘルプ
」と言って支援を求めることがよくあります。デフォルトでは、ヘルプ インテントの応答は
ヘルプメッセージテンプレートキーにマッピングされます。 ただし、AI エージェントの開発者は、応答をカスタマイズしたり、関連するテンプレート キーを変更して、よりカスタマイズされた有益なガイダンスを提供できます。AI エージェントの機能の概要を伝えることで、ユーザが次にできることが明確になります。
- エージェントと話す—このインテントにより、ユーザは AI エージェントとの対話のどの段階でも、人間のエージェントに支援を要求することができます。 このインテントがトリガーされると、システムは人間のエージェントへの転送を自動的に開始します。 このインテントのデフォルトの応答テンプレートは
エージェント ハンドオーバーです。 応答テンプレート キーの変更に関する UI 制限はありませんが、変更しても人間のハンドオーバーの結果には影響しません。
スモールトークのインテント
新しく作成されたすべての AI エージェントには、一般的なユーザの挨拶、感謝の意、負のフィードバック、送別を処理する 4 つの事前定義された雑談インテントが含まれています。
- 挨拶
- ありがとうございました
- AI エージェントが役立たなかった
- さようなら
インテントを作成する
はじめる前に
インテントを作成する前に、インテントにリンクするエンティティを作成することをお勧めします。 エンティティはタスクを完了する必要があります。 詳細については、 エンティティを作成するを参照してください。
| 1 |
Webex AI エージェント プラットフォームにログインします。 |
| 2 |
[ダッシュボード] ページでタスクを選択します。 |
| 3 |
左ペインで [ トレーニング ] をクリックします。 |
| 4 |
トレーニングデータ ページで インテントの作成をクリックします。 |
| 5 |
インテントの作成 ウィンドウで次の詳細を指定します: |
| 6 |
エンティティが必須の場合、 必須 チェックボックスを選択してください。 |
| 7 |
コンシューマーによって誤って入力された場合に、このスロットに許可される再試行の回数を入力します。 既定では 3 に設定されています。 |
| 8 |
ドロップダウン メニューからテンプレート キーを選択します。 |
| 9 |
レスポンス セクションで、インテント完了時にユーザに返す最終的なレスポンステンプレートキーを入力します。 |
| 10 |
[ 完了後にスロットをリセットする ] トグルを有効にすると、インテントが完了したら会話で収集されたスロット値がリセットされます。 このトグルが無効になっている場合、スロットは古い値を保持し、同じ応答を表示します。
|
| 11 |
コンシューマーとの会話中にスロット値を更新するには、 スロット値を更新 トグルを有効にします。 スロットに入力された最後の値が、AI エージェントによるデータ処理の対象となります。 この機能が有効な場合、ユーザが同じスロットタイプで新しい情報を入力すると、埋められたスロットの値が更新されます。
|
| 12 |
を有効にします。 スロットの候補を提供する を切り替えることで、ユーザ入力に基づいて、最終応答でスロット埋めと代替スロット値の提案を行います。 |
| 13 |
を有効にします。 会話を終了 このインテントの後で、セッションを閉じるために切り替えます。 接続と音声フローはこれを使用して、コンシューマーとの会話を閉じることができます。
|
| 14 |
[保存] をクリックします。 クリック トレイン を トレーニング タブを選択して、インテントとエンティティに加えた変更を反映します。
Risa または Mind Meld NLU エンジンをトレーニングするには、インテントごとに少なくとも 2 つのトレーニング バリアント (発話) が必要です。 また、各スロットには少なくとも 2 つの注釈が必要です。 これらの要件が満たされていない場合、 トレイン ボタンが無効になります。 影響を受けるインテントの隣に、問題を示す警告アイコンが表示されます。 ただし、デフォルトのフォールバック インテントはこれらの要件から除外されます。 |
次の作業
インテントが作成されると、そのインテントを満たすためにいくつかの情報が必要になります。 リンクされたエンティティにより、この情報がユーザの発話からどのように取得されるかが決まります。 詳細については、次を参照してください。 エンティティを意図してリンクする。
エンティティを意図してリンクする
はじめる前に
発話を追加する前に、エンティティを作成してリンクすることをお勧めします。 これにより、発話が追加される間、エンティティに自動注釈が付けられます。
| 1 |
Webex AI エージェント プラットフォームにログインします。 |
| 2 |
次の日に ダッシュボードで、作成した AI エージェントをクリックします。 |
| 3 |
クリック トレーニング をクリックします。 |
| 4 |
次の日に トレーニングデータ ページで、エンティティとエンティティ ロールをリンクするインテントを選択します。 デフォルトでは、 インテント タブが表示されます。
|
| 5 |
[ スロット セクションで、 エンティティのリンク。 リンクされたエンティティがスロットセクションに表示されます。
|
| 6 |
エンティティ名のエンティティ ロールを選択します。 |
| 7 |
[保存] をクリックします。 エンティティが必須としてマークされている場合、追加の構成オプションが利用可能になります。 エスカレートまたはフォールバック レスポンスを提供する前に、AI エージェントが行方不明のエンティティをリクエストできる最大回数を指定できます。 必要なエンティティが指定された回数の再試行内で提供されなかった場合にトリガーされるテンプレート キーを定義できます。
AI エージェントがインテントを識別し、必要なすべてのデータ (スロット) を収集すると、そのインテントに設定された最終的なテンプレート キーに関連付けられたメッセージを使用して応答します。 新しい会話を開始するか、以前のデータを引き継がずに後続のインテントを処理するために、 完了後にスロットをリセット トグルが有効になっている必要があります。 この設定により、認識されたすべてのエンティティが会話履歴から消去され、新しい対話のたびに新たに開始されます。 |
トレーニングデータの生成
AI エージェントが妥当な精度で動作するように、トレーニング データをインテントに手動で追加する必要があります。 トレーニング データは、同じインテントを呼び出すさまざまな方法で構成されています。 各インテントに少なくとも 1520 のバリアントを追加して、精度を向上させることができます。 このトレーニングコーパスを手作業で作成するのは、退屈で時間のかかる作業です。 バリエーションをいくつか追加したり、意味のある文章ではなく、キーワードだけをバリエーションとして追加することができます。 これは、既存のデータを補足するトレーニング データを生成することで回避できます。
トレーニングデータを生成するには、以下の手順に従います。
- インテント名とサンプル発話を入力します。
- [Generate] をクリックします。
- AI を導くインテントの簡単な説明を入力します。
- 希望するバリエーションの数と、AI が生成する提案の創造性のレベルを指定します。
- 一度に多くのバリエーションを生成すると、品質に影響を与える場合があります。 世代ごとに最大 20 のバリアントを使用することをお勧めします。
- 創造性を低く設定すると、生成されるバリエーションの多様性が低下する可能性があります。
- リクエストされたバリアントの数によっては、生成プロセスに数秒かかる場合があります。
- ライトニングアイコンは、AI が生成したバリアントをユーザ定義のトレーニングデータと区別します。
自然言語理解 (NLU) エンジン
Scripted AI エージェントは、機械学習で自然言語理解 (NLU) を活用して、顧客の意図を識別します。 次の NLU エンジンは、顧客の入力を解釈し、正確な応答を提供します。
- スウィフトマッチ - 複数の言語をサポートする、高速で軽量なエンジンです。
- RASA - 業界をリードするオープンソースの会話型 AI フレームワーク。
- Mind Meld (ベータ) - 高度な会話フローと NLU 機能を提供します。
RASA が高い精度を達成するためには、スウィフトマッチよりも多くのトレーニングデータが必要です。 開発者は、Scripted AI エージェントの [記事] および [トレーニング] タブで NLU エンジンを切り替えて、パフォーマンスを評価できます。 エンジンを変更すると、AI エージェントのアルゴリズムが更新されるため、新しいモデルに基づいて正確な推論を行うために再トレーニングが必要になります。 パフォーマンスの違いは、セッションの類似性スコアとワンクリック テストを使用して分析できます。
開発者はエンジンを切り替えた後、「ハンドオーバーと推定」セクションでしきい値スコアをテストして調整することもできます。 つまり、多くの意図 (100+) を持つエージェントは、通常、推論設定でのフォールバック スコアが低くなります。
トレーニングエンジンを変更する
NLU エンジン間で切り替える。
-
トレーニング エンジンを変更する AI エージェントを選択します。
- 質問に答えるための Scripted AI エージェント: [記事] をクリックします 。 ナレッジベース ページが表示されます。
- タスクを実行する Scripted AI エージェント: [トレーニング] をクリックします。 [トレーニングデータ] ページが表示されます。
-
ページ右側の NLU エンジン の隣にある 設定 アイコンをクリックします。 [ ] トレーニングエンジンの変更 ウィンドウが表示されます。
デフォルトでは、NLU エンジンは新しく作成された AI エージェントに対して スウィフトマッチに設定されています。
-
AI エージェントをトレーニングするトレーニング エンジンを選択します。 有効な値：
- RASA (ベータ)
- 迅速なマッチ
- Mind Meld (ベータ)
-
推定 セクションで次の情報を指定します:
- これを下回るとフォールバックが表示されるスコア—応答が表示されるために必要な最低信頼度。これを下回るとフォールバックが表示されます。
- 部分一致の得点差: 最も一致したものを明確に表示するために、応答の信頼レベル間の最小の差を定義します。この値以下では部分一致のテンプレートが表示されます。
- [ 詳細設定 ] セクションをクリックして展開します。
- ストップワードを削除する—「ストップワード」は、文中の他の単語の間の文法的な関係を確立するが、それ自体では字句的意味を持たない機能語です。 記事 (a、an、the など)、代名詞 (him、Her など) などのストップワードを文から削除すると、機械学習アルゴリズムは、テキスト クエリの意味を定義する単語にフォーカスできます。表示されます。 ボックスにチェックを入れると、トレーニングと推論の際に文から「ストップワード」が削除されます。 この NLU エンジン機能は、スウィフトマッチでのみサポートされています。
- 短縮形—トレーニングデータ中の英語の短縮形は、精度を高めるために、受信するコンシューマークエリの語句と一緒に元の形式に拡張できます。 例:「don't」は「don't」に展開されます。 このチェックボックスが選択されている場合、入力メッセージの省略語句は処理の前に展開されます。 この機能は、3 つすべての NLU エンジンでサポートされています。
- 推測でのスペルチェック: テキスト修正ライブラリが、推測の前にテキストの間違ったスペルを識別し、修正します。 この機能は、[推論のスペルチェック] チェックボックスが選択されている場合にのみ、3 つすべてのエンジンでサポートされます。
- 特殊文字を削除する: 特殊文字は英数字以外の文字で、推測に影響を与えます。 たとえば、NLU エンジンは Wi-Fi と Wi Fi を別々に扱います。 このチェックボックスが選択されている場合、適切な応答を表示するために、コンシューマー クエリの特殊文字が削除されます。 この NLU エンジン機能は、スウィフトマッチでのみサポートされています。
- エンティティの役割- カスタム エンティティは異なる役割を持つことができます。 この NLU エンジン機能は、RASA および Mind Meld でのみサポートされています。
- 推論でのエンティティ置換- トレーニング データと推定のエンティティ値はエンティティ ID に置き換えられます。 この NLU エンジン機能は、スウィフトマッチでのみサポートされています。
- スロット埋めを優先する- スロット埋めはインテント検出より優先されます。
- メッセージごとに保存される結果- AI エージェントが計算した信頼度スコアの対象となった記事の数が、セッションの [トランザクション情報] の下に表示されます。
[セッション] 画面の [アルゴリズム] セクションに表示される結果の数が 5 つに制限されました。上位 n の結果 (1=<n=<5) は、Scripted AI エージェントのメッセージ音声テキストレポートで、およびアルゴリズムの結果 [セッション] の [トランザクション情報] タブの ' セクション。
- ワードフォームの展開- 複数形、動詞などの語形とデータに埋め込まれた同義語を使用して、トレーニング データを拡張します。 この機能は スウィフトマッチでのみサポートされています。
- 類義語- 同義語は、同じ語句を表すために使用される代替語句です。 このチェックボックスが選択されている場合、トレーニング データ内の単語に対する一般的な英語の同義語は、コンシューマー クエリを正確に認識するために、によって自動生成されます。 たとえば、「Garden」という単語は、システムによって生成された同義語である「a backyard」、「Yard」などになります。 この NLU エンジン機能は、スウィフトマッチでのみサポートされています。
- ワードフォーム- 語句には、複数形、副詞、形容詞、動詞など、さまざまな形があります。 例えば、「クリエーション」という単語の場合、「作成」、「作成」、「creator」、「creative」、「creatively」などの語形が考えられます。 このチェックボックスが選択されている場合、クエリ中の語句は代替語形で作成され、消費者に適切な応答を与えるために処理されます。
開発者は、NLU エンジンごとに異なるしきい値スコアを設定して、AI エージェントの応答を表示するために許容される最低スコアを決定できます。
- クリック 更新 AI エージェントのコーパスのアルゴリズムを変更します。
- クリック トレイン。 選択したトレーニングエンジンで AI エージェントのトレーニングが完了すると、ナレッジベースのステータスが 保存済み に トレーニング済み。
すべての記事に少なくとも 2 つの発話がある場合にのみ、RASA および Mind Meld で AI エージェントをトレーニングできます。
トレーニング
必要なすべてのアーティクルが作成されると、AI エージェントをトレーニングし、稼働させてテストと展開を行うことができます。 現在のコーパスで AI エージェントをトレーニングするには、次をクリックします。 トレイン をクリックします。 これにより、ステータスが次のように変わります。 トレーニング。
トレーニングが完了すると、状況が トレーニング済み。 [ 再読み込み アイコンの隣 トレーニング をクリックして現在のトレーニング状況を取得します。
この時点で、[ ライブにする ] をクリックしてトレーニング済みコーパスをライブにし、Webex AI エージェント共有可能プレビューで、または AI エージェントが展開されている外部チャネルでテストできます。
ベクトルモデル
スウィフトマッチ NLU エンジンの高度なエンジン設定の一部として、好みのベクトル モデルを選択できるようになりました。 2 つのオプション (発話レベルと記事レベルのベクトル) から選択できます。 NLU エンジンの精度を改善するための継続的なプッシュの中で、発話レベルのベクトルを使用する古いモデルとは対照的に、記事レベルのベクトルを使用して実験を行い、記事レベルのベクトルはほとんどのケースで精度を向上させることがわかりました。 記事レベルのベクトルは、新しい単言語の AI エージェントのベクトル化の新しいデフォルト値となり、多言語の AI エージェントの記事レベルの一致は、多言語モデルが Polymatch の場合にのみサポートされることに注意してください。
セッションの その他の情報 セクションで、推測時に存在したベクトルモデルに関する情報を確認することができます。
生成されたバリアントにフラグを付ける
責任ある AI の使用を確実にするために、開発者はレビューのために AI が生成した出力にフラグを付けることができます。 これにより、有害または偏ったコンテンツを特定して防止できます。 AI が生成した出力にフラグを付けるには:
- 報告オプションを見つける: 報告オプションは、生成された各発話で利用できます。
- フィードバックの提供: 出力にフラグを付ける場合、開発者はコメントを追加し、フラグを立てる理由を指定できます。
この機能は、最初は 500 回の生成操作の月間使用制限で利用できます。 高まるニーズに対応するために、開発者はアカウント所有者に連絡してこの制限の引き上げをリクエストできます。
多言語の意図とエンティティを作成する
複数言語のトレーニングデータを作成することができます。 AI エージェント用に構成された各言語について、希望する対話を反映する発話を定義する必要があります。 スロットは言語間で一貫していますが、テンプレート キーは各言語の応答を一意に識別します。
すべての言語がすべてのエンティティ タイプをサポートしているわけではありません。 各言語がサポートするエンティティタイプのリストの詳細については、 スクリプト AI エージェントでサポートされる言語<a10 の サポートされるエンティティ の表を参照してください。 にアクセスしてください。
応答の管理
応答とは、AI エージェントが顧客のクエリまたはインテントに応答して送信するメッセージのことです。 次の内容を含む応答を作成できます:
- テキスト: 直接のコミュニケーションのためのプレーンテキストメッセージ。
- コード—動的なコンテンツまたはアクション用の埋め込みコードです。
- マルチメディア: ユーザ エクスペリエンスを向上させるための画像、音声、またはビデオ要素。
応答には 2 つの主要なコンポーネントがあります。
- テンプレート—特定のインテントにマッピングされる定義済みの応答構造。
- ワークフロー—特定されたインテントに基づいて、使用するテンプレートを決定するロジック。
エージェント ハンドオーバー、ヘルプ、フォールバック、およびようこそのテンプレートは事前設定されており、応答メッセージは対応するテンプレートから変更することができます。
応答タイプ
応答デザイナーのセクションでは、さまざまな種類の応答とその構成方法について説明します。
[ ワークフロー] タブは、非同期的に応答する外部の API を呼び出す際の非同期応答の処理に使用します。 ワークフローは Python でコーディングされている必要があります。
変数置換
変数置換により、動的変数を応答テンプレートの一部として使用できます。 セッション内のすべての標準変数 (またはエンティティ) に加えて、AI エージェントの開発者が応答で使用できる データストア フィールドのような自由形式のオブジェクト内で設定できるものも含みます。この機能を使ってテンプレートを作成することができます。 変数は次の構文で表示されます: ${変数名}。 たとえば、apptdate というエンティティの値を使用する場合、 ${entities.apptdate} または ${newdfState. model_state.entities.apptdate を使用します。value} です。
応答は、チャネルから受け取った変数、または会話中に消費者から収集した変数を使用してパーソナライズできます。 オート コンプリート機能では、${ と入力し始めると、テキスト領域の変数の構文が表示されます。 必要な候補を選択すると、領域が変数で塗りつぶされ、その変数がハイライトされます。
応答デザイナーを使用して応答を設定する
応答デザイナーは、高度なコーディングの知識がなくても応答を作成するためのユーザフレンドリーなインターフェイスを提供します。 2 つの応答タイプが利用できます:
- 条件付きレスポンス: 開発者以外の方は、このオプションにより、AI エージェントが顧客に提供するレスポンスを簡単に作成することができます。
- コードスニペット: Python を使用する開発者は、このオプションを使用すると、コードを使用して応答を柔軟に設定できます。
Webex AI エージェントの応答デザイナーは、AI エージェントが対話する特定のチャネルに合わせてユーザ エクスペリエンスが調整されるように設計されています。
応答テンプレート
- テキスト—簡単なテキストの回答です。 ユーザエクスペリエンスを強化するために、応答デザイナーでは 1 つの応答内に複数のテキストボックスが許可され、長いメッセージをより扱いやすいセクションに分割できるようになりました。 各テキストボックスには、さまざまな回答オプションを含めることができます。 会話中、これらのオプションの 1 つがランダムに選択され、ユーザに表示されるため、ダイナミックで魅力的な対話が保証されます。
動的で魅力的なユーザエクスペリエンスを維持するために、複数の応答オプションをテンプレートに追加できます。 複数のオプションを持つテンプレートが有効になっている場合、そのうちの 1 つがランダムに選択され、ユーザに表示されます。 この機能を有効にするには、 +バリエーションの追加 ボタンをクリックします。
回答を保存するときに、開発者には修正が必要なエラーの数を示す警告が表示されます。 エラーのあるフィールドは赤でハイライトされます。 ナビゲーションの矢印を使用することで、開発者は任意のチャネルまたは応答形式でこれらのエラーを簡単に見つけて修正できます。 リスト ピッカーまたはカルーセルに複数のカードが含まれている場合、ドット ナビゲーションを使用して、エラーのあるカードを移動することができます。 1 枚のカードの場合、対応するドットが赤になり、エラーを知らせます。
- クイック返信- テキスト応答はボタンと組み合わせることができます。ボタンはテキストベースまたは URL リンクのいずれかになります。 テキスト ボタンには、タイトルと、クリックされるとボットに送信されるペイロードが必要です。 URL ボタンは、ユーザを特定のウェブページにリダイレクトします。
ユーザのクエリがあいまいな場合、部分一致により、ボットは関連する記事またはインテントをオプションとして提案できます。 この機能は、ウェブと Facebook のインタラクションで利用できます。
URL クイック返信を追加する
定型返信や条件付き返信の URL クイック返信ボタンを使用すると、ユーザをウェブサイトにリダイレクトして詳細な情報を求めたり、フォームへの入力などのアクションを求めたりするボタンを作成できます。 クリックされると、これらのボタンは、ボットにデータを送信することなく、同じブラウザー ウィンドウ内の新しいタブで指定された URL を開きます。
条件付きまたは固定の応答に URL クイック返信を追加するには:
- URL のクイック返信を設定する記事またはテンプレートキーを選択します。
- クリック +クイック返信の追加。 [ ボタンタイプ ポップアップ ウィンドウが表示されます。
- ボタン タイプを次のように選択します。 URL をウェブチャネルに追加します。
- ボタンのタイトル、およびボタンをクリックした後にコンシューマがリダイレクトされる URL を指定します。
- クリック 完了 をクリックして URL クイック返信を追加します。
URL タイプのボタンは動的応答タイプでも構成できます。これらのボタンは Python コード スニペットを使用して構成されます。 これらのボタンは、Webex AI エージェント プラットフォーム プレビューと共有可能なプレビューでサポートされています。 現在、IMIchat のライブ チャット ウィジェットまたはその他のサードパーティ チャネルではサポートされていません。
- カルーセル- リッチな応答には、1 枚のカードまたはカルーセル形式に配置された複数のカードを含めることができます。 各カードにはタイトルが必要です。画像、説明、および最大 3 つのボタンを含めることができます。
カルーセル テンプレート内のクイック返信ボタンは、テキストまたは URL リンクで構成できます。 URL ボタンをクリックすると、ユーザは指定されたウェブサイトにリダイレクトされます。 テキストベースのクイック返信ボタンをクリックすると、構成されたペイロードがボットに送信され、対応する応答がトリガーされます。
- 画像- ユーザが URL を入力して画像を設定できるマルチメディア テンプレート。
- ビデオ: 設定したビデオ URL に基づいて、プレビューでビデオをレンダリングします。
- コード—API の呼び出し、または他のロジックを実行するための Python コードの記述に使用できます。
コード スニペット
条件付きレスポンスは、幅広い機能と多様なテンプレートを備えているため、AI エージェントのほとんどのニーズに効果的に対応できます。 しかし、条件付き応答では完全に実現できない複雑なユースケースや、コーディングを好む開発者のために、コードスニペット応答タイプが利用できます。
コード スニペットを使用すると、Python コードを使用して応答を設定できます。 このアプローチにより、クイック返信、テキスト、カルーセル、画像、音声、ビデオ、ファイルなど、あらゆるタイプの応答を応答テンプレートまたは記事内で作成できます。
コードスニペット テンプレートで定義された関数コードを使用して、他のテンプレートで使用される変数を設定できます。 条件付き応答内で使用される場合、関数コードは応答を直接返すことができないことに注意することが重要です。
コード スニペットの検証—プラットフォームは、構成しているコード スニペット内の構文エラーのみをチェックします。 ただし、応答コンテンツ自体にエラーがあると、構成されたチャネルでユーザがボットと対話するときに問題が発生する可能性があります。 たとえば、エディターはウェブ チャネルに「時間の選択」応答を追加することを妨げませんが、ユーザのクエリがその特定の応答をトリガーするとエラーになります。
チャネルごとに固有の応答を設定しないことを選択した場合、ウェブ応答が既定の応答と見なされ、エンドユーザに送信されます。 ウェブチャネルでサポートされているテンプレートのリストは次のとおりです。
- テキスト—複数のバリエーションを含む簡単なテキストメッセージです。 この構成されたメッセージは、クエリに基づいて表示されます。
- クイック返信: テキストとクリック可能なボタンを含むテンプレート。
- カルーセル: カードのコレクションです。各カードには、タイトル、画像 URL、および説明があります。
- 画像—URL を指定して画像を設定するためのテンプレートです。
- ビデオ—ビデオの URL を提供してビデオを設定するためのテンプレート。 画像をクリックまたはタップすると、ビデオを再生できます。
- ファイル: ファイルにアクセスするための URL を提供することで、PDF ファイルを設定するためのテンプレートです。
- 音声—音声 URL を提供して音声ファイルを設定するためのテンプレートです。 また、音声メッセージの長さも出力されます。
管理設定を構成する
はじめる前に
Scripted AI エージェントを作成します。
| 1 |
[ ] に移動して、次の詳細を設定します: |
| 2 |
[ 変更の保存 ] をクリックして設定を保存します。 |
次の作業
Scripted AI エージェントに言語を追加します。
スクリプト AI エージェントに言語を追加する
はじめる前に
Scripted AI エージェントを作成します。
| 1 |
[ タブに移動します。 |
| 2 |
[ +言語の追加 ] をクリックして新しい言語を追加し、ドロップダウンリストから言語を選択します。 |
| 3 |
[ 追加 ] をクリックして言語を追加してください。 |
| 4 |
[ アクション ] でトグルを有効にして言語を有効にします。 |
| 5 |
言語を追加したら、その言語を既定として設定できます。 言語にカーソルを合わせ、[ をデフォルトにする] をクリックします。 既定の言語を削除または無効にすることはできません。 また、既存のデフォルト言語から変更する場合、AI エージェントの記事、キュレーション、テスト、プレビュー エクスペリエンスに影響を与える可能性があります。 |
| 6 |
[ ] > [変更の保存] をクリックします。 |
ハンドオーバー設定を構成する
はじめる前に
Scripted AI エージェントを作成します。
| 1 |
[ ] の順に移動し、次の詳細を設定します: |
| 2 |
クリック 変更を保存 をクリックして、ハンドオーバー設定を保存します。 |
次の作業
質問に答えるためのスクリプト形式の AI エージェント
スクリプト型 AI エージェントは、一連の質問と回答で構成されるナレッジベースを持つナレッジベースのエージェントです。 スクリプト AI エージェントは、ユーザが作成したトレーニング コーパス (例と回答のコレクション) に基づいて回答を提供できます。 この機能は、次のようなシナリオで役立ちます。
- 特定の知識が必要 - エージェントは、事前に定義された分野の質問に答える必要があります。
- 一貫性が重要 - エージェントは同様の質問に対して一貫性のある応答を提供する必要があります。
- 制限された柔軟性が必要 - エージェントの応答は、トレーニング コーパスの情報によって制限されます。
質問に回答するための Scripted AI エージェントを作成する
| 1 |
Webex AI エージェント プラットフォームにログインします。 |
| 2 |
次の日に ダッシュボード、クリック +エージェントの作成。 |
| 3 |
次の日に AI エージェントの作成 画面で、 最初から開始する。 定義済みのテンプレートを選択して、AI エージェントをすばやく作成することもできます。 AI エージェント タイプをスクリプトとしてフィルタリングできます。 この場合、プロファイルページのフィールドは自動的に入力されます。 |
| 4 |
[次へ（Next）] をクリックします。 |
| 5 |
[ どのタイプのエージェントを構築しますか セクションで、 スクリプト形式。 |
| 6 |
[ エージェントのメイン機能は何ですか セクションで、 質問に答える。 |
| 7 |
[次へ（Next）] をクリックします。 |
| 8 |
エージェントの定義 ページで、次の詳細を指定します: |
| 9 |
[作成]をクリックします。 質問に答えるための Scripted AI エージェントが無事に作成され、 ダッシュボードから利用できるようになりました。 AI エージェントのヘッダーでは、次のタスクを実行できます。
事前に構築された AI エージェントをインポートすることもできます。 詳細については、 構築済み AI エージェントをインポートするを参照してください。 |
次の作業
AI エージェント用のエンティティ ロール を持つエンティティを作成します。
Scripted AI エージェント プロファイルの更新
はじめる前に
質問に答えるためのスクリプト AI エージェントを作成します。
| 1 |
Webex AI エージェント プラットフォームにログインします。 |
| 2 |
[ダッシュボード] ページから、作成した AI エージェントを選択します。 |
| 3 |
[ に移動して、次の詳細を設定します: |
| 4 |
[変更の保存] をクリックして設定を保存します。 |
記事の管理
スクリプト化された AI エージェントの crux からの記事。 記事は、質問、そのバリエーション、およびアンプの組み合わせです。この質問への応答。 各記事には 既定の質問 があり、AI エージェントのセッション、キュレーション、その他の場所で記事の識別子として機能します。 AI エージェントで構成されたすべての記事で、エージェントの ナレッジベース または コーパスが構成されます。 システムはあなたのクエリーをこのナレッジベースと比較し、エージェントからの応答として最高の信頼性レベルを持つ回答を表示します。
Risa および Mind Meld NLU エンジンでは、記事がコーパスのトレーニング済みモデルの一部となるために、最低 2 つのトレーニング バリエーション (発話) が必要です。 質問に答えるためのスクリプト化された AI エージェントで、Risa または Mind Meld NLU エンジンが選択されていて、記事のバリエーションが 2 つ未満の場合、 トレーニング および [保存] および [ ] ボタンが利用できなくなります。 これらの利用できないボタンの上にポインタを置くと、トレーニングの前に問題を解決するためのメッセージが表示されます。 問題のある記事に対応して表示される警告アイコンもあります。 この問題は、記事に 3 つ以上のバリアントを追加することで解決されます。 問題が解決したら、[ トレーニング ] および [ 保存してトレーニング ] ボタンを押します。利用できるようになっています。 2 つのバリアントがあることは、デフォルトの記事には適用されません (部分一致メッセージ、フォールバック メッセージ、ウェルカム メッセージ)。
選択したカテゴリに記事を分類できます。分類されていないすべての記事は未指定として分類されます。 作成時から、すべての AI エージェントで利用できる 4 つのデフォルトの記事があります。 これらは次のとおりです。
- ウェルカムメッセージ: 顧客と AI エージェントの間の会話が開始されるたびに、最初に表示されるメッセージです。
- フォールバックメッセージ—エージェントがユーザの質問を理解できない場合に、AI エージェントがこのメッセージを表示します。
- 部分一致AI エージェントが複数の記事を認識し、得点の差が小さい場合 ( [引き継ぎ] および で設定したとおり)推定 設定)、エージェントはこの一致メッセージと一致した記事をオプションとして表示します。 これらのオプションと共に表示されるテキスト応答を設定することもできます。
- 何ができるでしょうか?—AI エージェントの機能を設定することができます。 AI エージェントは、エンドユーザが AI エージェントの機能について質問するたびにこれを表示します。
これらに加えて、「エージェントと話す」 デフォルトの記事「もしエージェントが から引き継ぐ場合 」および に加えて、>推定 設定が有効になりました。
すべての新しい AI エージェントには、次のユーザの発話を処理する 4 つの SmallTalk 記事もあります。
- 挨拶
- ありがとうございました
- AI エージェントが役に立たなかった
-
さようなら
これらの記事と回答は、新しい AI エージェントを作成するときに、デフォルトで AI エージェント ナレッジベースで利用できます。 これらを変更または削除することもできます。
UI と既定の応答を通じて記事を追加する
記事は、質問、そのバリエーション、およびアンプの組み合わせです。この質問への応答。 すべての消費者のクエリはこれらの記事 (ナレッジ ベース) と比較され、最高の信頼レベルを返す回答が AI エージェントの応答としてユーザに表示されます。 記事を追加するには:
| 1 |
Webex AI エージェント プラットフォームにログインします。 |
| 2 |
[AI エージェント ダッシュボード] ページから、作成した AI エージェントを選択します。 |
| 3 |
移動先 に入力し、 新しい記事を作成する。 |
| 4 |
デフォルトのバリアントを追加します。 |
| 5 |
記事に対する既定の応答を選択します。 有効な値：
詳細については、 応答デザイナーを使用して応答を設定する セクションを参照してください。 |
| 6 |
クリック 保存してトレーニングする。 |
カタログからインポート
| 1 |
Webex AI エージェント プラットフォームへの参加 |
| 2 |
[AI エージェント ダッシュボード] ページから、作成した AI エージェントを選択します。 |
| 3 |
移動先 3 つの楕円記号をクリックします。 |
| 4 |
クリック カタログからインポート。 |
| 5 |
エージェントに追加する必要がある記事のカテゴリを選択します。 |
| 6 |
[完了（Done）] をクリックします。 |
FAQ をリンクから抽出
| 1 |
Webex AI エージェント プラットフォームにログインします。 |
| 2 |
[AI エージェント ダッシュボード] ページから、作成した AI エージェントを選択します。 |
| 3 |
[ の順に移動して、3 つの楕円形をクリックします。 |
| 4 |
[ FAQs を展開] リンクをクリックします。 |
| 5 |
FAQ が掲載されている URL を与え、[抽出] をクリックします。 |
| 6 |
[インポート（Import）] をクリックします。 |
ファイルからインポート
| 1 |
Webex AI エージェント プラットフォームにログインします。 |
| 2 |
[AI エージェント ダッシュボード] ページから、作成した AI エージェントを選択します。 |
| 3 |
[ に移動して 3 つの省略記号をクリックします。 |
| 4 |
[ ファイルからインポート ] をクリックし、[ CSV ] を選択して csv ファイルから記事をインポートします。 JSON 形式のファイルから記事をインポートする場合は、JSON. |
| 5 |
[ 参照 ] をクリックして、すべてのリンクを含むファイルを選択します。 記事を指定する形式を確認するには、 サンプルのダウンロード をクリックしてください。 |
| 6 |
[インポート（Import）] をクリックします。 |
カスタム類義語の追加
多くの AI エージェントの使用事例では、標準的な英語のボキャブラリーの一部ではない、またはビジネスコンテキストに特有の単語やフレーズが含まれる傾向があります。 たとえば、AI エージェントに Android アプリ、iOS アプリなどを認識させたいとします。 AI エージェントは、すべての関連記事のトレーニング用発話でこれらの用語とそのバリエーションを含める必要があり、冗長なデータ入力につながります。
この冗長性の問題を解決するために、質問に答えるために、スクリプト化された AI エージェント内でカスタムの同義語を使用できます。 各語根の同義語は、プラットフォームにより、実行時に自動的に語根に置換されます。
| 1 |
Webex AI エージェント プラットフォームにログインします。 |
| 2 |
[AI エージェント ダッシュボード] ページから、作成した AI エージェントを選択します。 |
| 3 |
[ ] の順に移動し、3 つの楕円形をクリックします。 |
| 4 |
[ カスタム同義語] をクリックします。 |
| 5 |
[ 新規ルート語句] をクリックします。 |
| 6 |
語根の値とその同義語を設定し、[ 保存] をクリックします。 |
| 7 |
同義語を追加した後で、AI エージェントを再度トレーニングします。 同義語 (.CSV ファイル形式) をローカル フォルダーにエクスポートし、ファイルをプラットフォームにインポートして戻すこともできます。 |
自然言語理解 (NLU) エンジン
Scripted AI エージェントは、機械学習で自然言語理解 (NLU) を活用して、顧客の意図を識別します。 次の NLU エンジンは、顧客の入力を解釈し、正確な応答を提供します。
- スウィフトマッチ - 複数の言語をサポートする、高速で軽量なエンジンです。
- RASA - 業界をリードするオープンソースの会話型 AI フレームワーク。
- Mind Meld (ベータ) - 高度な会話フローと NLU 機能を提供します。
RASA が高い精度を達成するためには、スウィフトマッチよりも多くのトレーニングデータが必要です。 開発者は、Scripted AI エージェントの [記事] および [トレーニング] タブで NLU エンジンを切り替えて、パフォーマンスを評価できます。 エンジンを変更すると、AI エージェントのアルゴリズムが更新されるため、新しいモデルに基づいて正確な推論を行うために再トレーニングが必要になります。 パフォーマンスの違いは、セッションの類似性スコアとワンクリック テストを使用して分析できます。
開発者はエンジンを切り替えた後、「ハンドオーバーと推定」セクションでしきい値スコアをテストして調整することもできます。 つまり、多くの意図 (100+) を持つエージェントは、通常、推論設定でのフォールバック スコアが低くなります。
トレーニングエンジンを変更する
NLU エンジン間で切り替える。
-
トレーニング エンジンを変更する AI エージェントを選択します。
- 質問に答えるための Scripted AI エージェント: [ 記事] をクリックします。 ナレッジベース ページが表示されます。
- タスクを実行する Scripted AI エージェント: トレーニングをクリックします。 [トレーニングデータ] ページが表示されます。
-
ページ右側の NLU エンジン の隣にある 設定 アイコンをクリックします。 [ トレーニングエンジンの変更 ] ウィンドウが表示されます。
デフォルトでは、NLU エンジンは新しく作成された AI エージェントに対して スウィフトマッチに設定されています。
-
AI エージェントをトレーニングするトレーニング エンジンを選択します。 有効な値：
- RASA (ベータ)
- 迅速なマッチ
- Mind Meld (ベータ)
-
推論 セクションで次の情報を指定します:
- これを下回るとフォールバックが表示される得点—応答が表示されるために必要な最低信頼度。これを下回るとフォールバックが表示されます。
- 部分一致の得点差—最も一致したものを明確に表示するための応答の信頼レベル間の最小の差を定義します。この値以下では部分一致のテンプレートが表示されます。
- [ 詳細設定 ] セクションをクリックして展開します。
- ストップワードを削除する—「ストップワード」は、文中の他の単語の間の文法的な関係を確立するが、それ自体では字句的意味を持たない機能語です。 記事 (a、an、the など)、代名詞 (him、Her など) などのストップワードを文から削除すると、機械学習アルゴリズムは、テキスト クエリの意味を定義する単語にフォーカスできます。表示されます。 ボックスにチェックを入れると、トレーニングと推論の際に文から「ストップワード」が削除されます。 この NLU エンジン機能は、スウィフトマッチでのみサポートされています。
- 伸び縮み-トレーニング データの英語の省略形は、精度を高めるために、受信するコンシューマー クエリの語句と共に元の形式に拡張できます。 例:「don't」は「don't」に展開されます。 このチェックボックスが選択されている場合、入力メッセージの省略語句は処理の前に展開されます。 この機能は、3 つすべての NLU エンジンでサポートされています。
- 推論でのスペルチェック- テキスト修正ライブラリは、推測する前に、テキストの間違ったスペルを識別して修正します。 この機能は、[推論のスペルチェック] チェックボックスが選択されている場合にのみ、3 つすべてのエンジンでサポートされます。
- 特殊文字を削除する- 特殊文字は、推測に影響を与える非英数字です。 たとえば、NLU エンジンは Wi-Fi と Wi Fi を別々に扱います。 このチェックボックスが選択されている場合、適切な応答を表示するために、コンシューマー クエリの特殊文字が削除されます。 この NLU エンジン機能は、スウィフトマッチでのみサポートされています。
- エンティティの役割- カスタム エンティティは異なる役割を持つことができます。 この NLU エンジン機能は、RASA および Mind Meld でのみサポートされています。
- 推論でのエンティティ置換- トレーニング データと推定のエンティティ値はエンティティ ID に置き換えられます。 この NLU エンジン機能は、スウィフトマッチでのみサポートされています。
- スロット埋めを優先する- スロット埋めはインテント検出より優先されます。
- メッセージごとに保存される結果- AI エージェントが計算した信頼度スコアの対象となった記事の数。セッションの [トランザクション情報] の下に表示されます。
[セッション] 画面の [アルゴリズム] セクションに表示される結果の数が 5 つに制限されました。上位 n の結果 (1=<n=<5) は、Scripted AI エージェントのメッセージ音声テキストレポートで、およびアルゴリズムの結果 [セッション] の [トランザクション情報] タブの ' セクション。
- ワードフォームの展開- 複数形、動詞などの語形とデータに埋め込まれた同義語を使用して、トレーニング データを拡張します。 この機能は スウィフトマッチでのみサポートされています。
- 類義語- 同義語は、同じ語句を表すために使用される代替語句です。 このチェックボックスが選択されている場合、トレーニング データ内の単語に対する一般的な英語の同義語は、コンシューマー クエリを正確に認識するために、によって自動生成されます。 たとえば、「Garden」という単語は、システムによって生成された同義語である「a backyard」、「Yard」などになります。 この NLU エンジン機能は、スウィフトマッチでのみサポートされています。
- 語句の形式—語句の形式には、複数形、副詞、形容詞、動詞など、さまざまな形があります。 例えば、「クリエーション」という単語の場合、「作成」、「作成」、「creator」、「creative」、「creatively」などの語形が考えられます。 このチェックボックスが選択されている場合、クエリ中の語句は代替語形で作成され、消費者に適切な応答を与えるために処理されます。
開発者は、NLU エンジンごとに異なるしきい値スコアを設定して、AI エージェントの応答を表示するために許容される最低スコアを決定できます。
- AI エージェントのコーパスのアルゴリズムを変更するには、[ 更新 ] をクリックします。
- [トレーニング] をクリックします。 選択したトレーニングエンジンで AI エージェントのトレーニングが完了すると、ナレッジベースの状況が [ 保存済み ] から [ トレーニング済み] に変わります。
すべての記事に少なくとも 2 つの発話がある場合にのみ、RASA および Mind Meld で AI エージェントをトレーニングできます。
トレーニング
必要なすべてのアーティクルが作成されると、AI エージェントをトレーニングし、稼働させてテストと展開を行うことができます。 現行のコーパスで AI エージェントをトレーニングするには、右上の トレーニング をクリックします。 これにより、状況が トレーニング中に変更されます。
トレーニングが完了すると、状況が トレーニング済みに変わります。 [ トレーニング ] の隣にある 再読み込み アイコンをクリックして現在のトレーニング状況を取得します。
この時点で、[ ライブ化 ] をクリックしてトレーニング済みコーパスをライブ化し、Webex AI エージェントの共有可能プレビューで、または AI エージェントが展開されている外部チャネルでテストできます。
ベクトルモデル
スウィフトマッチ NLU エンジンの高度なエンジン設定の一部として、好みのベクトル モデルを選択できるようになりました。 2 つのオプション (発話レベルと記事レベルのベクトル) から選択できます。 NLU エンジンの精度を改善するための継続的なプッシュの中で、発話レベルのベクトルを使用する古いモデルとは対照的に、記事レベルのベクトルを使用して実験を行い、記事レベルのベクトルはほとんどのケースで精度を向上させることがわかりました。 記事レベルのベクトルは、新しい単言語の AI エージェントのベクトル化の新しいデフォルト値となり、多言語の AI エージェントの記事レベルの一致は、多言語モデルが Polymatch の場合にのみサポートされることに注意してください。
セッションの その他の情報 セクションで、推測時に存在したベクトルモデルに関する情報を確認することができます。
管理設定を構成する
はじめる前に
Scripted AI エージェントを作成します。
| 1 |
[ ] に移動して次の詳細を設定します: |
| 2 |
[変更の保存] をクリックして設定を保存します。 |
次の作業
Scripted AI エージェントに言語を追加します。
スクリプト AI エージェントに言語を追加する
はじめる前に
Scripted AI エージェントを作成します。
| 1 |
[ タブに移動します。 |
| 2 |
[ +言語の追加 ] をクリックして新しい言語を追加し、ドロップダウンリストから言語を選択します。 |
| 3 |
[ 追加 ] をクリックして言語を追加します。 |
| 4 |
[ アクション ] でトグルを有効にして言語を有効にします。 |
| 5 |
言語を追加したら、その言語を既定として設定できます。 言語にカーソルを合わせ、[ をデフォルトにする] をクリックします。 既定の言語を削除または無効にすることはできません。 また、既存のデフォルト言語から変更する場合、AI エージェントの記事、キュレーション、テスト、プレビュー エクスペリエンスに影響を与える可能性があります。 |
| 6 |
[ ] > [変更の保存] をクリックします。 |
ハンドオーバー設定を構成する
はじめる前に
Scripted AI エージェントを作成します。
| 1 |
[ ] の順に移動し、次の詳細を設定します: |
| 2 |
クリック 変更を保存 をクリックして、ハンドオーバー設定を保存します。 |
次の作業
Scripted AI エージェントをプレビューする
Webex AI エージェントを使用すると、AI エージェントの開発中および開発完了後でもプレビューできます。 このようにして、AI エージェントの機能をテストし、それぞれの入力クエリに対応する望ましい応答が生成されるかどうかを判断できます。 スクリプト化された AI エージェントは、以下の方法でプレビューできます。
- AI エージェント ダッシュボード- AI エージェント カードにカーソルを合わせると、 プレビュー その AI エージェントのオプション。 クリック プレビュー をクリックして AI エージェント プレビュー ウィジェットを起動します。
- AI エージェントのヘッダー- AI エージェント カードまたは AI エージェント カードの [編集] ボタンをクリックして AI エージェントの編集モードに入ると、ヘッダー セクションにプレビュー オプションが常に表示されます。
- 最小化されたウィジェット- プレビューが起動して最小化された後、ページの右下にチャットヘッド ウィジェットが作成され、プレビュー モードを簡単に再起動できます。
これに加えて、AI エージェント内から共有可能なプレビュー リンクをコピーできます。 AI エージェント カードで、右上の楕円アイコンをクリックし、 プレビューリンクをコピー。 このリンクは、AI エージェントの他のユーザと共有することができます。
プラットフォーム プレビュー ウィジェット
プレビュー ウィジェットは画面の右下に表示されます。 発話 (または一連の発話) を提供して、AI エージェントの応答を確認し、期待通りに動作することを確認できます。 AI エージェント プレビューは複数の言語をサポートしており、発話の言語を自動検出して適切に応答できます。 言語選択ボタンをクリックし、利用可能なオプションの一覧から選択することで、プレビューの言語を手動で選択することもできます。
プレビュー ウィジェットを最大化して見やすくすることができます。 その他の便利な機能には、消費者情報を提供し、AI エージェントを完全にテストするために複数の会議室を開始するなどがあります。
共有可能なプレビュー ウィジェット
共有可能なプレビュー ウィジェットを使用すると、AI エージェントの開発者は、AI エージェントを表示するためのカスタム UI を開発しなくても、関係者や消費者と適切な方法で AI エージェントを共有できます。 デフォルトでは、コピーされたプレビュー リンクは、AI エージェントを電話の大文字と小文字で表示します。 開発者は、プレビュー リンクの特定のパラメータを変更することで、いくつかの簡単なカスタマイズを行うことができます。 主なカスタマイズは次の 2 つです。
- ウィジェットの色—
brandColorパラメータをリンクに追加します。 ユーザは色名を使用して単純な色を定義するか、色の 16 進数コードを使用できます。 -
電話のケース : リンクの
phone ケースパラメータの値を変更することで。 これはデフォルトでtrueに設定されていますが、無効にすることで無効にできますこれらのパラメータを含むプレビューリンクの例:
?botunique_name=<yourbot_unique_name>&enterprisunique_name=<your enterpris_unique_name>&root=.&phoneCasing=true&brandColor=_4391DA
Scripted AI エージェントの共通管理セクション
以下のセクションは、AI エージェント設定ページの左パネルに表示されます。
トレーニング
AI エージェントが進化し、より複雑になるにつれて、ロジックや自然言語理解 (NLU) の変更が意図しない結果を招く場合があります。 最適なパフォーマンスを確保し、潜在的な問題を特定するために、AI エージェント プラットフォームは便利なワンクリックのボット テスト フレームワークを提供します。 次の操作を実行できます。
- 包括的なテストケースを簡単に作成して実行できます。
- さまざまなシナリオでテスト メッセージと期待される応答を定義します。
- 複数のメッセージを含むテスト ケースを作成することで、複雑な対話をシミュレートします。
テストの定義
以下の手順に従ってテストを定義できます。
- AI エージェント プラットフォームにログインします。
- ダッシュボードで、作成した Scripted AI Agent をクリックします。
- 左ペインで [ テスト中 ] をクリックします。 既定では、 テストケース タブが表示されます。
- テストケースを選択して 選択したテストの実行をクリックします。
表の各行は、次のパラメータを持つテストケースを表しています。
| パラメータ | 説明 |
|---|---|
| メッセージ | ユーザが AI エージェントに送信すると予想されるクエリとステートメントのタイプを表すサンプルメッセージです。 |
| 予想される言語 | ユーザが AI エージェントと対話する際に予想される言語です。 |
| 期待される記事 | 特定のユーザ メッセージに応答して表示される記事を指定します。 最も関連性の高い記事を見つけやすくするために、このコラムには スマート オートコンプリート機能 が搭載されています。 入力していくうちに、それまでに入力されたテキストに基づいて、システムが一致する記事を提案します。 |
| 前のコンテキストをリセット | この列のチェックボックスをクリックしてテストケースを分離し、既存の AI エージェントのコンテキストから独立して実行されるようにします。 有効にすると、各テストケースは新しいセッションでシミュレートされ、以前の対話や保存されたデータからの干渉を防ぎます。 |
| 部分一致を含める | このトグルを有効にすると、実際の応答と部分的にのみ一致する予測記事を持つテスト ケースが含まれると見なされます。 |
| CSV からインポート | コンマ区切りファイル (CSV) ファイルからテスト ケースをインポートします。 この場合、既存のすべてのテストケースが上書きされます。 |
| CSVへのエクスポート | テスト ケースをコンマ区切りファイル (CSV) ファイルにエクスポートします。 |
| コールバックのテスト | このトグルを有効にすると、実際の着信コールを必要とせずに、着信コールバックをシミュレートし、フローの動作をテストできます。 このオプションは、アクションを実行するスクリプト型 AI エージェントでのみ利用できます。 |
| フローでのコールバック | この列のチェックボックスをクリックして、インテントがコールバックをトリガーする必要があることを示します。 このオプションは、アクションを実行するスクリプト型 AI エージェントでのみ利用できます。 |
| 予想されるコールバックテンプレート | コールバック時にアクティベートされるテンプレートキーを指定します。 このオプションは、アクションを実行するスクリプト型 AI エージェントでのみ利用できます。 |
| コールバックのタイムアウト (秒) | コールバックがタイムアウトになったと見なす前に、AI エージェントがコールバックの応答を待機する最大時間 (秒)。 現在、20 秒のタイムアウトが適用されます。 このオプションは、アクションを実行するスクリプト型 AI エージェントでのみ利用できます。 |
テストの実行
実行 タブの 選択したテストの実行 をクリックすると、選択したすべてのテストケースが順次実行されます。
テスト ケースは、 テストケース タブをクリックします。
.特定の結果を持つテスト ケースを表示するには、目的の結果 (たとえば、 合格、 部分一致で合格、 失敗、 保留中) を概要リボンに入力します。 これにより、テスト ケース リストがフィルタリングされ、選択した結果に一致するものだけが表示されます。
[ セッション ID 各テスト ケースに関連付けられた が結果に表示されます。 これにより、テストケースを素早く相互参照し、トランザクションの詳細を表示することができます。 これを実行するには、 トランザクションの詳細 オプションの アクション 列に表示されます。
実行履歴
次の日に 履歴 タブから、実行されたすべてのテストケースにアクセスします。
- [ ダウンロード アイコンを アクション 列を選択して、実行したテスト データをオフラインでの分析やレポート用に CSV ファイルとしてエクスポートします。
- 各テストケースの実行に使用される特定のエンジンとアルゴリズムの設定を確認します。 この情報は、開発者が AI エージェントのパフォーマンスを最適化するのに役立ちます。
- 特定のトレーニングエンジンで使用される高度なアルゴリズム構成設定を表示するには、 情報 トレーニングエンジン名の隣にあるアイコンをクリックします。これにより、テスト中に AI エージェントの動作に影響を与えたパラメータと設定についての洞察が得られます。
セッション（Sessions）
[ セッション セクションでは、AI エージェントと顧客間のすべての対話の包括的な記録を提供します。 各セッションには、交換されたメッセージの詳細な履歴が含まれます。 オフラインでの分析や監査のために、セッション データを CSV ファイルとしてエクスポートできます。 このデータを使用して、特定のセッションのメッセージとコンテキストを調べて、ユーザ インタラクションに関するインサイトを取得し、改善が必要な領域を特定し、AI エージェントの応答を洗練し、全体的なユーザ エクスペリエンスを向上させることができます。
結果をページに表示することで、大きなデータセットを処理することができます。 次を使用できます。 結果の絞り込み セクションに移動して、さまざまな基準に基づいてセッションのフィルタリングとソートを行います。 テーブルの各行には、次を含む重要なセッションの詳細が表示されます。
- チャネル - 対話 (チャット、音声など) が発生したチャネル。
- セッション ID - セッションの一意の識別子。
- コンシューマー ID - ユーザの一意の識別子。
- メッセージ - セッション中に交換されたメッセージの数。
- 更新日時 - セッションが終了した日時。
- メタデータ - セッションに関する追加情報。
- テストセッションを非表示 - このチェックボックスを選択してテストセッションを非表示にし、ライブセッションのリストのみを表示します。
- エージェントの引き継ぎ — このチェックボックスを選択して、エージェントに引き継ぐセッションをフィルタリングします。 エージェントの引き継ぎが発生すると、人間のエージェントへのチャットの引き継ぎを示すヘッドホン アイコンが表示されます。
- エラーが発生しました - エラーが発生したセッションをフィルタリングするには、このチェックボックスを選択します。
- 反対票 - 反対票のあったセッションをフィルタリングするには、このチェックボックスを選択します。
行をクリックすると、特定のセッションの詳細ビューにアクセスできます。 チェックボックスを使用して、エージェントの引き継ぎ、エラー、反対票に基づいてセッションをフィルタリングします。 セッションの解読にはユーザレベルの権限と高度なデータ保護設定が必要です。 [ コンテンツの復号化 ] をクリックしてセッションの詳細を表示します。
質問に回答するための、Scripted AI エージェントでの特定のセッションのセッション詳細
質問に答えるためのスクリプト化された AI エージェントの セッションの詳細 ビューは、ユーザと AI エージェント間の特定の対話の包括的な内訳を提供します。
メッセージ セクション:
- セッション中にユーザが送信したすべてのメッセージを表示します。
- AI エージェントによって生成された対応する応答を表示します。
- メッセージを時系列で表示し、対話のコンテキストを提供します。
[トランザクション情報] タブ:
- 顧客のクエリに関連すると識別された記事を一覧表示します。完全一致および部分一致の両方を含みます。
- 特定された各記事に関連する類似度スコアを表示し、関連性の度合いを示します。
- 顧客のクエリを処理し、関連する記事を特定するために使用されるアルゴリズムの結果を示します。
- ハンドオーバーと推定 タブの設定に応じたアルゴリズム結果の数を表示します。
[ セッションの詳細 ] ビューの [ その他の情報 ] セクションには、特定の対話に関する追加のコンテキストと詳細が表示されます。 表示される情報の内訳は次のとおりです。
- 処理済みクエリ—AI エージェントの自然言語理解 (NLU) パイプラインで処理された後の前処理済みバージョンの顧客入力を示します。
- エージェント ハンドオーバー: セッション中にエージェントのハンドオーバーが発生したかどうかを示します。 エージェントの引き継ぎが特定のルールによりトリガーされた場合、 ルールによるエージェント引き継ぎ チェックボックスをチェックします。
- レスポンスタイプ—AI エージェントが生成するレスポンスのタイプを指定します。例えばコードスニペットや条件付きレスポンスです。
- 応答条件—AI エージェントの応答をトリガーした特定の条件またはルールを示します。
- NLU エンジン—顧客のクエリを処理するのに使用される NLU エンジンを識別します (例、RASA、Switchmatch、Mind Meld)。
- しきい値得点: 最小しきい値得点と部分一致得点差が [ 引き継ぎと推定 ] 設定で表示されます。 これらの値は、いつクエリが範囲外と見なされるか、またはエージェントの介入を必要とするかを決定します。
- 詳細ログ—特定のトランザクション ID に関連するデバッグログの一覧を提供します。 詳細ログは通常 180 日間保持されます。
アクションを実行するための、Scripted AI Agent の特定のセッションの詳細
アクションを実行するための Scripted AI Agent の トランザクション情報 タブは、情報を 4 つのセクションに分類して、特定の対話の詳細な内訳を提供します。
識別されたインテント セクション:
- 顧客のクエリに対して特定されたインテントを表示します。
- 識別された各インテントに関連付けられた信頼レベルを示します。
- 特定されたインテントに関連付けられているスロットを一覧表示します。 スロットをクリックすると、その値に関する追加情報と、ユーザのクエリからどのように抽出されたかが表示されます。
識別されたエンティティ セクションには、顧客のメッセージから抽出され、アクティブなコンシューマー インテントに関連付けられているエンティティが一覧表示されます。 これらのエンティティは、ボットがユーザのクエリ内で特定した重要な情報を表します。
アルゴリズム結果 セクションでは、AI エージェントの応答に至るまでのプロセスについての洞察が得られます。 表示される情報の内訳は次のとおりです。
- インテントのリスト —特定されたインテントとそれに対応する類似性スコアを表示します。
- エンティティリスト: ユーザのメッセージから抽出されたエンティティを表示します。
その他の情報 には次のものが表示されます:
- エージェント ハンドオーバー—セッション中にエージェントのハンドオーバーが発生したかどうかを示します。 エージェントの引き継ぎが特定のルールによりトリガーされた場合、 ルールによるエージェント引き継ぎ チェックボックスをチェックします。
- テンプレートキー—AI エージェントの応答をトリガーしたインテントに関連付けられたテンプレートキーを示します。
- レスポンスタイプ—コードスニペットや条件付きレスポンスなど、AI エージェントが生成するレスポンスのタイプを示します。
- 応答条件—AI エージェントの応答をトリガーした特定の条件またはルールを示します。
- NLU エンジン—顧客のクエリを処理するのに使用される NLU エンジンを識別します (例、RASA、Switchmatch、Mind Meld)。
- しきい値得点- 最小しきい値の得点と部分一致得点の差を表示します。 ハンドオーバーと推論 設定します。 これらの値は、いつクエリが範囲外と見なされるか、またはエージェントの介入を必要とするかを決定します。
- 高度なログ- 特定のトランザクション ID に関連付けられたデバッグ ログのリストを提供します。 詳細ログは通常 180 日間保持されます。
ダウンロード オプションを使用して、トランザクション情報を JSON 形式でダウンロードして表示することもできます。
[ メタデータ タブの表示:
- NLP メタデータ- 顧客からの NLP タブをクリックします。
- データストアと FinalDF - セッションに関連するアクセス データには、 データストア および 最終版 DF スマートボット用のタブです。
- 検索機能- 組み込みの検索バーを使用して、会話内の特定の発言をすばやく検索します。
履歴
記事、インテント、エンティティを追加または変更するときはいつでも、スクリプト化された AI エージェントを再トレーニングして、最新のものにすることが不可欠です。 各トレーニングセッションの終了後、AI エージェントを十分にテストし、精度と有効性を確認します。
[履歴] ページでは、次の作業を行うことができます。
- トレーニング履歴の表示 - コーパスのトレーニング日時と変更を追跡します。
- トレーニングエンジンの比較 - 異なるイテレーションとそれらに対応するトレーニング期間に使用されたトレーニングエンジンを確認します。
- 変更の追跡 - 設定、記事、応答、NLP、キュレーションに対する変更を監視します。
- 前のバージョンに戻す - 必要に応じて古いトレーニングセットに簡単に戻せます。
[履歴] セクションには、ナレッジベース記事を管理するための便利なツールが用意されています。
- 記事を有効にする—以前無効にしていた記事を作成します ライブ AI エージェントの応答に含めることができます。
- 記事の編集—既存の記事の新しいバージョンを作成し、元の記事を参照用に保持します。
- パフォーマンスのプレビュー—AI エージェントのパフォーマンスを特定のナレッジベースで評価します。 プレビュー 機能します。
- 記事のダウンロード - ナレッジベースの記事を CSV ファイルとしてエクスポートして、オフラインで分析したり参照したりできるようにします。 このオプションは、Scripted AI Agent の質問への回答でのみ利用できます。
監査ログ
監査ログ セクションでは、過去 35 日以内に Scripted AI Agent に加えられた変更の詳細な記録を確認できます。 監査ログにアクセスするには:
- [ダッシュボード] に移動し、作成した AI エージェントをクリックします。
- [ 履歴 ] タブをクリックして AI エージェントの履歴を表示します。
- [ 監査ログ ] タブをクリックして、変更の詳細なログを確認してください:
- 更新日時 - 変更が加えられた日時。
- 更新者 - 変更を行ったユーザ。
- フィールド - 変更が行われたボットのセクション (例、[設定]、[記事]、[応答])。
- 説明 - 変更に関する追加の詳細。
-
[
更新者] および [フィールド] 検索オプションを使用すると、特定の監査ログエントリをすばやく見つけることができます。 -
[ モデル履歴 ] タブでは、AI エージェントごとに最大 10 のコーパスを表示できます。
キュレーション
メッセージは次の基準に基づいてキュレーション コンソールに追加されます。
- フォールバックメッセージ - AI エージェントがユーザのメッセージを理解できず、フォールバックインテントをトリガーした場合。
- デフォルトのフォールバック インテント —このトグルが有効な場合、デフォルトのフォールバック インテントをアクティベートするメッセージが Curation コンソールに送信されます。
この基準は、アクションを実行するスクリプト型 AI エージェントにのみ適用されます。
- 反対投票のメッセージ—AI エージェントのプレビュー中にユーザが反対投票をしたメッセージ。
- エージェントのハンドオーバー—設定されたルールにより人間のエージェントがハンドオーバーするメッセージ。
- セッションから - セッションまたは会議室データから必要な応答を受け取っていないとして、ユーザによってフラグが設定されたメッセージ。
- 低信頼度 - 指定された低信頼度しきい値内の信頼度スコアを持つメッセージ。
- 部分一致 - AI エージェントが正しいインテントまたは応答を明確に識別できなかったメッセージ。
問題を解決する
[ 問題 ] タブでは、キュレーションのためにフラグが設定されたメッセージを一元的に確認し、指定することができます。 次を実行できます。
- 重大度と関連性に基づいて、問題を解決するか無視するかを選択します。
- 元のユーザの発話、AI エージェントの応答、添付されたメディアを調べます。
解読アクセスはユーザレベルで許可されます。バックエンドで Advanced Data Protection を有効にする必要があります。
問題を解決するには:
-
既存の記事へのリンク—号を既存の記事にリンクするには、[ リンク ] オプションを選択し、目的の記事を検索します。
-
新規記事の作成: [新しい記事に追加する] オプションを使用して、Curration Console から直接新しい記事を作成します。
-
問題を無視する - 問題を解決または無視して、キュレーション コンソールから削除します。
- デフォルトの記事 (ウェルカム メッセージ、フォールバック メッセージ、部分一致) へのリンクは許可されていません。
- アクションを実行するスクリプト AI エージェントの場合、ドロップダウン リストから適切なインテントを選択し、関連するエンティティにタグを付けます。
- 変更を加えたら、AI エージェントを再トレーニングして、新しい知識が応答に反映されていることを確認します。
- 効率的な管理のために、複数の問題を同時に解決または無視します。
解決済み タブには、解決済みの問題の包括的な概要が表示されます。 問題が既存の記事にリンクされていたか、新しい記事/意図の作成に使用されたか、無視されたかなど、解決した各問題の概要を表示できます。 既存のルールでは自動的にキャプチャされない、望ましくない応答に遭遇した場合、特定の発言をキュレーション コンソールに手動で追加できます。
セッションから課題を追加するには:
- 発話を特定する - 不正確な応答をトリガーした発話を特定します。
- キュレーション状況を確認する—問題がキュレーションコンソールにまだ表示されていない場合、
キュレーション状況トグルが表示されます。 - フラグの切り替え—レビューと解決のために発言をキュレーションコンソールに追加するには、[
キュレーションステータス] のトグルを有効にします。
すでにキュレーション コンソールに問題がある場合は、状況に応じてトグルの表示が変わります。
分析を使用してスクリプト型 AI のパフォーマンスを表示する
分析セクションは、AI エージェントのパフォーマンスと有効性を評価するための主要なメトリックのグラフィック表現を提供します。 主要なメトリックは、タブとして表示される 4 つのセクションに分割されます。 これらは: 概要、応答、トレーニング、キュレーションです。
分析画面にアクセスすると、開発者は分析を確認する AI エージェントを選択できます。 また、データを表示するチャネル、日付範囲、データの粒度を選択することで、アナリティクス ビューをカスタマイズすることもできます。 デフォルトでは、先月の分析データがすべてのチャネルについて日単位で表示されます (各日はグラフの x 軸上のポイントになります)。
概要
概要には、AI エージェントの全体的な使用状況とパフォーマンスのスナップショットを開発者に提供する主要なメトリックとグラフが含まれています。
- [ダッシュボード] ページから AI エージェントを選択します。
- 左側ナビゲーションペインで [アナリティクス]をクリックします。 AI エージェント パフォーマンスの概要が表形式とグラフの両方で表示されます。
セッションとメッセージ
概要の最初のセクションには、AI エージェントのセッションとメッセージに関する以下の統計が表示されます。
- セッションと、AI エージェントによって処理され、人の介入なしで処理されたセッション。
- エージェント ハンドオーバー数は、人間のエージェントに引き継がれたセッションの数です。
- 日単位の平均セッション数
- メッセージ (人間と AI エージェントのメッセージ) の合計と、そのうちユーザから送信されたメッセージの数。
- 日単位の平均メッセージ数
この後に、セッションのグラフ表示 (AI エージェントによって処理されたセッションと引き継がれたセッションを表す積み上げ列)、AI エージェントによって送信された応答の合計が続きます。
[ユーザ（Users）]
概要の 2 番目のセクションには、AI エージェントのユーザに関する統計が含まれます。 合計ユーザ数、ユーザあたりの平均セッション数、および日単位の平均ユーザ数が表示されます。 この後に、選択した粒度に応じて各ユニットの新規ユーザとリピーターを表示するグラフが表示されます。
パフォーマンス
3 番目のセクションでは、ユーザに対する AI エージェントの応答に関する統計を提供します。 ここでは、AI エージェントによって送信された応答の合計数と、AI エージェントが次のような応答間で分割されたものを確認できます。
- ユーザの意図を識別しました。
- フォールバックメッセージで応答しました。
- 部分一致のメッセージで応答しました。
- ユーザにエージェントの引き継ぎを通知しました。
同じことが円グラフに集計され、面グラフは選択した粒度に基づいて情報を提供します。
トレーニング
トレーニング セクションは、AI エージェント コーパスの「ヘルス」を表します。 開発者は、AI エージェントのインテント/記事ごとに 20 を超えるトレーニング発話を構成することをお勧めします。 このセクションでは、コーパス中のすべての記事/意図が個別の長方形として表示されます。各長方形の色と相対サイズは、記事/意図に含まれるトレーニング データを示します。 インテントが白に近いほど、AI エージェントの精度が向上するためにより多くのトレーニング データが必要になります。
応答
このセクションでは、開発者はユーザが何について、どのくらいの頻度で質問しているかについての詳細なビューを提供します。 質問に答えるための AI エージェント向けの最も人気のある記事のグラフィック表示、およびアクションを実行するための AI エージェント向けの応答テンプレートを提供します。
キュレーション
1 日に何件のキュレーションの問題が発生し、そのうち何件が AI エージェントの開発者によって解決されたかについて、視覚的な要約を提供します。
AI エージェントの統合
このセクションでは、AI エージェントを音声とデジタルの両方のチャネルと統合して、顧客の会話を管理する方法について説明します。
AI エージェントを音声およびデジタル チャネルと統合する
Webex AI エージェント プラットフォームで AI エージェントを作成して構成したら、次のステップは、AI エージェントを音声およびデジタル チャネルと統合することです。 このインテグレーションにより、AI エージェントは顧客との音声ベースとデジタルの両方の会話を処理でき、シームレスでインタラクティブなユーザ エクスペリエンスを提供できます。
詳細については、「 AI エージェントを音声およびデジタル チャネルに統合する」を参照してください。
AI エージェントレポートの管理
このセクションでは、AI エージェント レポート、レポート タイプ、AI エージェント レポートの作成、レポート配信モードの概要について説明します。
AI エージェント レポートについて理解する
レポート機能を使用すると、利用可能なレポート タイプから特定のレポートを生成またはスケジュール (定期的に生成) し、利用可能な配信モードでそれらを受け取ることができます。 これらのレポートは、ユーザの行動、使用状況、エンゲージメント、製品のパフォーマンスなどに関する貴重な情報を提供します。 必要な情報を彼らのメール、SFTP パス、または S3 バケツに配信させることができます。 既定のレポートのリストからレポートのタイプを選択できます。また、1 回限りのレポートを即座に生成するか、定期的に生成するかを選択できます。
左のナビゲーション ペインから [レポート] メニューにアクセスすると、次のタブが表示されます。
-
設定- このタブには、現在アクティブで定期的に生成されたすべてのレポートが一覧表示されます。 レポートの一覧では、次の詳細を確認できます。
- アクティブ- ユーザがまだレポートをサブスクライブしているかどうか。
- AI エージェント- レポートに関連付けられた AI エージェントの名前。
- レポートの種類- サブスクライブしている既定のレポートタイプ。
- 頻度- レポートを受け取る間隔。
- 前回生成されたレポート- 送信された最後のレポート。
- 次回のスケジュール日- レポートが送信される次回の日付。
-
履歴- このタブには、日付までにディスパッチされたレポートのすべての履歴情報が一覧表示されます。 このページの任意のレポートをクリックして、レポートの構成を編集します。
[ ダウンロード アイコン アクション 列に移動してこれらの履歴レポートをダウンロードします。
オンデマンド レポートは、 履歴 タブは、レポート生成が完了した後にのみダウンロードできます。
AI エージェント レポートを作成する
| 1 |
Webex AI エージェント プラットフォームにログインします。 |
| 2 |
クリック レポート をクリックします。 |
| 3 |
クリック +新規レポート。 |
| 4 |
次の情報を入力してレポートを作成および設定します: |
AI エージェント レポート タイプ
選択した AI エージェント タイプに基づいて、事前に作成されたレポートのリストから選択できます。 このセクションでは、これらのレポートの種類、各レポートに含まれるシート、および各シートで利用できるカラムについて説明します。
質問に答えるための AI エージェントレポートタイプ
アプリケーションの質問に回答するための AI エージェントには、3 つの異なるレポートタイプがあります。 さまざまなレポート タイプを使用することで、AI エージェントの使用状況の概要、行動、ユーザからの質問、AI エージェントがクエリにどのように応答しているかを把握できます。 また、キュレーションの問題として終わったメッセージを表示することもできます。
使用状況と概要このセクションには、AI エージェントの概要と、記事とカテゴリが呼び出される頻度が表示されます。 概要、カテゴリ、記事の情報は、レポートの別のタブで確認できます。
| フィールド | 説明 |
|---|---|
| AI エージェント名 | AI エージェントの名前。 |
| 合計会話 | AI エージェントが処理した会話/セッションの合計数。 |
| 1 つ以上のユーザメッセージを含む会話 | ユーザが 1 つ以上の入力を行った会話またはセッション。 |
|
人間によるメッセージの合計数 | エンドユーザが AI エージェントに送信するメッセージ。 |
| AI エージェント レスポンスの合計数 | AI エージェントからエンドユーザに送信されたメッセージの合計。 |
| 部分一致の合計数 | ユーザのメッセージにあいまいさがあり、AI エージェントがオプションとして複数のインテントで応答したケース。 |
| エージェントに送信された会話 | 人間のエージェントに転送された会話の合計数。 |
| 賛成票の合計数 | 顧客が賛成票を入れた、AI エージェントの応答の合計数。 |
| 反対票の合計 |
顧客が反対票を入れた、AI エージェントの応答の合計数。 |
| フィールド | 説明 |
|---|---|
| カテゴリ名 | AI エージェントで設定されたカテゴリの名前です。 |
| このカテゴリでの会話 | このカテゴリに属する記事が検出された会話またはセッションの数。 |
| 応答の合計数 | このカテゴリに属する記事が検出された回数。 |
| 賛成票の合計数 | このカテゴリからの応答に賛成票が集まった回数。 |
| 反対票の合計 |
このカテゴリからの応答が反対された回数。 |
| フィールド | 説明 |
|---|---|
| 記事名 | AI エージェントで設定される記事の名前 (デフォルト バリアント)。 |
| 記事のカテゴリ | このインテントが属するカテゴリです。 |
| この記事についての会話 | この記事が検出された会話またはセッションの数。 |
| 応答の合計数 | この記事が検出された回数です。 |
| 賛成票の合計数 | この記事への応答が賛成投票された回数。 |
| 反対票の合計 |
この記事への反応が反対投票された回数。 |
AI エージェントと顧客間の会話を類似性スコアと共に表示します。 レポートで次の詳細を表示できます。
| フィールド | 説明 |
|---|---|
| タイムスタンプ | メッセージのタイムスタンプ。 |
| セッション ID | セッションの一意の識別子です。 |
| コンシューマー ID | AI エージェントのエンドユーザの一意の識別子。 |
| メッセージ タイプ | AI エージェントのメッセージまたは人間によるメッセージ。 |
| メッセージテキスト | メッセージのコンテンツです。 |
| 記事 | AI エージェントから返される応答の識別子です。 |
| カテゴリ | 顧客のメッセージに対して AI エージェントによって検出されたインテント。 |
| 上位のマッチ スコア | 検出されたインテントの類似性スコア。 |
| 一致した記事 1 | 選択した NLU エンジンによって検出されたインテント。 |
| 第 1 条の得点 | 検出されたインテントのスコア。 |
| フィードバック | メッセージが賛成票または反対票されたかどうかのユーザ フィードバック。 |
| フィードバックのコメント |
ユーザがメッセージに反対票を入れた際に残したコメントです。 |
さまざまな理由で整理されたメッセージを問題として表示します。 レポートで次の詳細を表示できます。
| フィールド | 説明 |
|---|---|
| タイムスタンプ | メッセージのタイムスタンプです。 |
| セッション ID | ユーザセッションの一意の識別子です。 |
| コンシューマー ID | AI エージェント上のエンドユーザの一意の識別子。 |
| ヒューマン メッセージ | ヒューマン メッセージのコンテンツです。 |
| AI エージェント メッセージ | AI エージェントが応答したメッセージのコンテンツ。 |
| 問題の理由 | このメッセージがキュレーションで終了した理由。 |
| 記事 | AI エージェントから返される応答の識別子です。 |
| カテゴリ | ユーザのメッセージに対して AI エージェントによって検出されたインテント。 |
| 上位のマッチ スコア | 検出されたインテントの類似性スコア。 |
| 一致した記事 1 | 選択された NLU エンジンにより検出されたインテント。 |
| 第 1 条の得点 |
検出されたインテントのスコア。 |
タスクを実行するための AI エージェントレポートタイプ
AI Agent Builder アプリケーションでタスクを実行するための AI エージェントには、3 つの異なるレポートタイプが用意されています。 AI エージェント開発者は、さまざまなレポートタイプを作成することができます。 これらは、AI エージェントの使用状況の概要、AI エージェントのビヘイビア、ユーザが何を尋ねているか、AI エージェントがクエリにどのように応答しているかを理解するために使用できます。 また、キュレーションの問題として終わったメッセージを表示することもできます。
会話の概要を、トリガーされたインテントおよびテンプレート キーと共に表示します。 [概要] タブには、次の詳細が表示されます。
| フィールド | 説明 |
|---|---|
| AI エージェント名 | AI エージェントの名前。 |
| 合計会話 | AI エージェントによって処理された会話またはセッションの合計数。 |
| 1 つ以上のユーザメッセージを含む会話 | ユーザが 1 つ以上の入力を行った会話またはセッション。 |
|
人間によるメッセージの合計数 |
エンドユーザから AI エージェントに送信されるメッセージ。 |
| AI エージェント レスポンスの合計数 | AI エージェントによってエンドユーザに送信されたメッセージの合計。 |
| 部分一致の合計数 | ユーザのメッセージにあいまいさがあり、AI エージェントがオプションとして複数のインテントで応答したケース。 |
| エージェントに送信された会話 | 人間のエージェントに引き継がれた会話の合計数 |
| 賛成票の合計数 | ユーザが賛成票を入れた、AI エージェントの応答の合計数。 |
| 反対票の合計 |
ユーザが反対票を入れた、AI エージェントの応答の合計数。 |
インテントの詳細は、 インテント スプレッドシートのタブ:
| フィールド | 説明 |
|---|---|
| インテント名 | AI エージェントで設定されたインテントの名前。 |
| インテントの会話 | このインテントが呼び出された会話またはセッションの数。 |
| 呼び出しの合計数 | このインテントが起動された回数。 |
| 合計完了数 | すべてのスロットが収集され、このインテントが完了した回数。 |
| 賛成票の合計数 | 各インテントについて、に賛成票が集まった の合計レスポンス数。 |
| 反対票の合計 |
各インテントについて、に対する反対票に対して、に対する合計レスポンス数。 |
レポートには、次のようなテンプレートの詳細情報も含まれます。
| フィールド | 説明 |
|---|---|
| テンプレートキー名 | AI エージェントで設定されたテンプレートの名前です。 |
| テンプレートキーのインテント | このテンプレートキーが使用されるインテントです。 |
| テンプレートキーの会話 | このテンプレートキーが応答として送信された回数。 |
| 応答の合計数 | このテンプレートキーが応答として送信された回数。 |
| 賛成票の合計数 | このテンプレートの応答に賛成投票があった回数。 |
| 反対票の合計 |
このテンプレートの応答が反対票を入れられた回数。 |
顧客と AI エージェントの会話を類似性スコアと共に表示します。 レポートで次の詳細を表示できます。
| フィールド | 説明 |
|---|---|
| タイムスタンプ | メッセージのタイムスタンプです。 |
| セッション ID | ユーザセッションの一意の識別子です。 |
| コンシューマー ID | アプリケーション上のエンドユーザの一意の識別子です。 |
| メッセージ タイプ | AI エージェントのメッセージまたは人間のメッセージ。 |
| メッセージテキスト | メッセージのコンテンツです。 |
| テンプレートキー | AI エージェントから返される応答の識別子です。 |
| インテント | 顧客のメッセージに対して AI エージェントによって検出されたインテント。 |
| 上位のマッチ スコア | 検出されたインテントの類似性スコア。 |
| 一致したインテント 1 | 選択された NLU エンジンにより検出されたインテント。 |
| インテント 1 の得点 | 検出されたインテントのスコア。 |
| フィードバック | メッセージが賛成票または反対票されたかどうかのユーザ フィードバック。 |
| フィードバックのコメント |
メッセージに反対票を入れる際にユーザが残したコメント。 |
さまざまな理由で整理されたメッセージを問題として表示します。 このレポートはスクリプト AI エージェントにのみ関連します。 このレポートで次の詳細を確認できます。
| フィールド | 説明 |
|---|---|
| タイムスタンプ | メッセージのタイムスタンプです。 |
| セッション ID | 顧客セッションの一意の識別子です。 |
| コンシューマー ID | アプリケーション上のエンドユーザの一意の識別子です。 |
| ヒューマン メッセージ | ヒューマン メッセージのコンテンツです。 |
| AI エージェント メッセージ | AI エージェントが応答したメッセージのコンテンツ。 |
| 問題の理由 | このメッセージがキュレーションで終了した理由。 |
| テンプレートキー | AI エージェントから返される応答の識別子です。 |
| インテント | ユーザのメッセージに対して AI エージェントによって検出されたインテント。 |
| 上位のマッチ スコア | 検出されたインテントの類似性スコア。 |
| 一致したインテント 1 | 選択された NLU エンジンにより検出されたインテント。 |
| インテント 1 の得点 |
検出されたインテントのスコア。 |
AI エージェント レポートの配信モード
今日のデータ駆動型の世界では、AI エージェント レポートの効率的かつ安全な配信は、十分な情報に基づいた意思決定と優れた運用を実現するために不可欠です。 組織の多様なニーズを満たすために、AI エージェント レポートに複数の配信モードを提供し、柔軟性、信頼性、セキュリティを確保しています。 配信オプションには、安全なファイル転送プロトコル (SFTP)、メール、Amazon S3 バケツが含まれます。 各モードは、高度なセキュリティ、アクセスの容易さ、スケーラブルなストレージ ソリューションなど、さまざまな要件を満たすように設計されています。 このドキュメントでは、各配信モードの機能と利点の概要を説明し、特定のニーズに最適なオプションを選択するのに役立ちます。
SFTP
|
フィールド |
説明 |
|---|---|
| スケジュールどおり安全な場所にレポートをプッシュする |
これをオンにすると、スケジュールされた時刻に安全な場所にレポートがプッシュされます。 このトグルを有効にすると、次の詳細のみ提供できます。 |
| IP アドレス | システムの IP アドレスです。 |
| ユーザ名 | レポートにアクセスするためのユーザ名です。 |
| パスワード | レポートにアクセスするためのパスワードです。 |
| 秘密鍵 | ファイルにアクセスするための秘密鍵。 |
| アップロード パス |
システム内でファイルがルーティングされる場所のパス。 |
電子メール
| フィールド | 説明 |
|---|---|
| 複数の受信者宛てのメールをスケジュールします。セミコロン (;) で区切ります | 受信者を追加するには、これをオンに切り替えます。 |
| 受信者 |
指定の日時と頻度でレポートを受信する必要があるすべての受信者のメールアドレス。 |
S3 バケツ
| フィールド | 説明 |
|---|---|
| スケジュールに従ってレポートを S3 バケットにアップロードする |
これをオンに切り替えると、S3 フィールドが利用可能になり、レポートは設定された S3 バケットにルーティングされます。 |
| AWS アクセスキー ID | AWS のサービスとリソースにアクセスするためのアクセスキー ID。 |
| AWS シークレットアクセスキー | AWS のサービスとリソースにアクセスするためのシークレットアクセスキー。 |
| バケツ名 | レポートがルーティングされる先のバケツの名前。 |
| フォルダ名 |
S3 バケツに作成されるフォルダの名前です。 |
AI コンプライアンスについて理解する
このセクションは、AI 開発、データ プライバシー、セキュリティ、安全性について理解するのに役立ちます
AI 開発、データ プライバシー、セキュリティ、安全性
Cisco のすべての AI 機能は、 Responsive AI 原則に基づいて AI 影響評価を受け、 Responsive AI Framework 設計による既存のセキュリティ、プライバシー、人権に関するプロセスに加えて、
プライバシーとセキュリティCisco は推論プロセス後に顧客の入力データを保持せず、サード パーティのモデル プロバイダーである Microsoft が Cisco の顧客データにアクセス、監視、保存することはありません。 機能別のデータ保持ポリシーの詳細は、 Cisco Trust Portalを参照してください。
以下は、すべての AI 機能に関する AI 透明性に関するメモのリストです。
トレーニングと評価用のデータソースCisco のサードパーティ モデル プロバイダーである Microsoft は、Azure OpenAI モデルを改善するために顧客のコンテンツを使用せず、Azure インフラストラクチャに Cisco 顧客データを保存したり保持したりしないことを表明します。
安全性と倫理的配慮すべての生成型 AI 機能にはエラーが発生しやすいため、Cisco では Azure OpenAI が提供する コンテンツ フィルタリングを有効にすることで、AI 機能のコンテンツの安全性を優先させています。
モデルの評価とパフォーマンスCisco は、基礎となるモデルのレビュー、テスト、品質保証に人間を関与させることで、AI Assistant のパフォーマンスと精度を優先します。
はじめに Webex AI エージェント
Webex AI エージェントは、顧客サービスとサポートのニーズを満たす自動 AI エージェントを作成、管理、展開するために設計された高度なプラットフォームです。 AI エージェントは、顧客が人間のエージェントと対話する前に、人工知能を使用して自動化されたアシスタンスを提供します。 これらのエージェントは、会話内のイントネーション、言語理解、状況認識を備えた音声インタラクションをサポートします。 また、AI エージェントはテキストやオンライン チャットを通じて、シームレスかつ有益な方法でデジタル チャネルの対話を処理します。 顧客は、質問や情報検索に対するアシスタンスを受け、待ち時間を最小限に抑えるなど、コンシェルジュのようなエクスペリエンスの恩恵を受けます。
Webex AI エージェントの機能
- 正確でタイムリーな応答- 顧客からの問い合わせに対し、リアルタイムで正確な回答を提供します。
- インテリジェントなタスク実行- 顧客の要求や入力に基づいてタスクを実行します。
企業にとっての主なメリット
-
顧客満足度の向上- 顧客にリアルタイムの会話体験を提供します。
-
パーソナライズされたインタラクション- テーラーは個々の顧客のニーズと好みに対応します。
-
スケーラビリティと効率- 追加のエージェントを必要とせずに大量の顧客とのやり取りを処理できるため、満足度が向上し、運用コストが削減できます。
AI エージェントのタイプと例を理解する
次の表では、AI エージェント タイプとその機能を一覧で示します。
| AI エージェント タイプ | 目的 | 機能 | 説明 | セットアップ方法 |
|---|---|---|---|---|
|
自律型 |
自律 AI エージェントは、独立して動作し、人間の直接の介入なしに意思決定やタスクを実行するように設計されています。 |
アクションの実行 |
入手可能な情報と事前に定義されたルールに基づいて、十分な情報に基づいた選択を行います。 繰り返し作業や時間のかかる作業を自動化します。 |
|
|
質問に答える |
自律エージェントは、ナレッジ レポジトリにアクセスして使用し、ユーザのクエリに対して有益で正確な回答を提供できます。 |
質問に答えるための自律 AI エージェント | ||
|
スクリプト形式 |
スクリプト AI エージェントは、事前に定義された一連のルールと指示に従うようにプログラムされています。 |
アクションの実行 |
スクリプト形式のエージェントは、明確に定義され構造化された特定のタスクを実行できます。 |
アクションを実行するためのスクリプト形式の AI エージェント |
|
質問に答える |
スクリプト形式のエージェントは、ユーザが作成したトレーニングコーパス (例と回答のコレクション) に基づいて質問に応答できます。 |
質問に答えるためのスクリプト形式の AI エージェント |
例
自律型およびスクリプト AI エージェントは、特定の要件や必要な機能に応じて、さまざまなユースケースに適用できます。 次のような例があります。
-
顧客サービス- 自律エージェントとスクリプト形式エージェントの両方を使用して、顧客サポートを提供できます。自律エージェントは、より柔軟性があり、自然な言語理解を提供します。
-
バーチャル アシスタント-自律エージェントは、さまざまなタスクを処理でき、よりパーソナライズされた対話を提供できるため、仮想アシスタントのロールに適しています。
-
データ分析—自律エージェントを使用して、大規模なデータセットを分析し、貴重な洞察を抽出できます。
-
プロセスの自動化- 自律エージェントとスクリプト化エージェントの両方を使用して、繰り返しのタスクを自動化し、効率を向上させ、エラーを減らすことができます。
-
ナレッジ マネジメント- 自律エージェントを使用してナレッジレポジトリを作成および管理できるため、ユーザが簡単に情報にアクセスできるようになります。
自律型 AI エージェントとスクリプト AI エージェントの選択は、タスクの複雑さ、必要な自律性レベル、トレーニング データの可用性によって異なります。
前提条件
-
Webex Contact Center をすでにご利用の場合、以下の前提条件を満たしていることを確認してください。
-
Webex Contact Center 2.0 テナント。
-
Webex Connect がテナント用にプロビジョニングされました。
-
音声メディアプラットフォームは次世代のメディアプラットフォームです。
-
-
Webex コンタクト センターのテナントがない場合は、パートナーに連絡して、次世代メディア プラットフォームで Webex コンタクト センターのトライアルを開始してください。
-
管理者は次を要求できます: Webex コンタクト センターの開発者サンドボックス AI エージェントをお試しください。
機能の有効化
この機能は現在ベータ版です。 顧客は次の場所でこの機能にサインアップできます。 Webex ベータ版ポータル AI エージェントの参加型アンケートに回答する。
-
現在、スクリプト化された AI エージェント機能のみがベータ フェーズで利用できます。
-
自律エージェントは一部の顧客のみが利用できます。 要求は、担当の CSM (カスタマー サクセス マネージャー)、PSM (パートナー サクセス マネージャー) を通じて、またはメールで行うことができます。 ask-ccai@cisco.com。 承認されると、テナントのスクリプト エージェントに加えて、自律エージェントが利用できるようになります。
Webex AI エージェントにアクセスする
AI エージェントを作成するには、Webex AI エージェント アプリケーションにログインする必要があります。 これは以下の方法で行うことができます。
Control Hub からサインインする
- URL を使用して Control Hub にログインする https://admin.webex.com。
- ナビゲーション ペインの [サービス] セクションで、 コンタクトセンター。
- に クイックリンク で、[] Contact Center スイート セクションを参照してください。
- クリック Webex AI エージェント をクリックしてアプリケーションにアクセスします。
システムは Webex AI エージェント アプリケーションを別のブラウザタブでクロス起動し、アプリケーションに自動的にサインインされます。
Webex Connect からサインインする
Webex AI エージェント アプリケーションにアクセスするには、Webex Connect へのアクセス権が必要です。
- エンタープライズ用に提供されたテナント URL とサインイン情報を使用して、Webex Connect アプリケーションにログインします。
デフォルトでは、 サービス ページがホームページとして表示されます。
- [ アプリトレイ 左のナビゲーション ペインのメニューで、 Webex AI エージェント をクリックしてアプリケーションにアクセスします。
システムは別のブラウザタブで Webex AI エージェントアプリケーションをクロス起動し、ユーザはアプリケーションに自動的にサインインされます。
ホームページのレイアウト
Webex AI エージェント プラットフォームへようこそ。 ログインすると、ホームページには次のレイアウトが表示されます。
-
ナビゲーション バー
左側に表示されるナビゲーションバーから次のメニューにアクセスできます:
- ダッシュボード- エンタープライズ管理者によって許可されているとおり、ユーザがアクセスできる AI エージェントのリストを表示します。
- ナレッジ- 中央のナレッジリポジトリまたはナレッジベースを示します。これは、自律型 AI エージェントが顧客のクエリに応答するための頭脳として機能します。
- レポート- さまざまなタイプの事前構築済み AI エージェント レポートを一覧表示します。 業務上の必要に応じてレポートを生成したりスケジュールすることができます。
- ヘルプ—Webex ヘルプ センターの Webex AI エージェント ユーザ ガイドへのアクセスを提供します。
-
ユーザプロファイル
[ユーザプロファイル] メニューでは、自分のプロファイル情報を表示したり、アプリケーションからサインアウトすることができます。
[ エンタープライズプロファイル ] ページには、AI エージェントのテナントに関する情報が含まれています。このページには、完全な管理者アクセスを持つ管理者のみがアクセスできます。
-
[ 概要 ] タブには次の情報が含まれます:
- エンタープライズ識別子: エンタープライズの Webex 組織 ID、CPaaS 組織 ID、サブスクリプション ID などが含まれます。 これは、対応する Webex Connect テナントに Webex コンタクトセンター インテグレーションを行うエンタープライズで利用できます。
- プロファイル設定: 会社名、会社名、ロゴ URL が含まれます。
- グローバルエージェント設定: フォールバックシナリオを処理する音声チャネルのデフォルトのエージェントを選択できます。
- データ保持期間の概要: この企業のデータ保持期間の概要を提供します。
-
チームメイト タブでは、アプリケーションにアクセスできるチームメイトの一覧を表示、管理することができます。 各ユーザにはロールが割り当てられ、付与された権限に基づいて実行できるアクションが決定されます。
-
ダッシュボードについて理解する
ダッシュボード上の AI エージェントは、AI エージェント名、最終更新者、最終更新日時、エージェントのトレーニングに使用されたエンジンなど、基本情報を表示するカードで表示されます。
AI エージェント カードのタスク
AI エージェント カードにカーソルを合わせると、次のオプションが表示されます。
- プレビュー—[ プレビュー ] をクリックして、AI エージェントのプレビューウィジェットを開きます。
- 省略記号 アイコン: このアイコンをクリックすると、次のタスクを実行できます:
-
プレビューリンクのコピー: プレビューリンクをコピーして新しいタブに貼り付け、チャットウィジェット上で AI エージェントをプレビューします。
-
アクセストークンのコピー: API 経由でエージェントを呼び出すために、AI エージェントのアクセストークンをコピーします。
-
エクスポート—AI エージェントの詳細 (JSON 形式) をローカルフォルダにエクスポートします。
-
削除—AI エージェントをシステムから完全に削除します。
-
ピン留めする—AI エージェントをダッシュボードの最初の位置に固定するか、ピン留めを解除して元の位置に戻します。
-
新しい AI エージェントの作成
ダッシュボードの右上にある [ + エージェントの作成 ] オプションを使用して、新しい AI エージェントを作成できます。 定義済みのテンプレートを使用するか、エージェントをゼロから作成するかを選択できます。
スクリプト形式の自律型 AI エージェントの作成方法については、以下のセクションを参照してください。
事前構築済みの AI エージェントのインポート
使用可能な AI エージェントのリストから、JSON 形式の構築済み AI エージェントをインポートできます。 まず、AI エージェントを JSON 形式でローカル フォルダーにエクスポートしたことを確認します。 次の手順に従ってインポートしてください:
- [ エージェントをインポート] をクリックします。
- [アップロード] をクリックして、プラットフォームからエクスポートされた AI エージェント ファイル (JSON 形式) をアップロードします。
- エージェント名 フィールドに AI エージェント名を入力します。
- (オプション) [ システム ID] で、システムが生成する一意の識別子を編集します。
- [インポート（Import）] をクリックします。
AI エージェントが Webex AI エージェント プラットフォームに正常にインポートされ、ダッシュボードから利用できるようになりました。
キーワード検索
このプラットフォームは、AI エージェントを簡単に見つけて管理するための強力な検索機能を提供します。 エージェント名をキーワード検索することができます。検索バーにエージェント名または名前の一部を入力します。 検索条件に一致する AI エージェントのリストが表示されます。
エージェントタイプで絞り込む
キーワード検索に加えて、AI エージェントのタイプに基づいてフィルタリングすることで、検索結果を絞り込むことができます。 ドロップダウンリストから、エージェント タイプ フィルタの 1 つを選択します。スクリプト化、 自律、 すべて 。
ナレッジベースの管理
ナレッジベースは、大規模言語モデル (LLM) 対応の自律 AI エージェントの情報の中央リポジトリです。 自律 AI エージェントは、高度な AI と機械学習技術を活用して、人間のようなテキストを理解し、処理し、生成します。 これらの AI エージェントは、膨大な量のデータを基にトレーニングを行い、詳細でコンテキストに関連した応答を提供できるようにします。 ナレッジベースは、Autonomous AI Agent の機能に必要なデータを保存します。
ナレッジベースにアクセスするには:
- Webex AI エージェント プラットフォームにログインします。
- ダッシュボードの左側ナビゲーションペインにある ナレッジ アイコンをクリックします。 [ナレッジベース] ページが表示されます。
- ナレッジベースは次の基準に基づいて見つけることができます。
- ナレッジベース名
- ナレッジベースのタイプ
- 指定期間中にナレッジベースが更新されました
- 指定期間内に作成されたナレッジベース
- [ すべてをリセット ] をクリックして検索条件をリセットします。
- 新しいナレッジベースを作成することもできます。 新しいナレッジベースを作成するには、 AI エージェント用のナレッジベースを作成するを参照してください。
AI エージェントのナレッジベースを作成する
| 1 |
ダッシュボードの左側ナビゲーションペインにある ナレッジ アイコンをクリックします。 |
| 2 |
ナレッジベース ページの右上隅にある +ナレッジベースの作成 ボタンをクリックしてください。 |
| 3 |
ナレッジベースの作成 ページで次の情報を入力します: |
| 4 |
[作成]をクリックします。 システムは指定された名前のナレッジベースを作成します。 |
| 5 |
ファイル タブ: |
| 6 |
ドキュメント タブ: |
| 7 |
[ 情報 ] タブに移動します。 自分がアップロードしたファイルおよび作成したドキュメントの詳細を表示および追跡することができます。 編集 アイコンをクリックしてナレッジベースファイルを編集します。 必要に応じてファイル名を編集します。 既存のファイルを削除して、新しいファイルを追加することもできます。
削除 アイコンをクリックしてナレッジベースを完全に削除します。
|
次の作業
自律型 AI エージェントをセットアップする
自律 AI エージェントは、人間の直接の介入なしに、独立して動作します。 これらのエージェントは、高度なアルゴリズムと機械学習技術を使用してデータを分析し、環境から学習し、特定の目標を達成するためにアクションを調整します。 このセクションでは、Autonomous AI Agent の 2 つの主要な機能について説明します。
タスクを実行する Autonomous AI Agent
自律 AI エージェントは、以下を含むさまざまなタスクを実行できます。
-
自然言語処理 (NLP)—人間の言葉を理解し、自然な会話形式で対応できるようになります。
-
意思決定 - 利用可能な情報と事前定義されたルールに基づいて、十分な情報に基づいた選択を行います。
-
自動化—繰り返しの作業や時間のかかる作業を自動化します。
アクションを実行するための Autonomous AI Agent を作成する
| 1 |
Webex AI エージェント プラットフォームにログインします。 |
| 2 |
次の日に ダッシュボード、クリック +エージェントの作成。 |
| 3 |
次の日に AI エージェントの作成 画面で、 最初から開始する。
定義済みのテンプレートを選択して、AI エージェントをすばやく作成することもできます。 AI エージェント タイプを自律としてフィルタリングします。 この場合、プロファイルページのフィールドは自動的に入力されます。 |
| 4 |
[次へ（Next）] をクリックします。 |
| 5 |
[ どのタイプのエージェントを構築しますか セクションで、 自律型。 |
| 6 |
[ エージェントのメイン機能は何ですか セクションで、 アクションの実行。 |
| 7 |
[次へ（Next）] をクリックします。 |
| 8 |
次の日に エージェントの定義 ページで、次の詳細を指定します。 |
| 9 |
[作成]をクリックします。 アクションを実行するための Autonomous AI Agent が正常に作成され、 ダッシュボード。 AI エージェントのヘッダーでは、次のタスクを実行できます。
事前に構築された AI エージェントをインポートすることもできます。 詳細については、次を参照してください。 事前構築済みの AI エージェントのインポート |
次の作業
Autonomous AI エージェントのプロファイルを更新します。
Autonomous AI Agent プロファイルの更新
はじめる前に
アクションを実行する Autonomous AI エージェントを作成します。
| 1 |
次の日に ダッシュボードをクリックし、作成した AI Agent をクリックします。 |
| 2 |
移動先 タブを選択し、次の詳細を設定します。 |
| 3 |
クリック 公開 をクリックして、AI エージェントをライブにします。 |
次の作業
必要なアクションを AI エージェントに追加します。
Autonomous AI Agent にアクションを追加する
アクションを実行する自律型 AI エージェントは、ユーザの意図を理解し、それに従って行動するように設計されています。 たとえば、あるレストランでオンラインでの料理の注文受付を自動化する必要があるとします。 タスクを完了するために、以下のアクションを実行する Autonomous AI Agent を作成できます。
-
顧客から必要な情報を取得します。
-
必要なフローに情報を転送します。
アクションを実行する Autonomous AI Agent は、以下の構成要素で機能します。
-
アクション—AI エージェントを外部システムに接続して複雑なタスクを実行するための機能。
-
エンティティまたはスロット - ユーザのインテントを実現するためのステップを表します。 スロット フィルでは、発話に基づいて顧客のインテントを満たすために、顧客に特定の質問をすることが含まれます。 これは AI エージェントがアクションの実行を開始するトリガーとなります。 スロット埋め込みの一部として入力エンティティを定義します。
-
フルフィルメント - AI エージェントがアクションを完了する方法を決定します。 フルフィルメントの一部として、Autonomous AI Agent が特定の形式で回答を生成するための出力エンティティを定義します。 システムは出力エンティティをフローに送信してアクションを続行し、タスクを正常に完了します。
| 1 |
[ アクション タブで、 +新規アクション。 |
| 2 |
[ 新しいアクションを追加 ] ページで、次の詳細を指定します: |
次の作業
選択したアクション範囲に応じて、スロットを設定するか、またはスロットを設定してフルフィルメントを定義することができます。
スロット フィルを設定する
スロットを埋めるには、AI エンジンに必要な入力エンティティを追加することが含まれます。 アクション ページの スロット埋め セクションで入力エンティティを追加します:
-
エンティティを表形式で 1 つずつ追加できます。
-
JSON ファイルを使用してエンティティを定義することもできます。 詳細は JSON スキーマのツアー を参照してください。
入力エンティティを表形式で追加する
| 1 |
入力エンティティを追加するには、[ +新しい入力エンティティ] をクリックします。 |
| 2 |
新しい入力エンティティの追加 ページで、次の詳細を指定します: |
| 3 |
[ 追加 ] をクリックして入力エンティティを追加します。 入力エンティティは必要な数だけ追加できます。 |
| 4 |
エンティティに対して次のアクションを実行するには、[ コントロール ] オプションを使用します: |
JSON エディターを使用してエンティティを追加する
JSON エディターを使用して、入力エンティティと出力エンティティを追加できます。 JSON エディター ビューでは、エンティティが構造化 JSON 形式で定義されている必要があります。
入力パラメータ構造体
入力パラメータは次の構造に従う必要があります:
-
type—パラメータオブジェクトのデータ型です。 これは常に 'object' で、パラメータがオブジェクトとして構造化されていることを示します。
プロパティ—各キーがパラメータと関連するメタデータを表すオブジェクトです。
必須—必須のパラメータ名をリストした文字列の配列です。
プロパティオブジェクト
プロパティオブジェクト の各キーは入力エンティティ/パラメータを表し、そのパラメータに関するメタデータを持つ別のオブジェクトを含みます。 メタデータには、常に次のキーワードを含める必要があります。
-
type—パラメータのデータ型です。 許可されているタイプは次のとおりです。
-
文字列—テキストデータ。
-
整数—小数点以下の数値データ。
-
number—小数を含む数値データです。
-
ブール値—真/偽の値。
-
配列—アイテムのリストで、通常はすべて同じタイプです。
-
object—プロパティがネストされた複雑なデータ構造。
-
-
Description—エンティティが表すものの簡単な説明です。 これは、AI エンジンがパラメータの目的と使用法を理解するのに役立ちます。 エージェントの指示とアクションの説明と一致するだけでなく、簡潔な説明は正確性を高めるために推奨されます。
-
プラットフォームは「type」の検証のみを強制します。 「説明」はすべてのエンティティに適用されるわけではありませんが、追加しておくことを強くおすすめします。 エンティティ メタデータのその他の便利なキーワードは次のとおりです。
-
enum—enum フィールドはパラメータの可能な値を一覧表示します。 これは、限定された値のセットしか受け付けないパラメータに役立ちます。 開発者は、パラメータがこれを使用するために受け入れる必要がある値のカスタム リストを定義できます。
- パターン—パターンフィールドは文字列タイプで使用し、文字列が一致する必要がある正規表現を指定します。 これは、電話番号、郵便番号、カスタム識別子など、特定の形式を検証する場合に特に便利です。
-
例—例のフィールドは、パラメータの有効な値の例を 1 つ以上提供します。 これは、AI エンジンがどのような種類のデータが期待されているかを理解するのに役立ち、解釈と検証の目的で特に役立ちます。
-
エンティティ定義をより正確で堅牢にする他のキーワードがあります。 詳細は、 JSON スキーマのツアーを参照してください。
例
次の例には、さまざまなタイプのエンティティとキーワードが含まれています。
{ "type": "object", "properties": { "username": { "type": "string", "description": "アカウントの一意のユーザ名。", "minLength": 3, "maxLength" : 20 }, "password": { "type": "string", "description": "アカウントのパスワード。", "minLength": 8, "format": "password" }, "email": { "type": "string", "description": "アカウントのメールアドレス。", "pattern": "\w+([-+.']\w+)*@\w+([-.]\w+ )*\.\w+([-.]\w+)*" }, "誕生日": { "type": "string", "description": "ユーザの生年月日。", "examples": [" mm/dd/YYYY"] }, "基本設定": { "タイプ": "object", "説明": "ユーザ基本設定", "プロパティ": { "ニュースレター": { "タイプ": "ブール値", "description": "ユーザがニュースレターの受信を希望しているかどうか。", "default": true }, "notifications": { "type": "string", "description": "希望の通知方法.", "enum" : ["email", "sms", ""p Push"] } } }, "roles": { "type": "配列", "description": "ユーザに割り当てられたロールのリスト。", "items": { "type": "string", "enum": ["user", "a dmin", "moderator"] } } }, "required": ["username", "password", "email"] } この例には次のエンティティが含まれます:
- ユーザ名- 最小長と最大長の制約がある文字列タイプ。
- パスワード- 最小限の長さと特定の形式を持つ文字列型です (パスワードにより示されているとおり、安全に処理する必要があります)。
- メール- 有効なメール アドレスであることを確認するための正規表現パターンを持つ文字列タイプ。
- 生年月日- 日付の形式を規定する例を含む文字列タイプ。
- 基本設定- ネストされたプロパティ (ニュースレターおよび通知) を持つオブジェクト タイプ。これには、デフォルト値を持つブール値および特定の許容値を持つ文字列 (列挙) が含まれます。
- role—各項目が特定の値に制限された文字列である列挙型の配列です (列挙)。
「required」で定義されているとおり、ユーザ名、パスワード、メール アドレスは必須です。
この例では、エンティティに記述的な名前と明確な説明が付けられ、一貫した構造と命名規則に従います。 これらのベスト プラクティスに従って、AI エンジンが容易に解釈して適用できる明確なエンティティを作成してください。
フルフィルメントの定義
| 1 |
コンタクトセンターに AI エージェントを実装するためのフルフィルメントの詳細を定義します。 以下の詳細を指定します。 |
| 2 |
AI エージェントがフローが理解できる形式で結果を生成するように、出力エンティティを構成します。 |
| 3 |
出力エンティティを追加するには、[ +新しい出力エンティティ] をクリックします。 [ 新しい出力エンティティを追加 ] 画面で次の詳細を指定します: JSON ファイルを使用して、出力エンティティを追加することもできます。 詳細については、 JSON エディタを使用してエンティティを追加するを参照してください。 . |
| 4 |
[ 追加 ] をクリックして出力エンティティを追加します。 出力エンティティは必要な数だけ追加できます。 |
| 5 |
エンティティに対して次のアクションを実行するには、[ コントロール ] オプションを使用します: |
| 6 |
[ 追加 ] をクリックして構成を完了します。 |
次の作業
[ プレビュー ] をクリックして AI エージェントをプレビューします。 詳細については、 Autonomous AI Agent をプレビューするを参照してください。 [ 公開 ] をクリックして AI エージェントを公開します。
AI エージェントを構成した後、次のことを実行します。
- AI エージェントのパフォーマンスを表示するには、 アナリティクスを使用して Autonomous AI Agent のパフォーマンスを表示するを参照してください。
- セッションと履歴の詳細を確認するには、 Autonomous AI Agent のセッションと履歴を表示するを参照してください。
質問に答えるための自律 AI エージェント
自律エージェントは、ナレッジ レポジトリにアクセスして使用し、ユーザのクエリに対して有益で正確な回答を提供できます。 この機能は、エージェントが次のことを行う必要があるシナリオで役立ちます。
-
カスタマーサポート: FAQ への回答、問題のトラブルシューティング、プロセスのガイドを行います。
-
技術的な支援の提供—特定のトピックや分野について専門家のアドバイスを提供します。
質問に回答するための Autonomous AI Agent を作成する
はじめる前に
ナレッジベースを作成してください。 詳細については、「ナレッジベースを管理する」を参照してください。
| 1 |
Webex AI エージェント プラットフォームにログインします。 |
| 2 |
ダッシュボードの +エージェントの作成をクリックします。 |
| 3 |
[AI エージェントの作成 ] 画面で、[ 最初から開始する] をクリックします。 事前に定義されたテンプレートを選択して、AI エージェントをすばやく作成することもできます。 AI エージェント タイプを自律としてフィルタリングできます。 この場合、プロファイルページのフィールドは自動的に入力されます。 |
| 4 |
[次へ（Next）] をクリックします。 |
| 5 |
構築するエージェントのタイプ セクションで、 自律型をクリックします。 |
| 6 |
エージェントのメイン機能は何ですか セクションで、 [質問に答える] をクリックします。 |
| 7 |
[次へ（Next）] をクリックします。 |
| 8 |
エージェントの定義 ページで、次の詳細を指定します: |
| 9 |
[作成]をクリックします。 質問に答えるための Autonomous AI Agent が正常に作成されました。現在 ダッシュボードから利用できます。 AI エージェントのヘッダーでは、次のタスクを実行できます。
事前に構築された AI エージェントをインポートすることもできます。 詳細については、 構築済み AI エージェントをインポートするを参照してください。 |
次の作業
Autonomous AI エージェントのプロファイルを更新します。
Autonomous AI Agent プロファイルの更新
はじめる前に
質問に答えるための Autonomous AI Agent を作成します。
| 1 |
次の日に ダッシュボードをクリックし、作成した AI Agent をクリックします。 |
| 2 |
移動先 タブを選択し、次の詳細を設定します。 |
| 3 |
[ ] [変更を保存 ] をクリックして、AI エージェントをライブにします。 |
次の作業
AI エージェントのナレッジベースを設定します。
ナレッジベースの設定
はじめる前に
質問に答えるための Autonomous AI Agent を作成します。
| 1 |
[ダッシュボード] ページで、作成した AI エージェントを選択します。 |
| 2 |
[ ナレッジベース ] タブに移動します。 |
| 3 |
ドロップダウン メニューから必要なナレッジ ベースを選択します。 |
| 4 |
[ ] [変更を保存] をクリックして、AI エージェントをライブにします。 |
次の作業
[ プレビュー ] をクリックして AI エージェントをプレビューします。 詳細については、 Autonomous AI Agent をプレビューするを参照してください。
AI エージェントを構成した後、次のことを実行します。
- AI エージェントのパフォーマンスを表示するには、 アナリティクスを使用して Autonomous AI Agent のパフォーマンスを表示するを参照してください。
- セッションと履歴の詳細を確認するには、 Autonomous AI Agent のセッションと履歴を表示するを参照してください。
Autonomous AI エージェントのセッションと履歴を表示する
作成した各 Autonomous AI Agent のセッションと履歴の詳細を表示できます。 セッション ページには、顧客と確立したセッションの詳細が表示されます。 履歴 ページでは、AI エージェントの構成変更の詳細を参照することができます。
セッション（Sessions）
セッション ページには、AI エージェントとユーザ間のすべての対話の包括的な記録が表示されます。 セッション ページに移動するには:
- ダッシュボードで、セッションの詳細を表示する Autonomous AI エージェントをクリックします。
- 左側ナビゲーションペインで、[ セッション] をクリックします。
[ セッション ] ページが表示されます。 各セッションは、セッションのすべてのメッセージを含むレコードとして表示されます。 この情報は AI エージェントの監査、分析、改善に役立ちます。
セッションの表には、その AI エージェント用に作成されたすべてのセッション/会議室のリストが表示されます。 1 画面に表示できる行を超える場合、表にはページ番号が設定されます。 テーブルのフィールドは、左側にある 結果の絞り込み セクションでソートしたりフィルタリングすることができます。 存在するフィールドは、特定のセッションに関する以下の情報を表します。
-
セッション ID: 固有の会議室 ID または会話のセッション ID です。
- コンシューマー Id—AI エージェントと対話したコンシューマーの ID。
-
チャネル—インタラクションが行われたチャネル。
-
最終更新日時—会議室が閉じられた日時。
-
会議室メタデータ: 会議室に関する追加情報が含まれています。
-
必須のチェックボックスを選択します。
- テストセッションを非表示: テストセッションを非表示にして、ライブセッションの一覧のみを表示します。
- エージェントの引き継ぎ: エージェントに引き継ぐセッションをフィルタリングします。 エージェントの引き継ぎが発生すると、人間のエージェントにチャットを引き継ぐことを示す ヘッドホン アイコンが表示されます。
- エラー発生: エラーが発生したセッションをフィルタリングします。
- 反対票: 反対票のセッションをフィルタリングします。
セッション表の行をクリックすると、そのセッションの詳細が表示されます。 ロックアイコンは、セッションがロックされており、復号化が必要であることを示します。 セッションを解読するにはパーミッションが必要です。 [ アクセスの解読 ] が有効な場合、 コンテンツの解読 ボタンを使って任意のセッションにアクセスすることができます。 ただし、この機能は、 高度なデータ保護 が true に設定されているか、テナントに対して有効になっている場合にのみ適用できます。
履歴
履歴 ページでは、AI エージェントの構成変更の詳細を参照することができます。 特定のエージェントの履歴を表示するには:
- ダッシュボードから、履歴を表示する Autonomous AI エージェントをクリックします。
- 左側ナビゲーションペインで 履歴をクリックします。
履歴 ページには次のタブが表示されます:
- 監査ログ—AI エージェントに加えられた変更を表示するには、 監査ログ タブをクリックします。
- モデル履歴—[ モデル履歴 ] タブをクリックして、アクションを実行する Autonomous AI Agent のさまざまなバージョンを表示します。
監査ログ
監査ログ タブは、自律型 AI エージェントに加えられた変更を追跡します。 過去 35 日間の変更の詳細を表示できます。 監査ログ タブには次の詳細が表示されます:
管理者または AI エージェント開発者の役割を持つユーザは、 監査ログ タブにのみアクセスできます。 「監査ログの取得」権限を持つカスタム ロールを持つユーザも監査ログを表示できます。
- 更新日時: - 変更が行われた日時。
- 更新者- 変更を組み込んだユーザの名前。
- フィールド- 変更が行われた AI エージェントの特定のセクション。
- 説明- 変更に関する追加情報。
特定の監査ログを検索するには、 更新者、 フィールド、および 説明 検索オプションを選択します。 ログは次の基準でソートできます: 更新日時: および 更新者 フィールドを選択します。
モデル履歴
[ モデル履歴 タブは、アクションを実行する Autonomous AI Agent でのみ利用できます。
アクションを実行するために Autonomous AI Agent を公開するたびに、Autonomous AI Agent のバージョンが保存され、 モデル履歴 タブをクリックします。 AI エージェントのさまざまなバージョンは、 モデル履歴 タブをクリックします。
- モデルの説明- AI エージェントのバージョンに関する簡単な説明。
- AI エンジン—そのバージョンの AI エージェントで使用される AI エンジン。
- 更新日時—版が作成された日時。
- アクション—AI エージェントに対して次のアクションを実行できます。
- 読み込み—AI エージェントへのすべての変更が失われます。 構成を再度実行する必要があります。
- エクスポート—AI エージェントのエクスポートに使用します。
Autonomous AI Agent をプレビューする
AI エージェントの作成時、エージェントの編集中、およびエージェントの展開後に、自律 AI エージェントをプレビューできます。 プレビューは次から開始できます。
- AI Agent ダッシュボード—AI Agent カードの上にカーソルを合わせると、その AI Agent の [ プレビュー ] オプションが表示されます。 クリックすると、AI エージェントのプレビューが起動します。
- AI Agent ヘッダー—AI Agent カードをクリックして開きます。[ プレビュー ] ボタンは常にヘッダーセクションに表示されています。
- 最小化されたウィジェット: プレビューが起動されて最小化されると、ページの右下にチャットヘッド ウィジェットが作成されます。これを使用すると、簡単にプレビュー モードを再起動できます。
Webex AI エージェントには、共有可能なプレビュー オプションも用意されています。 右上隅のメニューをクリックして [ プレビューリンクをコピー ] オプションを選択します。 プレビュー リンクは、AI エージェントのテスターまたはコンシューマーと共有できます。
プラットフォーム プレビュー ウィジェット
プレビュー ウィジェットが画面の右下に表示されます。 ユーザは、AI エージェントの応答を確認する必要がある発言 (または一連の発言) を提供できます。 この機能により、開発者は AI エージェントが期待通りに応答していることを確認できます。
プレビュー ウィジェットは最大化することができます。 コンシューマー情報を提供したり、AI エージェントをテストするために複数の会議室を開始したりするなど、利用可能な他の便利な機能があります。
共有可能なプレビュー ウィジェット
共有可能なプレビュー ウィジェットを使用すると、AI エージェントの開発者は、AI エージェントを表示するためのカスタム UI を開発しなくても、関係者や消費者と適切な方法で AI エージェントを共有できます。 デフォルトでは、コピーされたプレビュー リンクは、AI エージェントを電話の大文字と小文字で表示します。 開発者は、プレビュー リンクの特定のパラメータを変更することで、いくつかの簡単なカスタマイズを行うことができます。 主なカスタマイズは次の 2 つです。
- ウィジェットの色—リンクに brandColor パラメータを追加します。 ユーザは色名を使用して単純な色を定義するか、色の 16 進数コードを使用できます。
-
電話の大文字と小文字の区別 : リンクの phoneCasing パラメータの値を変更することによって。 これはデフォルトで true に設定されていますが、無効にすることで falseにできます。
パラメータを含むプレビューリンクの例:
? bot_unique_name=<your_bot_unique_name>&enterpris_unique_name=<your_enterpris_unique_name>&phoneCasing=<true/false>&brandcolor<brandcolor<a href="#<<true/false>&brandcolor<<//////bd_unique_name=&">#
音声ベースのプレビュー
質問に答えるための Autonomous AI Agent が音声ベースのプレビューをサポートしています。 このオプションを有効にするには:
- ダッシュボードから AI エージェントを選択します。
- に移動します。
- AI エンジン ドロップダウンリストから Vegaを選択します。
- [ ] > [変更の保存] をクリックします。
[ プレビュー ] ボタンが音声ベースのプレビューの マイク アイコンで更新されるようになりました。 [ プレビュー ] ボタンをクリックします。 音声プレビュー ウィジェットが表示されます。
この機能を使用するには、マイクへのアクセスを有効にする必要があります。
音声プレビュー ウィジェットは、ユーザに次の機能を提供します。
- 開始 ボタンをクリックしてプレビューを開始します。
- ライブ音声テキスト 音声プレビューの進行中、会話のライブ音声テキストがウィジェットに表示されます。
- [通話を終了 ] をクリックして会話を終了します。
- ミュート してミュートにします。
分析を使用して Autonomous AI Agent のパフォーマンスを表示する
AI エージェント アナリティクス セクションは、AI エージェントのパフォーマンスと有効性を評価するための主要なメトリックスをグラフィック表示します。 Autonomous AI Agent のアナリティクスを生成するには:
- ダッシュボードから AI エージェントを選択します。
- 左側ナビゲーションペインで [アナリティクス]をクリックします。 AI エージェント パフォーマンスの概要が表形式とグラフの両方で表示されます。
最初のセクションには、AI エージェントのセッションとメッセージに関する以下の統計が表示されます。
- セッションと、AI エージェントによって処理され、人の介入なしで処理されたセッション。
- エージェント ハンドオーバー数は、人間のエージェントに引き継がれたセッションの数です。
- 日単位の平均セッション数
- メッセージ (人間と AI エージェントのメッセージ) の合計と、そのうちユーザから送信されたメッセージの数。
- 日単位の平均メッセージ数
2 番目のセクションには、ユーザに関する統計が表示されます。 合計ユーザ数、ユーザあたりの平均セッション数、および日単位の平均ユーザ数が表示されます。
3 番目のセクションには、AI エージェントの応答とエージェント ハンドオーバーが表示されます。
Scripted AI エージェントのセットアップ
このセクションでは、Webex AI エージェント プラットフォームでスクリプト化された AI エージェントをセットアップおよび管理する方法を説明します。これにより、ユーザのクエリに正確に応答し、自動タスクを効果的に実行できます。
タスク実行用の Scripted AI エージェント
スクリプト形式の AI エージェントは、Webex AI エージェント プラットフォームのノーコード エージェント構築機能を強化します。 Scripted AI エージェントは、特定のタスクを実行するために、顧客から関連データを取得できる複数の会話を可能にします。 次の作業が含まれます。
-
簡単なコマンドの実行 - 指示に従い、事前に定義されたアクションを実行します。
-
データの処理—指定されたルールに従ってデータを操作および変換します。
-
他のシステムと対話する - 他のソリューションと通信し、コントロールします。
アクションを実行するための Scripted AI エージェントを作成する
| 1 |
Webex AI エージェント プラットフォームにログインします。 |
| 2 |
次の日に ダッシュボード、クリック + エージェントの作成。 |
| 3 |
次の日に AI エージェントの作成 画面で、新しい AI エージェントをゼロから作成します。 定義済みのテンプレートを選択して、AI エージェントをすばやく作成することもできます。 AI エージェント タイプをスクリプトとしてフィルタリングできます。 この場合、プロファイルページのフィールドは自動的に入力されます。 |
| 4 |
クリック 最初から開始する が表示され、 次へ。 |
| 5 |
[ どのタイプのエージェントを構築していますか? セクションで、 スクリプト形式。 |
| 6 |
[ エージェントの主な機能は何ですか? セクションで、 アクションの実行。 |
| 7 |
[次へ（Next）] をクリックします。 |
| 8 |
次の日に エージェントの定義 ページで、次の詳細を指定します。 |
| 9 |
[作成]をクリックします。 質問に回答するための Scripted AI エージェントが正常に作成されました。 ダッシュボード。 AI エージェントのヘッダーでは、次のタスクを実行できます。
事前に構築された AI エージェントをインポートすることもできます。 詳細については、次を参照してください。 事前構築済みの AI エージェントのインポート。 |
次の作業
Scripted AI エージェント プロファイルの更新
はじめる前に
質問に答えるためのスクリプト AI エージェントを作成します。
| 1 |
Webex AI エージェント プラットフォームにログインします。 |
| 2 |
[ダッシュボード] ページから、作成した AI エージェントを選択します。 |
| 3 |
移動先 次の詳細を設定します。 |
| 4 |
[ ] [変更の保存 ] をクリックして設定を保存します。 |
エンティティの管理
エンティティは会話の構成要素です。 これらは、AI エージェントがユーザの発話から抽出する必須の要素です。 製品名、日付、数量、またはその他の重要な単語のグループなど、特定の情報を表します。 エンティティを効果的に特定して抽出することで、AI エージェントはユーザの意図をよりよく理解し、より正確で適切な応答を提供できます。
エンティティ タイプ
Webex AI エージェントは、さまざまなタイプのユーザ データをキャプチャするために、11 の事前構築済みエンティティ タイプを提供します。 次のいずれかのカスタム エンティティを作成することもできます。
カスタムエンティティ
これらのエンティティは構成可能で、開発者はユースケース固有の情報を取得できます。 それらは、システム エンティティによってカバーされないものに使用されます。
-
カスタムリスト - 事前構築済みのエンティティに含まれない特定のデータポイントをキャプチャするために必要な文字列のリストを定義します。 各文字列に対して複数の同義語を追加できます。 たとえば、カスタムのピザ サイズ エンティティです。
-
Regex - 正規表現を使用して特定のパターンを識別し、対応するデータを抽出します。 例えば、電話番号の正規表現です (例えば、
123-123-8789)。 -
桁 - 特に音声インタラクションで、固定長の数値入力を高い精度でキャプチャします。 音声以外の対話では、カスタムおよび正規表現エンティティ タイプの代わりとして使用されます。 たとえば、5 桁のアカウント番号を検出するには、長さの 5 を定義する必要があります。
-
英数字文字と数字の組み合わせをキャプチャし、音声入力と音声以外の入力の両方を正確に認識します。
-
自由形式—定義や検証が困難な柔軟なデータポイントをキャプチャします。
-
ロケーション マップ (WhatsApp)—WhatsApp チャネル上であなたが共有したロケーション データを抽出します。
システムエンティティ
| エンティティ名 | 説明 | 入力例 | 出力例 |
|---|---|---|---|
| 日付（Date） | 自然言語の日付を標準の日付形式に解析します | 「来年の 7 月」 | 01/07/2020 |
| 時刻 | 自然言語の時間を標準の時間形式に解析します | 午後 5 時 | 17:00 |
| E メール | メールアドレスを検出します | メールの送信先: info@cisco.com | info@cisco.com |
| 電話番号 | 共通電話番号を検出します | 9876543210 まで電話してください | 9876543210 |
| 通貨単位 | 通貨と金額を解析します | 20$ が必要です | 20$ |
| 順序 | 検出順序番号 | 10 人の 4 分の 1 | 4 番目 |
| カーディナル | 基数を検出します | 10 人の 4 分の 1 | 10 |
| 位置情報 | 地理的な場所 (市区町村、国など) を検出します。 | 英国ロンドンのテムズ川に泳ぎに行きました | ロンドン、英国 |
| ユーザ名 | 共通名を検出します | Microsoft のビル・ゲイツ氏 | ビル・ゲイツ |
| 数量 | 重量または距離の測定値を識別します | 私たちはパリから 5 km の距離です | 5 km |
| 時間（Duration） | 期間を識別します | 1 週間の休暇 | 1 週間 |
作成されたエンティティは [エンティティ] タブから編集できます。 エンティティをインテントにリンクすると、追加時に、検出されたエンティティで発話に注釈が付けられます。
エンティティの役割
エンティティが単一のインテント内で複数回収集される必要がある場合、エンティティ ロールが不可欠になります。 同じエンティティに異なるロールを割り当てることで、AI エージェントがユーザ入力をより正確に理解して処理できるようにガイドできます。
たとえば、乗り継ぎのあるフライトを予約する場合、 エアポート エンティティを次の 3 つの役割で作成します: 出発地、目的地、 乗り継ぎがあります。 これらのロールでトレーニング発話に注釈を付けることで、AI エージェントは予測されるパターンを学習し、複雑なブッキング リクエストをシームレスに処理できます。
エンティティの役割は、Mind Meld (カスタムおよびシステム エンティティ) と Risa (カスタム エンティティのみ) でのみサポートされています。管理者は、NLU エンジン選択ダイアログボックス。
エンティティ ロールの使用中に、管理者は RASA または Mind Meld から スウィフトマッチに切り替えることができません。 高度な NLU エンジン設定からエンティティ ロールを無効にするには、インテントからロールを削除する必要があります。 エンティティロールを持つエンティティを 作成することができます。
エンティティ ロールを持つエンティティを作成する
はじめる前に
| 1 |
Webex AI エージェント プラットフォームにログインします。 |
| 2 |
ダッシュボードで、作成したスクリプト AI エージェントをクリックします。 |
| 3 |
左ペインから [トレーニング トレーニング ] をクリックします。 |
| 4 |
トレーニングデータ ページの エンティティ タブをクリックします。 |
| 5 |
エンティティの作成をクリックします。 |
| 6 |
エンティティの作成 ウィンドウで次のフィールドを指定します: |
| 7 |
スロット値の自動提案を有効にする トグルを有効にすると、会話中にこのエンティティに自動補完して別の提案が提供されます。 役割 フィールドは、エンティティ ロールが 詳細設定 セクション トレーニング エンジンの変更 ウィンドウに追加されます。 |
| 8 |
[保存] をクリックします。 次のいずれかを使用できます: 編集 および 削除する オプションを アクション 列に移動して関連アクションを実行します。
|
次の作業
エンティティを作成したら、次のことを実行できます: ロールをエンティティにリンクする。
エンティティにロールをリンクする
| 1 |
Webex AI エージェント プラットフォームにログインします。 |
| 2 |
次の日に ダッシュボードで、作成した AI エージェントをクリックします。 |
| 3 |
クリック トレーニング をクリックします。 |
| 4 |
次の日に トレーニングデータ ページで、エンティティとエンティティ ロールをリンクするインテントを選択します。 デフォルトでは、 インテント タブが表示されます。
|
| 5 |
[ スロット セクションで、 エンティティのリンク。 |
| 6 |
エンティティ名のエンティティ ロールを選択します。 |
| 7 |
[保存] をクリックします。 1 つの意図に対して同じエンティティを 2 回収集するために、エンティティにロールを割り当てることができます。 |
自然言語理解 (NLU) エンジン
Scripted AI エージェントは、機械学習で自然言語理解 (NLU) を活用して、顧客の意図を識別します。 次の NLU エンジンは、顧客の入力を解釈し、正確な応答を提供します。
- スウィフトマッチ - 複数の言語をサポートする、高速で軽量なエンジンです。
- RASA - 業界をリードするオープンソースの会話型 AI フレームワーク。
- Mind Meld (ベータ) - 高度な会話フローと NLU 機能を提供します。
RASA が高い精度を達成するためには、スウィフトマッチよりも多くのトレーニングデータが必要です。 開発者は、Scripted AI エージェントの [記事] および [トレーニング] タブで NLU エンジンを切り替えて、パフォーマンスを評価できます。 エンジンを変更すると、AI エージェントのアルゴリズムが更新されるため、新しいモデルに基づいて正確な推論を行うために再トレーニングが必要になります。 パフォーマンスの違いは、セッションの類似性スコアとワンクリック テストを使用して分析できます。
開発者はエンジンを切り替えた後、「ハンドオーバーと推定」セクションでしきい値スコアをテストして調整することもできます。 つまり、多くの意図 (100+) を持つエージェントは、通常、推論設定でのフォールバック スコアが低くなります。
トレーニングエンジンを変更する
NLU エンジン間で切り替える。
-
トレーニング エンジンを変更する AI エージェントを選択します。
- 質問に答えるための Scripted AI エージェント: [記事] をクリックします 。 ナレッジベース ページが表示されます。
- タスクを実行する Scripted AI エージェント: [トレーニング] をクリックします。 [トレーニングデータ] ページが表示されます。
-
ページ右側の NLU エンジン の隣にある 設定 アイコンをクリックします。 [ ] トレーニングエンジンの変更 ウィンドウが表示されます。
デフォルトでは、NLU エンジンは新しく作成された AI エージェントに対して スウィフトマッチに設定されています。
-
AI エージェントをトレーニングするトレーニング エンジンを選択します。 有効な値：
- RASA (ベータ)
- 迅速なマッチ
- Mind Meld (ベータ)
-
推定 セクションで次の情報を指定します:
- これを下回るとフォールバックが表示されるスコア—応答が表示されるために必要な最低信頼度。これを下回るとフォールバックが表示されます。
- 部分一致の得点差: 最も一致したものを明確に表示するために、応答の信頼レベル間の最小の差を定義します。この値以下では部分一致のテンプレートが表示されます。
- [ 詳細設定 ] セクションをクリックして展開します。
- ストップワードを削除する—「ストップワード」は、文中の他の単語の間の文法的な関係を確立するが、それ自体では字句的意味を持たない機能語です。 記事 (a、an、the など)、代名詞 (him、Her など) などのストップワードを文から削除すると、機械学習アルゴリズムは、テキスト クエリの意味を定義する単語にフォーカスできます。表示されます。 ボックスにチェックを入れると、トレーニングと推論の際に文から「ストップワード」が削除されます。 この NLU エンジン機能は、スウィフトマッチでのみサポートされています。
- 短縮形—トレーニングデータ中の英語の短縮形は、精度を高めるために、受信するコンシューマークエリの語句と一緒に元の形式に拡張できます。 例:「don't」は「don't」に展開されます。 このチェックボックスが選択されている場合、入力メッセージの省略語句は処理の前に展開されます。 この機能は、3 つすべての NLU エンジンでサポートされています。
- 推測でのスペルチェック: テキスト修正ライブラリが、推測の前にテキストの間違ったスペルを識別し、修正します。 この機能は、[推論のスペルチェック] チェックボックスが選択されている場合にのみ、3 つすべてのエンジンでサポートされます。
- 特殊文字を削除する: 特殊文字は英数字以外の文字で、推測に影響を与えます。 たとえば、NLU エンジンは Wi-Fi と Wi Fi を別々に扱います。 このチェックボックスが選択されている場合、適切な応答を表示するために、コンシューマー クエリの特殊文字が削除されます。 この NLU エンジン機能は、スウィフトマッチでのみサポートされています。
- エンティティの役割—カスタムエンティティは異なる役割を持つことができます。 この NLU エンジン機能は、RASA および Mind Meld でのみサポートされています。
- 推定におけるエンティティ置換—トレーニングデータと推定におけるエンティティ値はエンティティ ID に置換されます。 この NLU エンジン機能は、スウィフトマッチでのみサポートされています。
- スロット埋めを優先する: インテント検出よりもスロット埋めを優先します。
- メッセージごとに保存される結果—AI エージェントが計算した信頼度スコアがセッションのトランザクション情報の下に表示される記事の数です。
[セッション] 画面の [アルゴリズム] セクションに表示される結果の数が 5 件に制限されました。上位 n 件 (1=<n=<5) は、Scripted AI Agents のメッセージ音声テキストレポートで、および [セッション] の [トランザクション情報] タブの [アルゴリズムの結果] セクション。
- 語形拡張—トレーニングデータを複数形や動詞などの語形や、データに埋め込まれた同義語で拡張します。 この機能は スウィフトマッチでのみサポートされています。
- 同義語—同義語は、同じ語句を表すために使用される代替語句です。 このチェックボックスが選択されている場合、トレーニング データ内の単語に対する一般的な英語の同義語は、コンシューマー クエリを正確に認識するために、によって自動生成されます。 たとえば、「Garden」という単語は、システムによって生成された同義語である「a backyard」、「Yard」などになります。 この NLU エンジン機能は、スウィフトマッチでのみサポートされています。
- 語句の形式—語句の形式は、複数形、副詞、形容詞、動詞など、さまざまな形で存在することができます。 例えば、「クリエーション」という単語の場合、「作成」、「作成」、「creator」、「creative」、「creatively」などの語形が考えられます。 このチェックボックスが選択されている場合、クエリ中の語句は代替語形で作成され、消費者に適切な応答を与えるために処理されます。
開発者は、NLU エンジンごとに異なるしきい値スコアを設定して、AI エージェントの応答を表示するために許容される最低スコアを決定できます。
- AI エージェントのコーパスのアルゴリズムを変更するには、[ 更新 ] をクリックします。
- [ トレーニング] をクリックします。 選択したトレーニングエンジンで AI エージェントのトレーニングが完了すると、ナレッジベースのステータスが [ 保存済み ] から [ トレーニング済み] に変わります。
すべての記事に少なくとも 2 つの発話がある場合にのみ、RASA および Mind Meld で AI エージェントをトレーニングできます。
トレーニング
必要なすべてのアーティクルが作成されると、AI エージェントをトレーニングし、稼働させてテストと展開を行うことができます。 現在のコーパスで AI エージェントをトレーニングするには、次をクリックします。 トレイン をクリックします。 これにより、ステータスが次のように変わります。 トレーニング。
トレーニングが完了すると、状況が トレーニング済み。 [ 再読み込み アイコンの隣 トレーニング をクリックして現在のトレーニング状況を取得します。
この時点で次をクリックすることができます ライブにする を使用してトレーニング済みコーパスをライブにし、Webex AI エージェント共有可能プレビューで、または AI エージェントが展開されている外部チャネルでテストすることができます。
ベクトルモデル
スウィフトマッチ NLU エンジンの高度なエンジン設定の一部として、好みのベクトル モデルを選択できるようになりました。 2 つのオプション (発話レベルと記事レベルのベクトル) から選択できます。 NLU エンジンの精度を改善するための継続的なプッシュの中で、発話レベルのベクトルを使用する古いモデルとは対照的に、記事レベルのベクトルを使用して実験を行い、記事レベルのベクトルはほとんどの場合の精度を向上させることがわかりました。 記事レベルのベクトルは、新しい単言語の AI エージェントのベクトル化の新しいデフォルト値となり、多言語の AI エージェントの記事レベルの一致は、多言語モデルが Polymatch の場合にのみサポートされることに注意してください。
セッションの その他の情報 セクションを参照してください。
インテントの管理
インテント は Webex AI エージェント プラットフォームのコア コンポーネントであり、これにより AI エージェントはユーザの入力を効果的に理解し、応答することができます。 会話中に実行する特定のタスクやアクションを表します。 AI エージェントの開発者は、実行するタスクに対応するすべてのインテントを定義します。 インテント分類の精度は、AI エージェントが適切で役立つ応答を提供できるかどうかに直接影響します。 意図の分類は、ユーザの入力に基づいて意図を識別するプロセスであり、AI エージェントが意味のある、コンテキストに関連した方法で応答できるようにします。
システムインテント
- デフォルトのフォールバック インテント- AI エージェントの機能は、認識して応答するように設計されたインテントによって本質的に制限されます。 企業は、ユーザが尋ねる可能性のあるすべての質問を予測することはできませんが、 デフォルトのフォールバック インテント 会話を軌道に乗せるのに役立ちます。
デフォルトのフォールバック インテントを実装することで、AI エージェントの開発者は、AI エージェントが予期しないクエリや範囲外のクエリを適切に処理し、会話を既知のインテントにリダイレクトできるようになります。
AI エージェントの開発者は、フォールバック インテントに特定の発話を追加する必要はありません。 エージェントは、他のインテントに誤って分類される可能性のある範囲外の既知の質問に遭遇した場合に、フォールバック インテントを自動的にトリガーするようにトレーニングできます。
たとえば、銀行の AI エージェントでは、ユーザはローンについて問い合わせようとします。 ローン関連の問い合わせを処理するように AI エージェントが構成されていない場合、これらのクエリをトレーニング フレーズとして デフォルトのフォールバックインテントに組み込むことができます。 ユーザが会話の任意の時点でローンについてクエリすると、AI エージェントはクエリが定義されたインテントの外にあるものとして認識し、フォールバック レスポンスをトリガーします。 これにより、より適切な応答が得られます。
フォールバック インテントには、スロットを関連付けないでください。
フォールバック インテントは、その応答にデフォルトのフォールバック テンプレート キーを使用する必要があります。
- ヘルプ—このインテントは、AI エージェントの機能に関するユーザの問い合わせに対応することを目的としています。 会話中に何ができるかわからなかったり、困難に遭遇したりした場合、ユーザは「ヘルプ
」と言って支援を求めることがよくあります。デフォルトでは、ヘルプ インテントの応答は
ヘルプメッセージテンプレートキーにマッピングされます。 ただし、AI エージェントの開発者は、応答をカスタマイズしたり、関連するテンプレート キーを変更して、よりカスタマイズされた有益なガイダンスを提供できます。AI エージェントの機能の概要を伝えることで、ユーザが次にできることが明確になります。
- エージェントと話す—このインテントにより、ユーザは AI エージェントとの対話のどの段階でも、人間のエージェントに支援を要求することができます。 このインテントがトリガーされると、システムは人間のエージェントへの転送を自動的に開始します。 このインテントのデフォルトの応答テンプレートは
エージェント ハンドオーバーです。 応答テンプレート キーの変更に関する UI 制限はありませんが、変更しても人間のハンドオーバーの結果には影響しません。
スモールトークのインテント
新しく作成されたすべての AI エージェントには、一般的なユーザの挨拶、感謝の意、負のフィードバック、送別を処理する 4 つの事前定義された雑談インテントが含まれています。
- 挨拶
- ありがとうございました
- AI エージェントが役立たなかった
- さようなら
インテントを作成する
はじめる前に
インテントを作成する前に、インテントにリンクするエンティティを作成することをお勧めします。 エンティティはタスクを完了する必要があります。 詳細については、 エンティティを作成するを参照してください。
| 1 |
Webex AI エージェント プラットフォームにログインします。 |
| 2 |
[ダッシュボード] ページでタスクを選択します。 |
| 3 |
左ペインで [ トレーニング ] をクリックします。 |
| 4 |
トレーニングデータ ページで インテントの作成をクリックします。 |
| 5 |
インテントの作成 ウィンドウで次の詳細を指定します: |
| 6 |
エンティティが必須の場合、 必須 チェックボックスを選択してください。 |
| 7 |
コンシューマーによって誤って入力された場合に、このスロットに許可される再試行の回数を入力します。 既定では 3 に設定されています。 |
| 8 |
ドロップダウン メニューからテンプレート キーを選択します。 |
| 9 |
レスポンス セクションで、インテント完了時にユーザに返す最終的なレスポンステンプレートキーを入力します。 |
| 10 |
[ 完了後にスロットをリセットする ] トグルを有効にすると、インテントが完了したら会話で収集されたスロット値がリセットされます。 このトグルが無効になっている場合、スロットは古い値を保持し、同じ応答を表示します。
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| 11 |
コンシューマーとの会話中にスロット値を更新するには、 スロット値を更新 トグルを有効にします。 スロットに入力された最後の値が、AI エージェントによるデータ処理の対象となります。 この機能が有効な場合、ユーザが同じスロットタイプで新しい情報を入力すると、埋められたスロットの値が更新されます。
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| 12 |
を有効にします。 スロットの候補を提供する を切り替えることで、ユーザ入力に基づいて、最終応答でスロット埋めと代替スロット値の提案を行います。 |
| 13 |
を有効にします。 会話を終了 このインテントの後で、セッションを閉じるために切り替えます。 接続と音声フローはこれを使用して、コンシューマーとの会話を閉じることができます。
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| 14 |
[保存] をクリックします。 クリック トレイン を トレーニング タブを選択して、インテントとエンティティに加えた変更を反映します。
Risa または Mind Meld NLU エンジンをトレーニングするには、インテントごとに少なくとも 2 つのトレーニング バリアント (発話) が必要です。 また、各スロットには少なくとも 2 つの注釈が必要です。 これらの要件が満たされていない場合、 トレイン ボタンが無効になります。 影響を受けるインテントの隣に、問題を示す警告アイコンが表示されます。 ただし、デフォルトのフォールバック インテントはこれらの要件から除外されます。 |
次の作業
インテントが作成されると、そのインテントを満たすためにいくつかの情報が必要になります。 リンクされたエンティティにより、この情報がユーザの発話からどのように取得されるかが決まります。 詳細については、次を参照してください。 エンティティを意図してリンクする。
エンティティを意図してリンクする
はじめる前に
発話を追加する前に、エンティティを作成してリンクすることをお勧めします。 これにより、発話が追加される間、エンティティに自動注釈が付けられます。
| 1 |
Webex AI エージェント プラットフォームにログインします。 |
| 2 |
次の日に ダッシュボードで、作成した AI エージェントをクリックします。 |
| 3 |
クリック トレーニング をクリックします。 |
| 4 |
次の日に トレーニングデータ ページで、エンティティとエンティティ ロールをリンクするインテントを選択します。 デフォルトでは、 インテント タブが表示されます。
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| 5 |
[ スロット セクションで、 エンティティのリンク。 リンクされたエンティティがスロットセクションに表示されます。
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| 6 |
エンティティ名のエンティティ ロールを選択します。 |
| 7 |
[保存] をクリックします。 エンティティが必須としてマークされている場合、追加の構成オプションが利用可能になります。 エスカレートまたはフォールバック レスポンスを提供する前に、AI エージェントが行方不明のエンティティをリクエストできる最大回数を指定できます。 必要なエンティティが指定された回数の再試行内で提供されなかった場合にトリガーされるテンプレート キーを定義できます。
AI エージェントがインテントを識別し、必要なすべてのデータ (スロット) を収集すると、そのインテントに設定された最終的なテンプレート キーに関連付けられたメッセージを使用して応答します。 新しい会話を開始するか、以前のデータを引き継がずに後続のインテントを処理するために、 完了後にスロットをリセット トグルが有効になっている必要があります。 この設定により、認識されたすべてのエンティティが会話履歴から消去され、新しい対話のたびに新たに開始されます。 |
トレーニングデータの生成
AI エージェントが妥当な精度で動作するように、トレーニング データをインテントに手動で追加する必要があります。 トレーニング データは、同じインテントを呼び出すさまざまな方法で構成されています。 各インテントに少なくとも 1520 のバリアントを追加して、精度を向上させることができます。 このトレーニングコーパスを手作業で作成するのは、退屈で時間のかかる作業です。 バリエーションをいくつか追加したり、意味のある文章ではなく、キーワードだけをバリエーションとして追加することができます。 これは、既存のデータを補足するトレーニング データを生成することで回避できます。
トレーニングデータを生成するには、以下の手順に従います。
- インテント名とサンプル発話を入力します。
- [Generate] をクリックします。
- AI を導くインテントの簡単な説明を入力します。
- 希望するバリエーションの数と、AI が生成する提案の創造性のレベルを指定します。
- 一度に多くのバリエーションを生成すると、品質に影響を与える場合があります。 世代ごとに最大 20 のバリアントを使用することをお勧めします。
- 創造性を低く設定すると、生成されるバリエーションの多様性が低下する可能性があります。
- リクエストされたバリアントの数によっては、生成プロセスに数秒かかる場合があります。
- ライトニングアイコンは、AI が生成したバリアントをユーザ定義のトレーニングデータと区別します。
自然言語理解 (NLU) エンジン
Scripted AI エージェントは、機械学習で自然言語理解 (NLU) を活用して、顧客の意図を識別します。 次の NLU エンジンは、顧客の入力を解釈し、正確な応答を提供します。
- スウィフトマッチ - 複数の言語をサポートする、高速で軽量なエンジンです。
- RASA - 業界をリードするオープンソースの会話型 AI フレームワーク。
- Mind Meld (ベータ) - 高度な会話フローと NLU 機能を提供します。
RASA が高い精度を達成するためには、スウィフトマッチよりも多くのトレーニングデータが必要です。 開発者は、Scripted AI エージェントの [記事] および [トレーニング] タブで NLU エンジンを切り替えて、パフォーマンスを評価できます。 エンジンを変更すると、AI エージェントのアルゴリズムが更新されるため、新しいモデルに基づいて正確な推論を行うために再トレーニングが必要になります。 パフォーマンスの違いは、セッションの類似性スコアとワンクリック テストを使用して分析できます。
開発者はエンジンを切り替えた後、「ハンドオーバーと推定」セクションでしきい値スコアをテストして調整することもできます。 つまり、多くの意図 (100+) を持つエージェントは、通常、推論設定でのフォールバック スコアが低くなります。
トレーニングエンジンを変更する
NLU エンジン間で切り替える。
-
トレーニング エンジンを変更する AI エージェントを選択します。
- 質問に答えるための Scripted AI エージェント: [記事] をクリックします 。 ナレッジベース ページが表示されます。
- タスクを実行する Scripted AI エージェント: [トレーニング] をクリックします。 [トレーニングデータ] ページが表示されます。
-
ページ右側の NLU エンジン の隣にある 設定 アイコンをクリックします。 [ ] トレーニングエンジンの変更 ウィンドウが表示されます。
デフォルトでは、NLU エンジンは新しく作成された AI エージェントに対して スウィフトマッチに設定されています。
-
AI エージェントをトレーニングするトレーニング エンジンを選択します。 有効な値：
- RASA (ベータ)
- 迅速なマッチ
- Mind Meld (ベータ)
-
推定 セクションで次の情報を指定します:
- これを下回るとフォールバックが表示されるスコア—応答が表示されるために必要な最低信頼度。これを下回るとフォールバックが表示されます。
- 部分一致の得点差: 最も一致したものを明確に表示するために、応答の信頼レベル間の最小の差を定義します。この値以下では部分一致のテンプレートが表示されます。
- [ 詳細設定 ] セクションをクリックして展開します。
- ストップワードを削除する—「ストップワード」は、文中の他の単語の間の文法的な関係を確立するが、それ自体では字句的意味を持たない機能語です。 記事 (a、an、the など)、代名詞 (him、Her など) などのストップワードを文から削除すると、機械学習アルゴリズムは、テキスト クエリの意味を定義する単語にフォーカスできます。表示されます。 ボックスにチェックを入れると、トレーニングと推論の際に文から「ストップワード」が削除されます。 この NLU エンジン機能は、スウィフトマッチでのみサポートされています。
- 短縮形—トレーニングデータ中の英語の短縮形は、精度を高めるために、受信するコンシューマークエリの語句と一緒に元の形式に拡張できます。 例:「don't」は「don't」に展開されます。 このチェックボックスが選択されている場合、入力メッセージの省略語句は処理の前に展開されます。 この機能は、3 つすべての NLU エンジンでサポートされています。
- 推測でのスペルチェック: テキスト修正ライブラリが、推測の前にテキストの間違ったスペルを識別し、修正します。 この機能は、[推論のスペルチェック] チェックボックスが選択されている場合にのみ、3 つすべてのエンジンでサポートされます。
- 特殊文字を削除する: 特殊文字は英数字以外の文字で、推測に影響を与えます。 たとえば、NLU エンジンは Wi-Fi と Wi Fi を別々に扱います。 このチェックボックスが選択されている場合、適切な応答を表示するために、コンシューマー クエリの特殊文字が削除されます。 この NLU エンジン機能は、スウィフトマッチでのみサポートされています。
- エンティティの役割- カスタム エンティティは異なる役割を持つことができます。 この NLU エンジン機能は、RASA および Mind Meld でのみサポートされています。
- 推論でのエンティティ置換- トレーニング データと推定のエンティティ値はエンティティ ID に置き換えられます。 この NLU エンジン機能は、スウィフトマッチでのみサポートされています。
- スロット埋めを優先する- スロット埋めはインテント検出より優先されます。
- メッセージごとに保存される結果- AI エージェントが計算した信頼度スコアの対象となった記事の数が、セッションの [トランザクション情報] の下に表示されます。
[セッション] 画面の [アルゴリズム] セクションに表示される結果の数が 5 つに制限されました。上位 n の結果 (1=<n=<5) は、Scripted AI エージェントのメッセージ音声テキストレポートで、およびアルゴリズムの結果 [セッション] の [トランザクション情報] タブの ' セクション。
- ワードフォームの展開- 複数形、動詞などの語形とデータに埋め込まれた同義語を使用して、トレーニング データを拡張します。 この機能は スウィフトマッチでのみサポートされています。
- 類義語- 同義語は、同じ語句を表すために使用される代替語句です。 このチェックボックスが選択されている場合、トレーニング データ内の単語に対する一般的な英語の同義語は、コンシューマー クエリを正確に認識するために、によって自動生成されます。 たとえば、「Garden」という単語は、システムによって生成された同義語である「a backyard」、「Yard」などになります。 この NLU エンジン機能は、スウィフトマッチでのみサポートされています。
- ワードフォーム- 語句には、複数形、副詞、形容詞、動詞など、さまざまな形があります。 例えば、「クリエーション」という単語の場合、「作成」、「作成」、「creator」、「creative」、「creatively」などの語形が考えられます。 このチェックボックスが選択されている場合、クエリ中の語句は代替語形で作成され、消費者に適切な応答を与えるために処理されます。
開発者は、NLU エンジンごとに異なるしきい値スコアを設定して、AI エージェントの応答を表示するために許容される最低スコアを決定できます。
- クリック 更新 AI エージェントのコーパスのアルゴリズムを変更します。
- クリック トレイン。 選択したトレーニングエンジンで AI エージェントのトレーニングが完了すると、ナレッジベースのステータスが 保存済み に トレーニング済み。
すべての記事に少なくとも 2 つの発話がある場合にのみ、RASA および Mind Meld で AI エージェントをトレーニングできます。
トレーニング
必要なすべてのアーティクルが作成されると、AI エージェントをトレーニングし、稼働させてテストと展開を行うことができます。 現在のコーパスで AI エージェントをトレーニングするには、次をクリックします。 トレイン をクリックします。 これにより、ステータスが次のように変わります。 トレーニング。
トレーニングが完了すると、状況が トレーニング済み。 [ 再読み込み アイコンの隣 トレーニング をクリックして現在のトレーニング状況を取得します。
この時点で、[ ライブにする ] をクリックしてトレーニング済みコーパスをライブにし、Webex AI エージェント共有可能プレビューで、または AI エージェントが展開されている外部チャネルでテストできます。
ベクトルモデル
スウィフトマッチ NLU エンジンの高度なエンジン設定の一部として、好みのベクトル モデルを選択できるようになりました。 2 つのオプション (発話レベルと記事レベルのベクトル) から選択できます。 NLU エンジンの精度を改善するための継続的なプッシュの中で、発話レベルのベクトルを使用する古いモデルとは対照的に、記事レベルのベクトルを使用して実験を行い、記事レベルのベクトルはほとんどのケースで精度を向上させることがわかりました。 記事レベルのベクトルは、新しい単言語の AI エージェントのベクトル化の新しいデフォルト値となり、多言語の AI エージェントの記事レベルの一致は、多言語モデルが Polymatch の場合にのみサポートされることに注意してください。
セッションの その他の情報 セクションで、推測時に存在したベクトルモデルに関する情報を確認することができます。
生成されたバリアントにフラグを付ける
責任ある AI の使用を確実にするために、開発者はレビューのために AI が生成した出力にフラグを付けることができます。 これにより、有害または偏ったコンテンツを特定して防止できます。 AI が生成した出力にフラグを付けるには:
- 報告オプションを見つける: 報告オプションは、生成された各発話で利用できます。
- フィードバックの提供: 出力にフラグを付ける場合、開発者はコメントを追加し、フラグを立てる理由を指定できます。
この機能は、最初は 500 回の生成操作の月間使用制限で利用できます。 高まるニーズに対応するために、開発者はアカウント所有者に連絡してこの制限の引き上げをリクエストできます。
多言語の意図とエンティティを作成する
複数言語のトレーニングデータを作成することができます。 AI エージェント用に構成された各言語について、希望する対話を反映する発話を定義する必要があります。 スロットは言語間で一貫していますが、テンプレート キーは各言語の応答を一意に識別します。
すべての言語がすべてのエンティティ タイプをサポートしているわけではありません。 各言語がサポートするエンティティタイプのリストの詳細については、 スクリプト AI エージェントでサポートされる言語<a10 の サポートされるエンティティ の表を参照してください。 にアクセスしてください。
応答の管理
応答とは、AI エージェントが顧客のクエリまたはインテントに応答して送信するメッセージのことです。 次の内容を含む応答を作成できます:
- テキスト: 直接のコミュニケーションのためのプレーンテキストメッセージ。
- コード—動的なコンテンツまたはアクション用の埋め込みコードです。
- マルチメディア: ユーザ エクスペリエンスを向上させるための画像、音声、またはビデオ要素。
応答には 2 つの主要なコンポーネントがあります。
- テンプレート—特定のインテントにマッピングされる定義済みの応答構造。
- ワークフロー—特定されたインテントに基づいて、使用するテンプレートを決定するロジック。
エージェント ハンドオーバー、ヘルプ、フォールバック、およびようこそのテンプレートは事前設定されており、応答メッセージは対応するテンプレートから変更することができます。
応答タイプ
応答デザイナーのセクションでは、さまざまな種類の応答とその構成方法について説明します。
[ ワークフロー] タブは、非同期的に応答する外部の API を呼び出す際の非同期応答の処理に使用します。 ワークフローは Python でコーディングされている必要があります。
変数置換
変数置換により、動的変数を応答テンプレートの一部として使用できます。 セッション内のすべての標準変数 (またはエンティティ) に加えて、AI エージェントの開発者が応答で使用できる データストア フィールドのような自由形式のオブジェクト内で設定できるものも含みます。この機能を使ってテンプレートを作成することができます。 変数は次の構文で表示されます: ${変数名}。 たとえば、apptdate というエンティティの値を使用する場合、 ${entities.apptdate} または ${newdfState. model_state.entities.apptdate を使用します。value} です。
応答は、チャネルから受け取った変数、または会話中に消費者から収集した変数を使用してパーソナライズできます。 オート コンプリート機能では、${ と入力し始めると、テキスト領域の変数の構文が表示されます。 必要な候補を選択すると、領域が変数で塗りつぶされ、その変数がハイライトされます。
応答デザイナーを使用して応答を設定する
応答デザイナーは、高度なコーディングの知識がなくても応答を作成するためのユーザフレンドリーなインターフェイスを提供します。 2 つの応答タイプが利用できます:
- 条件付きレスポンス: 開発者以外の方は、このオプションにより、AI エージェントが顧客に提供するレスポンスを簡単に作成することができます。
- コードスニペット: Python を使用する開発者は、このオプションを使用すると、コードを使用して応答を柔軟に設定できます。
Webex AI エージェントの応答デザイナーは、AI エージェントが対話する特定のチャネルに合わせてユーザ エクスペリエンスが調整されるように設計されています。
応答テンプレート
- テキスト—簡単なテキストの回答です。 ユーザエクスペリエンスを強化するために、応答デザイナーでは 1 つの応答内に複数のテキストボックスが許可され、長いメッセージをより扱いやすいセクションに分割できるようになりました。 各テキストボックスには、さまざまな回答オプションを含めることができます。 会話中、これらのオプションの 1 つがランダムに選択され、ユーザに表示されるため、ダイナミックで魅力的な対話が保証されます。
動的で魅力的なユーザエクスペリエンスを維持するために、複数の応答オプションをテンプレートに追加できます。 複数のオプションを持つテンプレートが有効になっている場合、そのうちの 1 つがランダムに選択され、ユーザに表示されます。 この機能を有効にするには、 +バリエーションの追加 ボタンをクリックします。
回答を保存するときに、開発者には修正が必要なエラーの数を示す警告が表示されます。 エラーのあるフィールドは赤でハイライトされます。 ナビゲーションの矢印を使用することで、開発者は任意のチャネルまたは応答形式でこれらのエラーを簡単に見つけて修正できます。 リスト ピッカーまたはカルーセルに複数のカードが含まれている場合、ドット ナビゲーションを使用して、エラーのあるカードを移動することができます。 1 枚のカードの場合、対応するドットが赤になり、エラーを知らせます。
- クイック返信- テキスト応答はボタンと組み合わせることができます。ボタンはテキストベースまたは URL リンクのいずれかになります。 テキスト ボタンには、タイトルと、クリックされるとボットに送信されるペイロードが必要です。 URL ボタンは、ユーザを特定のウェブページにリダイレクトします。
ユーザのクエリがあいまいな場合、部分一致により、ボットは関連する記事またはインテントをオプションとして提案できます。 この機能は、ウェブと Facebook のインタラクションで利用できます。
URL クイック返信を追加する
定型返信や条件付き返信の URL クイック返信ボタンを使用すると、ユーザをウェブサイトにリダイレクトして詳細な情報を求めたり、フォームへの入力などのアクションを求めたりするボタンを作成できます。 クリックされると、これらのボタンは、ボットにデータを送信することなく、同じブラウザー ウィンドウ内の新しいタブで指定された URL を開きます。
条件付きまたは固定の応答に URL クイック返信を追加するには:
- URL のクイック返信を設定する記事またはテンプレートキーを選択します。
- クリック +クイック返信の追加。 [ ボタンタイプ ポップアップ ウィンドウが表示されます。
- ボタン タイプを次のように選択します。 URL をウェブチャネルに追加します。
- ボタンのタイトル、およびボタンをクリックした後にコンシューマがリダイレクトされる URL を指定します。
- クリック 完了 をクリックして URL クイック返信を追加します。
URL タイプのボタンは動的応答タイプでも構成できます。これらのボタンは Python コード スニペットを使用して構成されます。 これらのボタンは、Webex AI エージェント プラットフォーム プレビューと共有可能なプレビューでサポートされています。 現在、IMIchat のライブ チャット ウィジェットまたはその他のサードパーティ チャネルではサポートされていません。
- カルーセル- リッチな応答には、1 枚のカードまたはカルーセル形式に配置された複数のカードを含めることができます。 各カードにはタイトルが必要です。画像、説明、および最大 3 つのボタンを含めることができます。
カルーセル テンプレート内のクイック返信ボタンは、テキストまたは URL リンクで構成できます。 URL ボタンをクリックすると、ユーザは指定されたウェブサイトにリダイレクトされます。 テキストベースのクイック返信ボタンをクリックすると、構成されたペイロードがボットに送信され、対応する応答がトリガーされます。
- 画像- ユーザが URL を入力して画像を設定できるマルチメディア テンプレート。
- ビデオ: 設定したビデオ URL に基づいて、プレビューでビデオをレンダリングします。
- コード—API の呼び出し、または他のロジックを実行するための Python コードの記述に使用できます。
コード スニペット
条件付きレスポンスは、幅広い機能と多様なテンプレートを備えているため、AI エージェントのほとんどのニーズに効果的に対応できます。 しかし、条件付き応答では完全に実現できない複雑なユースケースや、コーディングを好む開発者のために、コードスニペット応答タイプが利用できます。
コード スニペットを使用すると、Python コードを使用して応答を設定できます。 このアプローチにより、クイック返信、テキスト、カルーセル、画像、音声、ビデオ、ファイルなど、あらゆるタイプの応答を応答テンプレートまたは記事内で作成できます。
コードスニペット テンプレートで定義された関数コードを使用して、他のテンプレートで使用される変数を設定できます。 条件付き応答内で使用される場合、関数コードは応答を直接返すことができないことに注意することが重要です。
コード スニペットの検証—プラットフォームは、構成しているコード スニペット内の構文エラーのみをチェックします。 ただし、応答コンテンツ自体にエラーがあると、構成されたチャネルでユーザがボットと対話するときに問題が発生する可能性があります。 たとえば、エディターはウェブ チャネルに「時間の選択」応答を追加することを妨げませんが、ユーザのクエリがその特定の応答をトリガーするとエラーになります。
チャネルごとに固有の応答を設定しないことを選択した場合、ウェブ応答が既定の応答と見なされ、エンドユーザに送信されます。 ウェブチャネルでサポートされているテンプレートのリストは次のとおりです。
- テキスト—複数のバリエーションを含む簡単なテキストメッセージです。 この構成されたメッセージは、クエリに基づいて表示されます。
- クイック返信: テキストとクリック可能なボタンを含むテンプレート。
- カルーセル: カードのコレクションです。各カードには、タイトル、画像 URL、および説明があります。
- 画像—URL を指定して画像を設定するためのテンプレートです。
- ビデオ—ビデオの URL を提供してビデオを設定するためのテンプレート。 画像をクリックまたはタップすると、ビデオを再生できます。
- ファイル: ファイルにアクセスするための URL を提供することで、PDF ファイルを設定するためのテンプレートです。
- 音声—音声 URL を提供して音声ファイルを設定するためのテンプレートです。 また、音声メッセージの長さも出力されます。
管理設定を構成する
はじめる前に
Scripted AI エージェントを作成します。
| 1 |
[ ] に移動して、次の詳細を設定します: |
| 2 |
[ 変更の保存 ] をクリックして設定を保存します。 |
次の作業
Scripted AI エージェントに言語を追加します。
スクリプト AI エージェントに言語を追加する
はじめる前に
Scripted AI エージェントを作成します。
| 1 |
[ タブに移動します。 |
| 2 |
[ +言語の追加 ] をクリックして新しい言語を追加し、ドロップダウンリストから言語を選択します。 |
| 3 |
[ 追加 ] をクリックして言語を追加してください。 |
| 4 |
[ アクション ] でトグルを有効にして言語を有効にします。 |
| 5 |
言語を追加したら、その言語を既定として設定できます。 言語にカーソルを合わせ、[ をデフォルトにする] をクリックします。 既定の言語を削除または無効にすることはできません。 また、既存のデフォルト言語から変更する場合、AI エージェントの記事、キュレーション、テスト、プレビュー エクスペリエンスに影響を与える可能性があります。 |
| 6 |
[ ] > [変更の保存] をクリックします。 |
ハンドオーバー設定を構成する
はじめる前に
Scripted AI エージェントを作成します。
| 1 |
[ ] の順に移動し、次の詳細を設定します: |
| 2 |
クリック 変更を保存 をクリックして、ハンドオーバー設定を保存します。 |
次の作業
質問に答えるためのスクリプト形式の AI エージェント
スクリプト型 AI エージェントは、一連の質問と回答で構成されるナレッジベースを持つナレッジベースのエージェントです。 スクリプト AI エージェントは、ユーザが作成したトレーニング コーパス (例と回答のコレクション) に基づいて回答を提供できます。 この機能は、次のようなシナリオで役立ちます。
- 特定の知識が必要 - エージェントは、事前に定義された分野の質問に答える必要があります。
- 一貫性が重要 - エージェントは同様の質問に対して一貫性のある応答を提供する必要があります。
- 制限された柔軟性が必要 - エージェントの応答は、トレーニング コーパスの情報によって制限されます。
質問に回答するための Scripted AI エージェントを作成する
| 1 |
Webex AI エージェント プラットフォームにログインします。 |
| 2 |
次の日に ダッシュボード、クリック +エージェントの作成。 |
| 3 |
次の日に AI エージェントの作成 画面で、 最初から開始する。 定義済みのテンプレートを選択して、AI エージェントをすばやく作成することもできます。 AI エージェント タイプをスクリプトとしてフィルタリングできます。 この場合、プロファイルページのフィールドは自動的に入力されます。 |
| 4 |
[次へ（Next）] をクリックします。 |
| 5 |
[ どのタイプのエージェントを構築しますか セクションで、 スクリプト形式。 |
| 6 |
[ エージェントのメイン機能は何ですか セクションで、 質問に答える。 |
| 7 |
[次へ（Next）] をクリックします。 |
| 8 |
エージェントの定義 ページで、次の詳細を指定します: |
| 9 |
[作成]をクリックします。 質問に答えるための Scripted AI エージェントが無事に作成され、 ダッシュボードから利用できるようになりました。 AI エージェントのヘッダーでは、次のタスクを実行できます。
事前に構築された AI エージェントをインポートすることもできます。 詳細については、 構築済み AI エージェントをインポートするを参照してください。 |
次の作業
AI エージェント用のエンティティ ロール を持つエンティティを作成します。
Scripted AI エージェント プロファイルの更新
はじめる前に
質問に答えるためのスクリプト AI エージェントを作成します。
| 1 |
Webex AI エージェント プラットフォームにログインします。 |
| 2 |
[ダッシュボード] ページから、作成した AI エージェントを選択します。 |
| 3 |
[ に移動して、次の詳細を設定します: |
| 4 |
[変更の保存] をクリックして設定を保存します。 |
記事の管理
スクリプト化された AI エージェントの crux からの記事。 記事は、質問、そのバリエーション、およびアンプの組み合わせです。この質問への応答。 各記事には 既定の質問 があり、AI エージェントのセッション、キュレーション、その他の場所で記事の識別子として機能します。 AI エージェントで構成されたすべての記事で、エージェントの ナレッジベース または コーパスが構成されます。 システムはあなたのクエリーをこのナレッジベースと比較し、エージェントからの応答として最高の信頼性レベルを持つ回答を表示します。
Risa および Mind Meld NLU エンジンでは、記事がコーパスのトレーニング済みモデルの一部となるために、最低 2 つのトレーニング バリエーション (発話) が必要です。 質問に答えるためのスクリプト化された AI エージェントで、Risa または Mind Meld NLU エンジンが選択されていて、記事のバリエーションが 2 つ未満の場合、 トレーニング および [保存] および [ ] ボタンが利用できなくなります。 これらの利用できないボタンの上にポインタを置くと、トレーニングの前に問題を解決するためのメッセージが表示されます。 問題のある記事に対応して表示される警告アイコンもあります。 この問題は、記事に 3 つ以上のバリアントを追加することで解決されます。 問題が解決したら、[ トレーニング ] および [ 保存してトレーニング ] ボタンを押します。利用できるようになっています。 2 つのバリアントがあることは、デフォルトの記事には適用されません (部分一致メッセージ、フォールバック メッセージ、ウェルカム メッセージ)。
選択したカテゴリに記事を分類できます。分類されていないすべての記事は未指定として分類されます。 作成時から、すべての AI エージェントで利用できる 4 つのデフォルトの記事があります。 これらは次のとおりです。
- ウェルカムメッセージ: 顧客と AI エージェントの間の会話が開始されるたびに、最初に表示されるメッセージです。
- フォールバックメッセージ—エージェントがユーザの質問を理解できない場合に、AI エージェントがこのメッセージを表示します。
- 部分一致AI エージェントが複数の記事を認識し、得点の差が小さい場合 ( [引き継ぎ] および で設定したとおり)推定 設定)、エージェントはこの一致メッセージと一致した記事をオプションとして表示します。 これらのオプションと共に表示されるテキスト応答を設定することもできます。
- 何ができるでしょうか?—AI エージェントの機能を設定することができます。 AI エージェントは、エンドユーザが AI エージェントの機能について質問するたびにこれを表示します。
これらに加えて、「エージェントと話す」 デフォルトの記事「もしエージェントが から引き継ぐ場合 」および に加えて、>推定 設定が有効になりました。
すべての新しい AI エージェントには、次のユーザの発話を処理する 4 つの SmallTalk 記事もあります。
- 挨拶
- ありがとうございました
- AI エージェントが役に立たなかった
-
さようなら
これらの記事と回答は、新しい AI エージェントを作成するときに、デフォルトで AI エージェント ナレッジベースで利用できます。 これらを変更または削除することもできます。
UI と既定の応答を通じて記事を追加する
記事は、質問、そのバリエーション、およびアンプの組み合わせです。この質問への応答。 すべての消費者のクエリはこれらの記事 (ナレッジ ベース) と比較され、最高の信頼レベルを返す回答が AI エージェントの応答としてユーザに表示されます。 記事を追加するには:
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Webex AI エージェント プラットフォームにログインします。 |
| 2 |
[AI エージェント ダッシュボード] ページから、作成した AI エージェントを選択します。 |
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移動先 に入力し、 新しい記事を作成する。 |
| 4 |
デフォルトのバリアントを追加します。 |
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記事に対する既定の応答を選択します。 有効な値：
詳細については、 応答デザイナーを使用して応答を設定する セクションを参照してください。 |
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クリック 保存してトレーニングする。 |
カタログからインポート
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Webex AI エージェント プラットフォームへの参加 |
| 2 |
[AI エージェント ダッシュボード] ページから、作成した AI エージェントを選択します。 |
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移動先 3 つの楕円記号をクリックします。 |
| 4 |
クリック カタログからインポート。 |
| 5 |
エージェントに追加する必要がある記事のカテゴリを選択します。 |
| 6 |
[完了（Done）] をクリックします。 |
FAQ をリンクから抽出
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Webex AI エージェント プラットフォームにログインします。 |
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[AI エージェント ダッシュボード] ページから、作成した AI エージェントを選択します。 |
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[ の順に移動して、3 つの楕円形をクリックします。 |
| 4 |
[ FAQs を展開] リンクをクリックします。 |
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FAQ が掲載されている URL を与え、[抽出] をクリックします。 |
| 6 |
[インポート（Import）] をクリックします。 |
ファイルからインポート
| 1 |
Webex AI エージェント プラットフォームにログインします。 |
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[AI エージェント ダッシュボード] ページから、作成した AI エージェントを選択します。 |
| 3 |
[ に移動して 3 つの省略記号をクリックします。 |
| 4 |
[ ファイルからインポート ] をクリックし、[ CSV ] を選択して csv ファイルから記事をインポートします。 JSON 形式のファイルから記事をインポートする場合は、JSON. |
| 5 |
[ 参照 ] をクリックして、すべてのリンクを含むファイルを選択します。 記事を指定する形式を確認するには、 サンプルのダウンロード をクリックしてください。 |
| 6 |
[インポート（Import）] をクリックします。 |
カスタム類義語の追加
多くの AI エージェントの使用事例では、標準的な英語のボキャブラリーの一部ではない、またはビジネスコンテキストに特有の単語やフレーズが含まれる傾向があります。 たとえば、AI エージェントに Android アプリ、iOS アプリなどを認識させたいとします。 AI エージェントは、すべての関連記事のトレーニング用発話でこれらの用語とそのバリエーションを含める必要があり、冗長なデータ入力につながります。
この冗長性の問題を解決するために、質問に答えるために、スクリプト化された AI エージェント内でカスタムの同義語を使用できます。 各語根の同義語は、プラットフォームにより、実行時に自動的に語根に置換されます。
| 1 |
Webex AI エージェント プラットフォームにログインします。 |
| 2 |
[AI エージェント ダッシュボード] ページから、作成した AI エージェントを選択します。 |
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[ ] の順に移動し、3 つの楕円形をクリックします。 |
| 4 |
[ カスタム同義語] をクリックします。 |
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[ 新規ルート語句] をクリックします。 |
| 6 |
語根の値とその同義語を設定し、[ 保存] をクリックします。 |
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同義語を追加した後で、AI エージェントを再度トレーニングします。 同義語 (.CSV ファイル形式) をローカル フォルダーにエクスポートし、ファイルをプラットフォームにインポートして戻すこともできます。 |
自然言語理解 (NLU) エンジン
Scripted AI エージェントは、機械学習で自然言語理解 (NLU) を活用して、顧客の意図を識別します。 次の NLU エンジンは、顧客の入力を解釈し、正確な応答を提供します。
- スウィフトマッチ - 複数の言語をサポートする、高速で軽量なエンジンです。
- RASA - 業界をリードするオープンソースの会話型 AI フレームワーク。
- Mind Meld (ベータ) - 高度な会話フローと NLU 機能を提供します。
RASA が高い精度を達成するためには、スウィフトマッチよりも多くのトレーニングデータが必要です。 開発者は、Scripted AI エージェントの [記事] および [トレーニング] タブで NLU エンジンを切り替えて、パフォーマンスを評価できます。 エンジンを変更すると、AI エージェントのアルゴリズムが更新されるため、新しいモデルに基づいて正確な推論を行うために再トレーニングが必要になります。 パフォーマンスの違いは、セッションの類似性スコアとワンクリック テストを使用して分析できます。
開発者はエンジンを切り替えた後、「ハンドオーバーと推定」セクションでしきい値スコアをテストして調整することもできます。 つまり、多くの意図 (100+) を持つエージェントは、通常、推論設定でのフォールバック スコアが低くなります。
トレーニングエンジンを変更する
NLU エンジン間で切り替える。
-
トレーニング エンジンを変更する AI エージェントを選択します。
- 質問に答えるための Scripted AI エージェント: [ 記事] をクリックします。 ナレッジベース ページが表示されます。
- タスクを実行する Scripted AI エージェント: トレーニングをクリックします。 [トレーニングデータ] ページが表示されます。
-
ページ右側の NLU エンジン の隣にある 設定 アイコンをクリックします。 [ トレーニングエンジンの変更 ] ウィンドウが表示されます。
デフォルトでは、NLU エンジンは新しく作成された AI エージェントに対して スウィフトマッチに設定されています。
-
AI エージェントをトレーニングするトレーニング エンジンを選択します。 有効な値：
- RASA (ベータ)
- 迅速なマッチ
- Mind Meld (ベータ)
-
推論 セクションで次の情報を指定します:
- これを下回るとフォールバックが表示される得点—応答が表示されるために必要な最低信頼度。これを下回るとフォールバックが表示されます。
- 部分一致の得点差—最も一致したものを明確に表示するための応答の信頼レベル間の最小の差を定義します。この値以下では部分一致のテンプレートが表示されます。
- [ 詳細設定 ] セクションをクリックして展開します。
- ストップワードを削除する—「ストップワード」は、文中の他の単語の間の文法的な関係を確立するが、それ自体では字句的意味を持たない機能語です。 記事 (a、an、the など)、代名詞 (him、Her など) などのストップワードを文から削除すると、機械学習アルゴリズムは、テキスト クエリの意味を定義する単語にフォーカスできます。表示されます。 ボックスにチェックを入れると、トレーニングと推論の際に文から「ストップワード」が削除されます。 この NLU エンジン機能は、スウィフトマッチでのみサポートされています。
- 伸び縮み-トレーニング データの英語の省略形は、精度を高めるために、受信するコンシューマー クエリの語句と共に元の形式に拡張できます。 例:「don't」は「don't」に展開されます。 このチェックボックスが選択されている場合、入力メッセージの省略語句は処理の前に展開されます。 この機能は、3 つすべての NLU エンジンでサポートされています。
- 推論でのスペルチェック- テキスト修正ライブラリは、推測する前に、テキストの間違ったスペルを識別して修正します。 この機能は、[推論のスペルチェック] チェックボックスが選択されている場合にのみ、3 つすべてのエンジンでサポートされます。
- 特殊文字を削除する- 特殊文字は、推測に影響を与える非英数字です。 たとえば、NLU エンジンは Wi-Fi と Wi Fi を別々に扱います。 このチェックボックスが選択されている場合、適切な応答を表示するために、コンシューマー クエリの特殊文字が削除されます。 この NLU エンジン機能は、スウィフトマッチでのみサポートされています。
- エンティティの役割- カスタム エンティティは異なる役割を持つことができます。 この NLU エンジン機能は、RASA および Mind Meld でのみサポートされています。
- 推論でのエンティティ置換- トレーニング データと推定のエンティティ値はエンティティ ID に置き換えられます。 この NLU エンジン機能は、スウィフトマッチでのみサポートされています。
- スロット埋めを優先する- スロット埋めはインテント検出より優先されます。
- メッセージごとに保存される結果- AI エージェントが計算した信頼度スコアの対象となった記事の数。セッションの [トランザクション情報] の下に表示されます。
[セッション] 画面の [アルゴリズム] セクションに表示される結果の数が 5 つに制限されました。上位 n の結果 (1=<n=<5) は、Scripted AI エージェントのメッセージ音声テキストレポートで、およびアルゴリズムの結果 [セッション] の [トランザクション情報] タブの ' セクション。
- ワードフォームの展開- 複数形、動詞などの語形とデータに埋め込まれた同義語を使用して、トレーニング データを拡張します。 この機能は スウィフトマッチでのみサポートされています。
- 類義語- 同義語は、同じ語句を表すために使用される代替語句です。 このチェックボックスが選択されている場合、トレーニング データ内の単語に対する一般的な英語の同義語は、コンシューマー クエリを正確に認識するために、によって自動生成されます。 たとえば、「Garden」という単語は、システムによって生成された同義語である「a backyard」、「Yard」などになります。 この NLU エンジン機能は、スウィフトマッチでのみサポートされています。
- 語句の形式—語句の形式には、複数形、副詞、形容詞、動詞など、さまざまな形があります。 例えば、「クリエーション」という単語の場合、「作成」、「作成」、「creator」、「creative」、「creatively」などの語形が考えられます。 このチェックボックスが選択されている場合、クエリ中の語句は代替語形で作成され、消費者に適切な応答を与えるために処理されます。
開発者は、NLU エンジンごとに異なるしきい値スコアを設定して、AI エージェントの応答を表示するために許容される最低スコアを決定できます。
- AI エージェントのコーパスのアルゴリズムを変更するには、[ 更新 ] をクリックします。
- [トレーニング] をクリックします。 選択したトレーニングエンジンで AI エージェントのトレーニングが完了すると、ナレッジベースの状況が [ 保存済み ] から [ トレーニング済み] に変わります。
すべての記事に少なくとも 2 つの発話がある場合にのみ、RASA および Mind Meld で AI エージェントをトレーニングできます。
トレーニング
必要なすべてのアーティクルが作成されると、AI エージェントをトレーニングし、稼働させてテストと展開を行うことができます。 現行のコーパスで AI エージェントをトレーニングするには、右上の トレーニング をクリックします。 これにより、状況が トレーニング中に変更されます。
トレーニングが完了すると、状況が トレーニング済みに変わります。 [ トレーニング ] の隣にある 再読み込み アイコンをクリックして現在のトレーニング状況を取得します。
この時点で、[ ライブ化 ] をクリックしてトレーニング済みコーパスをライブ化し、Webex AI エージェントの共有可能プレビューで、または AI エージェントが展開されている外部チャネルでテストできます。
ベクトルモデル
スウィフトマッチ NLU エンジンの高度なエンジン設定の一部として、好みのベクトル モデルを選択できるようになりました。 2 つのオプション (発話レベルと記事レベルのベクトル) から選択できます。 NLU エンジンの精度を改善するための継続的なプッシュの中で、発話レベルのベクトルを使用する古いモデルとは対照的に、記事レベルのベクトルを使用して実験を行い、記事レベルのベクトルはほとんどのケースで精度を向上させることがわかりました。 記事レベルのベクトルは、新しい単言語の AI エージェントのベクトル化の新しいデフォルト値となり、多言語の AI エージェントの記事レベルの一致は、多言語モデルが Polymatch の場合にのみサポートされることに注意してください。
セッションの その他の情報 セクションで、推測時に存在したベクトルモデルに関する情報を確認することができます。
管理設定を構成する
はじめる前に
Scripted AI エージェントを作成します。
| 1 |
[ ] に移動して次の詳細を設定します: |
| 2 |
[変更の保存] をクリックして設定を保存します。 |
次の作業
Scripted AI エージェントに言語を追加します。
スクリプト AI エージェントに言語を追加する
はじめる前に
Scripted AI エージェントを作成します。
| 1 |
[ タブに移動します。 |
| 2 |
[ +言語の追加 ] をクリックして新しい言語を追加し、ドロップダウンリストから言語を選択します。 |
| 3 |
[ 追加 ] をクリックして言語を追加します。 |
| 4 |
[ アクション ] でトグルを有効にして言語を有効にします。 |
| 5 |
言語を追加したら、その言語を既定として設定できます。 言語にカーソルを合わせ、[ をデフォルトにする] をクリックします。 既定の言語を削除または無効にすることはできません。 また、既存のデフォルト言語から変更する場合、AI エージェントの記事、キュレーション、テスト、プレビュー エクスペリエンスに影響を与える可能性があります。 |
| 6 |
[ ] > [変更の保存] をクリックします。 |
ハンドオーバー設定を構成する
はじめる前に
Scripted AI エージェントを作成します。
| 1 |
[ ] の順に移動し、次の詳細を設定します: |
| 2 |
クリック 変更を保存 をクリックして、ハンドオーバー設定を保存します。 |
次の作業
Scripted AI エージェントをプレビューする
Webex AI エージェントを使用すると、AI エージェントの開発中および開発完了後でもプレビューできます。 このようにして、AI エージェントの機能をテストし、それぞれの入力クエリに対応する望ましい応答が生成されるかどうかを判断できます。 スクリプト化された AI エージェントは、以下の方法でプレビューできます。
- AI エージェント ダッシュボード- AI エージェント カードにカーソルを合わせると、 プレビュー その AI エージェントのオプション。 クリック プレビュー をクリックして AI エージェント プレビュー ウィジェットを起動します。
- AI エージェントのヘッダー- AI エージェント カードまたは AI エージェント カードの [編集] ボタンをクリックして AI エージェントの編集モードに入ると、ヘッダー セクションにプレビュー オプションが常に表示されます。
- 最小化されたウィジェット- プレビューが起動して最小化された後、ページの右下にチャットヘッド ウィジェットが作成され、プレビュー モードを簡単に再起動できます。
これに加えて、AI エージェント内から共有可能なプレビュー リンクをコピーできます。 AI エージェント カードで、右上の楕円アイコンをクリックし、 プレビューリンクをコピー。 このリンクは、AI エージェントの他のユーザと共有することができます。
プラットフォーム プレビュー ウィジェット
プレビュー ウィジェットは画面の右下に表示されます。 発話 (または一連の発話) を提供して、AI エージェントの応答を確認し、期待通りに動作することを確認できます。 AI エージェント プレビューは複数の言語をサポートしており、発話の言語を自動検出して適切に応答できます。 言語選択ボタンをクリックし、利用可能なオプションの一覧から選択することで、プレビューの言語を手動で選択することもできます。
プレビュー ウィジェットを最大化して見やすくすることができます。 その他の便利な機能には、消費者情報を提供し、AI エージェントを完全にテストするために複数の会議室を開始するなどがあります。
共有可能なプレビュー ウィジェット
共有可能なプレビュー ウィジェットを使用すると、AI エージェントの開発者は、AI エージェントを表示するためのカスタム UI を開発しなくても、関係者や消費者と適切な方法で AI エージェントを共有できます。 デフォルトでは、コピーされたプレビュー リンクは、AI エージェントを電話の大文字と小文字で表示します。 開発者は、プレビュー リンクの特定のパラメータを変更することで、いくつかの簡単なカスタマイズを行うことができます。 主なカスタマイズは次の 2 つです。
- ウィジェットの色—
brandColorパラメータをリンクに追加します。 ユーザは色名を使用して単純な色を定義するか、色の 16 進数コードを使用できます。 -
電話のケース : リンクの
phone ケースパラメータの値を変更することで。 これはデフォルトでtrueに設定されていますが、無効にすることで無効にできますこれらのパラメータを含むプレビューリンクの例:
?botunique_name=<yourbot_unique_name>&enterprisunique_name=<your enterpris_unique_name>&root=.&phoneCasing=true&brandColor=_4391DA
Scripted AI エージェントの共通管理セクション
以下のセクションは、AI エージェント設定ページの左パネルに表示されます。
トレーニング
AI エージェントが進化し、より複雑になるにつれて、ロジックや自然言語理解 (NLU) の変更が意図しない結果を招く場合があります。 最適なパフォーマンスを確保し、潜在的な問題を特定するために、AI エージェント プラットフォームは便利なワンクリックのボット テスト フレームワークを提供します。 次の操作を実行できます。
- 包括的なテストケースを簡単に作成して実行できます。
- さまざまなシナリオでテスト メッセージと期待される応答を定義します。
- 複数のメッセージを含むテスト ケースを作成することで、複雑な対話をシミュレートします。
テストの定義
以下の手順に従ってテストを定義できます。
- AI エージェント プラットフォームにログインします。
- ダッシュボードで、作成した Scripted AI Agent をクリックします。
- 左ペインで [ テスト中 ] をクリックします。 既定では、 テストケース タブが表示されます。
- テストケースを選択して 選択したテストの実行をクリックします。
表の各行は、次のパラメータを持つテストケースを表しています。
| パラメータ | 説明 |
|---|---|
| メッセージ | ユーザが AI エージェントに送信すると予想されるクエリとステートメントのタイプを表すサンプルメッセージです。 |
| 予想される言語 | ユーザが AI エージェントと対話する際に予想される言語です。 |
| 期待される記事 | 特定のユーザ メッセージに応答して表示される記事を指定します。 最も関連性の高い記事を見つけやすくするために、このコラムには スマート オートコンプリート機能 が搭載されています。 入力していくうちに、それまでに入力されたテキストに基づいて、システムが一致する記事を提案します。 |
| 前のコンテキストをリセット | この列のチェックボックスをクリックしてテストケースを分離し、既存の AI エージェントのコンテキストから独立して実行されるようにします。 有効にすると、各テストケースは新しいセッションでシミュレートされ、以前の対話や保存されたデータからの干渉を防ぎます。 |
| 部分一致を含める | このトグルを有効にすると、実際の応答と部分的にのみ一致する予測記事を持つテスト ケースが含まれると見なされます。 |
| CSV からインポート | コンマ区切りファイル (CSV) ファイルからテスト ケースをインポートします。 この場合、既存のすべてのテストケースが上書きされます。 |
| CSVへのエクスポート | テスト ケースをコンマ区切りファイル (CSV) ファイルにエクスポートします。 |
| コールバックのテスト | このトグルを有効にすると、実際の着信コールを必要とせずに、着信コールバックをシミュレートし、フローの動作をテストできます。 このオプションは、アクションを実行するスクリプト型 AI エージェントでのみ利用できます。 |
| フローでのコールバック | この列のチェックボックスをクリックして、インテントがコールバックをトリガーする必要があることを示します。 このオプションは、アクションを実行するスクリプト型 AI エージェントでのみ利用できます。 |
| 予想されるコールバックテンプレート | コールバック時にアクティベートされるテンプレートキーを指定します。 このオプションは、アクションを実行するスクリプト型 AI エージェントでのみ利用できます。 |
| コールバックのタイムアウト (秒) | コールバックがタイムアウトになったと見なす前に、AI エージェントがコールバックの応答を待機する最大時間 (秒)。 現在、20 秒のタイムアウトが適用されます。 このオプションは、アクションを実行するスクリプト型 AI エージェントでのみ利用できます。 |
テストの実行
実行 タブの 選択したテストの実行 をクリックすると、選択したすべてのテストケースが順次実行されます。
テスト ケースは、 テストケース タブをクリックします。
.特定の結果を持つテスト ケースを表示するには、目的の結果 (たとえば、 合格、 部分一致で合格、 失敗、 保留中) を概要リボンに入力します。 これにより、テスト ケース リストがフィルタリングされ、選択した結果に一致するものだけが表示されます。
[ セッション ID 各テスト ケースに関連付けられた が結果に表示されます。 これにより、テストケースを素早く相互参照し、トランザクションの詳細を表示することができます。 これを実行するには、 トランザクションの詳細 オプションの アクション 列に表示されます。
実行履歴
次の日に 履歴 タブから、実行されたすべてのテストケースにアクセスします。
- [ ダウンロード アイコンを アクション 列を選択して、実行したテスト データをオフラインでの分析やレポート用に CSV ファイルとしてエクスポートします。
- 各テストケースの実行に使用される特定のエンジンとアルゴリズムの設定を確認します。 この情報は、開発者が AI エージェントのパフォーマンスを最適化するのに役立ちます。
- 特定のトレーニングエンジンで使用される高度なアルゴリズム構成設定を表示するには、 情報 トレーニングエンジン名の隣にあるアイコンをクリックします。これにより、テスト中に AI エージェントの動作に影響を与えたパラメータと設定についての洞察が得られます。
セッション（Sessions）
[ セッション セクションでは、AI エージェントと顧客間のすべての対話の包括的な記録を提供します。 各セッションには、交換されたメッセージの詳細な履歴が含まれます。 オフラインでの分析や監査のために、セッション データを CSV ファイルとしてエクスポートできます。 このデータを使用して、特定のセッションのメッセージとコンテキストを調べて、ユーザ インタラクションに関するインサイトを取得し、改善が必要な領域を特定し、AI エージェントの応答を洗練し、全体的なユーザ エクスペリエンスを向上させることができます。
結果をページに表示することで、大きなデータセットを処理することができます。 次を使用できます。 結果の絞り込み セクションに移動して、さまざまな基準に基づいてセッションのフィルタリングとソートを行います。 テーブルの各行には、次を含む重要なセッションの詳細が表示されます。
- チャネル - 対話 (チャット、音声など) が発生したチャネル。
- セッション ID - セッションの一意の識別子。
- コンシューマー ID - ユーザの一意の識別子。
- メッセージ - セッション中に交換されたメッセージの数。
- 更新日時 - セッションが終了した日時。
- メタデータ - セッションに関する追加情報。
- テストセッションを非表示 - このチェックボックスを選択してテストセッションを非表示にし、ライブセッションのリストのみを表示します。
- エージェントの引き継ぎ — このチェックボックスを選択して、エージェントに引き継ぐセッションをフィルタリングします。 エージェントの引き継ぎが発生すると、人間のエージェントへのチャットの引き継ぎを示すヘッドホン アイコンが表示されます。
- エラーが発生しました - エラーが発生したセッションをフィルタリングするには、このチェックボックスを選択します。
- 反対票 - 反対票のあったセッションをフィルタリングするには、このチェックボックスを選択します。
行をクリックすると、特定のセッションの詳細ビューにアクセスできます。 チェックボックスを使用して、エージェントの引き継ぎ、エラー、反対票に基づいてセッションをフィルタリングします。 セッションの解読にはユーザレベルの権限と高度なデータ保護設定が必要です。 [ コンテンツの復号化 ] をクリックしてセッションの詳細を表示します。
質問に回答するための、Scripted AI エージェントでの特定のセッションのセッション詳細
質問に答えるためのスクリプト化された AI エージェントの セッションの詳細 ビューは、ユーザと AI エージェント間の特定の対話の包括的な内訳を提供します。
メッセージ セクション:
- セッション中にユーザが送信したすべてのメッセージを表示します。
- AI エージェントによって生成された対応する応答を表示します。
- メッセージを時系列で表示し、対話のコンテキストを提供します。
[トランザクション情報] タブ:
- 顧客のクエリに関連すると識別された記事を一覧表示します。完全一致および部分一致の両方を含みます。
- 特定された各記事に関連する類似度スコアを表示し、関連性の度合いを示します。
- 顧客のクエリを処理し、関連する記事を特定するために使用されるアルゴリズムの結果を示します。
- ハンドオーバーと推定 タブの設定に応じたアルゴリズム結果の数を表示します。
[ セッションの詳細 ] ビューの [ その他の情報 ] セクションには、特定の対話に関する追加のコンテキストと詳細が表示されます。 表示される情報の内訳は次のとおりです。
- 処理済みクエリ—AI エージェントの自然言語理解 (NLU) パイプラインで処理された後の前処理済みバージョンの顧客入力を示します。
- エージェント ハンドオーバー: セッション中にエージェントのハンドオーバーが発生したかどうかを示します。 エージェントの引き継ぎが特定のルールによりトリガーされた場合、 ルールによるエージェント引き継ぎ チェックボックスをチェックします。
- レスポンスタイプ—AI エージェントが生成するレスポンスのタイプを指定します。例えばコードスニペットや条件付きレスポンスです。
- 応答条件—AI エージェントの応答をトリガーした特定の条件またはルールを示します。
- NLU エンジン—顧客のクエリを処理するのに使用される NLU エンジンを識別します (例、RASA、Switchmatch、Mind Meld)。
- しきい値得点: 最小しきい値得点と部分一致得点差が [ 引き継ぎと推定 ] 設定で表示されます。 これらの値は、いつクエリが範囲外と見なされるか、またはエージェントの介入を必要とするかを決定します。
- 詳細ログ—特定のトランザクション ID に関連するデバッグログの一覧を提供します。 詳細ログは通常 180 日間保持されます。
アクションを実行するための、Scripted AI Agent の特定のセッションの詳細
アクションを実行するための Scripted AI Agent の トランザクション情報 タブは、情報を 4 つのセクションに分類して、特定の対話の詳細な内訳を提供します。
識別されたインテント セクション:
- 顧客のクエリに対して特定されたインテントを表示します。
- 識別された各インテントに関連付けられた信頼レベルを示します。
- 特定されたインテントに関連付けられているスロットを一覧表示します。 スロットをクリックすると、その値に関する追加情報と、ユーザのクエリからどのように抽出されたかが表示されます。
識別されたエンティティ セクションには、顧客のメッセージから抽出され、アクティブなコンシューマー インテントに関連付けられているエンティティが一覧表示されます。 これらのエンティティは、ボットがユーザのクエリ内で特定した重要な情報を表します。
アルゴリズム結果 セクションでは、AI エージェントの応答に至るまでのプロセスについての洞察が得られます。 表示される情報の内訳は次のとおりです。
- インテントのリスト —特定されたインテントとそれに対応する類似性スコアを表示します。
- エンティティリスト: ユーザのメッセージから抽出されたエンティティを表示します。
その他の情報 には次のものが表示されます:
- エージェント ハンドオーバー—セッション中にエージェントのハンドオーバーが発生したかどうかを示します。 エージェントの引き継ぎが特定のルールによりトリガーされた場合、 ルールによるエージェント引き継ぎ チェックボックスをチェックします。
- テンプレートキー—AI エージェントの応答をトリガーしたインテントに関連付けられたテンプレートキーを示します。
- レスポンスタイプ—コードスニペットや条件付きレスポンスなど、AI エージェントが生成するレスポンスのタイプを示します。
- 応答条件—AI エージェントの応答をトリガーした特定の条件またはルールを示します。
- NLU エンジン—顧客のクエリを処理するのに使用される NLU エンジンを識別します (例、RASA、Switchmatch、Mind Meld)。
- しきい値得点- 最小しきい値の得点と部分一致得点の差を表示します。 ハンドオーバーと推論 設定します。 これらの値は、いつクエリが範囲外と見なされるか、またはエージェントの介入を必要とするかを決定します。
- 高度なログ- 特定のトランザクション ID に関連付けられたデバッグ ログのリストを提供します。 詳細ログは通常 180 日間保持されます。
ダウンロード オプションを使用して、トランザクション情報を JSON 形式でダウンロードして表示することもできます。
[ メタデータ タブの表示:
- NLP メタデータ- 顧客からの NLP タブをクリックします。
- データストアと FinalDF - セッションに関連するアクセス データには、 データストア および 最終版 DF スマートボット用のタブです。
- 検索機能- 組み込みの検索バーを使用して、会話内の特定の発言をすばやく検索します。
履歴
記事、インテント、エンティティを追加または変更するときはいつでも、スクリプト化された AI エージェントを再トレーニングして、最新のものにすることが不可欠です。 各トレーニングセッションの終了後、AI エージェントを十分にテストし、精度と有効性を確認します。
[履歴] ページでは、次の作業を行うことができます。
- トレーニング履歴の表示 - コーパスのトレーニング日時と変更を追跡します。
- トレーニングエンジンの比較 - 異なるイテレーションとそれらに対応するトレーニング期間に使用されたトレーニングエンジンを確認します。
- 変更の追跡 - 設定、記事、応答、NLP、キュレーションに対する変更を監視します。
- 前のバージョンに戻す - 必要に応じて古いトレーニングセットに簡単に戻せます。
[履歴] セクションには、ナレッジベース記事を管理するための便利なツールが用意されています。
- 記事を有効にする—以前無効にしていた記事を作成します ライブ AI エージェントの応答に含めることができます。
- 記事の編集—既存の記事の新しいバージョンを作成し、元の記事を参照用に保持します。
- パフォーマンスのプレビュー—AI エージェントのパフォーマンスを特定のナレッジベースで評価します。 プレビュー 機能します。
- 記事のダウンロード - ナレッジベースの記事を CSV ファイルとしてエクスポートして、オフラインで分析したり参照したりできるようにします。 このオプションは、Scripted AI Agent の質問への回答でのみ利用できます。
監査ログ
監査ログ セクションでは、過去 35 日以内に Scripted AI Agent に加えられた変更の詳細な記録を確認できます。 監査ログにアクセスするには:
- [ダッシュボード] に移動し、作成した AI エージェントをクリックします。
- [ 履歴 ] タブをクリックして AI エージェントの履歴を表示します。
- [ 監査ログ ] タブをクリックして、変更の詳細なログを確認してください:
- 更新日時 - 変更が加えられた日時。
- 更新者 - 変更を行ったユーザ。
- フィールド - 変更が行われたボットのセクション (例、[設定]、[記事]、[応答])。
- 説明 - 変更に関する追加の詳細。
-
[
更新者] および [フィールド] 検索オプションを使用すると、特定の監査ログエントリをすばやく見つけることができます。 -
[ モデル履歴 ] タブでは、AI エージェントごとに最大 10 のコーパスを表示できます。
キュレーション
メッセージは次の基準に基づいてキュレーション コンソールに追加されます。
- フォールバックメッセージ - AI エージェントがユーザのメッセージを理解できず、フォールバックインテントをトリガーした場合。
- デフォルトのフォールバック インテント —このトグルが有効な場合、デフォルトのフォールバック インテントをアクティベートするメッセージが Curation コンソールに送信されます。
この基準は、アクションを実行するスクリプト型 AI エージェントにのみ適用されます。
- 反対投票のメッセージ—AI エージェントのプレビュー中にユーザが反対投票をしたメッセージ。
- エージェントのハンドオーバー—設定されたルールにより人間のエージェントがハンドオーバーするメッセージ。
- セッションから - セッションまたは会議室データから必要な応答を受け取っていないとして、ユーザによってフラグが設定されたメッセージ。
- 低信頼度 - 指定された低信頼度しきい値内の信頼度スコアを持つメッセージ。
- 部分一致 - AI エージェントが正しいインテントまたは応答を明確に識別できなかったメッセージ。
問題を解決する
[ 問題 ] タブでは、キュレーションのためにフラグが設定されたメッセージを一元的に確認し、指定することができます。 次を実行できます。
- 重大度と関連性に基づいて、問題を解決するか無視するかを選択します。
- 元のユーザの発話、AI エージェントの応答、添付されたメディアを調べます。
解読アクセスはユーザレベルで許可されます。バックエンドで Advanced Data Protection を有効にする必要があります。
問題を解決するには:
-
既存の記事へのリンク—号を既存の記事にリンクするには、[ リンク ] オプションを選択し、目的の記事を検索します。
-
新規記事の作成: [新しい記事に追加する] オプションを使用して、Curration Console から直接新しい記事を作成します。
-
問題を無視する - 問題を解決または無視して、キュレーション コンソールから削除します。
- デフォルトの記事 (ウェルカム メッセージ、フォールバック メッセージ、部分一致) へのリンクは許可されていません。
- アクションを実行するスクリプト AI エージェントの場合、ドロップダウン リストから適切なインテントを選択し、関連するエンティティにタグを付けます。
- 変更を加えたら、AI エージェントを再トレーニングして、新しい知識が応答に反映されていることを確認します。
- 効率的な管理のために、複数の問題を同時に解決または無視します。
解決済み タブには、解決済みの問題の包括的な概要が表示されます。 問題が既存の記事にリンクされていたか、新しい記事/意図の作成に使用されたか、無視されたかなど、解決した各問題の概要を表示できます。 既存のルールでは自動的にキャプチャされない、望ましくない応答に遭遇した場合、特定の発言をキュレーション コンソールに手動で追加できます。
セッションから課題を追加するには:
- 発話を特定する - 不正確な応答をトリガーした発話を特定します。
- キュレーション状況を確認する—問題がキュレーションコンソールにまだ表示されていない場合、
キュレーション状況トグルが表示されます。 - フラグの切り替え—レビューと解決のために発言をキュレーションコンソールに追加するには、[
キュレーションステータス] のトグルを有効にします。
すでにキュレーション コンソールに問題がある場合は、状況に応じてトグルの表示が変わります。
分析を使用してスクリプト型 AI のパフォーマンスを表示する
分析セクションは、AI エージェントのパフォーマンスと有効性を評価するための主要なメトリックのグラフィック表現を提供します。 主要なメトリックは、タブとして表示される 4 つのセクションに分割されます。 これらは: 概要、応答、トレーニング、キュレーションです。
分析画面にアクセスすると、開発者は分析を確認する AI エージェントを選択できます。 また、データを表示するチャネル、日付範囲、データの粒度を選択することで、アナリティクス ビューをカスタマイズすることもできます。 デフォルトでは、先月の分析データがすべてのチャネルについて日単位で表示されます (各日はグラフの x 軸上のポイントになります)。
概要
概要には、AI エージェントの全体的な使用状況とパフォーマンスのスナップショットを開発者に提供する主要なメトリックとグラフが含まれています。
- [ダッシュボード] ページから AI エージェントを選択します。
- 左側ナビゲーションペインで [アナリティクス]をクリックします。 AI エージェント パフォーマンスの概要が表形式とグラフの両方で表示されます。
セッションとメッセージ
概要の最初のセクションには、AI エージェントのセッションとメッセージに関する以下の統計が表示されます。
- セッションと、AI エージェントによって処理され、人の介入なしで処理されたセッション。
- エージェント ハンドオーバー数は、人間のエージェントに引き継がれたセッションの数です。
- 日単位の平均セッション数
- メッセージ (人間と AI エージェントのメッセージ) の合計と、そのうちユーザから送信されたメッセージの数。
- 日単位の平均メッセージ数
この後に、セッションのグラフ表示 (AI エージェントによって処理されたセッションと引き継がれたセッションを表す積み上げ列)、AI エージェントによって送信された応答の合計が続きます。
[ユーザ（Users）]
概要の 2 番目のセクションには、AI エージェントのユーザに関する統計が含まれます。 合計ユーザ数、ユーザあたりの平均セッション数、および日単位の平均ユーザ数が表示されます。 この後に、選択した粒度に応じて各ユニットの新規ユーザとリピーターを表示するグラフが表示されます。
パフォーマンス
3 番目のセクションでは、ユーザに対する AI エージェントの応答に関する統計を提供します。 ここでは、AI エージェントによって送信された応答の合計数と、AI エージェントが次のような応答間で分割されたものを確認できます。
- ユーザの意図を識別しました。
- フォールバックメッセージで応答しました。
- 部分一致のメッセージで応答しました。
- ユーザにエージェントの引き継ぎを通知しました。
同じことが円グラフに集計され、面グラフは選択した粒度に基づいて情報を提供します。
トレーニング
トレーニング セクションは、AI エージェント コーパスの「ヘルス」を表します。 開発者は、AI エージェントのインテント/記事ごとに 20 を超えるトレーニング発話を構成することをお勧めします。 このセクションでは、コーパス中のすべての記事/意図が個別の長方形として表示されます。各長方形の色と相対サイズは、記事/意図に含まれるトレーニング データを示します。 インテントが白に近いほど、AI エージェントの精度が向上するためにより多くのトレーニング データが必要になります。
応答
このセクションでは、開発者はユーザが何について、どのくらいの頻度で質問しているかについての詳細なビューを提供します。 質問に答えるための AI エージェント向けの最も人気のある記事のグラフィック表示、およびアクションを実行するための AI エージェント向けの応答テンプレートを提供します。
キュレーション
1 日に何件のキュレーションの問題が発生し、そのうち何件が AI エージェントの開発者によって解決されたかについて、視覚的な要約を提供します。
AI エージェントの統合
このセクションでは、AI エージェントを音声とデジタルの両方のチャネルと統合して、顧客の会話を管理する方法について説明します。
AI エージェントを音声およびデジタル チャネルと統合する
Webex AI エージェント プラットフォームで AI エージェントを作成して構成したら、次のステップは、AI エージェントを音声およびデジタル チャネルと統合することです。 このインテグレーションにより、AI エージェントは顧客との音声ベースとデジタルの両方の会話を処理でき、シームレスでインタラクティブなユーザ エクスペリエンスを提供できます。
詳細については、「 AI エージェントを音声およびデジタル チャネルに統合する」を参照してください。
AI エージェントレポートの管理
このセクションでは、AI エージェント レポート、レポート タイプ、AI エージェント レポートの作成、レポート配信モードの概要について説明します。
AI エージェント レポートについて理解する
レポート機能を使用すると、利用可能なレポート タイプから特定のレポートを生成またはスケジュール (定期的に生成) し、利用可能な配信モードでそれらを受け取ることができます。 これらのレポートは、ユーザの行動、使用状況、エンゲージメント、製品のパフォーマンスなどに関する貴重な情報を提供します。 必要な情報を彼らのメール、SFTP パス、または S3 バケツに配信させることができます。 既定のレポートのリストからレポートのタイプを選択できます。また、1 回限りのレポートを即座に生成するか、定期的に生成するかを選択できます。
左のナビゲーション ペインから [レポート] メニューにアクセスすると、次のタブが表示されます。
-
設定- このタブには、現在アクティブで定期的に生成されたすべてのレポートが一覧表示されます。 レポートの一覧では、次の詳細を確認できます。
- アクティブ- ユーザがまだレポートをサブスクライブしているかどうか。
- AI エージェント- レポートに関連付けられた AI エージェントの名前。
- レポートの種類- サブスクライブしている既定のレポートタイプ。
- 頻度- レポートを受け取る間隔。
- 前回生成されたレポート- 送信された最後のレポート。
- 次回のスケジュール日- レポートが送信される次回の日付。
-
履歴- このタブには、日付までにディスパッチされたレポートのすべての履歴情報が一覧表示されます。 このページの任意のレポートをクリックして、レポートの構成を編集します。
[ ダウンロード アイコン アクション 列に移動してこれらの履歴レポートをダウンロードします。
オンデマンド レポートは、 履歴 タブは、レポート生成が完了した後にのみダウンロードできます。
AI エージェント レポートを作成する
| 1 |
Webex AI エージェント プラットフォームにログインします。 |
| 2 |
クリック レポート をクリックします。 |
| 3 |
クリック +新規レポート。 |
| 4 |
次の情報を入力してレポートを作成および設定します: |
AI エージェント レポート タイプ
選択した AI エージェント タイプに基づいて、事前に作成されたレポートのリストから選択できます。 このセクションでは、これらのレポートの種類、各レポートに含まれるシート、および各シートで利用できるカラムについて説明します。
質問に答えるための AI エージェントレポートタイプ
アプリケーションの質問に回答するための AI エージェントには、3 つの異なるレポートタイプがあります。 さまざまなレポート タイプを使用することで、AI エージェントの使用状況の概要、行動、ユーザからの質問、AI エージェントがクエリにどのように応答しているかを把握できます。 また、キュレーションの問題として終わったメッセージを表示することもできます。
使用状況と概要このセクションには、AI エージェントの概要と、記事とカテゴリが呼び出される頻度が表示されます。 概要、カテゴリ、記事の情報は、レポートの別のタブで確認できます。
| フィールド | 説明 |
|---|---|
| AI エージェント名 | AI エージェントの名前。 |
| 合計会話 | AI エージェントが処理した会話/セッションの合計数。 |
| 1 つ以上のユーザメッセージを含む会話 | ユーザが 1 つ以上の入力を行った会話またはセッション。 |
|
人間によるメッセージの合計数 | エンドユーザが AI エージェントに送信するメッセージ。 |
| AI エージェント レスポンスの合計数 | AI エージェントからエンドユーザに送信されたメッセージの合計。 |
| 部分一致の合計数 | ユーザのメッセージにあいまいさがあり、AI エージェントがオプションとして複数のインテントで応答したケース。 |
| エージェントに送信された会話 | 人間のエージェントに転送された会話の合計数。 |
| 賛成票の合計数 | 顧客が賛成票を入れた、AI エージェントの応答の合計数。 |
| 反対票の合計 |
顧客が反対票を入れた、AI エージェントの応答の合計数。 |
| フィールド | 説明 |
|---|---|
| カテゴリ名 | AI エージェントで設定されたカテゴリの名前です。 |
| このカテゴリでの会話 | このカテゴリに属する記事が検出された会話またはセッションの数。 |
| 応答の合計数 | このカテゴリに属する記事が検出された回数。 |
| 賛成票の合計数 | このカテゴリからの応答に賛成票が集まった回数。 |
| 反対票の合計 |
このカテゴリからの応答が反対された回数。 |
| フィールド | 説明 |
|---|---|
| 記事名 | AI エージェントで設定される記事の名前 (デフォルト バリアント)。 |
| 記事のカテゴリ | このインテントが属するカテゴリです。 |
| この記事についての会話 | この記事が検出された会話またはセッションの数。 |
| 応答の合計数 | この記事が検出された回数です。 |
| 賛成票の合計数 | この記事への応答が賛成投票された回数。 |
| 反対票の合計 |
この記事への反応が反対投票された回数。 |
AI エージェントと顧客間の会話を類似性スコアと共に表示します。 レポートで次の詳細を表示できます。
| フィールド | 説明 |
|---|---|
| タイムスタンプ | メッセージのタイムスタンプ。 |
| セッション ID | セッションの一意の識別子です。 |
| コンシューマー ID | AI エージェントのエンドユーザの一意の識別子。 |
| メッセージ タイプ | AI エージェントのメッセージまたは人間によるメッセージ。 |
| メッセージテキスト | メッセージのコンテンツです。 |
| 記事 | AI エージェントから返される応答の識別子です。 |
| カテゴリ | 顧客のメッセージに対して AI エージェントによって検出されたインテント。 |
| 上位のマッチ スコア | 検出されたインテントの類似性スコア。 |
| 一致した記事 1 | 選択した NLU エンジンによって検出されたインテント。 |
| 第 1 条の得点 | 検出されたインテントのスコア。 |
| フィードバック | メッセージが賛成票または反対票されたかどうかのユーザ フィードバック。 |
| フィードバックのコメント |
ユーザがメッセージに反対票を入れた際に残したコメントです。 |
さまざまな理由で整理されたメッセージを問題として表示します。 レポートで次の詳細を表示できます。
| フィールド | 説明 |
|---|---|
| タイムスタンプ | メッセージのタイムスタンプです。 |
| セッション ID | ユーザセッションの一意の識別子です。 |
| コンシューマー ID | AI エージェント上のエンドユーザの一意の識別子。 |
| ヒューマン メッセージ | ヒューマン メッセージのコンテンツです。 |
| AI エージェント メッセージ | AI エージェントが応答したメッセージのコンテンツ。 |
| 問題の理由 | このメッセージがキュレーションで終了した理由。 |
| 記事 | AI エージェントから返される応答の識別子です。 |
| カテゴリ | ユーザのメッセージに対して AI エージェントによって検出されたインテント。 |
| 上位のマッチ スコア | 検出されたインテントの類似性スコア。 |
| 一致した記事 1 | 選択された NLU エンジンにより検出されたインテント。 |
| 第 1 条の得点 |
検出されたインテントのスコア。 |
タスクを実行するための AI エージェントレポートタイプ
AI Agent Builder アプリケーションでタスクを実行するための AI エージェントには、3 つの異なるレポートタイプが用意されています。 AI エージェント開発者は、さまざまなレポートタイプを作成することができます。 これらは、AI エージェントの使用状況の概要、AI エージェントのビヘイビア、ユーザが何を尋ねているか、AI エージェントがクエリにどのように応答しているかを理解するために使用できます。 また、キュレーションの問題として終わったメッセージを表示することもできます。
会話の概要を、トリガーされたインテントおよびテンプレート キーと共に表示します。 [概要] タブには、次の詳細が表示されます。
| フィールド | 説明 |
|---|---|
| AI エージェント名 | AI エージェントの名前。 |
| 合計会話 | AI エージェントによって処理された会話またはセッションの合計数。 |
| 1 つ以上のユーザメッセージを含む会話 | ユーザが 1 つ以上の入力を行った会話またはセッション。 |
|
人間によるメッセージの合計数 |
エンドユーザから AI エージェントに送信されるメッセージ。 |
| AI エージェント レスポンスの合計数 | AI エージェントによってエンドユーザに送信されたメッセージの合計。 |
| 部分一致の合計数 | ユーザのメッセージにあいまいさがあり、AI エージェントがオプションとして複数のインテントで応答したケース。 |
| エージェントに送信された会話 | 人間のエージェントに引き継がれた会話の合計数 |
| 賛成票の合計数 | ユーザが賛成票を入れた、AI エージェントの応答の合計数。 |
| 反対票の合計 |
ユーザが反対票を入れた、AI エージェントの応答の合計数。 |
インテントの詳細は、 インテント スプレッドシートのタブ:
| フィールド | 説明 |
|---|---|
| インテント名 | AI エージェントで設定されたインテントの名前。 |
| インテントの会話 | このインテントが呼び出された会話またはセッションの数。 |
| 呼び出しの合計数 | このインテントが起動された回数。 |
| 合計完了数 | すべてのスロットが収集され、このインテントが完了した回数。 |
| 賛成票の合計数 | 各インテントについて、に賛成票が集まった の合計レスポンス数。 |
| 反対票の合計 |
各インテントについて、に対する反対票に対して、に対する合計レスポンス数。 |
レポートには、次のようなテンプレートの詳細情報も含まれます。
| フィールド | 説明 |
|---|---|
| テンプレートキー名 | AI エージェントで設定されたテンプレートの名前です。 |
| テンプレートキーのインテント | このテンプレートキーが使用されるインテントです。 |
| テンプレートキーの会話 | このテンプレートキーが応答として送信された回数。 |
| 応答の合計数 | このテンプレートキーが応答として送信された回数。 |
| 賛成票の合計数 | このテンプレートの応答に賛成投票があった回数。 |
| 反対票の合計 |
このテンプレートの応答が反対票を入れられた回数。 |
顧客と AI エージェントの会話を類似性スコアと共に表示します。 レポートで次の詳細を表示できます。
| フィールド | 説明 |
|---|---|
| タイムスタンプ | メッセージのタイムスタンプです。 |
| セッション ID | ユーザセッションの一意の識別子です。 |
| コンシューマー ID | アプリケーション上のエンドユーザの一意の識別子です。 |
| メッセージ タイプ | AI エージェントのメッセージまたは人間のメッセージ。 |
| メッセージテキスト | メッセージのコンテンツです。 |
| テンプレートキー | AI エージェントから返される応答の識別子です。 |
| インテント | 顧客のメッセージに対して AI エージェントによって検出されたインテント。 |
| 上位のマッチ スコア | 検出されたインテントの類似性スコア。 |
| 一致したインテント 1 | 選択された NLU エンジンにより検出されたインテント。 |
| インテント 1 の得点 | 検出されたインテントのスコア。 |
| フィードバック | メッセージが賛成票または反対票されたかどうかのユーザ フィードバック。 |
| フィードバックのコメント |
メッセージに反対票を入れる際にユーザが残したコメント。 |
さまざまな理由で整理されたメッセージを問題として表示します。 このレポートはスクリプト AI エージェントにのみ関連します。 このレポートで次の詳細を確認できます。
| フィールド | 説明 |
|---|---|
| タイムスタンプ | メッセージのタイムスタンプです。 |
| セッション ID | 顧客セッションの一意の識別子です。 |
| コンシューマー ID | アプリケーション上のエンドユーザの一意の識別子です。 |
| ヒューマン メッセージ | ヒューマン メッセージのコンテンツです。 |
| AI エージェント メッセージ | AI エージェントが応答したメッセージのコンテンツ。 |
| 問題の理由 | このメッセージがキュレーションで終了した理由。 |
| テンプレートキー | AI エージェントから返される応答の識別子です。 |
| インテント | ユーザのメッセージに対して AI エージェントによって検出されたインテント。 |
| 上位のマッチ スコア | 検出されたインテントの類似性スコア。 |
| 一致したインテント 1 | 選択された NLU エンジンにより検出されたインテント。 |
| インテント 1 の得点 |
検出されたインテントのスコア。 |
AI エージェント レポートの配信モード
今日のデータ駆動型の世界では、AI エージェント レポートの効率的かつ安全な配信は、十分な情報に基づいた意思決定と優れた運用を実現するために不可欠です。 組織の多様なニーズを満たすために、AI エージェント レポートに複数の配信モードを提供し、柔軟性、信頼性、セキュリティを確保しています。 配信オプションには、安全なファイル転送プロトコル (SFTP)、メール、Amazon S3 バケツが含まれます。 各モードは、高度なセキュリティ、アクセスの容易さ、スケーラブルなストレージ ソリューションなど、さまざまな要件を満たすように設計されています。 このドキュメントでは、各配信モードの機能と利点の概要を説明し、特定のニーズに最適なオプションを選択するのに役立ちます。
SFTP
|
フィールド |
説明 |
|---|---|
| スケジュールどおり安全な場所にレポートをプッシュする |
これをオンにすると、スケジュールされた時刻に安全な場所にレポートがプッシュされます。 このトグルを有効にすると、次の詳細のみ提供できます。 |
| IP アドレス | システムの IP アドレスです。 |
| ユーザ名 | レポートにアクセスするためのユーザ名です。 |
| パスワード | レポートにアクセスするためのパスワードです。 |
| 秘密鍵 | ファイルにアクセスするための秘密鍵。 |
| アップロード パス |
システム内でファイルがルーティングされる場所のパス。 |
電子メール
| フィールド | 説明 |
|---|---|
| 複数の受信者宛てのメールをスケジュールします。セミコロン (;) で区切ります | 受信者を追加するには、これをオンに切り替えます。 |
| 受信者 |
指定の日時と頻度でレポートを受信する必要があるすべての受信者のメールアドレス。 |
S3 バケツ
| フィールド | 説明 |
|---|---|
| スケジュールに従ってレポートを S3 バケットにアップロードする |
これをオンに切り替えると、S3 フィールドが利用可能になり、レポートは設定された S3 バケットにルーティングされます。 |
| AWS アクセスキー ID | AWS のサービスとリソースにアクセスするためのアクセスキー ID。 |
| AWS シークレットアクセスキー | AWS のサービスとリソースにアクセスするためのシークレットアクセスキー。 |
| バケツ名 | レポートがルーティングされる先のバケツの名前。 |
| フォルダ名 |
S3 バケツに作成されるフォルダの名前です。 |
AI コンプライアンスについて理解する
このセクションは、AI 開発、データ プライバシー、セキュリティ、安全性について理解するのに役立ちます
AI 開発、データ プライバシー、セキュリティ、安全性
Cisco のすべての AI 機能は、 Responsive AI 原則に基づいて AI 影響評価を受け、 Responsive AI Framework 設計による既存のセキュリティ、プライバシー、人権に関するプロセスに加えて、
プライバシーとセキュリティCisco は推論プロセス後に顧客の入力データを保持せず、サード パーティのモデル プロバイダーである Microsoft が Cisco の顧客データにアクセス、監視、保存することはありません。 機能別のデータ保持ポリシーの詳細は、 Cisco Trust Portalを参照してください。
以下は、すべての AI 機能に関する AI 透明性に関するメモのリストです。
トレーニングと評価用のデータソースCisco のサードパーティ モデル プロバイダーである Microsoft は、Azure OpenAI モデルを改善するために顧客のコンテンツを使用せず、Azure インフラストラクチャに Cisco 顧客データを保存したり保持したりしないことを表明します。
安全性と倫理的配慮すべての生成型 AI 機能にはエラーが発生しやすいため、Cisco では Azure OpenAI が提供する コンテンツ フィルタリングを有効にすることで、AI 機能のコンテンツの安全性を優先させています。
モデルの評価とパフォーマンスCisco は、基礎となるモデルのレビュー、テスト、品質保証に人間を関与させることで、AI Assistant のパフォーマンスと精度を優先します。
はじめに Webex AI Agent Studio
Webex AI Agent Studio は、顧客サービスとサポートのニーズを満たす自動 AI エージェントを作成、管理、展開するために設計された高度なプラットフォームです。 AI エージェントは、人間のエージェントと対話する前に、人工知能を使用して自動化されたアシスタンスを顧客に提供します。 これらのエージェントは、会話内のイントネーション、言語理解、状況認識を備えた音声インタラクションをサポートします。 また、AI エージェントはテキストやオンライン チャットを通じて、シームレスかつ有益な方法でデジタル チャネルの対話を処理します。 顧客は、質問や情報検索に対するアシスタンスを受け、待ち時間を最小限に抑えるなど、コンシェルジュのようなエクスペリエンスの恩恵を受けます。
Webex AI Agent Studio の機能
- 正確でタイムリーな応答- 顧客からの問い合わせに対し、リアルタイムで正確な回答を提供します。
- インテリジェントなタスク実行- 顧客の要求や入力に基づいてタスクを実行します。
企業にとっての主なメリット
-
顧客満足度の向上- 顧客にリアルタイムの会話体験を提供します。
-
パーソナライズされたインタラクション- テーラーは個々の顧客のニーズと好みに対応します。
-
スケーラビリティと効率- 追加のエージェントを必要とせずに大量の顧客とのやり取りを処理できるため、満足度が向上し、運用コストが削減できます。
AI エージェントのタイプと例を理解する
次の表では、AI エージェント タイプとその機能を一覧で示します。
| AI エージェント タイプ | 目的 | 機能 | 説明 | セットアップ方法 |
|---|---|---|---|---|
|
自律型 |
自律 AI エージェントは、独立して動作し、人間の直接の介入なしに意思決定を行い、タスクを実行するように設計されています。 |
アクションの実行 |
入手可能な情報と事前に定義されたルールに基づいて、十分な情報に基づいた選択を行います。 繰り返し作業や時間のかかる作業を自動化します。 |
|
|
質問に答える |
自律エージェントは、ナレッジ レポジトリにアクセスして使用し、ユーザのクエリに対して有益で正確な回答を提供できます。 |
質問に答えるための自律 AI エージェント | ||
|
スクリプト形式 |
スクリプト AI エージェントは、事前に定義された一連のルールと指示に従うようにプログラムされています。 |
アクションの実行 |
スクリプト形式のエージェントは、明確に定義され構造化された特定のタスクを実行できます。 |
アクションを実行するためのスクリプト形式の AI エージェント |
|
質問に答える |
スクリプト形式のエージェントは、ユーザが作成したトレーニングコーパス (例と回答のコレクション) に基づいて質問に応答できます。 |
質問に答えるためのスクリプト形式の AI エージェント |
例
自律型およびスクリプト AI エージェントは、特定の要件や必要な機能に応じて、さまざまなユースケースに適用できます。 次のような例があります。
-
顧客サービス- 自律エージェントとスクリプト形式エージェントの両方を使用して、顧客サポートを提供できます。自律エージェントは、より柔軟で自然な言語理解を提供します。
-
バーチャル アシスタント-自律エージェントは、さまざまなタスクを処理でき、よりパーソナライズされた対話を提供できるため、仮想アシスタントのロールに適しています。
-
データ分析—自律エージェントを使用して、大規模なデータセットを分析し、貴重な洞察を抽出できます。
-
プロセスの自動化- 自律エージェントとスクリプト化エージェントの両方を使用して、繰り返しのタスクを自動化し、効率を向上させ、エラーを減らすことができます。
-
ナレッジ マネジメント- 自律エージェントを使用してナレッジレポジトリを作成および管理できるため、ユーザが情報に簡単にアクセスできるようになります。
自律型 AI エージェントとスクリプト AI エージェントの選択は、タスクの複雑さ、必要な自律性レベル、トレーニング データの可用性によって異なります。
前提条件
-
Webex Contact Center をすでにご利用の場合、以下の前提条件を満たしていることを確認してください。
-
Webex Contact Center 2.0 テナント。
-
Webex Connect がテナント用にプロビジョニングされました。
-
音声メディアプラットフォームは次世代のメディアプラットフォームです。
-
-
Webex コンタクト センターのテナントがない場合は、パートナーに連絡して、次世代メディア プラットフォームで Webex コンタクト センターのトライアルを開始してください。
-
管理者は次を要求できます: Webex コンタクト センターの開発者サンドボックス をクリックして、AI エージェントを試してみてください。
機能の有効化
この機能は現在ベータ版です。 顧客は次の場所でこの機能にサインアップできます。 Webex ベータ版ポータル AI エージェントの参加型アンケートに回答する。
-
現在、スクリプト AI エージェント機能のみがベータ フェーズで利用できます。
-
自律エージェントは一部の顧客のみが利用できます。 要求は、担当の CSM (カスタマー サクセス マネージャー)、PSM (パートナー サクセス マネージャー) を通じて、またはメールで行うことができます。 ask-ccai@cisco.com。 承認されると、テナントのスクリプト エージェントに加えて、自律エージェントが利用できるようになります。
Webex AI Agent Studio にアクセスする
AI エージェントを作成するには、Webex AI Agent Studio アプリケーションにログインする必要があります。 これは以下の方法で行うことができます。
Control Hub からサインインする
- URL を使用して Control Hub にログインする https://admin.webex.com。
- ナビゲーション ペインの [サービス] セクションで、 コンタクトセンター。
- に クイックリンク で、[] Contact Center スイート セクションを参照してください。
- クリック Webex AI Agent Studio をクリックしてアプリケーションにアクセスします。
システムが別のブラウザタブで Webex AI Agent Studio アプリケーションをクロス起動します。ユーザは、アプリケーションに自動的にサインインされます。
Webex Connect からサインインする
Webex AI Agent Studio アプリケーションにアクセスするには、Webex Connect へのアクセス権が必要です。
- エンタープライズ用に提供されたテナント URL とサインイン情報を使用して、Webex Connect アプリケーションにログインします。
デフォルトでは、 サービス ページがホームページとして表示されます。
- [ アプリトレイ 左のナビゲーションペインのメニューで、 Webex AI Agent Studio をクリックしてアプリケーションにアクセスします。
システムが Webex AI Agent Studio アプリケーションを別のブラウザタブでクロスローンチし、アプリケーションに自動的にサインインします。
ホームページのレイアウト
Webex AI Agent Studio アプリケーションへようこそ。 ログインすると、ホームページには次のレイアウトが表示されます。
-
ナビゲーション バー
左側に表示されるナビゲーションバーから次のメニューにアクセスできます:
- ダッシュボード- エンタープライズ管理者によって許可されているとおり、ユーザがアクセスできる AI エージェントのリストを表示します。
- ナレッジ- 中央のナレッジリポジトリまたはナレッジベースを示します。これは、自律型 AI エージェントが顧客のクエリに応答するための頭脳として機能します。
- レポート- さまざまなタイプの事前構築済み AI エージェント レポートを一覧表示します。 ビジネスニーズに応じてレポートを生成したりスケジュールすることができます。
- ヘルプ—Webex ヘルプ センターにある Webex AI Agent Studio ユーザ ガイドにアクセスできる権限を付与します。
-
ユーザプロファイル
[ユーザプロファイル] メニューを使用すると、自分のプロファイル情報を表示したり、アプリケーションからサインアウトすることができます。
[ エンタープライズ プロファイル ] ページには、AI エージェント テナントに関する情報が含まれています。完全な管理者アクセスを持つ管理者のみがアクセスできます。
-
[ 概要 ] タブには次の情報が含まれます:
- エンタープライズ識別子: エンタープライズの Webex 組織 ID、CPaaS 組織 ID、サブスクリプション ID などが含まれます。 これは、対応する Webex Connect テナントに Webex コンタクトセンター インテグレーションを行うエンタープライズで利用できます。
- プロファイル設定: エンタープライズ名、エンタープライズ固有の名前、ロゴ URL が含まれます。
- グローバルエージェント設定: フォールバックシナリオを処理する音声チャネルのデフォルトのエージェントを選択できます。
- データ保持期間の概要: この企業のデータ保持期間の概要を提供します。
-
チームメイト タブでは、アプリケーションにアクセスできるチームメイトのリストを表示、管理することができます。 各ユーザにはロールが割り当てられ、付与された権限に基づいて実行できるアクションが決定されます。
-
ダッシュボードについて理解する
ダッシュボード上の AI エージェントは、AI エージェント名、最終更新者、最終更新日時、エージェントのトレーニングに使用されたエンジンなど、基本情報を表示するカードで表示されます。
AI エージェント カードのタスク
AI エージェント カードにカーソルを合わせると、次のオプションが表示されます。
- プレビュー—[ プレビュー ] をクリックして、AI エージェントのプレビュー ウィジェットを開きます。
- 省略記号 アイコン: このアイコンをクリックすると、次のタスクを実行できます:
-
プレビューリンクのコピー: プレビューリンクをコピーして新しいタブに貼り付け、チャットウィジェットで AI エージェントをプレビューできます。
-
アクセストークンのコピー: API 経由でエージェントを呼び出すために、AI エージェントのアクセストークンをコピーします。
-
エクスポート—AI エージェントの詳細 (JSON 形式) をローカルフォルダにエクスポートします。
-
削除—AI エージェントをシステムから完全に削除します。
-
ピン留めする—AI エージェントをダッシュボードの最初の位置に固定するか、ピン留めを解除して元の位置に戻します。
-
新しい AI エージェントの作成
ダッシュボードの右上にある [ + エージェントの作成 ] オプションを使用して、新しい AI エージェントを作成できます。 定義済みのテンプレートを使用するか、エージェントをゼロから作成するかを選択できます。
スクリプト形式の自律型 AI エージェントの作成方法については、以下のセクションを参照してください。
事前構築済みの AI エージェントのインポート
使用可能な AI エージェントのリストから、JSON 形式の構築済み AI エージェントをインポートできます。 まず、AI エージェントを JSON 形式でローカル フォルダーにエクスポートしたことを確認します。 次の手順に従ってインポートしてください:
- [ エージェントをインポート] をクリックします。
- アップロード をクリックして、プラットフォームからエクスポートした AI エージェントファイル (JSON 形式) をアップロードします。
- エージェント名 フィールドに AI エージェント名を入力します。
- (オプション) [ システム ID] で、システムが生成する一意の識別子を編集します。
- [インポート（Import）] をクリックします。
AI エージェントが Webex AI Agent Studio プラットフォームに正常にインポートされ、ダッシュボードから利用できるようになりました。
キーワード検索
このプラットフォームは、AI エージェントを簡単に見つけて管理するための強力な検索機能を提供します。 エージェント名をキーワード検索することができます。検索バーにエージェント名または名前の一部を入力します。 検索条件に一致する AI エージェントのリストが表示されます。
エージェントタイプで絞り込む
キーワード検索に加えて、AI エージェントのタイプに基づいてフィルタリングすることで、検索結果を絞り込むことができます。 ドロップダウンリストから、エージェント タイプ フィルタの 1 つを選択します。スクリプト化、 自律、 すべて。
ナレッジベースの管理
ナレッジベースは LLM 対応の自律型 AI エージェントの情報の一元的なレポジトリです。 自律型 AI エージェントは、高度な AI と機械学習テクノロジを活用して、人間のようなテキストを理解し、処理し、生成します。 これらの AI エージェントは、膨大な量のデータを基にトレーニングを行い、詳細で状況に応じた適切な応答を行えるようにします。 ナレッジベースは、自律型 AI エージェントの機能に必要なデータを保存します。
ナレッジベースにアクセスするには:
- Webex AI Agent Studio プラットフォームにログインします。
- ダッシュボードの左側ナビゲーションペインにある ナレッジ アイコンをクリックします。 ナレッジベースページが表示されます。
- ナレッジベースは、次の基準に基づいて見つけることができます。
- ナレッジベース名
- ナレッジベースのタイプ
- 指定期間中にナレッジベースが更新されました
- 指定期間内に作成されたナレッジベース
[ すべてをリセット ] をクリックして検索条件をリセットします。
- 新しいナレッジベースを作成することもできます。 新しいナレッジベースを作成するには、 AI エージェントのナレッジベースを作成するを参照してください。
AI エージェントのナレッジベースを作成する
| 1 |
ダッシュボードの左側ナビゲーションペインにある ナレッジ アイコンをクリックします。 |
| 2 |
ナレッジベース ページの右上角にある +ナレッジベースの作成 をクリックします。 |
| 3 |
ナレッジベースの作成 ページで次の情報を入力します: |
| 4 |
[作成]をクリックします。 システムは指定された名前のナレッジベースを作成します。 |
| 5 |
ファイル タブ: |
| 6 |
ドキュメント タブ: |
| 7 |
[ 情報 ] タブに移動して、自分がアップロードしたファイルおよび作成したドキュメントの詳細を表示および追跡できます。
|
次の作業
自律型 AI エージェントのセットアップ
自律 AI エージェントは、人間の直接の介入なしに、独立して動作します。 これらのエージェントは、高度なアルゴリズムと機械学習技術を使用してデータを分析し、環境から学習し、特定の目標を達成するためにアクションを調整します。 このセクションでは、Autonomous AI Agent の 2 つの主要な機能について説明します。
タスクを実行する Autonomous AI Agent
自律 AI エージェントは、以下を含むさまざまなタスクを実行できます。
-
自然言語処理 (NLP)—人間の言葉を理解し、自然な会話形式で対応できるようになります。
-
意思決定 - 利用可能な情報と事前定義されたルールに基づいて、十分な情報に基づいた選択を行います。
-
自動化—繰り返しの作業や時間のかかる作業を自動化します。
このセクションには次の構成設定が含まれます。
アクションを実行するための Autonomous AI Agent を作成する
| 1 |
Webex AI Agent Studio プラットフォームにログインします。 |
| 2 |
次の日に ダッシュボード、クリック +エージェントの作成。 |
| 3 |
次の日に AI エージェントの作成 画面で、 最初から開始する。
定義済みのテンプレートを選択して、AI エージェントをすばやく作成することもできます。 AI エージェント タイプを自律としてフィルタリングします。 この場合、 プロファイル ページに自動入力されます。 |
| 4 |
[次へ（Next）] をクリックします。 |
| 5 |
[ どのタイプのエージェントを構築しますか セクションで、 自律型。 |
| 6 |
[ エージェントのメイン機能は何ですか セクションで、 アクションの実行。 |
| 7 |
[次へ（Next）] をクリックします。 |
| 8 |
次の日に エージェントの定義 ページで、次の詳細を指定します。 |
| 9 |
[作成]をクリックします。 アクションを実行するための自律型 AI エージェントが正常に作成されました。 ダッシュボード。 AI エージェントのヘッダーでは、次のタスクを実行できます。
事前構築済みの AI エージェントをインポートすることもできます。 詳細については、次を参照してください。 事前構築済みの AI エージェントのインポート |
次の作業
自律型 AI エージェントのプロファイルを更新します。
Autonomous AI Agent プロファイルの更新
はじめる前に
アクションを実行するための Autonomous AI エージェントを作成します。
| 1 |
次の日に ダッシュボードをクリックし、作成した AI Agent をクリックします。 |
| 2 |
移動先 タブを選択し、次の詳細を構成します。 |
| 3 |
クリック 公開 をクリックして、AI エージェントをライブにします。 |
次の作業
必要なアクションを AI エージェントに追加します。
Autonomous AI Agent にアクションを追加する
アクションを実行する自律型 AI エージェントは、ユーザの意図を理解し、それに従って行動するように設計されています。 たとえば、あるレストランでオンラインでの料理の注文受付を自動化する必要があるとします。 タスクを完了するために、以下のアクションを実行する Autonomous AI Agent を作成できます。
-
顧客から必要な情報を取得します。
-
必要なフローに情報を転送します。
アクションを実行する Autonomous AI Agent は、以下の構成要素で機能します。
-
アクション—AI エージェントを外部システムに接続して複雑なタスクを実行するための機能。
-
エンティティまたはスロット - ユーザのインテントを実現するためのステップを表します。 スロット フィルでは、発話に基づいて顧客のインテントを満たすために、顧客に特定の質問をする必要があります。 AI エージェントがアクションの実行を開始するのをトリガーします。 スロット埋め込みの一部として入力エンティティを定義します。
-
フルフィルメント - AI エージェントがアクションを完了する方法を決定します。 フルフィルメントの一部として、Autonomous AI Agent が特定の形式で回答を生成するための出力エンティティを定義します。 システムは出力エンティティをフローに送信してアクションを続行し、タスクを正常に完了します。
| 1 |
[ アクション ] タブで [ +新しいアクション] をクリックします。 |
| 2 |
新規アクションの追加 ページで、次の詳細を指定します: |
次の作業
選択したアクション範囲に応じて、スロットを設定するか、またはスロットを設定してフルフィルメントを定義することができます。
スロット フィルを設定する
スロットを埋めるには、AI エンジンに必要な入力エンティティを追加することが含まれます。 アクション ページの スロット埋め セクションで、入力エンティティを追加します:
-
エンティティを表形式で 1 つずつ追加できます。
-
JSON ファイルを使用してエンティティを定義することもできます。 詳細は JSON スキーマのツアー を参照してください。
入力エンティティを表形式で追加する
| 1 |
入力エンティティを追加するには、[ +新しい入力エンティティ] をクリックします。 |
| 2 |
新しい入力エンティティの追加 ページで、次の詳細を指定します: |
| 3 |
[ 追加 ] をクリックして入力エンティティを追加します。 入力エンティティは必要な数だけ追加できます。 |
| 4 |
エンティティに対して次のアクションを実行するには、[ コントロール ] オプションを使用します: |
JSON エディターを使用してエンティティを追加する
JSON エディターを使用して、入力エンティティと出力エンティティを追加できます。 JSON エディター ビューでは、エンティティが構造化 JSON 形式で定義されている必要があります。
入力パラメータ構造体
入力パラメータは次の構造に従う必要があります:
-
type—パラメータオブジェクトのデータ型です。 これは常に 'object' で、パラメータがオブジェクトとして構造化されていることを示します。
プロパティ—各キーがパラメータと関連するメタデータを表すオブジェクトです。
必須—必須のパラメータ名をリストした文字列の配列です。
プロパティオブジェクト
プロパティオブジェクト の各キーは入力エンティティ/パラメータを表し、そのパラメータに関するメタデータを持つ別のオブジェクトを含みます。 メタデータには、常に次のキーワードを含める必要があります。
-
type—パラメータのデータ型です。 許可されているタイプは次のとおりです。
-
文字列—テキストデータ。
-
整数—小数点以下の数値データ。
-
number—小数を含む数値データです。
-
ブール値—真/偽の値。
-
配列—アイテムのリストで、通常はすべて同じタイプです。
-
object—プロパティがネストされた複雑なデータ構造。
-
-
Description—エンティティが表すものの簡単な説明です。 これは、AI エンジンがパラメータの目的と使用法を理解するのに役立ちます。 エージェントの指示およびアクションの説明と一致するだけでなく、簡潔な説明は正確性を高めるために推奨されます。
-
プラットフォームは 'type' の検証のみを強制します。 「説明」はすべてのエンティティに適用されるわけではありませんが、追加しておくことを強くおすすめします。 エンティティ メタデータのその他の便利なキーワードは次のとおりです。
-
列挙- 列挙型フィールドは、パラメーターの可能な値を一覧表示します。 これは、限定された値のセットしか受け付けないパラメータに役立ちます。 開発者は、パラメータがこれを使用するために受け入れる必要がある値のカスタム リストを定義できます。
- パターン- パターン フィールドは文字列タイプで使用し、文字列が一致する必要がある正規表現を指定します。 これは、電話番号、郵便番号、カスタム識別子など、特定の形式を検証する場合に特に便利です。
-
例- 例のフィールドでは、パラメータの有効な値の例を 1 つまたは複数入力します。 これは、AI エンジンがどのような種類のデータが期待されるかを理解するのに役立ち、解釈と検証の目的で特に役立ちます。
-
エンティティ定義をより正確で堅牢にする他のキーワードがあります。 詳細については、次を参照してください。 JSON スキーマのツアー。
例
次の例には、さまざまなタイプのエンティティとキーワードが含まれています。
{ "type": "object", "properties": { "username": { "type": "string", "description": "アカウントの一意のユーザ名。", "minLength": 3, "maxLength" : 20 }, "password": { "type": "string", "description": "アカウントのパスワード。", "minLength": 8, "format": "password" }, "email": { "type": "string", "description": "アカウントのメールアドレス。", "pattern": "\w+([-+.']\w+)*@\w+([-.]\w+ )*\.\w+([-.]\w+)*" }, "誕生日": { "type": "string", "description": "ユーザの生年月日。", "examples": [" mm/dd/YYYY"] }, "基本設定": { "タイプ": "object", "説明": "ユーザ基本設定.", "プロパティ": { "ニュースレター": { "タイプ": "ブール値", "description": "ユーザがニュースレターの受信を希望しているかどうか。", "default": true }, "notifications": { "type": "string", "description": "希望の通知方法.", "enum" : ["email", "sms", ""p Push"] } } }, "roles": { "type": "配列", "description": "ユーザに割り当てられたロールのリスト。", "items": { "type": "string", "enum": ["user", "a dmin", "moderator"] } } }, "required": ["username", "password", "email"] } この例には次のエンティティが含まれます:
- username—最小長と最大長の制約のある文字列型です。
- password—最小限の長さと特定の形式の文字列型です (password により、安全に処理する必要があることが示されます)。
- email—メールアドレスが有効であることを確認するための正規表現パターンを持つ文字列型。
- 誕生日—日付の形式を規定するための例を含む文字列型。
- 基本設定: ネストされたプロパティ (ニュースレターおよび通知) を持つオブジェクト タイプ。これにはデフォルト値を持つブール値、および特定の許容値を持つ文字列 (列挙) が含まれます。
- role—各項目が特定の値に制限された文字列 (列挙型) である配列タイプ。
「required」の配列で指定されているとおり、ユーザ名、パスワード、メール アドレスは必須です。
この例では、エンティティに記述的な名前と明確な説明が付けられ、一貫した構造と命名規則に従います。 これらのベスト プラクティスに従って、AI エンジンが容易に解釈して適用できる明確なエンティティを作成してください。
フルフィルメントの定義
| 1 |
コンタクトセンターに AI エージェントを実装するためのフルフィルメントの詳細を定義します。 以下の詳細を指定します。 |
| 2 |
AI エージェントがフローが理解できる形式で結果を生成するように、出力エンティティを構成します。 |
| 3 |
出力エンティティを追加するには、[ +新しい出力エンティティ] をクリックします。 [新しい出力エンティティを追加 ] 画面で次の詳細を指定します: JSON ファイルを使用して、出力エンティティを追加することもできます。 詳細については、 JSON エディタを使用してエンティティを追加するを参照してください。 . |
| 4 |
[追加] をクリックして出力エンティティを追加します。 出力エンティティは必要な数だけ追加できます。 |
| 5 |
エンティティに対して次のアクションを実行するには、[ コントロール ] オプションを使用します: |
| 6 |
[追加] をクリックして構成を完了します。 |
次の作業
[ プレビュー ] をクリックして AI エージェントをプレビューします。 詳細については、 「Autonomous AI Agent をプレビューする」を参照してください。 [ 公開 ] をクリックして AI エージェントを公開します。
AI エージェントの設定後:
- AI エージェントのパフォーマンスを表示するには、 アナリティクスを使用して Autonomous AI Agent のパフォーマンスを表示するを参照してください。
- セッションと履歴の詳細を確認するには、 Autonomous AI Agent のセッションと履歴を表示するを参照してください。
質問に答えるための自律 AI エージェント
自律エージェントは、ナレッジ レポジトリにアクセスして使用し、ユーザのクエリに対して有益で正確な回答を提供できます。 この機能は、エージェントが次のことを行う必要があるシナリオで役立ちます。
-
カスタマーサポート: FAQ への回答、問題のトラブルシューティング、プロセスのガイドを行います。
-
技術的な支援の提供—特定のトピックや分野について専門家のアドバイスを提供します。
このセクションには次の構成設定が含まれます。
質問に回答するための Autonomous AI Agent を作成する
はじめる前に
ナレッジベースを作成してください。 詳細は ナレッジベースを管理するを参照してください。
| 1 |
Webex AI Agent Studio プラットフォームにログインします。 |
| 2 |
次の日に ダッシュボード、クリック +エージェントの作成。 |
| 3 |
次の日に AI エージェントの作成 画面で、 最初から開始する。 定義済みのテンプレートを選択して、AI エージェントをすばやく作成することもできます。 AI エージェント タイプを自律としてフィルタリングできます。 この場合、プロファイルページのフィールドは自動的に入力されます。 |
| 4 |
[次へ（Next）] をクリックします。 |
| 5 |
[ どのタイプのエージェントを構築しますか セクションで、 自律型。 |
| 6 |
[ エージェントのメイン機能は何ですか セクションで、 質問に答える。 |
| 7 |
[次へ（Next）] をクリックします。 |
| 8 |
次の日に エージェントの定義 ページで、次の詳細を指定します。 |
| 9 |
[作成]をクリックします。 質問に答えるための自律型 AI エージェントが正常に作成され、 ダッシュボードから利用できるようになります。 AI エージェントのヘッダーでは、次のタスクを実行できます。
事前に構築された AI エージェントをインポートすることもできます。 詳細については、 構築済み AI エージェントをインポートするを参照してください。 |
次の作業
自律型 AI エージェントのプロファイルを更新します。
Autonomous AI Agent プロファイルの更新
はじめる前に
質問に答えるための Autonomous AI Agent を作成します。
| 1 |
ダッシュボードで、作成した [AI エージェント] をクリックします。 |
| 2 |
[ タブに移動して、次の詳細を設定します: |
| 3 |
[ 変更を保存 ] をクリックして、AI エージェントをライブにします。 |
次の作業
AI エージェントのナレッジベースを設定します。
ナレッジベースの設定
はじめる前に
質問に答えるための Autonomous AI Agent を作成します。
| 1 |
[ダッシュボード] ページで、作成した AI エージェントを選択します。 |
| 2 |
[ ナレッジベース ] タブに移動します。 |
| 3 |
ドロップダウン メニューから必要なナレッジ ベースを選択します。 |
| 4 |
[ ] [変更の保存] をクリックして、AI エージェントをライブにします。 |
次の作業
[プレビュー] をクリックして AI エージェントをプレビューします。 詳細については、 Autonomous AI Agent をプレビューするを参照してください。
AI エージェントの設定後:
- AI エージェントのパフォーマンスを表示するには、 アナリティクスを使用して Autonomous AI Agent のパフォーマンスを表示するを参照してください。
- セッションと履歴の詳細を確認するには、 Autonomous AI Agent のセッションと履歴を表示するを参照してください。
Autonomous AI エージェントのセッションと履歴を表示する
作成した各 Autonomous AI Agent のセッションと履歴の詳細を表示できます。 セッション ページには、顧客と確立したセッションの詳細が表示されます。 履歴 ページでは、AI エージェントの構成変更の詳細を参照することができます。
セッション（Sessions）
セッション ページには、AI エージェントとユーザ間のすべての対話の包括的な記録が用意されています。 セッション ページに移動するには:
- ダッシュボードで、セッションの詳細を表示する Autonomous AI エージェントをクリックします。
- 左側ナビゲーションペインで、[ セッション] をクリックします。
[ セッション ] ページが表示されます。 各セッションは、セッションのすべてのメッセージを含むレコードとして表示されます。 この情報は AI エージェントの監査、分析、改善に役立ちます。
セッションの表には、その AI エージェント用に作成されたすべてのセッション/会議室のリストが表示されます。 1 画面に表示できる行を超える場合、表にはページ番号が設定されます。 テーブルのフィールドは、左側にある 結果の絞り込み セクションでソートしたりフィルタリングすることができます。 存在するフィールドは、特定のセッションに関する以下の情報を表します。
-
セッション ID—固有の会議室 ID または会話のセッション ID です。
- コンシューマー Id—AI エージェントと対話したコンシューマーの ID。
-
チャネル—インタラクションが行われたチャネル。
-
更新日時—会議室が閉じられた日時。
-
会議室メタデータ: 会議室に関する追加情報が含まれています。
-
必須のチェックボックスを選択します。
- テストセッションを非表示: テストセッションを非表示にして、ライブセッションの一覧のみを表示します。
- エージェントの引き継ぎ: エージェントに引き継ぐセッションをフィルタリングします。 エージェントの引き継ぎが発生すると、人間のエージェントにチャットを引き継ぐことを示す ヘッドホン アイコンが表示されます。
- エラー発生: エラーが発生したセッションをフィルタリングします。
- 反対票—反対票のあったセッションをフィルタリングします。
セッション表の行をクリックすると、そのセッションの詳細が表示されます。 ロックアイコンは、セッションがロックされており、復号化が必要であることを示します。 セッションを解読するにはパーミッションが必要です。 次の場合、 アクセスの暗号化解除 トグルが有効になっている場合、 コンテンツの解読 ボタンをクリックします。 ただし、この機能は、 高度なデータ保護 が true に設定されているか、テナントに対して有効になっています。
履歴
[ 履歴 ページでは、AI エージェントで実行された構成変更の詳細を表示できます。 特定のエージェントの履歴を表示するには:
- 次の日に ダッシュボードで、履歴を表示する Autonomous AI エージェントをクリックします。
- 左側のナビゲーション ペインで、 履歴。
[ 履歴 次のタブのあるページが表示されます。
- 監査ログ—AI エージェントに加えられた変更を表示するには、 監査ログ タブをクリックします。
- モデル履歴—[ モデル履歴 ] タブをクリックして、アクションを実行した Autonomous AI Agent のさまざまなバージョンを表示します。
監査ログ
監査ログ タブは、自律型 AI エージェントに加えられた変更を追跡します。 過去 35 日間の変更の詳細を表示できます。 監査ログ タブには次の情報が表示されます:
管理者または AI エージェント開発者の役割を持つユーザは、 監査ログ タブにのみアクセスできます。 「監査ログの取得」権限を持つカスタム ロールを持つユーザも監査ログを表示できます。
- Updated at - 変更が行われた日付と時刻。
- 更新者—変更を適用したユーザの名前。
- フィールド—変更が行われた AI Agent の特定のセクション。
- 説明—変更に関する追加情報です。
[ 更新者]、[ フィールド]、[ </a27] を使用して特定の監査ログを検索することができます。>説明 検索オプションです。 [ 更新日時 ] および [ 更新日時: ] フィールドでログをソートできます。
モデル履歴
[ モデル履歴 ] タブは、アクションを実行する Autonomous AI Agent でのみ利用できます。
アクションを実行するために Autonomous AI Agent を公開すると、Autonomous AI Agent のバージョンが保存され、[ モデル履歴 ] タブで利用できます。 [ モデル履歴 ] タブで AI エージェントのさまざまなバージョンを表示できます。
- モデルの説明—AI エージェントのバージョンに関する簡単な説明。
- AI エンジン—そのバージョンの AI エージェントで使用される AI エンジン。
- 更新日時—版が作成された日時。
- アクション—AI エージェントに対して次のアクションを実行することができます
- 読み込み—AI エージェントへのすべての変更が失われます。 構成を再度実行する必要があります。
- エクスポート—AI エージェントのエクスポートに使用します。
Autonomous AI Agent をプレビューする
自律 AI エージェントは、AI エージェントの作成時、エージェントの編集中、展開後にプレビューできます。 プレビューは次から開くことができます。
- AI Agent ダッシュボード—AI Agent カードにカーソルを合わせると、その AI エージェントの [ プレビュー ] オプションが表示されます。 クリックして、AI エージェントのプレビューを開きます。
- AI エージェントのヘッダー —AI エージェントを開くには、[AI エージェント] カードをクリックします。 [ プレビュー ] オプションは常にヘッダーセクションに表示されます。
- 最小化されたウィジェット : プレビューが起動して最小化されると、ページの右下にチャット ヘッド ウィジェットが表示されます。 このオプションを使用すると、簡単にプレビューモードを再び開くことができます。
Webex AI Agent Studio には共有可能なプレビュー オプションも用意されています。 右上隅のメニューをクリックして、[ プレビューリンクをコピー ] オプションを選択します。 プレビュー リンクを、AI エージェントのテスターやコンシューマーなどの他のユーザと共有できます。
プラットフォーム プレビュー ウィジェット
プレビュー ウィジェットは画面の右下に表示されます。 発話 (または一連の発話) を提供して、AI エージェントの応答をチェックし、AI エージェントが正しく機能していることを確認できます。
また、プレビュー ウィジェットを最小化し、コンシューマー情報を提供し、複数の会議室を開始して AI エージェントをテストすることもできます。
共有可能なプレビュー ウィジェット
共有可能なプレビュー ウィジェットを使用すると、AI エージェントを表示するためのカスタム UI を開発することなく、提示可能な方法で AI エージェントを関係者や消費者と共有できます。 デフォルトでは、コピーされたプレビュー リンクは、AI エージェントを電話の大文字と小文字で区別してレンダリングします。 プレビュー リンクの特定のパラメーターを変更することで、いくつかの簡単なカスタマイズを行うことができます。 ウィジェットは次のようにカスタマイズできます。
- ウィジェットの色— brandColor パラメータをリンクに追加します。 色名または色の 16 進数コードを使用して、単純な色を定義できます。
-
電話の大文字と小文字の区別: リンクの phone ケースの パラメータの値を変更することで行います。 これはデフォルトで true に設定されていますが、無効にすることで falseにできます。
パラメータを含むプレビューリンクの例:
? bot_unique_name=<your_bot_unique_name>&enterpris_unique_name=<your_enterpris_unique_name>&phoneCasing=<true/false>&brandcolor<brandcolor<カラーの 16 進数値を、'_XXXX8'> の形式で入力します。
音声ベースのプレビュー
質問に回答する自律型 AI エージェントが、音声ベースのプレビューをサポートしています。 このオプションを有効にするには:
- ダッシュボード に移動し、AI エージェントを選択します。
- に移動します。
- AI エンジン ドロップダウンリストから Vegaを選択します。
- [ ] > [変更の保存] をクリックします。
プレビュー オプションが更新され、音声プレビュー用の マイク アイコンが追加されました。 [ プレビュー] をクリックします。 音声プレビュー ウィジェットが表示されます。
この機能を使用するにはマイクへのアクセスを有効にする必要があります。
音声プレビュー ウィジェットでは次のオプションを表示できます。
- 開始 ボタンをクリックしてプレビューを開始します。
- ライブ音声テキスト 音声プレビューが進行中の場合、会話の がウィジェットに表示されます。
- 通話を終了 を押して会話を終了します。
- ミュート ミュートします。
アナリティクスを使用して Autonomous AI Agent のパフォーマンスを表示する
AI エージェント アナリティクス セクションは、AI エージェントのパフォーマンスと有効性を評価するための主要なメトリックスのグラフィック表現を提供します。 Autonomous AI Agent のアナリティクスを生成するには:
- [AI エージェント] を ダッシュボード。
- 左側のナビゲーション ペインで、 分析。 AI エージェント パフォーマンスの概要が表形式とグラフの両方で表示されます。
最初のセクションには、AI エージェントのセッションとメッセージに関する以下の統計が表示されます。
- 合計セッション数と、AI エージェントによって処理され、人の介入なしで処理されたセッション。
- エージェント ハンドオーバー数は、人間のエージェントに引き継がれたセッションの数です。
- 日単位の平均セッション数
- メッセージ (人間と AI エージェントのメッセージ) の合計と、そのうちユーザから送られてきたメッセージの数。
- 日単位の平均メッセージ数
2 番目のセクションには、ユーザに関する統計が表示されます。 合計ユーザ数、ユーザあたりの平均セッション数、および日単位の平均ユーザ数が表示されます。
3 番目のセクションには、AI エージェントの応答とエージェント ハンドオーバーが表示されます。
Scripted AI エージェントのセットアップ
このセクションでは、スクリプト化された AI エージェントを Webex AI Agent Studio プラットフォームでセットアップ、管理して、ユーザのクエリに正確に応答し、自動タスクを効果的に実行する方法について説明します。
タスク実行用の Scripted AI エージェント
スクリプト形式の AI エージェントは、Webex AI Agent Studio プラットフォームのノーコード エージェント構築機能を強化します。 スクリプト形式の AI エージェントは、特定のタスクを実行するために、顧客から関連データを取得できる複数の会話を可能にします。 次の作業が含まれます。
-
簡単なコマンドの実行 - 指示に従い、事前に定義されたアクションを実行します。
-
データの処理—指定されたルールに従ってデータを操作および変換します。
-
他のシステムと対話する - 他のソリューションと通信し、コントロールします。
このセクションには次の構成設定が含まれます。
アクションを実行するための Scripted AI エージェントを作成する
| 1 |
Webex AI Agent Studio プラットフォームにログインします。 |
| 2 |
次の日に ダッシュボード、クリック + エージェントの作成。 |
| 3 |
次の日に AI エージェントの作成 画面で、新しい AI エージェントをゼロから作成します。 定義済みのテンプレートを選択して、AI エージェントをすばやく作成することもできます。 AI エージェント タイプをスクリプトとしてフィルタリングできます。 この場合、プロファイルページのフィールドは自動的に入力されます。 |
| 4 |
クリック 最初から開始する そして 次へ。 |
| 5 |
[ どのタイプのエージェントを構築していますか? セクションで、 スクリプト形式。 |
| 6 |
[ エージェントの主な機能は何ですか? セクションで、 アクションの実行。 |
| 7 |
[次へ（Next）] をクリックします。 |
| 8 |
次の日に エージェントの定義 ページで、次の詳細を指定します。 |
| 9 |
[作成]をクリックします。 質問に答えるためのスクリプト型の AI エージェントが正常に作成されました。 ダッシュボード。 AI エージェントのヘッダーでは、次のタスクを実行できます。
事前に構築された AI エージェントをインポートすることもできます。 詳細については、 構築済みの AI エージェントをインポートするを参照してください。 |
次の作業
Scripted AI エージェント プロファイルの更新
はじめる前に
質問に答えるためのスクリプト AI エージェントを作成します。
| 1 |
Webex AI Agent Studio プラットフォームにログインします。 |
| 2 |
ダッシュボードから、作成した AI エージェントを選択します。 |
| 3 |
[ 設定 ] >プロファイル に移動して、次の詳細を設定します: |
| 4 |
[変更の保存] をクリックして設定を保存します。 |
エンティティの管理
エンティティは会話の構成要素です。 これらは、AI エージェントがユーザの発話から抽出する必須の要素です。 製品名、日付、数量、またはその他の重要な単語のグループなど、特定の情報を表します。 エンティティを効果的に特定して抽出することで、AI エージェントはユーザの意図をよりよく理解し、より正確で適切な応答を提供できます。
エンティティ タイプ
Webex AI Agent Studio は、さまざまなタイプのユーザ データをキャプチャするために、11 の事前構築済みエンティティ タイプを提供します。 次のいずれかのカスタム エンティティを作成することもできます。
カスタムエンティティ
これらのエンティティは構成可能で、開発者はユースケース固有の情報を取得できます。
-
カスタムリスト - 事前構築済みのエンティティに含まれない特定のデータポイントをキャプチャするために必要な文字列のリストを定義します。 各文字列に対して複数の同義語を追加できます。 たとえば、カスタムのピザ サイズ エンティティです。
-
Regex - 正規表現を使用して特定のパターンを識別し、対応するデータを抽出します。 例えば、電話番号の正規表現です (例えば、
123-123-8789)。 -
桁 - 特に音声インタラクションで、固定長の数値入力を高い精度でキャプチャします。 音声以外の対話では、カスタムおよび正規表現エンティティ タイプの代わりとして使用されます。 たとえば、5 桁のアカウント番号を検出するには、長さの 5 を定義する必要があります。
-
英数字 - 文字と数字の組み合わせをキャプチャし、音声入力と音声以外の入力の両方を正確に認識します。
-
自由形式—定義や検証が困難な柔軟なデータポイントをキャプチャします。
-
ロケーション マップ (WhatsApp)—WhatsApp チャネル上であなたが共有したロケーション データを抽出します。
システムエンティティ
| エンティティ名 | 説明 | 入力例 | 出力例 |
|---|---|---|---|
| 日付（Date） | 自然言語の日付を標準の日付形式に解析します | 「来年の 7 月」 | 01/07/2020 |
| 時刻 | 自然言語の時間を標準の時間形式に解析します | 午後 5 時 | 17:00 |
| E メール | メールアドレスを検出します | メールの送信先: info@cisco.com | info@cisco.com |
| 電話番号 | 共通電話番号を検出します | 9876543210 まで電話してください | 9876543210 |
| 通貨単位 | 通貨と金額を解析します | 20$ が必要です | 20$ |
| 順序 | 検出順序番号 | 10 人中の 4 分の 1 | 4 番目 |
| カーディナル | 基数を検出します | 10 人中の 4 分の 1 | 10 |
| 位置情報 | 地理的な場所 (市区町村、国など) を検出します。 | 英国ロンドンのテムズ川に泳ぎに行きました | ロンドン、英国 |
| ユーザ名 | 共通名を検出します | Microsoft のビル・ゲイツ氏 | ビル・ゲイツ |
| 数量 | 重量または距離の測定値を識別します | 現在、パリから 5 km の距離です | 5 km |
| 時間（Duration） | 期間を識別します | 1 週間の休暇 | 1 週間 |
作成されたエンティティは [エンティティ] タブから編集できます。 エンティティをインテントにリンクすると、追加時に、検出されたエンティティで発話に注釈が付けられます。
エンティティの役割
エンティティが単一のインテント内で複数回収集される必要がある場合、エンティティ ロールが不可欠になります。 同じエンティティに異なるロールを割り当てることで、AI エージェントがユーザ入力をより正確に理解して処理できるようにガイドできます。
たとえば、乗り継ぎのあるフライトを予約する場合、 エアポート エンティティを次の 3 つのロールで作成します: 出発地、目的地、 乗り継ぎで検索してください。 これらのロールでトレーニング発話に注釈を付けることで、AI エージェントは予測されるパターンを学習し、複雑なブッキング リクエストをシームレスに処理できます。
エンティティの役割は、Mind Meld (カスタムおよびシステム エンティティ) と Risa (カスタム エンティティのみ) でのみサポートされています。管理者は、NLU エンジン選択ダイアログボックス。
管理者は、エンティティ ロールの使用中に、RAA または Mind Meld から スウィフトマッチに切り替えることができません。 高度な NLU エンジン設定からエンティティ ロールを無効にするには、インテントからロールを削除する必要があります。 エンティティロールを持つエンティティを 作成することができます。
エンティティ ロールを持つエンティティを作成する
はじめる前に
| 1 |
Webex AI Agent Studio プラットフォームにログインします。 |
| 2 |
ダッシュボードで、作成したスクリプト AI エージェントをクリックします。 |
| 3 |
左ペインで [ トレーニング ] をクリックします。 |
| 4 |
次の日に トレーニングデータ ページで、 エンティティ タブをクリックします。 |
| 5 |
クリック エンティティの作成。 |
| 6 |
次の日に エンティティの作成 ウィンドウで、次のフィールドを指定します: |
| 7 |
を有効にします。 スロット値の自動提案 会話中にこのエンティティのオート コンプリートを選択し、代替の提案を行います。 役割 フィールドは、エンティティ ロールが 詳細設定 セクション トレーニング エンジンの変更 ウィンドウに追加されます。 |
| 8 |
[保存] をクリックします。 次のいずれかを使用できます: 編集 および 削除する オプションを アクション 列に移動して関連アクションを実行します。
|
次の作業
エンティティを作成した後で、次のことを実行できます。 ロールをエンティティにリンクする。
ロールをエンティティにリンクする
| 1 |
Webex AI Agent Studio プラットフォームにログインします。 |
| 2 |
次の日に ダッシュボードで、作成した AI エージェントをクリックします。 |
| 3 |
クリック トレーニング をクリックします。 |
| 4 |
次の日に トレーニングデータ ページで、エンティティとエンティティ ロールをリンクするインテントを選択します。 デフォルトでは、 インテント タブが表示されます。
|
| 5 |
スロット セクションで、 エンティティのリンクをクリックします。 |
| 6 |
エンティティ名のエンティティ ロールを選択します。 |
| 7 |
[保存] をクリックします。 1 つの意図に対して同じエンティティを 2 回収集するために、エンティティにロールを割り当てることができます。 |
自然言語理解 (NLU) エンジン
Scripted AI エージェントは、機械学習と自然言語理解 (NLU) を使用して、顧客の意図を識別します。 次の NLU エンジンは、顧客の入力を解釈し、正確な応答を提供します。
- スウィフトマッチ - 複数の言語をサポートする、高速で軽量なエンジンです。
- RASA - 業界をリードするオープンソースの会話型 AI フレームワーク。
- Mind Meld (ベータ) - 高度な会話フローと NLU 機能を提供します。
RASA が高い精度を達成するためには、スウィフトマッチよりも多くのトレーニングデータが必要です。 開発者は、Scripted AI エージェントの [記事] および [トレーニング] タブで NLU エンジンを切り替えて、パフォーマンスを評価できます。 エンジンを変更すると AI エージェントのアルゴリズムが更新されるため、新しいモデルに基づく正確な推論を行うには再トレーニングが必要です。 パフォーマンスの違いは、[セッション] の類似性スコアとワンクリック テストを使用して分析できます。
開発者はエンジンを切り替えた後、「ハンドオーバーと推定」セクションでしきい値スコアをテストして調整することもできます。 つまり、多くの意図 (100+) を持つエージェントは、通常、推論設定でのフォールバック スコアが低くなります。
トレーニングエンジンを変更する
NLU エンジン間で切り替える。
-
トレーニング エンジンを変更する AI エージェントを選択します。
- 質問に答える Scripted AI エージェントの場合: [記事] をクリックします 。 ナレッジベース ページが表示されます。
- タスクを実行する Scripted AI エージェント: トレーニングをクリックします。 [トレーニングデータ] ページが表示されます。
-
ページ右側の NLU エンジン の隣にある 設定 アイコンをクリックします。 [ トレーニングエンジンの変更 ] ウィンドウが表示されます。
デフォルトでは、NLU エンジンは新しく作成された AI エージェントに対して スウィフトマッチに設定されています。
-
AI エージェントをトレーニングするトレーニング エンジンを選択します。 有効な値：
- RASA (ベータ)
- 迅速なマッチ
- Mind Meld (ベータ版)
-
推論 セクションで次の情報を指定します:
- これを下回るとフォールバックが表示される得点—回答が表示される最低の信頼度。この値を下回るとフォールバックが表示されます。
- 部分一致の得点の差: 最も一致したものを明確に表示するために、応答の信頼レベル間の最小の差を定義します。この範囲の下に部分一致のテンプレートが表示されます。
- [ 詳細設定 ] セクションをクリックして展開します。
- ストップワードを削除する—「ストップワード」は、文中の他の単語の間の文法的な関係を確立するが、それ自体では字句的意味を持たない機能語です。 記事 (a、an、the など)、代名詞 (him、he など) などのストップワードを文から削除すると、機械学習アルゴリズムは、次の方法でテキスト クエリの意味を定義する単語にフォーカスできます。表示します。 ボックスにチェックを入れると、トレーニングと推論の際に文から「ストップワード」が削除されます。 この NLU エンジン機能は、スウィフトマッチでのみサポートされています。
- 短縮形—トレーニングデータ中の英語の短縮形は、精度を高めるために、受信するコンシューマークエリの語句と一緒に元の形式に拡張できます。 例:「don't」は「don't」に展開されます。 このチェックボックスが選択されている場合、入力メッセージの省略語句は処理の前に展開されます。 この機能は、3 つすべての NLU エンジンでサポートされています。
- 推測でのスペルチェック: テキスト修正ライブラリが、推測の前にテキストの間違ったスペルを識別し、修正します。 この機能は、[ 推測のスペルチェック ] チェックボックスが有効になっている場合にのみ、3 つすべてのエンジンでサポートされます。
- 特殊文字を削除する—特殊文字は英数字以外の文字で、推測に影響を与えます。 たとえば、NLU エンジンは Wi-Fi と Wi Fi を別々に扱います。 このチェックボックスが選択されている場合、適切な応答を表示するために、コンシューマー クエリの特殊文字が削除されます。 この NLU エンジン機能は、スウィフトマッチでのみサポートされています。
- エンティティの役割—カスタムエンティティは異なる役割を持つことができます。 この NLU エンジン機能は、RASA および Mind Meld でのみサポートされています。
- 推定におけるエンティティ置換—トレーニングデータと推定におけるエンティティ値はエンティティ ID に置換されます。 この NLU エンジン機能は、スウィフトマッチでのみサポートされています。
- スロット埋めを優先する: インテント検出よりもスロット埋めを優先します。
- メッセージごとに保存される結果—AI エージェントが計算した信頼度スコアがセッションのトランザクション情報の下に表示される記事の数。
[セッション] 画面の [アルゴリズム] セクションに表示される結果の数が 5 つに制限されています。上位 n 件 (1=<n=<5) は、Scripted AI エージェントのメッセージ音声テキストレポートで、および [セッション] の [トランザクション情報] タブの [アルゴリズム結果] セクション。
- ワードフォームの展開- 複数形、動詞などの語形とデータに埋め込まれた同義語を使用して、トレーニング データを拡張します。 この機能は スウィフトマッチでのみサポートされています。
- 類義語- 同義語は、同じ語句を表すために使用される代替語句です。 このチェックボックスが選択されている場合、トレーニング データ内の単語に対する一般的な英語の同義語が、で自動生成され、コンシューマー クエリを正確に認識します。 たとえば、「Garden」という単語は、システムが生成した同義語である「a back どこ」、「Yard」などとなります。 この NLU エンジン機能は、スウィフトマッチでのみサポートされています。
- ワードフォーム- 語句には、複数形、副詞、形容詞、動詞など、さまざまな形があります。 例えば、「クリエーション」という単語の場合、「作成」、「作成」、「creator」、「creative」、「creatively」などの語形が考えられます。 このチェックボックスが選択されている場合、クエリ中の語句は代替語形で作成され、消費者に適切な応答を与えるために処理されます。
開発者は、NLU エンジンごとに異なるしきい値スコアを設定して、AI エージェントの応答を表示するために許容される最低スコアを決定できます。
- クリック 更新 AI エージェントのコーパスのアルゴリズムを変更します。
- クリック トレイン。 AI エージェントが選択したトレーニング エンジンでトレーニングされると、ナレッジベースのステータスが 保存済み に トレーニング済み。
すべての記事に少なくとも 2 つの発話がある場合にのみ、RASA と Mind Meld で AI エージェントをトレーニングできます。
トレーニング
すべての記事を作成したら、AI エージェントをトレーニングし、稼働させてテストと展開を行うことができます。 現在のコーパスで AI エージェントをトレーニングするには、 トレイン をクリックします。 これにより、ステータスが次のように変わります。 トレーニング。
トレーニングが完了すると、状況が トレーニング済み。 [ 再読み込み アイコンの隣 トレーニング をクリックして現在のトレーニング状況を取得します。
この時点で次をクリックすることができます ライブにする を使用してトレーニング済みコーパスをライブにし、共有可能なプレビューまたは AI エージェントが展開されている外部チャネルでテストします。
ベクトルモデル
スウィフトマッチ NLU エンジンの高度なエンジン設定の一部として、好みのベクトル モデルを選択できるようになりました。 発話レベルと記事レベルのベクトルの 2 つのオプションから選択できます。 NLU エンジンの精度を向上させるための継続的な取り組みの中で、発話レベルのベクトルを使用していた古いモデルの代わりに、記事レベルのベクトルを使用して実験しました。 ほとんどの場合、記事レベルのベクトルにより精度が向上することがわかりました。 記事レベルのベクトルは、新しい単一言語の AI エージェントのベクトル化の新しいデフォルト値であることに注意してください。 多言語 AI エージェントの場合、記事レベルの一致は、多言語モデルが Polymatch の場合にのみサポートされます。
推論時に利用可能なベクトル モデルの情報は、セッションの その他の情報 セクションで確認できます。
インテントの管理
インテント は、Webex AI Agent Studio プラットフォームのコア コンポーネントであり、AI エージェントが入力を効果的に理解して応答できるようにします。 会話中に達成したい特定のタスクまたはアクションを表します。 実行するタスクに対応するすべてのインテントを定義できます。 意図分類の精度は、関連性のある役立つ応答を提供する AI エージェントの能力に直接影響します。 意図の分類は、入力に基づいて意図を識別するプロセスであり、AI エージェントが意味のある、状況に適した方法で応答できるようにします。
システムインテント
- デフォルトのフォールバック インテント - AI エージェントの機能は、認識して応答するように設計されたインテントによって本質的に制限されます。 企業は、ユーザが尋ねる可能性のあるすべての質問を予測することはできませんが、 デフォルトのフォールバック インテント を使用すると、会話が順調に進むようになります。
デフォルトのフォールバック インテントを実装することで、AI エージェント開発者は、AI エージェントが予期しないクエリや範囲外のクエリを適切に処理し、会話を既知のインテントに戻すことを保証できます。
AI エージェント開発者は、フォールバック インテントに対して特定の発話を追加する必要はありません。 エージェントは、他のインテントに誤って分類される可能性のある既知の範囲外の質問に遭遇したときに、フォールバック インテントを自動的にトリガーするようにトレーニングできます。
たとえば、銀行の AI エージェントでは、顧客がローンについて問い合わせようとする場合があります。 AI エージェントがローン関連の問い合わせを処理するように構成されていない場合は、これらのクエリを デフォルトのフォールバック インテント内にトレーニング フレーズとして組み込むことができます。 会話のどの時点でも顧客がローンについて問い合わせると、AI エージェントはその問い合わせが定義された意図の範囲外であると認識し、フォールバック応答をトリガーします。 これにより、より適切な対応が保証されます。
フォールバック インテントには、関連付けられたスロットがあってはなりません。
フォールバック インテントは、応答にデフォルトのフォールバック テンプレート キーを使用する必要があります。
- ヘルプ - このインテントは、AI エージェントの機能に関する顧客からの問い合わせに対応するために設計されています。 顧客は、何を達成できるかわからない場合や、会話中に困難に遭遇した場合、多くの場合、ヘルプを求めて支援を求めます。
デフォルトでは、ヘルプ インテントの応答は
ヘルプ メッセージテンプレート キーにマップされます。 ただし、AI エージェント開発者は、応答をカスタマイズしたり、関連するテンプレート キーを変更したりして、よりカスタマイズされた有益なガイダンスを提供できます。AI エージェントの機能を大まかに伝え、顧客が次に何ができるかを明確に理解できるようにすることをお勧めします。
- エージェントと話す - このインテントにより、顧客は AI エージェントとのやり取りのどの段階でも人間のエージェントに支援を依頼できます。 このインテントが呼び出されると、システムは自動的に人間のエージェントへの転送を開始します。 このインテントのデフォルトの応答テンプレートは
エージェント ハンドオーバーです。 応答テンプレート キーの変更に関して UI の制限はありませんが、変更しても人間による引き継ぎの結果には影響しません。
雑談の意図
新しく作成されたすべての AI エージェントには、一般的な顧客との挨拶、感謝の表現、否定的なフィードバック、別れの挨拶を処理するための 4 つの定義済み雑談インテントが含まれています。
- 挨拶
- ありがとう
- AI エージェントは役に立たなかった
- さようなら
インテントを作成する
はじめる前に
インテントを作成する前に、インテントにリンクするエンティティを作成してください。 詳細については、「 エンティティ ロールを使用してエンティティを作成する」を参照してください。
| 1 |
Webex AI Agent Studio プラットフォームにログインします。 |
| 2 |
ダッシュボードで、AI エージェントを選択します。 |
| 3 |
左側のペインから トレーニング をクリックします。 |
| 4 |
トレーニング データ ページで、 インテントの作成をクリックします。 |
| 5 |
インテントの作成 ウィンドウで、次の詳細を指定します。 |
| 6 |
チェックしてください 必須 エンティティが必須の場合はチェック ボックスをオンにします。 |
| 7 |
このスロットに許可される再試行回数を入力します。 デフォルトでは、この数は 3 に設定されています。 |
| 8 |
ドロップダウン リストからテンプレート キーを選択します。 |
| 9 |
では 応答 セクションで、インテント完了時にユーザに返される最終応答テンプレート キーを入力します。 |
| 10 |
有効にする 完了後にスロットをリセットする インテントが完了したら、会話で収集されたスロット値をリセットするように切り替えます。 このトグルが無効状態の場合、スロットは古い値を保持し、同じ応答を表示します。
|
| 11 |
有効にする スロット値を更新する 消費者との会話中にスロット値を更新するように切り替えます。 AI エージェントは、スロットに入力された最後の値を考慮してデータを処理します。 有効にすると、顧客が同じスロット タイプに対して新しい情報を提供するたびに、埋められたスロットの値が更新されます。
|
| 12 |
有効にする スロットの提案を提供する ユーザ入力に基づいて、最終応答でスロットの充填と代替スロット値の提案を提供するように切り替えます。 |
| 13 |
有効にする 会話を終了する このインテントの後にセッションを閉じるかどうかを切り替えます。 Webex Connect と音声フローはこれを使用して消費者との会話を終了できます。
|
| 14 |
[保存] をクリックします。 クリック 電車 右上の トレーニング タブに、インテントとエンティティに加えられた変更が反映されます。
Rasa または Mindmeld NLU エンジンをトレーニングするには、インテントごとに少なくとも 2 つのトレーニング バリアント (発話) が必要です。 また、各スロットには少なくとも 2 つの注釈が必要です。 これらの要件が満たされない場合、 電車 ボタンは無効です。 影響を受けるインテントの横に、問題を示す警告アイコンが表示されます。 ただし、デフォルトのフォールバック インテントはこれらの要件から免除されます。 |
次の作業
インテントが作成された後、そのインテントを実行するためにいくつかの情報が必要になります。 リンクされたエンティティは、この情報がユーザの発話からどのように取得されるかを決定します。 詳細については、 意図を持ったエンティティをリンクする。
エンティティと意図をリンクする
はじめる前に
発話を追加する前に、必ずエンティティを作成してリンクしてください。 これにより、発話が追加されるときにエンティティに自動的に注釈が付けられます。
| 1 |
Webex AI Agent Studio プラットフォームにログインします。 |
| 2 |
上の ダッシュボード作成した AI エージェントをクリックします。 |
| 3 |
クリック トレーニング 左側のペインにあります。 |
| 4 |
トレーニング データ ページで、エンティティとエンティティ ロールをリンクするインテントを選択します。 デフォルトでは、 Intent タブが表示されます。
|
| 5 |
スロット セクションで、 エンティティのリンクをクリックします。 リンクされたエンティティはスロット セクションに表示されます。
|
| 6 |
エンティティ名のエンティティ ロールを選択します。 |
| 7 |
[保存] をクリックします。 エンティティが必須としてマークされると、追加の構成オプションが利用可能になります。 AI エージェントがエスカレーションまたはフォールバック応答を提供する前に、不足しているエンティティを要求できる最大回数を指定できます。 指定された再試行回数内に必要なエンティティが提供されない場合に呼び出されるテンプレート キーを定義できます。
AI エージェントは、インテントを識別し、必要なデータ (スロット) をすべて収集すると、そのインテント用に構成された最終テンプレート キーに関連付けられたメッセージを使用して応答します。 新しい会話を開始したり、以前のデータを引き継がずに後続のインテントを処理したりするには、 [完了後にスロットをリセット] トグルを有効にする必要があります。 この設定により、会話履歴から認識されたすべてのエンティティがクリアされ、新しいやり取りごとに新たな開始が保証されます。 |
トレーニングデータを生成する
AI エージェントを適切な精度で動作させるには、インテントに対してトレーニング データを手動で追加する必要があります。 トレーニング データは、同じインテントを呼び出すさまざまな方法で構成されています。 精度を向上させるために、各インテントに少なくとも 15 ～ 20 個のバリエーションを追加できます。 このトレーニング コーパスを手動で作成するのは面倒で時間がかかります。 いくつかのバリエーションのみを追加したり、意味のある文章ではなくキーワードのみをバリエーションとして追加したりすることもできます。 既存のデータを補足するトレーニング データを生成することで、これを回避できます。
トレーニング データを生成するには、次の手順に従います。
- インテント名とサンプル発話を入力します。
- [Generate] をクリックします。
- AI を導く意図について簡単に説明します。
- AI が生成した提案の希望するバリエーションの数と創造性のレベルを指定します。
- 一度に多くのバリアントを生成すると、品質に影響する可能性があります。 世代ごとに最大 20 個のバリアントを推奨します。
- 創造性の設定を低くすると、生成されるバリエーションの多様性が低くなる可能性があります。
- 要求されたバリアントの数に応じて、生成プロセスに数秒かかる場合があります。
- 稲妻アイコンは、AI によって生成されたバリアントとユーザ定義のトレーニング データを区別します。
自然言語理解（NLU）エンジン
スクリプト化された AI エージェントは、機械学習による自然言語理解 (NLU) を使用して顧客の意図を識別します。 次の NLU エンジンは顧客の入力を解釈し、正確な応答を提供します。
- Swiftmatch - 複数の言語をサポートする高速で軽量なエンジン。
- RASA — 主要なオープンソースの会話型 AI フレームワーク。
- Mindmeld (ベータ版) - 高度な会話フローと NLU 機能を提供します。
RASA では、高い精度を実現するために、Swiftmatch よりも多くのトレーニング データが必要です。 開発者は、スクリプト AI エージェントの「記事」タブと「トレーニング」タブで NLU エンジンを切り替えて、パフォーマンスを評価できます。 エンジンを変更すると AI エージェントのアルゴリズムが更新され、新しいモデルに基づいて正確な推論を行うために再トレーニングが必要になります。 セッションの類似性スコアとワンクリック テストを使用して、パフォーマンスの違いを分析できます。
開発者は、エンジンを切り替えた後、「ハンドオーバーと推論」セクションでしきい値スコアをテストおよび調整することもできます。 RASA の場合、しきい値スコアはインテントの数に反比例する傾向があります。つまり、インテント数が多い (100 以上) エージェントは、推論設定でフォールバック スコアが低くなるのが一般的です。
トレーニングエンジンの変更
NLU エンジンを切り替えます。
-
トレーニング エンジンを変更する AI エージェントを選択します。
- 質問に答えるためのスクリプト化された AI エージェントについては、 「記事」 をクリックしてください。 ナレッジ ベース ページが表示されます。
- タスクを実行するためのスクリプト化された AI エージェントの場合: [トレーニング] をクリックします。 トレーニング データ ページが表示されます。
-
ページの右側にある NLU エンジン の横にある 設定 アイコンをクリックします。 トレーニング エンジンの変更 ウィンドウが表示されます。
デフォルトでは、新しく作成された AI エージェントの NLU エンジンは Swiftmatch に設定されています。
-
AI エージェントをトレーニングするためのトレーニング エンジンを選択します。 有効な値：
- RASA (ベータ版)
- スウィフトマッチ
- マインドメルド（ベータ版）
-
推論 セクションで次の情報を指定します。
- フォールバックが表示されるスコア - 応答を表示するために必要な最小の信頼度。このスコアを下回ると、フォールバック応答が表示されます。
- 部分一致のスコアの差 - 応答の信頼レベル間の最小ギャップを定義して、部分一致テンプレートが表示される下限の最適な一致を明確に表示します。
- 詳細設定 セクションをクリックして展開します。
- ストップワードを削除します -「ストップワード」は、文中の他の単語との文法的な関係を確立する機能語ですが、それ自体には語彙的な意味はありません。 冠詞 (a、an、the など)、代名詞 (him、her など) などのストップワードを文から削除すると、機械学習アルゴリズムは、消費者によるテキストクエリの意味を定義する単語に焦点を当てることができます。 チェックボックスをオンにすると、トレーニングおよび推論時に文から「ストップワード」が削除されます。 この NLU エンジン機能は Swiftmatch でのみサポートされています。
- 短縮形を展開する—トレーニング データ内の英語の短縮形は、受信した消費者クエリ内の用語とともに元の形式に拡張され、精度が向上します。 例:「don't」は「don't」に展開されます。 このチェック ボックスをオンにすると、入力メッセージ内の短縮形は処理前に展開されます。 この機能は、3 つの NLU エンジンすべてでサポートされています。
- 推論におけるスペルチェック—テキスト修正ライブラリは、推論の前にテキスト内の誤ったスペルを識別して修正します。 この機能は、3 つのエンジンすべてでサポートされます。 推論におけるスペルチェック チェックボックスが有効になっています。
- 特殊文字を削除する—特殊文字は推論に影響を与える英数字以外の文字です。 たとえば、Wi-Fi と Wi Fi は、NLU エンジンによって異なるものとして扱われます。 このチェック ボックスをオンにすると、コンシューマー クエリ内の特殊文字が削除され、適切な応答が表示されます。 この NLU エンジン機能は Swiftmatch でのみサポートされています。
- エンティティロール—カスタム エンティティにはさまざまな役割を持たせることができます。 この NLU エンジン機能は、RASA と Mindmeld でのみサポートされています。
- 推論におけるエンティティの置換—トレーニング データと推論内のエンティティ値はエンティティ ID に置き換えられます。 この NLU エンジン機能は Swiftmatch でのみサポートされています。
- スロットの埋め合わせを優先する—スロットの充填は意図の検出よりも優先されます。
- メッセージごとに保存される結果—AI エージェントが計算した信頼スコアがセッションのトランザクション情報の下に表示される記事の数。
セッション画面のアルゴリズム セクションに表示される結果の数が 5 に制限されました。上位 n 件の結果 (1=<n=<5) は、スクリプト AI エージェントのメッセージ トランスクリプト レポートと、セッションのトランザクション情報タブの「アルゴリズム結果」セクションで確認できます。
- 語形の拡張—データに埋め込まれた同義語とともに、複数形、動詞などの語形を使用してトレーニング データを拡張します。 この機能は Swiftmatch でのみサポートされます。
- 同義語—同義語は同じ単語を表すために使用される代替単語です。 このチェックボックスをオンにすると、トレーニング データ内の単語の一般的な英語の同義語が自動的に生成され、消費者のクエリを正確に認識できるようになります。 たとえば、「garden」という単語の場合、システムによって生成される同義語は「backyard」、「yard」などになります。 この NLU エンジン機能は Swiftmatch でのみサポートされています。
- 語形—語形は、複数形、副詞、形容詞、動詞など、さまざまな形で存在します。 たとえば、「creation」という単語の場合、語形は created、create、creator、creative、creatively などになります。 このチェックボックスをオンにすると、クエリ内の単語が代替形式で作成され、消費者に適切な応答を返すように処理されます。
開発者は、さまざまな NLU エンジンに異なるしきい値スコアを設定して、AI エージェントの応答を表示するために許容される最低スコアを決定できます。
- AI エージェントのコーパス内のアルゴリズムを変更するには、 [更新] をクリックします。
- 「トレーニング」をクリックします。 選択したトレーニング エンジンを使用して AI エージェントがトレーニングされると、ナレッジ ベースのステータスが 「保存済み」 から 「トレーニング済み」に変わります。
すべての記事に少なくとも 2 つの発話がある場合にのみ、RASA と Mindmeld を使用して AI エージェントをトレーニングできます。
トレーニング
すべての記事を作成したら、AI エージェントをトレーニングし、実際にテストしてデプロイすることができます。 現在のコーパスを使用して AI エージェントをトレーニングするには、右上の [トレーニング] をクリックします。 これにより、ステータスが トレーニングに変更されます。
トレーニングが完了すると、ステータスが トレーニング済みに変わります。 現在のトレーニング ステータスを取得するには、[ トレーニング ] の横にある [ 再ロード ] アイコンをクリックします。
この時点で、 [ライブにする] をクリックして、トレーニング済みのコーパスをライブにして、共有可能なプレビューまたは AI エージェントが展開されている外部チャネルでテストできます。
ベクトルモデル
Swiftmatch NLU エンジンの高度なエンジン設定の一部として、優先ベクター モデルを選択できるようになりました。 発話レベルと記事レベルのベクトルの 2 つのオプションから選択できます。 NLU エンジンの精度を向上させるための継続的な取り組みの一環として、発話レベルのベクトルを使用する古いモデルの代わりに、記事レベルのベクトルを使用する実験を行いました。 ほとんどの場合、記事レベルのベクトルによって精度が向上することがわかりました。 記事レベルのベクトルは、新しい単一言語 AI エージェントのベクトル化の新しいデフォルト値であることに注意してください。 多言語 AI エージェントの場合、記事レベルの一致は、多言語モデルが Polymatch の場合にのみサポートされます。
推論時に利用可能なベクトル モデルの情報は、セッションの その他の情報 セクションで確認できます。
生成されたバリアントのフラグ付け
責任ある AI の使用を確実にするために、開発者は AI によって生成された出力にフラグを付けてレビューすることができます。 これにより、有害または偏ったコンテンツを識別して防止することができます。 AI 生成出力にフラグを設定するには:
- フラグ付けオプションを見つける: 生成された発話ごとにフラグ付けオプションが利用できます。
- フィードバックの提供: 出力にフラグを設定する場合、開発者はコメントを追加し、フラグを設定する理由を指定できます。
この機能は、最初は月間使用制限 500 回の生成操作で利用できます。 増大するニーズに対応するために、開発者はアカウント所有者に連絡してこの制限の引き上げをリクエストできます。
多言語のインテントとエンティティを作成する
複数の言語でトレーニングデータを作成できます。 AI エージェント用に設定された言語ごとに、目的の対話を反映する発話を定義する必要があります。 スロットは言語間で一貫していますが、テンプレート キーは各言語の応答を一意に識別します。
すべての言語がすべてのエンティティ タイプをサポートするわけではありません。 各言語でサポートされるエンティティ タイプのリストの詳細については、「 スクリプト AI エージェントでサポートされる言語 」の 言語とサポートされるエンティティの表を参照してください。
回答の管理
応答とは、AI エージェントが顧客の問い合わせや意図に応じて送信するメッセージです。 次のような応答を作成できます。
- テキスト - 直接通信するためのプレーンテキスト メッセージ。
- コード - 動的なコンテンツまたはアクション用の埋め込みコード。
- マルチメディア - ユーザ エクスペリエンスを向上させる画像、オーディオ、またはビデオ要素。
応答には 2 つの主要な要素があります。
- テンプレート - 特定のインテントに対してマッピングされる定義済みの応答構造。
- ワークフロー - 識別された意図に基づいて、どのテンプレートを使用するかを決定するロジック。
エージェントの引き継ぎ、ヘルプ、フォールバック、およびウェルカムのテンプレートが事前に設定されており、対応するテンプレートから応答メッセージを変更できます。
応答タイプ
レスポンス デザイナーのセクションでは、さまざまな種類のレスポンスとその構成方法について説明します。
ワークフロー タブは、非同期で応答する外部の API を呼び出すときに、非同期応答を処理するために使用されます。 ワークフローは Python でコーディングする必要があります。
変数の置換
変数置換を使用すると、動的変数を応答テンプレートの一部として使用できます。 この機能により、セッション内のすべての標準変数 (またはエンティティ) と、AI エージェント開発者が datastore フィールドなどの自由形式オブジェクト内に設定できる変数を、レスポンス テンプレートで使用できます。 変数は、次の構文を使用して表されます: ${variable_name}'',a44> たとえば、apptdate というエンティティの値を使用する場合は、 ${entities.apptdate} または ${newdfState.model_state.entities.apptdate.value} を使用します。
応答は、チャネルから受信した変数や、会話中に消費者から収集した変数を使用してパーソナライズできます。 オートコンプリート機能により、${ を入力し始めると、テキスト領域に変数の構文が表示されます。 必要な提案を選択すると、その領域に変数が自動的に入力され、その変数が強調表示されます。
レスポンスデザイナーを使用してレスポンスを構成する
レスポンス デザイナーは、広範なコーディング知識を必要とせずにレスポンスを作成するためのユーザ フレンドリーなインターフェイスを提供します。 2 つの応答タイプが利用可能です:
- 条件付き応答: 開発者以外のユーザにとって、このオプションを使用すると、AI エージェントが顧客に提供する応答を簡単に構築できます。
- コードスニペット: Python を使用する開発者にとって、このオプションはコードを使用して応答を構成する柔軟性を提供します。
レスポンス デザイナーは、AI エージェントが対話する特定のチャネルに応じたユーザ エクスペリエンスが確実に提供されるように設計されています。
応答テンプレート
- 文章—これらは簡単なテキスト応答です。 ユーザ エクスペリエンスを向上させるために、応答デザイナーでは 1 つの応答内に複数のテキスト ボックスを許可し、長いメッセージをより管理しやすいセクションに分割できるようにします。 各テキスト ボックスにはさまざまな応答オプションを含めることができます。 会話中に、これらのオプションの 1 つがランダムに選択されてユーザに表示されるため、動的で魅力的なやり取りが実現します。
動的で魅力的なユーザ エクスペリエンスを維持するために、テンプレートに複数の応答オプションを追加できます。 複数のオプションを持つテンプレートがアクティブ化されると、そのうちの 1 つがランダムに選択され、ユーザに表示されます。 この機能を有効にするには、 +バリエーションを追加 回答の下部にあるボタン。
回答を保存するときに、修正が必要なエラーの数を示す警告が表示される場合があります。 エラーのあるフィールドは赤で強調表示されます。 ナビゲーション矢印を使用すると、開発者は任意のチャネルまたは応答形式でこれらのエラーを簡単に見つけて修正できます。 リスト ピッカーまたはカルーセルに複数のカードが含まれている場合、ドット ナビゲーションを使用すると、エラーのあるカード間を移動できます。 1 枚のカードの場合、対応するドットが赤に変わり、エラーが通知されます。
- クイック返信—テキスト応答は、テキストベースまたは URL リンクのいずれかのボタンと組み合わせることができます。 テキスト ボタンにはタイトルとペイロードが必要であり、クリックするとボットに送信されます。 URL ボタンはユーザを特定の Web ページにリダイレクトします。
顧客のクエリがあいまいな場合、部分一致により、ボットは関連する記事や意図をオプションとして提案できます。 この機能は、Web および Facebook のインタラクションで利用できます。
URL クイック返信の追加
固定応答および条件付き応答の URL クイック返信ボタンを使用すると、ユーザを Web サイトにリダイレクトして詳細情報やフォームへの入力などのアクションを実行できるボタンを作成できます。 これらのボタンをクリックすると、ボットにデータを送信せずに、同じブラウザ ウィンドウ内の新しいタブで指定された URL が開きます。
条件付き応答または固定応答に URL クイック返信を追加するには:
- URL クイック返信を設定する記事またはテンプレート キーを選択します。
- クリック +簡単な返信を追加。 の ボタン型 ポップアップウィンドウが表示されます。
- ボタンの種類を選択します メールアドレス ウェブチャンネルで。
- ボタンのタイトルと、ボタンをクリックした後にユーザがリダイレクトされる URL を指定します。
- URL クイック返信を追加するには、 [完了] をクリックします。
URL タイプのボタンは、動的応答タイプを通じて構成することもできます。これらのボタンは、Python コードのスニペットを使用して構成されます。 これらのボタンは、プレビューと共有可能なプレビュー セクションでサポートされています。 これらは現在、IMIchat のライブ チャット ウィジェットやその他のサードパーティ チャネルではサポートされていません。
- カルーセル - リッチレスポンスには、1 枚のカード、またはカルーセル形式で配置された複数のカードを含めることができます。 各カードにはタイトルが必要で、画像、説明、最大 3 つのボタンを含めることができます。
カルーセル テンプレート内のクイック返信ボタンは、テキストまたは URL リンクを使用して構成できます。 URL ボタンをクリックすると、ユーザは指定された Web サイトにリダイレクトされます。 テキストベースのクイック返信ボタンをクリックすると、構成されたペイロードがボットに送信され、対応する応答がトリガーされます。
- 画像 - ユーザが URL を指定して画像を構成できるマルチメディア テンプレート。
- ビデオ - 設定されたビデオ URL に基づいてプレビューでビデオをレンダリングします。
- コード - API を呼び出したり、他のロジックを実行したりするための Python コードを記述するために使用できます。
コードスニペット
豊富な機能と多様なテンプレートを備えた条件付き応答は、ほとんどの AI エージェントのニーズに効果的に対応できます。 ただし、条件付き応答では完全に実現できない複雑なユースケースや、コーディングを好む開発者向けには、コード スニペット応答タイプが利用できます。
コード スニペットを使用すると、Python コードを使用して応答を構成できます。 このアプローチにより、応答テンプレートまたは記事内で、クイック返信、テキスト、カルーセル、画像、オーディオ、ビデオ、ファイルなど、あらゆる種類の応答を作成できます。
コード スニペット テンプレートで定義された関数コードを使用して、他のテンプレートで使用される変数を設定できます。 条件付き応答内で使用する場合、関数コードは応答を直接返すことができないことに注意することが重要です。
コード スニペットの検証 - プラットフォームは、構成しているコード スニペット内の構文エラーのみをチェックします。 ただし、応答コンテンツ自体にエラーがあると、構成されたチャネルでボットと対話するユーザに問題が発生する可能性があります。 たとえば、エディターでは Web チャネルに「時間ピッカー」応答を追加することは禁止されませんが、ユーザのクエリによってその特定の応答がトリガーされるとエラーが発生します。
異なるチャネルに対して固有の応答を構成しない場合、Web 応答がデフォルトの応答として取得され、顧客に送信されます。 Web チャネルでサポートされているテンプレートのリストは次のとおりです。
- テキスト - 複数のバリエーションを持つことができるシンプルなテキスト メッセージ。 この設定されたメッセージはクエリに基づいて表示されます。
- クイック返信 - テキストとクリック可能なボタンを含むテンプレート。
- カルーセル - カードのコレクション。各カードにはタイトル、画像の URL、説明が付いています。
- 画像 - URL を指定して画像を構成するテンプレート。
- ビデオ - ビデオ URL を指定してビデオを構成するテンプレート。 画像をクリックまたはタップするとビデオを再生できます。
- ファイル - ファイルにアクセスするための URL を指定して PDF ファイルを構成するテンプレート。
- オーディオ - オーディオ URL を指定してオーディオ ファイルを構成するテンプレート。 出力には音声メッセージの長さも表示されます。
管理設定を構成する
はじめる前に
スクリプト AI エージェントを作成します。
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に移動し、次の詳細を構成します。 |
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設定を保存するには、 [変更を保存] をクリックします。 |
次の作業
スクリプト AI エージェントに言語を追加します。
スクリプト化された AI エージェントに言語を追加する
はじめる前に
スクリプト AI エージェントを作成します。
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タブに移動します。 |
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新しい言語を追加するには、 [+ 言語を追加] をクリックし、ドロップダウン リストから言語を選択します。 |
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言語を追加するには、 追加 をクリックします。 |
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言語を有効にするには、 [アクション] の下のトグルを有効にします。 |
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言語を追加したら、その言語をデフォルトとして設定できます。 言語の上にマウスを置きクリック デフォルトにする。 デフォルトの言語を削除したり無効にしたりすることはできません。 また、既存のデフォルト言語を変更すると、AI エージェントの記事、キュレーション、テスト、プレビューのエクスペリエンスに影響する可能性があります。 |
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クリック 変更を保存。 |
ハンドオーバー設定を構成する
はじめる前に
スクリプト AI エージェントを作成します。
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移動 次の詳細を設定します。 |
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クリック 変更を保存 引き継ぎ設定を保存します。 |
次の作業
質問に答えるスクリプト付き AI エージェント
スクリプト化された AI エージェントは、知識ベースが質問と回答のコーパスで構成されている知識駆動型エージェントです。 スクリプト化された AI エージェントは、ユーザが作成したトレーニング コーパス (例と回答のコレクション) に基づいて回答を提供できます。 この機能は、次のようなシナリオで役立ちます。
- 特定の知識が必要 - エージェントは事前に定義されたドメイン内の質問に答える必要があります。
- 一貫性は重要です。エージェントは類似のクエリに対して一貫した応答を提供する必要があります。
- 限られた柔軟性が必要です - エージェントの応答はトレーニング コーパスの情報によって制約されます。
このセクションには、次の構成設定が含まれます。
質問に答えるためのスクリプト化された AI エージェントを作成する
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Webex AI Agent Studio プラットフォームにログインします。 |
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上の ダッシュボード、クリック +エージェントを作成。 |
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上の AI エージェントを作成する 画面をクリック ゼロから始める。 定義済みのテンプレートを選択して、AI エージェントをすばやく作成することもできます。 AI エージェント タイプをスクリプトとしてフィルタリングできます。 この場合、 プロフィール ページは自動入力されます。 |
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[次へ（Next）] をクリックします。 |
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では どのようなタイプのエージェントを構築していますか セクションをクリック スクリプト。 |
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では エージェントの主な機能は何ですか セクションをクリック 質問に答える。 |
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[次へ（Next）] をクリックします。 |
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上の エージェントを定義する ページで、次の詳細を指定します。 |
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[作成]をクリックします。 質問に答えるためのスクリプト化された AI エージェントが正常に作成され、現在利用可能です。 ダッシュボード。
AI エージェント ヘッダーでは、次のタスクを実行できます。
事前に構築された AI エージェントをインポートすることもできます。 詳細については、 構築済みの AI エージェントをインポートする。 |
次の作業
追加 記事 AI エージェントに。
スクリプト化された AI エージェントプロファイルを更新する
はじめる前に
質問に答えるためのスクリプト化された AI エージェントを作成します。
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Webex AI Agent Studio プラットフォームにログインします。 |
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から ダッシュボード、作成した AI エージェントを選択します。 |
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移動 次の詳細を設定します。 |
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クリック 変更を保存 設定を保存します。 |
記事の管理
記事はスクリプト化された AI エージェントの重要な部分です。 記事は、質問、そのバリエーション、およびその質問に対する回答の組み合わせです。 各記事には デフォルトの質問 それはそれを識別します。 すべての記事が AI エージェントの 知識ベース または コーパス。 顧客が何かを質問すると、システムはナレッジベースをチェックし、見つけた最適な回答を提供します。
ラサ そして マインドメルド NLU エンジンでは、記事がコーパスのトレーニング済みモデルの一部となるために、少なくとも 2 つのトレーニング バリアント (発話) が必要です。 の 電車 そして 保存してトレーニング Rasa または Mindmeld NLU エンジンを選択し、記事のバリエーションが 2 つ未満の場合、スクリプト化された AI エージェントでは質問に答えるためのボタンは使用できません。 これらの使用できないボタンにポインターを置くと、トレーニングの前に問題を解決するように求めるメッセージが表示されます。 また、問題のある記事に対応する警告アイコンも表示されます。 記事に 2 つ以上のバリエーションを追加することで、問題を解決できます。 の 電車 そして 保存してトレーニング 問題が解決されると、ボタンが利用可能になります。 2 つのバリエーション（部分一致メッセージ、フォールバック メッセージ、ウェルカム メッセージ）を持つことは、デフォルトの記事には適用されません。
記事を任意のカテゴリに分類することができ、分類されていない記事はすべて未割り当てとして分類されたままになります。 記事が作成されると、すべての AI エージェントで使用できるデフォルトの記事が 4 つあります。 これらは次のとおりです。
- ようこそメッセージ— 顧客と AI エージェントの間で会話が始まるたびに送信される最初のメッセージが含まれます。
- フォールバックメッセージ— AI エージェントがユーザの質問を理解できない場合にこのメッセージを表示します。
- 部分一致— AI エージェントが、スコアの差が小さい複数の記事を認識した場合（ 引き渡す そして 推論 設定によっては、エージェントはこの一致メッセージと一致記事をオプションとして表示します。 これらのオプションとともに表示されるテキスト応答を構成することもできます。
- 何ができるでしょうか? — AI エージェントの機能を設定できます。 AI エージェントは、エンドユーザが AI エージェントの機能について質問するたびにこれを表示します。
これらに加えて、 エージェントに相談する エージェントが引き継ぐ場合、デフォルトの記事が追加されます 引き渡す そして 推論 設定が有効になります。
すべての新しい AI エージェントには 4 つの 雑談 ユーザの発言を扱う記事:
- 挨拶
- ありがとう
- AI エージェントは役に立たなかった
-
さようなら
これらの記事と応答は、新しい AI エージェントを作成するときに、AI エージェント ナレッジ ベースでデフォルトで利用できます。 これらを変更または削除することもできます。
UI とデフォルトの応答を通じて記事を追加する
記事は、質問、そのバリエーション、およびその質問に対する回答の組み合わせです。 すべての消費者のクエリはこれらの記事（ナレッジ ベース）と比較され、最も高い信頼レベルを返す回答が AI エージェントの応答としてユーザに表示されます。 記事を追加するには:
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Webex AI Agent Studio プラットフォームにログインします。 |
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ダッシュボードから、作成した AI エージェントを選択します。 |
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に移動し、 [新しい記事を作成] をクリックします。 |
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デフォルトのバリアントを追加します。 |
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記事に対するデフォルトの応答のいずれかを選択します。 有効な値：
詳細については、「 レスポンス デザイナーを使用したレスポンスの構成 」セクションを参照してください。 |
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「保存してトレーニング」をクリックします。 |
カタログからインポート
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Webex AI Agent Studio プラットフォームにログインします。 |
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ダッシュボードから、作成した AI エージェントを選択します。 |
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に移動し、 省略記号 アイコンをクリックします。 |
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カタログからインポートをクリックします。 |
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エージェントに追加する記事のカテゴリを選択します。 |
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[完了（Done）] をクリックします。 |
リンクから FAQ を抽出
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Webex AI Agent Studio プラットフォームにログインします。 |
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ダッシュボードから、作成した AI エージェントを選択します。 |
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に移動し、省略記号アイコンをクリックします。 |
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リンクから FAQ を抽出をクリックします。 |
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FAQ がホストされている URL を入力し、 [抽出] をクリックします。 |
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[インポート（Import）] をクリックします。 |
ファイルからインポート
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Webex AI Agent Studio プラットフォームにログインします。 |
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ダッシュボードから、作成した AI エージェントを選択します。 |
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に移動し、 省略記号 アイコンをクリックします。 |
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ファイルからインポート をクリックし、 CSV を選択して、CSV ファイルから記事をインポートします。 JSON 形式のファイルから記事をインポートする場合は、JSON を選択します。 |
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「参照」 をクリックし、すべての記事が含まれるファイルを選択します。 記事を指定するフォーマットを確認するには、 サンプルのダウンロード をクリックしてください。 |
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[インポート（Import）] をクリックします。 |
カスタム同義語を追加する
多くの AI エージェントのユースケースでは、標準的な英語の語彙に含まれていないか、ビジネスコンテキストに固有の単語やフレーズが使用される傾向があります。 たとえば、AI エージェントに Android アプリ、iOS アプリなどを認識させたいとします。 AI エージェントは、関連するすべての記事のトレーニング発話にこれらの用語とそのバリエーションを含める必要があり、冗長なデータ入力につながります。
この冗長性の問題を克服するには、スクリプト化された AI エージェント内でカスタム同義語を使用して質問に答えることができます。 各語根の同義語は、実行時にプラットフォームによって自動的に語根に置き換えられます。
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Webex AI Agent Studio プラットフォームにログインします。 |
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ダッシュボードから、作成した AI エージェントを選択します。 |
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に移動し、省略記号アイコンをクリックします。 |
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「カスタム同義語」をクリックします。 |
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「新しい語源」をクリックします。 |
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ルートワードの値とその同義語を設定し、 「保存」 をクリックします。 |
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同義語を追加した後、AI エージェントを再度トレーニングします。 同義語 (.CSV ファイル形式) をローカル フォルダーにエクスポートし、そのファイルをプラットフォームに再度インポートすることもできます。 |
自然言語理解（NLU）エンジン
スクリプト化された AI エージェントは、機械学習による自然言語理解 (NLU) を使用して顧客の意図を識別します。 次の NLU エンジンは顧客の入力を解釈し、正確な応答を提供します。
- Swiftmatch - 複数の言語をサポートする高速で軽量なエンジン。
- RASA — 主要なオープンソースの会話型 AI フレームワーク。
- Mindmeld (ベータ版) - 高度な会話フローと NLU 機能を提供します。
RASA では、高い精度を実現するために、Swiftmatch よりも多くのトレーニング データが必要です。 開発者は、スクリプト AI エージェントの「記事」タブと「トレーニング」タブで NLU エンジンを切り替えて、パフォーマンスを評価できます。 エンジンを変更すると AI エージェントのアルゴリズムが更新され、新しいモデルに基づいて正確な推論を行うために再トレーニングが必要になります。 セッションの類似性スコアとワンクリック テストを使用して、パフォーマンスの違いを分析できます。
開発者は、エンジンを切り替えた後、「ハンドオーバーと推論」セクションでしきい値スコアをテストおよび調整することもできます。 RASA の場合、しきい値スコアはインテントの数に反比例する傾向があります。つまり、インテント数が多い (100 以上) エージェントは、推論設定でフォールバック スコアが低くなるのが一般的です。
トレーニングエンジンの変更
NLU エンジンを切り替えます。
-
トレーニング エンジンを変更する AI エージェントを選択します。
- 質問に答えるスクリプト化された AI エージェントについては、 「記事」 をクリックしてください。 の ナレッジベース ページが表示されます。
- タスクを実行するためのスクリプト化された AI エージェントの場合：クリック トレーニング。 トレーニング データ ページが表示されます。
-
クリック 設定 アイコンの横にある NLU エンジン ページの右側にあります。 の トレーニングエンジンの変更 ウィンドウが表示されます。
デフォルトでは、新しく作成された AI エージェントの NLU エンジンは Swiftmatch に設定されています。
-
AI エージェントをトレーニングするためのトレーニング エンジンを選択します。 有効な値：
- RASA (ベータ版)
- スウィフトマッチ
- マインドメルド（ベータ版）
-
この情報を 推論 セクション：
- フォールバックが表示されるスコア以下— 応答を表示するために必要な最小の信頼度。この値を下回ると、フォールバック応答が表示されます。
- 部分一致のスコアの差— 応答の信頼レベル間の最小ギャップを定義して、最適な一致を明確に表示します。その下では部分一致テンプレートが表示されます。
- クリックして展開 詳細設定 セクション。
- ストップワードを削除する—「ストップワード」は、文中の他の単語との文法的な関係を確立する機能語ですが、それ自体には語彙的な意味はありません。 冠詞 (a、an、the など)、代名詞 (him、her など) などのストップワードを文から削除すると、機械学習アルゴリズムは、消費者によるテキストクエリの意味を定義する単語に焦点を当てることができます。 チェックボックスをオンにすると、トレーニングおよび推論時に文から「ストップワード」が削除されます。 この NLU エンジン機能は Swiftmatch でのみサポートされています。
- 短縮形を展開する—トレーニング データ内の英語の短縮形は、受信した消費者クエリ内の用語とともに元の形式に拡張され、精度が向上します。 例:「don't」は「don't」に展開されます。 このチェック ボックスをオンにすると、入力メッセージ内の短縮形は処理前に展開されます。 この機能は、3 つの NLU エンジンすべてでサポートされています。
- 推論時のスペルチェック - テキスト修正ライブラリは、推論前にテキスト内の誤ったスペルを識別して修正します。 この機能は、 「推論時のスペルチェック」 チェックボックスが有効になっている場合にのみ、3 つのエンジンすべてでサポートされます。
- 特殊文字を削除します - 特殊文字は、推論に影響を与える英数字以外の文字です。 たとえば、Wi-Fi と Wi Fi は、NLU エンジンによって異なるものとして扱われます。 このチェック ボックスをオンにすると、コンシューマー クエリ内の特殊文字が削除され、適切な応答が表示されます。 この NLU エンジン機能は Swiftmatch でのみサポートされています。
- エンティティ ロール - カスタム エンティティにはさまざまなロールを設定できます。 この NLU エンジン機能は、RASA と Mindmeld でのみサポートされています。
- 推論におけるエンティティの置換 - トレーニング データと推論内のエンティティ値はエンティティ ID に置き換えられます。 この NLU エンジン機能は Swiftmatch でのみサポートされています。
- スロットの充填を優先する - スロットの充填はインテント検出よりも優先されます。
- メッセージごとに保存される結果 - セッションのトランザクション情報の下に AI エージェントの計算された信頼スコアが表示される記事の数。
セッション画面のアルゴリズム セクションに表示される結果の数が 5 に制限されました。上位 n 件の結果 (1=<n=<5) は、スクリプト AI エージェントのメッセージ トランスクリプト レポートと、セッションのトランザクション情報タブの「アルゴリズム結果」セクションで確認できます。
- 語形の拡張 - データに埋め込まれた同義語とともに、複数形、動詞などの語形を使用してトレーニング データを拡張します。 この機能は Swiftmatch でのみサポートされます。
- 同義語—同義語は同じ単語を表すために使用される代替語です。 このチェックボックスをオンにすると、トレーニング データ内の単語の一般的な英語の同義語が自動的に生成され、消費者のクエリを正確に認識できるようになります。 たとえば、「garden」という単語の場合、システムによって生成される同義語は「backyard」、「yard」などになります。 この NLU エンジン機能は Swiftmatch でのみサポートされています。
- 語形—語形は、複数形、副詞、形容詞、動詞など、さまざまな形で存在します。 たとえば、「creation」という単語の場合、語形は created、create、creator、creative、creatively などになります。 このチェックボックスをオンにすると、クエリ内の単語が代替形式で作成され、消費者に適切な応答を返すように処理されます。
開発者は、さまざまな NLU エンジンに異なるしきい値スコアを設定して、AI エージェントの応答を表示するために許容される最低スコアを決定できます。
- AI エージェントのコーパス内のアルゴリズムを変更するには、 [更新] をクリックします。
- 「トレーニング」をクリックします。 選択したトレーニング エンジンを使用して AI エージェントがトレーニングされると、ナレッジ ベースのステータスが 「保存済み」 から 「トレーニング済み」 に変わります。
すべての記事に少なくとも 2 つの発話がある場合にのみ、RASA と Mindmeld を使用して AI エージェントをトレーニングできます。
トレーニング
すべての記事を作成したら、AI エージェントをトレーニングし、実際にテストしてデプロイすることができます。 現在のコーパスを使用して AI エージェントをトレーニングするには、右上の [トレーニング] をクリックします。 これにより、ステータスが トレーニングに変更されます。
トレーニングが完了すると、ステータスが トレーニング済みに変わります。 現在のトレーニング ステータスを取得するには、[ トレーニング ] の横にある [ 再ロード ] アイコンをクリックします。
この時点で、 [ライブにする] をクリックして、トレーニング済みのコーパスをライブにして、共有可能なプレビューまたは AI エージェントが展開されている外部チャネルでテストできます。
ベクトルモデル
Swiftmatch NLU エンジンの高度なエンジン設定の一部として、優先するベクター モデルを選択できるようになりました。 発話レベルと記事レベルのベクトルの 2 つのオプションから選択できます。 NLU エンジンの精度を向上させるための継続的な取り組みの一環として、発話レベルのベクトルを使用する古いモデルの代わりに、記事レベルのベクトルを使用する実験を行いました。 ほとんどの場合、記事レベルのベクトルによって精度が向上することがわかりました。 記事レベルのベクトルは、新しい単一言語 AI エージェントのベクトル化の新しいデフォルト値であることに注意してください。 多言語 AI エージェントの場合、記事レベルの一致は、多言語モデルが Polymatch の場合にのみサポートされます。
推論時に利用可能なベクトル モデルの情報は、セッションの その他の情報 セクションで確認できます。
管理設定を構成する
はじめる前に
スクリプト AI エージェントを作成します。
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に移動し、次の詳細を構成します。 |
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クリック 変更を保存 設定を保存します。 |
次の作業
スクリプト AI エージェントに言語を追加します。
スクリプト化された AI エージェントに言語を追加する
はじめる前に
スクリプト AI エージェントを作成します。
| 1 |
移動 タブ。 |
| 2 |
クリック +言語を追加 新しい言語を追加し、ドロップダウン リストから言語を選択します。 |
| 3 |
クリック 追加 言語を追加します。 |
| 4 |
下のトグルを有効にする アクション 言語を有効にします。 |
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言語を追加したら、その言語をデフォルトとして設定できます。 言語の上にマウスを置きクリック デフォルトにする。 デフォルトの言語を削除したり無効にしたりすることはできません。 また、既存のデフォルト言語を変更すると、AI エージェントの記事、キュレーション、テスト、プレビューのエクスペリエンスに影響する可能性があります。 |
| 6 |
クリック 変更を保存。 |
ハンドオーバー設定を構成する
はじめる前に
スクリプト AI エージェントを作成します。
| 1 |
移動 次の詳細を設定します。 |
| 2 |
引き継ぎ設定を保存するには、 [変更を保存] をクリックします。 |
次の作業
スクリプト化された AI エージェントをプレビューする
Webex AI Agent Studio を使用すると、AI エージェントの開発中や開発完了後でもプレビューできます。 このようにして、AI エージェントの機能をテストし、それぞれの入力クエリに応じて望ましい応答が生成されるかどうかを判断できます。 スクリプト化された AI エージェントは、次の方法でプレビューできます。
- AI エージェント ダッシュボード - AI エージェント カードにマウス カーソルを合わせると、その AI エージェントの プレビュー オプションが表示されます。 AI エージェント プレビュー ウィジェットを開くには、 プレビュー をクリックします。
- AI エージェント ヘッダー - AI エージェント カードをクリックするか、AI エージェント カードの [編集] ボタンをクリックして AI エージェントの編集モードに入ると、ヘッダー セクションに [プレビュー] オプションが常に表示されます。
- 最小化されたウィジェット - プレビューを起動して最小化すると、ページの右下にチャット ヘッド ウィジェットが作成され、簡単にプレビュー モードを再度開くことができます。
これに加えて、AI エージェント内から共有可能なプレビュー リンクをコピーすることもできます。 AI エージェント カードで、右上にある 省略記号 アイコンをクリックし、 プレビュー リンクのコピー をクリックします。 このリンクを AI エージェントの他のユーザと共有できます。
プラットフォームプレビューウィジェット
プレビュー ウィジェットは画面の右下に表示されます。 発話（または発話のシーケンス）を提供して AI エージェントがどのように応答するかを確認し、期待どおりに動作することを確認できます。 AI エージェント プレビューは複数の言語をサポートしており、発話の言語を自動検出してそれに応じて応答できます。 言語セレクターをクリックして利用可能なオプションのリストから選択することで、プレビューで言語を手動で選択することもできます。
プレビュー ウィジェットを最大化して、見やすくすることができます。 また、消費者情報を提供し、複数のルームを開始して AI エージェントを徹底的にテストすることもできます。
共有可能なプレビューウィジェット
共有可能なプレビュー ウィジェットを使用すると、AI エージェントを表示するためのカスタム UI を開発する必要なく、AI エージェントを関係者や消費者と見栄えの良い方法で共有できます。 デフォルトでは、コピーされたプレビュー リンクは、電話ケース付きの AI エージェントをレンダリングします。 プレビュー リンクで特定のパラメータを変更することで、簡単にカスタマイズできます。 2 つの主要なカスタマイズは次のとおりです。
- ウィジェットの色 - リンクに
brandColorパラメータを追加します。 色の名前を使用して単純な色を定義したり、色の 16 進コードを使用したりできます。 -
電話ケース - リンク内の
phoneCasingパラメータの値を変更します。 これはデフォルトでtrueに設定されており、 false にすることで無効にすることができます。これらのパラメータを含むプレビュー リンクの例:
?botunique_name=<yourbot_unique_name>&enterpriseunique_name=<yourenterprise_unique_name>&root=.&phoneCasing=true&brandColor=_4391DA
スクリプト AI エージェントの共通管理セクション
AI エージェント構成ページの左側のパネルに次のセクションが表示されます。
トレーニング
AI エージェントが進化し、より複雑になるにつれて、そのロジックや自然言語理解 (NLU) の変更によって意図しない結果が生じることがあります。 最適なパフォーマンスを確保し、潜在的な問題を特定するために、AI エージェント プラットフォームは便利なワンクリック ボット テスト フレームワークを提供します。 次の操作を実行できます。
- 包括的なテスト ケース セットを簡単に作成して実行します。
- さまざまなシナリオのテスト メッセージと予想される応答を定義します。
- 複数のメッセージを含むテスト ケースを作成して、複雑なやり取りをシミュレートします。
テストを定義する
次の手順でテストを定義できます。
- Webex AI Agent Studio プラットフォームにログインします。
- ダッシュボードで、作成したスクリプト化された AI エージェントをクリックします。
- 左側のペインで テスト をクリックします。 デフォルトでは、 テストケース タブが表示されます。
- テスト ケースを選択し、 「選択したテストを実行」 をクリックします。
表の各行は、次のパラメータを持つテスト ケースを表します。
| パラメータ | 説明 |
|---|---|
| メッセージ | ユーザが AI エージェントに送信することが予想されるクエリとステートメントの種類を表すサンプル メッセージ。 |
| 期待される言語 | ユーザが AI エージェントと対話する際に使用する言語。 |
| 期待記事 | 特定のユーザ メッセージに応じて表示される記事を指定します。 最も関連性の高い記事を見つけるのに役立つように、このコラムでは スマートなオートコンプリート機能。 入力すると、システムはこれまで入力したテキストに基づいて一致する記事を提案します。 |
| 前のコンテキストをリセット | この列のチェックボックスをクリックして、テスト ケースを分離し、既存の AI エージェント コンテキストから独立して実行されるようにします。 有効にすると、各テスト ケースは新しいセッションでシミュレートされ、以前の操作や保存されたデータによる干渉が防止されます。 |
| 部分一致を含める | このトグルを有効にすると、予想される記事が実際の応答と部分的にしか一致しない場合でも、テスト ケースが成功したと見なします。 |
| CSV からインポート | カンマ区切りファイル (CSV) ファイルからテストケースをインポートします。 この場合、既存のテスト ケースはすべて上書きされます。 |
| CSVへのエクスポート | テストケースをコンマ区切りファイル (CSV) にエクスポートします。 |
| コールバックをテストする | このトグルを有効にすると、着信コールバックをシミュレートし、実際の着信コールを必要とせずにフローの動作をテストできます。 このオプションは、アクションを実行するためのスクリプト化された AI エージェントでのみ使用できます。 |
| フロー内のコールバック | インテントがコールバックをトリガーする必要があることを示すには、この列のチェックボックスをクリックします。 このオプションは、アクションを実行するためのスクリプト化された AI エージェントでのみ使用できます。 |
| 予想されるコールバックテンプレート | コールバックが発生したときにアクティブにするテンプレート キーを指定します。 このオプションは、アクションを実行するためのスクリプト化された AI エージェントでのみ使用できます。 |
| コールバックタイムアウト（秒） | コールバックがタイムアウトしたと判断する前に AI エージェントがコールバック応答を待機する最大時間 (秒単位)。 最大 20 秒のタイムアウトが許可されます。 このオプションは、アクションを実行するためのスクリプト化された AI エージェントでのみ使用できます。 |
テストを実行する
上の 実行 タブをクリックして 選択したテストを実行する 選択したすべてのテスト ケースの順次実行を開始します。
テストケースは、 テストケース タブ。
.特定の結果を持つテストケースを表示するには、目的の結果をクリックします（たとえば、 合格した、 部分一致で合格、 失敗した、 保留中) をクリックして概要リボンを表示します。 これにより、テスト ケース リストがフィルターされ、選択した結果に一致するものだけが表示されます。
各テスト ケースに関連付けられた セッション ID が結果に表示されます。 これにより、テスト ケースをすばやく相互参照し、トランザクションの詳細を表示できます。 これを実行するには、「 アクション 」列の「 トランザクションの詳細 」オプションを選択します。
実行履歴
履歴 タブで、実行されたすべてのテストケースにアクセスします。
- [アクション] 列の [ダウンロード] アイコンをクリックして、実行されたテスト データを CSV ファイルとしてエクスポートし、オフライン分析やレポート作成に使用します。
- 各テスト ケースの実行に使用される特定のエンジンとアルゴリズムの設定を確認します。 この情報は、開発者が AI エージェントのパフォーマンスを最適化するのに役立ちます。
- 特定のトレーニング エンジンに使用される高度なアルゴリズム構成設定を表示するには、トレーニング エンジン名の横にある 情報 アイコンをクリックします。これにより、テスト中に AI エージェントの動作に影響を与えたパラメーターと設定に関する洞察が得られます。
セッション（Sessions）
セッション セクションでは、AI エージェントと顧客間のすべてのやり取りの包括的な記録が提供されます。 各セッションには、交換されたメッセージの詳細な履歴が含まれます。 オフライン分析および監査のために、セッション データを CSV ファイルとしてエクスポートできます。 このデータを使用して、特定のセッションのメッセージとコンテキストを調べ、ユーザとのやり取りに関する洞察を得て、改善すべき領域を特定し、AI エージェントの応答を改良し、全体的なユーザ エクスペリエンスを向上させることができます。
結果をページに表示することで、大規模なデータセットを処理できます。 [結果の絞り込み] セクションを使用すると、さまざまな基準に基づいてセッションをフィルタリングおよび並べ替えることができます。 表の各行には、次のような重要なセッションの詳細が表示されます。
- チャネル - やり取りが発生したチャネル (チャット、音声など)。
- セッション ID - セッションの一意の識別子。
- 消費者 ID - ユーザの一意の識別子。
- メッセージ - セッション中に交換されたメッセージの数。
- 更新日時 - セッションが終了した時刻。
- メタデータ - セッションに関する追加情報。
- テスト セッションを非表示にする - このチェック ボックスをオンにすると、テスト セッションが非表示になり、ライブ セッションのリストのみが表示されます。
- エージェントの引き継ぎが発生しました - エージェントに引き継がれたセッションをフィルタリングするには、このチェックボックスをオンにします。 エージェントの引き継ぎが発生した場合、チャットが人間のエージェントに引き継がれたことを示すヘッドフォン アイコンが表示されます。
- エラーが発生しました - エラーが発生したセッションをフィルタリングするには、このチェックボックスをオンにします。
- ダウン投票 - ダウン投票されたセッションをフィルタリングするには、このチェックボックスをオンにします。
特定のセッションの詳細ビューにアクセスするには、行をクリックします。 チェックボックスを使用して、エージェントの引き継ぎ、エラー、およびダウン投票に基づいてセッションをフィルタリングします。 セッションの暗号化を解除するには、ユーザ レベルの権限と高度なデータ保護設定が必要です。 セッションの詳細を表示するには、 コンテンツの復号化 をクリックします。
質問に回答するためのスクリプト AI エージェントの特定のセッションのセッション詳細
質問に答えるためのスクリプト化された AI エージェントの セッションの詳細 ビューには、ユーザと AI エージェント間の特定のやり取りの包括的な内訳が表示されます。
メッセージ セクション:
- セッション中にユーザが送信したすべてのメッセージを表示します。
- AI エージェントによって生成された対応する応答を表示します。
- メッセージを時系列で表示し、やり取りのコンテキストを提供します。
取引情報 タブ:
- 完全一致と部分一致の両方を含め、顧客のクエリに関連すると判断された記事を一覧表示します。
- 特定された各記事に関連付けられた類似度スコアを表示し、関連度を示します。
- 顧客のクエリを処理し、関連する記事を識別するために使用される基礎となるアルゴリズムの結果を提示します。
- 「ハンドオーバーと推論」 タブで設定された設定に応じて、アルゴリズムの結果の数が表示されます。
セッションの詳細 ビューの その他の情報 セクションには、特定のやり取りに関する追加のコンテキストと詳細が表示されます。 表示される情報の内訳は次のとおりです。
- 処理済みクエリ - AI エージェントの自然言語理解 (NLU) パイプラインによって処理された後の、顧客の入力の前処理済みバージョンを表示します。
- エージェントのハンドオーバー - セッション中にエージェントのハンドオーバーが発生したかどうかを示します。 特定のルールによってエージェントの引き継ぎがトリガーされた場合は、 [ルールによるエージェントの引き継ぎ] チェックボックスをオンにします。
- 応答タイプ - コード スニペットや条件付き応答など、AI エージェントによって生成される応答のタイプを指定します。
- 応答条件 - AI エージェントの応答をトリガーした特定の条件またはルールを示します。
- NLU エンジン - 顧客のクエリを処理するために使用される NLU エンジン (RASA、Switchmatch、Mindmeld など) を識別します。
- 閾値スコア—設定された最小閾値スコアと部分一致スコアの差を表示します。 ハンドオーバーと推論 設定。 これらの値は、クエリが範囲外と見なされるか、エージェントの介入が必要になるかを決定します。
- 高度なログ—特定のトランザクション ID に関連付けられたデバッグ ログのリストを提供します。 高度なログは通常 180 日間保持されます。
アクションを実行するためのスクリプト AI エージェントの特定のセッションのセッション詳細
の 取引情報 アクションを実行するためのスクリプト AI エージェントのタブでは、特定のインタラクションの詳細な内訳が提供され、情報が 4 つのセクションに分類されます。
特定された意図 セクション：
- 顧客のクエリに対して識別された意図を表示します。
- 識別された各インテントに関連付けられた信頼レベルを示します。
- 識別されたインテントに関連付けられているスロットを一覧表示します。 スロットをクリックすると、その値と、ユーザのクエリからどのように抽出されたかについての追加情報が表示されます。
特定されたエンティティ このセクションには、顧客のメッセージから抽出され、アクティブな消費者の意図に関連付けられているエンティティがリストされます。 これらのエンティティは、ボットがユーザのクエリ内で識別した重要な情報を表します。
の アルゴリズムの結果 このセクションでは、AI エージェントの応答につながった基礎的なプロセスについて詳しく説明します。 表示される情報の内訳は次のとおりです。
- 意図のリスト—識別されたインテントとそれに対応する類似度スコアを表示します。
- エンティティリスト—ユーザのメッセージから抽出されたエンティティを表示します。
の その他の情報 表示:
- エージェントの引き継ぎ—セッション中にエージェントのハンドオーバーが発生したかどうかを示します。 チェックしてください ルールによるエージェントの引き継ぎ エージェントの引き継ぎが特定のルールによってトリガーされた場合は、チェックボックスをオンにします。
- テンプレートキー—AI エージェントの応答をトリガーしたインテントに関連付けられたテンプレート キーを示します。
- 応答タイプ—コード スニペットや条件付き応答など、AI エージェントによって生成された応答のタイプを示します。
- 応答条件—AI エージェントの応答をトリガーした特定の条件またはルールを示します。
- NLU エンジン—顧客のクエリを処理するために使用される NLU エンジン (RASA、Switchmatch、Mindmeld など) を識別します。
- しきい値スコア - [ 引き継ぎと推定 ] 設定で構成された最小しきい値しきい値と部分一致スコアの差を表示します。 これらの値により、いつクエリが範囲外と見なされるか、またはエージェントの介入が必要になるかが決定されます。
- 詳細ログ—特定のトランザクション ID に関連するデバッグログの一覧を提供します。 詳細ログは通常 180 日間保持されます。
ダウンロード オプションを使用して、トランザクション情報を JSON 形式でダウンロードして表示することもできます。
[ メタデータ ] タブの表示:
- NLP メタデータ—[ NLP ] タブで顧客の入力に適用される前処理手順を確認します。
- データストアおよび最終版—セッションに関連するアクセスデータ データストア および FinalDF スマートボット用のタブです。
- 検索機能: 組み込みの検索バーを使用して、会話内の特定の発言をすばやく検索します。
履歴
記事、インテント、エンティティを追加または変更するたびに、スクリプト化された AI エージェントを再トレーニングして、最新のものにすることが不可欠です。 各トレーニングセッションの終了後、AI エージェントを十分にテストし、精度と有効性を確認します。
[履歴] ページでは、次の作業を行うことができます。
- トレーニング履歴の表示 - コーパスのトレーニング日時と変更を追跡します。
- トレーニングエンジンの比較 - 異なるイテレーションとそれらに対応するトレーニング期間に使用されたトレーニングエンジンを確認します。
- 変更の追跡 - 設定、記事、応答、NLP、キュレーションに対する変更を監視します。
- 前のバージョンに戻す - 必要に応じて古いトレーニングセットに簡単に戻せます。
[履歴] セクションには、ナレッジベース記事を管理するための便利なツールが用意されています。
- 記事の有効化—これまで無効だった記事を [ライブ ] にして、AI エージェントの応答に含めます。
- 記事の編集—既存の記事の新しいバージョンを作成し、元の記事を参照用に保持します。
- プレビュー パフォーマンス - [ プレビュー ] 機能を使用して、特定のナレッジベースで AI エージェントのパフォーマンスを評価します。
- 記事のダウンロード - ナレッジベースの記事を CSV ファイルとしてエクスポートして、オフラインで分析したり参照したりできるようにします。 このオプションは、Scripted AI Agent の質問への回答でのみ利用できます。
監査ログ
監査ログ セクションでは、過去 35 日以内に Scripted AI Agent に加えられた変更の詳細な記録を確認できます。 監査ログにアクセスするには:
- [ダッシュボード] に移動し、作成した AI エージェントをクリックします。
- [ 履歴 ] タブをクリックして AI エージェントの履歴を表示します。
- [ 監査ログ ] タブをクリックして、変更の詳細なログを確認します:
- 更新日時 - 変更が加えられた日時。
- 更新者 - 変更を行ったユーザ。
- フィールド - 変更が行われたボットのセクション (設定、記事、応答など)。
- 説明 - 変更に関する追加の詳細。
-
[
更新者] および [フィールド] 検索オプションを使用すると、特定の監査ログエントリをすばやく見つけることができます。 -
モデル履歴 タブでは、AI エージェントごとに最大 10 のコーパスを表示できます。
キュレーション
メッセージは、次の基準に基づいてキュレーション コンソールに追加されます。
- フォールバックメッセージ - AI エージェントがユーザのメッセージを理解できず、フォールバックインテントをトリガーした場合。
- デフォルトのフォールバック インテント —このトグルが有効な場合、デフォルトのフォールバック インテントをアクティベートするメッセージが Curation コンソールに送信されます。
この条件は、アクションを実行するスクリプト型 AI エージェントにのみ適用されます。
- 反対投票のメッセージ—AI エージェントのプレビュー中にユーザが反対投票をしたメッセージ。
- エージェントのハンドオーバー—設定されたルールにより人間のエージェントがハンドオーバーするメッセージ。
- セッションから - セッションまたは会議室データから必要な応答を受け取っていないとして、ユーザによってフラグが設定されたメッセージ。
- 低信頼度 - 信頼度スコアが指定された低信頼度しきい値の範囲内にあるメッセージ。
- 部分一致 - AI エージェントが正しいインテントまたは応答を明確に識別できなかったメッセージ。
問題を解決する
[ 問題 ] タブでは、キュレーションのためにフラグが設定されたメッセージを一元的に確認し、指定することができます。 次を実行できます。
- 重大度と関連性に基づいて、問題を解決するか無視するかを選択します。
- 元のユーザの発話、AI エージェントの応答、添付されたメディアを調べます。
解読アクセスはユーザレベルで許可されます。バックエンドで 高度なデータ保護 を有効にする必要があります。
問題を解決するには:
-
既存の記事へのリンク—号を既存の記事にリンクするには、[ リンク ] オプションを選択し、目的の記事を検索します。
-
新規記事の作成—[キュレーション コンソール] から直接、[ 新しい記事に追加する ] オプションを使用して、新しい記事を作成できます。
-
問題を無視する - 問題を解決または無視して、キュレーション コンソールから削除します。
- デフォルトの記事 (ウェルカム メッセージ、フォールバック メッセージ、部分一致) へのリンクは許可されていません。
- アクションを実行するスクリプト AI エージェントの場合、ドロップダウン リストから適切なインテントを選択し、関連するエンティティにタグを付けます。
- 変更を加えたら、AI エージェントを再トレーニングして、新しい知識が応答に反映されていることを確認します。
- 効率的な管理のために、複数の問題を同時に解決または無視します。
[ 解決済み タブには、解決されたすべての問題の包括的な概要が表示されます。 問題が既存の記事にリンクされていたか、新しい記事/意図の作成に使用されたか、無視されたかなど、解決した各問題の概要を表示できます。 既存のルールでは自動的にキャプチャされない、望ましくない応答に遭遇した場合は、特定の発話をキュレーション コンソールに手動で追加できます。
セッションから課題を追加するには:
- 発話を特定する - 不正確な応答をトリガーした発話を特定します。
- キュレーション ステータスを確認する - 問題がキュレーション コンソールにない場合、
キュレーション状況トグルが表示されます。 - フラグの切り替え -
キュレーション状況を切り替えて、レビューと解決のために発話をキュレーションコンソールに追加します。
すでにキュレーション コンソールに問題がある場合は、状況に応じてトグルの表示が変わります。
分析を使用してスクリプト型 AI のパフォーマンスを表示する
[アナリティクス] セクションでは、AI エージェントのパフォーマンスと有効性を評価するための主要なメトリックスをグラフィック表示します。 主要なメトリックは、タブとして表示される 4 つのセクションに分割されます。 これらは次のとおりです。 概要、応答、トレーニング、およびキュレーション。
分析画面にアクセスすると、開発者は分析を確認する AI エージェントを選択できます。 また、データを表示するチャネル、データの日付範囲、粒度を選択することで、アナリティクス ビューをカスタマイズすることもできます。 デフォルトでは、先月のアナリティクス データはすべてのチャネルに対して日単位で表示されます (各日はグラフの x 軸上のポイントになります)。
概要
概要には、開発者に全体的な AI エージェントの使用状況とパフォーマンスのスナップショットを提供する主要なメトリックとグラフが含まれています。
- [ ダッシュボードで、作成した AI エージェントを選択します。
- 左側のナビゲーション ペインで、 分析。 AI エージェント パフォーマンスの概要が表形式とグラフの両方で表示されます。
セッションとメッセージ
概要の最初のセクションには、AI エージェントのセッションとメッセージに関する以下の統計が表示されます。
- セッションと、人間の介入なしで AI エージェントによって処理されたセッションの合計数。
- エージェントの引き継ぎの合計数は、人間のエージェントに引き継がれたセッションの数です。
- 日単位の平均セッション数
- メッセージ (人間と AI エージェントのメッセージ) の合計と、そのうちユーザから送信されたメッセージ数。
- 日単位の平均メッセージ数
この後に、セッションのグラフ表示 (AI エージェントによって処理されたセッションと引き継がれたセッションを表す積み上げられた列)、AI エージェントによって送信された応答の合計が示されます。
[ユーザ（Users）]
概要の 2 番目のセクションには、AI エージェントのユーザに関する統計が含まれます。 総ユーザ数、ユーザあたりの平均セッション数、1 日あたりの平均ユーザ数に関する情報を提供します。 続いて、選択した粒度に応じて、各ユニットの新規ユーザとリピーターユーザを表示するグラフが表示されます。
パフォーマンス
3 番目のセクションでは、AI エージェントのユーザへの応答に関する統計が提供されます。 ここでは、AI エージェントによって送信された応答の合計と、AI エージェントの応答間の分割を確認できます。
- ユーザの意図を識別しました。
- フォールバック メッセージで応答しました。
- 部分一致メッセージで応答しました。
- エージェントの引き継ぎについてユーザに通知しました。
同じものが円グラフに集計され、面グラフでは選択した粒度に基づいて情報が提供されます。
トレーニング
トレーニング セクションは、AI エージェント コーパスの「健全性」を表します。 開発者は、AI エージェント内の各インテント/記事に対して 20 以上のトレーニング発話を構成することをお勧めします。 このセクションでは、コーパス内のすべての記事/インテントが個別の四角形として表示され、各四角形の色と相対的なサイズは、記事/インテントに含まれるトレーニング データを示します。 インテントが白に近いほど、AI エージェントの精度を向上させるために必要なトレーニング データが増します。
回答
このセクションでは、ユーザが何について質問しているのか、どのくらいの頻度で質問しているのかを開発者に詳しく示します。 これは、AI エージェントが質問に答えるための最も人気のある記事と、アクションを実行するための AI エージェントの応答テンプレートをグラフィカルに表現します。
キュレーション
このセクションでは、毎日発生するキュレーションの問題の数と、そのうち AI エージェントによって解決された数の視覚的な概要を示します。
AI エージェントの統合
このセクションでは、AI エージェントを音声とデジタルの両方のチャネルと統合して、顧客の会話を管理する方法について説明します。
AI エージェントを音声およびデジタル チャネルと統合する
Webex AI Agent Studio プラットフォームで AI エージェントを作成して構成したら、次のステップは、AI エージェントを音声およびデジタル チャネルと統合することです。 このインテグレーションにより、AI エージェントは顧客との音声ベースとデジタルの両方の会話を処理でき、シームレスでインタラクティブなユーザ エクスペリエンスを提供できます。
詳細については、「 AI エージェントを音声およびデジタル チャネルに統合する」を参照してください。
AI エージェントレポートの管理
このセクションでは、AI エージェント レポート、レポート タイプ、AI エージェント レポートの作成、レポート配信モードの概要について説明します。
AI エージェント レポートについて理解する
レポート機能を使用すると、利用可能なレポート タイプから特定のレポートを生成またはスケジュール (定期的に生成) し、利用可能な配信モードで受け取ることができます。 これらのレポートは、ユーザの行動、使用状況、エンゲージメント、製品のパフォーマンスなどに関する貴重な情報を提供します。 必要な情報を彼らのメール、SFTP パス、または S3 バケツに配信させることができます。 既定のレポートのリストからレポートのタイプを選択できます。また、1 回限りのレポートをすぐに生成するか、定期的に生成するかを選択できます。
左のナビゲーション ペインから [レポート] メニューにアクセスすると、次のタブが表示されます。
-
設定- このタブには、現在アクティブで定期的に生成されたすべてのレポートが一覧表示されます。 レポートの一覧では、次の詳細を確認できます。
- アクティブ- ユーザがまだレポートをサブスクライブしているかどうか。
- AI エージェント- レポートに関連付けられた AI エージェントの名前。
- レポートの種類- サブスクライブしている既定のレポートタイプ。
- 頻度- レポートを受け取る間隔。
- 前回生成されたレポート- 送信された最後のレポート。
- 次のスケジュール日- レポートが送信される次回の日付。
-
履歴- このタブには、日付までにディスパッチされたレポートのすべての履歴情報が一覧表示されます。 このページの任意のレポートをクリックして、レポートの構成を編集します。
[ ダウンロード アイコン アクション 列に移動してこれらの履歴レポートをダウンロードします。
オンデマンド レポートは、 履歴 タブは、レポート生成が完了した後にのみダウンロードできます。
AI エージェント レポートを作成する
| 1 |
Webex AI Agent Studio プラットフォームにログインします。 |
| 2 |
クリック レポート を選択します。 |
| 3 |
クリック +新規レポート。 |
| 4 |
次の情報を入力してレポートを作成および設定します: |
AI エージェント レポート タイプ
選択した AI エージェント タイプに基づいて、事前に作成されたレポートのリストから選択できます。 このセクションでは、これらのレポートの種類、各レポートに含まれるシート、および各シートで利用できる列について説明します。
質問に答えるための AI エージェントレポートタイプ
アプリケーションの質問に回答するための AI エージェントには、3 つの異なるレポートタイプがあります。 さまざまなレポート タイプを使用することで、AI エージェントの使用状況の概要、動作、ユーザの質問、AI エージェントがクエリにどのように応答しているかを理解するために使用できます。 また、キュレーションの問題として最終的に示されたメッセージを表示することもできます。
使用状況と概要このセクションには、AI エージェントの概要と、記事とカテゴリが呼び出された頻度が表示されます。 概要、カテゴリ、記事の情報は、レポートの別のタブで確認できます。
| フィールド | 説明 |
|---|---|
| AI エージェント名 | AI エージェントの名前。 |
| 会話の合計 | AI エージェントが処理した会話/セッションの合計数。 |
| 1 つ以上のユーザメッセージを含む会話 | ユーザが 1 つ以上の入力を行った会話またはセッション。 |
|
人間によるメッセージの合計数 | エンドユーザが AI エージェントに送信するメッセージ。 |
| AI エージェント レスポンスの合計数 | AI エージェントからエンドユーザに送信されたメッセージの合計。 |
| 部分一致の合計数 | ユーザのメッセージにあいまいさがあり、AI エージェントがオプションとして複数のインテントで応答したケース。 |
| エージェントに送信された会話 | 人間のエージェントに転送された会話の合計数。 |
| 賛成票の合計数 | 顧客が賛成票を入れた、AI エージェントの応答の合計数。 |
| 反対票の合計 |
顧客が反対票を入れた、AI エージェントの応答の合計数。 |
| フィールド | 説明 |
|---|---|
| カテゴリ名 | AI エージェントで設定されたカテゴリの名前です。 |
| このカテゴリでの会話 | このカテゴリに属する記事が検出された会話またはセッションの数。 |
| 応答の合計数 | このカテゴリに属する記事が検出された回数。 |
| 賛成票の合計数 | このカテゴリからの応答に賛成票が得られた回数。 |
| 反対票の合計 |
このカテゴリからの応答が反対された回数。 |
| フィールド | 説明 |
|---|---|
| 記事名 | AI エージェントで設定される記事の名前 (デフォルト バリアント)。 |
| 記事のカテゴリ | このインテントが属するカテゴリです。 |
| この記事についての会話 | この記事が検出された会話またはセッションの数。 |
| 応答の合計数 | この記事が検出された回数です。 |
| 賛成票の合計数 | この記事への応答が賛成投票された回数。 |
| 反対票の合計 |
この記事への反応が反対投票された回数。 |
AI エージェントと顧客間の会話を類似性スコアと共に表示します。 レポートで次の詳細を確認できます。
| フィールド | 説明 |
|---|---|
| タイムスタンプ | メッセージのタイムスタンプ。 |
| セッション ID | セッションの一意の識別子です。 |
| コンシューマー ID | AI エージェントのエンドユーザの一意の識別子。 |
| メッセージ タイプ | AI エージェントのメッセージまたは人間によるメッセージ。 |
| メッセージテキスト | メッセージのコンテンツです。 |
| 記事 | AI エージェントから返される応答の識別子です。 |
| カテゴリ | 顧客のメッセージに対して AI エージェントによって検出されたインテント。 |
| 上位のマッチ スコア | 検出されたインテントの類似性スコア。 |
| 一致した記事 1 | 選択した NLU エンジンにより検出されたインテント。 |
| 第 1 条の得点 | 検出されたインテントのスコア。 |
| フィードバック | メッセージが賛成票または反対票されたかどうかのユーザ フィードバック。 |
| フィードバックのコメント |
メッセージに反対票を入れる際にユーザが残したコメントです。 |
さまざまな理由で整理されたメッセージを問題として表示します。 レポートで次の詳細を確認できます。
| フィールド | 説明 |
|---|---|
| タイムスタンプ | メッセージのタイムスタンプです。 |
| セッション ID | ユーザセッションの一意の識別子です。 |
| コンシューマー ID | AI エージェント上のエンドユーザの一意の識別子。 |
| ヒューマン メッセージ | ヒューマン メッセージのコンテンツです。 |
| AI エージェントのメッセージ | AI エージェントが応答したメッセージのコンテンツ。 |
| 問題の理由 | このメッセージがキュレーションで終了した理由。 |
| 記事 | AI エージェントから返される応答の識別子です。 |
| カテゴリ | ユーザのメッセージに対して AI エージェントによって検出されたインテント。 |
| 上位のマッチ スコア | 検出されたインテントの類似性スコア。 |
| 一致した記事 1 | 選択された NLU エンジンにより検出されたインテント。 |
| 第 1 条の得点 |
検出されたインテントのスコア。 |
タスクを実行する AI エージェントレポートタイプ
AI Agent Builder アプリケーションでタスクを実行するための AI エージェントには、3 つの異なるレポートタイプが用意されています。 AI エージェント開発者は様々なレポートタイプを作成することができます。 これらは、AI エージェントの使用状況の概要、AI エージェントのビヘイビア、ユーザが何を尋ねているか、AI エージェントがクエリにどのように応答しているかを理解するために使用できます。 また、キュレーションの問題として最終的に示されたメッセージを表示することもできます。
トリガーされたインテントおよびテンプレート キーと共に、会話の概要を表示します。 [概要] タブには、次の詳細が表示されます。
| フィールド | 説明 |
|---|---|
| AI エージェント名 | AI エージェントの名前。 |
| 会話の合計 | AI エージェントによって処理された会話またはセッションの合計数。 |
| 1 つ以上のユーザメッセージを含む会話 | ユーザが 1 つ以上の入力を行った会話またはセッション。 |
|
人間によるメッセージの合計数 |
エンドユーザから AI エージェントに送信されるメッセージ。 |
| AI エージェント レスポンスの合計数 | AI エージェントによってエンドユーザに送信されたメッセージの合計。 |
| 部分一致の合計数 | ユーザのメッセージにあいまいさがあり、AI エージェントがオプションとして複数のインテントで応答したケース。 |
| エージェントに送信された会話 | 人間のエージェントに転送された会話の合計数 |
| 賛成票の合計数 | ユーザが賛成と投票した AI エージェントの応答の合計数。 |
| 反対票の合計 |
ユーザが反対票を入れた、AI エージェントの応答の合計数。 |
インテントの詳細は、 インテント スプレッドシートのタブ:
| フィールド | 説明 |
|---|---|
| インテント名 | AI エージェントで設定されたインテントの名前。 |
| インテントの会話 | このインテントが呼び出された会話またはセッションの数。 |
| 呼び出しの合計数 | このインテントが起動された回数。 |
| 合計完了数 | すべてのスロットが収集され、このインテントが完了した回数。 |
| 賛成票の合計数 | 各インテントについて、に賛成票が集まった の合計レスポンス数。 |
| 反対票の合計 |
各インテントについて、に対する反対票に対し、に対する合計レスポンス数。 |
レポートには、次のようなテンプレートの詳細情報も含まれます。
| フィールド | 説明 |
|---|---|
| テンプレートキー名 | AI エージェントで設定されたテンプレートの名前です。 |
| テンプレートキーのインテント | このテンプレートキーが使用されるインテントです。 |
| テンプレートキーの会話 | このテンプレートキーが応答として送信された回数。 |
| 応答の合計数 | このテンプレートキーが応答として送信された回数。 |
| 賛成票の合計数 | このテンプレートの応答に賛成投票があった回数。 |
| 反対票の合計 |
このテンプレートの応答に対して反対票が下りた回数。 |
顧客と AI エージェントの会話を類似性スコアと共に表示します。 レポートで次の詳細を確認できます。
| フィールド | 説明 |
|---|---|
| タイムスタンプ | メッセージのタイムスタンプです。 |
| セッション ID | ユーザセッションの一意の識別子です。 |
| コンシューマー ID | アプリケーション上のエンドユーザの一意の識別子です。 |
| メッセージ タイプ | AI エージェントのメッセージまたは人間のメッセージ。 |
| メッセージテキスト | メッセージのコンテンツです。 |
| テンプレートキー | AI エージェントから返される応答の識別子です。 |
| インテント | 顧客のメッセージに対して AI エージェントによって検出されたインテント。 |
| 上位のマッチ スコア | 検出されたインテントの類似性スコア。 |
| 一致したインテント 1 | 選択された NLU エンジンにより検出されたインテント。 |
| インテント 1 の得点 | 検出されたインテントのスコア。 |
| フィードバック | メッセージが賛成票または反対票されたかどうかのユーザ フィードバック。 |
| フィードバックのコメント |
メッセージに反対票を入れる際にユーザが残したコメント。 |
さまざまな理由で整理されたメッセージを問題として表示します。 このレポートはスクリプト AI エージェントにのみ関連します。 このレポートで次の詳細を確認できます。
| フィールド | 説明 |
|---|---|
| タイムスタンプ | メッセージのタイムスタンプです。 |
| セッション ID | 顧客のセッションの一意の識別子です。 |
| コンシューマー ID | アプリケーション上のエンドユーザの一意の識別子です。 |
| ヒューマン メッセージ | ヒューマン メッセージのコンテンツです。 |
| AI エージェントのメッセージ | AI エージェントが応答したメッセージのコンテンツ。 |
| 問題の理由 | このメッセージがキュレーションで終了した理由。 |
| テンプレートキー | AI エージェントから返される応答の識別子です。 |
| インテント | ユーザのメッセージに対して AI エージェントによって検出されたインテント。 |
| 上位のマッチ スコア | 検出されたインテントの類似性スコア。 |
| 一致したインテント 1 | 選択された NLU エンジンにより検出されたインテント。 |
| インテント 1 の得点 |
検出されたインテントのスコア。 |
AI エージェント レポートの配信モード
今日のデータ駆動型の世界では、AI エージェント レポートの効率的かつ安全な配信は、十分な情報に基づいた意思決定と優れた運用を実現するために不可欠です。 組織の多様なニーズを満たすために、AI エージェント レポートに複数の配信モードを提供し、柔軟性、信頼性、セキュリティを確保しています。 配信オプションには、安全なファイル転送プロトコル (SFTP)、メール、Amazon S3 バケツが含まれます。 各モードは、高度なセキュリティ、アクセスの容易さ、スケーラブルなストレージ ソリューションなど、さまざまな要件を満たすように設計されています。 このドキュメントでは、各配信モードの機能と利点の概要を説明し、特定のニーズに最適なオプションを選択するのに役立ちます。
SFTP
|
フィールド |
説明 |
|---|---|
| スケジュールどおり安全な場所にレポートをプッシュする |
これをオンにすると、スケジュールされた時刻に安全な場所にレポートがプッシュされます。 このトグルを有効にすると、次の詳細のみ提供できます。 |
| IP アドレス | システムの IP アドレスです。 |
| ユーザ名 | レポートにアクセスするためのユーザ名です。 |
| パスワード | レポートにアクセスするためのパスワードです。 |
| 秘密鍵 | ファイルにアクセスするための秘密鍵。 |
| アップロード パス |
システム内でファイルがルーティングされる場所のパス。 |
電子メール
| フィールド | 説明 |
|---|---|
| 複数の受信者へのメールをスケジュールします。セミコロン (;) で区切ります | 受信者を追加するには、これをオンに切り替えます。 |
| 受信者 |
指定の日時と頻度でレポートを受信する必要があるすべての受信者のメールアドレス。 |
S3 バケツ
| フィールド | 説明 |
|---|---|
| スケジュールに従って S3 バケットにレポートをアップロードする |
これをオンに切り替えると、S3 フィールドが利用可能になり、レポートは設定された S3 バケットにルーティングされます。 |
| AWS アクセスキー ID | AWS のサービスとリソースにアクセスするためのアクセスキー ID。 |
| AWS シークレットアクセスキー | AWS のサービスとリソースにアクセスするためのシークレットアクセスキー。 |
| バケツ名 | レポートがルーティングされる先のバケツの名前。 |
| フォルダ名 |
S3 バケツに作成されるフォルダの名前です。 |
AI コンプライアンスについて理解する
このセクションは、AI 開発、データ プライバシー、セキュリティ、安全性について理解するのに役立ちます
AI 開発、データ プライバシー、セキュリティ、安全性
Cisco のすべての AI 搭載機能は、 Responsive AI 原則に基づいて AI 影響評価を受け、 Responsive AI フレームワーク</に従います 設計による既存のセキュリティ、プライバシー、人権に関するプロセスに加えて、
プライバシーとセキュリティCisco は推論プロセス後に顧客の入力データを保持せず、サード パーティのモデル プロバイダーである Microsoft が Cisco の顧客データにアクセス、監視、保存することはありません。 機能別のデータ保持ポリシーの詳細は、 Cisco Trust Portal を参照してください。
以下は、すべての AI 機能に関する AI 透明性に関するメモのリストです。
トレーニングと評価用のデータソースCisco のサードパーティ モデル プロバイダーである Microsoft は、Azure OpenAI モデルを改善するために顧客のコンテンツを使用しないこと、および Cisco の顧客データを Azure インフラストラクチャに保存したり保持したりしないことを表明します。
安全性と倫理的配慮すべての生成型 AI 機能にはエラーが発生しやすいため、Cisco では Azure OpenAI が提供する コンテンツ フィルタリングを有効にすることで、AI 機能のコンテンツの安全性を優先させています。
モデルの評価とパフォーマンスCisco は、基礎となるモデルのレビュー、テスト、品質保証に人間を関与させることで、AI Assistant のパフォーマンスと精度を優先します。
はじめに Webex AI Agent Studio
Webex AI Agent Studio は、顧客サービスとサポートのニーズを満たす自動 AI エージェントを作成、管理、展開するために設計された高度なプラットフォームです。 AI エージェントは、人間のエージェントと対話する前に、人工知能を使用して自動化されたアシスタンスを顧客に提供します。 これらのエージェントは、会話内のイントネーション、言語理解、状況認識を備えた音声インタラクションをサポートします。 また、AI エージェントはテキストやオンライン チャットを通じて、シームレスかつ有益な方法でデジタル チャネルの対話を処理します。 顧客は、質問や情報検索に対するアシスタンスを受け、待ち時間を最小限に抑えるなど、コンシェルジュのようなエクスペリエンスの恩恵を受けます。
Webex AI Agent Studio の機能
- 正確でタイムリーな応答- 顧客からの問い合わせに対し、リアルタイムで正確な回答を提供します。
- インテリジェントなタスク実行- 顧客の要求や入力に基づいてタスクを実行します。
企業にとっての主なメリット
-
顧客満足度の向上- 顧客にリアルタイムの会話体験を提供します。
-
パーソナライズされたインタラクション- テーラーは個々の顧客のニーズと好みに対応します。
-
スケーラビリティと効率- 追加のエージェントを必要とせずに大量の顧客とのやり取りを処理できるため、満足度が向上し、運用コストが削減できます。
AI エージェントのタイプと例を理解する
次の表では、AI エージェント タイプとその機能を一覧で示します。
| AI エージェント タイプ | 目的 | 機能 | 説明 | セットアップ方法 |
|---|---|---|---|---|
|
自律型 |
自律 AI エージェントは、独立して動作し、人間の直接の介入なしに意思決定を行い、タスクを実行するように設計されています。 |
アクションの実行 |
入手可能な情報と事前に定義されたルールに基づいて、十分な情報に基づいた選択を行います。 繰り返し作業や時間のかかる作業を自動化します。 |
|
|
質問に答える |
自律エージェントは、ナレッジ レポジトリにアクセスして使用し、ユーザのクエリに対して有益で正確な回答を提供できます。 |
質問に答えるための自律 AI エージェント | ||
|
スクリプト形式 |
スクリプト AI エージェントは、事前に定義された一連のルールと指示に従うようにプログラムされています。 |
アクションの実行 |
スクリプト形式のエージェントは、明確に定義され構造化された特定のタスクを実行できます。 |
アクションを実行するためのスクリプト形式の AI エージェント |
|
質問に答える |
スクリプト形式のエージェントは、ユーザが作成したトレーニングコーパス (例と回答のコレクション) に基づいて質問に応答できます。 |
質問に答えるためのスクリプト形式の AI エージェント |
例
自律型およびスクリプト AI エージェントは、特定の要件や必要な機能に応じて、さまざまなユースケースに適用できます。 次のような例があります。
-
顧客サービス- 自律エージェントとスクリプト形式エージェントの両方を使用して、顧客サポートを提供できます。自律エージェントは、より柔軟で自然な言語理解を提供します。
-
バーチャル アシスタント-自律エージェントは、さまざまなタスクを処理でき、よりパーソナライズされた対話を提供できるため、仮想アシスタントのロールに適しています。
-
データ分析—自律エージェントを使用して、大規模なデータセットを分析し、貴重な洞察を抽出できます。
-
プロセスの自動化- 自律エージェントとスクリプト化エージェントの両方を使用して、繰り返しのタスクを自動化し、効率を向上させ、エラーを減らすことができます。
-
ナレッジ マネジメント- 自律エージェントを使用してナレッジレポジトリを作成および管理できるため、ユーザが情報に簡単にアクセスできるようになります。
自律型 AI エージェントとスクリプト AI エージェントの選択は、タスクの複雑さ、必要な自律性レベル、トレーニング データの可用性によって異なります。
前提条件
-
Webex Contact Center をすでにご利用の場合、以下の前提条件を満たしていることを確認してください。
-
Webex Contact Center 2.0 テナント。
-
Webex Connect がテナント用にプロビジョニングされました。
-
音声メディアプラットフォームは次世代のメディアプラットフォームです。
-
-
Webex コンタクト センターのテナントがない場合は、パートナーに連絡して、次世代メディア プラットフォームで Webex コンタクト センターのトライアルを開始してください。
-
管理者は次を要求できます: Webex コンタクト センターの開発者サンドボックス をクリックして、AI エージェントを試してみてください。
機能の有効化
この機能は現在ベータ版です。 顧客は次の場所でこの機能にサインアップできます。 Webex ベータ版ポータル AI エージェントの参加型アンケートに回答する。
-
現在、スクリプト AI エージェント機能のみがベータ フェーズで利用できます。
-
自律エージェントは一部の顧客のみが利用できます。 要求は、担当の CSM (カスタマー サクセス マネージャー)、PSM (パートナー サクセス マネージャー) を通じて、またはメールで行うことができます。 ask-ccai@cisco.com。 承認されると、テナントのスクリプト エージェントに加えて、自律エージェントが利用できるようになります。
Webex AI Agent Studio にアクセスする
AI エージェントを作成するには、Webex AI Agent Studio アプリケーションにログインする必要があります。 これは以下の方法で行うことができます。
Control Hub からサインインする
- URL を使用して Control Hub にログインする https://admin.webex.com。
- ナビゲーション ペインの [サービス] セクションで、 コンタクトセンター。
- に クイックリンク で、[] Contact Center スイート セクションを参照してください。
- クリック Webex AI Agent Studio をクリックしてアプリケーションにアクセスします。
システムが別のブラウザタブで Webex AI Agent Studio アプリケーションをクロス起動します。ユーザは、アプリケーションに自動的にサインインされます。
Webex Connect からサインインする
Webex AI Agent Studio アプリケーションにアクセスするには、Webex Connect へのアクセス権が必要です。
- エンタープライズ用に提供されたテナント URL とサインイン情報を使用して、Webex Connect アプリケーションにログインします。
デフォルトでは、 サービス ページがホームページとして表示されます。
- [ アプリトレイ 左のナビゲーションペインのメニューで、 Webex AI Agent Studio をクリックしてアプリケーションにアクセスします。
システムが Webex AI Agent Studio アプリケーションを別のブラウザタブでクロスローンチし、アプリケーションに自動的にサインインします。
ホームページのレイアウト
Webex AI Agent Studio アプリケーションへようこそ。 ログインすると、ホームページには次のレイアウトが表示されます。
-
ナビゲーション バー
左側に表示されるナビゲーションバーから次のメニューにアクセスできます:
- ダッシュボード- エンタープライズ管理者によって許可されているとおり、ユーザがアクセスできる AI エージェントのリストを表示します。
- ナレッジ- 中央のナレッジリポジトリまたはナレッジベースを示します。これは、自律型 AI エージェントが顧客のクエリに応答するための頭脳として機能します。
- レポート- さまざまなタイプの事前構築済み AI エージェント レポートを一覧表示します。 ビジネスニーズに応じてレポートを生成したりスケジュールすることができます。
- ヘルプ—Webex ヘルプ センターにある Webex AI Agent Studio ユーザ ガイドにアクセスできる権限を付与します。
-
ユーザプロファイル
[ユーザプロファイル] メニューを使用すると、自分のプロファイル情報を表示したり、アプリケーションからサインアウトすることができます。
[ エンタープライズ プロファイル ] ページには、AI エージェント テナントに関する情報が含まれています。完全な管理者アクセスを持つ管理者のみがアクセスできます。
-
[ 概要 ] タブには次の情報が含まれます:
- エンタープライズ識別子: エンタープライズの Webex 組織 ID、CPaaS 組織 ID、サブスクリプション ID などが含まれます。 これは、対応する Webex Connect テナントに Webex コンタクトセンター インテグレーションを行うエンタープライズで利用できます。
- プロファイル設定: エンタープライズ名、エンタープライズ固有の名前、ロゴ URL が含まれます。
- グローバルエージェント設定: フォールバックシナリオを処理する音声チャネルのデフォルトのエージェントを選択できます。
- データ保持期間の概要: この企業のデータ保持期間の概要を提供します。
-
チームメイト タブでは、アプリケーションにアクセスできるチームメイトのリストを表示、管理することができます。 各ユーザにはロールが割り当てられ、付与された権限に基づいて実行できるアクションが決定されます。
-
ダッシュボードについて理解する
ダッシュボード上の AI エージェントは、AI エージェント名、最終更新者、最終更新日時、エージェントのトレーニングに使用されたエンジンなど、基本情報を表示するカードで表示されます。
AI エージェント カードのタスク
AI エージェント カードにカーソルを合わせると、次のオプションが表示されます。
- プレビュー—[ プレビュー ] をクリックして、AI エージェントのプレビュー ウィジェットを開きます。
- 省略記号 アイコン: このアイコンをクリックすると、次のタスクを実行できます:
-
プレビューリンクのコピー: プレビューリンクをコピーして新しいタブに貼り付け、チャットウィジェットで AI エージェントをプレビューできます。
-
アクセストークンのコピー: API 経由でエージェントを呼び出すために、AI エージェントのアクセストークンをコピーします。
-
エクスポート—AI エージェントの詳細 (JSON 形式) をローカルフォルダにエクスポートします。
-
削除—AI エージェントをシステムから完全に削除します。
-
ピン留めする—AI エージェントをダッシュボードの最初の位置に固定するか、ピン留めを解除して元の位置に戻します。
-
新しい AI エージェントの作成
ダッシュボードの右上にある [ + エージェントの作成 ] オプションを使用して、新しい AI エージェントを作成できます。 定義済みのテンプレートを使用するか、エージェントをゼロから作成するかを選択できます。
スクリプト形式の自律型 AI エージェントの作成方法については、以下のセクションを参照してください。
事前構築済みの AI エージェントのインポート
使用可能な AI エージェントのリストから、JSON 形式の構築済み AI エージェントをインポートできます。 まず、AI エージェントを JSON 形式でローカル フォルダーにエクスポートしたことを確認します。 次の手順に従ってインポートしてください:
- [ エージェントをインポート] をクリックします。
- アップロード をクリックして、プラットフォームからエクスポートした AI エージェントファイル (JSON 形式) をアップロードします。
- エージェント名 フィールドに AI エージェント名を入力します。
- (オプション) [ システム ID] で、システムが生成する一意の識別子を編集します。
- [インポート（Import）] をクリックします。
AI エージェントが Webex AI Agent Studio プラットフォームに正常にインポートされ、ダッシュボードから利用できるようになりました。
キーワード検索
このプラットフォームは、AI エージェントを簡単に見つけて管理するための強力な検索機能を提供します。 エージェント名をキーワード検索することができます。検索バーにエージェント名または名前の一部を入力します。 検索条件に一致する AI エージェントのリストが表示されます。
エージェントタイプで絞り込む
キーワード検索に加えて、AI エージェントのタイプに基づいてフィルタリングすることで、検索結果を絞り込むことができます。 ドロップダウンリストから、エージェント タイプ フィルタの 1 つを選択します。スクリプト化、 自律、 すべて。
ナレッジベースの管理
ナレッジベースは LLM 対応の自律型 AI エージェントの情報の一元的なレポジトリです。 自律型 AI エージェントは、高度な AI と機械学習テクノロジを活用して、人間のようなテキストを理解し、処理し、生成します。 これらの AI エージェントは、膨大な量のデータを基にトレーニングを行い、詳細で状況に応じた適切な応答を行えるようにします。 ナレッジベースは、自律型 AI エージェントの機能に必要なデータを保存します。
ナレッジベースにアクセスするには:
- Webex AI Agent Studio プラットフォームにログインします。
- ダッシュボードの左側ナビゲーションペインにある ナレッジ アイコンをクリックします。 ナレッジベースページが表示されます。
- ナレッジベースは、次の基準に基づいて見つけることができます。
- ナレッジベース名
- ナレッジベースのタイプ
- 指定期間中にナレッジベースが更新されました
- 指定期間内に作成されたナレッジベース
[ すべてをリセット ] をクリックして検索条件をリセットします。
- 新しいナレッジベースを作成することもできます。 新しいナレッジベースを作成するには、 AI エージェントのナレッジベースを作成するを参照してください。
AI エージェントのナレッジベースを作成する
| 1 |
ダッシュボードの左側ナビゲーションペインにある ナレッジ アイコンをクリックします。 |
| 2 |
ナレッジベース ページの右上角にある +ナレッジベースの作成 をクリックします。 |
| 3 |
ナレッジベースの作成 ページで次の情報を入力します: |
| 4 |
[作成]をクリックします。 システムは指定された名前のナレッジベースを作成します。 |
| 5 |
ファイル タブ: |
| 6 |
ドキュメント タブ: |
| 7 |
[ 情報 ] タブに移動して、自分がアップロードしたファイルおよび作成したドキュメントの詳細を表示および追跡できます。
|
次の作業
自律型 AI エージェントのセットアップ
自律 AI エージェントは、人間の直接の介入なしに、独立して動作します。 これらのエージェントは、高度なアルゴリズムと機械学習技術を使用してデータを分析し、環境から学習し、特定の目標を達成するためにアクションを調整します。 このセクションでは、Autonomous AI Agent の 2 つの主要な機能について説明します。
タスクを実行する Autonomous AI Agent
自律 AI エージェントは、以下を含むさまざまなタスクを実行できます。
-
自然言語処理 (NLP)—人間の言葉を理解し、自然な会話形式で対応できるようになります。
-
意思決定 - 利用可能な情報と事前定義されたルールに基づいて、十分な情報に基づいた選択を行います。
-
自動化—繰り返しの作業や時間のかかる作業を自動化します。
このセクションには次の構成設定が含まれます。
アクションを実行するための Autonomous AI Agent を作成する
| 1 |
Webex AI Agent Studio プラットフォームにログインします。 |
| 2 |
次の日に ダッシュボード、クリック +エージェントの作成。 |
| 3 |
次の日に AI エージェントの作成 画面で、 最初から開始する。
定義済みのテンプレートを選択して、AI エージェントをすばやく作成することもできます。 AI エージェント タイプを自律としてフィルタリングします。 この場合、 プロファイル ページに自動入力されます。 |
| 4 |
[次へ（Next）] をクリックします。 |
| 5 |
[ どのタイプのエージェントを構築しますか セクションで、 自律型。 |
| 6 |
[ エージェントのメイン機能は何ですか セクションで、 アクションの実行。 |
| 7 |
[次へ（Next）] をクリックします。 |
| 8 |
次の日に エージェントの定義 ページで、次の詳細を指定します。 |
| 9 |
[作成]をクリックします。 アクションを実行するための自律型 AI エージェントが正常に作成されました。 ダッシュボード。 AI エージェントのヘッダーでは、次のタスクを実行できます。
事前構築済みの AI エージェントをインポートすることもできます。 詳細については、次を参照してください。 事前構築済みの AI エージェントのインポート |
次の作業
自律型 AI エージェントのプロファイルを更新します。
Autonomous AI Agent プロファイルの更新
はじめる前に
アクションを実行するための Autonomous AI エージェントを作成します。
| 1 |
次の日に ダッシュボードをクリックし、作成した AI Agent をクリックします。 |
| 2 |
移動先 タブを選択し、次の詳細を構成します。 |
| 3 |
クリック 公開 をクリックして、AI エージェントをライブにします。 |
次の作業
必要なアクションを AI エージェントに追加します。
Autonomous AI Agent にアクションを追加する
アクションを実行する自律型 AI エージェントは、ユーザの意図を理解し、それに従って行動するように設計されています。 たとえば、あるレストランでオンラインでの料理の注文受付を自動化する必要があるとします。 タスクを完了するために、以下のアクションを実行する Autonomous AI Agent を作成できます。
-
顧客から必要な情報を取得します。
-
必要なフローに情報を転送します。
アクションを実行する Autonomous AI Agent は、以下の構成要素で機能します。
-
アクション—AI エージェントを外部システムに接続して複雑なタスクを実行するための機能。
-
エンティティまたはスロット - ユーザのインテントを実現するためのステップを表します。 スロット フィルでは、発話に基づいて顧客のインテントを満たすために、顧客に特定の質問をする必要があります。 AI エージェントがアクションの実行を開始するのをトリガーします。 スロット埋め込みの一部として入力エンティティを定義します。
-
フルフィルメント - AI エージェントがアクションを完了する方法を決定します。 フルフィルメントの一部として、Autonomous AI Agent が特定の形式で回答を生成するための出力エンティティを定義します。 システムは出力エンティティをフローに送信してアクションを続行し、タスクを正常に完了します。
| 1 |
[ アクション ] タブで [ +新しいアクション] をクリックします。 |
| 2 |
新規アクションの追加 ページで、次の詳細を指定します: |
次の作業
選択したアクション範囲に応じて、スロットを設定するか、またはスロットを設定してフルフィルメントを定義することができます。
スロット フィルを設定する
スロットを埋めるには、AI エンジンに必要な入力エンティティを追加することが含まれます。 アクション ページの スロット埋め セクションで、入力エンティティを追加します:
-
エンティティを表形式で 1 つずつ追加できます。
-
JSON ファイルを使用してエンティティを定義することもできます。 詳細は JSON スキーマのツアー を参照してください。
入力エンティティを表形式で追加する
| 1 |
入力エンティティを追加するには、[ +新しい入力エンティティ] をクリックします。 |
| 2 |
新しい入力エンティティの追加 ページで、次の詳細を指定します: |
| 3 |
[ 追加 ] をクリックして入力エンティティを追加します。 入力エンティティは必要な数だけ追加できます。 |
| 4 |
エンティティに対して次のアクションを実行するには、[ コントロール ] オプションを使用します: |
JSON エディターを使用してエンティティを追加する
JSON エディターを使用して、入力エンティティと出力エンティティを追加できます。 JSON エディター ビューでは、エンティティが構造化 JSON 形式で定義されている必要があります。
入力パラメータ構造体
入力パラメータは次の構造に従う必要があります:
-
type—パラメータオブジェクトのデータ型です。 これは常に 'object' で、パラメータがオブジェクトとして構造化されていることを示します。
プロパティ—各キーがパラメータと関連するメタデータを表すオブジェクトです。
必須—必須のパラメータ名をリストした文字列の配列です。
プロパティオブジェクト
プロパティオブジェクト の各キーは入力エンティティ/パラメータを表し、そのパラメータに関するメタデータを持つ別のオブジェクトを含みます。 メタデータには、常に次のキーワードを含める必要があります。
-
type—パラメータのデータ型です。 許可されているタイプは次のとおりです。
-
文字列—テキストデータ。
-
整数—小数点以下の数値データ。
-
number—小数を含む数値データです。
-
ブール値—真/偽の値。
-
配列—アイテムのリストで、通常はすべて同じタイプです。
-
object—プロパティがネストされた複雑なデータ構造。
-
-
Description—エンティティが表すものの簡単な説明です。 これは、AI エンジンがパラメータの目的と使用法を理解するのに役立ちます。 エージェントの指示およびアクションの説明と一致するだけでなく、簡潔な説明は正確性を高めるために推奨されます。
-
プラットフォームは 'type' の検証のみを強制します。 「説明」はすべてのエンティティに適用されるわけではありませんが、追加しておくことを強くおすすめします。 エンティティ メタデータのその他の便利なキーワードは次のとおりです。
-
列挙- 列挙型フィールドは、パラメーターの可能な値を一覧表示します。 これは、限定された値のセットしか受け付けないパラメータに役立ちます。 開発者は、パラメータがこれを使用するために受け入れる必要がある値のカスタム リストを定義できます。
- パターン- パターン フィールドは文字列タイプで使用し、文字列が一致する必要がある正規表現を指定します。 これは、電話番号、郵便番号、カスタム識別子など、特定の形式を検証する場合に特に便利です。
-
例- 例のフィールドでは、パラメータの有効な値の例を 1 つまたは複数入力します。 これは、AI エンジンがどのような種類のデータが期待されるかを理解するのに役立ち、解釈と検証の目的で特に役立ちます。
-
エンティティ定義をより正確で堅牢にする他のキーワードがあります。 詳細については、次を参照してください。 JSON スキーマのツアー。
例
次の例には、さまざまなタイプのエンティティとキーワードが含まれています。
{ "type": "object", "properties": { "username": { "type": "string", "description": "アカウントの一意のユーザ名。", "minLength": 3, "maxLength" : 20 }, "password": { "type": "string", "description": "アカウントのパスワード。", "minLength": 8, "format": "password" }, "email": { "type": "string", "description": "アカウントのメールアドレス。", "pattern": "\w+([-+.']\w+)*@\w+([-.]\w+ )*\.\w+([-.]\w+)*" }, "誕生日": { "type": "string", "description": "ユーザの生年月日。", "examples": [" mm/dd/YYYY"] }, "基本設定": { "タイプ": "object", "説明": "ユーザ基本設定.", "プロパティ": { "ニュースレター": { "タイプ": "ブール値", "description": "ユーザがニュースレターの受信を希望しているかどうか。", "default": true }, "notifications": { "type": "string", "description": "希望の通知方法.", "enum" : ["email", "sms", ""p Push"] } } }, "roles": { "type": "配列", "description": "ユーザに割り当てられたロールのリスト。", "items": { "type": "string", "enum": ["user", "a dmin", "moderator"] } } }, "required": ["username", "password", "email"] } この例には次のエンティティが含まれます:
- username—最小長と最大長の制約のある文字列型です。
- password—最小限の長さと特定の形式の文字列型です (password により、安全に処理する必要があることが示されます)。
- email—メールアドレスが有効であることを確認するための正規表現パターンを持つ文字列型。
- 誕生日—日付の形式を規定するための例を含む文字列型。
- 基本設定: ネストされたプロパティ (ニュースレターおよび通知) を持つオブジェクト タイプ。これにはデフォルト値を持つブール値、および特定の許容値を持つ文字列 (列挙) が含まれます。
- role—各項目が特定の値に制限された文字列 (列挙型) である配列タイプ。
「required」の配列で指定されているとおり、ユーザ名、パスワード、メール アドレスは必須です。
この例では、エンティティに記述的な名前と明確な説明が付けられ、一貫した構造と命名規則に従います。 これらのベスト プラクティスに従って、AI エンジンが容易に解釈して適用できる明確なエンティティを作成してください。
フルフィルメントの定義
| 1 |
コンタクトセンターに AI エージェントを実装するためのフルフィルメントの詳細を定義します。 以下の詳細を指定します。 |
| 2 |
AI エージェントがフローが理解できる形式で結果を生成するように、出力エンティティを構成します。 |
| 3 |
出力エンティティを追加するには、[ +新しい出力エンティティ] をクリックします。 [新しい出力エンティティを追加 ] 画面で次の詳細を指定します: JSON ファイルを使用して、出力エンティティを追加することもできます。 詳細については、 JSON エディタを使用してエンティティを追加するを参照してください。 . |
| 4 |
[追加] をクリックして出力エンティティを追加します。 出力エンティティは必要な数だけ追加できます。 |
| 5 |
エンティティに対して次のアクションを実行するには、[ コントロール ] オプションを使用します: |
| 6 |
[追加] をクリックして構成を完了します。 |
次の作業
[ プレビュー ] をクリックして AI エージェントをプレビューします。 詳細については、 「Autonomous AI Agent をプレビューする」を参照してください。 [ 公開 ] をクリックして AI エージェントを公開します。
AI エージェントの設定後:
- AI エージェントのパフォーマンスを表示するには、 アナリティクスを使用して Autonomous AI Agent のパフォーマンスを表示するを参照してください。
- セッションと履歴の詳細を確認するには、 Autonomous AI Agent のセッションと履歴を表示するを参照してください。
質問に答えるための自律 AI エージェント
自律エージェントは、ナレッジ レポジトリにアクセスして使用し、ユーザのクエリに対して有益で正確な回答を提供できます。 この機能は、エージェントが次のことを行う必要があるシナリオで役立ちます。
-
カスタマーサポート: FAQ への回答、問題のトラブルシューティング、プロセスのガイドを行います。
-
技術的な支援の提供—特定のトピックや分野について専門家のアドバイスを提供します。
このセクションには次の構成設定が含まれます。
質問に回答するための Autonomous AI Agent を作成する
はじめる前に
ナレッジベースを作成してください。 詳細は ナレッジベースを管理するを参照してください。
| 1 |
Webex AI Agent Studio プラットフォームにログインします。 |
| 2 |
次の日に ダッシュボード、クリック +エージェントの作成。 |
| 3 |
次の日に AI エージェントの作成 画面で、 最初から開始する。 定義済みのテンプレートを選択して、AI エージェントをすばやく作成することもできます。 AI エージェント タイプを自律としてフィルタリングできます。 この場合、プロファイルページのフィールドは自動的に入力されます。 |
| 4 |
[次へ（Next）] をクリックします。 |
| 5 |
[ どのタイプのエージェントを構築しますか セクションで、 自律型。 |
| 6 |
[ エージェントのメイン機能は何ですか セクションで、 質問に答える。 |
| 7 |
[次へ（Next）] をクリックします。 |
| 8 |
次の日に エージェントの定義 ページで、次の詳細を指定します。 |
| 9 |
[作成]をクリックします。 質問に答えるための自律型 AI エージェントが正常に作成され、 ダッシュボードから利用できるようになります。 AI エージェントのヘッダーでは、次のタスクを実行できます。
事前に構築された AI エージェントをインポートすることもできます。 詳細については、 構築済み AI エージェントをインポートするを参照してください。 |
次の作業
自律型 AI エージェントのプロファイルを更新します。
Autonomous AI Agent プロファイルの更新
はじめる前に
質問に答えるための Autonomous AI Agent を作成します。
| 1 |
ダッシュボードで、作成した [AI エージェント] をクリックします。 |
| 2 |
[ タブに移動して、次の詳細を設定します: |
| 3 |
[ 変更を保存 ] をクリックして、AI エージェントをライブにします。 |
次の作業
AI エージェントのナレッジベースを設定します。
ナレッジベースの設定
はじめる前に
質問に答えるための Autonomous AI Agent を作成します。
| 1 |
[ダッシュボード] ページで、作成した AI エージェントを選択します。 |
| 2 |
[ ナレッジベース ] タブに移動します。 |
| 3 |
ドロップダウン メニューから必要なナレッジ ベースを選択します。 |
| 4 |
[ ] [変更の保存] をクリックして、AI エージェントをライブにします。 |
次の作業
[プレビュー] をクリックして AI エージェントをプレビューします。 詳細については、 Autonomous AI Agent をプレビューするを参照してください。
AI エージェントの設定後:
- AI エージェントのパフォーマンスを表示するには、 アナリティクスを使用して Autonomous AI Agent のパフォーマンスを表示するを参照してください。
- セッションと履歴の詳細を確認するには、 Autonomous AI Agent のセッションと履歴を表示するを参照してください。
Autonomous AI エージェントのセッションと履歴を表示する
作成した各 Autonomous AI Agent のセッションと履歴の詳細を表示できます。 セッション ページには、顧客と確立したセッションの詳細が表示されます。 履歴 ページでは、AI エージェントの構成変更の詳細を参照することができます。
セッション（Sessions）
セッション ページには、AI エージェントとユーザ間のすべての対話の包括的な記録が用意されています。 セッション ページに移動するには:
- ダッシュボードで、セッションの詳細を表示する Autonomous AI エージェントをクリックします。
- 左側ナビゲーションペインで、[ セッション] をクリックします。
[ セッション ] ページが表示されます。 各セッションは、セッションのすべてのメッセージを含むレコードとして表示されます。 この情報は AI エージェントの監査、分析、改善に役立ちます。
セッションの表には、その AI エージェント用に作成されたすべてのセッション/会議室のリストが表示されます。 1 画面に表示できる行を超える場合、表にはページ番号が設定されます。 テーブルのフィールドは、左側にある 結果の絞り込み セクションでソートしたりフィルタリングすることができます。 存在するフィールドは、特定のセッションに関する以下の情報を表します。
-
セッション ID—固有の会議室 ID または会話のセッション ID です。
- コンシューマー Id—AI エージェントと対話したコンシューマーの ID。
-
チャネル—インタラクションが行われたチャネル。
-
更新日時—会議室が閉じられた日時。
-
会議室メタデータ: 会議室に関する追加情報が含まれています。
-
必須のチェックボックスを選択します。
- テストセッションを非表示: テストセッションを非表示にして、ライブセッションの一覧のみを表示します。
- エージェントの引き継ぎ: エージェントに引き継ぐセッションをフィルタリングします。 エージェントの引き継ぎが発生すると、人間のエージェントにチャットを引き継ぐことを示す ヘッドホン アイコンが表示されます。
- エラー発生: エラーが発生したセッションをフィルタリングします。
- 反対票—反対票のあったセッションをフィルタリングします。
セッション表の行をクリックすると、そのセッションの詳細が表示されます。 ロックアイコンは、セッションがロックされており、復号化が必要であることを示します。 セッションを解読するにはパーミッションが必要です。 次の場合、 アクセスの暗号化解除 トグルが有効になっている場合、 コンテンツの解読 ボタンをクリックします。 ただし、この機能は、 高度なデータ保護 が true に設定されているか、テナントに対して有効になっています。
履歴
[ 履歴 ページでは、AI エージェントで実行された構成変更の詳細を表示できます。 特定のエージェントの履歴を表示するには:
- 次の日に ダッシュボードで、履歴を表示する Autonomous AI エージェントをクリックします。
- 左側のナビゲーション ペインで、 履歴。
[ 履歴 次のタブのあるページが表示されます。
- 監査ログ—AI エージェントに加えられた変更を表示するには、 監査ログ タブをクリックします。
- モデル履歴—[ モデル履歴 ] タブをクリックして、アクションを実行した Autonomous AI Agent のさまざまなバージョンを表示します。
監査ログ
監査ログ タブは、自律型 AI エージェントに加えられた変更を追跡します。 過去 35 日間の変更の詳細を表示できます。 監査ログ タブには次の情報が表示されます:
管理者または AI エージェント開発者の役割を持つユーザは、 監査ログ タブにのみアクセスできます。 「監査ログの取得」権限を持つカスタム ロールを持つユーザも監査ログを表示できます。
- Updated at - 変更が行われた日付と時刻。
- 更新者—変更を適用したユーザの名前。
- フィールド—変更が行われた AI Agent の特定のセクション。
- 説明—変更に関する追加情報です。
[ 更新者]、[ フィールド]、[ </a27] を使用して特定の監査ログを検索することができます。>説明 検索オプションです。 [ 更新日時 ] および [ 更新日時: ] フィールドでログをソートできます。
モデル履歴
[ モデル履歴 ] タブは、アクションを実行する Autonomous AI Agent でのみ利用できます。
アクションを実行するために Autonomous AI Agent を公開すると、Autonomous AI Agent のバージョンが保存され、[ モデル履歴 ] タブで利用できます。 [ モデル履歴 ] タブで AI エージェントのさまざまなバージョンを表示できます。
- モデルの説明—AI エージェントのバージョンに関する簡単な説明。
- AI エンジン—そのバージョンの AI エージェントで使用される AI エンジン。
- 更新日時—版が作成された日時。
- アクション—AI エージェントに対して次のアクションを実行することができます
- 読み込み—AI エージェントへのすべての変更が失われます。 構成を再度実行する必要があります。
- エクスポート—AI エージェントのエクスポートに使用します。
Autonomous AI Agent をプレビューする
自律 AI エージェントは、AI エージェントの作成時、エージェントの編集中、展開後にプレビューできます。 プレビューは次から開くことができます。
- AI Agent ダッシュボード—AI Agent カードにカーソルを合わせると、その AI エージェントの [ プレビュー ] オプションが表示されます。 クリックして、AI エージェントのプレビューを開きます。
- AI エージェントのヘッダー —AI エージェントを開くには、[AI エージェント] カードをクリックします。 [ プレビュー ] オプションは常にヘッダーセクションに表示されます。
- 最小化されたウィジェット : プレビューが起動して最小化されると、ページの右下にチャット ヘッド ウィジェットが表示されます。 このオプションを使用すると、簡単にプレビューモードを再び開くことができます。
Webex AI Agent Studio には共有可能なプレビュー オプションも用意されています。 右上隅のメニューをクリックして、[ プレビューリンクをコピー ] オプションを選択します。 プレビュー リンクを、AI エージェントのテスターやコンシューマーなどの他のユーザと共有できます。
プラットフォーム プレビュー ウィジェット
プレビュー ウィジェットは画面の右下に表示されます。 発話 (または一連の発話) を提供して、AI エージェントの応答をチェックし、AI エージェントが正しく機能していることを確認できます。
また、プレビュー ウィジェットを最小化し、コンシューマー情報を提供し、複数の会議室を開始して AI エージェントをテストすることもできます。
共有可能なプレビュー ウィジェット
共有可能なプレビュー ウィジェットを使用すると、AI エージェントを表示するためのカスタム UI を開発することなく、提示可能な方法で AI エージェントを関係者や消費者と共有できます。 デフォルトでは、コピーされたプレビュー リンクは、AI エージェントを電話の大文字と小文字で区別してレンダリングします。 プレビュー リンクの特定のパラメーターを変更することで、いくつかの簡単なカスタマイズを行うことができます。 ウィジェットは次のようにカスタマイズできます。
- ウィジェットの色— brandColor パラメータをリンクに追加します。 色名または色の 16 進数コードを使用して、単純な色を定義できます。
-
電話の大文字と小文字の区別: リンクの phone ケースの パラメータの値を変更することで行います。 これはデフォルトで true に設定されていますが、無効にすることで falseにできます。
パラメータを含むプレビューリンクの例:
? bot_unique_name=<your_bot_unique_name>&enterpris_unique_name=<your_enterpris_unique_name>&phoneCasing=<true/false>&brandcolor<brandcolor<カラーの 16 進数値を、'_XXXX8'> の形式で入力します。
音声ベースのプレビュー
質問に回答する自律型 AI エージェントが、音声ベースのプレビューをサポートしています。 このオプションを有効にするには:
- ダッシュボード に移動し、AI エージェントを選択します。
- に移動します。
- AI エンジン ドロップダウンリストから Vegaを選択します。
- [ ] > [変更の保存] をクリックします。
プレビュー オプションが更新され、音声プレビュー用の マイク アイコンが追加されました。 [ プレビュー] をクリックします。 音声プレビュー ウィジェットが表示されます。
この機能を使用するにはマイクへのアクセスを有効にする必要があります。
音声プレビュー ウィジェットでは次のオプションを表示できます。
- 開始 ボタンをクリックしてプレビューを開始します。
- ライブ音声テキスト 音声プレビューが進行中の場合、会話の がウィジェットに表示されます。
- 通話を終了 を押して会話を終了します。
- ミュート ミュートします。
アナリティクスを使用して Autonomous AI Agent のパフォーマンスを表示する
AI エージェント アナリティクス セクションは、AI エージェントのパフォーマンスと有効性を評価するための主要なメトリックスのグラフィック表現を提供します。 Autonomous AI Agent のアナリティクスを生成するには:
- [AI エージェント] を ダッシュボード。
- 左側のナビゲーション ペインで、 分析。 AI エージェント パフォーマンスの概要が表形式とグラフの両方で表示されます。
最初のセクションには、AI エージェントのセッションとメッセージに関する以下の統計が表示されます。
- 合計セッション数と、AI エージェントによって処理され、人の介入なしで処理されたセッション。
- エージェント ハンドオーバー数は、人間のエージェントに引き継がれたセッションの数です。
- 日単位の平均セッション数
- メッセージ (人間と AI エージェントのメッセージ) の合計と、そのうちユーザから送られてきたメッセージの数。
- 日単位の平均メッセージ数
2 番目のセクションには、ユーザに関する統計が表示されます。 合計ユーザ数、ユーザあたりの平均セッション数、および日単位の平均ユーザ数が表示されます。
3 番目のセクションには、AI エージェントの応答とエージェント ハンドオーバーが表示されます。
Scripted AI エージェントのセットアップ
このセクションでは、スクリプト化された AI エージェントを Webex AI Agent Studio プラットフォームでセットアップ、管理して、ユーザのクエリに正確に応答し、自動タスクを効果的に実行する方法について説明します。
タスク実行用の Scripted AI エージェント
スクリプト形式の AI エージェントは、Webex AI Agent Studio プラットフォームのノーコード エージェント構築機能を強化します。 スクリプト形式の AI エージェントは、特定のタスクを実行するために、顧客から関連データを取得できる複数の会話を可能にします。 次の作業が含まれます。
-
簡単なコマンドの実行 - 指示に従い、事前に定義されたアクションを実行します。
-
データの処理—指定されたルールに従ってデータを操作および変換します。
-
他のシステムと対話する - 他のソリューションと通信し、コントロールします。
このセクションには次の構成設定が含まれます。
アクションを実行するための Scripted AI エージェントを作成する
| 1 |
Webex AI Agent Studio プラットフォームにログインします。 |
| 2 |
次の日に ダッシュボード、クリック + エージェントの作成。 |
| 3 |
次の日に AI エージェントの作成 画面で、新しい AI エージェントをゼロから作成します。 定義済みのテンプレートを選択して、AI エージェントをすばやく作成することもできます。 AI エージェント タイプをスクリプトとしてフィルタリングできます。 この場合、プロファイルページのフィールドは自動的に入力されます。 |
| 4 |
クリック 最初から開始する そして 次へ。 |
| 5 |
[ どのタイプのエージェントを構築していますか? セクションで、 スクリプト形式。 |
| 6 |
[ エージェントの主な機能は何ですか? セクションで、 アクションの実行。 |
| 7 |
[次へ（Next）] をクリックします。 |
| 8 |
次の日に エージェントの定義 ページで、次の詳細を指定します。 |
| 9 |
[作成]をクリックします。 質問に答えるためのスクリプト型の AI エージェントが正常に作成されました。 ダッシュボード。 AI エージェントのヘッダーでは、次のタスクを実行できます。
事前に構築された AI エージェントをインポートすることもできます。 詳細については、 構築済みの AI エージェントをインポートするを参照してください。 |
次の作業
Scripted AI エージェント プロファイルの更新
はじめる前に
質問に答えるためのスクリプト AI エージェントを作成します。
| 1 |
Webex AI Agent Studio プラットフォームにログインします。 |
| 2 |
ダッシュボードから、作成した AI エージェントを選択します。 |
| 3 |
[ 設定 ] >プロファイル に移動して、次の詳細を設定します: |
| 4 |
[変更の保存] をクリックして設定を保存します。 |
エンティティの管理
エンティティは会話の構成要素です。 これらは、AI エージェントがユーザの発話から抽出する必須の要素です。 製品名、日付、数量、またはその他の重要な単語のグループなど、特定の情報を表します。 エンティティを効果的に特定して抽出することで、AI エージェントはユーザの意図をよりよく理解し、より正確で適切な応答を提供できます。
エンティティ タイプ
Webex AI Agent Studio は、さまざまなタイプのユーザ データをキャプチャするために、11 の事前構築済みエンティティ タイプを提供します。 次のいずれかのカスタム エンティティを作成することもできます。
カスタムエンティティ
これらのエンティティは構成可能で、開発者はユースケース固有の情報を取得できます。
-
カスタムリスト - 事前構築済みのエンティティに含まれない特定のデータポイントをキャプチャするために必要な文字列のリストを定義します。 各文字列に対して複数の同義語を追加できます。 たとえば、カスタムのピザ サイズ エンティティです。
-
Regex - 正規表現を使用して特定のパターンを識別し、対応するデータを抽出します。 例えば、電話番号の正規表現です (例えば、
123-123-8789)。 -
桁 - 特に音声インタラクションで、固定長の数値入力を高い精度でキャプチャします。 音声以外の対話では、カスタムおよび正規表現エンティティ タイプの代わりとして使用されます。 たとえば、5 桁のアカウント番号を検出するには、長さの 5 を定義する必要があります。
-
英数字 - 文字と数字の組み合わせをキャプチャし、音声入力と音声以外の入力の両方を正確に認識します。
-
自由形式—定義や検証が困難な柔軟なデータポイントをキャプチャします。
-
ロケーション マップ (WhatsApp)—WhatsApp チャネル上であなたが共有したロケーション データを抽出します。
システムエンティティ
| エンティティ名 | 説明 | 入力例 | 出力例 |
|---|---|---|---|
| 日付（Date） | 自然言語の日付を標準の日付形式に解析します | 「来年の 7 月」 | 01/07/2020 |
| 時刻 | 自然言語の時間を標準の時間形式に解析します | 午後 5 時 | 17:00 |
| E メール | メールアドレスを検出します | メールの送信先: info@cisco.com | info@cisco.com |
| 電話番号 | 共通電話番号を検出します | 9876543210 まで電話してください | 9876543210 |
| 通貨単位 | 通貨と金額を解析します | 20$ が必要です | 20$ |
| 順序 | 検出順序番号 | 10 人中の 4 分の 1 | 4 番目 |
| カーディナル | 基数を検出します | 10 人中の 4 分の 1 | 10 |
| 位置情報 | 地理的な場所 (市区町村、国など) を検出します。 | 英国ロンドンのテムズ川に泳ぎに行きました | ロンドン、英国 |
| ユーザ名 | 共通名を検出します | Microsoft のビル・ゲイツ氏 | ビル・ゲイツ |
| 数量 | 重量または距離の測定値を識別します | 現在、パリから 5 km の距離です | 5 km |
| 時間（Duration） | 期間を識別します | 1 週間の休暇 | 1 週間 |
作成されたエンティティは [エンティティ] タブから編集できます。 エンティティをインテントにリンクすると、追加時に、検出されたエンティティで発話に注釈が付けられます。
エンティティの役割
エンティティが単一のインテント内で複数回収集される必要がある場合、エンティティ ロールが不可欠になります。 同じエンティティに異なるロールを割り当てることで、AI エージェントがユーザ入力をより正確に理解して処理できるようにガイドできます。
たとえば、乗り継ぎのあるフライトを予約する場合、 エアポート エンティティを次の 3 つのロールで作成します: 出発地、目的地、 乗り継ぎで検索してください。 これらのロールでトレーニング発話に注釈を付けることで、AI エージェントは予測されるパターンを学習し、複雑なブッキング リクエストをシームレスに処理できます。
エンティティの役割は、Mind Meld (カスタムおよびシステム エンティティ) と Risa (カスタム エンティティのみ) でのみサポートされています。管理者は、NLU エンジン選択ダイアログボックス。
管理者は、エンティティ ロールの使用中に、RAA または Mind Meld から スウィフトマッチに切り替えることができません。 高度な NLU エンジン設定からエンティティ ロールを無効にするには、インテントからロールを削除する必要があります。 エンティティロールを持つエンティティを 作成することができます。
エンティティ ロールを持つエンティティを作成する
はじめる前に
| 1 |
Webex AI Agent Studio プラットフォームにログインします。 |
| 2 |
ダッシュボードで、作成したスクリプト AI エージェントをクリックします。 |
| 3 |
左ペインで [ トレーニング ] をクリックします。 |
| 4 |
次の日に トレーニングデータ ページで、 エンティティ タブをクリックします。 |
| 5 |
クリック エンティティの作成。 |
| 6 |
次の日に エンティティの作成 ウィンドウで、次のフィールドを指定します: |
| 7 |
を有効にします。 スロット値の自動提案 会話中にこのエンティティのオート コンプリートを選択し、代替の提案を行います。 役割 フィールドは、エンティティ ロールが 詳細設定 セクション トレーニング エンジンの変更 ウィンドウに追加されます。 |
| 8 |
[保存] をクリックします。 次のいずれかを使用できます: 編集 および 削除する オプションを アクション 列に移動して関連アクションを実行します。
|
次の作業
エンティティを作成した後で、次のことを実行できます。 ロールをエンティティにリンクする。
ロールをエンティティにリンクする
| 1 |
Webex AI Agent Studio プラットフォームにログインします。 |
| 2 |
次の日に ダッシュボードで、作成した AI エージェントをクリックします。 |
| 3 |
クリック トレーニング をクリックします。 |
| 4 |
次の日に トレーニングデータ ページで、エンティティとエンティティ ロールをリンクするインテントを選択します。 デフォルトでは、 インテント タブが表示されます。
|
| 5 |
スロット セクションで、 エンティティのリンクをクリックします。 |
| 6 |
エンティティ名のエンティティ ロールを選択します。 |
| 7 |
[保存] をクリックします。 1 つの意図に対して同じエンティティを 2 回収集するために、エンティティにロールを割り当てることができます。 |
自然言語理解 (NLU) エンジン
Scripted AI エージェントは、機械学習と自然言語理解 (NLU) を使用して、顧客の意図を識別します。 次の NLU エンジンは、顧客の入力を解釈し、正確な応答を提供します。
- スウィフトマッチ - 複数の言語をサポートする、高速で軽量なエンジンです。
- RASA - 業界をリードするオープンソースの会話型 AI フレームワーク。
- Mind Meld (ベータ) - 高度な会話フローと NLU 機能を提供します。
RASA が高い精度を達成するためには、スウィフトマッチよりも多くのトレーニングデータが必要です。 開発者は、Scripted AI エージェントの [記事] および [トレーニング] タブで NLU エンジンを切り替えて、パフォーマンスを評価できます。 エンジンを変更すると AI エージェントのアルゴリズムが更新されるため、新しいモデルに基づく正確な推論を行うには再トレーニングが必要です。 パフォーマンスの違いは、[セッション] の類似性スコアとワンクリック テストを使用して分析できます。
開発者はエンジンを切り替えた後、「ハンドオーバーと推定」セクションでしきい値スコアをテストして調整することもできます。 つまり、多くの意図 (100+) を持つエージェントは、通常、推論設定でのフォールバック スコアが低くなります。
トレーニングエンジンを変更する
NLU エンジン間で切り替える。
-
トレーニング エンジンを変更する AI エージェントを選択します。
- 質問に答える Scripted AI エージェントの場合: [記事] をクリックします 。 ナレッジベース ページが表示されます。
- タスクを実行する Scripted AI エージェント: トレーニングをクリックします。 [トレーニングデータ] ページが表示されます。
-
ページ右側の NLU エンジン の隣にある 設定 アイコンをクリックします。 [ トレーニングエンジンの変更 ] ウィンドウが表示されます。
デフォルトでは、NLU エンジンは新しく作成された AI エージェントに対して スウィフトマッチに設定されています。
-
AI エージェントをトレーニングするトレーニング エンジンを選択します。 有効な値：
- RASA (ベータ)
- 迅速なマッチ
- Mind Meld (ベータ版)
-
推論 セクションで次の情報を指定します:
- これを下回るとフォールバックが表示される得点—回答が表示される最低の信頼度。この値を下回るとフォールバックが表示されます。
- 部分一致の得点の差: 最も一致したものを明確に表示するために、応答の信頼レベル間の最小の差を定義します。この範囲の下に部分一致のテンプレートが表示されます。
- [ 詳細設定 ] セクションをクリックして展開します。
- ストップワードを削除する—「ストップワード」は、文中の他の単語の間の文法的な関係を確立するが、それ自体では字句的意味を持たない機能語です。 記事 (a、an、the など)、代名詞 (him、he など) などのストップワードを文から削除すると、機械学習アルゴリズムは、次の方法でテキスト クエリの意味を定義する単語にフォーカスできます。表示します。 ボックスにチェックを入れると、トレーニングと推論の際に文から「ストップワード」が削除されます。 この NLU エンジン機能は、スウィフトマッチでのみサポートされています。
- 短縮形—トレーニングデータ中の英語の短縮形は、精度を高めるために、受信するコンシューマークエリの語句と一緒に元の形式に拡張できます。 例:「don't」は「don't」に展開されます。 このチェックボックスが選択されている場合、入力メッセージの省略語句は処理の前に展開されます。 この機能は、3 つすべての NLU エンジンでサポートされています。
- 推測でのスペルチェック: テキスト修正ライブラリが、推測の前にテキストの間違ったスペルを識別し、修正します。 この機能は、[ 推測のスペルチェック ] チェックボックスが有効になっている場合にのみ、3 つすべてのエンジンでサポートされます。
- 特殊文字を削除する—特殊文字は英数字以外の文字で、推測に影響を与えます。 たとえば、NLU エンジンは Wi-Fi と Wi Fi を別々に扱います。 このチェックボックスが選択されている場合、適切な応答を表示するために、コンシューマー クエリの特殊文字が削除されます。 この NLU エンジン機能は、スウィフトマッチでのみサポートされています。
- エンティティの役割—カスタムエンティティは異なる役割を持つことができます。 この NLU エンジン機能は、RASA および Mind Meld でのみサポートされています。
- 推定におけるエンティティ置換—トレーニングデータと推定におけるエンティティ値はエンティティ ID に置換されます。 この NLU エンジン機能は、スウィフトマッチでのみサポートされています。
- スロット埋めを優先する: インテント検出よりもスロット埋めを優先します。
- メッセージごとに保存される結果—AI エージェントが計算した信頼度スコアがセッションのトランザクション情報の下に表示される記事の数。
[セッション] 画面の [アルゴリズム] セクションに表示される結果の数が 5 つに制限されています。上位 n 件 (1=<n=<5) は、Scripted AI エージェントのメッセージ音声テキストレポートで、および [セッション] の [トランザクション情報] タブの [アルゴリズム結果] セクション。
- ワードフォームの展開- 複数形、動詞などの語形とデータに埋め込まれた同義語を使用して、トレーニング データを拡張します。 この機能は スウィフトマッチでのみサポートされています。
- 類義語- 同義語は、同じ語句を表すために使用される代替語句です。 このチェックボックスが選択されている場合、トレーニング データ内の単語に対する一般的な英語の同義語が、で自動生成され、コンシューマー クエリを正確に認識します。 たとえば、「Garden」という単語は、システムが生成した同義語である「a back どこ」、「Yard」などとなります。 この NLU エンジン機能は、スウィフトマッチでのみサポートされています。
- ワードフォーム- 語句には、複数形、副詞、形容詞、動詞など、さまざまな形があります。 例えば、「クリエーション」という単語の場合、「作成」、「作成」、「creator」、「creative」、「creatively」などの語形が考えられます。 このチェックボックスが選択されている場合、クエリ中の語句は代替語形で作成され、消費者に適切な応答を与えるために処理されます。
開発者は、NLU エンジンごとに異なるしきい値スコアを設定して、AI エージェントの応答を表示するために許容される最低スコアを決定できます。
- クリック 更新 AI エージェントのコーパスのアルゴリズムを変更します。
- クリック トレイン。 AI エージェントが選択したトレーニング エンジンでトレーニングされると、ナレッジベースのステータスが 保存済み に トレーニング済み。
すべての記事に少なくとも 2 つの発話がある場合にのみ、RASA と Mind Meld で AI エージェントをトレーニングできます。
トレーニング
すべての記事を作成したら、AI エージェントをトレーニングし、稼働させてテストと展開を行うことができます。 現在のコーパスで AI エージェントをトレーニングするには、 トレイン をクリックします。 これにより、ステータスが次のように変わります。 トレーニング。
トレーニングが完了すると、状況が トレーニング済み。 [ 再読み込み アイコンの隣 トレーニング をクリックして現在のトレーニング状況を取得します。
この時点で次をクリックすることができます ライブにする を使用してトレーニング済みコーパスをライブにし、共有可能なプレビューまたは AI エージェントが展開されている外部チャネルでテストします。
ベクトルモデル
スウィフトマッチ NLU エンジンの高度なエンジン設定の一部として、好みのベクトル モデルを選択できるようになりました。 発話レベルと記事レベルのベクトルの 2 つのオプションから選択できます。 NLU エンジンの精度を向上させるための継続的な取り組みの中で、発話レベルのベクトルを使用していた古いモデルの代わりに、記事レベルのベクトルを使用して実験しました。 ほとんどの場合、記事レベルのベクトルにより精度が向上することがわかりました。 記事レベルのベクトルは、新しい単一言語の AI エージェントのベクトル化の新しいデフォルト値であることに注意してください。 多言語 AI エージェントの場合、記事レベルの一致は、多言語モデルが Polymatch の場合にのみサポートされます。
推論時に利用可能なベクトル モデルの情報は、セッションの その他の情報 セクションで確認できます。
インテントの管理
インテント は、Webex AI Agent Studio プラットフォームのコア コンポーネントであり、AI エージェントが入力を効果的に理解して応答できるようにします。 会話中に達成したい特定のタスクまたはアクションを表します。 実行するタスクに対応するすべてのインテントを定義できます。 意図分類の精度は、関連性のある役立つ応答を提供する AI エージェントの能力に直接影響します。 意図の分類は、入力に基づいて意図を識別するプロセスであり、AI エージェントが意味のある、状況に適した方法で応答できるようにします。
システムインテント
- デフォルトのフォールバック インテント - AI エージェントの機能は、認識して応答するように設計されたインテントによって本質的に制限されます。 企業は、ユーザが尋ねる可能性のあるすべての質問を予測することはできませんが、 デフォルトのフォールバック インテント を使用すると、会話が順調に進むようになります。
デフォルトのフォールバック インテントを実装することで、AI エージェント開発者は、AI エージェントが予期しないクエリや範囲外のクエリを適切に処理し、会話を既知のインテントに戻すことを保証できます。
AI エージェント開発者は、フォールバック インテントに対して特定の発話を追加する必要はありません。 エージェントは、他のインテントに誤って分類される可能性のある既知の範囲外の質問に遭遇したときに、フォールバック インテントを自動的にトリガーするようにトレーニングできます。
たとえば、銀行の AI エージェントでは、顧客がローンについて問い合わせようとする場合があります。 AI エージェントがローン関連の問い合わせを処理するように構成されていない場合は、これらのクエリを デフォルトのフォールバック インテント内にトレーニング フレーズとして組み込むことができます。 会話のどの時点でも顧客がローンについて問い合わせると、AI エージェントはその問い合わせが定義された意図の範囲外であると認識し、フォールバック応答をトリガーします。 これにより、より適切な対応が保証されます。
フォールバック インテントには、関連付けられたスロットがあってはなりません。
フォールバック インテントは、応答にデフォルトのフォールバック テンプレート キーを使用する必要があります。
- ヘルプ - このインテントは、AI エージェントの機能に関する顧客からの問い合わせに対応するために設計されています。 顧客は、何を達成できるかわからない場合や、会話中に困難に遭遇した場合、多くの場合、ヘルプを求めて支援を求めます。
デフォルトでは、ヘルプ インテントの応答は
ヘルプ メッセージテンプレート キーにマップされます。 ただし、AI エージェント開発者は、応答をカスタマイズしたり、関連するテンプレート キーを変更したりして、よりカスタマイズされた有益なガイダンスを提供できます。AI エージェントの機能を大まかに伝え、顧客が次に何ができるかを明確に理解できるようにすることをお勧めします。
- エージェントと話す - このインテントにより、顧客は AI エージェントとのやり取りのどの段階でも人間のエージェントに支援を依頼できます。 このインテントが呼び出されると、システムは自動的に人間のエージェントへの転送を開始します。 このインテントのデフォルトの応答テンプレートは
エージェント ハンドオーバーです。 応答テンプレート キーの変更に関して UI の制限はありませんが、変更しても人間による引き継ぎの結果には影響しません。
雑談の意図
新しく作成されたすべての AI エージェントには、一般的な顧客との挨拶、感謝の表現、否定的なフィードバック、別れの挨拶を処理するための 4 つの定義済み雑談インテントが含まれています。
- 挨拶
- ありがとう
- AI エージェントは役に立たなかった
- さようなら
インテントを作成する
はじめる前に
インテントを作成する前に、インテントにリンクするエンティティを作成してください。 詳細については、「 エンティティ ロールを使用してエンティティを作成する」を参照してください。
| 1 |
Webex AI Agent Studio プラットフォームにログインします。 |
| 2 |
ダッシュボードで、AI エージェントを選択します。 |
| 3 |
左側のペインから トレーニング をクリックします。 |
| 4 |
トレーニング データ ページで、 インテントの作成をクリックします。 |
| 5 |
インテントの作成 ウィンドウで、次の詳細を指定します。 |
| 6 |
チェックしてください 必須 エンティティが必須の場合はチェック ボックスをオンにします。 |
| 7 |
このスロットに許可される再試行回数を入力します。 デフォルトでは、この数は 3 に設定されています。 |
| 8 |
ドロップダウン リストからテンプレート キーを選択します。 |
| 9 |
では 応答 セクションで、インテント完了時にユーザに返される最終応答テンプレート キーを入力します。 |
| 10 |
有効にする 完了後にスロットをリセットする インテントが完了したら、会話で収集されたスロット値をリセットするように切り替えます。 このトグルが無効状態の場合、スロットは古い値を保持し、同じ応答を表示します。
|
| 11 |
有効にする スロット値を更新する 消費者との会話中にスロット値を更新するように切り替えます。 AI エージェントは、スロットに入力された最後の値を考慮してデータを処理します。 有効にすると、顧客が同じスロット タイプに対して新しい情報を提供するたびに、埋められたスロットの値が更新されます。
|
| 12 |
有効にする スロットの提案を提供する ユーザ入力に基づいて、最終応答でスロットの充填と代替スロット値の提案を提供するように切り替えます。 |
| 13 |
有効にする 会話を終了する このインテントの後にセッションを閉じるかどうかを切り替えます。 Webex Connect と音声フローはこれを使用して消費者との会話を終了できます。
|
| 14 |
[保存] をクリックします。 クリック 電車 右上の トレーニング タブに、インテントとエンティティに加えられた変更が反映されます。
Rasa または Mindmeld NLU エンジンをトレーニングするには、インテントごとに少なくとも 2 つのトレーニング バリアント (発話) が必要です。 また、各スロットには少なくとも 2 つの注釈が必要です。 これらの要件が満たされない場合、 電車 ボタンは無効です。 影響を受けるインテントの横に、問題を示す警告アイコンが表示されます。 ただし、デフォルトのフォールバック インテントはこれらの要件から免除されます。 |
次の作業
インテントが作成された後、そのインテントを実行するためにいくつかの情報が必要になります。 リンクされたエンティティは、この情報がユーザの発話からどのように取得されるかを決定します。 詳細については、 意図を持ったエンティティをリンクする。
エンティティと意図をリンクする
はじめる前に
発話を追加する前に、必ずエンティティを作成してリンクしてください。 これにより、発話が追加されるときにエンティティに自動的に注釈が付けられます。
| 1 |
Webex AI Agent Studio プラットフォームにログインします。 |
| 2 |
上の ダッシュボード作成した AI エージェントをクリックします。 |
| 3 |
クリック トレーニング 左側のペインにあります。 |
| 4 |
トレーニング データ ページで、エンティティとエンティティ ロールをリンクするインテントを選択します。 デフォルトでは、 Intent タブが表示されます。
|
| 5 |
スロット セクションで、 エンティティのリンクをクリックします。 リンクされたエンティティはスロット セクションに表示されます。
|
| 6 |
エンティティ名のエンティティ ロールを選択します。 |
| 7 |
[保存] をクリックします。 エンティティが必須としてマークされると、追加の構成オプションが利用可能になります。 AI エージェントがエスカレーションまたはフォールバック応答を提供する前に、不足しているエンティティを要求できる最大回数を指定できます。 指定された再試行回数内に必要なエンティティが提供されない場合に呼び出されるテンプレート キーを定義できます。
AI エージェントは、インテントを識別し、必要なデータ (スロット) をすべて収集すると、そのインテント用に構成された最終テンプレート キーに関連付けられたメッセージを使用して応答します。 新しい会話を開始したり、以前のデータを引き継がずに後続のインテントを処理したりするには、 [完了後にスロットをリセット] トグルを有効にする必要があります。 この設定により、会話履歴から認識されたすべてのエンティティがクリアされ、新しいやり取りごとに新たな開始が保証されます。 |
トレーニングデータを生成する
AI エージェントを適切な精度で動作させるには、インテントに対してトレーニング データを手動で追加する必要があります。 トレーニング データは、同じインテントを呼び出すさまざまな方法で構成されています。 精度を向上させるために、各インテントに少なくとも 15 ～ 20 個のバリエーションを追加できます。 このトレーニング コーパスを手動で作成するのは面倒で時間がかかります。 いくつかのバリエーションのみを追加したり、意味のある文章ではなくキーワードのみをバリエーションとして追加したりすることもできます。 既存のデータを補足するトレーニング データを生成することで、これを回避できます。
トレーニング データを生成するには、次の手順に従います。
- インテント名とサンプル発話を入力します。
- [Generate] をクリックします。
- AI を導く意図について簡単に説明します。
- AI が生成した提案の希望するバリエーションの数と創造性のレベルを指定します。
- 一度に多くのバリアントを生成すると、品質に影響する可能性があります。 世代ごとに最大 20 個のバリアントを推奨します。
- 創造性の設定を低くすると、生成されるバリエーションの多様性が低くなる可能性があります。
- 要求されたバリアントの数に応じて、生成プロセスに数秒かかる場合があります。
- 稲妻アイコンは、AI によって生成されたバリアントとユーザ定義のトレーニング データを区別します。
自然言語理解（NLU）エンジン
スクリプト化された AI エージェントは、機械学習による自然言語理解 (NLU) を使用して顧客の意図を識別します。 次の NLU エンジンは顧客の入力を解釈し、正確な応答を提供します。
- Swiftmatch - 複数の言語をサポートする高速で軽量なエンジン。
- RASA — 主要なオープンソースの会話型 AI フレームワーク。
- Mindmeld (ベータ版) - 高度な会話フローと NLU 機能を提供します。
RASA では、高い精度を実現するために、Swiftmatch よりも多くのトレーニング データが必要です。 開発者は、スクリプト AI エージェントの「記事」タブと「トレーニング」タブで NLU エンジンを切り替えて、パフォーマンスを評価できます。 エンジンを変更すると AI エージェントのアルゴリズムが更新され、新しいモデルに基づいて正確な推論を行うために再トレーニングが必要になります。 セッションの類似性スコアとワンクリック テストを使用して、パフォーマンスの違いを分析できます。
開発者は、エンジンを切り替えた後、「ハンドオーバーと推論」セクションでしきい値スコアをテストおよび調整することもできます。 RASA の場合、しきい値スコアはインテントの数に反比例する傾向があります。つまり、インテント数が多い (100 以上) エージェントは、推論設定でフォールバック スコアが低くなるのが一般的です。
トレーニングエンジンの変更
NLU エンジンを切り替えます。
-
トレーニング エンジンを変更する AI エージェントを選択します。
- 質問に答えるためのスクリプト化された AI エージェントについては、 「記事」 をクリックしてください。 ナレッジ ベース ページが表示されます。
- タスクを実行するためのスクリプト化された AI エージェントの場合: [トレーニング] をクリックします。 トレーニング データ ページが表示されます。
-
ページの右側にある NLU エンジン の横にある 設定 アイコンをクリックします。 トレーニング エンジンの変更 ウィンドウが表示されます。
デフォルトでは、新しく作成された AI エージェントの NLU エンジンは Swiftmatch に設定されています。
-
AI エージェントをトレーニングするためのトレーニング エンジンを選択します。 有効な値：
- RASA (ベータ版)
- スウィフトマッチ
- マインドメルド（ベータ版）
-
推論 セクションで次の情報を指定します。
- フォールバックが表示されるスコア - 応答を表示するために必要な最小の信頼度。このスコアを下回ると、フォールバック応答が表示されます。
- 部分一致のスコアの差 - 応答の信頼レベル間の最小ギャップを定義して、部分一致テンプレートが表示される下限の最適な一致を明確に表示します。
- 詳細設定 セクションをクリックして展開します。
- ストップワードを削除します -「ストップワード」は、文中の他の単語との文法的な関係を確立する機能語ですが、それ自体には語彙的な意味はありません。 冠詞 (a、an、the など)、代名詞 (him、her など) などのストップワードを文から削除すると、機械学習アルゴリズムは、消費者によるテキストクエリの意味を定義する単語に焦点を当てることができます。 チェックボックスをオンにすると、トレーニングおよび推論時に文から「ストップワード」が削除されます。 この NLU エンジン機能は Swiftmatch でのみサポートされています。
- 短縮形を展開する—トレーニング データ内の英語の短縮形は、受信した消費者クエリ内の用語とともに元の形式に拡張され、精度が向上します。 例:「don't」は「don't」に展開されます。 このチェック ボックスをオンにすると、入力メッセージ内の短縮形は処理前に展開されます。 この機能は、3 つの NLU エンジンすべてでサポートされています。
- 推論におけるスペルチェック—テキスト修正ライブラリは、推論の前にテキスト内の誤ったスペルを識別して修正します。 この機能は、3 つのエンジンすべてでサポートされます。 推論におけるスペルチェック チェックボックスが有効になっています。
- 特殊文字を削除する—特殊文字は推論に影響を与える英数字以外の文字です。 たとえば、Wi-Fi と Wi Fi は、NLU エンジンによって異なるものとして扱われます。 このチェック ボックスをオンにすると、コンシューマー クエリ内の特殊文字が削除され、適切な応答が表示されます。 この NLU エンジン機能は Swiftmatch でのみサポートされています。
- エンティティロール—カスタム エンティティにはさまざまな役割を持たせることができます。 この NLU エンジン機能は、RASA と Mindmeld でのみサポートされています。
- 推論におけるエンティティの置換—トレーニング データと推論内のエンティティ値はエンティティ ID に置き換えられます。 この NLU エンジン機能は Swiftmatch でのみサポートされています。
- スロットの埋め合わせを優先する—スロットの充填は意図の検出よりも優先されます。
- メッセージごとに保存される結果—AI エージェントが計算した信頼スコアがセッションのトランザクション情報の下に表示される記事の数。
セッション画面のアルゴリズム セクションに表示される結果の数が 5 に制限されました。上位 n 件の結果 (1=<n=<5) は、スクリプト AI エージェントのメッセージ トランスクリプト レポートと、セッションのトランザクション情報タブの「アルゴリズム結果」セクションで確認できます。
- 語形の拡張—データに埋め込まれた同義語とともに、複数形、動詞などの語形を使用してトレーニング データを拡張します。 この機能は Swiftmatch でのみサポートされます。
- 同義語—同義語は同じ単語を表すために使用される代替単語です。 このチェックボックスをオンにすると、トレーニング データ内の単語の一般的な英語の同義語が自動的に生成され、消費者のクエリを正確に認識できるようになります。 たとえば、「garden」という単語の場合、システムによって生成される同義語は「backyard」、「yard」などになります。 この NLU エンジン機能は Swiftmatch でのみサポートされています。
- 語形—語形は、複数形、副詞、形容詞、動詞など、さまざまな形で存在します。 たとえば、「creation」という単語の場合、語形は created、create、creator、creative、creatively などになります。 このチェックボックスをオンにすると、クエリ内の単語が代替形式で作成され、消費者に適切な応答を返すように処理されます。
開発者は、さまざまな NLU エンジンに異なるしきい値スコアを設定して、AI エージェントの応答を表示するために許容される最低スコアを決定できます。
- AI エージェントのコーパス内のアルゴリズムを変更するには、 [更新] をクリックします。
- 「トレーニング」をクリックします。 選択したトレーニング エンジンを使用して AI エージェントがトレーニングされると、ナレッジ ベースのステータスが 「保存済み」 から 「トレーニング済み」に変わります。
すべての記事に少なくとも 2 つの発話がある場合にのみ、RASA と Mindmeld を使用して AI エージェントをトレーニングできます。
トレーニング
すべての記事を作成したら、AI エージェントをトレーニングし、実際にテストしてデプロイすることができます。 現在のコーパスを使用して AI エージェントをトレーニングするには、右上の [トレーニング] をクリックします。 これにより、ステータスが トレーニングに変更されます。
トレーニングが完了すると、ステータスが トレーニング済みに変わります。 現在のトレーニング ステータスを取得するには、[ トレーニング ] の横にある [ 再ロード ] アイコンをクリックします。
この時点で、 [ライブにする] をクリックして、トレーニング済みのコーパスをライブにして、共有可能なプレビューまたは AI エージェントが展開されている外部チャネルでテストできます。
ベクトルモデル
Swiftmatch NLU エンジンの高度なエンジン設定の一部として、優先ベクター モデルを選択できるようになりました。 発話レベルと記事レベルのベクトルの 2 つのオプションから選択できます。 NLU エンジンの精度を向上させるための継続的な取り組みの一環として、発話レベルのベクトルを使用する古いモデルの代わりに、記事レベルのベクトルを使用する実験を行いました。 ほとんどの場合、記事レベルのベクトルによって精度が向上することがわかりました。 記事レベルのベクトルは、新しい単一言語 AI エージェントのベクトル化の新しいデフォルト値であることに注意してください。 多言語 AI エージェントの場合、記事レベルの一致は、多言語モデルが Polymatch の場合にのみサポートされます。
推論時に利用可能なベクトル モデルの情報は、セッションの その他の情報 セクションで確認できます。
生成されたバリアントのフラグ付け
責任ある AI の使用を確実にするために、開発者は AI によって生成された出力にフラグを付けてレビューすることができます。 これにより、有害または偏ったコンテンツを識別して防止することができます。 AI 生成出力にフラグを設定するには:
- フラグ付けオプションを見つける: 生成された発話ごとにフラグ付けオプションが利用できます。
- フィードバックの提供: 出力にフラグを設定する場合、開発者はコメントを追加し、フラグを設定する理由を指定できます。
この機能は、最初は月間使用制限 500 回の生成操作で利用できます。 増大するニーズに対応するために、開発者はアカウント所有者に連絡してこの制限の引き上げをリクエストできます。
多言語のインテントとエンティティを作成する
複数の言語でトレーニングデータを作成できます。 AI エージェント用に設定された言語ごとに、目的の対話を反映する発話を定義する必要があります。 スロットは言語間で一貫していますが、テンプレート キーは各言語の応答を一意に識別します。
すべての言語がすべてのエンティティ タイプをサポートするわけではありません。 各言語でサポートされるエンティティ タイプのリストの詳細については、「 スクリプト AI エージェントでサポートされる言語 」の 言語とサポートされるエンティティの表を参照してください。
回答の管理
応答とは、AI エージェントが顧客の問い合わせや意図に応じて送信するメッセージです。 次のような応答を作成できます。
- テキスト - 直接通信するためのプレーンテキスト メッセージ。
- コード - 動的なコンテンツまたはアクション用の埋め込みコード。
- マルチメディア - ユーザ エクスペリエンスを向上させる画像、オーディオ、またはビデオ要素。
応答には 2 つの主要な要素があります。
- テンプレート - 特定のインテントに対してマッピングされる定義済みの応答構造。
- ワークフロー - 識別された意図に基づいて、どのテンプレートを使用するかを決定するロジック。
エージェントの引き継ぎ、ヘルプ、フォールバック、およびウェルカムのテンプレートが事前に設定されており、対応するテンプレートから応答メッセージを変更できます。
応答タイプ
レスポンス デザイナーのセクションでは、さまざまな種類のレスポンスとその構成方法について説明します。
ワークフロー タブは、非同期で応答する外部の API を呼び出すときに、非同期応答を処理するために使用されます。 ワークフローは Python でコーディングする必要があります。
変数の置換
変数置換を使用すると、動的変数を応答テンプレートの一部として使用できます。 この機能により、セッション内のすべての標準変数 (またはエンティティ) と、AI エージェント開発者が datastore フィールドなどの自由形式オブジェクト内に設定できる変数を、レスポンス テンプレートで使用できます。 変数は、次の構文を使用して表されます: ${variable_name}'',a44> たとえば、apptdate というエンティティの値を使用する場合は、 ${entities.apptdate} または ${newdfState.model_state.entities.apptdate.value} を使用します。
応答は、チャネルから受信した変数や、会話中に消費者から収集した変数を使用してパーソナライズできます。 オートコンプリート機能により、${ を入力し始めると、テキスト領域に変数の構文が表示されます。 必要な提案を選択すると、その領域に変数が自動的に入力され、その変数が強調表示されます。
レスポンスデザイナーを使用してレスポンスを構成する
レスポンス デザイナーは、広範なコーディング知識を必要とせずにレスポンスを作成するためのユーザ フレンドリーなインターフェイスを提供します。 2 つの応答タイプが利用可能です:
- 条件付き応答: 開発者以外のユーザにとって、このオプションを使用すると、AI エージェントが顧客に提供する応答を簡単に構築できます。
- コードスニペット: Python を使用する開発者にとって、このオプションはコードを使用して応答を構成する柔軟性を提供します。
レスポンス デザイナーは、AI エージェントが対話する特定のチャネルに応じたユーザ エクスペリエンスが確実に提供されるように設計されています。
応答テンプレート
- 文章—これらは簡単なテキスト応答です。 ユーザ エクスペリエンスを向上させるために、応答デザイナーでは 1 つの応答内に複数のテキスト ボックスを許可し、長いメッセージをより管理しやすいセクションに分割できるようにします。 各テキスト ボックスにはさまざまな応答オプションを含めることができます。 会話中に、これらのオプションの 1 つがランダムに選択されてユーザに表示されるため、動的で魅力的なやり取りが実現します。
動的で魅力的なユーザ エクスペリエンスを維持するために、テンプレートに複数の応答オプションを追加できます。 複数のオプションを持つテンプレートがアクティブ化されると、そのうちの 1 つがランダムに選択され、ユーザに表示されます。 この機能を有効にするには、 +バリエーションを追加 回答の下部にあるボタン。
回答を保存するときに、修正が必要なエラーの数を示す警告が表示される場合があります。 エラーのあるフィールドは赤で強調表示されます。 ナビゲーション矢印を使用すると、開発者は任意のチャネルまたは応答形式でこれらのエラーを簡単に見つけて修正できます。 リスト ピッカーまたはカルーセルに複数のカードが含まれている場合、ドット ナビゲーションを使用すると、エラーのあるカード間を移動できます。 1 枚のカードの場合、対応するドットが赤に変わり、エラーが通知されます。
- クイック返信—テキスト応答は、テキストベースまたは URL リンクのいずれかのボタンと組み合わせることができます。 テキスト ボタンにはタイトルとペイロードが必要であり、クリックするとボットに送信されます。 URL ボタンはユーザを特定の Web ページにリダイレクトします。
顧客のクエリがあいまいな場合、部分一致により、ボットは関連する記事や意図をオプションとして提案できます。 この機能は、Web および Facebook のインタラクションで利用できます。
URL クイック返信の追加
固定応答および条件付き応答の URL クイック返信ボタンを使用すると、ユーザを Web サイトにリダイレクトして詳細情報やフォームへの入力などのアクションを実行できるボタンを作成できます。 これらのボタンをクリックすると、ボットにデータを送信せずに、同じブラウザ ウィンドウ内の新しいタブで指定された URL が開きます。
条件付き応答または固定応答に URL クイック返信を追加するには:
- URL クイック返信を設定する記事またはテンプレート キーを選択します。
- クリック +簡単な返信を追加。 の ボタン型 ポップアップウィンドウが表示されます。
- ボタンの種類を選択します メールアドレス ウェブチャンネルで。
- ボタンのタイトルと、ボタンをクリックした後にユーザがリダイレクトされる URL を指定します。
- URL クイック返信を追加するには、 [完了] をクリックします。
URL タイプのボタンは、動的応答タイプを通じて構成することもできます。これらのボタンは、Python コードのスニペットを使用して構成されます。 これらのボタンは、プレビューと共有可能なプレビュー セクションでサポートされています。 これらは現在、IMIchat のライブ チャット ウィジェットやその他のサードパーティ チャネルではサポートされていません。
- カルーセル - リッチレスポンスには、1 枚のカード、またはカルーセル形式で配置された複数のカードを含めることができます。 各カードにはタイトルが必要で、画像、説明、最大 3 つのボタンを含めることができます。
カルーセル テンプレート内のクイック返信ボタンは、テキストまたは URL リンクを使用して構成できます。 URL ボタンをクリックすると、ユーザは指定された Web サイトにリダイレクトされます。 テキストベースのクイック返信ボタンをクリックすると、構成されたペイロードがボットに送信され、対応する応答がトリガーされます。
- 画像 - ユーザが URL を指定して画像を構成できるマルチメディア テンプレート。
- ビデオ - 設定されたビデオ URL に基づいてプレビューでビデオをレンダリングします。
- コード - API を呼び出したり、他のロジックを実行したりするための Python コードを記述するために使用できます。
コードスニペット
豊富な機能と多様なテンプレートを備えた条件付き応答は、ほとんどの AI エージェントのニーズに効果的に対応できます。 ただし、条件付き応答では完全に実現できない複雑なユースケースや、コーディングを好む開発者向けには、コード スニペット応答タイプが利用できます。
コード スニペットを使用すると、Python コードを使用して応答を構成できます。 このアプローチにより、応答テンプレートまたは記事内で、クイック返信、テキスト、カルーセル、画像、オーディオ、ビデオ、ファイルなど、あらゆる種類の応答を作成できます。
コード スニペット テンプレートで定義された関数コードを使用して、他のテンプレートで使用される変数を設定できます。 条件付き応答内で使用する場合、関数コードは応答を直接返すことができないことに注意することが重要です。
コード スニペットの検証 - プラットフォームは、構成しているコード スニペット内の構文エラーのみをチェックします。 ただし、応答コンテンツ自体にエラーがあると、構成されたチャネルでボットと対話するユーザに問題が発生する可能性があります。 たとえば、エディターでは Web チャネルに「時間ピッカー」応答を追加することは禁止されませんが、ユーザのクエリによってその特定の応答がトリガーされるとエラーが発生します。
異なるチャネルに対して固有の応答を構成しない場合、Web 応答がデフォルトの応答として取得され、顧客に送信されます。 Web チャネルでサポートされているテンプレートのリストは次のとおりです。
- テキスト - 複数のバリエーションを持つことができるシンプルなテキスト メッセージ。 この設定されたメッセージはクエリに基づいて表示されます。
- クイック返信 - テキストとクリック可能なボタンを含むテンプレート。
- カルーセル - カードのコレクション。各カードにはタイトル、画像の URL、説明が付いています。
- 画像 - URL を指定して画像を構成するテンプレート。
- ビデオ - ビデオ URL を指定してビデオを構成するテンプレート。 画像をクリックまたはタップするとビデオを再生できます。
- ファイル - ファイルにアクセスするための URL を指定して PDF ファイルを構成するテンプレート。
- オーディオ - オーディオ URL を指定してオーディオ ファイルを構成するテンプレート。 出力には音声メッセージの長さも表示されます。
管理設定を構成する
はじめる前に
スクリプト AI エージェントを作成します。
| 1 |
に移動し、次の詳細を構成します。 |
| 2 |
設定を保存するには、 [変更を保存] をクリックします。 |
次の作業
スクリプト AI エージェントに言語を追加します。
スクリプト化された AI エージェントに言語を追加する
はじめる前に
スクリプト AI エージェントを作成します。
| 1 |
タブに移動します。 |
| 2 |
新しい言語を追加するには、 [+ 言語を追加] をクリックし、ドロップダウン リストから言語を選択します。 |
| 3 |
言語を追加するには、 追加 をクリックします。 |
| 4 |
言語を有効にするには、 [アクション] の下のトグルを有効にします。 |
| 5 |
言語を追加したら、その言語をデフォルトとして設定できます。 言語の上にマウスを置きクリック デフォルトにする。 デフォルトの言語を削除したり無効にしたりすることはできません。 また、既存のデフォルト言語を変更すると、AI エージェントの記事、キュレーション、テスト、プレビューのエクスペリエンスに影響する可能性があります。 |
| 6 |
クリック 変更を保存。 |
ハンドオーバー設定を構成する
はじめる前に
スクリプト AI エージェントを作成します。
| 1 |
移動 次の詳細を設定します。 |
| 2 |
クリック 変更を保存 引き継ぎ設定を保存します。 |
次の作業
質問に答えるスクリプト付き AI エージェント
スクリプト化された AI エージェントは、知識ベースが質問と回答のコーパスで構成されている知識駆動型エージェントです。 スクリプト化された AI エージェントは、ユーザが作成したトレーニング コーパス (例と回答のコレクション) に基づいて回答を提供できます。 この機能は、次のようなシナリオで役立ちます。
- 特定の知識が必要 - エージェントは事前に定義されたドメイン内の質問に答える必要があります。
- 一貫性は重要です。エージェントは類似のクエリに対して一貫した応答を提供する必要があります。
- 限られた柔軟性が必要です - エージェントの応答はトレーニング コーパスの情報によって制約されます。
このセクションには、次の構成設定が含まれます。
質問に答えるためのスクリプト化された AI エージェントを作成する
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Webex AI Agent Studio プラットフォームにログインします。 |
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上の ダッシュボード、クリック +エージェントを作成。 |
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上の AI エージェントを作成する 画面をクリック ゼロから始める。 定義済みのテンプレートを選択して、AI エージェントをすばやく作成することもできます。 AI エージェント タイプをスクリプトとしてフィルタリングできます。 この場合、 プロフィール ページは自動入力されます。 |
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[次へ（Next）] をクリックします。 |
| 5 |
では どのようなタイプのエージェントを構築していますか セクションをクリック スクリプト。 |
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では エージェントの主な機能は何ですか セクションをクリック 質問に答える。 |
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[次へ（Next）] をクリックします。 |
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上の エージェントを定義する ページで、次の詳細を指定します。 |
| 9 |
[作成]をクリックします。 質問に答えるためのスクリプト化された AI エージェントが正常に作成され、現在利用可能です。 ダッシュボード。
AI エージェント ヘッダーでは、次のタスクを実行できます。
事前に構築された AI エージェントをインポートすることもできます。 詳細については、 構築済みの AI エージェントをインポートする。 |
次の作業
追加 記事 AI エージェントに。
スクリプト化された AI エージェントプロファイルを更新する
はじめる前に
質問に答えるためのスクリプト化された AI エージェントを作成します。
| 1 |
Webex AI Agent Studio プラットフォームにログインします。 |
| 2 |
から ダッシュボード、作成した AI エージェントを選択します。 |
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移動 次の詳細を設定します。 |
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クリック 変更を保存 設定を保存します。 |
記事の管理
記事はスクリプト化された AI エージェントの重要な部分です。 記事は、質問、そのバリエーション、およびその質問に対する回答の組み合わせです。 各記事には デフォルトの質問 それはそれを識別します。 すべての記事が AI エージェントの 知識ベース または コーパス。 顧客が何かを質問すると、システムはナレッジベースをチェックし、見つけた最適な回答を提供します。
ラサ そして マインドメルド NLU エンジンでは、記事がコーパスのトレーニング済みモデルの一部となるために、少なくとも 2 つのトレーニング バリアント (発話) が必要です。 の 電車 そして 保存してトレーニング Rasa または Mindmeld NLU エンジンを選択し、記事のバリエーションが 2 つ未満の場合、スクリプト化された AI エージェントでは質問に答えるためのボタンは使用できません。 これらの使用できないボタンにポインターを置くと、トレーニングの前に問題を解決するように求めるメッセージが表示されます。 また、問題のある記事に対応する警告アイコンも表示されます。 記事に 2 つ以上のバリエーションを追加することで、問題を解決できます。 の 電車 そして 保存してトレーニング 問題が解決されると、ボタンが利用可能になります。 2 つのバリエーション（部分一致メッセージ、フォールバック メッセージ、ウェルカム メッセージ）を持つことは、デフォルトの記事には適用されません。
記事を任意のカテゴリに分類することができ、分類されていない記事はすべて未割り当てとして分類されたままになります。 記事が作成されると、すべての AI エージェントで使用できるデフォルトの記事が 4 つあります。 これらは次のとおりです。
- ようこそメッセージ— 顧客と AI エージェントの間で会話が始まるたびに送信される最初のメッセージが含まれます。
- フォールバックメッセージ— AI エージェントがユーザの質問を理解できない場合にこのメッセージを表示します。
- 部分一致— AI エージェントが、スコアの差が小さい複数の記事を認識した場合（ 引き渡す そして 推論 設定によっては、エージェントはこの一致メッセージと一致記事をオプションとして表示します。 これらのオプションとともに表示されるテキスト応答を構成することもできます。
- 何ができるでしょうか? — AI エージェントの機能を設定できます。 AI エージェントは、エンドユーザが AI エージェントの機能について質問するたびにこれを表示します。
これらに加えて、 エージェントに相談する エージェントが引き継ぐ場合、デフォルトの記事が追加されます 引き渡す そして 推論 設定が有効になります。
すべての新しい AI エージェントには 4 つの 雑談 ユーザの発言を扱う記事:
- 挨拶
- ありがとう
- AI エージェントは役に立たなかった
-
さようなら
これらの記事と応答は、新しい AI エージェントを作成するときに、AI エージェント ナレッジ ベースでデフォルトで利用できます。 これらを変更または削除することもできます。
UI とデフォルトの応答を通じて記事を追加する
記事は、質問、そのバリエーション、およびその質問に対する回答の組み合わせです。 すべての消費者のクエリはこれらの記事（ナレッジ ベース）と比較され、最も高い信頼レベルを返す回答が AI エージェントの応答としてユーザに表示されます。 記事を追加するには:
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Webex AI Agent Studio プラットフォームにログインします。 |
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ダッシュボードから、作成した AI エージェントを選択します。 |
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に移動し、 [新しい記事を作成] をクリックします。 |
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デフォルトのバリアントを追加します。 |
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記事に対するデフォルトの応答のいずれかを選択します。 有効な値：
詳細については、「 レスポンス デザイナーを使用したレスポンスの構成 」セクションを参照してください。 |
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「保存してトレーニング」をクリックします。 |
カタログからインポート
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Webex AI Agent Studio プラットフォームにログインします。 |
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ダッシュボードから、作成した AI エージェントを選択します。 |
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に移動し、 省略記号 アイコンをクリックします。 |
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カタログからインポートをクリックします。 |
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エージェントに追加する記事のカテゴリを選択します。 |
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[完了（Done）] をクリックします。 |
リンクから FAQ を抽出
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Webex AI Agent Studio プラットフォームにログインします。 |
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ダッシュボードから、作成した AI エージェントを選択します。 |
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に移動し、省略記号アイコンをクリックします。 |
| 4 |
リンクから FAQ を抽出をクリックします。 |
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FAQ がホストされている URL を入力し、 [抽出] をクリックします。 |
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[インポート（Import）] をクリックします。 |
ファイルからインポート
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Webex AI Agent Studio プラットフォームにログインします。 |
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ダッシュボードから、作成した AI エージェントを選択します。 |
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に移動し、 省略記号 アイコンをクリックします。 |
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ファイルからインポート をクリックし、 CSV を選択して、CSV ファイルから記事をインポートします。 JSON 形式のファイルから記事をインポートする場合は、JSON を選択します。 |
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「参照」 をクリックし、すべての記事が含まれるファイルを選択します。 記事を指定するフォーマットを確認するには、 サンプルのダウンロード をクリックしてください。 |
| 6 |
[インポート（Import）] をクリックします。 |
カスタム同義語を追加する
多くの AI エージェントのユースケースでは、標準的な英語の語彙に含まれていないか、ビジネスコンテキストに固有の単語やフレーズが使用される傾向があります。 たとえば、AI エージェントに Android アプリ、iOS アプリなどを認識させたいとします。 AI エージェントは、関連するすべての記事のトレーニング発話にこれらの用語とそのバリエーションを含める必要があり、冗長なデータ入力につながります。
この冗長性の問題を克服するには、スクリプト化された AI エージェント内でカスタム同義語を使用して質問に答えることができます。 各語根の同義語は、実行時にプラットフォームによって自動的に語根に置き換えられます。
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Webex AI Agent Studio プラットフォームにログインします。 |
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ダッシュボードから、作成した AI エージェントを選択します。 |
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に移動し、省略記号アイコンをクリックします。 |
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「カスタム同義語」をクリックします。 |
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「新しい語源」をクリックします。 |
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ルートワードの値とその同義語を設定し、 「保存」 をクリックします。 |
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同義語を追加した後、AI エージェントを再度トレーニングします。 同義語 (.CSV ファイル形式) をローカル フォルダーにエクスポートし、そのファイルをプラットフォームに再度インポートすることもできます。 |
自然言語理解（NLU）エンジン
スクリプト化された AI エージェントは、機械学習による自然言語理解 (NLU) を使用して顧客の意図を識別します。 次の NLU エンジンは顧客の入力を解釈し、正確な応答を提供します。
- Swiftmatch - 複数の言語をサポートする高速で軽量なエンジン。
- RASA — 主要なオープンソースの会話型 AI フレームワーク。
- Mindmeld (ベータ版) - 高度な会話フローと NLU 機能を提供します。
RASA では、高い精度を実現するために、Swiftmatch よりも多くのトレーニング データが必要です。 開発者は、スクリプト AI エージェントの「記事」タブと「トレーニング」タブで NLU エンジンを切り替えて、パフォーマンスを評価できます。 エンジンを変更すると AI エージェントのアルゴリズムが更新され、新しいモデルに基づいて正確な推論を行うために再トレーニングが必要になります。 セッションの類似性スコアとワンクリック テストを使用して、パフォーマンスの違いを分析できます。
開発者は、エンジンを切り替えた後、「ハンドオーバーと推論」セクションでしきい値スコアをテストおよび調整することもできます。 RASA の場合、しきい値スコアはインテントの数に反比例する傾向があります。つまり、インテント数が多い (100 以上) エージェントは、推論設定でフォールバック スコアが低くなるのが一般的です。
トレーニングエンジンの変更
NLU エンジンを切り替えます。
-
トレーニング エンジンを変更する AI エージェントを選択します。
- 質問に答えるスクリプト化された AI エージェントについては、 「記事」 をクリックしてください。 の ナレッジベース ページが表示されます。
- タスクを実行するためのスクリプト化された AI エージェントの場合：クリック トレーニング。 トレーニング データ ページが表示されます。
-
クリック 設定 アイコンの横にある NLU エンジン ページの右側にあります。 の トレーニングエンジンの変更 ウィンドウが表示されます。
デフォルトでは、新しく作成された AI エージェントの NLU エンジンは Swiftmatch に設定されています。
-
AI エージェントをトレーニングするためのトレーニング エンジンを選択します。 有効な値：
- RASA (ベータ版)
- スウィフトマッチ
- マインドメルド（ベータ版）
-
この情報を 推論 セクション：
- フォールバックが表示されるスコア以下— 応答を表示するために必要な最小の信頼度。この値を下回ると、フォールバック応答が表示されます。
- 部分一致のスコアの差— 応答の信頼レベル間の最小ギャップを定義して、最適な一致を明確に表示します。その下では部分一致テンプレートが表示されます。
- クリックして展開 詳細設定 セクション。
- ストップワードを削除する—「ストップワード」は、文中の他の単語との文法的な関係を確立する機能語ですが、それ自体には語彙的な意味はありません。 冠詞 (a、an、the など)、代名詞 (him、her など) などのストップワードを文から削除すると、機械学習アルゴリズムは、消費者によるテキストクエリの意味を定義する単語に焦点を当てることができます。 チェックボックスをオンにすると、トレーニングおよび推論時に文から「ストップワード」が削除されます。 この NLU エンジン機能は Swiftmatch でのみサポートされています。
- 短縮形を展開する—トレーニング データ内の英語の短縮形は、受信した消費者クエリ内の用語とともに元の形式に拡張され、精度が向上します。 例:「don't」は「don't」に展開されます。 このチェック ボックスをオンにすると、入力メッセージ内の短縮形は処理前に展開されます。 この機能は、3 つの NLU エンジンすべてでサポートされています。
- 推論時のスペルチェック - テキスト修正ライブラリは、推論前にテキスト内の誤ったスペルを識別して修正します。 この機能は、 「推論時のスペルチェック」 チェックボックスが有効になっている場合にのみ、3 つのエンジンすべてでサポートされます。
- 特殊文字を削除します - 特殊文字は、推論に影響を与える英数字以外の文字です。 たとえば、Wi-Fi と Wi Fi は、NLU エンジンによって異なるものとして扱われます。 このチェック ボックスをオンにすると、コンシューマー クエリ内の特殊文字が削除され、適切な応答が表示されます。 この NLU エンジン機能は Swiftmatch でのみサポートされています。
- エンティティ ロール - カスタム エンティティにはさまざまなロールを設定できます。 この NLU エンジン機能は、RASA と Mindmeld でのみサポートされています。
- 推論におけるエンティティの置換 - トレーニング データと推論内のエンティティ値はエンティティ ID に置き換えられます。 この NLU エンジン機能は Swiftmatch でのみサポートされています。
- スロットの充填を優先する - スロットの充填はインテント検出よりも優先されます。
- メッセージごとに保存される結果 - セッションのトランザクション情報の下に AI エージェントの計算された信頼スコアが表示される記事の数。
セッション画面のアルゴリズム セクションに表示される結果の数が 5 に制限されました。上位 n 件の結果 (1=<n=<5) は、スクリプト AI エージェントのメッセージ トランスクリプト レポートと、セッションのトランザクション情報タブの「アルゴリズム結果」セクションで確認できます。
- 語形の拡張 - データに埋め込まれた同義語とともに、複数形、動詞などの語形を使用してトレーニング データを拡張します。 この機能は Swiftmatch でのみサポートされます。
- 同義語—同義語は同じ単語を表すために使用される代替語です。 このチェックボックスをオンにすると、トレーニング データ内の単語の一般的な英語の同義語が自動的に生成され、消費者のクエリを正確に認識できるようになります。 たとえば、「garden」という単語の場合、システムによって生成される同義語は「backyard」、「yard」などになります。 この NLU エンジン機能は Swiftmatch でのみサポートされています。
- 語形—語形は、複数形、副詞、形容詞、動詞など、さまざまな形で存在します。 たとえば、「creation」という単語の場合、語形は created、create、creator、creative、creatively などになります。 このチェックボックスをオンにすると、クエリ内の単語が代替形式で作成され、消費者に適切な応答を返すように処理されます。
開発者は、さまざまな NLU エンジンに異なるしきい値スコアを設定して、AI エージェントの応答を表示するために許容される最低スコアを決定できます。
- AI エージェントのコーパス内のアルゴリズムを変更するには、 [更新] をクリックします。
- 「トレーニング」をクリックします。 選択したトレーニング エンジンを使用して AI エージェントがトレーニングされると、ナレッジ ベースのステータスが 「保存済み」 から 「トレーニング済み」 に変わります。
すべての記事に少なくとも 2 つの発話がある場合にのみ、RASA と Mindmeld を使用して AI エージェントをトレーニングできます。
トレーニング
すべての記事を作成したら、AI エージェントをトレーニングし、実際にテストしてデプロイすることができます。 現在のコーパスを使用して AI エージェントをトレーニングするには、右上の [トレーニング] をクリックします。 これにより、ステータスが トレーニングに変更されます。
トレーニングが完了すると、ステータスが トレーニング済みに変わります。 現在のトレーニング ステータスを取得するには、[ トレーニング ] の横にある [ 再ロード ] アイコンをクリックします。
この時点で、 [ライブにする] をクリックして、トレーニング済みのコーパスをライブにして、共有可能なプレビューまたは AI エージェントが展開されている外部チャネルでテストできます。
ベクトルモデル
Swiftmatch NLU エンジンの高度なエンジン設定の一部として、優先するベクター モデルを選択できるようになりました。 発話レベルと記事レベルのベクトルの 2 つのオプションから選択できます。 NLU エンジンの精度を向上させるための継続的な取り組みの一環として、発話レベルのベクトルを使用する古いモデルの代わりに、記事レベルのベクトルを使用する実験を行いました。 ほとんどの場合、記事レベルのベクトルによって精度が向上することがわかりました。 記事レベルのベクトルは、新しい単一言語 AI エージェントのベクトル化の新しいデフォルト値であることに注意してください。 多言語 AI エージェントの場合、記事レベルの一致は、多言語モデルが Polymatch の場合にのみサポートされます。
推論時に利用可能なベクトル モデルの情報は、セッションの その他の情報 セクションで確認できます。
管理設定を構成する
はじめる前に
スクリプト AI エージェントを作成します。
| 1 |
に移動し、次の詳細を構成します。 |
| 2 |
クリック 変更を保存 設定を保存します。 |
次の作業
スクリプト AI エージェントに言語を追加します。
スクリプト化された AI エージェントに言語を追加する
はじめる前に
スクリプト AI エージェントを作成します。
| 1 |
移動 タブ。 |
| 2 |
クリック +言語を追加 新しい言語を追加し、ドロップダウン リストから言語を選択します。 |
| 3 |
クリック 追加 言語を追加します。 |
| 4 |
下のトグルを有効にする アクション 言語を有効にします。 |
| 5 |
言語を追加したら、その言語をデフォルトとして設定できます。 言語の上にマウスを置きクリック デフォルトにする。 デフォルトの言語を削除したり無効にしたりすることはできません。 また、既存のデフォルト言語を変更すると、AI エージェントの記事、キュレーション、テスト、プレビューのエクスペリエンスに影響する可能性があります。 |
| 6 |
クリック 変更を保存。 |
ハンドオーバー設定を構成する
はじめる前に
スクリプト AI エージェントを作成します。
| 1 |
移動 次の詳細を設定します。 |
| 2 |
引き継ぎ設定を保存するには、 [変更を保存] をクリックします。 |
次の作業
スクリプト化された AI エージェントをプレビューする
Webex AI Agent Studio を使用すると、AI エージェントの開発中や開発完了後でもプレビューできます。 このようにして、AI エージェントの機能をテストし、それぞれの入力クエリに応じて望ましい応答が生成されるかどうかを判断できます。 スクリプト化された AI エージェントは、次の方法でプレビューできます。
- AI エージェント ダッシュボード - AI エージェント カードにマウス カーソルを合わせると、その AI エージェントの プレビュー オプションが表示されます。 AI エージェント プレビュー ウィジェットを開くには、 プレビュー をクリックします。
- AI エージェント ヘッダー - AI エージェント カードをクリックするか、AI エージェント カードの [編集] ボタンをクリックして AI エージェントの編集モードに入ると、ヘッダー セクションに [プレビュー] オプションが常に表示されます。
- 最小化されたウィジェット - プレビューを起動して最小化すると、ページの右下にチャット ヘッド ウィジェットが作成され、簡単にプレビュー モードを再度開くことができます。
これに加えて、AI エージェント内から共有可能なプレビュー リンクをコピーすることもできます。 AI エージェント カードで、右上にある 省略記号 アイコンをクリックし、 プレビュー リンクのコピー をクリックします。 このリンクを AI エージェントの他のユーザと共有できます。
プラットフォームプレビューウィジェット
プレビュー ウィジェットは画面の右下に表示されます。 発話（または発話のシーケンス）を提供して AI エージェントがどのように応答するかを確認し、期待どおりに動作することを確認できます。 AI エージェント プレビューは複数の言語をサポートしており、発話の言語を自動検出してそれに応じて応答できます。 言語セレクターをクリックして利用可能なオプションのリストから選択することで、プレビューで言語を手動で選択することもできます。
プレビュー ウィジェットを最大化して、見やすくすることができます。 また、消費者情報を提供し、複数のルームを開始して AI エージェントを徹底的にテストすることもできます。
共有可能なプレビューウィジェット
共有可能なプレビュー ウィジェットを使用すると、AI エージェントを表示するためのカスタム UI を開発する必要なく、AI エージェントを関係者や消費者と見栄えの良い方法で共有できます。 デフォルトでは、コピーされたプレビュー リンクは、電話ケース付きの AI エージェントをレンダリングします。 プレビュー リンクで特定のパラメータを変更することで、簡単にカスタマイズできます。 2 つの主要なカスタマイズは次のとおりです。
- ウィジェットの色 - リンクに
brandColorパラメータを追加します。 色の名前を使用して単純な色を定義したり、色の 16 進コードを使用したりできます。 -
電話ケース - リンク内の
phoneCasingパラメータの値を変更します。 これはデフォルトでtrueに設定されており、 false にすることで無効にすることができます。これらのパラメータを含むプレビュー リンクの例:
?botunique_name=<yourbot_unique_name>&enterpriseunique_name=<yourenterprise_unique_name>&root=.&phoneCasing=true&brandColor=_4391DA
スクリプト AI エージェントの共通管理セクション
AI エージェント構成ページの左側のパネルに次のセクションが表示されます。
トレーニング
AI エージェントが進化し、より複雑になるにつれて、そのロジックや自然言語理解 (NLU) の変更によって意図しない結果が生じることがあります。 最適なパフォーマンスを確保し、潜在的な問題を特定するために、AI エージェント プラットフォームは便利なワンクリック ボット テスト フレームワークを提供します。 次の操作を実行できます。
- 包括的なテスト ケース セットを簡単に作成して実行します。
- さまざまなシナリオのテスト メッセージと予想される応答を定義します。
- 複数のメッセージを含むテスト ケースを作成して、複雑なやり取りをシミュレートします。
テストを定義する
次の手順でテストを定義できます。
- Webex AI Agent Studio プラットフォームにログインします。
- ダッシュボードで、作成したスクリプト化された AI エージェントをクリックします。
- 左側のペインで テスト をクリックします。 デフォルトでは、 テストケース タブが表示されます。
- テスト ケースを選択し、 「選択したテストを実行」 をクリックします。
表の各行は、次のパラメータを持つテスト ケースを表します。
| パラメータ | 説明 |
|---|---|
| メッセージ | ユーザが AI エージェントに送信することが予想されるクエリとステートメントの種類を表すサンプル メッセージ。 |
| 期待される言語 | ユーザが AI エージェントと対話する際に使用する言語。 |
| 期待記事 | 特定のユーザ メッセージに応じて表示される記事を指定します。 最も関連性の高い記事を見つけるのに役立つように、このコラムでは スマートなオートコンプリート機能。 入力すると、システムはこれまで入力したテキストに基づいて一致する記事を提案します。 |
| 前のコンテキストをリセット | この列のチェックボックスをクリックして、テスト ケースを分離し、既存の AI エージェント コンテキストから独立して実行されるようにします。 有効にすると、各テスト ケースは新しいセッションでシミュレートされ、以前の操作や保存されたデータによる干渉が防止されます。 |
| 部分一致を含める | このトグルを有効にすると、予想される記事が実際の応答と部分的にしか一致しない場合でも、テスト ケースが成功したと見なします。 |
| CSV からインポート | カンマ区切りファイル (CSV) ファイルからテストケースをインポートします。 この場合、既存のテスト ケースはすべて上書きされます。 |
| CSVへのエクスポート | テストケースをコンマ区切りファイル (CSV) にエクスポートします。 |
| コールバックをテストする | このトグルを有効にすると、着信コールバックをシミュレートし、実際の着信コールを必要とせずにフローの動作をテストできます。 このオプションは、アクションを実行するためのスクリプト化された AI エージェントでのみ使用できます。 |
| フロー内のコールバック | インテントがコールバックをトリガーする必要があることを示すには、この列のチェックボックスをクリックします。 このオプションは、アクションを実行するためのスクリプト化された AI エージェントでのみ使用できます。 |
| 予想されるコールバックテンプレート | コールバックが発生したときにアクティブにするテンプレート キーを指定します。 このオプションは、アクションを実行するためのスクリプト化された AI エージェントでのみ使用できます。 |
| コールバックタイムアウト（秒） | コールバックがタイムアウトしたと判断する前に AI エージェントがコールバック応答を待機する最大時間 (秒単位)。 最大 20 秒のタイムアウトが許可されます。 このオプションは、アクションを実行するためのスクリプト化された AI エージェントでのみ使用できます。 |
テストを実行する
上の 実行 タブをクリックして 選択したテストを実行する 選択したすべてのテスト ケースの順次実行を開始します。
テストケースは、 テストケース タブ。
.特定の結果を持つテストケースを表示するには、目的の結果をクリックします（たとえば、 合格した、 部分一致で合格、 失敗した、 保留中) をクリックして概要リボンを表示します。 これにより、テスト ケース リストがフィルターされ、選択した結果に一致するものだけが表示されます。
各テスト ケースに関連付けられた セッション ID が結果に表示されます。 これにより、テスト ケースをすばやく相互参照し、トランザクションの詳細を表示できます。 これを実行するには、「 アクション 」列の「 トランザクションの詳細 」オプションを選択します。
実行履歴
履歴 タブで、実行されたすべてのテストケースにアクセスします。
- [アクション] 列の [ダウンロード] アイコンをクリックして、実行されたテスト データを CSV ファイルとしてエクスポートし、オフライン分析やレポート作成に使用します。
- 各テスト ケースの実行に使用される特定のエンジンとアルゴリズムの設定を確認します。 この情報は、開発者が AI エージェントのパフォーマンスを最適化するのに役立ちます。
- 特定のトレーニング エンジンに使用される高度なアルゴリズム構成設定を表示するには、トレーニング エンジン名の横にある 情報 アイコンをクリックします。これにより、テスト中に AI エージェントの動作に影響を与えたパラメーターと設定に関する洞察が得られます。
セッション（Sessions）
セッション セクションでは、AI エージェントと顧客間のすべてのやり取りの包括的な記録が提供されます。 各セッションには、交換されたメッセージの詳細な履歴が含まれます。 オフライン分析および監査のために、セッション データを CSV ファイルとしてエクスポートできます。 このデータを使用して、特定のセッションのメッセージとコンテキストを調べ、ユーザとのやり取りに関する洞察を得て、改善すべき領域を特定し、AI エージェントの応答を改良し、全体的なユーザ エクスペリエンスを向上させることができます。
結果をページに表示することで、大規模なデータセットを処理できます。 [結果の絞り込み] セクションを使用すると、さまざまな基準に基づいてセッションをフィルタリングおよび並べ替えることができます。 表の各行には、次のような重要なセッションの詳細が表示されます。
- チャネル - やり取りが発生したチャネル (チャット、音声など)。
- セッション ID - セッションの一意の識別子。
- 消費者 ID - ユーザの一意の識別子。
- メッセージ - セッション中に交換されたメッセージの数。
- 更新日時 - セッションが終了した時刻。
- メタデータ - セッションに関する追加情報。
- テスト セッションを非表示にする - このチェック ボックスをオンにすると、テスト セッションが非表示になり、ライブ セッションのリストのみが表示されます。
- エージェントの引き継ぎが発生しました - エージェントに引き継がれたセッションをフィルタリングするには、このチェックボックスをオンにします。 エージェントの引き継ぎが発生した場合、チャットが人間のエージェントに引き継がれたことを示すヘッドフォン アイコンが表示されます。
- エラーが発生しました - エラーが発生したセッションをフィルタリングするには、このチェックボックスをオンにします。
- ダウン投票 - ダウン投票されたセッションをフィルタリングするには、このチェックボックスをオンにします。
特定のセッションの詳細ビューにアクセスするには、行をクリックします。 チェックボックスを使用して、エージェントの引き継ぎ、エラー、およびダウン投票に基づいてセッションをフィルタリングします。 セッションの暗号化を解除するには、ユーザ レベルの権限と高度なデータ保護設定が必要です。 セッションの詳細を表示するには、 コンテンツの復号化 をクリックします。
質問に回答するためのスクリプト AI エージェントの特定のセッションのセッション詳細
質問に答えるためのスクリプト化された AI エージェントの セッションの詳細 ビューには、ユーザと AI エージェント間の特定のやり取りの包括的な内訳が表示されます。
メッセージ セクション:
- セッション中にユーザが送信したすべてのメッセージを表示します。
- AI エージェントによって生成された対応する応答を表示します。
- メッセージを時系列で表示し、やり取りのコンテキストを提供します。
取引情報 タブ:
- 完全一致と部分一致の両方を含め、顧客のクエリに関連すると判断された記事を一覧表示します。
- 特定された各記事に関連付けられた類似度スコアを表示し、関連度を示します。
- 顧客のクエリを処理し、関連する記事を識別するために使用される基礎となるアルゴリズムの結果を提示します。
- 「ハンドオーバーと推論」 タブで設定された設定に応じて、アルゴリズムの結果の数が表示されます。
セッションの詳細 ビューの その他の情報 セクションには、特定のやり取りに関する追加のコンテキストと詳細が表示されます。 表示される情報の内訳は次のとおりです。
- 処理済みクエリ - AI エージェントの自然言語理解 (NLU) パイプラインによって処理された後の、顧客の入力の前処理済みバージョンを表示します。
- エージェントのハンドオーバー - セッション中にエージェントのハンドオーバーが発生したかどうかを示します。 特定のルールによってエージェントの引き継ぎがトリガーされた場合は、 [ルールによるエージェントの引き継ぎ] チェックボックスをオンにします。
- 応答タイプ - コード スニペットや条件付き応答など、AI エージェントによって生成される応答のタイプを指定します。
- 応答条件 - AI エージェントの応答をトリガーした特定の条件またはルールを示します。
- NLU エンジン - 顧客のクエリを処理するために使用される NLU エンジン (RASA、Switchmatch、Mindmeld など) を識別します。
- 閾値スコア—設定された最小閾値スコアと部分一致スコアの差を表示します。 ハンドオーバーと推論 設定。 これらの値は、クエリが範囲外と見なされるか、エージェントの介入が必要になるかを決定します。
- 高度なログ—特定のトランザクション ID に関連付けられたデバッグ ログのリストを提供します。 高度なログは通常 180 日間保持されます。
アクションを実行するためのスクリプト AI エージェントの特定のセッションのセッション詳細
の 取引情報 アクションを実行するためのスクリプト AI エージェントのタブでは、特定のインタラクションの詳細な内訳が提供され、情報が 4 つのセクションに分類されます。
特定された意図 セクション：
- 顧客のクエリに対して識別された意図を表示します。
- 識別された各インテントに関連付けられた信頼レベルを示します。
- 識別されたインテントに関連付けられているスロットを一覧表示します。 スロットをクリックすると、その値と、ユーザのクエリからどのように抽出されたかについての追加情報が表示されます。
特定されたエンティティ このセクションには、顧客のメッセージから抽出され、アクティブな消費者の意図に関連付けられているエンティティがリストされます。 これらのエンティティは、ボットがユーザのクエリ内で識別した重要な情報を表します。
の アルゴリズムの結果 このセクションでは、AI エージェントの応答につながった基礎的なプロセスについて詳しく説明します。 表示される情報の内訳は次のとおりです。
- 意図のリスト—識別されたインテントとそれに対応する類似度スコアを表示します。
- エンティティリスト—ユーザのメッセージから抽出されたエンティティを表示します。
の その他の情報 表示:
- エージェントの引き継ぎ—セッション中にエージェントのハンドオーバーが発生したかどうかを示します。 チェックしてください ルールによるエージェントの引き継ぎ エージェントの引き継ぎが特定のルールによってトリガーされた場合は、チェックボックスをオンにします。
- テンプレートキー—AI エージェントの応答をトリガーしたインテントに関連付けられたテンプレート キーを示します。
- 応答タイプ—コード スニペットや条件付き応答など、AI エージェントによって生成された応答のタイプを示します。
- 応答条件—AI エージェントの応答をトリガーした特定の条件またはルールを示します。
- NLU エンジン—顧客のクエリを処理するために使用される NLU エンジン (RASA、Switchmatch、Mindmeld など) を識別します。
- しきい値スコア - [ 引き継ぎと推定 ] 設定で構成された最小しきい値しきい値と部分一致スコアの差を表示します。 これらの値により、いつクエリが範囲外と見なされるか、またはエージェントの介入が必要になるかが決定されます。
- 詳細ログ—特定のトランザクション ID に関連するデバッグログの一覧を提供します。 詳細ログは通常 180 日間保持されます。
ダウンロード オプションを使用して、トランザクション情報を JSON 形式でダウンロードして表示することもできます。
[ メタデータ ] タブの表示:
- NLP メタデータ—[ NLP ] タブで顧客の入力に適用される前処理手順を確認します。
- データストアおよび最終版—セッションに関連するアクセスデータ データストア および FinalDF スマートボット用のタブです。
- 検索機能: 組み込みの検索バーを使用して、会話内の特定の発言をすばやく検索します。
履歴
記事、インテント、エンティティを追加または変更するたびに、スクリプト化された AI エージェントを再トレーニングして、最新のものにすることが不可欠です。 各トレーニングセッションの終了後、AI エージェントを十分にテストし、精度と有効性を確認します。
[履歴] ページでは、次の作業を行うことができます。
- トレーニング履歴の表示 - コーパスのトレーニング日時と変更を追跡します。
- トレーニングエンジンの比較 - 異なるイテレーションとそれらに対応するトレーニング期間に使用されたトレーニングエンジンを確認します。
- 変更の追跡 - 設定、記事、応答、NLP、キュレーションに対する変更を監視します。
- 前のバージョンに戻す - 必要に応じて古いトレーニングセットに簡単に戻せます。
[履歴] セクションには、ナレッジベース記事を管理するための便利なツールが用意されています。
- 記事の有効化—これまで無効だった記事を [ライブ ] にして、AI エージェントの応答に含めます。
- 記事の編集—既存の記事の新しいバージョンを作成し、元の記事を参照用に保持します。
- プレビュー パフォーマンス - [ プレビュー ] 機能を使用して、特定のナレッジベースで AI エージェントのパフォーマンスを評価します。
- 記事のダウンロード - ナレッジベースの記事を CSV ファイルとしてエクスポートして、オフラインで分析したり参照したりできるようにします。 このオプションは、Scripted AI Agent の質問への回答でのみ利用できます。
監査ログ
監査ログ セクションでは、過去 35 日以内に Scripted AI Agent に加えられた変更の詳細な記録を確認できます。 監査ログにアクセスするには:
- [ダッシュボード] に移動し、作成した AI エージェントをクリックします。
- [ 履歴 ] タブをクリックして AI エージェントの履歴を表示します。
- [ 監査ログ ] タブをクリックして、変更の詳細なログを確認します:
- 更新日時 - 変更が加えられた日時。
- 更新者 - 変更を行ったユーザ。
- フィールド - 変更が行われたボットのセクション (設定、記事、応答など)。
- 説明 - 変更に関する追加の詳細。
-
[
更新者] および [フィールド] 検索オプションを使用すると、特定の監査ログエントリをすばやく見つけることができます。 -
モデル履歴 タブでは、AI エージェントごとに最大 10 のコーパスを表示できます。
キュレーション
メッセージは、次の基準に基づいてキュレーション コンソールに追加されます。
- フォールバックメッセージ - AI エージェントがユーザのメッセージを理解できず、フォールバックインテントをトリガーした場合。
- デフォルトのフォールバック インテント —このトグルが有効な場合、デフォルトのフォールバック インテントをアクティベートするメッセージが Curation コンソールに送信されます。
この条件は、アクションを実行するスクリプト型 AI エージェントにのみ適用されます。
- 反対投票のメッセージ—AI エージェントのプレビュー中にユーザが反対投票をしたメッセージ。
- エージェントのハンドオーバー—設定されたルールにより人間のエージェントがハンドオーバーするメッセージ。
- セッションから - セッションまたは会議室データから必要な応答を受け取っていないとして、ユーザによってフラグが設定されたメッセージ。
- 低信頼度 - 信頼度スコアが指定された低信頼度しきい値の範囲内にあるメッセージ。
- 部分一致 - AI エージェントが正しいインテントまたは応答を明確に識別できなかったメッセージ。
問題を解決する
[ 問題 ] タブでは、キュレーションのためにフラグが設定されたメッセージを一元的に確認し、指定することができます。 次を実行できます。
- 重大度と関連性に基づいて、問題を解決するか無視するかを選択します。
- 元のユーザの発話、AI エージェントの応答、添付されたメディアを調べます。
解読アクセスはユーザレベルで許可されます。バックエンドで 高度なデータ保護 を有効にする必要があります。
問題を解決するには:
-
既存の記事へのリンク—号を既存の記事にリンクするには、[ リンク ] オプションを選択し、目的の記事を検索します。
-
新規記事の作成—[キュレーション コンソール] から直接、[ 新しい記事に追加する ] オプションを使用して、新しい記事を作成できます。
-
問題を無視する - 問題を解決または無視して、キュレーション コンソールから削除します。
- デフォルトの記事 (ウェルカム メッセージ、フォールバック メッセージ、部分一致) へのリンクは許可されていません。
- アクションを実行するスクリプト AI エージェントの場合、ドロップダウン リストから適切なインテントを選択し、関連するエンティティにタグを付けます。
- 変更を加えたら、AI エージェントを再トレーニングして、新しい知識が応答に反映されていることを確認します。
- 効率的な管理のために、複数の問題を同時に解決または無視します。
[ 解決済み タブには、解決されたすべての問題の包括的な概要が表示されます。 問題が既存の記事にリンクされていたか、新しい記事/意図の作成に使用されたか、無視されたかなど、解決した各問題の概要を表示できます。 既存のルールでは自動的にキャプチャされない、望ましくない応答に遭遇した場合は、特定の発話をキュレーション コンソールに手動で追加できます。
セッションから課題を追加するには:
- 発話を特定する - 不正確な応答をトリガーした発話を特定します。
- キュレーション ステータスを確認する - 問題がキュレーション コンソールにない場合、
キュレーション状況トグルが表示されます。 - フラグの切り替え -
キュレーション状況を切り替えて、レビューと解決のために発話をキュレーションコンソールに追加します。
すでにキュレーション コンソールに問題がある場合は、状況に応じてトグルの表示が変わります。
分析を使用してスクリプト型 AI のパフォーマンスを表示する
[アナリティクス] セクションでは、AI エージェントのパフォーマンスと有効性を評価するための主要なメトリックスをグラフィック表示します。 主要なメトリックは、タブとして表示される 4 つのセクションに分割されます。 これらは次のとおりです。 概要、応答、トレーニング、およびキュレーション。
分析画面にアクセスすると、開発者は分析を確認する AI エージェントを選択できます。 また、データを表示するチャネル、データの日付範囲、粒度を選択することで、アナリティクス ビューをカスタマイズすることもできます。 デフォルトでは、先月のアナリティクス データはすべてのチャネルに対して日単位で表示されます (各日はグラフの x 軸上のポイントになります)。
概要
概要には、開発者に全体的な AI エージェントの使用状況とパフォーマンスのスナップショットを提供する主要なメトリックとグラフが含まれています。
- [ ダッシュボードで、作成した AI エージェントを選択します。
- 左側のナビゲーション ペインで、 分析。 AI エージェント パフォーマンスの概要が表形式とグラフの両方で表示されます。
セッションとメッセージ
概要の最初のセクションには、AI エージェントのセッションとメッセージに関する以下の統計が表示されます。
- セッションと、人間の介入なしで AI エージェントによって処理されたセッションの合計数。
- エージェントの引き継ぎの合計数は、人間のエージェントに引き継がれたセッションの数です。
- 日単位の平均セッション数
- メッセージ (人間と AI エージェントのメッセージ) の合計と、そのうちユーザから送信されたメッセージ数。
- 日単位の平均メッセージ数
この後に、セッションのグラフ表示 (AI エージェントによって処理されたセッションと引き継がれたセッションを表す積み上げられた列)、AI エージェントによって送信された応答の合計が示されます。
[ユーザ（Users）]
概要の 2 番目のセクションには、AI エージェントのユーザに関する統計が含まれます。 総ユーザ数、ユーザあたりの平均セッション数、1 日あたりの平均ユーザ数に関する情報を提供します。 続いて、選択した粒度に応じて、各ユニットの新規ユーザとリピーターユーザを表示するグラフが表示されます。
パフォーマンス
3 番目のセクションでは、AI エージェントのユーザへの応答に関する統計が提供されます。 ここでは、AI エージェントによって送信された応答の合計と、AI エージェントの応答間の分割を確認できます。
- ユーザの意図を識別しました。
- フォールバック メッセージで応答しました。
- 部分一致メッセージで応答しました。
- エージェントの引き継ぎについてユーザに通知しました。
同じものが円グラフに集計され、面グラフでは選択した粒度に基づいて情報が提供されます。
トレーニング
トレーニング セクションは、AI エージェント コーパスの「健全性」を表します。 開発者は、AI エージェント内の各インテント/記事に対して 20 以上のトレーニング発話を構成することをお勧めします。 このセクションでは、コーパス内のすべての記事/インテントが個別の四角形として表示され、各四角形の色と相対的なサイズは、記事/インテントに含まれるトレーニング データを示します。 インテントが白に近いほど、AI エージェントの精度を向上させるために必要なトレーニング データが増します。
回答
このセクションでは、ユーザが何について質問しているのか、どのくらいの頻度で質問しているのかを開発者に詳しく示します。 これは、AI エージェントが質問に答えるための最も人気のある記事と、アクションを実行するための AI エージェントの応答テンプレートをグラフィカルに表現します。
キュレーション
このセクションでは、毎日発生するキュレーションの問題の数と、そのうち AI エージェントによって解決された数の視覚的な概要を示します。
AI エージェントの統合
このセクションでは、AI エージェントを音声とデジタルの両方のチャネルと統合して、顧客の会話を管理する方法について説明します。
AI エージェントを音声およびデジタル チャネルと統合する
Webex AI Agent Studio プラットフォームで AI エージェントを作成して構成したら、次のステップは、AI エージェントを音声およびデジタル チャネルと統合することです。 このインテグレーションにより、AI エージェントは顧客との音声ベースとデジタルの両方の会話を処理でき、シームレスでインタラクティブなユーザ エクスペリエンスを提供できます。
詳細については、「 AI エージェントを音声およびデジタル チャネルに統合する」を参照してください。
AI エージェントレポートの管理
このセクションでは、AI エージェント レポート、レポート タイプ、AI エージェント レポートの作成、レポート配信モードの概要について説明します。
AI エージェント レポートについて理解する
レポート機能を使用すると、利用可能なレポート タイプから特定のレポートを生成またはスケジュール (定期的に生成) し、利用可能な配信モードで受け取ることができます。 これらのレポートは、ユーザの行動、使用状況、エンゲージメント、製品のパフォーマンスなどに関する貴重な情報を提供します。 必要な情報を彼らのメール、SFTP パス、または S3 バケツに配信させることができます。 既定のレポートのリストからレポートのタイプを選択できます。また、1 回限りのレポートをすぐに生成するか、定期的に生成するかを選択できます。
左のナビゲーション ペインから [レポート] メニューにアクセスすると、次のタブが表示されます。
-
設定- このタブには、現在アクティブで定期的に生成されたすべてのレポートが一覧表示されます。 レポートの一覧では、次の詳細を確認できます。
- アクティブ- ユーザがまだレポートをサブスクライブしているかどうか。
- AI エージェント- レポートに関連付けられた AI エージェントの名前。
- レポートの種類- サブスクライブしている既定のレポートタイプ。
- 頻度- レポートを受け取る間隔。
- 前回生成されたレポート- 送信された最後のレポート。
- 次のスケジュール日- レポートが送信される次回の日付。
-
履歴- このタブには、日付までにディスパッチされたレポートのすべての履歴情報が一覧表示されます。 このページの任意のレポートをクリックして、レポートの構成を編集します。
[ ダウンロード アイコン アクション 列に移動してこれらの履歴レポートをダウンロードします。
オンデマンド レポートは、 履歴 タブは、レポート生成が完了した後にのみダウンロードできます。
AI エージェント レポートを作成する
| 1 |
Webex AI Agent Studio プラットフォームにログインします。 |
| 2 |
クリック レポート を選択します。 |
| 3 |
クリック +新規レポート。 |
| 4 |
次の情報を入力してレポートを作成および設定します: |
AI エージェント レポート タイプ
選択した AI エージェント タイプに基づいて、事前に作成されたレポートのリストから選択できます。 このセクションでは、これらのレポートの種類、各レポートに含まれるシート、および各シートで利用できる列について説明します。
質問に答えるための AI エージェントレポートタイプ
アプリケーションの質問に回答するための AI エージェントには、3 つの異なるレポートタイプがあります。 さまざまなレポート タイプを使用することで、AI エージェントの使用状況の概要、動作、ユーザの質問、AI エージェントがクエリにどのように応答しているかを理解するために使用できます。 また、キュレーションの問題として最終的に示されたメッセージを表示することもできます。
使用状況と概要このセクションには、AI エージェントの概要と、記事とカテゴリが呼び出された頻度が表示されます。 概要、カテゴリ、記事の情報は、レポートの別のタブで確認できます。
| フィールド | 説明 |
|---|---|
| AI エージェント名 | AI エージェントの名前。 |
| 会話の合計 | AI エージェントが処理した会話/セッションの合計数。 |
| 1 つ以上のユーザメッセージを含む会話 | ユーザが 1 つ以上の入力を行った会話またはセッション。 |
|
人間によるメッセージの合計数 | エンドユーザが AI エージェントに送信するメッセージ。 |
| AI エージェント レスポンスの合計数 | AI エージェントからエンドユーザに送信されたメッセージの合計。 |
| 部分一致の合計数 | ユーザのメッセージにあいまいさがあり、AI エージェントがオプションとして複数のインテントで応答したケース。 |
| エージェントに送信された会話 | 人間のエージェントに転送された会話の合計数。 |
| 賛成票の合計数 | 顧客が賛成票を入れた、AI エージェントの応答の合計数。 |
| 反対票の合計 |
顧客が反対票を入れた、AI エージェントの応答の合計数。 |
| フィールド | 説明 |
|---|---|
| カテゴリ名 | AI エージェントで設定されたカテゴリの名前です。 |
| このカテゴリでの会話 | このカテゴリに属する記事が検出された会話またはセッションの数。 |
| 応答の合計数 | このカテゴリに属する記事が検出された回数。 |
| 賛成票の合計数 | このカテゴリからの応答に賛成票が得られた回数。 |
| 反対票の合計 |
このカテゴリからの応答が反対された回数。 |
| フィールド | 説明 |
|---|---|
| 記事名 | AI エージェントで設定される記事の名前 (デフォルト バリアント)。 |
| 記事のカテゴリ | このインテントが属するカテゴリです。 |
| この記事についての会話 | この記事が検出された会話またはセッションの数。 |
| 応答の合計数 | この記事が検出された回数です。 |
| 賛成票の合計数 | この記事への応答が賛成投票された回数。 |
| 反対票の合計 |
この記事への反応が反対投票された回数。 |
AI エージェントと顧客間の会話を類似性スコアと共に表示します。 レポートで次の詳細を確認できます。
| フィールド | 説明 |
|---|---|
| タイムスタンプ | メッセージのタイムスタンプ。 |
| セッション ID | セッションの一意の識別子です。 |
| コンシューマー ID | AI エージェントのエンドユーザの一意の識別子。 |
| メッセージ タイプ | AI エージェントのメッセージまたは人間によるメッセージ。 |
| メッセージテキスト | メッセージのコンテンツです。 |
| 記事 | AI エージェントから返される応答の識別子です。 |
| カテゴリ | 顧客のメッセージに対して AI エージェントによって検出されたインテント。 |
| 上位のマッチ スコア | 検出されたインテントの類似性スコア。 |
| 一致した記事 1 | 選択した NLU エンジンにより検出されたインテント。 |
| 第 1 条の得点 | 検出されたインテントのスコア。 |
| フィードバック | メッセージが賛成票または反対票されたかどうかのユーザ フィードバック。 |
| フィードバックのコメント |
メッセージに反対票を入れる際にユーザが残したコメントです。 |
さまざまな理由で整理されたメッセージを問題として表示します。 レポートで次の詳細を確認できます。
| フィールド | 説明 |
|---|---|
| タイムスタンプ | メッセージのタイムスタンプです。 |
| セッション ID | ユーザセッションの一意の識別子です。 |
| コンシューマー ID | AI エージェント上のエンドユーザの一意の識別子。 |
| ヒューマン メッセージ | ヒューマン メッセージのコンテンツです。 |
| AI エージェントのメッセージ | AI エージェントが応答したメッセージのコンテンツ。 |
| 問題の理由 | このメッセージがキュレーションで終了した理由。 |
| 記事 | AI エージェントから返される応答の識別子です。 |
| カテゴリ | ユーザのメッセージに対して AI エージェントによって検出されたインテント。 |
| 上位のマッチ スコア | 検出されたインテントの類似性スコア。 |
| 一致した記事 1 | 選択された NLU エンジンにより検出されたインテント。 |
| 第 1 条の得点 |
検出されたインテントのスコア。 |
タスクを実行する AI エージェントレポートタイプ
AI Agent Builder アプリケーションでタスクを実行するための AI エージェントには、3 つの異なるレポートタイプが用意されています。 AI エージェント開発者は様々なレポートタイプを作成することができます。 これらは、AI エージェントの使用状況の概要、AI エージェントのビヘイビア、ユーザが何を尋ねているか、AI エージェントがクエリにどのように応答しているかを理解するために使用できます。 また、キュレーションの問題として最終的に示されたメッセージを表示することもできます。
トリガーされたインテントおよびテンプレート キーと共に、会話の概要を表示します。 [概要] タブには、次の詳細が表示されます。
| フィールド | 説明 |
|---|---|
| AI エージェント名 | AI エージェントの名前。 |
| 会話の合計 | AI エージェントによって処理された会話またはセッションの合計数。 |
| 1 つ以上のユーザメッセージを含む会話 | ユーザが 1 つ以上の入力を行った会話またはセッション。 |
|
人間によるメッセージの合計数 |
エンドユーザから AI エージェントに送信されるメッセージ。 |
| AI エージェント レスポンスの合計数 | AI エージェントによってエンドユーザに送信されたメッセージの合計。 |
| 部分一致の合計数 | ユーザのメッセージにあいまいさがあり、AI エージェントがオプションとして複数のインテントで応答したケース。 |
| エージェントに送信された会話 | 人間のエージェントに転送された会話の合計数 |
| 賛成票の合計数 | ユーザが賛成と投票した AI エージェントの応答の合計数。 |
| 反対票の合計 |
ユーザが反対票を入れた、AI エージェントの応答の合計数。 |
インテントの詳細は、 インテント スプレッドシートのタブ:
| フィールド | 説明 |
|---|---|
| インテント名 | AI エージェントで設定されたインテントの名前。 |
| インテントの会話 | このインテントが呼び出された会話またはセッションの数。 |
| 呼び出しの合計数 | このインテントが起動された回数。 |
| 合計完了数 | すべてのスロットが収集され、このインテントが完了した回数。 |
| 賛成票の合計数 | 各インテントについて、に賛成票が集まった の合計レスポンス数。 |
| 反対票の合計 |
各インテントについて、に対する反対票に対し、に対する合計レスポンス数。 |
レポートには、次のようなテンプレートの詳細情報も含まれます。
| フィールド | 説明 |
|---|---|
| テンプレートキー名 | AI エージェントで設定されたテンプレートの名前です。 |
| テンプレートキーのインテント | このテンプレートキーが使用されるインテントです。 |
| テンプレートキーの会話 | このテンプレートキーが応答として送信された回数。 |
| 応答の合計数 | このテンプレートキーが応答として送信された回数。 |
| 賛成票の合計数 | このテンプレートの応答に賛成投票があった回数。 |
| 反対票の合計 |
このテンプレートの応答に対して反対票が下りた回数。 |
顧客と AI エージェントの会話を類似性スコアと共に表示します。 レポートで次の詳細を確認できます。
| フィールド | 説明 |
|---|---|
| タイムスタンプ | メッセージのタイムスタンプです。 |
| セッション ID | ユーザセッションの一意の識別子です。 |
| コンシューマー ID | アプリケーション上のエンドユーザの一意の識別子です。 |
| メッセージ タイプ | AI エージェントのメッセージまたは人間のメッセージ。 |
| メッセージテキスト | メッセージのコンテンツです。 |
| テンプレートキー | AI エージェントから返される応答の識別子です。 |
| インテント | 顧客のメッセージに対して AI エージェントによって検出されたインテント。 |
| 上位のマッチ スコア | 検出されたインテントの類似性スコア。 |
| 一致したインテント 1 | 選択された NLU エンジンにより検出されたインテント。 |
| インテント 1 の得点 | 検出されたインテントのスコア。 |
| フィードバック | メッセージが賛成票または反対票されたかどうかのユーザ フィードバック。 |
| フィードバックのコメント |
メッセージに反対票を入れる際にユーザが残したコメント。 |
さまざまな理由で整理されたメッセージを問題として表示します。 このレポートはスクリプト AI エージェントにのみ関連します。 このレポートで次の詳細を確認できます。
| フィールド | 説明 |
|---|---|
| タイムスタンプ | メッセージのタイムスタンプです。 |
| セッション ID | 顧客のセッションの一意の識別子です。 |
| コンシューマー ID | アプリケーション上のエンドユーザの一意の識別子です。 |
| ヒューマン メッセージ | ヒューマン メッセージのコンテンツです。 |
| AI エージェントのメッセージ | AI エージェントが応答したメッセージのコンテンツ。 |
| 問題の理由 | このメッセージがキュレーションで終了した理由。 |
| テンプレートキー | AI エージェントから返される応答の識別子です。 |
| インテント | ユーザのメッセージに対して AI エージェントによって検出されたインテント。 |
| 上位のマッチ スコア | 検出されたインテントの類似性スコア。 |
| 一致したインテント 1 | 選択された NLU エンジンにより検出されたインテント。 |
| インテント 1 の得点 |
検出されたインテントのスコア。 |
AI エージェント レポートの配信モード
今日のデータ駆動型の世界では、AI エージェント レポートの効率的かつ安全な配信は、十分な情報に基づいた意思決定と優れた運用を実現するために不可欠です。 組織の多様なニーズを満たすために、AI エージェント レポートに複数の配信モードを提供し、柔軟性、信頼性、セキュリティを確保しています。 配信オプションには、安全なファイル転送プロトコル (SFTP)、メール、Amazon S3 バケツが含まれます。 各モードは、高度なセキュリティ、アクセスの容易さ、スケーラブルなストレージ ソリューションなど、さまざまな要件を満たすように設計されています。 このドキュメントでは、各配信モードの機能と利点の概要を説明し、特定のニーズに最適なオプションを選択するのに役立ちます。
SFTP
|
フィールド |
説明 |
|---|---|
| スケジュールどおり安全な場所にレポートをプッシュする |
これをオンにすると、スケジュールされた時刻に安全な場所にレポートがプッシュされます。 このトグルを有効にすると、次の詳細のみ提供できます。 |
| IP アドレス | システムの IP アドレスです。 |
| ユーザ名 | レポートにアクセスするためのユーザ名です。 |
| パスワード | レポートにアクセスするためのパスワードです。 |
| 秘密鍵 | ファイルにアクセスするための秘密鍵。 |
| アップロード パス |
システム内でファイルがルーティングされる場所のパス。 |
電子メール
| フィールド | 説明 |
|---|---|
| 複数の受信者へのメールをスケジュールします。セミコロン (;) で区切ります | 受信者を追加するには、これをオンに切り替えます。 |
| 受信者 |
指定の日時と頻度でレポートを受信する必要があるすべての受信者のメールアドレス。 |
S3 バケツ
| フィールド | 説明 |
|---|---|
| スケジュールに従って S3 バケットにレポートをアップロードする |
これをオンに切り替えると、S3 フィールドが利用可能になり、レポートは設定された S3 バケットにルーティングされます。 |
| AWS アクセスキー ID | AWS のサービスとリソースにアクセスするためのアクセスキー ID。 |
| AWS シークレットアクセスキー | AWS のサービスとリソースにアクセスするためのシークレットアクセスキー。 |
| バケツ名 | レポートがルーティングされる先のバケツの名前。 |
| フォルダ名 |
S3 バケツに作成されるフォルダの名前です。 |
AI コンプライアンスについて理解する
このセクションは、AI 開発、データ プライバシー、セキュリティ、安全性について理解するのに役立ちます
AI 開発、データ プライバシー、セキュリティ、安全性
Cisco のすべての AI 搭載機能は、 Responsive AI 原則に基づいて AI 影響評価を受け、 Responsive AI フレームワーク</に従います 設計による既存のセキュリティ、プライバシー、人権に関するプロセスに加えて、
プライバシーとセキュリティCisco は推論プロセス後に顧客の入力データを保持せず、サード パーティのモデル プロバイダーである Microsoft が Cisco の顧客データにアクセス、監視、保存することはありません。 機能別のデータ保持ポリシーの詳細は、 Cisco Trust Portal を参照してください。
以下は、すべての AI 機能に関する AI 透明性に関するメモのリストです。
トレーニングと評価用のデータソースCisco のサードパーティ モデル プロバイダーである Microsoft は、Azure OpenAI モデルを改善するために顧客のコンテンツを使用しないこと、および Cisco の顧客データを Azure インフラストラクチャに保存したり保持したりしないことを表明します。
安全性と倫理的配慮すべての生成型 AI 機能にはエラーが発生しやすいため、Cisco では Azure OpenAI が提供する コンテンツ フィルタリングを有効にすることで、AI 機能のコンテンツの安全性を優先させています。
モデルの評価とパフォーマンスCisco は、基礎となるモデルのレビュー、テスト、品質保証に人間を関与させることで、AI Assistant のパフォーマンスと精度を優先します。
Webex AI Agent Studio を使い始める
Webex AI Agent Studio は、顧客サービスとサポートのニーズを満たすために、自動的な AI エージェントを作成、管理、展開するように設計された高度なプラットフォームです。AI エージェントは、人工知能を使用して、顧客が人間のエージェントと対話する前に、顧客に自動サポートを提供します。これらのエージェントは、会話内のイントネーション、言語理解、文脈認識による音声の対話をサポートします。また、AI エージェントは、テキストとオンライン チャットを通じて、デジタル チャネルのやり取りをシームレスかつ情報的に処理します。顧客は、コンシェルジュのようなエクスペリエンス、質問へのアシスタンス、情報取得、待ち時間を最小限に抑えることができます。
Webex AI Agent Studio の機能
- 正確でタイムリーな応答: 顧客の問い合わせにリアルタイムで正確な回答を提供します。
- インテリジェントなタスク実行: 顧客の要求または入力に基づいてタスクを実行します。
企業にとっての重要なメリット
-
顧客エクスペリエンスの向上: 顧客にリアルタイムの会話エクスペリエンスを提供します。
-
パーソナライズされた対話: 個々の顧客のニーズや基本設定に対する対応を調整します。
-
スケーラビリティと効率性: 追加のエージェントを必要とせずに、大量の顧客とのやり取りを処理し、満足度を高め、運用コストを削減します。
AI エージェントのタイプと例を理解する
次の表に、AI エージェントタイプとその機能の概要を示します。
| AI エージェント タイプ | 目的 | 機能 | 説明 | セットアップ方法 |
|---|---|---|---|---|
|
匿名 |
自律型 AI エージェントは、人間に直接介入することなく、決定を下し、タスクを実行できるように設計されています。 |
アクションを実行 |
利用可能な情報と定義済みのルールに基づいて、情報に基づいた選択を行います。繰り返しタスクや時間がかかるタスクを自動化します。 |
|
|
質問に答える |
自律エージェントは、ナレッジ リポジトリにアクセスして使用して、ユーザのクエリに情報的で正確な回答を提供できます。 |
質問に回答するための自律型 AI エージェント | ||
|
スクリプト済み |
スクリプト化された AI エージェントは、事前に定義された一連のルールと指示に従うようにプログラムされます。 |
アクションを実行 |
スクリプト化されたエージェントは、明確に定義され、構造化された特定のタスクを実行できます。 |
アクションを実行するためのスクリプト作成済み AI エージェント |
|
質問に答える |
スクリプト化されたエージェントは、ユーザーが作成したトレーニングコーパスに基づいて質問に応答できます。これは例と回答の集合です。 |
質問に回答するためのスクリプト化された AI エージェント |
例
自律型およびスクリプト型 AI エージェントは、特定の要件と希望する機能に応じて、さまざまなユースケースに適用できます。いくつかの例には、次のものが含まれます。
-
顧客サービス: 自律型エージェントとスクリプト型エージェントの両方が顧客サポートを提供でき、自律型エージェントはより柔軟で自然な言語を理解できます。
-
バーチャル アシスタント: 自律エージェントは、さまざまなタスクを処理し、よりパーソナライズされた対話を提供できるため、バーチャル アシスタントのロールに適しています。
-
データ分析: 自律的なエージェントは、大規模なデータセットを分析し、貴重なインサイトを抽出するために使用できます。
-
プロセス自動化: 自動化されたエージェントとスクリプト化されたエージェントの両方を使用して、繰り返しタスクを自動化し、効率を改善し、エラーを減らすことができます。
-
ナレッジ管理: 自律的なエージェントを使用して、ナレッジリポジトリを作成および管理し、ユーザーが簡単に情報にアクセスできるようにします。
自律型とスクリプト型 AI エージェントの選択は、タスクの複雑さ、必要なレベルの自律性、およびトレーニングデータの可用性によって異なります。
前提条件
-
既存の Webex Contact Center 顧客の場合、以下の前提条件を満たしていることを確認してください。
-
Webex Contact Center 2.0 テナント。
-
Webex Connect はテナント用にプロビジョニングされています。
-
音声メディア プラットフォームは次世代のメディア プラットフォームです。
-
-
Webex Contact Center のテナントがない場合は、パートナーに連絡して、次世代メディア プラットフォームで Webex Contact Center のトライアルを開始してください。
-
管理者は Webex Contact Center の開発者サンドボックス をリクエストして、AI エージェントを試すことができます。
機能の有効化
この機能は現在ベータ版です。顧客は、AI エージェントの参加アンケートに記入することで、Webex ベータ ポータル でこの機能にサインアップできます。
-
現在、ベータフェーズではスクリプトされた AI エージェント機能のみ利用できます。
-
自律エージェントは、顧客のみを選択できます。リクエストは、CSM (カスタマー サクセス マネージャー)、PSM (パートナー サクセス マネージャー)、またはメールで ask-ccai@cisco.com で行うことができます。承認されると、テナントのスクリプトされたエージェントに加えて、自律エージェントが利用可能になります。
Webex AI Agent Studio にアクセス
AI エージェントを作成するには、Webex AI Agent Studio アプリケーションにサインインする必要があります。これは、次の方法で実行できます。
Control Hub からサインイン
- URL https://admin.webex.com を使用して Control Hub にサインインします。
- ナビゲーションペインの [サービス] セクションから、[コンタクトセンター] を選択します。
- 右ペインの [クイック リンク] で、[Contact Center スイート] セクションに移動します。
- [Webex AI Agent Studio] をクリックして、アプリケーションにアクセスします。
システムが別のブラウザー タブで Webex AI Agent Studio アプリケーションをクロス起動すると、アプリケーションに自動的にサインインします。
Webex Connect からサインイン
Webex AI Agent Studio アプリケーションにアクセスするには、Webex Connect にアクセスする必要があります。
- エンタープライズと資格情報に提供されたテナント URL を使用して、Webex Connect アプリケーションにサインインします。
デフォルトでは、[サービス] ページがホームページとして表示されます。
- 左側のナビゲーション ペインの [アプリ トレイ] メニューから、[Webex AI Agent Studio] をクリックしてアプリケーションにアクセスします。
システムが別のブラウザー タブで Webex AI Agent Studio アプリケーションをクロス起動すると、アプリケーションに自動的にサインインします。
ホームページのレイアウト
Webex AI Agent Studio アプリケーションへようこそ。サインインすると、ホームページには次のレイアウトが表示されます。
-
ナビゲーション バー
左側に表示されるナビゲーション バーでは、次のメニューにアクセスできます。
- ダッシュボード: エンタープライズ管理者が許可した通り、ユーザーがアクセスできる AI エージェントの一覧を表示します。
- ナレッジ: 中央のナレッジリポジトリまたはナレッジベースを示します。これは、自律的な AI エージェントが顧客のクエリに応答するための脳として機能します。
- レポート: さまざまなタイプの事前構築された AI エージェントのレポートを一覧表示します。ビジネスニーズに合わせてレポートを生成またはスケジュールできます。
- ヘルプ: Webex ヘルプセンターの Webex AI Agent Studio ユーザーガイドへのアクセスを提供します。
- ユーザー プロファイル
[ユーザ プロファイル（User profile）] メニューを使用すると、プロファイル情報を表示したり、アプリケーションからサインアウトしたりできます。
[エンタープライズ プロファイル] ページには、フル管理者アクセス権を持つ管理者のみがアクセスできる AI エージェント テナントに関する情報が含まれます。
-
[概要] タブには次の情報が含まれます。
- エンタープライズ ID—Webex Org ID、CPaaS Org ID、エンタープライズ用のサブスクリプション ID が含まれます。これは、対応する Webex Connect テナントに対して Webex Contact Center インテグレーションを使用している企業で利用できます。
- プロファイル設定: エンタープライズ名、エンタープライズ固有名、およびロゴ URL が含まれます。
- グローバル エージェント設定: フォールバック シナリオを処理する音声チャネルのデフォルトのエージェントを選択できます。
- データ保持の概要: この企業のデータ保持期間の概要を提供します。
-
[チームメイト] タブでは、アプリケーションにアクセスできるチームメイトのリストを表示および管理できます。各ユーザーにロールが割り当てられ、付与された権限に基づいて実行できるアクションが決定されます。
-
ダッシュボードを知る
ダッシュボードでは、AI エージェントは、AI エージェント名、最後に更新したユーザー、最後に更新したユーザー、エージェントのトレーニングに使用されるエンジンなど、基本情報を表示するカードによって表現されます。
AI エージェント カード上のタスク
AI エージェント カードにカーソルを合わせると、次のオプションが表示されます。
- プレビュー - [プレビュー] をクリックして AI エージェントのプレビュー ウィジェットを開きます。
- 省略記号 アイコン—このアイコンをクリックして、次のタスクを実行します。
-
プレビューリンクをコピー: プレビュー リンクをコピーして新しいタブに貼り付け、チャット ウィジェットで AI エージェントをプレビューします。
-
アクセス トークンをコピー: API 経由でエージェントを呼び出すための AI エージェントのアクセス トークンをコピーします。
-
エクスポート: AI エージェントの詳細 (JSON 形式) をローカル フォルダーにエクスポートします。
-
削除: AI エージェントをシステムから完全に削除します。
-
ピン留めする - AI エージェントをダッシュボードの最初の位置にピン留めするか、ピン留めを解除して前の位置に戻します。
-
新しい AI エージェントを作成
ダッシュボードの右上隅にある [+ エージェントの作成] オプションを使用して、新しい AI エージェントを作成できます。定義済みのテンプレートを使用するか、最初からエージェントを作成するかを選択できます。
スクリプト化および自律型 AI エージェントを作成する方法については、次のセクションを参照してください。
作成済みの AI エージェントをインポート
利用可能な AI エージェントのリストから、JSON 形式で事前構築された AI エージェントをインポートできます。まず、AI エージェントが JSON 形式でローカル フォルダーにエクスポートされていることを確認します。インポートするには、次の手順に従います。
- [エージェントのインポート] をクリックします。
- [アップロード] をクリックして、プラットフォームからエクスポートされた AI エージェント ファイル (JSON 形式) をアップロードします。
- [エージェント名] フィールドに AI エージェント名を入力します。
- (オプション) [システム ID] でシステム生成の一意の識別子を編集します。
- [インポート] をクリックします。
AI エージェントが Webex AI Agent Studio プラットフォームに正常にインポートされ、ダッシュボードで利用できるようになりました。
キーワード検索
このプラットフォームは、AI エージェントの検索と管理を容易にする強力な検索機能を提供します。エージェント名を使用してキーワード検索を実行できます。検索バーにエージェント名または名前の一部を入力します。システムには、検索条件に一致する AI エージェントのリストが表示されます。
エージェント タイプでフィルタ
キーワード検索に加えて、AI エージェントのタイプに基づいてフィルタリングすることで、検索結果を絞り込むことができます。ドロップダウン リストから、エージェント タイプ フィルタの 1 つを選択します。スクリプト、自立、すべて
ナレッジベースを管理
ナレッジベースは、Large Language Model（LLM）を搭載した自律型 AI エージェントの情報の中央リポジトリです。自律型 AI エージェントは、高度な AI と機械学習技術を活用して、人間のようなテキストを理解し、処理、生成します。これらの AI エージェントは膨大な量のデータをトレーニングし、詳細でコンテキストに応答できるようにします。ナレッジベースは、自律的な AI エージェントが機能するために必要なデータを格納します。
ナレッジベースにアクセスするには:
- Webex AI Agent Studio プラットフォームにログインします。
- [ダッシュボード] で、左側のナビゲーション ペインの [知識] アイコンをクリックします。ナレッジベースページが表示されます。
- 次の基準に基づいてナレッジベースを検索できます。
- ナレッジベースの名前
- ナレッジベースの種類
- 指定された日付間にナレッジベースが更新されました
- 指定された日付間に作成されたナレッジベース
[すべてリセット] をクリックして、検索条件をリセットします。
- 新しいナレッジベースを作成することもできます。新しいナレッジベースを作成するには、「AI エージェントのナレッジベースを作成する」を参照してください。
AI エージェントのナレッジベースを作成
| 1 |
[ダッシュボード] で、左側のナビゲーション ペインの [知識] アイコンをクリックします。 |
| 2 |
[ナレッジベース] ページで、右上隅の [+ナレッジベースの作成] をクリックします。 |
| 3 |
[ナレッジベースの作成] ページで、次の詳細を入力します。 |
| 4 |
[作成] をクリックします。指定した名前のナレッジベースが作成されます。 |
| 5 |
[ファイル] タブで: |
| 6 |
[ドキュメント] タブで: |
| 7 |
[情報] タブに移動して、アップロードしたファイルと作成したドキュメントの詳細を表示および追跡します。
|
次に行うこと
質問に回答するために、自律的な AI エージェントのナレッジベースを設定 します。
自律型 AI エージェントをセットアップ
自律型 AI エージェントは、人間の直接的な介入なしに、独立して動作します。これらのエージェントは、高度なアルゴリズムと機械学習技術を使用して、データを分析し、環境から学び、特定の目標を達成するためにそのアクションを調整します。このセクションでは、自律型 AI エージェントの 2 つの主な機能について説明します。
タスクを実行するための自律型 AI エージェント
自律型 AI エージェントは、次のようなさまざまなタスクを実行できます。
-
自然言語処理（NLP）:自然で会話的な方法で人間の言語を理解し、応答します。
-
意思決定方法 - 利用可能な情報と定義済みのルールに基づいて情報に基づいた選択を行います。
-
オートメーション - 繰り返しタスクや時間がかかるタスクを自動化します。
このセクションには、次の構成設定が含まれます。
アクションを実行するための自律型 AI エージェントを作成
| 1 |
Webex AI Agent Studio プラットフォームにログインします。 |
| 2 |
[ダッシュボード] で、[+ エージェントの作成] をクリックします。 |
| 3 |
[AI エージェントの作成] 画面で、[最初から開始] をクリックします。
また、定義済みのテンプレートを選択して、AI エージェントをすばやく作成することもできます。AI エージェント タイプを自動応答としてフィルタリングします。この場合、[プロファイル] ページのフィールドが自動的に入力されます。 |
| 4 |
[次へ] をクリックします。 |
| 5 |
[構築しているエージェントの種類] セクションで、[自律性] をクリックします。 |
| 6 |
[エージェントの主な機能] セクションで、[アクションを実行] をクリックします。 |
| 7 |
[次へ] をクリックします。 |
| 8 |
[エージェントの定義] ページで、次の詳細を指定します。 |
| 9 |
[作成] をクリックします。ダッシュボードで利用可能なアクションを実行するための自律型 AI エージェントを正常に作成しました。 AI エージェントのヘッダーで、次のタスクを実行できます。
事前構築された AI エージェントをインポートすることもできます。詳細については、「作成済みの AI エージェントをインポートする」を参照してください。 |
次に行うこと
自律型 AI エージェントのプロファイルを更新します。
自律型 AI エージェント プロファイルを更新
開始する前に
アクションを実行するための自律的な AI エージェントを作成します。
| 1 |
[ダッシュボード] で、作成した AI エージェントをクリックします。 |
| 2 |
タブに移動し、次の詳細を設定します。 |
| 3 |
[公開] をクリックして AI エージェントをライブにします。 |
次に行うこと
必要なアクションを AI エージェントに追加します。
自律型 AI エージェントにアクションを追加
アクションを実行するための自律型 AI エージェントは、ユーザーの意図を理解し、それに応じて行動するように設計されています。例えば、レストランでは、オンライン食品の注文摂取を自動化する必要があります。タスクを完了するには、次のアクションを実行する自律型 AI エージェントを作成できます。
-
顧客から必要な情報を取得します。
-
必要なフローに情報を転送します。
アクションを実行する自律型 AI エージェントは、次のビルディング ブロックで動作します。
-
アクション - AI エージェントが複雑なタスクを実行するために外部システムに接続できる機能です。
-
エンティティまたはスロット:ユーザーのインテントを実行するステップを表します。スロット入力とは、発話に基づいて顧客の意図を履行するために、顧客に特定の質問をすることです。これは、AI エージェントがアクションの実行を開始するトリガーです。入力エンティティをスロット入力の一部として定義します。
-
フルフィルメント - AI エージェントがアクションを完了する方法を決定します。フルフィルメントの一部として、自律的な AI エージェントの出力エンティティを定義して、特定の形式で回答を生成します。システムは出力エンティティをフローに送信して、アクションを続行し、タスクを正常に完了します。
| 1 |
[アクション] タブで、[+新しいアクション] をクリックします。 |
| 2 |
[新しいアクションを追加] ページで、次の詳細を指定します。 |
次に行うこと
選択したアクション範囲に応じて、スロットを設定するか、スロットを設定してフルフィルメントを定義できます。
スロット入力を設定
スロット入力には、AI エンジンに必要な入力エンティティを追加する必要があります。[アクション] ページの [スロット入力] セクションで、入力エンティティを追加します。
-
表形式では、エンティティを 1 つずつ追加できます。
-
JSON ファイルを使用して、エンティティを定義することもできます。詳細については、「JSON スキーマのツアー 」を参照してください。
テーブル形式で入力エンティティを追加
| 1 |
入力エンティティを追加するには、[+新規入力エンティティ] をクリックします。 |
| 2 |
[新しい入力エンティティの追加] ページで、次の詳細を指定します。 |
| 3 |
[追加] をクリックして、入力エンティティを追加します。必要な数の入力エンティティを追加できます。 |
| 4 |
[コントロール] オプションを使用して、エンティティで次のアクションを実行します。 |
JSON エディタを使用してエンティティを追加
JSON エディタを使用して、入力エンティティと出力エンティティを追加できます。JSON エディタ ビューでは、エンティティは構造化された JSON 形式で定義する必要があります。
詳細については、「JSON スキーマのツアー」を参照してください。
入力パラメータの構造
入力パラメータは次の構造に従っている必要があります。
-
type—パラメータオブジェクトのデータ型。var が float の場合に TRUE 、そ うでない場合に FALSE を返します。
properties: 各キーがパラメータと関連するメタデータを表すオブジェクト。
required: 必須のパラメータの名前を列挙した文字列の配列。
プロパティ オブジェクト
properties オブジェクト の各キーは、入力エンティティ/パラメータを表し、そのパラメータに関するメタデータを持つ別のオブジェクトを含みます。メタデータには常に次のキーワードを含める必要があります。
-
type—パラメータのデータタイプ。許可されるタイプは次のとおりです。
-
string—テキストデータ。
-
integer—小数点以下の桁数を持たない数値データ。
-
number: 小数を含む数値データ。
-
boolean—True/false の値。
-
array—項目のリストです。これらはすべて通常同じタイプです。
-
object: ネストされたプロパティを持つ複雑なデータ構造。
-
-
説明: エンティティが表現するものの簡単な説明。これにより、AI エンジンがパラメータの目的と使用方法を理解するのに役立ちます。より正確になるには、エージェントの指示やアクションの説明と一致する簡潔な説明が推奨されます。
-
検証はプラットフォームによって「タイプ」のみに対して強制されます。「説明」はすべてのエンティティに対して強制されるわけではありませんが、追加することを強くお勧めします。エンティティ メタデータのその他の便利なキーワードは次のとおりです。
-
enum—列挙型フィールドには、パラメータに可能な値が一覧表示されます。これは、限定された値セットのみを受け入れるパラメータに便利です。開発者は、パラメータがこれを使用するために受け入れなければならない値のリストを定義できます。
- pattern: パターンフィールドは、文字列タイプと共に使用され、文字列が一致する必要がある正規表現を指定します。これは、電話番号、郵便番号、カスタム識別子などの特定の形式を検証する場合に特に便利です。
-
examples: examples フィールドには、パラメータに有効な値の 1 つ以上の例が表示されます。これにより、AI エンジンはどのようなデータが期待されるかを理解し、通訳や検証の目的で特に役立ちます。
-
エンティティ定義をより正確で堅牢なものにすることができる他のキーワードがあります。詳細については、「JSON スキーマのツアー」を参照してください。
例
次の例は、さまざまなタイプのエンティティとキーワードを含みます。
{ "type": "object", "properties": { "username": { "type": "string", "description": "アカウントの一意のユーザー名", "minLength": 3、"maxLength": 20 }, "password": { "type": "string", "description": "アカウントのパスワード。", "minLength": 8, "format": "password" }, "email": { "type": "string", "description": "アカウントのメールアドレス", "pattern": "\w+([-+.']\w+)*@\w+([-.]\w+)*\.\w+([-.]\w+)*" }, "birthdate": { "type": "string", "description": "user's birthdate.", "examples": ["mm/dd/YYYY"] }, "preferences": { "type": "object", "description": "user preferences settings.", "properties": { "newsletter": { "type": "boolean", "description": "description": "email": "default": true }, "notifications": { "type": "string", "description": "preferred notification method", "enum": ["email", "sms", "push"] } } }, "roles": { "type": "array", "description": "user", "enum": ["user", "admin", "moderator"] } }, "required": ["username", "password", "email"] } } この例では、次のエンティティを埋め込みます。
- username: 最小および最大長の制約を持つ文字列タイプ。
- パスワード: 最小長と特定の形式を持つ文字列タイプ (パスワードは安全に処理する必要があることを示します)。
- email: 正規表現パターンを持つ文字列タイプで、有効なメール アドレスであることを確認します。
- 生年月日: 日付の形式を指定する例を含む文字列型です。
- 基本設定: ネストされたプロパティ (ニュースレターと通知) を持つオブジェクトタイプ。デフォルト値を持つブール値、特定の許可値 (列挙型) を持つ文字列を含む。
- roles: 各項目が特定の値 (列挙型) に制限される文字列である配列タイプ。
ユーザー名、パスワード、およびメールは、「required」配列で定義されているように必須です。
この例では、エンティティは記述的な名前を持ち、明確な説明を持ち、一貫した構造と命名規則に従います。これらのベスト プラクティスに従って、AI エンジンが簡単に解釈して強制できるよく定義されたエンティティを作成します。
フルフィルメントを定義
| 1 |
コンタクト センターで AI エージェントを実装するためのフルフィルメントの詳細を定義します。次の詳細を指定します。 |
| 2 |
AI エージェントがフローで理解可能な形式で結果を生成するように、出力エンティティを設定します。 |
| 3 |
出力エンティティを追加するには、[+新しい出力エンティティ] をクリックします。[新しい出力エンティティの追加] 画面で、次の詳細を指定します。 JSON ファイルを使用して出力エンティティを追加することもできます。詳細については、「JSON エディタを使用してエンティティを追加する」を参照してください。 . |
| 4 |
[追加] をクリックして、出力エンティティを追加します。必要なだけ出力エンティティを追加できます。 |
| 5 |
[コントロール] オプションを使用して、エンティティで次のアクションを実行します。 |
| 6 |
[追加] をクリックして構成を完了します。 |
次に行うこと
[プレビュー] をクリックして AI エージェントをプレビューします。詳細については、「自律型 AI エージェントをプレビューする」を参照してください。[公開] をクリックして AI エージェントをライブにします。
AI エージェントを設定した後、次の手順を実行します。
- AI エージェントのパフォーマンスを表示するには、「分析を使用して自律的な AI エージェントのパフォーマンスを表示する」を参照してください。
- セッションと履歴の詳細を確認するには、「自律型 AI エージェントのセッションと履歴を表示する」を参照してください。
質問に回答するための自律型 AI エージェント
自律エージェントは、ナレッジ リポジトリにアクセスして使用して、ユーザのクエリに情報的で正確な回答を提供できます。この機能は、エージェントが次のことを行う必要がある場合に役立ちます。
-
カスタマー サポートの提供 - FAQ への回答、問題のトラブルシューティング、プロセスを通じて顧客をガイドします。
-
テクニカルアシスタンスを提供: 特定のトピックやドメインに関するエキスパートのアドバイスを行います。
このセクションには、次の構成設定が含まれます。
質問に回答するための自律型 AI エージェントを作成
開始する前に
必ずナレッジベースを作成してください。詳細については、「ナレッジベースを管理する」を参照してください。
| 1 |
Webex AI Agent Studio プラットフォームにログインします。 |
| 2 |
[ダッシュボード] で、[+ エージェントの作成] をクリックします。 |
| 3 |
[AI エージェントの作成] 画面で、[最初から開始] をクリックします。 事前定義されたテンプレートを選択して、AI エージェントをすばやく作成することもできます。AI エージェント タイプを自律型としてフィルタリングできます。この場合、[プロファイル（Profile）] ページのフィールドが自動的に入力されます。 |
| 4 |
[次へ] をクリックします。 |
| 5 |
[構築しているエージェントの種類] セクションで、[自律性] をクリックします。 |
| 6 |
[エージェントの主な機能] セクションで、[質問への回答] をクリックします。 |
| 7 |
[次へ] をクリックします。 |
| 8 |
[エージェントの定義] ページで、次の詳細を指定します。 |
| 9 |
[作成] をクリックします。質問に回答するための自律的な AI エージェントが正常に作成され、ダッシュボードで利用できるようになりました。 AI エージェントのヘッダーで、次のタスクを実行できます。
事前構築された AI エージェントをインポートすることもできます。詳細については、「構築済みの AI エージェントをインポートする」を参照してください。 |
次に行うこと
自律型 AI エージェントのプロファイルを更新します。
自律型 AI エージェント プロファイルを更新
開始する前に
質問に回答するための自律的な AI エージェントを作成します。
| 1 |
[ダッシュボード] で、作成した AI エージェントをクリックします。 |
| 2 |
タブに移動し、次の詳細を設定します。 |
| 3 |
[変更を保存] をクリックして、AI エージェントをライブにします。 |
次に行うこと
AI エージェントのナレッジベースを設定します。
ナレッジベースの設定
開始する前に
質問に回答するための自律的な AI エージェントを作成します。
| 1 |
[ダッシュボード] ページで、作成した AI エージェントを選択します。 |
| 2 |
[ナレッジベース] タブに移動します。 |
| 3 |
ドロップダウン リストから必要なナレッジベースを選択します。 |
| 4 |
[変更を保存] をクリックして AI エージェントをライブにします。 |
次に行うこと
[プレビュー] をクリックして AI エージェントをプレビューします。詳細については、「自律型 AI エージェントをプレビューする」を参照してください。
AI エージェントを設定した後、次の手順を実行します。
- AI エージェントのパフォーマンスを表示するには、「分析を使用して自律的な AI エージェントのパフォーマンスを表示する」を参照してください。
- セッションと履歴の詳細を確認するには、「自律型 AI エージェントのセッションと履歴を表示する」を参照してください。
自律型 AI エージェントのセッションと履歴の表示
作成した各自自律型 AI エージェントのセッションと履歴の詳細を表示できます。[セッション] ページには、構成要素とともに確立されたセッションの詳細が表示されます。[履歴] ページでは、AI エージェントで実行された構成変更の詳細を表示できます。
セッション
[セッション] ページには、AI エージェントとユーザー間のすべてのやり取りの包括的な記録が表示されます。[セッション] ページに移動するには:
- [ダッシュボード] で、セッションの詳細を表示する自律型 AI エージェントをクリックします。
- 左側のナビゲーション ペインで、[セッション] をクリックします。
[セッション ] ページが表示されます。各セッションは、セッションのすべてのメッセージを含むレコードとして表示されます。この情報は、AI エージェントの監査、分析、および改善に役立ちます。
セッション テーブルには、その AI エージェント用に作成されたすべてのセッション/ルームのリストが表示されます。1 つの画面で対応可能な行数が多い場合、表はページ化されます。表のフィールドは、左側の [絞り込み] セクションを使用して並べ替えまたはフィルタリングできます。現在のフィールドは、特定のセッションに関する次の情報を表します。
-
セッション ID—会話の一意の会議室 ID またはセッション ID。
- コンシューマー ID - AI エージェントと対話したコンシューマーの ID。
-
チャネル—インタラクションが行われたチャネル。
-
更新日時: 会議室閉鎖時刻。
-
会議室のメタデータ—会議室に関する追加情報が含まれます。
-
必要なチェックボックスをオンにします。
- テストセッションを非表示にする: テストセッションを非表示にし、ライブセッションのリストのみを表示します。
- エージェントの引き渡しが発生しました: エージェントに引き渡されたセッションをフィルタリングします。エージェントの引き継ぎが発生すると、人間のエージェントへのチャットの引き継ぎを示す [ヘッドフォン] アイコンが表示されます。
- エラーが発生しました: エラーが発生したセッションをフィルタリングします。
- 下書き: 下書きされたセッションをフィルタリングします。
セッションテーブルの行をクリックして、そのセッションの詳細を表示します。ロックアイコンは、セッションがロックされており、復号化が必要であることを示します。セッションを解読するには権限が必要です。[アクセスの復号] トグルが有効になっている場合、[コンテンツの復号] ボタンを使用して任意のセッションにアクセスできます。ただし、この機能は、[高度なデータ保護] が true に設定されているか、テナントに対して有効になっている場合にのみ適用されます。
履歴
[履歴] ページでは、AI エージェントで実行された構成変更の詳細を表示できます。特定のエージェントの履歴を表示するには:
- [ダッシュボード] で、履歴を表示する自律型 AI エージェントをクリックします。
- 左側のナビゲーションペインで、[履歴] をクリックします。
[履歴] ページには、次のタブが表示されます。
- 監査ログ—[監査ログ] タブをクリックして、AI エージェントに加えられた変更を表示します。
- モデル履歴—[モデル履歴] タブをクリックして、アクションを実行するために自律型 AI エージェントのさまざまなバージョンを表示します。
監査ログ
[監査ログ] タブは、自律型 AI エージェントに加えられた変更を追跡します。過去 35 日間の変更の詳細を表示できます。[監査ログ] タブには、次の詳細が表示されます。
管理者または AI エージェントの開発者ロールを持つユーザーは、[監査ログ] タブにのみアクセスできます。「監査ログを取得」権限を持つカスタム ロールを持つユーザは、監査ログを表示することもできます。
- 更新日時: 変更の日付と時刻。
- 更新者: 変更を統合したユーザーの名前です。
- フィールド - 変更が行われた AI エージェントの特定のセクション。
- 説明: 変更に関する追加情報。
[更新者]、[フィールド]、[説明] の検索オプションを使用して、特定の監査ログを検索できます。[更新日時] および [更新日時] フィールドに基づいてログを並べ替えることができます。
モデル履歴
[モデル履歴] タブは、アクションを実行するための自律型 AI エージェントでのみ使用できます。
アクションを実行するために自律型 AI エージェントを公開するたびに、自律型 AI エージェントのバージョンが保存され、[モデル履歴] タブで利用できます。[モデル履歴] タブからさまざまなバージョンの AI エージェントを表示できます。
- モデルの説明: AI エージェントのバージョンに関する簡単な説明。
- AI エンジン—そのバージョンの AI エージェントに使用される AI エンジン。
- 更新日: バージョンが作成された日時。
- アクション: AI エージェントで次のアクションを実行できます。
- ロード: AI エージェントのすべての変更が失われます。設定を再度実行する必要があります。
- エクスポート: AI エージェントをエクスポートするために使用します。
自律型 AI エージェントをプレビューする
AI エージェントの作成時、編集中、およびエージェントの展開後に、自律型 AI エージェントをプレビューできます。プレビューは次の場所から開くことができます。
- AI エージェントのダッシュボード—カーソルを合わせると AI エージェント カード、 の プレビュー AI エージェントのオプションが表示されます。クリックして AI エージェントのプレビューを開きます。
- AI エージェント ヘッダー— AI エージェント カードをクリックして AI エージェントを開きます。[ プレビュー ] オプションは常にヘッダー セクションに表示されます。
- 最小化ウィジェット: プレビューを開始して最小化すると、チャットヘッド ウィジェット がページの右下に表示されます。このオプションを使用すると、簡単にプレビューモードを再開できます。
Webex AI Agent Studio には、共有可能なプレビュー オプションも用意されています。右上隅にあるメニューをクリックして、[プレビューリンクをコピー] オプションを選択します。AI エージェントのテスターや消費者などの他のユーザーとプレビュー リンクを共有できます。
プラットフォーム プレビュー ウィジェット
プレビューウィジェットが画面の右下に表示されます。発言 (または一連の発言) を提供して、AI エージェントの応答を確認し、正しく機能していることを確認できます。
また、プレビュー ウィジェットを最小化し、コンシューマー情報を提供し、AI エージェントをテストするために複数の会議室を開始することもできます。
共有可能なプレビュー ウィジェット
共有可能なプレビュー ウィジェットを使用すると、AI エージェントを表面化するためのカスタム UI を開発することなく、AI エージェントをステークホルダーや消費者とプレゼンテーション可能な方法で共有できます。デフォルトでは、コピーされたプレビュー リンクは、AI エージェントに電話機のケーシングでレンダリングされます。プレビュー リンクで特定のパラメータを変更することで、簡単なカスタマイズを行うことができます。ウィジェットを次のようにカスタマイズできます。
- ウィジェットの色—brandColor パラメータをリンクに追加します。色名を使用してシンプルな色を定義したり、16 進数カラーを使用したりできます。
-
電話ケーシング—リンクの phoneCasing パラメータの値を変更する。デフォルトでは true に設定され、false に設定することで無効にできます。
これらのパラメータを使用したプレビュー リンクの例:
bot_unique_name=<your_bot_unique_name>&enterprise_unique_name=<your_enterprise_unique_name>&phoneCasing=&brandcolor<_XXXX'>の形式で色の十六進値を入力します。
音声ベースのプレビュー
質問に回答する自律型 AI エージェントは、音声ベースのプレビューをサポートします。このオプションを有効にするには:
- [ダッシュボード] に移動し、AI エージェントを選択します。
- に移動します。
- [AI エンジン] ドロップダウン リストから [Vega] を選択します。
- [変更を保存] をクリックします。
[プレビュー] オプションは、音声ベースのプレビューの [マイク] アイコンで更新されます。[プレビュー] をクリックします。音声プレビュー ウィジェットが表示されます。
この機能を使用するには、マイクへのアクセスを有効にする必要があります。
音声プレビュー ウィジェットで次のオプションを表示できます。
- [開始] ボタンでプレビューを開始します。
- 音声プレビューが進行中の場合、会話のライブ音声テキスト がウィジェットに表示されます。
- 通話を終了 して会話を終了します。
- [ミュート] でミュートします。
アナリティクスを使用した自律型 AI エージェントのパフォーマンスを見る
[AI エージェント分析（AI Agent Analytics）] セクションでは、AI エージェントのパフォーマンスと有効性を評価する主要なメトリックをグラフィカルに表現します。自律型 AI エージェントの分析を生成するには:
- [ダッシュボード] から AI エージェントを選択します。
- 左側のナビゲーション ペインで、[分析] をクリックします。AI エージェントのパフォーマンスの概要は、表形式とグラフィカルな表現の両方で表示されます。
最初のセクションには、AI エージェントのセッションとメッセージに関する次の統計が表示されます。
- 人間の介入なしで AI エージェントによって処理されたセッションとセッションの合計。
- エージェントの引き渡しの合計。これは、人間のエージェントに引き渡されたセッションの数です。
- 日単位の平均セッション
- メッセージの合計（人間と AI エージェントメッセージ）と、それらのメッセージの一部がユーザーから送信された数。
- 日単位の平均メッセージ
2 番目のセクションには、ユーザに関する統計が表示されます。合計ユーザー数と、ユーザーごとの平均セッションおよび日単位の平均ユーザーについての情報を提供します。
3 番目のセクションには、AI エージェントの応答とエージェントの受け渡しが表示されます
スクリプト化された AI エージェントをセットアップ
このセクションでは、Webex AI Agent Studio プラットフォームでスクリプト化された AI エージェントをセットアップして管理する方法について説明します。これにより、ユーザーのクエリに正確な応答を提供し、自動化されたタスクを効果的に実行できます。
タスクを実行するためのスクリプト AI エージェント
スクリプト作成された AI エージェントは、Webex AI Agent Studio プラットフォームのコードなしのエージェント構築機能を拡張します。スクリプト化された AI エージェントは、顧客から関連するデータを取得して特定のタスクを実行できるマルチターン会話を可能にします。変更点は以下のとおりです。
-
シンプルなコマンドを実行します。指示に従って、事前定義されたアクションを完了します。
-
データの処理 - 指定されたルールに従ってデータを操作および変換します。
-
他のシステムと対話する - 他のソリューションとのコミュニケーションや制御を行います。
このセクションには、次の構成設定が含まれます。
アクションを実行するためのスクリプト化された AI エージェントを作成
| 1 |
Webex AI Agent Studio プラットフォームにログインします。 |
| 2 |
[ダッシュボード] で、[+ エージェントの作成] をクリックします。 |
| 3 |
[AI エージェントの作成] 画面で、最初から新しい AI エージェントを作成します。 事前定義されたテンプレートを選択して、AI エージェントをすばやく作成することもできます。AI エージェントタイプを [スクリプト（Scripted）] としてフィルタリングできます。この場合、[プロファイル（Profile）] ページのフィールドが自動的に入力されます。 |
| 4 |
[最初から開始] をクリックし、[次へ] をクリックします。 |
| 5 |
[作成するエージェントの種類] セクションで、[スクリプト] をクリックします。 |
| 6 |
[エージェントの主な機能] セクションで、[アクションを実行] をクリックします。 |
| 7 |
[次へ] をクリックします。 |
| 8 |
[エージェントの定義] ページで、次の詳細を指定します。 |
| 9 |
[作成] をクリックします。質問に回答するためのスクリプト化された AI エージェントが正常に作成され、ダッシュボードで利用できるようになりました。 AI エージェントのヘッダーで、次のタスクを実行できます。
事前構築された AI エージェントをインポートすることもできます。詳細については、「構築済みの AI エージェントをインポートする」を参照してください。 |
次に行うこと
スクリプト化された AI エージェント プロファイルを更新
開始する前に
質問に回答するためにスクリプト化された AI エージェントを作成します。
| 1 |
Webex AI Agent Studio プラットフォームにログインします。 |
| 2 |
[ダッシュボード] から、作成した AI エージェントを選択します。 |
| 3 |
に移動し、次の詳細を設定します。 |
| 4 |
[変更を保存] をクリックして設定を保存します。 |
エンティティの管理
エンティティは会話の構成要素です。これらは、AI エージェントがユーザーの発言から抽出する必須要素です。製品名、日付、数量、その他の重要な単語のグループなど、特定の情報を表します。エンティティを効果的に識別および抽出することにより、AI エージェントはユーザーの意図をよりよく理解し、より正確で関連性の高い応答を提供できます。
エンティティ タイプ
Webex AI Agent Studio は、さまざまなタイプのユーザー データをキャプチャするために、11 つの事前構築されたエンティティタイプを提供しています。次のいずれかのカスタム エンティティを作成することもできます。
カスタムエンティティ
これらのエンティティは設定可能であり、開発者が使用事例固有の情報をキャプチャできるようにします。
-
カスタムリスト:定義済みエンティティでカバーされていない特定のデータ ポイントを取得するための文字列のリストを定義します。文字列ごとに複数の同義語を追加できます。たとえば、カスタムピザサイズのエンティティです。
-
Regex:正規表現を使用して、特定のパターンを識別し、対応するデータを抽出します。たとえば、電話番号の regex（
123-123-8789など）。 -
ディジット - 特に音声の対話において、高精度で固定長の数値入力をキャプチャします。非音声の対話では、カスタム エンティティ タイプと Regex のエンティティ タイプの代替として使用されます。たとえば、5 桁のアカウント番号を検出するには、5 桁の長さを定義する必要があります。
-
英数字:文字と数字の組み合わせを取り込み、音声入力と非音声入力の両方で正確な認識を提供します。
-
自由フォーム - 定義や検証が難しい柔軟なデータ ポイントをキャプチャします。
-
ロケーションをマッピング (WhatsApp) - WhatsApp チャネルで共有したロケーション データを抽出します。
システムエンティティ
| エンティティ名 | 説明 | 入力例 | 出力例 |
|---|---|---|---|
| 日付 | 自然言語で日付を標準の日付形式に解析します。 | 「来年7月」 | 01/07/2020 |
| 開始時刻 | 自然言語での時刻を標準時間形式で解析します。 | 夕方5時 | 17:00 |
| メール | メール アドレスを検出します | info@cisco.com 宛てにメールでご連絡ください。 | info@cisco.com |
| 電話番号 | 共通の電話番号を検出します | 9876543210 にコールバック | 9876543210 |
| 通貨単位 | 通貨と金額を解析します | 20ドルが欲しい | 20$ |
| 順序 | 正規番号を検出します | 10 人中 4 人 | 4th |
| 枢機卿 | 枢機卿番号を検出 | 10 人中 4 人 | 10 |
| 地理情報 | 地理的な場所 (都市、国など) を検出します | ロンドンでテムズで泳いでいました。 | 英国、ロンドン |
| ユーザー名 | 共通名を検出 | ビル・ゲイツ | ビル ゲイツ |
| 数量 | 体重または距離から測定を識別する | パリから5kmです。 | 5km |
| 継続時間 | 時間帯を識別する | 1 週間の休暇 | 1 週間 |
作成されたエンティティは、[エンティティ] タブから編集できます。エンティティをインテントにリンクすると、追加すると検出されたエンティティとの発話に注釈が付けられます。
エンティティ ロール
エンティティを単一のインテント内で複数回収集する必要がある場合、エンティティロールが不可欠になります。同じエンティティに異なるロールを割り当てることで、AI エージェントにユーザー入力の理解と処理をより正確に行うことができます。
たとえば、レイオーバーのフライトを予約するには、次の 3 つの役割を持つ空港 エンティティを作成できます。origin、destination、layover。これらの役割でトレーニングの発言に注釈を付けることで、AI エージェントは期待されるパターンを学び、複雑な予約要求をシームレスに処理できます。
エンティティロールは Mindmeld (カスタムおよびシステムエンティティのみ) および Rasa (カスタムエンティティのみ) に対してのみサポートされています。管理者は、NLU エンジン セレクタ ダイアログボックスの詳細設定で [エンティティロール] チェックボックスをオンにする必要があります。
エンティティ ロールが使用されている間は、管理者は RASA または Mindmeld から Swiftmatch に切り替えることができません。詳細な NLU エンジン設定からエンティティ ロールを無効にするには、インテントからロールを削除する必要があります。エンティティロールを持つエンティティを作成できます。
エンティティ ロールを持つエンティティを作成
始める前に
| 1 |
Webex AI Agent Studio プラットフォームにログインします。 |
| 2 |
[ダッシュボード] で、作成したスクリプト AI エージェントをクリックします。 |
| 3 |
左ペインの [トレーニング] をクリックします。 |
| 4 |
[トレーニング データ] ページで、[エンティティ] タブをクリックします。 |
| 5 |
[エンティティの作成] をクリックします。 |
| 6 |
[エンティティの作成] ウィンドウで、次のフィールドを指定します。 |
| 7 |
[スロット値の自動提案] トグルを有効にして、会話中にこのエンティティの代替候補を提供します。 カスタムエンティティの作成中に [ロール] フィールドが表示されるのは、RASA および Mindmeld NLU エンジンの [トレーニングエンジンの変更] ウィンドウの [詳細設定] セクションでエンティティロールが有効になっている場合のみです。 |
| 8 |
[保存] をクリックします。 [アクション] 列の [編集] オプションと [削除] オプションを使用して、関連するアクションを実行できます。
|
次に行うこと
エンティティを作成したら、エンティティにロールをリンクできます。
エンティティにロールをリンク
| 1 |
Webex AI Agent Studio プラットフォームにログインします。 |
| 2 |
[ダッシュボード] で、作成した AI エージェントをクリックします。 |
| 3 |
左ペインで [トレーニング ] をクリックします。 |
| 4 |
[トレーニング データ] ページで、エンティティとエンティティロールをリンクするインテントを選択します。 デフォルトでは、[インテント ] タブが表示されます。
|
| 5 |
[スロット] セクションで、[エンティティをリンク] をクリックします。 |
| 6 |
エンティティ名のエンティティロールを選択します。 |
| 7 |
[保存] をクリックします。 インテントに対して、同じエンティティを 2 回収集するために、エンティティにロールを割り当てることができます。 |
自然言語理解 (NLU) エンジン
スクリプト化された AI エージェントは、自然言語理解 (NLU) と機械学習を使用して、顧客の意図を識別します。次の NLU エンジンは、顧客の入力を解釈し、正確な応答を提供します。
- Swiftmatch: 複数の言語をサポートする高速で軽量なエンジン。
- RASA - 主要なオープンソースの会話 AI フレームワーク。
- Mindmeld (ベータ): 高度な会話フローと NLU 機能を提供します。
RASA では、高い精度を実現するために、Swiftmatch よりも多くのトレーニングデータが必要です。開発者は、スクリプトされた AI エージェントの記事と [トレーニング] タブで NLU エンジンを切り替えて、パフォーマンスを評価できます。エンジンを変更すると、AI エージェントのアルゴリズムが更新され、新しいモデルに基づいて正確な推論のために再トレーニングが必要になります。セッションとワンクリックテストの類似度スコアを使用して、パフォーマンスの差を分析できます。
開発者は、エンジンを切り替えた後、「引き継ぎと推論」セクションでしきい値スコアをテストおよび調整することもできます。RASA の場合、しきい値スコアはインテントの数と逆比例する傾向があり、つまり、インテントが多いエージェント（100+）は、通常、推論設定でフォールバックスコアが低くなります。
トレーニングエンジンの変更
NLU エンジンを切り替えます。
-
トレーニング エンジンを変更する AI エージェントを選択します。
- 質問に回答するためのスクリプト化された AI エージェント:[記事] をクリックします。[ナレッジベース] ページが表示されます。
- タスクを実行するためのスクリプト化された AI エージェントの場合:[トレーニング] をクリックします。[トレーニング データ] ページが表示されます。
-
ページの右側の [NLU エンジン] の隣にある [設定] アイコンをクリックします。[トレーニングエンジンの変更 ] ウィンドウが表示されます。
デフォルトでは、NLU エンジンは新しく作成された AI エージェントに対して Swiftmatch に設定されています。
-
AI エージェントをトレーニングするトレーニング エンジンを選択します。使用可能な値:
- RASA (ベータ)
- スウィフトマッチ
- Mindmeld（ベータ）
-
[推論] セクションでこの情報を指定します。
- フォールバックが表示されるスコアを下に表示する: 応答が表示されるために必要な最小限の信頼度で、その下にフォールバック応答が表示されます。
- 部分一致のスコアの差: 応答の信頼レベルの最小ギャップを定義し、部分一致テンプレートが表示される下部に最適な一致を明確に表示します。
- クリックして [詳細設定] セクションを展開します。
- 停止単語の削除: 「停止ワード」は、文内の他の単語間の文法的な関係を確立する機能単語ですが、それ自体には語彙的な意味がありません。文章から記事（a、a、theなど）、代名詞（彼、彼女など）などの停止語を削除すると、機械学習アルゴリズムはコンシューマーによるテキストクエリの意味を定義する単語に焦点を当てることができます。このボックスにチェックを入れると、トレーニングと推論の時点で文から「ストップワード」が削除されます。この NLU エンジンの機能は、Swiftmatch でのみサポートされています。
- 収縮の拡大: トレーニングデータ内の英語の収縮は、受信したコンシューマークエリの用語と共に元のフォームに拡張して、より正確にすることができます。例: ‘don’t’ は ‘don’t’ に展開されます。このチェックボックスをオンにすると、入力メッセージの収縮が処理前に展開されます。この機能は、3つのNLUエンジンすべてでサポートされています。
- 推論のスペルチェック: テキスト修正ライブラリは、推論の前にテキスト内の間違ったスペルを特定し、修正します。この機能は、[推論のスペルチェック] チェックボックスが有効になっている場合にのみ、3 つのエンジンすべてでサポートされます。
- 特殊文字の削除: 特殊文字は英数字以外の文字で、推論に影響を与えます。たとえば、Wi-Fi と Wi-Fi は NLU エンジンによって異なって考慮されます。このチェックボックスをオンにすると、コンシューマークエリーの特殊文字が削除され、適切な応答が表示されます。この NLU エンジンの機能は、Swiftmatch でのみサポートされています。
- エンティティ ロール: カスタム エンティティは異なるロールを持つことができます。この NLU エンジンの機能は、RASA および Mindmeld でのみサポートされています。
- 推論におけるエンティティの置換: トレーニングデータと推論のエンティティ値は、エンティティ ID に置き換えられます。この NLU エンジンの機能は、Swiftmatch でのみサポートされています。
- スロット充填に優先順位を付ける: スロット充填は意図的な検出よりも優先されます。
- メッセージごとに保存された結果: セッションのトランザクション情報に AI エージェントの計算した信頼スコアが表示される記事の数。
[セッション（Sessions）] 画面の [アルゴリズム（Algorithm）] セクションに表示される結果の数は、5 に制限されるようになりました。上位 n 件の結果 (1=<n=<5) は、スクリプト AI エージェントのメッセージ議事録レポートと [セッション] の [トランザクション情報] タブの [アルゴリズム結果] セクションで確認できます。
- ワードフォームの拡張: 複数形、動詞などのワードフォームで、データに埋め込まれた同義語とともに、トレーニング データを拡張します。この機能は、Swiftmatch でのみサポートされています。
- 類義語—類義語は、同じ単語を示すために使用される代替単語です。このチェックボックスをオンにすると、トレーニング データの単語の一般的な英語の類義語は、コンシューマー クエリーを正確に認識するために自動生成されます。たとえば、ワードガーデンでは、システムが生成した同義語は、バックヤード、ヤードなどになることができます。この NLU エンジンの機能は、Swiftmatch でのみサポートされています。
- ワードフォーム: ワードフォームは、複数形、副詞、形容詞、動詞など、さまざまな形式で存在できます。例えば、「創造」という言葉には、造形、創造性、創造性、創造性などがあります。このチェックボックスをオンにすると、クエリー中の単語は代替形式の単語で作成され、消費者に適切な応答を提供するために処理されます。
開発者は、さまざまな NLU エンジンの異なるしきい値スコアを設定して、AI エージェントの応答を表示できる最低スコアを決定できます。
- [更新] をクリックして、AI エージェントのコーパス内のアルゴリズムを変更します。
- [列車] をクリックします。選択したトレーニングエンジンで AI エージェントがトレーニングされると、ナレッジベースのステータスが [保存済み] から [トレーニング] に変更されます。
すべての記事に少なくとも 2 つの発言がある場合にのみ、RASA と Mindmeld で AI エージェントをトレーニングできます。
トレーニング
すべての記事を作成したら、AI エージェントをトレーニングし、ライブでテストして展開することができます。AI エージェントを現在のコーパスでトレーニングするには、右上の [トレーニング] をクリックします。これにより、ステータスが [トレーニング] に変更されます。
トレーニングが完了すると、ステータスが [トレーニング] に変わります。[トレーニング] の隣の [再読み込み] アイコンをクリックして、現在のトレーニング ステータスを取得します。
この時点で、[ライブにする] をクリックして、トレーニングされたコーパスをライブにして、共有可能なプレビューまたは AI エージェントが展開されている外部チャネルでテストできます。
ベクターモデル
Swiftmatch NLU エンジンのアドバンストエンジン設定の一部として、優先ベクターモデルを選択できるようになりました。Utterance レベルと記事レベルのベクトルの 2 つのオプションの間で選択できます。NLUエンジンの精度を向上させるための継続的な取り組みの中で、発話レベルのベクターを使用した古いモデルの代わりに、記事レベルのベクターを使用することを実験しました。記事レベルのベクターは、ほとんどの場合、精度を向上させることがわかりました。記事レベルのベクターは、新しい単一言語の AI エージェントのベクター化の新しいデフォルト値であることに注意してください。多言語の AI エージェントの場合、記事レベルの一致は、多言語モデルが Polymatch の場合のみサポートされます。
セッションのその他の情報 セクションで、推論の時点で利用可能なベクターモデルの情報を確認できます。
インテントの管理
インテント は、AI エージェントが入力内容を理解し、効果的に応答できるようにする Webex AI Agent Studio プラットフォームのコアコンポーネントです。これは、会話中に実行する特定のタスクまたはアクションを表します。実行するタスクに対応するすべてのインテントを定義できます。インテント分類の精度は、AI エージェントが関連性があり有用な応答を提供する機能に直接影響を与えます。インテント分類は、入力に基づいてインテントを識別するプロセスであり、AI エージェントが意味のある文脈に応じて応答できるようにします。
システムのインテント
- デフォルトのフォールバックインテント: AI エージェントの機能は、認識と応答するように設計された意図によって本質的に制限されます。企業は、あなたが尋ねる可能性のあるすべての質問を予測することはできませんが、デフォルトのフォールバック インテント は、会話を軌道に乗せるのに役立ちます。
デフォルトのフォールバック インテントを実装することで、AI エージェント開発者は、AI エージェントが予期しないクエリーや範囲外のクエリーを適切に処理し、会話を既知のインテントにリダイレクトできます。
AI エージェント開発者は、フォールバック インテントに特定の発言を追加する必要はありません。エージェントは、範囲外の既知の問題に遭遇し、他のインテントに誤って分類される可能性がある場合に、フォールバック インテントを自動的にトリガーするようにトレーニングできます。
たとえば、銀行の AI エージェントでは、顧客はローンに関する問い合わせを試みる場合があります。AI エージェントがローン関連の問い合わせを処理するように設定されていない場合、これらのクエリはデフォルトのフォールバックインテント内にトレーニングフレーズとして組み込まれることができます。顧客が会話の任意の時点でローンについてクエリすると、AI エージェントはクエリを定義された意図外のフォールバックとして認識し、フォールバック応答をトリガーします。これにより、より適切な応答が保証されます。
フォールバックのインテントには、そのスロットが関連付けられているべきではありません。
フォールバック インテントは、その応答にデフォルトのフォールバック テンプレート キーを使用する必要があります。
- ヘルプ: このインテントは、AI エージェントの機能に関する顧客の問い合わせに対応するように設計されています。顧客が何を達成できるかわからない場合、または会話中にトラブルに遭遇した場合、多くの場合、
ヘルプを求めることで支援を求めます。デフォルトでは、ヘルプインテントの応答は
ヘルプ メッセージテンプレート キーにマップされます。ただし、AI エージェント開発者は、応答をカスタマイズしたり、関連するテンプレート キーを変更したりして、よりパーソナライズされた情報に基づいたガイダンスを提供できます。AI エージェントの機能を高いレベルで伝達し、顧客に次のことができることを明確に理解できるようにすることをお勧めします。
- エージェントと話す: このインテントにより、顧客は AI エージェントとの対話の任意の段階で、人間のエージェントからアシスタンスをリクエストできます。このインテントが呼び出されると、システムは自動的に人間のエージェントへの転送を開始します。このインテントのデフォルトの応答テンプレートは、
エージェントのハンドオーバーです。応答テンプレート キーを変更しても UI の制限はありませんが、それを変更しても、人間の引き渡しの結果には影響しません。
スモールトーク インテント
新しく作成された AI エージェントには、共通の顧客挨拶、感謝の表現、ネガティブなフィードバック、別れを扱うための、事前に定義された 4 つの小さなトークのインテントが含まれています。
- 挨拶
- ありがとうございます
- AI エージェントが役に立たなかった
- 電話をお切りください。
インテントを作成
開始する前に
インテントを作成する前に、インテントにリンクするエンティティを作成してください。詳細については、「エンティティ ロールを持つエンティティを作成する」を参照してください。
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Webex AI Agent Studio プラットフォームにログインします。 |
| 2 |
[ダッシュボード] で AI エージェントを選択します。 |
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左ペインから [トレーニング] をクリックします。 |
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[トレーニング データ] ページで、[インテントの作成] をクリックします。 |
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[インテントの作成] ウィンドウで、次の詳細を指定します。 |
| 6 |
エンティティが必須の場合は、[必須 ] チェックボックスをオンにします。 |
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このスロットで許可される再試行回数を入力します。デフォルトでは、番号は 3 に設定されています。 |
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ドロップダウン リストからテンプレート キーを選択します。 |
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[応答] セクションで、インテントの完了時にユーザーに返される最終的な応答テンプレート キーを入力します。 |
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[完了後にスロットをリセット] トグルを有効にして、インテントが完了すると、会話で収集されたスロット値をリセットします。 このトグルが無効になっている場合、スロットは古い値を保持し、同じ応答を表示します。
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[スロット値の更新] トグルを有効にして、コンシューマーとの会話中にスロットの値を更新します。 AI エージェントは、データを処理するためにスロットに入力された最後の値と見なします。有効にすると、顧客が同じスロット タイプの新しい情報を提供するたびに、入力されたスロットの値が更新されます。
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[スロットの提案の提供] トグルを有効にして、ユーザー入力に基づいて、最終応答でスロットの入力と代替のスロット値についての提案を提供します。 |
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[会話の終了] トグルを有効にして、このインテントの後にセッションを閉じます。 Webex Connect と音声フローはこの機能を使用して、消費者と会話を閉じることができます。
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[保存]をクリックします。 [トレーニング] タブの右上にある [トレーニング] をクリックして、インテントとエンティティに加えられた変更を反映します。
RasaまたはMindmeld NLUエンジンをトレーニングするには、インテントごとに少なくとも2つのトレーニングバリアント（発言）が必要です。また、各スロットには少なくとも 2 つの注釈が必要です。これらの要件を満たしていない場合、[列車] ボタンは無効になります。問題を示す警告アイコンが影響を受けるインテントの横に表示されます。ただし、デフォルトのフォールバック インテントは、これらの要件から除外されます。 |
次に行うこと
インテントが作成されたら、インテントを実行するために一部の情報が必要です。リンクされたエンティティは、ユーザーの発言からこの情報を取得する方法を決定します。詳細については、「インテントでエンティティをリンクする」を参照してください。
エンティティとインテントをリンク
開始する前に
発話を追加する前に、エンティティを作成し、それらをリンクするようにしてください。この自動は、発話が追加される間にエンティティに注釈を付けます。
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Webex AI Agent Studio プラットフォームにログインします。 |
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[ダッシュボード] で、作成した AI エージェントをクリックします。 |
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左ペインで [トレーニング ] をクリックします。 |
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[トレーニング データ] ページで、エンティティとエンティティロールをリンクするインテントを選択します。 デフォルトでは、[インテント ] タブが表示されます。
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| 5 |
[スロット] セクションで、[エンティティをリンク] をクリックします。 リンクされたエンティティは、[スロット] セクションに表示されます。
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| 6 |
エンティティ名のエンティティロールを選択します。 |
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[保存] をクリックします。 エンティティが必須としてマークされると、追加の構成オプションが使用可能になります。エスカレーションまたはフォールバック応答を提供する前に、AI エージェントが欠落しているエンティティをリクエストできる最大回数を指定できます。必要なエンティティが指定された数の再試行内に提供されていない場合、呼び出されるテンプレート キーを定義できます。
AI エージェントがインテントを識別し、必要なすべてのデータ（スロット）を収集すると、そのインテント用に構成された最後のテンプレート キーに関連付けられているメッセージを使用して応答します。以前のデータを転送せずに新しい会話を開始したり、その後のインテントを処理したりするには、[完了後にスロットをリセット] トグルを有効にする必要があります。この設定は、会話履歴から認識されるすべてのエンティティをクリアし、新しいインタラクションごとに新しい開始を確実にします。 |
トレーニングデータを生成
AI エージェントが合理的な精度で作業できるようにするには、トレーニング データをその意図に手動で追加する必要があります。トレーニング データは、同じインテントを呼び出すさまざまな方法で構成されています。精度を向上させるために、各意図に 15 ～ 20 個以上のバリエーションを追加できます。このトレーニングコーパスを手動で作成すると、退屈で時間がかかる場合があります。いくつかのバリエーションのみを追加するか、意味のある文の代わりにバリエーションとしてキーワードのみを追加できます。これは、既存のトレーニングデータを補完するためにトレーニングデータを生成することによって回避できます。
トレーニングデータを生成するには、次の手順に従ってください。
- インテント名と音声サンプルを入力します。
- [生成] をクリックします。
- AI をガイドする意図の簡単な説明を提供します。
- AI で生成された提案のバリエーションの希望数と、創造性のレベルを指定します。
- 一度に多くのバリエーションを生成すると、品質に影響を与える可能性があります。世代あたり最大 20 のバリアントを推奨します。
- 創造性の低い設定では、多様性の低いバリエーションが生成されます。
- 要求されたバリエーションの数によっては、生成プロセスには数秒かかる場合があります。
- 稲妻アイコンは、AI が生成したバリアントをユーザー定義のトレーニングデータと区別します。
自然言語理解 (NLU) エンジン
スクリプト化された AI エージェントは、自然言語理解 (NLU) と機械学習を使用して、顧客の意図を識別します。次の NLU エンジンは、顧客の入力を解釈し、正確な応答を提供します。
- Swiftmatch: 複数の言語をサポートする高速で軽量なエンジン。
- RASA - 主要なオープンソースの会話 AI フレームワーク。
- Mindmeld (ベータ): 高度な会話フローと NLU 機能を提供します。
RASA では、高い精度を実現するために、Swiftmatch よりも多くのトレーニングデータが必要です。開発者は、スクリプトされた AI エージェントの記事と [トレーニング] タブで NLU エンジンを切り替えて、パフォーマンスを評価できます。エンジンを変更すると、AI エージェントのアルゴリズムが更新され、新しいモデルに基づいて正確な推論のために再トレーニングが必要になります。セッションとワンクリックテストの類似度スコアを使用して、パフォーマンスの差を分析できます。
開発者は、エンジンを切り替えた後、「引き継ぎと推論」セクションでしきい値スコアをテストおよび調整することもできます。RASA の場合、しきい値スコアはインテントの数と逆比例する傾向があり、つまり、インテントが多いエージェント（100+）は、通常、推論設定でフォールバックスコアが低くなります。
トレーニングエンジンの変更
NLU エンジンを切り替えます。
-
トレーニング エンジンを変更する AI エージェントを選択します。
- 質問に回答するためのスクリプト化された AI エージェント:[記事] をクリックします。[ナレッジベース] ページが表示されます。
- タスクを実行するためのスクリプト化された AI エージェントの場合:[トレーニング] をクリックします。[トレーニング データ] ページが表示されます。
-
ページの右側の [NLU エンジン] の隣にある [設定] アイコンをクリックします。[トレーニングエンジンの変更 ] ウィンドウが表示されます。
デフォルトでは、NLU エンジンは新しく作成された AI エージェントに対して Swiftmatch に設定されています。
-
AI エージェントをトレーニングするトレーニング エンジンを選択します。使用可能な値:
- RASA (ベータ)
- スウィフトマッチ
- Mindmeld（ベータ）
-
[推論] セクションでこの情報を指定します。
- フォールバックが表示されるスコアを下に表示する: 応答が表示されるために必要な最小限の信頼度で、その下にフォールバック応答が表示されます。
- 部分一致のスコアの差: 応答の信頼レベルの最小ギャップを定義し、部分一致テンプレートが表示される下部に最適な一致を明確に表示します。
- クリックして [詳細設定] セクションを展開します。
- 停止単語の削除: 「停止ワード」は、文内の他の単語間の文法的な関係を確立する機能単語ですが、それ自体には語彙的な意味がありません。文章から記事（a、a、theなど）、代名詞（彼、彼女など）などの停止語を削除すると、機械学習アルゴリズムはコンシューマーによるテキストクエリの意味を定義する単語に焦点を当てることができます。このボックスにチェックを入れると、トレーニングと推論の時点で文から「ストップワード」が削除されます。この NLU エンジンの機能は、Swiftmatch でのみサポートされています。
- 収縮の拡大: トレーニングデータ内の英語の収縮は、受信したコンシューマークエリの用語と共に元のフォームに拡張して、より正確にすることができます。例: ‘don’t’ は ‘don’t’ に展開されます。このチェックボックスをオンにすると、入力メッセージの収縮が処理前に展開されます。この機能は、3つのNLUエンジンすべてでサポートされています。
- 推論のスペルチェック: テキスト修正ライブラリは、推論の前にテキスト内の間違ったスペルを特定し、修正します。この機能は、[推論のスペルチェック] チェックボックスが有効になっている場合にのみ、3 つのエンジンすべてでサポートされます。
- 特殊文字の削除: 特殊文字は英数字以外の文字で、推論に影響を与えます。たとえば、Wi-Fi と Wi-Fi は NLU エンジンによって異なって考慮されます。このチェックボックスをオンにすると、コンシューマークエリーの特殊文字が削除され、適切な応答が表示されます。この NLU エンジンの機能は、Swiftmatch でのみサポートされています。
- エンティティ ロール: カスタム エンティティは異なるロールを持つことができます。この NLU エンジンの機能は、RASA および Mindmeld でのみサポートされています。
- 推論におけるエンティティの置換: トレーニングデータと推論のエンティティ値は、エンティティ ID に置き換えられます。この NLU エンジンの機能は、Swiftmatch でのみサポートされています。
- スロット充填に優先順位を付ける: スロット充填は意図的な検出よりも優先されます。
- メッセージごとに保存された結果: セッションのトランザクション情報に AI エージェントの計算した信頼スコアが表示される記事の数。
[セッション（Sessions）] 画面の [アルゴリズム（Algorithm）] セクションに表示される結果の数は、5 に制限されるようになりました。上位 n 件の結果 (1=<n=<5) は、スクリプト AI エージェントのメッセージ議事録レポートと [セッション] の [トランザクション情報] タブの [アルゴリズム結果] セクションで確認できます。
- ワードフォームの拡張: 複数形、動詞などのワードフォームで、データに埋め込まれた同義語とともに、トレーニング データを拡張します。この機能は、Swiftmatch でのみサポートされています。
- 類義語—類義語は、同じ単語を示すために使用される代替単語です。このチェックボックスをオンにすると、トレーニング データの単語の一般的な英語の類義語は、コンシューマー クエリーを正確に認識するために自動生成されます。たとえば、ワードガーデンでは、システムが生成した同義語は、バックヤード、ヤードなどになることができます。この NLU エンジンの機能は、Swiftmatch でのみサポートされています。
- ワードフォーム: ワードフォームは、複数形、副詞、形容詞、動詞など、さまざまな形式で存在できます。例えば、「創造」という言葉には、造形、創造性、創造性、創造性などがあります。このチェックボックスをオンにすると、クエリー中の単語は代替形式の単語で作成され、消費者に適切な応答を提供するために処理されます。
開発者は、さまざまな NLU エンジンの異なるしきい値スコアを設定して、AI エージェントの応答を表示できる最低スコアを決定できます。
- [更新] をクリックして、AI エージェントのコーパス内のアルゴリズムを変更します。
- [列車] をクリックします。選択したトレーニングエンジンで AI エージェントがトレーニングされると、ナレッジベースのステータスが [保存済み] から [トレーニング] に変更されます。
すべての記事に少なくとも 2 つの発言がある場合にのみ、RASA と Mindmeld で AI エージェントをトレーニングできます。
トレーニング
すべての記事を作成したら、AI エージェントをトレーニングし、ライブでテストして展開することができます。AI エージェントを現在のコーパスでトレーニングするには、右上の [トレーニング] をクリックします。これにより、ステータスが [トレーニング] に変更されます。
トレーニングが完了すると、ステータスが [トレーニング] に変わります。[トレーニング] の隣の [再読み込み] アイコンをクリックして、現在のトレーニング ステータスを取得します。
この時点で、[ライブにする] をクリックして、トレーニングされたコーパスをライブにして、共有可能なプレビューまたは AI エージェントが展開されている外部チャネルでテストできます。
ベクターモデル
Swiftmatch NLU エンジンのアドバンストエンジン設定の一部として、優先ベクターモデルを選択できるようになりました。Utterance レベルと記事レベルのベクトルの 2 つのオプションの間で選択できます。NLUエンジンの精度を向上させるための継続的な取り組みの中で、発話レベルのベクターを使用した古いモデルの代わりに、記事レベルのベクターを使用することを実験しました。記事レベルのベクターは、ほとんどの場合、精度を向上させることがわかりました。記事レベルのベクターは、新しい単一言語の AI エージェントのベクター化の新しいデフォルト値であることに注意してください。多言語の AI エージェントの場合、記事レベルの一致は、多言語モデルが Polymatch の場合のみサポートされます。
セッションのその他の情報 セクションで、推論の時点で利用可能なベクターモデルの情報を確認できます。
生成されたバリアントにフラグを付ける
責任ある AI の使用を保証するために、開発者は AI が生成した出力にフラグを立ててレビューできます。これにより、有害または偏ったコンテンツを識別および防止できます。AI で生成された出力にフラグを立てるには:
- [フラグ（Flagging）] オプションを探します。生成された各音声に対して、フラグ付きのオプションを使用できます。
- フィードバックの提供: 出力にフラグを立てる際、開発者はコメントを追加し、フラグを立てる理由を指定できます。
この機能は当初、月間使用制限である 500 の生成操作で利用できます。成長するニーズに対応するために、開発者はアカウント所有者に連絡して、この制限の増加を要求できます。
多言語のインテントとエンティティの作成
トレーニングデータを複数の言語で作成できます。AI エージェントに構成された各言語について、希望するインタラクションを反映した語句を定義する必要があります。スロットは言語間で一貫したままですが、テンプレート キーは各言語での応答を一意に識別します。
すべての言語がすべてのエンティティタイプをサポートしているわけではありません。各言語がサポートするエンティティタイプのリストの詳細については、「Scripted AI Agents でサポートされている言語 」の「サポートされているエンティティの言語」表を参照してください。
回答を管理
応答とは、AI エージェントがクエリやインテントへの応答として顧客に送信するメッセージです。以下を含む応答を作成できます。
- テキスト—直接通信するためのプレーンテキストメッセージ。
- コード—動的コンテンツやアクションのための埋め込みコード。
- マルチメディア—画像、音声、またはビデオ要素を使用して、ユーザーエクスペリエンスを向上させます。
回答には 2 つの主要なコンポーネントがあります。
- テンプレート: 特定のインテントにマッピングされる事前定義された応答構造。
- ワークフロー: 特定されたインテントに基づいて使用するテンプレートを決定するロジック。
エージェントのハンドオーバー、ヘルプ、フォールバック、ウェルカルのテンプレートは事前設定されており、応答メッセージは対応するテンプレートから変更できます。
応答タイプ
Response Designer セクションは、さまざまなタイプの応答と、それらの設定方法をカバーします。
[ワークフロー] タブは、非同期で応答する外部 API を呼び出す際に、非同期応答を処理するために使用されます。ワークフローは Python でコード化されている必要があります。
変数置換
変数置換を使用すると、動的変数を応答テンプレートの一部として使用できます。セッション内のすべての標準変数 (またはエンティティ) と、AI Agent 開発者が datastore フィールドのようなフリーフォーム オブジェクト内で設定できるものは、この機能を使用して応答テンプレートで使用できます。変数は、次の構文を使用して表現されます:${variable_name}。たとえば、apptdate と呼ばれるエンティティの値を使用すると、${entities.apptdate} または ${newdfState.model_state.entities.apptdate.value} を使用します。
応答は、チャネルから受信した変数を使用してパーソナライズしたり、会話中に消費者から収集したりできます。オートコンプリート機能では、${ の入力が開始されたときにテキスト領域に変数のシンタックスを表示します。必要な候補を選択すると、その領域に変数を入力し、その変数をハイライトします。
応答デザイナーを使用して応答を設定
レスポンスデザイナーは、広範なコーディング知識を必要とせずに、レスポンスを作成するためのユーザーフレンドリーなインターフェイスを提供します。応答タイプは 2 つあります。
- 条件付き応答: デベロッパーではない場合、AI エージェントが顧客に提供する応答を簡単に構築できます。
- コードスニペット: Python を使用している開発者の場合、このオプションは、コードを使用して応答を設定するための柔軟性を提供します。
応答デザイナーは、AI エージェントが対話している特定のチャネルにユーザー エクスペリエンスが対応できるように設計されています。
応答テンプレート
- テキスト—これらは簡単なテキスト応答です。ユーザーエクスペリエンスを向上させるために、応答デザイナーは 1 つの応答内で複数のテキストボックスを使用でき、長いメッセージを、より管理可能なセクションに分割することができます。各テキストボックスには、さまざまな応答オプションを含めることができます。会話中に、これらのオプションのいずれかがランダムに選択され、ユーザーに表示され、ダイナミックで魅力的なインタラクションを実現します。
ダイナミックで魅力的なユーザーエクスペリエンスを維持するために、テンプレートに複数の応答オプションを追加できます。複数のオプションを持つテンプレートがアクティベートされると、そのうちの 1 つがランダムに選択され、ユーザーに表示されます。応答の下部にある [+バリアントを追加] ボタンをクリックすると、この機能を有効にできます。
応答を保存すると、修正する必要があるエラーの数を示す警告が表示される場合があります。エラーのあるフィールドは赤でハイライトされます。ナビゲーション矢印を使用すると、開発者は任意のチャネルまたは応答形式でこれらのエラーを簡単に見つけて修正できます。リスト ピッカーまたはカルーセルに複数のカードが含まれている場合、ドットナビゲーションでエラーのあるカードを移動できます。1 枚のカードの場合、対応するドットが赤に変わり、エラーを知らせます。
- クイック応答: テキスト応答は、テキストベースまたは URL リンクのいずれかのボタンとペアリングできます。テキスト ボタンにはタイトルとペイロードが必要です。これは、クリックするとボットに送信されます。URL ボタンはユーザーを特定のウェブページにリダイレクトします。
顧客のクエリが曖昧な場合、部分的な一致により、ボットは関連記事やインテントをオプションとして提案できます。この機能は、Web と Facebook のインタラクションで利用できます。
URL クイック応答を追加する
修正および条件付き応答の URL クイック応答ボタンを使用すると、詳細な情報やフォーム入力などのアクションのためにユーザーをウェブサイトにリダイレクトするボタンを作成できます。クリックすると、これらのボタンは、ボットにデータを送信することなく、同じブラウザ ウィンドウ内の新しいタブで指定された URL を開きます。
条件付き応答または固定応答で URL クイック応答を追加するには:
- URL クイック応答を設定する記事またはテンプレート キーを選択します。
- [+ クイック応答を追加] をクリックします。[ボタンタイプ ] ポップアップ ウィンドウが表示されます。
- Web チャネルで、ボタンタイプを URL として選択します。
- ボタンのタイトルと、ボタンをクリックした後にコンシューマーをリダイレクトする URL を指定します。
- [完了] をクリックして URL のクイック応答を追加します。
URL タイプのボタンは、動的な応答タイプを介して設定することもできます。ここで、これらのボタンは Python コードのスニペットを使用して設定されます。これらのボタンは、プレビューと共有可能なプレビューセクションでサポートされています。現在、IMIchat のライブ チャット ウィジェットまたはその他のサードパーティ チャネルではサポートされていません。
- カルーセル: 豊富な回答には、1枚のカードまたは複数のカードがカルーセル形式で配置されています。各カードにはタイトルが必要で、画像、説明、および最大 3 つのボタンを含めることができます。
カルーセルテンプレート内のクイック応答ボタンは、テキストまたは URL リンクで設定できます。URL ボタンをクリックすると、ユーザーは指定されたウェブサイトにリダイレクトされます。テキストベースのクイック応答ボタンをクリックすると、設定済みのペイロードがボットに送信され、対応する応答がトリガーされます。
- 画像: ユーザーが URL を提供することで画像を設定できるマルチメディア テンプレート。
- ビデオ: 設定されたビデオ URL に基づいてプレビューでビデオを表示します。
- コード—API を呼び出すための Python コードを書いたり、他のロジックを実行したりするために使用できます。
コード スニペット
豊富な機能と多様なテンプレートを備えた条件付き応答により、ほとんどの AI エージェントのニーズに効果的に対応できます。ただし、条件付きレスポンスによって完全に実現できない複雑なユース ケースや、コーディングを好む開発者は、コードスニペット応答タイプを利用できます。
コード スニペットでは、Python コードを使用して応答を設定できます。このアプローチでは、クイック応答、テキスト、カルーセル、画像、音声、ビデオ、ファイルなど、すべてのタイプの応答を、応答テンプレートまたは記事内で作成できます。
コードスニペットテンプレートで定義された関数コードは、他のテンプレートで使用する変数を設定するために使用できます。関数コードは条件付き応答内で直接応答を返すことはできないことに注意することが重要です。
コード スニペット検証 - プラットフォームは、設定しているコード スニペット内のシンタックス エラーのみをチェックします。ただし、応答コンテンツ自体のエラーは、設定済みのチャネルでユーザーがボットと対話する際に問題が発生する可能性があります。たとえば、エディタはウェブチャネルに「タイムピッカー」応答を追加できませんが、ユーザーのクエリが特定の応答をトリガーするとエラーが発生します。
異なるチャネルに固有の応答を設定しない場合、Web 応答はデフォルトの応答として扱われ、同じ応答が顧客に送信されます。 Web チャネルでサポートされているテンプレートのリストは次のとおりです。
- テキスト—複数のバリエーションを持つことができるシンプルなテキストメッセージ。この構成されたメッセージは、クエリに基づいて表示されます。
- クイック応答: テキストとクリック可能なボタンを備えたテンプレート。
- カルーセル: カードのコレクション。各カードにはタイトル、画像 URL、および説明が付いています。
- 画像: URL を提供して画像を設定するテンプレートです。
- ビデオ—ビデオ URL を提供してビデオを設定するテンプレートです。画像をクリックまたはタップしてビデオを再生できます。
- ファイル—ファイルにアクセスするための URL を提供することによって、pdf ファイルを設定するためのテンプレートです。
- 音声—音声 URL を提供して音声ファイルを設定するためのテンプレート。また、出力中の音声メッセージの継続時間も表示されます。
管理設定を構成
開始する前に
スクリプト化された AI エージェントを作成します。
| 1 |
に移動し、次の詳細を設定します。 |
| 2 |
[変更を保存] をクリックして設定を保存します。 |
次に行うこと
スクリプトされた AI エージェントに言語を追加します。
スクリプトされた AI エージェントに言語を追加
開始する前に
スクリプト化された AI エージェントを作成します。
| 1 |
タブに移動します。 |
| 2 |
[+言語を追加] をクリックして新しい言語を追加し、ドロップダウン リストから言語を選択します。 |
| 3 |
[追加] をクリックして言語を追加します。 |
| 4 |
[アクション] の下のトグルを有効にして言語を有効にします。 |
| 5 |
言語を追加したら、言語をデフォルトとして設定できます。言語の上にカーソルを合わせると、[デフォルトにする] をクリックします。 デフォルト言語を削除または無効にすることはできません。また、既存のデフォルト言語から変更すると、AI エージェントの記事、キュレーション、テスト、プレビューのエクスペリエンスに影響を与える可能性があります。 |
| 6 |
[変更を保存] をクリックします。 |
ハンドオーバー設定を構成
開始する前に
スクリプト化された AI エージェントを作成します。
| 1 |
に移動し、次の詳細を設定します。 |
| 2 |
[変更を保存] をクリックして、ハンドオーバー設定を保存します。 |
次に行うこと
質問に回答するためのスクリプト AI エージェント
スクリプト化された AI エージェントは、知識ベースが質問と回答の集合で構成されている知識主導のエージェントです。スクリプト化された AI エージェントは、ユーザーが作成したトレーニングコーパスに基づいて回答を提供できます。これは例と回答の集合です。この機能は、次のシナリオで役立ちます。
- 特定の知識が必要です - エージェントは、定義済みのドメイン内で質問に回答する必要があります。
- 一貫性が重要です。エージェントは、類似のクエリに対して一貫した応答を提供する必要があります。
- 制限された柔軟性が必要です - エージェントの応答は、トレーニングコーパス内の情報によって制限されます。
このセクションには、次の構成設定が含まれます。
質問に回答するためのスクリプト化された AI エージェントを作成
| 1 |
Webex AI Agent Studio プラットフォームにログインします。 |
| 2 |
[ダッシュボード] で、[+ エージェントの作成] をクリックします。 |
| 3 |
[AI エージェントの作成] 画面で、[最初から開始] をクリックします。 また、定義済みのテンプレートを選択して、AI エージェントをすばやく作成することもできます。AI エージェントタイプを [スクリプト（Scripted）] としてフィルタリングできます。この場合、[プロファイル] ページのフィールドが自動入力されます。 |
| 4 |
[次へ] をクリックします。 |
| 5 |
[構築しているエージェントの種類] セクションで、[スクリプト] をクリックします。 |
| 6 |
[エージェントの主な機能] セクションで、[質問への回答] をクリックします。 |
| 7 |
[次へ] をクリックします。 |
| 8 |
[エージェントの定義] ページで、次の詳細を指定します。 |
| 9 |
[作成] をクリックします。 質問に回答するためのスクリプト化された AI エージェントが正常に作成され、ダッシュボードで利用できるようになりました。
AI エージェントのヘッダーで、次のタスクを実行できます。
事前構築された AI エージェントをインポートすることもできます。詳細については、「構築済みの AI エージェントをインポートする」を参照してください。 |
次に行うこと
AI エージェントに記事 を追加します。
スクリプト化された AI エージェント プロファイルを更新
開始する前に
質問に回答するためにスクリプト化された AI エージェントを作成します。
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Webex AI Agent Studio プラットフォームにログインします。 |
| 2 |
[ダッシュボード] から、作成した AI エージェントを選択します。 |
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に移動し、次の詳細を設定します。 |
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[変更を保存] をクリックして設定を保存します。 |
記事の管理
記事は、スクリプト AI エージェントの重要な部分です。記事とは、質問とそのバリエーションとこの質問への回答を組み合わせたものです。各記事には、それを識別するデフォルトの質問 があります。すべての記事をまとめて、AI エージェントのナレッジベース またはコーパスを構成します。顧客が何かを尋ねると、システムはナレッジベースをチェックし、見つけた最適な回答を提供します。
Rasa と Mindmeld NLU エンジンは、Corpora のトレーニングモデルの一部である記事には、少なくとも 2 つのトレーニングバリアント (発言) が必要です。Rasa または Mindmeld NLU エンジンを選択し、記事にバリエーションが 2 つ未満の場合、質問に回答するために、スクリプト化された AI エージェントでは、[列車 ] ボタンと [保存と列車 ] ボタンは使用できません。これらの使用不可ボタンにポインタを置くと、トレーニング前に問題を解決するように求めるメッセージが表示されます。また、問題のある記事に対応する警告アイコンが表示されます。記事に 2 つ以上のバリエーションを追加することで、問題を解決できます。問題が解決すると、[列車 ] および [保存と列車 ] ボタンが使用可能になります。2 つのバリエーションを持つことは、デフォルトの記事には適用できません。部分一致メッセージ、フォールバック メッセージ、ウェルカム メッセージです。
記事を選択したカテゴリに分類することができ、すべての分類されていない記事は未割り当てとして分類されたままになります。記事が作成された時点から、すべての AI エージェントに使用できるデフォルトの記事が 4 つあります。以下は、次のとおりです。
- ウェルカム メッセージ: 顧客と AI エージェントの間で会話が開始されるたびに、最初のメッセージが含まれます。
- フォールバック メッセージ: エージェントがユーザーの質問を理解できない場合、AI エージェントはこのメッセージを表示します。
- 部分一致する: AI エージェントがスコアが若干異なる複数の記事を認識すると (引き継ぎ および推論 設定で設定)、エージェントは、一致した記事と一緒にオプションとしてこの一致メッセージを表示します。これらのオプションと一緒に表示するテキスト応答を設定することもできます。
- 何ができますか?—AI エージェントの機能を設定できます。AI エージェントは、エンドユーザが AI エージェント機能に問い合わせたときに、これを表示します。
これらに加えて、引き継ぎ および推論 設定からのエージェントハンドオーバーが有効になっている場合、エージェントと話す の既定の記事が追加されます。
すべての新しい AI エージェントには、次のユーザーの発言を処理する 4 つの Smalltalk 記事もあります。
- 挨拶
- ありがとうございます
- AI エージェントが役に立ちませんでした
-
電話をお切りください。
これらの記事と回答は、新しい AI エージェントを作成する際に、デフォルトで AI エージェントのナレッジベースで利用できます。これらを変更または削除することもできます。
UI とデフォルトの応答を通じて記事を追加する
記事とは、質問とそのバリエーションとこの質問への回答を組み合わせたものです。すべてのコンシューマーのクエリは、これらの記事（ナレッジベース）と比較され、最も高い信頼度を返す応答は、AI エージェントの応答としてユーザーに表示されます。記事を追加するには:
| 1 |
Webex AI Agent Studio プラットフォームにログインします。 |
| 2 |
[ダッシュボード] から、作成した AI エージェントを選択します。 |
| 3 |
に移動し、[新しい記事の作成] をクリックします。 |
| 4 |
デフォルトのバリアントを追加します。 |
| 5 |
記事のこれらの既定の応答のいずれかを選択します。使用可能な値:
詳細については、「Response Designer を使用して応答を設定する 」セクションを参照してください。 |
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[保存してトレーニング] をクリックします。 |
カタログからインポート
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Webex AI Agent Studio プラットフォームにログインします。 |
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[ダッシュボード] から、作成した AI エージェントを選択します。 |
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に移動し、省略記号アイコンをクリックします。 |
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[カタログからインポート] をクリックします。 |
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エージェントに追加するアーティクルのカテゴリを選択します。 |
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[完了] をクリックします。 |
リンクから FAQ を抽出
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Webex AI Agent Studio プラットフォームにログインします。 |
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[ダッシュボード] から、作成した AI エージェントを選択します。 |
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に移動し、省略記号アイコンをクリックします。 |
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[リンクから FAQ を抽出] をクリックします。 |
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FAQ がホストされている URL を入力し、[抽出] をクリックします。 |
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[インポート] をクリックします。 |
ファイルからインポート
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Webex AI Agent Studio プラットフォームにログインします。 |
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[ダッシュボード] から、作成した AI エージェントを選択します。 |
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に移動し、[省略記号] アイコンをクリックします。 |
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[ファイルからインポート] をクリックし、[CSV] を選択して、CSV ファイルから記事をインポートします。JSON 形式のファイルから記事をインポートする場合は、[JSON] を選択します。 |
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[参照] をクリックし、すべての記事を含むファイルを選択します。[サンプルのダウンロード] をクリックして、記事を指定する必要がある形式を表示します。 |
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[インポート] をクリックします。 |
カスタム同義語を追加
多くの AI エージェントの使用事例では、標準的な英語の語彙の一部ではない場合や、ビジネスコンテキストに固有な単語やフレーズが含まれる傾向があります。たとえば、AI エージェントが Android アプリ、iOS アプリなどを認識できるようにします。AI エージェントは、これらの用語とそのバリエーションを、すべての関連記事のトレーニング フレーズに含める必要があります。これにより、冗長なデータ エントリにつながります。
この冗長性の問題を解決するには、スクリプト化された AI エージェント内でカスタムの同義語を使用して質問に回答できます。実行時に各ルートワードの同義語は、プラットフォームによって自動的にルートワードに置き換えられます。
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Webex AI Agent Studio プラットフォームにログインします。 |
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[ダッシュボード] から、作成した AI エージェントを選択します。 |
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に移動し、省略記号アイコンをクリックします。 |
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[カスタム同義語] をクリックします。 |
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[新しいルートワード] をクリックします。 |
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ルートワード値とその類義語を設定し、[保存] をクリックします。 |
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類義語を追加した後で、AI エージェントを再度トレーニングします。 また、同義語 (.CSV ファイル形式) をローカル フォルダーにエクスポートし、ファイルをプラットフォームに戻すことができます。 |
自然言語理解 (NLU) エンジン
スクリプト化された AI エージェントは、自然言語理解 (NLU) と機械学習を使用して、顧客の意図を識別します。次の NLU エンジンは、顧客の入力を解釈し、正確な応答を提供します。
- Swiftmatch: 複数の言語をサポートする高速で軽量なエンジン。
- RASA - 主要なオープンソースの会話 AI フレームワーク。
- Mindmeld (ベータ): 高度な会話フローと NLU 機能を提供します。
RASA では、高い精度を実現するために、Swiftmatch よりも多くのトレーニングデータが必要です。開発者は、スクリプトされた AI エージェントの記事と [トレーニング] タブで NLU エンジンを切り替えて、パフォーマンスを評価できます。エンジンを変更すると、AI エージェントのアルゴリズムが更新され、新しいモデルに基づいて正確な推論のために再トレーニングが必要になります。セッションとワンクリックテストの類似度スコアを使用して、パフォーマンスの差を分析できます。
開発者は、エンジンを切り替えた後、「引き継ぎと推論」セクションでしきい値スコアをテストおよび調整することもできます。RASA の場合、しきい値スコアはインテントの数と逆比例する傾向があり、つまり、インテントが多いエージェント（100+）は、通常、推論設定でフォールバックスコアが低くなります。
トレーニングエンジンの変更
NLU エンジンを切り替えます。
-
トレーニング エンジンを変更する AI エージェントを選択します。
- 質問に回答するためのスクリプト化された AI エージェント:[記事] をクリックします。[ナレッジベース] ページが表示されます。
- タスクを実行するためのスクリプト化された AI エージェントの場合:[トレーニング] をクリックします。[トレーニング データ] ページが表示されます。
-
ページの右側の [NLU エンジン] の隣にある [設定] アイコンをクリックします。[トレーニングエンジンの変更 ] ウィンドウが表示されます。
デフォルトでは、NLU エンジンは新しく作成された AI エージェントに対して Swiftmatch に設定されています。
-
AI エージェントをトレーニングするトレーニング エンジンを選択します。使用可能な値:
- RASA (ベータ)
- スウィフトマッチ
- Mindmeld（ベータ）
-
[推論] セクションでこの情報を指定します。
- フォールバックが表示されるスコアを下に表示する: 応答が表示されるために必要な最小限の信頼度で、その下にフォールバック応答が表示されます。
- 部分一致のスコアの差: 応答の信頼レベルの最小ギャップを定義し、部分一致テンプレートが表示される下部に最適な一致を明確に表示します。
- クリックして [詳細設定] セクションを展開します。
- 停止単語の削除: 「停止ワード」は、文内の他の単語間の文法的な関係を確立する機能単語ですが、それ自体には語彙的な意味がありません。文章から記事（a、a、theなど）、代名詞（彼、彼女など）などの停止語を削除すると、機械学習アルゴリズムはコンシューマーによるテキストクエリの意味を定義する単語に焦点を当てることができます。このボックスにチェックを入れると、トレーニングと推論の時点で文から「ストップワード」が削除されます。この NLU エンジンの機能は、Swiftmatch でのみサポートされています。
- 収縮の拡大: トレーニングデータ内の英語の収縮は、受信したコンシューマークエリの用語と共に元のフォームに拡張して、より正確にすることができます。例: ‘don’t’ は ‘don’t’ に展開されます。このチェックボックスをオンにすると、入力メッセージの収縮が処理前に展開されます。この機能は、3つのNLUエンジンすべてでサポートされています。
- 推論のスペルチェック: テキスト修正ライブラリは、推論の前にテキスト内の間違ったスペルを特定し、修正します。この機能は、[推論のスペルチェック] チェックボックスが有効になっている場合にのみ、3 つのエンジンすべてでサポートされます。
- 特殊文字の削除: 特殊文字は英数字以外の文字で、推論に影響を与えます。たとえば、Wi-Fi と Wi-Fi は NLU エンジンによって異なって考慮されます。このチェックボックスをオンにすると、コンシューマークエリーの特殊文字が削除され、適切な応答が表示されます。この NLU エンジンの機能は、Swiftmatch でのみサポートされています。
- エンティティ ロール: カスタム エンティティは異なるロールを持つことができます。この NLU エンジンの機能は、RASA および Mindmeld でのみサポートされています。
- 推論におけるエンティティの置換: トレーニングデータと推論のエンティティ値は、エンティティ ID に置き換えられます。この NLU エンジンの機能は、Swiftmatch でのみサポートされています。
- スロット充填に優先順位を付ける: スロット充填は意図的な検出よりも優先されます。
- メッセージごとに保存された結果: セッションのトランザクション情報に AI エージェントの計算した信頼スコアが表示される記事の数。
[セッション（Sessions）] 画面の [アルゴリズム（Algorithm）] セクションに表示される結果の数は、5 に制限されるようになりました。上位 n 件の結果 (1=<n=<5) は、スクリプト AI エージェントのメッセージ議事録レポートと [セッション] の [トランザクション情報] タブの [アルゴリズム結果] セクションで確認できます。
- ワードフォームの拡張: 複数形、動詞などのワードフォームで、データに埋め込まれた同義語とともに、トレーニング データを拡張します。この機能は、Swiftmatch でのみサポートされています。
- 類義語—類義語は、同じ単語を示すために使用される代替単語です。このチェックボックスをオンにすると、トレーニング データの単語の一般的な英語の類義語は、コンシューマー クエリーを正確に認識するために自動生成されます。たとえば、ワードガーデンでは、システムが生成した同義語は、バックヤード、ヤードなどになることができます。この NLU エンジンの機能は、Swiftmatch でのみサポートされています。
- ワードフォーム: ワードフォームは、複数形、副詞、形容詞、動詞など、さまざまな形式で存在できます。例えば、「創造」という言葉には、造形、創造性、創造性、創造性などがあります。このチェックボックスをオンにすると、クエリー中の単語は代替形式の単語で作成され、消費者に適切な応答を提供するために処理されます。
開発者は、さまざまな NLU エンジンの異なるしきい値スコアを設定して、AI エージェントの応答を表示できる最低スコアを決定できます。
- [更新] をクリックして、AI エージェントのコーパス内のアルゴリズムを変更します。
- [列車] をクリックします。選択したトレーニングエンジンで AI エージェントがトレーニングされると、ナレッジベースのステータスが [保存済み] から [トレーニング] に変更されます。
すべての記事に少なくとも 2 つの発言がある場合にのみ、RASA と Mindmeld で AI エージェントをトレーニングできます。
トレーニング
すべての記事を作成したら、AI エージェントをトレーニングし、ライブでテストして展開することができます。AI エージェントを現在のコーパスでトレーニングするには、右上の [トレーニング] をクリックします。これにより、ステータスが [トレーニング] に変更されます。
トレーニングが完了すると、ステータスが [トレーニング] に変わります。[トレーニング] の隣の [再読み込み] アイコンをクリックして、現在のトレーニング ステータスを取得します。
この時点で、[ライブにする] をクリックして、トレーニングされたコーパスをライブにして、共有可能なプレビューまたは AI エージェントが展開されている外部チャネルでテストできます。
ベクターモデル
Swiftmatch NLU エンジンのアドバンストエンジン設定の一部として、優先ベクターモデルを選択できるようになりました。Utterance レベルと記事レベルのベクトルの 2 つのオプションの間で選択できます。NLUエンジンの精度を向上させるための継続的な取り組みの中で、発話レベルのベクターを使用した古いモデルの代わりに、記事レベルのベクターを使用することを実験しました。記事レベルのベクターは、ほとんどの場合、精度を向上させることがわかりました。記事レベルのベクターは、新しい単一言語の AI エージェントのベクター化の新しいデフォルト値であることに注意してください。多言語の AI エージェントの場合、記事レベルの一致は、多言語モデルが Polymatch の場合のみサポートされます。
セッションのその他の情報 セクションで、推論の時点で利用可能なベクターモデルの情報を確認できます。
管理設定を構成
開始する前に
スクリプト化された AI エージェントを作成します。
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に移動し、次の詳細を設定します。 |
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[変更を保存] をクリックして設定を保存します。 |
次に行うこと
スクリプトされた AI エージェントに言語を追加します。
スクリプトされた AI エージェントに言語を追加
開始する前に
スクリプト化された AI エージェントを作成します。
| 1 |
タブに移動します。 |
| 2 |
[+言語を追加] をクリックして新しい言語を追加し、ドロップダウン リストから言語を選択します。 |
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[追加] をクリックして言語を追加します。 |
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[アクション] の下のトグルを有効にして言語を有効にします。 |
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言語を追加したら、言語をデフォルトとして設定できます。言語の上にカーソルを合わせると、[デフォルトにする] をクリックします。 デフォルト言語を削除または無効にすることはできません。また、既存のデフォルト言語から変更すると、AI エージェントの記事、キュレーション、テスト、プレビューのエクスペリエンスに影響を与える可能性があります。 |
| 6 |
[変更を保存] をクリックします。 |
ハンドオーバー設定を構成
開始する前に
スクリプト化された AI エージェントを作成します。
| 1 |
に移動し、次の詳細を設定します。 |
| 2 |
[変更を保存] をクリックして、ハンドオーバー設定を保存します。 |
次に行うこと
スクリプトされた AI エージェントをプレビューする
Webex AI Agent Studio を使用すると、AI エージェントの開発中や開発完了後も、AI エージェントをプレビューできます。この方法では、AI エージェントの機能をテストし、それぞれの入力クエリに対応して必要な応答が生成されるかどうかを判断できます。次の方法を使用して、スクリプト AI エージェントをプレビューできます。
- AI エージェント ダッシュボード: AI エージェント カードの上にカーソルを合わせて、その AI エージェントの [プレビュー] オプションを表示します。[プレビュー] をクリックして AI エージェントのプレビュー ウィジェットを開きます。
- AI エージェント ヘッダー: AI エージェント カードまたは AI エージェント カードの [編集] ボタンをクリックして AI エージェントの編集モードを入力した後、ヘッダー セクションで [プレビュー] オプションは常に表示されます。
- 最小化ウィジェット: プレビューを開始して最小化すると、ページの右下にチャットヘッドウィジェットが作成され、プレビューモードを簡単に再開できます。
これに加えて、共有可能なプレビュー リンクを AI エージェントからコピーできます。AI エージェント カードで、右上の [省略記号] アイコンをクリックし、[プレビュー リンクをコピー] をクリックします。このリンクは AI エージェントの他のユーザーと共有できます。
プラットフォーム プレビュー ウィジェット
プレビュー ウィジェットが画面の右下に表示されます。発言 (または一連の発言) を提供して、AI エージェントがどのように応答するかを確認し、期待通りに実行されるようにすることができます。AI エージェントのプレビューは複数の言語をサポートし、それに応じて応答する発言の言語を自動検出できます。言語セレクタをクリックして、利用可能なオプションのリストから選択することで、プレビューで言語を手動で選択することもできます。
プレビュー ウィジェットを最大化してビューを絞り込むことができます。また、消費者情報を提供し、複数の会議室を開始して、AI エージェントを徹底的にテストすることもできます。
共有可能なプレビュー ウィジェット
共有可能なプレビュー ウィジェットを使用すると、AI エージェントを表面化するためのカスタム UI を開発することなく、AI エージェントをステークホルダーや消費者とプレゼンテーション可能な方法で共有できます。デフォルトでは、コピーされたプレビュー リンクは、AI エージェントに電話機のケーシングでレンダリングされます。プレビュー リンクで特定のパラメータを変更することで、簡単なカスタマイズを行うことができます。主なカスタマイズは、次の 2 つです。
- ウィジェットの色—リンクに
brandColorパラメータを追加します。色名を使用してシンプルな色を定義したり、16 進数カラーコードを使用したりできます。 -
電話ケーシング—リンクの
phoneCasingパラメータの値を変更する。デフォルトではtrueに設定されており、false に設定することで無効にできます。次のパラメータによるプレビュー リンクの例:
?botunique_name=<yourbot_unique_name>&enterpriseunique_name=<yourenterprise_unique_name>&root=.&phoneCasing=true&brandColor=_4391DA
スクリプトされた AI エージェントの一般的な管理のセクション
次のセクションは、AI エージェント設定ページの左側のパネルに表示されます。
トレーニング
AI エージェントが進化し、より複雑になるにつれて、ロジックや自然言語理解 (NLU) の変更は意図しない結果をもたらす場合があります。最適なパフォーマンスを確保し、潜在的な問題を特定するために、AI エージェントプラットフォームは便利なワンクリックボットのテストフレームワークを提供します。次の操作を実行できます。
- 包括的なテストケースを簡単に作成して実行できます。
- さまざまなシナリオに対するテスト メッセージと予想される応答を定義します。
- 複数のメッセージでテスト ケースを作成することで、複雑なインタラクションをシミュレートします。
テストを定義
次の手順を使用して、テストを定義できます。
- Webex AI Agent Studio プラットフォームにログインします。
- [ダッシュボード] で、作成したスクリプト AI エージェントをクリックします。
- 左ペインの [テスト] をクリックします。デフォルトでは、[テストケース] タブが表示されます。
- テスト ケースを選択し、[選択したテストを実行] をクリックします。
表内の各行は、次のパラメータを持つテスト ケースを表します。
| パラメータ | 説明 |
|---|---|
| メッセージ | ユーザーが AI エージェントに送信することを期待できるクエリやステートメントのタイプを表すサンプル メッセージです。 |
| 必要な言語 | ユーザーが AI エージェントと対話することが予想される言語。 |
| 想定される記事 | 特定のユーザーメッセージに応答して表示する記事を指定します。最も関連性の高い記事を見つけるのを支援するために、この列にはスマートオートコンプリート機能が含まれています。入力すると、これまでに入力したテキストに基づいて一致する記事が提案されます。 |
| 前のコンテキストをリセット | この列のチェックボックスをクリックして、テスト ケースを分離し、既存の AI エージェントのコンテキストとは独立して実行されていることを確認します。有効にすると、各テスト ケースが新しいセッションでシミュレートされ、以前のインタラクションや保存されたデータからの干渉を防ぐことができます。 |
| 部分的な一致を含める | このトグルを有効にすると、期待される記事が実際の応答に部分的に一致する場合でも、テストケースが成功することを検討できます。 |
| CSV からインポート | コンマ区切りファイル (CSV) ファイルからテスト ケースをインポートします。この場合、既存のテストケースはすべて上書きされます。 |
| CSV にエクスポート | テスト ケースをカンマ区切りファイル (CSV) ファイルにエクスポートします。 |
| コールバックをテスト | このトグルを有効にして、実際の着信コールバックを必要とせずに、フローの動作をテストします。 このオプションは、アクションを実行するためにスクリプトされた AI エージェントにのみ使用できます。 |
| コールバックイン フロー | この列のチェックボックスをクリックして、インテントがコールバックをトリガーする必要があることを示します。 このオプションは、アクションを実行するためにスクリプトされた AI エージェントにのみ使用できます。 |
| コールバック テンプレートが必要です | コールバックが発生したときにアクティベートするテンプレート キーを指定します。 このオプションは、アクションを実行するためにスクリプトされた AI エージェントにのみ使用できます。 |
| コールバック タイムアウト | AI エージェントがコールバックの応答を待機してから、コールバックをタイムアウトと見なす最大時間（秒）。最大 20 秒のタイムアウトが許可されます。 このオプションは、アクションを実行するためにスクリプトされた AI エージェントにのみ使用できます。 |
テストを実行
[実行] タブで、[選択したテストを実行] をクリックして、選択したすべてのテストケースの連続実行を開始します。
[テスト ケース] タブからテスト ケースを実行することもできます。
.特定の結果を持つテストケースを表示するには、サマリーリボンで希望の結果 (例: Passed, Passed with Partial Match, Failed, Pending) をクリックします。これにより、テストケースリストがフィルタリングされ、選択した結果に一致するもののみが表示されます。
各テストケースに関連付けられたセッション ID が結果に表示されます。これにより、相互参照のテスト ケースをすばやく確認し、トランザクションの詳細を表示できます。これを実行するには、[アクション] 列の [トランザクション詳細] オプションを選択します。
実行履歴
[履歴] タブで、実行されたすべてのテストケースにアクセスします。
- [アクション ] 列から [ダウンロード ] アイコンをクリックして、実行されたテストデータをオフライン分析またはレポート用の CSV ファイルとしてエクスポートします。
- 各テスト ケースの実行に使用される特定のエンジンとアルゴリズムの設定を確認します。この情報は、開発者が AI エージェントのパフォーマンスを最適化するのに役立ちます。
- 特定のトレーニングエンジンに使用される高度なアルゴリズム構成設定を表示するには、トレーニングエンジン名の横にある [情報] アイコンをクリックします。これにより、テスト中の AI エージェントの動作に影響を与えるパラメータと設定についてのインサイトが提供されます。
セッション
[セッション] セクションでは、AI エージェントと顧客間のすべてのやり取りの包括的な記録を提供します。各セッションには、交換されたメッセージの詳細な履歴が含まれます。セッションデータをオフライン分析と監査用の CSV ファイルとしてエクスポートできます。このデータを使用して、特定のセッションのメッセージとコンテキストを調べて、ユーザーとのやり取りに関するインサイトを取得し、改善のための領域を特定し、AI エージェントの応答を絞り込み、全体的なユーザー エクスペリエンスを向上させることができます。
pg_result_array() は、 pg_fetch_row() の拡張版です。[結果を絞り込む] セクションを使用して、さまざまな条件に基づいてセッションをフィルタリングおよびソートできます。表内の各行には、次のような必須のセッションの詳細が表示されます。
- [チャネル（Channels）]:インタラクションが発生したチャネル（チャット、音声など）。
- セッション ID—セッションの一意の識別子。
- コンシューマー ID - ユーザーの一意の識別子。
- メッセージ - セッション中に交換されたメッセージ数。
- 更新日時 - セッションが閉じられた時刻。
- メタデータ—セッションに関する追加情報。
- [テストセッションの非表示]:テストセッションを非表示にし、ライブセッションのリストのみを表示するには、このチェックボックスをオンにします。
- [エージェントの引き渡しが発生しました]:エージェントに引き渡されたセッションをフィルタ処理するには、このチェックボックスをオンにします。エージェントのハンドオーバーが発生すると、人間のエージェントへのチャットのハンドオーバーを示すヘッドフォン アイコンが表示されます。
- エラー発生 - エラーが発生したセッションをフィルタ処理するには、このチェックボックスをオンにします。
- [無効化(Downvoted)]:無効化されたセッションをフィルタ処理するには、このチェックボックスをオンにします。
行をクリックして、特定のセッションの詳細ビューにアクセスします。チェックボックスを使用して、エージェントの受け渡し、エラー、および反対票に基づいてセッションをフィルタリングします。セッションの解読には、ユーザーレベルの権限と高度なデータ保護設定が必要です。[コンテンツの復号] をクリックして、セッションの詳細を表示します。
質問に回答するためのスクリプト AI エージェント内の特定のセッションのセッションの詳細
質問に回答するためにスクリプトされた AI エージェントの [セッションの詳細] ビューは、ユーザーと AI エージェント間の特定のインタラクションの包括的な内訳を提供します。
[メッセージ] セクション:
- セッション中にユーザーが送信したすべてのメッセージを表示します。
- AI エージェントによって生成された対応する応答を示します。
- メッセージの時間順を示し、対話のコンテキストを提供します。
[トランザクション情報] タブ:
- 完全一致と部分一致の両方を含め、顧客のクエリに関連するものとして特定された記事を一覧表示します。
- 特定された各記事に関連付けられた類似度スコアを表示し、関連性の度合いを示します。
- 顧客のクエリを処理し、関連する記事を識別するために使用される基礎となるアルゴリズムの結果を示します。
- [引き継ぎと推論] タブで設定された設定に応じて、アルゴリズムの結果の数を表示します。
[セッションの詳細 ] ビューの [その他の情報 ] セクションは、特定の対話に関する追加のコンテキストと詳細を提供します。以下は、表示される情報の内訳です。
- 処理されたクエリ: AI エージェントの自然言語理解 (NLU) パイプラインによって処理された後の顧客の入力の事前処理バージョンを示します。
- エージェントハンドオーバー: セッション中にエージェントハンドオーバーが発生したかどうかを示します。特定のルールによってエージェントのハンドオーバーがトリガーされた場合は、[ルールによるエージェントのハンドオーバー] チェックボックスをオンにします。
- 応答タイプ: コード スニペットや条件付き応答など、AI エージェントによって生成される応答の種類を指定します。
- 応答条件: AI エージェントの応答をトリガーした特定の条件またはルールを示します。
- NLU エンジン—顧客のクエリを処理するために使用される NLU エンジンを識別します (たとえば、RASA、Switchmatch、または Mindmeld)。
- しきい値スコア: 引き継ぎと推論 設定で設定された最小しきい値スコアと部分一致スコアの差を表示します。これらの値は、クエリーが範囲外とみなされるか、エージェントの介入を必要とするかを決定します。
- 詳細ログ—特定のトランザクション ID に関連付けられたデバッグ ログの一覧を提供します。アドバンストログは、通常 180 日間保持されます。
アクションを実行するためのスクリプト AI エージェント内の特定のセッションのセッションの詳細
アクションを実行するための Scripted AI Agent の [トランザクション情報] タブでは、特定のインタラクションの詳細な内訳を提供し、情報を 4 つのセクションに分類します。
意図を特定した セクション:
- 顧客のクエリに対して特定されたインテントを表示します。
- 特定された各インテントに関連付けられた信頼レベルを示します。
- 特定されたインテントに関連付けられているスロットが一覧表示されます。スロットをクリックして、その値に関する追加情報とユーザーのクエリから抽出された方法を表示します。
[識別されたエンティティ] セクションは、顧客のメッセージから抽出され、アクティブなコンシューマーのインテントに関連付けられているエンティティを一覧表示します。これらのエンティティは、ボットがユーザーのクエリ内で特定した重要な情報を表します。
[アルゴリズム結果] セクションでは、AI エージェントの応答につながる基礎的なプロセスについてのインサイトを提供します。以下は、表示される情報の内訳です。
- インテントのリスト: 特定されたインテントと対応する類似度スコアを表示します。
- エンティティ リスト: ユーザーのメッセージから抽出されたエンティティを表示します。
[その他の情報 ] が表示されます。
- エージェントハンドオーバー: セッション中にエージェントハンドオーバーが発生したかどうかを示します。特定のルールによってエージェントのハンドオーバーがトリガーされた場合は、[ルールによるエージェントのハンドオーバー] チェックボックスをオンにします。
- テンプレート キー: AI エージェントの応答をトリガーしたインテントに関連付けられたテンプレート キーを示します。
- 応答タイプ: コード スニペットや条件付き応答など、AI エージェントによって生成された応答のタイプを示します。
- 応答条件: AI エージェントの応答をトリガーした特定の条件またはルールを示します。
- NLU エンジン—顧客のクエリを処理するために使用される NLU エンジンを識別します (たとえば、RASA、Switchmatch、または Mindmeld)。
- しきい値スコア: 引き継ぎと推論 設定で設定された最小しきい値スコアと部分一致スコアの差を表示します。これらの値は、クエリーが範囲外とみなされるか、エージェントの介入を必要とするかを決定します。
- 詳細ログ—特定のトランザクション ID に関連付けられたデバッグ ログの一覧を提供します。アドバンストログは、通常 180 日間保持されます。
ダウンロード オプションを使用して、トランザクション情報を JSON 形式でダウンロードして表示することもできます。
[メタデータ] タブが表示されます。
- NLP メタデータ: [NLP] タブの顧客入力に適用される事前処理手順を確認します。
- データストアと FinalDF—スマートボットの [データストア] および [FinalDF] タブのセッションに関連するデータにアクセスします。
- 検索機能—組み込みの検索バーを使用して、会話内の特定の語句をすばやく見つけます。
履歴
記事、インテント、またはエンティティを追加または変更する場合は、スクリプト AI エージェントを再トレーニングして、最新の状態に保つことが重要です。各トレーニング セッションの後で、AI エージェントを徹底的にテストし、正確さと有効性を確認します。
[履歴] ページでは、次の操作を行うことができます。
- [トレーニング履歴の表示（View Training History）]:コーパスがトレーニングされた時期と変更を行ったことを追跡します。
- トレーニングエンジンの比較:さまざまな反復に使用されるトレーニングエンジンとその対応するトレーニング期間を確認します。
- [変更を追跡する（Track Changes）]:設定、記事、応答、NLP、キュレーションの変更を監視します。
- 以前のバージョンに戻す - 必要に応じて古いトレーニング設定に簡単に戻します。
履歴セクションには、ナレッジベースの記事を管理するための便利なツールがあります。
- 記事のアクティブ化 - 以前に非アクティブな記事をライブ にして、AI エージェントの応答に含めます。
- [アーティクルの編集（Edit Articles）]:参照用にオリジナルを保存しながら、既存のアーティクルの新しいバージョンを作成します。
- パフォーマンスのプレビュー - プレビュー 機能を使用して、特定のナレッジベースで AI エージェントのパフォーマンスを評価します。
- 記事のダウンロード—ナレッジベースの記事をオフライン分析または参照用の CSV ファイルとしてエクスポートします。 このオプションは、質問に回答するスクリプト AI エージェントでのみ利用できます。
監査ログ
[監査ログ] セクションには、過去 35 日以内にスクリプトされた AI エージェントに加えられた変更の詳細な記録が表示されます。監査ログにアクセスするには:
- ダッシュボードに移動し、作成した AI エージェントをクリックします。
- [履歴] タブをクリックして AI エージェントの履歴を表示します。
- [監査ログ] タブをクリックして、変更の詳細なログを表示します。
- 更新日時 - 変更が行われた日時。
- 更新者—変更を行ったユーザー。
- フィールド - 変更が行われたボットのセクション（設定、記事、応答など）。
- 説明 - 変更に関する追加詳細。
-
[更新者]と[フィールド]の検索オプションを使用して、特定の監査ログ エントリをすばやく見つけます。 -
[モデル履歴] タブには、各 AI エージェントに対して最大 10 個の corpora が表示されます。
キュレーション
メッセージは、次の条件に基づいて Curation コンソールに追加されます。
- フォールバック メッセージ - AI エージェントがユーザーのメッセージを理解できず、フォールバック インテントをトリガーした場合。
- [デフォルトのフォールバックインテント(Default Fallback Intent)]:このトグルが有効になっている場合、デフォルトのフォールバックインテントをアクティブにするメッセージが Curation コンソールに送信されます。
この条件は、アクションを実行するためにスクリプトされた AI エージェントにのみ適用されます。
- [ダウングレードメッセージ(Downvoted Messages)]:AI エージェントのプレビュー中にユーザーがダウングレードしたメッセージ。
- エージェントハンドオーバー:設定されたルールのために人間のエージェントハンドオーバーが発生するメッセージ。
- [セッションから（From Session）]:セッションまたは会議室データから希望する応答を受信していないとしてユーザがフラグを付けたメッセージ。
- [低信頼(Low Confidence)]:指定された低信頼しきい値内に落ちる信頼スコアを持つメッセージ。
- 部分の一致 - AI エージェントが正しい意図または応答を明確に識別できなかったメッセージ。
問題を解決する
[問題] タブには、キュレーション用にフラグが付けられたメッセージを確認および宛先を一元的に指定できる場所があります。以下の操作が可能です:
- 重大度と関連性に基づいて、問題を解決するか、無視するかを選択します。
- 元のユーザーの発信、AI エージェントの応答、および接続されているメディアを調べます。
復号アクセスはユーザー レベルで許可され、バックエンドで [高度なデータ保護] を有効にする必要があります。
問題を解決するには、次のことを実行します。
-
既存の記事にリンク—既存の記事に問題を接続するには、[リンク] オプションを選択し、目的の記事を検索します。
-
新しい記事を作成 - [新しい記事に追加] オプションを使用して、Curation コンソールから直接新しい記事を作成します。
-
[問題を無視（Ignore issues）]:問題を解決するか、無視して Curation Console から削除します。
- デフォルトの記事 (ウェルカム メッセージ、フォールバック メッセージ、部分の一致) へのリンクは許可されていません。
- アクションを実行するためのスクリプト化された AI エージェントの場合、ドロップダウン リストから適切なインテントを選択し、関連するエンティティにタグを付けます。
- 変更を行った後、AI エージェントを再トレーニングして、新しい知識が応答に反映されるようにします。
- 効率的な管理のために、複数の問題を同時に解決または無視します。
[解決済み] タブには、解決済みのすべての問題の包括的な概要が表示されます。問題が既存の記事にリンクされたか、新しい記事/インテントの作成に使用されたか、無視されたかなど、解決済みの各問題の概要を表示できます。既存のルールによって自動的に取得されなかった望ましくない応答が発生した場合は、特定の発音を Curation コンソールに手動で追加できます。
セッションから問題を追加するには:
- 発話を特定する - 誤った応答をトリガーした発話を見つけます。
- キュレーションステータスの確認 - 問題がすでにキュレーションコンソールに存在していない場合、[
キュレーションステータス] トグルが表示されます。 - フラグのトグル -
[キュレーション ステータス]トグルを有効にして、レビューと解像度のために Curation コンソールに発話を追加します。
問題がすでにキュレーションコンソールに存在する場合、トグルの外観はそれに応じて変化し、ステータスを示します。
分析を使用してスクリプトされた AI のパフォーマンスを見る
[分析] セクションでは、AI エージェントのパフォーマンスと有効性を評価する主要なメトリクスをグラフィカルに表現します。主なメトリックは、タブとして表される 4 つのセクションに分かれています。次のとおりです。概要、応答、トレーニング、およびキュレーション。
アナリティクスの画面にアクセスすると、開発者はアナリティクスを表示する AI エージェントを選択できます。また、データを表示するチャネルを選択し、日付範囲とデータの細分度を選択して、分析ビューをカスタマイズすることもできます。デフォルトでは、先月の分析データは、毎日の粒度を持つすべてのチャネルで表示されます (各日はグラフの x 軸上の点)。
概要
概要には、開発者に AI エージェント全体の使用状況とパフォーマンスのスナップショットを提供する主要なメトリックとグラフが含まれています。
- [ダッシュボード] から、作成した AI エージェントを選択します。
- 左側のナビゲーション ペインで、[分析] をクリックします。AI エージェントのパフォーマンスの概要は、表形式とグラフィカルな表現の両方で表示されます。
セッションとメッセージ
概要の最初のセクションには、AI エージェントのセッションとメッセージに関する次の統計が表示されます。
- 人間の介入なしで AI エージェントによって処理されるセッションとセッションの合計。
- エージェントの引き渡しの合計。これは、人間のエージェントに引き渡されたセッション数のカウントです。
- 日単位の平均セッション
- メッセージの合計（人間および AI エージェントメッセージ）と、それらのメッセージの一部がユーザーから送信された数。
- 日単位の平均メッセージ
これは、セッション（AI エージェントによって処理されたセッションと引き継がれたセッションを表すスタックされた列）と AI エージェントによって送信された合計応答のグラフィカルな表現が続きます。
ユーザー
概要の 2 番目のセクションには、AI エージェントのユーザーに関する統計が含まれます。合計ユーザー数と、ユーザーごとの平均セッションおよび日単位の平均ユーザーについての情報を提供します。次に、選択した細分度に応じて、各ユニットの新規および復帰ユーザーを表示するグラフが表示されます。
パフォーマンス
3 番目のセクションでは、ユーザーに対する tbe AI エージェントの応答に関する統計について説明します。ここでは、AI エージェントが送信した応答の合計と、AI エージェントが送信した応答間の分割を確認できます。
- ユーザーの意図を識別しました。
- フォールバック メッセージで応答しました。
- 部分一致のメッセージで応答しました。
- エージェントハンドオーバーをユーザーに通知しました。
同じことが円グラフで集約され、面グラフは、選択した粒度に基づいて情報を提供します。
トレーニング
トレーニングセクションは、AI エージェントコーパスの「健全性」を表します。開発者は、AI エージェント内の各インテント/記事に 20 以上のトレーニング用文を設定することをお勧めします。このセクションでは、コーパス内のすべての記事/インテントが個々の矩形として表示されます。各矩形の色と相対サイズは、記事/インテントに含まれるトレーニングデータを示します。意図が白に近いほど、AI エージェントの精度を向上させるために必要なトレーニング データが増えます。
応答
このセクションでは、開発者にユーザーが何を尋ねているか、どのくらいの頻度で尋ねているかを詳しく説明します。質問に回答するための AI エージェント用の最も人気のある記事と、アクションを実行するための AI エージェント用の応答テンプレートをグラフィカルに表現します。
キュレーション
このセクションでは、毎日何件のキュレーションの問題が発生したか、AI エージェントによって解決された問題のいくつかをビジュアルにまとめています。
AI エージェントを統合
このセクションでは、AI エージェントを音声およびデジタル チャネルの両方と統合して顧客との会話を管理する方法について説明します。
AI エージェントを音声およびデジタル チャネルと統合する
Webex AI Agent Studio プラットフォームで AI エージェントを作成して構成したら、次のステップは、それらを音声チャネルとデジタル チャネルと統合することです。この統合により、AI エージェントは顧客との音声ベースの会話とデジタル会話の両方を処理し、シームレスでインタラクティブなユーザー エクスペリエンスを提供します。
詳細については、記事「AI エージェントを音声およびデジタル チャネルと統合する」を参照してください。
AI エージェント レポートの管理
このセクションでは、AI エージェントレポートの概要、レポート タイプ、AI エージェントレポートの作成、レポート配信モードについて説明します。
AI エージェント レポートを理解する
レポート機能を使用すると、使用可能なレポート タイプから特定のレポートを生成またはスケジュール（定期的に生成）し、使用可能な配信モードで受信できます。これらのレポートは、ユーザーの動作、使用状況、エンゲージメント、製品のパフォーマンスなどに関する貴重な情報を提供します。必要な情報を、電子メール、SFTP パス、または S3 バケットに配信することができます。作成済みのレポートのリストからレポートのタイプを選択し、ワンタイム レポートを即座に生成するか、定期的な間隔で生成するかを選択できます。
左側のナビゲーション ペインから [レポート] メニューにアクセスすると、次のタブが表示されます。
-
設定—このタブには、現在アクティブで定期的に生成されているすべてのレポートが一覧表示されます。レポートのリストでは、次の詳細を使用できます。
- アクティブ: ユーザーがまだレポートに登録されているかどうかです。
- AI エージェント—レポートに関連付けられた AI エージェントの名前。
- レポート タイプ: サブスクライブしているレポートタイプです。
- 頻度: レポートを受信する間隔。
- 最後に生成されたレポート: 最後に送信されたレポート。
- 次の予定日: レポートが送信される次の日付です。
-
履歴—このタブには、現在までに配信されたレポートのすべての履歴情報が記載されています。このページのレポートをクリックして、レポートの設定を編集します。
[アクション] 列の [ダウンロード] アイコンをクリックして、これらの履歴レポートをダウンロードできます。
[履歴] タブに表示されるオンデマンドレポートは、レポート生成が完了した後にのみダウンロードできます。
AI エージェント レポートを作成
| 1 |
Webex AI Agent Studio プラットフォームにログインします。 |
| 2 |
左のナビゲーション バーから [レポート] をクリックします。 |
| 3 |
[+ 新規レポート] をクリックします。 |
| 4 |
レポートを作成して設定するには、次の情報を指定します。 |
AI エージェント レポート タイプ
選択した AI エージェント タイプに基づいて、事前作成済みレポートのリストから選択できます。このセクションでは、これらのレポート タイプ、各レポートに含まれるシート、および各シートで利用可能な列について説明します。
質問に回答するための AI エージェント レポートタイプ
AI エージェントは、アプリケーションで質問に回答するために、3 つの異なるレポートタイプを使用できます。さまざまなレポートタイプを使用して、AI エージェントの使用状況の概要、動作、ユーザが尋ねているもの、および AI エージェントがクエリにどのように応答しているかを理解するために使用できます。キュレーションの問題として終了したメッセージを表示することもできます。
使用動作と概要このセクションには、記事とカテゴリが呼び出される頻度を含む AI エージェントの概要が表示されます。サマリー、カテゴリ、および記事情報は、レポートの別のタブで表示できます。
| フィールド | 説明 |
|---|---|
| AI エージェント名 | AI エージェントの名前。 |
| 合計会話数 | AI エージェントが処理した会話/セッションの合計数。 |
| 1 つ以上のユーザーメッセージがある会話 | ユーザーが少なくとも 1 つの入力を提供した会話またはセッション。 |
|
人のメッセージ合計数 | エンドユーザーから AI エージェントに送信されたメッセージ。 |
| AI エージェント応答の合計数 | AI エージェントがエンドユーザーに送信したメッセージの合計。 |
| 部分一致の合計 | ユーザーのメッセージについていくつかの曖昧さがあり、AI エージェントが複数のインテントでオプションとして応答した場合。 |
| エージェントに送信された会話 | 人間のエージェントに引き継がれた会話の合計。 |
| 票の合計数 | 顧客により賛成票を投じられた AI エージェント応答の合計。 |
| 反対票の合計 |
顧客によって反対された AI エージェント応答の合計数。 |
| フィールド | 説明 |
|---|---|
| カテゴリ名 | AI エージェントで設定されているカテゴリ名。 |
| カテゴリの会話 | このカテゴリに属する記事が検出された会話またはセッションの数。 |
| 総回答数 | このカテゴリに属する記事が検出された回数。 |
| 票の合計数 | このカテゴリからの応答が賛成票を投じられた回数。 |
| 反対票の合計 |
このカテゴリからの応答が反対票を投じられた回数。 |
| フィールド | 説明 |
|---|---|
| 記事名 | AI エージェントで設定されている記事の名前（デフォルトのバリアント）。 |
| 記事のカテゴリ | この意図のカテゴリが属しています。 |
| 記事の会話 | この記事が検出された会話またはセッションの数。 |
| 総回答数 | この記事が検出された回数。 |
| 票の合計数 | この記事の回答が賛成票を投じられた回数。 |
| 反対票の合計 |
この記事の応答が無効になった回数。 |
AI エージェントと顧客間の会話を、類似度スコアとともに表示します。レポートで次の詳細を表示できます。
| フィールド | 説明 |
|---|---|
| Timestamp | メッセージのタイムスタンプ。 |
| セッション ID | セッションの一意の識別子。 |
| コンシューマー ID | AI エージェント上のエンドユーザーの一意の識別子。 |
| メッセージ タイプ | AI エージェントのメッセージまたは人間のメッセージ。 |
| メッセージのテキスト | メッセージの内容。 |
| 物品 | AI エージェントによって返された応答の ID。 |
| カテゴリ | 顧客のメッセージに対して AI エージェントによって検出されたインテントです。 |
| トップマッチ スコア | 検出されたインテントの類似度スコア。 |
| 一致する記事 1 | 選択した NLU エンジンで検出されたインテントです。 |
| 第1条 スコア | 検出されたインテントのスコア。 |
| フィードバック | メッセージが賛成または反対された場合のユーザー フィードバック。 |
| フィードバックのコメント |
メッセージに反対するときに、ユーザーが残したコメントです。 |
さまざまな理由により、キュレーションで終了したメッセージが表示されます。レポートで次の詳細を表示できます。
| フィールド | 説明 |
|---|---|
| Timestamp | メッセージのタイムスタンプ。 |
| セッション ID | ユーザーのセッションの一意の識別子。 |
| コンシューマー ID | AI エージェントのエンド ユーザーの一意の識別子。 |
| 人間的なメッセージ | 人間のメッセージの内容。 |
| AI エージェントのメッセージ | AI エージェントが応答したメッセージの内容。 |
| 問題の理由 | このメッセージがキュレーションで終わる理由。 |
| 物品 | AI エージェントによって返された応答の ID。 |
| カテゴリ | ユーザーのメッセージに対して AI エージェントによって検出されたインテントです。 |
| トップマッチ スコア | 検出されたインテントの類似度スコア。 |
| 一致する記事 1 | 選択した NLU エンジンで意図が検出されました。 |
| 第1条 スコア |
検出されたインテントのスコア。 |
タスクレポート タイプを実行するための AI エージェント
AI エージェントは、AI Agent ビルダー アプリケーションでタスクを実行するために、3 つの異なるレポートタイプを使用できます。AI エージェント開発者は、異なるレポートタイプを作成できます。これらは、AI エージェントの使用状況の概要、AI エージェントの動作、ユーザーが尋ねていること、および AI エージェントがクエリにどのように応答しているかを理解するために使用できます。キュレーションの問題として終了したメッセージを表示することもできます。
トリガーされたインテントとテンプレート キーとともに、会話の概要を表示します。[概要] タブには、次の詳細が表示されます。
| フィールド | 説明 |
|---|---|
| AI エージェント名 | AI エージェントの名前。 |
| 合計会話数 | AI エージェントによって処理される会話またはセッションの合計。 |
| 1 つ以上のユーザーメッセージがある会話 | ユーザーが少なくとも 1 つの入力を提供した会話またはセッション。 |
|
人のメッセージ合計数 |
エンド ユーザーから AI エージェントに送信されるメッセージ。 |
| AI エージェント応答の合計数 | AI エージェントがエンド ユーザーに送信したメッセージの合計。 |
| 部分一致の合計 | ユーザーのメッセージについていくつかの曖昧さがあり、AI エージェントが複数のインテントでオプションとして応答した場合。 |
| エージェントに送信された会話 | 人間のエージェントに引き継がれた会話の合計 |
| 票の合計数 | ユーザーが賛成票を投じた AI エージェント応答の合計数。 |
| 反対票の合計 |
ユーザーによって無効化された AI エージェント応答の合計数。 |
スプレッドシートの [インテント] タブでインテントの詳細を表示することもできます。
| フィールド | 説明 |
|---|---|
| インテント名 | AI エージェントで設定されているインテントの名前。 |
| インテントのための会話 | このインテントが呼び出された会話またはセッションの数。 |
| 合計呼び出し数 | このインテントが呼び出された回数。 |
| 合計補完数 | すべてのスロットが収集され、このインテントが完了した回数。 |
| 票の合計数 | 各インテントに対して賛成票を投じられた回答の合計数。 |
| 反対票の合計 |
各インテントに対して反対票を投じられた回答の合計数。 |
レポートには、次のような高レベルのテンプレートの詳細も含まれています。
| フィールド | 説明 |
|---|---|
| テンプレート キー名 | AI エージェントで設定されているテンプレートの名前。 |
| テンプレート キー インテント | このテンプレート キーが使用されるインテントです。 |
| テンプレート キーの会話 | このテンプレート キーが応答として送信された回数。 |
| 総回答数 | このテンプレート キーが応答として送信された回数。 |
| 票の合計数 | このテンプレートの応答が賛成票を投じられた回数。 |
| 反対票の合計 |
このテンプレートの応答が反対投票された回数。 |
顧客と AI エージェントとの会話を、類似度スコアとともに表示します。レポートで次の詳細を表示できます。
| フィールド | 説明 |
|---|---|
| Timestamp | メッセージのタイムスタンプ。 |
| セッション ID | ユーザーのセッションの一意の識別子。 |
| コンシューマー ID | アプリケーションのエンド ユーザの一意の識別子。 |
| メッセージ タイプ | AI エージェントのメッセージまたは人間のメッセージ。 |
| メッセージのテキスト | メッセージの内容。 |
| テンプレート キー | AI エージェントによって返された応答の ID。 |
| インテント | 顧客のメッセージに対して AI エージェントによって検出されたインテントです。 |
| トップマッチ スコア | 検出されたインテントの類似度スコア。 |
| 一致するインテント 1 | 選択した NLU エンジンで意図が検出されました。 |
| インテント 1 スコア | 検出されたインテントのスコア。 |
| フィードバック | メッセージが賛成または反対された場合のユーザー フィードバック。 |
| フィードバックのコメント |
メッセージに反対するときに、ユーザーが残したコメントです。 |
さまざまな理由でキュレーションで終了したメッセージを表示します。このレポートは、スクリプトされた AI エージェントにのみ関連しています。このレポートでは、次の詳細を表示できます。
| フィールド | 説明 |
|---|---|
| Timestamp | メッセージのタイムスタンプ。 |
| セッション ID | 顧客セッションの一意の識別子。 |
| コンシューマー ID | アプリケーションのエンドユーザの一意の識別子。 |
| 人間的なメッセージ | 人間のメッセージの内容。 |
| AI エージェントのメッセージ | AI エージェントが応答したメッセージの内容。 |
| 問題の理由 | このメッセージがキュレーションで終わる理由。 |
| テンプレート キー | AI エージェントによって返された応答の ID。 |
| インテント | ユーザーのメッセージに対して AI エージェントによって検出されたインテントです。 |
| トップマッチ スコア | 検出されたインテントの類似度スコア。 |
| 一致するインテント 1 | 選択した NLU エンジンで意図が検出されました。 |
| インテント 1 スコア |
検出されたインテントのスコア。 |
AI エージェント レポートの配信モード
今日のデータ駆動の世界では、情報に基づいた意思決定と運用上の卓越性のために、AI エージェントレポートの効率的で安全な配信が不可欠です。多様な組織のニーズを満たすために、AI エージェントのレポートに複数の配信モードを提供し、柔軟性、信頼性、セキュリティを確保します。配信オプションには、Secure File Transfer Protocol (SFTP)、Email、Amazon S3 Bucket が含まれます。各モードは、高いセキュリティ、アクセスしやすさ、またはスケーラブルなストレージ ソリューションが必要かどうかに関係なく、さまざまな要件に対応するように設計されています。このドキュメントでは、各配信モードの機能とメリットを概説し、特定のニーズに最適なオプションを選択するのに役立ちます。
SFTPについて
|
フィールド |
説明 |
|---|---|
| スケジュールされた安全な場所にレポートをプッシュする |
これをオンにすると、スケジュールされた時刻にレポートが安全なロケーションにプッシュされます。このトグルを有効にすると、次の詳細情報のみ提供できます。 |
| IP アドレス | システムの IP アドレス。 |
| ［Username（ユーザー名）］ | レポートにアクセスするためのユーザ名。 |
| パスワード | レポートにアクセスするためのパスワード。 |
| プライベート キー | ファイルにアクセスするための秘密キー。 |
| アップロード パス |
ファイルがシステム内でルーティングされるパス。 |
メール
| フィールド | 説明 |
|---|---|
| 複数の受信者にメールをスケジュールし、セミコロン (;) で区切ります | これをオンにすると、受信者を追加できます。 |
| 受取人 |
指定された時間と頻度でレポートを受信する必要があるすべての受信者のメールアドレス。 |
S3 バケット
| フィールド | 説明 |
|---|---|
| スケジュールに従って S3 バケットにレポートをアップロードする |
これをオンにすると、S3 フィールドが使用可能になり、レポートを設定した S3 バケットにルーティングされます。 |
| AWS アクセス キー ID | AWS サービスとリソースにアクセスするためのアクセス キー ID。 |
| AWS シークレット アクセス キー | AWS サービスとリソースにアクセスするための秘密アクセス キー。 |
| バケット名 | レポートがルーティングされるバケットの名前。 |
| フォルダ名 |
S3 バケットに作成されたフォルダの名前。 |
AI のコンプライアンスを理解する
このセクションでは、AI 開発、データのプライバシー、セキュリティ、および安全について理解するのに役立ちます
AI開発、データプライバシー、セキュリティ、安全性
シスコのすべてのAI搭載機能は、既存の「セキュリティ」、「プライバシー」、「デザインによる人権」のプロセスに加え、当社の「責任あるAI原則」に対するAI影響評価を受け、「責任あるAIフレームワーク」に従います。
プライバシーとセキュリティCisco は推論プロセス後に顧客入力データを保持せず、サードパーティのモデル プロバイダーである Microsoft は Cisco の顧客データにアクセスしたり、監視したり、保存したりしません。機能固有のデータ保持ポリシーの詳細については、「Cisco Trust Portal」を参照してください。
以下は、すべての AI 機能の AI 透過性メモのリストです。
トレーニングと評価のためのデータソースCisco のサードパーティ モデル プロバイダーである Microsoft は、Azure OpenAI モデルを改善するために顧客のコンテンツを使用せず、Azure インフラストラクチャに Cisco の顧客データを保存または保持しないことを表明します。
安全性および倫理的な考慮事項生成型 AI 機能はすべてエラーになりやすいため、Azure OpenAI が提供するコンテンツフィルタリングを選択することで、Cisco は AI 機能のコンテンツの安全性を優先します。
モデル評価とパフォーマンスCisco は、基礎となるモデルのレビュー、テスト、品質保証に人間を関与させることにより、AI Assistant のパフォーマンスと精度を優先します。
はじめに Webex AI Agent Studio
Webex AI Agent Studio は、顧客サービスとサポートのニーズを満たす自動 AI エージェントを作成、管理、展開するために設計された高度なプラットフォームです。 AI エージェントは、人間のエージェントと対話する前に、人工知能を使用して自動化されたアシスタンスを顧客に提供します。 これらのエージェントは、会話内のイントネーション、言語理解、状況認識を備えた音声インタラクションをサポートします。 また、AI エージェントはテキストやオンライン チャットを通じて、シームレスかつ有益な方法でデジタル チャネルの対話を処理します。 顧客は、質問や情報検索に対するアシスタンスを受け、待ち時間を最小限に抑えるなど、コンシェルジュのようなエクスペリエンスの恩恵を受けます。
Webex AI Agent Studio の機能
- 正確でタイムリーな応答- 顧客の問い合わせに対し、正確な回答をリアルタイムで提供します。
- インテリジェントなタスク実行- 顧客の要求や入力に基づいてタスクを実行します。
企業にとっての主なメリット
-
顧客満足度の向上- 顧客にリアルタイムの会話体験を提供します。
-
パーソナライズされたインタラクション- テーラーは個々の顧客のニーズと好みに対応します。
-
スケーラビリティと効率- 追加のエージェントを必要とせずに大量の顧客とのやり取りを処理できるため、満足度が向上し、運用コストが削減できます。
AI エージェントのタイプと例を理解する
次の表では、AI エージェント タイプとその機能を一覧で示します。
| AI エージェント タイプ | 目的 | 機能 | 説明 | セットアップ方法 |
|---|---|---|---|---|
|
自律型 |
自律 AI エージェントは、人間の直接の支援を必要とせず、自分で作業を行い、タスクを決定して実行します。 |
アクションの実行 |
情報と事前に定義されたルールに基づいて選択を行います。 時間がかかる、または繰り返しの多いタスクを自動化します。 |
|
|
質問に答える |
自律エージェントは、ナレッジ レポジトリにアクセスして使用し、ユーザのクエリに対して有益で正確な回答を提供できます。 |
質問に答えるための自律 AI エージェント | ||
|
スクリプト形式 |
スクリプト形式の AI エージェントは、再定義された一連のルールと指示に従うようにプログラムされています。 |
アクションの実行 |
スクリプト形式のエージェントは、明確に定義され構造化された特定のタスクを実行できます。 |
アクションを実行するためのスクリプト形式の AI エージェント |
|
質問に答える |
スクリプト形式のエージェントは、ユーザが作成したトレーニングコーパス (例と回答のコレクション) に基づいて質問に応答できます。 |
質問に答えるためのスクリプト形式の AI エージェント |
例
自律型およびスクリプト AI エージェントはどちらも、特定の要件と求められる機能に応じて、さまざまな使用例に適用されます。 次のような例があります。
-
顧客サービス- 自律エージェントとスクリプト化エージェントの両方がカスタマー サポートを提供でき、自律エージェントはより柔軟性があり、自然言語を理解できます。
-
バーチャル アシスタント-自律エージェントは、幅広いタスクを管理し、よりパーソナライズされた対話を提供できるため、仮想アシスタントのロールに最適です。
-
ナレッジ マネジメント- 自律型エージェントは、ナレッジレポジトリを作成および管理して、ユーザが情報に簡単にアクセスできるようにすることができます。
自律型 AI エージェントとスクリプト AI エージェントの選択は、タスクの複雑さ、必要な自律性レベル、トレーニング データの可用性によって異なります。
前提条件
-
Webex Contact Center をすでにご利用の場合、以下の前提条件を満たしていることを確認してください。
-
Webex Contact Center 2.0 テナント。
-
Webex Connect がテナント用にプロビジョニングされました。
-
音声メディアプラットフォームは次世代のメディアプラットフォームです。
-
-
Webex コンタクト センターのテナントがない場合は、パートナーに連絡して、次世代メディア プラットフォームで Webex コンタクト センターのトライアルを開始してください。
-
管理者は次を要求できます: Webex コンタクト センターの開発者サンドボックス をクリックして、AI エージェントを試してみてください。
機能の有効化
この機能は現在ベータ版です。 顧客は次の場所でこの機能にサインアップできます。 Webex ベータ版ポータル AI エージェントの参加型アンケートに回答する。
-
現在、スクリプト AI エージェント機能のみがベータ フェーズで利用できます。
-
自律エージェントは一部の顧客のみが利用できます。 要求は、担当の CSM (カスタマー サクセス マネージャー)、PSM (パートナー サクセス マネージャー) を通じて、またはメールで行うことができます。 ask-ccai@cisco.com。 承認されると、テナントのスクリプト エージェントに加えて、自律エージェントが利用できるようになります。
Webex AI Agent Studio にアクセスする
AI エージェントを作成するには、Webex AI Agent Studio アプリケーションにログインする必要があります。 次の方法でログインできます:
Control Hub からサインインする
- URL を使用して Control Hub にログインする https://admin.webex.com。
- ナビゲーション ペインの [サービス] セクションで、 コンタクトセンター。
- に クイックリンク で、[] Contact Center スイート セクションを参照してください。
- クリック Webex AI Agent Studio をクリックしてアプリケーションにアクセスします。
システムは Webex AI Agent Studio アプリケーションを別のブラウザタブで開き、アプリケーションに自動的にサインインします。
Webex Connect からサインインする
Webex AI Agent Studio アプリケーションにアクセスするには、Webex Connect へのアクセス権が必要です。
- エンタープライズ用に提供されたテナント URL とサインイン情報を使用して、Webex Connect アプリケーションにログインします。
デフォルトでは、 サービス ページがホームページとして表示されます。
- [ アプリトレイ 左のナビゲーションペインのメニューで、 Webex AI Agent Studio をクリックしてアプリケーションにアクセスします。
システムは Webex AI Agent Studio アプリケーションを別のブラウザタブで開き、アプリケーションに自動的にサインインします。
ホームページのレイアウト
Webex AI Agent Studio アプリケーションへようこそ。 ログインすると、ホームページには次のレイアウトが表示されます。
-
ナビゲーション バー
左側に表示されるナビゲーションバーから次のメニューにアクセスできます:
- ダッシュボード- エンタープライズ管理者によって許可されているとおり、ユーザがアクセスできる AI エージェントのリストを表示します。
- ナレッジ- 中央のナレッジリポジトリまたはナレッジベースを示します。これは、自律型 AI エージェントが顧客のクエリに応答するための頭脳として機能します。
- レポート- さまざまなタイプの事前構築済み AI エージェント レポートを一覧表示します。 ビジネスニーズに応じてレポートを生成したりスケジュールすることができます。
- ヘルプ—Webex ヘルプ センターにある Webex AI Agent Studio ユーザ ガイドにアクセスできる権限を付与します。
-
ユーザプロファイル
ユーザプロファイルメニューでは、自分のプロファイル情報を表示したり、アプリケーションからサインアウトすることができます。
[ エンタープライズ プロファイル ページには、AI エージェント テナントに関する情報が含まれており、完全な管理者アクセスを持つ管理者のみがアクセスできます。
-
[ 概要 ] タブには次の情報が含まれます:
- エンタープライズ識別子: エンタープライズの Webex 組織 ID、CPaaS 組織 ID、サブスクリプション ID などが含まれます。 これは、対応する Webex Connect テナントに Webex コンタクトセンター インテグレーションを行うエンタープライズで利用できます。
- プロファイル設定: 会社名、会社名、ロゴ URL が含まれます。
- グローバルエージェント設定: フォールバックシナリオを処理するための、音声チャネルのデフォルトのエージェントの選択を許可します。
- データ保持期間の概要: この企業のデータ保持期間の概要を提供します。
-
[ チームメイト] タブでは、アプリケーションにアクセスできるチームメイトのリストを表示および管理できます。 各ユーザにはロールが割り当てられ、付与された権限に基づいて実行できるアクションが決定されます。
-
ダッシュボードについて理解する
ダッシュボードでは、AI エージェントはカードで表示されます。 各カードには、AI エージェント名、最終更新者、最終更新日時、エージェントのトレーニングに使用されたエンジンなどの基本情報が表示されます。
AI エージェント カードのタスク
AI エージェント カードにカーソルを合わせると、次のオプションが表示されます。
- プレビュー—[ プレビュー ] をクリックして、AI エージェント プレビュー ウィジェットを開きます。
- 省略記号 アイコン: このアイコンをクリックすると、次のタスクを実行できます:
-
プレビューリンクのコピー: プレビューリンクをコピーして新しいタブに貼り付け、チャットウィジェットで AI エージェントをプレビューできます。
-
アクセストークンのコピー: API 経由でエージェントを呼び出すために、AI エージェントのアクセストークンをコピーします。
-
エクスポート—AI エージェントの詳細 (JSON 形式) をローカルフォルダにエクスポートします。
-
削除—AI エージェントをシステムから完全に削除します。
-
ピン設定—AI エージェントをダッシュボードの最初の位置に固定するか、ピンを外して前の位置に戻します。
-
新しい AI エージェントを作成する
ダッシュボードの右上にある [ + エージェントの作成 ] オプションを使用して、新しい AI エージェントを作成できます。 定義済みのテンプレートを使用するか、エージェントをゼロから作成するかを選択できます。
スクリプト形式の自律型 AI エージェントの作成方法については、以下のセクションを参照してください。
AI エージェントのインポート
使用可能な AI エージェントのリストから、AI エージェントを JSON 形式でインポートできます。 まず、AI エージェントを JSON 形式でローカル フォルダーにエクスポートしたことを確認します。 次の手順に従ってインポートしてください:
- [ エージェントをインポート] をクリックします。
- アップロード をクリックして、プラットフォームからエクスポートした AI エージェントファイル (JSON 形式) をアップロードします。
- エージェント名 フィールドに AI エージェント名を入力します。
- (オプション) [ システム ID] で、システムが生成する一意の識別子を編集します。
- [インポート（Import）] をクリックします。
AI エージェントが Webex AI Agent Studio プラットフォームに正常にインポートされ、ダッシュボードから利用できるようになりました。
キーワード検索
このプラットフォームは、AI エージェントを簡単に見つけて管理するための強力な検索機能を提供します。 エージェント名をキーワード検索することができます。検索バーにエージェント名または名前の一部を入力します。 検索条件に一致する AI エージェントのリストが表示されます。
エージェント タイプでフィルタリングする
キーワード検索に加えて、AI エージェントのタイプに基づいてフィルタリングすることで、検索結果を絞り込むことができます。 ドロップダウンリストから、エージェント タイプ フィルタの 1 つを選択します。スクリプト化、 自律、 すべて 。
ナレッジベース
ナレッジベースは LLM 対応の自律型 AI エージェントの情報の一元的なレポジトリです。 自律型 AI エージェントは、高度な AI と機械学習テクノロジを活用して、人間のようなテキストを理解し、処理し、生成します。 これらの AI エージェントは、膨大な量のデータを基にトレーニングを行い、詳細で状況に応じた適切な応答を行えるようにします。 ナレッジベースは、自律型 AI エージェントの機能に必要なデータを保存します。
ナレッジベースにアクセスするには:
- Webex AI Agent Studio プラットフォームにログインします。
- ダッシュボードの左側ナビゲーションペインにある ナレッジ アイコンをクリックします。 ナレッジベースページが表示されます。
- ナレッジベースは、次の基準に基づいて見つけることができます。
- ナレッジベース名
- ナレッジベースのタイプ
- 指定期間中にナレッジベースが更新されました
- 指定期間内に作成されたナレッジベース
[ すべてをリセット ] をクリックして検索条件をリセットします。
- 新しいナレッジベースを作成することもできます。 新しいナレッジベースを作成するには、 AI エージェントのナレッジベースを作成するを参照してください。
AI エージェントのナレッジベースを作成する
| 1 |
ダッシュボードの左側ナビゲーションペインにある ナレッジ アイコンをクリックします。 |
| 2 |
ナレッジベース ページの右上角にある +ナレッジベースの作成 をクリックします。 |
| 3 |
ナレッジベースの作成 ページで次の情報を入力します: |
| 4 |
[作成]をクリックします。 システムは指定された名前のナレッジベースを作成します。 |
| 5 |
ファイル タブ: |
| 6 |
ドキュメント タブ: |
| 7 |
[ 情報 ] タブに移動して、自分がアップロードしたファイルおよび作成したドキュメントの詳細を表示および追跡できます。
|
次の作業
Autonomous AI エージェントをセットアップする
自律 AI エージェントは、人間の直接の介入なしに、独立して動作します。 これらのエージェントは、高度なアルゴリズムと機械学習技術を使用してデータを分析し、環境から学習し、特定の目標を達成するためにアクションを調整します。 このセクションでは、Autonomous AI エージェントの 2 つの主要な機能について説明します。
タスクを実行する Autonomous AI エージェント
自律 AI エージェントは、以下を含むさまざまなタスクを実行できます。
-
自然言語処理 (NLP)—人間の言葉を理解し、自然な会話形式で対応できるようになります。
-
意思決定 - 利用可能な情報と事前定義されたルールに基づいて、十分な情報に基づいた選択を行います。
-
自動化—繰り返しの作業や時間のかかる作業を自動化します。
このセクションには次の構成設定が含まれます。
アクションを実行するための Autonomous AI エージェントを作成する
| 1 |
Webex AI Agent Studio プラットフォームにログインします。 |
| 2 |
次の日に ダッシュボード、クリック +エージェントの作成。 |
| 3 |
次の日に AI エージェントの作成 画面で、 最初から開始する。
定義済みのテンプレートを選択して、AI エージェントをすばやく作成することもできます。 AI エージェント タイプを自律としてフィルタリングします。 この場合、 プロファイル ページの自動入力をサポートします。 |
| 4 |
[次へ（Next）] をクリックします。 |
| 5 |
[ どのタイプのエージェントを構築しますか セクションで、 自律型。 |
| 6 |
[ エージェントのメイン機能は何ですか セクションで、 アクションの実行。 |
| 7 |
[次へ（Next）] をクリックします。 |
| 8 |
次の日に エージェントの定義 ページで、次の詳細を指定します。 |
| 9 |
[作成]をクリックします。 アクションを実行するための自律型 AI エージェントが正常に作成されました。 ダッシュボード。 AI エージェント ヘッダーでは、次のタスクを実行できます。
事前構築済みの AI エージェントをインポートすることもできます。 詳細については、次を参照してください。 AI エージェントのインポート |
次の作業
自律型 AI エージェントのプロファイルを更新します。
Autonomous AI エージェント プロファイルの更新
はじめる前に
アクションを実行するための Autonomous AI エージェントを作成します。
| 1 |
次の日に ダッシュボードで、作成した AI エージェントをクリックします。 |
| 2 |
移動先 タブを選択し、次の詳細を構成します。 |
| 3 |
クリック 公開 をクリックして、AI エージェントをライブにします。 |
次の作業
必要なアクションを AI エージェントに追加します。
Autonomous AI エージェントにアクションを追加する
アクションを実行する Autonomous AI エージェントは、ユーザの意図を理解し、それに従って行動するように設計されています。 たとえば、あるレストランでオンラインでの料理の注文受付を自動化する必要があるとします。 タスクを完了するために、以下のアクションを実行する Autonomous AI エージェントを作成できます。
-
顧客から必要な情報を取得します。
-
必要なフローに情報を転送します。
アクションを実行する Autonomous AI エージェントは、以下の構成要素で機能します。
-
アクション—AI エージェントを外部システムに接続して複雑なタスクを実行するための機能。
-
エンティティまたはスロット - ユーザのインテントを実現するためのステップを表します。 スロット フィルでは、発話に基づいて顧客のインテントを満たすために、顧客に特定の質問をする必要があります。 AI エージェントがアクションの実行を開始するためのトリガーです。 スロット埋め込みの一部として入力エンティティを定義します。
-
フルフィルメント - AI エージェントがどのようにアクションを完了するかを決定します。 フルフィルメントの一部として、Autonomous AI エージェントが特定の形式で回答を生成するための出力エンティティを定義します。 システムは出力エンティティをフローに送信してアクションを続行し、タスクを正常に完了します。
| 1 |
[ アクション ] タブで [ +新しいアクション] をクリックします。 |
| 2 |
新規アクションの追加 ページで、次の詳細を指定します: |
次の作業
選択したアクション範囲に応じて、スロットを設定するか、またはスロットを設定してフルフィルメントを定義することができます。
スロット フィルを設定する
スロットを埋めるには、AI エンジンに必要な入力エンティティを追加することが含まれます。 アクション ページの スロット埋め セクションで、入力エンティティを追加します:
-
エンティティを表形式で 1 つずつ追加できます。
-
JSON ファイルを使用してエンティティを定義することもできます。 詳細は JSON スキーマのツアー を参照してください。
入力エンティティを表形式で追加する
| 1 |
入力エンティティを追加するには、[ +新しい入力エンティティ] をクリックします。 |
| 2 |
新しい入力エンティティの追加 ページで、次の詳細を指定します: |
| 3 |
[ 追加 ] をクリックして入力エンティティを追加します。 入力エンティティは必要な数だけ追加できます。 |
| 4 |
エンティティに対して次のアクションを実行するには、[ コントロール ] オプションを使用します: |
JSON エディターを使用してエンティティを追加する
JSON エディターを使用して、入力エンティティと出力エンティティを追加できます。 JSON エディター ビューでは、エンティティが構造化 JSON 形式で定義されている必要があります。
入力パラメータ構造体
入力パラメータは次の構造に従う必要があります:
-
type—パラメータオブジェクトのデータ型です。 これは常に 'object' で、パラメータがオブジェクトとして構造化されていることを示します。
プロパティ—各キーがパラメータと関連するメタデータを表すオブジェクトです。
必須—必須のパラメータ名をリストした文字列の配列です。
プロパティオブジェクト
プロパティオブジェクト の各キーは入力エンティティ/パラメータを表し、そのパラメータに関するメタデータを持つ別のオブジェクトを含みます。 メタデータには、常に次のキーワードを含める必要があります。
-
type—パラメータのデータ型です。 許可されているタイプは次のとおりです。
-
文字列—テキストデータ。
-
整数—小数点以下の数値データ。
-
number—小数を含む数値データです。
-
ブール値—真/偽の値。
-
配列—アイテムのリストで、通常はすべて同じタイプです。
-
object—プロパティがネストされた複雑なデータ構造。
-
-
Description—エンティティが表すものの簡単な説明です。 これは、AI エンジンがパラメータの目的と使用法を理解するのに役立ちます。 エージェントの指示およびアクションの説明と一致するだけでなく、簡潔な説明は正確性を高めるために推奨されます。
-
プラットフォームは 'type' の検証のみを強制します。 「説明」はすべてのエンティティに適用されるわけではありませんが、追加しておくことを強くおすすめします。 エンティティ メタデータのその他の便利なキーワードは次のとおりです。
-
列挙- 列挙型フィールドは、パラメーターの可能な値を一覧表示します。 これは、限定された値のセットしか受け付けないパラメータに役立ちます。 開発者は、パラメータがこれを使用するために受け入れる必要がある値のカスタム リストを定義できます。
- パターン- パターン フィールドは文字列タイプで使用し、文字列が一致する必要がある正規表現を指定します。 これは、電話番号、郵便番号、カスタム識別子など、特定の形式を検証する場合に特に便利です。
-
例- 例のフィールドでは、パラメータの有効な値の例を 1 つまたは複数入力します。 これは、AI エンジンがどのような種類のデータが期待されるかを理解するのに役立ち、解釈と検証の目的で特に役立ちます。
-
エンティティ定義をより正確で堅牢にする他のキーワードがあります。 詳細については、次を参照してください。 JSON スキーマのツアー。
例
次の例には、さまざまなタイプのエンティティとキーワードが含まれています。
{ "type": "object", "properties": { "username": { "type": "string", "description": "アカウントの一意のユーザ名。", "minLength": 3, "maxLength" : 20 }, "password": { "type": "string", "description": "アカウントのパスワード。", "minLength": 8, "format": "password" }, "email": { "type": "string", "description": "アカウントのメールアドレス。", "pattern": "\w+([-+.']\w+)*@\w+([-.]\w+ )*\.\w+([-.]\w+)*" }, "誕生日": { "type": "string", "description": "ユーザの生年月日。", "examples": [" mm/dd/YYYY"] }, "基本設定": { "タイプ": "object", "説明": "ユーザ基本設定.", "プロパティ": { "ニュースレター": { "タイプ": "ブール値", "description": "ユーザがニュースレターの受信を希望しているかどうか。", "default": true }, "notifications": { "type": "string", "description": "希望の通知方法.", "enum" : ["email", "sms", ""p Push"] } } }, "roles": { "type": "配列", "description": "ユーザに割り当てられたロールのリスト。", "items": { "type": "string", "enum": ["user", "a dmin", "moderator"] } } }, "required": ["username", "password", "email"] } この例には次のエンティティが含まれます:
- username—最小長と最大長の制約のある文字列型です。
- password—最小限の長さと特定の形式の文字列型です (password により、安全に処理する必要があることが示されます)。
- email—メールアドレスが有効であることを確認するための正規表現パターンを持つ文字列型。
- 誕生日—日付の形式を規定するための例を含む文字列型。
- 基本設定: ネストされたプロパティ (ニュースレターおよび通知) を持つオブジェクト タイプ。これにはデフォルト値を持つブール値、および特定の許容値を持つ文字列 (列挙) が含まれます。
- role—各項目が特定の値に制限された文字列 (列挙型) である配列タイプ。
「required」の配列で指定されているとおり、ユーザ名、パスワード、メール アドレスは必須です。
この例では、エンティティに記述的な名前と明確な説明が付けられ、一貫した構造と命名規則に従います。 これらのベスト プラクティスに従って、AI エンジンが容易に解釈して適用できる明確なエンティティを作成してください。
フルフィルメントの定義
| 1 |
コンタクトセンターに AI エージェントを実装するためのフルフィルメントの詳細を定義します。 以下の詳細を指定します。 |
| 2 |
AI エージェントがフローが理解できる形式で結果を生成するように、出力エンティティを構成します。 |
| 3 |
出力エンティティを追加するには、[ +新しい出力エンティティ] をクリックします。 [新しい出力エンティティを追加 ] 画面で次の詳細を指定します: JSON ファイルを使用して、出力エンティティを追加することもできます。 詳細については、 JSON エディタを使用してエンティティを追加するを参照してください。 . |
| 4 |
[追加] をクリックして出力エンティティを追加します。 出力エンティティは必要な数だけ追加できます。 |
| 5 |
エンティティに対して次のアクションを実行するには、[ コントロール ] オプションを使用します: |
| 6 |
[追加] をクリックして構成を完了します。 |
次の作業
[ プレビュー ] をクリックして AI エージェントをプレビューします。 詳細については、 「Autonomous AI エージェントをプレビューする」を参照してください。 [ 公開 ] をクリックして AI エージェントを公開します。
AI エージェントを構成した後、次のことを実行します。
- AI エージェントのパフォーマンスを表示するには、 アナリティクスを使用して Autonomous AI エージェントのパフォーマンスを表示するを参照してください。
- セッションと履歴の詳細を表示するには、 Autonomous AI エージェントのセッションと履歴を表示するを参照してください。
質問に答えるための自律 AI エージェント
自律エージェントは、ナレッジ レポジトリにアクセスして使用し、ユーザのクエリに対して有益で正確な回答を提供できます。 この機能は、エージェントが次のことを行う必要があるシナリオで役立ちます。
-
カスタマーサポート: FAQ への回答、問題のトラブルシューティング、プロセスのガイドを行います。
-
技術的な支援の提供—特定のトピックや分野について専門家のアドバイスを提供します。
このセクションには次の構成設定が含まれます。
質問に答えるための Autonomous AI エージェントを作成する
はじめる前に
ナレッジベースを作成してください。 詳細については、 ナレッジベースを管理するを参照してください。
| 1 |
Webex AI Agent Studio プラットフォームにログインします。 |
| 2 |
次の日に ダッシュボード、クリック +エージェントの作成。 |
| 3 |
次の日に AI エージェントの作成 画面で、 最初から開始する。 既定の AI エンジンは 定義済みのテンプレートを選択して、AI エージェントをすばやく作成することもできます。 AI エージェント タイプを自律としてフィルタリングできます。 この場合、 プロファイル ページは自動入力されます。 |
| 4 |
[次へ（Next）] をクリックします。 |
| 5 |
[ どのタイプのエージェントを構築しますか セクションで、 自律型。 |
| 6 |
[ エージェントのメイン機能は何ですか セクションで、 質問に答える。 |
| 7 |
[次へ（Next）] をクリックします。 |
| 8 |
次の日に エージェントの定義 ページで、次の詳細を指定します。 |
| 9 |
[作成]をクリックします。 質問に答えるための自律型 AI エージェントが正常に作成され、 ダッシュボードから利用できるようになります。 AI エージェントのヘッダーでは、次のタスクを実行できます。
AI エージェントをインポートすることもできます。 詳細については、 構築済み AI エージェントをインポートするを参照してください。 |
次の作業
自律型 AI エージェントのプロファイルを更新します。
Autonomous AI Agent プロファイルの更新
はじめる前に
質問に答えるための Autonomous AI Agent を作成します。
| 1 |
ダッシュボードで、作成した [AI エージェント] をクリックします。 |
| 2 |
[ ] タブに移動して、次の詳細を設定します: |
| 3 |
[ ] [変更の保存] をクリックして、AI エージェントをライブにします。 |
次の作業
AI エージェントのナレッジベースを設定します。
ナレッジベースの設定
はじめる前に
質問に答えるための Autonomous AI Agent を作成します。
| 1 |
[ダッシュボード] ページで、作成した AI エージェントを選択します。 |
| 2 |
[ ナレッジベース ] タブに移動します。 |
| 3 |
ドロップダウン メニューから必要なナレッジ ベースを選択します。 |
| 4 |
[ 変更の保存 ] をクリックして、AI エージェントをライブにします。 |
次の作業
[プレビュー] をクリックして AI エージェントをプレビューします。 詳細については、 Autonomous AI Agent をプレビューするを参照してください。
AI エージェントの設定後:
- AI エージェントのパフォーマンスを表示するには、 アナリティクスを使用して Autonomous AI Agent のパフォーマンスを表示するを参照してください。
- セッションと履歴の詳細を確認するには、 Autonomous AI Agent のセッションと履歴を表示するを参照してください。
Autonomous AI エージェントのセッションと履歴を表示する
作成した各 Autonomous AI エージェントのセッションと履歴の詳細を表示できます。 セッション ページには、顧客と確立したセッションの詳細が表示されます。 履歴 ページで、AI エージェントの構成変更の詳細を参照することができます。
セッション（Sessions）
セッション ページには、AI エージェントとユーザ間のすべての対話の包括的な記録が表示されます。 セッション ページに移動するには:
- ダッシュボードで、セッションの詳細を表示する Autonomous AI エージェントをクリックします。
- 左側ナビゲーションペインで、 セッションをクリックします。
[ セッション ] ページが表示されます。 各セッションは、セッションのすべてのメッセージを含むレコードとして表示されます。 この情報は、AI エージェントの監査、分析、改善に役立ちます。
セッションの表には、その AI エージェント用に作成されたすべてのセッション/会議室のリストが表示されます。 1 画面に表示できる行を超える場合、表にはページ番号が設定されます。 テーブルのフィールドは、左側にある [結果の絞り込み] でソートしたりフィルタリングすることができます。 存在するフィールドは、特定のセッションに関する以下の情報を表します。
-
セッション ID—固有の会議室 ID または会話のセッション ID です。
- コンシューマー Id—AI エージェントと対話したコンシューマーの ID。
-
チャネル—インタラクションが行われたチャネル。
-
更新日時—会議室が閉じられた日時。
-
会議室メタデータ—会議室に関する追加情報が含まれています。
-
必須のチェックボックスを選択します。
- テストセッションを非表示: テストセッションを非表示にして、ライブセッションの一覧のみを表示します。
- エージェントの引き継ぎ: エージェントに引き継ぐセッションをフィルタリングします。 エージェントの引き継ぎが発生すると、人間のエージェントにチャットを引き継ぐことを示す ヘッドホン アイコンが表示されます。
- エラー発生: エラーが発生したセッションをフィルタリングします。
- 反対票—反対票のあったセッションをフィルタリングします。
セッション表の行をクリックすると、そのセッションの詳細が表示されます。 ロックアイコンは、セッションがロックされており、復号化が必要であることを示します。 セッションを解読するにはパーミッションが必要です。 次の場合、 アクセスの暗号化解除 トグルが有効になっている場合、 コンテンツの解読 ボタンをクリックします。 ただし、この機能は、 高度なデータ保護 が true に設定されているか、テナントに対して有効になっています。
履歴
[ 履歴 ページでは、AI エージェントで行われた構成の変更の詳細を表示できます。 特定のエージェントの履歴を表示するには:
- 次の日に ダッシュボードで、履歴を表示する Autonomous AI エージェントをクリックします。
- 左側のナビゲーション ペインで、 履歴。
[ 履歴 次のタブのあるページが表示されます。
- 監査ログ- 次をクリックします 監査ログ タブをクリックして、AI エージェントに加えられた変更を表示します。
- モデル履歴—[ モデル履歴 ] タブをクリックして、実行アクションの Autonomous AI エージェントのさまざまなバージョンを表示します。
監査ログ
監査ログ タブは、自律型 AI エージェントに加えられた変更を追跡します。 過去 35 日間の変更の詳細を表示できます。 監査ログ タブには次の情報が表示されます:
管理者または AI エージェント開発者の役割を持つユーザは、 監査ログ タブにのみアクセスできます。 「監査ログの取得」権限を持つカスタム ロールを持つユーザも監査ログを表示できます。
- に更新 - 変更が行われた日付と時刻。
- 更新者—変更を適用したユーザの名前。
- フィールド—変更が行われた AI エージェントの特定のセクション。
- 説明—変更に関する追加情報です。
[ 更新者]、[ フィールド]、[ </a23] を使用して特定の監査ログを検索することができます。>説明 検索オプションです。 [ 更新日時 ] および [ 更新日時: ] フィールドでログをソートできます。
モデル履歴
[ モデル履歴 ] タブは、アクションを実行する Autonomous AI エージェントでのみ利用できます。
アクションを実行するために Autonomous AI エージェントを公開するたびに、Autonomous AI エージェントのバージョンが保存され、[ モデル履歴 ] タブで利用できます。 [ モデル履歴 ] タブで AI エージェントのさまざまなバージョンを表示できます。
- モデルの説明—AI エージェントのバージョンに関する簡単な説明。
- AI エンジン—そのバージョンの AI エージェントで使用される AI エンジン。
- 更新日時—版が作成された日時。
- アクション—AI エージェントに対して次のアクションを実行できます
- 読み込み—AI エージェントへのすべての変更が失われます。 構成を再度実行する必要があります。
- エクスポート—AI エージェントのエクスポートに使用します。
Autonomous AI エージェントをプレビューする
自律 AI エージェントは、AI エージェントの作成時、エージェントの編集中、展開後にプレビューできます。 プレビューは次から開くことができます。
- AI エージェントのダッシュボード—AI エージェント カードにカーソルを合わせると、その AI エージェントの [ プレビュー ] オプションが表示されます。 クリックして、AI エージェントのプレビューを開きます。
- AI エージェント ヘッダー —AI エージェントを開くには、AI エージェント カードをクリックします。 [ プレビュー ] オプションは常にヘッダーセクションに表示されます。
- 最小化されたウィジェット: プレビューが起動して最小化されると、ページの右下にチャットヘッド ウィジェットが表示されます。 このオプションを使用すると、簡単にプレビューモードを再び開くことができます。
Webex AI Agent Studio には、共有可能なプレビュー オプションも用意されています。 右上隅のメニューをクリックして、[ プレビューリンクをコピー ] オプションを選択します。 プレビュー リンクを、AI エージェントのテスターやコンシューマーなどの他のユーザと共有できます。
プラットフォーム プレビュー ウィジェット
プレビュー ウィジェットは画面の右下に表示されます。 発話 (または一連の発話) を提供して、AI エージェントの応答をチェックし、AI エージェントが正しく機能していることを確認できます。
また、プレビュー ウィジェットを最小化し、コンシューマー情報を提供し、複数の会議室を開始して AI エージェントをテストすることもできます。
共有可能なプレビュー ウィジェット
共有可能なプレビュー ウィジェットを使用すると、AI エージェントを表示するためのカスタム UI を開発することなく、提示可能な方法で AI エージェントを関係者や消費者と共有できます。 デフォルトでは、コピーされたプレビュー リンクは、AI エージェントを電話の大文字と小文字で表示します。 プレビュー リンクの特定のパラメーターを変更することで、いくつかの簡単なカスタマイズを行うことができます。 ウィジェットは次のようにカスタマイズできます。
- ウィジェットの色— brandColor パラメータをリンクに追加します。 色名または色の 16 進数コードを使用して、単純な色を定義できます。
-
電話の大文字と小文字の区別: リンクの phone ケースの パラメータの値を変更することで。 これはデフォルトで true に設定されていますが、 falseにすることで無効にできます。
パラメータを含むプレビューリンクの例:
? bot_unique_name=<your_bot_unique_name>&enterpris_unique_name=<your_enterpris_unique_name>&phoneCasing=<true/false>&brandcolor<color の 16 進数値を、'_XXXX'> の形式で入力します。
アナリティクスを使用して Autonomous AI Agent のパフォーマンスを表示する
AI エージェント アナリティクス セクションは、AI エージェントのパフォーマンスと有効性を評価するための主要なメトリックスのグラフィック表現を提供します。 Autonomous AI Agent のアナリティクスを生成するには:
- ダッシュボードから AI エージェントを選択します。
- 左側ナビゲーションペインで [アナリティクス]をクリックします。 AI エージェント パフォーマンスの概要が表形式とグラフの両方で表示されます。
最初のセクションには、AI エージェントのセッションとメッセージに関する以下の統計が表示されます。
- 合計セッション数と、AI エージェントによって処理され、人の介入なしで処理されたセッション。
- エージェント ハンドオーバー数は、人間のエージェントに引き継がれたセッションの数です。
- 日単位の平均セッション数
- メッセージ (人間と AI エージェントのメッセージ) の合計と、そのうちユーザから送られてきたメッセージの数。
- 日単位の平均メッセージ数
2 番目のセクションには、ユーザに関する統計が表示されます。 合計ユーザ数、ユーザあたりの平均セッション数、および日単位の平均ユーザ数が表示されます。
3 番目のセクションには、AI エージェントの応答とエージェント ハンドオーバーが表示されます。
Scripted AI エージェントのセットアップ
このセクションでは、Webex AI Agent Studio プラットフォームでスクリプト化された AI エージェントをセットアップ、管理して、ユーザのクエリに正確に応答し、自動タスクを効率的に実行できるようにする方法について説明します。
タスク実行用の Scripted AI エージェント
スクリプト形式の AI エージェントは、Webex AI Agent Studio プラットフォームのノーコード エージェント構築機能を強化します。 複数の会話を可能にし、特定のタスクを実行するために顧客から関連データを収集します。 次の作業が含まれます。
-
簡単なコマンドの実行 - 指示に従って、事前に定義されたアクションを実行します。
-
データの処理—指定されたルールに従ってデータを操作および変換します。
-
他のシステムとの対話—他のソリューションと通信し、コントロールします。
このセクションには次の構成設定が含まれます。
アクションを実行するための Scripted AI エージェントを作成する
| 1 |
Webex AI Agent Studio プラットフォームにログインします。 |
| 2 |
次の日に ダッシュボード、クリック + エージェントの作成。 |
| 3 |
次の日に AI エージェントの作成 画面で、新しい AI エージェントをゼロから作成します。 事前に定義されたテンプレートを選択することで、AI エージェントを簡単に作成することもできます。 AI エージェント タイプを次のようにフィルタリングします。 |
| 4 |
クリック 最初から開始する そして 次へ。 |
| 5 |
[ どのタイプのエージェントを構築していますか? セクションで、 スクリプト形式。 |
| 6 |
[ エージェントの主な機能は何ですか? セクションで、 アクションの実行。 |
| 7 |
[次へ（Next）] をクリックします。 |
| 8 |
次の日に エージェントの定義 ページで、次の詳細を指定します。 |
| 9 |
[作成]をクリックします。 質問に答えるためのスクリプト型の AI エージェントが正常に作成されました。 ダッシュボード。 AI エージェントのヘッダーでは、次のタスクを実行できます。
事前に構築された AI エージェントをインポートすることもできます。 詳細については、次を参照してください。 事前構築済みの AI エージェントのインポート。 |
次の作業
Scripted AI エージェント プロファイルの更新
はじめる前に
質問に答えるためのスクリプト AI エージェントを作成します。
| 1 |
Webex AI Agent Studio プラットフォームにログインします。 |
| 2 |
ダッシュボードから、作成した AI エージェントを選択します。 |
| 3 |
[ に移動して、次の詳細を設定します: |
| 4 |
[変更の保存] をクリックして設定を保存します。 |
エンティティの管理
エンティティは会話の構成要素です。 これらは、AI エージェントがユーザの発話から抽出する必須の要素です。 エンティティは、製品名、日付、数量、またはその他の重要な単語のグループなど、特定の情報を表します。 エンティティを効果的に特定して抽出することで、AI エージェントはユーザの意図をよりよく理解し、より正確で適切な応答を提供できます。
エンティティ タイプ
Webex AI Agent Studio は、さまざまなタイプのユーザ データをキャプチャするために、11 の事前構築済みエンティティ タイプを提供します。 次のいずれかのカスタム エンティティを作成することもできます。
カスタムエンティティ
これらのエンティティは構成可能で、開発者はユースケース固有の情報を取得できます。
-
カスタムリスト - 事前構築済みのエンティティに含まれない特定のデータポイントをキャプチャするために必要な文字列のリストを定義します。 各文字列に対して複数の同義語を追加できます。 たとえば、カスタムのピザ サイズ エンティティです。
-
Regex - 正規表現を使用して特定のパターンを識別し、対応するデータを抽出します。 例:電話番号の正規表現
123-123-8789 -
桁 - 特に音声インタラクションで、固定長の数値入力を高い精度でキャプチャします。 これは、音声以外の対話で Custom および Regex エンティティ タイプの代わりに使用します。 たとえば、5 桁のアカウント番号を検出するには、長さ 5 を定義します。
-
英数字文字と数字の組み合わせをキャプチャし、音声入力と音声以外の入力の両方を正確に認識します。
-
自由形式 - 定義や検証が困難な柔軟なデータポイントを取得します。
-
ロケーション マップ (WhatsApp)—WhatsApp チャネルであなたが共有したロケーション データを抽出します。
システムエンティティ
| エンティティ名 | 説明 | 入力例 | 出力例 |
|---|---|---|---|
| 日付（Date） | 自然言語の日付を標準の日付形式に解析します | 「来年の 7 月」 | 01/07/2020 |
| 時刻 | 自然言語の時間を標準の時間形式に解析します | 午後 5 時 | 17:00 |
| E メール | メールアドレスを検出します | メールの送信先: info@cisco.com | info@cisco.com |
| 電話番号 | 共通電話番号を検出します | 9876543210 まで電話してください | 9876543210 |
| 通貨単位 | 通貨と金額を解析します | 20$ が必要です | 20$ |
| 順序 | 検出順序番号 | 10 人中の 4 分の 1 | 4 番目 |
| カーディナル | 基数を検出します | 10 人中の 4 分の 1 | 10 |
| 位置情報 | 地理的な場所 (市区町村、国など) を検出します。 | 英国ロンドンのテムズ川に泳ぎに行きました | ロンドン、英国 |
| ユーザ名 | 共通名を検出します | Microsoft のビル・ゲイツ氏 | ビル・ゲイツ |
| 数量 | 重量または距離の測定値を識別します | 現在、パリから 5 km の距離です | 5 km |
| 時間（Duration） | 期間を識別します | 1 週間の休暇 | 1 週間 |
作成したエンティティは [エンティティ] タブから編集できます。 エンティティをインテントにリンクすると、追加時に、検出されたエンティティで発話に注釈が付けられます。
エンティティの役割
エンティティ ロールは、1 つのインテント内で同じエンティティを複数回収集する必要がある場合に不可欠です。 同じエンティティに異なるロールを割り当てることで、AI エージェントがユーザ入力をより正確に理解して処理できるようにします。
たとえば、乗り継ぎのあるフライトを予約するために、 エアポート エンティティを次の 3 つの役割で作成できます。 出発地、目的地、 乗り継ぎで検索してください。 これらのロールでトレーニング発話に注釈を付けることで、AI エージェントは予測されるパターンを学習し、複雑なブッキング リクエストをシームレスに処理できます。
エンティティ ロールをサポートしているのは、Mind Meld (カスタムおよびシステム エンティティ) および Risa (カスタム エンティティのみ) だけです。 管理者は NLU エンジン選択ダイアログボックスの詳細設定で エンティティの役割 チェックボックスを選択し、エンティティの役割を有効にする必要があります。
エンティティ ロールが使用中の場合、管理者は RASA または Mind Meld から スウィフトマッチに切り替えることができません。 インテントからロールを削除して、高度な NLU エンジン設定でエンティティ ロールを無効にします。 エンティティロールを持つエンティティを 作成することができます。
エンティティ ロールを持つエンティティを作成する
はじめる前に
| 1 |
Webex AI Agent Studio プラットフォームにログインします。 |
| 2 |
ダッシュボードで、作成したスクリプト AI エージェントをクリックします。 |
| 3 |
左ペインで [ トレーニング ] をクリックします。 |
| 4 |
トレーニングデータ ページの エンティティ タブをクリックします。 |
| 5 |
エンティティの作成をクリックします。 |
| 6 |
次の日に エンティティの作成 ウィンドウで、次のフィールドを指定します: |
| 7 |
を有効にします。 スロット値の自動提案 会話中にこのエンティティのオート コンプリートを選択し、代替の提案を行います。 次の項目のみ表示できます: 役割 フィールドでエンティティ ロールを有効にした場合、カスタム エンティティを作成します。 詳細設定 ミーティングの トレーニング エンジンの変更 ウィンドウに追加されます。 |
| 8 |
[保存] をクリックします。 次のいずれかを使用できます: 編集 および 削除する オプションを アクション 列に移動して関連アクションを実行します。
|
次の作業
エンティティを作成した後で、次のことを実行できます。 ロールをエンティティにリンクする。
ロールをエンティティにリンクする
| 1 |
Webex AI Agent Studio プラットフォームにログインします。 |
| 2 |
次の日に ダッシュボードで、作成した AI エージェントをクリックします。 |
| 3 |
クリック トレーニング をクリックします。 |
| 4 |
次の日に トレーニングデータ ページで、エンティティとエンティティ ロールをリンクするインテントを選択します。 デフォルトでは、 インテント タブが表示されます。
|
| 5 |
[ スロット セクションで、 エンティティのリンク。 |
| 6 |
エンティティ名のエンティティ ロールを選択します。 |
| 7 |
[保存] をクリックします。 1 つの意図に対して同じエンティティを 2 回収集するために、エンティティにロールを割り当てることができます。 |
インテントの管理
インテント は、AI エージェントが入力を効果的に理解し、応答できるようにする、AI Agent Studio プラットフォーム Webex のコアコンポーネントです。 会話中に実行する特定のタスクやアクションを表します。 実行するタスクに対応するすべてのインテントを定義できます。 インテント分類の精度は、AI エージェントが適切で役立つ応答を提供できるかどうかに直接影響します。 意図の分類は、入力に基づいて意図を識別するプロセスであり、これにより、AI エージェントは意味のある、コンテキストに関連した方法で応答できます。
システムインテント
- デフォルトのフォールバック インテント—AI エージェントの機能は、認識して応答するように設計されたインテントによって本質的に制限されます。 企業は、あなたが尋ねる可能性のあるすべての質問を予測することはできませんが、 デフォルトのフォールバックインテント を使用することで、会話を軌道に乗せることができます。
デフォルトのフォールバック インテントを実装することで、AI エージェントの開発者は、AI エージェントが予期しないクエリや範囲外のクエリを適切に処理し、会話を既知のインテントにリダイレクトできるようになります。
AI エージェントの開発者は、フォールバック インテントに特定の発話を追加する必要はありません。 エージェントは、他のインテントに誤って分類される可能性のある範囲外の既知の質問に遭遇した場合に、フォールバック インテントを自動的にトリガーするようにトレーニングできます。
たとえば、銀行の AI エージェントでは、顧客がローンについて問い合わせようとする場合があります。 AI エージェントがローン関連の問い合わせを処理するように構成されていない場合、これらのクエリは、トレーニング フレーズとして デフォルトのフォールバック インテントに組み込むことができます。 会話の途中で顧客がローンについてクエリすると、AI エージェントはクエリが定義されたインテントの範囲外であると認識し、フォールバック レスポンスをトリガーします。 これにより、より適切な応答が得られます。
フォールバックインテント:- 関連付けられたスロットを持つべきではありません。
- は、応答にデフォルトのフォールバック テンプレート キーを使用する必要があります。
- ヘルプ—このインテントは、AI エージェントの機能に関する顧客からの問い合わせに対応することを目的としています。 顧客は、何ができるかわからなかったり、会話中に困難に遭遇した場合、多くの場合、
ヘルプを求めて支援を求めています。デフォルトでは、ヘルプ インテントの応答は
ヘルプメッセージテンプレートキーにマッピングされます。 ただし、AI エージェントの開発者は、応答をカスタマイズしたり、関連するテンプレート キーを変更して、よりカスタマイズされた有益なガイダンスを提供できます。AI エージェントの機能の概要を伝えることで、顧客が次に何ができるのかを明確に理解できるようにすることをおすすめします。
- エージェントと話すこのインテントにより、顧客は AI エージェントとの対話のどの段階でも、人間のエージェントにアシスタンスを要求することができます。 このインテントが呼び出されると、システムは人間のエージェントへの転送を自動的に開始します。 このインテントのデフォルトの応答テンプレートは
エージェントの引き継ぎです。 応答テンプレート キーの変更に関する UI 制限はありませんが、変更しても人間のハンドオーバーの結果には影響しません。
Small Talk インテント
新しく作成されたすべての AI エージェントには、一般的な顧客の挨拶、感謝の意、負のフィードバック、および送別会を処理する 4 つの事前定義された雑談インテントが含まれています。
- 挨拶
- ありがとうございました
- AI エージェントが役に立たなかった
- さようなら
インテントを作成する
はじめる前に
インテントを作成する前に、インテントにリンクするエンティティを作成していることを確認してください。 詳細については、 エンティティの役割を使ってエンティティを作成するを参照してください。
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Webex AI Agent Studio プラットフォームにログインします。 |
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ダッシュボードから、AI エージェントを選択します。 |
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左ペインで [ トレーニング ] をクリックします。 |
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トレーニングデータ ページで インテントの作成をクリックします。 |
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インテントの作成 ウィンドウで次の詳細を指定します: |
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エンティティが必須の場合、 必須 チェックボックスを選択してください。 |
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このスロットで許可される再試行の回数を入力します。 既定では 3 です。 |
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ドロップダウン メニューからテンプレート キーを選択します。 |
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[ 応答 セクションで、インテント完了時にユーザに返す最終応答テンプレート キーを入力します。 |
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を有効にします。 完了後にスロットをリセットする インテントが完了したら、切り替えて会話で収集されたスロット値をリセットします。 このトグルが無効な状況の場合、スロットは古い値を保持し、同じ応答を表示します。
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を有効にします。 スロットの値を更新する コンシューマーとの会話中にスロット値を更新するように切り替えます。 AI エージェントはスロットに入力された最後の値を考慮してデータを処理します。 この機能を有効にしている場合、顧客が同じスロットタイプについて新しい情報を提供するたびに、埋められたスロットの値が更新されます。
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を有効にします。 スロットの候補を提供する トグルに切り替えると、ユーザ入力に基づいて、最終応答でスロット入力と代替スロット値の提案が提供されます。 |
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を有効にします。 会話を終了 このインテントの後で、セッションを閉じるために切り替えます。 Webex Connect と音声フローはこれを使用して、コンシューマーとの会話を閉じることができます。
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[保存] をクリックします。 クリック トレイン を トレーニング タブを選択して、インテントとエンティティに加えた変更を反映します。
Risa または Mind Meld NLU エンジンをトレーニングするには、インテントごとに少なくとも 2 つのトレーニング発話が必要です。 また、各スロットには少なくとも 2 つの注釈が必要です。 これらの要件を満たさない場合、システムは トレイン ボタンをクリックします。 影響を受けるインテントの隣に警告アイコンが表示され、問題が示されます。 ただし、デフォルトのフォールバック インテントはこれらの要件から除外されます。 |
次の作業
インテントを作成した後、インテントを実行するためにいくつかの情報が必要になります。 リンクされたエンティティは、ユーザの発話からこの情報を取得する方法を指示します。 詳細については、次を参照してください。 エンティティを意図してリンクする。
エンティティをインテントとリンクする
はじめる前に
発話を追加する前に、エンティティを作成し、リンクしていることを確認してください。 これにより、発話を追加する際にエンティティに自動的に注釈が付けられます。
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Webex AI Agent Studio プラットフォームにログインします。 |
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次の日に ダッシュボードで、作成した AI エージェントをクリックします。 |
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クリック トレーニング をクリックします。 |
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次の日に トレーニングデータ ページで、エンティティとエンティティ ロールをリンクするインテントを選択します。 デフォルトでは [ インテント] タブが表示されます。
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スロット セクションで、 エンティティのリンクをクリックします。 リンクされたエンティティがスロットセクションに表示されます。
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エンティティ名のエンティティ ロールを選択します。 |
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[保存] をクリックします。 エンティティが必須としてマークされている場合、追加の構成オプションが利用可能になります。 エスカレートまたはフォールバック レスポンスを提供する前に、AI エージェントが行方不明のエンティティをリクエストできる最大回数を指定できます。 指定された再試行回数内に必要なエンティティが提供されなかった場合に呼び出されるテンプレート キーを定義できます。
AI エージェントがインテントを識別し、必要なすべてのデータ (スロット) を収集すると、そのインテントに設定された最終的なテンプレート キーに関連付けられたメッセージを使用して応答します。 新しい会話を開始する、または前のデータを引き継がないで後続のインテントを処理するには、[ 完了後にスロットをリセット ] トグルを有効にする必要があります。 この設定により、認識されたすべてのエンティティが会話履歴から消去され、新しい対話ごとに新たに開始されます。 |
トレーニングデータの生成
AI エージェントを妥当な精度で動作させるには、トレーニング データをインテントに手動で追加します。 トレーニング データは、同じインテントを呼び出すさまざまな方法で構成されています。 各インテントに少なくとも 1520 のバリアントを追加して、精度を向上させることができます。 このトレーニングコーパスを手作業で作成するのは、退屈で時間のかかる作業です。 バリエーションをいくつか追加したり、意味のある文章の代わりに、キーワードだけをバリエーションとして追加することができます。 既存のデータを補足するトレーニングデータを生成することで、これを避けることができます。
トレーニングデータを生成するには、次の手順に従います:
- インテント名とサンプル発話を入力します。
- [Generate] をクリックします。
- AI を導くインテントの簡単な説明を入力します。
- 必要なバリエーションの数と、AI が生成する提案の創造性のレベルを指定します。
- 一度に多くのバリエーションを生成すると、品質に影響を与える場合があります。 世代ごとに最大 20 のバリアントを使用することをお勧めします。
- 創造性を低く設定すると、生成されるバリエーションの多様性が低下する可能性があります。
- リクエストされたバリアントの数によっては、生成プロセスに数秒かかる場合があります。
- ライトニングアイコンは、AI が生成したバリアントをユーザ定義のトレーニングデータと区別します。
生成されたバリアントにフラグを付ける
責任ある AI の使用を確実にするために、開発者はレビューのために AI が生成した出力にフラグを付けることができます。 これにより、有害または偏ったコンテンツを特定して防止できます。 AI が生成した出力にフラグを付けるには:
- 報告オプションを見つける: 報告オプションは生成された各発話で利用できます。
- フィードバックの提供: 出力にフラグを付ける場合、開発者はコメントを追加し、フラグを立てる理由を指定できます。
この機能は、最初は 500 回の生成操作の月間使用制限で利用できます。 高まるニーズに対応するために、開発者はアカウント所有者に連絡してこの制限の引き上げをリクエストできます。
多言語の意図とエンティティを作成する
複数言語のトレーニングデータを作成することができます。 AI エージェント用に構成された各言語について、希望する対話を反映する発話を定義します。 スロットは言語間で一貫していますが、テンプレート キーは各言語の応答を一意に識別します。
すべての言語がすべてのエンティティ タイプをサポートしているわけではありません。 各言語がサポートするエンティティタイプのリストの詳細については、 スクリプト型 AI エージェントでサポートされる言語 の「サポートされる言語とエンティティ 」の表を参照してください。
応答の管理
応答とは、AI エージェントが顧客のクエリまたはインテントに応答して送信するメッセージです。 次の内容を含む応答を作成できます:
- テキスト: 直接のコミュニケーションのためのプレーンテキストメッセージ。
- コード—動的なコンテンツまたはアクション用の埋め込みコードです。
- マルチメディア: ユーザ エクスペリエンスを向上させるための画像、音声、またはビデオ要素。
応答には 2 つの主要なコンポーネントがあります。
- テンプレート—特定のインテントにマッピングされた定義済みの応答構造。
- ワークフロー—特定されたインテントに基づいて、使用するテンプレートを決定するロジック。
エージェント ハンドオーバー、ヘルプ、フォールバック、およびようこそのテンプレートを事前設定します。 対応するテンプレートから応答メッセージを変更することができます。
応答タイプ
応答デザイナー セクションでは、さまざまなタイプの応答を設定する方法について説明します。
[ ワークフロー ] タブを使用して、非同期で応答する外部の API を呼び出しながら、非同期応答を処理することができます。 Python でワークフローをコーディングします。
変数置換
変数置換により、動的変数を応答テンプレートの一部として使用できます。 セッションではすべての標準変数 (またはエンティティ) を使用できます。また、AI エージェントの開発者が応答で データストア フィールドのような自由形式のオブジェクト内に設定できる変数も使用できます。この機能を使ってテンプレートを作成することができます。 変数は次の構文で表示します: ${変数名}。 たとえば、apptdate というエンティティの値を使用する場合、 ${entities.apptdate} または ${newdfState. model_state.entities.apptdate を使用します。value} です。
チャネルから受け取った変数、または会話中に消費者から収集した変数を使用して、応答をパーソナライズできます。 オート コンプリート機能では、${ と入力し始めると、テキスト領域に変数の構文が表示されます。 必要な提案自動を選択すると、領域が変数で塗りつぶされ、その変数がハイライトされます。
応答デザイナーを使用して応答を設定する
応答デザイナーは、高度なコーディングの知識がなくても応答を作成するためのユーザフレンドリーなインターフェイスを提供します。 2 つの応答タイプが利用できます:
- 条件付き応答: 開発者以外の場合、このオプションにより、AI エージェントが顧客に提供する応答を簡単に構築できます。
- コードスニペット: Python を使用する開発者は、このオプションにより、コードを使用して応答を柔軟に構成できます。
レスポンス デザイナーは、ユーザ エクスペリエンスが AI エージェントが対話する特定のチャネルに対応するように設計されています。
応答テンプレート
- テキスト- 単純なテキストの応答です。 ユーザエクスペリエンスを強化するために、応答デザイナーでは 1 つの応答内に複数のテキストボックスが許可され、長いメッセージをより扱いやすいセクションに分割できるようになりました。 各テキストボックスには、さまざまな回答オプションを含めることができます。 会話中に、システムはこれらのオプションのいずれかをランダムに選択し、ユーザに表示することで、動的で魅力的な対話を保証します。
動的で魅力的なユーザエクスペリエンスを維持するために、複数の応答オプションをテンプレートに追加できます。 複数のオプションを持つテンプレートを有効にすると、システムはそのうちの 1 つをランダムに選択し、ユーザに表示します。 この機能を有効にするには、 +バリエーションの追加 ボタンをクリックします。
応答を保存するときに、修正が必要なエラーの数を示す警告が表示される場合があります。 エラーのあるフィールドは赤でハイライトされます。 ナビゲーション矢印を使用して、任意のチャネルまたは応答形式でこれらのエラーを簡単に見つけて修正できます。 1 枚のカードの場合、対応するドットが赤になり、エラーを知らせます。 複数のカードを含むリストとカルーセルでは、ドット ナビゲーションを使用して、エラーのあるカードを移動することができます。
- クイック返信- テキスト応答とボタン (テキストベースまたは URL リンクのいずれか) を組み合わせることができます。 テキストボタンには、タイトルとペイロードが必要です。 それらをクリックすると、システムはそれを AI エージェントに送信します。 URL ボタンは、ユーザを特定のウェブページにリダイレクトします。
クエリがあいまいな場合、部分一致により、AI エージェントは関連する記事またはインテントをオプションとして提案できます。 この機能は、ウェブと Facebook のインタラクションで利用できます。
URL クイック返信を追加する
URL クイック返信ボタンは、ユーザをあなたの Web サイトにリダイレクトして、詳細情報やアクションを求めます。 これらの [クイック返信] ボタンをクリックすると、指定した URL が、同じブラウザウィンドウ内の新しいタブで開きます。 システムは AI エージェントにデータを送信しません。
条件付きまたは固定の応答に URL クイック返信を追加するには:
- URL のクイック返信を設定する記事またはテンプレートキーを選択します。
- クリック +クイック返信を追加する。 [ ボタンタイプ ポップアップ ウィンドウが表示されます。
- ボタンの種類を URL をウェブチャネルに追加します。
- ボタンのタイトル、およびボタンをクリックした後にコンシューマーをリダイレクトする先の URL を指定します。
- クリック 完了 をクリックして URL クイック返信を追加します。
Python コードのスニペットを使用して、動的応答タイプを通じて URL タイプのボタンを設定することもできます。 システムは、プレビューおよび共有可能なプレビューセクションでこれらのボタンをサポートしています。 ただし、IMIchat のライブ チャット ウィジェットおよびその他のサードパーティ チャネルは、現在サポートされていません。
- カルーセルリッチな応答には、1 枚のカードまたはカルーセル形式に配置された複数のカードを含めることができます。 各カードにはタイトルが必要です。画像、説明、および最大 3 つのボタンを含めることができます。
カルーセル テンプレート内のクイック返信ボタンにテキストまたは URL リンクを設定できます。 URL ボタンをクリックすると、ユーザは指定されたウェブサイトにリダイレクトされます。 テキストベースのクイック返信ボタンをクリックすると、構成されたペイロードがボットに送信され、対応する応答がトリガーされます。
- 画像: URL を入力することで画像を設定できます。
- ビデオ: 設定したビデオ URL に基づいて、プレビューでビデオをレンダリングします。
- コード—API の呼び出し、または他のロジックを実行するための Python コードを記述するために使用されます。
チャネル対応の応答
各チャネルでは特定のテンプレートにのみ対応しています。 たとえば、SMS では、テキスト、コード (最終的にはテキストで応答します)、クイック リプライのテンプレートのみサポートしています。 マルチメディアやカルーセル テンプレートをサポートしていない SMS およびその他のチャンネルではサポートされていません。
テキストに加えて、基になるチャネルでサポートされているかどうか (WhatsApp など) に関係なく、これらのチャネルのクイック返信テンプレートが提供されます。 プラットフォームは、クイック返信をサポートしていないチャネルで、設定されたすべてのクイック返信を番号付きテキストオプションに自動的に変換します。
チャネル固有のテンプレート
コード スニペット
条件付き応答は、幅広い機能と多様なテンプレートを備えているため、AI エージェントのニーズに効果的に対応できます。 複雑な使用例や、コーディングを好む開発者は、応答タイプとして [コード スニペット] を利用できます。
コード スニペットを使用すると、Python コードを使用して応答を設定できます。 このアプローチにより、クイック返信、テキスト、カルーセル、画像、音声、ビデオ、ファイルなど、あらゆるタイプの応答を応答テンプレートまたは記事内で作成できます。
コードスニペット テンプレートで定義された関数コードを使用して、他のテンプレートで使用できる変数を設定できます。 条件付き応答内で使用される場合、関数コードは応答を直接返すことができないことに注意することが重要です。
コード スニペットの検証—プラットフォームは、構成しているコード スニペット内の構文エラーのみをチェックします。 ただし、応答コンテンツ自体のエラーは、構成されたチャネルのボットと対話するユーザに問題を引き起こす可能性があります。 エディターを使用すると、ウェブ チャネルに「時間の選択」応答を追加できますが、クエリによってトリガーされた場合、エラーが発生する可能性があります。
異なるチャネルに固有の応答を設定しない場合、システムはデフォルトとしてウェブの応答を使用します。 ウェブ チャネルでサポートされているテンプレートのリストは次のとおりです。
- テキスト—複数のバリエーションを含む簡単なテキストメッセージです。 クエリーに基づいて設定されたメッセージが表示されます。
- クイック返信: テキストとクリック可能なボタンを含むテンプレートです。
- カルーセル—カードのコレクションです。各カードには、タイトル、画像 URL、および説明があります。
- 画像—URL を指定して画像を設定するためのテンプレートです。
- ビデオ—ビデオの URL を提供してビデオを設定するためのテンプレートです。 画像をクリックまたはタップすると、ビデオを再生できます。
- ファイル: ファイルにアクセスするための URL を提供することで、PDF ファイルを設定するためのテンプレートです。
- 音声—音声 URL を提供して音声ファイルを設定するためのテンプレートです。 また、音声メッセージの長さも出力されます。
管理設定を構成する
はじめる前に
Scripted AI エージェントを作成します。
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[ ] に移動して次の詳細を設定します: |
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[変更の保存] をクリックして設定を保存します。 |
次の作業
Scripted AI エージェントに言語を追加します。
スクリプト AI エージェントに言語を追加する
はじめる前に
Scripted AI エージェントを作成します。
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移動先 タブをクリックします。 |
| 2 |
クリック +言語の追加 をクリックして新しい言語を追加し、ドロップダウンリストから言語を選択します。 |
| 3 |
クリック 追加 を押して言語を追加します。 |
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トグルを有効にします アクション 言語を有効にします。 |
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言語を追加したら、その言語を既定として設定できます。 言語にカーソルを合わせて、 デフォルトに設定。 既定の言語を削除または無効にすることはできません。 また、デフォルト言語を変更すると、AI エージェントの記事、キュレーション、テスト、プレビューなどの動作に影響を与える可能性があります。 |
| 6 |
クリック 変更を保存。 |
ハンドオーバー設定を構成する
はじめる前に
Scripted AI エージェントを作成します。
| 1 |
移動先 次の詳細を設定します。 |
| 2 |
クリック 変更を保存 をクリックして、ハンドオーバー設定を保存します。 |
次の作業
質問に答えるためのスクリプト形式の AI エージェント
スクリプト AI エージェントは、知識ベースが質問と回答のコーパスで構成されている、知識主導型エージェントです。 スクリプト AI エージェントは、ユーザが作成したトレーニング コーパス (例と回答のコレクション) に基づいて回答を提供できます。 この機能は、次のような状況で役立ちます。
- 特定の知識が必要 - エージェントは、事前に定義された分野の質問に答える必要があります。
- 一貫性が重要 - エージェントは、類似するクエリに対して一貫性のある応答を提供する必要があります。
- 制限された柔軟性が必要 - エージェントの応答は、トレーニング コーパスの情報によって制限されます。
このセクションには次の構成設定が含まれます。
質問に回答するための Scripted AI エージェントを作成する
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Webex AI Agent Studio プラットフォームにログインします。 |
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次の日に ダッシュボード、クリック +エージェントの作成。 |
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次の日に AI エージェントの作成 画面で、 最初から開始する。 定義済みのテンプレートを選択して、AI エージェントをすばやく作成することもできます。 AI エージェント タイプをスクリプトとしてフィルタリングできます。 この場合、 プロファイル ページの自動入力をサポートします。 |
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[次へ（Next）] をクリックします。 |
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[ どのタイプのエージェントを構築しますか セクションで、 スクリプト形式。 |
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[ エージェントのメイン機能は何ですか セクションで、 質問に答える。 |
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[次へ（Next）] をクリックします。 |
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次の日に エージェントの定義 ページで、次の詳細を指定します。 |
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[作成]をクリックします。 システムは、質問に答えるためのスクリプト化された AI エージェントを正常に作成します。この機能は、 ダッシュボード。
AI エージェントのヘッダーでは、次のタスクを実行できます。
事前構築済みの AI エージェントをインポートすることもできます。 詳細については、次を参照してください。 事前構築済みの AI エージェントのインポート。 |
次の作業
追加 記事 AI エージェントに送信します。
Scripted AI エージェント プロファイルの更新
はじめる前に
質問に答えるためのスクリプト AI エージェントを作成します。
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Webex AI Agent Studio プラットフォームにログインします。 |
| 2 |
[ ダッシュボードで、作成した AI エージェントを選択します。 |
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移動先 次の詳細を設定します。 |
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クリック 変更を保存 をクリックして設定を保存します。 |
記事の管理
記事は、スクリプト化された AI エージェントの重要な部分です。 記事は、質問、そのバリエーション、およびこの質問に対する回答を組み合わせたものです。 各記事には、 既定の質問 を確認します。 すべての記事をまとめて、 ナレッジベース または コーパス 必要があります。 クエリを実行すると、システムはナレッジベースを確認し、最適なものを回答します。
ラサ および 精神力 NLU エンジンでは、記事をコーパスのトレーニング済みモデルの一部にするために、少なくとも 2 つのトレーニング バリアント (発話) が必要です。 1 つの記事のバリエーションが 2 つ未満の場合、そしてあなたが Risa または Mind Meld NLU エンジンを選択すると、 トレイン および 保存とトレーニング 質問に回答するためのボタンは利用できません。 これらの利用できないボタンの上にポインタを置くと、トレーニングの前に問題を解決するように求めるメッセージが表示されます。 また、システムは問題のある記事に対応する警告アイコンを表示します。 この問題は、1 つの記事に 3 つ以上のバリエーションを追加することで解決できます。 [ トレイン および 保存とトレーニング ボタンは、問題を解決すると利用できるようになります。 2 つのバリアントを持つことは、デフォルトの記事には適用されません (部分一致メッセージ、フォールバック メッセージ、ウェルカム メッセージ)。
選択したカテゴリに記事を分類できます。分類されていないすべての記事は、未指定として分類されたままになります。 AI エージェントを作成すると、次の 4 つのデフォルト記事を利用できます。
- ウェルカムメッセージ- 顧客と AI エージェントの間で会話が開始されるたびに、最初のメッセージが含まれます。
- フォールバックメッセージ- AI エージェントは、質問を理解できない場合にこのメッセージを表示します。
- 部分一致- AI エージェントが、スコアのわずかな差がある複数の記事を認識した場合 ( ハンドオーバー および 推論 設定)、エージェントはオプションとして一致した記事と共にこの一致メッセージを表示します。 これらのオプションと共に表示されるテキスト応答を設定することもできます。
- どうすればよいですか? - AI エージェントの機能を設定できます。 AI エージェントは、エンドユーザが AI エージェントの機能に質問するたびにこのメッセージを表示します。
これらに加えて、システムは エージェントと話す デフォルトの記事 からエージェント ハンドオーバーを有効にする場合 ハンドオーバー および 推論 設定します。
すべての新しい AI エージェントは、 SmallTalk ユーザの発話を処理する記事:
- 挨拶
- ありがとうございます。
- AI エージェントが役に立たなかった
-
さようなら
これらの記事と回答は、新しい AI エージェントを作成するときに、デフォルトで AI エージェント ナレッジベースで利用できます。 変更または削除することもできます。
UI と既定の応答を通じて記事を追加する
記事は、質問、そのバリエーション、およびこの質問に対する回答を組み合わせたものです。 システムはすべてのクエリをこれらの記事 (ナレッジベース) と比較し、AI エージェントの応答として最も信頼度の高い回答をユーザに表示します。 記事を追加するには:
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Webex AI Agent Studio プラットフォームにログインします。 |
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ダッシュボードから、作成した AI エージェントを選択します。 |
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[ に移動し、[ 新しい記事を作成] をクリックします。 |
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デフォルトのバリアントを追加します。 |
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記事に対するこれらの既定の応答のいずれかを選択します。 有効な値：
詳細は ResponseDesigner を使用して応答を設定する セクションを参照してください。 |
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[ 保存してトレーニング] をクリックします。 |
カタログからインポート
リンクから FAQ を抽出する
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Webex AI Agent Studio プラットフォームにログインします。 |
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ダッシュボードから、作成した AI エージェントを選択します。 |
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[ ] の順に移動して、省略記号アイコンをクリックします。 |
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[ FAQ の抽出リンク] をクリックします。 |
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FAQ が保管されている URL を入力して [ 抽出] をクリックします。 |
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[インポート（Import）] をクリックします。 |
ファイルからインポートする
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Webex AI Agent Studio プラットフォームにログインします。 |
| 2 |
ダッシュボードから、作成した AI エージェントを選択します。 |
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[ファイルからインポート] [ ] をクリックし、 CSV を選択して CSV ファイルから記事をインポートします。 JSON 形式のファイルから記事をインポートする場合は、[JSON] を選択します。 |
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[ 参照 ] をクリックして、すべての記事を含むファイルを選択します。 記事を指定する形式を確認するには、 [サンプルのダウンロード] をクリックします。 |
| 6 |
[インポート（Import）] をクリックします。 |
カスタムの類義語を追加する
AI エージェントのユースケースの多くには、標準的な英語ではない、またはビジネスのコンテキストに固有の単語やフレーズが含まれる傾向があります。 たとえば、AI エージェントに Android アプリ、iOS アプリなどを認識させたいとします。 AI エージェントは、すべての関連記事のトレーニング用発話にこれらの用語とそのバリエーションを含める必要があり、冗長なデータ入力につながります。
この冗長性の問題を解決するために、質問に答えるために、スクリプト化された AI エージェント内でカスタムの同義語を使用できます。 各語根の同義語は、プラットフォームにより実行時に自動的に語根に置換されます。
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Webex AI Agent Studio プラットフォームにログインします。 |
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ダッシュボードから、作成した AI エージェントを選択します。 |
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[ ] の順に移動して楕円形のアイコンをクリックします。 |
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[ カスタム同義語] をクリックします。 |
| 5 |
[ 新規ルート語句] をクリックします。 |
| 6 |
語根の値とその同義語を設定し、[ 保存] をクリックします。 |
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同義語を追加した後で、AI エージェントを再度トレーニングします。 また、同義語 (.CSV ファイル形式) をローカル フォルダーにエクスポートし、ファイルをプラットフォームにインポートして戻すこともできます。 |
管理設定を構成する
はじめる前に
Scripted AI エージェントを作成します。
| 1 |
[ ] に移動して次の詳細を設定します: |
| 2 |
[変更の保存] をクリックして設定を保存します。 |
次の作業
Scripted AI エージェントに言語を追加します。
スクリプト AI エージェントに言語を追加する
はじめる前に
Scripted AI エージェントを作成します。
| 1 |
[ タブに移動します。 |
| 2 |
クリック +言語の追加 をクリックして新しい言語を追加し、ドロップダウンリストから言語を選択します。 |
| 3 |
クリック 追加 を押して言語を追加します。 |
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トグルを有効にします アクション 言語を有効にします。 |
| 5 |
言語を追加したら、その言語を既定として設定できます。 言語にカーソルを合わせて、 デフォルトに設定。 既定の言語を削除または無効にすることはできません。 また、デフォルト言語を変更すると、AI エージェントの記事、キュレーション、テスト、プレビューなどの動作に影響を与える可能性があります。 |
| 6 |
クリック 変更を保存。 |
ハンドオーバー設定を構成する
はじめる前に
Scripted AI エージェントを作成します。
| 1 |
移動先 次の詳細を設定します。 |
| 2 |
引き継ぎ設定を保存するには、 [変更を保存] をクリックします。 |
次の作業
スクリプト化された AI エージェントをプレビューする
Webex AI Agent Studio を使用すると、開発中および開発後に AI エージェントをプレビューできます。 この方法では、AI エージェントの機能をテストし、それぞれの入力クエリに対して目的の応答が生成されるかどうかを判断できます。 スクリプト化された AI エージェントは、次の方法でプレビューできます。
- AI エージェント ダッシュボード - AI エージェント カードにマウス カーソルを合わせると、その AI エージェントの プレビュー オプションが表示されます。 AI エージェント プレビュー ウィジェットを開くには、 プレビュー をクリックします。
- AI エージェント ヘッダー - AI エージェント カードまたは AI エージェント カードの編集ボタンをクリックして AI エージェントの編集モードに入ると、ヘッダー セクションにプレビュー オプションが常に表示されます。
- 最小化されたウィジェット - プレビューを起動して最小化すると、ページの右下にチャット ヘッド ウィジェットが表示されます。 これにより、プレビュー モードを簡単に再度開くことができます。
これに加えて、AI エージェント内から共有可能なプレビュー リンクをコピーすることもできます。 AI エージェント カードで、右上にある 省略記号 アイコンをクリックし、 プレビュー リンクのコピー をクリックします。 このリンクを AI エージェントの他のユーザと共有できます。
プラットフォームプレビューウィジェット
プレビュー ウィジェットは画面の右下に表示されます。 発話（または発話のシーケンス）を提供して AI エージェントがどのように応答するかを確認し、期待どおりに動作することを確認できます。 AI エージェント プレビューは複数の言語をサポートしており、発話の言語を自動検出してそれに応じて応答できます。 言語セレクターをクリックして利用可能なオプションのリストから選択することで、プレビューで言語を手動で選択することもできます。
プレビュー ウィジェットを最大化して、見やすくすることができます。 また、消費者情報を提供し、複数のルームを開始して AI エージェントを徹底的にテストすることもできます。
共有可能なプレビューウィジェット
共有可能なプレビュー ウィジェットを使用すると、カスタム UI を作成しなくても、AI エージェントを関係者や消費者と共有できます。 デフォルトでは、コピーされたプレビュー リンクは、電話ケース付きの AI エージェントをレンダリングします。 プレビュー リンクで特定のパラメータを変更することで、簡単にカスタマイズできます。 2 つの主要なカスタマイズは次のとおりです。
- ウィジェットの色 - リンクに
brandColorパラメータを追加します。 色の名前を使用して単純な色を定義したり、色の 16 進コードを使用したりできます。 -
電話ケース - リンク内の
phoneCasingパラメータの値を変更します。 これはデフォルトでtrueに設定されていますが、 false に設定して無効にすることができます。これらのパラメータを含むプレビュー リンクの例:
?botunique_name=<yourbot_unique_name>&enterpriseunique_name=<yourenterprise_unique_name>&root=.&phoneCasing=true&brandColor=_4391DA.
スクリプト AI エージェントの共通管理セクション
AI エージェント構成ページの左側のパネルに次のセクションが表示されます。
トレーニング
AI エージェントが進化し、より複雑になるにつれて、そのロジックや自然言語理解 (NLU) の変更によって意図しない結果が生じることがあります。 最適なパフォーマンスを確保し、潜在的な問題を特定するために、AI エージェント プラットフォームは便利なワンクリック ボット テスト フレームワークを提供します。 次の操作を実行できます。
- 包括的なテスト ケース セットを簡単に作成して実行します。
- さまざまなシナリオのテスト メッセージと予想される応答を定義します。
- 複数のメッセージを含むテスト ケースを作成して、複雑なやり取りをシミュレートします。
テストを定義する
次の手順でテストを定義できます。
- Webex AI Agent Studio プラットフォームにログインします。
- ダッシュボードで、作成したスクリプト化された AI エージェントをクリックします。
- 左側のペインで テスト をクリックします。 デフォルトでは、 テストケース タブが表示されます。
- テスト ケースを選択し、 「選択したテストを実行」 をクリックします。
表の各行は、次のパラメータを持つテスト ケースを表します。
| パラメータ | 説明 |
|---|---|
| メッセージ | ユーザが AI エージェントに送信することが予想されるクエリとステートメントの種類を表すサンプル メッセージ。 |
| 期待される言語 | AI エージェントと対話するときに使用する言語。 |
| 期待記事 | 特定のユーザ メッセージに応じて表示される記事を指定します。 最も関連性の高い記事を見つけるのに役立つように、このコラムでは スマートなオートコンプリート機能。 入力すると、システムはこれまで入力したテキストに基づいて一致する記事を提案します。 |
| 前のコンテキストをリセット | チェックボックスをクリックすると、テスト ケースが分離され、既存の AI エージェント コンテキストとは独立して実行されます。 有効にすると、各テスト ケースは新しいセッションでシミュレートされ、以前の操作や保存されたデータによる干渉が防止されます。 |
| 部分一致を含める | このトグルを有効にすると、予想される記事が実際の応答と部分的にしか一致しない場合でも、テスト ケースが成功したと見なします。 |
| CSV からインポート | カンマ区切りファイル (CSV) ファイルからテスト ケースをインポートします。 この場合、既存のテスト ケースはすべて上書きされます。 |
| CSVへのエクスポート | テストケースをコンマ区切りファイル (CSV) にエクスポートします。 |
| コールバックをテストする | このトグルを有効にすると、着信コールバックをシミュレートし、実際の着信コールを必要とせずにフローの動作をテストできます。 このオプションは、アクションを実行するためのスクリプト化された AI エージェントでのみ使用できます。 |
| フロー内のコールバック | インテントがコールバックをトリガーする必要があることを示すには、この列のチェックボックスをクリックします。 このオプションは、アクションを実行するためのスクリプト化された AI エージェントでのみ使用できます。 |
| 予想されるコールバックテンプレート | コールバックが発生したときにアクティブにするテンプレート キーを指定します。 このオプションは、アクションを実行するためのスクリプト化された AI エージェントでのみ使用できます。 |
| コールバックタイムアウト（秒） | コールバックがタイムアウトしたと判断する前に AI エージェントがコールバック応答を待機する最大時間 (秒単位)。 システムでは最大 20 秒のタイムアウトが許可されます。 このオプションは、アクションを実行するためのスクリプト化された AI エージェントでのみ使用できます。 |
テストを実行する
上の 実行 タブをクリックして 選択したテストを実行する 選択したすべてのテスト ケースの順次実行を開始します。
テストケースは、 テストケース タブ。
.特定の結果を持つテストケースを表示するには、目的の結果をクリックします（たとえば、 合格した、 部分一致で合格、 失敗した、 保留中) をクリックして概要リボンを表示します。 これにより、テスト ケース リストがフィルターされ、選択した結果に一致するものだけが表示されます。
各テスト ケースに関連付けられた セッション ID が結果に表示されます。 これにより、テスト ケースをすばやく相互参照し、トランザクションの詳細を表示できます。 これを実行するには、「 アクション 」列の「 トランザクションの詳細 」オプションを選択します。
実行履歴
履歴 タブで、実行されたすべてのテストケースにアクセスします。
- [アクション] 列の [ダウンロード] アイコンをクリックして、実行されたテスト データを CSV ファイルとしてエクスポートし、オフライン分析やレポート作成に使用します。
- 各テスト ケースの実行に使用される特定のエンジンとアルゴリズムの設定を確認します。 この情報は、開発者が AI エージェントのパフォーマンスを最適化するのに役立ちます。
- 特定のトレーニング エンジンに使用される高度なアルゴリズム構成設定を表示するには、トレーニング エンジン名の横にある 情報 アイコンをクリックします。これにより、テスト中に AI エージェントの動作に影響を与えたパラメーターと設定に関する洞察が得られます。
セッション（Sessions）
セッション セクションでは、AI エージェントと顧客間のすべてのやり取りの包括的な記録が提供されます。 各セッションには、交換されたメッセージの詳細な履歴が含まれます。 オフライン分析および監査のために、セッション データを CSV ファイルとしてエクスポートできます。 このデータを使用して、ユーザとのやり取りを分析し、改善すべき領域を特定し、AI エージェントの応答を改善します。
結果をページに表示することで、大規模なデータセットを処理できます。 [結果の絞り込み] セクションを使用すると、さまざまな基準に基づいてセッションをフィルタリングおよび並べ替えることができます。 表の各行には、次のような重要なセッションの詳細が表示されます。
- チャネル - やり取りが発生したチャネル (チャット、音声など)。
- セッション ID - セッションの一意の識別子。
- 消費者 ID - ユーザの一意の識別子。
- メッセージ - セッション中に交換されたメッセージの数。
- 更新日時 - 最後に更新されたシステム時刻。
- メタデータ - セッションに関する追加情報。
- テスト セッションを非表示にする - このチェック ボックスをオンにすると、テスト セッションが非表示になり、ライブ セッションのリストのみが表示されます。
- エージェントの引き継ぎが発生しました - エージェントに引き継ぐセッションをフィルタリングするには、このチェックボックスをオンにします。 エージェントの引き継ぎが発生した場合、チャットが人間のエージェントに引き継がれたことを示すヘッドフォン アイコンが表示されます。
- エラーが発生しました - エラーが発生したセッションをフィルタリングするには、このチェックボックスをオンにします。
- ダウン投票 - ダウン投票されたセッションをフィルタリングするには、このチェックボックスをオンにします。
特定のセッションの詳細ビューにアクセスするには、行をクリックします。 チェックボックスを使用して、エージェントの引き継ぎ、エラー、およびダウン投票に基づいてセッションをフィルタリングします。 セッションの暗号化を解除するには、ユーザ レベルの権限と高度なデータ保護設定が必要です。 セッションの詳細を表示するには、 コンテンツの復号化 をクリックします。
質問に回答するためのスクリプト AI エージェントの特定のセッションのセッション詳細
質問に答えるためのスクリプト化された AI エージェントの セッションの詳細 ビューには、ユーザと AI エージェント間の特定のやり取りの包括的な内訳が表示されます。
メッセージ セクション:
- セッション中にあなたが送信したすべてのメッセージを表示します。
- AI エージェントによって生成された対応する応答を表示します。
- メッセージを時系列で表示し、やり取りのコンテキストを提供します。
取引情報 タブ:
- 完全一致と部分一致を含め、クエリに関連すると特定した記事を一覧表示します。
- 特定された各記事に関連付けられた類似スコアを表示し、関連度を示します。
- 顧客のクエリを処理し、関連する記事を識別するために使用される基礎となるアルゴリズムの結果を提示します。
- 「ハンドオーバーと推論」 タブで設定された設定に応じて、アルゴリズムの結果の数が表示されます。
セッションの詳細 ビューの その他の情報 セクションには、特定のやり取りに関する追加のコンテキストと詳細が表示されます。 表示される情報の内訳は次のとおりです。
- 処理済みクエリ - AI エージェントの自然言語理解 (NLU) パイプラインが処理した後の、顧客の入力の前処理済みバージョンを表示します。
- エージェントのハンドオーバー - セッション中にエージェントのハンドオーバーが発生したかどうかを示します。 特定のルールによってエージェントの引き継ぎがトリガーされた場合は、 [ルールによるエージェントの引き継ぎ] チェック ボックスをオンにします。
- 応答タイプ - コード スニペットや条件付き応答など、AI エージェントによって生成される応答のタイプを指定します。
- 応答条件 - AI エージェントの応答をトリガーした特定の条件またはルールを示します。
- NLU エンジン - 顧客のクエリを処理するために使用される NLU エンジン (RASA、Switchmatch、Mindmeld など) を識別します。
- しきい値スコア - ハンドオーバーと推論 設定で設定された最小しきい値スコアと部分一致スコアの差を表示します。 これらの値によって、クエリが範囲外であると判断されるタイミングや、エージェントの介入が必要になるタイミングが決まります。
- 高度なログ—特定のトランザクション ID に関連付けられたデバッグ ログのリストを提供します。 システムは通常、詳細ログを 180 日間保持します。
アクションを実行するためのスクリプト AI エージェントの特定のセッションのセッション詳細
の 取引情報 アクションを実行するためのスクリプト AI エージェントのタブでは、特定のインタラクションの詳細な内訳が提供され、情報が 4 つのセクションに分類されます。
特定された意図 セクション：
- 顧客のクエリに対して識別された意図を表示します。
- 識別された各インテントに関連付けられた信頼レベルを示します。
- 識別されたインテントに関連付けられているスロットを一覧表示します。 スロットをクリックすると、その値に関する追加情報と、システムがユーザのクエリからその値を抽出する方法が表示されます。
特定されたエンティティ このセクションでは、システムが顧客のメッセージから抽出し、それをアクティブな消費者の意図に関連付けるエンティティをリストします。 これらのエンティティは、AI エージェントがユーザのクエリ内で識別した重要な情報を表します。
の アルゴリズムの結果 このセクションでは、AI エージェントの応答につながった基礎的なプロセスについて詳しく説明します。 表示される情報の内訳は次のとおりです。
- 意図のリスト—識別されたインテントとそれに対応する類似度スコアを表示します。
- エンティティリスト—ユーザのメッセージから抽出されたエンティティを表示します。
の その他の情報 表示:
- エージェントの引き継ぎ—セッション中にエージェントのハンドオーバーが発生したかどうかを示します。 チェックしてください ルールによるエージェントの引き継ぎ エージェントの引き継ぎが特定のルールによってトリガーされた場合は、チェックボックスをオンにします。
- テンプレートキー—AI エージェントの応答をトリガーしたインテントに関連付けられたテンプレート キーを示します。
- 応答タイプ—コード スニペットや条件付き応答など、AI エージェントによって生成された応答のタイプを示します。
- 応答条件—AI エージェントの応答をトリガーした特定の条件またはルールを示します。
- NLU エンジン—顧客のクエリを処理するために使用される NLU エンジン (RASA、Switchmatch、Mindmeld など) を識別します。
- 閾値スコア—設定された最小閾値スコアと部分一致スコアの差を表示します。 ハンドオーバーと推論 設定。 システムは、これらの値に基づいて、クエリが範囲外であるか、エージェントの介入が必要かどうかを判断します。
- 高度なログ - 特定のトランザクション ID に関連付けられたデバッグ ログのリストを提供します。 高度なログは通常 180 日間保持されます。
ダウンロード オプションを使用して、JSON 形式でトランザクション情報をダウンロードして表示することもできます。
[ メタデータ ] タブには次の内容が表示されます。
- NLP メタデータ - NLP タブで、顧客の入力に適用された前処理手順を確認します。
- データストアと FinalDF - AI エージェントの データストア タブと FinalDF タブでセッションに関連するデータにアクセスします。
- 検索機能 - 組み込みの検索バーを使用して、会話内の特定の発言を検索します。
履歴
記事、インテント、またはエンティティを追加または変更するたびに、スクリプト化された AI エージェントを再トレーニングして最新バージョンであることを確認することが重要です。 各トレーニング セッションの後、AI エージェントを徹底的にテストして、その正確性と有効性を確認します。
履歴ページでは、次のことが可能です。
- トレーニング履歴の表示 - コーパスをトレーニングした日時と行った変更を追跡します。
- トレーニング エンジンの比較 - さまざまな反復に使用されるトレーニング エンジンと、それに対応するトレーニング期間を確認します。
- 変更を追跡する - 設定、記事、応答、NLP、キュレーションの変更を監視します。
- 以前のバージョンに戻す - 必要に応じて、古いトレーニング セットに簡単に戻すことができます。
履歴セクションには、ナレッジベースの記事を管理するための便利なツールが用意されています。
- 記事をアクティブ化する - 以前は非アクティブだった記事を ライブ にして、AI エージェントの応答に含めます。
- 記事の編集 - 参照用に元の記事を保存しながら、既存の記事の新しいバージョンを作成します。
- パフォーマンスのプレビュー - プレビュー 機能を使用して、特定の知識ベースで AI エージェントのパフォーマンスを評価します。
- 記事のダウンロード - オフライン分析や参照用に、ナレッジ ベースの記事を CSV ファイルとしてエクスポートします。 このオプションは、質問に回答するスクリプト AI エージェントでのみ使用できます。
監査ログ
監査ログ セクションには、過去 35 日間にスクリプト AI エージェントに加えられた変更の詳細な記録が表示されます。 監査ログにアクセスするには:
- ダッシュボードに移動し、作成した AI エージェントをクリックします。
- AI エージェントの履歴を表示するには、 [履歴] タブをクリックします。
- 変更の詳細なログを表示するには、 監査ログ タブをクリックします。
- 更新日時 - システムが変更を加えた日時。
- 更新者 - 変更を行ったユーザ。
- フィールド - 変更が行われたボットのセクション (設定、記事、応答など)。
- 説明 - 変更に関する追加の詳細。
-
特定の監査ログ エントリを検索するには、
更新者およびフィールド検索オプションを使用します。 -
モデル履歴 タブには、各 AI エージェントの最大 10 個のコーパスが表示されます。
キュレーション
システムは次の基準に基づいて、キュレーション コンソールにメッセージを追加します。
- フォールバック メッセージ - AI エージェントがメッセージを理解できず、フォールバック インテントをトリガーした場合。
- デフォルトのフォールバック インテント - このトグルを有効にすると、デフォルトのフォールバック インテントをアクティブにするメッセージがキュレーション コンソールに送信されます。
この基準は、アクションを実行するためのスクリプト化された AI エージェントにのみ適用されます。
- 低評価メッセージ - AI エージェントのプレビュー中にユーザが低評価したメッセージ。
- エージェントの引き継ぎ - 設定されたルールにより人間のエージェントへの引き継ぎが発生するメッセージ。
- セッションから - セッションまたはルーム データから目的の応答を受信しなかったとしてユーザによってフラグが付けられたメッセージ。
- 低信頼度 - 信頼度スコアが指定された低信頼度しきい値内に収まるメッセージ。
- 部分一致 - AI エージェントが正しい意図や応答を判断できなかったメッセージ。
問題を解決する
問題 タブでは、キュレーション対象としてフラグが付けられたメッセージを確認して対処できます。 次を実行できます。
- 問題の重大度と関連性に基づいて、問題を解決するか無視するかを選択します。
- 元のユーザの発話、AI エージェントの応答、および添付されたメディアを調べます。
バックエンドで 高度なデータ保護 を有効にすると、システムはユーザ レベルで復号化されたアクセスを許可します。
問題を解決するには、次の方法があります。
-
既存の記事へのリンク - 問題を既存の記事にリンクするには、 リンク オプションを選択し、目的の記事を検索します。
-
新しい記事を作成する - [新しい記事に追加] オプションを使用して、キュレーション コンソールから直接新しい記事を作成します。
-
問題を無視する - 問題を解決または無視して、キュレーション コンソールから問題を削除します。
- デフォルトの記事 (ウェルカム メッセージ、フォールバック メッセージ、部分一致) にリンクすることはできません。
- アクションを実行するためのスクリプト化された AI エージェントの場合は、ドロップダウン リストから適切なインテントを選択し、関連するエンティティにタグを付けます。
- 変更を加えた後は、AI エージェントを再トレーニングして、応答に新しい知識が反映されるようにします。
- 複数の問題を同時に解決または無視して、効率的な管理を実現します。
の 解決済み タブには、システムによって対処されたすべての問題が表示されます。 解決された各問題の概要を表示できます。これには、既存の記事にリンクしたか、新しい記事/インテントが作成されたか、無視されたかが含まれます。 システムがキャッチしなかった、気に入らない応答を見つけた場合は、キュレーション コンソールに具体的な例を手動で追加できます。
セッションから問題を追加するには:
- 発話を特定する - 誤った応答を引き起こした発話を見つけます。
- キュレーションステータスの確認 - 問題がキュレーションコンソールにまだ表示されていない場合は、
キュレーションステータストグル。 - フラグを切り替える - 有効にする
キュレーションステータス切り替えて、発話をキュレーション コンソールに追加し、確認と解決を行います。
問題がすでにキュレーション コンソールにある場合は、トグルの外観が変化してそのステータスが表示されます。
アナリティクスを使用してスクリプト化された AI のパフォーマンスを表示する
分析セクションでは、AI エージェントのパフォーマンスと有効性を評価するための主要なメトリックがグラフィカルに表示されます。 主要な指標はタブとして表される 4 つのセクションに分かれており、 概要、 回答、 トレーニング、そして キュレーション。
分析画面にアクセスすると、開発者は分析を表示する AI エージェントを選択できます。 チャネル、日付範囲、データの粒度を選択して分析ビューをカスタマイズできます。 デフォルトでは、システムはすべてのチャネルの過去 1 か月の分析データを各日をデータ ポイントとして表示します。
概要
概要には、AI エージェントの全体的な使用状況とパフォーマンスのスナップショットを開発者に提供する主要なメトリックとグラフが含まれています。
- から ダッシュボード作成した AI エージェントを選択します。
- 左側のナビゲーションペインで、 分析。 AI エージェントのパフォーマンスの概要は、表形式とグラフ形式の両方で表示されます。
セッションとメッセージ
概要の最初のセクションには、AI エージェントのセッションとメッセージに関する次の統計が表示されます。
- 合計セッション数と、人間の介入なしに AI エージェントが処理するセッション数。
- エージェントの引き継ぎの合計数。人間のエージェントに引き継がれたセッションの数です。
- 1 日平均セッション数
- 合計メッセージ数（人間と AI エージェントのメッセージ）と、そのうちユーザから送信されたメッセージの数。
- 1 日平均メッセージ数
システムはこれに続いて、セッション (AI エージェントによって処理されたセッションと引き渡されたセッションを表す積み重ねられた列) と AI エージェントによって送信された応答の合計をグラフィカルに表示します。
[ユーザ（Users）]
概要の 2 番目のセクションには、AI エージェントのユーザに関する統計が含まれています。 総ユーザ数、ユーザあたりの平均セッション数、1 日あたりの平均ユーザ数に関する情報を提供します。 続いて、選択した粒度に応じて、各ユニットの新規ユーザとリピーターユーザを表示するグラフが表示されます。
パフォーマンス
3 番目のセクションには、ユーザに対する AI エージェントの応答に関する統計が表示されます。 ここでは、AI エージェントによって送信された応答の合計数と、AI エージェントが次のような応答間で分割されたものを確認できます。
- ユーザの意図を識別しました。
- フォールバックメッセージで応答しました。
- 部分一致のメッセージで応答しました。
- ユーザにエージェントの引き継ぎを通知しました。
同じことが円グラフで集計され、面グラフは選択した粒度に基づいて情報を提供します。
トレーニング
トレーニング セクションは、AI エージェント コーパスの「ヘルス」を表します。 開発者は、AI エージェントのインテント/記事ごとに 20 を超えるトレーニング発話を構成することをお勧めします。 このセクションにはすべての記事/インテントが長方形で表示され、色とサイズでトレーニングデータの量が示されます。 インテントが白に近いほど、AI エージェントの精度が向上するために必要なトレーニング データの量が増えます。
応答
このセクションでは、開発者はユーザが何について、どのくらいの頻度で質問しているかの詳細を確認できます。 質問に回答するための AI エージェント用の最も人気のある記事や、アクションを実行するための AI エージェント用の応答テンプレートを視覚的に示します。
キュレーション
このセクションには、日ごとに発生するキュレーションの問題の数と、AI エージェントが解決した数が視覚的に要約されます。
AI エージェントの統合
このセクションでは、AI エージェントを音声とデジタルの両方のチャネルと統合して、顧客の会話を管理する方法について説明します。
AI エージェントを音声およびデジタル チャネルと統合する
Webex AI Agent Studio プラットフォームで AI エージェントを作成して構成したら、次のステップは、AI エージェントを音声およびデジタル チャネルと統合することです。 このインテグレーションにより、AI エージェントは顧客との音声ベースとデジタルの両方の会話を処理でき、シームレスでインタラクティブなユーザ エクスペリエンスを提供できます。
詳細については、「 AI エージェントを音声およびデジタル チャネルに統合する」を参照してください。
AI エージェントレポートの管理
このセクションでは、AI エージェント レポート、レポート タイプ、AI エージェント レポートの作成、レポート配信モードの概要について説明します。
AI エージェントのレポートについて理解する
レポート機能を使用すると、利用可能なレポート タイプから特定のレポートを生成またはスケジュール (定期的に生成) し、利用可能な配信モードで受け取ることができます。 これらのレポートは、ユーザの行動、使用状況、エンゲージメント、製品のパフォーマンスなどに関する貴重な情報を提供します。 必要な情報を彼らのメール、SFTP パス、または S3 バケツに配信させることができます。 事前に作成されたオプションからレポートの種類を選択し、すぐに生成するか、定期的に生成するかを指定できます。
左のナビゲーション ペインから [レポート] メニューにアクセスすると、次のタブが表示されます。
-
設定- このタブには、現在アクティブで定期的に生成されたすべてのレポートが一覧表示されます。 レポートの一覧では、次の詳細を確認できます。
- アクティブ- ユーザがまだレポートをサブスクライブしているかどうか。
- AI エージェント- レポートに関連付けられた AI エージェントの名前。
- レポートの種類- あなたがサブスクライブしている事前構築レポートタイプ。
- 頻度- レポートを受け取る間隔。
- 最後に生成されたレポート- 送信された最後のレポート。
- 次のスケジュール日- レポートが送信される次回の日付。
-
履歴- このタブには、今までに派遣されたすべてのレポートが表示されます。 このページの任意のレポートをクリックして、レポートの構成を編集します。
[ ダウンロード アイコン アクション 列に移動してこれらの履歴レポートをダウンロードします。
オンデマンド レポートは、 履歴 タブは、レポート生成が完了した後にのみダウンロードできます。
AI エージェント レポートを作成する
| 1 |
Webex AI Agent Studio プラットフォームにログインします。 |
| 2 |
クリック レポート を選択します。 |
| 3 |
クリック +新規レポート。 |
| 4 |
次の情報を入力してレポートを作成および設定します: |
AI エージェントのレポート タイプ
選択した AI エージェント タイプに基づいて、事前に作成されたレポートのリストから選択できます。 このセクションでは、これらのレポートの種類、各レポートに含まれるシート、および各シートで利用できる列について説明します。
質問に回答する AI エージェントレポートタイプ
アプリケーションの質問に回答する AI エージェントには、3 つの異なるレポートタイプを使用できます。 異なるレポート タイプは、AI エージェントの使用状況、ユーザの質問、AI の応答方法を理解するのに役立ちます。 また、キュレーションの問題として最終的に示されたメッセージを表示することもできます。
使用状況と概要このセクションには、AI エージェントが記事とカテゴリにアクセスする頻度が表示されます。 概要、カテゴリ、記事の情報は、レポートの別のタブで確認できます。
| フィールド | 説明 |
|---|---|
| AI エージェント名 | AI エージェントの名前。 |
| 会話の合計 | AI エージェントが対応した会話/セッションの合計数。 |
| 1 つ以上のユーザメッセージを含む会話 | ユーザが 1 つ以上の入力を行った会話またはセッション。 |
|
人間によるメッセージの合計数 | エンドユーザから AI エージェントに送信されたメッセージ。 |
| AI エージェントの合計応答数 | AI エージェントがエンドユーザに送信したメッセージの合計数。 |
| 部分一致の合計数 | ユーザのメッセージにあいまいさがあり、AI エージェントがオプションとして複数のインテントで応答したケース。 |
| エージェントに送信された会話 | 人間のエージェントに転送された会話の合計数。 |
| 賛成票の合計数 | 顧客が賛成票を入れた、AI エージェントの応答の合計数。 |
| 反対票の合計 |
顧客が反対票を入れた、AI エージェントの応答の合計数。 |
| フィールド | 説明 |
|---|---|
| カテゴリ名 | AI エージェントで設定されたカテゴリの名前です。 |
| このカテゴリでの会話 | このカテゴリに属する記事が検出された会話またはセッションの数。 |
| 応答の合計数 | このカテゴリに属する記事が検出された回数。 |
| 賛成票の合計数 | このカテゴリからの応答に賛成票が得られた回数。 |
| 反対票の合計 |
このカテゴリからの応答が反対された回数。 |
| フィールド | 説明 |
|---|---|
| 記事名 | AI エージェントで設定される記事の名前 (デフォルト バリアント)。 |
| 記事のカテゴリ | このインテントが属するカテゴリです。 |
| この記事についての会話 | この記事が検出された会話またはセッションの数。 |
| 応答の合計数 | この記事が検出された回数です。 |
| 賛成票の合計数 | この記事への応答が賛成投票された回数。 |
| 反対票の合計 |
この記事への反応が反対投票された回数。 |
AI エージェントと顧客の間の会話を類似性スコアと共に表示します。 レポートで次の詳細を確認できます。
| フィールド | 説明 |
|---|---|
| タイムスタンプ | メッセージのタイムスタンプ。 |
| セッション ID | セッションの一意の識別子です。 |
| コンシューマー ID | AI エージェントのエンド ユーザの一意の識別子。 |
| メッセージ タイプ | AI エージェントのメッセージまたは人間のメッセージ。 |
| メッセージテキスト | メッセージのコンテンツです。 |
| 記事 | AI エージェントから返される応答の識別子です。 |
| カテゴリ | 顧客のメッセージに対して AI エージェントによって検出されたインテント。 |
| 上位のマッチ スコア | 検出されたインテントの類似性スコア。 |
| 一致した記事 1 | 選択した NLU エンジンにより検出されたインテント。 |
| 第 1 条の得点 | 検出されたインテントのスコア。 |
| フィードバック | メッセージが賛成票または反対票されたかどうかのユーザ フィードバック。 |
| フィードバックのコメント |
メッセージに反対票を入れる際にユーザが残したコメントです。 |
さまざまな理由で整理されたメッセージを問題として表示します。 レポートで次の詳細を確認できます。
| フィールド | 説明 |
|---|---|
| タイムスタンプ | メッセージのタイムスタンプです。 |
| セッション ID | ユーザのセッションの一意の識別子。 |
| コンシューマー ID | AI エージェント上のエンドユーザの一意の識別子。 |
| ヒューマン メッセージ | ヒューマン メッセージのコンテンツです。 |
| AI エージェントのメッセージ | AI エージェントが応答したメッセージのコンテンツ。 |
| 問題の理由 | このメッセージがキュレーションで終了した理由。 |
| 記事 | AI エージェントから返される応答の識別子です。 |
| カテゴリ | ユーザのメッセージに対して AI エージェントによって検出されたインテント。 |
| 上位のマッチ スコア | 検出されたインテントの類似性スコア。 |
| 一致した記事 1 | 選択された NLU エンジンにより検出されたインテント。 |
| 第 1 条の得点 |
検出されたインテントのスコア。 |
タスク実行用 AI エージェントレポートタイプ
AI エージェント ビルダー アプリケーションでタスクを実行する AI エージェントには、3 つの異なるレポート タイプが用意されています。 AI エージェント開発者は、さまざまなレポートタイプを作成することができます。 これらは、AI エージェントの使用状況、動作、ユーザ クエリ、応答を理解するのに役立ちます。 また、キュレーションの問題として最終的に示されたメッセージを表示することもできます。
トリガーされたインテントとテンプレート キーを含む会話の概要を表示します。 [概要] タブには、次の詳細が表示されます。
| フィールド | 説明 |
|---|---|
| AI エージェント名 | AI エージェントの名前。 |
| 会話の合計 | AI エージェントによって処理された会話またはセッションの合計数。 |
| 1 つ以上のユーザメッセージを含む会話 | ユーザが 1 つ以上の入力を行った会話またはセッション。 |
|
人間によるメッセージの合計数 |
エンドユーザから AI エージェントに送信されるメッセージ。 |
| AI エージェントの合計応答数 | AI エージェントがエンドユーザに送信したメッセージの合計数。 |
| 部分一致の合計数 | ユーザのメッセージにあいまいさがあり、AI エージェントがオプションとして複数のインテントで応答したケース。 |
| エージェントに送信された会話 | 人間のエージェントに転送された会話の合計数 |
| 賛成票の合計数 | ユーザにより賛成とされた AI エージェントの応答の合計数。 |
| 反対票の合計 |
ユーザが反対票を入れた AI エージェントの応答の合計数。 |
インテントの詳細は、 インテント スプレッドシートのタブ:
| フィールド | 説明 |
|---|---|
| インテント名 | AI エージェントで設定されたインテントの名前。 |
| インテントの会話 | このインテントが呼び出された会話またはセッションの数。 |
| 呼び出しの合計数 | このインテントが起動された回数です。 |
| 合計完了数 | すべてのスロットが収集され、このインテントが完了した回数。 |
| 賛成票の合計数 | 各インテントについて、に賛成票が集まった の合計レスポンス数。 |
| 反対票の合計 |
各インテントについて、に対する反対票に対し、に対する合計レスポンス数。 |
レポートには、次のようなテンプレートの詳細情報も含まれます。
| フィールド | 説明 |
|---|---|
| テンプレートキー名 | AI エージェントで設定されたテンプレートの名前です。 |
| テンプレートキーのインテント | このテンプレートキーが使用されるインテントです。 |
| テンプレートキーの会話 | このテンプレートキーが応答として送信された回数。 |
| 応答の合計数 | このテンプレートキーが応答として送信された回数。 |
| 賛成票の合計数 | このテンプレートへの応答が賛成投票された回数。 |
| 反対票の合計 |
このテンプレートの応答に対して反対票が入れられた回数。 |
顧客と AI エージェントの会話を類似性スコアと共に表示します。 レポートで次の詳細を確認できます。
| フィールド | 説明 |
|---|---|
| タイムスタンプ | メッセージのタイムスタンプです。 |
| セッション ID | ユーザのセッションの一意の識別子。 |
| コンシューマー ID | アプリケーション上のエンドユーザの一意の識別子です。 |
| メッセージ タイプ | AI エージェントのメッセージまたは人間のメッセージ。 |
| メッセージテキスト | メッセージのコンテンツです。 |
| テンプレートキー | AI エージェントから返される応答の識別子です。 |
| インテント | 顧客のメッセージに対して AI エージェントによって検出されたインテント。 |
| 上位のマッチ スコア | 検出されたインテントの類似性スコア。 |
| 一致したインテント 1 | 選択された NLU エンジンにより検出されたインテント。 |
| インテント 1 の得点 | 検出されたインテントのスコア。 |
| フィードバック | メッセージが賛成票または反対票されたかどうかのユーザ フィードバック。 |
| フィードバックのコメント |
メッセージに反対票を入れる際にユーザが残したコメント。 |
さまざまな理由で整理されたメッセージを問題として表示します。 このレポートはスクリプト形式の AI エージェントにのみ関連します。 このレポートで次の詳細を確認できます。
| フィールド | 説明 |
|---|---|
| タイムスタンプ | メッセージのタイムスタンプです。 |
| セッション ID | 顧客のセッションの一意の識別子。 |
| コンシューマー ID | アプリケーション上のエンドユーザの一意の識別子。 |
| ヒューマン メッセージ | ヒューマン メッセージのコンテンツです。 |
| AI エージェントのメッセージ | AI エージェントが応答したメッセージのコンテンツ。 |
| 問題の理由 | このメッセージがキュレーションで終了した理由。 |
| テンプレートキー | AI エージェントから返される応答の識別子です。 |
| インテント | ユーザのメッセージに対して AI エージェントによって検出されたインテント。 |
| 上位のマッチ スコア | 検出されたインテントの類似性スコア。 |
| 一致したインテント 1 | 選択された NLU エンジンにより検出されたインテント。 |
| インテント 1 の得点 |
検出されたインテントのスコア。 |
AI エージェント レポートの配信モード
今日のデータ駆動型の世界では、AI エージェント レポートの効率的かつ安全な配信は、情報に基づいた意思決定と優れた運用のために不可欠です。 組織の多様なニーズを満たすために、AI エージェント レポートに複数の配信モードを提供し、柔軟性、信頼性、セキュリティを確保しています。 配信オプションには、メール、セキュアなファイル転送プロトコル (SFTP)、および Amazon S3 バケツが含まれます。 各モードは、高度なセキュリティ、アクセスの容易さ、スケーラブルなストレージ ソリューションなど、さまざまな要件を満たすように設計されています。 このドキュメントでは、各配信モードの機能と利点の概要を説明し、特定のニーズに最適なオプションを選択するのに役立ちます。
SFTP
|
フィールド |
説明 |
|---|---|
| スケジュールどおり安全な場所にレポートをプッシュする |
これをオンに切り替えると、スケジュールされた時刻に安全な場所にレポートがプッシュされます。 このトグルを有効にすると、次の詳細のみ提供できます。 |
| IP アドレス | システムの IP アドレスです。 |
| ユーザ名 | レポートにアクセスするためのユーザ名です。 |
| パスワード | レポートにアクセスするためのパスワードです。 |
| 秘密鍵 | ファイルにアクセスするための秘密鍵。 |
| アップロード パス |
システム内でファイルがルーティングされる場所のパス。 |
電子メール
| フィールド | 説明 |
|---|---|
| セミコロン(;)で区切って複数の受信者に対するメールをスケジュールします。 | 受信者を追加するには、これをオンに切り替えます。 |
| 受信者 |
指定の日時と頻度でレポートを受信する必要があるすべての受信者のメールアドレス。 |
S3 バケツ
| フィールド | 説明 |
|---|---|
| スケジュールに従って S3 バケットにレポートをアップロードする |
これをオンに切り替えると、S3 フィールドが利用可能になり、レポートは設定された S3 バケットにルーティングされます。 |
| AWS アクセスキー ID | AWS のサービスとリソースにアクセスするためのアクセスキー ID。 |
| AWS シークレットアクセスキー | AWS のサービスとリソースにアクセスするためのシークレットアクセスキー。 |
| バケツ名 | レポートがルーティングされる先のバケツの名前。 |
| フォルダ名 |
S3 バケツに作成されるフォルダの名前です。 |
AI コンプライアンスについて理解する
このセクションは、AI 開発、データ プライバシー、セキュリティ、安全性を理解するのに役立ちます。
AI 開発、データ プライバシー、セキュリティ、安全性
すべての AI を利用した機能について、当社の 責任ある AI 原則に基づいて AI 影響評価を行い、 責任ある AI フレームワークに従います。 設計による既存のセキュリティ、プライバシー、人権に関するプロセスに加えて、.
プライバシーとセキュリティ推論プロセス後に顧客入力データが保持されることはなく、サードパーティのモデル プロバイダーである Microsoft が Cisco 顧客データにアクセス、監視、保存することはありません。 機能別のデータ保持ポリシーの詳細は、 Cisco Trust Portal を参照してください。
以下は、すべての AI 機能に関する AI 透明性に関するメモのリストです。
トレーニングと評価用のデータソースサードパーティのモデル プロバイダーである Microsoft が、Azure OpenAI モデルを改善するために顧客のコンテンツを使用したり、Azure インフラストラクチャに Cisco 顧客データを保存したり、保持することはありません。
安全性と倫理的配慮すべての生成型 AI 機能にはエラーが発生しやすいため、Microsoft では Azure OpenAI が提供する コンテンツ フィルタリングをオプトインすることで、AI 機能のコンテンツの安全性を優先しています。
モデルの評価とパフォーマンス当社は、基礎となるモデルのレビュー、テスト、品質保証に人間を関与させることで、AI Assistant のパフォーマンスと精度を優先しています。
はじめに Webex AI Agent Studio
Webex AI Agent Studio は、顧客サービスとサポートのニーズを満たす自動 AI エージェントを作成、管理、展開するために設計された高度なプラットフォームです。 AI エージェントは、人間のエージェントと対話する前に、人工知能を使用して自動化されたアシスタンスを顧客に提供します。 これらのエージェントは、会話内のイントネーション、言語理解、状況認識を備えた音声インタラクションをサポートします。 また、AI エージェントはテキストやオンライン チャットを通じて、シームレスかつ有益な方法でデジタル チャネルの対話を処理します。 顧客は、質問や情報検索に対するアシスタンスを受け、待ち時間を最小限に抑えるなど、コンシェルジュのようなエクスペリエンスの恩恵を受けます。
企業にとっての主なメリット
-
効率と生産性
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反復的なタスクを自動化することで、人間の従業員を戦略的な作業に集中させることができます。
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24 時間 365 日の可用性を提供し、処理量の増加と応答時間を改善します。
-
データ処理、分析、レポートの精度が向上しました。
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- コスト削減
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自動化により人件費を削減します。
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効率を高めるためにリソース割り当てを最適化します。
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プロセスの合理化とエラーの防止により、運用コストを削減します。
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- 意思決定の強化
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大規模なデータセットを分析することで、データに基づくインサイトを提供します。
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将来の結果を予測するための予測分析を有効にします。
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特定と評価を通じてリスク管理を改善します。
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- 顧客満足度の向上
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顧客データに基づいて対話をパーソナライズします。
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AI 搭載のチャットボットと仮想アシスタントにより、応答時間が短縮されます。
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24 時間 365 日のカスタマー サポートを提供します。
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- スケーラビリティと柔軟性
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変化するビジネスニーズに合わせて簡単にスケールアップまたはスケールダウンできます。
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新しい状況や情報を学習し、順応することができます。
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- 競争上の利点
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イノベーションと新しい製品やサービスの開発を推進しています。
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競争力のために効率を向上させます。
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- 従業員のエンパワーメント
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人間の潜在能力を解放し、よりクリエイティブで戦略的な業務に従事させることができます。
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データ、インサイト、サポートを提供することでコラボレーションを強化します。
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AI エージェントのタイプと例を理解する
次の表では、AI エージェント タイプとその機能を一覧で示します。
| AI エージェント タイプ | 目的 | セットアップ方法 |
|---|---|---|
|
自律型 |
自律エージェントは、定義された目標を達成するために独立して動作するため、人間の継続的な介入の必要性を減らします。
|
自律型 AI エージェントのセットアップ |
|
スクリプト形式 |
スクリプト AI エージェントは、事前に定義された一連のルールと指示に従うようにプログラムされています。
|
スクリプト AI エージェントをセットアップする |
例
自律型およびスクリプト AI エージェントはどちらも、特定の要件と必要な機能に応じて、さまざまな使用例に適用されます。 次のような例があります。
-
顧客サービス- 自律エージェントとスクリプト形式エージェントの両方が顧客サポートを提供でき、自律エージェントはより柔軟性があり、自然言語を理解できます。
-
バーチャル アシスタント-自律エージェントは、幅広いタスクを管理し、よりパーソナライズされた対話を提供できるため、仮想アシスタントのロールに最適です。
自律型 AI エージェントとスクリプト AI エージェントの選択は、タスクの複雑さ、必要な自律性レベル、トレーニング データの可用性によって異なります。
前提条件
- 組織にアクティブなコンタクト センターのトライアルまたはサブスクリプションがない場合、パートナーは Webex AI エージェント機能でコンタクト センターのトライアルをセットアップできます。 詳細については、次を参照してください。 Webex Contact Center セルフサービス トライアル にアクセスしてください。
- サブスクリプションにサインアップするには、Flex-3.0 Contact Center ライセンスの AI エージェント アドオンを購入する必要があります。 資格に基づき、Webex Contact Center は組織のサービスの 1 つとして AI エージェントをプロビジョニングします。 Webex コンタクト センターの設定の詳細については、次を参照してください はじめに Webex コンタクト センター。
Webex AI Agent Studio にアクセスする
AI エージェントを作成するには、Webex AI Agent Studio アプリケーションにログインする必要があります。 次の方法でログインできます:
Control Hub からサインインする
- [制御ハブ] にサインインします。
-
選択する サービス > コンタクトセンター。
- [ コンタクトセンター ナビゲーション ペインで、 カスタマー エクスペリエンス > AI エージェント。
- クリック Webex AI Agent Studio をクリックしてアプリケーションにアクセスします。
これにより、Webex AI Agent Studio アプリケーションが別のブラウザー タブで開き、AI エージェントを構成する準備ができています。
Webex Connect からサインイン
Webex AI Agent Studio アプリケーションにアクセスするには、Webex Connect へのアクセス権が必要です。
- エンタープライズ用に提供されたテナント URL とサインイン情報を使用して、Webex Connect アプリケーションにログインします。
デフォルトでは、 サービス ページがホームページとして表示されます。
- [ アプリトレイ 左側ナビゲーションペインのメニューで、 Webex AI Agent Studio をクリックしてアプリケーションにアクセスします。
システムは Webex AI Agent Studio アプリケーションを別のブラウザタブで開き、アプリケーションに自動的にサインインします。
ホームページのレイアウト
Webex AI Agent Studio アプリケーションへようこそ。 ログインすると、ホームページには次のレイアウトが表示されます。
-
ナビゲーション バー
左側に表示されるナビゲーションバーから次のメニューにアクセスできます:
- ダッシュボード- エンタープライズ管理者によって許可されているとおり、ユーザがアクセスできる AI エージェントのリストを表示します。
- ナレッジ- 中央のナレッジリポジトリまたはナレッジベースを示します。これは、自律型 AI エージェントが顧客のクエリに応答するための頭脳として機能します。
- ヘルプ—Webex ヘルプ センターの Webex AI Agent Studio ユーザ ガイドへのアクセスを提供します。
-
ユーザプロファイル
ユーザプロファイルメニューでは、自分のプロファイル情報を表示したり、アプリケーションからサインアウトすることができます。
[ エンタープライズ プロファイル ページには、AI エージェント テナントに関する情報が含まれており、完全な管理者アクセスを持つ管理者のみがアクセスできます。
-
[ 概要 タブには次の情報が含まれます:
- エンタープライズ識別子- エンタープライズ用の Webex 組織 ID、CPaaS 組織 ID、サブスクリプション ID を含みます。 これは、対応する Webex Connect テナントに Webex コンタクトセンター インテグレーションを行っているエンタープライズで利用できます。
- プロファイル設定- エンタープライズ名、エンタープライズ固有の名前、およびロゴ URL が含まれます。
- グローバルエージェント設定- フォールバックシナリオを処理するために、音声チャネルのデフォルトのエージェントを選択できます。
- データ保持期間の概要: このエンタープライズのデータ保持期間の概要を提供します。
-
[ チームメイト ] タブでは、アプリケーションへのアクセス権を持つチームメイトの一覧を表示、管理できます。 各ユーザにはロールが割り当てられ、付与された権限に基づいて実行できるアクションが決定されます。
-
ダッシュボードについて理解する
ダッシュボードでは、AI エージェントはカードで表示されます。 各カードには、AI エージェント名、最終更新者、最終更新日時、エージェントのトレーニングに使用されたエンジンなどの基本情報が表示されます。
AI エージェント カードのタスク
AI エージェント カードにカーソルを合わせると、次のオプションが表示されます。
- プレビュー—[ プレビュー ] をクリックして、AI エージェントのプレビュー ウィジェットを開きます。
- 省略記号 アイコン: このアイコンをクリックすると、次のタスクを実行できます:
-
プレビューリンクのコピー: プレビューリンクをコピーして新しいタブに貼り付け、チャットウィジェット上で AI エージェントをプレビューできます。
-
アクセストークンのコピー: API 経由でエージェントを呼び出すために、AI エージェントのアクセストークンをコピーします。
-
エクスポート—AI エージェントの詳細 (JSON 形式) をローカルフォルダにエクスポートします。
-
削除—AI エージェントをシステムから完全に削除します。
-
ピン留めする—AI エージェントをダッシュボードの最初の位置に固定するか、ピン留めを解除して元の位置に戻します。
-
新しい AI エージェントを作成する
ダッシュボードの右上にある [ + エージェントの作成 ] オプションを使用して、新しい AI エージェントを作成できます。 定義済みのテンプレートを使用するか、エージェントをゼロから作成するかを選択できます。
スクリプトおよび自律型 AI エージェントの作成方法については、以下のセクションを参照してください。
AI エージェントのインポート
使用可能な AI エージェントのリストから、JSON 形式の AI エージェントをインポートできます。 まず、AI エージェントを JSON 形式でローカル フォルダーにエクスポートしたことを確認します。 次の手順に従ってインポートしてください:
- [ エージェントをインポート] をクリックします。
- アップロード をクリックして、プラットフォームからエクスポートした AI エージェントファイル (JSON 形式) をアップロードします。
- エージェント名 フィールドに AI エージェント名を入力します。
- (オプション) [システム ID]で、システムが生成する一意の識別子を編集します。
- [インポート（Import）] をクリックします。
AI エージェントが Webex AI Agent Studio プラットフォームに正常にインポートされ、ダッシュボードから利用できるようになりました。
キーワード検索
このプラットフォームは、AI エージェントを簡単に見つけて管理するための強力な検索機能を提供します。 エージェント名をキーワード検索することができます。検索バーにエージェント名または名前の一部を入力します。 検索条件に一致する AI エージェントのリストが表示されます。
エージェント タイプでフィルタリングする
キーワード検索に加えて、AI エージェントのタイプに基づいてフィルタリングすることで、検索結果を絞り込むことができます。 ドロップダウンリストから、エージェント タイプ フィルタの 1 つを選択します。スクリプト化、 自律、 すべて。
ナレッジベース
ナレッジベースは、大言語モデル (LLM) 対応の AI エージェントの情報の中央リポジトリです。 AI エージェントは、高度な AI と機械学習テクノロジを使用して、人間のようなテキストを理解し、処理し、生成します。 AI エンジンは、膨大な量のデータを使用して AI エージェントをトレーニングし、詳細でコンテキストに関連した応答を提供できるようにします。 ナレッジベースは、自律型 AI エージェントの機能に必要なデータを保存します。
構成している AI エージェントに必要なナレッジベースを作成します。
AI エージェントのナレッジベースを作成する
| 1 |
Webex AI Agent Studio プラットフォームにログインします。 | ||||||||||||||
| 2 |
左側ナビゲーションペインにある ナレッジ アイコンをクリックしてください。 | ||||||||||||||
| 3 |
ナレッジベース ページの右上隅にある +ナレッジベースの作成 をクリックします。 | ||||||||||||||
| 4 |
ナレッジベースの作成 ページで次の情報を入力します: | ||||||||||||||
| 5 |
[作成]をクリックします。 システムは指定された名前のナレッジベースを作成します。 | ||||||||||||||
| 6 |
ファイルをナレッジベースにアップロードするか、ドキュメントをゼロから作成することができます。
アップロードされたすべてのファイルを削除するには、[ 処理済みのファイル ] セクションの隣にある 削除 アイコンをクリックします。 単一のファイルを削除するには、ファイル名の隣にある ファイルの削除 アイコンをクリックします。
| ||||||||||||||
| 7 |
[ 情報 ] タブに移動して次の詳細を表示します:
|
次の作業
AI エージェントのナレッジ ベースを設定します。
ナレッジベースにアクセスする
はじめる前に
AI エージェントに必要なナレッジベースを作成します。
| 1 |
Webex AI Agent Studio プラットフォームにログインします。 |
| 2 |
左側のナビゲーションペインにある ナレッジ アイコンをクリックしてください。 知識ベース ページに知識ベースがカードとして表示されます。 カードには、アップロードされたファイルの数とナレッジベースで作成されたドキュメントの数が表示されます。 |
| 3 |
カードをクリックすると、特定のナレッジベースに移動できます。 また、AI エージェント設定ページの 知識 タブからナレッジベースにアクセスすることもできます。 詳細については、次を参照してください。 ナレッジベースの設定 セクションを参照してください。 以下の基準を使用して、必要なナレッジベースを検索できます。
クリック すべてリセット 検索条件をリセットします。 |
自律型 AI エージェントのセットアップ
自律 AI エージェントは、人間の直接の介入なしに、独立して動作します。 自律エージェントは、ナレッジ レポジトリにアクセスして使用し、ユーザのクエリに対して有益で正確な回答を提供できます。 これらのエージェントは、高度なアルゴリズムと機械学習技術を使用してデータを分析し、環境から学習し、特定の目標を達成するためにアクションを調整します。
自律型 AI エージェントは、以下を含むさまざまなシナリオで使用できます。
- カスタマーサポート: FAQ への回答、問題のトラブルシューティング、プロセスのガイドを行います。
- 技術的な支援の提供—特定のトピックや分野について専門家のアドバイスを提供します。
- 自然言語処理 (NLP)—人間の言葉を理解し、自然な会話形式で対応できるようになります。
- 意思決定 - 利用可能な情報と事前定義されたルールに基づいて、十分な情報に基づいた選択を行います。
- 自動化—繰り返しの作業や時間のかかる作業を自動化します。
自律型 AI エージェントで構成されたガーデイルは、AI エージェントが非倫理的で有害なコンテンツで応答しないようにします。
自律型 AI エージェントを作成する
はじめる前に
自律型 AI エージェントのナレッジベースを作成してください。 詳細については、次を参照してください。 AI エージェントのナレッジベースを作成する。
| 1 |
Webex AI Agent Studio プラットフォームにログインします。 |
| 2 |
次の日に ダッシュボード、クリック +エージェントの作成。 |
| 3 |
次の日に AI エージェントを作成する 画面で、 最初から開始する に入力し、 次へ。
定義済みのテンプレートを選択して、AI エージェントをすばやく作成することもできます。 AI エージェント タイプを自律としてフィルタリングできます。 この場合、 プロファイル ページの自動入力をサポートします。 |
| 4 |
選択する 自律型 エージェント タイプ。 |
| 5 |
以下の必須の詳細を指定します。 |
| 6 |
[作成]をクリックします。 自律型 AI エージェントが正常に作成されました。 ダッシュボード。 AI エージェント ヘッダーでは、次のタスクを実行できます。
事前構築済みの AI エージェントをインポートすることもできます。 詳細については、次を参照してください。 AI エージェントのインポート。 |
次の作業
自律型 AI エージェントを設定します。
自律 AI エージェントを設定する
以下のセクションでは、特定のニーズに合わせて自律型 AI エージェントを設定する方法について説明します。
自律型 AI エージェント プロファイルの更新
はじめる前に
自律型 AI エージェントを作成します。
| 1 |
次の日に ダッシュボードで、作成した AI エージェントをクリックします。 |
| 2 |
[] タブを選択し、次の詳細を設定します。 |
| 3 |
クリック 変更を保存。 |
| 4 |
[ 公開 ] をクリックして AI エージェントを公開します。 詳細については、「 自律 AI エージェントを公開する 」を参照してください。 |
次の作業
必要なアクションを AI エージェントに追加します。
自律型 AI エージェントにアクションを追加する
Autonomous AI エージェントは、ユーザの意図を理解し、それに従って行動するように設計されています。 たとえば、オンラインで食品の注文受付を自動化する必要があるレストランを考えてみましょう。 このタスクを実行するには、以下のアクションを実行する自律型 AI エージェントを作成します。
-
顧客から必要な情報を取得します。
-
必要なフローに情報を転送します。
-
顧客の要件を提供します。
自律 AI エージェントは次の 3 つの構成要素で機能します。
-
アクション - AI エージェントがユーザの意図を理解することで実行し、外部システムに接続することで完了するタスク。
-
エンティティまたはスロット - ユーザのインテントを実現するためのステップを表します。 スロット フィルでは、発話に基づいて顧客のインテントを満たすために、顧客に特定の質問をすることが含まれます。 AI エージェントがアクションの実行を開始するためのトリガーです。
-
フルフィルメント - AI エージェントが外部システムに接続してアクションを完了する方法を決定します。
| 1 |
ダッシュボードで、作成した AI エージェントをクリックします。 |
| 2 |
タブに移動します。 [ アクション ] ページに [ エージェントのハンドオーバー ] アクションが表示されます。 |
| 3 |
[ +新規アクション ] をクリックして、AI エージェントの新規アクションを追加します。 |
| 4 |
新規アクションの追加 ページで次の詳細を指定します: |
次の作業
選択したアクション範囲に応じて、スロットのみ、またはフルフィルメントと一緒にスロットを設定できます。
スロット フィルを設定する
スロットを埋めるには、AI エンジンに必要な入力エンティティを追加することが含まれます。 アクション ページの スロット埋め セクションで入力エンティティを追加します:
-
エンティティを表形式で 1 つずつ追加できます。 詳細については、 表形式で入力エンティティを追加するを参照してください。
-
JSON ファイルを使用してエンティティを定義することもできます。 詳細は JSON スキーマのツアー を参照してください。
入力エンティティを表形式で追加する
| 1 |
入力エンティティを追加するには、[ +新しい入力エンティティ] をクリックします。 |
| 2 |
新しい入力エンティティの追加 ページで、次の詳細を指定します: |
| 3 |
[ 追加 ] をクリックして入力エンティティを追加します。 入力エンティティは必要な数だけ追加できます。 |
| 4 |
[ 追加 ] をクリックして、AI エージェントにアクションを追加します。 |
| 5 |
[ 公開 ] をクリックして AI エージェントを公開してください。 詳細については、 自律型 AI エージェントの公開を参照してください。 アクションを追加したら、 コントロール オプションを使用してエンティティを編集または削除します。 |
JSON エディターを使用してエンティティを追加する
- JSON の入力エンティティを追加するには、[ 代わりに JSON を使用] をクリックします。
- 入力パラメータのスキーマを JSON 形式で入力します。
- [Add（追加）] をクリックします。
入力パラメータ構造体
入力パラメータは次の構造に従う必要があります:
-
type—パラメータオブジェクトのデータ型です。 これは常に 'object' で、パラメータがオブジェクトとして構造化されていることを示します。
プロパティ—各キーがパラメータと関連するメタデータを表すオブジェクトです。
必須—必須のパラメータ名をリストした文字列の配列です。
プロパティオブジェクト
プロパティオブジェクト の各キーは入力エンティティ/パラメータを表し、そのパラメータに関するメタデータを持つ別のオブジェクトを含みます。 メタデータには、常に次のキーワードを含める必要があります。
-
タイプ- パラメータのデータ型です。 許可されているタイプは次のとおりです。
-
文字列- テキスト データ。
-
整数- 小数点以下の数値データ。
-
数- 小数を含む数値データ。
-
ブール値- 真偽の値。
-
アレイ- アイテムのリストで、通常はすべて同じタイプです。
-
オブジェクト- ネストされたプロパティを持つ複雑なデータ構造。
-
-
説明- エンティティが表すものの簡単な説明。 これは、AI エンジンがパラメータの目的と使用法を理解するのに役立ちます。 簡潔でエージェントの指示とアクションの説明との一貫性が高いほど、正確性が高まります。
-
プラットフォームは「type」の検証のみを強制します。 「説明」はすべてのエンティティに強制されるわけではありませんが、追加することを強くおすすめします。 エンティティ メタデータのその他の便利なキーワードは次のとおりです。
-
列挙- 列挙型フィールドには、パラメーターの可能な値が一覧表示されます。 これは、限定された値のセットしか受け付けないパラメータに役立ちます。 開発者は、パラメータがこれを使用するために受け入れる必要がある値のカスタム リストを定義できます。
- パターン: 文字列が一致する必要がある正規表現を指定するために、文字列タイプでパターン フィールドを使用します。 これは、電話番号、郵便番号、カスタム識別子など、特定の形式を検証する場合に便利です。
-
例—例のフィールドは、パラメータの有効な値の例を 1 つ以上提供します。 これは、AI エンジンが必要なデータの種類を理解するのに役立ち、解釈と検証の目的で特に役立ちます。
-
エンティティ定義をより正確で堅牢にする他のキーワードがあります。 詳細は、 JSON スキーマのツアーを参照してください。
例
次の例には、さまざまなタイプのエンティティとキーワードが含まれています。
{ "type": "object", "properties": { "username": { "type": "string", "description": "アカウントの一意のユーザ名。", "minLength": 3, "maxLength" : 20 }, "password": { "type": "string", "description": "アカウントのパスワード。", "minLength": 8, "format": "password" }, "email": { "type": "string", "description": "アカウントのメールアドレス。", "pattern": "\w+([-+.']\w+)*@\w+([-.]\w+ )*\.\w+([-.]\w+)*" }, "誕生日": { "type": "string", "description": "ユーザの生年月日。", "examples": [" mm/dd/YYYY"] }, "基本設定": { "タイプ": "object", "説明": "ユーザ基本設定", "プロパティ": { "ニュースレター": { "タイプ": "ブール値", "description": "ユーザがニュースレターの受信を希望しているかどうか。", "default": true }, "notifications": { "type": "string", "description": "希望の通知方法.", "enum" : ["email", "sms", ""p Push"] } } }, "roles": { "type": "配列", "description": "ユーザに割り当てられたロールのリスト。", "items": { "type": "string", "enum": ["user", "a dmin", "moderator"] } } }, "required": ["username", "password", "email"] } この例には次のエンティティが含まれます:
- username—最小および最大長の制約がある文字列型です。
- password—最小限の長さと特定の形式の文字列型です (password は安全な処理が必要であることを示します)。
- email—メールアドレスが有効であることを確認するための正規表現パターンを持つ文字列型。
- 誕生日—日付の形式を規定するための例を含む文字列型。
- 基本設定: ネストされたプロパティ (ニュースレターおよび通知) を持つオブジェクト タイプ。これにはデフォルト値を持つブール値、および特定の許容値を持つ文字列 (列挙) が含まれます。
- Roles—各項目が特定の値に制限された文字列 (列挙型) である配列タイプ。
「required」で定義されているとおり、ユーザ名、パスワード、メール アドレスは必須です。
この例では、エンティティは記述的な名前と明確な説明を持ち、一貫した構造と命名規則に従います。 これらのベスト プラクティスに従って、AI エンジンが容易に解釈して適用できる明確なエンティティを作成してください。
フルフィルメントを設定する
AI エージェント アクションのフルフィルメント フローは Webex Connect Flow Builder で設定できます。 詳細については、 AI エージェント アクションのフルフィルメント フローを設定するを参照してください。
| 1 |
AI エージェント設定ページの アクション タブに移動します。 フルフィルメント フローを設定するアクションを選択します。 |
| 2 |
[ Webex Connect Flow Builder Fulfillment ] セクションで、次の設定を行います: |
| 3 |
[変更の保存] をクリックして構成を完了します。 |
次の作業
ナレッジベースを構成します。
ナレッジベースの設定
はじめる前に
自律型 AI エージェントを作成します。
| 1 |
ダッシュボード ページで、作成した AI エージェントをクリックします。 |
| 2 |
[ ] タブに移動します。 |
| 3 |
ドロップダウン メニューから必要なナレッジ ベースを選択します。 すでに AI エージェントにマップされている場合、ナレッジベースを関連付けることはできません。 |
| 4 |
[ ] > [変更の保存] をクリックします。 |
| 5 |
[ 公開 ] をクリックして AI エージェントを公開します。 |
次の作業
自律 AI エージェントの言語と音声をクリックします。 詳細については、「言語と音声を設定する」を参照してください。
言語と音声を設定する
| 1 |
AI エージェント設定ページで、 [設定] > [言語] タブに移動します。 デフォルトの言語と音声は英語に設定されています。 サポートされている他の言語と音声については、 サポートされている言語と音声 にアクセスしてください。 |
| 2 |
ドロップダウン メニューから希望の言語と地域を選択します。 |
| 3 |
ドロップダウン リストから適切な音声を選択します。 デフォルトの音声を使用することも、リストから別の音声を選択することもできます。 選択した言語に基づいて、利用可能な音声のリストが自動的に表示されます。 |
| 4 |
クリック 公開 をクリックして、AI エージェントをライブにします。 詳細については、 自律型 AI エージェントを公開する セクションを参照してください。 |
| 5 |
ドロップダウン メニューから、AI エージェントのサポート言語を選択します。
|
次の作業
クリック プレビュー をクリックして、AI エージェントをプレビューします。 詳細については、次を参照してください。 Autonomous AI Agent をプレビューする。 クリック 公開 をクリックして、AI エージェントをライブにします。 詳細については、 自律型 AI エージェントを公開する セクションを参照してください。
自律型 AI エージェントをプレビューする
自律 AI エージェントは、AI エージェントの作成時、エージェントの編集中、展開後にプレビューできます。 プレビューは次から開くことができます。
- AI エージェントのダッシュボード- AI エージェント カードの上にカーソルを合わせると、 プレビュー その AI エージェントのオプションが表示されます。 クリックして、AI エージェントのプレビューを開きます。
- AI エージェント ヘッダー— AI エージェント カードをクリックして AI エージェントを開きます。 [ プレビュー オプションはヘッダー セクションに常に表示されます。
- 最小化されたウィジェット : プレビューを起動して最小化すると、ページの右下にチャット ヘッド ウィジェットが表示されます。 このオプションを使用すると、簡単にプレビューモードを再び開くことができます。
Webex AI Agent Studio には、共有可能なプレビュー オプションも用意されています。 右上隅のメニューをクリックして、[ プレビューリンクをコピー ] オプションを選択します。 プレビュー リンクを、AI エージェントのテスターやコンシューマーなどの他のユーザと共有できます。
プラットフォーム プレビュー ウィジェット
プレビュー ウィジェットは画面の右下に表示されます。 発話 (または一連の発話) を提供して、AI エージェントの応答をチェックし、AI エージェントが正しく機能していることを確認できます。
また、プレビュー ウィジェットを最小化し、コンシューマー情報を提供し、複数の会議室を開始して AI エージェントをテストすることもできます。
自律型 AI エージェントを公開する
AI エージェントを設定してプレビューしたら、エージェントを公開してライブにすることができます。
はじめる前に
自律型 AI エージェントを作成します。
| 1 |
AI エージェント設定ページで、[ ] をクリックします。 |
| 2 |
[ 変更を公開 ] 画面で [ バージョン名 ] を入力し、[ 公開<a12] をクリックします。> にアクセスしてください。 履歴 ページでバージョンの詳細を確認できます。 詳細は 履歴 のセクションを参照してください。 |
自律型 AI エージェントのセッションと履歴を表示する
顧客と確立されたセッションの詳細、および AI エージェントで実行された構成変更の履歴を表示できます。
セッション（Sessions）
[ セッション ] ページには、AI エージェントとユーザ間のすべての対話の包括的な記録が表示されます。 セッションにアクセスするには:
-
ダッシュボードで、セッション詳細を表示する自律型 AI エージェントをクリックします。
-
左側ナビゲーションペインで、[ セッション] をクリックします。
[ セッション ] ページが表示されます。 各セッションは、セッションのすべてのメッセージを含むレコードとして表示されます。 この情報は、AI エージェントの監査、分析、改善に役立ちます。
セッションの表には、その AI エージェント用に作成されたすべてのセッション/会議室のリストが表示されます。 1 画面に表示できる行を超える場合、表にはページ番号が設定されます。 テーブルのフィールドは、左側の [結果の絞り込み ] セクションでソートしたりフィルタリングすることができます。 存在するフィールドは、特定のセッションに関する以下の情報を表します。
-
セッション ID—固有の会議室 ID または会話のセッション ID です。
-
コンシューマー Id—AI エージェントと対話したコンシューマーの ID。
-
チャネル—インタラクションが行われたチャネル。
-
更新日時—会議室が閉じられた日時。
-
会議室メタデータ: 会議室に関する追加情報が含まれています。
-
必須のチェックボックスを選択します。
-
テストセッションを非表示: テストセッションを非表示にして、ライブセッションの一覧のみを表示します。
-
エージェントの引き継ぎ: エージェントに引き継ぐセッションをフィルタリングします。 エージェントの引き継ぎが発生すると、人間のエージェントにチャットを引き継ぐことを示す ヘッドホン アイコンが表示されます。
-
エラー発生: エラーが発生したセッションをフィルタリングします。
-
反対票—反対票のあったセッションをフィルタリングします。
-
セッションの詳細を表示する
セッションの詳細を表示するには:
-
セッション表の行をクリックすると、そのセッションの詳細が表示されます。 セッションがロックされている場合、セッションを解読する権限が必要です。
-
[ コンテンツの解読 ] をクリックしてセッションデータを表示します。
この機能は、 高度なデータ保護 が true に設定されているか、テナントに対して有効になっている場合にのみ適用できます。
-
以下のセッションの詳細が表示されます。
-
左側パネルにはトランザクションの詳細が表示されます。
-
右側のパネルには、すべてのアクションに関連するスロットの補充とフルフィルメントの詳細が表示されます。 [ すべて開く ] ボタンを使用してトランザクションを展開します。 右側のパネルには、ナレッジの利用状況とドキュメント名、アップロードされたファイルの詳細が表示されます。
-
履歴
履歴 ページで、AI エージェントの構成変更の詳細を参照することができます。 特定のエージェントの履歴を表示するには:
-
ダッシュボードで、履歴を表示する自律型 AI エージェントをクリックします。
-
左側ナビゲーションペインで 履歴をクリックします。
履歴 ページには次のタブが表示されます:
-
バージョン履歴—[ バージョン履歴 ] タブをクリックして、自律型 AI エージェントのさまざまなバージョンを表示します。
-
変更ログ—AI エージェントに加えられた変更を表示するには、[ 変更ログ ] タブをクリックします。
バージョン履歴
自律型 AI エージェントを公開するたびに、自律型 AI エージェントのバージョンが保存され、[ バージョン履歴 ] タブで利用できます。 [ バージョン履歴 ] タブで AI エージェントのさまざまなバージョンを確認できます。
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バージョンの説明- AI エージェントのバージョンに関する簡単な説明。
-
AI エンジン— AI エージェントのそのバージョンで使用される AI エンジン。
-
更新日時: - バージョンが作成された日時。
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アクション- AI エージェントで次のアクションを実行できます。
-
下書きとして読み込む- AI エージェントに対するすべての変更は失われます。 構成を再度実行する必要があります。
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エクスポート- AI エージェントのエクスポートに使用します。
-
変更ログ
[ 変更ログ タブは、自律型 AI エージェントに加えられた変更を追跡します。 過去 35 日間の変更の詳細を表示できます。 [ 変更ログ タブには次の詳細が表示されます。
管理者または AI エージェント開発者の役割を持つユーザは、 変更ログ タブをクリックします。 「監査ログの取得」権限を持つカスタム ロールを持つユーザも監査ログを表示できます。
-
更新日時: - 変更が行われた日時。
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更新者- 変更を組み込んだユーザの名前。
-
ロケーションの変更- 変更が行われた AI エージェントの特定のセクション。
-
説明- 変更に関する追加情報。
特定の監査ログを検索するには、 更新者、 ロケーションの変更、および 説明 検索オプションを選択します。 ログは次の基準でソートできます: 更新日時: および 更新者 フィールドを選択します。
アナリティクスを使用して Autonomous AI エージェントのパフォーマンスを表示する
AI エージェント分析セクションは、AI エージェントのパフォーマンスと有効性を評価するための主要なメトリックのグラフィック表現を提供します。 Autonomous AI エージェントの分析を生成するには:
- ダッシュボードから AI エージェントを選択します。
- 左側ナビゲーションペインから、[アナリティクス] をクリックします。 AI エージェント パフォーマンスの概要が表形式とグラフの両方で表示されます。
最初のセクションには、AI エージェントのセッションとメッセージに関する次の統計が表示されます。
- AI エージェントが人間の介入なしに処理したセッションの合計数。
- エージェント ハンドオーバー数は、人間のエージェントに引き継がれたセッションの数です。
- 日単位の平均セッション数
- メッセージ (人間と AI エージェントのメッセージ) の合計と、そのうちユーザから送信されたメッセージ数。
- 日単位の平均メッセージ数。
2 番目のセクションには、ユーザに関する統計が表示されます。 合計ユーザ数、ユーザあたりの平均セッション数、および日単位の平均ユーザ数が表示されます。
3 番目のセクションには、AI エージェントの応答とエージェント ハンドオーバーが表示されます。
スクリプト型 AI エージェントのセットアップ
スクリプト形式の AI エージェントは、Webex AI Agent Studio プラットフォームのノーコード エージェント構築機能を強化します。 複数の会話を可能にし、顧客から関連データを収集して特定のタスクを実行します。 次の作業が含まれます。
-
簡単なコマンドの実行 - 指示に従って、事前に定義されたアクションを実行します。
-
データの処理—指定されたルールに従ってデータを操作および変換します。
-
他のシステムとの対話—他のソリューションと通信し、コントロールします。
スクリプト AI エージェントは、知識ベースが質問と回答のコーパスで構成されている、知識主導型エージェントです。 スクリプト AI エージェントは、ユーザが作成したトレーニング コーパス (例と回答のコレクション) に基づいて回答を提供できます。 この機能は、次のようなシナリオで役立ちます。
-
特定の知識が必要 - エージェントは、事前に定義された分野の質問に答える必要があります。
-
一貫性が重要 - エージェントは同様の質問に対して一貫性のある応答を提供する必要があります。
-
制限された柔軟性が必要 - エージェントの応答は、トレーニング コーパスの情報によって制限されます。
スクリプト AI エージェントを作成する
| 1 |
Webex AI Agent Studio プラットフォームにログインします。 |
| 2 |
ダッシュボードで、次をクリックします。 + エージェントの作成。 |
| 3 |
次の日に AI エージェントの作成 画面で、 最初から開始する に入力し、 次へ。 定義済みのテンプレートを選択して、AI エージェントをすばやく作成することもできます。 AI エージェント タイプをフィルタリングして、 |
| 4 |
選択する スクリプト形式 エージェント タイプ。 |
| 5 |
以下の詳細を指定します。 |
| 6 |
[作成]をクリックします。 スクリプト化された AI エージェントが正常に作成されました。 ダッシュボード。 AI エージェントのヘッダーでは、次のタスクを実行できます。
また、AI エージェントをインポートすることもできます。 詳細については、次を参照してください。 AI エージェントのインポート。 |
次の作業
スクリプト AI エージェントを設定する
以下のセクションでは、特定のニーズに合わせてスクリプト AI エージェントを設定する方法について説明します。
スクリプト形式の AI エージェント プロファイルの更新
はじめる前に
スクリプト AI エージェントを作成します。
| 1 |
次の日に ダッシュボードで、作成した AI エージェントをクリックします。 |
| 2 |
[] タブを選択し、次の詳細を設定します。 |
| 3 |
クリック 公開 をクリックして、AI エージェントをライブにします。 |
AI エンジン設定の更新
スクリプト AI エージェントは、AI エンジン (機械学習を利用) を使用して、顧客のクエリを理解し、応答します。 使用される AI エンジンの概要は以下の通りです。
-
Webex AI Pro 1.0 (with siftmatch) - 複数の言語をサポートする高速で軽量なトレーニングエンジン。
-
Webex AI Pro 1.0 (RAS 版) - 会話型 AI を構築するための最高のオープンソース フレームワークです。
-
Webex AI Pro 1.0 (Mind Meld 適用)—さまざまな自然言語理解 (NLU) 機能を使用して、質の高い会話フローを作成するための高度なフレームワークです。
AI エージェントの AI エンジンを変更するには:
| 1 |
ダッシュボードで、作成した AI エージェントをクリックします。 |
| 2 |
タブに移動します。 |
| 3 |
AI エンジンの隣にあるアイコンをクリックします。 |
| 4 |
AI エンジンの管理 ページで、次のフィールドを設定します:
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| 5 |
[更新] をクリックして、AI エージェントの AI エンジン設定を変更します。 |
| 6 |
[変更の保存] をクリックして AI エンジン設定を更新します。 |
スクリプトの設定
スクリプトは、AI エージェントの理解と応答を強化する構成要素です。 このセクションでは、次の 3 つの主要コンポーネントについて説明します。
-
インテント は、ユーザが AI エージェントと対話する際に達成したいさまざまな目標やアクションをキャプチャします。 ユーザ インテントをマッピングすることで、AI エージェントがユーザのリクエストを認識し、適切に応答できるようになります。 インテントを作成するには、 インテントを作成するを参照してください。
-
エンティティ は、AI エージェントがユーザ入力から抽出する必要がある特定の情報です。 これらには、日付、製品名、または顧客の使用に固有のカスタム値が含まれます。 エンティティは、AI エージェントがユーザのリクエストを効果的に満たすために理解する必要がある重要な変数です。 エンティティを作成するには、 エンティティの作成を参照してください。
-
レスポンス は、AI エージェントが入念に作成し、ユーザのリクエストに返信します。 これらは、AI エージェントがユーザの意図を理解し、必要なエンティティを収集した後に、そのユーザと通信する方法を指示します。 応答を作成するには、 応答を作成するを参照してください。
これらのコンポーネントが連携することで、エージェントとそのユーザの間に、円滑で目的のある会話を作成できます。 詳細については、 AI Agent Studio のインテント、エンティティ、レスポンスを理解するを参照してください。
インテントを作成する
はじめる前に
インテントを作成する前に、インテントにリンクするエンティティを作成していることを確認してください。 詳細については、 エンティティを作成するを参照してください。
| 1 |
ダッシュボードで、作成した AI エージェントをクリックします。 |
| 2 |
[ 設定 >] に移動します。[スクリプト] >インテント。 |
| 3 |
[ +インテントの作成] をクリックします。 |
| 4 |
次の日に 新しいインテントを追加する 画面で、次の詳細を指定します。 |
| 5 |
インテントを作成するには、[ 追加 ] をクリックします。 |
| 6 |
[ 公開 ] をクリックして AI エージェントを公開します。 |
エンティティを作成する
| 1 |
ダッシュボードで、作成した [AI エージェント] をクリックします。 |
| 2 |
[ 設定 >] に移動します。[スクリプト] >エンティティ。 |
| 3 |
[+エンティティの作成] をクリックします。 |
| 4 |
エンティティの作成 ウィンドウで次のフィールドを指定します: |
| 5 |
[ ] > [変更の保存] をクリックします。 アクション [ アクション ] および [削除] オプションを使用できます。a48>列をクリックして関連アクションを実行します。 編集できるのはエンティティ名のみで、エンティティタイプは編集できません。 |
応答を作成する
| 1 |
ダッシュボードで、作成した [AI エージェント] をクリックします。 |
| 2 |
[設定] > に移動します。[スクリプト] >応答。 既定では、定義済みの応答を使用できます。 各応答にある 編集 アイコンを使用して、応答の設定を変更することができます。 |
| 3 |
カスタム応答を作成するには、[ +応答を作成] をクリックします。
新規回答の追加 画面が表示されます。
|
| 4 |
[ 新しい応答を追加 ] 画面で、新しい 応答名を入力します。 |
| 5 |
設定した言語について、[条件を追加] をクリックして、条件付き応答を追加します。
|
| 6 |
[作成] をクリックしてスクリプト化されたエージェントの応答を作成します。 コード インタープリタを使用して、さまざまなチャネルの応答を設定することもできます。 |
エージェント ハンドオーバーの設定
はじめる前に
スクリプト AI エージェントを作成します。
| 1 |
ダッシュボードで、作成したスクリプト AI エージェントをクリックします。 |
| 2 |
[ の順に移動して、必要な設定をオンまたはオフにします。 |
| 3 |
[変更の保存] をクリックしてハンドオーバーの設定を保存します。 |
次の作業
言語と音声を設定する
スクリプト AI エージェントが顧客との対話を処理するために、複数の言語および言語固有の音声を構成できます。
はじめる前に
Scripted AI エージェントを作成します。
| 1 |
AI エージェント設定ページで、 タブをクリックします。 デフォルトの言語と音声は英語に設定されています。 サポートされている他の言語と音声については、 サポートされている言語と音声 にアクセスしてください。 |
| 2 |
クリック +言語の追加 をクリックして、AI エージェントに新しい言語を追加します。 |
| 3 |
ドロップダウン メニューから希望の言語と地域を選択し、 追加。 |
| 4 |
クリック 言語を追加する。 |
| 5 |
ドロップダウン リストから適切な音声を選択します。 選択した言語に基づいて、利用可能な音声が自動的に表示されます。 |
| 6 |
トグルをオンにします 有効 列を選択して言語と音声を有効にします。 |
| 7 |
クリック デフォルトに設定 に アクション をクリックして、AI エージェントのデフォルトとして言語と音声を設定します。 構成された言語と音声を変更することはできますが、削除することはできません。 ただし、言語と音声を変更すると、AI エージェントの機能に影響を与える可能性があります。 |
スクリプト化された AI エージェントをプレビューする
Webex AI Agent Studio を使用すると、開発中および開発後に AI エージェントをプレビューできます。 このようにして、AI エージェントの機能をテストし、それぞれの入力クエリに対して望ましい応答を生成するかどうかを判断できます。 スクリプト化された AI エージェントは、次の方法でプレビューできます。
- AI エージェント ダッシュボード—AI エージェント カードにカーソルを合わせると、その AI エージェントの プレビュー オプションが表示されます。 [ プレビュー ] をクリックして、AI エージェントのプレビューウィジェットを開きます。
- AI Agent のヘッダー : AI Agent カードまたは AI Agent カードの [編集] ボタンをクリックして AI Agent の編集モードに入ると、[プレビュー] オプションがヘッダーセクションに常に表示されます。
- 最小化されたウィジェット: プレビューを起動して最小化した後、ページの右下にチャットヘッド ウィジェットが表示されます。 これにより、簡単にプレビュー モードを再び開くことができます。
これに加えて、AI エージェント内から共有可能なプレビュー リンクをコピーできます。 AI エージェントカードで、右上の 楕円形 アイコンをクリックし、[ プレビューリンクをコピー] をクリックします。 このリンクを AI エージェントの他のユーザと共有できます。
プラットフォーム プレビュー ウィジェット
プレビュー ウィジェットは画面の右下に表示されます。 発話 (または一連の発話) を提供して、AI エージェントの応答を確認し、期待通りに動作することを確認できます。 AI エージェント プレビューは複数の言語をサポートしており、発話の言語を自動検出して適切に応答できます。 言語選択ボタンをクリックし、利用可能なオプションの一覧から選択することで、プレビューの言語を手動で選択することもできます。
プレビュー ウィジェットを最大化すると、見やすくなります。 また、コンシューマー情報を提供し、複数の会議室を開始して、AI エージェントを完全にテストすることもできます。
スクリプト化された AI エージェントを公開する
AI エージェントを設定してプレビューしたら、エージェントを公開してライブにすることができます。
はじめる前に
スクリプト AI エージェントを作成します。
| 1 |
AI エージェント設定ページで、[ 公開] をクリックします。 |
| 2 |
バージョン名を入力して [ 公開] をクリックします。 履歴 ページでバージョンの詳細を確認できます。 詳細については、「履歴」セクションを参照してください。 |
Scripted AI エージェントの共通管理セクション
以下のセクションは、AI エージェント設定ページの左パネルに表示されます。
スクリプト エージェントをテストする
AI エージェントが進化し、より複雑になるにつれて、ロジックや自然言語理解 (NLU) の変更が意図しない結果を招く場合があります。 最適なパフォーマンスを確保し、潜在的な問題を特定するために、AI エージェント プラットフォームは便利なワンクリック AI エージェント テスト フレームワークを提供します。 次の操作を実行できます。
- 包括的なテストケースセットを簡単に作成して実行できます。
- さまざまなシナリオでテスト メッセージと期待される応答を定義します。
- 複数のメッセージを含むテスト ケースを作成することで、複雑な対話をシミュレートします。
テストの定義
以下の手順でテストを定義できます。
- Webex AI Agent Studio プラットフォームにログインします。
- ダッシュボードで、作成したスクリプト AI エージェントをクリックします。
- 左ペインで [ テスト中 ] をクリックします。 既定では [ テストケース ] タブが表示されます。
- テストケースを選択して 選択したテストの実行をクリックします。
表の各行は、次のパラメータを持つテストケースを表しています。
| パラメータ | 説明 |
|---|---|
| メッセージ | ユーザが AI エージェントに送信すると予想されるクエリとステートメントのタイプを表すサンプルメッセージです。 |
| 予想される言語 | AI エージェントと対話する際に使用する言語です。 |
| 期待されるインテント | 特定のユーザメッセージに応答して表示されるインテントを指定します。 最も関連性の高いインテントを見つけやすくするために、このコラムでは スマート オートコンプリート機能を使用します。 入力すると、それまでに入力されたテキストに基づいて、システムにより一致するインテントが提案されます。 |
| 前のコンテキストをリセット | チェックボックスをクリックしてテストケースを隔離し、既存の AI エージェントのコンテキストから独立して実行します。 有効にすると、各テストケースは新しいセッションでシミュレートされ、以前の対話や保存データからの干渉を防ぎます。 |
| 部分一致を含める | このトグルを有効にすると、期待されるインテントが実際の応答と部分的にしか一致しない場合でも、テスト ケースは成功したと見なされます。 |
| CSV からインポート | コンマ区切りファイル (CSV) ファイルからテスト ケースをインポートします。 この場合、既存のすべてのテストケースが上書きされます。 |
| CSVへのエクスポート | テスト ケースをコンマ区切りファイル (CSV) ファイルにエクスポートします。 |
| コールバックのテスト | このトグルを有効にすると、実際の着信コールを必要とせずに、着信コールバックをシミュレートし、フローの動作をテストできます。 |
| フローでのコールバック | この列のチェックボックスをクリックして、インテントがコールバックをトリガーする必要があることを示します。 |
| 予想されるコールバックテンプレート | コールバック時に有効にするテンプレートキーを指定します。 |
| コールバックのタイムアウト (秒) | コールバックがタイムアウトになったと見なす前に、AI エージェントがコールバックの応答を待つ最大時間 (秒)。 システムは最大 20 秒のタイムアウトを許可します。 |
テストの実行
次の日に 実行 タブで、 選択したテストを実行 選択したすべてのテストケースの順次実行を開始します。
テスト ケースは、 テストケース タブをクリックします。
.特定の結果を持つテスト ケースを表示するには、目的の結果 (たとえば、 合格、 部分一致で合格、 失敗、 保留中) を概要リボンに入力します。 これにより、テスト ケース リストがフィルタリングされ、選択した結果に一致するものだけが表示されます。
[ セッション ID 各テスト ケースに関連付けられた が結果に表示されます。 これにより、テストケースを素早く相互参照し、トランザクションの詳細を表示することができます。 これを実行するには、 トランザクションの詳細 オプションの アクション 列に表示されます。
実行履歴
次の日に 履歴 タブから、実行されたすべてのテストケースにアクセスします。
- [ ダウンロード アイコンを アクション 列を選択して、実行したテスト データをオフラインでの分析やレポート用に CSV ファイルとしてエクスポートします。
- 各テストケースの実行に使用される特定のエンジンとアルゴリズムの設定を確認します。 この情報は、開発者が AI エージェントのパフォーマンスを最適化するのに役立ちます。
- 特定のトレーニングエンジンで使用される高度なアルゴリズム構成設定を表示するには、 情報 トレーニングエンジン名の隣にあるアイコンをクリックします。これにより、テスト中の AI エージェントの動作に影響を与えたパラメーターと設定に関するインサイトが得られます。
エージェントセッションを表示する
[ セッション セクションでは、AI エージェントと顧客間のすべての対話の包括的な記録を提供します。 各セッションには、交換されたメッセージの詳細な履歴が含まれます。 オフラインでの分析や監査のために、セッション データを CSV ファイルとしてエクスポートできます。 このデータを使用して、ユーザ インタラクションを分析し、改善が必要な領域を特定し、AI エージェントの応答を調整します。
結果をページに表示することで、大きなデータセットを処理することができます。 次を使用できます。 結果の絞り込み セクションに移動して、さまざまな基準に基づいてセッションのフィルタリングとソートを行います。 テーブルの各行には、次を含む重要なセッションの詳細が表示されます。
- チャネル - 対話 (チャット、音声など) が発生したチャネル。
- セッション ID - セッションの一意の識別子。
- コンシューマー ID - ユーザの一意の識別子。
- メッセージ - セッション中に交換されたメッセージの数。
- 更新日時 - システムが最後に更新された時刻。
- メタデータ - セッションに関する追加情報。
- テストセッションを非表示 - このチェックボックスを選択してテストセッションを非表示にし、ライブセッションのリストのみを表示します。
- エージェントの引き継ぎ — このチェックボックスを選択して、エージェントに引き継ぐセッションをフィルタリングします。 エージェントの引き継ぎが発生すると、人間のエージェントへのチャットの引き継ぎを示すヘッドホン アイコンが表示されます。
- エラーが発生しました - エラーが発生したセッションをフィルタリングするには、このチェックボックスを選択します。
- 反対票 - 反対票のあったセッションをフィルタリングするには、このチェックボックスを選択します。
行をクリックすると、特定のセッションの詳細ビューにアクセスできます。 チェックボックスを使用して、エージェントの引き継ぎ、エラー、反対票に基づいてセッションをフィルタリングします。 セッションの解読にはユーザレベルの権限と高度なデータ保護設定が必要です。 [ コンテンツの復号化 ] をクリックしてセッションの詳細を表示します。
アクションを実行するための、Scripted AI Agent の特定のセッションの詳細
アクションを実行するための Scripted AI Agent の [ トランザクション情報 ] タブは、特定の対話の詳細な内訳を提供し、情報を 4 つのセクションに分類します。
識別されたインテント セクション:
- 顧客のクエリに対して特定されたインテントを表示します。
- 識別された各インテントに関連付けられた信頼レベルを示します。
- 特定されたインテントに関連付けられているスロットを一覧表示します。 スロットをクリックすると、その値に関する追加情報と、システムがユーザのクエリからどのように抽出するかが表示されます。
識別されたエンティティ セクションには、システムが顧客のメッセージから抽出し、それをアクティブなコンシューマー インテントに関連付けるエンティティが一覧表示されます。 これらのエンティティは、AI エージェントがユーザのクエリ内で特定した重要な情報を表します。
アルゴリズム結果 セクションでは、AI エージェントの応答に至るまでのプロセスについての洞察が得られます。 表示される情報の内訳は次のとおりです。
- インテントのリスト—識別されたインテントとそれに対応する類似性スコアを表示します。
- エンティティリスト: ユーザのメッセージから抽出されたエンティティを表示します。
その他の情報 には次の情報が表示されます:
- 処理済みクエリ—AI エージェントの自然言語理解 (NLU) パイプラインで処理された後の前処理済みの顧客入力を示します。
- 言語検出プロバイダ—特定のテキストの言語を自動的に識別する技術を提供するプロバイダです。
- 検出された言語: 検出された言語です。
- エージェント ハンドオーバー: セッション中にエージェントのハンドオーバーが発生したかどうかを示します。 エージェントの引き継ぎが特定のルールによりトリガーされた場合、[ルールによる ルールによるエージェントの引き継ぎ ] チェックボックスをチェックします。
- テンプレート キー—AI エージェントの応答をトリガーしたインテントに関連付けられたテンプレート キーを示します。
- レスポンスタイプ—コードスニペットや条件付きレスポンスなど、AI エージェントが生成するレスポンスのタイプを示します。
- 応答条件—AI エージェントの応答をトリガーした特定の条件またはルールを示します。
- NLU AI エンジン—顧客のクエリを処理するのに使用される NLU AI エンジンを識別します (例、RASA、SwitchMatch、Mind Meld)。
- ベクトルモデル—テキストを数値ベクトルとして表す方法。
- 最小しきい値スコア: 最小しきい値スコアを表示します。
- 部分一致スコア差 - [引き継ぎ] と [推定] 設定で構成された部分一致スコアの差 です。 システムは、これらの値に基づいて、クエリが範囲外であるか、エージェントの介入を必要とするかどうかを判断します。
- デバッグログ—特定のトランザクション ID に関連するデバッグログの一覧を提供します。 詳細ログは通常 180 日間保持されます。
ダウンロード オプションを使用して、トランザクション情報を JSON 形式でダウンロードして表示することもできます。
メタデータ タブの表示内容:
- NLP メタデータ—[ NLP ] タブで顧客の入力に適用される前処理手順を確認します。
- データストアおよび最終版—セッションに関連するアクセスデータ データストア および FinalDF AI エージェントのタブ。
- 検索機能: 組み込みの検索バーを使用して、会話内の特定の発言を検索します。
バージョン履歴と変更ログを表示する
インテントまたはエンティティを追加または変更するたびに、スクリプト AI エージェントを再トレーニングして、それが最新バージョンであることを確認することが不可欠です。 各トレーニングセッションの終了後、AI エージェントを十分にテストし、精度と有効性を確認します。 Scripted AI エージェントを公開するたびに、Scripted AI エージェントのバージョンが保存され、[バージョン履歴] タブで利用できます。 [バージョン履歴] タブで、Scripted AI エージェントのさまざまなバージョンを表示できます。
[履歴] ページから、エージェントに対して行われた以下の更新にアクセスすることができます。
- いつ公開したか、バージョン履歴と、公開時に開発者が残したメモの形式で行われた変更を追跡します。
- NLU エンジン設定と共に、各公開バージョンで使用された NLU エンジンを確認します。 各バージョンの公開準備が完了するまでの経過時間も確認できます。
- 設定、インテント、エンティティ、レスポンス、キュレーションの変更を 変更ログ タブをクリックします。
- 必要に応じて、古いバージョンをドラフトとして公開、プレビュー、または読み込みます。
- トレーニング履歴の表示—コーパスのトレーニングをいつ行ったか、および変更内容を追跡します。
- トレーニングエンジンの比較 - 異なるイテレーションとそれらに対応するトレーニング期間に使用されたトレーニングエンジンを確認します。
- 変更の追跡 - 設定、インテント、レスポンス、NLP、キュレーションの変更を監視します。
- 前のバージョンに戻す - 必要に応じて古いトレーニングセットに簡単に戻せます。
履歴セクションは、ナレッジベースを管理するための便利なツールを提供します。
- インテントを有効にする - 以前無効だったインテントを作成します ライブ AI エージェントの応答に含めることができます。
- インテントの編集 - 参照用に元のインテントを保持しながら、既存のインテントの新しいバージョンを作成します。
- パフォーマンスのプレビュー—AI エージェントのパフォーマンスを特定のナレッジベースで評価します。 プレビュー 機能します。
- ダウンロード インテント - ナレッジベースのインテントを CSV ファイルとしてエクスポートし、オフラインでの分析や参照を行うことができます。
変更ログ
[ 変更ログ セクションには、過去 35 日以内に Scripted AI エージェントに加えられた変更の詳細な記録が表示されます。 変更ログにアクセスするには:
- [ダッシュボード] に移動し、作成した AI エージェントをクリックします。
- [ 履歴 タブをクリックして、AI エージェントの履歴を表示します。
- [ 変更ログ タブをクリックして変更の詳細ログを確認します:
- 更新日時 システムが変更を行った日時。
- 更新者 - 変更を行ったユーザ。
- フィールド - 変更が行われたボットのセクション (設定、インテント、応答など)。
- 説明 - 変更に関する追加の詳細。
-
[
更新者およびフィールド検索オプションを選択して特定の変更ログエントリを見つけます。 -
[ モデル履歴 タブには、AI エージェントごとに最大 10 のコーパスが表示されます。
キュレートされたエージェントの詳細を表示する
システムは次の基準に基づいて、メッセージをキュレーションコンソールに追加します:
- フォールバックメッセージ - AI エージェントがメッセージを理解できず、フォールバックインテントをトリガーする場合。
- デフォルトのフォールバック インテント - このトグルを有効にすると、デフォルトのフォールバック インテントをアクティブにするメッセージが Curation コンソールに送信されます。
- 反対投票のメッセージ—AI エージェントのプレビュー中にユーザが反対投票をしたメッセージ。
- エージェントのハンドオーバー—設定されたルールにより人間のエージェントがハンドオーバーするメッセージ。
- セッションから - セッションまたは会議室データから必要な応答を受け取っていないとして、ユーザによってフラグが設定されたメッセージ。
- 低信頼度 - 指定された低信頼度しきい値内の信頼度スコアを持つメッセージ。
- 部分一致 - AI エージェントが正しいインテントまたは応答を判断できなかったメッセージ。
問題を解決する
[ 問題 ] タブでは、整理のためにフラグが設定されたメッセージを確認したり、対処することができます。 次を実行できます。
- 重大度と関連性に基づいて、問題を解決するか無視するかを選択します。
- 元のユーザの発話、AI エージェントの応答、添付されたメディアを調べます。
バックエンドで 高度データ保護 を有効にすると、システムは復号化したユーザにユーザレベルでのアクセスを許可します。
問題を解決するには:
-
既存のインテントにリンクする - 課題を既存のインテントに関連付けるには、[ リンク ] オプションを選択し、目的のインテントを検索します。
-
新しいインテントを作成する - [新しいインテントに追加する ] オプションを使用して、Curration Console から直接新しいインテントを作成します。
-
問題を無視する - 問題を解決または無視して、キュレーション コンソールから削除します。
- デフォルトのインテント (ウェルカム メッセージ、フォールバック メッセージ、部分一致) にリンクすることはできません。
- アクションを実行するスクリプト AI エージェントの場合、ドロップダウン リストから適切なインテントを選択し、関連するエンティティにタグを付けます。
- 変更を加えたら、AI エージェントを再トレーニングして、応答に新しい知識を反映させます。
- 効率的な管理のために、複数の問題を同時に解決または無視します。
解決済み タブには、システムにより対処されたすべての問題が表示されます。 既存のインテントにリンクしたか、新しいインテントを作成したか、無視したかなど、解決した各問題の概要を表示できます。 システムがキャッチできなかった、好ましくない応答がある場合は、特定の例をキュレーション コンソールに手動で追加できます。
セッションから課題を追加するには:
- 発話を特定する - 不正確な応答をトリガーした発話を特定します。
- キュレーション状況を確認する - 問題がキュレーションコンソールに表示されていない場合、システムは [
キュレーション状況]トグルを表示します。 - フラグの切り替え—レビューと解決のために発言をキュレーションコンソールに追加するには、[
キュレーションステータス] のトグルを有効にします。
問題がすでにキュレーション コンソールにある場合、トグルの外観が変化し、その状況を示します。
分析を使用してスクリプト型 AI のパフォーマンスを表示する
分析セクションは、AI エージェントのパフォーマンスと有効性を評価するための主要なメトリックのグラフィック表現を提供します。 主要な指標は、[ 概要]、[ 応答]、 </a> の 4 つのセクションに分かれています。[トレーニング]、および キュレーションです。
分析画面にアクセスすると、開発者は分析を確認する AI エージェントを選択できます。 チャネル、日付範囲、データ粒度を選択することで、アナリティクス ビューをカスタマイズできます。 デフォルトでは、システムはすべてのチャネルの先月の分析データを、各日をデータポイントとして表示します。
概要
概要には、開発者に全体的な AI エージェントの使用状況とパフォーマンスのスナップショットを提供する主要なメトリックとグラフが含まれています。
- ダッシュボードから、作成した AI エージェントを選択します。
- 左側ナビゲーションペインで [アナリティクス]をクリックします。 AI エージェント パフォーマンスの概要が表形式とグラフの両方で表示されます。
セッションとメッセージ
概要の最初のセクションには、AI エージェントのセッションとメッセージに関する以下の統計が表示されます。
- 合計セッション数と、AI エージェントが人の介入なしで処理したセッション数。
- エージェントの引き継ぎの合計数は、人間のエージェントに引き継がれたセッションの数です。
- 日単位の平均セッション数
- メッセージ (人間と AI エージェントのメッセージ) の合計と、そのうちユーザから送信されたメッセージ数。
- 日単位の平均メッセージ数
システムはこれに続いて、セッションのグラフィック表示 (AI エージェントによって処理されたセッションとハンドオーバーされたセッションを表す積み上げられた列) と AI エージェントによって送信された応答の合計数を示します。
[ユーザ（Users）]
概要の 2 番目のセクションには、AI エージェントのユーザに関する統計が含まれます。 合計ユーザ数、ユーザあたりの平均セッション数、および日単位の平均ユーザ数が表示されます。 この後に、選択した粒度に応じて各ユニットの新規ユーザとリピーターを表示するグラフが表示されます。
パフォーマンス
3 番目のセクションには、ユーザに対する AI エージェントの応答に関する統計が表示されます。 ここでは、AI エージェントによって送信された応答の合計数と、AI エージェントが次のような応答間で分割されたものを確認できます。
- ユーザの意図を識別しました。
- フォールバックメッセージで応答しました。
- 部分一致のメッセージで応答しました。
- ユーザにエージェントの引き継ぎを通知しました。
同じことが円グラフに集計され、面グラフは選択した粒度に基づいて情報を提供します。
トレーニング
トレーニング セクションは、AI エージェント コーパスの「ヘルス」を表します。 開発者は、AI エージェントの各インテントに対して 20 を超えるトレーニング発話を構成することをお勧めします。 このセクションには、すべてのインテントが長方形で表示され、色とサイズでトレーニングデータの量が示されます。 インテントが白に近いほど、AI エージェントの精度が向上するために必要なトレーニング データの量が増えます。
応答
このセクションでは、開発者はユーザが何について、どのくらいの頻度で質問しているかについての詳細なビューを提供します。 AI エージェントが質問に回答するための最も一般的なインテントと、アクションを実行するための AI エージェントの応答テンプレートがグラフィックで表示されます。
キュレーション
このセクションには、日ごとに発生するキュレーションの問題の数と、AI エージェントが解決した数が視覚的に要約されます。
顧客との対話に AI エージェントを使用する
このセクションでは、AI エージェントを音声とデジタルの両方のチャネルと統合して、顧客の会話を管理する方法について説明します。
音声およびデジタル インタラクションに AI エージェントを使用する
Webex AI Agent Studio プラットフォームで自律型またはスクリプト AI エージェントを作成して構成したら、次のステップは、それらを音声およびデジタル チャネルと統合することです。 このインテグレーションにより、AI エージェントは顧客との音声ベースとデジタルの両方の会話を処理でき、シームレスでインタラクティブなユーザ エクスペリエンスを提供できます。
詳細については、「 音声およびデジタル インタラクションに AI エージェントを使用する 」記事を参照してください。
AI エージェントのカスタムレポートを管理する
グローバル変数を使用して、カスタム レポートを生成し、AI エージェントにルーティングされた通話を分析できます。
現在、AI エージェントのすぐに使用できるレポートは、Analyzer では利用できません。
グローバル変数を作成する
| 1 |
[制御ハブ] にサインインします。 |
| 2 |
[ コンタクトセンター ナビゲーションペインで、 。 |
| 3 |
クリック 新しいグローバル変数を作成する 変数の名前と説明を入力します。 次の名前の変数を作成します CustomAIAgentInteractionOutcome。 選択する 文字列 を変数タイプとして使用します。 |
| 4 |
トグル 報告可能にする オンにすると、レポート用に Analyzer で変数を表示します。 |
| 5 |
[保存] をクリックします。 |
グローバル変数をフローに追加する
リンクされたサンプルのフロー インポートでは、以下の手順も利用できます。
| 1 |
顧客組織にログインする方法: Control Hub。 |
| 2 |
移動先 。 [フロー] ページが表示されます。 |
| 3 |
[ フロー デザイナーに移動 アイコンをクリックします。 [フローデザイナー（Flow Designer）] ウィンドウが表示されます。 |
| 4 |
[ グローバル フロー プロパティ ペインで、 セクションを参照してください。 |
| 5 |
[ グローバル変数 セクションで、 グローバル変数の追加。 グローバル変数を追加します CustomAIAgentInteractionOutcome 必要があります。 |
| 6 |
[ 変数の設定 値を指定するアクティビティ 中止されました を変数に CustomAIAgentInteractionOutcome。 |
| 7 |
構成する 仮想エージェント V2 フローのアクティビティ。 |
| 8 |
[Handled] の結果を 仮想エージェント V2 アクティビティと使用する 変数の設定 値を指定するアクティビティ 処理済み を変数に CustomAIAgentInteractionOutcome。 |
| 9 |
エスカレーションされた結果を 仮想エージェント V2 アクティビティを選択し、 変数の設定 値を指定するアクティビティ エスカレートしました を変数に CustomAIAgentInteractionOutcome。 |
| 10 |
エラーが発生したパスを 仮想エージェント V2 アクティビティを選択し、 変数の設定 値を指定するアクティビティ エラーが発生しました を変数に CustomAIAgentInteractionOutcome。 |
| 11 |
ビジネス ロジックに基づいて残りのフローを完了し、公開します。 このフローを通過するすべての呼び出しは、変数の値を持ちます。 CustomAIAgentInteractionOutcome に設定 放棄済み、 処理済み、 エスカレート済み または エラー、呼び出しがたどるパスに応じて。 |
カスタム ビジュアライゼーションを作成する
Analyzer で、AI エージェントのコール レコードと AI エージェントの結果の分布のカスタム レポートを作成できます。
AI エージェントの通話記録の視覚化を作成する
| 1 |
をダウンロードし、 AI_Agent_Call_Records ファイルをこの<link>からダウンロードしてください。 (Puneet が後ほどリンクを提供します) |
| 2 |
Analyzer にログインします。 |
| 3 |
ホームページで、 視覚化 アイコンをクリックします。 |
| 4 |
[インポート（Import）] をクリックします。 |
| 5 |
クリック 参照 をクリックしてインポートするファイル (.JSON 形式) を選択します。 |
| 6 |
クリック インポート インポートするには AI_Agent_Call_Records ファイルを選択します。 |
| 7 |
クリック 編集 をクリックして、インポートされたビジュアライゼーションを変更します。 |
| 8 |
次をクリックします。 フィルタの編集 対象 CustomAIAgentInteractionOutcome. |
| 9 |
[ が参加しています ラジオボタンを選択し、値を追加します 中止されました、 エスカレートしました、 エラーが発生しました、 処理済み。 |
| 10 |
数回のテスト通話を保存して開始します。 |
| 11 |
ビジュアライゼーションを実行して結果を確認します。 |
AI エージェントの結果の分布の視覚化を作成する
| 1 |
をダウンロードし、 AI_Agent_ Outcome_Distribution.JSON ファイルをこの<link>からダウンロードしてください。 (Puneet が後ほどリンクを提供します) |
| 2 |
Analyzer にログインします。 |
| 3 |
ホームページで、 視覚化 アイコンをクリックします。 |
| 4 |
[インポート（Import）] をクリックします。 |
| 5 |
クリック 参照 をクリックして、インポートするファイル (JSON 形式) を選択します。 |
| 6 |
クリック インポート インポートするには AI_Agent_ Outcome_Distribution.JSON ファイルを選択します。 |
| 7 |
クリック 編集 をクリックして、インポートされたビジュアライゼーションを変更します。 |
| 8 |
次をクリックします。 フィルタの編集 対象 CustomAIAgentInteractionOutcome. |
| 9 |
[ が参加しています ラジオボタンを選択し、値を追加します 中止されました、 エスカレートしました、 エラーが発生しました、 処理済み。 |
| 10 |
数回のテスト通話を保存して開始します。 |
| 11 |
ビジュアライゼーションを実行して結果を確認します。 |
AI コンプライアンスについて理解する
このセクションは、AI 開発、データ プライバシー、セキュリティ、安全性を理解するのに役立ちます。
AI 開発、データ プライバシー、セキュリティ、安全性
すべての AI を利用した機能について、 Responsive AI の原則に基づいて AI 影響評価を行い、 Responsive AI フレームワークに従います。既存のセキュリティ、プライバシー、人権の設計プロセスに加えて、
プライバシーとセキュリティ推論プロセス後に顧客の入力データが保持されることはなく、サードパーティのモデル プロバイダーである Microsoft が Cisco の顧客データにアクセス、監視、保存することはありません。 機能別のデータ保持ポリシーの詳細については、Cisco Trust Portal の Webex AI エージェント AI 透過性テクニカルノート を参照してください。
トレーニングと評価用のデータソースサードパーティのモデル プロバイダーである Microsoft が、Azure OpenAI モデルを改善するために顧客のコンテンツを使用したり、Azure インフラストラクチャに Cisco 顧客データを保存したり、保持することはありません。
安全性と倫理的配慮すべての生成型 AI 機能にはエラーが発生しやすいため、Microsoft では Azure OpenAI が提供する コンテンツ フィルタリング をオプトインすることで、AI 機能のコンテンツの安全性を優先しています。
モデルの評価とパフォーマンス当社は、基礎となるモデルのレビュー、テスト、品質保証に人間を関与させることで、AI Assistant のパフォーマンスと精度を優先しています。
Webex AI Agent Studio を使い始めましょう
Webex AI Agent Studio は、自動化された AI エージェントを作成、管理、展開して顧客サービスとサポートのニーズを満たすように設計された高度なプラットフォームです。 AI エージェントは人工知能を使用して、顧客が人間のエージェントと対話する前に自動化されたサポートを提供します。 これらのエージェントは、イントネーション、言語理解、会話内のコンテキスト認識を備えた音声対話をサポートします。 また、AI エージェントは、テキストやオンライン チャットを通じて、デジタル チャネルでのやり取りをシームレスかつ情報豊かに処理します。 顧客はコンシェルジュのような体験の恩恵を受け、質問や情報の検索に関するサポートを受け、待ち時間を最小限に抑えることができます。
企業にとっての主なメリット
-
効率性と生産性
-
反復的なタスクを自動化し、人間の従業員を戦略的な作業に専念できるようにします。
-
24 時間 365 日の可用性を提供し、より多くのボリュームを処理し、応答時間を改善します。
-
データの処理、分析、レポートの精度が向上します。
-
- コスト削減
-
自動化により人件費を削減します。
-
リソースの割り当てを最適化して効率を高めます。
-
プロセスを合理化し、エラーを防止することで運用コストを削減します。
-
- 意思決定の強化
-
大規模なデータセットを分析して、データに基づいた洞察を提供します。
-
将来の結果を予測するための予測分析を可能にします。
-
識別と評価を通じてリスク管理を改善します。
-
- 顧客体験の向上
-
顧客データに基づいてインタラクションをパーソナライズします。
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AI 搭載のチャットボットと仮想アシスタントにより、応答時間を短縮します。
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24 時間 365 日のカスタマーサポートを提供します。
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- スケーラビリティと柔軟性
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変化するビジネス ニーズに合わせて簡単にスケールアップまたはスケールダウンできます。
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新しい状況や情報を学習し、適応します。
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- 競争優位性
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革新と新製品/サービスの開発を推進します。
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効率性を高めて競争力を高めます。
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- 従業員のエンパワーメント
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人間の潜在能力をより創造的かつ戦略的な仕事に解放します。
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データ、洞察、サポートを提供することでコラボレーションを強化します。
-
AI エージェントの種類と例を理解する
次の表は、AI エージェントの種類とその機能の概要を示しています。
| AI エージェントタイプ | 目的 | 設定方法は？ |
|---|---|---|
|
自律型 |
自律エージェントは定義された目標を達成するために独立して動作し、継続的な人間の介入の必要性を減らします。
|
自律 AI エージェントの設定 |
|
脚本付き |
スクリプト化された AI エージェントは、事前に定義された一連のルールと指示に従うようにプログラムされています。
|
スクリプト化された AI エージェントを設定する |
例
自律型 AI エージェントとスクリプト型 AI エージェントはどちらも、特定の要件と必要な機能に応じて、さまざまなユースケースに適用されます。 いくつかの例を以下に示します。
-
顧客サービス—自律エージェントとスクリプトエージェントの両方が顧客サポートを提供できますが、自律エージェントはより柔軟性が高く、自然言語を理解します。
-
バーチャルアシスタント—自律エージェントは、幅広いタスクを管理し、よりパーソナライズされたインタラクションを提供できるため、仮想アシスタントの役割に最適です。
自律型 AI エージェントとスクリプト型 AI エージェントの選択は、タスクの複雑さ、必要な自律性のレベル、およびトレーニング データの可用性によって異なります。
前提条件
- 組織にアクティブなコンタクト センターのトライアルまたはサブスクリプションがない場合は、パートナーは Webex AI エージェント機能を使用してコンタクト センターのトライアルを設定できます。 詳細については、 Webex コンタクトセンターセルフサービストライアル 記事。
- サブスクリプションにサインアップするには、Flex-3.0 コンタクト センター ライセンスの AI エージェント アドオンを購入する必要があります。 Webex コンタクト センターは、権限に基づいて、組織向けのサービスの 1 つとして AI エージェントをプロビジョニングします。 Webex コンタクトセンターのプロビジョニングの詳細については、以下を参照してください。 Webex コンタクトセンターの利用を開始。
ユーザの役割と権限
このセクションでは、AI Agent Studio アプリケーションにアクセスするための組織内のユーザ ロールと必要な権限の詳細について説明します。
| [役割（Role）] | 顧客組織 | パートナー組織 | その他の組織 |
|---|---|---|---|
| フルアクセス権を持つ管理者 | トランスクリプトなどの機密情報を除き、AI Agent Studio へのフルアクセス | トランスクリプトなどの機密情報を除き、AI Agent Studio へのフルアクセス | トランスクリプトなどの機密情報を除き、AI Agent Studio へのフルアクセス |
| コンタクトセンター サービス管理者に連絡する | トランスクリプトなどの機密情報を除き、AI Agent Studio へのフルアクセス | 該当なし | トランスクリプトなどの機密情報を除き、AI Agent Studio へのフルアクセス |
| 管理者のプロビジョニング | 該当なし | トランスクリプトなどの機密情報を除き、AI Agent Studio へのフルアクセス | 該当なし |
| 読み取り専用権限の管理者 | トランスクリプトなどの機密情報を除く AI エージェント スタジオへの読み取り専用アクセス | トランスクリプトなどの機密情報を除く AI エージェント スタジオへの読み取り専用アクセス | トランスクリプトなどの機密情報を除く AI エージェント スタジオへの読み取り専用アクセス |
| スーパーバイザ（Supervisor） | トランスクリプトなどの機密情報を除く AI エージェント スタジオへの読み取り専用アクセス | 該当なし | 該当なし |
Webex AI エージェントスタジオにアクセス
AI エージェントを作成するには、Webex AI Agent Studio アプリケーションにログインする必要があります。 以下の方法でログインできます。
コントロールハブからのサインイン
表示されない場合は Webex AI エージェント対応する機能フラグを有効にするには、Cisco サポートにお問い合わせください。
- [制御ハブ] にサインインします。
-
選択 サービス > コンタクトセンター。
- から コンタクトセンター ナビゲーションペインで選択 顧客体験 > AI エージェント。
- クリック Webex AI エージェント アプリケーションにアクセスします。
これにより、別のブラウザ タブで Webex AI Agent Studio アプリケーションが開き、AI エージェントを構成する準備が整います。
Webex Connect からサインイン
Webex AI Agent Studio アプリケーションにアクセスするには、Webex Connect にアクセスできる必要があります。
- 企業に提供されたテナント URL と資格情報を使用して、Webex Connect アプリケーションにログインします。
デフォルトでは、 サービス ページがホームページとして表示されます。
- から アプリトレイ 左側のナビゲーションペインのメニューで、 Webex AI エージェント アプリケーションにアクセスします。
システムは別のブラウザ タブで Webex AI Agent Studio アプリケーションを開き、アプリケーションに自動的にサインインします。
ホームページのレイアウト
Webex AI Agent Studio アプリケーションへようこそ。 ログインすると、ホームページに次のレイアウトが表示されます。
-
ナビゲーション バー
左側に表示されるナビゲーション バーからは、次のメニューにアクセスできます。
- ダッシュボード—エンタープライズ管理者によって付与された、ユーザがアクセスできる AI エージェントのリストを表示します。
- 知識—顧客の問い合わせに応答するための自律 AI エージェントの頭脳として機能する、中央知識リポジトリまたは知識ベースを表示します。
- ヘルプ—Webex ヘルプ センターの Webex AI Agent Studio ユーザ ガイドにアクセスできます。
- サインアウト - Webex AI Agent Studio アプリケーションからサインアウトできます。
ダッシュボードを知る
ダッシュボードでは、AI エージェントがカードで表されます。 各カードには、AI エージェント名、最終更新者、最終更新日時、エージェントのトレーニングに使用されたエンジンなどの基本情報が表示されます。
AI エージェントカードのタスク
AI エージェント カードにマウス カーソルを合わせると、次のオプションが表示されます。
- プレビュー - プレビュー をクリックすると、AI エージェント プレビュー ウィジェットが開きます。
- 省略記号 アイコン - このアイコンをクリックすると、次のタスクを実行できます。
-
アクセス トークンのコピー - API 経由でエージェントを呼び出すための AI エージェントのアクセス トークンをコピーします。
-
エクスポート - AI エージェントの詳細 (JSON 形式) をローカル フォルダーにエクスポートします。
-
削除 - AI エージェントをシステムから完全に削除します。
-
ピン留め - AI エージェントをダッシュボードの最初の位置にピン留めするか、ピン留めを解除して前の位置に戻します。
-
新しい AI エージェントを作成する
ダッシュボードの右上隅にある + エージェントの作成 オプションを使用して、新しい AI エージェントを作成できます。 定義済みのテンプレートを使用するか、エージェントを最初から作成するかを選択できます。
スクリプト化された自律型 AI エージェントを作成する方法については、次のセクションを参照してください。
スクリプト型と自律型の両方を含む、最大 100 個の AI エージェントを作成できます。
AI エージェントのインポート
利用可能な AI エージェントのリストから、JSON 形式で AI エージェントをインポートできます。 まず、AI エージェントを JSON 形式でローカル フォルダーにエクスポートしたことを確認します。 インポートするには、次の手順に従ってください。
- エージェントのインポートをクリックします。
- [アップロード] をクリックして、プラットフォームからエクスポートされた AI エージェント ファイル (JSON 形式) をアップロードします。
- エージェント名 フィールドに、AI エージェント名を入力します。
- (オプション) システム ID で、システムによって生成された一意の識別子を編集します。
- [インポート（Import）] をクリックします。
AI エージェントが Webex AI Agent Studio プラットフォームに正常にインポートされ、ダッシュボードで利用できるようになりました。
キーワード検索
このプラットフォームは、AI エージェントを簡単に見つけて管理するのに役立つ強力な検索機能を提供します。 エージェント名を使ったキーワード検索が可能です。検索バーにエージェント名または名前の一部を入力してください。 検索条件に一致する AI エージェントのリストが表示されます。
エージェントタイプでフィルタリング
キーワード検索に加え、AI エージェントの種類に基づいてフィルタリングすることで、検索結果を絞り込むことができます。 ドロップダウン リストからエージェント タイプ フィルターのいずれかを選択します（スクリプト、 自律、および すべて）。
ナレッジベースを管理する
ナレッジ ベースは、大規模言語モデル (LLM) を搭載した AI エージェントの情報の中央リポジトリです。 AI エージェントは、高度な AI と機械学習テクノロジーを使用して、人間のようなテキストを理解、処理、生成します。 AI エンジンは膨大な量のデータを使用して AI エージェントをトレーニングし、詳細かつ状況に応じた適切な応答を提供できるようにします。 ナレッジベースには、自律 AI エージェントの機能に必要なデータが保存されます。
構成する AI エージェントに必要なナレッジ ベースを作成します。
AI エージェントの知識ベースを作成する
| 1 |
Webex AI Agent Studio プラットフォームにログインします。 | ||||||||||||||
| 2 |
左側のナビゲーション ペインにある ナレッジ アイコンをクリックします。 | ||||||||||||||
| 3 |
[ナレッジ ベース] ページで、右上隅にある [+ ナレッジ ベースを作成] をクリックします。 | ||||||||||||||
| 4 |
ナレッジベースの作成 ページで、次の詳細を入力します。 | ||||||||||||||
| 5 |
[作成]をクリックします。 システムは指定された名前でナレッジ ベースを作成します。 | ||||||||||||||
| 6 |
ナレッジベースにファイルをアップロードするか、ドキュメントを最初から作成することができます。
重要な考慮事項:
アップロードされたすべてのファイルを削除するには、[ 処理済みファイル ] セクションの横にある [ 削除 ] アイコンをクリックします。 1 つのファイルを削除するには、ファイル名の横にある ファイルの削除 アイコンをクリックします。
| ||||||||||||||
| 7 |
情報 タブに移動して、次の詳細を表示します。
|
次の作業
AI エージェントのナレッジ ベースを構成します。
ナレッジベースにアクセスする
はじめる前に
AI エージェントに必要な知識ベースを作成します。
| 1 |
Webex AI Agent Studio プラットフォームにログインします。 |
| 2 |
クリック 知識 左側のナビゲーション ペインにあるアイコン。 ナレッジベースはカードとして表示されます。 ナレッジベース ページ。 カードには、アップロードされたファイルの数とナレッジベースに作成されたドキュメントの数が表示されます。 |
| 3 |
カードをクリックすると、特定のナレッジ ベースに移動します。 ナレッジベースには、 知識 AI エージェント構成ページのタブ。 詳細については、 ナレッジベースを構成する セクション。 次の基準を使用して、必要なナレッジ ベースを検索できます。
クリック すべてリセット 検索条件をリセットします。 |
自律 AI エージェントのセットアップ
自律型 AI エージェントは、人間の直接的な介入なしに独立して動作します。 自律エージェントはナレッジ リポジトリにアクセスして使用し、ユーザのクエリに対して有益で正確な回答を提供できます。 これらのエージェントは、高度なアルゴリズムと機械学習技術を使用してデータを分析し、環境から学習し、特定の目標を達成するためにアクションを適応させます。
自律 AI エージェントは、次のようなさまざまなシナリオで使用できます。
- 顧客サポートを提供する - FAQ に回答し、問題をトラブルシューティングし、プロセスを通じて顧客を案内します。
- 技術サポートを提供する - 特定のトピックまたはドメインに関する専門的なアドバイスを提供します。
- 自然言語処理 (NLP) - 自然で会話的な方法で人間の言語を理解し、応答します。
- 意思決定 - 利用可能な情報と事前定義されたルールに基づいて、情報に基づいた選択を行います。
- 自動化 - 反復的なタスクや時間のかかるタスクを自動化します。
自律 AI エージェントに構成されたガードレールにより、AI エージェントが非倫理的かつ有害なコンテンツで応答しないことが保証されます。
自律型 AI エージェントを作成する
はじめる前に
自律 AI エージェントの知識ベースを必ず作成してください。 詳細については、 AI エージェントの知識ベースを作成する。
| 1 |
Webex AI Agent Studio プラットフォームにログインします。 |
| 2 |
オンザ ダッシュボード、クリック +エージェントを作成。 |
| 3 |
オンザ AI エージェントを作成する 画面で選択 ゼロから始める クリック 次。
事前定義されたテンプレートを選択して、AI エージェントをすばやく作成することもできます。 AI エージェントのタイプを「自律型」としてフィルタリングできます。 この場合、 プロフィール ページは自動入力されます。 |
| 4 |
選ぶ 自律型 エージェントタイプ。 |
| 5 |
次の必須の詳細を指定します。 |
| 6 |
[作成]をクリックします。 これで、自律型 AI エージェントの作成に成功しました。これは、 ダッシュボード。 スクリプト型と自律型の両方を含む AI エージェントを最大 100 個作成できます。 AI エージェント ヘッダーでは、次のタスクを実行できます。
事前に構築された AI エージェントをインポートすることもできます。 詳細については、 AI エージェントのインポート。 |
次の作業
自律 AI エージェントを構成します。
自律 AI エージェントを構成する
次のセクションでは、特定のニーズに合わせて自律 AI エージェントを構成する方法について説明します。
自律 AI エージェントプロファイルを更新する
はじめる前に
自律型 AI エージェントを作成します。
| 1 |
オンザ ダッシュボードで、作成した AI エージェントをクリックします。 |
| 2 |
に移動 タブをクリックして、次の詳細を設定します。 |
| 3 |
変更を保存をクリックします。 |
| 4 |
AI エージェントを公開するには、 公開 をクリックします。 詳細については、 自律 AI エージェントを公開する セクションを参照してください。 |
次の作業
AI エージェントに必要なアクションを追加します。
自律 AI エージェントにアクションを追加する
自律 AI エージェントは、ユーザの意図を理解し、それに応じて行動するように設計されています。 たとえば、オンラインでの食事の注文受付を自動化する必要があるレストランを考えてみましょう。 タスクを達成するには、次のアクションを実行する自律 AI エージェントを作成します。
-
顧客から必要な情報を取得します。
-
情報を必要なフローに転送します。
-
顧客の要件を満たします。
自律 AI エージェントは、次の 3 つの構成要素に基づいて動作します。
-
アクション - AI エージェントがユーザの意図を理解して実行し、外部システムに接続して完了するタスク。
-
エンティティまたはスロット - ユーザの意図を実現するためのステップを表します。 スロットフィリングでは、発話に基づいて顧客の意図を満たすために顧客に具体的な質問をします。 これは、AI エージェントがアクションの実行を開始するためのトリガーです。
-
フルフィルメント - AI エージェントが外部システムに接続してアクションを完了する方法を決定します。
| 1 |
ダッシュボードで、作成した AI エージェントをクリックします。 |
| 2 |
タブに移動します。 [アクション] ページには、 [エージェントの引き継ぎ] アクションが表示されます。 エージェントの引き継ぎ アクションはデフォルトで有効になっており、AI エージェントが会話を人間のエージェントにエスカレートできます。 無効にするには、トグル オプションを使用します。 |
| 3 |
AI エージェントに新しいアクションを追加するには、 + 新しいアクション をクリックします。 AI エージェントには最大 10 個のアクションを設定できます。 |
| 4 |
新しいアクションの追加 ページで、次の詳細を指定します。 |
次の作業
スロットを設定し、フルフィルメントの詳細を設定します。
スロット充填の設定
スロットを埋めるには、AI エンジンに必要な入力エンティティを追加することが必要です。 アクション ページの スロット入力 セクションで、入力エンティティを追加します。
-
エンティティをテーブル形式で 1 つずつ追加できます。 詳細については、「 入力エンティティをテーブル形式で追加する」を参照してください。
-
JSON ファイルを使用してエンティティを定義することもできます。 詳細については、 JSON スキーマのツアー を参照してください。
入力エンティティを表形式で追加する
| 1 |
入力エンティティを追加するには、 「+ 新しい入力エンティティ」 をクリックします。 |
| 2 |
新しい入力エンティティの追加 ページで、次の詳細を指定します。 |
| 3 |
クリック 追加 入力エンティティを追加します。 必要な数だけ入力エンティティを追加できます。 |
| 4 |
クリック 追加 AI エージェントにアクションを追加します。 |
| 5 |
クリック 公開 AI エージェントを稼働させます。 詳細については、 自律型 AI エージェントを公開する。 アクションを追加したら、 コントロール エンティティを編集または削除するオプション。 |
JSON エディタを使用してエンティティを追加する
- JSON で入力エンティティを追加するには、 代わりに JSON を使用する。
- 入力パラメータ スキーマを JSON 形式で入力します。
- [Add（追加）] をクリックします。
詳細については、 JSON スキーマのツアー。
入力パラメータ構造
入力パラメータは次の構造に従う必要があります。
-
タイプ—パラメータ オブジェクトのデータ型。 これは常に「オブジェクト」であり、パラメータがオブジェクトとして構造化されていることを示します。
プロパティ—各キーがパラメータとそれに関連付けられたメタデータを表すオブジェクト。
必須—必須のパラメータの名前をリストする文字列の配列。
プロパティオブジェクト
プロパティ オブジェクト 内の各キーは入力エンティティ/パラメータを表し、そのパラメータに関するメタデータを含む別のオブジェクトが含まれています。 メタデータには必ず次のキーワードを含める必要があります。
-
type—パラメータのデータ型。 許可されるタイプは次のとおりです。
-
string—テキスト データ。
-
整数 - 小数点なしの数値データ。
-
number—小数点を含めることができる数値データ。
-
boolean - 真偽値。
-
配列 — 通常はすべて同じタイプの項目のリスト。
-
オブジェクト - ネストされたプロパティを持つ複雑なデータ構造。
-
-
説明—エンティティが何を表しているかについての簡単な説明。 これにより、AI エンジンはパラメータの目的と使用法を理解することができます。 簡潔でエージェントの指示やアクションの説明と一貫性のある説明は、精度を高めるのに役立ちます。
-
検証は、プラットフォームによって「タイプ」に対してのみ強制されます。 「説明」はすべてのエンティティに強制されるわけではありませんが、追加することを強くお勧めします。 エンティティ メタデータのその他の便利なキーワードは次のとおりです。
-
enum—enum フィールドには、パラメータに可能な値がリストされます。 これは、限られた値のセットのみを受け入れる必要があるパラメータに役立ちます。 開発者は、これを使用するためにパラメータが受け入れる必要がある値のカスタムリストを定義できます。
- pattern - 文字列タイプのパターン フィールドを使用して、文字列が一致する必要がある正規表現を指定します。 これは、電話番号、郵便番号、カスタム識別子などの特定の形式を検証するのに役立ちます。
-
例 - 例フィールドには、パラメータの有効な値の例が 1 つ以上示されます。 これにより、AI エンジンは必要なデータの種類を理解することができ、解釈や検証の目的に特に役立ちます。
-
エンティティ定義をより正確かつ堅牢にできる他のキーワードもあります。 詳細については、 JSON スキーマの概要を参照してください。
例
次の例には、さまざまな種類のエンティティとキーワードが含まれています。
{ "type": "object", "properties": { "username": { "type": "string", "description": "アカウントの一意のユーザ名。", "minLength": 3, "maxLength": 20 }, "password": { "type": "string", "description": "アカウントのパスワード。", "minLength": 8, "format": "password" }, "email": { "type": "string", "description": "アカウントのメールアドレス。", "pattern": "\w+([-+.']\w+)*@\w+([-.]\w+)*\.\w+([-.]\w+)*" }, "birthdate": { "type": "string", "description": "ユーザの生年月日。", "examples": ["mm/dd/YYYY"] }, "preferences": { "type": "object", "description": "ユーザ設定設定。", "properties": { "newsletter": { "type": "boolean", "description": "ユーザがニュースレターの受信を希望するかどうか。", "default": true }, "notifications": { "type": "string", "description": "優先通知方法。", "enum": ["email", "sms", "push"] } } }, "roles": { "type": "array", "description": "ユーザに割り当てられたロールのリスト。", "items": { "type": "string", "enum": ["user", "admin", "moderator"] } } }, "required": ["username", "password", "email"] } この例には次のエンティティが含まれます。
- username - 最小および最大の長さの制約がある文字列型。
- password - 最小の長さと特定の形式を持つ文字列型 (password は安全な処理が必要であることを示します)。
- email—有効なメールアドレスであることを確認するための正規表現パターンを持つ文字列型。
- birthdate—日付の形式を規定する例を含む文字列型。
- preference - ネストされたプロパティ (ニュースレターと通知) を持つオブジェクト タイプ。デフォルト値を持つブール値と、特定の許可された値を持つ文字列 (列挙型) が含まれます。
- ロール - 各項目が特定の値に制限された文字列である配列型 (列挙型)。
ユーザ名、パスワード、および電子メールは、「required」配列で定義されているように必須です。
この例では、エンティティにはわかりやすい名前と明確な説明が付けられており、一貫した構造と命名規則に従っています。 AI エンジンが簡単に解釈して適用できる、明確に定義されたエンティティを作成するには、次のベスト プラクティスに従ってください。
フルフィルメントを構成する
Webex Connect Flow ビルダーで、AI エージェント アクションのフルフィルメント フローを構成できます。 詳細については、「 AI エージェント アクションのフルフィルメント フローを構成する」を参照してください。
PCI コンプライアンスの一環として、自律 AI エージェントは現在、デビット カードまたはクレジットカードを伴うフルフィルメントをサポートしていません。 デビット カードまたはクレジットカードが関係するすべてのユーザ検証または支払いは、サードパーティ統合を通じて行う必要があります。
| 1 |
AI エージェント構成ページの [アクション] タブに移動します。 フルフィルメントフローを構成するアクションを選択します。 |
| 2 |
Webex Connect Flow Builder Fulfillment セクションで、次の設定を構成します。 |
| 3 |
クリック 変更を保存 構成を完了します。 |
次の作業
ナレッジベースを構成します。
ナレッジベースを構成する
はじめる前に
自律型 AI エージェントを作成します。
| 1 |
オンザ ダッシュボード ページで、作成した AI エージェントをクリックします。 |
| 2 |
に移動 タブ。 |
| 3 |
ドロップダウン リストから必要なナレッジ ベースを選択します。 最適なパフォーマンスを得るには、AI エージェントと同じ言語を使用するナレッジ ベースを選択することを強くお勧めします。 ナレッジ ベースを AI エージェントにマッピングすると、同じナレッジ ベースを別の AI エージェントに関連付けることはできません。 |
| 4 |
クリック 変更を保存。 |
| 5 |
クリック 公開 AI エージェントを生き生きとさせる。 詳細については、 自律型 AI エージェントを公開する。 |
次の作業
自律型 AI エージェントの言語と音声を統合します。 詳細については、 言語と音声を設定する。
言語と音声を設定する
英語以外の言語のサポートは現在ベータ版です。 これらの言語は、十分な使用データとフィードバックが収集され次第、一般公開される予定です。
| 1 |
AI エージェントの設定ページで、 構成 > 言語 タブ。 |
| 2 |
AI エージェントに選択した AI エンジンに基づいて (エージェントの作成時または AI エージェント プロファイルの更新時)、必要な言語と音声オプションを構成します。
デフォルトの音声を使用することも、使用可能なリストから別の音声を選択することもできます。 選択した言語に基づいて音声のリストが自動的に更新されます。
|
| 3 |
[変更を保存] をクリックします。 AI エージェントを公開する前に、設定された言語と音声でプレビューできます。 詳細については、「 自律 AI エージェントのプレビュー」を参照してください。 |
| 4 |
AI エージェントを公開するには、 公開 をクリックします。 詳細については、「 自律 AI エージェントを公開する 」セクションを参照してください。 |
自律型 AI エージェントをプレビューする
AI エージェントの作成時、編集中、およびエージェントのデプロイ後に、自律 AI エージェントをプレビューできます。 プレビューは次の場所から開くことができます:
- AI エージェント ダッシュボード - AI エージェント カードにマウス カーソルを合わせると、その AI エージェントの プレビュー オプションが表示されます。 クリックすると AI エージェントのプレビューが開きます。
- AI エージェント ヘッダー — AI エージェント カードをクリックすると、AI エージェントが開きます。 プレビュー オプションは、ヘッダー セクションに常に表示されます。
- 最小化されたウィジェット—プレビューを起動して最小化すると、ページの右下にチャットヘッドウィジェットが表示されます。 このオプションを使用すると、プレビュー モードを簡単に再度開くことができます。
プラットフォームプレビューウィジェット
プレビュー ウィジェットは画面の右下部分に表示されます。 発話（または発話のシーケンス）を提供して、AI エージェントの応答をチェックし、正しく機能していることを確認できます。
また、プレビュー ウィジェットを最小化し、消費者情報を提供し、複数のルームを開始して AI エージェントをテストすることもできます。
チャット会話のプレビュー
チャット プレビュー機能を使用すると、エンド ユーザとして AI エージェントと対話し、テキストを通じてさまざまなクエリにどのように応答するかを観察できます。
| 1 |
AI エージェント構成ページで、ヘッダーの [プレビュー] をクリックします。 AI エージェントのプレビュー ウィジェットが表示されます。
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| 2 |
「チャットを開始」 をクリックします。 AI エージェントは、対話を開始するためのデフォルトのウェルカム メッセージを表示します。 |
| 3 |
テキストボックスにクエリを入力し、 Enter キーを押します。 |
| 4 |
その後、AI エージェントからの応答を確認して評価できます。 新しいチャット会話またはセッションを開始するには、ヘッダーの プレビュー をクリックします。
|
音声会話のプレビュー
音声プレビュー機能を使用すると、エンドユーザとして AI エージェントと対話し、音声を通じてさまざまなクエリにどのように応答するかを観察できます。
| 1 |
AI エージェント構成ページで、ヘッダーの [プレビュー] をクリックします。 AI エージェントのプレビュー ウィジェットが表示されます。
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| 2 |
通話を開始をクリックします。 通話は AI エージェントによって開始され、対話を開始するためにデフォルトのウェルカム メッセージが再生されます。 ウィジェットでは会話のライブトランスクリプトも表示できます。 |
| 3 |
質問を声に出してください。 話している間に、会話のライブトランスクリプトを見ることができます。 対話中に音声をミュートするには、 「ミュート」 をクリックします。 |
| 4 |
クエリに対して、AI エージェントからの応答を聞いて評価することができます。 |
| 5 |
通話を終了するには、 [通話を終了] をクリックします。 |
自律型 AI エージェントを公開する
AI エージェントを設定してプレビューした後、エージェントを公開してライブにすることができます。
はじめる前に
自律型 AI エージェントを作成します。
| 1 |
AI エージェント構成ページで、 [公開] をクリックします。 |
| 2 |
変更を公開 画面で、 バージョン名 を入力し、 公開をクリックします。 バージョンの詳細は 履歴 ページで確認できます。 詳細については、 履歴 セクションを参照してください。 |
自律 AI エージェントのセッションと履歴を表示する
顧客と確立されたセッションの詳細と、AI エージェントで実行された構成変更の履歴を表示できます。
セッション（Sessions）
その セッション このページでは、AI エージェントとユーザ間のすべてのやり取りの包括的な記録が提供されます。 アクセスするには セッション：
-
オンザ ダッシュボードで、セッションの詳細を表示する自律 AI エージェントをクリックします。
-
左側のナビゲーションペインから、 セッション。
その セッション ページが表示されます。 各セッションは、セッションのすべてのメッセージを含むレコードとして表示されます。 この情報は、AI エージェントの監査、分析、改善に役立ちます。
セッション テーブルには、その AI エージェント用に作成されたすべてのセッション/ルームの一覧が表示されます。 1 つの画面に収まる行数を超える行がある場合、テーブルはページ分割されます。 テーブル内のどのフィールドも、 結果を絞り込む 左側のセクション。 存在するフィールドは、特定のセッションに関する次の情報を表します。
-
セッション ID —会話の一意のルーム ID またはセッション ID。
-
消費者 ID —AI エージェントと対話した消費者の ID。
-
チャンネル—やり取りが行われたチャネル。
-
更新日時—部屋の閉室時間。
-
ルームメタデータ—部屋に関する追加情報が含まれます。
-
必要なチェックボックスをオンにします。
-
テストセッションを非表示にする—テスト セッションを非表示にして、ライブ セッションのリストのみを表示します。
-
エージェントの引き継ぎが行われました—エージェントに引き渡されるセッションをフィルタリングします。 エージェントのハンドオーバーが発生した場合、 ヘッドホン チャットを人間のエージェントに引き継ぐことを示すアイコン。
-
エラーが発生しました—エラーが発生したセッションをフィルタリングします。
-
反対票—低評価されたセッションをフィルタリングします。
-
セッションの詳細を見る
セッションの詳細を表示するには:
-
セッション テーブル内の個々の行をクリックすると、そのセッションの詳細が表示されます。 セッションがロックされている場合は、セッションを復号化する権限が必要です。
-
セッション データを表示するには、 コンテンツの復号化 をクリックします。
コンテンツの復号化 ボタンは、AI エージェント スタジオ アプリケーション内で復号化アクセス権がある場合にのみ表示されます。
-
システムは次のセッションの詳細を表示します。
-
左側のパネルには取引の詳細が表示されます。
-
右側のパネルには、すべてのアクションに関連するスロットの充填と履行に関する詳細が表示されます。 取引を展開するには、 すべて展開 ボタンを使用します。 右側のパネルには、ドキュメント名とアップロードされたファイルの詳細とともに、ナレッジの利用に関する詳細が表示されます。
-
履歴
履歴 ページでは、AI エージェントで実行された構成変更の詳細を表示できます。 特定のエージェントの履歴を表示するには:
-
ダッシュボードで、履歴を表示する自律 AI エージェントをクリックします。
-
左側のナビゲーション ペインで、 [履歴] をクリックします。
履歴 ページが次のタブとともに表示されます。
-
バージョン履歴— バージョン履歴 タブをクリックすると、自律 AI エージェントのさまざまなバージョンが表示されます。
-
変更ログ—AI エージェントに加えられた変更を表示するには、[ 変更ログ ] タブをクリックします。
バージョン履歴
自律 AI エージェントを公開するたびに、自律 AI エージェントのバージョンが保存され、 [バージョン履歴] タブで利用できるようになります。 バージョン履歴 タブから、AI エージェントのさまざまなバージョンを表示できます。
-
バージョンの説明 - AI エージェントのバージョンに関する簡単な説明。
-
AI エンジン - そのバージョンの AI エージェントで使用される AI エンジン。
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更新日時 - バージョンが作成された日時。
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アクション - AI エージェントに対して次のアクションを実行できます。
-
下書きとしてロード - AI エージェントのすべての変更が失われます。 再度設定を実行する必要があります。
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エクスポート - AI エージェントをエクスポートするために使用します。
-
変更ログ
変更ログ タブでは、自律 AI エージェントに加えられた変更を追跡します。 過去 35 日間の変更の詳細を表示できます。 変更ログ タブには次の詳細が表示されます。
管理者または AI エージェント開発者のロールを持つユーザは、 変更ログ タブにのみアクセスできます。 「監査ログの取得」権限を持つカスタム ロールを持つユーザも監査ログを表示できます。
-
更新日時 - 変更の日時。
-
更新者 - 変更を組み込んだユーザの名前。
-
変更場所 - 変更が行われた AI エージェントの特定のセクション。
-
説明 - 変更に関する追加情報。
更新者、 場所の変更、および 説明 検索オプションを使用して、特定の監査ログを検索できます。 更新日時 および 更新者 フィールドに基づいてログを並べ替えることができます。
分析を使用して自律 AI エージェントのパフォーマンスを表示する
AI エージェント分析セクションでは、AI エージェントのパフォーマンスと有効性を評価するための主要なメトリックがグラフィカルに表示されます。 自律 AI エージェントの分析を生成するには:
- ダッシュボードから AI エージェントを選択します。
- 左側のナビゲーション ペインで、 [分析] をクリックします。 AI エージェントのパフォーマンスの概要は、表形式とグラフ形式の両方で表示されます。
最初のセクションには、AI エージェントのセッションとメッセージに関する次の統計が表示されます。
- 合計セッション数と、人間の介入なしに AI エージェントによって処理されたセッション数。
- エージェントの引き継ぎの合計数。人間のエージェントに引き継がれたセッションの数です。
- 1 日あたりの平均セッション数。
- 合計メッセージ数（人間と AI エージェントのメッセージ）と、そのうちユーザから送信されたメッセージの数。
- 1 日あたりの平均メッセージ数。
2 番目のセクションには、ユーザに関する統計が表示されます。 総ユーザ数、ユーザあたりの平均セッション数、1 日あたりの平均ユーザ数に関する情報を提供します。
3 番目のセクションには、AI エージェントの応答とエージェントのハンドオーバーが表示されます。
スクリプト化された AI エージェントを設定する
スクリプト化された AI エージェントは、Webex AI Agent Studio プラットフォームのコード不要のエージェント構築機能を強化します。 マルチターンの会話を可能にし、顧客から関連データを収集して特定のタスクを実行します。 次の作業が含まれます。
-
簡単なコマンドの実行 - 指示に従って、事前定義されたアクションを完了します。
-
データの処理 - 指定されたルールに従ってデータを操作および変換します。
-
他のシステムとの対話 - 他のソリューションと通信し、制御します。
スクリプト AI エージェントは知識ベースが質問と回答のコーパスで構成されている知識駆動型エージェントです。 スクリプト化された AI エージェントは、ユーザが作成したトレーニング コーパス (例と回答のコレクション) に基づいて回答を提供できます。 この機能は、次のようなシナリオで役立ちます。
-
特定の知識が必要 - エージェントは事前に定義されたドメイン内の質問に答える必要があります。
-
一貫性は重要です。エージェントは同様のクエリに対して一貫した応答を提供する必要があります。
-
限られた柔軟性が必要です - エージェントの応答は、トレーニング コーパスの情報によって制約されます。
スクリプト化された AI エージェントを作成する
| 1 |
Webex AI Agent Studio プラットフォームにログインします。 |
| 2 |
ダッシュボードでクリック + エージェントを作成。 |
| 3 |
オンザ AI エージェントを作成する 画面で選択 ゼロから始める クリック 次。 事前定義されたテンプレートを選択して、AI エージェントをすばやく作成することもできます。 AI エージェントタイプをフィルタリングして |
| 4 |
選ぶ 脚本付き エージェントタイプ。 |
| 5 |
次の詳細を指定します。 |
| 6 |
[作成]をクリックします。 これでスクリプト化された AI エージェントの作成に成功しました。これは現在、 ダッシュボード。 スクリプト型と自律型の両方を含む、最大 100 個の AI エージェントを作成できます。 AI エージェント ヘッダーでは、次のタスクを実行できます。
また、AI エージェントをインポートすることもできます。 詳細については、 AI エージェントのインポート。 |
次の作業
スクリプト化された AI エージェントを構成する
次のセクションでは、特定のニーズに合わせてスクリプト化された AI エージェントを構成する方法について説明します。
スクリプト化された AI エージェントプロファイルを更新する
はじめる前に
スクリプト化された AI エージェントを作成します。
| 1 |
オンザ ダッシュボードで、作成した AI エージェントをクリックします。 |
| 2 |
タブに移動し、次の詳細を構成します。 |
| 3 |
変更を保存をクリックします。 |
| 4 |
AI エージェントを公開するには、 公開 をクリックします。 |
AI エンジン設定を更新する
スクリプト化された AI エージェントは、AI エンジン (機械学習を搭載) を使用して顧客の問い合わせを理解し、応答します。 使用されている AI エンジンの概要は次のとおりです。
-
Webex AI Pro 1.0 (Swiftmatch 付き) — 複数の言語をサポートする、高速で軽量なトレーニング エンジン。
-
Webex AI Pro 1.0 (RASA 付き) — 会話型 AI を構築するためのトップ オープンソース フレームワーク。
-
Webex AI Pro 1.0 (Mindmeld 付き) — さまざまな自然言語理解 (NLU) 機能を使用して高品質の会話フローを作成するための高度なフレームワーク。
AI エージェントの AI エンジンを変更するには:
| 1 |
ダッシュボードで、作成した AI エージェントをクリックします。 |
| 2 |
タブに移動します。 |
| 3 |
AI エンジンの横にあるアイコンをクリックします。 |
| 4 |
AI エンジンの管理 ページで、次のフィールドを構成します。
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| 5 |
AI エージェントの AI エンジン設定を変更するには、 [更新] をクリックします。 |
| 6 |
AI エンジンの設定を更新するには、 [変更を保存] をクリックします。 |
スクリプトを構成する
スクリプトは、AI エージェントの理解と応答を強化する構成要素です。 このセクションでは、次の 3 つの主要コンポーネントについて説明します。
-
インテント は、AI エージェントと対話する際にユーザが達成したいさまざまな目標やアクションをキャプチャします。 ユーザの意図をマッピングすることで、AI エージェントはユーザのリクエストを認識し、適切に応答できるようになります。 インテントを作成するには、 インテントを作成する。
-
エンティティ AI エージェントがユーザ入力から抽出する必要がある特定の情報です。 これらには、日付、製品名、または顧客の使用事例に固有のカスタム値が含まれます。 エンティティは、ユーザの要求を効果的に満たすために AI エージェントが理解する必要がある重要な変数です。 エンティティを作成するには、 エンティティを作成する。
-
回答 ユーザのリクエストに対する AI エージェントの慎重に作成された応答です。 これらは、AI エージェントがユーザの意図を理解し、必要なエンティティを収集した後、ユーザと通信する方法を決定します。 レスポンスを作成するには、 レスポンスを作成する。
これらのコンポーネントが連携して動作することで、エージェントとユーザの間でスムーズかつ目的のある会話が生まれます。 詳細については、 AI Agent Studio でインテント、エンティティ、レスポンスを理解する。
インテントを作成する
| 1 |
オンザ ダッシュボードで、作成した AI エージェントをクリックします。 |
| 2 |
移動先 構成 > スクリプト > インテント。 |
| 3 |
クリック +意図を作成。 |
| 4 |
新しいインテントを追加 画面で、次の詳細を指定します。 |
| 5 |
インテントを作成するには、 [追加] をクリックします。 |
| 6 |
AI エージェントを公開するには、 公開 をクリックします。 |
エンティティを作成する
| 1 |
ダッシュボードで、作成した AI エージェントをクリックします。 |
| 2 |
[構成] > [スクリプト] > [エンティティ] に移動します。 |
| 3 |
「+エンティティを作成」をクリックします。 |
| 4 |
エンティティの作成 ウィンドウで、次のフィールドを指定します。 |
| 5 |
変更を保存をクリックします。 使用できます 編集 そして 消去 オプション アクション 関連するアクションを実行するための列。 エンティティ名のみ編集でき、エンティティ タイプは編集できません。 |
レスポンスを作成する
| 1 |
オンザ ダッシュボードで、作成した AI エージェントをクリックします。 |
| 2 |
移動先 設定 > スクリプト > レスポンス。 システムは、顧客とのやり取りに使用できる Web チャネルのデフォルトの条件付き応答を提供します。 また、 編集 各応答のアイコンをクリックして、応答設定を変更します。 デフォルトの応答と Web チャネルは削除できません。 |
| 3 |
カスタムレスポンスを作成するには、 +レスポンスを作成。
新しい回答を追加する 画面が表示されます。
|
| 4 |
オンザ 新しい回答を追加する 画面で新しい レスポンス名。 |
| 5 |
設定された言語では、オプションで条件付き応答を追加できます。 条件を追加。
|
| 6 |
応答を作成するには、 [作成] をクリックします。 |
応答タイプを設定する
レスポンス デザイナーでは、インテントに対してチャネル固有のレスポンスを構成できます。 レスポンスを作成する方法の詳細については、「 レスポンスを作成する 」セクションを参照してください。
詳細については、次のセクションを参照してください。
テキスト応答タイプを設定する
すべてのチャネルに対する応答としてテキスト メッセージを設定できます。 選択したチャネル (デフォルトまたはカスタム) にテキスト応答タイプを追加するには、次の手順に従います。
| 1 |
選択したチャネルに対して、 テキスト 応答タイプを選択します。 |
| 2 |
Variant テキストボックスにテキストメッセージを入力します。 チャネルから受信した変数や会話中に顧客から収集した変数を使用して、エージェントの応答をカスタマイズできます。
${ と入力して、テキスト領域で必要な変数を選択することもできます。 |
| 3 |
複数のバリエーションを追加するには、 「バリエーションを追加」 をクリックし、テキスト メッセージを入力します。 |
| 4 |
応答を作成するには、 [作成] をクリックします。 |
カルーセル応答タイプを設定する
Web (デフォルト) および Messenger チャネルのカルーセル応答を設定できます。 各カルーセル レスポンスには、画像、説明、最大 3 つのボタンを含めることができます。次の手順に従います。
| 1 |
選択したチャネルの右側のペインで、 カルーセル をクリックします。 リッチカルーセルカードが登場します。 |
| 2 |
画像の URL を表示または編集するには、 [構成] をクリックします。 デフォルトでは、システムは画像の URL を表示します。 |
| 3 |
カードの タイトル と 説明（オプション） を入力します。 |
| 4 |
構成されたペイロードを AI エージェントに送信し、インテントに対応する応答を呼び出すには、 [+ クイック返信を追加] をクリックします。 |
| 5 |
応答を作成するには、 [作成] をクリックします。 |
クイック返信の応答タイプを設定する
Web (デフォルト)、SMS、Messenger、Apple Messages for Business、および RCS チャネルのクイック返信応答を設定できます。 手順は以下のとおりです。
| 1 |
選択したチャネルの右側のペインで、 [クイック返信] をクリックします。 |
| 2 |
インテントのクイック返信メッセージを入力します。 |
| 3 |
設定されたペイロードを AI エージェントに送信するには、 + クイック返信を追加。 選択してください 文章 ボタンタイプをクリックし、テキストとペイロード/識別子を入力します。 [完了] をクリックして、テキスト クイック返信を追加します。 URL リダイレクトの場合は、 URL ボタン タイプ (Web チャットにのみ適用) を選択し、テキストと URL を入力して、 完了をクリックします。 |
| 4 |
[作成] をクリックして応答を作成します。 部分一致は、受信したユーザクエリに不確実性がある場合に発生します。 AI エージェントは、ユーザクエリに近いインテントをオプションとして応答します。 Web の場合は部分一致の回答が表示されます。 |
画像応答タイプを設定する
Web (デフォルト)、Messenger、WhatsApp チャネルに対して画像応答を設定できます。 手順は以下のとおりです。
| 1 |
選択したチャンネルの右側のペインで、 画像 をクリックします。 イメージ カードがデフォルト設定で表示されます。 |
| 2 |
画像の URL を更新します。 |
| 3 |
画像の種類（jpeg または png）を選択します。 |
| 4 |
応答を作成するには、 [作成] をクリックします。 |
ビデオレスポンスの種類を設定する
Web (デフォルト)、Messenger、WhatsApp チャネルのビデオ レスポンスを設定できます。 手順は以下のとおりです。
| 1 |
選択したチャンネルの右側のペインで、 ビデオ をクリックします。 ビデオ カードがデフォルト構成で表示されます。 |
| 2 |
ビデオの URL を更新します。 |
| 3 |
必要なビデオタイプ（mp4）を選択します。 |
| 4 |
[作成] をクリックして応答を作成します。 |
音声応答の種類を設定する
Web (デフォルト) と WhatsApp の音声応答を設定できます。 手順は以下のとおりです。
| 1 |
選択したチャンネルの右側のペインで、 オーディオ をクリックします。 オーディオ カードがデフォルト構成で表示されます。 |
| 2 |
オーディオ URL を更新します。 |
| 3 |
オーディオの種類（mp3 または aac）を選択します。 |
| 4 |
応答を作成するには、 [作成] をクリックします。 |
ファイル応答タイプを設定する
ファイルを Web (デフォルト) および WhatsApp チャネルの応答として構成できます。 手順は以下のとおりです。
| 1 |
選択したチャネルの右側のペインで、 [ファイル] をクリックします。 ファイル カードが表示されます。 |
| 2 |
ファイルの URL を入力します。 |
| 3 |
ファイルの種類を選択します。 サポートされているファイルの種類は、.html、.pdf、プレーンテキスト、.jpeg、.png、.mp4、.mp3、.aac です。 |
| 4 |
応答を作成するには、 [作成] をクリックします。 |
返信ボタンの応答タイプを設定する
WhatsApp チャネルの返信ボタンの応答を設定できます。 手順は以下のとおりです。
| 1 |
右側のペインにある 返信ボタン をクリックします。 |
| 2 |
ヘッダーの詳細を設定します (オプション)。 |
| 3 |
本文を入力します。 このフィールドには最大 1024 文字まで入力できます。 |
| 4 |
フッターテキストを入力します（オプション）。 このフィールドには最大 60 文字まで入力できます。 |
| 5 |
新しい返信ボタンを追加するには、 [ボタンを追加] をクリックし、テキストとペイロードを入力して、 [完了] をクリックします。 最大 3 つの返信ボタンを設定できます (20 文字の制限)。 |
| 6 |
応答を作成するには、 [作成] をクリックします。 |
リストメッセージの応答タイプを構成する
リストメッセージを WhatsApp チャネルの応答として設定できます。 手順は以下のとおりです。
| 1 |
右側のペインで [メッセージの一覧表示] をクリックします。 |
| 2 |
[構成] タブに移動し、次の設定を構成します。 |
| 3 |
[リスト セクション] タブに移動し、次の設定を構成します。 |
| 4 |
応答を作成するには、 [作成] をクリックします。 |
番号付きリスト応答タイプを構成する
WhatsApp チャネルの応答として番号付きリストを設定できます。 手順は以下のとおりです。
| 1 |
右側のペインで 番号付きリスト をクリックします。 |
| 2 |
提供されたデフォルトのテキストを編集します。 |
| 3 |
[+ リスト項目を追加] をクリックします。 |
| 4 |
テキスト ボタン タイプで、以下を設定します。 |
| 5 |
[作成] をクリックして応答を作成します。 |
リストピッカーの応答タイプを構成する
Apple Business Messages チャネルのリスト ピッカー応答を構成できます。 手順は以下のとおりです。
| 1 |
右側のペインで リスト ピッカー をクリックします。 |
| 2 |
[構成] タブに移動し、次の設定を構成します。 |
| 3 |
リストセクション タブに移動し、次の設定を構成します。 |
| 4 |
新しいリストセクションを追加するには、 リストセクションを追加。 |
| 5 |
クリック 作成する 応答を作成します。 |
時間ピッカーの応答タイプを構成する
Apple Business Messages チャネルの時間ピッカー応答を設定できます。 手順は以下のとおりです。
| 1 |
クリック タイマーピッカー 右側のペインに表示されます。 に移動 構成 タブをクリックして、以下を設定します。 |
| 2 |
に移動 イベントの詳細 タブをクリックして設定します。 |
| 3 |
クリック 作成する 応答を作成します。 |
メディア応答を構成する
Apple Business Messages チャネルのメディア応答を設定できます。 手順は以下のとおりです。
| 1 |
クリック メディア 右側のペインに表示されます。 |
| 2 |
テキストを入力します。 |
| 3 |
メディアタイプを選択し、URL を入力します。 |
| 4 |
添付ファイルを追加するには、 添付ファイルを追加する。 |
| 5 |
クリック 作成する 応答を作成します。 |
リッチリンク応答タイプを設定する
Apple Business Messages チャネルのリッチ リンク応答を設定できます。 手順は以下のとおりです。
| 1 |
右側のペインで リッチ リンク をクリックします。 |
| 2 |
画像の URL を入力し、画像の種類 (jpeg または png) を選択します。 |
| 3 |
リダイレクト先のウェブサイトの URL を入力します。 |
| 4 |
ビデオまたは画像の URL タイトルを入力します。 |
| 5 |
MIME プロトコルをサポートするビデオ URL を入力し、タイプ (video/mp4) を選択します。 |
| 6 |
応答を作成するには、 [作成] をクリックします。 |
フォームの回答タイプを設定する
Apple Business Messages チャネルのフォーム応答を設定できます。 手順は以下のとおりです。
| 1 |
右側のペインで フォーム をクリックします。 |
| 2 |
フォームを JSON 形式で入力します。 各 JSON には、カスタマイズされたフォームの一部となるページに関する情報が含まれています。 ページにはさまざまな種類があります。
構造化されたコンテンツ メタデータにより、ユーザはフォームのページと視覚的なレイアウトを指定できます。 このテンプレートは 2 つのセクションで構成されています。
サンプル JSON をダウンロード をクリックしてサンプル JSON ファイルをダウンロードし、フォームの構造を理解してください。 詳細については、 Apple の公式ドキュメント を参照してください。 |
カスタムイベント応答タイプを構成する
音声チャネルの応答としてカスタム イベントを設定できます。 手順は以下のとおりです。
| 1 |
右側のペインで カスタム イベント をクリックします。 |
| 2 |
AI エージェントが受信する受信イベント名を入力します。 |
| 3 |
音声設定で、各エージェントの応答に追加する次の設定を構成します。 |
| 4 |
応答を作成するには、 [作成] をクリックします。 スクリプト化された AI エージェントのカスタム イベントを構成する方法については、 カスタム イベントの構成 の記事を参照してください。
|
エージェントの引き継ぎを設定する
はじめる前に
スクリプト化された AI エージェントを作成します。
| 1 |
ダッシュボードで、作成したスクリプト AI エージェントをクリックします。 |
| 2 |
に移動し、必要な設定をオンまたはオフに切り替えます。 |
| 3 |
変更を保存をクリックします。 |
次の作業
言語と音声を設定する
スクリプト化された AI エージェントが顧客とのやり取りを処理するために、複数の言語と言語固有の音声を設定できます。
はじめる前に
スクリプト AI エージェントを作成します。
| 1 |
AI エージェント構成ページで、 タブに移動します。 デフォルトの言語と音声は英語に設定されています。 サポートされている他の言語と音声については、 サポートされている言語と音声 記事。 |
| 2 |
AI エージェントに言語を追加するには、 +言語を追加。 |
| 3 |
ドロップダウンリストから希望の言語とロケールを選択し、クリックします。 追加。 |
| 4 |
クリック 言語を追加する。 新しく追加された言語は、 言語 タブの 有効 トグルはデフォルトで「オン」に設定されています。 複数の言語を追加すると、 ポリマッチ AI エンジンの詳細設定で多言語モデルを選択します。 |
| 5 |
適切な音声を選択してください 音声名 ドロップダウンリスト。 選択した言語に基づいて、利用可能な音声が自動的に表示されます。 |
| 6 |
AI エージェントのデフォルトとして希望の言語と音声を設定するには、 デフォルトとして設定 下 コントロール カラム。 デフォルトの言語と音声を削除することはできませんが、必要に応じて変更することはできます。 デフォルトの言語を変更すると、応答、インテント、キュレーション、テスト、プレビューのエクスペリエンスに影響する可能性があります。 |
フルフィルメントを構成する
スクリプト化された AI エージェントが外部システムと対話し、API を介してデータを取得、更新、または保存するためのフルフィルメントを構成できます。 詳細については、 スクリプト化された AI エージェントのフルフィルメントを構成する 記事。
スクリプト化された AI エージェントをプレビューする
Webex AI Agent Studio を使用すると、開発中および開発後に AI エージェントをプレビューできます。 この方法では、AI エージェントの機能をテストし、それぞれの入力クエリに対して目的の応答が生成されるかどうかを判断できます。 スクリプト化された AI エージェントは次の方法でプレビューできます。
- AI エージェント ダッシュボード - AI エージェント カードにマウス カーソルを合わせると、その AI エージェントの プレビュー オプションが表示されます。 AI エージェント プレビュー ウィジェットを開くには、 [プレビュー] をクリックします。
- AI エージェント ヘッダー - AI エージェント カードをクリックするか、AI エージェント カードの [編集] ボタンをクリックして AI エージェントの編集モードに入ると、ヘッダー セクションに [プレビュー] オプションが常に表示されます。
- 最小化されたウィジェット - プレビューを起動して最小化すると、ページの右下にチャット ヘッド ウィジェットが表示されます。 これにより、プレビュー モードを簡単に再度開くことができます。
プラットフォームプレビューウィジェット
プレビュー ウィジェットは画面の右下に表示されます。 発話（または発話のシーケンス）を提供して AI エージェントがどのように応答するかを確認し、期待どおりに動作することを確認できます。 AI エージェント プレビューは複数の言語をサポートしており、発話の言語を自動検出してそれに応じて応答できます。 言語セレクターをクリックし、利用可能なオプションのリストから選択することで、プレビューで言語を手動で選択することもできます。
プレビュー ウィジェットを最大化して、見やすくすることができます。 また、消費者情報を提供し、複数のルームを開始して AI エージェントを徹底的にテストすることもできます。
スクリプト化された AI エージェントを公開する
AI エージェントを設定してプレビューした後、エージェントを公開してライブにすることができます。
はじめる前に
スクリプト化された AI エージェントを作成します。
| 1 |
AI エージェント構成ページで、 [公開] をクリックします。 |
| 2 |
バージョン名を入力し、 「公開」 をクリックします。 バージョンの詳細は 履歴 ページで確認できます。 詳細については、「履歴」セクションを参照してください。 |
スクリプト AI エージェントの共通管理セクション
AI エージェント構成ページの左側のパネルに、次のセクションが表示されます。
スクリプトエージェントのテスト
AI エージェントが進化し、より複雑になるにつれて、そのロジックや自然言語理解 (NLU) の変更によって意図しない結果が生じることがあります。 最適なパフォーマンスを確保し、潜在的な問題を特定するために、AI エージェント プラットフォームは、便利なワンクリック AI エージェント テスト フレームワークを提供します。 次の操作を実行できます。
- 包括的なテストケースのセットを簡単に作成して実行します。
- さまざまなシナリオのテスト メッセージと予想される応答を定義します。
- 複数のメッセージを含むテスト ケースを作成して、複雑な相互作用をシミュレートします。
テストを定義する
次の手順でテストを定義できます。
- Webex AI Agent Studio プラットフォームにログインします。
- ダッシュボードで、作成したスクリプト AI エージェントをクリックします。
- 左側のペインで [テスト] をクリックします。 デフォルトでは、 テストケース タブが表示されます。
- テスト ケースを選択し、 [選択したテストを実行] をクリックします。
表の各行は、次のパラメータを持つテスト ケースを表します。
| パラメータ | 説明 |
|---|---|
| メッセージ | ユーザが AI エージェントに送信することが予想されるクエリとステートメントの種類を表すサンプル メッセージ。 |
| 期待される言語 | AI エージェントと対話するときに使用する言語。 |
| 予想される意図 | 特定のユーザ メッセージに応答して表示されるインテントを指定します。 最も関連性の高いインテントを見つけやすくするために、この列には スマート オートコンプリート機能が搭載されています。 入力すると、システムはこれまで入力したテキストに基づいて一致するインテントを提案します。 |
| 前のコンテキストをリセット | チェックボックスをクリックすると、テスト ケースが分離され、既存の AI エージェント コンテキストとは独立して実行されます。 有効にすると、各テスト ケースが新しいセッションでシミュレートされ、以前の操作や保存されたデータからの干渉が防止されます。 |
| 部分一致を含める | このトグルを有効にすると、予想されるインテントが実際の応答と部分的にしか一致しない場合でも、テスト ケースが成功したと見なします。 |
| CSV からインポート | コンマ区切りファイル (CSV) ファイルからテスト ケースをインポートします。 この場合、既存のテストケースはすべて上書きされます。 |
| CSVへのエクスポート | テストケースをコンマ区切りファイル (CSV) にエクスポートします。 |
| テストコールバック | このトグルを有効にすると、着信コールバックをシミュレートし、実際の着信コールを必要とせずにフローの動作をテストできます。 |
| フロー内のコールバック | インテントがコールバックをトリガーする必要があることを示すには、この列のチェックボックスをクリックします。 |
| 予想されるコールバックテンプレート | コールバックが発生したときにアクティブにするテンプレート キーを指定します。 |
| コールバックタイムアウト（秒） | AI エージェントがコールバックがタイムアウトしたと判断する前にコールバック応答を待機する最大時間 (秒単位)。 システムでは最大 20 秒のタイムアウトが許可されます。 |
テストを実行する
実行 タブで、 選択したテストを実行 をクリックして、選択したすべてのテスト ケースの順次実行を開始します。
テストケース タブからテストケースを実行することもできます。
.特定の結果を持つテストケースを表示するには、目的の結果をクリックします（例： 合格した、 部分一致で合格、 失敗した、 保留中) を概要リボンでクリックします。 これにより、テスト ケース リストがフィルターされ、選択した結果に一致するものだけが表示されます。
その セッション ID 各テスト ケースに関連付けられた内容が結果に表示されます。 これにより、テスト ケースをすばやく相互参照し、トランザクションの詳細を表示できます。 これを実行するには、 取引の詳細 オプションの アクション カラム。
実行履歴
オンザ 歴史 タブでは、実行されたすべてのテスト ケースにアクセスできます。
- クリック ダウンロード アイコンから アクション 実行されたテスト データを CSV ファイルとしてエクスポートし、オフライン分析やレポート作成に使用します。
- 各テスト ケース実行に使用される特定のエンジンとアルゴリズムの設定を確認します。 この情報は、開発者が AI エージェントのパフォーマンスを最適化するのに役立ちます。
- 特定のトレーニングエンジンで使用される高度なアルゴリズム構成設定を表示するには、 情報 トレーニングエンジン名の横にあるアイコン。これにより、テスト中に AI エージェントの動作に影響を与えたパラメータと設定に関する洞察が得られます。
エージェントセッションを表示
その セッション このセクションでは、AI エージェントと顧客間のすべてのやり取りの包括的な記録が提供されます。 各セッションには、交換されたメッセージの詳細な履歴が含まれます。 オフライン分析および監査のために、セッション データを CSV ファイルとしてエクスポートできます。 このデータを使用して、ユーザ インタラクションを分析し、改善領域を特定し、AI エージェントの応答を改善します。
結果をページに表示することで、大規模なデータセットを処理できます。 使用することができます 結果を絞り込む さまざまな基準に基づいてセッションをフィルタリングおよび並べ替えるセクション。 表の各行には、次のような重要なセッションの詳細が表示されます。
- チャンネル—やり取りが発生したチャネル (チャット、音声など)。
- セッション ID —セッションの一意の識別子。
- 消費者 ID —ユーザの一意の識別子。
- メッセージ—セッション中に交換されたメッセージの数。
- 更新日時—最後に更新されたシステム時刻。
- メタデータ—セッションに関する追加情報。
- テストセッションを非表示にする— テスト セッションを非表示にして、ライブ セッションのリストのみを表示するには、このチェック ボックスをオンにします。
- エージェントの引き継ぎが発生しました - エージェントに引き継ぐセッションをフィルタリングするには、このチェックボックスをオンにします。 エージェントの引き継ぎが発生した場合、チャットが人間のエージェントに引き継がれたことを示すヘッドフォン アイコンが表示されます。
- エラーが発生しました - エラーが発生したセッションをフィルタリングするには、このチェックボックスをオンにします。
- ダウン投票—ダウン投票されたセッションをフィルタリングするには、このチェックボックスをオンにします。
特定のセッションの詳細ビューにアクセスするには、行をクリックします。 チェックボックスを使用して、エージェントの引き継ぎ、エラー、およびダウン投票に基づいてセッションをフィルターします。 セッションの暗号化を解除するには、ユーザ レベルの権限と高度なデータ保護設定が必要です。 セッションの詳細を表示するには、 コンテンツの復号化 をクリックします。
スクリプト化された AI エージェントでセッションの詳細を表示する
各行のセッションをクリックすると、個々のセッションの詳細が表示されます。
[取引情報] タブには、特定のやり取りの詳細な内訳が表示され、情報が 4 つのセクションに分類されます。
メッセージ セクション:
- セッション中にあなたが送信したすべてのメッセージを表示します。
- AI エージェントによって生成された対応する応答を表示します。
- メッセージを時系列順に表示し、やり取りのコンテキストを提供します。
特定された意図 セクション:
- 顧客のクエリに対して識別された意図を表示します。
- 識別された各インテントに関連付けられた信頼レベルを示します。
- 識別されたインテントに関連付けられているスロットを一覧表示します。 スロットをクリックすると、その値と、システムがユーザのクエリからその値を抽出する方法に関する追加情報が表示されます。
識別されたエンティティ セクションには、システムが顧客のメッセージから抽出し、アクティブな消費者の意図に関連付けるエンティティがリストされます。 これらのエンティティは、AI エージェントがユーザのクエリ内で識別した重要な情報を表します。
アルゴリズムの結果 セクションでは、AI エージェントの応答につながった基礎的なプロセスについて詳しく説明します。 表示される情報の内訳は次のとおりです。
- インテントのリスト - 識別されたインテントとそれに対応する類似度スコアが表示されます。
- エンティティ リスト - ユーザのメッセージから抽出されたエンティティが表示されます。
その他の情報 には次の内容が表示されます。
- 処理済みクエリ - AI エージェントの自然言語理解 (NLU) パイプラインによって処理された後の、顧客の入力の前処理済みバージョンを示します。
- 言語検出プロバイダー - 特定のテキストの言語を自動的に識別できるテクノロジを提供するプロバイダー。
- 検出された言語 - テクノロジーによって検出された言語。
- エージェントのハンドオーバー - セッション中にエージェントのハンドオーバーが発生したかどうかを示します。 特定のルールによってエージェントの引き継ぎがトリガーされた場合は、 [ルールによるエージェントの引き継ぎ] チェックボックスをオンにします。
- テンプレート キー - AI エージェントの応答をトリガーしたインテントに関連付けられたテンプレート キーを示します。
- 応答タイプ - AI エージェントによって生成された応答のタイプを示します。
- 応答条件 - AI エージェントの応答をトリガーした特定の条件またはルールを示します。
- NLU AI エンジン - 顧客のクエリを処理するために使用される NLU AI エンジンを識別します。
- ベクトル モデル - テキストを数値ベクトルとして表現する方法。
- 最小しきい値スコア - 最小しきい値スコアを表示します。
- 部分一致スコアの差 - ハンドオーバーと推論 設定で設定された部分一致スコアの差。 システムはこれらの値に基づいて、クエリが範囲外であるか、エージェントの介入が必要かどうかを判断します。
- デバッグ ログ - 特定のトランザクション ID に関連付けられたデバッグ ログのリストを表示します。 詳細ログは通常 180 日間保持されます。
ダウンロード オプションを使用して、JSON 形式でトランザクション情報をダウンロードして表示することもできます。
バージョン履歴と変更ログを表示する
インテントまたはエンティティを追加または更新するたびに、システムはスクリプト化された AI エージェントを再トレーニングして最新の状態に維持します。 各トレーニング セッションの後に、AI エージェントを徹底的にテストして、正確性と有効性を確認します。 スクリプト化された AI エージェントを公開するたびに、バージョンが保存され、 [バージョン履歴] タブでアクセスできるようになります。このタブで、スクリプト化された AI エージェントのすべてのバージョンを表示できます。
履歴 ページでは、エージェントに対して行われた次の更新にアクセスできます。
- バージョン履歴を公開した日時と、公開時に開発者が残したメモの形式で行われた変更を追跡します。
- 公開された各バージョンで使用されている AI エンジンとその設定を表示します。 各バージョンの公開準備に要した経過時間も確認できます。
- 変更ログ タブで、設定、インテント、エンティティ、レスポンス、キュレーションの変更を監視します。
- 必要に応じて、古いバージョンを下書きとして公開、プレビュー、または読み込みます。
- トレーニング履歴の表示 - コーパスをトレーニングした日時と、加えられた変更を追跡します。
- トレーニングエンジンの比較—さまざまな反復に使用されるトレーニング エンジンと、それに対応するトレーニング期間を確認します。
- 変更を追跡する—設定、インテント、応答、キュレーションの変更を監視します。
- 以前のバージョンに戻す—必要に応じて、古いトレーニング セットに簡単に戻すことができます。
変更ログ
その 変更ログ このセクションでは、過去 35 日間にスクリプト化された AI エージェントに加えられた変更の詳細な記録が提供されます。 変更ログにアクセスするには:
- に移動 ダッシュボード 作成した AI エージェントをクリックします。
- クリック バージョン履歴 AI エージェントの履歴を表示するにはタブをクリックします。
- クリック 変更ログ 変更の詳細なログを表示するにはタブをクリックします。
- 更新日時—システムが変更を行った日時。
- 更新者—変更を行ったユーザ。
- 場所を変更する—変更が発生した AI エージェントのセクション (コーパス、インテント、レスポンスなど)。
- 説明—変更に関する追加の詳細。
-
使用
更新者そして場所を変更する特定の変更ログエントリを見つけるための検索オプション。 -
その バージョン履歴 タブには、各 AI エージェントごとに最大 10 個のコーパスが表示されます。
厳選されたエージェントの詳細を見る
システムは、 キュレーション 次の基準に基づいてコンソールを選択します。
- フォールバックメッセージ— AI エージェントがメッセージを理解できず、フォールバック インテントをトリガーする場合。
- 低評価されたメッセージ—AI エージェントのプレビュー中にユーザが低評価したメッセージ。
- エージェントの引き継ぎ—設定されたルールにより人間のエージェントへの引き継ぎが必要となるメッセージ。
- セッションから—セッションまたはルーム データから目的の応答が得られなかったとしてユーザによってフラグが付けられたメッセージ。
- 低信頼度 - 信頼度スコアが指定された低信頼度しきい値内に収まるメッセージ。
- 部分一致 - AI エージェントが正しい意図や応答を判断できなかったメッセージ。
問題を解決する
問題 タブでは、キュレーション対象としてフラグが付けられたメッセージを確認して対処できます。 次を実行できます。
- 問題の重大性と関連性に基づいて、問題を解決するか無視するかを選択します。
- 元のユーザの発話、AI エージェントの応答、および添付されたメディアを調べます。
バックエンドで 高度なデータ保護 が有効になっている場合、システムはユーザ レベルで復号化されたアクセスを許可します。
問題を解決するには、次の方法があります。
-
既存のインテントへのリンク - 問題を既存のインテントに接続するには、 [リンク] オプションを選択し、目的のインテントを検索します。
-
新しいインテントに追加 - 新しいインテントに追加 オプションを使用して、キュレーション コンソールから直接新しいインテントを作成します。
-
問題を無視する - 問題を解決または無視して、キュレーション コンソールから問題を削除します。
- デフォルトのインテント (ウェルカム メッセージ、フォールバック メッセージ、部分一致) にリンクすることはできません。
- スクリプト化された AI エージェントの場合は、ドロップダウン リストから適切なインテントを選択し、関連するエンティティにタグを付けます。
- 変更を加えると、システムは AI エージェントを再トレーニングして、応答に新しい知識が反映されるようにします。
- 複数の問題を同時に解決または無視して、効率的な管理を実現します。
[解決済み] タブには、システムによって解決されたすべての問題が表示されます。 解決された各問題の概要（既存のインテントにリンクされたか、新しいインテントが作成されたか、無視されたかなど）を表示できます。 システムがキャッチしなかった、気に入らない応答が見つかった場合は、キュレーション コンソールに具体的な例を手動で追加できます。
セッションから問題を追加するには:
- 発話を特定する - 誤った応答を引き起こした発話を見つけます。
- キュレーション ステータスを確認する - 問題がまだキュレーション コンソールに表示されていない場合は、
キュレーション ステータストグルが表示されます。 - フラグを切り替える -
キュレーション ステータストグルを有効にして、発話をキュレーション コンソールに追加し、確認と解決を行います。
問題がすでにキュレーション コンソールに存在する場合、トグルの外観が変化してそのステータスが表示されます。
アナリティクスを使用してスクリプト化された AI エージェントのパフォーマンスを表示する
分析 セクションでは、AI エージェントのパフォーマンスと有効性を評価するための主要なメトリックがグラフィカルに表示されます。 主要な指標は、タブとして表される 4 つのセクション、つまり 概要、 回答、 トレーニング、および キュレーション に分かれています。
「分析」ページでは、分析を表示する AI エージェントを選択できます。 チャネル、日付範囲、データの粒度を選択して分析ビューをカスタマイズできます。 デフォルトでは、システムはすべてのチャネルの過去 1 か月の分析データを各日をデータ ポイントとして表示します。
概要
概要には、AI エージェントの全体的な使用状況とパフォーマンスのスナップショットを開発者に提供する主要なメトリックとグラフが含まれています。
- ダッシュボードから、作成した AI エージェントを選択します。
- 左側のナビゲーション ペインで、 [分析] をクリックします。 AI エージェントのパフォーマンスの概要は、表形式とグラフ形式の両方で表示されます。
セッションとメッセージ
概要の最初のセクションには、AI エージェントのセッションとメッセージに関する次の統計が表示されます。
- 合計セッション数と、人間の介入なしに AI エージェントが処理するセッション数。
- エージェントの引き継ぎの合計数。人間のエージェントに引き継がれたセッションの数です。
- 1 日平均セッション数
- 合計メッセージ数（人間と AI エージェントのメッセージ）と、そのうちユーザから送信されたメッセージの数。
- 1 日平均メッセージ数
システムはこれに続いて、セッションのグラフ表示（AI エージェントによって処理されたセッションと引き渡されたセッションを表す積み重ねられた列）と、AI エージェントによって送信された応答の合計を表示します。
[ユーザ（Users）]
概要の 2 番目のセクションには、AI エージェントのユーザに関する統計が含まれています。 総ユーザ数、ユーザあたりの平均セッション数、1 日あたりの平均ユーザ数に関する情報を提供します。 続いて、選択した粒度に応じて、各ユニットの新規ユーザとリピーターユーザを表示するグラフが表示されます。
パフォーマンス
3 番目のセクションでは、AI エージェントのユーザへの応答に関する統計が提供されます。 ここでは、AI エージェントによって送信された応答の合計数と、AI エージェントによる応答間の分割を確認できます。
- ユーザの意図を識別しました。
- フォールバック メッセージで応答しました。
- 部分一致メッセージで応答しました。
- エージェントの引き継ぎについてユーザに通知しました。
同じものが円グラフに集計され、面グラフでは選択した粒度に基づいて情報が提供されます。
トレーニング
トレーニング セクションは、AI エージェント コーパスの「健全性」を表します。 開発者は、AI エージェント内の各インテントに対して 20 以上のトレーニング発話を構成することをお勧めします。 このセクションでは、すべてのインテントが四角形として表示され、色とサイズによってトレーニング データの量が示されます。 インテントが白色に近いほど、AI エージェントの精度を向上させるために必要なトレーニング データが増します。
回答
このセクションでは、顧客が何を質問しているか、どのくらいの頻度で質問しているかを詳細に示します。 AI エージェントが質問に答えるための最も人気のあるインテントと、アクションを実行するための AI エージェントの応答テンプレートをグラフィカルに表示します。
このセクションでは、顧客からの問い合わせとその頻度の詳細なビューを提供します。 AI エージェントが顧客の問い合わせを解決するために使用する最も一般的なインテントと応答タイプを視覚的に表示します。
キュレーション
このセクションでは、毎日発生するキュレーションの問題の数と AI エージェントが解決する問題を視覚的にまとめています。
顧客とのやり取りに AI エージェントを使用する
このセクションでは、AI エージェントを音声チャネルとデジタル チャネルの両方に統合して顧客との会話を管理する方法について説明します。
音声およびデジタルインタラクションに AI エージェントを使用する
Webex AI Agent Studio プラットフォームで自律型またはスクリプト化された AI エージェントを作成して構成したら、次のステップは、それらを音声チャネルとデジタル チャネルと統合することです。 この統合により、AI エージェントは顧客との音声ベースとデジタルの両方の会話を処理できるようになり、シームレスでインタラクティブなユーザ エクスペリエンスを提供できます。
詳細については、 音声およびデジタルインタラクションに AI エージェントを使用する の記事を参照してください。
AI エージェントのカスタム レポートを管理する
グローバル変数を使用して、カスタム レポートを生成し、AI エージェントにルーティングされた通話を分析できます。
現在、AI エージェントのすぐに使用できるレポートは Analyzer では利用できません。
グローバル変数を作成する
| 1 |
[制御ハブ] にサインインします。 |
| 2 |
から コンタクトセンター ナビゲーションペインで、 。 |
| 3 |
クリック 新しいグローバル変数を作成する 変数の名前と説明を入力します。 名前の変数を作成する カスタム AIAgentInteractionOutcome。 選ぶ 弦 変数の型として。 |
| 4 |
トグル 報告可能にする オンにすると、レポートの目的で Analyzer に変数が表示されます。 |
| 5 |
[保存] をクリックします。 |
フローにグローバル変数を追加する
次の手順は、リンクされたサンプル フロー インポート内でも利用できます。
| 1 |
顧客組織にログインするには コントロールハブ。 |
| 2 |
移動先 。 フロー ページが表示されます。 |
| 3 |
クリック フローデザイナーへ移動 フローの横にあるアイコン。 [フローデザイナー（Flow Designer）] ウィンドウが表示されます。 |
| 4 |
の中で グローバルフロープロパティ パネルを下にスクロールして セクション。 |
| 5 |
の中で グローバル変数 セクションをクリック グローバル変数を追加する。 グローバル変数を追加する カスタム AIAgentInteractionOutcome あなたの流れに。 |
| 6 |
使用 変数を設定する 値を割り当てるアクティビティ 放棄された 変数に カスタム AIAgentInteractionOutcome。 |
| 7 |
設定する 仮想エージェント V2 フロー内のアクティビティ。 |
| 8 |
処理された結果を接続します 仮想エージェント V2 活動と使用 変数を設定する 値を割り当てるアクティビティ 処理済み 変数に カスタム AIAgentInteractionOutcome。 |
| 9 |
エスカレーションされた結果を接続します 仮想エージェント V2 活動と使用 変数を設定する 値を割り当てるアクティビティ エスカレート 変数に カスタム AIAgentInteractionOutcome。 |
| 10 |
エラーが発生したパスを接続します 仮想エージェント V2 活動と使用 変数を設定する 値を割り当てるアクティビティ エラー 変数に カスタム AIAgentInteractionOutcome。 |
| 11 |
ビジネス ロジックに基づいて残りのフローを完了し、公開します。 このフローを通過するすべての通話には変数の値が含まれます カスタム AIAgentInteractionOutcome に設定 放棄された、 処理済み、 エスカレート または エラー発生通話がたどるパスに応じて異なります。 |
カスタム視覚化を作成する
Analyzer では、AI エージェントの通話記録と AI エージェントの結果分布に関するカスタム レポートを作成できます。
AI エージェントの通話記録の視覚化を作成する
| 1 |
ダウンロード AI エージェント通話記録.json ファイルから AI エージェントの通話記録。 |
| 2 |
Analyzer にログインします。 |
| 3 |
ホームページで、 視覚化 アナライザーのアイコン。 |
| 4 |
[インポート（Import）] をクリックします。 |
| 5 |
クリック ブラウズ インポートするファイル（.json 形式）を選択します。 |
| 6 |
クリック 輸入 輸入する AI エージェント通話記録.json ファイル。 |
| 7 |
クリック 編集 インポートしたビジュアライゼーションを変更します。 |
| 8 |
クリック フィルターを編集する のために カスタム AIAgentInteractionOutcome。 |
| 9 |
クリック は ラジオボタンをクリックし、値を追加します 放棄された、 エスカレート、 エラー、 処理済み。 |
| 10 |
保存していくつかのテスト通話を開始します。 |
| 11 |
視覚化を実行して結果を表示します。 |
AI エージェントの結果分布の視覚化を作成する
| 1 |
ダウンロード AI エージェントの結果分布.json ファイルから AI エージェントの結果分布。 |
| 2 |
Analyzer にログインします。 |
| 3 |
ホームページで、 視覚化 アナライザーのアイコン。 |
| 4 |
[インポート（Import）] をクリックします。 |
| 5 |
クリック ブラウズ インポートするファイル (JSON 形式) を選択します。 |
| 6 |
クリック 輸入 輸入する AI エージェントの結果分布.json ファイル。 |
| 7 |
クリック 編集 インポートしたビジュアライゼーションを変更します。 |
| 8 |
クリック フィルターを編集する のために カスタム AIAgentInteractionOutcome。 |
| 9 |
クリック は ラジオボタンをクリックし、値を追加します 放棄された、 エスカレート、 エラー、 処理済み。 |
| 10 |
保存していくつかのテスト通話を開始します。 |
| 11 |
視覚化を実行して結果を表示します。 |
AI コンプライアンスを理解する
このセクションでは、AI 開発、データのプライバシー、セキュリティ、安全性について理解するのに役立ちます。
AI 開発、データプライバシー、セキュリティ、安全性
AI を活用したすべての機能について、当社は 責任ある AI 原則に照らして AI 影響評価を実施し、既存のセキュリティ、プライバシー、および設計段階からの人権のプロセスに加えて、 責任ある AI フレームワークを遵守しています。
プライバシーとセキュリティ推論プロセス後の顧客入力データは保持されません。また、サードパーティのモデル プロバイダーである Microsoft は、Cisco の顧客データにアクセスしたり、監視したり、保存したりすることはありません。 機能固有のデータ保持ポリシーの詳細については、Cisco Trust Portal の Webex AI エージェント AI 透明性テクニカル ノート を参照してください。
トレーニングと評価のためのデータソースサードパーティのモデル プロバイダーである Microsoft は、Azure OpenAI モデルを改善するために顧客のコンテンツを使用せず、Azure インフラストラクチャに Cisco の顧客データを保存または保持しません。
安全性と倫理的配慮すべての生成 AI 機能はエラーが発生しやすいため、Azure OpenAI が提供する コンテンツ フィルタリング を有効にして、AI 機能のコンテンツの安全性を優先します。
モデルの評価とパフォーマンス私たちは、基盤となるモデルのレビュー、テスト、品質保証に人間を関与させることで、AI アシスタントのパフォーマンスと精度を優先しています。
はじめに Webex AI Agent Studio
Webex AI Agent Studio は、顧客サービスとサポートのニーズを満たす自動 AI エージェントを作成、管理、展開するために設計された高度なプラットフォームです。 AI エージェントは、人間のエージェントと対話する前に、人工知能を使用して自動化されたアシスタンスを顧客に提供します。 これらのエージェントは、会話内のイントネーション、言語理解、状況認識を備えた音声インタラクションをサポートします。 また、AI エージェントはテキストやオンライン チャットを通じて、シームレスかつ有益な方法でデジタル チャネルの対話を処理します。 顧客は、質問や情報検索に対するアシスタンスを受け、待ち時間を最小限に抑えるなど、コンシェルジュのようなエクスペリエンスの恩恵を受けます。
企業にとっての主なメリット
-
効率と生産性
-
反復的なタスクを自動化することで、人間の従業員を戦略的な作業に集中させることができます。
-
24 時間 365 日の可用性を提供し、処理量の増加と応答時間を改善します。
-
データ処理、分析、レポートの精度が向上しました。
-
- コスト削減
-
自動化により人件費を削減します。
-
効率を高めるためにリソース割り当てを最適化します。
-
プロセスの合理化とエラーの防止により、運用コストを削減します。
-
- 意思決定の強化
-
大規模なデータセットを分析することで、データに基づくインサイトを提供します。
-
将来の結果を予測するための予測分析を有効にします。
-
特定と評価を通じてリスク管理を改善します。
-
- 顧客満足度の向上
-
顧客データに基づいて対話をパーソナライズします。
-
AI 搭載のチャットボットと仮想アシスタントにより、応答時間が短縮されます。
-
24 時間 365 日のカスタマー サポートを提供します。
-
- スケーラビリティと柔軟性
-
変化するビジネスニーズに合わせて簡単にスケールアップまたはスケールダウンできます。
-
新しい状況や情報を学習し、順応することができます。
-
- 競争上の利点
-
イノベーションと新しい製品やサービスの開発を推進しています。
-
競争力のために効率を向上させます。
-
- 従業員のエンパワーメント
-
人間の潜在能力を解放し、よりクリエイティブで戦略的な業務に従事させることができます。
-
データ、インサイト、サポートを提供することでコラボレーションを強化します。
-
AI エージェントのタイプと例を理解する
次の表では、AI エージェント タイプとその機能を一覧で示します。
| AI エージェント タイプ | 目的 | セットアップ方法 |
|---|---|---|
|
自律型 |
自律エージェントは、定義された目標を達成するために独立して動作するため、人間の継続的な介入の必要性を減らします。
|
自律型 AI エージェントのセットアップ |
|
スクリプト形式 |
スクリプト AI エージェントは、事前に定義された一連のルールと指示に従うようにプログラムされています。
|
スクリプト AI エージェントをセットアップする |
例
自律型およびスクリプト AI エージェントはどちらも、特定の要件と必要な機能に応じて、さまざまな使用例に適用されます。 次のような例があります。
-
顧客サービス- 自律エージェントとスクリプト形式エージェントの両方が顧客サポートを提供でき、自律エージェントはより柔軟性があり、自然言語を理解できます。
-
バーチャル アシスタント-自律エージェントは、幅広いタスクを管理し、よりパーソナライズされた対話を提供できるため、仮想アシスタントのロールに最適です。
自律型 AI エージェントとスクリプト AI エージェントの選択は、タスクの複雑さ、必要な自律性レベル、トレーニング データの可用性によって異なります。
前提条件
- 組織にアクティブなコンタクト センターのトライアルまたはサブスクリプションがない場合、パートナーは Webex AI エージェント機能でコンタクト センターのトライアルをセットアップできます。 詳細については、次を参照してください。 Webex Contact Center セルフサービス トライアル にアクセスしてください。
- サブスクリプションにサインアップするには、Flex-3.0 Contact Center ライセンスの AI エージェント アドオンを購入する必要があります。 資格に基づき、Webex Contact Center は組織のサービスの 1 つとして AI エージェントをプロビジョニングします。 Webex コンタクト センターの設定の詳細については、次を参照してください はじめに Webex コンタクト センター。
Webex AI Agent Studio にアクセスする
AI エージェントを作成するには、Webex AI Agent Studio アプリケーションにログインする必要があります。 次の方法でログインできます:
Control Hub からサインインする
- [制御ハブ] にサインインします。
-
選択する サービス > コンタクトセンター。
- [ コンタクトセンター ナビゲーション ペインで、 カスタマー エクスペリエンス > AI エージェント。
- クリック Webex AI Agent Studio をクリックしてアプリケーションにアクセスします。
これにより、Webex AI Agent Studio アプリケーションが別のブラウザー タブで開き、AI エージェントを構成する準備ができています。
Webex Connect からサインイン
Webex AI Agent Studio アプリケーションにアクセスするには、Webex Connect へのアクセス権が必要です。
- エンタープライズ用に提供されたテナント URL とサインイン情報を使用して、Webex Connect アプリケーションにログインします。
デフォルトでは、 サービス ページがホームページとして表示されます。
- [ アプリトレイ 左側ナビゲーションペインのメニューで、 Webex AI Agent Studio をクリックしてアプリケーションにアクセスします。
システムは Webex AI Agent Studio アプリケーションを別のブラウザタブで開き、アプリケーションに自動的にサインインします。
ホームページのレイアウト
Webex AI Agent Studio アプリケーションへようこそ。 ログインすると、ホームページには次のレイアウトが表示されます。
-
ナビゲーション バー
左側に表示されるナビゲーションバーから次のメニューにアクセスできます:
- ダッシュボード- エンタープライズ管理者によって許可されているとおり、ユーザがアクセスできる AI エージェントのリストを表示します。
- ナレッジ- 中央のナレッジリポジトリまたはナレッジベースを示します。これは、自律型 AI エージェントが顧客のクエリに応答するための頭脳として機能します。
- ヘルプ—Webex ヘルプ センターの Webex AI Agent Studio ユーザ ガイドへのアクセスを提供します。
-
ユーザプロファイル
ユーザプロファイルメニューでは、自分のプロファイル情報を表示したり、アプリケーションからサインアウトすることができます。
[ エンタープライズ プロファイル ページには、AI エージェント テナントに関する情報が含まれており、完全な管理者アクセスを持つ管理者のみがアクセスできます。
-
[ 概要 タブには次の情報が含まれます:
- エンタープライズ識別子- エンタープライズ用の Webex 組織 ID、CPaaS 組織 ID、サブスクリプション ID を含みます。 これは、対応する Webex Connect テナントに Webex コンタクトセンター インテグレーションを行っているエンタープライズで利用できます。
- プロファイル設定- エンタープライズ名、エンタープライズ固有の名前、およびロゴ URL が含まれます。
- グローバルエージェント設定- フォールバックシナリオを処理するために、音声チャネルのデフォルトのエージェントを選択できます。
- データ保持期間の概要: このエンタープライズのデータ保持期間の概要を提供します。
-
[ チームメイト ] タブでは、アプリケーションへのアクセス権を持つチームメイトの一覧を表示、管理できます。 各ユーザにはロールが割り当てられ、付与された権限に基づいて実行できるアクションが決定されます。
-
ダッシュボードについて理解する
ダッシュボードでは、AI エージェントはカードで表示されます。 各カードには、AI エージェント名、最終更新者、最終更新日時、エージェントのトレーニングに使用されたエンジンなどの基本情報が表示されます。
AI エージェント カードのタスク
AI エージェント カードにカーソルを合わせると、次のオプションが表示されます。
- プレビュー—[ プレビュー ] をクリックして、AI エージェントのプレビュー ウィジェットを開きます。
- 省略記号 アイコン: このアイコンをクリックすると、次のタスクを実行できます:
-
プレビューリンクのコピー: プレビューリンクをコピーして新しいタブに貼り付け、チャットウィジェット上で AI エージェントをプレビューできます。
-
アクセストークンのコピー: API 経由でエージェントを呼び出すために、AI エージェントのアクセストークンをコピーします。
-
エクスポート—AI エージェントの詳細 (JSON 形式) をローカルフォルダにエクスポートします。
-
削除—AI エージェントをシステムから完全に削除します。
-
ピン留めする—AI エージェントをダッシュボードの最初の位置に固定するか、ピン留めを解除して元の位置に戻します。
-
新しい AI エージェントを作成する
ダッシュボードの右上にある [ + エージェントの作成 ] オプションを使用して、新しい AI エージェントを作成できます。 定義済みのテンプレートを使用するか、エージェントをゼロから作成するかを選択できます。
スクリプトおよび自律型 AI エージェントの作成方法については、以下のセクションを参照してください。
AI エージェントのインポート
使用可能な AI エージェントのリストから、JSON 形式の AI エージェントをインポートできます。 まず、AI エージェントを JSON 形式でローカル フォルダーにエクスポートしたことを確認します。 次の手順に従ってインポートしてください:
- [ エージェントをインポート] をクリックします。
- アップロード をクリックして、プラットフォームからエクスポートした AI エージェントファイル (JSON 形式) をアップロードします。
- エージェント名 フィールドに AI エージェント名を入力します。
- (オプション) [システム ID]で、システムが生成する一意の識別子を編集します。
- [インポート（Import）] をクリックします。
AI エージェントが Webex AI Agent Studio プラットフォームに正常にインポートされ、ダッシュボードから利用できるようになりました。
キーワード検索
このプラットフォームは、AI エージェントを簡単に見つけて管理するための強力な検索機能を提供します。 エージェント名をキーワード検索することができます。検索バーにエージェント名または名前の一部を入力します。 検索条件に一致する AI エージェントのリストが表示されます。
エージェント タイプでフィルタリングする
キーワード検索に加えて、AI エージェントのタイプに基づいてフィルタリングすることで、検索結果を絞り込むことができます。 ドロップダウンリストから、エージェント タイプ フィルタの 1 つを選択します。スクリプト化、 自律、 すべて。
ナレッジベース
ナレッジベースは、大言語モデル (LLM) 対応の AI エージェントの情報の中央リポジトリです。 AI エージェントは、高度な AI と機械学習テクノロジを使用して、人間のようなテキストを理解し、処理し、生成します。 AI エンジンは、膨大な量のデータを使用して AI エージェントをトレーニングし、詳細でコンテキストに関連した応答を提供できるようにします。 ナレッジベースは、自律型 AI エージェントの機能に必要なデータを保存します。
構成している AI エージェントに必要なナレッジベースを作成します。
AI エージェントのナレッジベースを作成する
| 1 |
Webex AI Agent Studio プラットフォームにログインします。 | ||||||||||||||
| 2 |
左側ナビゲーションペインにある ナレッジ アイコンをクリックしてください。 | ||||||||||||||
| 3 |
ナレッジベース ページの右上隅にある +ナレッジベースの作成 をクリックします。 | ||||||||||||||
| 4 |
ナレッジベースの作成 ページで次の情報を入力します: | ||||||||||||||
| 5 |
[作成]をクリックします。 システムは指定された名前のナレッジベースを作成します。 | ||||||||||||||
| 6 |
ファイルをナレッジベースにアップロードするか、ドキュメントをゼロから作成することができます。
アップロードされたすべてのファイルを削除するには、[ 処理済みのファイル ] セクションの隣にある 削除 アイコンをクリックします。 単一のファイルを削除するには、ファイル名の隣にある ファイルの削除 アイコンをクリックします。
| ||||||||||||||
| 7 |
[ 情報 ] タブに移動して次の詳細を表示します:
|
次の作業
AI エージェントのナレッジ ベースを設定します。
ナレッジベースにアクセスする
はじめる前に
AI エージェントに必要なナレッジベースを作成します。
| 1 |
Webex AI Agent Studio プラットフォームにログインします。 |
| 2 |
左側のナビゲーションペインにある ナレッジ アイコンをクリックしてください。 知識ベース ページに知識ベースがカードとして表示されます。 カードには、アップロードされたファイルの数とナレッジベースで作成されたドキュメントの数が表示されます。 |
| 3 |
カードをクリックすると、特定のナレッジベースに移動できます。 また、AI エージェント設定ページの 知識 タブからナレッジベースにアクセスすることもできます。 詳細については、次を参照してください。 ナレッジベースの設定 セクションを参照してください。 以下の基準を使用して、必要なナレッジベースを検索できます。
クリック すべてリセット 検索条件をリセットします。 |
自律型 AI エージェントのセットアップ
自律 AI エージェントは、人間の直接の介入なしに、独立して動作します。 自律エージェントは、ナレッジ レポジトリにアクセスして使用し、ユーザのクエリに対して有益で正確な回答を提供できます。 これらのエージェントは、高度なアルゴリズムと機械学習技術を使用してデータを分析し、環境から学習し、特定の目標を達成するためにアクションを調整します。
自律型 AI エージェントは、以下を含むさまざまなシナリオで使用できます。
- カスタマーサポート: FAQ への回答、問題のトラブルシューティング、プロセスのガイドを行います。
- 技術的な支援の提供—特定のトピックや分野について専門家のアドバイスを提供します。
- 自然言語処理 (NLP)—人間の言葉を理解し、自然な会話形式で対応できるようになります。
- 意思決定 - 利用可能な情報と事前定義されたルールに基づいて、十分な情報に基づいた選択を行います。
- 自動化—繰り返しの作業や時間のかかる作業を自動化します。
自律型 AI エージェントで構成されたガーデイルは、AI エージェントが非倫理的で有害なコンテンツで応答しないようにします。
自律型 AI エージェントを作成する
はじめる前に
自律型 AI エージェントのナレッジベースを作成してください。 詳細については、次を参照してください。 AI エージェントのナレッジベースを作成する。
| 1 |
Webex AI Agent Studio プラットフォームにログインします。 |
| 2 |
次の日に ダッシュボード、クリック +エージェントの作成。 |
| 3 |
次の日に AI エージェントを作成する 画面で、 最初から開始する に入力し、 次へ。
定義済みのテンプレートを選択して、AI エージェントをすばやく作成することもできます。 AI エージェント タイプを自律としてフィルタリングできます。 この場合、 プロファイル ページの自動入力をサポートします。 |
| 4 |
選択する 自律型 エージェント タイプ。 |
| 5 |
以下の必須の詳細を指定します。 |
| 6 |
[作成]をクリックします。 自律型 AI エージェントが正常に作成されました。 ダッシュボード。 AI エージェント ヘッダーでは、次のタスクを実行できます。
事前構築済みの AI エージェントをインポートすることもできます。 詳細については、次を参照してください。 AI エージェントのインポート。 |
次の作業
自律型 AI エージェントを設定します。
自律 AI エージェントを設定する
以下のセクションでは、特定のニーズに合わせて自律型 AI エージェントを設定する方法について説明します。
自律型 AI エージェント プロファイルの更新
はじめる前に
自律型 AI エージェントを作成します。
| 1 |
次の日に ダッシュボードで、作成した AI エージェントをクリックします。 |
| 2 |
[] タブを選択し、次の詳細を設定します。 |
| 3 |
クリック 変更を保存。 |
| 4 |
[ 公開 ] をクリックして AI エージェントを公開します。 詳細については、「 自律 AI エージェントを公開する 」を参照してください。 |
次の作業
必要なアクションを AI エージェントに追加します。
自律型 AI エージェントにアクションを追加する
Autonomous AI エージェントは、ユーザの意図を理解し、それに従って行動するように設計されています。 たとえば、オンラインで食品の注文受付を自動化する必要があるレストランを考えてみましょう。 このタスクを実行するには、以下のアクションを実行する自律型 AI エージェントを作成します。
-
顧客から必要な情報を取得します。
-
必要なフローに情報を転送します。
-
顧客の要件を提供します。
自律 AI エージェントは次の 3 つの構成要素で機能します。
-
アクション - AI エージェントがユーザの意図を理解することで実行し、外部システムに接続することで完了するタスク。
-
エンティティまたはスロット - ユーザのインテントを実現するためのステップを表します。 スロット フィルでは、発話に基づいて顧客のインテントを満たすために、顧客に特定の質問をすることが含まれます。 AI エージェントがアクションの実行を開始するためのトリガーです。
-
フルフィルメント - AI エージェントが外部システムに接続してアクションを完了する方法を決定します。
| 1 |
ダッシュボードで、作成した AI エージェントをクリックします。 |
| 2 |
タブに移動します。 [ アクション ] ページに [ エージェントのハンドオーバー ] アクションが表示されます。 |
| 3 |
[ +新規アクション ] をクリックして、AI エージェントの新規アクションを追加します。 |
| 4 |
新規アクションの追加 ページで次の詳細を指定します: |
次の作業
選択したアクション範囲に応じて、スロットのみ、またはフルフィルメントと一緒にスロットを設定できます。
スロット フィルを設定する
スロットを埋めるには、AI エンジンに必要な入力エンティティを追加することが含まれます。 アクション ページの スロット埋め セクションで入力エンティティを追加します:
-
エンティティを表形式で 1 つずつ追加できます。 詳細については、 表形式で入力エンティティを追加するを参照してください。
-
JSON ファイルを使用してエンティティを定義することもできます。 詳細は JSON スキーマのツアー を参照してください。
入力エンティティを表形式で追加する
| 1 |
入力エンティティを追加するには、[ +新しい入力エンティティ] をクリックします。 |
| 2 |
新しい入力エンティティの追加 ページで、次の詳細を指定します: |
| 3 |
[ 追加 ] をクリックして入力エンティティを追加します。 入力エンティティは必要な数だけ追加できます。 |
| 4 |
[ 追加 ] をクリックして、AI エージェントにアクションを追加します。 |
| 5 |
[ 公開 ] をクリックして AI エージェントを公開してください。 詳細については、 自律型 AI エージェントの公開を参照してください。 アクションを追加したら、 コントロール オプションを使用してエンティティを編集または削除します。 |
JSON エディターを使用してエンティティを追加する
- JSON の入力エンティティを追加するには、[ 代わりに JSON を使用] をクリックします。
- 入力パラメータのスキーマを JSON 形式で入力します。
- [Add（追加）] をクリックします。
入力パラメータ構造体
入力パラメータは次の構造に従う必要があります:
-
type—パラメータオブジェクトのデータ型です。 これは常に 'object' で、パラメータがオブジェクトとして構造化されていることを示します。
プロパティ—各キーがパラメータと関連するメタデータを表すオブジェクトです。
必須—必須のパラメータ名をリストした文字列の配列です。
プロパティオブジェクト
プロパティオブジェクト の各キーは入力エンティティ/パラメータを表し、そのパラメータに関するメタデータを持つ別のオブジェクトを含みます。 メタデータには、常に次のキーワードを含める必要があります。
-
タイプ- パラメータのデータ型です。 許可されているタイプは次のとおりです。
-
文字列- テキスト データ。
-
整数- 小数点以下の数値データ。
-
数- 小数を含む数値データ。
-
ブール値- 真偽の値。
-
アレイ- アイテムのリストで、通常はすべて同じタイプです。
-
オブジェクト- ネストされたプロパティを持つ複雑なデータ構造。
-
-
説明- エンティティが表すものの簡単な説明。 これは、AI エンジンがパラメータの目的と使用法を理解するのに役立ちます。 簡潔でエージェントの指示とアクションの説明との一貫性が高いほど、正確性が高まります。
-
プラットフォームは「type」の検証のみを強制します。 「説明」はすべてのエンティティに強制されるわけではありませんが、追加することを強くおすすめします。 エンティティ メタデータのその他の便利なキーワードは次のとおりです。
-
列挙- 列挙型フィールドには、パラメーターの可能な値が一覧表示されます。 これは、限定された値のセットしか受け付けないパラメータに役立ちます。 開発者は、パラメータがこれを使用するために受け入れる必要がある値のカスタム リストを定義できます。
- パターン: 文字列が一致する必要がある正規表現を指定するために、文字列タイプでパターン フィールドを使用します。 これは、電話番号、郵便番号、カスタム識別子など、特定の形式を検証する場合に便利です。
-
例—例のフィールドは、パラメータの有効な値の例を 1 つ以上提供します。 これは、AI エンジンが必要なデータの種類を理解するのに役立ち、解釈と検証の目的で特に役立ちます。
-
エンティティ定義をより正確で堅牢にする他のキーワードがあります。 詳細は、 JSON スキーマのツアーを参照してください。
例
次の例には、さまざまなタイプのエンティティとキーワードが含まれています。
{ "type": "object", "properties": { "username": { "type": "string", "description": "アカウントの一意のユーザ名。", "minLength": 3, "maxLength" : 20 }, "password": { "type": "string", "description": "アカウントのパスワード。", "minLength": 8, "format": "password" }, "email": { "type": "string", "description": "アカウントのメールアドレス。", "pattern": "\w+([-+.']\w+)*@\w+([-.]\w+ )*\.\w+([-.]\w+)*" }, "誕生日": { "type": "string", "description": "ユーザの生年月日。", "examples": [" mm/dd/YYYY"] }, "基本設定": { "タイプ": "object", "説明": "ユーザ基本設定", "プロパティ": { "ニュースレター": { "タイプ": "ブール値", "description": "ユーザがニュースレターの受信を希望しているかどうか。", "default": true }, "notifications": { "type": "string", "description": "希望の通知方法.", "enum" : ["email", "sms", ""p Push"] } } }, "roles": { "type": "配列", "description": "ユーザに割り当てられたロールのリスト。", "items": { "type": "string", "enum": ["user", "a dmin", "moderator"] } } }, "required": ["username", "password", "email"] } この例には次のエンティティが含まれます:
- username—最小および最大長の制約がある文字列型です。
- password—最小限の長さと特定の形式の文字列型です (password は安全な処理が必要であることを示します)。
- email—メールアドレスが有効であることを確認するための正規表現パターンを持つ文字列型。
- 誕生日—日付の形式を規定するための例を含む文字列型。
- 基本設定: ネストされたプロパティ (ニュースレターおよび通知) を持つオブジェクト タイプ。これにはデフォルト値を持つブール値、および特定の許容値を持つ文字列 (列挙) が含まれます。
- Roles—各項目が特定の値に制限された文字列 (列挙型) である配列タイプ。
「required」で定義されているとおり、ユーザ名、パスワード、メール アドレスは必須です。
この例では、エンティティは記述的な名前と明確な説明を持ち、一貫した構造と命名規則に従います。 これらのベスト プラクティスに従って、AI エンジンが容易に解釈して適用できる明確なエンティティを作成してください。
フルフィルメントを設定する
AI エージェント アクションのフルフィルメント フローは Webex Connect Flow Builder で設定できます。 詳細については、 AI エージェント アクションのフルフィルメント フローを設定するを参照してください。
| 1 |
AI エージェント設定ページの アクション タブに移動します。 フルフィルメント フローを設定するアクションを選択します。 |
| 2 |
[ Webex Connect Flow Builder Fulfillment ] セクションで、次の設定を行います: |
| 3 |
[変更の保存] をクリックして構成を完了します。 |
次の作業
ナレッジベースを構成します。
ナレッジベースの設定
はじめる前に
自律型 AI エージェントを作成します。
| 1 |
ダッシュボード ページで、作成した AI エージェントをクリックします。 |
| 2 |
[ ] タブに移動します。 |
| 3 |
ドロップダウン メニューから必要なナレッジ ベースを選択します。 すでに AI エージェントにマップされている場合、ナレッジベースを関連付けることはできません。 |
| 4 |
[ ] > [変更の保存] をクリックします。 |
| 5 |
[ 公開 ] をクリックして AI エージェントを公開します。 |
次の作業
自律 AI エージェントの言語と音声をクリックします。 詳細については、「言語と音声を設定する」を参照してください。
言語と音声を設定する
| 1 |
AI エージェント設定ページで、 [設定] > [言語] タブに移動します。 デフォルトの言語と音声は英語に設定されています。 サポートされている他の言語と音声については、 サポートされている言語と音声 にアクセスしてください。 |
| 2 |
ドロップダウン メニューから希望の言語と地域を選択します。 |
| 3 |
ドロップダウン リストから適切な音声を選択します。 デフォルトの音声を使用することも、リストから別の音声を選択することもできます。 選択した言語に基づいて、利用可能な音声のリストが自動的に表示されます。 |
| 4 |
クリック 公開 をクリックして、AI エージェントをライブにします。 詳細については、 自律型 AI エージェントを公開する セクションを参照してください。 |
| 5 |
ドロップダウン メニューから、AI エージェントのサポート言語を選択します。
|
次の作業
クリック プレビュー をクリックして、AI エージェントをプレビューします。 詳細については、次を参照してください。 Autonomous AI Agent をプレビューする。 クリック 公開 をクリックして、AI エージェントをライブにします。 詳細については、 自律型 AI エージェントを公開する セクションを参照してください。
自律型 AI エージェントをプレビューする
自律 AI エージェントは、AI エージェントの作成時、エージェントの編集中、展開後にプレビューできます。 プレビューは次から開くことができます。
- AI エージェントのダッシュボード- AI エージェント カードの上にカーソルを合わせると、 プレビュー その AI エージェントのオプションが表示されます。 クリックして、AI エージェントのプレビューを開きます。
- AI エージェント ヘッダー— AI エージェント カードをクリックして AI エージェントを開きます。 [ プレビュー オプションはヘッダー セクションに常に表示されます。
- 最小化されたウィジェット : プレビューを起動して最小化すると、ページの右下にチャット ヘッド ウィジェットが表示されます。 このオプションを使用すると、簡単にプレビューモードを再び開くことができます。
Webex AI Agent Studio には、共有可能なプレビュー オプションも用意されています。 右上隅のメニューをクリックして、[ プレビューリンクをコピー ] オプションを選択します。 プレビュー リンクを、AI エージェントのテスターやコンシューマーなどの他のユーザと共有できます。
プラットフォーム プレビュー ウィジェット
プレビュー ウィジェットは画面の右下に表示されます。 発話 (または一連の発話) を提供して、AI エージェントの応答をチェックし、AI エージェントが正しく機能していることを確認できます。
また、プレビュー ウィジェットを最小化し、コンシューマー情報を提供し、複数の会議室を開始して AI エージェントをテストすることもできます。
自律型 AI エージェントを公開する
AI エージェントを設定してプレビューしたら、エージェントを公開してライブにすることができます。
はじめる前に
自律型 AI エージェントを作成します。
| 1 |
AI エージェント設定ページで、[ ] をクリックします。 |
| 2 |
[ 変更を公開 ] 画面で [ バージョン名 ] を入力し、[ 公開<a12] をクリックします。> にアクセスしてください。 履歴 ページでバージョンの詳細を確認できます。 詳細は 履歴 のセクションを参照してください。 |
自律型 AI エージェントのセッションと履歴を表示する
顧客と確立されたセッションの詳細、および AI エージェントで実行された構成変更の履歴を表示できます。
セッション（Sessions）
[ セッション ] ページには、AI エージェントとユーザ間のすべての対話の包括的な記録が表示されます。 セッションにアクセスするには:
-
ダッシュボードで、セッション詳細を表示する自律型 AI エージェントをクリックします。
-
左側ナビゲーションペインで、[ セッション] をクリックします。
[ セッション ] ページが表示されます。 各セッションは、セッションのすべてのメッセージを含むレコードとして表示されます。 この情報は、AI エージェントの監査、分析、改善に役立ちます。
セッションの表には、その AI エージェント用に作成されたすべてのセッション/会議室のリストが表示されます。 1 画面に表示できる行を超える場合、表にはページ番号が設定されます。 テーブルのフィールドは、左側の [結果の絞り込み ] セクションでソートしたりフィルタリングすることができます。 存在するフィールドは、特定のセッションに関する以下の情報を表します。
-
セッション ID—固有の会議室 ID または会話のセッション ID です。
-
コンシューマー Id—AI エージェントと対話したコンシューマーの ID。
-
チャネル—インタラクションが行われたチャネル。
-
更新日時—会議室が閉じられた日時。
-
会議室メタデータ: 会議室に関する追加情報が含まれています。
-
必須のチェックボックスを選択します。
-
テストセッションを非表示: テストセッションを非表示にして、ライブセッションの一覧のみを表示します。
-
エージェントの引き継ぎ: エージェントに引き継ぐセッションをフィルタリングします。 エージェントの引き継ぎが発生すると、人間のエージェントにチャットを引き継ぐことを示す ヘッドホン アイコンが表示されます。
-
エラー発生: エラーが発生したセッションをフィルタリングします。
-
反対票—反対票のあったセッションをフィルタリングします。
-
セッションの詳細を表示する
セッションの詳細を表示するには:
-
セッション表の行をクリックすると、そのセッションの詳細が表示されます。 セッションがロックされている場合、セッションを解読する権限が必要です。
-
[ コンテンツの解読 ] をクリックしてセッションデータを表示します。
この機能は、 高度なデータ保護 が true に設定されているか、テナントに対して有効になっている場合にのみ適用できます。
-
以下のセッションの詳細が表示されます。
-
左側パネルにはトランザクションの詳細が表示されます。
-
右側のパネルには、すべてのアクションに関連するスロットの補充とフルフィルメントの詳細が表示されます。 [ すべて開く ] ボタンを使用してトランザクションを展開します。 右側のパネルには、ナレッジの利用状況とドキュメント名、アップロードされたファイルの詳細が表示されます。
-
履歴
履歴 ページで、AI エージェントの構成変更の詳細を参照することができます。 特定のエージェントの履歴を表示するには:
-
ダッシュボードで、履歴を表示する自律型 AI エージェントをクリックします。
-
左側ナビゲーションペインで 履歴をクリックします。
履歴 ページには次のタブが表示されます:
-
バージョン履歴—[ バージョン履歴 ] タブをクリックして、自律型 AI エージェントのさまざまなバージョンを表示します。
-
変更ログ—AI エージェントに加えられた変更を表示するには、[ 変更ログ ] タブをクリックします。
バージョン履歴
自律型 AI エージェントを公開するたびに、自律型 AI エージェントのバージョンが保存され、[ バージョン履歴 ] タブで利用できます。 [ バージョン履歴 ] タブで AI エージェントのさまざまなバージョンを確認できます。
-
バージョンの説明- AI エージェントのバージョンに関する簡単な説明。
-
AI エンジン— AI エージェントのそのバージョンで使用される AI エンジン。
-
更新日時: - バージョンが作成された日時。
-
アクション- AI エージェントで次のアクションを実行できます。
-
下書きとして読み込む- AI エージェントに対するすべての変更は失われます。 構成を再度実行する必要があります。
-
エクスポート- AI エージェントのエクスポートに使用します。
-
変更ログ
[ 変更ログ タブは、自律型 AI エージェントに加えられた変更を追跡します。 過去 35 日間の変更の詳細を表示できます。 [ 変更ログ タブには次の詳細が表示されます。
管理者または AI エージェント開発者の役割を持つユーザは、 変更ログ タブをクリックします。 「監査ログの取得」権限を持つカスタム ロールを持つユーザも監査ログを表示できます。
-
更新日時: - 変更が行われた日時。
-
更新者- 変更を組み込んだユーザの名前。
-
ロケーションの変更- 変更が行われた AI エージェントの特定のセクション。
-
説明- 変更に関する追加情報。
特定の監査ログを検索するには、 更新者、 ロケーションの変更、および 説明 検索オプションを選択します。 ログは次の基準でソートできます: 更新日時: および 更新者 フィールドを選択します。
アナリティクスを使用して Autonomous AI エージェントのパフォーマンスを表示する
AI エージェント分析セクションは、AI エージェントのパフォーマンスと有効性を評価するための主要なメトリックのグラフィック表現を提供します。 Autonomous AI エージェントの分析を生成するには:
- ダッシュボードから AI エージェントを選択します。
- 左側ナビゲーションペインから、[アナリティクス] をクリックします。 AI エージェント パフォーマンスの概要が表形式とグラフの両方で表示されます。
最初のセクションには、AI エージェントのセッションとメッセージに関する次の統計が表示されます。
- AI エージェントが人間の介入なしに処理したセッションの合計数。
- エージェント ハンドオーバー数は、人間のエージェントに引き継がれたセッションの数です。
- 日単位の平均セッション数
- メッセージ (人間と AI エージェントのメッセージ) の合計と、そのうちユーザから送信されたメッセージ数。
- 日単位の平均メッセージ数。
2 番目のセクションには、ユーザに関する統計が表示されます。 合計ユーザ数、ユーザあたりの平均セッション数、および日単位の平均ユーザ数が表示されます。
3 番目のセクションには、AI エージェントの応答とエージェント ハンドオーバーが表示されます。
スクリプト型 AI エージェントのセットアップ
スクリプト形式の AI エージェントは、Webex AI Agent Studio プラットフォームのノーコード エージェント構築機能を強化します。 複数の会話を可能にし、顧客から関連データを収集して特定のタスクを実行します。 次の作業が含まれます。
-
簡単なコマンドの実行 - 指示に従って、事前に定義されたアクションを実行します。
-
データの処理—指定されたルールに従ってデータを操作および変換します。
-
他のシステムとの対話—他のソリューションと通信し、コントロールします。
スクリプト AI エージェントは、知識ベースが質問と回答のコーパスで構成されている、知識主導型エージェントです。 スクリプト AI エージェントは、ユーザが作成したトレーニング コーパス (例と回答のコレクション) に基づいて回答を提供できます。 この機能は、次のようなシナリオで役立ちます。
-
特定の知識が必要 - エージェントは、事前に定義された分野の質問に答える必要があります。
-
一貫性が重要 - エージェントは同様の質問に対して一貫性のある応答を提供する必要があります。
-
制限された柔軟性が必要 - エージェントの応答は、トレーニング コーパスの情報によって制限されます。
スクリプト AI エージェントを作成する
| 1 |
Webex AI Agent Studio プラットフォームにログインします。 |
| 2 |
ダッシュボードで、次をクリックします。 + エージェントの作成。 |
| 3 |
次の日に AI エージェントの作成 画面で、 最初から開始する に入力し、 次へ。 定義済みのテンプレートを選択して、AI エージェントをすばやく作成することもできます。 AI エージェント タイプをフィルタリングして、 |
| 4 |
選択する スクリプト形式 エージェント タイプ。 |
| 5 |
以下の詳細を指定します。 |
| 6 |
[作成]をクリックします。 スクリプト化された AI エージェントが正常に作成されました。 ダッシュボード。 AI エージェントのヘッダーでは、次のタスクを実行できます。
また、AI エージェントをインポートすることもできます。 詳細については、次を参照してください。 AI エージェントのインポート。 |
次の作業
スクリプト AI エージェントを設定する
以下のセクションでは、特定のニーズに合わせてスクリプト AI エージェントを設定する方法について説明します。
スクリプト形式の AI エージェント プロファイルの更新
はじめる前に
スクリプト AI エージェントを作成します。
| 1 |
次の日に ダッシュボードで、作成した AI エージェントをクリックします。 |
| 2 |
[] タブを選択し、次の詳細を設定します。 |
| 3 |
クリック 公開 をクリックして、AI エージェントをライブにします。 |
AI エンジン設定の更新
スクリプト AI エージェントは、AI エンジン (機械学習を利用) を使用して、顧客のクエリを理解し、応答します。 使用される AI エンジンの概要は以下の通りです。
-
Webex AI Pro 1.0 (with siftmatch) - 複数の言語をサポートする高速で軽量なトレーニングエンジン。
-
Webex AI Pro 1.0 (RAS 版) - 会話型 AI を構築するための最高のオープンソース フレームワークです。
-
Webex AI Pro 1.0 (Mind Meld 適用)—さまざまな自然言語理解 (NLU) 機能を使用して、質の高い会話フローを作成するための高度なフレームワークです。
AI エージェントの AI エンジンを変更するには:
| 1 |
ダッシュボードで、作成した AI エージェントをクリックします。 |
| 2 |
タブに移動します。 |
| 3 |
AI エンジンの隣にあるアイコンをクリックします。 |
| 4 |
AI エンジンの管理 ページで、次のフィールドを設定します:
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| 5 |
[更新] をクリックして、AI エージェントの AI エンジン設定を変更します。 |
| 6 |
[変更の保存] をクリックして AI エンジン設定を更新します。 |
スクリプトの設定
スクリプトは、AI エージェントの理解と応答を強化する構成要素です。 このセクションでは、次の 3 つの主要コンポーネントについて説明します。
-
インテント は、ユーザが AI エージェントと対話する際に達成したいさまざまな目標やアクションをキャプチャします。 ユーザ インテントをマッピングすることで、AI エージェントがユーザのリクエストを認識し、適切に応答できるようになります。 インテントを作成するには、 インテントを作成するを参照してください。
-
エンティティ は、AI エージェントがユーザ入力から抽出する必要がある特定の情報です。 これらには、日付、製品名、または顧客の使用に固有のカスタム値が含まれます。 エンティティは、AI エージェントがユーザのリクエストを効果的に満たすために理解する必要がある重要な変数です。 エンティティを作成するには、 エンティティの作成を参照してください。
-
レスポンス は、AI エージェントが入念に作成し、ユーザのリクエストに返信します。 これらは、AI エージェントがユーザの意図を理解し、必要なエンティティを収集した後に、そのユーザと通信する方法を指示します。 応答を作成するには、 応答を作成するを参照してください。
これらのコンポーネントが連携することで、エージェントとそのユーザの間に、円滑で目的のある会話を作成できます。 詳細については、 AI Agent Studio のインテント、エンティティ、レスポンスを理解するを参照してください。
インテントを作成する
はじめる前に
インテントを作成する前に、インテントにリンクするエンティティを作成していることを確認してください。 詳細については、 エンティティを作成するを参照してください。
| 1 |
ダッシュボードで、作成した AI エージェントをクリックします。 |
| 2 |
[ 設定 >] に移動します。[スクリプト] >インテント。 |
| 3 |
[ +インテントの作成] をクリックします。 |
| 4 |
次の日に 新しいインテントを追加する 画面で、次の詳細を指定します。 |
| 5 |
インテントを作成するには、[ 追加 ] をクリックします。 |
| 6 |
[ 公開 ] をクリックして AI エージェントを公開します。 |
エンティティを作成する
| 1 |
ダッシュボードで、作成した [AI エージェント] をクリックします。 |
| 2 |
[ 設定 >] に移動します。[スクリプト] >エンティティ。 |
| 3 |
[+エンティティの作成] をクリックします。 |
| 4 |
エンティティの作成 ウィンドウで次のフィールドを指定します: |
| 5 |
[ ] > [変更の保存] をクリックします。 アクション [ アクション ] および [削除] オプションを使用できます。a48>列をクリックして関連アクションを実行します。 編集できるのはエンティティ名のみで、エンティティタイプは編集できません。 |
応答を作成する
| 1 |
ダッシュボードで、作成した [AI エージェント] をクリックします。 |
| 2 |
[設定] > に移動します。[スクリプト] >応答。 既定では、定義済みの応答を使用できます。 各応答にある 編集 アイコンを使用して、応答の設定を変更することができます。 |
| 3 |
カスタム応答を作成するには、[ +応答を作成] をクリックします。
新規回答の追加 画面が表示されます。
|
| 4 |
[ 新しい応答を追加 ] 画面で、新しい 応答名を入力します。 |
| 5 |
設定した言語について、[条件を追加] をクリックして、条件付き応答を追加します。
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| 6 |
[作成] をクリックしてスクリプト化されたエージェントの応答を作成します。 コード インタープリタを使用して、さまざまなチャネルの応答を設定することもできます。 |
エージェント ハンドオーバーの設定
はじめる前に
スクリプト AI エージェントを作成します。
| 1 |
ダッシュボードで、作成したスクリプト AI エージェントをクリックします。 |
| 2 |
[ の順に移動して、必要な設定をオンまたはオフにします。 |
| 3 |
[変更の保存] をクリックしてハンドオーバーの設定を保存します。 |
次の作業
言語と音声を設定する
スクリプト AI エージェントが顧客との対話を処理するために、複数の言語および言語固有の音声を構成できます。
はじめる前に
Scripted AI エージェントを作成します。
| 1 |
AI エージェント設定ページで、 タブをクリックします。 デフォルトの言語と音声は英語に設定されています。 サポートされている他の言語と音声については、 サポートされている言語と音声 にアクセスしてください。 |
| 2 |
クリック +言語の追加 をクリックして、AI エージェントに新しい言語を追加します。 |
| 3 |
ドロップダウン メニューから希望の言語と地域を選択し、 追加。 |
| 4 |
クリック 言語を追加する。 |
| 5 |
ドロップダウン リストから適切な音声を選択します。 選択した言語に基づいて、利用可能な音声が自動的に表示されます。 |
| 6 |
トグルをオンにします 有効 列を選択して言語と音声を有効にします。 |
| 7 |
クリック デフォルトに設定 に アクション をクリックして、AI エージェントのデフォルトとして言語と音声を設定します。 構成された言語と音声を変更することはできますが、削除することはできません。 ただし、言語と音声を変更すると、AI エージェントの機能に影響を与える可能性があります。 |
スクリプト化された AI エージェントをプレビューする
Webex AI Agent Studio を使用すると、開発中および開発後に AI エージェントをプレビューできます。 このようにして、AI エージェントの機能をテストし、それぞれの入力クエリに対して望ましい応答を生成するかどうかを判断できます。 スクリプト化された AI エージェントは、次の方法でプレビューできます。
- AI エージェント ダッシュボード—AI エージェント カードにカーソルを合わせると、その AI エージェントの プレビュー オプションが表示されます。 [ プレビュー ] をクリックして、AI エージェントのプレビューウィジェットを開きます。
- AI Agent のヘッダー : AI Agent カードまたは AI Agent カードの [編集] ボタンをクリックして AI Agent の編集モードに入ると、[プレビュー] オプションがヘッダーセクションに常に表示されます。
- 最小化されたウィジェット: プレビューを起動して最小化した後、ページの右下にチャットヘッド ウィジェットが表示されます。 これにより、簡単にプレビュー モードを再び開くことができます。
これに加えて、AI エージェント内から共有可能なプレビュー リンクをコピーできます。 AI エージェントカードで、右上の 楕円形 アイコンをクリックし、[ プレビューリンクをコピー] をクリックします。 このリンクを AI エージェントの他のユーザと共有できます。
プラットフォーム プレビュー ウィジェット
プレビュー ウィジェットは画面の右下に表示されます。 発話 (または一連の発話) を提供して、AI エージェントの応答を確認し、期待通りに動作することを確認できます。 AI エージェント プレビューは複数の言語をサポートしており、発話の言語を自動検出して適切に応答できます。 言語選択ボタンをクリックし、利用可能なオプションの一覧から選択することで、プレビューの言語を手動で選択することもできます。
プレビュー ウィジェットを最大化すると、見やすくなります。 また、コンシューマー情報を提供し、複数の会議室を開始して、AI エージェントを完全にテストすることもできます。
スクリプト化された AI エージェントを公開する
AI エージェントを設定してプレビューしたら、エージェントを公開してライブにすることができます。
はじめる前に
スクリプト AI エージェントを作成します。
| 1 |
AI エージェント設定ページで、[ 公開] をクリックします。 |
| 2 |
バージョン名を入力して [ 公開] をクリックします。 履歴 ページでバージョンの詳細を確認できます。 詳細については、「履歴」セクションを参照してください。 |
Scripted AI エージェントの共通管理セクション
以下のセクションは、AI エージェント設定ページの左パネルに表示されます。
スクリプト エージェントをテストする
AI エージェントが進化し、より複雑になるにつれて、ロジックや自然言語理解 (NLU) の変更が意図しない結果を招く場合があります。 最適なパフォーマンスを確保し、潜在的な問題を特定するために、AI エージェント プラットフォームは便利なワンクリック AI エージェント テスト フレームワークを提供します。 次の操作を実行できます。
- 包括的なテストケースセットを簡単に作成して実行できます。
- さまざまなシナリオでテスト メッセージと期待される応答を定義します。
- 複数のメッセージを含むテスト ケースを作成することで、複雑な対話をシミュレートします。
テストの定義
以下の手順でテストを定義できます。
- Webex AI Agent Studio プラットフォームにログインします。
- ダッシュボードで、作成したスクリプト AI エージェントをクリックします。
- 左ペインで [ テスト中 ] をクリックします。 既定では [ テストケース ] タブが表示されます。
- テストケースを選択して 選択したテストの実行をクリックします。
表の各行は、次のパラメータを持つテストケースを表しています。
| パラメータ | 説明 |
|---|---|
| メッセージ | ユーザが AI エージェントに送信すると予想されるクエリとステートメントのタイプを表すサンプルメッセージです。 |
| 予想される言語 | AI エージェントと対話する際に使用する言語です。 |
| 期待されるインテント | 特定のユーザメッセージに応答して表示されるインテントを指定します。 最も関連性の高いインテントを見つけやすくするために、このコラムでは スマート オートコンプリート機能を使用します。 入力すると、それまでに入力されたテキストに基づいて、システムにより一致するインテントが提案されます。 |
| 前のコンテキストをリセット | チェックボックスをクリックしてテストケースを隔離し、既存の AI エージェントのコンテキストから独立して実行します。 有効にすると、各テストケースは新しいセッションでシミュレートされ、以前の対話や保存データからの干渉を防ぎます。 |
| 部分一致を含める | このトグルを有効にすると、期待されるインテントが実際の応答と部分的にしか一致しない場合でも、テスト ケースは成功したと見なされます。 |
| CSV からインポート | コンマ区切りファイル (CSV) ファイルからテスト ケースをインポートします。 この場合、既存のすべてのテストケースが上書きされます。 |
| CSVへのエクスポート | テスト ケースをコンマ区切りファイル (CSV) ファイルにエクスポートします。 |
| コールバックのテスト | このトグルを有効にすると、実際の着信コールを必要とせずに、着信コールバックをシミュレートし、フローの動作をテストできます。 |
| フローでのコールバック | この列のチェックボックスをクリックして、インテントがコールバックをトリガーする必要があることを示します。 |
| 予想されるコールバックテンプレート | コールバック時に有効にするテンプレートキーを指定します。 |
| コールバックのタイムアウト (秒) | コールバックがタイムアウトになったと見なす前に、AI エージェントがコールバックの応答を待つ最大時間 (秒)。 システムは最大 20 秒のタイムアウトを許可します。 |
テストの実行
次の日に 実行 タブで、 選択したテストを実行 選択したすべてのテストケースの順次実行を開始します。
テスト ケースは、 テストケース タブをクリックします。
.特定の結果を持つテスト ケースを表示するには、目的の結果 (たとえば、 合格、 部分一致で合格、 失敗、 保留中) を概要リボンに入力します。 これにより、テスト ケース リストがフィルタリングされ、選択した結果に一致するものだけが表示されます。
[ セッション ID 各テスト ケースに関連付けられた が結果に表示されます。 これにより、テストケースを素早く相互参照し、トランザクションの詳細を表示することができます。 これを実行するには、 トランザクションの詳細 オプションの アクション 列に表示されます。
実行履歴
次の日に 履歴 タブから、実行されたすべてのテストケースにアクセスします。
- [ ダウンロード アイコンを アクション 列を選択して、実行したテスト データをオフラインでの分析やレポート用に CSV ファイルとしてエクスポートします。
- 各テストケースの実行に使用される特定のエンジンとアルゴリズムの設定を確認します。 この情報は、開発者が AI エージェントのパフォーマンスを最適化するのに役立ちます。
- 特定のトレーニングエンジンで使用される高度なアルゴリズム構成設定を表示するには、 情報 トレーニングエンジン名の隣にあるアイコンをクリックします。これにより、テスト中の AI エージェントの動作に影響を与えたパラメーターと設定に関するインサイトが得られます。
エージェントセッションを表示する
[ セッション セクションでは、AI エージェントと顧客間のすべての対話の包括的な記録を提供します。 各セッションには、交換されたメッセージの詳細な履歴が含まれます。 オフラインでの分析や監査のために、セッション データを CSV ファイルとしてエクスポートできます。 このデータを使用して、ユーザ インタラクションを分析し、改善が必要な領域を特定し、AI エージェントの応答を調整します。
結果をページに表示することで、大きなデータセットを処理することができます。 次を使用できます。 結果の絞り込み セクションに移動して、さまざまな基準に基づいてセッションのフィルタリングとソートを行います。 テーブルの各行には、次を含む重要なセッションの詳細が表示されます。
- チャネル - 対話 (チャット、音声など) が発生したチャネル。
- セッション ID - セッションの一意の識別子。
- コンシューマー ID - ユーザの一意の識別子。
- メッセージ - セッション中に交換されたメッセージの数。
- 更新日時 - システムが最後に更新された時刻。
- メタデータ - セッションに関する追加情報。
- テストセッションを非表示 - このチェックボックスを選択してテストセッションを非表示にし、ライブセッションのリストのみを表示します。
- エージェントの引き継ぎ — このチェックボックスを選択して、エージェントに引き継ぐセッションをフィルタリングします。 エージェントの引き継ぎが発生すると、人間のエージェントへのチャットの引き継ぎを示すヘッドホン アイコンが表示されます。
- エラーが発生しました - エラーが発生したセッションをフィルタリングするには、このチェックボックスを選択します。
- 反対票 - 反対票のあったセッションをフィルタリングするには、このチェックボックスを選択します。
行をクリックすると、特定のセッションの詳細ビューにアクセスできます。 チェックボックスを使用して、エージェントの引き継ぎ、エラー、反対票に基づいてセッションをフィルタリングします。 セッションの解読にはユーザレベルの権限と高度なデータ保護設定が必要です。 [ コンテンツの復号化 ] をクリックしてセッションの詳細を表示します。
アクションを実行するための、Scripted AI Agent の特定のセッションの詳細
アクションを実行するための Scripted AI Agent の [ トランザクション情報 ] タブは、特定の対話の詳細な内訳を提供し、情報を 4 つのセクションに分類します。
識別されたインテント セクション:
- 顧客のクエリに対して特定されたインテントを表示します。
- 識別された各インテントに関連付けられた信頼レベルを示します。
- 特定されたインテントに関連付けられているスロットを一覧表示します。 スロットをクリックすると、その値に関する追加情報と、システムがユーザのクエリからどのように抽出するかが表示されます。
識別されたエンティティ セクションには、システムが顧客のメッセージから抽出し、それをアクティブなコンシューマー インテントに関連付けるエンティティが一覧表示されます。 これらのエンティティは、AI エージェントがユーザのクエリ内で特定した重要な情報を表します。
アルゴリズム結果 セクションでは、AI エージェントの応答に至るまでのプロセスについての洞察が得られます。 表示される情報の内訳は次のとおりです。
- インテントのリスト—識別されたインテントとそれに対応する類似性スコアを表示します。
- エンティティリスト: ユーザのメッセージから抽出されたエンティティを表示します。
その他の情報 には次の情報が表示されます:
- 処理済みクエリ—AI エージェントの自然言語理解 (NLU) パイプラインで処理された後の前処理済みの顧客入力を示します。
- 言語検出プロバイダ—特定のテキストの言語を自動的に識別する技術を提供するプロバイダです。
- 検出された言語: 検出された言語です。
- エージェント ハンドオーバー: セッション中にエージェントのハンドオーバーが発生したかどうかを示します。 エージェントの引き継ぎが特定のルールによりトリガーされた場合、[ルールによる ルールによるエージェントの引き継ぎ ] チェックボックスをチェックします。
- テンプレート キー—AI エージェントの応答をトリガーしたインテントに関連付けられたテンプレート キーを示します。
- レスポンスタイプ—コードスニペットや条件付きレスポンスなど、AI エージェントが生成するレスポンスのタイプを示します。
- 応答条件—AI エージェントの応答をトリガーした特定の条件またはルールを示します。
- NLU AI エンジン—顧客のクエリを処理するのに使用される NLU AI エンジンを識別します (例、RASA、SwitchMatch、Mind Meld)。
- ベクトルモデル—テキストを数値ベクトルとして表す方法。
- 最小しきい値スコア: 最小しきい値スコアを表示します。
- 部分一致スコア差 - [引き継ぎ] と [推定] 設定で構成された部分一致スコアの差 です。 システムは、これらの値に基づいて、クエリが範囲外であるか、エージェントの介入を必要とするかどうかを判断します。
- デバッグログ—特定のトランザクション ID に関連するデバッグログの一覧を提供します。 詳細ログは通常 180 日間保持されます。
ダウンロード オプションを使用して、トランザクション情報を JSON 形式でダウンロードして表示することもできます。
メタデータ タブの表示内容:
- NLP メタデータ—[ NLP ] タブで顧客の入力に適用される前処理手順を確認します。
- データストアおよび最終版—セッションに関連するアクセスデータ データストア および FinalDF AI エージェントのタブ。
- 検索機能: 組み込みの検索バーを使用して、会話内の特定の発言を検索します。
バージョン履歴と変更ログを表示する
インテントまたはエンティティを追加または変更するたびに、スクリプト AI エージェントを再トレーニングして、それが最新バージョンであることを確認することが不可欠です。 各トレーニングセッションの終了後、AI エージェントを十分にテストし、精度と有効性を確認します。 Scripted AI エージェントを公開するたびに、Scripted AI エージェントのバージョンが保存され、[バージョン履歴] タブで利用できます。 [バージョン履歴] タブで、Scripted AI エージェントのさまざまなバージョンを表示できます。
[履歴] ページから、エージェントに対して行われた以下の更新にアクセスすることができます。
- いつ公開したか、バージョン履歴と、公開時に開発者が残したメモの形式で行われた変更を追跡します。
- NLU エンジン設定と共に、各公開バージョンで使用された NLU エンジンを確認します。 各バージョンの公開準備が完了するまでの経過時間も確認できます。
- 設定、インテント、エンティティ、レスポンス、キュレーションの変更を 変更ログ タブをクリックします。
- 必要に応じて、古いバージョンをドラフトとして公開、プレビュー、または読み込みます。
- トレーニング履歴の表示—コーパスのトレーニングをいつ行ったか、および変更内容を追跡します。
- トレーニングエンジンの比較 - 異なるイテレーションとそれらに対応するトレーニング期間に使用されたトレーニングエンジンを確認します。
- 変更の追跡 - 設定、インテント、レスポンス、NLP、キュレーションの変更を監視します。
- 前のバージョンに戻す - 必要に応じて古いトレーニングセットに簡単に戻せます。
履歴セクションは、ナレッジベースを管理するための便利なツールを提供します。
- インテントを有効にする - 以前無効だったインテントを作成します ライブ AI エージェントの応答に含めることができます。
- インテントの編集 - 参照用に元のインテントを保持しながら、既存のインテントの新しいバージョンを作成します。
- パフォーマンスのプレビュー—AI エージェントのパフォーマンスを特定のナレッジベースで評価します。 プレビュー 機能します。
- ダウンロード インテント - ナレッジベースのインテントを CSV ファイルとしてエクスポートし、オフラインでの分析や参照を行うことができます。
変更ログ
[ 変更ログ セクションには、過去 35 日以内に Scripted AI エージェントに加えられた変更の詳細な記録が表示されます。 変更ログにアクセスするには:
- [ダッシュボード] に移動し、作成した AI エージェントをクリックします。
- [ 履歴 タブをクリックして、AI エージェントの履歴を表示します。
- [ 変更ログ タブをクリックして変更の詳細ログを確認します:
- 更新日時 システムが変更を行った日時。
- 更新者 - 変更を行ったユーザ。
- フィールド - 変更が行われたボットのセクション (設定、インテント、応答など)。
- 説明 - 変更に関する追加の詳細。
-
[
更新者およびフィールド検索オプションを選択して特定の変更ログエントリを見つけます。 -
[ モデル履歴 タブには、AI エージェントごとに最大 10 のコーパスが表示されます。
キュレートされたエージェントの詳細を表示する
システムは次の基準に基づいて、メッセージをキュレーションコンソールに追加します:
- フォールバックメッセージ - AI エージェントがメッセージを理解できず、フォールバックインテントをトリガーする場合。
- デフォルトのフォールバック インテント - このトグルを有効にすると、デフォルトのフォールバック インテントをアクティブにするメッセージが Curation コンソールに送信されます。
- 反対投票のメッセージ—AI エージェントのプレビュー中にユーザが反対投票をしたメッセージ。
- エージェントのハンドオーバー—設定されたルールにより人間のエージェントがハンドオーバーするメッセージ。
- セッションから - セッションまたは会議室データから必要な応答を受け取っていないとして、ユーザによってフラグが設定されたメッセージ。
- 低信頼度 - 指定された低信頼度しきい値内の信頼度スコアを持つメッセージ。
- 部分一致 - AI エージェントが正しいインテントまたは応答を判断できなかったメッセージ。
問題を解決する
[ 問題 ] タブでは、整理のためにフラグが設定されたメッセージを確認したり、対処することができます。 次を実行できます。
- 重大度と関連性に基づいて、問題を解決するか無視するかを選択します。
- 元のユーザの発話、AI エージェントの応答、添付されたメディアを調べます。
バックエンドで 高度データ保護 を有効にすると、システムは復号化したユーザにユーザレベルでのアクセスを許可します。
問題を解決するには:
-
既存のインテントにリンクする - 課題を既存のインテントに関連付けるには、[ リンク ] オプションを選択し、目的のインテントを検索します。
-
新しいインテントを作成する - [新しいインテントに追加する ] オプションを使用して、Curration Console から直接新しいインテントを作成します。
-
問題を無視する - 問題を解決または無視して、キュレーション コンソールから削除します。
- デフォルトのインテント (ウェルカム メッセージ、フォールバック メッセージ、部分一致) にリンクすることはできません。
- アクションを実行するスクリプト AI エージェントの場合、ドロップダウン リストから適切なインテントを選択し、関連するエンティティにタグを付けます。
- 変更を加えたら、AI エージェントを再トレーニングして、応答に新しい知識を反映させます。
- 効率的な管理のために、複数の問題を同時に解決または無視します。
解決済み タブには、システムにより対処されたすべての問題が表示されます。 既存のインテントにリンクしたか、新しいインテントを作成したか、無視したかなど、解決した各問題の概要を表示できます。 システムがキャッチできなかった、好ましくない応答がある場合は、特定の例をキュレーション コンソールに手動で追加できます。
セッションから課題を追加するには:
- 発話を特定する - 不正確な応答をトリガーした発話を特定します。
- キュレーション状況を確認する - 問題がキュレーションコンソールに表示されていない場合、システムは [
キュレーション状況]トグルを表示します。 - フラグの切り替え—レビューと解決のために発言をキュレーションコンソールに追加するには、[
キュレーションステータス] のトグルを有効にします。
問題がすでにキュレーション コンソールにある場合、トグルの外観が変化し、その状況を示します。
分析を使用してスクリプト型 AI のパフォーマンスを表示する
分析セクションは、AI エージェントのパフォーマンスと有効性を評価するための主要なメトリックのグラフィック表現を提供します。 主要な指標は、[ 概要]、[ 応答]、 </a> の 4 つのセクションに分かれています。[トレーニング]、および キュレーションです。
分析画面にアクセスすると、開発者は分析を確認する AI エージェントを選択できます。 チャネル、日付範囲、データ粒度を選択することで、アナリティクス ビューをカスタマイズできます。 デフォルトでは、システムはすべてのチャネルの先月の分析データを、各日をデータポイントとして表示します。
概要
概要には、開発者に全体的な AI エージェントの使用状況とパフォーマンスのスナップショットを提供する主要なメトリックとグラフが含まれています。
- ダッシュボードから、作成した AI エージェントを選択します。
- 左側ナビゲーションペインで [アナリティクス]をクリックします。 AI エージェント パフォーマンスの概要が表形式とグラフの両方で表示されます。
セッションとメッセージ
概要の最初のセクションには、AI エージェントのセッションとメッセージに関する以下の統計が表示されます。
- 合計セッション数と、AI エージェントが人の介入なしで処理したセッション数。
- エージェントの引き継ぎの合計数は、人間のエージェントに引き継がれたセッションの数です。
- 日単位の平均セッション数
- メッセージ (人間と AI エージェントのメッセージ) の合計と、そのうちユーザから送信されたメッセージ数。
- 日単位の平均メッセージ数
システムはこれに続いて、セッションのグラフィック表示 (AI エージェントによって処理されたセッションとハンドオーバーされたセッションを表す積み上げられた列) と AI エージェントによって送信された応答の合計数を示します。
[ユーザ（Users）]
概要の 2 番目のセクションには、AI エージェントのユーザに関する統計が含まれます。 合計ユーザ数、ユーザあたりの平均セッション数、および日単位の平均ユーザ数が表示されます。 この後に、選択した粒度に応じて各ユニットの新規ユーザとリピーターを表示するグラフが表示されます。
パフォーマンス
3 番目のセクションには、ユーザに対する AI エージェントの応答に関する統計が表示されます。 ここでは、AI エージェントによって送信された応答の合計数と、AI エージェントが次のような応答間で分割されたものを確認できます。
- ユーザの意図を識別しました。
- フォールバックメッセージで応答しました。
- 部分一致のメッセージで応答しました。
- ユーザにエージェントの引き継ぎを通知しました。
同じことが円グラフに集計され、面グラフは選択した粒度に基づいて情報を提供します。
トレーニング
トレーニング セクションは、AI エージェント コーパスの「ヘルス」を表します。 開発者は、AI エージェントの各インテントに対して 20 を超えるトレーニング発話を構成することをお勧めします。 このセクションには、すべてのインテントが長方形で表示され、色とサイズでトレーニングデータの量が示されます。 インテントが白に近いほど、AI エージェントの精度が向上するために必要なトレーニング データの量が増えます。
応答
このセクションでは、開発者はユーザが何について、どのくらいの頻度で質問しているかについての詳細なビューを提供します。 AI エージェントが質問に回答するための最も一般的なインテントと、アクションを実行するための AI エージェントの応答テンプレートがグラフィックで表示されます。
キュレーション
このセクションには、日ごとに発生するキュレーションの問題の数と、AI エージェントが解決した数が視覚的に要約されます。
顧客との対話に AI エージェントを使用する
このセクションでは、AI エージェントを音声とデジタルの両方のチャネルと統合して、顧客の会話を管理する方法について説明します。
音声およびデジタル インタラクションに AI エージェントを使用する
Webex AI Agent Studio プラットフォームで自律型またはスクリプト AI エージェントを作成して構成したら、次のステップは、それらを音声およびデジタル チャネルと統合することです。 このインテグレーションにより、AI エージェントは顧客との音声ベースとデジタルの両方の会話を処理でき、シームレスでインタラクティブなユーザ エクスペリエンスを提供できます。
詳細については、「 音声およびデジタル インタラクションに AI エージェントを使用する 」記事を参照してください。
AI エージェントのカスタムレポートを管理する
グローバル変数を使用して、カスタム レポートを生成し、AI エージェントにルーティングされた通話を分析できます。
現在、AI エージェントのすぐに使用できるレポートは、Analyzer では利用できません。
グローバル変数を作成する
| 1 |
[制御ハブ] にサインインします。 |
| 2 |
[ コンタクトセンター ナビゲーションペインで、 。 |
| 3 |
クリック 新しいグローバル変数を作成する 変数の名前と説明を入力します。 次の名前の変数を作成します CustomAIAgentInteractionOutcome。 選択する 文字列 を変数タイプとして使用します。 |
| 4 |
トグル 報告可能にする オンにすると、レポート用に Analyzer で変数を表示します。 |
| 5 |
[保存] をクリックします。 |
グローバル変数をフローに追加する
リンクされたサンプルのフロー インポートでは、以下の手順も利用できます。
| 1 |
顧客組織にログインする方法: Control Hub。 |
| 2 |
移動先 。 [フロー] ページが表示されます。 |
| 3 |
[ フロー デザイナーに移動 アイコンをクリックします。 [フローデザイナー（Flow Designer）] ウィンドウが表示されます。 |
| 4 |
[ グローバル フロー プロパティ ペインで、 セクションを参照してください。 |
| 5 |
[ グローバル変数 セクションで、 グローバル変数の追加。 グローバル変数を追加します CustomAIAgentInteractionOutcome 必要があります。 |
| 6 |
[ 変数の設定 値を指定するアクティビティ 中止されました を変数に CustomAIAgentInteractionOutcome。 |
| 7 |
構成する 仮想エージェント V2 フローのアクティビティ。 |
| 8 |
[Handled] の結果を 仮想エージェント V2 アクティビティと使用する 変数の設定 値を指定するアクティビティ 処理済み を変数に CustomAIAgentInteractionOutcome。 |
| 9 |
エスカレーションされた結果を 仮想エージェント V2 アクティビティを選択し、 変数の設定 値を指定するアクティビティ エスカレートしました を変数に CustomAIAgentInteractionOutcome。 |
| 10 |
エラーが発生したパスを 仮想エージェント V2 アクティビティを選択し、 変数の設定 値を指定するアクティビティ エラーが発生しました を変数に CustomAIAgentInteractionOutcome。 |
| 11 |
ビジネス ロジックに基づいて残りのフローを完了し、公開します。 このフローを通過するすべての呼び出しは、変数の値を持ちます。 CustomAIAgentInteractionOutcome に設定 放棄済み、 処理済み、 エスカレート済み または エラー、呼び出しがたどるパスに応じて。 |
カスタム ビジュアライゼーションを作成する
Analyzer で、AI エージェントのコール レコードと AI エージェントの結果の分布のカスタム レポートを作成できます。
AI エージェントの通話記録の視覚化を作成する
| 1 |
をダウンロードし、 AI_Agent_Call_Records ファイルをこの<link>からダウンロードしてください。 (Puneet が後ほどリンクを提供します) |
| 2 |
Analyzer にログインします。 |
| 3 |
ホームページで、 視覚化 アイコンをクリックします。 |
| 4 |
[インポート（Import）] をクリックします。 |
| 5 |
クリック 参照 をクリックしてインポートするファイル (.JSON 形式) を選択します。 |
| 6 |
クリック インポート インポートするには AI_Agent_Call_Records ファイルを選択します。 |
| 7 |
クリック 編集 をクリックして、インポートされたビジュアライゼーションを変更します。 |
| 8 |
次をクリックします。 フィルタの編集 対象 CustomAIAgentInteractionOutcome. |
| 9 |
[ が参加しています ラジオボタンを選択し、値を追加します 中止されました、 エスカレートしました、 エラーが発生しました、 処理済み。 |
| 10 |
数回のテスト通話を保存して開始します。 |
| 11 |
ビジュアライゼーションを実行して結果を確認します。 |
AI エージェントの結果の分布の視覚化を作成する
| 1 |
をダウンロードし、 AI_Agent_ Outcome_Distribution.JSON ファイルをこの<link>からダウンロードしてください。 (Puneet が後ほどリンクを提供します) |
| 2 |
Analyzer にログインします。 |
| 3 |
ホームページで、 視覚化 アイコンをクリックします。 |
| 4 |
[インポート（Import）] をクリックします。 |
| 5 |
クリック 参照 をクリックして、インポートするファイル (JSON 形式) を選択します。 |
| 6 |
クリック インポート インポートするには AI_Agent_ Outcome_Distribution.JSON ファイルを選択します。 |
| 7 |
クリック 編集 をクリックして、インポートされたビジュアライゼーションを変更します。 |
| 8 |
次をクリックします。 フィルタの編集 対象 CustomAIAgentInteractionOutcome. |
| 9 |
[ が参加しています ラジオボタンを選択し、値を追加します 中止されました、 エスカレートしました、 エラーが発生しました、 処理済み。 |
| 10 |
数回のテスト通話を保存して開始します。 |
| 11 |
ビジュアライゼーションを実行して結果を確認します。 |
AI コンプライアンスについて理解する
このセクションは、AI 開発、データ プライバシー、セキュリティ、安全性を理解するのに役立ちます。
AI 開発、データ プライバシー、セキュリティ、安全性
すべての AI を利用した機能について、 Responsive AI の原則に基づいて AI 影響評価を行い、 Responsive AI フレームワークに従います。既存のセキュリティ、プライバシー、人権の設計プロセスに加えて、
プライバシーとセキュリティ推論プロセス後に顧客の入力データが保持されることはなく、サードパーティのモデル プロバイダーである Microsoft が Cisco の顧客データにアクセス、監視、保存することはありません。 機能別のデータ保持ポリシーの詳細については、Cisco Trust Portal の Webex AI エージェント AI 透過性テクニカルノート を参照してください。
トレーニングと評価用のデータソースサードパーティのモデル プロバイダーである Microsoft が、Azure OpenAI モデルを改善するために顧客のコンテンツを使用したり、Azure インフラストラクチャに Cisco 顧客データを保存したり、保持することはありません。
安全性と倫理的配慮すべての生成型 AI 機能にはエラーが発生しやすいため、Microsoft では Azure OpenAI が提供する コンテンツ フィルタリング をオプトインすることで、AI 機能のコンテンツの安全性を優先しています。
モデルの評価とパフォーマンス当社は、基礎となるモデルのレビュー、テスト、品質保証に人間を関与させることで、AI Assistant のパフォーマンスと精度を優先しています。
はじめに Webex AI Agent Studio
Webex AI Agent Studio は、顧客サービスとサポートのニーズを満たす自動 AI エージェントを作成、管理、展開するために設計された高度なプラットフォームです。 AI エージェントは、人間のエージェントと対話する前に、人工知能を使用して自動化されたアシスタンスを顧客に提供します。 これらのエージェントは、会話内のイントネーション、言語理解、状況認識を備えた音声インタラクションをサポートします。 また、AI エージェントはテキストやオンライン チャットを通じて、シームレスかつ有益な方法でデジタル チャネルの対話を処理します。 顧客は、質問や情報検索に対するアシスタンスを受け、待ち時間を最小限に抑えるなど、コンシェルジュのようなエクスペリエンスの恩恵を受けます。
企業にとっての主なメリット
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効率と生産性
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反復的なタスクを自動化することで、人間の従業員を戦略的な作業に集中させることができます。
-
24 時間 365 日の可用性を提供し、処理量の増加と応答時間を改善します。
-
データ処理、分析、レポートの精度が向上しました。
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- コスト削減
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自動化により人件費を削減します。
-
効率を高めるためにリソース割り当てを最適化します。
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プロセスの合理化とエラーの防止により、運用コストを削減します。
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- 意思決定の強化
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大規模なデータセットを分析することで、データに基づくインサイトを提供します。
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将来の結果を予測するための予測分析を有効にします。
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特定と評価を通じてリスク管理を改善します。
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- 顧客満足度の向上
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顧客データに基づいて対話をパーソナライズします。
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AI 搭載のチャットボットと仮想アシスタントにより、応答時間が短縮されます。
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24 時間 365 日のカスタマー サポートを提供します。
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- スケーラビリティと柔軟性
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変化するビジネスニーズに合わせて簡単にスケールアップまたはスケールダウンできます。
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新しい状況や情報を学習し、順応することができます。
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- 競争上の利点
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イノベーションと新しい製品やサービスの開発を推進しています。
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競争力のために効率を向上させます。
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- 従業員のエンパワーメント
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人間の潜在能力を解放し、よりクリエイティブで戦略的な業務に従事させることができます。
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データ、インサイト、サポートを提供することでコラボレーションを強化します。
-
AI エージェントのタイプと例を理解する
次の表では、AI エージェント タイプとその機能を一覧で示します。
| AI エージェント タイプ | 目的 | セットアップ方法 |
|---|---|---|
|
自律型 |
自律エージェントは、定義された目標を達成するために独立して動作するため、人間の継続的な介入の必要性を減らします。
|
自律型 AI エージェントのセットアップ |
|
スクリプト形式 |
スクリプト AI エージェントは、事前に定義された一連のルールと指示に従うようにプログラムされています。
|
スクリプト AI エージェントをセットアップする |
例
自律型およびスクリプト AI エージェントはどちらも、特定の要件と必要な機能に応じて、さまざまな使用例に適用されます。 次のような例があります。
-
顧客サービス- 自律エージェントとスクリプト形式エージェントの両方が顧客サポートを提供でき、自律エージェントはより柔軟性があり、自然言語を理解できます。
-
バーチャル アシスタント-自律エージェントは、幅広いタスクを管理し、よりパーソナライズされた対話を提供できるため、仮想アシスタントのロールに最適です。
自律型 AI エージェントとスクリプト AI エージェントの選択は、タスクの複雑さ、必要な自律性レベル、トレーニング データの可用性によって異なります。
前提条件
- 組織にアクティブなコンタクト センターのトライアルまたはサブスクリプションがない場合、パートナーは Webex AI エージェント機能でコンタクト センターのトライアルをセットアップできます。 詳細については、次を参照してください。 Webex Contact Center セルフサービス トライアル にアクセスしてください。
- サブスクリプションにサインアップするには、Flex-3.0 Contact Center ライセンスの AI エージェント アドオンを購入する必要があります。 資格に基づき、Webex Contact Center は組織のサービスの 1 つとして AI エージェントをプロビジョニングします。 Webex コンタクト センターの設定の詳細については、次を参照してください はじめに Webex コンタクト センター。
Webex AI Agent Studio にアクセスする
AI エージェントを作成するには、Webex AI Agent Studio アプリケーションにログインする必要があります。 次の方法でログインできます:
Control Hub からサインインする
- [制御ハブ] にサインインします。
-
選択する サービス > コンタクトセンター。
- [ コンタクトセンター ナビゲーション ペインで、 カスタマー エクスペリエンス > AI エージェント。
- クリック Webex AI Agent Studio をクリックしてアプリケーションにアクセスします。
これにより、Webex AI Agent Studio アプリケーションが別のブラウザー タブで開き、AI エージェントを構成する準備ができています。
Webex Connect からサインイン
Webex AI Agent Studio アプリケーションにアクセスするには、Webex Connect へのアクセス権が必要です。
- エンタープライズ用に提供されたテナント URL とサインイン情報を使用して、Webex Connect アプリケーションにログインします。
デフォルトでは、 サービス ページがホームページとして表示されます。
- [ アプリトレイ 左側ナビゲーションペインのメニューで、 Webex AI Agent Studio をクリックしてアプリケーションにアクセスします。
システムは Webex AI Agent Studio アプリケーションを別のブラウザタブで開き、アプリケーションに自動的にサインインします。
ホームページのレイアウト
Webex AI Agent Studio アプリケーションへようこそ。 ログインすると、ホームページには次のレイアウトが表示されます。
-
ナビゲーション バー
左側に表示されるナビゲーションバーから次のメニューにアクセスできます:
- ダッシュボード- エンタープライズ管理者によって許可されているとおり、ユーザがアクセスできる AI エージェントのリストを表示します。
- ナレッジ- 中央のナレッジリポジトリまたはナレッジベースを示します。これは、自律型 AI エージェントが顧客のクエリに応答するための頭脳として機能します。
- ヘルプ—Webex ヘルプ センターの Webex AI Agent Studio ユーザ ガイドへのアクセスを提供します。
-
ユーザプロファイル
ユーザプロファイルメニューでは、自分のプロファイル情報を表示したり、アプリケーションからサインアウトすることができます。
[ エンタープライズ プロファイル ページには、AI エージェント テナントに関する情報が含まれており、完全な管理者アクセスを持つ管理者のみがアクセスできます。
-
[ 概要 タブには次の情報が含まれます:
- エンタープライズ識別子- エンタープライズ用の Webex 組織 ID、CPaaS 組織 ID、サブスクリプション ID を含みます。 これは、対応する Webex Connect テナントに Webex コンタクトセンター インテグレーションを行っているエンタープライズで利用できます。
- プロファイル設定- エンタープライズ名、エンタープライズ固有の名前、およびロゴ URL が含まれます。
- グローバルエージェント設定- フォールバックシナリオを処理するために、音声チャネルのデフォルトのエージェントを選択できます。
- データ保持期間の概要: このエンタープライズのデータ保持期間の概要を提供します。
-
[ チームメイト ] タブでは、アプリケーションへのアクセス権を持つチームメイトの一覧を表示、管理できます。 各ユーザにはロールが割り当てられ、付与された権限に基づいて実行できるアクションが決定されます。
-
ダッシュボードについて理解する
ダッシュボードでは、AI エージェントはカードで表示されます。 各カードには、AI エージェント名、最終更新者、最終更新日時、エージェントのトレーニングに使用されたエンジンなどの基本情報が表示されます。
AI エージェント カードのタスク
AI エージェント カードにカーソルを合わせると、次のオプションが表示されます。
- プレビュー—[ プレビュー ] をクリックして、AI エージェントのプレビュー ウィジェットを開きます。
- 省略記号 アイコン: このアイコンをクリックすると、次のタスクを実行できます:
-
プレビューリンクのコピー: プレビューリンクをコピーして新しいタブに貼り付け、チャットウィジェット上で AI エージェントをプレビューできます。
-
アクセストークンのコピー: API 経由でエージェントを呼び出すために、AI エージェントのアクセストークンをコピーします。
-
エクスポート—AI エージェントの詳細 (JSON 形式) をローカルフォルダにエクスポートします。
-
削除—AI エージェントをシステムから完全に削除します。
-
ピン留めする—AI エージェントをダッシュボードの最初の位置に固定するか、ピン留めを解除して元の位置に戻します。
-
新しい AI エージェントを作成する
ダッシュボードの右上にある [ + エージェントの作成 ] オプションを使用して、新しい AI エージェントを作成できます。 定義済みのテンプレートを使用するか、エージェントをゼロから作成するかを選択できます。
スクリプトおよび自律型 AI エージェントの作成方法については、以下のセクションを参照してください。
AI エージェントのインポート
使用可能な AI エージェントのリストから、JSON 形式の AI エージェントをインポートできます。 まず、AI エージェントを JSON 形式でローカル フォルダーにエクスポートしたことを確認します。 次の手順に従ってインポートしてください:
- [ エージェントをインポート] をクリックします。
- アップロード をクリックして、プラットフォームからエクスポートした AI エージェントファイル (JSON 形式) をアップロードします。
- エージェント名 フィールドに AI エージェント名を入力します。
- (オプション) [システム ID]で、システムが生成する一意の識別子を編集します。
- [インポート（Import）] をクリックします。
AI エージェントが Webex AI Agent Studio プラットフォームに正常にインポートされ、ダッシュボードから利用できるようになりました。
キーワード検索
このプラットフォームは、AI エージェントを簡単に見つけて管理するための強力な検索機能を提供します。 エージェント名をキーワード検索することができます。検索バーにエージェント名または名前の一部を入力します。 検索条件に一致する AI エージェントのリストが表示されます。
エージェント タイプでフィルタリングする
キーワード検索に加えて、AI エージェントのタイプに基づいてフィルタリングすることで、検索結果を絞り込むことができます。 ドロップダウンリストから、エージェント タイプ フィルタの 1 つを選択します。スクリプト化、 自律、 すべて。
ナレッジベース
ナレッジベースは、大言語モデル (LLM) 対応の AI エージェントの情報の中央リポジトリです。 AI エージェントは、高度な AI と機械学習テクノロジを使用して、人間のようなテキストを理解し、処理し、生成します。 AI エンジンは、膨大な量のデータを使用して AI エージェントをトレーニングし、詳細でコンテキストに関連した応答を提供できるようにします。 ナレッジベースは、自律型 AI エージェントの機能に必要なデータを保存します。
構成している AI エージェントに必要なナレッジベースを作成します。
AI エージェントのナレッジベースを作成する
| 1 |
Webex AI Agent Studio プラットフォームにログインします。 | ||||||||||||||
| 2 |
左側ナビゲーションペインにある ナレッジ アイコンをクリックしてください。 | ||||||||||||||
| 3 |
ナレッジベース ページの右上隅にある +ナレッジベースの作成 をクリックします。 | ||||||||||||||
| 4 |
ナレッジベースの作成 ページで次の情報を入力します: | ||||||||||||||
| 5 |
[作成]をクリックします。 システムは指定された名前のナレッジベースを作成します。 | ||||||||||||||
| 6 |
ファイルをナレッジベースにアップロードするか、ドキュメントをゼロから作成することができます。
アップロードされたすべてのファイルを削除するには、[ 処理済みのファイル ] セクションの隣にある 削除 アイコンをクリックします。 単一のファイルを削除するには、ファイル名の隣にある ファイルの削除 アイコンをクリックします。
| ||||||||||||||
| 7 |
[ 情報 ] タブに移動して次の詳細を表示します:
|
次の作業
AI エージェントのナレッジ ベースを設定します。
ナレッジベースにアクセスする
はじめる前に
AI エージェントに必要なナレッジベースを作成します。
| 1 |
Webex AI Agent Studio プラットフォームにログインします。 |
| 2 |
左側のナビゲーションペインにある ナレッジ アイコンをクリックしてください。 知識ベース ページに知識ベースがカードとして表示されます。 カードには、アップロードされたファイルの数とナレッジベースで作成されたドキュメントの数が表示されます。 |
| 3 |
カードをクリックすると、特定のナレッジベースに移動できます。 また、AI エージェント設定ページの 知識 タブからナレッジベースにアクセスすることもできます。 詳細については、次を参照してください。 ナレッジベースの設定 セクションを参照してください。 以下の基準を使用して、必要なナレッジベースを検索できます。
クリック すべてリセット 検索条件をリセットします。 |
自律型 AI エージェントのセットアップ
自律 AI エージェントは、人間の直接の介入なしに、独立して動作します。 自律エージェントは、ナレッジ レポジトリにアクセスして使用し、ユーザのクエリに対して有益で正確な回答を提供できます。 これらのエージェントは、高度なアルゴリズムと機械学習技術を使用してデータを分析し、環境から学習し、特定の目標を達成するためにアクションを調整します。
自律型 AI エージェントは、以下を含むさまざまなシナリオで使用できます。
- カスタマーサポート: FAQ への回答、問題のトラブルシューティング、プロセスのガイドを行います。
- 技術的な支援の提供—特定のトピックや分野について専門家のアドバイスを提供します。
- 自然言語処理 (NLP)—人間の言葉を理解し、自然な会話形式で対応できるようになります。
- 意思決定 - 利用可能な情報と事前定義されたルールに基づいて、十分な情報に基づいた選択を行います。
- 自動化—繰り返しの作業や時間のかかる作業を自動化します。
自律型 AI エージェントで構成されたガーデイルは、AI エージェントが非倫理的で有害なコンテンツで応答しないようにします。
自律型 AI エージェントを作成する
はじめる前に
自律型 AI エージェントのナレッジベースを作成してください。 詳細については、次を参照してください。 AI エージェントのナレッジベースを作成する。
| 1 |
Webex AI Agent Studio プラットフォームにログインします。 |
| 2 |
次の日に ダッシュボード、クリック +エージェントの作成。 |
| 3 |
次の日に AI エージェントを作成する 画面で、 最初から開始する に入力し、 次へ。
定義済みのテンプレートを選択して、AI エージェントをすばやく作成することもできます。 AI エージェント タイプを自律としてフィルタリングできます。 この場合、 プロファイル ページの自動入力をサポートします。 |
| 4 |
選択する 自律型 エージェント タイプ。 |
| 5 |
以下の必須の詳細を指定します。 |
| 6 |
[作成]をクリックします。 自律型 AI エージェントが正常に作成されました。 ダッシュボード。 AI エージェント ヘッダーでは、次のタスクを実行できます。
事前構築済みの AI エージェントをインポートすることもできます。 詳細については、次を参照してください。 AI エージェントのインポート。 |
次の作業
自律型 AI エージェントを設定します。
自律 AI エージェントを設定する
以下のセクションでは、特定のニーズに合わせて自律型 AI エージェントを設定する方法について説明します。
自律型 AI エージェント プロファイルの更新
はじめる前に
自律型 AI エージェントを作成します。
| 1 |
次の日に ダッシュボードで、作成した AI エージェントをクリックします。 |
| 2 |
[] タブを選択し、次の詳細を設定します。 |
| 3 |
クリック 変更を保存。 |
| 4 |
[ 公開 ] をクリックして AI エージェントを公開します。 詳細については、「 自律 AI エージェントを公開する 」を参照してください。 |
次の作業
必要なアクションを AI エージェントに追加します。
自律型 AI エージェントにアクションを追加する
Autonomous AI エージェントは、ユーザの意図を理解し、それに従って行動するように設計されています。 たとえば、オンラインで食品の注文受付を自動化する必要があるレストランを考えてみましょう。 このタスクを実行するには、以下のアクションを実行する自律型 AI エージェントを作成します。
-
顧客から必要な情報を取得します。
-
必要なフローに情報を転送します。
-
顧客の要件を提供します。
自律 AI エージェントは次の 3 つの構成要素で機能します。
-
アクション - AI エージェントがユーザの意図を理解することで実行し、外部システムに接続することで完了するタスク。
-
エンティティまたはスロット - ユーザのインテントを実現するためのステップを表します。 スロット フィルでは、発話に基づいて顧客のインテントを満たすために、顧客に特定の質問をすることが含まれます。 AI エージェントがアクションの実行を開始するためのトリガーです。
-
フルフィルメント - AI エージェントが外部システムに接続してアクションを完了する方法を決定します。
| 1 |
ダッシュボードで、作成した AI エージェントをクリックします。 |
| 2 |
タブに移動します。 [ アクション ] ページに [ エージェントのハンドオーバー ] アクションが表示されます。 |
| 3 |
[ +新規アクション ] をクリックして、AI エージェントの新規アクションを追加します。 |
| 4 |
新規アクションの追加 ページで次の詳細を指定します: |
次の作業
選択したアクション範囲に応じて、スロットのみ、またはフルフィルメントと一緒にスロットを設定できます。
スロット フィルを設定する
スロットを埋めるには、AI エンジンに必要な入力エンティティを追加することが含まれます。 アクション ページの スロット埋め セクションで入力エンティティを追加します:
-
エンティティを表形式で 1 つずつ追加できます。 詳細については、 表形式で入力エンティティを追加するを参照してください。
-
JSON ファイルを使用してエンティティを定義することもできます。 詳細は JSON スキーマのツアー を参照してください。
入力エンティティを表形式で追加する
| 1 |
入力エンティティを追加するには、[ +新しい入力エンティティ] をクリックします。 |
| 2 |
新しい入力エンティティの追加 ページで、次の詳細を指定します: |
| 3 |
[ 追加 ] をクリックして入力エンティティを追加します。 入力エンティティは必要な数だけ追加できます。 |
| 4 |
[ 追加 ] をクリックして、AI エージェントにアクションを追加します。 |
| 5 |
[ 公開 ] をクリックして AI エージェントを公開してください。 詳細については、 自律型 AI エージェントの公開を参照してください。 アクションを追加したら、 コントロール オプションを使用してエンティティを編集または削除します。 |
JSON エディターを使用してエンティティを追加する
- JSON の入力エンティティを追加するには、[ 代わりに JSON を使用] をクリックします。
- 入力パラメータのスキーマを JSON 形式で入力します。
- [Add（追加）] をクリックします。
入力パラメータ構造体
入力パラメータは次の構造に従う必要があります:
-
type—パラメータオブジェクトのデータ型です。 これは常に 'object' で、パラメータがオブジェクトとして構造化されていることを示します。
プロパティ—各キーがパラメータと関連するメタデータを表すオブジェクトです。
必須—必須のパラメータ名をリストした文字列の配列です。
プロパティオブジェクト
プロパティオブジェクト の各キーは入力エンティティ/パラメータを表し、そのパラメータに関するメタデータを持つ別のオブジェクトを含みます。 メタデータには、常に次のキーワードを含める必要があります。
-
タイプ- パラメータのデータ型です。 許可されているタイプは次のとおりです。
-
文字列- テキスト データ。
-
整数- 小数点以下の数値データ。
-
数- 小数を含む数値データ。
-
ブール値- 真偽の値。
-
アレイ- アイテムのリストで、通常はすべて同じタイプです。
-
オブジェクト- ネストされたプロパティを持つ複雑なデータ構造。
-
-
説明- エンティティが表すものの簡単な説明。 これは、AI エンジンがパラメータの目的と使用法を理解するのに役立ちます。 簡潔でエージェントの指示とアクションの説明との一貫性が高いほど、正確性が高まります。
-
プラットフォームは「type」の検証のみを強制します。 「説明」はすべてのエンティティに強制されるわけではありませんが、追加することを強くおすすめします。 エンティティ メタデータのその他の便利なキーワードは次のとおりです。
-
列挙- 列挙型フィールドには、パラメーターの可能な値が一覧表示されます。 これは、限定された値のセットしか受け付けないパラメータに役立ちます。 開発者は、パラメータがこれを使用するために受け入れる必要がある値のカスタム リストを定義できます。
- パターン: 文字列が一致する必要がある正規表現を指定するために、文字列タイプでパターン フィールドを使用します。 これは、電話番号、郵便番号、カスタム識別子など、特定の形式を検証する場合に便利です。
-
例—例のフィールドは、パラメータの有効な値の例を 1 つ以上提供します。 これは、AI エンジンが必要なデータの種類を理解するのに役立ち、解釈と検証の目的で特に役立ちます。
-
エンティティ定義をより正確で堅牢にする他のキーワードがあります。 詳細は、 JSON スキーマのツアーを参照してください。
例
次の例には、さまざまなタイプのエンティティとキーワードが含まれています。
{ "type": "object", "properties": { "username": { "type": "string", "description": "アカウントの一意のユーザ名。", "minLength": 3, "maxLength" : 20 }, "password": { "type": "string", "description": "アカウントのパスワード。", "minLength": 8, "format": "password" }, "email": { "type": "string", "description": "アカウントのメールアドレス。", "pattern": "\w+([-+.']\w+)*@\w+([-.]\w+ )*\.\w+([-.]\w+)*" }, "誕生日": { "type": "string", "description": "ユーザの生年月日。", "examples": [" mm/dd/YYYY"] }, "基本設定": { "タイプ": "object", "説明": "ユーザ基本設定", "プロパティ": { "ニュースレター": { "タイプ": "ブール値", "description": "ユーザがニュースレターの受信を希望しているかどうか。", "default": true }, "notifications": { "type": "string", "description": "希望の通知方法.", "enum" : ["email", "sms", ""p Push"] } } }, "roles": { "type": "配列", "description": "ユーザに割り当てられたロールのリスト。", "items": { "type": "string", "enum": ["user", "a dmin", "moderator"] } } }, "required": ["username", "password", "email"] } この例には次のエンティティが含まれます:
- username—最小および最大長の制約がある文字列型です。
- password—最小限の長さと特定の形式の文字列型です (password は安全な処理が必要であることを示します)。
- email—メールアドレスが有効であることを確認するための正規表現パターンを持つ文字列型。
- 誕生日—日付の形式を規定するための例を含む文字列型。
- 基本設定: ネストされたプロパティ (ニュースレターおよび通知) を持つオブジェクト タイプ。これにはデフォルト値を持つブール値、および特定の許容値を持つ文字列 (列挙) が含まれます。
- Roles—各項目が特定の値に制限された文字列 (列挙型) である配列タイプ。
「required」で定義されているとおり、ユーザ名、パスワード、メール アドレスは必須です。
この例では、エンティティは記述的な名前と明確な説明を持ち、一貫した構造と命名規則に従います。 これらのベスト プラクティスに従って、AI エンジンが容易に解釈して適用できる明確なエンティティを作成してください。
フルフィルメントを設定する
AI エージェント アクションのフルフィルメント フローは Webex Connect Flow Builder で設定できます。 詳細については、 AI エージェント アクションのフルフィルメント フローを設定するを参照してください。
| 1 |
AI エージェント設定ページの アクション タブに移動します。 フルフィルメント フローを設定するアクションを選択します。 |
| 2 |
[ Webex Connect Flow Builder Fulfillment ] セクションで、次の設定を行います: |
| 3 |
[変更の保存] をクリックして構成を完了します。 |
次の作業
ナレッジベースを構成します。
ナレッジベースの設定
はじめる前に
自律型 AI エージェントを作成します。
| 1 |
ダッシュボード ページで、作成した AI エージェントをクリックします。 |
| 2 |
[ ] タブに移動します。 |
| 3 |
ドロップダウン メニューから必要なナレッジ ベースを選択します。 すでに AI エージェントにマップされている場合、ナレッジベースを関連付けることはできません。 |
| 4 |
[ ] > [変更の保存] をクリックします。 |
| 5 |
[ 公開 ] をクリックして AI エージェントを公開します。 |
次の作業
自律 AI エージェントの言語と音声をクリックします。 詳細については、「言語と音声を設定する」を参照してください。
言語と音声を設定する
| 1 |
AI エージェント設定ページで、 [設定] > [言語] タブに移動します。 デフォルトの言語と音声は英語に設定されています。 サポートされている他の言語と音声については、 サポートされている言語と音声 にアクセスしてください。 |
| 2 |
ドロップダウン メニューから希望の言語と地域を選択します。 |
| 3 |
ドロップダウン リストから適切な音声を選択します。 デフォルトの音声を使用することも、リストから別の音声を選択することもできます。 選択した言語に基づいて、利用可能な音声のリストが自動的に表示されます。 |
| 4 |
クリック 公開 をクリックして、AI エージェントをライブにします。 詳細については、 自律型 AI エージェントを公開する セクションを参照してください。 |
| 5 |
ドロップダウン メニューから、AI エージェントのサポート言語を選択します。
|
次の作業
クリック プレビュー をクリックして、AI エージェントをプレビューします。 詳細については、次を参照してください。 Autonomous AI Agent をプレビューする。 クリック 公開 をクリックして、AI エージェントをライブにします。 詳細については、 自律型 AI エージェントを公開する セクションを参照してください。
自律型 AI エージェントをプレビューする
自律 AI エージェントは、AI エージェントの作成時、エージェントの編集中、展開後にプレビューできます。 プレビューは次から開くことができます。
- AI エージェントのダッシュボード- AI エージェント カードの上にカーソルを合わせると、 プレビュー その AI エージェントのオプションが表示されます。 クリックして、AI エージェントのプレビューを開きます。
- AI エージェント ヘッダー— AI エージェント カードをクリックして AI エージェントを開きます。 [ プレビュー オプションはヘッダー セクションに常に表示されます。
- 最小化されたウィジェット : プレビューを起動して最小化すると、ページの右下にチャット ヘッド ウィジェットが表示されます。 このオプションを使用すると、簡単にプレビューモードを再び開くことができます。
Webex AI Agent Studio には、共有可能なプレビュー オプションも用意されています。 右上隅のメニューをクリックして、[ プレビューリンクをコピー ] オプションを選択します。 プレビュー リンクを、AI エージェントのテスターやコンシューマーなどの他のユーザと共有できます。
プラットフォーム プレビュー ウィジェット
プレビュー ウィジェットは画面の右下に表示されます。 発話 (または一連の発話) を提供して、AI エージェントの応答をチェックし、AI エージェントが正しく機能していることを確認できます。
また、プレビュー ウィジェットを最小化し、コンシューマー情報を提供し、複数の会議室を開始して AI エージェントをテストすることもできます。
自律型 AI エージェントを公開する
AI エージェントを設定してプレビューしたら、エージェントを公開してライブにすることができます。
はじめる前に
自律型 AI エージェントを作成します。
| 1 |
AI エージェント設定ページで、[ ] をクリックします。 |
| 2 |
[ 変更を公開 ] 画面で [ バージョン名 ] を入力し、[ 公開<a12] をクリックします。> にアクセスしてください。 履歴 ページでバージョンの詳細を確認できます。 詳細は 履歴 のセクションを参照してください。 |
自律型 AI エージェントのセッションと履歴を表示する
顧客と確立されたセッションの詳細、および AI エージェントで実行された構成変更の履歴を表示できます。
セッション（Sessions）
[ セッション ] ページには、AI エージェントとユーザ間のすべての対話の包括的な記録が表示されます。 セッションにアクセスするには:
-
ダッシュボードで、セッション詳細を表示する自律型 AI エージェントをクリックします。
-
左側ナビゲーションペインで、[ セッション] をクリックします。
[ セッション ] ページが表示されます。 各セッションは、セッションのすべてのメッセージを含むレコードとして表示されます。 この情報は、AI エージェントの監査、分析、改善に役立ちます。
セッションの表には、その AI エージェント用に作成されたすべてのセッション/会議室のリストが表示されます。 1 画面に表示できる行を超える場合、表にはページ番号が設定されます。 テーブルのフィールドは、左側の [結果の絞り込み ] セクションでソートしたりフィルタリングすることができます。 存在するフィールドは、特定のセッションに関する以下の情報を表します。
-
セッション ID—固有の会議室 ID または会話のセッション ID です。
-
コンシューマー Id—AI エージェントと対話したコンシューマーの ID。
-
チャネル—インタラクションが行われたチャネル。
-
更新日時—会議室が閉じられた日時。
-
会議室メタデータ: 会議室に関する追加情報が含まれています。
-
必須のチェックボックスを選択します。
-
テストセッションを非表示: テストセッションを非表示にして、ライブセッションの一覧のみを表示します。
-
エージェントの引き継ぎ: エージェントに引き継ぐセッションをフィルタリングします。 エージェントの引き継ぎが発生すると、人間のエージェントにチャットを引き継ぐことを示す ヘッドホン アイコンが表示されます。
-
エラー発生: エラーが発生したセッションをフィルタリングします。
-
反対票—反対票のあったセッションをフィルタリングします。
-
セッションの詳細を表示する
セッションの詳細を表示するには:
-
セッション表の行をクリックすると、そのセッションの詳細が表示されます。 セッションがロックされている場合、セッションを解読する権限が必要です。
-
[ コンテンツの解読 ] をクリックしてセッションデータを表示します。
この機能は、 高度なデータ保護 が true に設定されているか、テナントに対して有効になっている場合にのみ適用できます。
-
以下のセッションの詳細が表示されます。
-
左側パネルにはトランザクションの詳細が表示されます。
-
右側のパネルには、すべてのアクションに関連するスロットの補充とフルフィルメントの詳細が表示されます。 [ すべて開く ] ボタンを使用してトランザクションを展開します。 右側のパネルには、ナレッジの利用状況とドキュメント名、アップロードされたファイルの詳細が表示されます。
-
履歴
履歴 ページで、AI エージェントの構成変更の詳細を参照することができます。 特定のエージェントの履歴を表示するには:
-
ダッシュボードで、履歴を表示する自律型 AI エージェントをクリックします。
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左側ナビゲーションペインで 履歴をクリックします。
履歴 ページには次のタブが表示されます:
-
バージョン履歴—[ バージョン履歴 ] タブをクリックして、自律型 AI エージェントのさまざまなバージョンを表示します。
-
変更ログ—AI エージェントに加えられた変更を表示するには、[ 変更ログ ] タブをクリックします。
バージョン履歴
自律型 AI エージェントを公開するたびに、自律型 AI エージェントのバージョンが保存され、[ バージョン履歴 ] タブで利用できます。 [ バージョン履歴 ] タブで AI エージェントのさまざまなバージョンを確認できます。
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バージョンの説明- AI エージェントのバージョンに関する簡単な説明。
-
AI エンジン— AI エージェントのそのバージョンで使用される AI エンジン。
-
更新日時: - バージョンが作成された日時。
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アクション- AI エージェントで次のアクションを実行できます。
-
下書きとして読み込む- AI エージェントに対するすべての変更は失われます。 構成を再度実行する必要があります。
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エクスポート- AI エージェントのエクスポートに使用します。
-
変更ログ
[ 変更ログ タブは、自律型 AI エージェントに加えられた変更を追跡します。 過去 35 日間の変更の詳細を表示できます。 [ 変更ログ タブには次の詳細が表示されます。
管理者または AI エージェント開発者の役割を持つユーザは、 変更ログ タブをクリックします。 「監査ログの取得」権限を持つカスタム ロールを持つユーザも監査ログを表示できます。
-
更新日時: - 変更が行われた日時。
-
更新者- 変更を組み込んだユーザの名前。
-
ロケーションの変更- 変更が行われた AI エージェントの特定のセクション。
-
説明- 変更に関する追加情報。
特定の監査ログを検索するには、 更新者、 ロケーションの変更、および 説明 検索オプションを選択します。 ログは次の基準でソートできます: 更新日時: および 更新者 フィールドを選択します。
アナリティクスを使用して Autonomous AI エージェントのパフォーマンスを表示する
AI エージェント分析セクションは、AI エージェントのパフォーマンスと有効性を評価するための主要なメトリックのグラフィック表現を提供します。 Autonomous AI エージェントの分析を生成するには:
- ダッシュボードから AI エージェントを選択します。
- 左側ナビゲーションペインから、[アナリティクス] をクリックします。 AI エージェント パフォーマンスの概要が表形式とグラフの両方で表示されます。
最初のセクションには、AI エージェントのセッションとメッセージに関する次の統計が表示されます。
- AI エージェントが人間の介入なしに処理したセッションの合計数。
- エージェント ハンドオーバー数は、人間のエージェントに引き継がれたセッションの数です。
- 日単位の平均セッション数
- メッセージ (人間と AI エージェントのメッセージ) の合計と、そのうちユーザから送信されたメッセージ数。
- 日単位の平均メッセージ数。
2 番目のセクションには、ユーザに関する統計が表示されます。 合計ユーザ数、ユーザあたりの平均セッション数、および日単位の平均ユーザ数が表示されます。
3 番目のセクションには、AI エージェントの応答とエージェント ハンドオーバーが表示されます。
スクリプト型 AI エージェントのセットアップ
スクリプト形式の AI エージェントは、Webex AI Agent Studio プラットフォームのノーコード エージェント構築機能を強化します。 複数の会話を可能にし、顧客から関連データを収集して特定のタスクを実行します。 次の作業が含まれます。
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簡単なコマンドの実行 - 指示に従って、事前に定義されたアクションを実行します。
-
データの処理—指定されたルールに従ってデータを操作および変換します。
-
他のシステムとの対話—他のソリューションと通信し、コントロールします。
スクリプト AI エージェントは、知識ベースが質問と回答のコーパスで構成されている、知識主導型エージェントです。 スクリプト AI エージェントは、ユーザが作成したトレーニング コーパス (例と回答のコレクション) に基づいて回答を提供できます。 この機能は、次のようなシナリオで役立ちます。
-
特定の知識が必要 - エージェントは、事前に定義された分野の質問に答える必要があります。
-
一貫性が重要 - エージェントは同様の質問に対して一貫性のある応答を提供する必要があります。
-
制限された柔軟性が必要 - エージェントの応答は、トレーニング コーパスの情報によって制限されます。
スクリプト AI エージェントを作成する
| 1 |
Webex AI Agent Studio プラットフォームにログインします。 |
| 2 |
ダッシュボードで、次をクリックします。 + エージェントの作成。 |
| 3 |
次の日に AI エージェントの作成 画面で、 最初から開始する に入力し、 次へ。 定義済みのテンプレートを選択して、AI エージェントをすばやく作成することもできます。 AI エージェント タイプをフィルタリングして、 |
| 4 |
選択する スクリプト形式 エージェント タイプ。 |
| 5 |
以下の詳細を指定します。 |
| 6 |
[作成]をクリックします。 スクリプト化された AI エージェントが正常に作成されました。 ダッシュボード。 AI エージェントのヘッダーでは、次のタスクを実行できます。
また、AI エージェントをインポートすることもできます。 詳細については、次を参照してください。 AI エージェントのインポート。 |
次の作業
スクリプト AI エージェントを設定する
以下のセクションでは、特定のニーズに合わせてスクリプト AI エージェントを設定する方法について説明します。
スクリプト形式の AI エージェント プロファイルの更新
はじめる前に
スクリプト AI エージェントを作成します。
| 1 |
次の日に ダッシュボードで、作成した AI エージェントをクリックします。 |
| 2 |
[] タブを選択し、次の詳細を設定します。 |
| 3 |
クリック 公開 をクリックして、AI エージェントをライブにします。 |
AI エンジン設定の更新
スクリプト AI エージェントは、AI エンジン (機械学習を利用) を使用して、顧客のクエリを理解し、応答します。 使用される AI エンジンの概要は以下の通りです。
-
Webex AI Pro 1.0 (with siftmatch) - 複数の言語をサポートする高速で軽量なトレーニングエンジン。
-
Webex AI Pro 1.0 (RAS 版) - 会話型 AI を構築するための最高のオープンソース フレームワークです。
-
Webex AI Pro 1.0 (Mind Meld 適用)—さまざまな自然言語理解 (NLU) 機能を使用して、質の高い会話フローを作成するための高度なフレームワークです。
AI エージェントの AI エンジンを変更するには:
| 1 |
ダッシュボードで、作成した AI エージェントをクリックします。 |
| 2 |
タブに移動します。 |
| 3 |
AI エンジンの隣にあるアイコンをクリックします。 |
| 4 |
AI エンジンの管理 ページで、次のフィールドを設定します:
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| 5 |
[更新] をクリックして、AI エージェントの AI エンジン設定を変更します。 |
| 6 |
[変更の保存] をクリックして AI エンジン設定を更新します。 |
スクリプトの設定
スクリプトは、AI エージェントの理解と応答を強化する構成要素です。 このセクションでは、次の 3 つの主要コンポーネントについて説明します。
-
インテント は、ユーザが AI エージェントと対話する際に達成したいさまざまな目標やアクションをキャプチャします。 ユーザ インテントをマッピングすることで、AI エージェントがユーザのリクエストを認識し、適切に応答できるようになります。 インテントを作成するには、 インテントを作成するを参照してください。
-
エンティティ は、AI エージェントがユーザ入力から抽出する必要がある特定の情報です。 これらには、日付、製品名、または顧客の使用に固有のカスタム値が含まれます。 エンティティは、AI エージェントがユーザのリクエストを効果的に満たすために理解する必要がある重要な変数です。 エンティティを作成するには、 エンティティの作成を参照してください。
-
レスポンス は、AI エージェントが入念に作成し、ユーザのリクエストに返信します。 これらは、AI エージェントがユーザの意図を理解し、必要なエンティティを収集した後に、そのユーザと通信する方法を指示します。 応答を作成するには、 応答を作成するを参照してください。
これらのコンポーネントが連携することで、エージェントとそのユーザの間に、円滑で目的のある会話を作成できます。 詳細については、 AI Agent Studio のインテント、エンティティ、レスポンスを理解するを参照してください。
インテントを作成する
はじめる前に
インテントを作成する前に、インテントにリンクするエンティティを作成していることを確認してください。 詳細については、 エンティティを作成するを参照してください。
| 1 |
ダッシュボードで、作成した AI エージェントをクリックします。 |
| 2 |
[ 設定 >] に移動します。[スクリプト] >インテント。 |
| 3 |
[ +インテントの作成] をクリックします。 |
| 4 |
次の日に 新しいインテントを追加する 画面で、次の詳細を指定します。 |
| 5 |
インテントを作成するには、[ 追加 ] をクリックします。 |
| 6 |
[ 公開 ] をクリックして AI エージェントを公開します。 |
エンティティを作成する
| 1 |
ダッシュボードで、作成した [AI エージェント] をクリックします。 |
| 2 |
[ 設定 >] に移動します。[スクリプト] >エンティティ。 |
| 3 |
[+エンティティの作成] をクリックします。 |
| 4 |
エンティティの作成 ウィンドウで次のフィールドを指定します: |
| 5 |
[ ] > [変更の保存] をクリックします。 アクション [ アクション ] および [削除] オプションを使用できます。a48>列をクリックして関連アクションを実行します。 編集できるのはエンティティ名のみで、エンティティタイプは編集できません。 |
応答を作成する
| 1 |
ダッシュボードで、作成した [AI エージェント] をクリックします。 |
| 2 |
[設定] > に移動します。[スクリプト] >応答。 既定では、定義済みの応答を使用できます。 各応答にある 編集 アイコンを使用して、応答の設定を変更することができます。 |
| 3 |
カスタム応答を作成するには、[ +応答を作成] をクリックします。
新規回答の追加 画面が表示されます。
|
| 4 |
[ 新しい応答を追加 ] 画面で、新しい 応答名を入力します。 |
| 5 |
設定した言語について、[条件を追加] をクリックして、条件付き応答を追加します。
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| 6 |
[作成] をクリックしてスクリプト化されたエージェントの応答を作成します。 コード インタープリタを使用して、さまざまなチャネルの応答を設定することもできます。 |
エージェント ハンドオーバーの設定
はじめる前に
スクリプト AI エージェントを作成します。
| 1 |
ダッシュボードで、作成したスクリプト AI エージェントをクリックします。 |
| 2 |
[ の順に移動して、必要な設定をオンまたはオフにします。 |
| 3 |
[変更の保存] をクリックしてハンドオーバーの設定を保存します。 |
次の作業
言語と音声を設定する
スクリプト AI エージェントが顧客との対話を処理するために、複数の言語および言語固有の音声を構成できます。
はじめる前に
Scripted AI エージェントを作成します。
| 1 |
AI エージェント設定ページで、 タブをクリックします。 デフォルトの言語と音声は英語に設定されています。 サポートされている他の言語と音声については、 サポートされている言語と音声 にアクセスしてください。 |
| 2 |
クリック +言語の追加 をクリックして、AI エージェントに新しい言語を追加します。 |
| 3 |
ドロップダウン メニューから希望の言語と地域を選択し、 追加。 |
| 4 |
クリック 言語を追加する。 |
| 5 |
ドロップダウン リストから適切な音声を選択します。 選択した言語に基づいて、利用可能な音声が自動的に表示されます。 |
| 6 |
トグルをオンにします 有効 列を選択して言語と音声を有効にします。 |
| 7 |
クリック デフォルトに設定 に アクション をクリックして、AI エージェントのデフォルトとして言語と音声を設定します。 構成された言語と音声を変更することはできますが、削除することはできません。 ただし、言語と音声を変更すると、AI エージェントの機能に影響を与える可能性があります。 |
スクリプト化された AI エージェントをプレビューする
Webex AI Agent Studio を使用すると、開発中および開発後に AI エージェントをプレビューできます。 このようにして、AI エージェントの機能をテストし、それぞれの入力クエリに対して望ましい応答を生成するかどうかを判断できます。 スクリプト化された AI エージェントは、次の方法でプレビューできます。
- AI エージェント ダッシュボード—AI エージェント カードにカーソルを合わせると、その AI エージェントの プレビュー オプションが表示されます。 [ プレビュー ] をクリックして、AI エージェントのプレビューウィジェットを開きます。
- AI Agent のヘッダー : AI Agent カードまたは AI Agent カードの [編集] ボタンをクリックして AI Agent の編集モードに入ると、[プレビュー] オプションがヘッダーセクションに常に表示されます。
- 最小化されたウィジェット: プレビューを起動して最小化した後、ページの右下にチャットヘッド ウィジェットが表示されます。 これにより、簡単にプレビュー モードを再び開くことができます。
これに加えて、AI エージェント内から共有可能なプレビュー リンクをコピーできます。 AI エージェントカードで、右上の 楕円形 アイコンをクリックし、[ プレビューリンクをコピー] をクリックします。 このリンクを AI エージェントの他のユーザと共有できます。
プラットフォーム プレビュー ウィジェット
プレビュー ウィジェットは画面の右下に表示されます。 発話 (または一連の発話) を提供して、AI エージェントの応答を確認し、期待通りに動作することを確認できます。 AI エージェント プレビューは複数の言語をサポートしており、発話の言語を自動検出して適切に応答できます。 言語選択ボタンをクリックし、利用可能なオプションの一覧から選択することで、プレビューの言語を手動で選択することもできます。
プレビュー ウィジェットを最大化すると、見やすくなります。 また、コンシューマー情報を提供し、複数の会議室を開始して、AI エージェントを完全にテストすることもできます。
スクリプト化された AI エージェントを公開する
AI エージェントを設定してプレビューしたら、エージェントを公開してライブにすることができます。
はじめる前に
スクリプト AI エージェントを作成します。
| 1 |
AI エージェント設定ページで、[ 公開] をクリックします。 |
| 2 |
バージョン名を入力して [ 公開] をクリックします。 履歴 ページでバージョンの詳細を確認できます。 詳細については、「履歴」セクションを参照してください。 |
Scripted AI エージェントの共通管理セクション
以下のセクションは、AI エージェント設定ページの左パネルに表示されます。
スクリプト エージェントをテストする
AI エージェントが進化し、より複雑になるにつれて、ロジックや自然言語理解 (NLU) の変更が意図しない結果を招く場合があります。 最適なパフォーマンスを確保し、潜在的な問題を特定するために、AI エージェント プラットフォームは便利なワンクリック AI エージェント テスト フレームワークを提供します。 次の操作を実行できます。
- 包括的なテストケースセットを簡単に作成して実行できます。
- さまざまなシナリオでテスト メッセージと期待される応答を定義します。
- 複数のメッセージを含むテスト ケースを作成することで、複雑な対話をシミュレートします。
テストの定義
以下の手順でテストを定義できます。
- Webex AI Agent Studio プラットフォームにログインします。
- ダッシュボードで、作成したスクリプト AI エージェントをクリックします。
- 左ペインで [ テスト中 ] をクリックします。 既定では [ テストケース ] タブが表示されます。
- テストケースを選択して 選択したテストの実行をクリックします。
表の各行は、次のパラメータを持つテストケースを表しています。
| パラメータ | 説明 |
|---|---|
| メッセージ | ユーザが AI エージェントに送信すると予想されるクエリとステートメントのタイプを表すサンプルメッセージです。 |
| 予想される言語 | AI エージェントと対話する際に使用する言語です。 |
| 期待されるインテント | 特定のユーザメッセージに応答して表示されるインテントを指定します。 最も関連性の高いインテントを見つけやすくするために、このコラムでは スマート オートコンプリート機能を使用します。 入力すると、それまでに入力されたテキストに基づいて、システムにより一致するインテントが提案されます。 |
| 前のコンテキストをリセット | チェックボックスをクリックしてテストケースを隔離し、既存の AI エージェントのコンテキストから独立して実行します。 有効にすると、各テストケースは新しいセッションでシミュレートされ、以前の対話や保存データからの干渉を防ぎます。 |
| 部分一致を含める | このトグルを有効にすると、期待されるインテントが実際の応答と部分的にしか一致しない場合でも、テスト ケースは成功したと見なされます。 |
| CSV からインポート | コンマ区切りファイル (CSV) ファイルからテスト ケースをインポートします。 この場合、既存のすべてのテストケースが上書きされます。 |
| CSVへのエクスポート | テスト ケースをコンマ区切りファイル (CSV) ファイルにエクスポートします。 |
| コールバックのテスト | このトグルを有効にすると、実際の着信コールを必要とせずに、着信コールバックをシミュレートし、フローの動作をテストできます。 |
| フローでのコールバック | この列のチェックボックスをクリックして、インテントがコールバックをトリガーする必要があることを示します。 |
| 予想されるコールバックテンプレート | コールバック時に有効にするテンプレートキーを指定します。 |
| コールバックのタイムアウト (秒) | コールバックがタイムアウトになったと見なす前に、AI エージェントがコールバックの応答を待つ最大時間 (秒)。 システムは最大 20 秒のタイムアウトを許可します。 |
テストの実行
次の日に 実行 タブで、 選択したテストを実行 選択したすべてのテストケースの順次実行を開始します。
テスト ケースは、 テストケース タブをクリックします。
.特定の結果を持つテスト ケースを表示するには、目的の結果 (たとえば、 合格、 部分一致で合格、 失敗、 保留中) を概要リボンに入力します。 これにより、テスト ケース リストがフィルタリングされ、選択した結果に一致するものだけが表示されます。
[ セッション ID 各テスト ケースに関連付けられた が結果に表示されます。 これにより、テストケースを素早く相互参照し、トランザクションの詳細を表示することができます。 これを実行するには、 トランザクションの詳細 オプションの アクション 列に表示されます。
実行履歴
次の日に 履歴 タブから、実行されたすべてのテストケースにアクセスします。
- [ ダウンロード アイコンを アクション 列を選択して、実行したテスト データをオフラインでの分析やレポート用に CSV ファイルとしてエクスポートします。
- 各テストケースの実行に使用される特定のエンジンとアルゴリズムの設定を確認します。 この情報は、開発者が AI エージェントのパフォーマンスを最適化するのに役立ちます。
- 特定のトレーニングエンジンで使用される高度なアルゴリズム構成設定を表示するには、 情報 トレーニングエンジン名の隣にあるアイコンをクリックします。これにより、テスト中の AI エージェントの動作に影響を与えたパラメーターと設定に関するインサイトが得られます。
エージェントセッションを表示する
[ セッション セクションでは、AI エージェントと顧客間のすべての対話の包括的な記録を提供します。 各セッションには、交換されたメッセージの詳細な履歴が含まれます。 オフラインでの分析や監査のために、セッション データを CSV ファイルとしてエクスポートできます。 このデータを使用して、ユーザ インタラクションを分析し、改善が必要な領域を特定し、AI エージェントの応答を調整します。
結果をページに表示することで、大きなデータセットを処理することができます。 次を使用できます。 結果の絞り込み セクションに移動して、さまざまな基準に基づいてセッションのフィルタリングとソートを行います。 テーブルの各行には、次を含む重要なセッションの詳細が表示されます。
- チャネル - 対話 (チャット、音声など) が発生したチャネル。
- セッション ID - セッションの一意の識別子。
- コンシューマー ID - ユーザの一意の識別子。
- メッセージ - セッション中に交換されたメッセージの数。
- 更新日時 - システムが最後に更新された時刻。
- メタデータ - セッションに関する追加情報。
- テストセッションを非表示 - このチェックボックスを選択してテストセッションを非表示にし、ライブセッションのリストのみを表示します。
- エージェントの引き継ぎ — このチェックボックスを選択して、エージェントに引き継ぐセッションをフィルタリングします。 エージェントの引き継ぎが発生すると、人間のエージェントへのチャットの引き継ぎを示すヘッドホン アイコンが表示されます。
- エラーが発生しました - エラーが発生したセッションをフィルタリングするには、このチェックボックスを選択します。
- 反対票 - 反対票のあったセッションをフィルタリングするには、このチェックボックスを選択します。
行をクリックすると、特定のセッションの詳細ビューにアクセスできます。 チェックボックスを使用して、エージェントの引き継ぎ、エラー、反対票に基づいてセッションをフィルタリングします。 セッションの解読にはユーザレベルの権限と高度なデータ保護設定が必要です。 [ コンテンツの復号化 ] をクリックしてセッションの詳細を表示します。
アクションを実行するための、Scripted AI Agent の特定のセッションの詳細
アクションを実行するための Scripted AI Agent の [ トランザクション情報 ] タブは、特定の対話の詳細な内訳を提供し、情報を 4 つのセクションに分類します。
識別されたインテント セクション:
- 顧客のクエリに対して特定されたインテントを表示します。
- 識別された各インテントに関連付けられた信頼レベルを示します。
- 特定されたインテントに関連付けられているスロットを一覧表示します。 スロットをクリックすると、その値に関する追加情報と、システムがユーザのクエリからどのように抽出するかが表示されます。
識別されたエンティティ セクションには、システムが顧客のメッセージから抽出し、それをアクティブなコンシューマー インテントに関連付けるエンティティが一覧表示されます。 これらのエンティティは、AI エージェントがユーザのクエリ内で特定した重要な情報を表します。
アルゴリズム結果 セクションでは、AI エージェントの応答に至るまでのプロセスについての洞察が得られます。 表示される情報の内訳は次のとおりです。
- インテントのリスト—識別されたインテントとそれに対応する類似性スコアを表示します。
- エンティティリスト: ユーザのメッセージから抽出されたエンティティを表示します。
その他の情報 には次の情報が表示されます:
- 処理済みクエリ—AI エージェントの自然言語理解 (NLU) パイプラインで処理された後の前処理済みの顧客入力を示します。
- 言語検出プロバイダ—特定のテキストの言語を自動的に識別する技術を提供するプロバイダです。
- 検出された言語: 検出された言語です。
- エージェント ハンドオーバー: セッション中にエージェントのハンドオーバーが発生したかどうかを示します。 エージェントの引き継ぎが特定のルールによりトリガーされた場合、[ルールによる ルールによるエージェントの引き継ぎ ] チェックボックスをチェックします。
- テンプレート キー—AI エージェントの応答をトリガーしたインテントに関連付けられたテンプレート キーを示します。
- レスポンスタイプ—コードスニペットや条件付きレスポンスなど、AI エージェントが生成するレスポンスのタイプを示します。
- 応答条件—AI エージェントの応答をトリガーした特定の条件またはルールを示します。
- NLU AI エンジン—顧客のクエリを処理するのに使用される NLU AI エンジンを識別します (例、RASA、SwitchMatch、Mind Meld)。
- ベクトルモデル—テキストを数値ベクトルとして表す方法。
- 最小しきい値スコア: 最小しきい値スコアを表示します。
- 部分一致スコア差 - [引き継ぎ] と [推定] 設定で構成された部分一致スコアの差 です。 システムは、これらの値に基づいて、クエリが範囲外であるか、エージェントの介入を必要とするかどうかを判断します。
- デバッグログ—特定のトランザクション ID に関連するデバッグログの一覧を提供します。 詳細ログは通常 180 日間保持されます。
ダウンロード オプションを使用して、トランザクション情報を JSON 形式でダウンロードして表示することもできます。
メタデータ タブの表示内容:
- NLP メタデータ—[ NLP ] タブで顧客の入力に適用される前処理手順を確認します。
- データストアおよび最終版—セッションに関連するアクセスデータ データストア および FinalDF AI エージェントのタブ。
- 検索機能: 組み込みの検索バーを使用して、会話内の特定の発言を検索します。
バージョン履歴と変更ログを表示する
インテントまたはエンティティを追加または変更するたびに、スクリプト AI エージェントを再トレーニングして、それが最新バージョンであることを確認することが不可欠です。 各トレーニングセッションの終了後、AI エージェントを十分にテストし、精度と有効性を確認します。 Scripted AI エージェントを公開するたびに、Scripted AI エージェントのバージョンが保存され、[バージョン履歴] タブで利用できます。 [バージョン履歴] タブで、Scripted AI エージェントのさまざまなバージョンを表示できます。
[履歴] ページから、エージェントに対して行われた以下の更新にアクセスすることができます。
- いつ公開したか、バージョン履歴と、公開時に開発者が残したメモの形式で行われた変更を追跡します。
- NLU エンジン設定と共に、各公開バージョンで使用された NLU エンジンを確認します。 各バージョンの公開準備が完了するまでの経過時間も確認できます。
- 設定、インテント、エンティティ、レスポンス、キュレーションの変更を 変更ログ タブをクリックします。
- 必要に応じて、古いバージョンをドラフトとして公開、プレビュー、または読み込みます。
- トレーニング履歴の表示—コーパスのトレーニングをいつ行ったか、および変更内容を追跡します。
- トレーニングエンジンの比較 - 異なるイテレーションとそれらに対応するトレーニング期間に使用されたトレーニングエンジンを確認します。
- 変更の追跡 - 設定、インテント、レスポンス、NLP、キュレーションの変更を監視します。
- 前のバージョンに戻す - 必要に応じて古いトレーニングセットに簡単に戻せます。
履歴セクションは、ナレッジベースを管理するための便利なツールを提供します。
- インテントを有効にする - 以前無効だったインテントを作成します ライブ AI エージェントの応答に含めることができます。
- インテントの編集 - 参照用に元のインテントを保持しながら、既存のインテントの新しいバージョンを作成します。
- パフォーマンスのプレビュー—AI エージェントのパフォーマンスを特定のナレッジベースで評価します。 プレビュー 機能します。
- ダウンロード インテント - ナレッジベースのインテントを CSV ファイルとしてエクスポートし、オフラインでの分析や参照を行うことができます。
変更ログ
[ 変更ログ セクションには、過去 35 日以内に Scripted AI エージェントに加えられた変更の詳細な記録が表示されます。 変更ログにアクセスするには:
- [ダッシュボード] に移動し、作成した AI エージェントをクリックします。
- [ 履歴 タブをクリックして、AI エージェントの履歴を表示します。
- [ 変更ログ タブをクリックして変更の詳細ログを確認します:
- 更新日時 システムが変更を行った日時。
- 更新者 - 変更を行ったユーザ。
- フィールド - 変更が行われたボットのセクション (設定、インテント、応答など)。
- 説明 - 変更に関する追加の詳細。
-
[
更新者およびフィールド検索オプションを選択して特定の変更ログエントリを見つけます。 -
[ モデル履歴 タブには、AI エージェントごとに最大 10 のコーパスが表示されます。
キュレートされたエージェントの詳細を表示する
システムは次の基準に基づいて、メッセージをキュレーションコンソールに追加します:
- フォールバックメッセージ - AI エージェントがメッセージを理解できず、フォールバックインテントをトリガーする場合。
- デフォルトのフォールバック インテント - このトグルを有効にすると、デフォルトのフォールバック インテントをアクティブにするメッセージが Curation コンソールに送信されます。
- 反対投票のメッセージ—AI エージェントのプレビュー中にユーザが反対投票をしたメッセージ。
- エージェントのハンドオーバー—設定されたルールにより人間のエージェントがハンドオーバーするメッセージ。
- セッションから - セッションまたは会議室データから必要な応答を受け取っていないとして、ユーザによってフラグが設定されたメッセージ。
- 低信頼度 - 指定された低信頼度しきい値内の信頼度スコアを持つメッセージ。
- 部分一致 - AI エージェントが正しいインテントまたは応答を判断できなかったメッセージ。
問題を解決する
[ 問題 ] タブでは、整理のためにフラグが設定されたメッセージを確認したり、対処することができます。 次を実行できます。
- 重大度と関連性に基づいて、問題を解決するか無視するかを選択します。
- 元のユーザの発話、AI エージェントの応答、添付されたメディアを調べます。
バックエンドで 高度データ保護 を有効にすると、システムは復号化したユーザにユーザレベルでのアクセスを許可します。
問題を解決するには:
-
既存のインテントにリンクする - 課題を既存のインテントに関連付けるには、[ リンク ] オプションを選択し、目的のインテントを検索します。
-
新しいインテントを作成する - [新しいインテントに追加する ] オプションを使用して、Curration Console から直接新しいインテントを作成します。
-
問題を無視する - 問題を解決または無視して、キュレーション コンソールから削除します。
- デフォルトのインテント (ウェルカム メッセージ、フォールバック メッセージ、部分一致) にリンクすることはできません。
- アクションを実行するスクリプト AI エージェントの場合、ドロップダウン リストから適切なインテントを選択し、関連するエンティティにタグを付けます。
- 変更を加えたら、AI エージェントを再トレーニングして、応答に新しい知識を反映させます。
- 効率的な管理のために、複数の問題を同時に解決または無視します。
解決済み タブには、システムにより対処されたすべての問題が表示されます。 既存のインテントにリンクしたか、新しいインテントを作成したか、無視したかなど、解決した各問題の概要を表示できます。 システムがキャッチできなかった、好ましくない応答がある場合は、特定の例をキュレーション コンソールに手動で追加できます。
セッションから課題を追加するには:
- 発話を特定する - 不正確な応答をトリガーした発話を特定します。
- キュレーション状況を確認する - 問題がキュレーションコンソールに表示されていない場合、システムは [
キュレーション状況]トグルを表示します。 - フラグの切り替え—レビューと解決のために発言をキュレーションコンソールに追加するには、[
キュレーションステータス] のトグルを有効にします。
問題がすでにキュレーション コンソールにある場合、トグルの外観が変化し、その状況を示します。
分析を使用してスクリプト型 AI のパフォーマンスを表示する
分析セクションは、AI エージェントのパフォーマンスと有効性を評価するための主要なメトリックのグラフィック表現を提供します。 主要な指標は、[ 概要]、[ 応答]、 </a> の 4 つのセクションに分かれています。[トレーニング]、および キュレーションです。
分析画面にアクセスすると、開発者は分析を確認する AI エージェントを選択できます。 チャネル、日付範囲、データ粒度を選択することで、アナリティクス ビューをカスタマイズできます。 デフォルトでは、システムはすべてのチャネルの先月の分析データを、各日をデータポイントとして表示します。
概要
概要には、開発者に全体的な AI エージェントの使用状況とパフォーマンスのスナップショットを提供する主要なメトリックとグラフが含まれています。
- ダッシュボードから、作成した AI エージェントを選択します。
- 左側ナビゲーションペインで [アナリティクス]をクリックします。 AI エージェント パフォーマンスの概要が表形式とグラフの両方で表示されます。
セッションとメッセージ
概要の最初のセクションには、AI エージェントのセッションとメッセージに関する以下の統計が表示されます。
- 合計セッション数と、AI エージェントが人の介入なしで処理したセッション数。
- エージェントの引き継ぎの合計数は、人間のエージェントに引き継がれたセッションの数です。
- 日単位の平均セッション数
- メッセージ (人間と AI エージェントのメッセージ) の合計と、そのうちユーザから送信されたメッセージ数。
- 日単位の平均メッセージ数
システムはこれに続いて、セッションのグラフィック表示 (AI エージェントによって処理されたセッションとハンドオーバーされたセッションを表す積み上げられた列) と AI エージェントによって送信された応答の合計数を示します。
[ユーザ（Users）]
概要の 2 番目のセクションには、AI エージェントのユーザに関する統計が含まれます。 合計ユーザ数、ユーザあたりの平均セッション数、および日単位の平均ユーザ数が表示されます。 この後に、選択した粒度に応じて各ユニットの新規ユーザとリピーターを表示するグラフが表示されます。
パフォーマンス
3 番目のセクションには、ユーザに対する AI エージェントの応答に関する統計が表示されます。 ここでは、AI エージェントによって送信された応答の合計数と、AI エージェントが次のような応答間で分割されたものを確認できます。
- ユーザの意図を識別しました。
- フォールバックメッセージで応答しました。
- 部分一致のメッセージで応答しました。
- ユーザにエージェントの引き継ぎを通知しました。
同じことが円グラフに集計され、面グラフは選択した粒度に基づいて情報を提供します。
トレーニング
トレーニング セクションは、AI エージェント コーパスの「ヘルス」を表します。 開発者は、AI エージェントの各インテントに対して 20 を超えるトレーニング発話を構成することをお勧めします。 このセクションには、すべてのインテントが長方形で表示され、色とサイズでトレーニングデータの量が示されます。 インテントが白に近いほど、AI エージェントの精度が向上するために必要なトレーニング データの量が増えます。
応答
このセクションでは、開発者はユーザが何について、どのくらいの頻度で質問しているかについての詳細なビューを提供します。 AI エージェントが質問に回答するための最も一般的なインテントと、アクションを実行するための AI エージェントの応答テンプレートがグラフィックで表示されます。
キュレーション
このセクションには、日ごとに発生するキュレーションの問題の数と、AI エージェントが解決した数が視覚的に要約されます。
顧客との対話に AI エージェントを使用する
このセクションでは、AI エージェントを音声とデジタルの両方のチャネルと統合して、顧客の会話を管理する方法について説明します。
音声およびデジタル インタラクションに AI エージェントを使用する
Webex AI Agent Studio プラットフォームで自律型またはスクリプト AI エージェントを作成して構成したら、次のステップは、それらを音声およびデジタル チャネルと統合することです。 このインテグレーションにより、AI エージェントは顧客との音声ベースとデジタルの両方の会話を処理でき、シームレスでインタラクティブなユーザ エクスペリエンスを提供できます。
詳細については、「 音声およびデジタル インタラクションに AI エージェントを使用する 」記事を参照してください。
AI エージェントのカスタムレポートを管理する
グローバル変数を使用して、カスタム レポートを生成し、AI エージェントにルーティングされた通話を分析できます。
現在、AI エージェントのすぐに使用できるレポートは、Analyzer では利用できません。
グローバル変数を作成する
| 1 |
[制御ハブ] にサインインします。 |
| 2 |
[ コンタクトセンター ナビゲーションペインで、 。 |
| 3 |
クリック 新しいグローバル変数を作成する 変数の名前と説明を入力します。 次の名前の変数を作成します CustomAIAgentInteractionOutcome。 選択する 文字列 を変数タイプとして使用します。 |
| 4 |
トグル 報告可能にする オンにすると、レポート用に Analyzer で変数を表示します。 |
| 5 |
[保存] をクリックします。 |
グローバル変数をフローに追加する
リンクされたサンプルのフロー インポートでは、以下の手順も利用できます。
| 1 |
顧客組織にログインする方法: Control Hub。 |
| 2 |
移動先 。 [フロー] ページが表示されます。 |
| 3 |
[ フロー デザイナーに移動 アイコンをクリックします。 [フローデザイナー（Flow Designer）] ウィンドウが表示されます。 |
| 4 |
[ グローバル フロー プロパティ ペインで、 セクションを参照してください。 |
| 5 |
[ グローバル変数 セクションで、 グローバル変数の追加。 グローバル変数を追加します CustomAIAgentInteractionOutcome 必要があります。 |
| 6 |
[ 変数の設定 値を指定するアクティビティ 中止されました を変数に CustomAIAgentInteractionOutcome。 |
| 7 |
構成する 仮想エージェント V2 フローのアクティビティ。 |
| 8 |
[Handled] の結果を 仮想エージェント V2 アクティビティと使用する 変数の設定 値を指定するアクティビティ 処理済み を変数に CustomAIAgentInteractionOutcome。 |
| 9 |
エスカレーションされた結果を 仮想エージェント V2 アクティビティを選択し、 変数の設定 値を指定するアクティビティ エスカレートしました を変数に CustomAIAgentInteractionOutcome。 |
| 10 |
エラーが発生したパスを 仮想エージェント V2 アクティビティを選択し、 変数の設定 値を指定するアクティビティ エラーが発生しました を変数に CustomAIAgentInteractionOutcome。 |
| 11 |
ビジネス ロジックに基づいて残りのフローを完了し、公開します。 このフローを通過するすべての呼び出しは、変数の値を持ちます。 CustomAIAgentInteractionOutcome に設定 放棄済み、 処理済み、 エスカレート済み または エラー、呼び出しがたどるパスに応じて。 |
カスタム ビジュアライゼーションを作成する
Analyzer で、AI エージェントのコール レコードと AI エージェントの結果の分布のカスタム レポートを作成できます。
AI エージェントの通話記録の視覚化を作成する
| 1 |
をダウンロードし、 AI_Agent_Call_Records ファイルをこの<link>からダウンロードしてください。 (Puneet が後ほどリンクを提供します) |
| 2 |
Analyzer にログインします。 |
| 3 |
ホームページで、 視覚化 アイコンをクリックします。 |
| 4 |
[インポート（Import）] をクリックします。 |
| 5 |
クリック 参照 をクリックしてインポートするファイル (.JSON 形式) を選択します。 |
| 6 |
クリック インポート インポートするには AI_Agent_Call_Records ファイルを選択します。 |
| 7 |
クリック 編集 をクリックして、インポートされたビジュアライゼーションを変更します。 |
| 8 |
次をクリックします。 フィルタの編集 対象 CustomAIAgentInteractionOutcome. |
| 9 |
[ が参加しています ラジオボタンを選択し、値を追加します 中止されました、 エスカレートしました、 エラーが発生しました、 処理済み。 |
| 10 |
数回のテスト通話を保存して開始します。 |
| 11 |
ビジュアライゼーションを実行して結果を確認します。 |
AI エージェントの結果の分布の視覚化を作成する
| 1 |
をダウンロードし、 AI_Agent_ Outcome_Distribution.JSON ファイルをこの<link>からダウンロードしてください。 (Puneet が後ほどリンクを提供します) |
| 2 |
Analyzer にログインします。 |
| 3 |
ホームページで、 視覚化 アイコンをクリックします。 |
| 4 |
[インポート（Import）] をクリックします。 |
| 5 |
クリック 参照 をクリックして、インポートするファイル (JSON 形式) を選択します。 |
| 6 |
クリック インポート インポートするには AI_Agent_ Outcome_Distribution.JSON ファイルを選択します。 |
| 7 |
クリック 編集 をクリックして、インポートされたビジュアライゼーションを変更します。 |
| 8 |
次をクリックします。 フィルタの編集 対象 CustomAIAgentInteractionOutcome. |
| 9 |
[ が参加しています ラジオボタンを選択し、値を追加します 中止されました、 エスカレートしました、 エラーが発生しました、 処理済み。 |
| 10 |
数回のテスト通話を保存して開始します。 |
| 11 |
ビジュアライゼーションを実行して結果を確認します。 |
AI コンプライアンスについて理解する
このセクションは、AI 開発、データ プライバシー、セキュリティ、安全性を理解するのに役立ちます。
AI 開発、データ プライバシー、セキュリティ、安全性
すべての AI を利用した機能について、 Responsive AI の原則に基づいて AI 影響評価を行い、 Responsive AI フレームワークに従います。既存のセキュリティ、プライバシー、人権の設計プロセスに加えて、
プライバシーとセキュリティ推論プロセス後に顧客の入力データが保持されることはなく、サードパーティのモデル プロバイダーである Microsoft が Cisco の顧客データにアクセス、監視、保存することはありません。 機能別のデータ保持ポリシーの詳細については、Cisco Trust Portal の Webex AI エージェント AI 透過性テクニカルノート を参照してください。
トレーニングと評価用のデータソースサードパーティのモデル プロバイダーである Microsoft が、Azure OpenAI モデルを改善するために顧客のコンテンツを使用したり、Azure インフラストラクチャに Cisco 顧客データを保存したり、保持することはありません。
安全性と倫理的配慮すべての生成型 AI 機能にはエラーが発生しやすいため、Microsoft では Azure OpenAI が提供する コンテンツ フィルタリング をオプトインすることで、AI 機能のコンテンツの安全性を優先しています。
モデルの評価とパフォーマンス当社は、基礎となるモデルのレビュー、テスト、品質保証に人間を関与させることで、AI Assistant のパフォーマンスと精度を優先しています。
はじめに Webex AI Agent Studio
Webex AI Agent Studio は、顧客サービスとサポートのニーズを満たす自動 AI エージェントを作成、管理、展開するために設計された高度なプラットフォームです。 AI エージェントは、人間のエージェントと対話する前に、人工知能を使用して自動化されたアシスタンスを顧客に提供します。 これらのエージェントは、会話内のイントネーション、言語理解、状況認識を備えた音声インタラクションをサポートします。 また、AI エージェントはテキストやオンライン チャットを通じて、シームレスかつ有益な方法でデジタル チャネルの対話を処理します。 顧客は、質問や情報検索に対するアシスタンスを受け、待ち時間を最小限に抑えるなど、コンシェルジュのようなエクスペリエンスの恩恵を受けます。
企業にとっての主なメリット
-
効率と生産性
-
反復的なタスクを自動化することで、人間の従業員を戦略的な作業に集中させることができます。
-
24 時間 365 日の可用性を提供し、処理量の増加と応答時間を改善します。
-
データ処理、分析、レポートの精度が向上しました。
-
- コスト削減
-
自動化により人件費を削減します。
-
効率を高めるためにリソース割り当てを最適化します。
-
プロセスの合理化とエラーの防止により、運用コストを削減します。
-
- 意思決定の強化
-
大規模なデータセットを分析することで、データに基づくインサイトを提供します。
-
将来の結果を予測するための予測分析を有効にします。
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特定と評価を通じてリスク管理を改善します。
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- 顧客満足度の向上
-
顧客データに基づいて対話をパーソナライズします。
-
AI 搭載のチャットボットと仮想アシスタントにより、応答時間が短縮されます。
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24 時間 365 日のカスタマー サポートを提供します。
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- スケーラビリティと柔軟性
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変化するビジネスニーズに合わせて簡単にスケールアップまたはスケールダウンできます。
-
新しい状況や情報を学習し、順応することができます。
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- 競争上の利点
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イノベーションと新しい製品やサービスの開発を推進しています。
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競争力のために効率を向上させます。
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- 従業員のエンパワーメント
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人間の潜在能力を解放し、よりクリエイティブで戦略的な業務に従事させることができます。
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データ、インサイト、サポートを提供することでコラボレーションを強化します。
-
AI エージェントのタイプと例を理解する
次の表では、AI エージェント タイプとその機能を一覧で示します。
| AI エージェント タイプ | 目的 | セットアップ方法 |
|---|---|---|
|
自律型 |
自律エージェントは、定義された目標を達成するために独立して動作するため、人間の継続的な介入の必要性を減らします。
|
自律型 AI エージェントのセットアップ |
|
スクリプト形式 |
スクリプト AI エージェントは、事前に定義された一連のルールと指示に従うようにプログラムされています。
|
スクリプト AI エージェントをセットアップする |
例
自律型およびスクリプト AI エージェントはどちらも、特定の要件と必要な機能に応じて、さまざまな使用例に適用されます。 次のような例があります。
-
顧客サービス- 自律エージェントとスクリプト形式エージェントの両方が顧客サポートを提供でき、自律エージェントはより柔軟性があり、自然言語を理解できます。
-
バーチャル アシスタント-自律エージェントは、幅広いタスクを管理し、よりパーソナライズされた対話を提供できるため、仮想アシスタントのロールに最適です。
自律型 AI エージェントとスクリプト AI エージェントの選択は、タスクの複雑さ、必要な自律性レベル、トレーニング データの可用性によって異なります。
前提条件
- 組織にアクティブなコンタクト センターのトライアルまたはサブスクリプションがない場合、パートナーは Webex AI エージェント機能でコンタクト センターのトライアルをセットアップできます。 詳細については、次を参照してください。 Webex Contact Center セルフサービス トライアル にアクセスしてください。
- サブスクリプションにサインアップするには、Flex-3.0 Contact Center ライセンスの AI エージェント アドオンを購入する必要があります。 資格に基づき、Webex Contact Center は組織のサービスの 1 つとして AI エージェントをプロビジョニングします。 Webex コンタクト センターの設定の詳細については、次を参照してください はじめに Webex コンタクト センター。
Webex AI Agent Studio にアクセスする
AI エージェントを作成するには、Webex AI Agent Studio アプリケーションにログインする必要があります。 次の方法でログインできます:
Control Hub からサインインする
- [制御ハブ] にサインインします。
-
選択する サービス > コンタクトセンター。
- [ コンタクトセンター ナビゲーション ペインで、 カスタマー エクスペリエンス > AI エージェント。
- クリック Webex AI Agent Studio をクリックしてアプリケーションにアクセスします。
これにより、Webex AI Agent Studio アプリケーションが別のブラウザー タブで開き、AI エージェントを構成する準備ができています。
Webex Connect からサインイン
Webex AI Agent Studio アプリケーションにアクセスするには、Webex Connect へのアクセス権が必要です。
- エンタープライズ用に提供されたテナント URL とサインイン情報を使用して、Webex Connect アプリケーションにログインします。
デフォルトでは、 サービス ページがホームページとして表示されます。
- [ アプリトレイ 左側ナビゲーションペインのメニューで、 Webex AI Agent Studio をクリックしてアプリケーションにアクセスします。
システムは Webex AI Agent Studio アプリケーションを別のブラウザタブで開き、アプリケーションに自動的にサインインします。
ホームページのレイアウト
Webex AI Agent Studio アプリケーションへようこそ。 ログインすると、ホームページには次のレイアウトが表示されます。
-
ナビゲーション バー
左側に表示されるナビゲーションバーから次のメニューにアクセスできます:
- ダッシュボード- エンタープライズ管理者によって許可されているとおり、ユーザがアクセスできる AI エージェントのリストを表示します。
- ナレッジ- 中央のナレッジリポジトリまたはナレッジベースを示します。これは、自律型 AI エージェントが顧客のクエリに応答するための頭脳として機能します。
- ヘルプ—Webex ヘルプ センターの Webex AI Agent Studio ユーザ ガイドへのアクセスを提供します。
-
ユーザプロファイル
ユーザプロファイルメニューでは、自分のプロファイル情報を表示したり、アプリケーションからサインアウトすることができます。
[ エンタープライズ プロファイル ページには、AI エージェント テナントに関する情報が含まれており、完全な管理者アクセスを持つ管理者のみがアクセスできます。
-
[ 概要 タブには次の情報が含まれます:
- エンタープライズ識別子- エンタープライズ用の Webex 組織 ID、CPaaS 組織 ID、サブスクリプション ID を含みます。 これは、対応する Webex Connect テナントに Webex コンタクトセンター インテグレーションを行っているエンタープライズで利用できます。
- プロファイル設定- エンタープライズ名、エンタープライズ固有の名前、およびロゴ URL が含まれます。
- グローバルエージェント設定- フォールバックシナリオを処理するために、音声チャネルのデフォルトのエージェントを選択できます。
- データ保持期間の概要: このエンタープライズのデータ保持期間の概要を提供します。
-
[ チームメイト ] タブでは、アプリケーションへのアクセス権を持つチームメイトの一覧を表示、管理できます。 各ユーザにはロールが割り当てられ、付与された権限に基づいて実行できるアクションが決定されます。
-
ダッシュボードについて理解する
ダッシュボードでは、AI エージェントはカードで表示されます。 各カードには、AI エージェント名、最終更新者、最終更新日時、エージェントのトレーニングに使用されたエンジンなどの基本情報が表示されます。
AI エージェント カードのタスク
AI エージェント カードにカーソルを合わせると、次のオプションが表示されます。
- プレビュー—[ プレビュー ] をクリックして、AI エージェントのプレビュー ウィジェットを開きます。
- 省略記号 アイコン: このアイコンをクリックすると、次のタスクを実行できます:
-
プレビューリンクのコピー: プレビューリンクをコピーして新しいタブに貼り付け、チャットウィジェット上で AI エージェントをプレビューできます。
-
アクセストークンのコピー: API 経由でエージェントを呼び出すために、AI エージェントのアクセストークンをコピーします。
-
エクスポート—AI エージェントの詳細 (JSON 形式) をローカルフォルダにエクスポートします。
-
削除—AI エージェントをシステムから完全に削除します。
-
ピン留めする—AI エージェントをダッシュボードの最初の位置に固定するか、ピン留めを解除して元の位置に戻します。
-
新しい AI エージェントを作成する
ダッシュボードの右上にある [ + エージェントの作成 ] オプションを使用して、新しい AI エージェントを作成できます。 定義済みのテンプレートを使用するか、エージェントをゼロから作成するかを選択できます。
スクリプトおよび自律型 AI エージェントの作成方法については、以下のセクションを参照してください。
AI エージェントのインポート
使用可能な AI エージェントのリストから、JSON 形式の AI エージェントをインポートできます。 まず、AI エージェントを JSON 形式でローカル フォルダーにエクスポートしたことを確認します。 次の手順に従ってインポートしてください:
- [ エージェントをインポート] をクリックします。
- アップロード をクリックして、プラットフォームからエクスポートした AI エージェントファイル (JSON 形式) をアップロードします。
- エージェント名 フィールドに AI エージェント名を入力します。
- (オプション) [システム ID]で、システムが生成する一意の識別子を編集します。
- [インポート（Import）] をクリックします。
AI エージェントが Webex AI Agent Studio プラットフォームに正常にインポートされ、ダッシュボードから利用できるようになりました。
キーワード検索
このプラットフォームは、AI エージェントを簡単に見つけて管理するための強力な検索機能を提供します。 エージェント名をキーワード検索することができます。検索バーにエージェント名または名前の一部を入力します。 検索条件に一致する AI エージェントのリストが表示されます。
エージェント タイプでフィルタリングする
キーワード検索に加えて、AI エージェントのタイプに基づいてフィルタリングすることで、検索結果を絞り込むことができます。 ドロップダウンリストから、エージェント タイプ フィルタの 1 つを選択します。スクリプト化、 自律、 すべて。
ナレッジベース
ナレッジベースは、大言語モデル (LLM) 対応の AI エージェントの情報の中央リポジトリです。 AI エージェントは、高度な AI と機械学習テクノロジを使用して、人間のようなテキストを理解し、処理し、生成します。 AI エンジンは、膨大な量のデータを使用して AI エージェントをトレーニングし、詳細でコンテキストに関連した応答を提供できるようにします。 ナレッジベースは、自律型 AI エージェントの機能に必要なデータを保存します。
構成している AI エージェントに必要なナレッジベースを作成します。
AI エージェントのナレッジベースを作成する
| 1 |
Webex AI Agent Studio プラットフォームにログインします。 | ||||||||||||||
| 2 |
左側ナビゲーションペインにある ナレッジ アイコンをクリックしてください。 | ||||||||||||||
| 3 |
ナレッジベース ページの右上隅にある +ナレッジベースの作成 をクリックします。 | ||||||||||||||
| 4 |
ナレッジベースの作成 ページで次の情報を入力します: | ||||||||||||||
| 5 |
[作成]をクリックします。 システムは指定された名前のナレッジベースを作成します。 | ||||||||||||||
| 6 |
ファイルをナレッジベースにアップロードするか、ドキュメントをゼロから作成することができます。
アップロードされたすべてのファイルを削除するには、[ 処理済みのファイル ] セクションの隣にある 削除 アイコンをクリックします。 単一のファイルを削除するには、ファイル名の隣にある ファイルの削除 アイコンをクリックします。
| ||||||||||||||
| 7 |
[ 情報 ] タブに移動して次の詳細を表示します:
|
次の作業
AI エージェントのナレッジ ベースを設定します。
ナレッジベースにアクセスする
はじめる前に
AI エージェントに必要なナレッジベースを作成します。
| 1 |
Webex AI Agent Studio プラットフォームにログインします。 |
| 2 |
左側のナビゲーションペインにある ナレッジ アイコンをクリックしてください。 知識ベース ページに知識ベースがカードとして表示されます。 カードには、アップロードされたファイルの数とナレッジベースで作成されたドキュメントの数が表示されます。 |
| 3 |
カードをクリックすると、特定のナレッジベースに移動できます。 また、AI エージェント設定ページの 知識 タブからナレッジベースにアクセスすることもできます。 詳細については、次を参照してください。 ナレッジベースの設定 セクションを参照してください。 以下の基準を使用して、必要なナレッジベースを検索できます。
クリック すべてリセット 検索条件をリセットします。 |
自律型 AI エージェントのセットアップ
自律 AI エージェントは、人間の直接の介入なしに、独立して動作します。 自律エージェントは、ナレッジ レポジトリにアクセスして使用し、ユーザのクエリに対して有益で正確な回答を提供できます。 これらのエージェントは、高度なアルゴリズムと機械学習技術を使用してデータを分析し、環境から学習し、特定の目標を達成するためにアクションを調整します。
自律型 AI エージェントは、以下を含むさまざまなシナリオで使用できます。
- カスタマーサポート: FAQ への回答、問題のトラブルシューティング、プロセスのガイドを行います。
- 技術的な支援の提供—特定のトピックや分野について専門家のアドバイスを提供します。
- 自然言語処理 (NLP)—人間の言葉を理解し、自然な会話形式で対応できるようになります。
- 意思決定 - 利用可能な情報と事前定義されたルールに基づいて、十分な情報に基づいた選択を行います。
- 自動化—繰り返しの作業や時間のかかる作業を自動化します。
自律型 AI エージェントで構成されたガーデイルは、AI エージェントが非倫理的で有害なコンテンツで応答しないようにします。
自律型 AI エージェントを作成する
はじめる前に
自律型 AI エージェントのナレッジベースを作成してください。 詳細については、次を参照してください。 AI エージェントのナレッジベースを作成する。
| 1 |
Webex AI Agent Studio プラットフォームにログインします。 |
| 2 |
次の日に ダッシュボード、クリック +エージェントの作成。 |
| 3 |
次の日に AI エージェントを作成する 画面で、 最初から開始する に入力し、 次へ。
定義済みのテンプレートを選択して、AI エージェントをすばやく作成することもできます。 AI エージェント タイプを自律としてフィルタリングできます。 この場合、 プロファイル ページの自動入力をサポートします。 |
| 4 |
選択する 自律型 エージェント タイプ。 |
| 5 |
以下の必須の詳細を指定します。 |
| 6 |
[作成]をクリックします。 自律型 AI エージェントが正常に作成されました。 ダッシュボード。 AI エージェント ヘッダーでは、次のタスクを実行できます。
事前構築済みの AI エージェントをインポートすることもできます。 詳細については、次を参照してください。 AI エージェントのインポート。 |
次の作業
自律型 AI エージェントを設定します。
自律 AI エージェントを設定する
以下のセクションでは、特定のニーズに合わせて自律型 AI エージェントを設定する方法について説明します。
自律型 AI エージェント プロファイルの更新
はじめる前に
自律型 AI エージェントを作成します。
| 1 |
次の日に ダッシュボードで、作成した AI エージェントをクリックします。 |
| 2 |
[] タブを選択し、次の詳細を設定します。 |
| 3 |
[ ] の [変更を保存] をクリックします。 |
| 4 |
[ 公開 ] をクリックして AI エージェントを公開します。 詳細については、「 自律 AI エージェントを公開する 」を参照してください。 |
次の作業
必要なアクションを AI エージェントに追加します。
自律型 AI エージェントにアクションを追加する
Autonomous AI エージェントは、ユーザの意図を理解し、それに従って行動するように設計されています。 たとえば、オンラインで食品の注文受付を自動化する必要があるレストランを考えてみましょう。 このタスクを実行するには、以下のアクションを実行する自律型 AI エージェントを作成します。
-
顧客から必要な情報を取得します。
-
必要なフローに情報を転送します。
-
顧客の要件を提供します。
自律 AI エージェントは次の 3 つの構成要素で機能します。
-
アクション - AI エージェントがユーザの意図を理解することで実行し、外部システムに接続することで完了するタスク。
-
エンティティまたはスロット - ユーザのインテントを実現するためのステップを表します。 スロット フィルでは、発話に基づいて顧客のインテントを満たすために、顧客に特定の質問をすることが含まれます。 AI エージェントがアクションの実行を開始するためのトリガーです。
-
フルフィルメント - AI エージェントが外部システムに接続してアクションを完了する方法を決定します。
| 1 |
ダッシュボードで、作成した AI エージェントをクリックします。 |
| 2 |
に移動します。 [ アクション ] ページに [ エージェントのハンドオーバー ] アクションが表示されます。 エージェント ハンドオーバー アクションはデフォルトで有効になっており、AI エージェントは人間のエージェントに会話をエスカレートできます。 トグル オプションを使用して無効にします。 |
| 3 |
[ +新規アクション ] をクリックして、AI エージェントの新規アクションを追加します。 |
| 4 |
新規アクションを追加する ページで、次の詳細を指定します: |
次の作業
選択したアクション範囲に応じて、スロットのみ、またはフルフィルメントと一緒にスロットを設定できます。
スロット フィルを設定する
スロットを埋めるには、AI エンジンに必要な入力エンティティを追加することが含まれます。 アクション ページの スロット埋め セクションで入力エンティティを追加します:
-
エンティティを表形式で 1 つずつ追加できます。 詳細については、 表形式で入力エンティティを追加するを参照してください。
-
JSON ファイルを使用してエンティティを定義することもできます。 詳細は JSON スキーマのツアー を参照してください。
入力エンティティを表形式で追加する
| 1 |
入力エンティティを追加するには、[ +新しい入力エンティティ] をクリックします。 |
| 2 |
新しい入力エンティティの追加 ページで、次の詳細を指定します: |
| 3 |
[ 追加 ] をクリックして入力エンティティを追加します。 入力エンティティは必要な数だけ追加できます。 |
| 4 |
[ 追加 ] をクリックして、AI エージェントにアクションを追加します。 |
| 5 |
[ 公開 ] をクリックして AI エージェントを公開します。 詳細については、 自律型 AI エージェントの公開を参照してください。 アクションを追加したら、[ コントロール ] オプションを使用してエンティティを編集または削除します。 |
JSON エディターを使用してエンティティを追加する
- JSON の入力エンティティを追加するには、[ 代わりに JSON を使用] をクリックします。
- 入力パラメータのスキーマを JSON 形式で入力します。
- [Add（追加）] をクリックします。
詳細については、 JSON スキーマのツアーを参照してください。
入力パラメータ構造体
入力パラメータは次の構造に従う必要があります:
-
type—パラメータオブジェクトのデータ型です。 これは常に 'object' で、パラメータがオブジェクトとして構造化されていることを示します。
プロパティ—各キーがパラメータと関連するメタデータを表すオブジェクトです。
必須—必須のパラメータ名をリストした文字列の配列です。
プロパティオブジェクト
各キーは、 プロパティ オブジェクト 入力エンティティ/パラメータを表し、そのパラメータに関するメタデータを持つ別のオブジェクトを含みます。 メタデータには、常に次のキーワードを含める必要があります。
-
タイプ- パラメータのデータ型です。 許可されているタイプは次のとおりです。
-
文字列- テキスト データ。
-
整数- 小数点以下の数値データ。
-
数- 小数を含む数値データ。
-
ブール値- 真偽の値。
-
アレイ- アイテムのリストで、通常はすべて同じタイプです。
-
オブジェクト- ネストされたプロパティを持つ複雑なデータ構造。
-
-
説明- エンティティが表すものの簡単な説明。 これは、AI エンジンがパラメータの目的と使用法を理解するのに役立ちます。 簡潔でエージェントの指示とアクションの説明との一貫性が高いほど、正確性が高まります。
-
プラットフォームは「type」の検証のみを強制します。 「説明」はすべてのエンティティに強制されるわけではありませんが、追加することを強くおすすめします。 エンティティ メタデータのその他の便利なキーワードは次のとおりです。
-
列挙- 列挙型フィールドには、パラメーターの可能な値が一覧表示されます。 これは、限定された値のセットしか受け付けないパラメータに役立ちます。 開発者は、パラメータがこれを使用するために受け入れる必要がある値のカスタム リストを定義できます。
- パターン: 文字列が一致する必要がある正規表現を指定するために、文字列タイプでパターン フィールドを使用します。 これは、電話番号、郵便番号、カスタム識別子など、特定の形式を検証する場合に便利です。
-
例—例のフィールドは、パラメータの有効な値の例を 1 つ以上提供します。 これは、AI エンジンが必要なデータの種類を理解するのに役立ち、解釈と検証の目的で特に役立ちます。
-
エンティティ定義をより正確で堅牢にする他のキーワードがあります。 詳細は、 JSON スキーマのツアーを参照してください。
例
次の例には、さまざまなタイプのエンティティとキーワードが含まれています。
{ "type": "object", "properties": { "username": { "type": "string", "description": "アカウントの一意のユーザ名。", "minLength": 3, "maxLength" : 20 }, "password": { "type": "string", "description": "アカウントのパスワード。", "minLength": 8, "format": "password" }, "email": { "type": "string", "description": "アカウントのメールアドレス。", "pattern": "\w+([-+.']\w+)*@\w+([-.]\w+ )*\.\w+([-.]\w+)*" }, "誕生日": { "type": "string", "description": "ユーザの生年月日。", "examples": [" mm/dd/YYYY"] }, "基本設定": { "タイプ": "object", "説明": "ユーザ基本設定", "プロパティ": { "ニュースレター": { "タイプ": "ブール値", "description": "ユーザがニュースレターの受信を希望しているかどうか。", "default": true }, "notifications": { "type": "string", "description": "希望の通知方法.", "enum" : ["email", "sms", ""p Push"] } } }, "roles": { "type": "配列", "description": "ユーザに割り当てられたロールのリスト。", "items": { "type": "string", "enum": ["user", "a dmin", "moderator"] } } }, "required": ["username", "password", "email"] } この例には次のエンティティが含まれます:
- username—最小および最大長の制約がある文字列型です。
- password—最小限の長さと特定の形式の文字列型です (password は安全な処理が必要であることを示します)。
- email—メールアドレスが有効であることを確認するための正規表現パターンを持つ文字列型。
- 誕生日—日付の形式を規定するための例を含む文字列型。
- 基本設定: ネストされたプロパティ (ニュースレターおよび通知) を持つオブジェクト タイプ。これにはデフォルト値を持つブール値、および特定の許容値を持つ文字列 (列挙) が含まれます。
- Roles—各項目が特定の値に制限された文字列 (列挙型) である配列タイプ。
「required」で定義されているとおり、ユーザ名、パスワード、メール アドレスは必須です。
この例では、エンティティは記述的な名前と明確な説明を持ち、一貫した構造と命名規則に従います。 これらのベスト プラクティスに従って、AI エンジンが容易に解釈して適用できる明確なエンティティを作成してください。
フルフィルメントを設定する
AI エージェント アクションのフルフィルメント フローは Webex Connect Flow Builder で設定できます。 詳細については、 AI エージェント アクションのフルフィルメント フローを設定するを参照してください。
| 1 |
AI エージェント設定ページの アクション タブに移動します。 フルフィルメント フローを設定するアクションを選択します。 |
| 2 |
[ Webex Connect Flow Builder Fulfillment ] セクションで、次の設定を行います: |
| 3 |
[変更の保存] をクリックして構成を完了します。 |
次の作業
ナレッジベースを構成します。
ナレッジベースの設定
はじめる前に
自律型 AI エージェントを作成します。
| 1 |
ダッシュボード ページで、作成した AI エージェントをクリックします。 |
| 2 |
[ ] タブに移動します。 |
| 3 |
ドロップダウン メニューから必要なナレッジ ベースを選択します。 すでに AI エージェントにマップされている場合、ナレッジベースを関連付けることはできません。 |
| 4 |
[ ] > [変更の保存] をクリックします。 |
| 5 |
[ 公開 ] をクリックして AI エージェントを公開します。 |
次の作業
自律 AI エージェントの言語と音声をクリックします。 詳細については、「言語と音声を設定する」を参照してください。
言語と音声を設定する
| 1 |
AI エージェント設定ページで、 構成 > 言語 タブをクリックします。 デフォルトの言語と音声は英語に設定されています。 サポートされている他の言語と音声については、 サポートされている言語と音声 にアクセスしてください。 |
| 2 |
ドロップダウン メニューから希望の言語と地域を選択します。 |
| 3 |
ドロップダウン リストから適切な音声を選択します。 デフォルトの音声を使用することも、リストから別の音声を選択することもできます。 選択した言語に基づいて、利用可能な音声のリストが自動的に表示されます。 |
| 4 |
クリック 公開 をクリックして、AI エージェントをライブにします。 詳細については、 自律型 AI エージェントを公開する セクションを参照してください。 |
| 5 |
ドロップダウン メニューから、AI エージェントのサポート言語を選択します。
|
次の作業
クリック プレビュー をクリックして、AI エージェントをプレビューします。 詳細については、次を参照してください。 Autonomous AI Agent をプレビューする。 クリック 公開 をクリックして、AI エージェントをライブにします。 詳細については、 自律型 AI エージェントを公開する セクションを参照してください。
自律型 AI エージェントをプレビューする
自律 AI エージェントは、AI エージェントの作成時、エージェントの編集中、展開後にプレビューできます。 プレビューは次から開くことができます。
- AI エージェントのダッシュボード- AI エージェント カードの上にカーソルを合わせると、 プレビュー その AI エージェントのオプションが表示されます。 クリックして、AI エージェントのプレビューを開きます。
- AI エージェント ヘッダー— AI エージェント カードをクリックして AI エージェントを開きます。 [ プレビュー オプションはヘッダー セクションに常に表示されます。
- 最小化されたウィジェット : プレビューを起動して最小化すると、ページの右下にチャット ヘッド ウィジェットが表示されます。 このオプションを使用すると、簡単にプレビューモードを再び開くことができます。
Webex AI Agent Studio には、共有可能なプレビュー オプションも用意されています。 右上隅のメニューをクリックして、[ プレビューリンクをコピー ] オプションを選択します。 プレビュー リンクを、AI エージェントのテスターやコンシューマーなどの他のユーザと共有できます。
プラットフォーム プレビュー ウィジェット
プレビュー ウィジェットは画面の右下に表示されます。 発話 (または一連の発話) を提供して、AI エージェントの応答をチェックし、AI エージェントが正しく機能していることを確認できます。
また、プレビュー ウィジェットを最小化し、コンシューマー情報を提供し、複数の会議室を開始して AI エージェントをテストすることもできます。
自律型 AI エージェントを公開する
AI エージェントを設定してプレビューしたら、エージェントを公開してライブにすることができます。
はじめる前に
自律型 AI エージェントを作成します。
| 1 |
AI エージェント設定ページで、[ ] をクリックします。 |
| 2 |
[ 変更を公開 ] 画面で [ バージョン名 ] を入力し、[ 公開<a12] をクリックします。> にアクセスしてください。 履歴 ページでバージョンの詳細を確認できます。 詳細は 履歴 のセクションを参照してください。 |
自律型 AI エージェントのセッションと履歴を表示する
顧客と確立されたセッションの詳細、および AI エージェントで実行された構成変更の履歴を表示できます。
セッション（Sessions）
[ セッション ] ページには、AI エージェントとユーザ間のすべての対話の包括的な記録が表示されます。 セッションにアクセスするには:
-
ダッシュボードで、セッション詳細を表示する自律型 AI エージェントをクリックします。
-
左側ナビゲーションペインで、[ セッション] をクリックします。
[ セッション ] ページが表示されます。 各セッションは、セッションのすべてのメッセージを含むレコードとして表示されます。 この情報は、AI エージェントの監査、分析、改善に役立ちます。
セッションの表には、その AI エージェント用に作成されたすべてのセッション/会議室のリストが表示されます。 1 画面に表示できる行を超える場合、表にはページ番号が設定されます。 テーブルのフィールドは、左側の [結果の絞り込み ] セクションでソートしたりフィルタリングすることができます。 存在するフィールドは、特定のセッションに関する以下の情報を表します。
-
セッション ID—固有の会議室 ID または会話のセッション ID です。
-
コンシューマー Id—AI エージェントと対話したコンシューマーの ID。
-
チャネル—インタラクションが行われたチャネル。
-
更新日時—会議室が閉じられた日時。
-
会議室メタデータ: 会議室に関する追加情報が含まれています。
-
必須のチェックボックスを選択します。
-
テストセッションを非表示: テストセッションを非表示にして、ライブセッションの一覧のみを表示します。
-
エージェントの引き継ぎ: エージェントに引き継ぐセッションをフィルタリングします。 エージェントの引き継ぎが発生すると、人間のエージェントにチャットを引き継ぐことを示す ヘッドホン アイコンが表示されます。
-
エラー発生: エラーが発生したセッションをフィルタリングします。
-
反対票—反対票のあったセッションをフィルタリングします。
-
セッションの詳細を表示する
セッションの詳細を表示するには:
-
セッション表の行をクリックすると、そのセッションの詳細が表示されます。 セッションがロックされている場合、セッションを解読する権限が必要です。
-
[ コンテンツの解読 ] をクリックしてセッションデータを表示します。
この機能は、 高度なデータ保護 が true に設定されているか、テナントに対して有効になっている場合にのみ適用できます。
-
以下のセッションの詳細が表示されます。
-
左側パネルにはトランザクションの詳細が表示されます。
-
右側のパネルには、すべてのアクションに関連するスロットの補充とフルフィルメントの詳細が表示されます。 [ すべて開く ] ボタンを使用してトランザクションを展開します。 右側のパネルには、ナレッジの利用状況とドキュメント名、アップロードされたファイルの詳細が表示されます。
-
履歴
履歴 ページで、AI エージェントの構成変更の詳細を参照することができます。 特定のエージェントの履歴を表示するには:
-
ダッシュボードで、履歴を表示する自律型 AI エージェントをクリックします。
-
左側ナビゲーションペインで 履歴をクリックします。
履歴 ページには次のタブが表示されます:
-
バージョン履歴—[ バージョン履歴 ] タブをクリックして、自律型 AI エージェントのさまざまなバージョンを表示します。
-
変更ログ—AI エージェントに加えられた変更を表示するには、[ 変更ログ ] タブをクリックします。
バージョン履歴
自律型 AI エージェントを公開するたびに、自律型 AI エージェントのバージョンが保存され、[ バージョン履歴 ] タブで利用できます。 [ バージョン履歴 ] タブで AI エージェントのさまざまなバージョンを確認できます。
-
バージョンの説明- AI エージェントのバージョンに関する簡単な説明。
-
AI エンジン— AI エージェントのそのバージョンで使用される AI エンジン。
-
更新日時: - バージョンが作成された日時。
-
アクション- AI エージェントで次のアクションを実行できます。
-
下書きとして読み込む- AI エージェントに対するすべての変更は失われます。 構成を再度実行する必要があります。
-
エクスポート- AI エージェントのエクスポートに使用します。
-
変更ログ
[ 変更ログ タブは、自律型 AI エージェントに加えられた変更を追跡します。 過去 35 日間の変更の詳細を表示できます。 [ 変更ログ タブには次の詳細が表示されます。
管理者または AI エージェント開発者の役割を持つユーザは、 変更ログ タブをクリックします。 「監査ログの取得」権限を持つカスタム ロールを持つユーザも監査ログを表示できます。
-
更新日時: - 変更が行われた日時。
-
更新者- 変更を組み込んだユーザの名前。
-
ロケーションの変更- 変更が行われた AI エージェントの特定のセクション。
-
説明- 変更に関する追加情報。
特定の監査ログを検索するには、 更新者、 ロケーションの変更、および 説明 検索オプションを選択します。 ログは次の基準でソートできます: 更新日時: および 更新者 フィールドを選択します。
アナリティクスを使用して Autonomous AI エージェントのパフォーマンスを表示する
AI エージェント分析セクションは、AI エージェントのパフォーマンスと有効性を評価するための主要なメトリックのグラフィック表現を提供します。 Autonomous AI エージェントの分析を生成するには:
- ダッシュボードから AI エージェントを選択します。
- 左側ナビゲーションペインから、[アナリティクス] をクリックします。 AI エージェント パフォーマンスの概要が表形式とグラフの両方で表示されます。
最初のセクションには、AI エージェントのセッションとメッセージに関する次の統計が表示されます。
- AI エージェントが人間の介入なしに処理したセッションの合計数。
- エージェント ハンドオーバー数は、人間のエージェントに引き継がれたセッションの数です。
- 日単位の平均セッション数
- メッセージ (人間と AI エージェントのメッセージ) の合計と、そのうちユーザから送信されたメッセージ数。
- 日単位の平均メッセージ数。
2 番目のセクションには、ユーザに関する統計が表示されます。 合計ユーザ数、ユーザあたりの平均セッション数、および日単位の平均ユーザ数が表示されます。
3 番目のセクションには、AI エージェントの応答とエージェント ハンドオーバーが表示されます。
スクリプト型 AI エージェントのセットアップ
スクリプト形式の AI エージェントは、Webex AI Agent Studio プラットフォームのノーコード エージェント構築機能を強化します。 複数の会話を可能にし、顧客から関連データを収集して特定のタスクを実行します。 次の作業が含まれます。
-
簡単なコマンドの実行 - 指示に従って、事前に定義されたアクションを実行します。
-
データの処理—指定されたルールに従ってデータを操作および変換します。
-
他のシステムとの対話—他のソリューションと通信し、コントロールします。
スクリプト AI エージェントは、知識ベースが質問と回答のコーパスで構成されている、知識主導型エージェントです。 スクリプト AI エージェントは、ユーザが作成したトレーニング コーパス (例と回答のコレクション) に基づいて回答を提供できます。 この機能は、次のようなシナリオで役立ちます。
-
特定の知識が必要 - エージェントは、事前に定義された分野の質問に答える必要があります。
-
一貫性が重要 - エージェントは同様の質問に対して一貫性のある応答を提供する必要があります。
-
制限された柔軟性が必要 - エージェントの応答は、トレーニング コーパスの情報によって制限されます。
スクリプト AI エージェントを作成する
| 1 |
Webex AI Agent Studio プラットフォームにログインします。 |
| 2 |
ダッシュボードで、次をクリックします。 + エージェントの作成。 |
| 3 |
次の日に AI エージェントの作成 画面で、 最初から開始する に入力し、 次へ。 定義済みのテンプレートを選択して、AI エージェントをすばやく作成することもできます。 AI エージェント タイプをフィルタリングして、 |
| 4 |
選択する スクリプト形式 エージェント タイプ。 |
| 5 |
以下の詳細を指定します。 |
| 6 |
[作成]をクリックします。 スクリプト化された AI エージェントが正常に作成されました。 ダッシュボード。 AI エージェントのヘッダーでは、次のタスクを実行できます。
また、AI エージェントをインポートすることもできます。 詳細については、次を参照してください。 AI エージェントのインポート。 |
次の作業
スクリプト AI エージェントを設定する
以下のセクションでは、特定のニーズに合わせてスクリプト AI エージェントを設定する方法について説明します。
スクリプト形式の AI エージェント プロファイルの更新
はじめる前に
スクリプト AI エージェントを作成します。
| 1 |
次の日に ダッシュボードで、作成した AI エージェントをクリックします。 |
| 2 |
[] タブを選択し、次の詳細を設定します。 |
| 3 |
クリック 公開 をクリックして、AI エージェントをライブにします。 |
AI エンジン設定の更新
スクリプト AI エージェントは、AI エンジン (機械学習を利用) を使用して、顧客のクエリを理解し、応答します。 使用される AI エンジンの概要は以下の通りです。
-
Webex AI Pro 1.0 (with siftmatch) - 複数の言語をサポートする高速で軽量なトレーニングエンジン。
-
Webex AI Pro 1.0 (RAS 版) - 会話型 AI を構築するための最高のオープンソース フレームワークです。
-
Webex AI Pro 1.0 (Mind Meld 適用)—さまざまな自然言語理解 (NLU) 機能を使用して、質の高い会話フローを作成するための高度なフレームワークです。
AI エージェントの AI エンジンを変更するには:
| 1 |
ダッシュボードで、作成した AI エージェントをクリックします。 |
| 2 |
タブに移動します。 |
| 3 |
AI エンジンの隣にあるアイコンをクリックします。 |
| 4 |
AI エンジンの管理 ページで、次のフィールドを設定します:
|
| 5 |
[更新] をクリックして、AI エージェントの AI エンジン設定を変更します。 |
| 6 |
[変更の保存] をクリックして AI エンジン設定を更新します。 |
スクリプトの設定
スクリプトは、AI エージェントの理解と応答を強化する構成要素です。 このセクションでは、次の 3 つの主要コンポーネントについて説明します。
-
インテント は、ユーザが AI エージェントと対話する際に達成したいさまざまな目標やアクションをキャプチャします。 ユーザ インテントをマッピングすることで、AI エージェントがユーザのリクエストを認識し、適切に応答できるようになります。 インテントを作成するには、 インテントを作成するを参照してください。
-
エンティティ は、AI エージェントがユーザ入力から抽出する必要がある特定の情報です。 これらには、日付、製品名、または顧客の使用に固有のカスタム値が含まれます。 エンティティは、AI エージェントがユーザのリクエストを効果的に満たすために理解する必要がある重要な変数です。 エンティティを作成するには、 エンティティの作成を参照してください。
-
レスポンス は、AI エージェントが入念に作成し、ユーザのリクエストに返信します。 これらは、AI エージェントがユーザの意図を理解し、必要なエンティティを収集した後に、そのユーザと通信する方法を指示します。 応答を作成するには、 応答を作成するを参照してください。
これらのコンポーネントが連携することで、エージェントとそのユーザの間に、円滑で目的のある会話を作成できます。 詳細については、 AI Agent Studio のインテント、エンティティ、レスポンスを理解するを参照してください。
インテントを作成する
はじめる前に
インテントを作成する前に、インテントにリンクするエンティティを作成していることを確認してください。 詳細については、 エンティティを作成するを参照してください。
| 1 |
ダッシュボードで、作成した AI エージェントをクリックします。 |
| 2 |
[ 設定 >] に移動します。[スクリプト] >インテント。 |
| 3 |
[ +インテントの作成] をクリックします。 |
| 4 |
次の日に 新しいインテントを追加する 画面で、次の詳細を指定します。 |
| 5 |
インテントを作成するには、[ 追加 ] をクリックします。 |
| 6 |
[ 公開 ] をクリックして AI エージェントを公開します。 |
エンティティを作成する
| 1 |
ダッシュボードで、作成した [AI エージェント] をクリックします。 |
| 2 |
[ 設定 >] に移動します。[スクリプト] >エンティティ。 |
| 3 |
[+エンティティの作成] をクリックします。 |
| 4 |
エンティティの作成 ウィンドウで次のフィールドを指定します: |
| 5 |
[ ] > [変更の保存] をクリックします。 アクション [ アクション ] および [削除] オプションを使用できます。a48>列をクリックして関連アクションを実行します。 編集できるのはエンティティ名のみで、エンティティタイプは編集できません。 |
応答を作成する
| 1 |
ダッシュボードで、作成した [AI エージェント] をクリックします。 |
| 2 |
[設定] > に移動します。[スクリプト] >応答。 既定では、定義済みの応答を使用できます。 各応答にある 編集 アイコンを使用して、応答の設定を変更することができます。 |
| 3 |
カスタム応答を作成するには、[ +応答を作成] をクリックします。
新規回答の追加 画面が表示されます。
|
| 4 |
[ 新しい応答を追加 ] 画面で、新しい 応答名を入力します。 |
| 5 |
設定した言語について、[条件を追加] をクリックして、条件付き応答を追加します。
|
| 6 |
[作成] をクリックしてスクリプト化されたエージェントの応答を作成します。 コード インタープリタを使用して、さまざまなチャネルの応答を設定することもできます。 |
エージェント ハンドオーバーの設定
はじめる前に
スクリプト AI エージェントを作成します。
| 1 |
ダッシュボードで、作成したスクリプト AI エージェントをクリックします。 |
| 2 |
[ の順に移動して、必要な設定をオンまたはオフにします。 |
| 3 |
[変更の保存] をクリックしてハンドオーバーの設定を保存します。 |
次の作業
言語と音声を設定する
スクリプト AI エージェントが顧客との対話を処理するために、複数の言語および言語固有の音声を構成できます。
はじめる前に
Scripted AI エージェントを作成します。
| 1 |
AI エージェント設定ページで、 タブをクリックします。 デフォルトの言語と音声は英語に設定されています。 サポートされている他の言語と音声については、 サポートされている言語と音声 にアクセスしてください。 |
| 2 |
クリック +言語の追加 をクリックして、AI エージェントに新しい言語を追加します。 |
| 3 |
ドロップダウン メニューから希望の言語と地域を選択し、 追加。 |
| 4 |
クリック 言語を追加する。 |
| 5 |
ドロップダウン リストから適切な音声を選択します。 選択した言語に基づいて、利用可能な音声が自動的に表示されます。 |
| 6 |
トグルをオンにします 有効 列を選択して言語と音声を有効にします。 |
| 7 |
クリック デフォルトに設定 に アクション をクリックして、AI エージェントのデフォルトとして言語と音声を設定します。 構成された言語と音声を変更することはできますが、削除することはできません。 ただし、言語と音声を変更すると、AI エージェントの機能に影響を与える可能性があります。 |
スクリプト化された AI エージェントをプレビューする
Webex AI Agent Studio を使用すると、開発中および開発後に AI エージェントをプレビューできます。 このようにして、AI エージェントの機能をテストし、それぞれの入力クエリに対して望ましい応答を生成するかどうかを判断できます。 スクリプト化された AI エージェントは、次の方法でプレビューできます。
- AI エージェント ダッシュボード—AI エージェント カードにカーソルを合わせると、その AI エージェントの プレビュー オプションが表示されます。 [ プレビュー ] をクリックして、AI エージェントのプレビューウィジェットを開きます。
- AI Agent のヘッダー : AI Agent カードまたは AI Agent カードの [編集] ボタンをクリックして AI Agent の編集モードに入ると、[プレビュー] オプションがヘッダーセクションに常に表示されます。
- 最小化されたウィジェット: プレビューを起動して最小化した後、ページの右下にチャットヘッド ウィジェットが表示されます。 これにより、簡単にプレビュー モードを再び開くことができます。
これに加えて、AI エージェント内から共有可能なプレビュー リンクをコピーできます。 AI エージェントカードで、右上の 楕円形 アイコンをクリックし、[ プレビューリンクをコピー] をクリックします。 このリンクを AI エージェントの他のユーザと共有できます。
プラットフォーム プレビュー ウィジェット
プレビュー ウィジェットは画面の右下に表示されます。 発話 (または一連の発話) を提供して、AI エージェントの応答を確認し、期待通りに動作することを確認できます。 AI エージェント プレビューは複数の言語をサポートしており、発話の言語を自動検出して適切に応答できます。 言語選択ボタンをクリックし、利用可能なオプションの一覧から選択することで、プレビューの言語を手動で選択することもできます。
プレビュー ウィジェットを最大化すると、見やすくなります。 また、コンシューマー情報を提供し、複数の会議室を開始して、AI エージェントを完全にテストすることもできます。
スクリプト化された AI エージェントを公開する
AI エージェントを設定してプレビューしたら、エージェントを公開してライブにすることができます。
はじめる前に
スクリプト AI エージェントを作成します。
| 1 |
AI エージェント設定ページで、[ 公開] をクリックします。 |
| 2 |
バージョン名を入力して [ 公開] をクリックします。 履歴 ページでバージョンの詳細を確認できます。 詳細については、「履歴」セクションを参照してください。 |
Scripted AI エージェントの共通管理セクション
以下のセクションは、AI エージェント設定ページの左パネルに表示されます。
スクリプト エージェントをテストする
AI エージェントが進化し、より複雑になるにつれて、ロジックや自然言語理解 (NLU) の変更が意図しない結果を招く場合があります。 最適なパフォーマンスを確保し、潜在的な問題を特定するために、AI エージェント プラットフォームは便利なワンクリック AI エージェント テスト フレームワークを提供します。 次の操作を実行できます。
- 包括的なテストケースセットを簡単に作成して実行できます。
- さまざまなシナリオでテスト メッセージと期待される応答を定義します。
- 複数のメッセージを含むテスト ケースを作成することで、複雑な対話をシミュレートします。
テストの定義
以下の手順でテストを定義できます。
- Webex AI Agent Studio プラットフォームにログインします。
- ダッシュボードで、作成したスクリプト AI エージェントをクリックします。
- 左ペインで [ テスト中 ] をクリックします。 既定では [ テストケース ] タブが表示されます。
- テストケースを選択して 選択したテストの実行をクリックします。
表の各行は、次のパラメータを持つテストケースを表しています。
| パラメータ | 説明 |
|---|---|
| メッセージ | ユーザが AI エージェントに送信すると予想されるクエリとステートメントのタイプを表すサンプルメッセージです。 |
| 予想される言語 | AI エージェントと対話する際に使用する言語です。 |
| 期待されるインテント | 特定のユーザメッセージに応答して表示されるインテントを指定します。 最も関連性の高いインテントを見つけやすくするために、このコラムでは スマート オートコンプリート機能を使用します。 入力すると、それまでに入力されたテキストに基づいて、システムにより一致するインテントが提案されます。 |
| 前のコンテキストをリセット | チェックボックスをクリックしてテストケースを隔離し、既存の AI エージェントのコンテキストから独立して実行します。 有効にすると、各テストケースは新しいセッションでシミュレートされ、以前の対話や保存データからの干渉を防ぎます。 |
| 部分一致を含める | このトグルを有効にすると、期待されるインテントが実際の応答と部分的にしか一致しない場合でも、テスト ケースは成功したと見なされます。 |
| CSV からインポート | コンマ区切りファイル (CSV) ファイルからテスト ケースをインポートします。 この場合、既存のすべてのテストケースが上書きされます。 |
| CSVへのエクスポート | テスト ケースをコンマ区切りファイル (CSV) ファイルにエクスポートします。 |
| コールバックのテスト | このトグルを有効にすると、実際の着信コールを必要とせずに、着信コールバックをシミュレートし、フローの動作をテストできます。 |
| フローでのコールバック | この列のチェックボックスをクリックして、インテントがコールバックをトリガーする必要があることを示します。 |
| 予想されるコールバックテンプレート | コールバック時に有効にするテンプレートキーを指定します。 |
| コールバックのタイムアウト (秒) | コールバックがタイムアウトになったと見なす前に、AI エージェントがコールバックの応答を待つ最大時間 (秒)。 システムは最大 20 秒のタイムアウトを許可します。 |
テストの実行
次の日に 実行 タブで、 選択したテストを実行 選択したすべてのテストケースの順次実行を開始します。
テスト ケースは、 テストケース タブをクリックします。
.特定の結果を持つテスト ケースを表示するには、目的の結果 (たとえば、 合格、 部分一致で合格、 失敗、 保留中) を概要リボンに入力します。 これにより、テスト ケース リストがフィルタリングされ、選択した結果に一致するものだけが表示されます。
[ セッション ID 各テスト ケースに関連付けられた が結果に表示されます。 これにより、テストケースを素早く相互参照し、トランザクションの詳細を表示することができます。 これを実行するには、 トランザクションの詳細 オプションの アクション 列に表示されます。
実行履歴
次の日に 履歴 タブから、実行されたすべてのテストケースにアクセスします。
- [ ダウンロード アイコンを アクション 列を選択して、実行したテスト データをオフラインでの分析やレポート用に CSV ファイルとしてエクスポートします。
- 各テストケースの実行に使用される特定のエンジンとアルゴリズムの設定を確認します。 この情報は、開発者が AI エージェントのパフォーマンスを最適化するのに役立ちます。
- 特定のトレーニングエンジンで使用される高度なアルゴリズム構成設定を表示するには、 情報 トレーニングエンジン名の隣にあるアイコンをクリックします。これにより、テスト中の AI エージェントの動作に影響を与えたパラメーターと設定に関するインサイトが得られます。
エージェントセッションを表示する
[ セッション セクションでは、AI エージェントと顧客間のすべての対話の包括的な記録を提供します。 各セッションには、交換されたメッセージの詳細な履歴が含まれます。 オフラインでの分析や監査のために、セッション データを CSV ファイルとしてエクスポートできます。 このデータを使用して、ユーザ インタラクションを分析し、改善が必要な領域を特定し、AI エージェントの応答を調整します。
結果をページに表示することで、大きなデータセットを処理することができます。 次を使用できます。 結果の絞り込み セクションに移動して、さまざまな基準に基づいてセッションのフィルタリングとソートを行います。 テーブルの各行には、次を含む重要なセッションの詳細が表示されます。
- チャネル - 対話 (チャット、音声など) が発生したチャネル。
- セッション ID - セッションの一意の識別子。
- コンシューマー ID - ユーザの一意の識別子。
- メッセージ - セッション中に交換されたメッセージの数。
- 更新日時 - システムが最後に更新された時刻。
- メタデータ - セッションに関する追加情報。
- テストセッションを非表示 - このチェックボックスを選択してテストセッションを非表示にし、ライブセッションのリストのみを表示します。
- エージェントの引き継ぎ — このチェックボックスを選択して、エージェントに引き継ぐセッションをフィルタリングします。 エージェントの引き継ぎが発生すると、人間のエージェントへのチャットの引き継ぎを示すヘッドホン アイコンが表示されます。
- エラーが発生しました - エラーが発生したセッションをフィルタリングするには、このチェックボックスを選択します。
- 反対票 - 反対票のあったセッションをフィルタリングするには、このチェックボックスを選択します。
行をクリックすると、特定のセッションの詳細ビューにアクセスできます。 チェックボックスを使用して、エージェントの引き継ぎ、エラー、反対票に基づいてセッションをフィルタリングします。 セッションの解読にはユーザレベルの権限と高度なデータ保護設定が必要です。 [ コンテンツの復号化 ] をクリックしてセッションの詳細を表示します。
アクションを実行するための、Scripted AI Agent の特定のセッションの詳細
アクションを実行するための Scripted AI Agent の [ トランザクション情報 ] タブは、特定の対話の詳細な内訳を提供し、情報を 4 つのセクションに分類します。
識別されたインテント セクション:
- 顧客のクエリに対して特定されたインテントを表示します。
- 識別された各インテントに関連付けられた信頼レベルを示します。
- 特定されたインテントに関連付けられているスロットを一覧表示します。 スロットをクリックすると、その値に関する追加情報と、システムがユーザのクエリからどのように抽出するかが表示されます。
識別されたエンティティ セクションには、システムが顧客のメッセージから抽出し、それをアクティブなコンシューマー インテントに関連付けるエンティティが一覧表示されます。 これらのエンティティは、AI エージェントがユーザのクエリ内で特定した重要な情報を表します。
アルゴリズム結果 セクションでは、AI エージェントの応答に至るまでのプロセスについての洞察が得られます。 表示される情報の内訳は次のとおりです。
- インテントのリスト—識別されたインテントとそれに対応する類似性スコアを表示します。
- エンティティリスト: ユーザのメッセージから抽出されたエンティティを表示します。
その他の情報 には次の情報が表示されます:
- 処理済みクエリ—AI エージェントの自然言語理解 (NLU) パイプラインで処理された後の前処理済みの顧客入力を示します。
- 言語検出プロバイダ—特定のテキストの言語を自動的に識別する技術を提供するプロバイダです。
- 検出された言語: 検出された言語です。
- エージェント ハンドオーバー: セッション中にエージェントのハンドオーバーが発生したかどうかを示します。 エージェントの引き継ぎが特定のルールによりトリガーされた場合、[ルールによる ルールによるエージェントの引き継ぎ ] チェックボックスをチェックします。
- テンプレート キー—AI エージェントの応答をトリガーしたインテントに関連付けられたテンプレート キーを示します。
- レスポンスタイプ—コードスニペットや条件付きレスポンスなど、AI エージェントが生成するレスポンスのタイプを示します。
- 応答条件—AI エージェントの応答をトリガーした特定の条件またはルールを示します。
- NLU AI エンジン—顧客のクエリを処理するのに使用される NLU AI エンジンを識別します (例、RASA、SwitchMatch、Mind Meld)。
- ベクトルモデル—テキストを数値ベクトルとして表す方法。
- 最小しきい値スコア: 最小しきい値スコアを表示します。
- 部分一致スコア差 - [引き継ぎ] と [推定] 設定で構成された部分一致スコアの差 です。 システムは、これらの値に基づいて、クエリが範囲外であるか、エージェントの介入を必要とするかどうかを判断します。
- デバッグログ—特定のトランザクション ID に関連するデバッグログの一覧を提供します。 詳細ログは通常 180 日間保持されます。
ダウンロード オプションを使用して、トランザクション情報を JSON 形式でダウンロードして表示することもできます。
メタデータ タブの表示内容:
- NLP メタデータ—[ NLP ] タブで顧客の入力に適用される前処理手順を確認します。
- データストアおよび最終版—セッションに関連するアクセスデータ データストア および FinalDF AI エージェントのタブ。
- 検索機能: 組み込みの検索バーを使用して、会話内の特定の発言を検索します。
バージョン履歴と変更ログを表示する
インテントまたはエンティティを追加または変更するたびに、スクリプト AI エージェントを再トレーニングして、それが最新バージョンであることを確認することが不可欠です。 各トレーニングセッションの終了後、AI エージェントを十分にテストし、精度と有効性を確認します。 Scripted AI エージェントを公開するたびに、Scripted AI エージェントのバージョンが保存され、[バージョン履歴] タブで利用できます。 [バージョン履歴] タブで、Scripted AI エージェントのさまざまなバージョンを表示できます。
[履歴] ページから、エージェントに対して行われた以下の更新にアクセスすることができます。
- いつ公開したか、バージョン履歴と、公開時に開発者が残したメモの形式で行われた変更を追跡します。
- NLU エンジン設定と共に、各公開バージョンで使用された NLU エンジンを確認します。 各バージョンの公開準備が完了するまでの経過時間も確認できます。
- 設定、インテント、エンティティ、レスポンス、キュレーションの変更を 変更ログ タブをクリックします。
- 必要に応じて、古いバージョンをドラフトとして公開、プレビュー、または読み込みます。
- トレーニング履歴の表示—コーパスのトレーニングをいつ行ったか、および変更内容を追跡します。
- トレーニングエンジンの比較 - 異なるイテレーションとそれらに対応するトレーニング期間に使用されたトレーニングエンジンを確認します。
- 変更の追跡 - 設定、インテント、レスポンス、NLP、キュレーションの変更を監視します。
- 前のバージョンに戻す - 必要に応じて古いトレーニングセットに簡単に戻せます。
履歴セクションは、ナレッジベースを管理するための便利なツールを提供します。
- インテントを有効にする - 以前無効だったインテントを作成します ライブ AI エージェントの応答に含めることができます。
- インテントの編集 - 参照用に元のインテントを保持しながら、既存のインテントの新しいバージョンを作成します。
- パフォーマンスのプレビュー—AI エージェントのパフォーマンスを特定のナレッジベースで評価します。 プレビュー 機能します。
- ダウンロード インテント - ナレッジベースのインテントを CSV ファイルとしてエクスポートし、オフラインでの分析や参照を行うことができます。
変更ログ
[ 変更ログ セクションには、過去 35 日以内に Scripted AI エージェントに加えられた変更の詳細な記録が表示されます。 変更ログにアクセスするには:
- [ダッシュボード] に移動し、作成した AI エージェントをクリックします。
- [ 履歴 タブをクリックして、AI エージェントの履歴を表示します。
- [ 変更ログ タブをクリックして変更の詳細ログを確認します:
- 更新日時 システムが変更を行った日時。
- 更新者 - 変更を行ったユーザ。
- フィールド - 変更が行われたボットのセクション (設定、インテント、応答など)。
- 説明 - 変更に関する追加の詳細。
-
[
更新者およびフィールド検索オプションを選択して特定の変更ログエントリを見つけます。 -
[ モデル履歴 タブには、AI エージェントごとに最大 10 のコーパスが表示されます。
キュレートされたエージェントの詳細を表示する
システムは次の基準に基づいて、メッセージをキュレーションコンソールに追加します:
- フォールバックメッセージ - AI エージェントがメッセージを理解できず、フォールバックインテントをトリガーする場合。
- デフォルトのフォールバック インテント - このトグルを有効にすると、デフォルトのフォールバック インテントをアクティブにするメッセージが Curation コンソールに送信されます。
- 反対投票のメッセージ—AI エージェントのプレビュー中にユーザが反対投票をしたメッセージ。
- エージェントのハンドオーバー—設定されたルールにより人間のエージェントがハンドオーバーするメッセージ。
- セッションから - セッションまたは会議室データから必要な応答を受け取っていないとして、ユーザによってフラグが設定されたメッセージ。
- 低信頼度 - 指定された低信頼度しきい値内の信頼度スコアを持つメッセージ。
- 部分一致 - AI エージェントが正しいインテントまたは応答を判断できなかったメッセージ。
問題を解決する
[ 問題 ] タブでは、整理のためにフラグが設定されたメッセージを確認したり、対処することができます。 次を実行できます。
- 重大度と関連性に基づいて、問題を解決するか無視するかを選択します。
- 元のユーザの発話、AI エージェントの応答、添付されたメディアを調べます。
バックエンドで 高度データ保護 を有効にすると、システムは復号化したユーザにユーザレベルでのアクセスを許可します。
問題を解決するには:
-
既存のインテントにリンクする - 課題を既存のインテントに関連付けるには、[ リンク ] オプションを選択し、目的のインテントを検索します。
-
新しいインテントを作成する - [新しいインテントに追加する ] オプションを使用して、Curration Console から直接新しいインテントを作成します。
-
問題を無視する - 問題を解決または無視して、キュレーション コンソールから削除します。
- デフォルトのインテント (ウェルカム メッセージ、フォールバック メッセージ、部分一致) にリンクすることはできません。
- アクションを実行するスクリプト AI エージェントの場合、ドロップダウン リストから適切なインテントを選択し、関連するエンティティにタグを付けます。
- 変更を加えたら、AI エージェントを再トレーニングして、応答に新しい知識を反映させます。
- 効率的な管理のために、複数の問題を同時に解決または無視します。
解決済み タブには、システムにより対処されたすべての問題が表示されます。 既存のインテントにリンクしたか、新しいインテントを作成したか、無視したかなど、解決した各問題の概要を表示できます。 システムがキャッチできなかった、好ましくない応答がある場合は、特定の例をキュレーション コンソールに手動で追加できます。
セッションから課題を追加するには:
- 発話を特定する - 不正確な応答をトリガーした発話を特定します。
- キュレーション状況を確認する - 問題がキュレーションコンソールに表示されていない場合、システムは [
キュレーション状況]トグルを表示します。 - フラグの切り替え—レビューと解決のために発言をキュレーションコンソールに追加するには、[
キュレーションステータス] のトグルを有効にします。
問題がすでにキュレーション コンソールにある場合、トグルの外観が変化し、その状況を示します。
分析を使用してスクリプト型 AI のパフォーマンスを表示する
分析セクションは、AI エージェントのパフォーマンスと有効性を評価するための主要なメトリックのグラフィック表現を提供します。 主要な指標は、[ 概要]、[ 応答]、 </a> の 4 つのセクションに分かれています。[トレーニング]、および キュレーションです。
分析画面にアクセスすると、開発者は分析を確認する AI エージェントを選択できます。 チャネル、日付範囲、データ粒度を選択することで、アナリティクス ビューをカスタマイズできます。 デフォルトでは、システムはすべてのチャネルの先月の分析データを、各日をデータポイントとして表示します。
概要
概要には、開発者に全体的な AI エージェントの使用状況とパフォーマンスのスナップショットを提供する主要なメトリックとグラフが含まれています。
- ダッシュボードから、作成した AI エージェントを選択します。
- 左側ナビゲーションペインで [アナリティクス]をクリックします。 AI エージェント パフォーマンスの概要が表形式とグラフの両方で表示されます。
セッションとメッセージ
概要の最初のセクションには、AI エージェントのセッションとメッセージに関する以下の統計が表示されます。
- 合計セッション数と、AI エージェントが人の介入なしで処理したセッション数。
- エージェントの引き継ぎの合計数は、人間のエージェントに引き継がれたセッションの数です。
- 日単位の平均セッション数
- メッセージ (人間と AI エージェントのメッセージ) の合計と、そのうちユーザから送信されたメッセージ数。
- 日単位の平均メッセージ数
システムはこれに続いて、セッションのグラフィック表示 (AI エージェントによって処理されたセッションとハンドオーバーされたセッションを表す積み上げられた列) と AI エージェントによって送信された応答の合計数を示します。
[ユーザ（Users）]
概要の 2 番目のセクションには、AI エージェントのユーザに関する統計が含まれます。 合計ユーザ数、ユーザあたりの平均セッション数、および日単位の平均ユーザ数が表示されます。 この後に、選択した粒度に応じて各ユニットの新規ユーザとリピーターを表示するグラフが表示されます。
パフォーマンス
3 番目のセクションには、ユーザに対する AI エージェントの応答に関する統計が表示されます。 ここでは、AI エージェントによって送信された応答の合計数と、AI エージェントが次のような応答間で分割されたものを確認できます。
- ユーザの意図を識別しました。
- フォールバックメッセージで応答しました。
- 部分一致のメッセージで応答しました。
- ユーザにエージェントの引き継ぎを通知しました。
同じことが円グラフに集計され、面グラフは選択した粒度に基づいて情報を提供します。
トレーニング
トレーニング セクションは、AI エージェント コーパスの「ヘルス」を表します。 開発者は、AI エージェントの各インテントに対して 20 を超えるトレーニング発話を構成することをお勧めします。 このセクションには、すべてのインテントが長方形で表示され、色とサイズでトレーニングデータの量が示されます。 インテントが白に近いほど、AI エージェントの精度が向上するために必要なトレーニング データの量が増えます。
応答
このセクションでは、開発者はユーザが何について、どのくらいの頻度で質問しているかについての詳細なビューを提供します。 AI エージェントが質問に回答するための最も一般的なインテントと、アクションを実行するための AI エージェントの応答テンプレートがグラフィックで表示されます。
キュレーション
このセクションには、日ごとに発生するキュレーションの問題の数と、AI エージェントが解決した数が視覚的に要約されます。
顧客との対話に AI エージェントを使用する
このセクションでは、AI エージェントを音声とデジタルの両方のチャネルと統合して、顧客の会話を管理する方法について説明します。
音声およびデジタル インタラクションに AI エージェントを使用する
Webex AI Agent Studio プラットフォームで自律型またはスクリプト AI エージェントを作成して構成したら、次のステップは、それらを音声およびデジタル チャネルと統合することです。 このインテグレーションにより、AI エージェントは顧客との音声ベースとデジタルの両方の会話を処理でき、シームレスでインタラクティブなユーザ エクスペリエンスを提供できます。
詳細については、「 音声およびデジタル インタラクションに AI エージェントを使用する 」記事を参照してください。
AI エージェントのカスタムレポートを管理する
グローバル変数を使用して、カスタム レポートを生成し、AI エージェントにルーティングされた通話を分析できます。
現在、AI エージェントのすぐに使用できるレポートは、Analyzer では利用できません。
グローバル変数を作成する
| 1 |
[制御ハブ] にサインインします。 |
| 2 |
[ コンタクトセンター ナビゲーションペインで、 。 |
| 3 |
クリック 新しいグローバル変数を作成する 変数の名前と説明を入力します。 次の名前の変数を作成します CustomAIAgentInteractionOutcome。 選択する 文字列 を変数タイプとして使用します。 |
| 4 |
トグル 報告可能にする オンにすると、レポート用に Analyzer で変数を表示します。 |
| 5 |
[保存] をクリックします。 |
グローバル変数をフローに追加する
リンクされたサンプルのフロー インポートでは、以下の手順も利用できます。
| 1 |
顧客組織にログインする方法: Control Hub。 |
| 2 |
移動先 。 [フロー] ページが表示されます。 |
| 3 |
[ フロー デザイナーに移動 アイコンをクリックします。 [フローデザイナー（Flow Designer）] ウィンドウが表示されます。 |
| 4 |
[ グローバル フロー プロパティ ペインで、 セクションを参照してください。 |
| 5 |
[ グローバル変数 セクションで、 グローバル変数の追加。 グローバル変数を追加します CustomAIAgentInteractionOutcome 必要があります。 |
| 6 |
[ 変数の設定 値を指定するアクティビティ 中止されました を変数に CustomAIAgentInteractionOutcome。 |
| 7 |
構成する 仮想エージェント V2 フローのアクティビティ。 |
| 8 |
[Handled] の結果を 仮想エージェント V2 アクティビティと使用する 変数の設定 値を指定するアクティビティ 処理済み を変数に CustomAIAgentInteractionOutcome。 |
| 9 |
エスカレーションされた結果を 仮想エージェント V2 アクティビティを選択し、 変数の設定 値を指定するアクティビティ エスカレートしました を変数に CustomAIAgentInteractionOutcome。 |
| 10 |
エラーが発生したパスを 仮想エージェント V2 アクティビティを選択し、 変数の設定 値を指定するアクティビティ エラーが発生しました を変数に CustomAIAgentInteractionOutcome。 |
| 11 |
ビジネス ロジックに基づいて残りのフローを完了し、公開します。 このフローを通過するすべての呼び出しは、変数の値を持ちます。 CustomAIAgentInteractionOutcome に設定 放棄済み、 処理済み、 エスカレート済み または エラー、呼び出しがたどるパスに応じて。 |
カスタム ビジュアライゼーションを作成する
Analyzer で、AI エージェントのコール レコードと AI エージェントの結果の分布のカスタム レポートを作成できます。
AI エージェントの通話記録の視覚化を作成する
| 1 |
をダウンロードし、 AI_Agent_Call_Records ファイルをこの<link>からダウンロードしてください。 (Puneet が後ほどリンクを提供します) |
| 2 |
Analyzer にログインします。 |
| 3 |
ホームページで、 視覚化 アイコンをクリックします。 |
| 4 |
[インポート（Import）] をクリックします。 |
| 5 |
クリック 参照 をクリックしてインポートするファイル (.JSON 形式) を選択します。 |
| 6 |
クリック インポート インポートするには AI_Agent_Call_Records ファイルを選択します。 |
| 7 |
クリック 編集 をクリックして、インポートされたビジュアライゼーションを変更します。 |
| 8 |
次をクリックします。 フィルタの編集 対象 CustomAIAgentInteractionOutcome. |
| 9 |
[ が参加しています ラジオボタンを選択し、値を追加します 中止されました、 エスカレートしました、 エラーが発生しました、 処理済み。 |
| 10 |
数回のテスト通話を保存して開始します。 |
| 11 |
ビジュアライゼーションを実行して結果を確認します。 |
AI エージェントの結果の分布の視覚化を作成する
| 1 |
をダウンロードし、 AI_Agent_ Outcome_Distribution.JSON ファイルをこの<link>からダウンロードしてください。 (Puneet が後ほどリンクを提供します) |
| 2 |
Analyzer にログインします。 |
| 3 |
ホームページで、 視覚化 アイコンをクリックします。 |
| 4 |
[インポート（Import）] をクリックします。 |
| 5 |
クリック 参照 をクリックして、インポートするファイル (JSON 形式) を選択します。 |
| 6 |
クリック インポート インポートするには AI_Agent_ Outcome_Distribution.JSON ファイルを選択します。 |
| 7 |
クリック 編集 をクリックして、インポートされたビジュアライゼーションを変更します。 |
| 8 |
次をクリックします。 フィルタの編集 対象 CustomAIAgentInteractionOutcome. |
| 9 |
[ が参加しています ラジオボタンを選択し、値を追加します 中止されました、 エスカレートしました、 エラーが発生しました、 処理済み。 |
| 10 |
数回のテスト通話を保存して開始します。 |
| 11 |
ビジュアライゼーションを実行して結果を確認します。 |
AI コンプライアンスについて理解する
このセクションは、AI 開発、データ プライバシー、セキュリティ、安全性を理解するのに役立ちます。
AI 開発、データ プライバシー、セキュリティ、安全性
すべての AI を利用した機能について、 Responsive AI の原則に基づいて AI 影響評価を行い、 Responsive AI フレームワークに従います。既存のセキュリティ、プライバシー、人権の設計プロセスに加えて、
プライバシーとセキュリティ推論プロセス後に顧客の入力データが保持されることはなく、サードパーティのモデル プロバイダーである Microsoft が Cisco の顧客データにアクセス、監視、保存することはありません。 機能別のデータ保持ポリシーの詳細については、Cisco Trust Portal の Webex AI エージェント AI 透過性テクニカルノート を参照してください。
トレーニングと評価用のデータソースサードパーティのモデル プロバイダーである Microsoft が、Azure OpenAI モデルを改善するために顧客のコンテンツを使用したり、Azure インフラストラクチャに Cisco 顧客データを保存したり、保持することはありません。
安全性と倫理的配慮すべての生成型 AI 機能にはエラーが発生しやすいため、Microsoft では Azure OpenAI が提供する コンテンツ フィルタリング をオプトインすることで、AI 機能のコンテンツの安全性を優先しています。
モデルの評価とパフォーマンス当社は、基礎となるモデルのレビュー、テスト、品質保証に人間を関与させることで、AI Assistant のパフォーマンスと精度を優先しています。
はじめに Webex AI Agent Studio
Webex AI Agent Studio は、顧客サービスとサポートのニーズを満たす自動 AI エージェントを作成、管理、展開するために設計された高度なプラットフォームです。 AI エージェントは、人間のエージェントと対話する前に、人工知能を使用して自動化されたアシスタンスを顧客に提供します。 これらのエージェントは、会話内のイントネーション、言語理解、状況認識を備えた音声インタラクションをサポートします。 また、AI エージェントはテキストやオンライン チャットを通じて、シームレスかつ有益な方法でデジタル チャネルの対話を処理します。 顧客は、質問や情報検索に対するアシスタンスを受け、待ち時間を最小限に抑えるなど、コンシェルジュのようなエクスペリエンスの恩恵を受けます。
企業にとっての主なメリット
-
効率と生産性
-
反復的なタスクを自動化することで、人間の従業員を戦略的な作業に集中させることができます。
-
24 時間 365 日の可用性を提供し、処理量の増加と応答時間を改善します。
-
データ処理、分析、レポートの精度が向上しました。
-
- コスト削減
-
自動化により人件費を削減します。
-
効率を高めるためにリソース割り当てを最適化します。
-
プロセスの合理化とエラーの防止により、運用コストを削減します。
-
- 意思決定の強化
-
大規模なデータセットを分析することで、データに基づくインサイトを提供します。
-
将来の結果を予測するための予測分析を有効にします。
-
特定と評価を通じてリスク管理を改善します。
-
- 顧客満足度の向上
-
顧客データに基づいて対話をパーソナライズします。
-
AI 搭載のチャットボットと仮想アシスタントにより、応答時間が短縮されます。
-
24 時間 365 日のカスタマー サポートを提供します。
-
- スケーラビリティと柔軟性
-
変化するビジネスニーズに合わせて簡単にスケールアップまたはスケールダウンできます。
-
新しい状況や情報を学習し、順応することができます。
-
- 競争上の利点
-
イノベーションと新しい製品やサービスの開発を推進しています。
-
競争力のために効率を向上させます。
-
- 従業員のエンパワーメント
-
人間の潜在能力を解放し、よりクリエイティブで戦略的な業務に従事させることができます。
-
データ、インサイト、サポートを提供することでコラボレーションを強化します。
-
AI エージェントのタイプと例を理解する
次の表では、AI エージェント タイプとその機能を一覧で示します。
| AI エージェント タイプ | 目的 | セットアップ方法 |
|---|---|---|
|
自律型 |
自律エージェントは、定義された目標を達成するために独立して動作するため、人間の継続的な介入の必要性を減らします。
|
自律型 AI エージェントのセットアップ |
|
スクリプト形式 |
スクリプト AI エージェントは、事前に定義された一連のルールと指示に従うようにプログラムされています。
|
スクリプト AI エージェントをセットアップする |
例
自律型およびスクリプト AI エージェントはどちらも、特定の要件と必要な機能に応じて、さまざまな使用例に適用されます。 次のような例があります。
-
顧客サービス- 自律エージェントとスクリプト形式エージェントの両方が顧客サポートを提供でき、自律エージェントはより柔軟性があり、自然言語を理解できます。
-
バーチャル アシスタント-自律エージェントは、幅広いタスクを管理し、よりパーソナライズされた対話を提供できるため、仮想アシスタントのロールに最適です。
自律型 AI エージェントとスクリプト AI エージェントの選択は、タスクの複雑さ、必要な自律性レベル、トレーニング データの可用性によって異なります。
前提条件
- 組織にアクティブなコンタクト センターのトライアルまたはサブスクリプションがない場合、パートナーは Webex AI エージェント機能でコンタクト センターのトライアルをセットアップできます。 詳細については、次を参照してください。 Webex Contact Center セルフサービス トライアル にアクセスしてください。
- サブスクリプションにサインアップするには、Flex-3.0 Contact Center ライセンスの AI エージェント アドオンを購入する必要があります。 資格に基づき、Webex Contact Center は組織のサービスの 1 つとして AI エージェントをプロビジョニングします。 Webex コンタクト センターの設定の詳細については、次を参照してください はじめに Webex コンタクト センター。
Webex AI Agent Studio にアクセスする
AI エージェントを作成するには、Webex AI Agent Studio アプリケーションにログインする必要があります。 次の方法でログインできます:
Control Hub からサインインする
- [制御ハブ] にサインインします。
-
選択する サービス > コンタクトセンター。
- [ コンタクトセンター ナビゲーション ペインで、 カスタマー エクスペリエンス > AI エージェント。
- クリック Webex AI Agent Studio をクリックしてアプリケーションにアクセスします。
これにより、Webex AI Agent Studio アプリケーションが別のブラウザー タブで開き、AI エージェントを構成する準備ができています。
Webex Connect からサインイン
Webex AI Agent Studio アプリケーションにアクセスするには、Webex Connect へのアクセス権が必要です。
- エンタープライズ用に提供されたテナント URL とサインイン情報を使用して、Webex Connect アプリケーションにログインします。
デフォルトでは、 サービス ページがホームページとして表示されます。
- [ アプリトレイ 左側ナビゲーションペインのメニューで、 Webex AI Agent Studio をクリックしてアプリケーションにアクセスします。
システムは Webex AI Agent Studio アプリケーションを別のブラウザタブで開き、アプリケーションに自動的にサインインします。
ホームページのレイアウト
Webex AI Agent Studio アプリケーションへようこそ。 ログインすると、ホームページには次のレイアウトが表示されます。
-
ナビゲーション バー
左側に表示されるナビゲーションバーから次のメニューにアクセスできます:
- ダッシュボード- エンタープライズ管理者によって許可されているとおり、ユーザがアクセスできる AI エージェントのリストを表示します。
- ナレッジ- 中央のナレッジリポジトリまたはナレッジベースを示します。これは、自律型 AI エージェントが顧客のクエリに応答するための頭脳として機能します。
- ヘルプ—Webex ヘルプ センターの Webex AI Agent Studio ユーザ ガイドへのアクセスを提供します。
-
ユーザプロファイル
ユーザプロファイルメニューでは、自分のプロファイル情報を表示したり、アプリケーションからサインアウトすることができます。
[ エンタープライズ プロファイル ページには、AI エージェント テナントに関する情報が含まれており、完全な管理者アクセスを持つ管理者のみがアクセスできます。
-
[ 概要 タブには次の情報が含まれます:
- エンタープライズ識別子- エンタープライズ用の Webex 組織 ID、CPaaS 組織 ID、サブスクリプション ID を含みます。 これは、対応する Webex Connect テナントに Webex コンタクトセンター インテグレーションを行っているエンタープライズで利用できます。
- プロファイル設定- エンタープライズ名、エンタープライズ固有の名前、およびロゴ URL が含まれます。
- グローバルエージェント設定- フォールバックシナリオを処理するために、音声チャネルのデフォルトのエージェントを選択できます。
- データ保持期間の概要: このエンタープライズのデータ保持期間の概要を提供します。
-
[ チームメイト ] タブでは、アプリケーションへのアクセス権を持つチームメイトの一覧を表示、管理できます。 各ユーザにはロールが割り当てられ、付与された権限に基づいて実行できるアクションが決定されます。
-
ダッシュボードについて理解する
ダッシュボードでは、AI エージェントはカードで表示されます。 各カードには、AI エージェント名、最終更新者、最終更新日時、エージェントのトレーニングに使用されたエンジンなどの基本情報が表示されます。
AI エージェント カードのタスク
AI エージェント カードにカーソルを合わせると、次のオプションが表示されます。
- プレビュー—[ プレビュー ] をクリックして、AI エージェントのプレビュー ウィジェットを開きます。
- 省略記号 アイコン: このアイコンをクリックすると、次のタスクを実行できます:
-
プレビューリンクのコピー: プレビューリンクをコピーして新しいタブに貼り付け、チャットウィジェット上で AI エージェントをプレビューできます。
-
アクセストークンのコピー: API 経由でエージェントを呼び出すために、AI エージェントのアクセストークンをコピーします。
-
エクスポート—AI エージェントの詳細 (JSON 形式) をローカルフォルダにエクスポートします。
-
削除—AI エージェントをシステムから完全に削除します。
-
ピン留めする—AI エージェントをダッシュボードの最初の位置に固定するか、ピン留めを解除して元の位置に戻します。
-
新しい AI エージェントを作成する
ダッシュボードの右上にある [ + エージェントの作成 ] オプションを使用して、新しい AI エージェントを作成できます。 定義済みのテンプレートを使用するか、エージェントをゼロから作成するかを選択できます。
スクリプトおよび自律型 AI エージェントの作成方法については、以下のセクションを参照してください。
AI エージェントのインポート
使用可能な AI エージェントのリストから、JSON 形式の AI エージェントをインポートできます。 まず、AI エージェントを JSON 形式でローカル フォルダーにエクスポートしたことを確認します。 次の手順に従ってインポートしてください:
- [ エージェントをインポート] をクリックします。
- アップロード をクリックして、プラットフォームからエクスポートした AI エージェントファイル (JSON 形式) をアップロードします。
- エージェント名 フィールドに AI エージェント名を入力します。
- (オプション) [システム ID]で、システムが生成する一意の識別子を編集します。
- [インポート（Import）] をクリックします。
AI エージェントが Webex AI Agent Studio プラットフォームに正常にインポートされ、ダッシュボードから利用できるようになりました。
キーワード検索
このプラットフォームは、AI エージェントを簡単に見つけて管理するための強力な検索機能を提供します。 エージェント名をキーワード検索することができます。検索バーにエージェント名または名前の一部を入力します。 検索条件に一致する AI エージェントのリストが表示されます。
エージェント タイプでフィルタリングする
キーワード検索に加えて、AI エージェントのタイプに基づいてフィルタリングすることで、検索結果を絞り込むことができます。 ドロップダウンリストから、エージェント タイプ フィルタの 1 つを選択します。スクリプト化、 自律、 すべて。
ナレッジベース
ナレッジベースは、大言語モデル (LLM) 対応の AI エージェントの情報の中央リポジトリです。 AI エージェントは、高度な AI と機械学習テクノロジを使用して、人間のようなテキストを理解し、処理し、生成します。 AI エンジンは、膨大な量のデータを使用して AI エージェントをトレーニングし、詳細でコンテキストに関連した応答を提供できるようにします。 ナレッジベースは、自律型 AI エージェントの機能に必要なデータを保存します。
構成している AI エージェントに必要なナレッジベースを作成します。
AI エージェントのナレッジベースを作成する
| 1 |
Webex AI Agent Studio プラットフォームにログインします。 | ||||||||||||||
| 2 |
左側ナビゲーションペインにある ナレッジ アイコンをクリックしてください。 | ||||||||||||||
| 3 |
ナレッジベース ページの右上隅にある +ナレッジベースの作成 をクリックします。 | ||||||||||||||
| 4 |
ナレッジベースの作成 ページで次の情報を入力します: | ||||||||||||||
| 5 |
[作成]をクリックします。 システムは指定された名前のナレッジベースを作成します。 | ||||||||||||||
| 6 |
ファイルをナレッジベースにアップロードするか、ドキュメントをゼロから作成することができます。
アップロードされたすべてのファイルを削除するには、[ 処理済みのファイル ] セクションの隣にある 削除 アイコンをクリックします。 単一のファイルを削除するには、ファイル名の隣にある ファイルの削除 アイコンをクリックします。
| ||||||||||||||
| 7 |
[ 情報 ] タブに移動して次の詳細を表示します:
|
次の作業
AI エージェントのナレッジ ベースを設定します。
ナレッジベースにアクセスする
はじめる前に
AI エージェントに必要なナレッジベースを作成します。
| 1 |
Webex AI Agent Studio プラットフォームにログインします。 |
| 2 |
左側のナビゲーションペインにある ナレッジ アイコンをクリックしてください。 知識ベース ページに知識ベースがカードとして表示されます。 カードには、アップロードされたファイルの数とナレッジベースで作成されたドキュメントの数が表示されます。 |
| 3 |
カードをクリックすると、特定のナレッジベースに移動できます。 また、AI エージェント設定ページの 知識 タブからナレッジベースにアクセスすることもできます。 詳細については、次を参照してください。 ナレッジベースの設定 セクションを参照してください。 以下の基準を使用して、必要なナレッジベースを検索できます。
クリック すべてリセット 検索条件をリセットします。 |
自律型 AI エージェントのセットアップ
自律 AI エージェントは、人間の直接の介入なしに、独立して動作します。 自律エージェントは、ナレッジ レポジトリにアクセスして使用し、ユーザのクエリに対して有益で正確な回答を提供できます。 これらのエージェントは、高度なアルゴリズムと機械学習技術を使用してデータを分析し、環境から学習し、特定の目標を達成するためにアクションを調整します。
自律型 AI エージェントは、以下を含むさまざまなシナリオで使用できます。
- カスタマーサポート: FAQ への回答、問題のトラブルシューティング、プロセスのガイドを行います。
- 技術的な支援の提供—特定のトピックや分野について専門家のアドバイスを提供します。
- 自然言語処理 (NLP)—人間の言葉を理解し、自然な会話形式で対応できるようになります。
- 意思決定 - 利用可能な情報と事前定義されたルールに基づいて、十分な情報に基づいた選択を行います。
- 自動化—繰り返しの作業や時間のかかる作業を自動化します。
自律型 AI エージェントで構成されたガーデイルは、AI エージェントが非倫理的で有害なコンテンツで応答しないようにします。
自律型 AI エージェントを作成する
はじめる前に
自律型 AI エージェントのナレッジベースを作成してください。 詳細については、次を参照してください。 AI エージェントのナレッジベースを作成する。
| 1 |
Webex AI Agent Studio プラットフォームにログインします。 |
| 2 |
次の日に ダッシュボード、クリック +エージェントの作成。 |
| 3 |
次の日に AI エージェントを作成する 画面で、 最初から開始する に入力し、 次へ。
定義済みのテンプレートを選択して、AI エージェントをすばやく作成することもできます。 AI エージェント タイプを自律としてフィルタリングできます。 この場合、 プロファイル ページの自動入力をサポートします。 |
| 4 |
選択する 自律型 エージェント タイプ。 |
| 5 |
以下の必須の詳細を指定します。 |
| 6 |
[作成]をクリックします。 自律型 AI エージェントが正常に作成されました。 ダッシュボード。 AI エージェント ヘッダーでは、次のタスクを実行できます。
事前構築済みの AI エージェントをインポートすることもできます。 詳細については、次を参照してください。 AI エージェントのインポート。 |
次の作業
自律型 AI エージェントを設定します。
自律 AI エージェントを設定する
以下のセクションでは、特定のニーズに合わせて自律型 AI エージェントを設定する方法について説明します。
自律型 AI エージェント プロファイルの更新
はじめる前に
自律型 AI エージェントを作成します。
| 1 |
次の日に ダッシュボードで、作成した AI エージェントをクリックします。 |
| 2 |
[] タブを選択し、次の詳細を設定します。 |
| 3 |
[ ] の [変更を保存] をクリックします。 |
| 4 |
[ 公開 ] をクリックして AI エージェントを公開します。 詳細については、「 自律 AI エージェントを公開する 」を参照してください。 |
次の作業
必要なアクションを AI エージェントに追加します。
自律型 AI エージェントにアクションを追加する
Autonomous AI エージェントは、ユーザの意図を理解し、それに従って行動するように設計されています。 たとえば、オンラインで食品の注文受付を自動化する必要があるレストランを考えてみましょう。 このタスクを実行するには、以下のアクションを実行する自律型 AI エージェントを作成します。
-
顧客から必要な情報を取得します。
-
必要なフローに情報を転送します。
-
顧客の要件を提供します。
自律 AI エージェントは次の 3 つの構成要素で機能します。
-
アクション - AI エージェントがユーザの意図を理解することで実行し、外部システムに接続することで完了するタスク。
-
エンティティまたはスロット - ユーザのインテントを実現するためのステップを表します。 スロット フィルでは、発話に基づいて顧客のインテントを満たすために、顧客に特定の質問をすることが含まれます。 AI エージェントがアクションの実行を開始するためのトリガーです。
-
フルフィルメント - AI エージェントが外部システムに接続してアクションを完了する方法を決定します。
| 1 |
ダッシュボードで、作成した AI エージェントをクリックします。 |
| 2 |
に移動します。 [ アクション ] ページに [ エージェントのハンドオーバー ] アクションが表示されます。 エージェント ハンドオーバー アクションはデフォルトで有効になっており、AI エージェントは人間のエージェントに会話をエスカレートできます。 トグル オプションを使用して無効にします。 |
| 3 |
[ +新規アクション ] をクリックして、AI エージェントの新規アクションを追加します。 |
| 4 |
新規アクションを追加する ページで、次の詳細を指定します: |
次の作業
選択したアクション範囲に応じて、スロットのみ、またはフルフィルメントと一緒にスロットを設定できます。
スロット フィルを設定する
スロットを埋めるには、AI エンジンに必要な入力エンティティを追加することが含まれます。 アクション ページの スロット埋め セクションで入力エンティティを追加します:
-
エンティティを表形式で 1 つずつ追加できます。 詳細については、 表形式で入力エンティティを追加するを参照してください。
-
JSON ファイルを使用してエンティティを定義することもできます。 詳細は JSON スキーマのツアー を参照してください。
入力エンティティを表形式で追加する
| 1 |
入力エンティティを追加するには、[ +新しい入力エンティティ] をクリックします。 |
| 2 |
新しい入力エンティティの追加 ページで、次の詳細を指定します: |
| 3 |
[ 追加 ] をクリックして入力エンティティを追加します。 入力エンティティは必要な数だけ追加できます。 |
| 4 |
[ 追加 ] をクリックして、AI エージェントにアクションを追加します。 |
| 5 |
[ 公開 ] をクリックして AI エージェントを公開します。 詳細については、 自律型 AI エージェントの公開を参照してください。 アクションを追加したら、[ コントロール ] オプションを使用してエンティティを編集または削除します。 |
JSON エディターを使用してエンティティを追加する
- JSON の入力エンティティを追加するには、[ 代わりに JSON を使用] をクリックします。
- 入力パラメータのスキーマを JSON 形式で入力します。
- [Add（追加）] をクリックします。
詳細については、 JSON スキーマのツアーを参照してください。
入力パラメータ構造体
入力パラメータは次の構造に従う必要があります:
-
type—パラメータオブジェクトのデータ型です。 これは常に 'object' で、パラメータがオブジェクトとして構造化されていることを示します。
プロパティ—各キーがパラメータと関連するメタデータを表すオブジェクトです。
必須—必須のパラメータ名をリストした文字列の配列です。
プロパティオブジェクト
各キーは、 プロパティ オブジェクト 入力エンティティ/パラメータを表し、そのパラメータに関するメタデータを持つ別のオブジェクトを含みます。 メタデータには、常に次のキーワードを含める必要があります。
-
タイプ- パラメータのデータ型です。 許可されているタイプは次のとおりです。
-
文字列- テキスト データ。
-
整数- 小数点以下の数値データ。
-
数- 小数を含む数値データ。
-
ブール値- 真偽の値。
-
アレイ- アイテムのリストで、通常はすべて同じタイプです。
-
オブジェクト- ネストされたプロパティを持つ複雑なデータ構造。
-
-
説明- エンティティが表すものの簡単な説明。 これは、AI エンジンがパラメータの目的と使用法を理解するのに役立ちます。 簡潔でエージェントの指示とアクションの説明との一貫性が高いほど、正確性が高まります。
-
プラットフォームは「type」の検証のみを強制します。 「説明」はすべてのエンティティに強制されるわけではありませんが、追加することを強くおすすめします。 エンティティ メタデータのその他の便利なキーワードは次のとおりです。
-
列挙- 列挙型フィールドには、パラメーターの可能な値が一覧表示されます。 これは、限定された値のセットしか受け付けないパラメータに役立ちます。 開発者は、パラメータがこれを使用するために受け入れる必要がある値のカスタム リストを定義できます。
- パターン: 文字列が一致する必要がある正規表現を指定するために、文字列タイプでパターン フィールドを使用します。 これは、電話番号、郵便番号、カスタム識別子など、特定の形式を検証する場合に便利です。
-
例—例のフィールドは、パラメータの有効な値の例を 1 つ以上提供します。 これは、AI エンジンが必要なデータの種類を理解するのに役立ち、解釈と検証の目的で特に役立ちます。
-
エンティティ定義をより正確で堅牢にする他のキーワードがあります。 詳細は、 JSON スキーマのツアーを参照してください。
例
次の例には、さまざまなタイプのエンティティとキーワードが含まれています。
{ "type": "object", "properties": { "username": { "type": "string", "description": "アカウントの一意のユーザ名。", "minLength": 3, "maxLength" : 20 }, "password": { "type": "string", "description": "アカウントのパスワード。", "minLength": 8, "format": "password" }, "email": { "type": "string", "description": "アカウントのメールアドレス。", "pattern": "\w+([-+.']\w+)*@\w+([-.]\w+ )*\.\w+([-.]\w+)*" }, "誕生日": { "type": "string", "description": "ユーザの生年月日。", "examples": [" mm/dd/YYYY"] }, "基本設定": { "タイプ": "object", "説明": "ユーザ基本設定", "プロパティ": { "ニュースレター": { "タイプ": "ブール値", "description": "ユーザがニュースレターの受信を希望しているかどうか。", "default": true }, "notifications": { "type": "string", "description": "希望の通知方法.", "enum" : ["email", "sms", ""p Push"] } } }, "roles": { "type": "配列", "description": "ユーザに割り当てられたロールのリスト。", "items": { "type": "string", "enum": ["user", "a dmin", "moderator"] } } }, "required": ["username", "password", "email"] } この例には次のエンティティが含まれます:
- username—最小および最大長の制約がある文字列型です。
- password—最小限の長さと特定の形式の文字列型です (password は安全な処理が必要であることを示します)。
- email—メールアドレスが有効であることを確認するための正規表現パターンを持つ文字列型。
- 誕生日—日付の形式を規定するための例を含む文字列型。
- 基本設定: ネストされたプロパティ (ニュースレターおよび通知) を持つオブジェクト タイプ。これにはデフォルト値を持つブール値、および特定の許容値を持つ文字列 (列挙) が含まれます。
- Roles—各項目が特定の値に制限された文字列 (列挙型) である配列タイプ。
「required」で定義されているとおり、ユーザ名、パスワード、メール アドレスは必須です。
この例では、エンティティは記述的な名前と明確な説明を持ち、一貫した構造と命名規則に従います。 これらのベスト プラクティスに従って、AI エンジンが容易に解釈して適用できる明確なエンティティを作成してください。
フルフィルメントを設定する
AI エージェント アクションのフルフィルメント フローは Webex Connect Flow Builder で設定できます。 詳細については、 AI エージェント アクションのフルフィルメント フローを設定するを参照してください。
| 1 |
AI エージェント設定ページの アクション タブに移動します。 フルフィルメント フローを設定するアクションを選択します。 |
| 2 |
[ Webex Connect Flow Builder Fulfillment ] セクションで、次の設定を行います: |
| 3 |
[変更の保存] をクリックして構成を完了します。 |
次の作業
ナレッジベースを構成します。
ナレッジベースの設定
はじめる前に
自律型 AI エージェントを作成します。
| 1 |
ダッシュボード ページで、作成した AI エージェントをクリックします。 |
| 2 |
[ ] タブに移動します。 |
| 3 |
ドロップダウン メニューから必要なナレッジ ベースを選択します。 すでに AI エージェントにマップされている場合、ナレッジベースを関連付けることはできません。 |
| 4 |
[ ] > [変更の保存] をクリックします。 |
| 5 |
[ 公開 ] をクリックして AI エージェントを公開します。 |
次の作業
自律 AI エージェントの言語と音声をクリックします。 詳細については、「言語と音声を設定する」を参照してください。
言語と音声を設定する
| 1 |
AI エージェント設定ページで、 構成 > 言語 タブをクリックします。 デフォルトの言語と音声は英語に設定されています。 サポートされている他の言語と音声については、 サポートされている言語と音声 にアクセスしてください。 |
| 2 |
ドロップダウン メニューから希望の言語と地域を選択します。 |
| 3 |
ドロップダウン リストから適切な音声を選択します。 デフォルトの音声を使用することも、リストから別の音声を選択することもできます。 選択した言語に基づいて、利用可能な音声のリストが自動的に表示されます。 |
| 4 |
クリック 公開 をクリックして、AI エージェントをライブにします。 詳細については、 自律型 AI エージェントを公開する セクションを参照してください。 |
| 5 |
ドロップダウン メニューから、AI エージェントのサポート言語を選択します。
|
次の作業
クリック プレビュー をクリックして、AI エージェントをプレビューします。 詳細については、次を参照してください。 Autonomous AI Agent をプレビューする。 クリック 公開 をクリックして、AI エージェントをライブにします。 詳細については、 自律型 AI エージェントを公開する セクションを参照してください。
自律型 AI エージェントをプレビューする
自律 AI エージェントは、AI エージェントの作成時、エージェントの編集中、展開後にプレビューできます。 プレビューは次から開くことができます。
- AI エージェントのダッシュボード- AI エージェント カードの上にカーソルを合わせると、 プレビュー その AI エージェントのオプションが表示されます。 クリックして、AI エージェントのプレビューを開きます。
- AI エージェント ヘッダー— AI エージェント カードをクリックして AI エージェントを開きます。 [ プレビュー オプションはヘッダー セクションに常に表示されます。
- 最小化されたウィジェット : プレビューを起動して最小化すると、ページの右下にチャット ヘッド ウィジェットが表示されます。 このオプションを使用すると、簡単にプレビューモードを再び開くことができます。
Webex AI Agent Studio には、共有可能なプレビュー オプションも用意されています。 右上隅のメニューをクリックして、[ プレビューリンクをコピー ] オプションを選択します。 プレビュー リンクを、AI エージェントのテスターやコンシューマーなどの他のユーザと共有できます。
プラットフォーム プレビュー ウィジェット
プレビュー ウィジェットは画面の右下に表示されます。 発話 (または一連の発話) を提供して、AI エージェントの応答をチェックし、AI エージェントが正しく機能していることを確認できます。
また、プレビュー ウィジェットを最小化し、コンシューマー情報を提供し、複数の会議室を開始して AI エージェントをテストすることもできます。
自律型 AI エージェントを公開する
AI エージェントを設定してプレビューしたら、エージェントを公開してライブにすることができます。
はじめる前に
自律型 AI エージェントを作成します。
| 1 |
AI エージェント設定ページで、[ ] をクリックします。 |
| 2 |
[ 変更を公開 ] 画面で [ バージョン名 ] を入力し、[ 公開<a12] をクリックします。> にアクセスしてください。 履歴 ページでバージョンの詳細を確認できます。 詳細は 履歴 のセクションを参照してください。 |
自律型 AI エージェントのセッションと履歴を表示する
顧客と確立されたセッションの詳細、および AI エージェントで実行された構成変更の履歴を表示できます。
セッション（Sessions）
[ セッション ] ページには、AI エージェントとユーザ間のすべての対話の包括的な記録が表示されます。 セッションにアクセスするには:
-
ダッシュボードで、セッション詳細を表示する自律型 AI エージェントをクリックします。
-
左側ナビゲーションペインで、[ セッション] をクリックします。
[ セッション ] ページが表示されます。 各セッションは、セッションのすべてのメッセージを含むレコードとして表示されます。 この情報は、AI エージェントの監査、分析、改善に役立ちます。
セッションの表には、その AI エージェント用に作成されたすべてのセッション/会議室のリストが表示されます。 1 画面に表示できる行を超える場合、表にはページ番号が設定されます。 テーブルのフィールドは、左側の [結果の絞り込み ] セクションでソートしたりフィルタリングすることができます。 存在するフィールドは、特定のセッションに関する以下の情報を表します。
-
セッション ID—固有の会議室 ID または会話のセッション ID です。
-
コンシューマー Id—AI エージェントと対話したコンシューマーの ID。
-
チャネル—インタラクションが行われたチャネル。
-
更新日時—会議室が閉じられた日時。
-
会議室メタデータ: 会議室に関する追加情報が含まれています。
-
必須のチェックボックスを選択します。
-
テストセッションを非表示: テストセッションを非表示にして、ライブセッションの一覧のみを表示します。
-
エージェントの引き継ぎ: エージェントに引き継ぐセッションをフィルタリングします。 エージェントの引き継ぎが発生すると、人間のエージェントにチャットを引き継ぐことを示す ヘッドホン アイコンが表示されます。
-
エラー発生: エラーが発生したセッションをフィルタリングします。
-
反対票—反対票のあったセッションをフィルタリングします。
-
セッションの詳細を表示する
セッションの詳細を表示するには:
-
セッション表の行をクリックすると、そのセッションの詳細が表示されます。 セッションがロックされている場合、セッションを解読する権限が必要です。
-
[ コンテンツの解読 ] をクリックしてセッションデータを表示します。
この機能は、 高度なデータ保護 が true に設定されているか、テナントに対して有効になっている場合にのみ適用できます。
-
以下のセッションの詳細が表示されます。
-
左側パネルにはトランザクションの詳細が表示されます。
-
右側のパネルには、すべてのアクションに関連するスロットの補充とフルフィルメントの詳細が表示されます。 [ すべて開く ] ボタンを使用してトランザクションを展開します。 右側のパネルには、ナレッジの利用状況とドキュメント名、アップロードされたファイルの詳細が表示されます。
-
履歴
履歴 ページで、AI エージェントの構成変更の詳細を参照することができます。 特定のエージェントの履歴を表示するには:
-
ダッシュボードで、履歴を表示する自律型 AI エージェントをクリックします。
-
左側ナビゲーションペインで 履歴をクリックします。
履歴 ページには次のタブが表示されます:
-
バージョン履歴—[ バージョン履歴 ] タブをクリックして、自律型 AI エージェントのさまざまなバージョンを表示します。
-
変更ログ—AI エージェントに加えられた変更を表示するには、[ 変更ログ ] タブをクリックします。
バージョン履歴
自律型 AI エージェントを公開するたびに、自律型 AI エージェントのバージョンが保存され、[ バージョン履歴 ] タブで利用できます。 [ バージョン履歴 ] タブで AI エージェントのさまざまなバージョンを確認できます。
-
バージョンの説明- AI エージェントのバージョンに関する簡単な説明。
-
AI エンジン— AI エージェントのそのバージョンで使用される AI エンジン。
-
更新日時: - バージョンが作成された日時。
-
アクション- AI エージェントで次のアクションを実行できます。
-
下書きとして読み込む- AI エージェントに対するすべての変更は失われます。 構成を再度実行する必要があります。
-
エクスポート- AI エージェントのエクスポートに使用します。
-
変更ログ
[ 変更ログ タブは、自律型 AI エージェントに加えられた変更を追跡します。 過去 35 日間の変更の詳細を表示できます。 [ 変更ログ タブには次の詳細が表示されます。
管理者または AI エージェント開発者の役割を持つユーザは、 変更ログ タブをクリックします。 「監査ログの取得」権限を持つカスタム ロールを持つユーザも監査ログを表示できます。
-
更新日時: - 変更が行われた日時。
-
更新者- 変更を組み込んだユーザの名前。
-
ロケーションの変更- 変更が行われた AI エージェントの特定のセクション。
-
説明- 変更に関する追加情報。
特定の監査ログを検索するには、 更新者、 ロケーションの変更、および 説明 検索オプションを選択します。 ログは次の基準でソートできます: 更新日時: および 更新者 フィールドを選択します。
アナリティクスを使用して Autonomous AI エージェントのパフォーマンスを表示する
AI エージェント分析セクションは、AI エージェントのパフォーマンスと有効性を評価するための主要なメトリックのグラフィック表現を提供します。 Autonomous AI エージェントの分析を生成するには:
- ダッシュボードから AI エージェントを選択します。
- 左側ナビゲーションペインから、[アナリティクス] をクリックします。 AI エージェント パフォーマンスの概要が表形式とグラフの両方で表示されます。
最初のセクションには、AI エージェントのセッションとメッセージに関する次の統計が表示されます。
- AI エージェントが人間の介入なしに処理したセッションの合計数。
- エージェント ハンドオーバー数は、人間のエージェントに引き継がれたセッションの数です。
- 日単位の平均セッション数
- メッセージ (人間と AI エージェントのメッセージ) の合計と、そのうちユーザから送信されたメッセージ数。
- 日単位の平均メッセージ数。
2 番目のセクションには、ユーザに関する統計が表示されます。 合計ユーザ数、ユーザあたりの平均セッション数、および日単位の平均ユーザ数が表示されます。
3 番目のセクションには、AI エージェントの応答とエージェント ハンドオーバーが表示されます。
スクリプト型 AI エージェントのセットアップ
スクリプト形式の AI エージェントは、Webex AI Agent Studio プラットフォームのノーコード エージェント構築機能を強化します。 複数の会話を可能にし、顧客から関連データを収集して特定のタスクを実行します。 次の作業が含まれます。
-
簡単なコマンドの実行 - 指示に従って、事前に定義されたアクションを実行します。
-
データの処理—指定されたルールに従ってデータを操作および変換します。
-
他のシステムとの対話—他のソリューションと通信し、コントロールします。
スクリプト AI エージェントは、知識ベースが質問と回答のコーパスで構成されている、知識主導型エージェントです。 スクリプト AI エージェントは、ユーザが作成したトレーニング コーパス (例と回答のコレクション) に基づいて回答を提供できます。 この機能は、次のようなシナリオで役立ちます。
-
特定の知識が必要 - エージェントは、事前に定義された分野の質問に答える必要があります。
-
一貫性が重要 - エージェントは同様の質問に対して一貫性のある応答を提供する必要があります。
-
制限された柔軟性が必要 - エージェントの応答は、トレーニング コーパスの情報によって制限されます。
スクリプト AI エージェントを作成する
| 1 |
Webex AI Agent Studio プラットフォームにログインします。 |
| 2 |
ダッシュボードで、次をクリックします。 + エージェントの作成。 |
| 3 |
次の日に AI エージェントの作成 画面で、 最初から開始する に入力し、 次へ。 定義済みのテンプレートを選択して、AI エージェントをすばやく作成することもできます。 AI エージェント タイプをフィルタリングして、 |
| 4 |
選択する スクリプト形式 エージェント タイプ。 |
| 5 |
以下の詳細を指定します。 |
| 6 |
[作成]をクリックします。 スクリプト化された AI エージェントが正常に作成されました。 ダッシュボード。 AI エージェントのヘッダーでは、次のタスクを実行できます。
また、AI エージェントをインポートすることもできます。 詳細については、次を参照してください。 AI エージェントのインポート。 |
次の作業
スクリプト AI エージェントを設定する
以下のセクションでは、特定のニーズに合わせてスクリプト AI エージェントを設定する方法について説明します。
スクリプト形式の AI エージェント プロファイルの更新
はじめる前に
スクリプト AI エージェントを作成します。
| 1 |
次の日に ダッシュボードで、作成した AI エージェントをクリックします。 |
| 2 |
[] タブを選択し、次の詳細を設定します。 |
| 3 |
クリック 公開 をクリックして、AI エージェントをライブにします。 |
AI エンジン設定の更新
スクリプト AI エージェントは、AI エンジン (機械学習を利用) を使用して、顧客のクエリを理解し、応答します。 使用される AI エンジンの概要は以下の通りです。
-
Webex AI Pro 1.0 (with siftmatch) - 複数の言語をサポートする高速で軽量なトレーニングエンジン。
-
Webex AI Pro 1.0 (RAS 版) - 会話型 AI を構築するための最高のオープンソース フレームワークです。
-
Webex AI Pro 1.0 (Mind Meld 適用)—さまざまな自然言語理解 (NLU) 機能を使用して、質の高い会話フローを作成するための高度なフレームワークです。
AI エージェントの AI エンジンを変更するには:
| 1 |
ダッシュボードで、作成した AI エージェントをクリックします。 |
| 2 |
タブに移動します。 |
| 3 |
AI エンジンの隣にあるアイコンをクリックします。 |
| 4 |
AI エンジンの管理 ページで、次のフィールドを設定します:
|
| 5 |
[更新] をクリックして、AI エージェントの AI エンジン設定を変更します。 |
| 6 |
[変更の保存] をクリックして AI エンジン設定を更新します。 |
スクリプトの設定
スクリプトは、AI エージェントの理解と応答を強化する構成要素です。 このセクションでは、次の 3 つの主要コンポーネントについて説明します。
-
インテント は、ユーザが AI エージェントと対話する際に達成したいさまざまな目標やアクションをキャプチャします。 ユーザ インテントをマッピングすることで、AI エージェントがユーザのリクエストを認識し、適切に応答できるようになります。 インテントを作成するには、 インテントを作成するを参照してください。
-
エンティティ は、AI エージェントがユーザ入力から抽出する必要がある特定の情報です。 これらには、日付、製品名、または顧客の使用に固有のカスタム値が含まれます。 エンティティは、AI エージェントがユーザのリクエストを効果的に満たすために理解する必要がある重要な変数です。 エンティティを作成するには、 エンティティの作成を参照してください。
-
レスポンス は、AI エージェントが入念に作成し、ユーザのリクエストに返信します。 これらは、AI エージェントがユーザの意図を理解し、必要なエンティティを収集した後に、そのユーザと通信する方法を指示します。 応答を作成するには、 応答を作成するを参照してください。
これらのコンポーネントが連携することで、エージェントとそのユーザの間に、円滑で目的のある会話を作成できます。 詳細については、 AI Agent Studio のインテント、エンティティ、レスポンスを理解するを参照してください。
インテントを作成する
はじめる前に
インテントを作成する前に、インテントにリンクするエンティティを作成していることを確認してください。 詳細については、 エンティティを作成するを参照してください。
| 1 |
ダッシュボードで、作成した AI エージェントをクリックします。 |
| 2 |
[ 設定 >] に移動します。[スクリプト] >インテント。 |
| 3 |
[ +インテントの作成] をクリックします。 |
| 4 |
次の日に 新しいインテントを追加する 画面で、次の詳細を指定します。 |
| 5 |
インテントを作成するには、[ 追加 ] をクリックします。 |
| 6 |
[ 公開 ] をクリックして AI エージェントを公開します。 |
エンティティを作成する
| 1 |
ダッシュボードで、作成した [AI エージェント] をクリックします。 |
| 2 |
[ 設定 >] に移動します。[スクリプト] >エンティティ。 |
| 3 |
[+エンティティの作成] をクリックします。 |
| 4 |
エンティティの作成 ウィンドウで次のフィールドを指定します: |
| 5 |
[ ] > [変更の保存] をクリックします。 アクション [ アクション ] および [削除] オプションを使用できます。a48>列をクリックして関連アクションを実行します。 編集できるのはエンティティ名のみで、エンティティタイプは編集できません。 |
応答を作成する
| 1 |
ダッシュボードで、作成した [AI エージェント] をクリックします。 |
| 2 |
[設定] > に移動します。[スクリプト] >応答。 既定では、定義済みの応答を使用できます。 各応答にある 編集 アイコンを使用して、応答の設定を変更することができます。 |
| 3 |
カスタム応答を作成するには、[ +応答を作成] をクリックします。
新規回答の追加 画面が表示されます。
|
| 4 |
[ 新しい応答を追加 ] 画面で、新しい 応答名を入力します。 |
| 5 |
設定した言語について、[条件を追加] をクリックして、条件付き応答を追加します。
|
| 6 |
[作成] をクリックしてスクリプト化されたエージェントの応答を作成します。 コード インタープリタを使用して、さまざまなチャネルの応答を設定することもできます。 |
エージェント ハンドオーバーの設定
はじめる前に
スクリプト AI エージェントを作成します。
| 1 |
ダッシュボードで、作成したスクリプト AI エージェントをクリックします。 |
| 2 |
[ の順に移動して、必要な設定をオンまたはオフにします。 |
| 3 |
[変更の保存] をクリックしてハンドオーバーの設定を保存します。 |
次の作業
言語と音声を設定する
スクリプト AI エージェントが顧客との対話を処理するために、複数の言語および言語固有の音声を構成できます。
はじめる前に
Scripted AI エージェントを作成します。
| 1 |
AI エージェント設定ページで、 タブをクリックします。 デフォルトの言語と音声は英語に設定されています。 サポートされている他の言語と音声については、 サポートされている言語と音声 にアクセスしてください。 |
| 2 |
クリック +言語の追加 をクリックして、AI エージェントに新しい言語を追加します。 |
| 3 |
ドロップダウン メニューから希望の言語と地域を選択し、 追加。 |
| 4 |
クリック 言語を追加する。 |
| 5 |
ドロップダウン リストから適切な音声を選択します。 選択した言語に基づいて、利用可能な音声が自動的に表示されます。 |
| 6 |
トグルをオンにします 有効 列を選択して言語と音声を有効にします。 |
| 7 |
クリック デフォルトに設定 に アクション をクリックして、AI エージェントのデフォルトとして言語と音声を設定します。 構成された言語と音声を変更することはできますが、削除することはできません。 ただし、言語と音声を変更すると、AI エージェントの機能に影響を与える可能性があります。 |
スクリプト化された AI エージェントをプレビューする
Webex AI Agent Studio を使用すると、開発中および開発後に AI エージェントをプレビューできます。 このようにして、AI エージェントの機能をテストし、それぞれの入力クエリに対して望ましい応答を生成するかどうかを判断できます。 スクリプト化された AI エージェントは、次の方法でプレビューできます。
- AI エージェント ダッシュボード—AI エージェント カードにカーソルを合わせると、その AI エージェントの プレビュー オプションが表示されます。 [ プレビュー ] をクリックして、AI エージェントのプレビューウィジェットを開きます。
- AI Agent のヘッダー : AI Agent カードまたは AI Agent カードの [編集] ボタンをクリックして AI Agent の編集モードに入ると、[プレビュー] オプションがヘッダーセクションに常に表示されます。
- 最小化されたウィジェット: プレビューを起動して最小化した後、ページの右下にチャットヘッド ウィジェットが表示されます。 これにより、簡単にプレビュー モードを再び開くことができます。
これに加えて、AI エージェント内から共有可能なプレビュー リンクをコピーできます。 AI エージェントカードで、右上の 楕円形 アイコンをクリックし、[ プレビューリンクをコピー] をクリックします。 このリンクを AI エージェントの他のユーザと共有できます。
プラットフォーム プレビュー ウィジェット
プレビュー ウィジェットは画面の右下に表示されます。 発話 (または一連の発話) を提供して、AI エージェントの応答を確認し、期待通りに動作することを確認できます。 AI エージェント プレビューは複数の言語をサポートしており、発話の言語を自動検出して適切に応答できます。 言語選択ボタンをクリックし、利用可能なオプションの一覧から選択することで、プレビューの言語を手動で選択することもできます。
プレビュー ウィジェットを最大化すると、見やすくなります。 また、コンシューマー情報を提供し、複数の会議室を開始して、AI エージェントを完全にテストすることもできます。
スクリプト化された AI エージェントを公開する
AI エージェントを設定してプレビューしたら、エージェントを公開してライブにすることができます。
はじめる前に
スクリプト AI エージェントを作成します。
| 1 |
AI エージェント設定ページで、[ 公開] をクリックします。 |
| 2 |
バージョン名を入力して [ 公開] をクリックします。 履歴 ページでバージョンの詳細を確認できます。 詳細については、「履歴」セクションを参照してください。 |
Scripted AI エージェントの共通管理セクション
以下のセクションは、AI エージェント設定ページの左パネルに表示されます。
スクリプト エージェントをテストする
AI エージェントが進化し、より複雑になるにつれて、ロジックや自然言語理解 (NLU) の変更が意図しない結果を招く場合があります。 最適なパフォーマンスを確保し、潜在的な問題を特定するために、AI エージェント プラットフォームは便利なワンクリック AI エージェント テスト フレームワークを提供します。 次の操作を実行できます。
- 包括的なテストケースセットを簡単に作成して実行できます。
- さまざまなシナリオでテスト メッセージと期待される応答を定義します。
- 複数のメッセージを含むテスト ケースを作成することで、複雑な対話をシミュレートします。
テストの定義
以下の手順でテストを定義できます。
- Webex AI Agent Studio プラットフォームにログインします。
- ダッシュボードで、作成したスクリプト AI エージェントをクリックします。
- 左ペインで [ テスト中 ] をクリックします。 既定では [ テストケース ] タブが表示されます。
- テストケースを選択して 選択したテストの実行をクリックします。
表の各行は、次のパラメータを持つテストケースを表しています。
| パラメータ | 説明 |
|---|---|
| メッセージ | ユーザが AI エージェントに送信すると予想されるクエリとステートメントのタイプを表すサンプルメッセージです。 |
| 予想される言語 | AI エージェントと対話する際に使用する言語です。 |
| 期待されるインテント | 特定のユーザメッセージに応答して表示されるインテントを指定します。 最も関連性の高いインテントを見つけやすくするために、このコラムでは スマート オートコンプリート機能を使用します。 入力すると、それまでに入力されたテキストに基づいて、システムにより一致するインテントが提案されます。 |
| 前のコンテキストをリセット | チェックボックスをクリックしてテストケースを隔離し、既存の AI エージェントのコンテキストから独立して実行します。 有効にすると、各テストケースは新しいセッションでシミュレートされ、以前の対話や保存データからの干渉を防ぎます。 |
| 部分一致を含める | このトグルを有効にすると、期待されるインテントが実際の応答と部分的にしか一致しない場合でも、テスト ケースは成功したと見なされます。 |
| CSV からインポート | コンマ区切りファイル (CSV) ファイルからテスト ケースをインポートします。 この場合、既存のすべてのテストケースが上書きされます。 |
| CSVへのエクスポート | テスト ケースをコンマ区切りファイル (CSV) ファイルにエクスポートします。 |
| コールバックのテスト | このトグルを有効にすると、実際の着信コールを必要とせずに、着信コールバックをシミュレートし、フローの動作をテストできます。 |
| フローでのコールバック | この列のチェックボックスをクリックして、インテントがコールバックをトリガーする必要があることを示します。 |
| 予想されるコールバックテンプレート | コールバック時に有効にするテンプレートキーを指定します。 |
| コールバックのタイムアウト (秒) | コールバックがタイムアウトになったと見なす前に、AI エージェントがコールバックの応答を待つ最大時間 (秒)。 システムは最大 20 秒のタイムアウトを許可します。 |
テストの実行
次の日に 実行 タブで、 選択したテストを実行 選択したすべてのテストケースの順次実行を開始します。
テスト ケースは、 テストケース タブをクリックします。
.特定の結果を持つテスト ケースを表示するには、目的の結果 (たとえば、 合格、 部分一致で合格、 失敗、 保留中) を概要リボンに入力します。 これにより、テスト ケース リストがフィルタリングされ、選択した結果に一致するものだけが表示されます。
[ セッション ID 各テスト ケースに関連付けられた が結果に表示されます。 これにより、テストケースを素早く相互参照し、トランザクションの詳細を表示することができます。 これを実行するには、 トランザクションの詳細 オプションの アクション 列に表示されます。
実行履歴
次の日に 履歴 タブから、実行されたすべてのテストケースにアクセスします。
- [ ダウンロード アイコンを アクション 列を選択して、実行したテスト データをオフラインでの分析やレポート用に CSV ファイルとしてエクスポートします。
- 各テストケースの実行に使用される特定のエンジンとアルゴリズムの設定を確認します。 この情報は、開発者が AI エージェントのパフォーマンスを最適化するのに役立ちます。
- 特定のトレーニングエンジンで使用される高度なアルゴリズム構成設定を表示するには、 情報 トレーニングエンジン名の隣にあるアイコンをクリックします。これにより、テスト中の AI エージェントの動作に影響を与えたパラメーターと設定に関するインサイトが得られます。
エージェントセッションを表示する
[ セッション セクションでは、AI エージェントと顧客間のすべての対話の包括的な記録を提供します。 各セッションには、交換されたメッセージの詳細な履歴が含まれます。 オフラインでの分析や監査のために、セッション データを CSV ファイルとしてエクスポートできます。 このデータを使用して、ユーザ インタラクションを分析し、改善が必要な領域を特定し、AI エージェントの応答を調整します。
結果をページに表示することで、大きなデータセットを処理することができます。 次を使用できます。 結果の絞り込み セクションに移動して、さまざまな基準に基づいてセッションのフィルタリングとソートを行います。 テーブルの各行には、次を含む重要なセッションの詳細が表示されます。
- チャネル - 対話 (チャット、音声など) が発生したチャネル。
- セッション ID - セッションの一意の識別子。
- コンシューマー ID - ユーザの一意の識別子。
- メッセージ - セッション中に交換されたメッセージの数。
- 更新日時 - システムが最後に更新された時刻。
- メタデータ - セッションに関する追加情報。
- テストセッションを非表示 - このチェックボックスを選択してテストセッションを非表示にし、ライブセッションのリストのみを表示します。
- エージェントの引き継ぎ — このチェックボックスを選択して、エージェントに引き継ぐセッションをフィルタリングします。 エージェントの引き継ぎが発生すると、人間のエージェントへのチャットの引き継ぎを示すヘッドホン アイコンが表示されます。
- エラーが発生しました - エラーが発生したセッションをフィルタリングするには、このチェックボックスを選択します。
- 反対票 - 反対票のあったセッションをフィルタリングするには、このチェックボックスを選択します。
行をクリックすると、特定のセッションの詳細ビューにアクセスできます。 チェックボックスを使用して、エージェントの引き継ぎ、エラー、反対票に基づいてセッションをフィルタリングします。 セッションの解読にはユーザレベルの権限と高度なデータ保護設定が必要です。 [ コンテンツの復号化 ] をクリックしてセッションの詳細を表示します。
アクションを実行するための、Scripted AI Agent の特定のセッションの詳細
アクションを実行するための Scripted AI Agent の [ トランザクション情報 ] タブは、特定の対話の詳細な内訳を提供し、情報を 4 つのセクションに分類します。
識別されたインテント セクション:
- 顧客のクエリに対して特定されたインテントを表示します。
- 識別された各インテントに関連付けられた信頼レベルを示します。
- 特定されたインテントに関連付けられているスロットを一覧表示します。 スロットをクリックすると、その値に関する追加情報と、システムがユーザのクエリからどのように抽出するかが表示されます。
識別されたエンティティ セクションには、システムが顧客のメッセージから抽出し、それをアクティブなコンシューマー インテントに関連付けるエンティティが一覧表示されます。 これらのエンティティは、AI エージェントがユーザのクエリ内で特定した重要な情報を表します。
アルゴリズム結果 セクションでは、AI エージェントの応答に至るまでのプロセスについての洞察が得られます。 表示される情報の内訳は次のとおりです。
- インテントのリスト—識別されたインテントとそれに対応する類似性スコアを表示します。
- エンティティリスト: ユーザのメッセージから抽出されたエンティティを表示します。
その他の情報 には次の情報が表示されます:
- 処理済みクエリ—AI エージェントの自然言語理解 (NLU) パイプラインで処理された後の前処理済みの顧客入力を示します。
- 言語検出プロバイダ—特定のテキストの言語を自動的に識別する技術を提供するプロバイダです。
- 検出された言語: 検出された言語です。
- エージェント ハンドオーバー: セッション中にエージェントのハンドオーバーが発生したかどうかを示します。 エージェントの引き継ぎが特定のルールによりトリガーされた場合、[ルールによる ルールによるエージェントの引き継ぎ ] チェックボックスをチェックします。
- テンプレート キー—AI エージェントの応答をトリガーしたインテントに関連付けられたテンプレート キーを示します。
- レスポンスタイプ—コードスニペットや条件付きレスポンスなど、AI エージェントが生成するレスポンスのタイプを示します。
- 応答条件—AI エージェントの応答をトリガーした特定の条件またはルールを示します。
- NLU AI エンジン—顧客のクエリを処理するのに使用される NLU AI エンジンを識別します (例、RASA、SwitchMatch、Mind Meld)。
- ベクトルモデル—テキストを数値ベクトルとして表す方法。
- 最小しきい値スコア: 最小しきい値スコアを表示します。
- 部分一致スコア差 - [引き継ぎ] と [推定] 設定で構成された部分一致スコアの差 です。 システムは、これらの値に基づいて、クエリが範囲外であるか、エージェントの介入を必要とするかどうかを判断します。
- デバッグログ—特定のトランザクション ID に関連するデバッグログの一覧を提供します。 詳細ログは通常 180 日間保持されます。
ダウンロード オプションを使用して、トランザクション情報を JSON 形式でダウンロードして表示することもできます。
メタデータ タブの表示内容:
- NLP メタデータ—[ NLP ] タブで顧客の入力に適用される前処理手順を確認します。
- データストアおよび最終版—セッションに関連するアクセスデータ データストア および FinalDF AI エージェントのタブ。
- 検索機能: 組み込みの検索バーを使用して、会話内の特定の発言を検索します。
バージョン履歴と変更ログを表示する
インテントまたはエンティティを追加または変更するたびに、スクリプト AI エージェントを再トレーニングして、それが最新バージョンであることを確認することが不可欠です。 各トレーニングセッションの終了後、AI エージェントを十分にテストし、精度と有効性を確認します。 Scripted AI エージェントを公開するたびに、Scripted AI エージェントのバージョンが保存され、[バージョン履歴] タブで利用できます。 [バージョン履歴] タブで、Scripted AI エージェントのさまざまなバージョンを表示できます。
[履歴] ページから、エージェントに対して行われた以下の更新にアクセスすることができます。
- いつ公開したか、バージョン履歴と、公開時に開発者が残したメモの形式で行われた変更を追跡します。
- NLU エンジン設定と共に、各公開バージョンで使用された NLU エンジンを確認します。 各バージョンの公開準備が完了するまでの経過時間も確認できます。
- 設定、インテント、エンティティ、レスポンス、キュレーションの変更を 変更ログ タブをクリックします。
- 必要に応じて、古いバージョンをドラフトとして公開、プレビュー、または読み込みます。
- トレーニング履歴の表示—コーパスのトレーニングをいつ行ったか、および変更内容を追跡します。
- トレーニングエンジンの比較 - 異なるイテレーションとそれらに対応するトレーニング期間に使用されたトレーニングエンジンを確認します。
- 変更の追跡 - 設定、インテント、レスポンス、NLP、キュレーションの変更を監視します。
- 前のバージョンに戻す - 必要に応じて古いトレーニングセットに簡単に戻せます。
履歴セクションは、ナレッジベースを管理するための便利なツールを提供します。
- インテントを有効にする - 以前無効だったインテントを作成します ライブ AI エージェントの応答に含めることができます。
- インテントの編集 - 参照用に元のインテントを保持しながら、既存のインテントの新しいバージョンを作成します。
- パフォーマンスのプレビュー—AI エージェントのパフォーマンスを特定のナレッジベースで評価します。 プレビュー 機能します。
- ダウンロード インテント - ナレッジベースのインテントを CSV ファイルとしてエクスポートし、オフラインでの分析や参照を行うことができます。
変更ログ
[ 変更ログ セクションには、過去 35 日以内に Scripted AI エージェントに加えられた変更の詳細な記録が表示されます。 変更ログにアクセスするには:
- [ダッシュボード] に移動し、作成した AI エージェントをクリックします。
- [ 履歴 タブをクリックして、AI エージェントの履歴を表示します。
- [ 変更ログ タブをクリックして変更の詳細ログを確認します:
- 更新日時 システムが変更を行った日時。
- 更新者 - 変更を行ったユーザ。
- フィールド - 変更が行われたボットのセクション (設定、インテント、応答など)。
- 説明 - 変更に関する追加の詳細。
-
[
更新者およびフィールド検索オプションを選択して特定の変更ログエントリを見つけます。 -
[ モデル履歴 タブには、AI エージェントごとに最大 10 のコーパスが表示されます。
キュレートされたエージェントの詳細を表示する
システムは次の基準に基づいて、メッセージをキュレーションコンソールに追加します:
- フォールバックメッセージ - AI エージェントがメッセージを理解できず、フォールバックインテントをトリガーする場合。
- デフォルトのフォールバック インテント - このトグルを有効にすると、デフォルトのフォールバック インテントをアクティブにするメッセージが Curation コンソールに送信されます。
- 反対投票のメッセージ—AI エージェントのプレビュー中にユーザが反対投票をしたメッセージ。
- エージェントのハンドオーバー—設定されたルールにより人間のエージェントがハンドオーバーするメッセージ。
- セッションから - セッションまたは会議室データから必要な応答を受け取っていないとして、ユーザによってフラグが設定されたメッセージ。
- 低信頼度 - 指定された低信頼度しきい値内の信頼度スコアを持つメッセージ。
- 部分一致 - AI エージェントが正しいインテントまたは応答を判断できなかったメッセージ。
問題を解決する
[ 問題 ] タブでは、整理のためにフラグが設定されたメッセージを確認したり、対処することができます。 次を実行できます。
- 重大度と関連性に基づいて、問題を解決するか無視するかを選択します。
- 元のユーザの発話、AI エージェントの応答、添付されたメディアを調べます。
バックエンドで 高度データ保護 を有効にすると、システムは復号化したユーザにユーザレベルでのアクセスを許可します。
問題を解決するには:
-
既存のインテントにリンクする - 課題を既存のインテントに関連付けるには、[ リンク ] オプションを選択し、目的のインテントを検索します。
-
新しいインテントを作成する - [新しいインテントに追加する ] オプションを使用して、Curration Console から直接新しいインテントを作成します。
-
問題を無視する - 問題を解決または無視して、キュレーション コンソールから削除します。
- デフォルトのインテント (ウェルカム メッセージ、フォールバック メッセージ、部分一致) にリンクすることはできません。
- アクションを実行するスクリプト AI エージェントの場合、ドロップダウン リストから適切なインテントを選択し、関連するエンティティにタグを付けます。
- 変更を加えたら、AI エージェントを再トレーニングして、応答に新しい知識を反映させます。
- 効率的な管理のために、複数の問題を同時に解決または無視します。
解決済み タブには、システムにより対処されたすべての問題が表示されます。 既存のインテントにリンクしたか、新しいインテントを作成したか、無視したかなど、解決した各問題の概要を表示できます。 システムがキャッチできなかった、好ましくない応答がある場合は、特定の例をキュレーション コンソールに手動で追加できます。
セッションから課題を追加するには:
- 発話を特定する - 不正確な応答をトリガーした発話を特定します。
- キュレーション状況を確認する - 問題がキュレーションコンソールに表示されていない場合、システムは [
キュレーション状況]トグルを表示します。 - フラグの切り替え—レビューと解決のために発言をキュレーションコンソールに追加するには、[
キュレーションステータス] のトグルを有効にします。
問題がすでにキュレーション コンソールにある場合、トグルの外観が変化し、その状況を示します。
分析を使用してスクリプト型 AI のパフォーマンスを表示する
分析セクションは、AI エージェントのパフォーマンスと有効性を評価するための主要なメトリックのグラフィック表現を提供します。 主要な指標は、[ 概要]、[ 応答]、 </a> の 4 つのセクションに分かれています。[トレーニング]、および キュレーションです。
分析画面にアクセスすると、開発者は分析を確認する AI エージェントを選択できます。 チャネル、日付範囲、データ粒度を選択することで、アナリティクス ビューをカスタマイズできます。 デフォルトでは、システムはすべてのチャネルの先月の分析データを、各日をデータポイントとして表示します。
概要
概要には、開発者に全体的な AI エージェントの使用状況とパフォーマンスのスナップショットを提供する主要なメトリックとグラフが含まれています。
- ダッシュボードから、作成した AI エージェントを選択します。
- 左側ナビゲーションペインで [アナリティクス]をクリックします。 AI エージェント パフォーマンスの概要が表形式とグラフの両方で表示されます。
セッションとメッセージ
概要の最初のセクションには、AI エージェントのセッションとメッセージに関する以下の統計が表示されます。
- 合計セッション数と、AI エージェントが人の介入なしで処理したセッション数。
- エージェントの引き継ぎの合計数は、人間のエージェントに引き継がれたセッションの数です。
- 日単位の平均セッション数
- メッセージ (人間と AI エージェントのメッセージ) の合計と、そのうちユーザから送信されたメッセージ数。
- 日単位の平均メッセージ数
システムはこれに続いて、セッションのグラフィック表示 (AI エージェントによって処理されたセッションとハンドオーバーされたセッションを表す積み上げられた列) と AI エージェントによって送信された応答の合計数を示します。
[ユーザ（Users）]
概要の 2 番目のセクションには、AI エージェントのユーザに関する統計が含まれます。 合計ユーザ数、ユーザあたりの平均セッション数、および日単位の平均ユーザ数が表示されます。 この後に、選択した粒度に応じて各ユニットの新規ユーザとリピーターを表示するグラフが表示されます。
パフォーマンス
3 番目のセクションには、ユーザに対する AI エージェントの応答に関する統計が表示されます。 ここでは、AI エージェントによって送信された応答の合計数と、AI エージェントが次のような応答間で分割されたものを確認できます。
- ユーザの意図を識別しました。
- フォールバックメッセージで応答しました。
- 部分一致のメッセージで応答しました。
- ユーザにエージェントの引き継ぎを通知しました。
同じことが円グラフに集計され、面グラフは選択した粒度に基づいて情報を提供します。
トレーニング
トレーニング セクションは、AI エージェント コーパスの「ヘルス」を表します。 開発者は、AI エージェントの各インテントに対して 20 を超えるトレーニング発話を構成することをお勧めします。 このセクションには、すべてのインテントが長方形で表示され、色とサイズでトレーニングデータの量が示されます。 インテントが白に近いほど、AI エージェントの精度が向上するために必要なトレーニング データの量が増えます。
応答
このセクションでは、開発者はユーザが何について、どのくらいの頻度で質問しているかについての詳細なビューを提供します。 AI エージェントが質問に回答するための最も一般的なインテントと、アクションを実行するための AI エージェントの応答テンプレートがグラフィックで表示されます。
キュレーション
このセクションには、日ごとに発生するキュレーションの問題の数と、AI エージェントが解決した数が視覚的に要約されます。
顧客との対話に AI エージェントを使用する
このセクションでは、AI エージェントを音声とデジタルの両方のチャネルと統合して、顧客の会話を管理する方法について説明します。
音声およびデジタル インタラクションに AI エージェントを使用する
Webex AI Agent Studio プラットフォームで自律型またはスクリプト AI エージェントを作成して構成したら、次のステップは、それらを音声およびデジタル チャネルと統合することです。 このインテグレーションにより、AI エージェントは顧客との音声ベースとデジタルの両方の会話を処理でき、シームレスでインタラクティブなユーザ エクスペリエンスを提供できます。
詳細については、「 音声およびデジタル インタラクションに AI エージェントを使用する 」記事を参照してください。
AI エージェントのカスタムレポートを管理する
グローバル変数を使用して、カスタム レポートを生成し、AI エージェントにルーティングされた通話を分析できます。
現在、AI エージェントのすぐに使用できるレポートは、Analyzer では利用できません。
グローバル変数を作成する
| 1 |
[制御ハブ] にサインインします。 |
| 2 |
[ コンタクトセンター ナビゲーションペインで、 。 |
| 3 |
クリック 新しいグローバル変数を作成する 変数の名前と説明を入力します。 次の名前の変数を作成します CustomAIAgentInteractionOutcome。 選択する 文字列 を変数タイプとして使用します。 |
| 4 |
トグル 報告可能にする オンにすると、レポート用に Analyzer で変数を表示します。 |
| 5 |
[保存] をクリックします。 |
グローバル変数をフローに追加する
リンクされたサンプルのフロー インポートでは、以下の手順も利用できます。
| 1 |
顧客組織にログインする方法: Control Hub。 |
| 2 |
移動先 。 [フロー] ページが表示されます。 |
| 3 |
[ フロー デザイナーに移動 アイコンをクリックします。 [フローデザイナー（Flow Designer）] ウィンドウが表示されます。 |
| 4 |
[ グローバル フロー プロパティ ペインで、 セクションを参照してください。 |
| 5 |
[ グローバル変数 セクションで、 グローバル変数の追加。 グローバル変数を追加します CustomAIAgentInteractionOutcome 必要があります。 |
| 6 |
[ 変数の設定 値を指定するアクティビティ 中止されました を変数に CustomAIAgentInteractionOutcome。 |
| 7 |
構成する 仮想エージェント V2 フローのアクティビティ。 |
| 8 |
[Handled] の結果を 仮想エージェント V2 アクティビティと使用する 変数の設定 値を指定するアクティビティ 処理済み を変数に CustomAIAgentInteractionOutcome。 |
| 9 |
エスカレーションされた結果を 仮想エージェント V2 アクティビティを選択し、 変数の設定 値を指定するアクティビティ エスカレートしました を変数に CustomAIAgentInteractionOutcome。 |
| 10 |
エラーが発生したパスを 仮想エージェント V2 アクティビティを選択し、 変数の設定 値を指定するアクティビティ エラーが発生しました を変数に CustomAIAgentInteractionOutcome。 |
| 11 |
ビジネス ロジックに基づいて残りのフローを完了し、公開します。 このフローを通過するすべての呼び出しは、変数の値を持ちます。 CustomAIAgentInteractionOutcome に設定 放棄済み、 処理済み、 エスカレート済み または エラー、呼び出しがたどるパスに応じて。 |
カスタム ビジュアライゼーションを作成する
Analyzer で、AI エージェントのコール レコードと AI エージェントの結果の分布のカスタム レポートを作成できます。
AI エージェントの通話記録の視覚化を作成する
| 1 |
をダウンロードし、 AI_Agent_Call_Records ファイルをこの<link>からダウンロードしてください。 (Puneet が後ほどリンクを提供します) |
| 2 |
Analyzer にログインします。 |
| 3 |
ホームページで、 視覚化 アイコンをクリックします。 |
| 4 |
[インポート（Import）] をクリックします。 |
| 5 |
クリック 参照 をクリックしてインポートするファイル (.JSON 形式) を選択します。 |
| 6 |
クリック インポート インポートするには AI_Agent_Call_Records ファイルを選択します。 |
| 7 |
クリック 編集 をクリックして、インポートされたビジュアライゼーションを変更します。 |
| 8 |
次をクリックします。 フィルタの編集 対象 CustomAIAgentInteractionOutcome. |
| 9 |
[ が参加しています ラジオボタンを選択し、値を追加します 中止されました、 エスカレートしました、 エラーが発生しました、 処理済み。 |
| 10 |
数回のテスト通話を保存して開始します。 |
| 11 |
ビジュアライゼーションを実行して結果を確認します。 |
AI エージェントの結果の分布の視覚化を作成する
| 1 |
をダウンロードし、 AI_Agent_ Outcome_Distribution.JSON ファイルをこの<link>からダウンロードしてください。 (Puneet が後ほどリンクを提供します) |
| 2 |
Analyzer にログインします。 |
| 3 |
ホームページで、 視覚化 アイコンをクリックします。 |
| 4 |
[インポート（Import）] をクリックします。 |
| 5 |
クリック 参照 をクリックして、インポートするファイル (JSON 形式) を選択します。 |
| 6 |
クリック インポート インポートするには AI_Agent_ Outcome_Distribution.JSON ファイルを選択します。 |
| 7 |
クリック 編集 をクリックして、インポートされたビジュアライゼーションを変更します。 |
| 8 |
次をクリックします。 フィルタの編集 対象 CustomAIAgentInteractionOutcome. |
| 9 |
[ が参加しています ラジオボタンを選択し、値を追加します 中止されました、 エスカレートしました、 エラーが発生しました、 処理済み。 |
| 10 |
数回のテスト通話を保存して開始します。 |
| 11 |
ビジュアライゼーションを実行して結果を確認します。 |
AI コンプライアンスについて理解する
このセクションは、AI 開発、データ プライバシー、セキュリティ、安全性を理解するのに役立ちます。
AI 開発、データ プライバシー、セキュリティ、安全性
すべての AI を利用した機能について、 Responsive AI の原則に基づいて AI 影響評価を行い、 Responsive AI フレームワークに従います。既存のセキュリティ、プライバシー、人権の設計プロセスに加えて、
プライバシーとセキュリティ推論プロセス後に顧客の入力データが保持されることはなく、サードパーティのモデル プロバイダーである Microsoft が Cisco の顧客データにアクセス、監視、保存することはありません。 機能別のデータ保持ポリシーの詳細については、Cisco Trust Portal の Webex AI エージェント AI 透過性テクニカルノート を参照してください。
トレーニングと評価用のデータソースサードパーティのモデル プロバイダーである Microsoft が、Azure OpenAI モデルを改善するために顧客のコンテンツを使用したり、Azure インフラストラクチャに Cisco 顧客データを保存したり、保持することはありません。
安全性と倫理的配慮すべての生成型 AI 機能にはエラーが発生しやすいため、Microsoft では Azure OpenAI が提供する コンテンツ フィルタリング をオプトインすることで、AI 機能のコンテンツの安全性を優先しています。
モデルの評価とパフォーマンス当社は、基礎となるモデルのレビュー、テスト、品質保証に人間を関与させることで、AI Assistant のパフォーマンスと精度を優先しています。
はじめに Webex AI Agent Studio
Webex AI Agent Studio は、顧客サービスとサポートのニーズを満たす自動 AI エージェントを作成、管理、展開するために設計された高度なプラットフォームです。 AI エージェントは、人間のエージェントと対話する前に、人工知能を使用して自動化されたアシスタンスを顧客に提供します。 これらのエージェントは、会話内のイントネーション、言語理解、状況認識を備えた音声インタラクションをサポートします。 また、AI エージェントはテキストやオンライン チャットを通じて、シームレスかつ有益な方法でデジタル チャネルの対話を処理します。 顧客は、質問や情報検索に対するアシスタンスを受け、待ち時間を最小限に抑えるなど、コンシェルジュのようなエクスペリエンスの恩恵を受けます。
企業にとっての主なメリット
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効率と生産性
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反復的なタスクを自動化することで、人間の従業員を戦略的な業務に集中させることができます。
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24 時間 365 日の可用性を提供し、処理量の増加と応答時間を改善します。
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データ処理、分析、レポートの精度が向上しました。
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- コスト削減
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自動化により人件費を削減します。
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効率を高めるためにリソース割り当てを最適化します。
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プロセスの合理化とエラーの防止により、運用コストを削減します。
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- 意思決定の強化
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大規模なデータセットを分析することで、データに基づくインサイトを提供します。
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将来の結果を予測するための予測分析を有効にします。
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特定と評価を通じてリスク管理を改善します。
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- 顧客満足度の向上
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顧客データに基づいて対話をパーソナライズします。
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AI 搭載のチャットボットと仮想アシスタントにより、応答時間が短縮されます。
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24 時間年中無休のカスタマー サポートを提供します。
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- スケーラビリティと柔軟性
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変化するビジネスニーズに合わせて簡単にスケールアップまたはスケールダウンできます。
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新しい状況や情報を学習し、順応することができます。
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- 競争上の利点
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イノベーションと新しい製品やサービスの開発を推進しています。
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競争力のために効率を向上させます。
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- 従業員のエンパワーメント
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人間の潜在能力を解放し、よりクリエイティブで戦略的な業務に従事させることができます。
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データ、インサイト、サポートを提供することでコラボレーションを強化します。
-
AI エージェントのタイプと例を理解する
次の表では、AI エージェント タイプとその機能を一覧で示します。
| AI エージェント タイプ | 目的 | セットアップ方法 |
|---|---|---|
|
自律型 |
自律エージェントは、定義された目標を達成するために独立して動作するため、人間の継続的な介入の必要性を減らします。
|
自律型 AI エージェントのセットアップ |
|
スクリプト形式 |
スクリプト AI エージェントは、事前に定義された一連のルールと指示に従うようにプログラムされています。
|
スクリプト AI エージェントをセットアップする |
例
自律型およびスクリプト AI エージェントはどちらも、特定の要件と求められる機能に応じて、さまざまな使用例に適用されます。 次のような例があります。
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顧客サービス- 自律エージェントとスクリプト化エージェントの両方がカスタマー サポートを提供でき、自律エージェントはより柔軟性があり、自然言語を理解できます。
-
バーチャル アシスタント-自律エージェントは、幅広いタスクを管理し、よりパーソナライズされた対話を提供できるため、仮想アシスタントのロールに最適です。
自律型 AI エージェントとスクリプト AI エージェントの選択は、タスクの複雑さ、必要な自律性レベル、トレーニング データの可用性によって異なります。
前提条件
- 組織にアクティブなコンタクト センターのトライアルまたはサブスクリプションがない場合、パートナーは Webex AI エージェント機能でコンタクト センターのトライアルをセットアップできます。 詳細については、次を参照してください。 Webex Contact Center セルフサービス トライアル にアクセスしてください。
- サブスクリプションにサインアップするには、Flex-3.0 Contact Center ライセンスの AI エージェント アドオンを購入する必要があります。 資格に基づき、Webex Contact Center は組織のサービスの 1 つとして AI エージェントをプロビジョニングします。 Webex コンタクト センターの設定の詳細については、次を参照してください はじめに Webex コンタクト センター。
Webex AI Agent Studio にアクセスする
AI エージェントを作成するには、Webex AI Agent Studio アプリケーション にログインする必要があります。 次の方法でログインできます:
Control Hub からサインインする
- [制御ハブ] にサインインします。
-
選択する サービス > コンタクトセンター。
- [ コンタクトセンター ナビゲーション ペインで、 カスタマー エクスペリエンス > AI エージェント。
- クリック Webex AI Agent Studio をクリックしてアプリケーションにアクセスします。
これにより、Webex AI Agent Studio アプリケーションが別のブラウザー タブで開き、AI エージェントを構成する準備ができています。
Webex Connect からサインイン
Webex AI Agent Studio アプリケーションにアクセスするには、Webex Connect へのアクセス権が必要です。
- エンタープライズ用に提供されたテナント URL とサインイン情報を使用して、Webex Connect アプリケーションにログインします。
デフォルトでは、 サービス ページがホームページとして表示されます。
- [ アプリトレイ 左のナビゲーションペインのメニューで、 Webex AI Agent Studio をクリックしてアプリケーションにアクセスします。
システムにより Webex AI Agent Studio アプリケーションが別のブラウザタブで開き、アプリケーションに自動的にサインインした状態になります。
ホームページのレイアウト
Webex AI Agent Studio アプリケーションへようこそ。 ログインすると、ホームページには次のレイアウトが表示されます。
-
ナビゲーション バー
左側に表示されるナビゲーションバーから次のメニューにアクセスできます:
- ダッシュボード- エンタープライズ管理者によって許可されているとおり、ユーザがアクセスできる AI エージェントのリストを表示します。
- ナレッジ- 中央のナレッジリポジトリまたはナレッジベースを示します。これは、自律型 AI エージェントが顧客のクエリに応答するための頭脳として機能します。
- ヘルプ—Webex ヘルプ センターの Webex AI Agent Studio ユーザ ガイドへのアクセスを提供します。
-
ユーザプロファイル
ユーザプロファイルメニューでは、自分のプロファイル情報を表示したり、アプリケーションからサインアウトすることができます。
[ エンタープライズ プロファイル ページには、AI エージェント テナントに関する情報が含まれており、完全な管理者アクセスを持つ管理者のみがアクセスできます。
-
[ 概要 タブには次の情報が含まれます:
- エンタープライズ識別子- エンタープライズ用の Webex 組織 ID、CPaaS 組織 ID、サブスクリプション ID を含みます。 これは、対応する Webex Connect テナントに Webex コンタクトセンター インテグレーションを行うエンタープライズで利用できます。
- プロファイル設定- エンタープライズ名、エンタープライズ固有の名前、およびロゴ URL が含まれます。
- グローバルエージェント設定- フォールバックシナリオを処理するために、音声チャネルのデフォルトのエージェントを選択できます。
- データ保持期間の概要: このエンタープライズのデータ保持期間の概要を提供します。
-
[ チームメイト ] タブでは、アプリケーションへのアクセス権を持つチームメイトの一覧を表示、管理できます。 各ユーザにはロールが割り当てられ、付与された権限に基づいて実行できるアクションが決定されます。
-
ダッシュボードについて理解する
ダッシュボードでは、AI エージェントはカードで表示されます。 各カードには、AI エージェント名、最終更新者、最終更新日時、エージェントのトレーニングに使用されたエンジンなどの基本情報が表示されます。
AI エージェント カードのタスク
AI エージェント カードにカーソルを合わせると、次のオプションが表示されます。
- プレビュー—[ プレビュー ] をクリックして、AI エージェントのプレビュー ウィジェットを開きます。
- 省略記号 アイコン: このアイコンをクリックすると、次のタスクを実行できます:
-
プレビューリンクのコピー: プレビューリンクをコピーして新しいタブに貼り付け、チャットウィジェットで AI エージェントをプレビューできます。
-
アクセストークンのコピー: API 経由でエージェントを呼び出すために、AI エージェントのアクセストークンをコピーします。
-
エクスポート—AI エージェントの詳細 (JSON 形式) をローカルフォルダにエクスポートします。
-
削除—AI エージェントをシステムから完全に削除します。
-
ピン留めする—AI エージェントをダッシュボードの最初の位置に固定するか、ピン留めを解除して元の位置に戻します。
-
新しい AI エージェントを作成する
ダッシュボードの右上にある [ + エージェントを作成する ] オプションを使用して、新しい AI エージェントを作成できます。 定義済みのテンプレートを使用するか、エージェントをゼロから作成するかを選択できます。
スクリプト形式の自律型 AI エージェントの作成方法については、以下のセクションを参照してください。
AI エージェントのインポート
使用可能な AI エージェントのリストから、AI エージェントを JSON 形式でインポートできます。 まず、AI エージェントを JSON 形式でローカル フォルダーにエクスポートしたことを確認します。 次の手順に従ってインポートしてください:
- [ エージェントをインポート] をクリックします。
- アップロード をクリックして、プラットフォームからエクスポートされた AI エージェントファイル (JSON 形式) をアップロードします。
- エージェント名 フィールドに AI エージェント名を入力します。
- (オプション) [ システム ID] で、システムが生成する一意の識別子を編集します。
- [インポート（Import）] をクリックします。
AI エージェントが Webex AI Agent Studio プラットフォームに正常にインポートされ、ダッシュボードから利用できるようになりました。
キーワード検索
このプラットフォームは、AI エージェントを簡単に見つけて管理するための強力な検索機能を提供します。 エージェント名をキーワード検索することができます。検索バーにエージェント名または名前の一部を入力します。 検索条件に一致する AI エージェントのリストが表示されます。
エージェント タイプでフィルタリングする
キーワード検索に加えて、AI エージェントのタイプに基づいてフィルタリングすることで、検索結果を絞り込むことができます。 ドロップダウンリストから、エージェント タイプ フィルタの 1 つを選択します。スクリプト化、 自律、 すべて。
ナレッジベース
ナレッジベースは、大言語モデル (LLM) 対応の AI エージェントの情報の中央リポジトリです。 AI エージェントは、高度な AI と機械学習テクノロジを使用して、人間のようなテキストを理解し、処理し、生成します。 AI エンジンは、膨大な量のデータを使用して AI エージェントをトレーニングし、詳細でコンテキストに関連した応答を提供できるようにします。 ナレッジベースは、自律型 AI エージェントの機能に必要なデータを保存します。
構成している AI エージェントに必要なナレッジベースを作成します。
AI エージェントのナレッジベースを作成する
| 1 |
Webex AI Agent Studio プラットフォームにログインします。 | ||||||||||||||
| 2 |
左側ナビゲーションペインにある ナレッジ アイコンをクリックしてください。 | ||||||||||||||
| 3 |
ナレッジベース ページの右上隅にある +ナレッジベースの作成 をクリックします。 | ||||||||||||||
| 4 |
ナレッジベースの作成 ページで次の情報を入力します: | ||||||||||||||
| 5 |
[作成]をクリックします。 システムは指定された名前のナレッジベースを作成します。 | ||||||||||||||
| 6 |
ファイルをナレッジベースにアップロードするか、ドキュメントをゼロから作成することができます。
アップロードされたすべてのファイルを削除するには、[ 処理済みファイル ] セクションの横にある 削除 アイコンをクリックします。 1 つのファイルを削除するには、ファイル名の隣にある ファイルの削除 アイコンをクリックします。
| ||||||||||||||
| 7 |
[ 情報 ] タブに移動して次の詳細を表示します:
|
次の作業
AI エージェントのナレッジ ベースを設定します。
ナレッジベースにアクセスする
はじめる前に
AI エージェントに必要なナレッジベースを作成します。
| 1 |
Webex AI Agent Studio プラットフォームにログインします。 |
| 2 |
左側ナビゲーションペインにある ナレッジ アイコンをクリックしてください。 知識ベースは 知識ベース ページにカードとして表示されます。 カードには、アップロードされたファイルの数とナレッジベースで作成されたドキュメントの数が表示されます。 |
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カードをクリックすると、特定のナレッジベースに移動できます。 また、AI エージェント設定ページの 知識 タブからナレッジベースにアクセスすることもできます。 詳細については、次を参照してください。 ナレッジベースの設定 セクションを参照してください。 以下の基準を使用して、必要なナレッジベースを検索できます。
クリック すべてリセット 検索条件をリセットします。 |
自律型 AI エージェントのセットアップ
自律 AI エージェントは、人間の直接の介入なしに、独立して動作します。 自律エージェントは、ナレッジ レポジトリにアクセスして使用し、ユーザのクエリに対して有益で正確な回答を提供できます。 これらのエージェントは、高度なアルゴリズムと機械学習技術を使用してデータを分析し、環境から学習し、特定の目標を達成するためにアクションを調整します。
自律型 AI エージェントは、以下を含むさまざまなシナリオで使用できます。
- カスタマーサポート: FAQ への回答、問題のトラブルシューティング、プロセスのガイドを行います。
- 技術的な支援の提供—特定のトピックや分野について専門家のアドバイスを提供します。
- 自然言語処理 (NLP)—人間の言葉を理解し、自然な会話形式で対応できるようになります。
- 意思決定 - 利用可能な情報と事前定義されたルールに基づいて、十分な情報に基づいた選択を行います。
- 自動化—繰り返しの作業や時間のかかる作業を自動化します。
自律型 AI エージェントに設定された保護手段により、AI エージェントが非倫理的で有害なコンテンツで応答しないようにします。
自律型 AI エージェントを作成する
はじめる前に
自律型 AI エージェントのナレッジベースを作成してください。 詳細については、次を参照してください。 AI エージェントのナレッジベースを作成する。
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Webex AI Agent Studio プラットフォームにログインします。 |
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次の日に ダッシュボード、クリック +エージェントの作成。 |
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次の日に AI エージェントを作成する 画面で、 最初から開始する に入力し、 次へ。
定義済みのテンプレートを選択して、AI エージェントをすばやく作成することもできます。 AI エージェント タイプを自律としてフィルタリングできます。 この場合、 プロファイル ページの自動入力をサポートします。 |
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選択する 自律型 エージェント タイプを選択します。 |
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以下の必須の詳細を指定します。 |
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[作成]をクリックします。 自律型 AI エージェントが正常に作成されました。 ダッシュボード。 AI エージェント ヘッダーでは、次のタスクを実行できます。
事前構築済みの AI エージェントをインポートすることもできます。 詳細については、次を参照してください。 AI エージェントのインポート。 |
次の作業
自律型 AI エージェントを設定します。
自律 AI エージェントを設定する
以下のセクションでは、特定のニーズに合わせて自律型 AI エージェントを設定する方法について説明します。
自律型 AI エージェント プロファイルの更新
はじめる前に
自律型 AI エージェントを作成します。
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次の日に ダッシュボードで、作成した AI エージェントをクリックします。 |
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[] タブを選択し、次の詳細を構成します。 |
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クリック 変更を保存。 |
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[ 公開 ] をクリックして AI エージェントを公開します。 詳細については、「 自律 AI エージェントを公開する 」を参照してください。 |
次の作業
必要なアクションを AI エージェントに追加します。
自律型 AI エージェントにアクションを追加する
Autonomous AI エージェントは、ユーザの意図を理解し、それに従って行動するように設計されています。 たとえば、オンラインで食品の注文受付を自動化する必要があるレストランを考えてみましょう。 このタスクを実行するには、以下のアクションを実行する自律型 AI エージェントを作成します。
-
顧客から必要な情報を取得します。
-
必要なフローに情報を転送します。
-
顧客の要件を提供します。
自律 AI エージェントは次の 3 つの構成要素で機能します。
-
アクション - AI エージェントがユーザの意図を理解することで実行し、外部システムに接続することで完了するタスク。
-
エンティティまたはスロット - ユーザのインテントを実現するためのステップを表します。 スロット フィルでは、発話に基づいて顧客のインテントを満たすために、顧客に特定の質問をする必要があります。 AI エージェントがアクションの実行を開始するためのトリガーです。
-
フルフィルメント - AI エージェントが外部システムに接続してアクションを完了する方法を決定します。
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ダッシュボードで、作成した AI エージェントをクリックします。 |
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タブに移動します。 [ アクション ] ページに [ エージェントのハンドオーバー ] アクションが表示されます。 エージェント ハンドオーバー アクションはデフォルトで有効になっており、AI エージェントは人間のエージェントに会話をエスカレートできます。 トグル オプションを使用して無効にします。 |
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[ +新規アクション ] をクリックして、AI エージェントの新規アクションを追加します。 |
| 4 |
新規アクションを追加する ページで、次の詳細を指定します: |
次の作業
選択したアクション範囲に応じて、スロットのみ、またはフルフィルメントと一緒にスロットを設定できます。
スロット フィルを設定する
スロットを埋めるには、AI エンジンに必要な入力エンティティを追加することが含まれます。 アクション ページの スロット埋め セクションで入力エンティティを追加します:
-
エンティティを表形式で 1 つずつ追加できます。 詳細については、 表形式で入力エンティティを追加するを参照してください。
-
JSON ファイルを使用してエンティティを定義することもできます。 詳細は JSON スキーマのツアー を参照してください。
入力エンティティを表形式で追加する
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入力エンティティを追加するには、[ +新しい入力エンティティ] をクリックします。 |
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新しい入力エンティティの追加 ページで、次の詳細を指定します: |
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[ 追加 ] をクリックして入力エンティティを追加します。 入力エンティティは必要な数だけ追加できます。 |
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[ 追加 ] をクリックして、AI エージェントにアクションを追加します。 |
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[ 公開 ] をクリックして AI エージェントを公開します。 詳細については、 自律型 AI エージェントの公開を参照してください。 アクションを追加したら、 コントロール オプションを使用してエンティティを編集または削除します。 |
JSON エディターを使用してエンティティを追加する
- JSON の入力エンティティを追加するには、[ 代わりに JSON を使用] をクリックします。
- 入力パラメータのスキーマを JSON 形式で入力します。
- [Add（追加）] をクリックします。
入力パラメータ構造体
入力パラメータは次の構造に従う必要があります:
-
type—パラメータオブジェクトのデータ型です。 これは常に 'object' で、パラメータがオブジェクトとして構造化されていることを示します。
プロパティ—各キーがパラメータと関連するメタデータを表すオブジェクトです。
必須—必須のパラメータ名をリストした文字列の配列です。
プロパティオブジェクト
プロパティオブジェクト の各キーは入力エンティティ/パラメータを表し、そのパラメータに関するメタデータを持つ別のオブジェクトを含みます。 メタデータには、常に次のキーワードを含める必要があります。
-
タイプ- パラメータのデータ型です。 許可されているタイプは次のとおりです。
-
文字列- テキスト データ。
-
整数- 小数点以下の数値データ。
-
数- 小数を含む数値データ。
-
ブール値- 真偽の値。
-
アレイ- アイテムのリストで、通常はすべて同じタイプです。
-
オブジェクト- ネストされたプロパティを持つ複雑なデータ構造。
-
-
説明- エンティティが表すものの簡単な説明。 これは、AI エンジンがパラメータの目的と使用法を理解するのに役立ちます。 簡潔でエージェントの指示とアクションの説明との一貫性が高いほど、正確性が高まります。
-
プラットフォームは 'type' の検証のみを強制します。 「説明」はすべてのエンティティに強制されるわけではありませんが、追加することを強くお勧めします。 エンティティ メタデータのその他の便利なキーワードは次のとおりです。
-
列挙- 列挙型フィールドは、パラメーターの可能な値を一覧表示します。 これは、限定された値のセットしか受け付けないパラメータに役立ちます。 開発者は、パラメータがこれを使用するために受け入れる必要がある値のカスタム リストを定義できます。
- パターン: 文字列タイプでパターン フィールドを使用して、文字列が一致する必要がある正規表現を指定します。 これは、電話番号、郵便番号、カスタム識別子など、特定の形式を検証する場合に役立ちます。
-
例—例のフィールドは、パラメータの有効な値の例を 1 つ以上提供します。 これは、AI エンジンが必要なデータの種類を理解するのに役立ち、解釈と検証の目的で特に役立ちます。
-
エンティティ定義をより正確で堅牢にする他のキーワードがあります。 詳細は、 JSON スキーマのツアーを参照してください。
例
次の例には、さまざまなタイプのエンティティとキーワードが含まれています。
{ "type": "object", "properties": { "username": { "type": "string", "description": "アカウントの一意のユーザ名。", "minLength": 3, "maxLength" : 20 }, "password": { "type": "string", "description": "アカウントのパスワード。", "minLength": 8, "format": "password" }, "email": { "type": "string", "description": "アカウントのメールアドレス。", "pattern": "\w+([-+.']\w+)*@\w+([-.]\w+ )*\.\w+([-.]\w+)*" }, "誕生日": { "type": "string", "description": "ユーザの生年月日。", "examples": [" mm/dd/YYYY"] }, "基本設定": { "タイプ": "object", "説明": "ユーザ基本設定.", "プロパティ": { "ニュースレター": { "タイプ": "ブール値", "description": "ユーザがニュースレターの受信を希望しているかどうか。", "default": true }, "notifications": { "type": "string", "description": "希望の通知方法.", "enum" : ["email", "sms", ""p Push"] } } }, "roles": { "type": "配列", "description": "ユーザに割り当てられたロールのリスト。", "items": { "type": "string", "enum": ["user", "a dmin", "moderator"] } } }, "required": ["username", "password", "email"] } この例には次のエンティティが含まれます:
- username—最小および最大長の制約がある文字列型です。
- password—最小の長さと特定の形式の文字列型です (password は安全な処理が必要であることを示します)。
- email—メールアドレスが有効であることを確認するための正規表現パターンを持つ文字列型。
- 誕生日—日付の形式を規定するための例を含む文字列型。
- 基本設定: ネストされたプロパティ (ニュースレターおよび通知) を持つオブジェクト タイプ。これにはデフォルト値を持つブール値、および特定の許容値を持つ文字列 (列挙) が含まれます。
- role—各項目が特定の値に制限された文字列 (列挙型) である配列タイプ。
「required」の配列で指定されているとおり、ユーザ名、パスワード、メール アドレスは必須です。
この例では、エンティティには記述的な名前と明確な説明があり、一貫した構造と命名規則に従います。 これらのベスト プラクティスに従って、AI エンジンによる解釈と適用が容易である明確なエンティティを作成してください。
フルフィルメントの設定
AI エージェント アクションのフルフィルメント フローは Webex Connect Flow Builder で設定できます。 詳細については、 AI エージェント アクションのフルフィルメント フローを設定するを参照してください。
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AI エージェント設定ページの アクション タブに移動します。 フルフィルメント フローを設定するアクションを選択します。 |
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[ Webex Connect Flow Builder Fulfillment ] セクションで、次の設定を行います: |
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[変更の保存] をクリックして構成を完了します。 |
次の作業
ナレッジベースを構成します。
ナレッジベースの設定
はじめる前に
自律型 AI エージェントを作成します。
| 1 |
ダッシュボード ページで、作成した AI エージェントをクリックします。 |
| 2 |
[ ] タブに移動します。 |
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ドロップダウン メニューから必要なナレッジ ベースを選択します。 すでに AI エージェントにマップされている場合、ナレッジベースを関連付けることはできません。 |
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[ ] > [変更の保存] をクリックします。 |
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[ 公開 ] をクリックして AI エージェントを公開します。 詳細については、 自律型 AI エージェントを公開するを参照してください。 |
次の作業
自律 AI エージェントの言語と音声をクリックします。 詳細については、「言語と音声を設定する」を参照してください。
言語と音声を設定する
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AI エージェント設定ページで、 構成 > 言語 タブをクリックします。 デフォルトの言語と音声は英語に設定されています。 サポートされている他の言語と音声については、 サポートされている言語と音声 にアクセスしてください。 |
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ドロップダウン メニューから希望の言語と地域を選択します。 |
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ドロップダウン メニューから適切な音声を選択します。 デフォルトの音声を使用することも、リストから別の音声を選択することもできます。 選択した言語に基づいて、利用可能な音声のリストが自動的に表示されます。 |
| 4 |
クリック 公開 をクリックして、AI エージェントをライブにします。 詳細については、 自律型 AI エージェントを公開する セクションを参照してください。 |
| 5 |
ドロップダウン メニューから、AI エージェントのサポート言語を選択します。
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次の作業
クリック プレビュー をクリックして、AI エージェントをプレビューします。 詳細については、次を参照してください。 Autonomous AI Agent をプレビューする。 クリック 公開 をクリックして、AI エージェントをライブにします。 詳細については、 自律型 AI エージェントを公開する セクションを参照してください。
自律型 AI エージェントをプレビューする
自律 AI エージェントは、AI エージェントの作成時、エージェントの編集中、展開後にプレビューできます。 プレビューは次から開くことができます。
- AI エージェントのダッシュボード- AI エージェント カードの上にカーソルを合わせると、 プレビュー その AI エージェントのオプションが表示されます。 クリックして、AI エージェントのプレビューを開きます。
- AI エージェント ヘッダー— AI エージェント カードをクリックして AI エージェントを開きます。 プレビュー オプションは、ヘッダー セクションに常に表示されます。
- 最小化されたウィジェット - プレビューを起動して最小化すると、ページの右下にチャットヘッドウィジェットが表示されます。 このオプションを使用すると、プレビュー モードを簡単に再度開くことができます。
Webex AI Agent Studio には、共有可能なプレビュー オプションも用意されています。 右上隅のメニューをクリックし、 「プレビュー リンクをコピー」 オプションを選択します。 プレビュー リンクは、AI エージェントのテスターや消費者などの他のユーザと共有できます。
プラットフォームプレビューウィジェット
プレビュー ウィジェットは画面の右下部分に表示されます。 発話（または発話のシーケンス）を提供して、AI エージェントの応答をチェックし、正しく機能していることを確認できます。
また、プレビュー ウィジェットを最小化し、消費者情報を提供したり、複数のルームを開始して AI エージェントをテストしたりすることもできます。
自律型 AI エージェントを公開する
AI エージェントを設定してプレビューした後、エージェントを公開してライブにすることができます。
はじめる前に
自律型 AI エージェントを作成します。
| 1 |
AI エージェント構成ページで、 「公開」をクリックします。 |
| 2 |
変更を公開 画面で、 バージョン名 を入力し、 公開をクリックします。 バージョンの詳細は 履歴 ページで確認できます。 詳細については、 履歴 セクションを参照してください。 |
自律型 AI エージェントのセッションと履歴を表示する
顧客と確立されたセッションの詳細と、AI エージェントで実行された構成変更の履歴を表示できます。
セッション（Sessions）
セッション ページには、AI エージェントとユーザ間のすべてのやり取りの包括的な記録が提供されます。 セッションにアクセスするには:
-
ダッシュボードで、セッションの詳細を表示する自律 AI エージェントをクリックします。
-
左側のナビゲーション ペインから、 [セッション] をクリックします。
セッション ページが表示されます。 各セッションは、セッションのすべてのメッセージを含むレコードとして表示されます。 この情報は、AI エージェントの監査、分析、改善に役立ちます。
セッション テーブルには、その AI エージェント用に作成されたすべてのセッション/ルームの一覧が表示されます。 1 つの画面に収まる行数を超える行がある場合、テーブルはページ分割されます。 テーブル内のどのフィールドも、左側の [結果の絞り込み] セクションを使用して並べ替えたり、フィルタリングしたりできます。 存在するフィールドは、特定のセッションに関する次の情報を表します。
-
セッション ID - 会話の一意のルーム ID またはセッション ID。
-
コンシューマー ID - AI エージェントと対話したコンシューマーの ID。
-
チャネル - インタラクションが発生したチャネル。
-
更新日時—部屋の閉鎖時刻。
-
部屋のメタデータ - 部屋に関する追加情報が含まれます。
-
必要なチェックボックスをオンにします。
-
テスト セッションを非表示にする - テスト セッションを非表示にして、ライブ セッションのリストのみを表示します。
-
エージェントの引き継ぎが発生しました - エージェントに引き継がれたセッションをフィルタリングします。 エージェントの引き継ぎが発生すると、チャットが人間のエージェントに引き継がれたことを示す ヘッドフォン アイコンが表示されます。
-
エラーが発生しました - エラーが発生したセッションをフィルタリングします。
-
Downvoted - ダウン投票されたセッションをフィルタリングします。
-
セッションの詳細を見る
セッションの詳細を表示するには:
-
セッション テーブル内の個々の行をクリックすると、そのセッションの詳細が表示されます。 セッションがロックされている場合は、セッションを復号化する権限が必要です。
-
セッション データを表示するには、 コンテンツの復号化 をクリックします。
この機能は、テナントに対して 高度なデータ保護 が true に設定されているか有効になっている場合にのみ適用されます。
-
システムは次のセッションの詳細を表示します。
-
左側のパネルには取引の詳細が表示されます。
-
右側のパネルには、すべてのアクションに関連するスロットの充填と履行に関する詳細が表示されます。 取引を展開するには、 すべて展開 ボタンを使用します。 右側のパネルには、ドキュメント名とアップロードされたファイルの詳細とともに、ナレッジの利用に関する詳細が表示されます。
-
履歴
履歴 ページでは、AI エージェントで実行された構成変更の詳細を表示できます。 特定のエージェントの履歴を表示するには:
-
ダッシュボードで、履歴を表示する自律 AI エージェントをクリックします。
-
左側のナビゲーション ペインから、 [履歴] をクリックします。
履歴 ページが次のタブとともに表示されます。
-
バージョン履歴— バージョン履歴 タブをクリックすると、自律 AI エージェントのさまざまなバージョンが表示されます。
-
変更ログ—AI エージェントに加えられた変更を表示するには、 [変更ログ] タブをクリックします。
バージョン履歴
自律 AI エージェントを公開するたびに、自律 AI エージェントのバージョンが保存され、 [バージョン履歴] タブで利用できるようになります。 AI エージェントのさまざまなバージョンは、 バージョン履歴 タブ。
-
バージョンの説明—AI エージェントのバージョンについての簡単な説明。
-
AI エンジン—そのバージョンの AI エージェントで使用される AI エンジン。
-
更新日時—バージョンが作成された日時。
-
アクション—AI エージェントに対して次のアクションを実行できます。
-
下書きとして読み込む—AI エージェントに対するすべての変更が失われます。 再度設定を実行する必要があります。
-
輸出—AI エージェントをエクスポートするために使用します。
-
変更ログ
の 変更ログ タブは、自律 AI エージェントに加えられた変更を追跡します。 過去 35 日間の変更の詳細を表示できます。 の 変更ログ タブには次の詳細が表示されます。
管理者または AI エージェント開発者の役割を持つユーザは、 変更ログ タブ。 「監査ログの取得」権限を持つカスタム ロールを持つユーザも監査ログを表示できます。
-
更新日時—変更の日時。
-
更新者—変更を組み込んだユーザの名前。
-
場所の変更—変更が行われた AI エージェントの特定のセクション。
-
説明—変更に関する追加情報。
特定の監査ログを検索するには、 更新者、 場所の変更、そして 説明 検索オプション。 ログは、 「更新日時」 および 「更新者」 フィールドに基づいて並べ替えることができます。
分析を使用して自律 AI エージェントのパフォーマンスを表示する
AI エージェント分析セクションでは、AI エージェントのパフォーマンスと有効性を評価するための主要なメトリックがグラフィカルに表示されます。 自律 AI エージェントの分析を生成するには:
- ダッシュボードから AI エージェントを選択します。
- 左側のナビゲーション ペインで、 [分析] をクリックします。 AI エージェントのパフォーマンスの概要は、表形式とグラフ形式の両方で表示されます。
最初のセクションには、AI エージェントのセッションとメッセージに関する次の統計が表示されます。
- 合計セッション数と、人間の介入なしに AI エージェントによって処理されたセッション数。
- エージェントの引き継ぎの合計数。人間のエージェントに引き継がれたセッションの数です。
- 1 日あたりの平均セッション数。
- 合計メッセージ数（人間と AI エージェントのメッセージ）と、そのうちユーザから送信されたメッセージの数。
- 1 日あたりの平均メッセージ数。
2 番目のセクションには、ユーザに関する統計が表示されます。 総ユーザ数、ユーザあたりの平均セッション数、1 日あたりの平均ユーザ数に関する情報を提供します。
3 番目のセクションには、AI エージェントの応答とエージェントのハンドオーバーが表示されます。
スクリプト型 AI エージェントのセットアップ
スクリプト形式の AI エージェントは、Webex AI Agent Studio プラットフォームのノーコード エージェント構築機能を強化します。 複数の会話を可能にし、特定のタスクを実行するために顧客から関連データを収集します。 次の作業が含まれます。
-
簡単なコマンドの実行 - 指示に従って、事前に定義されたアクションを実行します。
-
データの処理—指定されたルールに従ってデータを操作および変換します。
-
他のシステムとの対話—他のソリューションと通信し、コントロールします。
スクリプト AI エージェントは、知識ベースが質問と回答のコーパスで構成されている、知識主導型エージェントです。 スクリプト AI エージェントは、ユーザが作成したトレーニング コーパス (例と回答のコレクション) に基づいて回答を提供できます。 この機能は、次のような状況で役立ちます。
-
特定の知識が必要 - エージェントは、事前に定義された分野の質問に答える必要があります。
-
一貫性が重要 - エージェントは、類似するクエリに対して一貫性のある応答を提供する必要があります。
-
制限された柔軟性が必要 - エージェントの応答は、トレーニング コーパスの情報によって制限されます。
スクリプト AI エージェントを作成する
| 1 |
Webex AI Agent Studio プラットフォームにログインします。 |
| 2 |
ダッシュボードで、次をクリックします。 + エージェントの作成。 |
| 3 |
次の日に AI エージェントの作成 画面で、 最初から開始する に入力し、 次へ。 定義済みのテンプレートを選択して、AI エージェントをすばやく作成することもできます。 AI エージェント タイプをフィルタリングして、 |
| 4 |
選択する スクリプト形式 エージェント タイプを選択します。 |
| 5 |
以下の詳細を指定します。 |
| 6 |
[作成]をクリックします。 スクリプト化された AI エージェントが正常に作成されました。 ダッシュボード。 AI エージェントのヘッダーでは、次のタスクを実行できます。
また、AI エージェントをインポートすることもできます。 詳細については、次を参照してください。 AI エージェントのインポート。 |
次の作業
スクリプト AI エージェントを設定する
以下のセクションでは、特定のニーズに合わせてスクリプト AI エージェントを設定する方法について説明します。
スクリプト形式の AI エージェント プロファイルの更新
はじめる前に
スクリプト AI エージェントを作成します。
| 1 |
次の日に ダッシュボードで、作成した AI エージェントをクリックします。 |
| 2 |
[] タブを選択し、次の詳細を構成します。 |
| 3 |
クリック 公開 をクリックして、AI エージェントをライブにします。 |
AI エンジン設定の更新
スクリプト AI エージェントは、AI エンジン (機械学習を利用) を使用して、顧客のクエリを理解し、応答します。 使用される AI エンジンの概要は以下の通りです。
-
Webex AI Pro 1.0 (with swiftmatch) - 複数の言語をサポートする高速で軽量なトレーニングエンジン。
-
Webex AI Pro 1.0 (RAS 版) - 会話型 AI を構築するための最高のオープンソース フレームワークです。
-
Webex AI Pro 1.0 (Mind Meld 適用)—さまざまな自然言語理解 (NLU) 機能を使用して、質の高い会話フローを作成するための高度なフレームワークです。
AI エージェントの AI エンジンを変更するには:
| 1 |
ダッシュボードで、作成した AI エージェントをクリックします。 |
| 2 |
タブに移動します。 |
| 3 |
AI エンジンの隣にあるアイコンをクリックします。 |
| 4 |
AI エンジンの管理 ページで、次のフィールドを設定します:
|
| 5 |
[更新] をクリックして、AI エージェントの AI エンジン設定を変更します。 |
| 6 |
[ 変更の保存 ] をクリックして、AI エンジン設定を更新します。 |
スクリプトの設定
スクリプトは、AI エージェントの理解と応答を強化する構成要素です。 このセクションでは、次の 3 つの主要コンポーネントについて説明します。
-
インテント は、ユーザが AI エージェントと対話する際に達成したいさまざまな目標やアクションをキャプチャします。 ユーザ インテントをマッピングすることで、AI エージェントはユーザのリクエストを認識し、適切に応答できるようになります。 インテントを作成するには、 インテントを作成するを参照してください。
-
エンティティ は、AI エージェントがユーザ入力から抽出する必要がある特定の情報です。 これらには、日付、製品名、または顧客の使用に固有のカスタム値が含まれます。 エンティティは、AI エージェントがユーザのリクエストを効果的に満たすために理解する必要がある重要な変数です。 エンティティを作成するには、 エンティティの作成を参照してください。
-
レスポンス は、AI エージェントが入念に作成し、ユーザのリクエストに返信します。 これらは、AI エージェントがユーザの意図を理解し、必要なエンティティを収集した後で、そのユーザと通信する方法を指示します。 応答を作成するには、 応答を作成するを参照してください。
これらのコンポーネントが連携することで、エージェントとユーザの間に円滑で目的のある会話を作成します。 詳細については、 AI Agent Studio のインテント、エンティティ、レスポンスを理解するを参照してください。
インテントを作成する
はじめる前に
インテントを作成する前に、インテントにリンクするエンティティを作成していることを確認してください。 詳細については、 エンティティを作成するを参照してください。
| 1 |
ダッシュボードで、作成した [AI エージェント] をクリックします。 |
| 2 |
[ 設定 >] に移動します。[スクリプト] >インテント。 |
| 3 |
[ +インテントの作成] をクリックします。 |
| 4 |
次の日に 新しいインテントを追加する 画面で、次の詳細を指定します。 |
| 5 |
インテントを作成するには、 [追加] をクリックします。 |
| 6 |
AI エージェントを公開するには、 公開 をクリックします。 |
エンティティを作成する
| 1 |
ダッシュボードで、作成した AI エージェントをクリックします。 |
| 2 |
[構成] > [スクリプト] > [エンティティ] に移動します。 |
| 3 |
「+エンティティを作成」をクリックします。 |
| 4 |
エンティティの作成 ウィンドウで、次のフィールドを指定します。 |
| 5 |
変更を保存をクリックします。 関連するアクションを実行するには、[アクション] 列の [編集] オプションと [削除] オプションを使用できます。 エンティティ名のみ編集でき、エンティティ タイプは編集できません。 |
回答を作成する
| 1 |
ダッシュボードで、作成した AI エージェントをクリックします。 |
| 2 |
[構成] > [スクリプト] > [レスポンス] に移動します。 デフォルトでは、事前定義された応答を使用できます。 各応答の 編集 アイコンを使用して、応答設定を変更できます。 |
| 3 |
カスタム応答を作成するには、 「+応答を作成」 をクリックします。
新しい応答を追加 画面が表示されます。
|
| 4 |
新しい応答の追加 画面で、新しい 応答名を入力します。 |
| 5 |
設定された言語に対して、 条件を追加 をクリックして条件付き応答を追加します。
|
| 6 |
スクリプト エージェントの応答を作成するには、 [作成] をクリックします。 コード インタープリターを使用して、さまざまなチャネルの応答を構成することもできます。 |
エージェントの引き継ぎを設定する
はじめる前に
スクリプト化された AI エージェントを作成します。
| 1 |
ダッシュボードで、作成したスクリプト化された AI エージェントをクリックします。 |
| 2 |
に移動し、必要な設定をオンまたはオフに切り替えます。 |
| 3 |
引き継ぎ設定を保存するには、 [変更を保存] をクリックします。 |
次の作業
言語と音声を設定する
スクリプト化された AI エージェントが顧客とのやり取りを処理するために、複数の言語と言語固有の音声を構成できます。
はじめる前に
スクリプト AI エージェントを作成します。
| 1 |
AI エージェントの設定ページで、 タブ。 デフォルトの言語と音声は英語に設定されています。 サポートされている他の言語と音声については、 サポートされている言語と音声 記事。 |
| 2 |
クリック +言語を追加 AI エージェントに新しい言語を追加します。 |
| 3 |
ドロップダウンリストから希望の言語とロケールを選択し、クリックします。 追加。 |
| 4 |
クリック 言語を追加する。 |
| 5 |
ドロップダウンリストから適切な音声を選択します。 選択した言語に基づいて、利用可能な音声が自動的に表示されます。 |
| 6 |
トグルをオンにして 有効 言語と音声を有効にする列。 |
| 7 |
クリック デフォルトにする で アクション AI エージェントのデフォルトとして言語と音声を設定します。 設定された言語と音声を変更することはできますが、削除することはできません。 ただし、言語や音声を変更すると、AI エージェントの機能に影響する可能性があります。 |
スクリプト化された AI エージェントをプレビューする
Webex AI Agent Studio を使用すると、開発中および開発後に AI エージェントをプレビューできます。 この方法では、AI エージェントの機能をテストし、それぞれの入力クエリに対して目的の応答が生成されるかどうかを判断できます。 スクリプト化された AI エージェントは、次の方法でプレビューできます。
- AI エージェント ダッシュボード - AI エージェント カードにマウス カーソルを合わせると、その AI エージェントの プレビュー オプションが表示されます。 AI エージェント プレビュー ウィジェットを開くには、 プレビュー をクリックします。
- AI エージェント ヘッダー - AI エージェント カードまたは AI エージェント カードの編集ボタンをクリックして AI エージェントの編集モードに入ると、ヘッダー セクションにプレビュー オプションが常に表示されます。
- 最小化されたウィジェット - プレビューを起動して最小化すると、ページの右下にチャット ヘッド ウィジェットが表示されます。 これにより、プレビュー モードを簡単に再度開くことができます。
これに加えて、AI エージェント内から共有可能なプレビュー リンクをコピーすることもできます。 AI エージェント カードで、右上にある 省略記号 アイコンをクリックし、 プレビュー リンクのコピー をクリックします。 このリンクを AI エージェントの他のユーザと共有できます。
プラットフォームプレビューウィジェット
プレビュー ウィジェットは画面の右下に表示されます。 発話（または発話のシーケンス）を提供して AI エージェントがどのように応答するかを確認し、期待どおりに動作することを確認できます。 AI エージェント プレビューは複数の言語をサポートしており、発話の言語を自動検出してそれに応じて応答できます。 言語セレクターをクリックして利用可能なオプションのリストから選択することで、プレビューで言語を手動で選択することもできます。
プレビュー ウィジェットを最大化して、見やすくすることができます。 また、消費者情報を提供し、複数のルームを開始して AI エージェントを徹底的にテストすることもできます。
スクリプト化された AI エージェントを公開する
AI エージェントを設定してプレビューした後、エージェントを公開して稼働させることができます。
はじめる前に
スクリプト化された AI エージェントを作成します。
| 1 |
AI エージェント構成ページで、 「公開」 をクリックします。 |
| 2 |
バージョン名を入力し、 「公開」 をクリックします。 バージョンの詳細は 履歴 ページで確認できます。 詳細については、「履歴」セクションを参照してください。 |
スクリプト AI エージェントの共通管理セクション
AI エージェント構成ページの左側のパネルに次のセクションが表示されます。
スクリプトエージェントのテスト
AI エージェントが進化し、より複雑になるにつれて、そのロジックや自然言語理解 (NLU) の変更によって意図しない結果が生じることがあります。 最適なパフォーマンスを確保し、潜在的な問題を特定するために、AI エージェント プラットフォームは便利なワンクリック AI エージェント テスト フレームワークを提供します。 次の操作を実行できます。
- 包括的なテスト ケース セットを簡単に作成して実行します。
- さまざまなシナリオのテスト メッセージと予想される応答を定義します。
- 複数のメッセージを含むテスト ケースを作成して、複雑な相互作用をシミュレートします。
テストを定義する
次の手順でテストを定義できます。
- Webex AI Agent Studio プラットフォームにログインします。
- ダッシュボードで、作成したスクリプト化された AI エージェントをクリックします。
- 左側のペインで テスト をクリックします。 デフォルトでは、 テストケース タブが表示されます。
- テスト ケースを選択し、 「選択したテストを実行」 をクリックします。
表の各行は、次のパラメータを持つテスト ケースを表します。
| パラメータ | 説明 |
|---|---|
| メッセージ | ユーザが AI エージェントに送信することが予想されるクエリとステートメントの種類を表すサンプル メッセージ。 |
| 期待される言語 | AI エージェントと対話するときに使用する言語。 |
| 予想される意図 | 特定のユーザ メッセージに応答して表示されるインテントを指定します。 最も関連性の高いインテントを見つけやすくするために、この列には スマート オートコンプリート機能が搭載されています。 入力すると、システムはこれまで入力したテキストに基づいて一致するインテントを提案します。 |
| 前のコンテキストをリセット | チェックボックスをクリックすると、テスト ケースが分離され、既存の AI エージェント コンテキストとは独立して実行されます。 有効にすると、各テスト ケースは新しいセッションでシミュレートされ、以前の操作や保存されたデータによる干渉が防止されます。 |
| 部分一致を含める | このトグルを有効にすると、予想されるインテントが実際の応答と部分的にしか一致しない場合でも、テスト ケースが成功したと見なします。 |
| CSV からインポート | カンマ区切りファイル (CSV) ファイルからテスト ケースをインポートします。 この場合、既存のテスト ケースはすべて上書きされます。 |
| CSVへのエクスポート | テストケースをコンマ区切りファイル (CSV) にエクスポートします。 |
| コールバックをテストする | このトグルを有効にすると、着信コールバックをシミュレートし、実際の着信コールを必要とせずにフローの動作をテストできます。 |
| フロー内のコールバック | インテントがコールバックをトリガーする必要があることを示すには、この列のチェックボックスをクリックします。 |
| 予想されるコールバックテンプレート | コールバックが発生したときにアクティブにするテンプレート キーを指定します。 |
| コールバックタイムアウト（秒） | コールバックがタイムアウトしたと判断する前に AI エージェントがコールバック応答を待機する最大時間 (秒単位)。 システムでは最大 20 秒のタイムアウトが許可されます。 |
テストを実行する
上の 実行 タブをクリックして 選択したテストを実行する 選択したすべてのテスト ケースの順次実行を開始します。
テストケースは、 テストケース タブ。
.特定の結果を持つテストケースを表示するには、目的の結果をクリックします（たとえば、 合格した、 部分一致で合格、 失敗した、 保留中) をクリックして概要リボンを表示します。 これにより、テスト ケース リストがフィルターされ、選択した結果に一致するものだけが表示されます。
の セッション ID 各テストケースに関連付けられた結果が表示されます。 これにより、テスト ケースをすばやく相互参照し、トランザクションの詳細を表示できます。 これを実行するには、 取引の詳細 オプションの アクション カラム。
実行履歴
上の 歴史 タブでは、実行されたすべてのテスト ケースにアクセスできます。
- クリック ダウンロード アイコンから アクション 実行されたテスト データを CSV ファイルとしてエクスポートし、オフライン分析やレポート作成に使用します。
- 各テスト ケースの実行に使用される特定のエンジンとアルゴリズムの設定を確認します。 この情報は、開発者が AI エージェントのパフォーマンスを最適化するのに役立ちます。
- 特定のトレーニングエンジンで使用される高度なアルゴリズム構成設定を表示するには、 情報 トレーニング エンジン名の横にあるアイコン。これにより、テスト中に AI エージェントの動作に影響を与えたパラメーターと設定についての洞察が得られます。
エージェントセッションを表示
の セッション このセクションでは、AI エージェントと顧客間のすべてのやり取りの包括的な記録が提供されます。 各セッションには、交換されたメッセージの詳細な履歴が含まれます。 オフライン分析および監査のために、セッション データを CSV ファイルとしてエクスポートできます。 このデータを使用して、ユーザとのやり取りを分析し、改善すべき領域を特定し、AI エージェントの応答を改善します。
結果をページに表示することで、大規模なデータセットを処理できます。 あなたは 結果を絞り込む さまざまな基準に基づいてセッションをフィルタリングおよび並べ替えるセクション。 表の各行には、次のような重要なセッションの詳細が表示されます。
- チャネル - やり取りが発生したチャネル (チャット、音声など)。
- セッション ID - セッションの一意の識別子。
- 消費者 ID - ユーザの一意の識別子。
- メッセージ - セッション中に交換されたメッセージの数。
- 更新日時 - 最後に更新されたシステム時刻。
- メタデータ - セッションに関する追加情報。
- テスト セッションを非表示にする - このチェック ボックスをオンにすると、テスト セッションが非表示になり、ライブ セッションのリストのみが表示されます。
- エージェントの引き継ぎが発生しました - エージェントに引き継ぐセッションをフィルタリングするには、このチェックボックスをオンにします。 エージェントの引き継ぎが発生した場合、チャットが人間のエージェントに引き継がれたことを示すヘッドフォン アイコンが表示されます。
- エラーが発生しました - エラーが発生したセッションをフィルタリングするには、このチェックボックスをオンにします。
- ダウン投票 - ダウン投票されたセッションをフィルタリングするには、このチェックボックスをオンにします。
特定のセッションの詳細ビューにアクセスするには、行をクリックします。 チェックボックスを使用して、エージェントの引き継ぎ、エラー、およびダウン投票に基づいてセッションをフィルタリングします。 セッションの暗号化を解除するには、ユーザ レベルの権限と高度なデータ保護設定が必要です。 セッションの詳細を表示するには、 コンテンツの復号化 をクリックします。
アクションを実行するためのスクリプト AI エージェントの特定のセッションのセッション詳細
アクションを実行するためのスクリプト AI エージェントの トランザクション情報 タブには、特定のインタラクションの詳細な内訳が示され、情報が 4 つのセクションに分類されます。
特定された意図 セクション:
- 顧客のクエリに対して識別された意図を表示します。
- 識別された各インテントに関連付けられた信頼レベルを示します。
- 識別されたインテントに関連付けられているスロットを一覧表示します。 スロットをクリックすると、その値に関する追加情報と、システムがユーザのクエリからその値を抽出する方法が表示されます。
識別されたエンティティ セクションには、システムが顧客のメッセージから抽出し、アクティブな消費者の意図に関連付けるエンティティがリストされます。 これらのエンティティは、AI エージェントがユーザのクエリ内で識別した重要な情報を表します。
アルゴリズムの結果 セクションでは、AI エージェントの応答につながった基礎となるプロセスについて詳しく説明します。 表示される情報の内訳は次のとおりです。
- インテントのリスト - 識別されたインテントとそれに対応する類似度スコアを表示します。
- エンティティ リスト - ユーザのメッセージから抽出されたエンティティを表示します。
その他の情報 には以下が表示されます:
- 処理済みクエリ - AI エージェントの自然言語理解 (NLU) パイプラインが処理した後の、顧客の入力の前処理済みバージョンを示します。
- 言語検出プロバイダー - 特定のテキストの言語を自動的に識別できるテクノロジを提供するプロバイダー。
- 検出された言語 - テクノロジーによって検出された言語。
- エージェントのハンドオーバー - セッション中にエージェントのハンドオーバーが発生したかどうかを示します。 特定のルールによってエージェントの引き継ぎがトリガーされた場合は、 [ルールによるエージェントの引き継ぎ] チェックボックスをオンにします。
- テンプレート キー - AI エージェントの応答をトリガーしたインテントに関連付けられたテンプレート キーを示します。
- 応答タイプ - コード スニペットや条件付き応答など、AI エージェントによって生成された応答のタイプを示します。
- 応答条件 - AI エージェントの応答をトリガーした特定の条件またはルールを示します。
- NLU AI エンジン - 顧客のクエリを処理するために使用される NLU AI エンジン (RASA、Switchmatch、Mindmeld など) を識別します。
- ベクトル モデル - テキストを数値ベクトルとして表現する方法。
- 最小しきい値スコア - 最小しきい値スコアを表示します。
- 部分一致スコアの差 - ハンドオーバーと推論 設定で構成された部分一致スコアの差。 システムは、これらの値に基づいて、クエリが範囲外であるか、エージェントの介入が必要かどうかを判断します。
- デバッグ ログ - 特定のトランザクション ID に関連付けられたデバッグ ログのリストを提供します。 高度なログは通常 180 日間保持されます。
ダウンロード オプションを使用して、JSON 形式でトランザクション情報をダウンロードして表示することもできます。
メタデータ タブには次の情報が表示されます。
- NLP メタデータ - NLP タブで、顧客の入力に適用された前処理手順を確認します。
- データストアと FinalDF - AI エージェントの データストア タブと FinalDF タブでセッションに関連するデータにアクセスします。
- 検索機能 - 組み込みの検索バーを使用して、会話内の特定の発言を検索します。
バージョン履歴と変更ログを表示する
インテントやエンティティを追加または変更するたびに、スクリプト化された AI エージェントを再トレーニングして最新バージョンであることを確認することが重要です。 各トレーニング セッションの後、AI エージェントを徹底的にテストして、その正確性と有効性を確認します。 スクリプト AI エージェントを公開するたびに、スクリプト AI エージェントのバージョンが保存され、[バージョン履歴] タブで利用できるようになります。 「バージョン履歴」タブから、スクリプト AI エージェントのさまざまなバージョンを表示できます。
履歴ページでは、エージェントに対して行われた次の更新にアクセスできます。
- バージョン履歴を公開した日時と、公開時に開発者が残したメモの形式で行われた変更を追跡します。
- 公開された各バージョンで使用された NLU エンジンと NLU エンジンの設定を確認します。 各バージョンの公開準備にかかる経過時間も確認できます。
- 設定、インテント、エンティティ、レスポンス、キュレーションの変更を監視します。 変更ログ タブ。
- 必要に応じて、古いバージョンを下書きとして公開、プレビュー、または読み込みます。
- トレーニング履歴の表示 - コーパスをトレーニングした日時と行った変更を追跡します。
- トレーニング エンジンの比較 - さまざまな反復に使用されるトレーニング エンジンと、それに対応するトレーニング期間を確認します。
- 変更を追跡する - 設定、インテント、応答、NLP、キュレーションの変更を監視します。
- 以前のバージョンに戻す - 必要に応じて、古いトレーニング セットに簡単に戻すことができます。
履歴セクションには、ナレッジ ベースを管理するための便利なツールが用意されています。
- インテントをアクティブにする - 以前は非アクティブだったインテントをアクティブにする ライブ AI エージェントの応答にそれらを含めます。
- インテント編集 - 参照用に元のインテントを保持しながら、既存のインテントの新しいバージョンを作成します。
- プレビューパフォーマンス - 特定の知識ベースを使用して AI エージェントのパフォーマンスを評価します。 プレビュー 特徴。
- インテントをダウンロードする - オフライン分析や参照用に、ナレッジ ベースのインテントを CSV ファイルとしてエクスポートします。
変更ログ
の 変更ログ このセクションでは、過去 35 日間にスクリプト AI エージェントに加えられた変更の詳細な記録が提供されます。 変更ログにアクセスするには:
- ダッシュボードに移動し、作成した AI エージェントをクリックします。
- クリック 歴史 AI エージェントの履歴を表示するにはタブをクリックします。
- クリック 変更ログ 変更の詳細なログを表示するには、タブをクリックします。
- 更新日時 - システムが変更を加えた日時。
- 更新者 - 変更を行ったユーザ。
- フィールド - 変更が行われたボットのセクション (設定、インテント、応答など)。
- 説明 - 変更に関する追加の詳細。
-
使用してください
更新者そして分野特定の変更ログエントリを検索するための検索オプション。 -
の モデルの歴史 タブには、各 AI エージェントの最大 10 個のコーパスが表示されます。
厳選されたエージェントの詳細を見る
システムは次の基準に基づいて、キュレーション コンソールにメッセージを追加します。
- フォールバック メッセージ - AI エージェントがメッセージを理解できず、フォールバック インテントをトリガーした場合。
- デフォルトのフォールバック インテント - このトグルを有効にすると、デフォルトのフォールバック インテントをアクティブにするメッセージがキュレーション コンソールに送信されます。
- 低評価メッセージ - AI エージェントのプレビュー中にユーザが低評価したメッセージ。
- エージェントの引き継ぎ - 設定されたルールにより人間のエージェントへの引き継ぎが発生するメッセージ。
- セッションから - セッションまたはルーム データから目的の応答を受信しなかったとしてユーザによってフラグが付けられたメッセージ。
- 低信頼度 - 信頼度スコアが指定された低信頼度しきい値内に収まるメッセージ。
- 部分一致 - AI エージェントが正しい意図や応答を判断できなかったメッセージ。
問題を解決する
問題 タブでは、キュレーション対象としてフラグが付けられたメッセージを確認して対処できます。 次を実行できます。
- 問題の重大度と関連性に基づいて、問題を解決するか無視するかを選択します。
- 元のユーザの発話、AI エージェントの応答、および添付されたメディアを調べます。
バックエンドで 高度なデータ保護 を有効にすると、システムはユーザ レベルで復号化されたアクセスを許可します。
問題を解決するには、次の方法があります。
-
既存のインテントへのリンク - 問題を既存のインテントに接続するには、 [リンク] オプションを選択し、目的のインテントを検索します。
-
新しいインテントを作成する - [新しいインテントに追加] オプションを使用して、キュレーション コンソールから直接新しいインテントを作成します。
-
問題を無視する - 問題を解決または無視して、キュレーション コンソールから問題を削除します。
- デフォルトのインテント (ウェルカム メッセージ、フォールバック メッセージ、部分一致) にリンクすることはできません。
- アクションを実行するためのスクリプト化された AI エージェントの場合は、ドロップダウン リストから適切なインテントを選択し、関連するエンティティにタグを付けます。
- 変更を加えた後は、AI エージェントを再トレーニングして、応答に新しい知識が反映されるようにします。
- 複数の問題を同時に解決または無視して、効率的な管理を実現します。
解決済み タブには、システムによって解決されたすべての問題が表示されます。 解決された各問題の概要を表示できます。これには、既存のインテントにリンクしたか、新しいインテントを作成したか、無視したかが含まれます。 システムがキャッチしなかった、気に入らない応答を見つけた場合は、キュレーション コンソールに具体的な例を手動で追加できます。
セッションから問題を追加するには:
- 発話を特定する - 誤った応答を引き起こした発話を見つけます。
- キュレーション ステータスを確認する - 問題がまだキュレーション コンソールにない場合は、
キュレーション ステータストグルが表示されます。 - フラグを切り替える -
キュレーション ステータストグルを有効にして、発話をキュレーション コンソールに追加し、確認と解決を行います。
問題がすでにキュレーション コンソールにある場合は、トグルの外観が変化してそのステータスが表示されます。
アナリティクスを使用してスクリプト化された AI のパフォーマンスを表示する
分析セクションでは、AI エージェントのパフォーマンスと有効性を評価するための主要なメトリックがグラフィカルに表示されます。 主要な指標は、タブとして表される 4 つのセクション、つまり 概要、 回答、 トレーニング、および キュレーション に分かれています。
分析画面にアクセスすると、開発者は分析を表示する AI エージェントを選択できます。 チャネル、日付範囲、データの粒度を選択して分析ビューをカスタマイズできます。 デフォルトでは、システムはすべてのチャネルの過去 1 か月の分析データを各日をデータ ポイントとして表示します。
概要
概要には、AI エージェントの全体的な使用状況とパフォーマンスのスナップショットを開発者に提供する主要なメトリックとグラフが含まれています。
- ダッシュボードから、作成した AI エージェントを選択します。
- 左側のナビゲーション ペインで、 [分析] をクリックします。 AI エージェントのパフォーマンスの概要は、表形式とグラフ形式の両方で表示されます。
セッションとメッセージ
概要の最初のセクションには、AI エージェントのセッションとメッセージに関する次の統計が表示されます。
- 合計セッション数と、人間の介入なしに AI エージェントが処理するセッション数。
- エージェントの引き継ぎの合計数。人間のエージェントに引き継がれたセッションの数です。
- 1 日平均セッション数
- 合計メッセージ数（人間と AI エージェントのメッセージ）と、そのうちユーザから送信されたメッセージの数。
- 1 日平均メッセージ数
システムはこれに続いて、セッション (AI エージェントによって処理されたセッションと引き渡されたセッションを表す積み重ねられた列) と AI エージェントによって送信された応答の合計をグラフィカルに表示します。
[ユーザ（Users）]
概要の 2 番目のセクションには、AI エージェントのユーザに関する統計が含まれています。 総ユーザ数、ユーザあたりの平均セッション数、1 日あたりの平均ユーザ数に関する情報を提供します。 続いて、選択した粒度に応じて、各ユニットの新規ユーザとリピーターユーザを表示するグラフが表示されます。
パフォーマンス
3 番目のセクションでは、AI エージェントのユーザへの応答に関する統計が提供されます。 ここでは、AI エージェントによって送信された応答の合計と、AI エージェントの応答間の分割を確認できます。
- ユーザの意図を識別しました。
- フォールバック メッセージで応答しました。
- 部分一致メッセージで応答しました。
- エージェントの引き継ぎについてユーザに通知しました。
同じものが円グラフに集計され、面グラフでは選択した粒度に基づいて情報が提供されます。
トレーニング
トレーニング セクションは、AI エージェント コーパスの「健全性」を表します。 開発者は、AI エージェント内の各インテントに対して 20 以上のトレーニング発話を構成することをお勧めします。 このセクションでは、すべてのインテントが四角形として表示され、色とサイズによってトレーニング データの量が表示されます。 インテントが白色に近いほど、AI エージェントの精度を向上させるために必要なトレーニング データが増します。
回答
このセクションでは、ユーザが何について質問しているのか、どのくらいの頻度で質問しているのかを開発者に詳しく示します。 AI エージェントが質問に答えるための最も人気のあるインテントと、アクションを実行するための AI エージェントの応答テンプレートをグラフィカルに表示します。
キュレーション
このセクションでは、毎日発生するキュレーションの問題の数と AI エージェントが解決する問題を視覚的にまとめています。
顧客との対話に AI エージェントを使用する
このセクションでは、AI エージェントを音声とデジタルの両方のチャネルと統合して、顧客の会話を管理する方法について説明します。
音声およびデジタル インタラクションに AI エージェントを使用する
Webex AI Agent Studio プラットフォームで自律型またはスクリプト AI エージェントを作成して構成したら、次のステップは、それらを音声およびデジタル チャネルと統合することです。 このインテグレーションにより、AI エージェントは顧客との音声ベースとデジタルの両方の会話を処理でき、シームレスでインタラクティブなユーザ エクスペリエンスを提供できます。
詳細については、「 音声およびデジタル インタラクションに AI エージェントを使用する 」記事を参照してください。
AI エージェントのカスタムレポートを管理する
グローバル変数を使用して、カスタム レポートを生成し、AI エージェントにルーティングされた通話を分析できます。
現在、AI エージェントのすぐに使用できるレポートは、Analyzer では利用できません。
グローバル変数を作成する
| 1 |
[制御ハブ] にサインインします。 |
| 2 |
[ コンタクトセンター ナビゲーションペインで、 。 |
| 3 |
クリック 新しいグローバル変数を作成する 変数の名前と説明を入力します。 次の名前の変数を作成します CustomAIAgentInteractionOutcome。 選択する 文字列 を変数タイプとして使用します。 |
| 4 |
トグル レポート可能にする オンにすると、レポート用に Analyzer で変数を表示します。 |
| 5 |
[保存] をクリックします。 |
グローバル変数をフローに追加する
リンクされたサンプルのフロー インポートでは、以下の手順も利用できます。
| 1 |
顧客組織にログインする方法: Control Hub。 |
| 2 |
移動先 。 [フロー] ページが表示されます。 |
| 3 |
[ フロー デザイナーに移動 アイコンをクリックします。 [フローデザイナー（Flow Designer）] ウィンドウが表示されます。 |
| 4 |
[ グローバル フロー プロパティ ペインで、までスクロールダウンします。 セクションを参照してください。 |
| 5 |
[ グローバル変数 セクションで、 グローバル変数の追加。 グローバル変数を追加します CustomAIAgentInteractionOutcome 必要があります。 |
| 6 |
[ 変数の設定 値を指定するアクティビティ 中止済み を変数に CustomAIAgentInteractionOutcome。 |
| 7 |
構成する 仮想エージェント V2 フローのアクティビティ。 |
| 8 |
[Handled] の結果を 仮想エージェント V2 アクティビティと使用する 変数の設定 値を指定するアクティビティ 処理済み を変数に CustomAIAgentInteractionOutcome。 |
| 9 |
エスカレーションされた結果を 仮想エージェント V2 アクティビティを選択し、 変数の設定 値を指定するアクティビティ エスカレートしました を変数に CustomAIAgentInteractionOutcome。 |
| 10 |
エラーが発生したパスを 仮想エージェント V2 アクティビティを選択し、 変数の設定 値を指定するアクティビティ エラーが発生しました を変数に CustomAIAgentInteractionOutcome。 |
| 11 |
ビジネス ロジックに基づいて残りのフローを完了し、公開します。 このフローを通過するすべての呼び出しは、変数の値を持ちます。 CustomAIAgentInteractionOutcome に設定 放棄済み、 処理済み、 エスカレート済み または エラー、呼び出しがたどるパスに応じて。 |
カスタム ビジュアライゼーションを作成する
Analyzer で、AI エージェントのコール レコードと AI エージェントの結果の分布のカスタム レポートを作成できます。
AI エージェントの通話記録の視覚化を作成する
| 1 |
をダウンロードし、 AI_Agent_Call_Records ファイルの場所: https://github.com/WebexSamples/webex-contact-center-api-samples/pull/275。 |
| 2 |
Analyzer にログインします。 |
| 3 |
ホームページで、 視覚化 アイコンをクリックします。 |
| 4 |
[インポート（Import）] をクリックします。 |
| 5 |
クリック 参照 をクリックしてインポートするファイル (.JSON 形式) を選択します。 |
| 6 |
クリック インポート インポートするには AI_Agent_Call_Records ファイルを選択します。 |
| 7 |
クリック 編集 をクリックして、インポートされたビジュアライゼーションを変更します。 |
| 8 |
次をクリックします。 フィルタの編集 対象 CustomAIAgentInteractionOutcome. |
| 9 |
[ が参加しています ラジオボタンを選択し、値を追加します 中止済み、 エスカレートしました、 エラーが発生しました、 処理済み。 |
| 10 |
数回のテスト通話を保存して開始します。 |
| 11 |
ビジュアライゼーションを実行して結果を確認します。 |
AI エージェントの結果の分布の視覚化を作成する
| 1 |
をダウンロードし、 AI_Agent_ Outcome_Distribution.JSON ファイルの場所: https://github.com/WebexSamples/webex-contact-center-api-samples/pull/275。 |
| 2 |
Analyzer にログインします。 |
| 3 |
ホームページで、 視覚化 アイコンをクリックします。 |
| 4 |
[インポート（Import）] をクリックします。 |
| 5 |
クリック 参照 をクリックして、インポートするファイル (JSON 形式) を選択します。 |
| 6 |
クリック インポート インポートするには AI_Agent_ Outcome_Distribution.JSON ファイルを選択します。 |
| 7 |
クリック 編集 をクリックして、インポートされたビジュアライゼーションを変更します。 |
| 8 |
次をクリックします。 フィルタの編集 対象 CustomAIAgentInteractionOutcome. |
| 9 |
[ が参加しています ラジオボタンを選択し、値を追加します 中止済み、 エスカレートしました、 エラーが発生しました、 処理済み。 |
| 10 |
数回のテスト通話を保存して開始します。 |
| 11 |
ビジュアライゼーションを実行して結果を確認します。 |
AI コンプライアンスについて理解する
このセクションは、AI 開発、データ プライバシー、セキュリティ、安全性を理解するのに役立ちます。
AI 開発、データ プライバシー、セキュリティ、安全性
すべての AI を利用した機能について、当社の 責任ある AI 原則に基づいて AI 影響評価を行い、 責任ある AI フレームワークに従います。 設計による既存のセキュリティ、プライバシー、人権に関するプロセスに加えて、.
プライバシーとセキュリティ推論プロセス後に顧客入力データが保持されることはなく、サードパーティのモデル プロバイダーである Microsoft が Cisco 顧客データにアクセス、監視、保存することはありません。 機能別のデータ保持ポリシーの詳細については、Cisco Trust Portal の Webex AI エージェント AI 透過性テクニカルノート を参照してください。
トレーニングと評価用のデータソースサードパーティのモデル プロバイダーである Microsoft が、Azure OpenAI モデルを改善するために顧客のコンテンツを使用したり、Azure インフラストラクチャに Cisco 顧客データを保存したり、保持することはありません。
安全性と倫理的配慮すべての生成型 AI 機能にはエラーが発生しやすいため、Microsoft では Azure OpenAI が提供する コンテンツ フィルタリング をオプトインすることで、AI 機能のコンテンツの安全性を優先しています。
モデルの評価とパフォーマンス当社は、基礎となるモデルのレビュー、テスト、品質保証に人間を関与させることで、AI Assistant のパフォーマンスと精度を優先しています。
はじめに Webex AI Agent Studio
Webex AI Agent Studio は、顧客サービスとサポートのニーズを満たす自動 AI エージェントを作成、管理、展開するために設計された高度なプラットフォームです。 AI エージェントは、人間のエージェントと対話する前に、人工知能を使用して自動化されたアシスタンスを顧客に提供します。 これらのエージェントは、会話内のイントネーション、言語理解、状況認識を備えた音声インタラクションをサポートします。 また、AI エージェントはテキストやオンライン チャットを通じて、シームレスかつ有益な方法でデジタル チャネルの対話を処理します。 顧客は、質問や情報検索に対するアシスタンスを受け、待ち時間を最小限に抑えるなど、コンシェルジュのようなエクスペリエンスの恩恵を受けます。
企業にとっての主なメリット
-
効率と生産性
-
反復的なタスクを自動化することで、人間の従業員を戦略的な作業に集中させることができます。
-
24 時間 365 日の可用性を提供し、処理量の増加と応答時間を改善します。
-
データ処理、分析、レポートの精度が向上しました。
-
- コスト削減
-
自動化により人件費を削減します。
-
効率を高めるためにリソース割り当てを最適化します。
-
プロセスの合理化とエラーの防止により、運用コストを削減します。
-
- 意思決定の強化
-
大規模なデータセットを分析することで、データに基づくインサイトを提供します。
-
将来の結果を予測するための予測分析を有効にします。
-
特定と評価を通じてリスク管理を改善します。
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- 顧客満足度の向上
-
顧客データに基づいて対話をパーソナライズします。
-
AI 搭載のチャットボットと仮想アシスタントにより、応答時間が短縮されます。
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24 時間 365 日のカスタマー サポートを提供します。
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- スケーラビリティと柔軟性
-
変化するビジネスニーズに合わせて簡単にスケールアップまたはスケールダウンできます。
-
新しい状況や情報を学習し、順応することができます。
-
- 競争上の利点
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イノベーションと新しい製品やサービスの開発を推進しています。
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競争力のために効率を向上させます。
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- 従業員のエンパワーメント
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人間の潜在能力を解放し、よりクリエイティブで戦略的な業務に従事させることができます。
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データ、インサイト、サポートを提供することでコラボレーションを強化します。
-
AI エージェントのタイプと例を理解する
次の表では、AI エージェント タイプとその機能を一覧で示します。
| AI エージェント タイプ | 目的 | セットアップ方法 |
|---|---|---|
|
自律型 |
自律エージェントは、定義された目標を達成するために独立して動作するため、人間の継続的な介入の必要性を減らします。
|
自律型 AI エージェントのセットアップ |
|
スクリプト形式 |
スクリプト AI エージェントは、事前に定義された一連のルールと指示に従うようにプログラムされています。
|
スクリプト AI エージェントをセットアップする |
例
自律型およびスクリプト AI エージェントはどちらも、特定の要件と必要な機能に応じて、さまざまな使用例に適用されます。 次のような例があります。
-
顧客サービス- 自律エージェントとスクリプト形式エージェントの両方が顧客サポートを提供でき、自律エージェントはより柔軟性があり、自然言語を理解できます。
-
バーチャル アシスタント-自律エージェントは、幅広いタスクを管理し、よりパーソナライズされた対話を提供できるため、仮想アシスタントのロールに最適です。
自律型 AI エージェントとスクリプト AI エージェントの選択は、タスクの複雑さ、必要な自律性レベル、トレーニング データの可用性によって異なります。
前提条件
- 組織にアクティブなコンタクト センターのトライアルまたはサブスクリプションがない場合、パートナーは Webex AI エージェント機能でコンタクト センターのトライアルをセットアップできます。 詳細については、次を参照してください。 Webex Contact Center セルフサービス トライアル にアクセスしてください。
- サブスクリプションにサインアップするには、Flex-3.0 Contact Center ライセンスの AI エージェント アドオンを購入する必要があります。 資格に基づき、Webex Contact Center は組織のサービスの 1 つとして AI エージェントをプロビジョニングします。 Webex コンタクト センターの設定の詳細については、次を参照してください はじめに Webex コンタクト センター。
Webex AI Agent Studio にアクセスする
AI エージェントを作成するには、Webex AI Agent Studio アプリケーションにログインする必要があります。 次の方法でログインできます:
Control Hub からサインインする
表示されない場合 Webex AI エージェント、Cisco サポートに連絡して、対応する機能フラグを有効にします。
- [制御ハブ] にサインインします。
-
選択する サービス > コンタクトセンター。
- [ コンタクトセンター ナビゲーション ペインで、 カスタマー エクスペリエンス > AI エージェント。
- クリック Webex AI エージェント をクリックしてアプリケーションにアクセスします。
これにより、Webex AI Agent Studio アプリケーションが別のブラウザー タブで開き、AI エージェントを構成する準備ができています。
Webex Connect からサインイン
Webex AI Agent Studio アプリケーションにアクセスするには、Webex Connect へのアクセス権が必要です。
- エンタープライズ用に提供されたテナント URL とサインイン情報を使用して、Webex Connect アプリケーションにログインします。
デフォルトでは、 サービス ページがホームページとして表示されます。
- [ アプリトレイ 左側ナビゲーションペインのメニューで、 Webex AI エージェント をクリックしてアプリケーションにアクセスします。
システムは Webex AI Agent Studio アプリケーションを別のブラウザタブで開き、アプリケーションに自動的にサインインします。
ホームページのレイアウト
Webex AI Agent Studio アプリケーションへようこそ。 ログインすると、ホームページには次のレイアウトが表示されます。
-
ナビゲーション バー
左側に表示されるナビゲーションバーから次のメニューにアクセスできます:
- ダッシュボード- エンタープライズ管理者によって許可されているとおり、ユーザがアクセスできる AI エージェントのリストを表示します。
- ナレッジ- 中央のナレッジリポジトリまたはナレッジベースを示します。これは、自律型 AI エージェントが顧客のクエリに応答するための頭脳として機能します。
- ヘルプ—Webex ヘルプ センターの Webex AI Agent Studio ユーザ ガイドへのアクセスを提供します。
-
ユーザプロファイル
ユーザプロファイルメニューでは、自分のプロファイル情報を表示したり、アプリケーションからサインアウトすることができます。
[ エンタープライズ プロファイル ページには、AI エージェント テナントに関する情報が含まれており、完全な管理者アクセスを持つ管理者のみがアクセスできます。
-
[ 概要 タブには次の情報が含まれます:
- エンタープライズ識別子- エンタープライズ用の Webex 組織 ID、CPaaS 組織 ID、サブスクリプション ID を含みます。 これは、対応する Webex Connect テナントに Webex コンタクトセンター インテグレーションを行っているエンタープライズで利用できます。
- プロファイル設定- エンタープライズ名、エンタープライズ固有の名前、およびロゴ URL が含まれます。
- グローバルエージェント設定- フォールバックシナリオを処理するために、音声チャネルのデフォルトのエージェントを選択できます。
- データ保持期間の概要: このエンタープライズのデータ保持期間の概要を提供します。
-
[ チームメイト ] タブでは、アプリケーションへのアクセス権を持つチームメイトの一覧を表示、管理できます。 各ユーザにはロールが割り当てられ、付与された権限に基づいて実行できるアクションが決定されます。
-
ダッシュボードについて理解する
ダッシュボードでは、AI エージェントはカードで表示されます。 各カードには、AI エージェント名、最終更新者、最終更新日時、エージェントのトレーニングに使用されたエンジンなどの基本情報が表示されます。
AI エージェント カードのタスク
AI エージェント カードにカーソルを合わせると、次のオプションが表示されます。
- プレビュー—[ プレビュー ] をクリックして、AI エージェントのプレビュー ウィジェットを開きます。
- 省略記号 アイコン: このアイコンをクリックすると、次のタスクを実行できます:
-
プレビューリンクのコピー: プレビューリンクをコピーして新しいタブに貼り付け、チャットウィジェット上で AI エージェントをプレビューできます。
-
アクセストークンのコピー: API 経由でエージェントを呼び出すために、AI エージェントのアクセストークンをコピーします。
-
エクスポート—AI エージェントの詳細 (JSON 形式) をローカルフォルダにエクスポートします。
-
削除—AI エージェントをシステムから完全に削除します。
-
ピン留めする—AI エージェントをダッシュボードの最初の位置に固定するか、ピン留めを解除して元の位置に戻します。
-
新しい AI エージェントを作成する
ダッシュボードの右上にある [ + エージェントの作成 ] オプションを使用して、新しい AI エージェントを作成できます。 定義済みのテンプレートを使用するか、エージェントをゼロから作成するかを選択できます。
スクリプトおよび自律型 AI エージェントの作成方法については、以下のセクションを参照してください。
AI エージェントのインポート
使用可能な AI エージェントのリストから、JSON 形式の AI エージェントをインポートできます。 まず、AI エージェントを JSON 形式でローカル フォルダーにエクスポートしたことを確認します。 次の手順に従ってインポートしてください:
- [ エージェントをインポート] をクリックします。
- アップロード をクリックして、プラットフォームからエクスポートした AI エージェントファイル (JSON 形式) をアップロードします。
- エージェント名 フィールドに AI エージェント名を入力します。
- (オプション) [システム ID]で、システムが生成する一意の識別子を編集します。
- [インポート（Import）] をクリックします。
AI エージェントが Webex AI Agent Studio プラットフォームに正常にインポートされ、ダッシュボードから利用できるようになりました。
キーワード検索
このプラットフォームは、AI エージェントを簡単に見つけて管理するための強力な検索機能を提供します。 エージェント名をキーワード検索することができます。検索バーにエージェント名または名前の一部を入力します。 検索条件に一致する AI エージェントのリストが表示されます。
エージェント タイプでフィルタリングする
キーワード検索に加えて、AI エージェントのタイプに基づいてフィルタリングすることで、検索結果を絞り込むことができます。 ドロップダウンリストから、エージェント タイプ フィルタの 1 つを選択します。スクリプト化、 自律、 すべて。
ナレッジベース
ナレッジベースは、大言語モデル (LLM) 対応の AI エージェントの情報の中央リポジトリです。 AI エージェントは、高度な AI と機械学習テクノロジを使用して、人間のようなテキストを理解し、処理し、生成します。 AI エンジンは、膨大な量のデータを使用して AI エージェントをトレーニングし、詳細でコンテキストに関連した応答を提供できるようにします。 ナレッジベースは、自律型 AI エージェントの機能に必要なデータを保存します。
構成している AI エージェントに必要なナレッジベースを作成します。
AI エージェントのナレッジベースを作成する
| 1 |
Webex AI Agent Studio プラットフォームにログインします。 | ||||||||||||||
| 2 |
左側ナビゲーションペインにある ナレッジ アイコンをクリックしてください。 | ||||||||||||||
| 3 |
ナレッジベース ページの右上隅にある +ナレッジベースの作成 をクリックします。 | ||||||||||||||
| 4 |
ナレッジベースの作成 ページで次の情報を入力します: | ||||||||||||||
| 5 |
[作成]をクリックします。 システムは指定された名前のナレッジベースを作成します。 | ||||||||||||||
| 6 |
ファイルをナレッジベースにアップロードするか、ドキュメントをゼロから作成することができます。
アップロードされたすべてのファイルを削除するには、[ 処理済みのファイル ] セクションの隣にある 削除 アイコンをクリックします。 単一のファイルを削除するには、ファイル名の隣にある ファイルの削除 アイコンをクリックします。
| ||||||||||||||
| 7 |
[ 情報 ] タブに移動して次の詳細を表示します:
|
次の作業
AI エージェントのナレッジ ベースを設定します。
ナレッジベースにアクセスする
はじめる前に
AI エージェントに必要なナレッジベースを作成します。
| 1 |
Webex AI Agent Studio プラットフォームにログインします。 |
| 2 |
左側のナビゲーションペインにある ナレッジ アイコンをクリックしてください。 知識ベース ページに知識ベースがカードとして表示されます。 カードには、アップロードされたファイルの数とナレッジベースで作成されたドキュメントの数が表示されます。 |
| 3 |
カードをクリックすると、特定のナレッジベースに移動できます。 また、AI エージェント設定ページの 知識 タブからナレッジベースにアクセスすることもできます。 詳細については、次を参照してください。 ナレッジベースの設定 セクションを参照してください。 以下の基準を使用して、必要なナレッジベースを検索できます。
クリック すべてリセット 検索条件をリセットします。 |
自律型 AI エージェントのセットアップ
自律 AI エージェントは、人間の直接の介入なしに、独立して動作します。 自律エージェントは、ナレッジ レポジトリにアクセスして使用し、ユーザのクエリに対して有益で正確な回答を提供できます。 これらのエージェントは、高度なアルゴリズムと機械学習技術を使用してデータを分析し、環境から学習し、特定の目標を達成するためにアクションを調整します。
自律型 AI エージェントは、以下を含むさまざまなシナリオで使用できます。
- カスタマーサポート: FAQ への回答、問題のトラブルシューティング、プロセスのガイドを行います。
- 技術的な支援の提供—特定のトピックや分野について専門家のアドバイスを提供します。
- 自然言語処理 (NLP)—人間の言葉を理解し、自然な会話形式で対応できるようになります。
- 意思決定 - 利用可能な情報と事前定義されたルールに基づいて、十分な情報に基づいた選択を行います。
- 自動化—繰り返しの作業や時間のかかる作業を自動化します。
自律型 AI エージェントで構成されたガーデイルは、AI エージェントが非倫理的で有害なコンテンツで応答しないようにします。
自律型 AI エージェントを作成する
はじめる前に
自律型 AI エージェントのナレッジベースを作成してください。 詳細については、次を参照してください。 AI エージェントのナレッジベースを作成する。
| 1 |
Webex AI Agent Studio プラットフォームにログインします。 |
| 2 |
次の日に ダッシュボード、クリック +エージェントの作成。 |
| 3 |
次の日に AI エージェントを作成する 画面で、 最初から開始する に入力し、 次へ。
定義済みのテンプレートを選択して、AI エージェントをすばやく作成することもできます。 AI エージェント タイプを自律としてフィルタリングできます。 この場合、 プロファイル ページの自動入力をサポートします。 |
| 4 |
選択する 自律型 エージェント タイプ。 |
| 5 |
以下の必須の詳細を指定します。 |
| 6 |
[作成]をクリックします。 自律型 AI エージェントが正常に作成されました。 ダッシュボード。 AI エージェント ヘッダーでは、次のタスクを実行できます。
事前構築済みの AI エージェントをインポートすることもできます。 詳細については、次を参照してください。 AI エージェントのインポート。 |
次の作業
自律型 AI エージェントを設定します。
自律 AI エージェントを設定する
以下のセクションでは、特定のニーズに合わせて自律型 AI エージェントを設定する方法について説明します。
自律型 AI エージェント プロファイルの更新
はじめる前に
自律型 AI エージェントを作成します。
| 1 |
次の日に ダッシュボードで、作成した AI エージェントをクリックします。 |
| 2 |
[] タブを選択し、次の詳細を設定します。 |
| 3 |
クリック 変更を保存。 |
| 4 |
[ 公開 ] をクリックして AI エージェントを公開します。 詳細については、「 自律 AI エージェントを公開する 」を参照してください。 |
次の作業
必要なアクションを AI エージェントに追加します。
自律型 AI エージェントにアクションを追加する
Autonomous AI エージェントは、ユーザの意図を理解し、それに従って行動するように設計されています。 たとえば、オンラインで食品の注文受付を自動化する必要があるレストランを考えてみましょう。 このタスクを実行するには、以下のアクションを実行する自律型 AI エージェントを作成します。
-
顧客から必要な情報を取得します。
-
必要なフローに情報を転送します。
-
顧客の要件を提供します。
自律 AI エージェントは次の 3 つの構成要素で機能します。
-
アクション - AI エージェントがユーザの意図を理解することで実行し、外部システムに接続することで完了するタスク。
-
エンティティまたはスロット - ユーザのインテントを実現するためのステップを表します。 スロット フィルでは、発話に基づいて顧客のインテントを満たすために、顧客に特定の質問をすることが含まれます。 AI エージェントがアクションの実行を開始するためのトリガーです。
-
フルフィルメント - AI エージェントが外部システムに接続してアクションを完了する方法を決定します。
| 1 |
ダッシュボードで、作成した AI エージェントをクリックします。 |
| 2 |
タブに移動します。 [ アクション ] ページに [ エージェントのハンドオーバー ] アクションが表示されます。 |
| 3 |
[ +新規アクション ] をクリックして、AI エージェントの新規アクションを追加します。 |
| 4 |
新規アクションの追加 ページで次の詳細を指定します: |
次の作業
選択したアクション範囲に応じて、スロットのみ、またはフルフィルメントと一緒にスロットを設定できます。
スロット フィルを設定する
スロットを埋めるには、AI エンジンに必要な入力エンティティを追加することが含まれます。 アクション ページの スロット埋め セクションで入力エンティティを追加します:
-
エンティティを表形式で 1 つずつ追加できます。 詳細については、 表形式で入力エンティティを追加するを参照してください。
-
JSON ファイルを使用してエンティティを定義することもできます。 詳細は JSON スキーマのツアー を参照してください。
入力エンティティを表形式で追加する
| 1 |
入力エンティティを追加するには、[ +新しい入力エンティティ] をクリックします。 |
| 2 |
新しい入力エンティティの追加 ページで、次の詳細を指定します: |
| 3 |
[ 追加 ] をクリックして入力エンティティを追加します。 入力エンティティは必要な数だけ追加できます。 |
| 4 |
[ 追加 ] をクリックして、AI エージェントにアクションを追加します。 |
| 5 |
[ 公開 ] をクリックして AI エージェントを公開してください。 詳細については、 自律型 AI エージェントの公開を参照してください。 アクションを追加したら、 コントロール オプションを使用してエンティティを編集または削除します。 |
JSON エディターを使用してエンティティを追加する
- JSON の入力エンティティを追加するには、[ 代わりに JSON を使用] をクリックします。
- 入力パラメータのスキーマを JSON 形式で入力します。
- [Add（追加）] をクリックします。
入力パラメータ構造体
入力パラメータは次の構造に従う必要があります:
-
type—パラメータオブジェクトのデータ型です。 これは常に 'object' で、パラメータがオブジェクトとして構造化されていることを示します。
プロパティ—各キーがパラメータと関連するメタデータを表すオブジェクトです。
必須—必須のパラメータ名をリストした文字列の配列です。
プロパティオブジェクト
プロパティオブジェクト の各キーは入力エンティティ/パラメータを表し、そのパラメータに関するメタデータを持つ別のオブジェクトを含みます。 メタデータには、常に次のキーワードを含める必要があります。
-
タイプ- パラメータのデータ型です。 許可されているタイプは次のとおりです。
-
文字列- テキスト データ。
-
整数- 小数点以下の数値データ。
-
数- 小数を含む数値データ。
-
ブール値- 真偽の値。
-
アレイ- アイテムのリストで、通常はすべて同じタイプです。
-
オブジェクト- ネストされたプロパティを持つ複雑なデータ構造。
-
-
説明- エンティティが表すものの簡単な説明。 これは、AI エンジンがパラメータの目的と使用法を理解するのに役立ちます。 簡潔でエージェントの指示とアクションの説明との一貫性が高いほど、正確性が高まります。
-
プラットフォームは「type」の検証のみを強制します。 「説明」はすべてのエンティティに強制されるわけではありませんが、追加することを強くおすすめします。 エンティティ メタデータのその他の便利なキーワードは次のとおりです。
-
列挙- 列挙型フィールドには、パラメーターの可能な値が一覧表示されます。 これは、限定された値のセットしか受け付けないパラメータに役立ちます。 開発者は、これを使用するためにパラメータが受け入れる必要がある値のカスタムリストを定義できます。
- pattern - 文字列型でパターン フィールドを使用して、文字列が一致する必要がある正規表現を指定します。 これは、電話番号、郵便番号、カスタム識別子などの特定の形式を検証するのに役立ちます。
-
examples - examples フィールドには、パラメータの有効な値の例が 1 つ以上示されます。 これにより、AI エンジンは必要なデータの種類を理解することができ、解釈や検証の目的に特に役立ちます。
-
エンティティ定義をより正確かつ堅牢にできる他のキーワードもあります。 詳細については、 「JSON スキーマのツアー」を参照してください。
例
次の例には、さまざまな種類のエンティティとキーワードが含まれています。
{ "type": "object", "properties": { "username": { "type": "string", "description": "アカウントの一意のユーザ名。", "minLength": 3, "maxLength": 20 }, "password": { "type": "string", "description": "アカウントのパスワード。", "minLength": 8, "format": "password" }, "email": { "type": "string", "description": "アカウントのメールアドレス。", "pattern": "\w+([-+.']\w+)*@\w+([-.]\w+)*\.\w+([-.]\w+)*" }, "birthdate": { "type": "string", "description": "ユーザの生年月日。", "examples": ["mm/dd/YYYY"] }, "preferences": { "type": "object", "description": "ユーザ設定設定。", "properties": { "newsletter": { "type": "boolean", "description": "ユーザがニュースレターを受信するかどうか。", "default": true }, "notifications": { "type": "string", "description": "優先通知方法。", "enum": ["email", "sms", "push"] } } }, "roles": { "type": "array", "description": "ユーザに割り当てられたロールのリスト。", "items": { "type": "string", "enum": ["user", "admin", "moderator"] } } }, "required": ["username", "password", "email"] } この例には次のエンティティが含まれます。
- username - 最小および最大の長さの制約がある文字列型。
- password - 最小の長さと特定の形式を持つ文字列型 (password は安全な処理が必要であることを示します)。
- email — 有効な電子メール アドレスであることを確認するための正規表現パターンを持つ文字列型。
- birthdate—日付の形式を規定する例を含む文字列型。
- preference - ネストされたプロパティ (ニュースレターと通知) を持つオブジェクト タイプ。デフォルト値を持つブール値と、特定の許可された値を持つ文字列 (列挙型) が含まれます。
- roles - 各項目が特定の値に制限された文字列である配列型 (列挙型)。
ユーザ名、パスワード、および電子メールは、「required」配列で定義されているように必須です。
この例では、エンティティにはわかりやすい名前と明確な説明があり、一貫した構造と命名規則に従っています。 AI エンジンが簡単に解釈して適用できる、明確に定義されたエンティティを作成するには、これらのベスト プラクティスに従ってください。
フルフィルメントを構成する
Webex Connect Flow ビルダーで AI エージェント アクションのフルフィルメント フローを構成できます。 詳細については、「 AI エージェント アクションのフルフィルメント フローを構成する」を参照してください。
| 1 |
AI エージェント構成ページの [アクション] タブに移動します。 フルフィルメント フローを構成するアクションを選択します。 |
| 2 |
Webex Connect Flow Builder Fulfillment セクションで、次の設定を構成します。 |
| 3 |
設定を完了するには、 [変更を保存] をクリックします。 |
次の作業
ナレッジベースを構成します。
ナレッジベースを構成する
はじめる前に
自律型 AI エージェントを作成します。
| 1 |
ダッシュボード ページで、作成した AI エージェントをクリックします。 |
| 2 |
タブに移動します。 |
| 3 |
ドロップダウン リストから必要なナレッジ ベースを選択します。 すでに AI エージェントにマッピングされている場合は、ナレッジ ベースを関連付けることはできません。 |
| 4 |
「変更を保存」をクリックします。 |
| 5 |
AI エージェントをライブにするには、 公開 をクリックします。 詳細については、「 自律 AI エージェントを公開する」を参照してください。 |
次の作業
自律型 AI エージェントの言語と音声をクリックします。 詳細については、「言語と音声の構成」を参照してください。
言語と音声を設定する
| 1 |
AI エージェント設定ページで、 構成 > 言語 タブ。 デフォルトの言語と音声は英語に設定されています。 サポートされている他の言語と音声については、 サポートされている言語と音声 記事。 |
| 2 |
ドロップダウン リストから目的の言語とロケールを選択します。 |
| 3 |
ドロップダウンリストから適切な音声を選択します。 デフォルトの音声を使用することも、使用可能なリストから別の音声を選択することもできます。 選択した言語に基づいて、利用可能な音声のリストが自動的に表示されます。 |
| 4 |
クリック 公開 AI エージェントを生き生きとさせる。 詳細については、 自律型 AI エージェントを公開する セクション。 |
| 5 |
ドロップダウン リストから AI エージェントでサポートされている言語を選択します。
|
次の作業
クリック プレビュー AI エージェントをプレビューします。 詳細については、 自律 AI エージェントをプレビューする。 クリック 公開 AI エージェントを生き生きとさせる。 詳細については、 自律型 AI エージェントを公開する セクション。
自律型 AI エージェントをプレビューする
AI エージェントの作成時、編集中、およびエージェントのデプロイ後に、自律 AI エージェントをプレビューできます。 プレビューは次の場所から開くことができます:
- AI エージェントダッシュボード—AI エージェントカードの上にマウスを移動すると、 プレビュー その AI エージェントのオプションが表示されます。 クリックすると AI エージェントのプレビューが開きます。
- AI エージェントヘッダー— AI エージェント カードをクリックして AI エージェントを開きます。 プレビュー オプションは、ヘッダー セクションに常に表示されます。
- 最小化されたウィジェット - プレビューを起動して最小化すると、ページの右下にチャットヘッドウィジェットが表示されます。 このオプションを使用すると、プレビュー モードを簡単に再度開くことができます。
Webex AI Agent Studio には、共有可能なプレビュー オプションも用意されています。 右上隅のメニューをクリックし、 「プレビュー リンクをコピー」 オプションを選択します。 プレビュー リンクは、AI エージェントのテスターや消費者などの他のユーザと共有できます。
プラットフォームプレビューウィジェット
プレビュー ウィジェットは画面の右下部分に表示されます。 発話（または発話のシーケンス）を提供して、AI エージェントの応答をチェックし、正しく機能していることを確認できます。
また、プレビュー ウィジェットを最小化し、消費者情報を提供したり、複数のルームを開始して AI エージェントをテストしたりすることもできます。
自律型 AI エージェントを公開する
AI エージェントを設定してプレビューした後、エージェントを公開してライブにすることができます。
はじめる前に
自律型 AI エージェントを作成します。
| 1 |
AI エージェント構成ページで、 「公開」をクリックします。 |
| 2 |
変更を公開 画面で、 バージョン名 を入力し、 公開をクリックします。 バージョンの詳細は 履歴 ページで確認できます。 詳細については、 履歴 セクションを参照してください。 |
自律型 AI エージェントのセッションと履歴を表示する
顧客と確立されたセッションの詳細と、AI エージェントで実行された構成変更の履歴を表示できます。
セッション（Sessions）
セッション ページには、AI エージェントとユーザ間のすべてのやり取りの包括的な記録が提供されます。 セッションにアクセスするには:
-
ダッシュボードで、セッションの詳細を表示する自律 AI エージェントをクリックします。
-
左側のナビゲーション ペインから、 [セッション] をクリックします。
セッション ページが表示されます。 各セッションは、セッションのすべてのメッセージを含むレコードとして表示されます。 この情報は、AI エージェントの監査、分析、改善に役立ちます。
セッション テーブルには、その AI エージェント用に作成されたすべてのセッション/ルームの一覧が表示されます。 1 つの画面に収まる行数を超える行がある場合、テーブルはページ分割されます。 テーブル内のどのフィールドも、左側の [結果の絞り込み] セクションを使用して並べ替えたりフィルタリングしたりできます。 存在するフィールドは、特定のセッションに関する次の情報を表します。
-
セッション ID - 会話の一意のルーム ID またはセッション ID。
-
コンシューマー ID - AI エージェントと対話したコンシューマーの ID。
-
チャネル - インタラクションが発生したチャネル。
-
更新日時—部屋の閉鎖時刻。
-
部屋のメタデータ - 部屋に関する追加情報が含まれます。
-
必要なチェックボックスをオンにします。
-
テスト セッションを非表示にする - テスト セッションを非表示にして、ライブ セッションのリストのみを表示します。
-
エージェントの引き継ぎが発生しました - エージェントに引き継がれたセッションをフィルタリングします。 エージェントの引き継ぎが発生すると、チャットが人間のエージェントに引き継がれたことを示す ヘッドフォン アイコンが表示されます。
-
エラーが発生しました - エラーが発生したセッションをフィルタリングします。
-
Downvoted - ダウン投票されたセッションをフィルタリングします。
-
セッションの詳細を見る
セッションの詳細を表示するには:
-
セッション テーブル内の個々の行をクリックすると、そのセッションの詳細が表示されます。 セッションがロックされている場合は、セッションを復号化する権限が必要です。
-
セッション データを表示するには、 コンテンツの復号化 をクリックします。
この機能は、テナントに対して 高度なデータ保護 が true に設定されているか有効になっている場合にのみ適用されます。
-
システムは次のセッションの詳細を表示します。
-
左側のパネルには取引の詳細が表示されます。
-
右側のパネルには、すべてのアクションに関連するスロットの充填と履行に関する詳細が表示されます。 取引を展開するには、 すべて展開 ボタンを使用します。 右側のパネルには、ドキュメント名とアップロードされたファイルの詳細とともに、知識の利用に関する詳細が表示されます。
-
履歴
履歴 ページでは、AI エージェントで実行された構成変更の詳細を表示できます。 特定のエージェントの履歴を表示するには:
-
ダッシュボードで、履歴を表示する自律 AI エージェントをクリックします。
-
左側のナビゲーション ペインから、 [履歴] をクリックします。
履歴 ページが次のタブとともに表示されます。
-
バージョン履歴— バージョン履歴 タブをクリックすると、自律 AI エージェントのさまざまなバージョンが表示されます。
-
変更ログ—AI エージェントに加えられた変更を表示するには、 [変更ログ] タブをクリックします。
バージョン履歴
自律 AI エージェントを公開するたびに、自律 AI エージェントのバージョンが保存され、 [バージョン履歴] タブで利用できるようになります。 AI エージェントのさまざまなバージョンは、 バージョン履歴 タブ。
-
バージョンの説明—AI エージェントのバージョンについての簡単な説明。
-
AI エンジン—そのバージョンの AI エージェントで使用される AI エンジン。
-
更新日時—バージョンが作成された日時。
-
アクション—AI エージェントに対して次のアクションを実行できます。
-
下書きとして読み込む—AI エージェントに対するすべての変更が失われます。 再度設定を実行する必要があります。
-
輸出—AI エージェントをエクスポートするために使用します。
-
変更ログ
の 変更ログ タブは、自律 AI エージェントに加えられた変更を追跡します。 過去 35 日間の変更の詳細を表示できます。 の 変更ログ タブには次の詳細が表示されます。
管理者または AI エージェント開発者の役割を持つユーザは、 変更ログ タブ。 「監査ログの取得」権限を持つカスタム ロールを持つユーザも監査ログを表示できます。
-
更新日時—変更の日時。
-
更新者—変更を組み込んだユーザの名前。
-
場所の変更—変更が行われた AI エージェントの特定のセクション。
-
説明—変更に関する追加情報。
特定の監査ログを検索するには、 更新者、 場所の変更、そして 説明 検索オプション。 ログは、 「更新日時」 および 「更新者」 フィールドに基づいて並べ替えることができます。
分析を使用して自律 AI エージェントのパフォーマンスを表示する
AI エージェント分析セクションでは、AI エージェントのパフォーマンスと有効性を評価するための主要なメトリックがグラフィカルに表示されます。 自律 AI エージェントの分析を生成するには:
- ダッシュボードから AI エージェントを選択します。
- 左側のナビゲーション ペインで、 [分析] をクリックします。 AI エージェントのパフォーマンスの概要は、表形式とグラフ形式の両方で表示されます。
最初のセクションには、AI エージェントのセッションとメッセージに関する次の統計が表示されます。
- 合計セッション数と、人間の介入なしに AI エージェントによって処理されたセッション数。
- エージェントの引き継ぎの合計数。人間のエージェントに引き継がれたセッションの数です。
- 1 日あたりの平均セッション数。
- 合計メッセージ数（人間と AI エージェントのメッセージ）と、そのうちユーザから送信されたメッセージの数。
- 1 日あたりの平均メッセージ数。
2 番目のセクションには、ユーザに関する統計が表示されます。 総ユーザ数、ユーザあたりの平均セッション数、1 日あたりの平均ユーザ数に関する情報を提供します。
3 番目のセクションには、AI エージェントの応答とエージェントのハンドオーバーが表示されます。
スクリプト型 AI エージェントのセットアップ
スクリプト形式の AI エージェントは、Webex AI Agent Studio プラットフォームのノーコード エージェント構築機能を強化します。 複数の会話を可能にし、顧客から関連データを収集して特定のタスクを実行します。 次の作業が含まれます。
-
簡単なコマンドの実行 - 指示に従って、事前に定義されたアクションを実行します。
-
データの処理—指定されたルールに従ってデータを操作および変換します。
-
他のシステムとの対話—他のソリューションと通信し、コントロールします。
スクリプト AI エージェントは、知識ベースが質問と回答のコーパスで構成されている、知識主導型エージェントです。 スクリプト AI エージェントは、ユーザが作成したトレーニング コーパス (例と回答のコレクション) に基づいて回答を提供できます。 この機能は、次のようなシナリオで役立ちます。
-
特定の知識が必要 - エージェントは、事前に定義された分野の質問に答える必要があります。
-
一貫性が重要 - エージェントは同様の質問に対して一貫性のある応答を提供する必要があります。
-
制限された柔軟性が必要 - エージェントの応答は、トレーニング コーパスの情報によって制限されます。
スクリプト AI エージェントを作成する
| 1 |
Webex AI Agent Studio プラットフォームにログインします。 |
| 2 |
ダッシュボードで、次をクリックします。 + エージェントの作成。 |
| 3 |
次の日に AI エージェントの作成 画面で、 最初から開始する に入力し、 次へ。 定義済みのテンプレートを選択して、AI エージェントをすばやく作成することもできます。 AI エージェント タイプをフィルタリングして、 |
| 4 |
選択する スクリプト形式 エージェント タイプ。 |
| 5 |
以下の詳細を指定します。 |
| 6 |
[作成]をクリックします。 スクリプト化された AI エージェントが正常に作成されました。 ダッシュボード。 AI エージェントのヘッダーでは、次のタスクを実行できます。
また、AI エージェントをインポートすることもできます。 詳細については、次を参照してください。 AI エージェントのインポート。 |
次の作業
スクリプト AI エージェントを設定する
以下のセクションでは、特定のニーズに合わせてスクリプト AI エージェントを設定する方法について説明します。
スクリプト形式の AI エージェント プロファイルの更新
はじめる前に
スクリプト AI エージェントを作成します。
| 1 |
次の日に ダッシュボードで、作成した AI エージェントをクリックします。 |
| 2 |
[] タブを選択し、次の詳細を設定します。 |
| 3 |
クリック 公開 をクリックして、AI エージェントをライブにします。 |
AI エンジン設定の更新
スクリプト AI エージェントは、AI エンジン (機械学習を利用) を使用して、顧客のクエリを理解し、応答します。 使用される AI エンジンの概要は以下の通りです。
-
Webex AI Pro 1.0 (with siftmatch) - 複数の言語をサポートする高速で軽量なトレーニングエンジン。
-
Webex AI Pro 1.0 (RAS 版) - 会話型 AI を構築するための最高のオープンソース フレームワークです。
-
Webex AI Pro 1.0 (Mind Meld 適用)—さまざまな自然言語理解 (NLU) 機能を使用して、質の高い会話フローを作成するための高度なフレームワークです。
AI エージェントの AI エンジンを変更するには:
| 1 |
ダッシュボードで、作成した AI エージェントをクリックします。 |
| 2 |
タブに移動します。 |
| 3 |
AI エンジンの隣にあるアイコンをクリックします。 |
| 4 |
AI エンジンの管理 ページで、次のフィールドを設定します:
|
| 5 |
[更新] をクリックして、AI エージェントの AI エンジン設定を変更します。 |
| 6 |
[変更の保存] をクリックして AI エンジン設定を更新します。 |
スクリプトの設定
スクリプトは、AI エージェントの理解と応答を強化する構成要素です。 このセクションでは、次の 3 つの主要コンポーネントについて説明します。
-
インテント は、ユーザが AI エージェントと対話する際に達成したいさまざまな目標やアクションをキャプチャします。 ユーザ インテントをマッピングすることで、AI エージェントがユーザのリクエストを認識し、適切に応答できるようになります。 インテントを作成するには、 インテントを作成するを参照してください。
-
エンティティ は、AI エージェントがユーザ入力から抽出する必要がある特定の情報です。 これらには、日付、製品名、または顧客の使用に固有のカスタム値が含まれます。 エンティティは、AI エージェントがユーザのリクエストを効果的に満たすために理解する必要がある重要な変数です。 エンティティを作成するには、 エンティティの作成を参照してください。
-
レスポンス は、AI エージェントが入念に作成し、ユーザのリクエストに返信します。 これらは、AI エージェントがユーザの意図を理解し、必要なエンティティを収集した後に、そのユーザと通信する方法を指示します。 応答を作成するには、 応答を作成するを参照してください。
これらのコンポーネントが連携することで、エージェントとそのユーザの間に、円滑で目的のある会話を作成できます。 詳細については、 AI Agent Studio のインテント、エンティティ、レスポンスを理解するを参照してください。
インテントを作成する
はじめる前に
インテントを作成する前に、インテントにリンクするエンティティを作成していることを確認してください。 詳細については、 エンティティを作成するを参照してください。
| 1 |
ダッシュボードで、作成した AI エージェントをクリックします。 |
| 2 |
[ 設定 >] に移動します。[スクリプト] >インテント。 |
| 3 |
[ +インテントの作成] をクリックします。 |
| 4 |
次の日に 新しいインテントを追加する 画面で、次の詳細を指定します。 |
| 5 |
インテントを作成するには、[ 追加 ] をクリックします。 |
| 6 |
[ 公開 ] をクリックして AI エージェントを公開します。 |
エンティティを作成する
| 1 |
ダッシュボードで、作成した [AI エージェント] をクリックします。 |
| 2 |
[ 設定 >] に移動します。[スクリプト] >エンティティ。 |
| 3 |
[+エンティティの作成] をクリックします。 |
| 4 |
エンティティの作成 ウィンドウで次のフィールドを指定します: |
| 5 |
[変更の保存] をクリックします。 [ アクション ] の [ アクション ] で [ 編集 ] および [削除] オプションを使用できます。a53>列をクリックして関連アクションを実行します。 編集できるのはエンティティ名のみで、エンティティタイプは編集できません。 |
応答を作成する
| 1 |
ダッシュボードで、作成した [AI エージェント] をクリックします。 |
| 2 |
[設定] > に移動します。[スクリプト] >応答。 既定では、定義済みの応答を使用できます。 各応答にある 編集 アイコンを使用して、応答の設定を変更することができます。 |
| 3 |
カスタム応答を作成するには、[ +応答を作成] をクリックします。
新規回答の追加 画面が表示されます。
|
| 4 |
新しい応答を追加 画面で、新しい 応答名を入力します。 |
| 5 |
設定した言語について、[条件を追加] をクリックして、条件付き応答を追加します。
|
| 6 |
[作成] [作成] をクリックしてスクリプト化されたエージェントの応答を作成します。 コード インタープリタを使用して、さまざまなチャネルの応答を設定することもできます。 |
エージェント ハンドオーバーの設定
はじめる前に
スクリプト AI エージェントを作成します。
| 1 |
ダッシュボードで、作成したスクリプト AI エージェントをクリックします。 |
| 2 |
[ の順に移動して、必要な設定をオンまたはオフにします。 |
| 3 |
[変更の保存] をクリックしてハンドオーバーの設定を保存します。 |
次の作業
言語と音声を設定する
スクリプト AI エージェントが顧客との対話を処理するために、複数の言語および言語固有の音声を構成できます。
はじめる前に
Scripted AI エージェントを作成します。
| 1 |
AI エージェント設定ページで、 タブをクリックします。 デフォルトの言語と音声は英語に設定されています。 サポートされている他の言語と音声については、 サポートされている言語と音声 にアクセスしてください。 |
| 2 |
クリック +言語の追加 をクリックして、AI エージェントに新しい言語を追加します。 |
| 3 |
ドロップダウン メニューから希望の言語と地域を選択し、 追加。 |
| 4 |
クリック 言語を追加する。 |
| 5 |
ドロップダウン リストから適切な音声を選択します。 選択した言語に基づいて、利用可能な音声が自動的に表示されます。 |
| 6 |
[ 有効にする ] 列のトグルをオンにして、言語と音声を有効にします。 |
| 7 |
[ ] で [ をデフォルトにする ] をクリックして、AI エージェントのデフォルトとして言語と音声を設定します。 構成された言語と音声を変更することはできますが、削除することはできません。 ただし、言語と音声を変更すると、AI エージェントの機能に影響を与える可能性があります。 |
スクリプト化された AI エージェントをプレビューする
Webex AI Agent Studio を使用すると、開発中および開発後に AI エージェントをプレビューできます。 このようにして、AI エージェントの機能をテストし、それぞれの入力クエリに対して望ましい応答を生成するかどうかを判断できます。 スクリプト化された AI エージェントは、次の方法でプレビューできます。
- AI エージェントのダッシュボード—AI エージェントのカードにカーソルを合わせると、その AI エージェントの プレビュー オプションが表示されます。 [ プレビュー ] をクリックして、AI エージェントのプレビューウィジェットを開きます。
- AI Agent のヘッダー : AI Agent カードまたは AI Agent カードの編集ボタンをクリックして AI Agent の編集モードに入ると、ヘッダーセクションに [プレビュー] オプションが常に表示されます。
- 最小化されたウィジェット: プレビューを起動して最小化した後、ページの右下にチャットヘッド ウィジェットが表示されます。 これにより、簡単にプレビュー モードを再び開くことができます。
これに加えて、AI エージェント内から共有可能なプレビュー リンクをコピーできます。 AI エージェントカードで、右上の 楕円形 アイコンをクリックし、[ プレビューリンクをコピー] をクリックします。 このリンクを AI エージェントの他のユーザと共有できます。
プラットフォーム プレビュー ウィジェット
プレビュー ウィジェットは画面の右下に表示されます。 発話 (または一連の発話) を提供して、AI エージェントの応答を確認し、期待通りに動作することを確認できます。 AI エージェント プレビューは複数の言語をサポートしており、発話の言語を自動検出して適切に応答できます。 言語選択ボタンをクリックし、利用可能なオプションの一覧から選択することで、プレビューの言語を手動で選択することもできます。
プレビュー ウィジェットを最大化すると、見やすくなります。 また、コンシューマー情報を提供し、複数の会議室を開始して、AI エージェントを完全にテストすることもできます。
スクリプト化された AI エージェントを公開する
AI エージェントを設定してプレビューしたら、エージェントを公開してライブにすることができます。
はじめる前に
スクリプト AI エージェントを作成します。
| 1 |
AI エージェント設定ページで、[ 公開] をクリックします。 |
| 2 |
バージョン名を入力して [ 公開] をクリックします。 履歴 ページでバージョンの詳細を確認できます。 詳細については、「履歴」セクションを参照してください。 |
Scripted AI エージェントの共通管理セクション
以下のセクションは、AI エージェント設定ページの左パネルに表示されます。
スクリプト エージェントをテストする
AI エージェントが進化し、より複雑になるにつれて、ロジックや自然言語理解 (NLU) の変更が意図しない結果を招く場合があります。 最適なパフォーマンスを確保し、潜在的な問題を特定するために、AI エージェント プラットフォームは便利なワンクリック AI エージェント テスト フレームワークを提供します。 次の操作を実行できます。
- 包括的なテストケースセットを簡単に作成して実行できます。
- さまざまなシナリオでテスト メッセージと期待される応答を定義します。
- 複数のメッセージを含むテスト ケースを作成することで、複雑な対話をシミュレートします。
テストの定義
以下の手順でテストを定義できます。
- Webex AI Agent Studio プラットフォームにログインします。
- ダッシュボードで、作成したスクリプト AI エージェントをクリックします。
- 左ペインで [ テスト中 ] をクリックします。 既定では [ テストケース ] タブが表示されます。
- テストケースを選択して 選択したテストの実行をクリックします。
表の各行は、次のパラメータを持つテストケースを表しています。
| パラメータ | 説明 |
|---|---|
| メッセージ | ユーザが AI エージェントに送信すると予想されるクエリとステートメントのタイプを表すサンプルメッセージです。 |
| 予想される言語 | AI エージェントと対話する際に使用する言語です。 |
| 期待されるインテント | 特定のユーザメッセージに応答して表示されるインテントを指定します。 最も関連性の高いインテントを見つけやすくするために、このコラムには スマート オートコンプリート機能があります。 入力すると、それまでに入力されたテキストに基づいて、システムにより一致するインテントが提案されます。 |
| 前のコンテキストをリセット | チェックボックスをクリックしてテストケースを隔離し、既存の AI エージェントのコンテキストから独立して実行します。 有効にすると、各テストケースは新しいセッションでシミュレートされ、以前の対話や保存データからの干渉を防ぎます。 |
| 部分一致を含める | このトグルを有効にすると、期待されるインテントが実際の応答と部分的にしか一致しない場合でも、テスト ケースは成功したと見なされます。 |
| CSV からインポート | コンマ区切りファイル (CSV) ファイルからテスト ケースをインポートします。 この場合、既存のすべてのテストケースが上書きされます。 |
| CSVへのエクスポート | テスト ケースをコンマ区切りファイル (CSV) ファイルにエクスポートします。 |
| コールバックのテスト | このトグルを有効にすると、実際の着信コールを必要とせずに、着信コールバックをシミュレートし、フローの動作をテストできます。 |
| フローでのコールバック | この列のチェックボックスをクリックして、インテントがコールバックをトリガーする必要があることを示します。 |
| 予想されるコールバックテンプレート | コールバック時に有効にするテンプレートキーを指定します。 |
| コールバックのタイムアウト (秒) | コールバックがタイムアウトになったと見なす前に、AI エージェントがコールバックの応答を待つ最大時間 (秒)。 システムは最大 20 秒のタイムアウトを許可します。 |
テストの実行
次の日に 実行 タブで、 選択したテストを実行 選択したすべてのテストケースの順次実行を開始します。
テスト ケースは、 テストケース タブをクリックします。
.特定の結果を持つテスト ケースを表示するには、目的の結果 (たとえば、 合格、 部分一致で合格、 失敗、 保留中) を概要リボンに入力します。 これにより、テスト ケース リストがフィルタリングされ、選択した結果に一致するものだけが表示されます。
[ セッション ID 各テスト ケースに関連付けられた が結果に表示されます。 これにより、テストケースを素早く相互参照し、トランザクションの詳細を表示することができます。 これを実行するには、 トランザクションの詳細 オプションの アクション 列に表示されます。
実行履歴
次の日に 履歴 タブから、実行されたすべてのテストケースにアクセスします。
- [ ダウンロード アイコンを アクション 列を選択して、実行したテスト データをオフラインでの分析やレポート用に CSV ファイルとしてエクスポートします。
- 各テストケースの実行に使用される特定のエンジンとアルゴリズムの設定を確認します。 この情報は、開発者が AI エージェントのパフォーマンスを最適化するのに役立ちます。
- 特定のトレーニングエンジンで使用される高度なアルゴリズム構成設定を表示するには、 情報 トレーニングエンジン名の隣にあるアイコンをクリックします。これにより、テスト中の AI エージェントの動作に影響を与えたパラメーターと設定に関するインサイトが得られます。
エージェントセッションを表示する
[ セッション セクションでは、AI エージェントと顧客間のすべての対話の包括的な記録を提供します。 各セッションには、交換されたメッセージの詳細な履歴が含まれます。 オフラインでの分析や監査のために、セッション データを CSV ファイルとしてエクスポートできます。 このデータを使用して、ユーザ インタラクションを分析し、改善が必要な領域を特定し、AI エージェントの応答を調整します。
結果をページに表示することで、大きなデータセットを処理することができます。 次を使用できます。 結果の絞り込み セクションに移動して、さまざまな基準に基づいてセッションのフィルタリングとソートを行います。 テーブルの各行には、次を含む重要なセッションの詳細が表示されます。
- チャネル - 対話 (チャット、音声など) が発生したチャネル。
- セッション ID - セッションの一意の識別子。
- コンシューマー ID - ユーザの一意の識別子。
- メッセージ - セッション中に交換されたメッセージの数。
- 更新日時 - システムが最後に更新された時刻。
- メタデータ - セッションに関する追加情報。
- テストセッションを非表示 - このチェックボックスを選択してテストセッションを非表示にし、ライブセッションのリストのみを表示します。
- エージェントの引き継ぎ — このチェックボックスを選択して、エージェントに引き継ぐセッションをフィルタリングします。 エージェントの引き継ぎが発生すると、人間のエージェントへのチャットの引き継ぎを示すヘッドホン アイコンが表示されます。
- エラーが発生しました - エラーが発生したセッションをフィルタリングするには、このチェックボックスを選択します。
- 反対票 - 反対票のあったセッションをフィルタリングするには、このチェックボックスを選択します。
行をクリックすると、特定のセッションの詳細ビューにアクセスできます。 チェックボックスを使用して、エージェントの引き継ぎ、エラー、反対票に基づいてセッションをフィルタリングします。 セッションの解読にはユーザレベルの権限と高度なデータ保護設定が必要です。 [ コンテンツの復号化 ] をクリックしてセッションの詳細を表示します。
アクションを実行するための、Scripted AI Agent の特定のセッションの詳細
アクションを実行するための Scripted AI Agent の [ トランザクション情報 ] タブは、特定の対話の詳細な内訳を提供し、情報を 4 つのセクションに分類します。
識別されたインテント セクション:
- 顧客のクエリに対して特定されたインテントを表示します。
- 識別された各インテントに関連付けられた信頼レベルを示します。
- 特定されたインテントに関連付けられているスロットを一覧表示します。 スロットをクリックすると、その値に関する追加情報と、システムがユーザのクエリからどのように抽出するかが表示されます。
識別されたエンティティ セクションには、システムが顧客のメッセージから抽出し、それをアクティブなコンシューマー インテントに関連付けるエンティティが一覧表示されます。 これらのエンティティは、AI エージェントがユーザのクエリ内で特定した重要な情報を表します。
アルゴリズム結果 セクションでは、AI エージェントの応答に至るまでのプロセスについての洞察が得られます。 表示される情報の内訳は次のとおりです。
- インテントのリスト—識別されたインテントとそれに対応する類似性スコアを表示します。
- エンティティリスト: ユーザのメッセージから抽出されたエンティティを表示します。
その他の情報 には次の情報が表示されます:
- 処理済みクエリ—AI エージェントの自然言語理解 (NLU) パイプラインで処理された後の前処理済みの顧客入力を示します。
- 言語検出プロバイダ—特定のテキストの言語を自動的に識別する技術を提供するプロバイダです。
- 検出された言語: 検出された言語です。
- エージェント ハンドオーバー: セッション中にエージェントのハンドオーバーが発生したかどうかを示します。 エージェントの引き継ぎが特定のルールによりトリガーされた場合、[ルールによる ルールによるエージェントの引き継ぎ ] チェックボックスをチェックします。
- テンプレート キー—AI エージェントの応答をトリガーしたインテントに関連付けられたテンプレート キーを示します。
- レスポンスタイプ—コードスニペットや条件付きレスポンスなど、AI エージェントが生成するレスポンスのタイプを示します。
- 応答条件—AI エージェントの応答をトリガーした特定の条件またはルールを示します。
- NLU AI エンジン—顧客のクエリを処理するのに使用される NLU AI エンジンを識別します (例、RASA、SwitchMatch、Mind Meld)。
- ベクトルモデル—テキストを数値ベクトルとして表す方法。
- 最小しきい値スコア: 最小しきい値スコアを表示します。
- 部分一致スコア差 - [引き継ぎ] と [推定] 設定で構成された部分一致スコアの差 です。 システムは、これらの値に基づいて、クエリが範囲外であるか、エージェントの介入を必要とするかどうかを判断します。
- デバッグログ—特定のトランザクション ID に関連するデバッグログの一覧を提供します。 詳細ログは通常 180 日間保持されます。
ダウンロード オプションを使用して、トランザクション情報を JSON 形式でダウンロードして表示することもできます。
メタデータ タブの表示内容:
- NLP メタデータ—[ NLP ] タブで顧客の入力に適用される前処理手順を確認します。
- データストアおよび最終版—セッションに関連するアクセスデータ データストア および FinalDF AI エージェントのタブ。
- 検索機能: 組み込みの検索バーを使用して、会話内の特定の発言を検索します。
バージョン履歴と変更ログを表示する
インテントまたはエンティティを追加または変更するたびに、スクリプト AI エージェントを再トレーニングして、それが最新バージョンであることを確認することが不可欠です。 各トレーニングセッションの終了後、AI エージェントを十分にテストし、精度と有効性を確認します。 Scripted AI エージェントを公開するたびに、Scripted AI エージェントのバージョンが保存され、[バージョン履歴] タブで利用できます。 [バージョン履歴] タブで、Scripted AI エージェントのさまざまなバージョンを表示できます。
[履歴] ページから、エージェントに対して行われた以下の更新にアクセスすることができます。
- いつ公開したか、バージョン履歴と、公開時に開発者が残したメモの形式で行われた変更を追跡します。
- NLU エンジン設定と共に、各公開バージョンで使用された NLU エンジンを確認します。 各バージョンの公開準備が完了するまでの経過時間も確認できます。
- 設定、インテント、エンティティ、レスポンス、キュレーションの変更を 変更ログ タブをクリックします。
- 必要に応じて、古いバージョンをドラフトとして公開、プレビュー、または読み込みます。
- トレーニング履歴の表示—コーパスのトレーニングをいつ行ったか、および変更内容を追跡します。
- トレーニングエンジンの比較 - 異なるイテレーションとそれらに対応するトレーニング期間に使用されたトレーニングエンジンを確認します。
- 変更の追跡 - 設定、インテント、レスポンス、NLP、キュレーションの変更を監視します。
- 前のバージョンに戻す - 必要に応じて古いトレーニングセットに簡単に戻せます。
履歴セクションは、ナレッジベースを管理するための便利なツールを提供します。
- インテントを有効にする - 以前無効だったインテントを作成します ライブ AI エージェントの応答に含めることができます。
- インテントの編集 - 参照用に元のインテントを保持しながら、既存のインテントの新しいバージョンを作成します。
- パフォーマンスのプレビュー—AI エージェントのパフォーマンスを特定のナレッジベースで評価します。 プレビュー 機能します。
- ダウンロード インテント - ナレッジベースのインテントを CSV ファイルとしてエクスポートし、オフラインでの分析や参照を行うことができます。
変更ログ
[ 変更ログ セクションには、過去 35 日以内に Scripted AI エージェントに加えられた変更の詳細な記録が表示されます。 変更ログにアクセスするには:
- [ダッシュボード] に移動し、作成した AI エージェントをクリックします。
- [ 履歴 タブをクリックして、AI エージェントの履歴を表示します。
- [ 変更ログ タブをクリックして変更の詳細ログを確認します:
- 更新日時 システムが変更を行った日時。
- 更新者 - 変更を行ったユーザ。
- フィールド - 変更が行われたボットのセクション (設定、インテント、応答など)。
- 説明 - 変更に関する追加の詳細。
-
[
更新者およびフィールド検索オプションを選択して特定の変更ログエントリを見つけます。 -
[ モデル履歴 タブには、AI エージェントごとに最大 10 のコーパスが表示されます。
キュレートされたエージェントの詳細を表示する
システムは次の基準に基づいて、メッセージをキュレーションコンソールに追加します:
- フォールバックメッセージ - AI エージェントがメッセージを理解できず、フォールバックインテントをトリガーする場合。
- デフォルトのフォールバック インテント - このトグルを有効にすると、デフォルトのフォールバック インテントをアクティブにするメッセージが Curation コンソールに送信されます。
- 反対投票のメッセージ—AI エージェントのプレビュー中にユーザが反対投票をしたメッセージ。
- エージェントのハンドオーバー—設定されたルールにより人間のエージェントがハンドオーバーするメッセージ。
- セッションから - セッションまたは会議室データから必要な応答を受け取っていないとして、ユーザによってフラグが設定されたメッセージ。
- 低信頼度 - 指定された低信頼度しきい値内の信頼度スコアを持つメッセージ。
- 部分一致 - AI エージェントが正しいインテントまたは応答を判断できなかったメッセージ。
問題を解決する
[ 問題 ] タブでは、整理のためにフラグが設定されたメッセージを確認したり、対処することができます。 次を実行できます。
- 重大度と関連性に基づいて、問題を解決するか無視するかを選択します。
- 元のユーザの発話、AI エージェントの応答、添付されたメディアを調べます。
バックエンドで 高度データ保護 を有効にすると、システムは復号化したユーザにユーザレベルでのアクセスを許可します。
問題を解決するには:
-
既存のインテントにリンクする - 課題を既存のインテントに関連付けるには、[ リンク ] オプションを選択し、目的のインテントを検索します。
-
新しいインテントを作成する - [新しいインテントに追加する ] オプションを使用して、Curration Console から直接新しいインテントを作成します。
-
問題を無視する - 問題を解決または無視して、キュレーション コンソールから削除します。
- デフォルトのインテント (ウェルカム メッセージ、フォールバック メッセージ、部分一致) にリンクすることはできません。
- アクションを実行するスクリプト AI エージェントの場合、ドロップダウン リストから適切なインテントを選択し、関連するエンティティにタグを付けます。
- 変更を加えたら、AI エージェントを再トレーニングして、応答に新しい知識を反映させます。
- 効率的な管理のために、複数の問題を同時に解決または無視します。
解決済み タブには、システムにより対処されたすべての問題が表示されます。 既存のインテントにリンクしたか、新しいインテントを作成したか、無視したかなど、解決した各問題の概要を表示できます。 システムがキャッチできなかった、好ましくない応答がある場合は、特定の例をキュレーション コンソールに手動で追加できます。
セッションから課題を追加するには:
- 発話を特定する - 不正確な応答をトリガーした発話を特定します。
- キュレーション状況を確認する - 問題がキュレーションコンソールに表示されていない場合、システムは [
キュレーション状況]トグルを表示します。 - フラグの切り替え—レビューと解決のために発言をキュレーションコンソールに追加するには、[
キュレーションステータス] のトグルを有効にします。
問題がすでにキュレーション コンソールにある場合、トグルの外観が変化し、その状況を示します。
分析を使用してスクリプト型 AI のパフォーマンスを表示する
分析セクションは、AI エージェントのパフォーマンスと有効性を評価するための主要なメトリックのグラフィック表現を提供します。 主要な指標は、[ 概要]、[ 応答]、 </a> の 4 つのセクションに分かれています。[トレーニング]、および キュレーションです。
分析画面にアクセスすると、開発者は分析を確認する AI エージェントを選択できます。 チャネル、日付範囲、データ粒度を選択することで、アナリティクス ビューをカスタマイズできます。 デフォルトでは、システムはすべてのチャネルの先月の分析データを、各日をデータポイントとして表示します。
概要
概要には、開発者に全体的な AI エージェントの使用状況とパフォーマンスのスナップショットを提供する主要なメトリックとグラフが含まれています。
- ダッシュボードから、作成した AI エージェントを選択します。
- 左側ナビゲーションペインで [アナリティクス]をクリックします。 AI エージェント パフォーマンスの概要が表形式とグラフの両方で表示されます。
セッションとメッセージ
概要の最初のセクションには、AI エージェントのセッションとメッセージに関する以下の統計が表示されます。
- 合計セッション数と、AI エージェントが人の介入なしで処理したセッション数。
- エージェントの引き継ぎの合計数は、人間のエージェントに引き継がれたセッションの数です。
- 日単位の平均セッション数
- メッセージ (人間と AI エージェントのメッセージ) の合計と、そのうちユーザから送信されたメッセージ数。
- 日単位の平均メッセージ数
システムはこれに続いて、セッションのグラフィック表示 (AI エージェントによって処理されたセッションとハンドオーバーされたセッションを表す積み上げられた列) と AI エージェントによって送信された応答の合計数を示します。
[ユーザ（Users）]
概要の 2 番目のセクションには、AI エージェントのユーザに関する統計が含まれます。 合計ユーザ数、ユーザあたりの平均セッション数、および日単位の平均ユーザ数が表示されます。 この後に、選択した粒度に応じて各ユニットの新規ユーザとリピーターを表示するグラフが表示されます。
パフォーマンス
3 番目のセクションには、ユーザに対する AI エージェントの応答に関する統計が表示されます。 ここでは、AI エージェントによって送信された応答の合計数と、AI エージェントが次のような応答間で分割されたものを確認できます。
- ユーザの意図を識別しました。
- フォールバックメッセージで応答しました。
- 部分一致のメッセージで応答しました。
- ユーザにエージェントの引き継ぎを通知しました。
同じことが円グラフに集計され、面グラフは選択した粒度に基づいて情報を提供します。
トレーニング
トレーニング セクションは、AI エージェント コーパスの「ヘルス」を表します。 開発者は、AI エージェントの各インテントに対して 20 を超えるトレーニング発話を構成することをお勧めします。 このセクションには、すべてのインテントが長方形で表示され、色とサイズでトレーニングデータの量が示されます。 インテントが白に近いほど、AI エージェントの精度が向上するために必要なトレーニング データの量が増えます。
応答
このセクションでは、開発者はユーザが何について、どのくらいの頻度で質問しているかについての詳細なビューを提供します。 AI エージェントが質問に回答するための最も一般的なインテントと、アクションを実行するための AI エージェントの応答テンプレートがグラフィックで表示されます。
キュレーション
このセクションには、日ごとに発生するキュレーションの問題の数と、AI エージェントが解決した数が視覚的に要約されます。
顧客との対話に AI エージェントを使用する
このセクションでは、AI エージェントを音声とデジタルの両方のチャネルと統合して、顧客の会話を管理する方法について説明します。
音声およびデジタル インタラクションに AI エージェントを使用する
Webex AI Agent Studio プラットフォームで自律型またはスクリプト AI エージェントを作成して構成したら、次のステップは、それらを音声およびデジタル チャネルと統合することです。 このインテグレーションにより、AI エージェントは顧客との音声ベースとデジタルの両方の会話を処理でき、シームレスでインタラクティブなユーザ エクスペリエンスを提供できます。
詳細については、「 音声およびデジタル インタラクションに AI エージェントを使用する 」記事を参照してください。
AI エージェントのカスタムレポートを管理する
グローバル変数を使用して、カスタム レポートを生成し、AI エージェントにルーティングされた通話を分析できます。
現在、AI エージェントのすぐに使用できるレポートは、Analyzer では利用できません。
グローバル変数を作成する
| 1 |
[制御ハブ] にサインインします。 |
| 2 |
[ コンタクトセンター ナビゲーションペインで、 。 |
| 3 |
クリック 新しいグローバル変数を作成する 変数の名前と説明を入力します。 次の名前の変数を作成します CustomAIAgentInteractionOutcome。 選択する 文字列 を変数タイプとして使用します。 |
| 4 |
トグル 報告可能にする オンにすると、レポート用に Analyzer で変数を表示します。 |
| 5 |
[保存] をクリックします。 |
グローバル変数をフローに追加する
リンクされたサンプルのフロー インポートでは、以下の手順も利用できます。
| 1 |
顧客組織にログインする方法: Control Hub。 |
| 2 |
移動先 。 [フロー] ページが表示されます。 |
| 3 |
[ フロー デザイナーに移動 アイコンをクリックします。 [フローデザイナー（Flow Designer）] ウィンドウが表示されます。 |
| 4 |
[ グローバル フロー プロパティ ペインで、 セクションを参照してください。 |
| 5 |
[ グローバル変数 セクションで、 グローバル変数の追加。 グローバル変数を追加します CustomAIAgentInteractionOutcome 必要があります。 |
| 6 |
[ 変数の設定 値を指定するアクティビティ 中止されました を変数に CustomAIAgentInteractionOutcome。 |
| 7 |
構成する 仮想エージェント V2 フローのアクティビティ。 |
| 8 |
[Handled] の結果を 仮想エージェント V2 アクティビティと使用する 変数の設定 値を指定するアクティビティ 処理済み を変数に CustomAIAgentInteractionOutcome。 |
| 9 |
エスカレーションされた結果を 仮想エージェント V2 アクティビティを選択し、 変数の設定 値を指定するアクティビティ エスカレートしました を変数に CustomAIAgentInteractionOutcome。 |
| 10 |
エラーが発生したパスを 仮想エージェント V2 アクティビティを選択し、 変数の設定 値を指定するアクティビティ エラーが発生しました を変数に CustomAIAgentInteractionOutcome。 |
| 11 |
ビジネス ロジックに基づいて残りのフローを完了し、公開します。 このフローを通過するすべての呼び出しは、変数の値を持ちます。 CustomAIAgentInteractionOutcome に設定 放棄済み、 処理済み、 エスカレート済み または エラー、呼び出しがたどるパスに応じて。 |
カスタム ビジュアライゼーションを作成する
Analyzer で、AI エージェントのコール レコードと AI エージェントの結果の分布のカスタム レポートを作成できます。
AI エージェントの通話記録の視覚化を作成する
| 1 |
をダウンロードし、 AI_Agent_Call_Records ファイルの場所: https://github.com/WebexSamples/webex-contact-center-api-samples/pull/275。 |
| 2 |
Analyzer にログインします。 |
| 3 |
ホームページで、 視覚化 アイコンをクリックします。 |
| 4 |
[インポート（Import）] をクリックします。 |
| 5 |
クリック 参照 をクリックしてインポートするファイル (.JSON 形式) を選択します。 |
| 6 |
クリック インポート インポートするには AI_Agent_Call_Records ファイルを選択します。 |
| 7 |
クリック 編集 をクリックして、インポートされたビジュアライゼーションを変更します。 |
| 8 |
次をクリックします。 フィルタの編集 対象 CustomAIAgentInteractionOutcome. |
| 9 |
[ が参加しています ラジオボタンを選択し、値を追加します 中止されました、 エスカレートしました、 エラーが発生しました、 処理済み。 |
| 10 |
数回のテスト通話を保存して開始します。 |
| 11 |
ビジュアライゼーションを実行して結果を確認します。 |
AI エージェントの結果の分布の視覚化を作成する
| 1 |
をダウンロードし、 AI_Agent_ Outcome_Distribution.JSON ファイルの場所: https://github.com/WebexSamples/webex-contact-center-api-samples/pull/275。 |
| 2 |
Analyzer にログインします。 |
| 3 |
ホームページで、 視覚化 アイコンをクリックします。 |
| 4 |
[インポート（Import）] をクリックします。 |
| 5 |
クリック 参照 をクリックして、インポートするファイル (JSON 形式) を選択します。 |
| 6 |
クリック インポート インポートするには AI_Agent_ Outcome_Distribution.JSON ファイルを選択します。 |
| 7 |
クリック 編集 をクリックして、インポートされたビジュアライゼーションを変更します。 |
| 8 |
次をクリックします。 フィルタの編集 対象 CustomAIAgentInteractionOutcome. |
| 9 |
[ が参加しています ラジオボタンを選択し、値を追加します 中止されました、 エスカレートしました、 エラーが発生しました、 処理済み。 |
| 10 |
数回のテスト通話を保存して開始します。 |
| 11 |
ビジュアライゼーションを実行して結果を確認します。 |
AI コンプライアンスについて理解する
このセクションは、AI 開発、データ プライバシー、セキュリティ、安全性を理解するのに役立ちます。
AI 開発、データ プライバシー、セキュリティ、安全性
すべての AI を利用した機能について、 Responsive AI の原則に基づいて AI 影響評価を行い、 Responsive AI フレームワークに従います。既存のセキュリティ、プライバシー、人権の設計プロセスに加えて、
プライバシーとセキュリティ推論プロセス後に顧客の入力データが保持されることはなく、サードパーティのモデル プロバイダーである Microsoft が Cisco の顧客データにアクセス、監視、保存することはありません。 機能別のデータ保持ポリシーの詳細については、Cisco Trust Portal の Webex AI エージェント AI 透過性テクニカルノート を参照してください。
トレーニングと評価用のデータソースサードパーティのモデル プロバイダーである Microsoft が、Azure OpenAI モデルを改善するために顧客のコンテンツを使用したり、Azure インフラストラクチャに Cisco 顧客データを保存したり、保持することはありません。
安全性と倫理的配慮すべての生成型 AI 機能にはエラーが発生しやすいため、Microsoft では Azure OpenAI が提供する コンテンツ フィルタリング をオプトインすることで、AI 機能のコンテンツの安全性を優先しています。
モデルの評価とパフォーマンス当社は、基礎となるモデルのレビュー、テスト、品質保証に人間を関与させることで、AI Assistant のパフォーマンスと精度を優先しています。
はじめに Webex AI Agent Studio
Webex AI Agent Studio は、顧客サービスとサポートのニーズを満たす自動 AI エージェントを作成、管理、展開するために設計された高度なプラットフォームです。 AI エージェントは、人間のエージェントと対話する前に、人工知能を使用して自動化されたアシスタンスを顧客に提供します。 これらのエージェントは、会話内のイントネーション、言語理解、状況認識を備えた音声インタラクションをサポートします。 また、AI エージェントはテキストやオンライン チャットを通じて、シームレスかつ有益な方法でデジタル チャネルの対話を処理します。 顧客は、質問や情報検索に対するアシスタンスを受け、待ち時間を最小限に抑えるなど、コンシェルジュのようなエクスペリエンスの恩恵を受けます。
企業にとっての主なメリット
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効率と生産性
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反復的なタスクを自動化することで、人間の従業員を戦略的な作業に集中させることができます。
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24 時間 365 日の可用性を提供し、処理量の増加と応答時間を改善します。
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データ処理、分析、レポートの精度が向上しました。
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- コスト削減
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自動化により人件費を削減します。
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効率を高めるためにリソース割り当てを最適化します。
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プロセスの合理化とエラーの防止により、運用コストを削減します。
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- 意思決定の強化
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大規模なデータセットを分析することで、データに基づくインサイトを提供します。
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将来の結果を予測するための予測分析を有効にします。
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特定と評価を通じてリスク管理を改善します。
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- 顧客満足度の向上
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顧客データに基づいて対話をパーソナライズします。
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AI 搭載のチャットボットと仮想アシスタントにより、応答時間が短縮されます。
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24 時間 365 日のカスタマー サポートを提供します。
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- スケーラビリティと柔軟性
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変化するビジネスニーズに合わせて簡単にスケールアップまたはスケールダウンできます。
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新しい状況や情報を学習し、順応することができます。
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- 競争上の利点
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イノベーションと新しい製品やサービスの開発を推進しています。
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競争力のために効率を向上させます。
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- 従業員のエンパワーメント
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人間の潜在能力を解放し、よりクリエイティブで戦略的な業務に従事させることができます。
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データ、インサイト、サポートを提供することでコラボレーションを強化します。
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AI エージェントのタイプと例を理解する
次の表では、AI エージェント タイプとその機能を一覧で示します。
| AI エージェント タイプ | 目的 | セットアップ方法 |
|---|---|---|
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自律型 |
自律エージェントは、定義された目標を達成するために独立して動作するため、人間の継続的な介入の必要性を減らします。
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自律型 AI エージェントのセットアップ |
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スクリプト形式 |
スクリプト AI エージェントは、事前に定義された一連のルールと指示に従うようにプログラムされています。
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スクリプト AI エージェントをセットアップする |
例
自律型およびスクリプト AI エージェントはどちらも、特定の要件と必要な機能に応じて、さまざまな使用例に適用されます。 次のような例があります。
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顧客サービス- 自律エージェントとスクリプト形式エージェントの両方が顧客サポートを提供でき、自律エージェントはより柔軟性があり、自然言語を理解できます。
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バーチャル アシスタント-自律エージェントは、幅広いタスクを管理し、よりパーソナライズされた対話を提供できるため、仮想アシスタントのロールに最適です。
自律型 AI エージェントとスクリプト AI エージェントの選択は、タスクの複雑さ、必要な自律性レベル、トレーニング データの可用性によって異なります。
前提条件
- 組織にアクティブなコンタクト センターのトライアルまたはサブスクリプションがない場合、パートナーは Webex AI エージェント機能でコンタクト センターのトライアルをセットアップできます。 詳細については、次を参照してください。 Webex Contact Center セルフサービス トライアル にアクセスしてください。
- サブスクリプションにサインアップするには、Flex-3.0 Contact Center ライセンスの AI エージェント アドオンを購入する必要があります。 資格に基づき、Webex Contact Center は組織のサービスの 1 つとして AI エージェントをプロビジョニングします。 Webex コンタクト センターの設定の詳細については、次を参照してください はじめに Webex コンタクト センター。
Webex AI Agent Studio にアクセスする
AI エージェントを作成するには、Webex AI Agent Studio アプリケーションにログインする必要があります。 次の方法でログインできます:
Control Hub からサインインする
表示されない場合 Webex AI エージェント、Cisco サポートに連絡して、対応する機能フラグを有効にします。
- [制御ハブ] にサインインします。
-
選択する サービス > コンタクトセンター。
- [ コンタクトセンター ナビゲーション ペインで、 カスタマー エクスペリエンス > AI エージェント。
- クリック Webex AI エージェント をクリックしてアプリケーションにアクセスします。
これにより、Webex AI Agent Studio アプリケーションが別のブラウザー タブで開き、AI エージェントを構成する準備ができています。
Webex Connect からサインイン
Webex AI Agent Studio アプリケーションにアクセスするには、Webex Connect へのアクセス権が必要です。
- エンタープライズ用に提供されたテナント URL とサインイン情報を使用して、Webex Connect アプリケーションにログインします。
デフォルトでは、 サービス ページがホームページとして表示されます。
- [ アプリトレイ 左側ナビゲーションペインのメニューで、 Webex AI エージェント をクリックしてアプリケーションにアクセスします。
システムは Webex AI Agent Studio アプリケーションを別のブラウザタブで開き、アプリケーションに自動的にサインインします。
ホームページのレイアウト
Webex AI Agent Studio アプリケーションへようこそ。 ログインすると、ホームページには次のレイアウトが表示されます。
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ナビゲーション バー
左側に表示されるナビゲーションバーから次のメニューにアクセスできます:
- ダッシュボード- エンタープライズ管理者によって許可されているとおり、ユーザがアクセスできる AI エージェントのリストを表示します。
- ナレッジ- 中央のナレッジリポジトリまたはナレッジベースを示します。これは、自律型 AI エージェントが顧客のクエリに応答するための頭脳として機能します。
- ヘルプ—Webex ヘルプ センターの Webex AI Agent Studio ユーザ ガイドへのアクセスを提供します。
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ユーザプロファイル
ユーザプロファイルメニューでは、自分のプロファイル情報を表示したり、アプリケーションからサインアウトすることができます。
[ エンタープライズ プロファイル ページには、AI エージェント テナントに関する情報が含まれており、完全な管理者アクセスを持つ管理者のみがアクセスできます。
-
[ 概要 タブには次の情報が含まれます:
- エンタープライズ識別子- エンタープライズ用の Webex 組織 ID、CPaaS 組織 ID、サブスクリプション ID を含みます。 これは、対応する Webex Connect テナントに Webex コンタクトセンター インテグレーションを行っているエンタープライズで利用できます。
- プロファイル設定- エンタープライズ名、エンタープライズ固有の名前、およびロゴ URL が含まれます。
- グローバルエージェント設定- フォールバックシナリオを処理するために、音声チャネルのデフォルトのエージェントを選択できます。
- データ保持期間の概要: このエンタープライズのデータ保持期間の概要を提供します。
-
[ チームメイト ] タブでは、アプリケーションへのアクセス権を持つチームメイトの一覧を表示、管理できます。 各ユーザにはロールが割り当てられ、付与された権限に基づいて実行できるアクションが決定されます。
-
ダッシュボードについて理解する
ダッシュボードでは、AI エージェントはカードで表示されます。 各カードには、AI エージェント名、最終更新者、最終更新日時、エージェントのトレーニングに使用されたエンジンなどの基本情報が表示されます。
AI エージェント カードのタスク
AI エージェント カードにカーソルを合わせると、次のオプションが表示されます。
- プレビュー—[ プレビュー ] をクリックして、AI エージェントのプレビュー ウィジェットを開きます。
- 省略記号 アイコン: このアイコンをクリックすると、次のタスクを実行できます:
-
プレビューリンクのコピー: プレビューリンクをコピーして新しいタブに貼り付け、チャットウィジェット上で AI エージェントをプレビューできます。
-
アクセストークンのコピー: API 経由でエージェントを呼び出すために、AI エージェントのアクセストークンをコピーします。
-
エクスポート—AI エージェントの詳細 (JSON 形式) をローカルフォルダにエクスポートします。
-
削除—AI エージェントをシステムから完全に削除します。
-
ピン留めする—AI エージェントをダッシュボードの最初の位置に固定するか、ピン留めを解除して元の位置に戻します。
-
新しい AI エージェントを作成する
ダッシュボードの右上にある [ + エージェントの作成 ] オプションを使用して、新しい AI エージェントを作成できます。 定義済みのテンプレートを使用するか、エージェントをゼロから作成するかを選択できます。
スクリプトおよび自律型 AI エージェントの作成方法については、以下のセクションを参照してください。
AI エージェントのインポート
使用可能な AI エージェントのリストから、JSON 形式の AI エージェントをインポートできます。 まず、AI エージェントを JSON 形式でローカル フォルダーにエクスポートしたことを確認します。 次の手順に従ってインポートしてください:
- [ エージェントをインポート] をクリックします。
- アップロード をクリックして、プラットフォームからエクスポートした AI エージェントファイル (JSON 形式) をアップロードします。
- エージェント名 フィールドに AI エージェント名を入力します。
- (オプション) [システム ID]で、システムが生成する一意の識別子を編集します。
- [インポート（Import）] をクリックします。
AI エージェントが Webex AI Agent Studio プラットフォームに正常にインポートされ、ダッシュボードから利用できるようになりました。
キーワード検索
このプラットフォームは、AI エージェントを簡単に見つけて管理するための強力な検索機能を提供します。 エージェント名をキーワード検索することができます。検索バーにエージェント名または名前の一部を入力します。 検索条件に一致する AI エージェントのリストが表示されます。
エージェント タイプでフィルタリングする
キーワード検索に加えて、AI エージェントのタイプに基づいてフィルタリングすることで、検索結果を絞り込むことができます。 ドロップダウンリストから、エージェント タイプ フィルタの 1 つを選択します。スクリプト化、 自律、 すべて。
ナレッジベース
ナレッジベースは、大言語モデル (LLM) 対応の AI エージェントの情報の中央リポジトリです。 AI エージェントは、高度な AI と機械学習テクノロジを使用して、人間のようなテキストを理解し、処理し、生成します。 AI エンジンは、膨大な量のデータを使用して AI エージェントをトレーニングし、詳細でコンテキストに関連した応答を提供できるようにします。 ナレッジベースは、自律型 AI エージェントの機能に必要なデータを保存します。
構成している AI エージェントに必要なナレッジベースを作成します。
AI エージェントのナレッジベースを作成する
| 1 |
Webex AI Agent Studio プラットフォームにログインします。 | ||||||||||||||
| 2 |
左側ナビゲーションペインにある ナレッジ アイコンをクリックしてください。 | ||||||||||||||
| 3 |
ナレッジベース ページの右上隅にある +ナレッジベースの作成 をクリックします。 | ||||||||||||||
| 4 |
ナレッジベースの作成 ページで次の情報を入力します: | ||||||||||||||
| 5 |
[作成]をクリックします。 システムは指定された名前のナレッジベースを作成します。 | ||||||||||||||
| 6 |
ファイルをナレッジベースにアップロードするか、ドキュメントをゼロから作成することができます。
アップロードされたすべてのファイルを削除するには、[ 処理済みのファイル ] セクションの隣にある 削除 アイコンをクリックします。 単一のファイルを削除するには、ファイル名の隣にある ファイルの削除 アイコンをクリックします。
| ||||||||||||||
| 7 |
[ 情報 ] タブに移動して次の詳細を表示します:
|
次の作業
AI エージェントのナレッジ ベースを設定します。
ナレッジベースにアクセスする
はじめる前に
AI エージェントに必要なナレッジベースを作成します。
| 1 |
Webex AI Agent Studio プラットフォームにログインします。 |
| 2 |
左側のナビゲーションペインにある ナレッジ アイコンをクリックしてください。 知識ベース ページに知識ベースがカードとして表示されます。 カードには、アップロードされたファイルの数とナレッジベースで作成されたドキュメントの数が表示されます。 |
| 3 |
カードをクリックすると、特定のナレッジベースに移動できます。 また、AI エージェント設定ページの 知識 タブからナレッジベースにアクセスすることもできます。 詳細については、次を参照してください。 ナレッジベースの設定 セクションを参照してください。 以下の基準を使用して、必要なナレッジベースを検索できます。
クリック すべてリセット 検索条件をリセットします。 |
自律型 AI エージェントのセットアップ
自律 AI エージェントは、人間の直接の介入なしに、独立して動作します。 自律エージェントは、ナレッジ レポジトリにアクセスして使用し、ユーザのクエリに対して有益で正確な回答を提供できます。 これらのエージェントは、高度なアルゴリズムと機械学習技術を使用してデータを分析し、環境から学習し、特定の目標を達成するためにアクションを調整します。
自律型 AI エージェントは、以下を含むさまざまなシナリオで使用できます。
- カスタマーサポート: FAQ への回答、問題のトラブルシューティング、プロセスのガイドを行います。
- 技術的な支援の提供—特定のトピックや分野について専門家のアドバイスを提供します。
- 自然言語処理 (NLP)—人間の言葉を理解し、自然な会話形式で対応できるようになります。
- 意思決定 - 利用可能な情報と事前定義されたルールに基づいて、十分な情報に基づいた選択を行います。
- 自動化—繰り返しの作業や時間のかかる作業を自動化します。
自律型 AI エージェントで構成されたガーデイルは、AI エージェントが非倫理的で有害なコンテンツで応答しないようにします。
自律型 AI エージェントを作成する
はじめる前に
自律型 AI エージェントのナレッジベースを作成してください。 詳細については、次を参照してください。 AI エージェントのナレッジベースを作成する。
| 1 |
Webex AI Agent Studio プラットフォームにログインします。 |
| 2 |
次の日に ダッシュボード、クリック +エージェントの作成。 |
| 3 |
次の日に AI エージェントを作成する 画面で、 最初から開始する に入力し、 次へ。
定義済みのテンプレートを選択して、AI エージェントをすばやく作成することもできます。 AI エージェント タイプを自律としてフィルタリングできます。 この場合、 プロファイル ページの自動入力をサポートします。 |
| 4 |
選択する 自律型 エージェント タイプ。 |
| 5 |
以下の必須の詳細を指定します。 |
| 6 |
[作成]をクリックします。 自律型 AI エージェントが正常に作成されました。 ダッシュボード。 AI エージェント ヘッダーでは、次のタスクを実行できます。
事前構築済みの AI エージェントをインポートすることもできます。 詳細については、次を参照してください。 AI エージェントのインポート。 |
次の作業
自律型 AI エージェントを設定します。
自律 AI エージェントを設定する
以下のセクションでは、特定のニーズに合わせて自律型 AI エージェントを設定する方法について説明します。
自律型 AI エージェント プロファイルの更新
はじめる前に
自律型 AI エージェントを作成します。
| 1 |
次の日に ダッシュボードで、作成した AI エージェントをクリックします。 |
| 2 |
[] タブを選択し、次の詳細を設定します。 |
| 3 |
クリック 変更を保存。 |
| 4 |
[ 公開 ] をクリックして AI エージェントを公開します。 詳細については、「 自律 AI エージェントを公開する 」を参照してください。 |
次の作業
必要なアクションを AI エージェントに追加します。
自律型 AI エージェントにアクションを追加する
Autonomous AI エージェントは、ユーザの意図を理解し、それに従って行動するように設計されています。 たとえば、オンラインで食品の注文受付を自動化する必要があるレストランを考えてみましょう。 このタスクを実行するには、以下のアクションを実行する自律型 AI エージェントを作成します。
-
顧客から必要な情報を取得します。
-
必要なフローに情報を転送します。
-
顧客の要件を提供します。
自律 AI エージェントは次の 3 つの構成要素で機能します。
-
アクション - AI エージェントがユーザの意図を理解することで実行し、外部システムに接続することで完了するタスク。
-
エンティティまたはスロット - ユーザのインテントを実現するためのステップを表します。 スロット フィルでは、発話に基づいて顧客のインテントを満たすために、顧客に特定の質問をすることが含まれます。 AI エージェントがアクションの実行を開始するためのトリガーです。
-
フルフィルメント - AI エージェントが外部システムに接続してアクションを完了する方法を決定します。
| 1 |
ダッシュボードで、作成した AI エージェントをクリックします。 |
| 2 |
タブに移動します。 [ アクション ] ページに [ エージェントのハンドオーバー ] アクションが表示されます。 |
| 3 |
[ +新規アクション ] をクリックして、AI エージェントの新規アクションを追加します。 |
| 4 |
新規アクションの追加 ページで次の詳細を指定します: |
次の作業
選択したアクション範囲に応じて、スロットのみ、またはフルフィルメントと一緒にスロットを設定できます。
スロット フィルを設定する
スロットを埋めるには、AI エンジンに必要な入力エンティティを追加することが含まれます。 アクション ページの スロット埋め セクションで入力エンティティを追加します:
-
エンティティを表形式で 1 つずつ追加できます。 詳細については、 表形式で入力エンティティを追加するを参照してください。
-
JSON ファイルを使用してエンティティを定義することもできます。 詳細は JSON スキーマのツアー を参照してください。
入力エンティティを表形式で追加する
| 1 |
入力エンティティを追加するには、[ +新しい入力エンティティ] をクリックします。 |
| 2 |
新しい入力エンティティの追加 ページで、次の詳細を指定します: |
| 3 |
[ 追加 ] をクリックして入力エンティティを追加します。 入力エンティティは必要な数だけ追加できます。 |
| 4 |
[ 追加 ] をクリックして、AI エージェントにアクションを追加します。 |
| 5 |
[ 公開 ] をクリックして AI エージェントを公開してください。 詳細については、 自律型 AI エージェントの公開を参照してください。 アクションを追加したら、 コントロール オプションを使用してエンティティを編集または削除します。 |
JSON エディターを使用してエンティティを追加する
- JSON の入力エンティティを追加するには、[ 代わりに JSON を使用] をクリックします。
- 入力パラメータのスキーマを JSON 形式で入力します。
- [Add（追加）] をクリックします。
入力パラメータ構造体
入力パラメータは次の構造に従う必要があります:
-
type—パラメータオブジェクトのデータ型です。 これは常に 'object' で、パラメータがオブジェクトとして構造化されていることを示します。
プロパティ—各キーがパラメータと関連するメタデータを表すオブジェクトです。
必須—必須のパラメータ名をリストした文字列の配列です。
プロパティオブジェクト
プロパティオブジェクト の各キーは入力エンティティ/パラメータを表し、そのパラメータに関するメタデータを持つ別のオブジェクトを含みます。 メタデータには、常に次のキーワードを含める必要があります。
-
タイプ- パラメータのデータ型です。 許可されているタイプは次のとおりです。
-
文字列- テキスト データ。
-
整数- 小数点以下の数値データ。
-
数- 小数を含む数値データ。
-
ブール値- 真偽の値。
-
アレイ- アイテムのリストで、通常はすべて同じタイプです。
-
オブジェクト- ネストされたプロパティを持つ複雑なデータ構造。
-
-
説明- エンティティが表すものの簡単な説明。 これは、AI エンジンがパラメータの目的と使用法を理解するのに役立ちます。 簡潔でエージェントの指示とアクションの説明との一貫性が高いほど、正確性が高まります。
-
プラットフォームは「type」の検証のみを強制します。 「説明」はすべてのエンティティに強制されるわけではありませんが、追加することを強くおすすめします。 エンティティ メタデータのその他の便利なキーワードは次のとおりです。
-
列挙- 列挙型フィールドには、パラメーターの可能な値が一覧表示されます。 これは、限定された値のセットしか受け付けないパラメータに役立ちます。 開発者は、これを使用するためにパラメータが受け入れる必要がある値のカスタムリストを定義できます。
- pattern - 文字列型でパターン フィールドを使用して、文字列が一致する必要がある正規表現を指定します。 これは、電話番号、郵便番号、カスタム識別子などの特定の形式を検証するのに役立ちます。
-
examples - examples フィールドには、パラメータの有効な値の例が 1 つ以上示されます。 これにより、AI エンジンは必要なデータの種類を理解することができ、解釈や検証の目的に特に役立ちます。
-
エンティティ定義をより正確かつ堅牢にできる他のキーワードもあります。 詳細については、 「JSON スキーマのツアー」を参照してください。
例
次の例には、さまざまな種類のエンティティとキーワードが含まれています。
{ "type": "object", "properties": { "username": { "type": "string", "description": "アカウントの一意のユーザ名。", "minLength": 3, "maxLength": 20 }, "password": { "type": "string", "description": "アカウントのパスワード。", "minLength": 8, "format": "password" }, "email": { "type": "string", "description": "アカウントのメールアドレス。", "pattern": "\w+([-+.']\w+)*@\w+([-.]\w+)*\.\w+([-.]\w+)*" }, "birthdate": { "type": "string", "description": "ユーザの生年月日。", "examples": ["mm/dd/YYYY"] }, "preferences": { "type": "object", "description": "ユーザ設定設定。", "properties": { "newsletter": { "type": "boolean", "description": "ユーザがニュースレターを受信するかどうか。", "default": true }, "notifications": { "type": "string", "description": "優先通知方法。", "enum": ["email", "sms", "push"] } } }, "roles": { "type": "array", "description": "ユーザに割り当てられたロールのリスト。", "items": { "type": "string", "enum": ["user", "admin", "moderator"] } } }, "required": ["username", "password", "email"] } この例には次のエンティティが含まれます。
- username - 最小および最大の長さの制約がある文字列型。
- password - 最小の長さと特定の形式を持つ文字列型 (password は安全な処理が必要であることを示します)。
- email — 有効な電子メール アドレスであることを確認するための正規表現パターンを持つ文字列型。
- birthdate—日付の形式を規定する例を含む文字列型。
- preference - ネストされたプロパティ (ニュースレターと通知) を持つオブジェクト タイプ。デフォルト値を持つブール値と、特定の許可された値を持つ文字列 (列挙型) が含まれます。
- roles - 各項目が特定の値に制限された文字列である配列型 (列挙型)。
ユーザ名、パスワード、および電子メールは、「required」配列で定義されているように必須です。
この例では、エンティティにはわかりやすい名前と明確な説明があり、一貫した構造と命名規則に従っています。 AI エンジンが簡単に解釈して適用できる、明確に定義されたエンティティを作成するには、これらのベスト プラクティスに従ってください。
フルフィルメントを構成する
Webex Connect Flow ビルダーで AI エージェント アクションのフルフィルメント フローを構成できます。 詳細については、「 AI エージェント アクションのフルフィルメント フローを構成する」を参照してください。
| 1 |
AI エージェント構成ページの [アクション] タブに移動します。 フルフィルメント フローを構成するアクションを選択します。 |
| 2 |
Webex Connect Flow Builder Fulfillment セクションで、次の設定を構成します。 |
| 3 |
設定を完了するには、 [変更を保存] をクリックします。 |
次の作業
ナレッジベースを構成します。
ナレッジベースを構成する
はじめる前に
自律型 AI エージェントを作成します。
| 1 |
ダッシュボード ページで、作成した AI エージェントをクリックします。 |
| 2 |
タブに移動します。 |
| 3 |
ドロップダウン リストから必要なナレッジ ベースを選択します。 すでに AI エージェントにマッピングされている場合は、ナレッジ ベースを関連付けることはできません。 |
| 4 |
「変更を保存」をクリックします。 |
| 5 |
AI エージェントをライブにするには、 公開 をクリックします。 詳細については、「 自律 AI エージェントを公開する」を参照してください。 |
次の作業
自律型 AI エージェントの言語と音声をクリックします。 詳細については、「言語と音声の構成」を参照してください。
言語と音声を設定する
| 1 |
AI エージェント設定ページで、 構成 > 言語 タブ。 デフォルトの言語と音声は英語に設定されています。 サポートされている他の言語と音声については、 サポートされている言語と音声 記事。 |
| 2 |
ドロップダウン リストから目的の言語とロケールを選択します。 |
| 3 |
ドロップダウンリストから適切な音声を選択します。 デフォルトの音声を使用することも、使用可能なリストから別の音声を選択することもできます。 選択した言語に基づいて、利用可能な音声のリストが自動的に表示されます。 |
| 4 |
クリック 公開 AI エージェントを生き生きとさせる。 詳細については、 自律型 AI エージェントを公開する セクション。 |
| 5 |
ドロップダウン リストから AI エージェントでサポートされている言語を選択します。
|
次の作業
クリック プレビュー AI エージェントをプレビューします。 詳細については、 自律 AI エージェントをプレビューする。 クリック 公開 AI エージェントを生き生きとさせる。 詳細については、 自律型 AI エージェントを公開する セクション。
自律型 AI エージェントをプレビューする
AI エージェントの作成時、編集中、およびエージェントのデプロイ後に、自律 AI エージェントをプレビューできます。 プレビューは次の場所から開くことができます:
- AI エージェントダッシュボード—AI エージェントカードの上にマウスを移動すると、 プレビュー その AI エージェントのオプションが表示されます。 クリックすると AI エージェントのプレビューが開きます。
- AI エージェントヘッダー— AI エージェント カードをクリックして AI エージェントを開きます。 プレビュー オプションは、ヘッダー セクションに常に表示されます。
- 最小化されたウィジェット - プレビューを起動して最小化すると、ページの右下にチャットヘッドウィジェットが表示されます。 このオプションを使用すると、プレビュー モードを簡単に再度開くことができます。
Webex AI Agent Studio には、共有可能なプレビュー オプションも用意されています。 右上隅のメニューをクリックし、 「プレビュー リンクをコピー」 オプションを選択します。 プレビュー リンクは、AI エージェントのテスターや消費者などの他のユーザと共有できます。
プラットフォームプレビューウィジェット
プレビュー ウィジェットは画面の右下部分に表示されます。 発話（または発話のシーケンス）を提供して、AI エージェントの応答をチェックし、正しく機能していることを確認できます。
また、プレビュー ウィジェットを最小化し、消費者情報を提供したり、複数のルームを開始して AI エージェントをテストしたりすることもできます。
自律型 AI エージェントを公開する
AI エージェントを設定してプレビューした後、エージェントを公開してライブにすることができます。
はじめる前に
自律型 AI エージェントを作成します。
| 1 |
AI エージェント構成ページで、 「公開」をクリックします。 |
| 2 |
変更を公開 画面で、 バージョン名 を入力し、 公開をクリックします。 バージョンの詳細は 履歴 ページで確認できます。 詳細については、 履歴 セクションを参照してください。 |
自律型 AI エージェントのセッションと履歴を表示する
顧客と確立されたセッションの詳細と、AI エージェントで実行された構成変更の履歴を表示できます。
セッション（Sessions）
セッション ページには、AI エージェントとユーザ間のすべてのやり取りの包括的な記録が提供されます。 セッションにアクセスするには:
-
ダッシュボードで、セッションの詳細を表示する自律 AI エージェントをクリックします。
-
左側のナビゲーション ペインから、 [セッション] をクリックします。
セッション ページが表示されます。 各セッションは、セッションのすべてのメッセージを含むレコードとして表示されます。 この情報は、AI エージェントの監査、分析、改善に役立ちます。
セッション テーブルには、その AI エージェント用に作成されたすべてのセッション/ルームの一覧が表示されます。 1 つの画面に収まる行数を超える行がある場合、テーブルはページ分割されます。 テーブル内のどのフィールドも、左側の [結果の絞り込み] セクションを使用して並べ替えたりフィルタリングしたりできます。 存在するフィールドは、特定のセッションに関する次の情報を表します。
-
セッション ID - 会話の一意のルーム ID またはセッション ID。
-
コンシューマー ID - AI エージェントと対話したコンシューマーの ID。
-
チャネル - インタラクションが発生したチャネル。
-
更新日時—部屋の閉鎖時刻。
-
部屋のメタデータ - 部屋に関する追加情報が含まれます。
-
必要なチェックボックスをオンにします。
-
テスト セッションを非表示にする - テスト セッションを非表示にして、ライブ セッションのリストのみを表示します。
-
エージェントの引き継ぎが発生しました - エージェントに引き継がれたセッションをフィルタリングします。 エージェントの引き継ぎが発生すると、チャットが人間のエージェントに引き継がれたことを示す ヘッドフォン アイコンが表示されます。
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エラーが発生しました - エラーが発生したセッションをフィルタリングします。
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Downvoted - ダウン投票されたセッションをフィルタリングします。
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セッションの詳細を見る
セッションの詳細を表示するには:
-
セッション テーブル内の個々の行をクリックすると、そのセッションの詳細が表示されます。 セッションがロックされている場合は、セッションを復号化する権限が必要です。
-
セッション データを表示するには、 コンテンツの復号化 をクリックします。
この機能は、テナントに対して 高度なデータ保護 が true に設定されているか有効になっている場合にのみ適用されます。
-
システムは次のセッションの詳細を表示します。
-
左側のパネルには取引の詳細が表示されます。
-
右側のパネルには、すべてのアクションに関連するスロットの充填と履行に関する詳細が表示されます。 取引を展開するには、 すべて展開 ボタンを使用します。 右側のパネルには、ドキュメント名とアップロードされたファイルの詳細とともに、知識の利用に関する詳細が表示されます。
-
履歴
履歴 ページでは、AI エージェントで実行された構成変更の詳細を表示できます。 特定のエージェントの履歴を表示するには:
-
ダッシュボードで、履歴を表示する自律 AI エージェントをクリックします。
-
左側のナビゲーション ペインから、 [履歴] をクリックします。
履歴 ページが次のタブとともに表示されます。
-
バージョン履歴— バージョン履歴 タブをクリックすると、自律 AI エージェントのさまざまなバージョンが表示されます。
-
変更ログ—AI エージェントに加えられた変更を表示するには、 [変更ログ] タブをクリックします。
バージョン履歴
自律 AI エージェントを公開するたびに、自律 AI エージェントのバージョンが保存され、 [バージョン履歴] タブで利用できるようになります。 AI エージェントのさまざまなバージョンは、 バージョン履歴 タブ。
-
バージョンの説明—AI エージェントのバージョンについての簡単な説明。
-
AI エンジン—そのバージョンの AI エージェントで使用される AI エンジン。
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更新日時—バージョンが作成された日時。
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アクション—AI エージェントに対して次のアクションを実行できます。
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下書きとして読み込む—AI エージェントに対するすべての変更が失われます。 再度設定を実行する必要があります。
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輸出—AI エージェントをエクスポートするために使用します。
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変更ログ
の 変更ログ タブは、自律 AI エージェントに加えられた変更を追跡します。 過去 35 日間の変更の詳細を表示できます。 の 変更ログ タブには次の詳細が表示されます。
管理者または AI エージェント開発者の役割を持つユーザは、 変更ログ タブ。 「監査ログの取得」権限を持つカスタム ロールを持つユーザも監査ログを表示できます。
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更新日時—変更の日時。
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更新者—変更を組み込んだユーザの名前。
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場所の変更—変更が行われた AI エージェントの特定のセクション。
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説明—変更に関する追加情報。
特定の監査ログを検索するには、 更新者、 場所の変更、そして 説明 検索オプション。 ログは、 「更新日時」 および 「更新者」 フィールドに基づいて並べ替えることができます。
分析を使用して自律 AI エージェントのパフォーマンスを表示する
AI エージェント分析セクションでは、AI エージェントのパフォーマンスと有効性を評価するための主要なメトリックがグラフィカルに表示されます。 自律 AI エージェントの分析を生成するには:
- ダッシュボードから AI エージェントを選択します。
- 左側のナビゲーション ペインで、 [分析] をクリックします。 AI エージェントのパフォーマンスの概要は、表形式とグラフ形式の両方で表示されます。
最初のセクションには、AI エージェントのセッションとメッセージに関する次の統計が表示されます。
- 合計セッション数と、人間の介入なしに AI エージェントによって処理されたセッション数。
- エージェントの引き継ぎの合計数。人間のエージェントに引き継がれたセッションの数です。
- 1 日あたりの平均セッション数。
- 合計メッセージ数（人間と AI エージェントのメッセージ）と、そのうちユーザから送信されたメッセージの数。
- 1 日あたりの平均メッセージ数。
2 番目のセクションには、ユーザに関する統計が表示されます。 総ユーザ数、ユーザあたりの平均セッション数、1 日あたりの平均ユーザ数に関する情報を提供します。
3 番目のセクションには、AI エージェントの応答とエージェントのハンドオーバーが表示されます。
スクリプト型 AI エージェントのセットアップ
スクリプト形式の AI エージェントは、Webex AI Agent Studio プラットフォームのノーコード エージェント構築機能を強化します。 複数の会話を可能にし、顧客から関連データを収集して特定のタスクを実行します。 次の作業が含まれます。
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簡単なコマンドの実行 - 指示に従って、事前に定義されたアクションを実行します。
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データの処理—指定されたルールに従ってデータを操作および変換します。
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他のシステムとの対話—他のソリューションと通信し、コントロールします。
スクリプト AI エージェントは、知識ベースが質問と回答のコーパスで構成されている、知識主導型エージェントです。 スクリプト AI エージェントは、ユーザが作成したトレーニング コーパス (例と回答のコレクション) に基づいて回答を提供できます。 この機能は、次のようなシナリオで役立ちます。
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特定の知識が必要 - エージェントは、事前に定義された分野の質問に答える必要があります。
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一貫性が重要 - エージェントは同様の質問に対して一貫性のある応答を提供する必要があります。
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制限された柔軟性が必要 - エージェントの応答は、トレーニング コーパスの情報によって制限されます。
スクリプト AI エージェントを作成する
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Webex AI Agent Studio プラットフォームにログインします。 |
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ダッシュボードで、次をクリックします。 + エージェントの作成。 |
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次の日に AI エージェントの作成 画面で、 最初から開始する に入力し、 次へ。 定義済みのテンプレートを選択して、AI エージェントをすばやく作成することもできます。 AI エージェント タイプをフィルタリングして、 |
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選択する スクリプト形式 エージェント タイプ。 |
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以下の詳細を指定します。 |
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[作成]をクリックします。 スクリプト化された AI エージェントが正常に作成されました。 ダッシュボード。 AI エージェントのヘッダーでは、次のタスクを実行できます。
また、AI エージェントをインポートすることもできます。 詳細については、次を参照してください。 AI エージェントのインポート。 |
次の作業
スクリプト AI エージェントを設定する
以下のセクションでは、特定のニーズに合わせてスクリプト AI エージェントを設定する方法について説明します。
スクリプト形式の AI エージェント プロファイルの更新
はじめる前に
スクリプト AI エージェントを作成します。
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次の日に ダッシュボードで、作成した AI エージェントをクリックします。 |
| 2 |
[] タブを選択し、次の詳細を設定します。 |
| 3 |
クリック 公開 をクリックして、AI エージェントをライブにします。 |
AI エンジン設定の更新
スクリプト AI エージェントは、AI エンジン (機械学習を利用) を使用して、顧客のクエリを理解し、応答します。 使用される AI エンジンの概要は以下の通りです。
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Webex AI Pro 1.0 (with siftmatch) - 複数の言語をサポートする高速で軽量なトレーニングエンジン。
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Webex AI Pro 1.0 (RAS 版) - 会話型 AI を構築するための最高のオープンソース フレームワークです。
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Webex AI Pro 1.0 (Mind Meld 適用)—さまざまな自然言語理解 (NLU) 機能を使用して、質の高い会話フローを作成するための高度なフレームワークです。
AI エージェントの AI エンジンを変更するには:
| 1 |
ダッシュボードで、作成した AI エージェントをクリックします。 |
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タブに移動します。 |
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AI エンジンの隣にあるアイコンをクリックします。 |
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AI エンジンの管理 ページで、次のフィールドを設定します:
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[更新] をクリックして、AI エージェントの AI エンジン設定を変更します。 |
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[変更の保存] をクリックして AI エンジン設定を更新します。 |
スクリプトの設定
スクリプトは、AI エージェントの理解と応答を強化する構成要素です。 このセクションでは、次の 3 つの主要コンポーネントについて説明します。
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インテント は、ユーザが AI エージェントと対話する際に達成したいさまざまな目標やアクションをキャプチャします。 ユーザ インテントをマッピングすることで、AI エージェントがユーザのリクエストを認識し、適切に応答できるようになります。 インテントを作成するには、 インテントを作成するを参照してください。
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エンティティ は、AI エージェントがユーザ入力から抽出する必要がある特定の情報です。 これらには、日付、製品名、または顧客の使用に固有のカスタム値が含まれます。 エンティティは、AI エージェントがユーザのリクエストを効果的に満たすために理解する必要がある重要な変数です。 エンティティを作成するには、 エンティティの作成を参照してください。
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レスポンス は、AI エージェントが入念に作成し、ユーザのリクエストに返信します。 これらは、AI エージェントがユーザの意図を理解し、必要なエンティティを収集した後に、そのユーザと通信する方法を指示します。 応答を作成するには、 応答を作成するを参照してください。
これらのコンポーネントが連携することで、エージェントとそのユーザの間に、円滑で目的のある会話を作成できます。 詳細については、 AI Agent Studio のインテント、エンティティ、レスポンスを理解するを参照してください。
インテントを作成する
はじめる前に
インテントを作成する前に、インテントにリンクするエンティティを作成していることを確認してください。 詳細については、 エンティティを作成するを参照してください。
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ダッシュボードで、作成した AI エージェントをクリックします。 |
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[ 設定 >] に移動します。[スクリプト] >インテント。 |
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[ +インテントの作成] をクリックします。 |
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次の日に 新しいインテントを追加する 画面で、次の詳細を指定します。 |
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インテントを作成するには、[ 追加 ] をクリックします。 |
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[ 公開 ] をクリックして AI エージェントを公開します。 |
エンティティを作成する
| 1 |
ダッシュボードで、作成した [AI エージェント] をクリックします。 |
| 2 |
[ 設定 >] に移動します。[スクリプト] >エンティティ。 |
| 3 |
[+エンティティの作成] をクリックします。 |
| 4 |
エンティティの作成 ウィンドウで次のフィールドを指定します: |
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[変更の保存] をクリックします。 [ アクション ] の [ アクション ] で [ 編集 ] および [削除] オプションを使用できます。a53>列をクリックして関連アクションを実行します。 編集できるのはエンティティ名のみで、エンティティタイプは編集できません。 |
応答を作成する
| 1 |
ダッシュボードで、作成した [AI エージェント] をクリックします。 |
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[設定] > に移動します。[スクリプト] >応答。 既定では、定義済みの応答を使用できます。 各応答にある 編集 アイコンを使用して、応答の設定を変更することができます。 |
| 3 |
カスタム応答を作成するには、[ +応答を作成] をクリックします。
新規回答の追加 画面が表示されます。
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新しい応答を追加 画面で、新しい 応答名を入力します。 |
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設定した言語について、[条件を追加] をクリックして、条件付き応答を追加します。
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| 6 |
[作成] [作成] をクリックしてスクリプト化されたエージェントの応答を作成します。 コード インタープリタを使用して、さまざまなチャネルの応答を設定することもできます。 |
エージェント ハンドオーバーの設定
はじめる前に
スクリプト AI エージェントを作成します。
| 1 |
ダッシュボードで、作成したスクリプト AI エージェントをクリックします。 |
| 2 |
[ の順に移動して、必要な設定をオンまたはオフにします。 |
| 3 |
[変更の保存] をクリックしてハンドオーバーの設定を保存します。 |
次の作業
言語と音声を設定する
スクリプト AI エージェントが顧客との対話を処理するために、複数の言語および言語固有の音声を構成できます。
はじめる前に
Scripted AI エージェントを作成します。
| 1 |
AI エージェント設定ページで、 タブをクリックします。 デフォルトの言語と音声は英語に設定されています。 サポートされている他の言語と音声については、 サポートされている言語と音声 にアクセスしてください。 |
| 2 |
クリック +言語の追加 をクリックして、AI エージェントに新しい言語を追加します。 |
| 3 |
ドロップダウン メニューから希望の言語と地域を選択し、 追加。 |
| 4 |
クリック 言語を追加する。 |
| 5 |
ドロップダウン リストから適切な音声を選択します。 選択した言語に基づいて、利用可能な音声が自動的に表示されます。 |
| 6 |
[ 有効にする ] 列のトグルをオンにして、言語と音声を有効にします。 |
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[ ] で [ をデフォルトにする ] をクリックして、AI エージェントのデフォルトとして言語と音声を設定します。 構成された言語と音声を変更することはできますが、削除することはできません。 ただし、言語と音声を変更すると、AI エージェントの機能に影響を与える可能性があります。 |
スクリプト化された AI エージェントをプレビューする
Webex AI Agent Studio を使用すると、開発中および開発後に AI エージェントをプレビューできます。 このようにして、AI エージェントの機能をテストし、それぞれの入力クエリに対して望ましい応答を生成するかどうかを判断できます。 スクリプト化された AI エージェントは、次の方法でプレビューできます。
- AI エージェントのダッシュボード—AI エージェントのカードにカーソルを合わせると、その AI エージェントの プレビュー オプションが表示されます。 [ プレビュー ] をクリックして、AI エージェントのプレビューウィジェットを開きます。
- AI Agent のヘッダー : AI Agent カードまたは AI Agent カードの編集ボタンをクリックして AI Agent の編集モードに入ると、ヘッダーセクションに [プレビュー] オプションが常に表示されます。
- 最小化されたウィジェット: プレビューを起動して最小化した後、ページの右下にチャットヘッド ウィジェットが表示されます。 これにより、簡単にプレビュー モードを再び開くことができます。
これに加えて、AI エージェント内から共有可能なプレビュー リンクをコピーできます。 AI エージェントカードで、右上の 楕円形 アイコンをクリックし、[ プレビューリンクをコピー] をクリックします。 このリンクを AI エージェントの他のユーザと共有できます。
プラットフォーム プレビュー ウィジェット
プレビュー ウィジェットは画面の右下に表示されます。 発話 (または一連の発話) を提供して、AI エージェントの応答を確認し、期待通りに動作することを確認できます。 AI エージェント プレビューは複数の言語をサポートしており、発話の言語を自動検出して適切に応答できます。 言語選択ボタンをクリックし、利用可能なオプションの一覧から選択することで、プレビューの言語を手動で選択することもできます。
プレビュー ウィジェットを最大化すると、見やすくなります。 また、コンシューマー情報を提供し、複数の会議室を開始して、AI エージェントを完全にテストすることもできます。
スクリプト化された AI エージェントを公開する
AI エージェントを設定してプレビューしたら、エージェントを公開してライブにすることができます。
はじめる前に
スクリプト AI エージェントを作成します。
| 1 |
AI エージェント設定ページで、[ 公開] をクリックします。 |
| 2 |
バージョン名を入力して [ 公開] をクリックします。 履歴 ページでバージョンの詳細を確認できます。 詳細については、「履歴」セクションを参照してください。 |
Scripted AI エージェントの共通管理セクション
以下のセクションは、AI エージェント設定ページの左パネルに表示されます。
スクリプト エージェントをテストする
AI エージェントが進化し、より複雑になるにつれて、ロジックや自然言語理解 (NLU) の変更が意図しない結果を招く場合があります。 最適なパフォーマンスを確保し、潜在的な問題を特定するために、AI エージェント プラットフォームは便利なワンクリック AI エージェント テスト フレームワークを提供します。 次の操作を実行できます。
- 包括的なテストケースセットを簡単に作成して実行できます。
- さまざまなシナリオでテスト メッセージと期待される応答を定義します。
- 複数のメッセージを含むテスト ケースを作成することで、複雑な対話をシミュレートします。
テストの定義
以下の手順でテストを定義できます。
- Webex AI Agent Studio プラットフォームにログインします。
- ダッシュボードで、作成したスクリプト AI エージェントをクリックします。
- 左ペインで [ テスト中 ] をクリックします。 既定では [ テストケース ] タブが表示されます。
- テストケースを選択して 選択したテストの実行をクリックします。
表の各行は、次のパラメータを持つテストケースを表しています。
| パラメータ | 説明 |
|---|---|
| メッセージ | ユーザが AI エージェントに送信すると予想されるクエリとステートメントのタイプを表すサンプルメッセージです。 |
| 予想される言語 | AI エージェントと対話する際に使用する言語です。 |
| 期待されるインテント | 特定のユーザメッセージに応答して表示されるインテントを指定します。 最も関連性の高いインテントを見つけやすくするために、このコラムには スマート オートコンプリート機能があります。 入力すると、それまでに入力されたテキストに基づいて、システムにより一致するインテントが提案されます。 |
| 前のコンテキストをリセット | チェックボックスをクリックしてテストケースを隔離し、既存の AI エージェントのコンテキストから独立して実行します。 有効にすると、各テストケースは新しいセッションでシミュレートされ、以前の対話や保存データからの干渉を防ぎます。 |
| 部分一致を含める | このトグルを有効にすると、期待されるインテントが実際の応答と部分的にしか一致しない場合でも、テスト ケースは成功したと見なされます。 |
| CSV からインポート | コンマ区切りファイル (CSV) ファイルからテスト ケースをインポートします。 この場合、既存のすべてのテストケースが上書きされます。 |
| CSVへのエクスポート | テスト ケースをコンマ区切りファイル (CSV) ファイルにエクスポートします。 |
| コールバックのテスト | このトグルを有効にすると、実際の着信コールを必要とせずに、着信コールバックをシミュレートし、フローの動作をテストできます。 |
| フローでのコールバック | この列のチェックボックスをクリックして、インテントがコールバックをトリガーする必要があることを示します。 |
| 予想されるコールバックテンプレート | コールバック時に有効にするテンプレートキーを指定します。 |
| コールバックのタイムアウト (秒) | コールバックがタイムアウトになったと見なす前に、AI エージェントがコールバックの応答を待つ最大時間 (秒)。 システムは最大 20 秒のタイムアウトを許可します。 |
テストの実行
次の日に 実行 タブで、 選択したテストを実行 選択したすべてのテストケースの順次実行を開始します。
テスト ケースは、 テストケース タブをクリックします。
.特定の結果を持つテスト ケースを表示するには、目的の結果 (たとえば、 合格、 部分一致で合格、 失敗、 保留中) を概要リボンに入力します。 これにより、テスト ケース リストがフィルタリングされ、選択した結果に一致するものだけが表示されます。
[ セッション ID 各テスト ケースに関連付けられた が結果に表示されます。 これにより、テストケースを素早く相互参照し、トランザクションの詳細を表示することができます。 これを実行するには、 トランザクションの詳細 オプションの アクション 列に表示されます。
実行履歴
次の日に 履歴 タブから、実行されたすべてのテストケースにアクセスします。
- [ ダウンロード アイコンを アクション 列を選択して、実行したテスト データをオフラインでの分析やレポート用に CSV ファイルとしてエクスポートします。
- 各テストケースの実行に使用される特定のエンジンとアルゴリズムの設定を確認します。 この情報は、開発者が AI エージェントのパフォーマンスを最適化するのに役立ちます。
- 特定のトレーニングエンジンで使用される高度なアルゴリズム構成設定を表示するには、 情報 トレーニングエンジン名の隣にあるアイコンをクリックします。これにより、テスト中の AI エージェントの動作に影響を与えたパラメーターと設定に関するインサイトが得られます。
エージェントセッションを表示する
[ セッション セクションでは、AI エージェントと顧客間のすべての対話の包括的な記録を提供します。 各セッションには、交換されたメッセージの詳細な履歴が含まれます。 オフラインでの分析や監査のために、セッション データを CSV ファイルとしてエクスポートできます。 このデータを使用して、ユーザ インタラクションを分析し、改善が必要な領域を特定し、AI エージェントの応答を調整します。
結果をページに表示することで、大きなデータセットを処理することができます。 次を使用できます。 結果の絞り込み セクションに移動して、さまざまな基準に基づいてセッションのフィルタリングとソートを行います。 テーブルの各行には、次を含む重要なセッションの詳細が表示されます。
- チャネル - 対話 (チャット、音声など) が発生したチャネル。
- セッション ID - セッションの一意の識別子。
- コンシューマー ID - ユーザの一意の識別子。
- メッセージ - セッション中に交換されたメッセージの数。
- 更新日時 - システムが最後に更新された時刻。
- メタデータ - セッションに関する追加情報。
- テストセッションを非表示 - このチェックボックスを選択してテストセッションを非表示にし、ライブセッションのリストのみを表示します。
- エージェントの引き継ぎ — このチェックボックスを選択して、エージェントに引き継ぐセッションをフィルタリングします。 エージェントの引き継ぎが発生すると、人間のエージェントへのチャットの引き継ぎを示すヘッドホン アイコンが表示されます。
- エラーが発生しました - エラーが発生したセッションをフィルタリングするには、このチェックボックスを選択します。
- 反対票 - 反対票のあったセッションをフィルタリングするには、このチェックボックスを選択します。
行をクリックすると、特定のセッションの詳細ビューにアクセスできます。 チェックボックスを使用して、エージェントの引き継ぎ、エラー、反対票に基づいてセッションをフィルタリングします。 セッションの解読にはユーザレベルの権限と高度なデータ保護設定が必要です。 [ コンテンツの復号化 ] をクリックしてセッションの詳細を表示します。
アクションを実行するための、Scripted AI Agent の特定のセッションの詳細
アクションを実行するための Scripted AI Agent の [ トランザクション情報 ] タブは、特定の対話の詳細な内訳を提供し、情報を 4 つのセクションに分類します。
識別されたインテント セクション:
- 顧客のクエリに対して特定されたインテントを表示します。
- 識別された各インテントに関連付けられた信頼レベルを示します。
- 特定されたインテントに関連付けられているスロットを一覧表示します。 スロットをクリックすると、その値に関する追加情報と、システムがユーザのクエリからどのように抽出するかが表示されます。
識別されたエンティティ セクションには、システムが顧客のメッセージから抽出し、それをアクティブなコンシューマー インテントに関連付けるエンティティが一覧表示されます。 これらのエンティティは、AI エージェントがユーザのクエリ内で特定した重要な情報を表します。
アルゴリズム結果 セクションでは、AI エージェントの応答に至るまでのプロセスについての洞察が得られます。 表示される情報の内訳は次のとおりです。
- インテントのリスト—識別されたインテントとそれに対応する類似性スコアを表示します。
- エンティティリスト: ユーザのメッセージから抽出されたエンティティを表示します。
その他の情報 には次の情報が表示されます:
- 処理済みクエリ—AI エージェントの自然言語理解 (NLU) パイプラインで処理された後の前処理済みの顧客入力を示します。
- 言語検出プロバイダ—特定のテキストの言語を自動的に識別する技術を提供するプロバイダです。
- 検出された言語: 検出された言語です。
- エージェント ハンドオーバー: セッション中にエージェントのハンドオーバーが発生したかどうかを示します。 エージェントの引き継ぎが特定のルールによりトリガーされた場合、[ルールによる ルールによるエージェントの引き継ぎ ] チェックボックスをチェックします。
- テンプレート キー—AI エージェントの応答をトリガーしたインテントに関連付けられたテンプレート キーを示します。
- レスポンスタイプ—コードスニペットや条件付きレスポンスなど、AI エージェントが生成するレスポンスのタイプを示します。
- 応答条件—AI エージェントの応答をトリガーした特定の条件またはルールを示します。
- NLU AI エンジン—顧客のクエリを処理するのに使用される NLU AI エンジンを識別します (例、RASA、SwitchMatch、Mind Meld)。
- ベクトルモデル—テキストを数値ベクトルとして表す方法。
- 最小しきい値スコア: 最小しきい値スコアを表示します。
- 部分一致スコア差 - [引き継ぎ] と [推定] 設定で構成された部分一致スコアの差 です。 システムは、これらの値に基づいて、クエリが範囲外であるか、エージェントの介入を必要とするかどうかを判断します。
- デバッグログ—特定のトランザクション ID に関連するデバッグログの一覧を提供します。 詳細ログは通常 180 日間保持されます。
ダウンロード オプションを使用して、トランザクション情報を JSON 形式でダウンロードして表示することもできます。
メタデータ タブの表示内容:
- NLP メタデータ—[ NLP ] タブで顧客の入力に適用される前処理手順を確認します。
- データストアおよび最終版—セッションに関連するアクセスデータ データストア および FinalDF AI エージェントのタブ。
- 検索機能: 組み込みの検索バーを使用して、会話内の特定の発言を検索します。
バージョン履歴と変更ログを表示する
インテントまたはエンティティを追加または変更するたびに、スクリプト AI エージェントを再トレーニングして、それが最新バージョンであることを確認することが不可欠です。 各トレーニングセッションの終了後、AI エージェントを十分にテストし、精度と有効性を確認します。 Scripted AI エージェントを公開するたびに、Scripted AI エージェントのバージョンが保存され、[バージョン履歴] タブで利用できます。 [バージョン履歴] タブで、Scripted AI エージェントのさまざまなバージョンを表示できます。
[履歴] ページから、エージェントに対して行われた以下の更新にアクセスすることができます。
- いつ公開したか、バージョン履歴と、公開時に開発者が残したメモの形式で行われた変更を追跡します。
- NLU エンジン設定と共に、各公開バージョンで使用された NLU エンジンを確認します。 各バージョンの公開準備が完了するまでの経過時間も確認できます。
- 設定、インテント、エンティティ、レスポンス、キュレーションの変更を 変更ログ タブをクリックします。
- 必要に応じて、古いバージョンをドラフトとして公開、プレビュー、または読み込みます。
- トレーニング履歴の表示—コーパスのトレーニングをいつ行ったか、および変更内容を追跡します。
- トレーニングエンジンの比較 - 異なるイテレーションとそれらに対応するトレーニング期間に使用されたトレーニングエンジンを確認します。
- 変更の追跡 - 設定、インテント、レスポンス、NLP、キュレーションの変更を監視します。
- 前のバージョンに戻す - 必要に応じて古いトレーニングセットに簡単に戻せます。
履歴セクションは、ナレッジベースを管理するための便利なツールを提供します。
- インテントを有効にする - 以前無効だったインテントを作成します ライブ AI エージェントの応答に含めることができます。
- インテントの編集 - 参照用に元のインテントを保持しながら、既存のインテントの新しいバージョンを作成します。
- パフォーマンスのプレビュー—AI エージェントのパフォーマンスを特定のナレッジベースで評価します。 プレビュー 機能します。
- ダウンロード インテント - ナレッジベースのインテントを CSV ファイルとしてエクスポートし、オフラインでの分析や参照を行うことができます。
変更ログ
[ 変更ログ セクションには、過去 35 日以内に Scripted AI エージェントに加えられた変更の詳細な記録が表示されます。 変更ログにアクセスするには:
- [ダッシュボード] に移動し、作成した AI エージェントをクリックします。
- [ 履歴 タブをクリックして、AI エージェントの履歴を表示します。
- [ 変更ログ タブをクリックして変更の詳細ログを確認します:
- 更新日時 システムが変更を行った日時。
- 更新者 - 変更を行ったユーザ。
- フィールド - 変更が行われたボットのセクション (設定、インテント、応答など)。
- 説明 - 変更に関する追加の詳細。
-
[
更新者およびフィールド検索オプションを選択して特定の変更ログエントリを見つけます。 -
[ モデル履歴 タブには、AI エージェントごとに最大 10 のコーパスが表示されます。
キュレートされたエージェントの詳細を表示する
システムは次の基準に基づいて、メッセージをキュレーションコンソールに追加します:
- フォールバックメッセージ - AI エージェントがメッセージを理解できず、フォールバックインテントをトリガーする場合。
- デフォルトのフォールバック インテント - このトグルを有効にすると、デフォルトのフォールバック インテントをアクティブにするメッセージが Curation コンソールに送信されます。
- 反対投票のメッセージ—AI エージェントのプレビュー中にユーザが反対投票をしたメッセージ。
- エージェントのハンドオーバー—設定されたルールにより人間のエージェントがハンドオーバーするメッセージ。
- セッションから - セッションまたは会議室データから必要な応答を受け取っていないとして、ユーザによってフラグが設定されたメッセージ。
- 低信頼度 - 指定された低信頼度しきい値内の信頼度スコアを持つメッセージ。
- 部分一致 - AI エージェントが正しいインテントまたは応答を判断できなかったメッセージ。
問題を解決する
[ 問題 ] タブでは、整理のためにフラグが設定されたメッセージを確認したり、対処することができます。 次を実行できます。
- 重大度と関連性に基づいて、問題を解決するか無視するかを選択します。
- 元のユーザの発話、AI エージェントの応答、添付されたメディアを調べます。
バックエンドで 高度データ保護 を有効にすると、システムは復号化したユーザにユーザレベルでのアクセスを許可します。
問題を解決するには:
-
既存のインテントにリンクする - 課題を既存のインテントに関連付けるには、[ リンク ] オプションを選択し、目的のインテントを検索します。
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新しいインテントを作成する - [新しいインテントに追加する ] オプションを使用して、Curration Console から直接新しいインテントを作成します。
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問題を無視する - 問題を解決または無視して、キュレーション コンソールから削除します。
- デフォルトのインテント (ウェルカム メッセージ、フォールバック メッセージ、部分一致) にリンクすることはできません。
- アクションを実行するスクリプト AI エージェントの場合、ドロップダウン リストから適切なインテントを選択し、関連するエンティティにタグを付けます。
- 変更を加えたら、AI エージェントを再トレーニングして、応答に新しい知識を反映させます。
- 効率的な管理のために、複数の問題を同時に解決または無視します。
解決済み タブには、システムにより対処されたすべての問題が表示されます。 既存のインテントにリンクしたか、新しいインテントを作成したか、無視したかなど、解決した各問題の概要を表示できます。 システムがキャッチできなかった、好ましくない応答がある場合は、特定の例をキュレーション コンソールに手動で追加できます。
セッションから課題を追加するには:
- 発話を特定する - 不正確な応答をトリガーした発話を特定します。
- キュレーション状況を確認する - 問題がキュレーションコンソールに表示されていない場合、システムは [
キュレーション状況]トグルを表示します。 - フラグの切り替え—レビューと解決のために発言をキュレーションコンソールに追加するには、[
キュレーションステータス] のトグルを有効にします。
問題がすでにキュレーション コンソールにある場合、トグルの外観が変化し、その状況を示します。
分析を使用してスクリプト型 AI のパフォーマンスを表示する
分析セクションは、AI エージェントのパフォーマンスと有効性を評価するための主要なメトリックのグラフィック表現を提供します。 主要な指標は、[ 概要]、[ 応答]、 </a> の 4 つのセクションに分かれています。[トレーニング]、および キュレーションです。
分析画面にアクセスすると、開発者は分析を確認する AI エージェントを選択できます。 チャネル、日付範囲、データ粒度を選択することで、アナリティクス ビューをカスタマイズできます。 デフォルトでは、システムはすべてのチャネルの先月の分析データを、各日をデータポイントとして表示します。
概要
概要には、開発者に全体的な AI エージェントの使用状況とパフォーマンスのスナップショットを提供する主要なメトリックとグラフが含まれています。
- ダッシュボードから、作成した AI エージェントを選択します。
- 左側ナビゲーションペインで [アナリティクス]をクリックします。 AI エージェント パフォーマンスの概要が表形式とグラフの両方で表示されます。
セッションとメッセージ
概要の最初のセクションには、AI エージェントのセッションとメッセージに関する以下の統計が表示されます。
- 合計セッション数と、AI エージェントが人の介入なしで処理したセッション数。
- エージェントの引き継ぎの合計数は、人間のエージェントに引き継がれたセッションの数です。
- 日単位の平均セッション数
- メッセージ (人間と AI エージェントのメッセージ) の合計と、そのうちユーザから送信されたメッセージ数。
- 日単位の平均メッセージ数
システムはこれに続いて、セッションのグラフィック表示 (AI エージェントによって処理されたセッションとハンドオーバーされたセッションを表す積み上げられた列) と AI エージェントによって送信された応答の合計数を示します。
[ユーザ（Users）]
概要の 2 番目のセクションには、AI エージェントのユーザに関する統計が含まれます。 合計ユーザ数、ユーザあたりの平均セッション数、および日単位の平均ユーザ数が表示されます。 この後に、選択した粒度に応じて各ユニットの新規ユーザとリピーターを表示するグラフが表示されます。
パフォーマンス
3 番目のセクションには、ユーザに対する AI エージェントの応答に関する統計が表示されます。 ここでは、AI エージェントによって送信された応答の合計数と、AI エージェントが次のような応答間で分割されたものを確認できます。
- ユーザの意図を識別しました。
- フォールバックメッセージで応答しました。
- 部分一致のメッセージで応答しました。
- ユーザにエージェントの引き継ぎを通知しました。
同じことが円グラフに集計され、面グラフは選択した粒度に基づいて情報を提供します。
トレーニング
トレーニング セクションは、AI エージェント コーパスの「ヘルス」を表します。 開発者は、AI エージェントの各インテントに対して 20 を超えるトレーニング発話を構成することをお勧めします。 このセクションには、すべてのインテントが長方形で表示され、色とサイズでトレーニングデータの量が示されます。 インテントが白に近いほど、AI エージェントの精度が向上するために必要なトレーニング データの量が増えます。
応答
このセクションでは、開発者はユーザが何について、どのくらいの頻度で質問しているかについての詳細なビューを提供します。 AI エージェントが質問に回答するための最も一般的なインテントと、アクションを実行するための AI エージェントの応答テンプレートがグラフィックで表示されます。
キュレーション
このセクションには、日ごとに発生するキュレーションの問題の数と、AI エージェントが解決した数が視覚的に要約されます。
顧客との対話に AI エージェントを使用する
このセクションでは、AI エージェントを音声とデジタルの両方のチャネルと統合して、顧客の会話を管理する方法について説明します。
音声およびデジタル インタラクションに AI エージェントを使用する
Webex AI Agent Studio プラットフォームで自律型またはスクリプト AI エージェントを作成して構成したら、次のステップは、それらを音声およびデジタル チャネルと統合することです。 このインテグレーションにより、AI エージェントは顧客との音声ベースとデジタルの両方の会話を処理でき、シームレスでインタラクティブなユーザ エクスペリエンスを提供できます。
詳細については、「 音声およびデジタル インタラクションに AI エージェントを使用する 」記事を参照してください。
AI エージェントのカスタムレポートを管理する
グローバル変数を使用して、カスタム レポートを生成し、AI エージェントにルーティングされた通話を分析できます。
現在、AI エージェントのすぐに使用できるレポートは、Analyzer では利用できません。
グローバル変数を作成する
| 1 |
[制御ハブ] にサインインします。 |
| 2 |
[ コンタクトセンター ナビゲーションペインで、 。 |
| 3 |
クリック 新しいグローバル変数を作成する 変数の名前と説明を入力します。 次の名前の変数を作成します CustomAIAgentInteractionOutcome。 選択する 文字列 を変数タイプとして使用します。 |
| 4 |
トグル 報告可能にする オンにすると、レポート用に Analyzer で変数を表示します。 |
| 5 |
[保存] をクリックします。 |
グローバル変数をフローに追加する
リンクされたサンプルのフロー インポートでは、以下の手順も利用できます。
| 1 |
顧客組織にログインする方法: Control Hub。 |
| 2 |
移動先 。 [フロー] ページが表示されます。 |
| 3 |
[ フロー デザイナーに移動 アイコンをクリックします。 [フローデザイナー（Flow Designer）] ウィンドウが表示されます。 |
| 4 |
[ グローバル フロー プロパティ ペインで、 セクションを参照してください。 |
| 5 |
[ グローバル変数 セクションで、 グローバル変数の追加。 グローバル変数を追加します CustomAIAgentInteractionOutcome 必要があります。 |
| 6 |
[ 変数の設定 値を指定するアクティビティ 中止されました を変数に CustomAIAgentInteractionOutcome。 |
| 7 |
構成する 仮想エージェント V2 フローのアクティビティ。 |
| 8 |
[Handled] の結果を 仮想エージェント V2 アクティビティと使用する 変数の設定 値を指定するアクティビティ 処理済み を変数に CustomAIAgentInteractionOutcome。 |
| 9 |
エスカレーションされた結果を 仮想エージェント V2 アクティビティを選択し、 変数の設定 値を指定するアクティビティ エスカレートしました を変数に CustomAIAgentInteractionOutcome。 |
| 10 |
エラーが発生したパスを 仮想エージェント V2 アクティビティを選択し、 変数の設定 値を指定するアクティビティ エラーが発生しました を変数に CustomAIAgentInteractionOutcome。 |
| 11 |
ビジネス ロジックに基づいて残りのフローを完了し、公開します。 このフローを通過するすべての呼び出しは、変数の値を持ちます。 CustomAIAgentInteractionOutcome に設定 放棄済み、 処理済み、 エスカレート済み または エラー、呼び出しがたどるパスに応じて。 |
カスタム ビジュアライゼーションを作成する
Analyzer で、AI エージェントのコール レコードと AI エージェントの結果の分布のカスタム レポートを作成できます。
AI エージェントの通話記録の視覚化を作成する
| 1 |
をダウンロードし、 AI_Agent_Call_Records ファイルの場所: https://github.com/WebexSamples/webex-contact-center-api-samples/pull/275。 |
| 2 |
Analyzer にログインします。 |
| 3 |
ホームページで、 視覚化 アイコンをクリックします。 |
| 4 |
[インポート（Import）] をクリックします。 |
| 5 |
クリック 参照 をクリックしてインポートするファイル (.JSON 形式) を選択します。 |
| 6 |
クリック インポート インポートするには AI_Agent_Call_Records ファイルを選択します。 |
| 7 |
クリック 編集 をクリックして、インポートされたビジュアライゼーションを変更します。 |
| 8 |
次をクリックします。 フィルタの編集 対象 CustomAIAgentInteractionOutcome. |
| 9 |
[ が参加しています ラジオボタンを選択し、値を追加します 中止されました、 エスカレートしました、 エラーが発生しました、 処理済み。 |
| 10 |
数回のテスト通話を保存して開始します。 |
| 11 |
ビジュアライゼーションを実行して結果を確認します。 |
AI エージェントの結果の分布の視覚化を作成する
| 1 |
をダウンロードし、 AI_Agent_ Outcome_Distribution.JSON ファイルの場所: https://github.com/WebexSamples/webex-contact-center-api-samples/pull/275。 |
| 2 |
Analyzer にログインします。 |
| 3 |
ホームページで、 視覚化 アイコンをクリックします。 |
| 4 |
[インポート（Import）] をクリックします。 |
| 5 |
クリック 参照 をクリックして、インポートするファイル (JSON 形式) を選択します。 |
| 6 |
クリック インポート インポートするには AI_Agent_ Outcome_Distribution.JSON ファイルを選択します。 |
| 7 |
クリック 編集 をクリックして、インポートされたビジュアライゼーションを変更します。 |
| 8 |
次をクリックします。 フィルタの編集 対象 CustomAIAgentInteractionOutcome. |
| 9 |
[ が参加しています ラジオボタンを選択し、値を追加します 中止されました、 エスカレートしました、 エラーが発生しました、 処理済み。 |
| 10 |
数回のテスト通話を保存して開始します。 |
| 11 |
ビジュアライゼーションを実行して結果を確認します。 |
AI コンプライアンスについて理解する
このセクションは、AI 開発、データ プライバシー、セキュリティ、安全性を理解するのに役立ちます。
AI 開発、データ プライバシー、セキュリティ、安全性
すべての AI を利用した機能について、 Responsive AI の原則に基づいて AI 影響評価を行い、 Responsive AI フレームワークに従います。既存のセキュリティ、プライバシー、人権の設計プロセスに加えて、
プライバシーとセキュリティ推論プロセス後に顧客の入力データが保持されることはなく、サードパーティのモデル プロバイダーである Microsoft が Cisco の顧客データにアクセス、監視、保存することはありません。 機能別のデータ保持ポリシーの詳細については、Cisco Trust Portal の Webex AI エージェント AI 透過性テクニカルノート を参照してください。
トレーニングと評価用のデータソースサードパーティのモデル プロバイダーである Microsoft が、Azure OpenAI モデルを改善するために顧客のコンテンツを使用したり、Azure インフラストラクチャに Cisco 顧客データを保存したり、保持することはありません。
安全性と倫理的配慮すべての生成型 AI 機能にはエラーが発生しやすいため、Microsoft では Azure OpenAI が提供する コンテンツ フィルタリング をオプトインすることで、AI 機能のコンテンツの安全性を優先しています。
モデルの評価とパフォーマンス当社は、基礎となるモデルのレビュー、テスト、品質保証に人間を関与させることで、AI Assistant のパフォーマンスと精度を優先しています。
はじめに Webex AI Agent Studio
Webex AI Agent Studio は、顧客サービスとサポートのニーズを満たす自動 AI エージェントを作成、管理、展開するために設計された高度なプラットフォームです。 AI エージェントは、人間のエージェントと対話する前に、人工知能を使用して自動化されたアシスタンスを顧客に提供します。 これらのエージェントは、会話内のイントネーション、言語理解、状況認識を備えた音声インタラクションをサポートします。 また、AI エージェントはテキストやオンライン チャットを通じて、シームレスかつ有益な方法でデジタル チャネルの対話を処理します。 顧客は、質問や情報検索に対するアシスタンスを受け、待ち時間を最小限に抑えるなど、コンシェルジュのようなエクスペリエンスの恩恵を受けます。
企業にとっての主なメリット
-
効率と生産性
-
反復的なタスクを自動化することで、人間の従業員を戦略的な作業に集中させることができます。
-
24 時間 365 日の可用性を提供し、処理量の増加と応答時間を改善します。
-
データ処理、分析、レポートの精度が向上しました。
-
- コスト削減
-
自動化により人件費を削減します。
-
効率を高めるためにリソース割り当てを最適化します。
-
プロセスの合理化とエラーの防止により、運用コストを削減します。
-
- 意思決定の強化
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大規模なデータセットを分析することで、データに基づくインサイトを提供します。
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将来の結果を予測するための予測分析を有効にします。
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特定と評価を通じてリスク管理を改善します。
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- 顧客満足度の向上
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顧客データに基づいて対話をパーソナライズします。
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AI 搭載のチャットボットと仮想アシスタントにより、応答時間が短縮されます。
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24 時間 365 日のカスタマー サポートを提供します。
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- スケーラビリティと柔軟性
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変化するビジネスニーズに合わせて簡単にスケールアップまたはスケールダウンできます。
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新しい状況や情報を学習し、順応することができます。
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- 競争上の利点
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イノベーションと新しい製品やサービスの開発を推進しています。
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競争力のために効率を向上させます。
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- 従業員のエンパワーメント
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人間の潜在能力を解放し、よりクリエイティブで戦略的な業務に従事させることができます。
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データ、インサイト、サポートを提供することでコラボレーションを強化します。
-
AI エージェントのタイプと例を理解する
次の表では、AI エージェント タイプとその機能を一覧で示します。
| AI エージェント タイプ | 目的 | セットアップ方法 |
|---|---|---|
|
自律型 |
自律エージェントは、定義された目標を達成するために独立して動作するため、人間の継続的な介入の必要性を減らします。
|
自律型 AI エージェントのセットアップ |
|
スクリプト形式 |
スクリプト AI エージェントは、事前に定義された一連のルールと指示に従うようにプログラムされています。
|
スクリプト AI エージェントをセットアップする |
例
自律型およびスクリプト AI エージェントはどちらも、特定の要件と必要な機能に応じて、さまざまな使用例に適用されます。 次のような例があります。
-
顧客サービス- 自律エージェントとスクリプト形式エージェントの両方が顧客サポートを提供でき、自律エージェントはより柔軟性があり、自然言語を理解できます。
-
バーチャル アシスタント-自律エージェントは、幅広いタスクを管理し、よりパーソナライズされた対話を提供できるため、仮想アシスタントのロールに最適です。
自律型 AI エージェントとスクリプト AI エージェントの選択は、タスクの複雑さ、必要な自律性レベル、トレーニング データの可用性によって異なります。
前提条件
- 組織にアクティブなコンタクト センターのトライアルまたはサブスクリプションがない場合、パートナーは Webex AI エージェント機能でコンタクト センターのトライアルをセットアップできます。 詳細については、次を参照してください。 Webex Contact Center セルフサービス トライアル にアクセスしてください。
- サブスクリプションにサインアップするには、Flex-3.0 Contact Center ライセンスの AI エージェント アドオンを購入する必要があります。 資格に基づき、Webex Contact Center は組織のサービスの 1 つとして AI エージェントをプロビジョニングします。 Webex コンタクト センターの設定の詳細については、次を参照してください はじめに Webex コンタクト センター。
Webex AI Agent Studio にアクセスする
AI エージェントを作成するには、Webex AI Agent Studio アプリケーションにログインする必要があります。 次の方法でログインできます:
Control Hub からサインインする
表示されない場合 Webex AI エージェント、Cisco サポートに連絡して、対応する機能フラグを有効にします。
- [制御ハブ] にサインインします。
-
選択する サービス > コンタクトセンター。
- [ コンタクトセンター ナビゲーション ペインで、 カスタマー エクスペリエンス > AI エージェント。
- クリック Webex AI エージェント をクリックしてアプリケーションにアクセスします。
これにより、Webex AI Agent Studio アプリケーションが別のブラウザー タブで開き、AI エージェントを構成する準備ができています。
Webex Connect からサインイン
Webex AI Agent Studio アプリケーションにアクセスするには、Webex Connect へのアクセス権が必要です。
- エンタープライズ用に提供されたテナント URL とサインイン情報を使用して、Webex Connect アプリケーションにログインします。
デフォルトでは、 サービス ページがホームページとして表示されます。
- [ アプリトレイ 左側ナビゲーションペインのメニューで、 Webex AI エージェント をクリックしてアプリケーションにアクセスします。
システムは Webex AI Agent Studio アプリケーションを別のブラウザタブで開き、アプリケーションに自動的にサインインします。
ホームページのレイアウト
Webex AI Agent Studio アプリケーションへようこそ。 ログインすると、ホームページには次のレイアウトが表示されます。
-
ナビゲーション バー
左側に表示されるナビゲーションバーから次のメニューにアクセスできます:
- ダッシュボード- エンタープライズ管理者によって許可されているとおり、ユーザがアクセスできる AI エージェントのリストを表示します。
- ナレッジ- 中央のナレッジリポジトリまたはナレッジベースを示します。これは、自律型 AI エージェントが顧客のクエリに応答するための頭脳として機能します。
- ヘルプ—Webex ヘルプ センターの Webex AI Agent Studio ユーザ ガイドへのアクセスを提供します。
-
ユーザプロファイル
ユーザプロファイルメニューでは、自分のプロファイル情報を表示したり、アプリケーションからサインアウトすることができます。
[ エンタープライズ プロファイル ページには、AI エージェント テナントに関する情報が含まれており、完全な管理者アクセスを持つ管理者のみがアクセスできます。
-
[ 概要 タブには次の情報が含まれます:
- エンタープライズ識別子- エンタープライズ用の Webex 組織 ID、CPaaS 組織 ID、サブスクリプション ID を含みます。 これは、対応する Webex Connect テナントに Webex コンタクトセンター インテグレーションを行っているエンタープライズで利用できます。
- プロファイル設定- エンタープライズ名、エンタープライズ固有の名前、およびロゴ URL が含まれます。
- グローバルエージェント設定- フォールバックシナリオを処理するために、音声チャネルのデフォルトのエージェントを選択できます。
- データ保持期間の概要: このエンタープライズのデータ保持期間の概要を提供します。
-
[ チームメイト ] タブでは、アプリケーションへのアクセス権を持つチームメイトの一覧を表示、管理できます。 各ユーザにはロールが割り当てられ、付与された権限に基づいて実行できるアクションが決定されます。
-
ダッシュボードについて理解する
ダッシュボードでは、AI エージェントはカードで表示されます。 各カードには、AI エージェント名、最終更新者、最終更新日時、エージェントのトレーニングに使用されたエンジンなどの基本情報が表示されます。
AI エージェント カードのタスク
AI エージェント カードにカーソルを合わせると、次のオプションが表示されます。
- プレビュー—[ プレビュー ] をクリックして、AI エージェントのプレビュー ウィジェットを開きます。
- 省略記号 アイコン: このアイコンをクリックすると、次のタスクを実行できます:
-
プレビューリンクのコピー: プレビューリンクをコピーして新しいタブに貼り付け、チャットウィジェット上で AI エージェントをプレビューできます。
-
アクセストークンのコピー: API 経由でエージェントを呼び出すために、AI エージェントのアクセストークンをコピーします。
-
エクスポート—AI エージェントの詳細 (JSON 形式) をローカルフォルダにエクスポートします。
-
削除—AI エージェントをシステムから完全に削除します。
-
ピン留めする—AI エージェントをダッシュボードの最初の位置に固定するか、ピン留めを解除して元の位置に戻します。
-
新しい AI エージェントを作成する
ダッシュボードの右上にある [ + エージェントの作成 ] オプションを使用して、新しい AI エージェントを作成できます。 定義済みのテンプレートを使用するか、エージェントをゼロから作成するかを選択できます。
スクリプトおよび自律型 AI エージェントの作成方法については、以下のセクションを参照してください。
AI エージェントのインポート
使用可能な AI エージェントのリストから、JSON 形式の AI エージェントをインポートできます。 まず、AI エージェントを JSON 形式でローカル フォルダーにエクスポートしたことを確認します。 次の手順に従ってインポートしてください:
- [ エージェントをインポート] をクリックします。
- アップロード をクリックして、プラットフォームからエクスポートした AI エージェントファイル (JSON 形式) をアップロードします。
- エージェント名 フィールドに AI エージェント名を入力します。
- (オプション) [システム ID]で、システムが生成する一意の識別子を編集します。
- [インポート（Import）] をクリックします。
AI エージェントが Webex AI Agent Studio プラットフォームに正常にインポートされ、ダッシュボードから利用できるようになりました。
キーワード検索
このプラットフォームは、AI エージェントを簡単に見つけて管理するための強力な検索機能を提供します。 エージェント名をキーワード検索することができます。検索バーにエージェント名または名前の一部を入力します。 検索条件に一致する AI エージェントのリストが表示されます。
エージェント タイプでフィルタリングする
キーワード検索に加えて、AI エージェントのタイプに基づいてフィルタリングすることで、検索結果を絞り込むことができます。 ドロップダウンリストから、エージェント タイプ フィルタの 1 つを選択します。スクリプト化、 自律、 すべて。
ナレッジベース
ナレッジベースは、大言語モデル (LLM) 対応の AI エージェントの情報の中央リポジトリです。 AI エージェントは、高度な AI と機械学習テクノロジを使用して、人間のようなテキストを理解し、処理し、生成します。 AI エンジンは、膨大な量のデータを使用して AI エージェントをトレーニングし、詳細でコンテキストに関連した応答を提供できるようにします。 ナレッジベースは、自律型 AI エージェントの機能に必要なデータを保存します。
構成している AI エージェントに必要なナレッジベースを作成します。
AI エージェントのナレッジベースを作成する
| 1 |
Webex AI Agent Studio プラットフォームにログインします。 | ||||||||||||||
| 2 |
左側ナビゲーションペインにある ナレッジ アイコンをクリックしてください。 | ||||||||||||||
| 3 |
ナレッジベース ページの右上隅にある +ナレッジベースの作成 をクリックします。 | ||||||||||||||
| 4 |
ナレッジベースの作成 ページで次の情報を入力します: | ||||||||||||||
| 5 |
[作成]をクリックします。 システムは指定された名前のナレッジベースを作成します。 | ||||||||||||||
| 6 |
ファイルをナレッジベースにアップロードするか、ドキュメントをゼロから作成することができます。
アップロードされたすべてのファイルを削除するには、[ 処理済みのファイル ] セクションの隣にある 削除 アイコンをクリックします。 単一のファイルを削除するには、ファイル名の隣にある ファイルの削除 アイコンをクリックします。
| ||||||||||||||
| 7 |
[ 情報 ] タブに移動して次の詳細を表示します:
|
次の作業
AI エージェントのナレッジ ベースを設定します。
ナレッジベースにアクセスする
はじめる前に
AI エージェントに必要なナレッジベースを作成します。
| 1 |
Webex AI Agent Studio プラットフォームにログインします。 |
| 2 |
左側のナビゲーションペインにある ナレッジ アイコンをクリックしてください。 知識ベース ページに知識ベースがカードとして表示されます。 カードには、アップロードされたファイルの数とナレッジベースで作成されたドキュメントの数が表示されます。 |
| 3 |
カードをクリックすると、特定のナレッジベースに移動できます。 また、AI エージェント設定ページの 知識 タブからナレッジベースにアクセスすることもできます。 詳細については、次を参照してください。 ナレッジベースの設定 セクションを参照してください。 以下の基準を使用して、必要なナレッジベースを検索できます。
クリック すべてリセット 検索条件をリセットします。 |
自律型 AI エージェントのセットアップ
自律 AI エージェントは、人間の直接の介入なしに、独立して動作します。 自律エージェントは、ナレッジ レポジトリにアクセスして使用し、ユーザのクエリに対して有益で正確な回答を提供できます。 これらのエージェントは、高度なアルゴリズムと機械学習技術を使用してデータを分析し、環境から学習し、特定の目標を達成するためにアクションを調整します。
自律型 AI エージェントは、以下を含むさまざまなシナリオで使用できます。
- カスタマーサポート: FAQ への回答、問題のトラブルシューティング、プロセスのガイドを行います。
- 技術的な支援の提供—特定のトピックや分野について専門家のアドバイスを提供します。
- 自然言語処理 (NLP)—人間の言葉を理解し、自然な会話形式で対応できるようになります。
- 意思決定 - 利用可能な情報と事前定義されたルールに基づいて、十分な情報に基づいた選択を行います。
- 自動化—繰り返しの作業や時間のかかる作業を自動化します。
自律型 AI エージェントで構成されたガーデイルは、AI エージェントが非倫理的で有害なコンテンツで応答しないようにします。
自律型 AI エージェントを作成する
はじめる前に
自律型 AI エージェントのナレッジベースを作成してください。 詳細については、次を参照してください。 AI エージェントのナレッジベースを作成する。
| 1 |
Webex AI Agent Studio プラットフォームにログインします。 |
| 2 |
次の日に ダッシュボード、クリック +エージェントの作成。 |
| 3 |
次の日に AI エージェントを作成する 画面で、 最初から開始する に入力し、 次へ。
定義済みのテンプレートを選択して、AI エージェントをすばやく作成することもできます。 AI エージェント タイプを自律としてフィルタリングできます。 この場合、 プロファイル ページの自動入力をサポートします。 |
| 4 |
選択する 自律型 エージェント タイプ。 |
| 5 |
以下の必須の詳細を指定します。 |
| 6 |
[作成]をクリックします。 自律型 AI エージェントが正常に作成されました。 ダッシュボード。 AI エージェント ヘッダーでは、次のタスクを実行できます。
事前構築済みの AI エージェントをインポートすることもできます。 詳細については、次を参照してください。 AI エージェントのインポート。 |
次の作業
自律型 AI エージェントを設定します。
自律 AI エージェントを設定する
以下のセクションでは、特定のニーズに合わせて自律型 AI エージェントを設定する方法について説明します。
自律型 AI エージェント プロファイルの更新
はじめる前に
自律型 AI エージェントを作成します。
| 1 |
次の日に ダッシュボードで、作成した AI エージェントをクリックします。 |
| 2 |
[] タブを選択し、次の詳細を設定します。 |
| 3 |
クリック 変更を保存。 |
| 4 |
[ 公開 ] をクリックして AI エージェントを公開します。 詳細については、「 自律 AI エージェントを公開する 」を参照してください。 |
次の作業
必要なアクションを AI エージェントに追加します。
自律型 AI エージェントにアクションを追加する
Autonomous AI エージェントは、ユーザの意図を理解し、それに従って行動するように設計されています。 たとえば、オンラインで食品の注文受付を自動化する必要があるレストランを考えてみましょう。 このタスクを実行するには、以下のアクションを実行する自律型 AI エージェントを作成します。
-
顧客から必要な情報を取得します。
-
必要なフローに情報を転送します。
-
顧客の要件を提供します。
自律 AI エージェントは次の 3 つの構成要素で機能します。
-
アクション - AI エージェントがユーザの意図を理解することで実行し、外部システムに接続することで完了するタスク。
-
エンティティまたはスロット - ユーザのインテントを実現するためのステップを表します。 スロット フィルでは、発話に基づいて顧客のインテントを満たすために、顧客に特定の質問をすることが含まれます。 AI エージェントがアクションの実行を開始するためのトリガーです。
-
フルフィルメント - AI エージェントが外部システムに接続してアクションを完了する方法を決定します。
| 1 |
ダッシュボードで、作成した AI エージェントをクリックします。 |
| 2 |
タブに移動します。 [ アクション ] ページに [ エージェントのハンドオーバー ] アクションが表示されます。 |
| 3 |
[ +新規アクション ] をクリックして、AI エージェントの新規アクションを追加します。 |
| 4 |
新規アクションの追加 ページで次の詳細を指定します: |
次の作業
選択したアクション範囲に応じて、スロットのみ、またはフルフィルメントと一緒にスロットを設定できます。
スロット フィルを設定する
スロットを埋めるには、AI エンジンに必要な入力エンティティを追加することが含まれます。 アクション ページの スロット埋め セクションで入力エンティティを追加します:
-
エンティティを表形式で 1 つずつ追加できます。 詳細については、 表形式で入力エンティティを追加するを参照してください。
-
JSON ファイルを使用してエンティティを定義することもできます。 詳細は JSON スキーマのツアー を参照してください。
入力エンティティを表形式で追加する
| 1 |
入力エンティティを追加するには、[ +新しい入力エンティティ] をクリックします。 |
| 2 |
新しい入力エンティティの追加 ページで、次の詳細を指定します: |
| 3 |
[ 追加 ] をクリックして入力エンティティを追加します。 入力エンティティは必要な数だけ追加できます。 |
| 4 |
[ 追加 ] をクリックして、AI エージェントにアクションを追加します。 |
| 5 |
[ 公開 ] をクリックして AI エージェントを公開してください。 詳細については、 自律型 AI エージェントの公開を参照してください。 アクションを追加したら、 コントロール オプションを使用してエンティティを編集または削除します。 |
JSON エディターを使用してエンティティを追加する
- JSON の入力エンティティを追加するには、[ 代わりに JSON を使用] をクリックします。
- 入力パラメータのスキーマを JSON 形式で入力します。
- [Add（追加）] をクリックします。
入力パラメータ構造体
入力パラメータは次の構造に従う必要があります:
-
type—パラメータオブジェクトのデータ型です。 これは常に 'object' で、パラメータがオブジェクトとして構造化されていることを示します。
プロパティ—各キーがパラメータと関連するメタデータを表すオブジェクトです。
必須—必須のパラメータ名をリストした文字列の配列です。
プロパティオブジェクト
プロパティオブジェクト の各キーは入力エンティティ/パラメータを表し、そのパラメータに関するメタデータを持つ別のオブジェクトを含みます。 メタデータには、常に次のキーワードを含める必要があります。
-
タイプ- パラメータのデータ型です。 許可されているタイプは次のとおりです。
-
文字列- テキスト データ。
-
整数- 小数点以下の数値データ。
-
数- 小数を含む数値データ。
-
ブール値- 真偽の値。
-
アレイ- アイテムのリストで、通常はすべて同じタイプです。
-
オブジェクト- ネストされたプロパティを持つ複雑なデータ構造。
-
-
説明- エンティティが表すものの簡単な説明。 これは、AI エンジンがパラメータの目的と使用法を理解するのに役立ちます。 簡潔でエージェントの指示とアクションの説明との一貫性が高いほど、正確性が高まります。
-
プラットフォームは「type」の検証のみを強制します。 「説明」はすべてのエンティティに強制されるわけではありませんが、追加することを強くおすすめします。 エンティティ メタデータのその他の便利なキーワードは次のとおりです。
-
列挙- 列挙型フィールドには、パラメーターの可能な値が一覧表示されます。 これは、限定された値のセットしか受け付けないパラメータに役立ちます。 開発者は、これを使用するためにパラメータが受け入れる必要がある値のカスタムリストを定義できます。
- pattern - 文字列型でパターン フィールドを使用して、文字列が一致する必要がある正規表現を指定します。 これは、電話番号、郵便番号、カスタム識別子などの特定の形式を検証するのに役立ちます。
-
examples - examples フィールドには、パラメータの有効な値の例が 1 つ以上示されます。 これにより、AI エンジンは必要なデータの種類を理解することができ、解釈や検証の目的に特に役立ちます。
-
エンティティ定義をより正確かつ堅牢にできる他のキーワードもあります。 詳細については、 「JSON スキーマのツアー」を参照してください。
例
次の例には、さまざまな種類のエンティティとキーワードが含まれています。
{ "type": "object", "properties": { "username": { "type": "string", "description": "アカウントの一意のユーザ名。", "minLength": 3, "maxLength": 20 }, "password": { "type": "string", "description": "アカウントのパスワード。", "minLength": 8, "format": "password" }, "email": { "type": "string", "description": "アカウントのメールアドレス。", "pattern": "\w+([-+.']\w+)*@\w+([-.]\w+)*\.\w+([-.]\w+)*" }, "birthdate": { "type": "string", "description": "ユーザの生年月日。", "examples": ["mm/dd/YYYY"] }, "preferences": { "type": "object", "description": "ユーザ設定設定。", "properties": { "newsletter": { "type": "boolean", "description": "ユーザがニュースレターを受信するかどうか。", "default": true }, "notifications": { "type": "string", "description": "優先通知方法。", "enum": ["email", "sms", "push"] } } }, "roles": { "type": "array", "description": "ユーザに割り当てられたロールのリスト。", "items": { "type": "string", "enum": ["user", "admin", "moderator"] } } }, "required": ["username", "password", "email"] } この例には次のエンティティが含まれます。
- username - 最小および最大の長さの制約がある文字列型。
- password - 最小の長さと特定の形式を持つ文字列型 (password は安全な処理が必要であることを示します)。
- email — 有効な電子メール アドレスであることを確認するための正規表現パターンを持つ文字列型。
- birthdate—日付の形式を規定する例を含む文字列型。
- preference - ネストされたプロパティ (ニュースレターと通知) を持つオブジェクト タイプ。デフォルト値を持つブール値と、特定の許可された値を持つ文字列 (列挙型) が含まれます。
- roles - 各項目が特定の値に制限された文字列である配列型 (列挙型)。
ユーザ名、パスワード、および電子メールは、「required」配列で定義されているように必須です。
この例では、エンティティにはわかりやすい名前と明確な説明があり、一貫した構造と命名規則に従っています。 AI エンジンが簡単に解釈して適用できる、明確に定義されたエンティティを作成するには、これらのベスト プラクティスに従ってください。
フルフィルメントを構成する
Webex Connect Flow ビルダーで AI エージェント アクションのフルフィルメント フローを構成できます。 詳細については、「 AI エージェント アクションのフルフィルメント フローを構成する」を参照してください。
| 1 |
AI エージェント構成ページの [アクション] タブに移動します。 フルフィルメント フローを構成するアクションを選択します。 |
| 2 |
Webex Connect Flow Builder Fulfillment セクションで、次の設定を構成します。 |
| 3 |
設定を完了するには、 [変更を保存] をクリックします。 |
次の作業
ナレッジベースを構成します。
ナレッジベースを構成する
はじめる前に
自律型 AI エージェントを作成します。
| 1 |
ダッシュボード ページで、作成した AI エージェントをクリックします。 |
| 2 |
タブに移動します。 |
| 3 |
ドロップダウン リストから必要なナレッジ ベースを選択します。 すでに AI エージェントにマッピングされている場合は、ナレッジ ベースを関連付けることはできません。 |
| 4 |
「変更を保存」をクリックします。 |
| 5 |
AI エージェントをライブにするには、 公開 をクリックします。 詳細については、「 自律 AI エージェントを公開する」を参照してください。 |
次の作業
自律型 AI エージェントの言語と音声をクリックします。 詳細については、「言語と音声の構成」を参照してください。
言語と音声を設定する
| 1 |
AI エージェント設定ページで、 構成 > 言語 タブ。 デフォルトの言語と音声は英語に設定されています。 サポートされている他の言語と音声については、 サポートされている言語と音声 記事。 |
| 2 |
ドロップダウン リストから目的の言語とロケールを選択します。 |
| 3 |
ドロップダウンリストから適切な音声を選択します。 デフォルトの音声を使用することも、使用可能なリストから別の音声を選択することもできます。 選択した言語に基づいて、利用可能な音声のリストが自動的に表示されます。 |
| 4 |
クリック 公開 AI エージェントを生き生きとさせる。 詳細については、 自律型 AI エージェントを公開する セクション。 |
| 5 |
ドロップダウン リストから AI エージェントでサポートされている言語を選択します。
|
次の作業
クリック プレビュー AI エージェントをプレビューします。 詳細については、 自律 AI エージェントをプレビューする。 クリック 公開 AI エージェントを生き生きとさせる。 詳細については、 自律型 AI エージェントを公開する セクション。
自律型 AI エージェントをプレビューする
AI エージェントの作成時、編集中、およびエージェントのデプロイ後に、自律 AI エージェントをプレビューできます。 プレビューは次の場所から開くことができます:
- AI エージェントダッシュボード—AI エージェントカードの上にマウスを移動すると、 プレビュー その AI エージェントのオプションが表示されます。 クリックすると AI エージェントのプレビューが開きます。
- AI エージェントヘッダー— AI エージェント カードをクリックして AI エージェントを開きます。 プレビュー オプションは、ヘッダー セクションに常に表示されます。
- 最小化されたウィジェット - プレビューを起動して最小化すると、ページの右下にチャットヘッドウィジェットが表示されます。 このオプションを使用すると、プレビュー モードを簡単に再度開くことができます。
Webex AI Agent Studio には、共有可能なプレビュー オプションも用意されています。 右上隅のメニューをクリックし、 「プレビュー リンクをコピー」 オプションを選択します。 プレビュー リンクは、AI エージェントのテスターや消費者などの他のユーザと共有できます。
プラットフォームプレビューウィジェット
プレビュー ウィジェットは画面の右下部分に表示されます。 発話（または発話のシーケンス）を提供して、AI エージェントの応答をチェックし、正しく機能していることを確認できます。
また、プレビュー ウィジェットを最小化し、消費者情報を提供したり、複数のルームを開始して AI エージェントをテストしたりすることもできます。
自律型 AI エージェントを公開する
AI エージェントを設定してプレビューした後、エージェントを公開してライブにすることができます。
はじめる前に
自律型 AI エージェントを作成します。
| 1 |
AI エージェント構成ページで、 「公開」をクリックします。 |
| 2 |
変更を公開 画面で、 バージョン名 を入力し、 公開をクリックします。 バージョンの詳細は 履歴 ページで確認できます。 詳細については、 履歴 セクションを参照してください。 |
自律型 AI エージェントのセッションと履歴を表示する
顧客と確立されたセッションの詳細と、AI エージェントで実行された構成変更の履歴を表示できます。
セッション（Sessions）
セッション ページには、AI エージェントとユーザ間のすべてのやり取りの包括的な記録が提供されます。 セッションにアクセスするには:
-
ダッシュボードで、セッションの詳細を表示する自律 AI エージェントをクリックします。
-
左側のナビゲーション ペインから、 [セッション] をクリックします。
セッション ページが表示されます。 各セッションは、セッションのすべてのメッセージを含むレコードとして表示されます。 この情報は、AI エージェントの監査、分析、改善に役立ちます。
セッション テーブルには、その AI エージェント用に作成されたすべてのセッション/ルームの一覧が表示されます。 1 つの画面に収まる行数を超える行がある場合、テーブルはページ分割されます。 テーブル内のどのフィールドも、左側の [結果の絞り込み] セクションを使用して並べ替えたりフィルタリングしたりできます。 存在するフィールドは、特定のセッションに関する次の情報を表します。
-
セッション ID - 会話の一意のルーム ID またはセッション ID。
-
コンシューマー ID - AI エージェントと対話したコンシューマーの ID。
-
チャネル - インタラクションが発生したチャネル。
-
更新日時—部屋の閉鎖時刻。
-
部屋のメタデータ - 部屋に関する追加情報が含まれます。
-
必要なチェックボックスをオンにします。
-
テスト セッションを非表示にする - テスト セッションを非表示にして、ライブ セッションのリストのみを表示します。
-
エージェントの引き継ぎが発生しました - エージェントに引き継がれたセッションをフィルタリングします。 エージェントの引き継ぎが発生すると、チャットが人間のエージェントに引き継がれたことを示す ヘッドフォン アイコンが表示されます。
-
エラーが発生しました - エラーが発生したセッションをフィルタリングします。
-
Downvoted - ダウン投票されたセッションをフィルタリングします。
-
セッションの詳細を見る
セッションの詳細を表示するには:
-
セッション テーブル内の個々の行をクリックすると、そのセッションの詳細が表示されます。 セッションがロックされている場合は、セッションを復号化する権限が必要です。
-
セッション データを表示するには、 コンテンツの復号化 をクリックします。
この機能は、テナントに対して 高度なデータ保護 が true に設定されているか有効になっている場合にのみ適用されます。
-
システムは次のセッションの詳細を表示します。
-
左側のパネルには取引の詳細が表示されます。
-
右側のパネルには、すべてのアクションに関連するスロットの充填と履行に関する詳細が表示されます。 取引を展開するには、 すべて展開 ボタンを使用します。 右側のパネルには、ドキュメント名とアップロードされたファイルの詳細とともに、知識の利用に関する詳細が表示されます。
-
履歴
履歴 ページでは、AI エージェントで実行された構成変更の詳細を表示できます。 特定のエージェントの履歴を表示するには:
-
ダッシュボードで、履歴を表示する自律 AI エージェントをクリックします。
-
左側のナビゲーション ペインから、 [履歴] をクリックします。
履歴 ページが次のタブとともに表示されます。
-
バージョン履歴— バージョン履歴 タブをクリックすると、自律 AI エージェントのさまざまなバージョンが表示されます。
-
変更ログ—AI エージェントに加えられた変更を表示するには、 [変更ログ] タブをクリックします。
バージョン履歴
自律 AI エージェントを公開するたびに、自律 AI エージェントのバージョンが保存され、 [バージョン履歴] タブで利用できるようになります。 AI エージェントのさまざまなバージョンは、 バージョン履歴 タブ。
-
バージョンの説明—AI エージェントのバージョンについての簡単な説明。
-
AI エンジン—そのバージョンの AI エージェントで使用される AI エンジン。
-
更新日時—バージョンが作成された日時。
-
アクション—AI エージェントに対して次のアクションを実行できます。
-
下書きとして読み込む—AI エージェントに対するすべての変更が失われます。 再度設定を実行する必要があります。
-
輸出—AI エージェントをエクスポートするために使用します。
-
変更ログ
の 変更ログ タブは、自律 AI エージェントに加えられた変更を追跡します。 過去 35 日間の変更の詳細を表示できます。 の 変更ログ タブには次の詳細が表示されます。
管理者または AI エージェント開発者の役割を持つユーザは、 変更ログ タブ。 「監査ログの取得」権限を持つカスタム ロールを持つユーザも監査ログを表示できます。
-
更新日時—変更の日時。
-
更新者—変更を組み込んだユーザの名前。
-
場所の変更—変更が行われた AI エージェントの特定のセクション。
-
説明—変更に関する追加情報。
特定の監査ログを検索するには、 更新者、 場所の変更、そして 説明 検索オプション。 ログは、 「更新日時」 および 「更新者」 フィールドに基づいて並べ替えることができます。
分析を使用して自律 AI エージェントのパフォーマンスを表示する
AI エージェント分析セクションでは、AI エージェントのパフォーマンスと有効性を評価するための主要なメトリックがグラフィカルに表示されます。 自律 AI エージェントの分析を生成するには:
- ダッシュボードから AI エージェントを選択します。
- 左側のナビゲーション ペインで、 [分析] をクリックします。 AI エージェントのパフォーマンスの概要は、表形式とグラフ形式の両方で表示されます。
最初のセクションには、AI エージェントのセッションとメッセージに関する次の統計が表示されます。
- 合計セッション数と、人間の介入なしに AI エージェントによって処理されたセッション数。
- エージェントの引き継ぎの合計数。人間のエージェントに引き継がれたセッションの数です。
- 1 日あたりの平均セッション数。
- 合計メッセージ数（人間と AI エージェントのメッセージ）と、そのうちユーザから送信されたメッセージの数。
- 1 日あたりの平均メッセージ数。
2 番目のセクションには、ユーザに関する統計が表示されます。 総ユーザ数、ユーザあたりの平均セッション数、1 日あたりの平均ユーザ数に関する情報を提供します。
3 番目のセクションには、AI エージェントの応答とエージェントのハンドオーバーが表示されます。
スクリプト型 AI エージェントのセットアップ
スクリプト形式の AI エージェントは、Webex AI Agent Studio プラットフォームのノーコード エージェント構築機能を強化します。 複数の会話を可能にし、顧客から関連データを収集して特定のタスクを実行します。 次の作業が含まれます。
-
簡単なコマンドの実行 - 指示に従って、事前に定義されたアクションを実行します。
-
データの処理—指定されたルールに従ってデータを操作および変換します。
-
他のシステムとの対話—他のソリューションと通信し、コントロールします。
スクリプト AI エージェントは、知識ベースが質問と回答のコーパスで構成されている、知識主導型エージェントです。 スクリプト AI エージェントは、ユーザが作成したトレーニング コーパス (例と回答のコレクション) に基づいて回答を提供できます。 この機能は、次のようなシナリオで役立ちます。
-
特定の知識が必要 - エージェントは、事前に定義された分野の質問に答える必要があります。
-
一貫性が重要 - エージェントは同様の質問に対して一貫性のある応答を提供する必要があります。
-
制限された柔軟性が必要 - エージェントの応答は、トレーニング コーパスの情報によって制限されます。
スクリプト AI エージェントを作成する
| 1 |
Webex AI Agent Studio プラットフォームにログインします。 |
| 2 |
ダッシュボードで、次をクリックします。 + エージェントの作成。 |
| 3 |
次の日に AI エージェントの作成 画面で、 最初から開始する に入力し、 次へ。 定義済みのテンプレートを選択して、AI エージェントをすばやく作成することもできます。 AI エージェント タイプをフィルタリングして、 |
| 4 |
選択する スクリプト形式 エージェント タイプ。 |
| 5 |
以下の詳細を指定します。 |
| 6 |
[作成]をクリックします。 スクリプト化された AI エージェントが正常に作成されました。 ダッシュボード。 AI エージェントのヘッダーでは、次のタスクを実行できます。
また、AI エージェントをインポートすることもできます。 詳細については、次を参照してください。 AI エージェントのインポート。 |
次の作業
スクリプト AI エージェントを設定する
以下のセクションでは、特定のニーズに合わせてスクリプト AI エージェントを設定する方法について説明します。
スクリプト形式の AI エージェント プロファイルの更新
はじめる前に
スクリプト AI エージェントを作成します。
| 1 |
次の日に ダッシュボードで、作成した AI エージェントをクリックします。 |
| 2 |
[] タブを選択し、次の詳細を設定します。 |
| 3 |
クリック 公開 をクリックして、AI エージェントをライブにします。 |
AI エンジン設定の更新
スクリプト AI エージェントは、AI エンジン (機械学習を利用) を使用して、顧客のクエリを理解し、応答します。 使用される AI エンジンの概要は以下の通りです。
-
Webex AI Pro 1.0 (with siftmatch) - 複数の言語をサポートする高速で軽量なトレーニングエンジン。
-
Webex AI Pro 1.0 (RAS 版) - 会話型 AI を構築するための最高のオープンソース フレームワークです。
-
Webex AI Pro 1.0 (Mind Meld 適用)—さまざまな自然言語理解 (NLU) 機能を使用して、質の高い会話フローを作成するための高度なフレームワークです。
AI エージェントの AI エンジンを変更するには:
| 1 |
ダッシュボードで、作成した AI エージェントをクリックします。 |
| 2 |
タブに移動します。 |
| 3 |
AI エンジンの隣にあるアイコンをクリックします。 |
| 4 |
AI エンジンの管理 ページで、次のフィールドを設定します:
|
| 5 |
[更新] をクリックして、AI エージェントの AI エンジン設定を変更します。 |
| 6 |
[変更の保存] をクリックして AI エンジン設定を更新します。 |
スクリプトの設定
スクリプトは、AI エージェントの理解と応答を強化する構成要素です。 このセクションでは、次の 3 つの主要コンポーネントについて説明します。
-
インテント は、ユーザが AI エージェントと対話する際に達成したいさまざまな目標やアクションをキャプチャします。 ユーザ インテントをマッピングすることで、AI エージェントがユーザのリクエストを認識し、適切に応答できるようになります。 インテントを作成するには、 インテントを作成するを参照してください。
-
エンティティ は、AI エージェントがユーザ入力から抽出する必要がある特定の情報です。 これらには、日付、製品名、または顧客の使用に固有のカスタム値が含まれます。 エンティティは、AI エージェントがユーザのリクエストを効果的に満たすために理解する必要がある重要な変数です。 エンティティを作成するには、 エンティティの作成を参照してください。
-
レスポンス は、AI エージェントが入念に作成し、ユーザのリクエストに返信します。 これらは、AI エージェントがユーザの意図を理解し、必要なエンティティを収集した後に、そのユーザと通信する方法を指示します。 応答を作成するには、 応答を作成するを参照してください。
これらのコンポーネントが連携することで、エージェントとそのユーザの間に、円滑で目的のある会話を作成できます。 詳細については、 AI Agent Studio のインテント、エンティティ、レスポンスを理解するを参照してください。
インテントを作成する
はじめる前に
インテントを作成する前に、インテントにリンクするエンティティを作成していることを確認してください。 詳細については、 エンティティを作成するを参照してください。
| 1 |
ダッシュボードで、作成した AI エージェントをクリックします。 |
| 2 |
[ 設定 >] に移動します。[スクリプト] >インテント。 |
| 3 |
[ +インテントの作成] をクリックします。 |
| 4 |
次の日に 新しいインテントを追加する 画面で、次の詳細を指定します。 |
| 5 |
インテントを作成するには、[ 追加 ] をクリックします。 |
| 6 |
[ 公開 ] をクリックして AI エージェントを公開します。 |
エンティティを作成する
| 1 |
ダッシュボードで、作成した [AI エージェント] をクリックします。 |
| 2 |
[ 設定 >] に移動します。[スクリプト] >エンティティ。 |
| 3 |
[+エンティティの作成] をクリックします。 |
| 4 |
エンティティの作成 ウィンドウで次のフィールドを指定します: |
| 5 |
[変更の保存] をクリックします。 [ アクション ] の [ アクション ] で [ 編集 ] および [削除] オプションを使用できます。a53>列をクリックして関連アクションを実行します。 編集できるのはエンティティ名のみで、エンティティタイプは編集できません。 |
応答を作成する
| 1 |
ダッシュボードで、作成した [AI エージェント] をクリックします。 |
| 2 |
[設定] > に移動します。[スクリプト] >応答。 既定では、定義済みの応答を使用できます。 各応答にある 編集 アイコンを使用して、応答の設定を変更することができます。 |
| 3 |
カスタム応答を作成するには、[ +応答を作成] をクリックします。
新規回答の追加 画面が表示されます。
|
| 4 |
新しい応答を追加 画面で、新しい 応答名を入力します。 |
| 5 |
設定した言語について、[条件を追加] をクリックして、条件付き応答を追加します。
|
| 6 |
[作成] [作成] をクリックしてスクリプト化されたエージェントの応答を作成します。 コード インタープリタを使用して、さまざまなチャネルの応答を設定することもできます。 |
エージェント ハンドオーバーの設定
はじめる前に
スクリプト AI エージェントを作成します。
| 1 |
ダッシュボードで、作成したスクリプト AI エージェントをクリックします。 |
| 2 |
[ の順に移動して、必要な設定をオンまたはオフにします。 |
| 3 |
[変更の保存] をクリックしてハンドオーバーの設定を保存します。 |
次の作業
言語と音声を設定する
スクリプト AI エージェントが顧客との対話を処理するために、複数の言語および言語固有の音声を構成できます。
はじめる前に
Scripted AI エージェントを作成します。
| 1 |
AI エージェント設定ページで、 タブをクリックします。 デフォルトの言語と音声は英語に設定されています。 サポートされている他の言語と音声については、 サポートされている言語と音声 にアクセスしてください。 |
| 2 |
クリック +言語の追加 をクリックして、AI エージェントに新しい言語を追加します。 |
| 3 |
ドロップダウン メニューから希望の言語と地域を選択し、 追加。 |
| 4 |
クリック 言語を追加する。 |
| 5 |
ドロップダウン リストから適切な音声を選択します。 選択した言語に基づいて、利用可能な音声が自動的に表示されます。 |
| 6 |
[ 有効にする ] 列のトグルをオンにして、言語と音声を有効にします。 |
| 7 |
[ ] で [ をデフォルトにする ] をクリックして、AI エージェントのデフォルトとして言語と音声を設定します。 構成された言語と音声を変更することはできますが、削除することはできません。 ただし、言語と音声を変更すると、AI エージェントの機能に影響を与える可能性があります。 |
スクリプト化された AI エージェントをプレビューする
Webex AI Agent Studio を使用すると、開発中および開発後に AI エージェントをプレビューできます。 このようにして、AI エージェントの機能をテストし、それぞれの入力クエリに対して望ましい応答を生成するかどうかを判断できます。 スクリプト化された AI エージェントは、次の方法でプレビューできます。
- AI エージェントのダッシュボード—AI エージェントのカードにカーソルを合わせると、その AI エージェントの プレビュー オプションが表示されます。 [ プレビュー ] をクリックして、AI エージェントのプレビューウィジェットを開きます。
- AI Agent のヘッダー : AI Agent カードまたは AI Agent カードの編集ボタンをクリックして AI Agent の編集モードに入ると、ヘッダーセクションに [プレビュー] オプションが常に表示されます。
- 最小化されたウィジェット: プレビューを起動して最小化した後、ページの右下にチャットヘッド ウィジェットが表示されます。 これにより、簡単にプレビュー モードを再び開くことができます。
これに加えて、AI エージェント内から共有可能なプレビュー リンクをコピーできます。 AI エージェントカードで、右上の 楕円形 アイコンをクリックし、[ プレビューリンクをコピー] をクリックします。 このリンクを AI エージェントの他のユーザと共有できます。
プラットフォーム プレビュー ウィジェット
プレビュー ウィジェットは画面の右下に表示されます。 発話 (または一連の発話) を提供して、AI エージェントの応答を確認し、期待通りに動作することを確認できます。 AI エージェント プレビューは複数の言語をサポートしており、発話の言語を自動検出して適切に応答できます。 言語選択ボタンをクリックし、利用可能なオプションの一覧から選択することで、プレビューの言語を手動で選択することもできます。
プレビュー ウィジェットを最大化すると、見やすくなります。 また、コンシューマー情報を提供し、複数の会議室を開始して、AI エージェントを完全にテストすることもできます。
スクリプト化された AI エージェントを公開する
AI エージェントを設定してプレビューしたら、エージェントを公開してライブにすることができます。
はじめる前に
スクリプト AI エージェントを作成します。
| 1 |
AI エージェント設定ページで、[ 公開] をクリックします。 |
| 2 |
バージョン名を入力して [ 公開] をクリックします。 履歴 ページでバージョンの詳細を確認できます。 詳細については、「履歴」セクションを参照してください。 |
Scripted AI エージェントの共通管理セクション
以下のセクションは、AI エージェント設定ページの左パネルに表示されます。
スクリプト エージェントをテストする
AI エージェントが進化し、より複雑になるにつれて、ロジックや自然言語理解 (NLU) の変更が意図しない結果を招く場合があります。 最適なパフォーマンスを確保し、潜在的な問題を特定するために、AI エージェント プラットフォームは便利なワンクリック AI エージェント テスト フレームワークを提供します。 次の操作を実行できます。
- 包括的なテストケースセットを簡単に作成して実行できます。
- さまざまなシナリオでテスト メッセージと期待される応答を定義します。
- 複数のメッセージを含むテスト ケースを作成することで、複雑な対話をシミュレートします。
テストの定義
以下の手順でテストを定義できます。
- Webex AI Agent Studio プラットフォームにログインします。
- ダッシュボードで、作成したスクリプト AI エージェントをクリックします。
- 左ペインで [ テスト中 ] をクリックします。 既定では [ テストケース ] タブが表示されます。
- テストケースを選択して 選択したテストの実行をクリックします。
表の各行は、次のパラメータを持つテストケースを表しています。
| パラメータ | 説明 |
|---|---|
| メッセージ | ユーザが AI エージェントに送信すると予想されるクエリとステートメントのタイプを表すサンプルメッセージです。 |
| 予想される言語 | AI エージェントと対話する際に使用する言語です。 |
| 期待されるインテント | 特定のユーザメッセージに応答して表示されるインテントを指定します。 最も関連性の高いインテントを見つけやすくするために、このコラムには スマート オートコンプリート機能があります。 入力すると、それまでに入力されたテキストに基づいて、システムにより一致するインテントが提案されます。 |
| 前のコンテキストをリセット | チェックボックスをクリックしてテストケースを隔離し、既存の AI エージェントのコンテキストから独立して実行します。 有効にすると、各テストケースは新しいセッションでシミュレートされ、以前の対話や保存データからの干渉を防ぎます。 |
| 部分一致を含める | このトグルを有効にすると、期待されるインテントが実際の応答と部分的にしか一致しない場合でも、テスト ケースは成功したと見なされます。 |
| CSV からインポート | コンマ区切りファイル (CSV) ファイルからテスト ケースをインポートします。 この場合、既存のすべてのテストケースが上書きされます。 |
| CSVへのエクスポート | テスト ケースをコンマ区切りファイル (CSV) ファイルにエクスポートします。 |
| コールバックのテスト | このトグルを有効にすると、実際の着信コールを必要とせずに、着信コールバックをシミュレートし、フローの動作をテストできます。 |
| フローでのコールバック | この列のチェックボックスをクリックして、インテントがコールバックをトリガーする必要があることを示します。 |
| 予想されるコールバックテンプレート | コールバック時に有効にするテンプレートキーを指定します。 |
| コールバックのタイムアウト (秒) | コールバックがタイムアウトになったと見なす前に、AI エージェントがコールバックの応答を待つ最大時間 (秒)。 システムは最大 20 秒のタイムアウトを許可します。 |
テストの実行
次の日に 実行 タブで、 選択したテストを実行 選択したすべてのテストケースの順次実行を開始します。
テスト ケースは、 テストケース タブをクリックします。
.特定の結果を持つテスト ケースを表示するには、目的の結果 (たとえば、 合格、 部分一致で合格、 失敗、 保留中) を概要リボンに入力します。 これにより、テスト ケース リストがフィルタリングされ、選択した結果に一致するものだけが表示されます。
[ セッション ID 各テスト ケースに関連付けられた が結果に表示されます。 これにより、テストケースを素早く相互参照し、トランザクションの詳細を表示することができます。 これを実行するには、 トランザクションの詳細 オプションの アクション 列に表示されます。
実行履歴
次の日に 履歴 タブから、実行されたすべてのテストケースにアクセスします。
- [ ダウンロード アイコンを アクション 列を選択して、実行したテスト データをオフラインでの分析やレポート用に CSV ファイルとしてエクスポートします。
- 各テストケースの実行に使用される特定のエンジンとアルゴリズムの設定を確認します。 この情報は、開発者が AI エージェントのパフォーマンスを最適化するのに役立ちます。
- 特定のトレーニングエンジンで使用される高度なアルゴリズム構成設定を表示するには、 情報 トレーニングエンジン名の隣にあるアイコンをクリックします。これにより、テスト中の AI エージェントの動作に影響を与えたパラメーターと設定に関するインサイトが得られます。
エージェントセッションを表示する
[ セッション セクションでは、AI エージェントと顧客間のすべての対話の包括的な記録を提供します。 各セッションには、交換されたメッセージの詳細な履歴が含まれます。 オフラインでの分析や監査のために、セッション データを CSV ファイルとしてエクスポートできます。 このデータを使用して、ユーザ インタラクションを分析し、改善が必要な領域を特定し、AI エージェントの応答を調整します。
結果をページに表示することで、大きなデータセットを処理することができます。 次を使用できます。 結果の絞り込み セクションに移動して、さまざまな基準に基づいてセッションのフィルタリングとソートを行います。 テーブルの各行には、次を含む重要なセッションの詳細が表示されます。
- チャネル - 対話 (チャット、音声など) が発生したチャネル。
- セッション ID - セッションの一意の識別子。
- コンシューマー ID - ユーザの一意の識別子。
- メッセージ - セッション中に交換されたメッセージの数。
- 更新日時 - システムが最後に更新された時刻。
- メタデータ - セッションに関する追加情報。
- テストセッションを非表示 - このチェックボックスを選択してテストセッションを非表示にし、ライブセッションのリストのみを表示します。
- エージェントの引き継ぎ — このチェックボックスを選択して、エージェントに引き継ぐセッションをフィルタリングします。 エージェントの引き継ぎが発生すると、人間のエージェントへのチャットの引き継ぎを示すヘッドホン アイコンが表示されます。
- エラーが発生しました - エラーが発生したセッションをフィルタリングするには、このチェックボックスを選択します。
- 反対票 - 反対票のあったセッションをフィルタリングするには、このチェックボックスを選択します。
行をクリックすると、特定のセッションの詳細ビューにアクセスできます。 チェックボックスを使用して、エージェントの引き継ぎ、エラー、反対票に基づいてセッションをフィルタリングします。 セッションの解読にはユーザレベルの権限と高度なデータ保護設定が必要です。 [ コンテンツの復号化 ] をクリックしてセッションの詳細を表示します。
アクションを実行するための、Scripted AI Agent の特定のセッションの詳細
アクションを実行するための Scripted AI Agent の [ トランザクション情報 ] タブは、特定の対話の詳細な内訳を提供し、情報を 4 つのセクションに分類します。
識別されたインテント セクション:
- 顧客のクエリに対して特定されたインテントを表示します。
- 識別された各インテントに関連付けられた信頼レベルを示します。
- 特定されたインテントに関連付けられているスロットを一覧表示します。 スロットをクリックすると、その値に関する追加情報と、システムがユーザのクエリからどのように抽出するかが表示されます。
識別されたエンティティ セクションには、システムが顧客のメッセージから抽出し、それをアクティブなコンシューマー インテントに関連付けるエンティティが一覧表示されます。 これらのエンティティは、AI エージェントがユーザのクエリ内で特定した重要な情報を表します。
アルゴリズム結果 セクションでは、AI エージェントの応答に至るまでのプロセスについての洞察が得られます。 表示される情報の内訳は次のとおりです。
- インテントのリスト—識別されたインテントとそれに対応する類似性スコアを表示します。
- エンティティリスト: ユーザのメッセージから抽出されたエンティティを表示します。
その他の情報 には次の情報が表示されます:
- 処理済みクエリ—AI エージェントの自然言語理解 (NLU) パイプラインで処理された後の前処理済みの顧客入力を示します。
- 言語検出プロバイダ—特定のテキストの言語を自動的に識別する技術を提供するプロバイダです。
- 検出された言語: 検出された言語です。
- エージェント ハンドオーバー: セッション中にエージェントのハンドオーバーが発生したかどうかを示します。 エージェントの引き継ぎが特定のルールによりトリガーされた場合、[ルールによる ルールによるエージェントの引き継ぎ ] チェックボックスをチェックします。
- テンプレート キー—AI エージェントの応答をトリガーしたインテントに関連付けられたテンプレート キーを示します。
- レスポンスタイプ—コードスニペットや条件付きレスポンスなど、AI エージェントが生成するレスポンスのタイプを示します。
- 応答条件—AI エージェントの応答をトリガーした特定の条件またはルールを示します。
- NLU AI エンジン—顧客のクエリを処理するのに使用される NLU AI エンジンを識別します (例、RASA、SwitchMatch、Mind Meld)。
- ベクトルモデル—テキストを数値ベクトルとして表す方法。
- 最小しきい値スコア: 最小しきい値スコアを表示します。
- 部分一致スコア差 - [引き継ぎ] と [推定] 設定で構成された部分一致スコアの差 です。 システムは、これらの値に基づいて、クエリが範囲外であるか、エージェントの介入を必要とするかどうかを判断します。
- デバッグログ—特定のトランザクション ID に関連するデバッグログの一覧を提供します。 詳細ログは通常 180 日間保持されます。
ダウンロード オプションを使用して、トランザクション情報を JSON 形式でダウンロードして表示することもできます。
メタデータ タブの表示内容:
- NLP メタデータ—[ NLP ] タブで顧客の入力に適用される前処理手順を確認します。
- データストアおよび最終版—セッションに関連するアクセスデータ データストア および FinalDF AI エージェントのタブ。
- 検索機能: 組み込みの検索バーを使用して、会話内の特定の発言を検索します。
バージョン履歴と変更ログを表示する
インテントまたはエンティティを追加または変更するたびに、スクリプト AI エージェントを再トレーニングして、それが最新バージョンであることを確認することが不可欠です。 各トレーニングセッションの終了後、AI エージェントを十分にテストし、精度と有効性を確認します。 Scripted AI エージェントを公開するたびに、Scripted AI エージェントのバージョンが保存され、[バージョン履歴] タブで利用できます。 [バージョン履歴] タブで、Scripted AI エージェントのさまざまなバージョンを表示できます。
[履歴] ページから、エージェントに対して行われた以下の更新にアクセスすることができます。
- いつ公開したか、バージョン履歴と、公開時に開発者が残したメモの形式で行われた変更を追跡します。
- NLU エンジン設定と共に、各公開バージョンで使用された NLU エンジンを確認します。 各バージョンの公開準備が完了するまでの経過時間も確認できます。
- 設定、インテント、エンティティ、レスポンス、キュレーションの変更を 変更ログ タブをクリックします。
- 必要に応じて、古いバージョンをドラフトとして公開、プレビュー、または読み込みます。
- トレーニング履歴の表示—コーパスのトレーニングをいつ行ったか、および変更内容を追跡します。
- トレーニングエンジンの比較 - 異なるイテレーションとそれらに対応するトレーニング期間に使用されたトレーニングエンジンを確認します。
- 変更の追跡 - 設定、インテント、レスポンス、NLP、キュレーションの変更を監視します。
- 前のバージョンに戻す - 必要に応じて古いトレーニングセットに簡単に戻せます。
履歴セクションは、ナレッジベースを管理するための便利なツールを提供します。
- インテントを有効にする - 以前無効だったインテントを作成します ライブ AI エージェントの応答に含めることができます。
- インテントの編集 - 参照用に元のインテントを保持しながら、既存のインテントの新しいバージョンを作成します。
- パフォーマンスのプレビュー—AI エージェントのパフォーマンスを特定のナレッジベースで評価します。 プレビュー 機能します。
- ダウンロード インテント - ナレッジベースのインテントを CSV ファイルとしてエクスポートし、オフラインでの分析や参照を行うことができます。
変更ログ
[ 変更ログ セクションには、過去 35 日以内に Scripted AI エージェントに加えられた変更の詳細な記録が表示されます。 変更ログにアクセスするには:
- [ダッシュボード] に移動し、作成した AI エージェントをクリックします。
- [ 履歴 タブをクリックして、AI エージェントの履歴を表示します。
- [ 変更ログ タブをクリックして変更の詳細ログを確認します:
- 更新日時 システムが変更を行った日時。
- 更新者 - 変更を行ったユーザ。
- フィールド - 変更が行われたボットのセクション (設定、インテント、応答など)。
- 説明 - 変更に関する追加の詳細。
-
[
更新者およびフィールド検索オプションを選択して特定の変更ログエントリを見つけます。 -
[ モデル履歴 タブには、AI エージェントごとに最大 10 のコーパスが表示されます。
キュレートされたエージェントの詳細を表示する
システムは次の基準に基づいて、メッセージをキュレーションコンソールに追加します:
- フォールバックメッセージ - AI エージェントがメッセージを理解できず、フォールバックインテントをトリガーする場合。
- デフォルトのフォールバック インテント - このトグルを有効にすると、デフォルトのフォールバック インテントをアクティブにするメッセージが Curation コンソールに送信されます。
- 反対投票のメッセージ—AI エージェントのプレビュー中にユーザが反対投票をしたメッセージ。
- エージェントのハンドオーバー—設定されたルールにより人間のエージェントがハンドオーバーするメッセージ。
- セッションから - セッションまたは会議室データから必要な応答を受け取っていないとして、ユーザによってフラグが設定されたメッセージ。
- 低信頼度 - 指定された低信頼度しきい値内の信頼度スコアを持つメッセージ。
- 部分一致 - AI エージェントが正しいインテントまたは応答を判断できなかったメッセージ。
問題を解決する
[ 問題 ] タブでは、整理のためにフラグが設定されたメッセージを確認したり、対処することができます。 次を実行できます。
- 重大度と関連性に基づいて、問題を解決するか無視するかを選択します。
- 元のユーザの発話、AI エージェントの応答、添付されたメディアを調べます。
バックエンドで 高度データ保護 を有効にすると、システムは復号化したユーザにユーザレベルでのアクセスを許可します。
問題を解決するには:
-
既存のインテントにリンクする - 課題を既存のインテントに関連付けるには、[ リンク ] オプションを選択し、目的のインテントを検索します。
-
新しいインテントを作成する - [新しいインテントに追加する ] オプションを使用して、Curration Console から直接新しいインテントを作成します。
-
問題を無視する - 問題を解決または無視して、キュレーション コンソールから削除します。
- デフォルトのインテント (ウェルカム メッセージ、フォールバック メッセージ、部分一致) にリンクすることはできません。
- アクションを実行するスクリプト AI エージェントの場合、ドロップダウン リストから適切なインテントを選択し、関連するエンティティにタグを付けます。
- 変更を加えたら、AI エージェントを再トレーニングして、応答に新しい知識を反映させます。
- 効率的な管理のために、複数の問題を同時に解決または無視します。
解決済み タブには、システムにより対処されたすべての問題が表示されます。 既存のインテントにリンクしたか、新しいインテントを作成したか、無視したかなど、解決した各問題の概要を表示できます。 システムがキャッチできなかった、好ましくない応答がある場合は、特定の例をキュレーション コンソールに手動で追加できます。
セッションから課題を追加するには:
- 発話を特定する - 不正確な応答をトリガーした発話を特定します。
- キュレーション状況を確認する - 問題がキュレーションコンソールに表示されていない場合、システムは [
キュレーション状況]トグルを表示します。 - フラグの切り替え—レビューと解決のために発言をキュレーションコンソールに追加するには、[
キュレーションステータス] のトグルを有効にします。
問題がすでにキュレーション コンソールにある場合、トグルの外観が変化し、その状況を示します。
分析を使用してスクリプト型 AI のパフォーマンスを表示する
分析セクションは、AI エージェントのパフォーマンスと有効性を評価するための主要なメトリックのグラフィック表現を提供します。 主要な指標は、[ 概要]、[ 応答]、 </a> の 4 つのセクションに分かれています。[トレーニング]、および キュレーションです。
分析画面にアクセスすると、開発者は分析を確認する AI エージェントを選択できます。 チャネル、日付範囲、データ粒度を選択することで、アナリティクス ビューをカスタマイズできます。 デフォルトでは、システムはすべてのチャネルの先月の分析データを、各日をデータポイントとして表示します。
概要
概要には、開発者に全体的な AI エージェントの使用状況とパフォーマンスのスナップショットを提供する主要なメトリックとグラフが含まれています。
- ダッシュボードから、作成した AI エージェントを選択します。
- 左側ナビゲーションペインで [アナリティクス]をクリックします。 AI エージェント パフォーマンスの概要が表形式とグラフの両方で表示されます。
セッションとメッセージ
概要の最初のセクションには、AI エージェントのセッションとメッセージに関する以下の統計が表示されます。
- 合計セッション数と、AI エージェントが人の介入なしで処理したセッション数。
- エージェントの引き継ぎの合計数は、人間のエージェントに引き継がれたセッションの数です。
- 日単位の平均セッション数
- メッセージ (人間と AI エージェントのメッセージ) の合計と、そのうちユーザから送信されたメッセージ数。
- 日単位の平均メッセージ数
システムはこれに続いて、セッションのグラフィック表示 (AI エージェントによって処理されたセッションとハンドオーバーされたセッションを表す積み上げられた列) と AI エージェントによって送信された応答の合計数を示します。
[ユーザ（Users）]
概要の 2 番目のセクションには、AI エージェントのユーザに関する統計が含まれます。 合計ユーザ数、ユーザあたりの平均セッション数、および日単位の平均ユーザ数が表示されます。 この後に、選択した粒度に応じて各ユニットの新規ユーザとリピーターを表示するグラフが表示されます。
パフォーマンス
3 番目のセクションには、ユーザに対する AI エージェントの応答に関する統計が表示されます。 ここでは、AI エージェントによって送信された応答の合計数と、AI エージェントが次のような応答間で分割されたものを確認できます。
- ユーザの意図を識別しました。
- フォールバックメッセージで応答しました。
- 部分一致のメッセージで応答しました。
- ユーザにエージェントの引き継ぎを通知しました。
同じことが円グラフに集計され、面グラフは選択した粒度に基づいて情報を提供します。
トレーニング
トレーニング セクションは、AI エージェント コーパスの「ヘルス」を表します。 開発者は、AI エージェントの各インテントに対して 20 を超えるトレーニング発話を構成することをお勧めします。 このセクションには、すべてのインテントが長方形で表示され、色とサイズでトレーニングデータの量が示されます。 インテントが白に近いほど、AI エージェントの精度が向上するために必要なトレーニング データの量が増えます。
応答
このセクションでは、開発者はユーザが何について、どのくらいの頻度で質問しているかについての詳細なビューを提供します。 AI エージェントが質問に回答するための最も一般的なインテントと、アクションを実行するための AI エージェントの応答テンプレートがグラフィックで表示されます。
キュレーション
このセクションには、日ごとに発生するキュレーションの問題の数と、AI エージェントが解決した数が視覚的に要約されます。
顧客との対話に AI エージェントを使用する
このセクションでは、AI エージェントを音声とデジタルの両方のチャネルと統合して、顧客の会話を管理する方法について説明します。
音声およびデジタル インタラクションに AI エージェントを使用する
Webex AI Agent Studio プラットフォームで自律型またはスクリプト AI エージェントを作成して構成したら、次のステップは、それらを音声およびデジタル チャネルと統合することです。 このインテグレーションにより、AI エージェントは顧客との音声ベースとデジタルの両方の会話を処理でき、シームレスでインタラクティブなユーザ エクスペリエンスを提供できます。
詳細については、「 音声およびデジタル インタラクションに AI エージェントを使用する 」記事を参照してください。
AI エージェントのカスタムレポートを管理する
グローバル変数を使用して、カスタム レポートを生成し、AI エージェントにルーティングされた通話を分析できます。
現在、AI エージェントのすぐに使用できるレポートは、Analyzer では利用できません。
グローバル変数を作成する
| 1 |
[制御ハブ] にサインインします。 |
| 2 |
[ コンタクトセンター ナビゲーションペインで、 。 |
| 3 |
クリック 新しいグローバル変数を作成する 変数の名前と説明を入力します。 次の名前の変数を作成します CustomAIAgentInteractionOutcome。 選択する 文字列 を変数タイプとして使用します。 |
| 4 |
トグル 報告可能にする オンにすると、レポート用に Analyzer で変数を表示します。 |
| 5 |
[保存] をクリックします。 |
グローバル変数をフローに追加する
リンクされたサンプルのフロー インポートでは、以下の手順も利用できます。
| 1 |
顧客組織にログインする方法: Control Hub。 |
| 2 |
移動先 。 [フロー] ページが表示されます。 |
| 3 |
[ フロー デザイナーに移動 アイコンをクリックします。 [フローデザイナー（Flow Designer）] ウィンドウが表示されます。 |
| 4 |
[ グローバル フロー プロパティ ペインで、 セクションを参照してください。 |
| 5 |
[ グローバル変数 セクションで、 グローバル変数の追加。 グローバル変数を追加します CustomAIAgentInteractionOutcome 必要があります。 |
| 6 |
[ 変数の設定 値を指定するアクティビティ 中止されました を変数に CustomAIAgentInteractionOutcome。 |
| 7 |
構成する 仮想エージェント V2 フローのアクティビティ。 |
| 8 |
[Handled] の結果を 仮想エージェント V2 アクティビティと使用する 変数の設定 値を指定するアクティビティ 処理済み を変数に CustomAIAgentInteractionOutcome。 |
| 9 |
エスカレーションされた結果を 仮想エージェント V2 アクティビティを選択し、 変数の設定 値を指定するアクティビティ エスカレートしました を変数に CustomAIAgentInteractionOutcome。 |
| 10 |
エラーが発生したパスを 仮想エージェント V2 アクティビティを選択し、 変数の設定 値を指定するアクティビティ エラーが発生しました を変数に CustomAIAgentInteractionOutcome。 |
| 11 |
ビジネス ロジックに基づいて残りのフローを完了し、公開します。 このフローを通過するすべての呼び出しは、変数の値を持ちます。 CustomAIAgentInteractionOutcome に設定 放棄済み、 処理済み、 エスカレート済み または エラー、呼び出しがたどるパスに応じて。 |
カスタム ビジュアライゼーションを作成する
Analyzer で、AI エージェントのコール レコードと AI エージェントの結果の分布のカスタム レポートを作成できます。
AI エージェントの通話記録の視覚化を作成する
| 1 |
をダウンロードし、 AI_Agent_Call_Records ファイルの場所: https://github.com/WebexSamples/webex-contact-center-api-samples/pull/275。 |
| 2 |
Analyzer にログインします。 |
| 3 |
ホームページで、 視覚化 アイコンをクリックします。 |
| 4 |
[インポート（Import）] をクリックします。 |
| 5 |
クリック 参照 をクリックしてインポートするファイル (.JSON 形式) を選択します。 |
| 6 |
クリック インポート インポートするには AI_Agent_Call_Records ファイルを選択します。 |
| 7 |
クリック 編集 をクリックして、インポートされたビジュアライゼーションを変更します。 |
| 8 |
次をクリックします。 フィルタの編集 対象 CustomAIAgentInteractionOutcome. |
| 9 |
[ が参加しています ラジオボタンを選択し、値を追加します 中止されました、 エスカレートしました、 エラーが発生しました、 処理済み。 |
| 10 |
数回のテスト通話を保存して開始します。 |
| 11 |
ビジュアライゼーションを実行して結果を確認します。 |
AI エージェントの結果の分布の視覚化を作成する
| 1 |
をダウンロードし、 AI_Agent_ Outcome_Distribution.JSON ファイルの場所: https://github.com/WebexSamples/webex-contact-center-api-samples/pull/275。 |
| 2 |
Analyzer にログインします。 |
| 3 |
ホームページで、 視覚化 アイコンをクリックします。 |
| 4 |
[インポート（Import）] をクリックします。 |
| 5 |
クリック 参照 をクリックして、インポートするファイル (JSON 形式) を選択します。 |
| 6 |
クリック インポート インポートするには AI_Agent_ Outcome_Distribution.JSON ファイルを選択します。 |
| 7 |
クリック 編集 をクリックして、インポートされたビジュアライゼーションを変更します。 |
| 8 |
次をクリックします。 フィルタの編集 対象 CustomAIAgentInteractionOutcome. |
| 9 |
[ が参加しています ラジオボタンを選択し、値を追加します 中止されました、 エスカレートしました、 エラーが発生しました、 処理済み。 |
| 10 |
数回のテスト通話を保存して開始します。 |
| 11 |
ビジュアライゼーションを実行して結果を確認します。 |
AI コンプライアンスについて理解する
このセクションは、AI 開発、データ プライバシー、セキュリティ、安全性を理解するのに役立ちます。
AI 開発、データ プライバシー、セキュリティ、安全性
すべての AI を利用した機能について、 Responsive AI の原則に基づいて AI 影響評価を行い、 Responsive AI フレームワークに従います。既存のセキュリティ、プライバシー、人権の設計プロセスに加えて、
プライバシーとセキュリティ推論プロセス後に顧客の入力データが保持されることはなく、サードパーティのモデル プロバイダーである Microsoft が Cisco の顧客データにアクセス、監視、保存することはありません。 機能別のデータ保持ポリシーの詳細については、Cisco Trust Portal の Webex AI エージェント AI 透過性テクニカルノート を参照してください。
トレーニングと評価用のデータソースサードパーティのモデル プロバイダーである Microsoft が、Azure OpenAI モデルを改善するために顧客のコンテンツを使用したり、Azure インフラストラクチャに Cisco 顧客データを保存したり、保持することはありません。
安全性と倫理的配慮すべての生成型 AI 機能にはエラーが発生しやすいため、Microsoft では Azure OpenAI が提供する コンテンツ フィルタリング をオプトインすることで、AI 機能のコンテンツの安全性を優先しています。
モデルの評価とパフォーマンス当社は、基礎となるモデルのレビュー、テスト、品質保証に人間を関与させることで、AI Assistant のパフォーマンスと精度を優先しています。
はじめに Webex AI Agent Studio
Webex AI Agent Studio は、顧客サービスとサポートのニーズを満たす自動 AI エージェントを作成、管理、展開するために設計された高度なプラットフォームです。 AI エージェントは、人間のエージェントと対話する前に、人工知能を使用して自動化されたアシスタンスを顧客に提供します。 これらのエージェントは、会話内のイントネーション、言語理解、状況認識を備えた音声インタラクションをサポートします。 また、AI エージェントはテキストやオンライン チャットを通じて、シームレスかつ有益な方法でデジタル チャネルの対話を処理します。 顧客は、質問や情報検索に対するアシスタンスを受け、待ち時間を最小限に抑えるなど、コンシェルジュのようなエクスペリエンスの恩恵を受けます。
音声通話の自律型 AI エージェントへのアクセスは、現在、特定の顧客に制限されています。 詳細については Cisco サポートに連絡してください。
企業にとっての主なメリット
-
効率と生産性
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反復的なタスクを自動化することで、人間の従業員を戦略的な業務に集中させることができます。
-
24 時間 365 日の可用性を提供し、処理量の増加と応答時間を改善します。
-
データ処理、分析、レポートの精度が向上しました。
-
- コスト削減
-
自動化により人件費を削減します。
-
効率を高めるためにリソース割り当てを最適化します。
-
プロセスの合理化とエラーの防止により、運用コストを削減します。
-
- 意思決定の強化
-
大規模なデータセットを分析することで、データに基づくインサイトを提供します。
-
将来の結果を予測するための予測分析を有効にします。
-
特定と評価を通じてリスク管理を改善します。
-
- 顧客満足度の向上
-
顧客データに基づいて対話をパーソナライズします。
-
AI 搭載のチャットボットと仮想アシスタントにより、応答時間が短縮されます。
-
24 時間年中無休のカスタマー サポートを提供します。
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- スケーラビリティと柔軟性
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変化するビジネスニーズに合わせて簡単にスケールアップまたはスケールダウンできます。
-
新しい状況や情報を学習し、順応することができます。
-
- 競争上の利点
-
イノベーションと新しい製品やサービスの開発を推進しています。
-
競争力のために効率を向上させます。
-
- 従業員のエンパワーメント
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人間の潜在能力を解放し、よりクリエイティブで戦略的な業務に従事させることができます。
-
データ、インサイト、サポートを提供することでコラボレーションを強化します。
-
AI エージェントのタイプと例を理解する
次の表では、AI エージェント タイプとその機能を一覧で示します。
| AI エージェント タイプ | 目的 | セットアップ方法 |
|---|---|---|
|
自律型 |
自律エージェントは、定義された目標を達成するために独立して動作するため、人間の継続的な介入の必要性を減らします。
|
自律型 AI エージェントのセットアップ |
|
スクリプト形式 |
スクリプト AI エージェントは、事前に定義された一連のルールと指示に従うようにプログラムされています。
|
スクリプト AI エージェントをセットアップする |
例
自律型およびスクリプト AI エージェントはどちらも、特定の要件と求められる機能に応じて、さまざまな使用例に適用されます。 次のような例があります。
-
顧客サービス- 自律エージェントとスクリプト化エージェントの両方がカスタマー サポートを提供でき、自律エージェントはより柔軟性があり、自然言語を理解できます。
-
バーチャル アシスタント-自律エージェントは、幅広いタスクを管理し、よりパーソナライズされた対話を提供できるため、仮想アシスタントのロールに最適です。
自律型 AI エージェントとスクリプト AI エージェントの選択は、タスクの複雑さ、必要な自律性レベル、トレーニング データの可用性によって異なります。
前提条件
- 組織にアクティブなコンタクト センターのトライアルまたはサブスクリプションがない場合、パートナーは Webex AI エージェント機能でコンタクト センターのトライアルをセットアップできます。 詳細については、次を参照してください。 Webex Contact Center セルフサービス トライアル にアクセスしてください。
- サブスクリプションにサインアップするには、Flex-3.0 Contact Center ライセンスの AI エージェント アドオンを購入する必要があります。 資格に基づき、Webex Contact Center は組織のサービスの 1 つとして AI エージェントをプロビジョニングします。 Webex コンタクト センターの設定の詳細については、次を参照してください はじめに Webex コンタクト センター。
Webex AI Agent Studio にアクセスする
AI エージェントを作成するには、Webex AI Agent Studio アプリケーション にログインする必要があります。 次の方法でログインできます:
Control Hub からサインインする
表示されない場合 Webex AI エージェント、Cisco サポートに連絡して、対応する機能フラグを有効にします。
- [制御ハブ] にサインインします。
-
選択する サービス > コンタクトセンター。
- [ コンタクトセンター ナビゲーション ペインで、 カスタマー エクスペリエンス > AI エージェント。
- クリック Webex AI エージェント をクリックしてアプリケーションにアクセスします。
これにより、Webex AI Agent Studio アプリケーションが別のブラウザー タブで開き、AI エージェントを構成する準備ができています。
Webex Connect からサインイン
Webex AI Agent Studio アプリケーションにアクセスするには、Webex Connect へのアクセス権が必要です。
- エンタープライズ用に提供されたテナント URL とサインイン情報を使用して、Webex Connect アプリケーションにログインします。
デフォルトでは、 サービス ページがホームページとして表示されます。
- [ アプリトレイ 左のナビゲーションペインのメニューで、 Webex AI エージェント をクリックしてアプリケーションにアクセスします。
システムにより Webex AI Agent Studio アプリケーションが別のブラウザタブで開き、アプリケーションに自動的にサインインした状態になります。
ホームページのレイアウト
Webex AI Agent Studio アプリケーションへようこそ。 ログインすると、ホームページには次のレイアウトが表示されます。
-
ナビゲーション バー
左側に表示されるナビゲーションバーから次のメニューにアクセスできます:
- ダッシュボード- エンタープライズ管理者によって許可されているとおり、ユーザがアクセスできる AI エージェントのリストを表示します。
- ナレッジ- 中央のナレッジリポジトリまたはナレッジベースを示します。これは、自律型 AI エージェントが顧客のクエリに応答するための頭脳として機能します。
- ヘルプ—Webex ヘルプ センターの Webex AI Agent Studio ユーザ ガイドへのアクセスを提供します。
- サインアウト- Webex AI Agent Studio アプリケーションからサインアウトできます。
ダッシュボードについて理解する
ダッシュボードでは、AI エージェントはカードで表示されます。 各カードには、AI エージェント名、最終更新者、最終更新日時、エージェントのトレーニングに使用されたエンジンなどの基本情報が表示されます。
AI エージェント カードのタスク
AI エージェント カードにカーソルを合わせると、次のオプションが表示されます。
- プレビュー- クリック プレビュー をクリックして AI エージェントのプレビュー ウィジェットを開きます。
- 省略記号 アイコン - このアイコンをクリックすると、次のタスクを実行できます。
-
プレビューリンクをコピー- プレビュー リンクをコピーして新しいタブに貼り付け、チャット ウィジェットで AI エージェントをプレビューします。
-
アクセストークンのコピー: API 経由でエージェントを呼び出すために、AI エージェントのアクセストークンをコピーします。
-
エクスポート—AI エージェントの詳細 (JSON 形式) をローカルフォルダにエクスポートします。
-
削除—AI エージェントをシステムから完全に削除します。
-
ピン —AI エージェントをダッシュボードの最初の位置に固定するか、ピンを外して前の位置に戻します。
-
新しい AI エージェントを作成する
ダッシュボードの右上にある [ + エージェントの作成 ] オプションを使用して、新しい AI エージェントを作成できます。 定義済みのテンプレートを使用するか、エージェントをゼロから作成するかを選択できます。
スクリプト形式の自律型 AI エージェントの作成方法については、以下のセクションを参照してください。
AI エージェントのインポート
使用可能な AI エージェントのリストから、AI エージェントを JSON 形式でインポートできます。 まず、AI エージェントを JSON 形式でローカル フォルダーにエクスポートしたことを確認します。 次の手順に従ってインポートしてください:
- [ エージェントをインポート] をクリックします。
- アップロード をクリックして、プラットフォームからエクスポートした AI エージェントファイル (JSON 形式) をアップロードします。
- [ エージェント名 ] フィールドに AI エージェント名を入力します。
- (オプション) [システム ID] で、システムが生成する一意の識別子を編集します。
- [インポート（Import）] をクリックします。
AI エージェントが Webex AI Agent Studio プラットフォームに正常にインポートされ、ダッシュボードから利用できるようになりました。
キーワード検索
このプラットフォームは、AI エージェントを簡単に見つけて管理するための強力な検索機能を提供します。 エージェント名をキーワード検索することができます。検索バーにエージェント名または名前の一部を入力します。 検索条件に一致する AI エージェントのリストが表示されます。
エージェント タイプでフィルタリングする
キーワード検索に加えて、AI エージェントのタイプに基づいてフィルタリングすることで、検索結果を絞り込むことができます。 ドロップダウンリストから、エージェント タイプ フィルタの 1 つを選択します。スクリプト化、 自律、 すべて。
ナレッジベース
ナレッジベースは、大言語モデル (LLM) 対応の AI エージェントの情報の中央リポジトリです。 AI エージェントは、高度な AI と機械学習テクノロジを使用して、人間のようなテキストを理解し、処理し、生成します。 AI エンジンは、膨大な量のデータを使用して AI エージェントをトレーニングし、詳細でコンテキストに関連した応答を提供できるようにします。 ナレッジベースは、自律型 AI エージェントの機能に必要なデータを保存します。
構成している AI エージェントに必要なナレッジベースを作成します。
AI エージェントのナレッジベースを作成する
| 1 |
Webex AI Agent Studio プラットフォームにログインします。 | ||||||||||||||
| 2 |
左側ナビゲーションペインにある ナレッジ アイコンをクリックしてください。 | ||||||||||||||
| 3 |
ナレッジベース ページの右上隅にある +ナレッジベースの作成 をクリックします。 | ||||||||||||||
| 4 |
ナレッジベースの作成 ページで次の情報を入力します: | ||||||||||||||
| 5 |
[作成]をクリックします。 システムは指定された名前のナレッジベースを作成します。 | ||||||||||||||
| 6 |
ファイルをナレッジベースにアップロードするか、ドキュメントをゼロから作成することができます。
重要な考慮事項:
アップロードしたすべてのファイルを削除するには、[処理済みのファイル] セクションの隣にある 削除 アイコンをクリックします。 単一のファイルを削除するには、ファイル名の隣にある ファイルの削除 アイコンをクリックします。
| ||||||||||||||
| 7 |
[ 情報 ] タブに移動して次の詳細を確認します:
|
次の作業
AI エージェントのナレッジ ベースを設定します。
ナレッジベースにアクセスする
はじめる前に
AI エージェントに必要なナレッジベースを作成します。
| 1 |
Webex AI Agent Studio プラットフォームにログインします。 |
| 2 |
[ ナレッジ アイコンを選択します。 ナレッジベースは、 ナレッジベース ページを参照してください。 カードには、アップロードされたファイルの数とナレッジベースで作成されたドキュメントの数が表示されます。 |
| 3 |
カードをクリックすると、特定のナレッジベースに移動できます。 ナレッジベースには、 ナレッジ AI エージェント設定ページのタブ。 詳細については、次を参照してください。 ナレッジベースの設定 セクションを参照してください。 以下の基準を使用して、必要なナレッジベースを検索できます。
クリック すべてリセット 検索条件をリセットします。 |
自律型 AI エージェントのセットアップ
自律 AI エージェントは、人間の直接の介入なしに、独立して動作します。 自律エージェントは、ナレッジ レポジトリにアクセスして使用し、ユーザのクエリに対して有益で正確な回答を提供できます。 これらのエージェントは、高度なアルゴリズムと機械学習技術を使用してデータを分析し、環境から学習し、特定の目標を達成するためにアクションを調整します。
自律型 AI エージェントは、以下を含むさまざまなシナリオで使用できます。
- カスタマーサポート: FAQ への回答、問題のトラブルシューティング、プロセスのガイドを行います。
- 技術的な支援の提供—特定のトピックや分野について専門家のアドバイスを提供します。
- 自然言語処理 (NLP)—人間の言葉を理解し、自然な会話形式で対応できるようになります。
- 意思決定 - 利用可能な情報と事前定義されたルールに基づいて、十分な情報に基づいた選択を行います。
- 自動化—繰り返しの作業や時間のかかる作業を自動化します。
自律型 AI エージェントに設定された保護手段により、AI エージェントが非倫理的で有害なコンテンツで応答しないようにします。
自律型 AI エージェントを作成する
はじめる前に
自律型 AI エージェントのナレッジベースを作成してください。 詳細については、次を参照してください。 AI エージェントのナレッジベースを作成する。
| 1 |
Webex AI Agent Studio プラットフォームにログインします。 |
| 2 |
次の日に ダッシュボード、クリック +エージェントの作成。 |
| 3 |
次の日に AI エージェントを作成する 画面で、 最初から開始する に入力し、 次へ。
定義済みのテンプレートを選択して、AI エージェントをすばやく作成することもできます。 AI エージェント タイプを自律としてフィルタリングできます。 この場合、 プロファイル ページの自動入力をサポートします。 |
| 4 |
選択する 自律型 エージェント タイプを選択します。 |
| 5 |
以下の必須の詳細を指定します。 |
| 6 |
[作成]をクリックします。 自律型 AI エージェントが正常に作成されました。 ダッシュボード。 AI エージェント ヘッダーでは、次のタスクを実行できます。
事前構築済みの AI エージェントをインポートすることもできます。 詳細については、次を参照してください。 AI エージェントのインポート。 |
次の作業
自律型 AI エージェントを設定します。
自律 AI エージェントを設定する
以下のセクションでは、特定のニーズに合わせて自律型 AI エージェントを設定する方法について説明します。
自律型 AI エージェント プロファイルの更新
はじめる前に
自律型 AI エージェントを作成します。
| 1 |
次の日に ダッシュボードで、作成した AI エージェントをクリックします。 |
| 2 |
[] タブを選択し、次の詳細を構成します。 |
| 3 |
クリック 変更を保存。 |
| 4 |
クリック 公開 をクリックして、AI エージェントをライブにします。 詳細については、「 自律 AI エージェントを公開する 」のセクションを参照してください。 |
次の作業
必要なアクションを AI エージェントに追加します。
自律型 AI エージェントにアクションを追加する
Autonomous AI エージェントは、ユーザの意図を理解し、それに従って行動するように設計されています。 たとえば、オンラインで食品の注文受付を自動化する必要があるレストランを考えてみましょう。 このタスクを実行するには、以下のアクションを実行する自律型 AI エージェントを作成します。
-
顧客から必要な情報を取得します。
-
必要なフローに情報を転送します。
-
顧客の要件を提供します。
自律 AI エージェントは次の 3 つの構成要素で機能します。
-
アクション - AI エージェントがユーザの意図を理解することで実行し、外部システムに接続することで完了するタスク。
-
エンティティまたはスロット - ユーザのインテントを実現するためのステップを表します。 スロット フィルでは、発話に基づいて顧客のインテントを満たすために、顧客に特定の質問をする必要があります。 AI エージェントがアクションの実行を開始するためのトリガーです。
-
フルフィルメント - AI エージェントが外部システムに接続してアクションを完了する方法を決定します。
| 1 |
ダッシュボードで、作成した AI エージェントをクリックします。 |
| 2 |
[ タブに移動します。 アクション ページに エージェント ハンドオーバー アクション が表示されます。 エージェント ハンドオーバー アクションはデフォルトで有効になっており、AI エージェントは人間のエージェントに会話をエスカレートできます。 トグル オプションを使用して無効にします。 |
| 3 |
[ +新規アクション ] をクリックして、AI エージェントの新規アクションを追加します。 |
| 4 |
新規アクションの追加 ページで次の詳細を指定します: |
次の作業
スロットを設定し、フルフィルメントの詳細を設定します。
スロット フィルを設定する
スロットを埋めるには、AI エンジンに必要な入力エンティティを追加することが含まれます。 アクション ページの スロット埋め セクションで、入力エンティティを追加します:
-
エンティティを表形式で 1 つずつ追加できます。 詳細については、 表形式で入力エンティティを追加するを参照してください。
-
JSON ファイルを使用してエンティティを定義することもできます。 詳細は JSON スキーマのツアー を参照してください。
入力エンティティを表形式で追加する
| 1 |
入力エンティティを追加するには、[ +新しい入力エンティティ] をクリックします。 |
| 2 |
新しい入力エンティティの追加 ページで、次の詳細を指定します: |
| 3 |
[ 追加 ] をクリックして入力エンティティを追加します。 入力エンティティは必要な数だけ追加できます。 |
| 4 |
[ 追加 ] をクリックして、AI エージェントにアクションを追加します。 |
| 5 |
[ 公開 ] をクリックして AI エージェントを公開します。 詳細については、 自律型 AI エージェントを公開するを参照してください。 アクションを追加したら、 コントロール オプションを使用してエンティティを編集または削除します。 |
JSON エディターを使用してエンティティを追加する
- JSON の入力エンティティを追加するには、[代わりに JSON を使用する ] をクリックします。
- 入力パラメータのスキーマを JSON 形式で入力します。
- [Add（追加）] をクリックします。
入力パラメータ構造体
入力パラメータは次の構造に従う必要があります:
-
type—パラメータオブジェクトのデータ型です。 これは常に 'object' で、パラメータがオブジェクトとして構造化されていることを示します。
プロパティ—各キーがパラメータと関連するメタデータを表すオブジェクトです。
必須—必須のパラメータ名をリストした文字列の配列です。
プロパティオブジェクト
プロパティオブジェクト の各キーは入力エンティティ/パラメータを表し、そのパラメータに関するメタデータを持つ別のオブジェクトを含みます。 メタデータには、常に次のキーワードを含める必要があります。
-
type—パラメータのデータ型です。 許可されているタイプは次のとおりです。
-
文字列—テキストデータ。
-
整数—小数点以下の数値データ。
-
number—小数を含む数値データです。
-
ブール値—真/偽の値。
-
配列—アイテムのリストで、通常はすべて同じタイプです。
-
object—プロパティがネストされた複雑なデータ構造。
-
-
説明- エンティティが表すものの簡単な説明。 これは、AI エンジンがパラメータの目的と使用法を理解するのに役立ちます。 簡潔でエージェントの指示とアクションの説明との一貫性が高いほど、正確性が高まります。
-
プラットフォームは 'type' の検証のみを強制します。 「説明」はすべてのエンティティに強制されるわけではありませんが、追加することを強くお勧めします。 エンティティ メタデータのその他の便利なキーワードは次のとおりです。
-
列挙- 列挙型フィールドは、パラメーターの可能な値を一覧表示します。 これは、限定された値のセットしか受け付けないパラメータに役立ちます。 開発者は、パラメータがこれを使用するために受け入れる必要がある値のカスタム リストを定義できます。
- パターン- 文字列タイプでパターン フィールドを使用して、文字列が一致する必要がある正規表現を指定します。 これは、電話番号、郵便番号、カスタム識別子など、特定の形式を検証する場合に役立ちます。
-
例- 例のフィールドでは、パラメータの有効な値の例を 1 つまたは複数入力します。 これは、AI エンジンが必要なデータの種類を理解するのに役立ち、解釈と検証の目的で特に役立ちます。
-
エンティティ定義をより正確で堅牢にする他のキーワードがあります。 詳細は、 JSON スキーマのツアーを参照してください。
例
次の例には、さまざまなタイプのエンティティとキーワードが含まれています。
{ "type": "object", "properties": { "username": { "type": "string", "description": "アカウントの一意のユーザ名。", "minLength": 3, "maxLength" : 20 }, "password": { "type": "string", "description": "アカウントのパスワード。", "minLength": 8, "format": "password" }, "email": { "type": "string", "description": "アカウントのメールアドレス。", "pattern": "\w+([-+.']\w+)*@\w+([-.]\w+ )*\.\w+([-.]\w+)*" }, "誕生日": { "type": "string", "description": "ユーザの生年月日。", "examples": [" mm/dd/YYYY"] }, "基本設定": { "タイプ": "object", "説明": "ユーザ基本設定.", "プロパティ": { "ニュースレター": { "タイプ": "ブール値", "description": "ユーザがニュースレターの受信を希望しているかどうか。", "default": true }, "notifications": { "type": "string", "description": "希望の通知方法.", "enum" : ["email", "sms", ""p Push"] } } }, "roles": { "type": "配列", "description": "ユーザに割り当てられたロールのリスト。", "items": { "type": "string", "enum": ["user", "a dmin", "moderator"] } } }, "required": ["username", "password", "email"] } この例には次のエンティティが含まれます:
- username—最小長と最大長の制約がある文字列型です。
- password—最小限の長さと特定の形式の文字列型です (password は安全な処理が必要であることを示します)。
- email—メールアドレスが有効であることを確認するための正規表現パターンを持つ文字列型。
- 誕生日—日付の形式を規定するための例を含む文字列型。
- 基本設定: ネストされたプロパティ (ニュースレターおよび通知) を持つオブジェクト タイプ。これにはデフォルト値を持つブール値、および特定の許容値を持つ文字列 (列挙) が含まれます。
- role—各項目が特定の値に制限された文字列 (列挙型) である配列タイプ。
「required」の配列で指定されているとおり、ユーザ名、パスワード、メール アドレスは必須です。
この例では、エンティティには記述的な名前と明確な説明があり、一貫した構造と命名規則に従います。 これらのベスト プラクティスに従って、AI エンジンによる解釈と適用が容易である明確なエンティティを作成してください。
フルフィルメントの設定
AI エージェントのフルフィルメント フローは Webex Connect Flow Builder で設定できます。 詳細については、 AI エージェント アクションのフルフィルメント フローを設定するを参照してください。
PCI コンプライアンスの一環として、自律型 AI エージェントは現在、デビットカードまたはクレジットカードが関係するフルフィルメントをサポートしていません。 デビットカードまたはクレジットカードを含むすべてのユーザ確認または支払いは、サードパーティの統合を通じて行う必要があります。
| 1 |
AI エージェント設定ページの アクション タブに移動します。 フルフィルメント フローを設定するアクションを選択します。 |
| 2 |
[ Webex Connect Flow Builder Fulfillment ] セクションで、次の設定を行います: |
| 3 |
[変更の保存] をクリックして設定を完了します。 |
次の作業
ナレッジベースを構成します。
ナレッジベースの設定
はじめる前に
自律型 AI エージェントを作成します。
| 1 |
ダッシュボード ページで、作成した AI エージェントをクリックします。 |
| 2 |
[ ] タブに移動します。 |
| 3 |
ドロップダウン メニューから必要なナレッジ ベースを選択します。 最適なパフォーマンスを得るために、AI エージェントと同じ言語を使用するナレッジベースを選択することを強くお勧めします。 ナレッジベースを AI エージェントにマッピングすると、同じナレッジベースを別の AI エージェントに関連付けることはできません。 |
| 4 |
[変更の保存] をクリックします。 |
| 5 |
[ 公開 ] をクリックして AI エージェントを公開します。 詳細については、 自律型 AI エージェントを公開するを参照してください。 |
次の作業
自律型 AI エージェントの言語と音声を固定します。 詳細については、 言語と音声の設定を行うを参照してください。
言語と音声を設定する
| 1 |
AI エージェント設定ページで、 [設定] > [言語] に移動します。 デフォルトの言語と音声は英語に設定されています。 他のサポートされている言語と音声については、 サポートされている言語と音声 の記事を参照してください。 |
| 2 |
ドロップダウン メニューから希望の言語を選択します。 |
| 3 |
ドロップダウン メニューから適切な音声を選択します。 デフォルトの音声を使用することも、リストから別の音声を選択することもできます。 選択した言語に基づいて、利用可能な音声のリストが自動的に表示されます。
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| 4 |
クリック 変更を保存。 |
| 5 |
クリック 公開 をクリックして、AI エージェントをライブにします。 詳細については、 自律型 AI エージェントを公開する セクションを参照してください。 |
自律型 AI エージェントをプレビューする
自律 AI エージェントは、AI エージェントの作成時、エージェントの編集中、展開後にプレビューできます。 プレビューは次から開くことができます。
- AI エージェントのダッシュボード- AI エージェント カードの上にカーソルを合わせると、 プレビュー その AI エージェントのオプションが表示されます。 クリックして、AI エージェントのプレビューを開きます。
- AI エージェント ヘッダー— AI エージェント カードをクリックして AI エージェントを開きます。 [ プレビュー オプションはヘッダー セクションに常に表示されます。
- 最小化されたウィジェット- プレビューを起動して最小化すると、ページの右下にチャット ヘッド ウィジェットが表示されます。 このオプションを使用すると、簡単にプレビューモードを再び開くことができます。
Webex AI Agent Studio には、共有可能なプレビュー オプションも用意されています。 右上隅のメニューをクリックして、 プレビューリンクをコピー オプションを選択します。 プレビュー リンクを、AI エージェントのテスターやコンシューマーなどの他のユーザと共有できます。
プラットフォーム プレビュー ウィジェット
プレビュー ウィジェットは画面の右下に表示されます。 発話 (または一連の発話) を提供して、AI エージェントの応答をチェックし、AI エージェントが正しく機能していることを確認できます。
また、プレビュー ウィジェットを最小化し、コンシューマー情報を提供し、複数の会議室を開始して AI エージェントをテストすることもできます。
自律型 AI エージェントを公開する
AI エージェントを設定してプレビューしたら、エージェントを公開してライブにすることができます。
はじめる前に
自律型 AI エージェントを作成します。
| 1 |
AI エージェント設定ページで、[公開] をクリックします。 |
| 2 |
[ ] [変更を公開] 画面で、[ バージョン名 ] を入力し、[ ] をクリックします。 履歴 ページでバージョンの詳細を確認できます。 詳細は 履歴 を参照してください。 |
自律型 AI エージェントのセッションと履歴を表示する
顧客と確立されたセッションの詳細、および AI エージェントで実行された構成変更の履歴を表示できます。
セッション（Sessions）
[ セッション ] ページには、AI エージェントとユーザ間のすべての対話の包括的な記録が用意されています。 セッションにアクセスするには:
-
ダッシュボードで、セッション詳細を表示する自律型 AI エージェントをクリックします。
-
左側ナビゲーションペインで、[ セッション] をクリックします。
[ セッション ] ページが表示されます。 各セッションは、セッションのすべてのメッセージを含むレコードとして表示されます。 この情報は、AI エージェントの監査、分析、改善に役立ちます。
セッションの表には、その AI エージェント用に作成されたすべてのセッション/会議室のリストが表示されます。 1 画面に表示できる行を超える場合、表にはページ番号が設定されます。 テーブルのフィールドは、左側にある [結果の絞り込み ] セクションでソートしたりフィルタリングすることができます。 存在するフィールドは、特定のセッションに関する以下の情報を表します。
-
セッション ID—固有の会議室 ID または会話のセッション ID です。
-
コンシューマー Id—AI エージェントと対話したコンシューマーの ID。
-
チャネル: インタラクションが行われたチャネル。
-
最終更新日時—会議室が閉じられた日時。
-
会議室メタデータ: 会議室に関する追加情報が含まれています。
-
必須のチェックボックスを選択します。
-
テストセッションを非表示: テストセッションを非表示にして、ライブセッションの一覧のみを表示します。
-
エージェントの引き継ぎ—エージェントに引き継ぐセッションをフィルタリングします。 エージェントの引き継ぎが発生すると、 ヘッドホン アイコンが表示され、人間のエージェントにチャットが引き継がれたことを示します。
-
エラー発生: エラーが発生したセッションをフィルタリングします。
-
反対票—反対票のあったセッションをフィルタリングします。
-
セッションの詳細を表示する
セッションの詳細を表示するには:
-
セッション表の行をクリックすると、そのセッションの詳細が表示されます。 セッションがロックされている場合、セッションを解読する権限が必要です。
-
[ コンテンツの復号化 ] をクリックしてセッションデータを表示します。
この機能は、 高度なデータ保護 が true に設定されているか、テナントに対して有効になっている場合にのみ適用できます。
-
以下のセッションの詳細が表示されます。
-
左パネルにはトランザクションの詳細が表示されます。
-
右側のパネルには、すべてのアクションに関連するスロットの補充とフルフィルメントの詳細が表示されます。 [ すべて開く ] ボタンを使用してトランザクションを展開します。 右側のパネルには、ナレッジの利用状況とドキュメント名、アップロードされたファイルの詳細が表示されます。
-
履歴
履歴 ページでは、AI エージェントの構成変更の詳細を参照することができます。 特定のエージェントの履歴を表示するには:
-
ダッシュボードから、履歴を表示する自律型 AI エージェントをクリックします。
-
左側ナビゲーションペインで 履歴をクリックします。
履歴 ページには次のタブが表示されます:
-
バージョン履歴—[ バージョン履歴 ] タブをクリックして、自律型 AI エージェントのさまざまなバージョンを表示します。
-
変更ログ—AI エージェントに加えられた変更を表示するには、[ 変更ログ ] タブをクリックします。
バージョン履歴
自律型 AI エージェントを公開するたびに、自律型 AI エージェントのバージョンが保存され、[ バージョン履歴 ] タブで利用できます。 [バージョン履歴] タブで AI エージェントのさまざまなバージョンを確認できます。
-
バージョンの説明—AI エージェントのバージョンに関する簡単な説明。
-
AI エンジン—そのバージョンの AI エージェントで使用される AI エンジン。
-
に更新 - このバージョンが作成された日時。
-
アクション—AI エージェントに対して以下のアクションを実行することができます:
-
ドラフトとしてロード—AI エージェントに対するすべての変更は失われます。 構成を再度実行する必要があります。
-
エクスポート—AI エージェントのエクスポートに使用します。
-
変更ログ
変更ログ タブは自律型 AI エージェントに加えられた変更を追跡します。 過去 35 日間の変更の詳細を表示できます。 ログの変更 タブには次の情報が表示されます:
管理者または AI エージェント開発者の役割を持つユーザは、 変更ログ タブをクリックします。 「監査ログの取得」権限を持つカスタム ロールを持つユーザも監査ログを表示できます。
-
更新日時: - 変更が行われた日時。
-
更新者- 変更を組み込んだユーザの名前。
-
ロケーションの変更- 変更が行われた AI エージェントの特定のセクション。
-
説明- 変更に関する追加情報。
特定の監査ログを検索するには、 更新者、 ロケーションの変更、および 説明 検索オプションを選択します。 ログは次の基準でソートできます: 更新日時: および 更新者 フィールドを選択します。
アナリティクスを使用して Autonomous AI エージェントのパフォーマンスを表示する
AI エージェント分析セクションは、AI エージェントのパフォーマンスと有効性を評価するための主要なメトリックのグラフィック表示を提供します。 Autonomous AI エージェントの分析を生成するには:
- [AI エージェント] を [ ダッシュボード。
- 左側のナビゲーション ペインで、 分析。 AI エージェント パフォーマンスの概要が表形式とグラフの両方で表示されます。
最初のセクションには、AI エージェントのセッションとメッセージに関する次の統計が表示されます。
- AI エージェントが人間の介入なしに処理したセッションの合計数。
- エージェント ハンドオーバー数は、人間のエージェントに引き継がれたセッションの数です。
- 日単位の平均セッション数
- メッセージ (人間と AI エージェントのメッセージ) の合計と、そのうちユーザから送信されたメッセージ数。
- 日単位の平均メッセージ数。
2 番目のセクションには、ユーザに関する統計が表示されます。 合計ユーザ数、ユーザあたりの平均セッション数、および日単位の平均ユーザ数が表示されます。
3 番目のセクションには、AI エージェントの応答とエージェント ハンドオーバーが表示されます。
スクリプト型 AI エージェントのセットアップ
スクリプト形式の AI エージェントは、Webex AI Agent Studio プラットフォームのノーコード エージェント構築機能を強化します。 複数の会話を可能にし、特定のタスクを実行するために顧客から関連データを収集します。 次の作業が含まれます。
-
簡単なコマンドの実行 - 指示に従って、事前に定義されたアクションを実行します。
-
データの処理—指定されたルールに従ってデータを操作および変換します。
-
他のシステムとの対話—他のソリューションと通信し、コントロールします。
スクリプト AI エージェントは、知識ベースが質問と回答のコーパスで構成されている、知識主導型エージェントです。 スクリプト AI エージェントは、ユーザが作成したトレーニング コーパス (例と回答のコレクション) に基づいて回答を提供できます。 この機能は、次のような状況で役立ちます。
-
特定の知識が必要 - エージェントは、事前に定義された分野の質問に答える必要があります。
-
一貫性が重要 - エージェントは、類似するクエリに対して一貫性のある応答を提供する必要があります。
-
制限された柔軟性が必要 - エージェントの応答は、トレーニング コーパスの情報によって制限されます。
スクリプト AI エージェントを作成する
| 1 |
Webex AI Agent Studio プラットフォームにログインします。 |
| 2 |
ダッシュボードで、次をクリックします。 + エージェントの作成。 |
| 3 |
次の日に AI エージェントの作成 画面で、 最初から開始する に入力し、 次へ。 定義済みのテンプレートを選択して、AI エージェントをすばやく作成することもできます。 AI エージェント タイプをフィルタリングして、 |
| 4 |
選択する スクリプト形式 エージェント タイプを選択します。 |
| 5 |
以下の詳細を指定します。 |
| 6 |
[作成]をクリックします。 スクリプト化された AI エージェントが正常に作成されました。 ダッシュボード。 AI エージェントのヘッダーでは、次のタスクを実行できます。
また、AI エージェントをインポートすることもできます。 詳細については、次を参照してください。 AI エージェントのインポート。 |
次の作業
スクリプト AI エージェントを設定する
以下のセクションでは、特定のニーズに合わせてスクリプト AI エージェントを設定する方法について説明します。
スクリプト形式の AI エージェント プロファイルの更新
はじめる前に
スクリプト AI エージェントを作成します。
| 1 |
次の日に ダッシュボードで、作成した AI エージェントをクリックします。 |
| 2 |
[ ] タブに移動して次の情報を設定します: |
| 3 |
[ ] > [変更の保存] をクリックします。 |
| 4 |
[ 公開 ] をクリックして AI エージェントを公開します。 |
AI エンジン設定の更新
スクリプト AI エージェントは、AI エンジン (機械学習を利用) を使用して、顧客のクエリを理解し、応答します。 使用される AI エンジンの概要は以下の通りです。
-
Webex AI Pro 1.0 (with Uniform): 複数の言語をサポートする、高速で軽量なトレーニング エンジンです。
-
Webex AI Pro 1.0 (RAS 版) - 会話型 AI を構築するための優れたオープンソース フレームワークです。
-
Webex AI Pro 1.0 (Mind Meld 適用)—さまざまな自然言語理解 (NLU) 機能を使用して、高品質な会話フローを作成するための高度なフレームワークです。
AI エージェントの AI エンジンを変更するには:
| 1 |
ダッシュボードで、作成した AI エージェントをクリックします。 |
| 2 |
タブに移動します。 |
| 3 |
AI エンジンの隣にあるアイコンをクリックします。 |
| 4 |
AI エンジンの管理 ページで、次のフィールドを設定します:
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| 5 |
[更新] をクリックして、AI エージェントの AI エンジン設定を変更します。 |
| 6 |
[変更の保存] をクリックして AI エンジン設定を更新します。 |
スクリプトの設定
スクリプトは、AI エージェントの理解と応答を強化する構成要素です。 このセクションでは、次の 3 つの主要コンポーネントについて説明します。
-
インテント は、ユーザが AI エージェントと対話する際に達成したいさまざまな目標やアクションをキャプチャします。 ユーザ インテントをマッピングすることで、AI エージェントはユーザのリクエストを認識し、適切に応答できるようになります。 インテントを作成するには、を参照してください。 インテントを作成する。
-
エンティティ AI エージェントがユーザ入力から抽出する必要がある特定の情報です。 これらには、日付、製品名、または顧客の使用に固有のカスタム値が含まれます。 エンティティは、AI エージェントがユーザのリクエストを効果的に満たすために理解する必要がある重要な変数です。 エンティティを作成するには、次を参照してください。 エンティティを作成する。
-
応答 は、AI エージェントが入念に作成してユーザのリクエストに対する返信として表示します。 これらは、AI エージェントがユーザの意図を理解し、必要なエンティティを収集した後に、そのユーザと通信する方法を指示します。 応答を作成するには、を参照してください。 応答を作成する。
これらのコンポーネントが連携することで、エージェントとユーザの間に円滑で目的のある会話を作成します。 詳細については、次を参照してください。 AI Agent Studio のインテント、エンティティ、レスポンスを理解する。
インテントを作成する
| 1 |
次の日に ダッシュボードで、作成した AI エージェントをクリックします。 |
| 2 |
移動先 構成 > スクリプト > インテント。 |
| 3 |
クリック +インテントの作成。 |
| 4 |
[新しいインテントを追加 ] 画面で、次の詳細を指定します: |
| 5 |
[ 追加 ] をクリックしてインテントを作成してください。 |
| 6 |
[ 公開 ] をクリックして AI エージェントを公開します。 |
エンティティを作成する
| 1 |
ダッシュボードで、作成した AI エージェントをクリックします。 |
| 2 |
[ 設定 >] に移動します。[スクリプト] >エンティティ。 |
| 3 |
[+エンティティの作成] をクリックします。 |
| 4 |
エンティティの作成 ウィンドウで次のフィールドを指定します: |
| 5 |
[変更の保存] をクリックします。 次のいずれかを使用できます: 編集 および 削除する オプションを アクション 列に移動して関連アクションを実行します。 編集できるのはエンティティ名のみで、エンティティタイプは編集できません。 |
応答を作成する
| 1 |
次の日に ダッシュボードで、作成した AI エージェントをクリックします。 |
| 2 |
移動先 構成 > スクリプト > 応答。 システムは、顧客との対話に使用できるウェブチャネル用のデフォルトの条件付き応答を提供します。 また、 編集 アイコンをクリックして、応答の設定を変更します。 既定の応答とウェブ チャネルは削除できません。 |
| 3 |
カスタム応答を作成するには、 +応答の作成。
新しい応答を追加 画面が表示されます。
|
| 4 |
次の日に 新しい応答を追加 画面で、新しい 応答名。 |
| 5 |
構成された言語については、必要に応じて、次をクリックして、条件付き応答を追加できます。 条件を追加。
|
| 6 |
[作成] をクリックして応答を作成します。 |
応答タイプを設定する
Response Designer で、インテントのチャネル固有の応答を設定できます。 応答の作成方法の詳細は、 応答を作成する セクションを参照してください。
詳細については、次のセクションを参照してください。
テキスト形式の応答を設定する
すべてのチャンネルの応答としてテキストメッセージを設定できます。 選択したチャネル (デフォルトまたはカスタム) にテキスト形式の応答タイプを追加するには、次の手順に従います:
| 1 |
選択したチャンネルで [ テキスト 応答タイプ] を選択します。 |
| 2 |
バリアント テキストボックスにテキストメッセージを入力します。 チャネルから受け取った変数、または会話中に顧客から収集した変数を使用して、エージェントの応答をカスタマイズできます。
${ と入力して、テキストエリアで必要な変数を選択することもできます。 |
| 3 |
複数のバリエーションを追加するには、 バリエーションの追加 をクリックしてテキストメッセージを入力します。 |
| 4 |
[作成] をクリックして応答を作成します。 |
カルーセル応答タイプの設定
ウェブ (デフォルト) およびメッセンジャー チャネルのカルーセル応答を設定できます。 各カルーセル応答には、画像、説明、および最大 3 つのボタンを含めることができます。次の手順に従います。
| 1 |
チャンネルを選択するには、右ペインの カルーセル をクリックします。 リッチ カルーセル カードが表示されます。 |
| 2 |
画像 URL を表示または編集するには、[ 環境設定 ] をクリックします。 デフォルトでは、システムは画像の URL を表示します。 |
| 3 |
カードの タイトル と 説明(オプション) を入力します。 |
| 4 |
設定したペイロードを AI エージェントに送信し、インテントに対応する応答を呼び出すには、[ + クイック返信を追加] をクリックします。 |
| 5 |
[作成] をクリックして応答を作成します。 |
クイック返信応答タイプを設定する
ウェブ (デフォルト)、SMS、メッセンジャー、Apple Messages for Business、および RCS チャネルに対してクイック返信を設定できます。 手順は以下のとおりです。
| 1 |
選択したチャンネルの右ペインにある [クイック返信] をクリックしてください。 |
| 2 |
インテントのクイック返信メッセージを入力します。 |
| 3 |
設定されたペイロードを AI エージェントに送信するには、次をクリックします。 + クイック返信を追加。 次を選択します: テキスト ボタンを選択し、テキストとペイロード/識別子を入力します。 テキスト形式のクイック返信を追加するには、[ 完了 ] をクリックします。 URL リダイレクトについては、[ URL ] ボタンをクリックしてウェブチャットのみに適用し、テキストと URL を入力したら [ 完了] をクリックします。 |
| 4 |
[作成] をクリックして応答を作成します。 部分一致は、受信するユーザ クエリについて不確実性がある場合に発生します。 AI エージェントは、ユーザ クエリに近いインテントをオプションとして応答します。 ウェブでは部分一致の回答が表示されます。 |
画像応答タイプの設定
ウェブ (デフォルト)、Messenger、WhatsApp チャネルに対して画像応答を設定できます。 手順は以下のとおりです。
| 1 |
チャンネルを選択するには、右ペインの 画像 をクリックします。 画像カードが既定の設定で表示されます。 |
| 2 |
画像の URL を更新してください。 |
| 3 |
画像の種類 (jpeg または png) を選択します。 |
| 4 |
[作成] をクリックして応答を作成します。 |
ビデオ応答タイプを設定する
ウェブ (既定)、メッセンジャー、WhatsApp チャンネルのビデオ応答を設定できます。 手順は以下のとおりです。
| 1 |
選択したチャンネルの右側ペインの ビデオ をクリックします。 ビデオカードが既定の構成で表示されます。 |
| 2 |
ビデオの URL を更新してください。 |
| 3 |
必要なビデオタイプ (mp4) を選択します。 |
| 4 |
[作成] をクリックして応答を作成します。 |
音声応答タイプを設定する
ウェブ (デフォルト) および WhatsApp の音声応答を設定できます。 手順は以下のとおりです。
| 1 |
選択したチャンネルの右ペイン 音声 をクリックします。 既定の構成で音声カードが表示されます。 |
| 2 |
音声 URL を更新してください。 |
| 3 |
音声タイプ (mp3 または aac) を選択します。 |
| 4 |
[作成] をクリックして応答を作成します。 |
ファイル応答タイプの設定
ウェブ (デフォルト) および WhatsApp チャネルの応答としてファイルを構成できます。 手順は以下のとおりです。
| 1 |
選択したチャンネルに対して、右ペインにある ファイル をクリックします。 [ファイル] カードが表示されます。 |
| 2 |
ファイルの URL を入力します。 |
| 3 |
ファイルの種類を選択します。 サポートされているファイル形式は、.html、.pdf、プレーンテキスト、.jpeg、.png、.mp4、.mp3、および .aac です。 |
| 4 |
[作成] をクリックして応答を作成します。 |
返信ボタンの応答タイプを設定する
WhatsApp チャネルの返信ボタンの応答を設定できます。 手順は以下のとおりです。
| 1 |
右ペインの [返信] ボタン をクリックします。 |
| 2 |
ヘッダーの詳細を設定します (オプション)。 |
| 3 |
本文を入力します。 このフィールドには最大で 1024 文字まで入力できます。 |
| 4 |
フッターのテキストを入力します (オプション)。 このフィールドには最大で 60 文字まで入力できます。 |
| 5 |
新しい返信ボタンを追加するには、[ ボタンの追加] をクリックし、テキストとペイロードを入力して、[ 完了] をクリックします。 最大 3 つの返信ボタンを 20 文字の制限で設定できます。 |
| 6 |
[作成] をクリックして応答を作成します。 |
一覧メッセージ応答タイプを設定する
リスト メッセージを、WhatsApp チャネルの応答として構成できます。 手順は以下のとおりです。
| 1 |
右ペインの [ メッセージの一覧表示 ] をクリックします。 |
| 2 |
設定 タブに移動して次の設定を行います: |
| 3 |
[ セクションの一覧表示 ] タブに移動して次の設定を行います: |
| 4 |
[作成] をクリックして応答を作成します。 |
番号付きリストの応答形式を設定する
番号付きリストは、WhatsApp チャネルの応答として設定できます。 手順は以下のとおりです。
| 1 |
右ペインの [ 番号リスト ] をクリックします。 |
| 2 |
提供された既定のテキストを編集します。 |
| 3 |
[ +リスト項目を追加] をクリックします。 |
| 4 |
テキスト ボタンタイプで、以下を設定します: |
| 5 |
[作成] をクリックして応答を作成します。 |
リスト選択の応答タイプを設定する
Apple ビジネスメッセージチャネルのリストピッカーの応答を設定できます。 手順は以下のとおりです。
| 1 |
右ペインから リストピッカー をクリックする。 |
| 2 |
[ 設定 ] タブに移動して次の設定を行います: |
| 3 |
[ リストセクション ] タブに移動して次の設定を行います: |
| 4 |
新しいリストセクションを追加するには、 リストセクションの追加。 |
| 5 |
クリック 作成 をクリックして応答を作成します。 |
タイム ピッカーの応答タイプを設定する
Apple ビジネス メッセージ チャネルのタイム ピッカーの応答を設定できます。 手順は以下のとおりです。
| 1 |
クリック タイマー選択 をクリックします。 [] 構成 タブをクリックして、以下を設定します。 |
| 2 |
[] イベントの詳細 タブをクリックして、次の設定を行います。 |
| 3 |
クリック 作成 をクリックして応答を作成します。 |
メディア応答の設定
Apple ビジネスメッセージチャネルのメディア応答を設定できます。 手順は以下のとおりです。
| 1 |
クリック メディア をクリックします。 |
| 2 |
テキストを入力します。 |
| 3 |
メディア タイプを選択し、URL を入力します。 |
| 4 |
添付ファイルを追加するには、次をクリックします。 添付ファイルの追加。 |
| 5 |
クリック 作成 をクリックして応答を作成します。 |
リッチリンク応答タイプを設定する
Apple ビジネスメッセージチャネルのリッチリンク応答を設定できます。 手順は以下のとおりです。
| 1 |
右ペインの [ Rich Link ] をクリックします。 |
| 2 |
画像の URL を入力し、画像の種類 (jpeg または png) を選択します。 |
| 3 |
リダイレクトするウェブサイトの URL を入力します。 |
| 4 |
ビデオまたは画像の URL タイトルを入力します。 |
| 5 |
MIME プロトコルをサポートするビデオ URL を入力し、タイプ (video/mp4) を選択します。 |
| 6 |
[作成] をクリックして応答を作成します。 |
フォームの応答タイプを設定する
Apple ビジネスメッセージチャネルのフォームの回答を設定できます。 手順は以下のとおりです。
| 1 |
右ペインの フォーム をクリックします。 |
| 2 |
JSON 形式でフォームを入力します。 各 JSON には、カスタマイズされたフォームの一部として移動するページに関する情報が含まれます。 ページにはさまざまなタイプがあります。
構造化コンテンツのメタデータにより、ユーザはフォームのページと視覚的なレイアウトを指定することができます。 このテンプレートは 2 つのセクションで構成されています。
[ サンプル JSON のダウンロード ] をクリックしてサンプル JSON ファイルをダウンロードし、フォームの構造を理解してください。 詳細は Apple の公式ドキュメント を参照してください。 |
カスタム イベント応答タイプを設定する
音声チャネルの応答としてカスタム イベントを設定できます。 手順は以下のとおりです。
| 1 |
右ペインで [ カスタムイベント ] をクリックします。 |
| 2 |
AI エージェントが受信する受信イベント名を入力します。 |
| 3 |
[音声設定]で、各エージェントの応答に追加される次の設定を指定します: |
| 4 |
[作成] をクリックして応答を作成します。 |
エージェント ハンドオーバーの設定
はじめる前に
スクリプト AI エージェントを作成します。
| 1 |
ダッシュボードで、作成したスクリプト AI エージェントをクリックします。 |
| 2 |
の順に移動して、必要な設定をオンまたはオフにします。 |
| 3 |
[変更の保存] をクリックします。 |
次の作業
言語と音声を設定する
スクリプト AI エージェントが顧客との対話を処理するために、複数の言語および言語固有の音声を構成できます。
はじめる前に
Scripted AI エージェントを作成します。
| 1 |
AI エージェント設定ページで、 タブに移動します。 デフォルトの言語と音声は英語に設定されています。 他のサポートされている言語と音声については、 サポートされている言語と音声 の記事を参照してください。 |
| 2 |
AI エージェントに言語を追加するには、[ +言語を追加] をクリックします。 |
| 3 |
ドロップダウン メニューから希望の言語と地域を選択し、 追加。 |
| 4 |
クリック 言語を追加する。 新しく追加された言語が、 言語 タブを 有効 トグルがデフォルトでオンに設定されています。 複数の言語を追加すると、 複数一致 AI エンジンの詳細設定で多言語モデルを選択します。 |
| 5 |
適切な音声を 音声名 ドロップダウンリストをクリックします。 選択した言語に基づいて、利用可能な音声が自動的に表示されます。 |
| 6 |
希望の言語と音声を AI エージェントのデフォルトとして設定するには、 既定として設定 の下で コントロール 列に表示されます。 既定の言語と音声を削除することはできませんが、必要に応じて変更できます。 デフォルトの言語を変更すると、レスポンス、インテント、キュレーション、テスト、プレビューのエクスペリエンスに影響する場合があります。 |
スクリプト化された AI エージェントをプレビューする
Webex AI Agent Studio を使用すると、開発中および開発後に AI エージェントをプレビューできます。 このようにして、AI エージェントの機能をテストし、それぞれの入力クエリに対して望ましい応答を生成するかどうかを判断できます。 スクリプト化された AI エージェントは、次の方法でプレビューできます。
- AI エージェント ダッシュボード- AI エージェント カードにカーソルを合わせると、 プレビュー その AI エージェントのオプション。 クリック プレビュー をクリックして AI エージェント プレビュー ウィジェットを開きます。
- AI Agent のヘッダー : AI Agent カードまたは AI Agent カードの [編集] ボタンをクリックして AI Agent の編集モードに入ると、[プレビュー] オプションがヘッダー セクションに常に表示されます。
- 最小化されたウィジェット: プレビューを起動して最小化した後、チャットヘッドのウィジェットがページの右下に表示されます。 これにより、簡単にプレビュー モードを再び開くことができます。
これに加えて、AI エージェント内から共有可能なプレビュー リンクをコピーできます。 AI エージェント カードで、右上の 楕円形 アイコンをクリックし、[プレビューリンクをコピー] をクリックします 。 このリンクを AI エージェントの他のユーザと共有できます。
プラットフォーム プレビュー ウィジェット
プレビュー ウィジェットは画面の右下に表示されます。 発話 (または一連の発話) を提供して、AI エージェントの応答を確認し、期待どおりに動作することを確認します。 AI エージェント プレビューは複数の言語をサポートしており、発話の言語を自動検出して適切に応答できます。 言語選択ボタンをクリックし、利用可能なオプションの一覧から選択することで、プレビューの言語を手動で選択することもできます。
プレビュー ウィジェットを最大化すると、見やすくなります。 また、コンシューマー情報を提供し、複数の会議室を開始して、AI エージェントを完全にテストできます。
スクリプト化された AI エージェントを公開する
AI エージェントを設定してプレビューしたら、エージェントを公開してライブにすることができます。
はじめる前に
スクリプト AI エージェントを作成します。
| 1 |
AI エージェント設定ページで、[ 公開] をクリックします。 |
| 2 |
バージョン名を入力して [ 公開] をクリックします。 履歴 ページでバージョンの詳細を確認できます。 詳細については、「履歴」セクションを参照してください。 |
Scripted AI エージェントの共通管理セクション
以下のセクションは、AI エージェント設定ページの左パネルに表示されます。
スクリプト エージェントをテストする
AI エージェントが進化し、より複雑になるにつれて、ロジックや自然言語理解 (NLU) の変更が意図しない結果を招く場合があります。 最適なパフォーマンスを確保し、潜在的な問題を特定するために、AI エージェント プラットフォームは便利なワンクリック AI エージェント テスト フレームワークを提供します。 次の操作を実行できます。
- 包括的なテストケースセットを簡単に作成して実行できます。
- さまざまなシナリオでテスト メッセージと期待される応答を定義します。
- 複数のメッセージを持つテストケースを作成することで、複雑な対話をシミュレートします。
テストの定義
以下の手順でテストを定義できます。
- Webex AI Agent Studio プラットフォームにログインします。
- ダッシュボードで、作成したスクリプト AI エージェントをクリックします。
- 左ペインで テスト中 をクリックします。 既定では [ テストケース ] タブが表示されます。
- テストケースを選択して [ 選択したテストの実行] をクリックします。
テーブルの各行は、以下のパラメータを持つテストケースを表します。
| パラメータ | 説明 |
|---|---|
| メッセージ | ユーザが AI エージェントに送信すると予想されるクエリとステートメントのタイプを表すサンプルメッセージです。 |
| 予想される言語 | AI エージェントと対話する際に使用する言語です。 |
| 期待されるインテント | 特定のユーザメッセージに応答して表示されるインテントを指定します。 最も関連性の高いインテントを見つけやすくするために、このコラムには スマート オートコンプリート機能があります。 入力すると、それまでに入力されたテキストに基づいて、システムにより一致するインテントが提案されます。 |
| 前のコンテキストをリセット | チェックボックスをクリックしてテストケースを隔離し、既存の AI エージェントのコンテキストから独立して実行します。 有効にすると、各テストケースは新しいセッションでシミュレートされ、以前の対話や保存データからの干渉を防ぎます。 |
| 部分一致を含める | このトグルを有効にすると、予想されるインテントが実際の応答と部分的にしか一致しない場合でも、テスト ケースは成功したと見なされます。 |
| CSV からインポート | コンマ区切りファイル (CSV) ファイルからテスト ケースをインポートします。 この場合、既存のすべてのテストケースが上書きされます。 |
| CSVへのエクスポート | テスト ケースをコンマ区切りファイル (CSV) ファイルにエクスポートします。 |
| コールバックのテスト | このトグルを有効にすると、実際の着信コールを必要とせずに、着信コールバックをシミュレートし、フローの動作をテストできます。 |
| フローでのコールバック | この列のチェックボックスをクリックして、インテントがコールバックをトリガーする必要があることを示します。 |
| 予想されるコールバックテンプレート | コールバック時に有効にするテンプレートキーを指定します。 |
| コールバックのタイムアウト (秒) | コールバックがタイムアウトになったと見なす前に、AI エージェントがコールバックの応答を待つ最大時間 (秒)。 システムは最大 20 秒のタイムアウトを許可します。 |
テストの実行
実行 タブで 選択したテストの実行 をクリックすると、選択したすべてのテストケースが順次実行されます。
[ テストケース ] タブからテストケースを実行することもできます。
.特定の結果を持つテスト ケースを表示するには、目的の結果 (たとえば、 合格、 部分一致で合格、 失敗、 保留中) を概要リボンに入力します。 これにより、テスト ケース リストがフィルタリングされ、選択した結果に一致するものだけが表示されます。
[ セッション ID 各テスト ケースに関連付けられた が結果に表示されます。 これにより、テストケースを素早く相互参照し、トランザクションの詳細を表示することができます。 これを実行するには、 トランザクションの詳細 オプションの アクション 列に表示されます。
実行履歴
次の日に 履歴 タブから、実行されたすべてのテストケースにアクセスします。
- [ ダウンロード アイコンを アクション 列を選択して、実行したテスト データをオフラインでの分析やレポート用に CSV ファイルとしてエクスポートします。
- 各テストケースの実行に使用される特定のエンジンとアルゴリズムの設定を確認します。 この情報は、開発者が AI エージェントのパフォーマンスを最適化するのに役立ちます。
- 特定のトレーニングエンジンで使用される高度なアルゴリズム構成設定を表示するには、 情報 トレーニングエンジン名の隣にあるアイコンをクリックします。これにより、テスト中の AI エージェントの動作に影響を与えたパラメーターと設定に関するインサイトが得られます。
エージェントセッションを表示する
[ セッション セクションでは、AI エージェントと顧客間のすべての対話の包括的な記録を提供します。 各セッションには、交換されたメッセージの詳細な履歴が含まれます。 オフラインでの分析や監査のために、セッション データを CSV ファイルとしてエクスポートできます。 このデータを使用して、ユーザ インタラクションを分析し、改善が必要な領域を特定し、AI エージェントの応答を調整します。
ページ上に結果を表示することで、大きなデータセットを処理することができます。 次を使用できます。 結果の絞り込み セクションに移動して、さまざまな基準に基づいてセッションのフィルタリングとソートを行います。 テーブルの各行には、次を含む重要なセッションの詳細が表示されます。
- チャネル- インタラクションが発生したチャネル (チャット、音声など)。
- セッション ID - セッションの一意の識別子。
- コンシューマー ID - ユーザの一意の識別子。
- メッセージ- セッション中に交換されたメッセージ数。
- 更新日時: - 最後に更新されたシステム時刻。
- メタデータ- セッションに関する追加情報。
- テストセッションを非表示- このチェックボックスをオンにすると、テストセッションが非表示になり、ライブセッションのリストのみが表示されます。
- エージェントの引き継ぎが発生しました- このチェックボックスをオンにすると、エージェントに引き渡すセッションがフィルタリングされます。 エージェントの引き継ぎが発生すると、人間のエージェントへのチャットの引き継ぎを示すヘッドホン アイコンが表示されます。
- エラーが発生しました: エラーが発生したセッションをフィルタリングするには、このチェックボックスを選択します。
- 反対票: 反対票のセッションをフィルタリングするには、このチェックボックスをオンにします。
行をクリックすると、特定のセッションの詳細ビューにアクセスできます。 チェックボックスを使用して、エージェントの引き継ぎ、エラー、反対票に基づいてセッションをフィルタリングします。 セッションの解読にはユーザレベルの権限と高度なデータ保護設定が必要です。 [ コンテンツの復号化 ] をクリックしてセッションの詳細を表示します。
スクリプト化された AI エージェントでセッションの詳細を表示する
各行のセッションをクリックして、個々のセッションの詳細を表示します。
トランザクション情報 タブには、特定の対話の詳細な内訳が 4 つのセクションに分類されて表示されます。
メッセージ セクション:
- セッション中に自分が送信したすべてのメッセージを表示します。
- AI エージェントによって生成された対応する応答を表示します。
- メッセージを時系列で表示し、対話のコンテキストを提供します。
識別されたインテント セクション:
- 顧客のクエリに対して特定されたインテントを表示します。
- 識別された各インテントに関連付けられた信頼レベルを示します。
- 特定されたインテントに関連付けられているスロットを一覧表示します。 スロットをクリックすると、その値に関する追加情報と、システムがユーザのクエリからどのように抽出するかが表示されます。
識別されたエンティティ セクションには、システムが顧客のメッセージから抽出し、それをアクティブなコンシューマー インテントに関連付けるエンティティが一覧表示されます。 これらのエンティティは、AI エージェントがユーザのクエリ内で特定した重要な情報を表します。
[ アルゴリズム結果 ] セクションでは、AI エージェントの応答につながった基礎となるプロセスに関するインサイトを提供します。 表示される情報の内訳は次のとおりです。
- インテントのリスト—識別されたインテントとそれらに対応する類似性スコアを表示します。
- エンティティリスト: ユーザのメッセージから抽出されたエンティティを表示します。
その他の情報 には次のものが表示されます:
- 処理済みクエリ—AI エージェントの自然言語理解 (NLU) パイプラインで処理された後の前処理済みの顧客入力であることを示します。
- 言語検出プロバイダ —特定のテキストの言語を自動的に識別する技術を提供するプロバイダです。
- 検出された言語—技術によって検出された言語。
- エージェント ハンドオーバー—セッション中にエージェントのハンドオーバーが発生したかどうかを示します。 エージェントの引き継ぎが特定のルールによりトリガーされた場合、 ルールによるエージェント引き継ぎ チェックボックスをチェックします。
- テンプレート キー—AI エージェントの応答をトリガーしたインテントに関連付けられたテンプレート キーを示します。
- 応答タイプ—AI エージェントが生成する応答のタイプを示します。
- 応答条件—AI エージェントの応答をトリガーした特定の条件またはルールを示します。
- NLU AI エンジン—顧客のクエリを処理するために使用される NLU AI エンジンを識別します。
- ベクトルモデル—テキストを数値ベクトルとして表す方法。
- 最小しきい値 スコア: 最小しきい値のスコアを表示します。
- 部分一致スコア差 - [引き継ぎ] と [推定] 設定で構成された部分一致スコアの差 です。 システムは、クエリが範囲外であるか、これらの値に基づいてエージェントの介入を必要とするかどうかを判断します。
- デバッグログ—特定のトランザクション ID に関連するデバッグログの一覧を提供します。 詳細ログは通常 180 日間保持されます。
ダウンロード オプションを使用して、トランザクション情報を JSON 形式でダウンロードして表示することもできます。
バージョン履歴と変更ログを表示する
インテントまたはエンティティを追加または更新するたびに、システムはスクリプト化された AI エージェントを再トレーニングして、最新の状態に維持します。 各トレーニングセッションの終了後、AI エージェントを十分にテストして正確性と有効性を確認します。 スクリプト型 AI エージェントを公開するたびに、バージョンが保存され、[ バージョン履歴 ] タブにアクセスして、スクリプト型 AI エージェントのすべてのバージョンを確認できます。
[ 履歴 ] ページから、エージェントに加えられた以下の更新にアクセスすることができます:
- いつ公開したか、バージョン履歴と、公開時に開発者が残したメモの形式で行われた変更を追跡します。
- 各公開バージョンで使用される AI エンジンと設定を表示します。 各バージョンの公開準備が完了するまでの経過時間も確認できます。
- 変更ログ タブで、設定、インテント、エンティティ、レスポンス、キュレーションに対する変更を監視することができます。
- 必要に応じて、古いバージョンをドラフトとして公開、プレビュー、または読み込みます。
- トレーニング履歴の表示—いつコーパスのトレーニングを行ったかと加えられた変更を追跡します。
- トレーニングエンジンの比較—異なるイテレーションとそれに対応するトレーニング期間に使用されたトレーニングエンジンを確認します。
- 変更の追跡—設定、インテント、レスポンス、キュレーションの変更を監視します。
- 前のバージョンに戻す: 必要に応じて簡単に古いトレーニングセットに戻すことができます。
変更ログ
[ 変更ログ セクションには、過去 35 日以内にスクリプト AI エージェントに加えられた変更の詳細な記録が表示されます。 変更ログにアクセスするには:
- [] ダッシュボード 作成した AI エージェントをクリックします。
- [ バージョン履歴 タブをクリックして、AI エージェントの履歴を表示します。
- [ 変更ログ タブをクリックして変更の詳細ログを確認します:
- 更新日時: - システムが変更を行った日時。
- 更新者- 変更を行ったユーザ。
- ロケーションの変更- 変更が行われた AI エージェントのセクション (コーパス、インテント、レスポンスなど)。
- 説明- 変更に関する追加情報。
-
[
更新者およびロケーションの変更特定の変更ログエントリを見つけるための検索オプション。 -
[ バージョン履歴 タブには、各 AI エージェントについて最大 10 のコーパスが表示されます。
キュレートされたエージェントの詳細を表示する
システムはメッセージを キュレーション コンソールは、次の基準に基づいています。
- フォールバック メッセージ- AI エージェントがメッセージを理解できず、フォールバック インテントをトリガーした場合。
- 反対票の多いメッセージ- AI エージェントのプレビュー中にユーザが反対票を入れたメッセージ。
- エージェントのハンドオーバー- 設定されたルールにより、人間のエージェントのハンドオーバーが生じるメッセージ。
- セッションから- セッションまたは会議室データから必要な応答が得られなかったとして、ユーザによってフラグが付けられたメッセージ。
- 信頼度低- 指定された信頼度低しきい値内の信頼度スコアを持つメッセージ。
- 部分一致- AI エージェントが適切なインテントまたは応答を把握できなかったメッセージ。
問題を解決する
[ 問題 ] タブでは、整理のためにフラグが設定されたメッセージを確認したり、対処することができます。 次を実行できます。
- 重大度と関連性に基づいて、問題を解決するか無視するかを選択します。
- 元のユーザの発話、AI エージェントの応答、添付されたメディアを調べます。
高度データ保護 がバックエンドで有効になっている場合、システムは解読されたユーザにユーザレベルでのアクセスを許可します。
問題を解決するには:
-
既存のインテントにリンクする: 課題を既存のインテントにリンクするには、[ リンク ] オプションを選択し、目的のインテントを検索します。
-
新しいインテントに追加—[新しいインテントに追加する] オプションを使用して、Curration Console から直接、新しいインテントを作成します。
-
問題を無視 : 問題を解決するか、または無視して、キュレーション コンソールから削除します。
- デフォルトのインテント (ウェルカム メッセージ、フォールバック メッセージ、部分一致) にリンクすることはできません。
- スクリプト AI エージェントの場合、ドロップダウン リストから適切なインテントを選択し、関連するエンティティにタグを付けます。
- 変更を加えると、システムは AI エージェントを再トレーニングして、応答に新しい知識を反映させます。
- 効率的な管理のために、複数の問題を同時に解決または無視します。
解決済み タブには、システムにより対処されたすべての問題が表示されます。 既存のインテントにリンクしたか、新しいインテントを作成したか、無視したかなど、解決した各問題の概要を表示できます。 システムがキャッチできなかった、好ましくない応答がある場合は、特定の例をキュレーション コンソールに手動で追加できます。
セッションから課題を追加するには:
- 発話を特定する—不正確な応答の引き金となった発話を特定します。
- キュレーション状況の確認—キュレーションコンソールに問題がまだない場合、システムは [
キュレーション状況] トグルを表示します。 - フラグをトグル—[
キュレーション状況] のトグルを有効にして、レビューと解決のために発言をキュレーションコンソールに追加します。
問題がすでにキュレーション コンソールにある場合、トグルの外観が変化し、その状況を示します。
アナリティクスを使用して、スクリプト化された AI エージェントのパフォーマンスを表示する
アナリティクス セクションでは、AI エージェントのパフォーマンスと有効性を評価するための主要なメトリックスをグラフで表示します。 主要な指標は、[ 概要 ]、[ レスポンス]、概要、 回答数、 </ の 4 つのセクションに分かれています。[トレーニング]と キュレーションです。
[アナリティクス] ページで、アナリティクスを表示する AI エージェントを選択できます。 チャネル、日付範囲、データ粒度を選択することで、アナリティクス ビューをカスタマイズできます。 デフォルトでは、システムはすべてのチャネルの先月の分析データを、各日をデータポイントとして表示します。
概要
概要には、開発者に全体的な AI エージェントの使用状況とパフォーマンスのスナップショットを提供する主要なメトリックとグラフが含まれています。
- ダッシュボードから、作成した AI エージェントを選択します。
- 左側ナビゲーションペインで [アナリティクス]をクリックします。 AI エージェント パフォーマンスの概要が表形式とグラフの両方で表示されます。
セッションとメッセージ
概要の最初のセクションには、AI エージェントのセッションとメッセージに関する以下の統計が表示されます。
- 合計セッション数と、AI エージェントが人の介入なしで処理したセッション数。
- エージェントの引き継ぎの合計数は、人間のエージェントに引き継がれたセッションの数です。
- 日単位の平均セッション数
- メッセージ (人間と AI エージェントのメッセージ) の合計と、そのうちユーザから送信されたメッセージ数。
- 日単位の平均メッセージ数
システムはこれに続いて、セッションのグラフィック表示 (AI エージェントによって処理されたセッションとハンドオーバーされたセッションを表す積み上げられた列) と AI エージェントによって送信された応答の合計数を示します。
[ユーザ（Users）]
概要の 2 番目のセクションには、AI エージェントのユーザに関する統計が含まれます。 合計ユーザ数、ユーザあたりの平均セッション数、および日単位の平均ユーザ数が表示されます。 この後に、選択した粒度に応じて各ユニットの新規ユーザとリピーターを表示するグラフが続きます。
パフォーマンス
3 番目のセクションには、ユーザに対する AI エージェントの応答に関する統計が表示されます。 ここでは、AI エージェントによって送信された応答の合計数と、AI エージェントが次のような応答間で分割されたものを確認できます。
- ユーザの意図を識別しました。
- フォールバックメッセージで応答しました。
- 部分一致のメッセージで応答しました。
- ユーザにエージェントの引き継ぎを通知しました。
同じことが円グラフで集計され、面グラフは選択した粒度に基づいて情報を提供します。
トレーニング
トレーニング セクションは、AI エージェント コーパスの「ヘルス」を表します。 開発者は、AI エージェントの各インテントに対して 20 を超えるトレーニング発話を構成することをお勧めします。 このセクションには、すべてのインテントが長方形で表示され、色とサイズでトレーニングデータの量が示されます。 インテントが白に近いほど、AI エージェントの精度が向上するために必要なトレーニング データの量が増えます。
応答
このセクションでは、顧客が求めている内容と頻度を確認できます。 AI エージェントが質問に回答するための最も一般的なインテントと、アクションを実行するための AI エージェントの応答テンプレートがグラフィックで表示されます。
このセクションには、顧客からの問い合わせとその頻度の詳細が表示されます。 AI エージェントが顧客のクエリを解決するために使用する最も一般的なインテントと応答タイプを視覚的に表示します。
キュレーション
このセクションには、日ごとに発生するキュレーションの問題の数と、AI エージェントが解決した数が視覚的に要約されます。
顧客との対話に AI エージェントを使用する
このセクションでは、AI エージェントを音声とデジタルの両方のチャネルと統合して、顧客の会話を管理する方法について説明します。
音声およびデジタル インタラクションに AI エージェントを使用する
Webex AI Agent Studio プラットフォームで自律型またはスクリプト AI エージェントを作成して構成したら、次のステップは、それらを音声およびデジタル チャネルと統合することです。 このインテグレーションにより、AI エージェントは顧客との音声ベースとデジタルの両方の会話を処理でき、シームレスでインタラクティブなユーザ エクスペリエンスを提供できます。
詳細については、「 音声およびデジタル インタラクションに AI エージェントを使用する 」記事を参照してください。
AI エージェントのカスタムレポートを管理する
グローバル変数を使用して、カスタム レポートを生成し、AI エージェントにルーティングされた通話を分析できます。
現在、AI エージェントのすぐに使用できるレポートは、Analyzer では利用できません。
グローバル変数を作成する
| 1 |
[制御ハブ] にサインインします。 |
| 2 |
[ コンタクトセンター ナビゲーションペインで、 。 |
| 3 |
クリック 新しいグローバル変数を作成する 変数の名前と説明を入力します。 次の名前の変数を作成します CustomAIAgentInteractionOutcome。 選択する 文字列 を変数タイプとして使用します。 |
| 4 |
トグル レポート可能にする オンにすると、レポート用に Analyzer で変数を表示します。 |
| 5 |
[保存] をクリックします。 |
グローバル変数をフローに追加する
リンクされたサンプルのフロー インポートでは、以下の手順も利用できます。
| 1 |
顧客組織にログインする方法: Control Hub。 |
| 2 |
移動先 。 [フロー] ページが表示されます。 |
| 3 |
[ フロー デザイナーに移動 アイコンをクリックします。 [フローデザイナー（Flow Designer）] ウィンドウが表示されます。 |
| 4 |
[ グローバル フロー プロパティ ペインで、までスクロールダウンします。 セクションを参照してください。 |
| 5 |
[ グローバル変数 セクションで、 グローバル変数の追加。 グローバル変数を追加します CustomAIAgentInteractionOutcome 必要があります。 |
| 6 |
[ 変数の設定 値を指定するアクティビティ 中止済み を変数に CustomAIAgentInteractionOutcome。 |
| 7 |
構成する 仮想エージェント V2 フローのアクティビティ。 |
| 8 |
[Handled] の結果を 仮想エージェント V2 アクティビティと使用する 変数の設定 値を指定するアクティビティ 処理済み を変数に CustomAIAgentInteractionOutcome。 |
| 9 |
エスカレーションされた結果を 仮想エージェント V2 アクティビティを選択し、 変数の設定 値を指定するアクティビティ エスカレートしました を変数に CustomAIAgentInteractionOutcome。 |
| 10 |
エラーが発生したパスを 仮想エージェント V2 アクティビティを選択し、 変数の設定 値を指定するアクティビティ エラーが発生しました を変数に CustomAIAgentInteractionOutcome。 |
| 11 |
ビジネス ロジックに基づいて残りのフローを完了し、公開します。 このフローを通過するすべての呼び出しは、変数の値を持ちます。 CustomAIAgentInteractionOutcome に設定 放棄済み、 処理済み、 エスカレート済み または エラー、呼び出しがたどるパスに応じて。 |
カスタム ビジュアライゼーションを作成する
Analyzer で、AI エージェントのコール レコードと AI エージェントの結果の分布のカスタム レポートを作成できます。
AI エージェントの通話記録の視覚化を作成する
| 1 |
をダウンロードし、 AI エージェント コール記録.JSON ファイルの場所: AI エージェント コール レコード。 |
| 2 |
Analyzer にログインします。 |
| 3 |
ホームページで、 視覚化 アイコンをクリックします。 |
| 4 |
[インポート（Import）] をクリックします。 |
| 5 |
クリック 参照 をクリックしてインポートするファイル (.JSON 形式) を選択します。 |
| 6 |
クリック インポート インポートするには AI エージェント コール記録.JSON ファイルを選択します。 |
| 7 |
クリック 編集 をクリックして、インポートされたビジュアライゼーションを変更します。 |
| 8 |
次をクリックします。 フィルタの編集 対象 CustomAIAgentInteractionOutcome. |
| 9 |
[ が参加しています ラジオボタンを選択し、値を追加します 中止済み、 エスカレートしました、 エラーが発生しました、 処理済み。 |
| 10 |
数回のテスト通話を保存して開始します。 |
| 11 |
ビジュアライゼーションを実行して結果を確認します。 |
AI エージェントの結果の分布の視覚化を作成する
| 1 |
をダウンロードし、 AI エージェントの結果の分布.JSON ファイルの場所: AI エージェントの結果の分布。 |
| 2 |
Analyzer にログインします。 |
| 3 |
ホームページで、 視覚化 アイコンをクリックします。 |
| 4 |
[インポート（Import）] をクリックします。 |
| 5 |
クリック 参照 をクリックして、インポートするファイル (JSON 形式) を選択します。 |
| 6 |
クリック インポート インポートするには AI エージェントの結果の分布.JSON ファイルを選択します。 |
| 7 |
クリック 編集 をクリックして、インポートされたビジュアライゼーションを変更します。 |
| 8 |
次をクリックします。 フィルタの編集 対象 CustomAIAgentInteractionOutcome. |
| 9 |
[ が参加しています ラジオボタンを選択し、値を追加します 中止済み、 エスカレートしました、 エラーが発生しました、 処理済み。 |
| 10 |
数回のテスト通話を保存して開始します。 |
| 11 |
ビジュアライゼーションを実行して結果を確認します。 |
AI コンプライアンスについて理解する
このセクションは、AI 開発、データ プライバシー、セキュリティ、安全性を理解するのに役立ちます。
AI 開発、データ プライバシー、セキュリティ、安全性
すべての AI を利用した機能について、当社の 責任ある AI 原則に基づいて AI 影響評価を行い、 責任ある AI フレームワークに従います。 設計による既存のセキュリティ、プライバシー、人権に関するプロセスに加えて、.
プライバシーとセキュリティ推論プロセス後に顧客入力データが保持されることはなく、サードパーティのモデル プロバイダーである Microsoft が Cisco 顧客データにアクセス、監視、保存することはありません。 機能別のデータ保持ポリシーの詳細については、Cisco Trust Portal の Webex AI エージェント AI 透過性テクニカルノート を参照してください。
トレーニングと評価用のデータソースサードパーティのモデル プロバイダーである Microsoft が、Azure OpenAI モデルを改善するために顧客のコンテンツを使用したり、Azure インフラストラクチャに Cisco 顧客データを保存したり、保持することはありません。
安全性と倫理的配慮すべての生成型 AI 機能にはエラーが発生しやすいため、Microsoft では Azure OpenAI が提供する コンテンツ フィルタリング をオプトインすることで、AI 機能のコンテンツの安全性を優先しています。
モデルの評価とパフォーマンス当社は、基礎となるモデルのレビュー、テスト、品質保証に人間を関与させることで、AI Assistant のパフォーマンスと精度を優先しています。
はじめに Webex AI Agent Studio
Webex AI Agent Studio は、顧客サービスとサポートのニーズを満たす自動 AI エージェントを作成、管理、展開するために設計された高度なプラットフォームです。 AI エージェントは、人間のエージェントと対話する前に、人工知能を使用して自動化されたアシスタンスを顧客に提供します。 これらのエージェントは、会話内のイントネーション、言語理解、状況認識を備えた音声インタラクションをサポートします。 また、AI エージェントはテキストやオンライン チャットを通じて、シームレスかつ有益な方法でデジタル チャネルの対話を処理します。 顧客は、質問や情報検索に対するアシスタンスを受け、待ち時間を最小限に抑えるなど、コンシェルジュのようなエクスペリエンスの恩恵を受けます。
音声通話の自律型 AI エージェントへのアクセスは、現在、特定の顧客に制限されています。 詳細については Cisco サポートに連絡してください。
企業にとっての主なメリット
-
効率と生産性
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反復的なタスクを自動化することで、人間の従業員を戦略的な業務に集中させることができます。
-
24 時間 365 日の可用性を提供し、処理量の増加と応答時間を改善します。
-
データ処理、分析、レポートの精度が向上しました。
-
- コスト削減
-
自動化により人件費を削減します。
-
効率を高めるためにリソース割り当てを最適化します。
-
プロセスの合理化とエラーの防止により、運用コストを削減します。
-
- 意思決定の強化
-
大規模なデータセットを分析することで、データに基づくインサイトを提供します。
-
将来の結果を予測するための予測分析を有効にします。
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特定と評価を通じてリスク管理を改善します。
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- 顧客満足度の向上
-
顧客データに基づいて対話をパーソナライズします。
-
AI 搭載のチャットボットと仮想アシスタントにより、応答時間が短縮されます。
-
24 時間年中無休のカスタマー サポートを提供します。
-
- スケーラビリティと柔軟性
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変化するビジネスニーズに合わせて簡単にスケールアップまたはスケールダウンできます。
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新しい状況や情報を学習し、順応することができます。
-
- 競争上の利点
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イノベーションと新しい製品やサービスの開発を推進しています。
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競争力のために効率を向上させます。
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- 従業員のエンパワーメント
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人間の潜在能力を解放し、よりクリエイティブで戦略的な業務に従事させることができます。
-
データ、インサイト、サポートを提供することでコラボレーションを強化します。
-
AI エージェントのタイプと例を理解する
次の表では、AI エージェント タイプとその機能を一覧で示します。
| AI エージェント タイプ | 目的 | セットアップ方法 |
|---|---|---|
|
自律型 |
自律エージェントは、定義された目標を達成するために独立して動作するため、人間の継続的な介入の必要性を減らします。
|
自律型 AI エージェントのセットアップ |
|
スクリプト形式 |
スクリプト AI エージェントは、事前に定義された一連のルールと指示に従うようにプログラムされています。
|
スクリプト AI エージェントをセットアップする |
例
自律型およびスクリプト AI エージェントはどちらも、特定の要件と求められる機能に応じて、さまざまな使用例に適用されます。 次のような例があります。
-
顧客サービス- 自律エージェントとスクリプト化エージェントの両方がカスタマー サポートを提供でき、自律エージェントはより柔軟性があり、自然言語を理解できます。
-
バーチャル アシスタント-自律エージェントは、幅広いタスクを管理し、よりパーソナライズされた対話を提供できるため、仮想アシスタントのロールに最適です。
自律型 AI エージェントとスクリプト AI エージェントの選択は、タスクの複雑さ、必要な自律性レベル、トレーニング データの可用性によって異なります。
前提条件
- 組織にアクティブなコンタクト センターのトライアルまたはサブスクリプションがない場合、パートナーは Webex AI エージェント機能でコンタクト センターのトライアルをセットアップできます。 詳細については、次を参照してください。 Webex Contact Center セルフサービス トライアル にアクセスしてください。
- サブスクリプションにサインアップするには、Flex-3.0 Contact Center ライセンスの AI エージェント アドオンを購入する必要があります。 資格に基づき、Webex Contact Center は組織のサービスの 1 つとして AI エージェントをプロビジョニングします。 Webex コンタクト センターの設定の詳細については、次を参照してください はじめに Webex コンタクト センター。
Webex AI Agent Studio にアクセスする
AI エージェントを作成するには、Webex AI Agent Studio アプリケーション にログインする必要があります。 次の方法でログインできます:
Control Hub からサインインする
表示されない場合 Webex AI エージェント、Cisco サポートに連絡して、対応する機能フラグを有効にします。
- [制御ハブ] にサインインします。
-
選択する サービス > コンタクトセンター。
- [ コンタクトセンター ナビゲーション ペインで、 カスタマー エクスペリエンス > AI エージェント。
- クリック Webex AI エージェント をクリックしてアプリケーションにアクセスします。
これにより、Webex AI Agent Studio アプリケーションが別のブラウザー タブで開き、AI エージェントを構成する準備ができています。
Webex Connect からサインイン
Webex AI Agent Studio アプリケーションにアクセスするには、Webex Connect へのアクセス権が必要です。
- エンタープライズ用に提供されたテナント URL とサインイン情報を使用して、Webex Connect アプリケーションにログインします。
デフォルトでは、 サービス ページがホームページとして表示されます。
- [ アプリトレイ 左のナビゲーションペインのメニューで、 Webex AI エージェント をクリックしてアプリケーションにアクセスします。
システムにより Webex AI Agent Studio アプリケーションが別のブラウザタブで開き、アプリケーションに自動的にサインインした状態になります。
ホームページのレイアウト
Webex AI Agent Studio アプリケーションへようこそ。 ログインすると、ホームページには次のレイアウトが表示されます。
-
ナビゲーション バー
左側に表示されるナビゲーションバーから次のメニューにアクセスできます:
- ダッシュボード- エンタープライズ管理者によって許可されているとおり、ユーザがアクセスできる AI エージェントのリストを表示します。
- ナレッジ- 中央のナレッジリポジトリまたはナレッジベースを示します。これは、自律型 AI エージェントが顧客のクエリに応答するための頭脳として機能します。
- ヘルプ—Webex ヘルプ センターの Webex AI Agent Studio ユーザ ガイドへのアクセスを提供します。
- サインアウト- Webex AI Agent Studio アプリケーションからサインアウトできます。
ダッシュボードについて理解する
ダッシュボードでは、AI エージェントはカードで表示されます。 各カードには、AI エージェント名、最終更新者、最終更新日時、エージェントのトレーニングに使用されたエンジンなどの基本情報が表示されます。
AI エージェント カードのタスク
AI エージェント カードにカーソルを合わせると、次のオプションが表示されます。
- プレビュー- クリック プレビュー をクリックして AI エージェントのプレビュー ウィジェットを開きます。
- 省略記号 アイコン - このアイコンをクリックすると、次のタスクを実行できます。
-
プレビューリンクをコピー- プレビュー リンクをコピーして新しいタブに貼り付け、チャット ウィジェットで AI エージェントをプレビューします。
-
アクセストークンのコピー: API 経由でエージェントを呼び出すために、AI エージェントのアクセストークンをコピーします。
-
エクスポート—AI エージェントの詳細 (JSON 形式) をローカルフォルダにエクスポートします。
-
削除—AI エージェントをシステムから完全に削除します。
-
ピン —AI エージェントをダッシュボードの最初の位置に固定するか、ピンを外して前の位置に戻します。
-
新しい AI エージェントを作成する
ダッシュボードの右上にある [ + エージェントの作成 ] オプションを使用して、新しい AI エージェントを作成できます。 定義済みのテンプレートを使用するか、エージェントをゼロから作成するかを選択できます。
スクリプト形式の自律型 AI エージェントの作成方法については、以下のセクションを参照してください。
AI エージェントのインポート
使用可能な AI エージェントのリストから、AI エージェントを JSON 形式でインポートできます。 まず、AI エージェントを JSON 形式でローカル フォルダーにエクスポートしたことを確認します。 次の手順に従ってインポートしてください:
- [ エージェントをインポート] をクリックします。
- アップロード をクリックして、プラットフォームからエクスポートした AI エージェントファイル (JSON 形式) をアップロードします。
- [ エージェント名 ] フィールドに AI エージェント名を入力します。
- (オプション) [システム ID] で、システムが生成する一意の識別子を編集します。
- [インポート（Import）] をクリックします。
AI エージェントが Webex AI Agent Studio プラットフォームに正常にインポートされ、ダッシュボードから利用できるようになりました。
キーワード検索
このプラットフォームは、AI エージェントを簡単に見つけて管理するための強力な検索機能を提供します。 エージェント名をキーワード検索することができます。検索バーにエージェント名または名前の一部を入力します。 検索条件に一致する AI エージェントのリストが表示されます。
エージェント タイプでフィルタリングする
キーワード検索に加えて、AI エージェントのタイプに基づいてフィルタリングすることで、検索結果を絞り込むことができます。 ドロップダウンリストから、エージェント タイプ フィルタの 1 つを選択します。スクリプト化、 自律、 すべて。
ナレッジベース
ナレッジベースは、大言語モデル (LLM) 対応の AI エージェントの情報の中央リポジトリです。 AI エージェントは、高度な AI と機械学習テクノロジを使用して、人間のようなテキストを理解し、処理し、生成します。 AI エンジンは、膨大な量のデータを使用して AI エージェントをトレーニングし、詳細でコンテキストに関連した応答を提供できるようにします。 ナレッジベースは、自律型 AI エージェントの機能に必要なデータを保存します。
構成している AI エージェントに必要なナレッジベースを作成します。
AI エージェントのナレッジベースを作成する
| 1 |
Webex AI Agent Studio プラットフォームにログインします。 | ||||||||||||||
| 2 |
左側ナビゲーションペインにある ナレッジ アイコンをクリックしてください。 | ||||||||||||||
| 3 |
ナレッジベース ページの右上隅にある +ナレッジベースの作成 をクリックします。 | ||||||||||||||
| 4 |
ナレッジベースの作成 ページで次の情報を入力します: | ||||||||||||||
| 5 |
[作成]をクリックします。 システムは指定された名前のナレッジベースを作成します。 | ||||||||||||||
| 6 |
ファイルをナレッジベースにアップロードするか、ドキュメントをゼロから作成することができます。
重要な考慮事項:
アップロードしたすべてのファイルを削除するには、[処理済みのファイル] セクションの隣にある 削除 アイコンをクリックします。 単一のファイルを削除するには、ファイル名の隣にある ファイルの削除 アイコンをクリックします。
| ||||||||||||||
| 7 |
[ 情報 ] タブに移動して次の詳細を確認します:
|
次の作業
AI エージェントのナレッジ ベースを設定します。
ナレッジベースにアクセスする
はじめる前に
AI エージェントに必要なナレッジベースを作成します。
| 1 |
Webex AI Agent Studio プラットフォームにログインします。 |
| 2 |
[ ナレッジ アイコンを選択します。 ナレッジベースは、 ナレッジベース ページを参照してください。 カードには、アップロードされたファイルの数とナレッジベースで作成されたドキュメントの数が表示されます。 |
| 3 |
カードをクリックすると、特定のナレッジベースに移動できます。 ナレッジベースには、 ナレッジ AI エージェント設定ページのタブ。 詳細については、次を参照してください。 ナレッジベースの設定 セクションを参照してください。 以下の基準を使用して、必要なナレッジベースを検索できます。
クリック すべてリセット 検索条件をリセットします。 |
自律型 AI エージェントのセットアップ
自律 AI エージェントは、人間の直接の介入なしに、独立して動作します。 自律エージェントは、ナレッジ レポジトリにアクセスして使用し、ユーザのクエリに対して有益で正確な回答を提供できます。 これらのエージェントは、高度なアルゴリズムと機械学習技術を使用してデータを分析し、環境から学習し、特定の目標を達成するためにアクションを調整します。
自律型 AI エージェントは、以下を含むさまざまなシナリオで使用できます。
- カスタマーサポート: FAQ への回答、問題のトラブルシューティング、プロセスのガイドを行います。
- 技術的な支援の提供—特定のトピックや分野について専門家のアドバイスを提供します。
- 自然言語処理 (NLP)—人間の言葉を理解し、自然な会話形式で対応できるようになります。
- 意思決定 - 利用可能な情報と事前定義されたルールに基づいて、十分な情報に基づいた選択を行います。
- 自動化—繰り返しの作業や時間のかかる作業を自動化します。
自律型 AI エージェントに設定された保護手段により、AI エージェントが非倫理的で有害なコンテンツで応答しないようにします。
自律型 AI エージェントを作成する
はじめる前に
自律型 AI エージェントのナレッジベースを作成してください。 詳細については、次を参照してください。 AI エージェントのナレッジベースを作成する。
| 1 |
Webex AI Agent Studio プラットフォームにログインします。 |
| 2 |
次の日に ダッシュボード、クリック +エージェントの作成。 |
| 3 |
次の日に AI エージェントを作成する 画面で、 最初から開始する に入力し、 次へ。
定義済みのテンプレートを選択して、AI エージェントをすばやく作成することもできます。 AI エージェント タイプを自律としてフィルタリングできます。 この場合、 プロファイル ページの自動入力をサポートします。 |
| 4 |
選択する 自律型 エージェント タイプを選択します。 |
| 5 |
以下の必須の詳細を指定します。 |
| 6 |
[作成]をクリックします。 自律型 AI エージェントが正常に作成されました。 ダッシュボード。 AI エージェント ヘッダーでは、次のタスクを実行できます。
事前構築済みの AI エージェントをインポートすることもできます。 詳細については、次を参照してください。 AI エージェントのインポート。 |
次の作業
自律型 AI エージェントを設定します。
自律 AI エージェントを設定する
以下のセクションでは、特定のニーズに合わせて自律型 AI エージェントを設定する方法について説明します。
自律型 AI エージェント プロファイルの更新
はじめる前に
自律型 AI エージェントを作成します。
| 1 |
次の日に ダッシュボードで、作成した AI エージェントをクリックします。 |
| 2 |
[] タブを選択し、次の詳細を構成します。 |
| 3 |
クリック 変更を保存。 |
| 4 |
クリック 公開 をクリックして、AI エージェントをライブにします。 詳細については、「 自律 AI エージェントを公開する 」のセクションを参照してください。 |
次の作業
必要なアクションを AI エージェントに追加します。
自律型 AI エージェントにアクションを追加する
Autonomous AI エージェントは、ユーザの意図を理解し、それに従って行動するように設計されています。 たとえば、オンラインで食品の注文受付を自動化する必要があるレストランを考えてみましょう。 このタスクを実行するには、以下のアクションを実行する自律型 AI エージェントを作成します。
-
顧客から必要な情報を取得します。
-
必要なフローに情報を転送します。
-
顧客の要件を提供します。
自律 AI エージェントは次の 3 つの構成要素で機能します。
-
アクション - AI エージェントがユーザの意図を理解することで実行し、外部システムに接続することで完了するタスク。
-
エンティティまたはスロット - ユーザのインテントを実現するためのステップを表します。 スロット フィルでは、発話に基づいて顧客のインテントを満たすために、顧客に特定の質問をする必要があります。 AI エージェントがアクションの実行を開始するためのトリガーです。
-
フルフィルメント - AI エージェントが外部システムに接続してアクションを完了する方法を決定します。
| 1 |
ダッシュボードで、作成した AI エージェントをクリックします。 |
| 2 |
[ タブに移動します。 アクション ページに エージェント ハンドオーバー アクション が表示されます。 エージェント ハンドオーバー アクションはデフォルトで有効になっており、AI エージェントは人間のエージェントに会話をエスカレートできます。 トグル オプションを使用して無効にします。 |
| 3 |
[ +新規アクション ] をクリックして、AI エージェントの新規アクションを追加します。 |
| 4 |
新規アクションの追加 ページで次の詳細を指定します: |
次の作業
スロットを設定し、フルフィルメントの詳細を設定します。
スロット フィルを設定する
スロットを埋めるには、AI エンジンに必要な入力エンティティを追加することが含まれます。 アクション ページの スロット埋め セクションで、入力エンティティを追加します:
-
エンティティを表形式で 1 つずつ追加できます。 詳細については、 表形式で入力エンティティを追加するを参照してください。
-
JSON ファイルを使用してエンティティを定義することもできます。 詳細は JSON スキーマのツアー を参照してください。
入力エンティティを表形式で追加する
| 1 |
入力エンティティを追加するには、[ +新しい入力エンティティ] をクリックします。 |
| 2 |
新しい入力エンティティの追加 ページで、次の詳細を指定します: |
| 3 |
[ 追加 ] をクリックして入力エンティティを追加します。 入力エンティティは必要な数だけ追加できます。 |
| 4 |
[ 追加 ] をクリックして、AI エージェントにアクションを追加します。 |
| 5 |
[ 公開 ] をクリックして AI エージェントを公開します。 詳細については、 自律型 AI エージェントを公開するを参照してください。 アクションを追加したら、 コントロール オプションを使用してエンティティを編集または削除します。 |
JSON エディターを使用してエンティティを追加する
- JSON の入力エンティティを追加するには、[代わりに JSON を使用する ] をクリックします。
- 入力パラメータのスキーマを JSON 形式で入力します。
- [Add（追加）] をクリックします。
入力パラメータ構造体
入力パラメータは次の構造に従う必要があります:
-
type—パラメータオブジェクトのデータ型です。 これは常に 'object' で、パラメータがオブジェクトとして構造化されていることを示します。
プロパティ—各キーがパラメータと関連するメタデータを表すオブジェクトです。
必須—必須のパラメータ名をリストした文字列の配列です。
プロパティオブジェクト
プロパティオブジェクト の各キーは入力エンティティ/パラメータを表し、そのパラメータに関するメタデータを持つ別のオブジェクトを含みます。 メタデータには、常に次のキーワードを含める必要があります。
-
type—パラメータのデータ型です。 許可されているタイプは次のとおりです。
-
文字列—テキストデータ。
-
整数—小数点以下の数値データ。
-
number—小数を含む数値データです。
-
ブール値—真/偽の値。
-
配列—アイテムのリストで、通常はすべて同じタイプです。
-
object—プロパティがネストされた複雑なデータ構造。
-
-
説明- エンティティが表すものの簡単な説明。 これは、AI エンジンがパラメータの目的と使用法を理解するのに役立ちます。 簡潔でエージェントの指示とアクションの説明との一貫性が高いほど、正確性が高まります。
-
プラットフォームは 'type' の検証のみを強制します。 「説明」はすべてのエンティティに強制されるわけではありませんが、追加することを強くお勧めします。 エンティティ メタデータのその他の便利なキーワードは次のとおりです。
-
列挙- 列挙型フィールドは、パラメーターの可能な値を一覧表示します。 これは、限定された値のセットしか受け付けないパラメータに役立ちます。 開発者は、パラメータがこれを使用するために受け入れる必要がある値のカスタム リストを定義できます。
- パターン- 文字列タイプでパターン フィールドを使用して、文字列が一致する必要がある正規表現を指定します。 これは、電話番号、郵便番号、カスタム識別子など、特定の形式を検証する場合に役立ちます。
-
例- 例のフィールドでは、パラメータの有効な値の例を 1 つまたは複数入力します。 これは、AI エンジンが必要なデータの種類を理解するのに役立ち、解釈と検証の目的で特に役立ちます。
-
エンティティ定義をより正確で堅牢にする他のキーワードがあります。 詳細は、 JSON スキーマのツアーを参照してください。
例
次の例には、さまざまなタイプのエンティティとキーワードが含まれています。
{ "type": "object", "properties": { "username": { "type": "string", "description": "アカウントの一意のユーザ名。", "minLength": 3, "maxLength" : 20 }, "password": { "type": "string", "description": "アカウントのパスワード。", "minLength": 8, "format": "password" }, "email": { "type": "string", "description": "アカウントのメールアドレス。", "pattern": "\w+([-+.']\w+)*@\w+([-.]\w+ )*\.\w+([-.]\w+)*" }, "誕生日": { "type": "string", "description": "ユーザの生年月日。", "examples": [" mm/dd/YYYY"] }, "基本設定": { "タイプ": "object", "説明": "ユーザ基本設定.", "プロパティ": { "ニュースレター": { "タイプ": "ブール値", "description": "ユーザがニュースレターの受信を希望しているかどうか。", "default": true }, "notifications": { "type": "string", "description": "希望の通知方法.", "enum" : ["email", "sms", ""p Push"] } } }, "roles": { "type": "配列", "description": "ユーザに割り当てられたロールのリスト。", "items": { "type": "string", "enum": ["user", "a dmin", "moderator"] } } }, "required": ["username", "password", "email"] } この例には次のエンティティが含まれます:
- username—最小長と最大長の制約がある文字列型です。
- password—最小限の長さと特定の形式の文字列型です (password は安全な処理が必要であることを示します)。
- email—メールアドレスが有効であることを確認するための正規表現パターンを持つ文字列型。
- 誕生日—日付の形式を規定するための例を含む文字列型。
- 基本設定: ネストされたプロパティ (ニュースレターおよび通知) を持つオブジェクト タイプ。これにはデフォルト値を持つブール値、および特定の許容値を持つ文字列 (列挙) が含まれます。
- role—各項目が特定の値に制限された文字列 (列挙型) である配列タイプ。
「required」の配列で指定されているとおり、ユーザ名、パスワード、メール アドレスは必須です。
この例では、エンティティには記述的な名前と明確な説明があり、一貫した構造と命名規則に従います。 これらのベスト プラクティスに従って、AI エンジンによる解釈と適用が容易である明確なエンティティを作成してください。
フルフィルメントの設定
AI エージェントのフルフィルメント フローは Webex Connect Flow Builder で設定できます。 詳細については、 AI エージェント アクションのフルフィルメント フローを設定するを参照してください。
PCI コンプライアンスの一環として、自律型 AI エージェントは現在、デビットカードまたはクレジットカードが関係するフルフィルメントをサポートしていません。 デビットカードまたはクレジットカードを含むすべてのユーザ確認または支払いは、サードパーティの統合を通じて行う必要があります。
| 1 |
AI エージェント設定ページの アクション タブに移動します。 フルフィルメント フローを設定するアクションを選択します。 |
| 2 |
[ Webex Connect Flow Builder Fulfillment ] セクションで、次の設定を行います: |
| 3 |
[変更の保存] をクリックして設定を完了します。 |
次の作業
ナレッジベースを構成します。
ナレッジベースの設定
はじめる前に
自律型 AI エージェントを作成します。
| 1 |
ダッシュボード ページで、作成した AI エージェントをクリックします。 |
| 2 |
[ ] タブに移動します。 |
| 3 |
ドロップダウン メニューから必要なナレッジ ベースを選択します。 最適なパフォーマンスを得るために、AI エージェントと同じ言語を使用するナレッジベースを選択することを強くお勧めします。 ナレッジベースを AI エージェントにマッピングすると、同じナレッジベースを別の AI エージェントに関連付けることはできません。 |
| 4 |
[変更の保存] をクリックします。 |
| 5 |
[ 公開 ] をクリックして AI エージェントを公開します。 詳細については、 自律型 AI エージェントを公開するを参照してください。 |
次の作業
自律型 AI エージェントの言語と音声を固定します。 詳細については、 言語と音声の設定を行うを参照してください。
言語と音声を設定する
| 1 |
AI エージェント設定ページで、 [設定] > [言語] に移動します。 デフォルトの言語と音声は英語に設定されています。 他のサポートされている言語と音声については、 サポートされている言語と音声 の記事を参照してください。 |
| 2 |
ドロップダウン メニューから希望の言語を選択します。 |
| 3 |
ドロップダウン メニューから適切な音声を選択します。 デフォルトの音声を使用することも、リストから別の音声を選択することもできます。 選択した言語に基づいて、利用可能な音声のリストが自動的に表示されます。
|
| 4 |
クリック 変更を保存。 |
| 5 |
クリック 公開 をクリックして、AI エージェントをライブにします。 詳細については、 自律型 AI エージェントを公開する セクションを参照してください。 |
自律型 AI エージェントをプレビューする
自律 AI エージェントは、AI エージェントの作成時、エージェントの編集中、展開後にプレビューできます。 プレビューは次から開くことができます。
- AI エージェントのダッシュボード- AI エージェント カードの上にカーソルを合わせると、 プレビュー その AI エージェントのオプションが表示されます。 クリックして、AI エージェントのプレビューを開きます。
- AI エージェント ヘッダー— AI エージェント カードをクリックして AI エージェントを開きます。 [ プレビュー オプションはヘッダー セクションに常に表示されます。
- 最小化されたウィジェット- プレビューを起動して最小化すると、ページの右下にチャット ヘッド ウィジェットが表示されます。 このオプションを使用すると、簡単にプレビューモードを再び開くことができます。
Webex AI Agent Studio には、共有可能なプレビュー オプションも用意されています。 右上隅のメニューをクリックして、 プレビューリンクをコピー オプションを選択します。 プレビュー リンクを、AI エージェントのテスターやコンシューマーなどの他のユーザと共有できます。
プラットフォーム プレビュー ウィジェット
プレビュー ウィジェットは画面の右下に表示されます。 発話 (または一連の発話) を提供して、AI エージェントの応答をチェックし、AI エージェントが正しく機能していることを確認できます。
また、プレビュー ウィジェットを最小化し、コンシューマー情報を提供し、複数の会議室を開始して AI エージェントをテストすることもできます。
自律型 AI エージェントを公開する
AI エージェントを設定してプレビューしたら、エージェントを公開してライブにすることができます。
はじめる前に
自律型 AI エージェントを作成します。
| 1 |
AI エージェント設定ページで、[公開] をクリックします。 |
| 2 |
[ ] [変更を公開] 画面で、[ バージョン名 ] を入力し、[ ] をクリックします。 履歴 ページでバージョンの詳細を確認できます。 詳細は 履歴 を参照してください。 |
自律型 AI エージェントのセッションと履歴を表示する
顧客と確立されたセッションの詳細、および AI エージェントで実行された構成変更の履歴を表示できます。
セッション（Sessions）
[ セッション ] ページには、AI エージェントとユーザ間のすべての対話の包括的な記録が用意されています。 セッションにアクセスするには:
-
ダッシュボードで、セッション詳細を表示する自律型 AI エージェントをクリックします。
-
左側ナビゲーションペインで、[ セッション] をクリックします。
[ セッション ] ページが表示されます。 各セッションは、セッションのすべてのメッセージを含むレコードとして表示されます。 この情報は、AI エージェントの監査、分析、改善に役立ちます。
セッションの表には、その AI エージェント用に作成されたすべてのセッション/会議室のリストが表示されます。 1 画面に表示できる行を超える場合、表にはページ番号が設定されます。 テーブルのフィールドは、左側にある [結果の絞り込み ] セクションでソートしたりフィルタリングすることができます。 存在するフィールドは、特定のセッションに関する以下の情報を表します。
-
セッション ID—固有の会議室 ID または会話のセッション ID です。
-
コンシューマー Id—AI エージェントと対話したコンシューマーの ID。
-
チャネル: インタラクションが行われたチャネル。
-
最終更新日時—会議室が閉じられた日時。
-
会議室メタデータ: 会議室に関する追加情報が含まれています。
-
必須のチェックボックスを選択します。
-
テストセッションを非表示: テストセッションを非表示にして、ライブセッションの一覧のみを表示します。
-
エージェントの引き継ぎ—エージェントに引き継ぐセッションをフィルタリングします。 エージェントの引き継ぎが発生すると、 ヘッドホン アイコンが表示され、人間のエージェントにチャットが引き継がれたことを示します。
-
エラー発生: エラーが発生したセッションをフィルタリングします。
-
反対票—反対票のあったセッションをフィルタリングします。
-
セッションの詳細を表示する
セッションの詳細を表示するには:
-
セッション表の行をクリックすると、そのセッションの詳細が表示されます。 セッションがロックされている場合、セッションを解読する権限が必要です。
-
[ コンテンツの復号化 ] をクリックしてセッションデータを表示します。
この機能は、 高度なデータ保護 が true に設定されているか、テナントに対して有効になっている場合にのみ適用できます。
-
以下のセッションの詳細が表示されます。
-
左パネルにはトランザクションの詳細が表示されます。
-
右側のパネルには、すべてのアクションに関連するスロットの補充とフルフィルメントの詳細が表示されます。 [ すべて開く ] ボタンを使用してトランザクションを展開します。 右側のパネルには、ナレッジの利用状況とドキュメント名、アップロードされたファイルの詳細が表示されます。
-
履歴
履歴 ページでは、AI エージェントの構成変更の詳細を参照することができます。 特定のエージェントの履歴を表示するには:
-
ダッシュボードから、履歴を表示する自律型 AI エージェントをクリックします。
-
左側ナビゲーションペインで 履歴をクリックします。
履歴 ページには次のタブが表示されます:
-
バージョン履歴—[ バージョン履歴 ] タブをクリックして、自律型 AI エージェントのさまざまなバージョンを表示します。
-
変更ログ—AI エージェントに加えられた変更を表示するには、[ 変更ログ ] タブをクリックします。
バージョン履歴
自律型 AI エージェントを公開するたびに、自律型 AI エージェントのバージョンが保存され、[ バージョン履歴 ] タブで利用できます。 [バージョン履歴] タブで AI エージェントのさまざまなバージョンを確認できます。
-
バージョンの説明—AI エージェントのバージョンに関する簡単な説明。
-
AI エンジン—そのバージョンの AI エージェントで使用される AI エンジン。
-
に更新 - このバージョンが作成された日時。
-
アクション—AI エージェントに対して以下のアクションを実行することができます:
-
ドラフトとしてロード—AI エージェントに対するすべての変更は失われます。 構成を再度実行する必要があります。
-
エクスポート—AI エージェントのエクスポートに使用します。
-
変更ログ
変更ログ タブは自律型 AI エージェントに加えられた変更を追跡します。 過去 35 日間の変更の詳細を表示できます。 ログの変更 タブには次の情報が表示されます:
管理者または AI エージェント開発者の役割を持つユーザは、 変更ログ タブをクリックします。 「監査ログの取得」権限を持つカスタム ロールを持つユーザも監査ログを表示できます。
-
更新日時: - 変更が行われた日時。
-
更新者- 変更を組み込んだユーザの名前。
-
ロケーションの変更- 変更が行われた AI エージェントの特定のセクション。
-
説明- 変更に関する追加情報。
特定の監査ログを検索するには、 更新者、 ロケーションの変更、および 説明 検索オプションを選択します。 ログは次の基準でソートできます: 更新日時: および 更新者 フィールドを選択します。
アナリティクスを使用して Autonomous AI エージェントのパフォーマンスを表示する
AI エージェント分析セクションは、AI エージェントのパフォーマンスと有効性を評価するための主要なメトリックのグラフィック表示を提供します。 Autonomous AI エージェントの分析を生成するには:
- [AI エージェント] を [ ダッシュボード。
- 左側のナビゲーション ペインで、 分析。 AI エージェント パフォーマンスの概要が表形式とグラフの両方で表示されます。
最初のセクションには、AI エージェントのセッションとメッセージに関する次の統計が表示されます。
- AI エージェントが人間の介入なしに処理したセッションの合計数。
- エージェント ハンドオーバー数は、人間のエージェントに引き継がれたセッションの数です。
- 日単位の平均セッション数
- メッセージ (人間と AI エージェントのメッセージ) の合計と、そのうちユーザから送信されたメッセージ数。
- 日単位の平均メッセージ数。
2 番目のセクションには、ユーザに関する統計が表示されます。 合計ユーザ数、ユーザあたりの平均セッション数、および日単位の平均ユーザ数が表示されます。
3 番目のセクションには、AI エージェントの応答とエージェント ハンドオーバーが表示されます。
スクリプト型 AI エージェントのセットアップ
スクリプト形式の AI エージェントは、Webex AI Agent Studio プラットフォームのノーコード エージェント構築機能を強化します。 複数の会話を可能にし、特定のタスクを実行するために顧客から関連データを収集します。 次の作業が含まれます。
-
簡単なコマンドの実行 - 指示に従って、事前に定義されたアクションを実行します。
-
データの処理—指定されたルールに従ってデータを操作および変換します。
-
他のシステムとの対話—他のソリューションと通信し、コントロールします。
スクリプト AI エージェントは、知識ベースが質問と回答のコーパスで構成されている、知識主導型エージェントです。 スクリプト AI エージェントは、ユーザが作成したトレーニング コーパス (例と回答のコレクション) に基づいて回答を提供できます。 この機能は、次のような状況で役立ちます。
-
特定の知識が必要 - エージェントは、事前に定義された分野の質問に答える必要があります。
-
一貫性が重要 - エージェントは、類似するクエリに対して一貫性のある応答を提供する必要があります。
-
制限された柔軟性が必要 - エージェントの応答は、トレーニング コーパスの情報によって制限されます。
スクリプト AI エージェントを作成する
| 1 |
Webex AI Agent Studio プラットフォームにログインします。 |
| 2 |
ダッシュボードで、次をクリックします。 + エージェントの作成。 |
| 3 |
次の日に AI エージェントの作成 画面で、 最初から開始する に入力し、 次へ。 定義済みのテンプレートを選択して、AI エージェントをすばやく作成することもできます。 AI エージェント タイプをフィルタリングして、 |
| 4 |
選択する スクリプト形式 エージェント タイプを選択します。 |
| 5 |
以下の詳細を指定します。 |
| 6 |
[作成]をクリックします。 スクリプト化された AI エージェントが正常に作成されました。 ダッシュボード。 AI エージェントのヘッダーでは、次のタスクを実行できます。
また、AI エージェントをインポートすることもできます。 詳細については、次を参照してください。 AI エージェントのインポート。 |
次の作業
スクリプト AI エージェントを設定する
以下のセクションでは、特定のニーズに合わせてスクリプト AI エージェントを設定する方法について説明します。
スクリプト形式の AI エージェント プロファイルの更新
はじめる前に
スクリプト AI エージェントを作成します。
| 1 |
次の日に ダッシュボードで、作成した AI エージェントをクリックします。 |
| 2 |
[ ] タブに移動して次の情報を設定します: |
| 3 |
[ ] > [変更の保存] をクリックします。 |
| 4 |
[ 公開 ] をクリックして AI エージェントを公開します。 |
AI エンジン設定の更新
スクリプト AI エージェントは、AI エンジン (機械学習を利用) を使用して、顧客のクエリを理解し、応答します。 使用される AI エンジンの概要は以下の通りです。
-
Webex AI Pro 1.0 (with Uniform): 複数の言語をサポートする、高速で軽量なトレーニング エンジンです。
-
Webex AI Pro 1.0 (RAS 版) - 会話型 AI を構築するための優れたオープンソース フレームワークです。
-
Webex AI Pro 1.0 (Mind Meld 適用)—さまざまな自然言語理解 (NLU) 機能を使用して、高品質な会話フローを作成するための高度なフレームワークです。
AI エージェントの AI エンジンを変更するには:
| 1 |
ダッシュボードで、作成した AI エージェントをクリックします。 |
| 2 |
タブに移動します。 |
| 3 |
AI エンジンの隣にあるアイコンをクリックします。 |
| 4 |
AI エンジンの管理 ページで、次のフィールドを設定します:
|
| 5 |
[更新] をクリックして、AI エージェントの AI エンジン設定を変更します。 |
| 6 |
[変更の保存] をクリックして AI エンジン設定を更新します。 |
スクリプトの設定
スクリプトは、AI エージェントの理解と応答を強化する構成要素です。 このセクションでは、次の 3 つの主要コンポーネントについて説明します。
-
インテント は、ユーザが AI エージェントと対話する際に達成したいさまざまな目標やアクションをキャプチャします。 ユーザ インテントをマッピングすることで、AI エージェントはユーザのリクエストを認識し、適切に応答できるようになります。 インテントを作成するには、を参照してください。 インテントを作成する。
-
エンティティ AI エージェントがユーザ入力から抽出する必要がある特定の情報です。 これらには、日付、製品名、または顧客の使用に固有のカスタム値が含まれます。 エンティティは、AI エージェントがユーザのリクエストを効果的に満たすために理解する必要がある重要な変数です。 エンティティを作成するには、次を参照してください。 エンティティを作成する。
-
応答 は、AI エージェントが入念に作成してユーザのリクエストに対する返信として表示します。 これらは、AI エージェントがユーザの意図を理解し、必要なエンティティを収集した後に、そのユーザと通信する方法を指示します。 応答を作成するには、を参照してください。 応答を作成する。
これらのコンポーネントが連携することで、エージェントとユーザの間に円滑で目的のある会話を作成します。 詳細については、次を参照してください。 AI Agent Studio のインテント、エンティティ、レスポンスを理解する。
インテントを作成する
| 1 |
次の日に ダッシュボードで、作成した AI エージェントをクリックします。 |
| 2 |
移動先 構成 > スクリプト > インテント。 |
| 3 |
クリック +インテントの作成。 |
| 4 |
[新しいインテントを追加 ] 画面で、次の詳細を指定します: |
| 5 |
[ 追加 ] をクリックしてインテントを作成してください。 |
| 6 |
[ 公開 ] をクリックして AI エージェントを公開します。 |
エンティティを作成する
| 1 |
ダッシュボードで、作成した AI エージェントをクリックします。 |
| 2 |
[ 設定 >] に移動します。[スクリプト] >エンティティ。 |
| 3 |
[+エンティティの作成] をクリックします。 |
| 4 |
エンティティの作成 ウィンドウで次のフィールドを指定します: |
| 5 |
[変更の保存] をクリックします。 次のいずれかを使用できます: 編集 および 削除する オプションを アクション 列に移動して関連アクションを実行します。 編集できるのはエンティティ名のみで、エンティティタイプは編集できません。 |
応答を作成する
| 1 |
次の日に ダッシュボードで、作成した AI エージェントをクリックします。 |
| 2 |
移動先 構成 > スクリプト > 応答。 システムは、顧客との対話に使用できるウェブチャネル用のデフォルトの条件付き応答を提供します。 また、 編集 アイコンをクリックして、応答の設定を変更します。 既定の応答とウェブ チャネルは削除できません。 |
| 3 |
カスタム応答を作成するには、 +応答の作成。
新しい応答を追加 画面が表示されます。
|
| 4 |
次の日に 新しい応答を追加 画面で、新しい 応答名。 |
| 5 |
構成された言語については、必要に応じて、次をクリックして、条件付き応答を追加できます。 条件を追加。
|
| 6 |
[作成] をクリックして応答を作成します。 |
応答タイプを設定する
Response Designer で、インテントのチャネル固有の応答を設定できます。 応答の作成方法の詳細は、 応答を作成する セクションを参照してください。
詳細については、次のセクションを参照してください。
テキスト形式の応答を設定する
すべてのチャンネルの応答としてテキストメッセージを設定できます。 選択したチャネル (デフォルトまたはカスタム) にテキスト形式の応答タイプを追加するには、次の手順に従います:
| 1 |
選択したチャンネルで [ テキスト 応答タイプ] を選択します。 |
| 2 |
バリアント テキストボックスにテキストメッセージを入力します。 チャネルから受け取った変数、または会話中に顧客から収集した変数を使用して、エージェントの応答をカスタマイズできます。
${ と入力して、テキストエリアで必要な変数を選択することもできます。 |
| 3 |
複数のバリエーションを追加するには、 バリエーションの追加 をクリックしてテキストメッセージを入力します。 |
| 4 |
[作成] をクリックして応答を作成します。 |
カルーセル応答タイプの設定
ウェブ (デフォルト) およびメッセンジャー チャネルのカルーセル応答を設定できます。 各カルーセル応答には、画像、説明、および最大 3 つのボタンを含めることができます。次の手順に従います。
| 1 |
チャンネルを選択するには、右ペインの カルーセル をクリックします。 リッチ カルーセル カードが表示されます。 |
| 2 |
画像 URL を表示または編集するには、[ 環境設定 ] をクリックします。 デフォルトでは、システムは画像の URL を表示します。 |
| 3 |
カードの タイトル と 説明(オプション) を入力します。 |
| 4 |
設定したペイロードを AI エージェントに送信し、インテントに対応する応答を呼び出すには、[ + クイック返信を追加] をクリックします。 |
| 5 |
[作成] をクリックして応答を作成します。 |
クイック返信応答タイプを設定する
ウェブ (デフォルト)、SMS、メッセンジャー、Apple Messages for Business、および RCS チャネルに対してクイック返信を設定できます。 手順は以下のとおりです。
| 1 |
選択したチャンネルの右ペインにある [クイック返信] をクリックしてください。 |
| 2 |
インテントのクイック返信メッセージを入力します。 |
| 3 |
設定されたペイロードを AI エージェントに送信するには、次をクリックします。 + クイック返信を追加。 次を選択します: テキスト ボタンを選択し、テキストとペイロード/識別子を入力します。 テキスト形式のクイック返信を追加するには、[ 完了 ] をクリックします。 URL リダイレクトについては、[ URL ] ボタンをクリックしてウェブチャットのみに適用し、テキストと URL を入力したら [ 完了] をクリックします。 |
| 4 |
[作成] をクリックして応答を作成します。 部分一致は、受信するユーザ クエリについて不確実性がある場合に発生します。 AI エージェントは、ユーザ クエリに近いインテントをオプションとして応答します。 ウェブでは部分一致の回答が表示されます。 |
画像応答タイプの設定
ウェブ (デフォルト)、Messenger、WhatsApp チャネルに対して画像応答を設定できます。 手順は以下のとおりです。
| 1 |
チャンネルを選択するには、右ペインの 画像 をクリックします。 画像カードが既定の設定で表示されます。 |
| 2 |
画像の URL を更新してください。 |
| 3 |
画像の種類 (jpeg または png) を選択します。 |
| 4 |
[作成] をクリックして応答を作成します。 |
ビデオ応答タイプを設定する
ウェブ (既定)、メッセンジャー、WhatsApp チャンネルのビデオ応答を設定できます。 手順は以下のとおりです。
| 1 |
選択したチャンネルの右側ペインの ビデオ をクリックします。 ビデオカードが既定の構成で表示されます。 |
| 2 |
ビデオの URL を更新してください。 |
| 3 |
必要なビデオタイプ (mp4) を選択します。 |
| 4 |
[作成] をクリックして応答を作成します。 |
音声応答タイプを設定する
ウェブ (デフォルト) および WhatsApp の音声応答を設定できます。 手順は以下のとおりです。
| 1 |
選択したチャンネルの右ペイン 音声 をクリックします。 既定の構成で音声カードが表示されます。 |
| 2 |
音声 URL を更新してください。 |
| 3 |
音声タイプ (mp3 または aac) を選択します。 |
| 4 |
[作成] をクリックして応答を作成します。 |
ファイル応答タイプの設定
ウェブ (デフォルト) および WhatsApp チャネルの応答としてファイルを構成できます。 手順は以下のとおりです。
| 1 |
選択したチャンネルに対して、右ペインにある ファイル をクリックします。 [ファイル] カードが表示されます。 |
| 2 |
ファイルの URL を入力します。 |
| 3 |
ファイルの種類を選択します。 サポートされているファイル形式は、.html、.pdf、プレーンテキスト、.jpeg、.png、.mp4、.mp3、および .aac です。 |
| 4 |
[作成] をクリックして応答を作成します。 |
返信ボタンの応答タイプを設定する
WhatsApp チャネルの返信ボタンの応答を設定できます。 手順は以下のとおりです。
| 1 |
右ペインの [返信] ボタン をクリックします。 |
| 2 |
ヘッダーの詳細を設定します (オプション)。 |
| 3 |
本文を入力します。 このフィールドには最大で 1024 文字まで入力できます。 |
| 4 |
フッターのテキストを入力します (オプション)。 このフィールドには最大で 60 文字まで入力できます。 |
| 5 |
新しい返信ボタンを追加するには、[ ボタンの追加] をクリックし、テキストとペイロードを入力して、[ 完了] をクリックします。 最大 3 つの返信ボタンを 20 文字の制限で設定できます。 |
| 6 |
[作成] をクリックして応答を作成します。 |
一覧メッセージ応答タイプを設定する
リスト メッセージを、WhatsApp チャネルの応答として構成できます。 手順は以下のとおりです。
| 1 |
右ペインの [ メッセージの一覧表示 ] をクリックします。 |
| 2 |
設定 タブに移動して次の設定を行います: |
| 3 |
[ セクションの一覧表示 ] タブに移動して次の設定を行います: |
| 4 |
[作成] をクリックして応答を作成します。 |
番号付きリストの応答形式を設定する
番号付きリストは、WhatsApp チャネルの応答として設定できます。 手順は以下のとおりです。
| 1 |
右ペインの [ 番号リスト ] をクリックします。 |
| 2 |
提供された既定のテキストを編集します。 |
| 3 |
[ +リスト項目を追加] をクリックします。 |
| 4 |
テキスト ボタンタイプで、以下を設定します: |
| 5 |
[作成] をクリックして応答を作成します。 |
リスト選択の応答タイプを設定する
Apple ビジネスメッセージチャネルのリストピッカーの応答を設定できます。 手順は以下のとおりです。
| 1 |
右ペインから リストピッカー をクリックする。 |
| 2 |
[ 設定 ] タブに移動して次の設定を行います: |
| 3 |
[ リストセクション ] タブに移動して次の設定を行います: |
| 4 |
新しいリストセクションを追加するには、 リストセクションの追加。 |
| 5 |
クリック 作成 をクリックして応答を作成します。 |
タイム ピッカーの応答タイプを設定する
Apple ビジネス メッセージ チャネルのタイム ピッカーの応答を設定できます。 手順は以下のとおりです。
| 1 |
クリック タイマー選択 をクリックします。 [] 構成 タブをクリックして、以下を設定します。 |
| 2 |
[] イベントの詳細 タブをクリックして、次の設定を行います。 |
| 3 |
クリック 作成 をクリックして応答を作成します。 |
メディア応答の設定
Apple ビジネスメッセージチャネルのメディア応答を設定できます。 手順は以下のとおりです。
| 1 |
クリック メディア をクリックします。 |
| 2 |
テキストを入力します。 |
| 3 |
メディア タイプを選択し、URL を入力します。 |
| 4 |
添付ファイルを追加するには、次をクリックします。 添付ファイルの追加。 |
| 5 |
クリック 作成 をクリックして応答を作成します。 |
リッチリンク応答タイプを設定する
Apple ビジネスメッセージチャネルのリッチリンク応答を設定できます。 手順は以下のとおりです。
| 1 |
右ペインの [ Rich Link ] をクリックします。 |
| 2 |
画像の URL を入力し、画像の種類 (jpeg または png) を選択します。 |
| 3 |
リダイレクトするウェブサイトの URL を入力します。 |
| 4 |
ビデオまたは画像の URL タイトルを入力します。 |
| 5 |
MIME プロトコルをサポートするビデオ URL を入力し、タイプ (video/mp4) を選択します。 |
| 6 |
[作成] をクリックして応答を作成します。 |
フォームの応答タイプを設定する
Apple ビジネスメッセージチャネルのフォームの回答を設定できます。 手順は以下のとおりです。
| 1 |
右ペインの フォーム をクリックします。 |
| 2 |
JSON 形式でフォームを入力します。 各 JSON には、カスタマイズされたフォームの一部として移動するページに関する情報が含まれます。 ページにはさまざまなタイプがあります。
構造化コンテンツのメタデータにより、ユーザはフォームのページと視覚的なレイアウトを指定することができます。 このテンプレートは 2 つのセクションで構成されています。
[ サンプル JSON のダウンロード ] をクリックしてサンプル JSON ファイルをダウンロードし、フォームの構造を理解してください。 詳細は Apple の公式ドキュメント を参照してください。 |
カスタム イベント応答タイプを設定する
音声チャネルの応答としてカスタム イベントを設定できます。 手順は以下のとおりです。
| 1 |
右ペインで [ カスタムイベント ] をクリックします。 |
| 2 |
AI エージェントが受信する受信イベント名を入力します。 |
| 3 |
[音声設定]で、各エージェントの応答に追加される次の設定を指定します: |
| 4 |
[作成] をクリックして応答を作成します。 |
エージェント ハンドオーバーの設定
はじめる前に
スクリプト AI エージェントを作成します。
| 1 |
ダッシュボードで、作成したスクリプト AI エージェントをクリックします。 |
| 2 |
の順に移動して、必要な設定をオンまたはオフにします。 |
| 3 |
[変更の保存] をクリックします。 |
次の作業
言語と音声を設定する
スクリプト AI エージェントが顧客との対話を処理するために、複数の言語および言語固有の音声を構成できます。
はじめる前に
Scripted AI エージェントを作成します。
| 1 |
AI エージェント設定ページで、 タブに移動します。 デフォルトの言語と音声は英語に設定されています。 他のサポートされている言語と音声については、 サポートされている言語と音声 の記事を参照してください。 |
| 2 |
AI エージェントに言語を追加するには、[ +言語を追加] をクリックします。 |
| 3 |
ドロップダウン メニューから希望の言語と地域を選択し、 追加。 |
| 4 |
クリック 言語を追加する。 新しく追加された言語が、 言語 タブを 有効 トグルがデフォルトでオンに設定されています。 複数の言語を追加すると、 複数一致 AI エンジンの詳細設定で多言語モデルを選択します。 |
| 5 |
適切な音声を 音声名 ドロップダウンリストをクリックします。 選択した言語に基づいて、利用可能な音声が自動的に表示されます。 |
| 6 |
希望の言語と音声を AI エージェントのデフォルトとして設定するには、 既定として設定 の下で コントロール 列に表示されます。 既定の言語と音声を削除することはできませんが、必要に応じて変更できます。 デフォルトの言語を変更すると、レスポンス、インテント、キュレーション、テスト、プレビューのエクスペリエンスに影響する場合があります。 |
スクリプト化された AI エージェントをプレビューする
Webex AI Agent Studio を使用すると、開発中および開発後に AI エージェントをプレビューできます。 このようにして、AI エージェントの機能をテストし、それぞれの入力クエリに対して望ましい応答を生成するかどうかを判断できます。 スクリプト化された AI エージェントは、次の方法でプレビューできます。
- AI エージェント ダッシュボード- AI エージェント カードにカーソルを合わせると、 プレビュー その AI エージェントのオプション。 クリック プレビュー をクリックして AI エージェント プレビュー ウィジェットを開きます。
- AI Agent のヘッダー : AI Agent カードまたは AI Agent カードの [編集] ボタンをクリックして AI Agent の編集モードに入ると、[プレビュー] オプションがヘッダー セクションに常に表示されます。
- 最小化されたウィジェット: プレビューを起動して最小化した後、チャットヘッドのウィジェットがページの右下に表示されます。 これにより、簡単にプレビュー モードを再び開くことができます。
これに加えて、AI エージェント内から共有可能なプレビュー リンクをコピーできます。 AI エージェント カードで、右上の 楕円形 アイコンをクリックし、[プレビューリンクをコピー] をクリックします 。 このリンクを AI エージェントの他のユーザと共有できます。
プラットフォーム プレビュー ウィジェット
プレビュー ウィジェットは画面の右下に表示されます。 発話 (または一連の発話) を提供して、AI エージェントの応答を確認し、期待どおりに動作することを確認します。 AI エージェント プレビューは複数の言語をサポートしており、発話の言語を自動検出して適切に応答できます。 言語選択ボタンをクリックし、利用可能なオプションの一覧から選択することで、プレビューの言語を手動で選択することもできます。
プレビュー ウィジェットを最大化すると、見やすくなります。 また、コンシューマー情報を提供し、複数の会議室を開始して、AI エージェントを完全にテストできます。
スクリプト化された AI エージェントを公開する
AI エージェントを設定してプレビューしたら、エージェントを公開してライブにすることができます。
はじめる前に
スクリプト AI エージェントを作成します。
| 1 |
AI エージェント設定ページで、[ 公開] をクリックします。 |
| 2 |
バージョン名を入力して [ 公開] をクリックします。 履歴 ページでバージョンの詳細を確認できます。 詳細については、「履歴」セクションを参照してください。 |
Scripted AI エージェントの共通管理セクション
以下のセクションは、AI エージェント設定ページの左パネルに表示されます。
スクリプト エージェントをテストする
AI エージェントが進化し、より複雑になるにつれて、ロジックや自然言語理解 (NLU) の変更が意図しない結果を招く場合があります。 最適なパフォーマンスを確保し、潜在的な問題を特定するために、AI エージェント プラットフォームは便利なワンクリック AI エージェント テスト フレームワークを提供します。 次の操作を実行できます。
- 包括的なテストケースセットを簡単に作成して実行できます。
- さまざまなシナリオでテスト メッセージと期待される応答を定義します。
- 複数のメッセージを持つテストケースを作成することで、複雑な対話をシミュレートします。
テストの定義
以下の手順でテストを定義できます。
- Webex AI Agent Studio プラットフォームにログインします。
- ダッシュボードで、作成したスクリプト AI エージェントをクリックします。
- 左ペインで テスト中 をクリックします。 既定では [ テストケース ] タブが表示されます。
- テストケースを選択して [ 選択したテストの実行] をクリックします。
テーブルの各行は、以下のパラメータを持つテストケースを表します。
| パラメータ | 説明 |
|---|---|
| メッセージ | ユーザが AI エージェントに送信すると予想されるクエリとステートメントのタイプを表すサンプルメッセージです。 |
| 予想される言語 | AI エージェントと対話する際に使用する言語です。 |
| 期待されるインテント | 特定のユーザメッセージに応答して表示されるインテントを指定します。 最も関連性の高いインテントを見つけやすくするために、このコラムには スマート オートコンプリート機能があります。 入力すると、それまでに入力されたテキストに基づいて、システムにより一致するインテントが提案されます。 |
| 前のコンテキストをリセット | チェックボックスをクリックしてテストケースを隔離し、既存の AI エージェントのコンテキストから独立して実行します。 有効にすると、各テストケースは新しいセッションでシミュレートされ、以前の対話や保存データからの干渉を防ぎます。 |
| 部分一致を含める | このトグルを有効にすると、予想されるインテントが実際の応答と部分的にしか一致しない場合でも、テスト ケースは成功したと見なされます。 |
| CSV からインポート | コンマ区切りファイル (CSV) ファイルからテスト ケースをインポートします。 この場合、既存のすべてのテストケースが上書きされます。 |
| CSVへのエクスポート | テスト ケースをコンマ区切りファイル (CSV) ファイルにエクスポートします。 |
| コールバックのテスト | このトグルを有効にすると、実際の着信コールを必要とせずに、着信コールバックをシミュレートし、フローの動作をテストできます。 |
| フローでのコールバック | この列のチェックボックスをクリックして、インテントがコールバックをトリガーする必要があることを示します。 |
| 予想されるコールバックテンプレート | コールバック時に有効にするテンプレートキーを指定します。 |
| コールバックのタイムアウト (秒) | コールバックがタイムアウトになったと見なす前に、AI エージェントがコールバックの応答を待つ最大時間 (秒)。 システムは最大 20 秒のタイムアウトを許可します。 |
テストの実行
実行 タブで 選択したテストの実行 をクリックすると、選択したすべてのテストケースが順次実行されます。
[ テストケース ] タブからテストケースを実行することもできます。
.特定の結果を持つテスト ケースを表示するには、目的の結果 (たとえば、 合格、 部分一致で合格、 失敗、 保留中) を概要リボンに入力します。 これにより、テスト ケース リストがフィルタリングされ、選択した結果に一致するものだけが表示されます。
[ セッション ID 各テスト ケースに関連付けられた が結果に表示されます。 これにより、テストケースを素早く相互参照し、トランザクションの詳細を表示することができます。 これを実行するには、 トランザクションの詳細 オプションの アクション 列に表示されます。
実行履歴
次の日に 履歴 タブから、実行されたすべてのテストケースにアクセスします。
- [ ダウンロード アイコンを アクション 列を選択して、実行したテスト データをオフラインでの分析やレポート用に CSV ファイルとしてエクスポートします。
- 各テストケースの実行に使用される特定のエンジンとアルゴリズムの設定を確認します。 この情報は、開発者が AI エージェントのパフォーマンスを最適化するのに役立ちます。
- 特定のトレーニングエンジンで使用される高度なアルゴリズム構成設定を表示するには、 情報 トレーニングエンジン名の隣にあるアイコンをクリックします。これにより、テスト中の AI エージェントの動作に影響を与えたパラメーターと設定に関するインサイトが得られます。
エージェントセッションを表示する
[ セッション セクションでは、AI エージェントと顧客間のすべての対話の包括的な記録を提供します。 各セッションには、交換されたメッセージの詳細な履歴が含まれます。 オフラインでの分析や監査のために、セッション データを CSV ファイルとしてエクスポートできます。 このデータを使用して、ユーザ インタラクションを分析し、改善が必要な領域を特定し、AI エージェントの応答を調整します。
ページ上に結果を表示することで、大きなデータセットを処理することができます。 次を使用できます。 結果の絞り込み セクションに移動して、さまざまな基準に基づいてセッションのフィルタリングとソートを行います。 テーブルの各行には、次を含む重要なセッションの詳細が表示されます。
- チャネル- インタラクションが発生したチャネル (チャット、音声など)。
- セッション ID - セッションの一意の識別子。
- コンシューマー ID - ユーザの一意の識別子。
- メッセージ- セッション中に交換されたメッセージ数。
- 更新日時: - 最後に更新されたシステム時刻。
- メタデータ- セッションに関する追加情報。
- テストセッションを非表示- このチェックボックスをオンにすると、テストセッションが非表示になり、ライブセッションのリストのみが表示されます。
- エージェントの引き継ぎが発生しました- このチェックボックスをオンにすると、エージェントに引き渡すセッションがフィルタリングされます。 エージェントの引き継ぎが発生すると、人間のエージェントへのチャットの引き継ぎを示すヘッドホン アイコンが表示されます。
- エラーが発生しました: エラーが発生したセッションをフィルタリングするには、このチェックボックスを選択します。
- 反対票: 反対票のセッションをフィルタリングするには、このチェックボックスをオンにします。
行をクリックすると、特定のセッションの詳細ビューにアクセスできます。 チェックボックスを使用して、エージェントの引き継ぎ、エラー、反対票に基づいてセッションをフィルタリングします。 セッションの解読にはユーザレベルの権限と高度なデータ保護設定が必要です。 [ コンテンツの復号化 ] をクリックしてセッションの詳細を表示します。
スクリプト化された AI エージェントでセッションの詳細を表示する
各行のセッションをクリックして、個々のセッションの詳細を表示します。
トランザクション情報 タブには、特定の対話の詳細な内訳が 4 つのセクションに分類されて表示されます。
メッセージ セクション:
- セッション中に自分が送信したすべてのメッセージを表示します。
- AI エージェントによって生成された対応する応答を表示します。
- メッセージを時系列で表示し、対話のコンテキストを提供します。
識別されたインテント セクション:
- 顧客のクエリに対して特定されたインテントを表示します。
- 識別された各インテントに関連付けられた信頼レベルを示します。
- 特定されたインテントに関連付けられているスロットを一覧表示します。 スロットをクリックすると、その値に関する追加情報と、システムがユーザのクエリからどのように抽出するかが表示されます。
識別されたエンティティ セクションには、システムが顧客のメッセージから抽出し、それをアクティブなコンシューマー インテントに関連付けるエンティティが一覧表示されます。 これらのエンティティは、AI エージェントがユーザのクエリ内で特定した重要な情報を表します。
[ アルゴリズム結果 ] セクションでは、AI エージェントの応答につながった基礎となるプロセスに関するインサイトを提供します。 表示される情報の内訳は次のとおりです。
- インテントのリスト—識別されたインテントとそれらに対応する類似性スコアを表示します。
- エンティティリスト: ユーザのメッセージから抽出されたエンティティを表示します。
その他の情報 には次のものが表示されます:
- 処理済みクエリ—AI エージェントの自然言語理解 (NLU) パイプラインで処理された後の前処理済みの顧客入力であることを示します。
- 言語検出プロバイダ —特定のテキストの言語を自動的に識別する技術を提供するプロバイダです。
- 検出された言語—技術によって検出された言語。
- エージェント ハンドオーバー—セッション中にエージェントのハンドオーバーが発生したかどうかを示します。 エージェントの引き継ぎが特定のルールによりトリガーされた場合、 ルールによるエージェント引き継ぎ チェックボックスをチェックします。
- テンプレート キー—AI エージェントの応答をトリガーしたインテントに関連付けられたテンプレート キーを示します。
- 応答タイプ—AI エージェントが生成する応答のタイプを示します。
- 応答条件—AI エージェントの応答をトリガーした特定の条件またはルールを示します。
- NLU AI エンジン—顧客のクエリを処理するために使用される NLU AI エンジンを識別します。
- ベクトルモデル—テキストを数値ベクトルとして表す方法。
- 最小しきい値 スコア: 最小しきい値のスコアを表示します。
- 部分一致スコア差 - [引き継ぎ] と [推定] 設定で構成された部分一致スコアの差 です。 システムは、クエリが範囲外であるか、これらの値に基づいてエージェントの介入を必要とするかどうかを判断します。
- デバッグログ—特定のトランザクション ID に関連するデバッグログの一覧を提供します。 詳細ログは通常 180 日間保持されます。
ダウンロード オプションを使用して、トランザクション情報を JSON 形式でダウンロードして表示することもできます。
バージョン履歴と変更ログを表示する
インテントまたはエンティティを追加または更新するたびに、システムはスクリプト化された AI エージェントを再トレーニングして、最新の状態に維持します。 各トレーニングセッションの終了後、AI エージェントを十分にテストして正確性と有効性を確認します。 スクリプト型 AI エージェントを公開するたびに、バージョンが保存され、[ バージョン履歴 ] タブにアクセスして、スクリプト型 AI エージェントのすべてのバージョンを確認できます。
[ 履歴 ] ページから、エージェントに加えられた以下の更新にアクセスすることができます:
- いつ公開したか、バージョン履歴と、公開時に開発者が残したメモの形式で行われた変更を追跡します。
- 各公開バージョンで使用される AI エンジンと設定を表示します。 各バージョンの公開準備が完了するまでの経過時間も確認できます。
- 変更ログ タブで、設定、インテント、エンティティ、レスポンス、キュレーションに対する変更を監視することができます。
- 必要に応じて、古いバージョンをドラフトとして公開、プレビュー、または読み込みます。
- トレーニング履歴の表示—いつコーパスのトレーニングを行ったかと加えられた変更を追跡します。
- トレーニングエンジンの比較—異なるイテレーションとそれに対応するトレーニング期間に使用されたトレーニングエンジンを確認します。
- 変更の追跡—設定、インテント、レスポンス、キュレーションの変更を監視します。
- 前のバージョンに戻す: 必要に応じて簡単に古いトレーニングセットに戻すことができます。
変更ログ
[ 変更ログ セクションには、過去 35 日以内にスクリプト AI エージェントに加えられた変更の詳細な記録が表示されます。 変更ログにアクセスするには:
- [] ダッシュボード 作成した AI エージェントをクリックします。
- [ バージョン履歴 タブをクリックして、AI エージェントの履歴を表示します。
- [ 変更ログ タブをクリックして変更の詳細ログを確認します:
- 更新日時: - システムが変更を行った日時。
- 更新者- 変更を行ったユーザ。
- ロケーションの変更- 変更が行われた AI エージェントのセクション (コーパス、インテント、レスポンスなど)。
- 説明- 変更に関する追加情報。
-
[
更新者およびロケーションの変更特定の変更ログエントリを見つけるための検索オプション。 -
[ バージョン履歴 タブには、各 AI エージェントについて最大 10 のコーパスが表示されます。
キュレートされたエージェントの詳細を表示する
システムはメッセージを キュレーション コンソールは、次の基準に基づいています。
- フォールバック メッセージ- AI エージェントがメッセージを理解できず、フォールバック インテントをトリガーした場合。
- 反対票の多いメッセージ- AI エージェントのプレビュー中にユーザが反対票を入れたメッセージ。
- エージェントのハンドオーバー- 設定されたルールにより、人間のエージェントのハンドオーバーが生じるメッセージ。
- セッションから- セッションまたは会議室データから必要な応答が得られなかったとして、ユーザによってフラグが付けられたメッセージ。
- 信頼度低- 指定された信頼度低しきい値内の信頼度スコアを持つメッセージ。
- 部分一致- AI エージェントが適切なインテントまたは応答を把握できなかったメッセージ。
問題を解決する
[ 問題 ] タブでは、整理のためにフラグが設定されたメッセージを確認したり、対処することができます。 次を実行できます。
- 重大度と関連性に基づいて、問題を解決するか無視するかを選択します。
- 元のユーザの発話、AI エージェントの応答、添付されたメディアを調べます。
高度データ保護 がバックエンドで有効になっている場合、システムは解読されたユーザにユーザレベルでのアクセスを許可します。
問題を解決するには:
-
既存のインテントにリンクする: 課題を既存のインテントにリンクするには、[ リンク ] オプションを選択し、目的のインテントを検索します。
-
新しいインテントに追加—[新しいインテントに追加する] オプションを使用して、Curration Console から直接、新しいインテントを作成します。
-
問題を無視 : 問題を解決するか、または無視して、キュレーション コンソールから削除します。
- デフォルトのインテント (ウェルカム メッセージ、フォールバック メッセージ、部分一致) にリンクすることはできません。
- スクリプト AI エージェントの場合、ドロップダウン リストから適切なインテントを選択し、関連するエンティティにタグを付けます。
- 変更を加えると、システムは AI エージェントを再トレーニングして、応答に新しい知識を反映させます。
- 効率的な管理のために、複数の問題を同時に解決または無視します。
解決済み タブには、システムにより対処されたすべての問題が表示されます。 既存のインテントにリンクしたか、新しいインテントを作成したか、無視したかなど、解決した各問題の概要を表示できます。 システムがキャッチできなかった、好ましくない応答がある場合は、特定の例をキュレーション コンソールに手動で追加できます。
セッションから課題を追加するには:
- 発話を特定する—不正確な応答の引き金となった発話を特定します。
- キュレーション状況の確認—キュレーションコンソールに問題がまだない場合、システムは [
キュレーション状況] トグルを表示します。 - フラグをトグル—[
キュレーション状況] のトグルを有効にして、レビューと解決のために発言をキュレーションコンソールに追加します。
問題がすでにキュレーション コンソールにある場合、トグルの外観が変化し、その状況を示します。
アナリティクスを使用して、スクリプト化された AI エージェントのパフォーマンスを表示する
アナリティクス セクションでは、AI エージェントのパフォーマンスと有効性を評価するための主要なメトリックスをグラフで表示します。 主要な指標は、[ 概要 ]、[ レスポンス]、概要、 回答数、 </ の 4 つのセクションに分かれています。[トレーニング]と キュレーションです。
[アナリティクス] ページで、アナリティクスを表示する AI エージェントを選択できます。 チャネル、日付範囲、データ粒度を選択することで、アナリティクス ビューをカスタマイズできます。 デフォルトでは、システムはすべてのチャネルの先月の分析データを、各日をデータポイントとして表示します。
概要
概要には、開発者に全体的な AI エージェントの使用状況とパフォーマンスのスナップショットを提供する主要なメトリックとグラフが含まれています。
- ダッシュボードから、作成した AI エージェントを選択します。
- 左側ナビゲーションペインで [アナリティクス]をクリックします。 AI エージェント パフォーマンスの概要が表形式とグラフの両方で表示されます。
セッションとメッセージ
概要の最初のセクションには、AI エージェントのセッションとメッセージに関する以下の統計が表示されます。
- 合計セッション数と、AI エージェントが人の介入なしで処理したセッション数。
- エージェントの引き継ぎの合計数は、人間のエージェントに引き継がれたセッションの数です。
- 日単位の平均セッション数
- メッセージ (人間と AI エージェントのメッセージ) の合計と、そのうちユーザから送信されたメッセージ数。
- 日単位の平均メッセージ数
システムはこれに続いて、セッションのグラフィック表示 (AI エージェントによって処理されたセッションとハンドオーバーされたセッションを表す積み上げられた列) と AI エージェントによって送信された応答の合計数を示します。
[ユーザ（Users）]
概要の 2 番目のセクションには、AI エージェントのユーザに関する統計が含まれます。 合計ユーザ数、ユーザあたりの平均セッション数、および日単位の平均ユーザ数が表示されます。 この後に、選択した粒度に応じて各ユニットの新規ユーザとリピーターを表示するグラフが続きます。
パフォーマンス
3 番目のセクションには、ユーザに対する AI エージェントの応答に関する統計が表示されます。 ここでは、AI エージェントによって送信された応答の合計数と、AI エージェントが次のような応答間で分割されたものを確認できます。
- ユーザの意図を識別しました。
- フォールバックメッセージで応答しました。
- 部分一致のメッセージで応答しました。
- ユーザにエージェントの引き継ぎを通知しました。
同じことが円グラフで集計され、面グラフは選択した粒度に基づいて情報を提供します。
トレーニング
トレーニング セクションは、AI エージェント コーパスの「ヘルス」を表します。 開発者は、AI エージェントの各インテントに対して 20 を超えるトレーニング発話を構成することをお勧めします。 このセクションには、すべてのインテントが長方形で表示され、色とサイズでトレーニングデータの量が示されます。 インテントが白に近いほど、AI エージェントの精度が向上するために必要なトレーニング データの量が増えます。
応答
このセクションでは、顧客が求めている内容と頻度を確認できます。 AI エージェントが質問に回答するための最も一般的なインテントと、アクションを実行するための AI エージェントの応答テンプレートがグラフィックで表示されます。
このセクションには、顧客からの問い合わせとその頻度の詳細が表示されます。 AI エージェントが顧客のクエリを解決するために使用する最も一般的なインテントと応答タイプを視覚的に表示します。
キュレーション
このセクションには、日ごとに発生するキュレーションの問題の数と、AI エージェントが解決した数が視覚的に要約されます。
顧客との対話に AI エージェントを使用する
このセクションでは、AI エージェントを音声とデジタルの両方のチャネルと統合して、顧客の会話を管理する方法について説明します。
音声およびデジタル インタラクションに AI エージェントを使用する
Webex AI Agent Studio プラットフォームで自律型またはスクリプト AI エージェントを作成して構成したら、次のステップは、それらを音声およびデジタル チャネルと統合することです。 このインテグレーションにより、AI エージェントは顧客との音声ベースとデジタルの両方の会話を処理でき、シームレスでインタラクティブなユーザ エクスペリエンスを提供できます。
詳細については、「 音声およびデジタル インタラクションに AI エージェントを使用する 」記事を参照してください。
AI エージェントのカスタムレポートを管理する
グローバル変数を使用して、カスタム レポートを生成し、AI エージェントにルーティングされた通話を分析できます。
現在、AI エージェントのすぐに使用できるレポートは、Analyzer では利用できません。
グローバル変数を作成する
| 1 |
[制御ハブ] にサインインします。 |
| 2 |
[ コンタクトセンター ナビゲーションペインで、 。 |
| 3 |
クリック 新しいグローバル変数を作成する 変数の名前と説明を入力します。 次の名前の変数を作成します CustomAIAgentInteractionOutcome。 選択する 文字列 を変数タイプとして使用します。 |
| 4 |
トグル レポート可能にする オンにすると、レポート用に Analyzer で変数を表示します。 |
| 5 |
[保存] をクリックします。 |
グローバル変数をフローに追加する
リンクされたサンプルのフロー インポートでは、以下の手順も利用できます。
| 1 |
顧客組織にログインする方法: Control Hub。 |
| 2 |
移動先 。 [フロー] ページが表示されます。 |
| 3 |
[ フロー デザイナーに移動 アイコンをクリックします。 [フローデザイナー（Flow Designer）] ウィンドウが表示されます。 |
| 4 |
[ グローバル フロー プロパティ ペインで、までスクロールダウンします。 セクションを参照してください。 |
| 5 |
[ グローバル変数 セクションで、 グローバル変数の追加。 グローバル変数を追加します CustomAIAgentInteractionOutcome 必要があります。 |
| 6 |
[ 変数の設定 値を指定するアクティビティ 中止済み を変数に CustomAIAgentInteractionOutcome。 |
| 7 |
構成する 仮想エージェント V2 フローのアクティビティ。 |
| 8 |
[Handled] の結果を 仮想エージェント V2 アクティビティと使用する 変数の設定 値を指定するアクティビティ 処理済み を変数に CustomAIAgentInteractionOutcome。 |
| 9 |
エスカレーションされた結果を 仮想エージェント V2 アクティビティを選択し、 変数の設定 値を指定するアクティビティ エスカレートしました を変数に CustomAIAgentInteractionOutcome。 |
| 10 |
エラーが発生したパスを 仮想エージェント V2 アクティビティを選択し、 変数の設定 値を指定するアクティビティ エラーが発生しました を変数に CustomAIAgentInteractionOutcome。 |
| 11 |
ビジネス ロジックに基づいて残りのフローを完了し、公開します。 このフローを通過するすべての呼び出しは、変数の値を持ちます。 CustomAIAgentInteractionOutcome に設定 放棄済み、 処理済み、 エスカレート済み または エラー、呼び出しがたどるパスに応じて。 |
カスタム ビジュアライゼーションを作成する
Analyzer で、AI エージェントのコール レコードと AI エージェントの結果の分布のカスタム レポートを作成できます。
AI エージェントの通話記録の視覚化を作成する
| 1 |
をダウンロードし、 AI エージェント コール記録.JSON ファイルの場所: AI エージェント コール レコード。 |
| 2 |
Analyzer にログインします。 |
| 3 |
ホームページで、 視覚化 アイコンをクリックします。 |
| 4 |
[インポート（Import）] をクリックします。 |
| 5 |
クリック 参照 をクリックしてインポートするファイル (.JSON 形式) を選択します。 |
| 6 |
クリック インポート インポートするには AI エージェント コール記録.JSON ファイルを選択します。 |
| 7 |
クリック 編集 をクリックして、インポートされたビジュアライゼーションを変更します。 |
| 8 |
次をクリックします。 フィルタの編集 対象 CustomAIAgentInteractionOutcome. |
| 9 |
[ が参加しています ラジオボタンを選択し、値を追加します 中止済み、 エスカレートしました、 エラーが発生しました、 処理済み。 |
| 10 |
数回のテスト通話を保存して開始します。 |
| 11 |
ビジュアライゼーションを実行して結果を確認します。 |
AI エージェントの結果の分布の視覚化を作成する
| 1 |
をダウンロードし、 AI エージェントの結果の分布.JSON ファイルの場所: AI エージェントの結果の分布。 |
| 2 |
Analyzer にログインします。 |
| 3 |
ホームページで、 視覚化 アイコンをクリックします。 |
| 4 |
[インポート（Import）] をクリックします。 |
| 5 |
クリック 参照 をクリックして、インポートするファイル (JSON 形式) を選択します。 |
| 6 |
クリック インポート インポートするには AI エージェントの結果の分布.JSON ファイルを選択します。 |
| 7 |
クリック 編集 をクリックして、インポートされたビジュアライゼーションを変更します。 |
| 8 |
次をクリックします。 フィルタの編集 対象 CustomAIAgentInteractionOutcome. |
| 9 |
[ が参加しています ラジオボタンを選択し、値を追加します 中止済み、 エスカレートしました、 エラーが発生しました、 処理済み。 |
| 10 |
数回のテスト通話を保存して開始します。 |
| 11 |
ビジュアライゼーションを実行して結果を確認します。 |
AI コンプライアンスについて理解する
このセクションは、AI 開発、データ プライバシー、セキュリティ、安全性を理解するのに役立ちます。
AI 開発、データ プライバシー、セキュリティ、安全性
すべての AI を利用した機能について、当社の 責任ある AI 原則に基づいて AI 影響評価を行い、 責任ある AI フレームワークに従います。 設計による既存のセキュリティ、プライバシー、人権に関するプロセスに加えて、.
プライバシーとセキュリティ推論プロセス後に顧客入力データが保持されることはなく、サードパーティのモデル プロバイダーである Microsoft が Cisco 顧客データにアクセス、監視、保存することはありません。 機能別のデータ保持ポリシーの詳細については、Cisco Trust Portal の Webex AI エージェント AI 透過性テクニカルノート を参照してください。
トレーニングと評価用のデータソースサードパーティのモデル プロバイダーである Microsoft が、Azure OpenAI モデルを改善するために顧客のコンテンツを使用したり、Azure インフラストラクチャに Cisco 顧客データを保存したり、保持することはありません。
安全性と倫理的配慮すべての生成型 AI 機能にはエラーが発生しやすいため、Microsoft では Azure OpenAI が提供する コンテンツ フィルタリング をオプトインすることで、AI 機能のコンテンツの安全性を優先しています。
モデルの評価とパフォーマンス当社は、基礎となるモデルのレビュー、テスト、品質保証に人間を関与させることで、AI Assistant のパフォーマンスと精度を優先しています。
はじめに Webex AI Agent Studio
Webex AI Agent Studio は、顧客サービスとサポートのニーズを満たす自動 AI エージェントを作成、管理、展開するために設計された高度なプラットフォームです。 AI エージェントは、人間のエージェントと対話する前に、人工知能を使用して自動化されたアシスタンスを顧客に提供します。 これらのエージェントは、会話内のイントネーション、言語理解、状況認識を備えた音声インタラクションをサポートします。 また、AI エージェントはテキストやオンライン チャットを通じて、シームレスかつ有益な方法でデジタル チャネルの対話を処理します。 顧客は、質問や情報検索に対するアシスタンスを受け、待ち時間を最小限に抑えるなど、コンシェルジュのようなエクスペリエンスの恩恵を受けます。
音声通話の自律型 AI エージェントへのアクセスは、現在、特定の顧客に制限されています。 詳細については Cisco サポートに連絡してください。
企業にとっての主なメリット
-
効率と生産性
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反復的なタスクを自動化することで、人間の従業員を戦略的な業務に集中させることができます。
-
24 時間 365 日の可用性を提供し、処理量の増加と応答時間を改善します。
-
データ処理、分析、レポートの精度が向上しました。
-
- コスト削減
-
自動化により人件費を削減します。
-
効率を高めるためにリソース割り当てを最適化します。
-
プロセスの合理化とエラーの防止により、運用コストを削減します。
-
- 意思決定の強化
-
大規模なデータセットを分析することで、データに基づくインサイトを提供します。
-
将来の結果を予測するための予測分析を有効にします。
-
特定と評価を通じてリスク管理を改善します。
-
- 顧客満足度の向上
-
顧客データに基づいて対話をパーソナライズします。
-
AI 搭載のチャットボットと仮想アシスタントにより、応答時間が短縮されます。
-
24 時間年中無休のカスタマー サポートを提供します。
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- スケーラビリティと柔軟性
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変化するビジネスニーズに合わせて簡単にスケールアップまたはスケールダウンできます。
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新しい状況や情報を学習し、順応することができます。
-
- 競争上の利点
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イノベーションと新しい製品やサービスの開発を推進しています。
-
競争力のために効率を向上させます。
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- 従業員のエンパワーメント
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人間の潜在能力を解放し、よりクリエイティブで戦略的な業務に従事させることができます。
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データ、インサイト、サポートを提供することでコラボレーションを強化します。
-
AI エージェントのタイプと例を理解する
次の表では、AI エージェント タイプとその機能を一覧で示します。
| AI エージェント タイプ | 目的 | セットアップ方法 |
|---|---|---|
|
自律型 |
自律エージェントは、定義された目標を達成するために独立して動作するため、人間の継続的な介入の必要性を減らします。
|
自律型 AI エージェントのセットアップ |
|
スクリプト形式 |
スクリプト AI エージェントは、事前に定義された一連のルールと指示に従うようにプログラムされています。
|
スクリプト AI エージェントをセットアップする |
例
自律型およびスクリプト AI エージェントはどちらも、特定の要件と求められる機能に応じて、さまざまな使用例に適用されます。 次のような例があります。
-
顧客サービス- 自律エージェントとスクリプト化エージェントの両方がカスタマー サポートを提供でき、自律エージェントはより柔軟性があり、自然言語を理解できます。
-
バーチャル アシスタント-自律エージェントは、幅広いタスクを管理し、よりパーソナライズされた対話を提供できるため、仮想アシスタントのロールに最適です。
自律型 AI エージェントとスクリプト AI エージェントの選択は、タスクの複雑さ、必要な自律性レベル、トレーニング データの可用性によって異なります。
前提条件
- 組織にアクティブなコンタクト センターのトライアルまたはサブスクリプションがない場合、パートナーは Webex AI エージェント機能でコンタクト センターのトライアルをセットアップできます。 詳細については、次を参照してください。 Webex Contact Center セルフサービス トライアル にアクセスしてください。
- サブスクリプションにサインアップするには、Flex-3.0 Contact Center ライセンスの AI エージェント アドオンを購入する必要があります。 資格に基づき、Webex Contact Center は組織のサービスの 1 つとして AI エージェントをプロビジョニングします。 Webex コンタクト センターの設定の詳細については、次を参照してください はじめに Webex コンタクト センター。
ユーザの役割と権限
このセクションでは、AI Agent Studio アプリケーションにアクセスするために組織内で必要なユーザの役割と権限の詳細について説明します。
| [役割（Role）] | 顧客の組織 | パートナー組織 | その他の組織 |
|---|---|---|---|
| フルアクセス権を持つ管理者 | AI Agent Studio へのフル アクセス (音声テキストなどの機密情報を除く) | AI Agent Studio へのフル アクセス (音声テキストなどの機密情報を除く) | AI Agent Studio へのフル アクセス (音声テキストなどの機密情報を除く) |
| コンタクトセンター サービス管理者に連絡する | AI Agent Studio へのフル アクセス (音声テキストなどの機密情報を除く) | 該当なし | AI Agent Studio へのフル アクセス (音声テキストなどの機密情報を除く) |
| 管理者のプロビジョニング | 該当なし | AI Agent Studio へのフル アクセス (音声テキストなどの機密情報を除く) | 該当なし |
| 読み取り専用権限の管理者 | AI Agent Studio への読み取り専用アクセス (音声テキストなどの機密情報を除く) | AI Agent Studio への読み取り専用アクセス (音声テキストなどの機密情報を除く) | AI Agent Studio への読み取り専用アクセス (音声テキストなどの機密情報を除く) |
| スーパーバイザ（Supervisor） | AI Agent Studio への読み取り専用アクセス (音声テキストなどの機密情報を除く) | 該当なし | 該当なし |
Webex AI Agent Studio にアクセスする
AI エージェントを作成するには、Webex AI Agent Studio アプリケーション にログインする必要があります。 次の方法でログインできます:
Control Hub からサインインする
表示されない場合 Webex AI エージェント、Cisco サポートに連絡して、対応する機能フラグを有効にします。
- [制御ハブ] にサインインします。
-
選択する サービス > コンタクトセンター。
- [ コンタクトセンター ナビゲーション ペインで、 カスタマー エクスペリエンス > AI エージェント。
- クリック Webex AI エージェント をクリックしてアプリケーションにアクセスします。
これにより、Webex AI Agent Studio アプリケーションが別のブラウザー タブで開き、AI エージェントを構成する準備ができています。
Webex Connect からサインイン
Webex AI Agent Studio アプリケーションにアクセスするには、Webex Connect へのアクセス権が必要です。
- エンタープライズ用に提供されたテナント URL とサインイン情報を使用して、Webex Connect アプリケーションにログインします。
デフォルトでは、 サービス ページがホームページとして表示されます。
- [ アプリトレイ 左のナビゲーションペインのメニューで、 Webex AI エージェント をクリックしてアプリケーションにアクセスします。
システムにより Webex AI Agent Studio アプリケーションが別のブラウザタブで開き、アプリケーションに自動的にサインインした状態になります。
ホームページのレイアウト
Webex AI Agent Studio アプリケーションへようこそ。 ログインすると、ホームページには次のレイアウトが表示されます。
-
ナビゲーション バー
左側に表示されるナビゲーションバーから次のメニューにアクセスできます:
- ダッシュボード- エンタープライズ管理者によって許可されているとおり、ユーザがアクセスできる AI エージェントのリストを表示します。
- ナレッジ- 中央のナレッジリポジトリまたはナレッジベースを示します。これは、自律型 AI エージェントが顧客のクエリに応答するための頭脳として機能します。
- ヘルプ—Webex ヘルプセンターの Webex AI Agent Studio ユーザガイドへのアクセスを提供します。
- サインアウト—Webex AI Agent Studio アプリケーションからサインアウトできます。
ダッシュボードについて理解する
ダッシュボードでは、AI エージェントはカードで表示されます。 各カードには、AI エージェント名、最終更新者、最終更新日時、エージェントのトレーニングに使用されたエンジンなどの基本情報が表示されます。
AI エージェント カードのタスク
AI エージェント カードにカーソルを合わせると、次のオプションが表示されます。
- プレビュー—[ プレビュー ] をクリックして、AI エージェントのプレビュー ウィジェットを開きます。
- 省略記号 アイコン: このアイコンをクリックすると、次のタスクを実行できます:
-
プレビューリンクのコピー: プレビューリンクをコピーして新しいタブに貼り付け、チャットウィジェットで AI エージェントをプレビューできます。
-
アクセストークンのコピー: API 経由でエージェントを呼び出すために、AI エージェントのアクセストークンをコピーします。
-
エクスポート—AI エージェントの詳細 (JSON 形式) をローカルフォルダにエクスポートします。
-
削除—AI エージェントをシステムから完全に削除します。
-
ピン留めする—AI エージェントをダッシュボードの最初の位置に固定するか、ピン留めを解除して元の位置に戻します。
-
新しい AI エージェントを作成する
ダッシュボードの右上にある [ + エージェントを作成する ] オプションを使用して、新しい AI エージェントを作成できます。 定義済みのテンプレートを使用するか、エージェントをゼロから作成するかを選択できます。
スクリプト形式の自律型 AI エージェントの作成方法については、以下のセクションを参照してください。
最大 100 の AI エージェントを作成できます。これには、スクリプト型と自律型の両方のタイプが含まれます。
AI エージェントのインポート
使用可能な AI エージェントのリストから、AI エージェントを JSON 形式でインポートできます。 まず、AI エージェントを JSON 形式でローカル フォルダーにエクスポートしたことを確認します。 次の手順に従ってインポートしてください:
- [ エージェントをインポート] をクリックします。
- アップロード をクリックして、プラットフォームからエクスポートされた AI エージェントファイル (JSON 形式) をアップロードします。
- エージェント名 フィールドに AI エージェント名を入力します。
- (オプション) [ システム ID] で、システムが生成する一意の識別子を編集します。
- [インポート（Import）] をクリックします。
AI エージェントが Webex AI Agent Studio プラットフォームに正常にインポートされ、ダッシュボードから利用できるようになりました。
キーワード検索
このプラットフォームは、AI エージェントを簡単に見つけて管理するための強力な検索機能を提供します。 エージェント名をキーワード検索することができます。検索バーにエージェント名または名前の一部を入力します。 検索条件に一致する AI エージェントのリストが表示されます。
エージェント タイプでフィルタリングする
キーワード検索に加えて、AI エージェントのタイプに基づいてフィルタリングすることで、検索結果を絞り込むことができます。 ドロップダウンリストから、エージェント タイプ フィルタの 1 つを選択します。スクリプト化、 自律、 すべて。
ナレッジベース
ナレッジベースは、大言語モデル (LLM) 対応の AI エージェントの情報の中央リポジトリです。 AI エージェントは、高度な AI と機械学習テクノロジを使用して、人間のようなテキストを理解し、処理し、生成します。 AI エンジンは、膨大な量のデータを使用して AI エージェントをトレーニングし、詳細でコンテキストに関連した応答を提供できるようにします。 ナレッジベースは、自律型 AI エージェントの機能に必要なデータを保存します。
構成している AI エージェントに必要なナレッジベースを作成します。
AI エージェントのナレッジベースを作成する
| 1 |
Webex AI Agent Studio プラットフォームにログインします。 | ||||||||||||||
| 2 |
左側ナビゲーションペインにある ナレッジ アイコンをクリックしてください。 | ||||||||||||||
| 3 |
ナレッジベース ページの右上隅にある +ナレッジベースの作成 をクリックします。 | ||||||||||||||
| 4 |
ナレッジベースの作成 ページで次の情報を入力します: | ||||||||||||||
| 5 |
[作成]をクリックします。 システムは指定された名前のナレッジベースを作成します。 | ||||||||||||||
| 6 |
ファイルをナレッジベースにアップロードするか、ドキュメントをゼロから作成することができます。
重要な考慮事項:
アップロードしたすべてのファイルを削除するには、[処理済みのファイル] セクションの隣にある 削除 アイコンをクリックします。 単一のファイルを削除するには、ファイル名の隣にある ファイルの削除 アイコンをクリックします。
| ||||||||||||||
| 7 |
[ 情報 ] タブに移動して次の詳細を確認します:
|
次の作業
AI エージェントのナレッジ ベースを設定します。
ナレッジベースにアクセスする
はじめる前に
AI エージェントに必要なナレッジベースを作成します。
| 1 |
Webex AI Agent Studio プラットフォームにログインします。 |
| 2 |
[ ナレッジ アイコンを選択します。 ナレッジベースは、 ナレッジベース ページを参照してください。 カードには、アップロードされたファイルの数とナレッジベースで作成されたドキュメントの数が表示されます。 |
| 3 |
カードをクリックすると、特定のナレッジベースに移動できます。 ナレッジベースには、 ナレッジ AI エージェント設定ページのタブ。 詳細については、次を参照してください。 ナレッジベースの設定 セクションを参照してください。 以下の基準を使用して、必要なナレッジベースを検索できます。
クリック すべてリセット 検索条件をリセットします。 |
自律型 AI エージェントのセットアップ
自律 AI エージェントは、人間の直接の介入なしに、独立して動作します。 自律エージェントは、ナレッジ レポジトリにアクセスして使用し、ユーザのクエリに対して有益で正確な回答を提供できます。 これらのエージェントは、高度なアルゴリズムと機械学習技術を使用してデータを分析し、環境から学習し、特定の目標を達成するためにアクションを調整します。
自律型 AI エージェントは、以下を含むさまざまなシナリオで使用できます。
- カスタマーサポート: FAQ への回答、問題のトラブルシューティング、プロセスのガイドを行います。
- 技術的な支援の提供—特定のトピックや分野について専門家のアドバイスを提供します。
- 自然言語処理 (NLP)—人間の言葉を理解し、自然な会話形式で対応できるようになります。
- 意思決定 - 利用可能な情報と事前定義されたルールに基づいて、十分な情報に基づいた選択を行います。
- 自動化—繰り返しの作業や時間のかかる作業を自動化します。
自律型 AI エージェントに設定された保護手段により、AI エージェントが非倫理的で有害なコンテンツで応答しないようにします。
自律型 AI エージェントを作成する
はじめる前に
自律型 AI エージェントのナレッジベースを作成してください。 詳細については、次を参照してください。 AI エージェントのナレッジベースを作成する。
| 1 |
Webex AI Agent Studio プラットフォームにログインします。 |
| 2 |
次の日に ダッシュボード、クリック +エージェントの作成。 |
| 3 |
次の日に AI エージェントを作成する 画面で、 最初から開始する に入力し、 次へ。
定義済みのテンプレートを選択して、AI エージェントをすばやく作成することもできます。 AI エージェント タイプを自律としてフィルタリングできます。 この場合、 プロファイル ページの自動入力をサポートします。 |
| 4 |
選択する 自律型 エージェント タイプを選択します。 |
| 5 |
以下の必須の詳細を指定します。 |
| 6 |
[作成]をクリックします。 自律型 AI エージェントが正常に作成されました。 ダッシュボード。 最大 100 の AI エージェントを作成できます。これには、スクリプト型と自律型の両方のタイプが含まれます。 AI エージェント ヘッダーでは、次のタスクを実行できます。
事前構築済みの AI エージェントをインポートすることもできます。 詳細については、次を参照してください。 AI エージェントのインポート。 |
次の作業
自律型 AI エージェントを設定します。
自律 AI エージェントを設定する
以下のセクションでは、特定のニーズに合わせて自律型 AI エージェントを設定する方法について説明します。
自律型 AI エージェント プロファイルの更新
はじめる前に
自律型 AI エージェントを作成します。
| 1 |
次の日に ダッシュボードで、作成した AI エージェントをクリックします。 |
| 2 |
[] タブを選択し、次の詳細を構成します。 |
| 3 |
クリック 変更を保存。 |
| 4 |
[ 公開 ] をクリックして AI エージェントを公開します。 詳細については、「 自律 AI エージェントを公開する 」を参照してください。 |
次の作業
必要なアクションを AI エージェントに追加します。
自律型 AI エージェントにアクションを追加する
Autonomous AI エージェントは、ユーザの意図を理解し、それに従って行動するように設計されています。 たとえば、オンラインで食品の注文受付を自動化する必要があるレストランを考えてみましょう。 このタスクを実行するには、以下のアクションを実行する自律型 AI エージェントを作成します。
-
顧客から必要な情報を取得します。
-
必要なフローに情報を転送します。
-
顧客の要件を提供します。
自律 AI エージェントは次の 3 つの構成要素で機能します。
-
アクション - AI エージェントがユーザの意図を理解することで実行し、外部システムに接続することで完了するタスク。
-
エンティティまたはスロット - ユーザのインテントを実現するためのステップを表します。 スロット フィルでは、発話に基づいて顧客のインテントを満たすために、顧客に特定の質問をする必要があります。 AI エージェントがアクションの実行を開始するためのトリガーです。
-
フルフィルメント - AI エージェントが外部システムに接続してアクションを完了する方法を決定します。
| 1 |
ダッシュボードで、作成した AI エージェントをクリックします。 |
| 2 |
タブに移動します。 [ アクション ] ページに [ エージェントのハンドオーバー ] アクションが表示されます。 エージェント ハンドオーバー アクションはデフォルトで有効になっており、AI エージェントは人間のエージェントに会話をエスカレートできます。 トグル オプションを使用して無効にします。 |
| 3 |
[ +新規アクション ] をクリックして、AI エージェントの新規アクションを追加します。 |
| 4 |
新規アクションを追加する ページで、次の詳細を指定します: |
次の作業
スロットを設定し、フルフィルメントの詳細を設定します。
スロット フィルを設定する
スロットを埋めるには、AI エンジンに必要な入力エンティティを追加することが含まれます。 アクション ページの スロット埋め セクションで入力エンティティを追加します:
-
エンティティを表形式で 1 つずつ追加できます。 詳細については、 表形式で入力エンティティを追加するを参照してください。
-
JSON ファイルを使用してエンティティを定義することもできます。 詳細は JSON スキーマのツアー を参照してください。
入力エンティティを表形式で追加する
| 1 |
入力エンティティを追加するには、[ +新しい入力エンティティ] をクリックします。 |
| 2 |
新しい入力エンティティの追加 ページで、次の詳細を指定します: |
| 3 |
[ 追加 ] をクリックして入力エンティティを追加します。 入力エンティティは必要な数だけ追加できます。 |
| 4 |
[ 追加 ] をクリックして、AI エージェントにアクションを追加します。 |
| 5 |
[ 公開 ] をクリックして AI エージェントを公開します。 詳細については、「 自律 AI エージェントを公開する」を参照してください。 アクションを追加したら、 コントロール オプションを使用してエンティティを編集または削除します。 |
JSON エディターを使用してエンティティを追加する
- JSON の入力エンティティを追加するには、[ 代わりに JSON を使用] をクリックします。
- 入力パラメータのスキーマを JSON 形式で入力します。
- [Add（追加）] をクリックします。
入力パラメータ構造体
入力パラメータは次の構造に従う必要があります:
-
type—パラメータオブジェクトのデータ型です。 これは常に 'object' で、パラメータがオブジェクトとして構造化されていることを示します。
プロパティ—各キーがパラメータと関連するメタデータを表すオブジェクトです。
必須—必須のパラメータ名をリストした文字列の配列です。
プロパティオブジェクト
プロパティオブジェクト の各キーは入力エンティティ/パラメータを表し、そのパラメータに関するメタデータを持つ別のオブジェクトを含みます。 メタデータには、常に次のキーワードを含める必要があります。
-
type—パラメータのデータ型です。 許可されているタイプは次のとおりです。
-
文字列—テキストデータ。
-
整数—小数点以下の数値データ。
-
number—小数を含む数値データです。
-
ブール値—真/偽の値。
-
配列—アイテムのリストで、通常はすべて同じタイプです。
-
オブジェクト- ネストされたプロパティを持つ複雑なデータ構造。
-
-
説明- エンティティが表すものの簡単な説明。 これは、AI エンジンがパラメータの目的と使用法を理解するのに役立ちます。 簡潔でエージェントの指示とアクションの説明との一貫性が高いほど、正確性が高まります。
-
プラットフォームは 'type' の検証のみを強制します。 「説明」はすべてのエンティティに強制されるわけではありませんが、追加することを強くお勧めします。 エンティティ メタデータのその他の便利なキーワードは次のとおりです。
-
列挙- 列挙型フィールドは、パラメーターの可能な値を一覧表示します。 これは、限定された値のセットしか受け付けないパラメータに役立ちます。 開発者は、パラメータがこれを使用するために受け入れる必要がある値のカスタム リストを定義できます。
- パターン- 文字列タイプでパターン フィールドを使用して、文字列が一致する必要がある正規表現を指定します。 これは、電話番号、郵便番号、カスタム識別子など、特定の形式を検証する場合に役立ちます。
-
例- 例のフィールドでは、パラメータの有効な値の例を 1 つまたは複数入力します。 これは、AI エンジンが必要なデータの種類を理解するのに役立ち、解釈と検証の目的で特に役立ちます。
-
エンティティ定義をより正確で堅牢にする他のキーワードがあります。 詳細は、 JSON スキーマのツアーを参照してください。
例
次の例には、さまざまなタイプのエンティティとキーワードが含まれています。
{ "type": "object", "properties": { "username": { "type": "string", "description": "アカウントの一意のユーザ名。", "minLength": 3, "maxLength" : 20 }, "password": { "type": "string", "description": "アカウントのパスワード。", "minLength": 8, "format": "password" }, "email": { "type": "string", "description": "アカウントのメールアドレス。", "pattern": "\w+([-+.']\w+)*@\w+([-.]\w+ )*\.\w+([-.]\w+)*" }, "誕生日": { "type": "string", "description": "ユーザの生年月日。", "examples": [" mm/dd/YYYY"] }, "基本設定": { "タイプ": "object", "説明": "ユーザ基本設定.", "プロパティ": { "ニュースレター": { "タイプ": "ブール値", "description": "ユーザがニュースレターの受信を希望しているかどうか。", "default": true }, "notifications": { "type": "string", "description": "希望の通知方法.", "enum" : ["email", "sms", ""p Push"] } } }, "roles": { "type": "配列", "description": "ユーザに割り当てられたロールのリスト。", "items": { "type": "string", "enum": ["user", "a dmin", "moderator"] } } }, "required": ["username", "password", "email"] } この例には次のエンティティが含まれます:
- username—最小長と最大長の制約がある文字列型です。
- password—最小限の長さと特定の形式の文字列型です (password は安全な処理が必要であることを示します)。
- email—メールアドレスが有効であることを確認するための正規表現パターンを持つ文字列型。
- 誕生日—日付の形式を規定するための例を含む文字列型。
- 基本設定: ネストされたプロパティ (ニュースレターおよび通知) を持つオブジェクト タイプ。これにはデフォルト値を持つブール値、および特定の許容値を持つ文字列 (列挙) が含まれます。
- role—各項目が特定の値に制限された文字列 (列挙型) である配列タイプ。
「required」の配列で指定されているとおり、ユーザ名、パスワード、メール アドレスは必須です。
この例では、エンティティには記述的な名前と明確な説明があり、一貫した構造と命名規則に従います。 これらのベスト プラクティスに従って、AI エンジンによる解釈と適用が容易である明確なエンティティを作成してください。
フルフィルメントの設定
AI エージェントのフルフィルメント フローは Webex Connect Flow Builder で設定できます。 詳細については、 AI エージェント アクションのフルフィルメント フローを設定するを参照してください。
PCI コンプライアンスの一環として、自律型 AI エージェントは現在、デビットカードまたはクレジットカードが関係するフルフィルメントをサポートしていません。 デビットカードまたはクレジットカードを含むすべてのユーザ確認または支払いは、サードパーティの統合を通じて行う必要があります。
| 1 |
AI エージェント設定ページの アクション タブに移動します。 フルフィルメント フローを設定するアクションを選択します。 |
| 2 |
[ Webex Connect Flow Builder Fulfillment ] セクションで、次の設定を行います: |
| 3 |
[変更の保存] をクリックして設定を完了します。 |
次の作業
ナレッジベースを構成します。
ナレッジベースの設定
はじめる前に
自律型 AI エージェントを作成します。
| 1 |
ダッシュボード ページで、作成した AI エージェントをクリックします。 |
| 2 |
[ ] タブに移動します。 |
| 3 |
ドロップダウン メニューから必要なナレッジ ベースを選択します。 最適なパフォーマンスを得るために、AI エージェントと同じ言語を使用するナレッジベースを選択することを強くお勧めします。 ナレッジベースを AI エージェントにマッピングすると、同じナレッジベースを別の AI エージェントに関連付けることはできません。 |
| 4 |
[変更の保存] をクリックします。 |
| 5 |
[ 公開 ] をクリックして AI エージェントを公開します。 詳細については、 自律型 AI エージェントを公開するを参照してください。 |
次の作業
自律型 AI エージェントの言語と音声を固定します。 詳細については、 言語と音声の設定を行うを参照してください。
言語と音声を設定する
| 1 |
AI エージェント設定ページで、 構成 > 言語 タブをクリックします。 デフォルトの言語と音声は英語に設定されています。 サポートされている他の言語と音声については、 サポートされている言語と音声 にアクセスしてください。 |
| 2 |
ドロップダウン メニューから希望の言語を選択します。 |
| 3 |
ドロップダウン メニューから適切な音声を選択します。 デフォルトの音声を使用することも、リストから別の音声を選択することもできます。 選択した言語に基づいて、利用可能な音声のリストが自動的に表示されます。
|
| 4 |
クリック 変更を保存。 |
| 5 |
クリック 公開 をクリックして、AI エージェントをライブにします。 詳細については、 自律型 AI エージェントを公開する セクションを参照してください。 |
自律型 AI エージェントをプレビューする
自律 AI エージェントは、AI エージェントの作成時、エージェントの編集中、展開後にプレビューできます。 プレビューは次から開くことができます。
- AI エージェントのダッシュボード- AI エージェント カードの上にカーソルを合わせると、 プレビュー その AI エージェントのオプションが表示されます。 クリックして、AI エージェントのプレビューを開きます。
- AI エージェント ヘッダー— AI エージェント カードをクリックして AI エージェントを開きます。 [ プレビュー オプションはヘッダー セクションに常に表示されます。
- 最小化されたウィジェット- プレビューを起動して最小化すると、ページの右下にチャット ヘッド ウィジェットが表示されます。 このオプションを使用すると、簡単にプレビューモードを再び開くことができます。
Webex AI Agent Studio には、共有可能なプレビュー オプションも用意されています。 右上隅のメニューをクリックして、 プレビューリンクをコピー オプションを選択します。 プレビュー リンクを、AI エージェントのテスターやコンシューマーなどの他のユーザと共有できます。
プラットフォーム プレビュー ウィジェット
プレビュー ウィジェットは画面の右下部分に表示されます。 発話（または発話のシーケンス）を提供して、AI エージェントの応答をチェックし、正しく機能していることを確認できます。
また、プレビュー ウィジェットを最小化し、消費者情報を提供し、複数のルームを開始して AI エージェントをテストすることもできます。
自律型 AI エージェントを公開する
AI エージェントを設定してプレビューした後、エージェントを公開してライブにすることができます。
はじめる前に
自律型 AI エージェントを作成します。
| 1 |
AI エージェント構成ページで、 [公開] をクリックします。 |
| 2 |
変更を公開 画面で、バージョン名 を入力し、 公開 をクリックします。 バージョンの詳細は 履歴 ページで確認できます。 詳細については、 履歴 セクションを参照してください。 |
自律 AI エージェントのセッションと履歴を表示する
顧客と確立されたセッションの詳細と、AI エージェントで実行された構成変更の履歴を表示できます。
セッション（Sessions）
セッション ページには、AI エージェントとユーザ間のすべてのやり取りの包括的な記録が提供されます。 セッションにアクセスするには:
-
ダッシュボードで、セッションの詳細を表示する自律 AI エージェントをクリックします。
-
左側のナビゲーション ペインで、 [セッション] をクリックします。
セッション ページが表示されます。 各セッションは、セッションのすべてのメッセージを含むレコードとして表示されます。 この情報は、AI エージェントの監査、分析、改善に役立ちます。
セッション テーブルには、その AI エージェント用に作成されたすべてのセッション/ルームの一覧が表示されます。 1 つの画面に収まる行数を超える行がある場合、テーブルはページ分割されます。 テーブル内のどのフィールドも、左側の [結果の絞り込み] セクションを使用して並べ替えたりフィルタリングしたりできます。 存在するフィールドは、特定のセッションに関する次の情報を表します。
-
セッション ID - 会話の一意のルーム ID またはセッション ID。
-
コンシューマー ID - AI エージェントと対話したコンシューマーの ID。
-
チャネル - インタラクションが行われたチャネル。
-
更新日時—部屋が閉まった時刻。
-
ルームメタデータ - ルームに関する追加情報が含まれます。
-
必要なチェックボックスをオンにします。
-
テスト セッションを非表示にする - テスト セッションを非表示にして、ライブ セッションのリストのみを表示します。
-
エージェントの引き継ぎが発生しました - エージェントに引き継がれたセッションをフィルタリングします。 エージェントの引き継ぎが発生すると、チャットが人間のエージェントに引き継がれたことを示す ヘッドフォン アイコンが表示されます。
-
エラーが発生しました - エラーが発生したセッションをフィルタリングします。
-
ダウン投票—ダウン投票されたセッションをフィルタリングします。
-
セッションの詳細を見る
セッションの詳細を表示するには:
-
セッション テーブル内の個々の行をクリックすると、そのセッションの詳細が表示されます。 セッションがロックされている場合は、セッションを復号化する権限が必要です。
-
セッション データを表示するには、 コンテンツの復号化 をクリックします。
この機能は、テナントに対して 高度なデータ保護 が true に設定されているか有効になっている場合にのみ適用されます。
-
システムは次のセッションの詳細を表示します。
-
左側のパネルには取引の詳細が表示されます。
-
右側のパネルには、すべてのアクションに関連するスロットの充填と履行に関する詳細が表示されます。 取引を展開するには、 すべて展開 ボタンを使用します。 右側のパネルには、ドキュメント名とアップロードされたファイルの詳細とともに、ナレッジの利用に関する詳細が表示されます。
-
履歴
履歴 ページでは、AI エージェントで実行された構成変更の詳細を表示できます。 特定のエージェントの履歴を表示するには:
-
ダッシュボードで、履歴を表示する自律 AI エージェントをクリックします。
-
左側のナビゲーション ペインで、 [履歴] をクリックします。
履歴 ページが開き、次のタブが表示されます。
-
バージョン履歴— バージョン履歴 タブをクリックすると、自律 AI エージェントのさまざまなバージョンが表示されます。
-
変更ログ—AI エージェントに加えられた変更を表示するには、[ 変更ログ ] タブをクリックします。
バージョン履歴
自律 AI エージェントを公開するたびに、自律 AI エージェントのバージョンが保存され、[ バージョン履歴 ] タブで利用できるようになります。 バージョン履歴 タブから、AI エージェントのさまざまなバージョンを表示できます。
-
バージョンの説明 - AI エージェントのバージョンに関する簡単な説明。
-
AI エンジン - AI エージェントのそのバージョンで使用される AI エンジン。
-
更新日時 - バージョンが作成された日時。
-
アクション - AI エージェントに対して次のアクションを実行できます。
-
下書きとしてロード - AI エージェントのすべての変更が失われます。 再度設定を実行する必要があります。
-
エクスポート - AI エージェントをエクスポートするために使用します。
-
変更ログ
変更ログ タブでは、自律 AI エージェントに加えられた変更を追跡します。 過去 35 日間の変更の詳細を表示できます。 その 変更ログ タブには次の詳細が表示されます。
管理者または AI エージェント開発者のロールを持つユーザは、 変更ログ タブ。 「監査ログの取得」権限を持つカスタム ロールを持つユーザも監査ログを表示できます。
-
更新日時—変更の日時。
-
更新者—変更を組み込んだユーザの名前。
-
場所を変更する—変更が行われた AI エージェントの特定のセクション。
-
説明—変更に関する追加情報。
特定の監査ログを検索するには、 更新者、 場所を変更する、そして 説明 検索オプション。 ログを並べ替えるには、 更新日時 そして 更新者 フィールド。
分析を使用して自律 AI エージェントのパフォーマンスを表示する
AI エージェント分析セクションでは、AI エージェントのパフォーマンスと有効性を評価するための主要なメトリックがグラフィカルに表示されます。 自律 AI エージェントの分析を生成するには:
- AI エージェントを選択する ダッシュボード。
- 左側のナビゲーションペインで、 分析。 AI エージェントのパフォーマンスの概要は、表形式とグラフ形式の両方で表示されます。
最初のセクションには、AI エージェントのセッションとメッセージに関する次の統計が表示されます。
- 合計セッション数と、人間の介入なしに AI エージェントによって処理されたセッション数。
- エージェントの引き継ぎの合計数。人間のエージェントに引き継がれたセッションの数です。
- 1 日あたりの平均セッション数。
- 合計メッセージ数（人間と AI エージェントのメッセージ）と、そのうちユーザから送信されたメッセージの数。
- 1 日あたりの平均メッセージ数。
2 番目のセクションには、ユーザに関する統計が表示されます。 総ユーザ数、ユーザあたりの平均セッション数、1 日あたりの平均ユーザ数に関する情報を提供します。
3 番目のセクションには、AI エージェントの応答とエージェントのハンドオーバーが表示されます。
スクリプト型 AI エージェントのセットアップ
スクリプト形式の AI エージェントは、Webex AI Agent Studio プラットフォームのノーコード エージェント構築機能を強化します。 複数の会話を可能にし、特定のタスクを実行するために顧客から関連データを収集します。 次の作業が含まれます。
-
簡単なコマンドの実行 - 指示に従って、事前に定義されたアクションを実行します。
-
データの処理—指定されたルールに従ってデータを操作および変換します。
-
他のシステムとの対話—他のソリューションと通信し、コントロールします。
スクリプト AI エージェントは、知識ベースが質問と回答のコーパスで構成されている、知識主導型エージェントです。 スクリプト AI エージェントは、ユーザが作成したトレーニング コーパス (例と回答のコレクション) に基づいて回答を提供できます。 この機能は、次のような状況で役立ちます。
-
特定の知識が必要 - エージェントは、事前に定義された分野の質問に答える必要があります。
-
一貫性が重要 - エージェントは、類似するクエリに対して一貫性のある応答を提供する必要があります。
-
制限された柔軟性が必要 - エージェントの応答は、トレーニング コーパスの情報によって制限されます。
スクリプト AI エージェントを作成する
| 1 |
Webex AI Agent Studio プラットフォームにログインします。 |
| 2 |
ダッシュボードで、次をクリックします。 + エージェントの作成。 |
| 3 |
次の日に AI エージェントの作成 画面で、 最初から開始する に入力し、 次へ。 定義済みのテンプレートを選択して、AI エージェントをすばやく作成することもできます。 AI エージェント タイプをフィルタリングして、 |
| 4 |
選択する スクリプト形式 エージェント タイプを選択します。 |
| 5 |
以下の詳細を指定します。 |
| 6 |
[作成]をクリックします。 スクリプト化された AI エージェントが正常に作成されました。 ダッシュボード。 最大 100 の AI エージェントを作成できます。これには、スクリプト型と自律型の両方のタイプが含まれます。 AI エージェントのヘッダーでは、次のタスクを実行できます。
また、AI エージェントをインポートすることもできます。 詳細については、次を参照してください。 AI エージェントのインポート。 |
次の作業
スクリプト AI エージェントを設定する
以下のセクションでは、特定のニーズに合わせてスクリプト AI エージェントを設定する方法について説明します。
スクリプト形式の AI エージェント プロファイルの更新
はじめる前に
スクリプト AI エージェントを作成します。
| 1 |
次の日に ダッシュボードで、作成した AI エージェントをクリックします。 |
| 2 |
[ ] タブに移動して次の情報を設定します: |
| 3 |
[ ] > [変更の保存] をクリックします。 |
| 4 |
[ 公開 ] をクリックして AI エージェントを公開します。 |
AI エンジン設定の更新
スクリプト AI エージェントは、AI エンジン (機械学習を利用) を使用して、顧客のクエリを理解し、応答します。 使用される AI エンジンの概要は以下の通りです。
-
Webex AI Pro 1.0 (with Uniform): 複数の言語をサポートする、高速で軽量なトレーニング エンジンです。
-
Webex AI Pro 1.0 (RAS 版) - 会話型 AI を構築するための優れたオープンソース フレームワークです。
-
Webex AI Pro 1.0 (Mind Meld 適用)—さまざまな自然言語理解 (NLU) 機能を使用して、高品質な会話フローを作成するための高度なフレームワークです。
AI エージェントの AI エンジンを変更するには:
| 1 |
ダッシュボードで、作成した AI エージェントをクリックします。 |
| 2 |
タブに移動します。 |
| 3 |
AI エンジンの隣にあるアイコンをクリックします。 |
| 4 |
AI エンジンの管理 ページで、次のフィールドを設定します:
|
| 5 |
[更新] をクリックして、AI エージェントの AI エンジン設定を変更します。 |
| 6 |
[変更の保存] をクリックして AI エンジン設定を更新します。 |
スクリプトの設定
スクリプトは、AI エージェントの理解と応答を強化する構成要素です。 このセクションでは、次の 3 つの主要コンポーネントについて説明します。
-
インテント は、ユーザが AI エージェントと対話する際に達成したいさまざまな目標やアクションをキャプチャします。 ユーザ インテントをマッピングすることで、AI エージェントはユーザのリクエストを認識し、適切に応答できるようになります。 インテントを作成するには、を参照してください。 インテントを作成する。
-
エンティティ AI エージェントがユーザ入力から抽出する必要がある特定の情報です。 これらには、日付、製品名、または顧客の使用に固有のカスタム値が含まれます。 エンティティは、AI エージェントがユーザのリクエストを効果的に満たすために理解する必要がある重要な変数です。 エンティティを作成するには、次を参照してください。 エンティティを作成する。
-
応答 は、AI エージェントが入念に作成してユーザのリクエストに対する返信として表示します。 これらは、AI エージェントがユーザの意図を理解し、必要なエンティティを収集した後で、そのユーザと通信する方法を指示します。 応答を作成するには、を参照してください。 応答を作成する。
これらのコンポーネントが連携することで、エージェントとユーザの間に円滑で目的のある会話を作成します。 詳細については、次を参照してください。 AI Agent Studio のインテント、エンティティ、レスポンスを理解する。
インテントを作成する
| 1 |
次の日に ダッシュボードで、作成した AI エージェントをクリックします。 |
| 2 |
移動先 構成 > スクリプト > インテント。 |
| 3 |
クリック +インテントの作成。 |
| 4 |
[新しいインテントを追加 ] 画面で、次の詳細を指定します: |
| 5 |
[ 追加 ] をクリックしてインテントを作成してください。 |
| 6 |
[ 公開 ] をクリックして AI エージェントを公開します。 |
エンティティを作成する
| 1 |
ダッシュボードで、作成した AI エージェントをクリックします。 |
| 2 |
[ 設定 >] に移動します。[スクリプト] >エンティティ。 |
| 3 |
[+エンティティの作成] をクリックします。 |
| 4 |
エンティティの作成 ウィンドウで次のフィールドを指定します: |
| 5 |
[変更の保存] をクリックします。 次のいずれかを使用できます: 編集 および 削除する オプションを アクション 列に移動して関連アクションを実行します。 編集できるのはエンティティ名のみで、エンティティタイプは編集できません。 |
応答を作成する
| 1 |
次の日に ダッシュボードで、作成した AI エージェントをクリックします。 |
| 2 |
移動先 構成 > スクリプト > 応答。 システムは、顧客との対話に使用できるウェブチャネル用のデフォルトの条件付き応答を提供します。 また、 編集 アイコンをクリックして、応答の設定を変更します。 既定の応答とウェブ チャネルは削除できません。 |
| 3 |
カスタム応答を作成するには、 +応答の作成。
新しい応答を追加 画面が表示されます。
|
| 4 |
次の日に 新しい応答を追加 画面で、新しい 応答名。 |
| 5 |
構成された言語については、必要に応じて、次をクリックして、条件付き応答を追加できます。 条件を追加。
|
| 6 |
応答を作成するには、 [作成] をクリックします。 |
応答タイプを設定する
レスポンス デザイナーでは、インテントに対してチャネル固有のレスポンスを構成できます。 レスポンスを作成する方法の詳細については、「 レスポンスを作成する 」セクションを参照してください。
詳細については、次のセクションを参照してください。
テキスト応答タイプを設定する
すべてのチャネルに対する応答としてテキスト メッセージを設定できます。 選択したチャネル (デフォルトまたはカスタム) にテキスト応答タイプを追加するには、次の手順に従います。
| 1 |
選択したチャネルに対して、 テキスト 応答タイプを選択します。 |
| 2 |
Variant テキストボックスにテキストメッセージを入力します。 チャネルから受信した変数や会話中に顧客から収集した変数を使用して、エージェントの応答をカスタマイズできます。
${ と入力して、テキスト領域で必要な変数を選択することもできます。 |
| 3 |
複数のバリエーションを追加するには、 「バリエーションを追加」 をクリックし、テキスト メッセージを入力します。 |
| 4 |
応答を作成するには、 [作成] をクリックします。 |
カルーセル応答タイプを設定する
Web (デフォルト) および Messenger チャネルのカルーセル応答を設定できます。 各カルーセル レスポンスには、画像、説明、最大 3 つのボタンを含めることができます。次の手順に従います。
| 1 |
選択したチャネルの右側のペインで、 カルーセル をクリックします。 リッチカルーセルカードが登場します。 |
| 2 |
画像の URL を表示または編集するには、 [構成] をクリックします。 デフォルトでは、システムは画像の URL を表示します。 |
| 3 |
カードの タイトル と 説明（オプション） を入力します。 |
| 4 |
構成されたペイロードを AI エージェントに送信し、インテントに対応する応答を呼び出すには、 [+ クイック返信を追加] をクリックします。 |
| 5 |
応答を作成するには、 [作成] をクリックします。 |
クイック返信の応答タイプを設定する
Web (デフォルト)、SMS、Messenger、Apple Messages for Business、および RCS チャネルのクイック返信応答を設定できます。 手順は以下のとおりです。
| 1 |
選択したチャネルの右側のペインで、 [クイック返信] をクリックします。 |
| 2 |
インテントのクイック返信メッセージを入力します。 |
| 3 |
設定されたペイロードを AI エージェントに送信するには、 + クイック返信を追加。 選択してください 文章 ボタンタイプをクリックし、テキストとペイロード/識別子を入力します。 [完了] をクリックして、テキスト クイック返信を追加します。 URL リダイレクトの場合は、 URL ボタン タイプ (Web チャットにのみ適用) を選択し、テキストと URL を入力して、 完了をクリックします。 |
| 4 |
[作成] をクリックして応答を作成します。 部分一致は、受信したユーザクエリに不確実性がある場合に発生します。 AI エージェントは、ユーザクエリに近いインテントをオプションとして応答します。 Web の場合は部分一致の回答が表示されます。 |
画像応答タイプを設定する
Web (デフォルト)、Messenger、WhatsApp チャネルに対して画像応答を設定できます。 手順は以下のとおりです。
| 1 |
選択したチャンネルの右側のペインで、 画像 をクリックします。 イメージ カードがデフォルト設定で表示されます。 |
| 2 |
画像の URL を更新します。 |
| 3 |
画像の種類（jpeg または png）を選択します。 |
| 4 |
応答を作成するには、 [作成] をクリックします。 |
ビデオレスポンスの種類を設定する
Web (デフォルト)、Messenger、WhatsApp チャネルのビデオ レスポンスを設定できます。 手順は以下のとおりです。
| 1 |
選択したチャンネルの右側のペインで、 ビデオ をクリックします。 ビデオ カードがデフォルト構成で表示されます。 |
| 2 |
ビデオの URL を更新します。 |
| 3 |
必要なビデオタイプ（mp4）を選択します。 |
| 4 |
[作成] をクリックして応答を作成します。 |
音声応答の種類を設定する
Web (デフォルト) と WhatsApp の音声応答を設定できます。 手順は以下のとおりです。
| 1 |
選択したチャンネルの右側のペインで、 オーディオ をクリックします。 オーディオ カードがデフォルト構成で表示されます。 |
| 2 |
オーディオ URL を更新します。 |
| 3 |
オーディオの種類（mp3 または aac）を選択します。 |
| 4 |
応答を作成するには、 [作成] をクリックします。 |
ファイル応答タイプを設定する
ファイルを Web (デフォルト) および WhatsApp チャネルの応答として構成できます。 手順は以下のとおりです。
| 1 |
選択したチャネルの右側のペインで、 [ファイル] をクリックします。 ファイル カードが表示されます。 |
| 2 |
ファイルの URL を入力します。 |
| 3 |
ファイルの種類を選択します。 サポートされているファイルの種類は、.html、.pdf、プレーンテキスト、.jpeg、.png、.mp4、.mp3、.aac です。 |
| 4 |
応答を作成するには、 [作成] をクリックします。 |
返信ボタンの応答タイプを設定する
WhatsApp チャネルの返信ボタンの応答を設定できます。 手順は以下のとおりです。
| 1 |
右側のペインにある 返信ボタン をクリックします。 |
| 2 |
ヘッダーの詳細を設定します (オプション)。 |
| 3 |
本文を入力します。 このフィールドには最大 1024 文字まで入力できます。 |
| 4 |
フッターテキストを入力します（オプション）。 このフィールドには最大 60 文字まで入力できます。 |
| 5 |
新しい返信ボタンを追加するには、 [ボタンを追加] をクリックし、テキストとペイロードを入力して、 [完了] をクリックします。 最大 3 つの返信ボタンを設定できます (20 文字の制限)。 |
| 6 |
応答を作成するには、 [作成] をクリックします。 |
リストメッセージの応答タイプを構成する
リストメッセージを WhatsApp チャネルの応答として設定できます。 手順は以下のとおりです。
| 1 |
右側のペインで [メッセージの一覧表示] をクリックします。 |
| 2 |
[構成] タブに移動し、次の設定を構成します。 |
| 3 |
[リスト セクション] タブに移動し、次の設定を構成します。 |
| 4 |
応答を作成するには、 [作成] をクリックします。 |
番号付きリスト応答タイプを構成する
WhatsApp チャネルの応答として番号付きリストを設定できます。 手順は以下のとおりです。
| 1 |
右側のペインで 番号付きリスト をクリックします。 |
| 2 |
提供されたデフォルトのテキストを編集します。 |
| 3 |
[+ リスト項目を追加] をクリックします。 |
| 4 |
テキスト ボタン タイプで、以下を設定します。 |
| 5 |
[作成] をクリックして応答を作成します。 |
リストピッカーの応答タイプを構成する
Apple Business Messages チャネルのリスト ピッカー応答を構成できます。 手順は以下のとおりです。
| 1 |
右側のペインで リスト ピッカー をクリックします。 |
| 2 |
[構成] タブに移動し、次の設定を構成します。 |
| 3 |
リストセクション タブに移動し、次の設定を構成します。 |
| 4 |
新しいリストセクションを追加するには、 リストセクションを追加。 |
| 5 |
クリック 作成する 応答を作成します。 |
時間ピッカーの応答タイプを構成する
Apple Business Messages チャネルの時間ピッカー応答を設定できます。 手順は以下のとおりです。
| 1 |
クリック タイマーピッカー 右側のペインに表示されます。 に移動 構成 タブをクリックして、以下を設定します。 |
| 2 |
に移動 イベントの詳細 タブをクリックして設定します。 |
| 3 |
クリック 作成する 応答を作成します。 |
メディア応答を構成する
Apple Business Messages チャネルのメディア応答を設定できます。 手順は以下のとおりです。
| 1 |
クリック メディア 右側のペインに表示されます。 |
| 2 |
テキストを入力します。 |
| 3 |
メディアタイプを選択し、URL を入力します。 |
| 4 |
添付ファイルを追加するには、 添付ファイルを追加する。 |
| 5 |
クリック 作成する 応答を作成します。 |
リッチリンク応答タイプを設定する
Apple Business Messages チャネルのリッチ リンク応答を設定できます。 手順は以下のとおりです。
| 1 |
右側のペインで リッチ リンク をクリックします。 |
| 2 |
画像の URL を入力し、画像の種類 (jpeg または png) を選択します。 |
| 3 |
リダイレクト先のウェブサイトの URL を入力します。 |
| 4 |
ビデオまたは画像の URL タイトルを入力します。 |
| 5 |
MIME プロトコルをサポートするビデオ URL を入力し、タイプ (video/mp4) を選択します。 |
| 6 |
応答を作成するには、 [作成] をクリックします。 |
フォームの回答タイプを設定する
Apple Business Messages チャネルのフォーム応答を設定できます。 手順は以下のとおりです。
| 1 |
右側のペインで フォーム をクリックします。 |
| 2 |
フォームを JSON 形式で入力します。 各 JSON には、カスタマイズされたフォームの一部となるページに関する情報が含まれています。 ページにはさまざまな種類があります。
構造化されたコンテンツ メタデータにより、ユーザはフォームのページと視覚的なレイアウトを指定できます。 このテンプレートは 2 つのセクションで構成されています。
サンプル JSON をダウンロード をクリックしてサンプル JSON ファイルをダウンロードし、フォームの構造を理解してください。 詳細については、 Apple の公式ドキュメント を参照してください。 |
カスタムイベント応答タイプを構成する
音声チャネルの応答としてカスタム イベントを設定できます。 手順は以下のとおりです。
| 1 |
右側のペインで カスタム イベント をクリックします。 |
| 2 |
AI エージェントが受信する受信イベント名を入力します。 |
| 3 |
音声設定で、各エージェントの応答に追加する次の設定を構成します。 |
| 4 |
応答を作成するには、 [作成] をクリックします。 |
エージェントの引き継ぎを設定する
はじめる前に
スクリプト化された AI エージェントを作成します。
| 1 |
ダッシュボードで、作成したスクリプト AI エージェントをクリックします。 |
| 2 |
に移動し、必要な設定をオンまたはオフに切り替えます。 |
| 3 |
変更を保存をクリックします。 |
次の作業
言語と音声を設定する
スクリプト化された AI エージェントが顧客とのやり取りを処理するために、複数の言語と言語固有の音声を設定できます。
はじめる前に
スクリプト AI エージェントを作成します。
| 1 |
AI エージェント構成ページで、 タブに移動します。 デフォルトの言語と音声は英語に設定されています。 サポートされているその他の言語と音声については、 サポートされている言語と音声 の記事を参照してください。 |
| 2 |
AI エージェントに言語を追加するには、 [+ 言語を追加] をクリックします。 |
| 3 |
ドロップダウンリストから希望の言語とロケールを選択し、クリックします。 追加。 |
| 4 |
クリック 言語を追加する。 新しく追加された言語は、 言語 タブの 有効 トグルはデフォルトで「オン」に設定されています。 複数の言語を追加すると、 ポリマッチ AI エンジンの詳細設定で多言語モデルを選択します。 |
| 5 |
適切な音声を選択してください 音声名 ドロップダウンリスト。 選択した言語に基づいて、利用可能な音声が自動的に表示されます。 |
| 6 |
AI エージェントのデフォルトとして希望の言語と音声を設定するには、 デフォルトとして設定 下 コントロール カラム。 デフォルトの言語と音声を削除することはできませんが、必要に応じて変更することはできます。 デフォルトの言語を変更すると、応答、インテント、キュレーション、テスト、プレビューのエクスペリエンスに影響する可能性があります。 |
スクリプト化された AI エージェントをプレビューする
Webex AI Agent Studio を使用すると、開発中および開発後に AI エージェントをプレビューできます。 この方法では、AI エージェントの機能をテストし、それぞれの入力クエリに対して目的の応答が生成されるかどうかを判断できます。 スクリプト化された AI エージェントは次の方法でプレビューできます。
- AI エージェントダッシュボード—AI エージェントカードにマウスを合わせると、 プレビュー その AI エージェントのオプション。 クリック プレビュー AI エージェントのプレビュー ウィジェットを開きます。
- AI Agent のヘッダー : AI Agent カードまたは AI Agent カードの [編集] ボタンをクリックして AI Agent の編集モードに入ると、[プレビュー] オプションがヘッダー セクションに常に表示されます。
- 最小化されたウィジェット: プレビューを起動して最小化した後、チャットヘッドのウィジェットがページの右下に表示されます。 これにより、簡単にプレビュー モードを再び開くことができます。
これに加えて、AI エージェント内から共有可能なプレビュー リンクをコピーできます。 AI エージェント カードで、右上の 楕円形 アイコンをクリックし、[プレビューリンクをコピー] をクリックします 。 このリンクを AI エージェントの他のユーザと共有できます。
プラットフォーム プレビュー ウィジェット
プレビュー ウィジェットは画面の右下に表示されます。 発話 (または一連の発話) を提供して、AI エージェントの応答を確認し、期待どおりに動作することを確認します。 AI エージェント プレビューは複数の言語をサポートしており、発話の言語を自動検出して適切に応答できます。 言語選択ボタンをクリックし、利用可能なオプションの一覧から選択することで、プレビューの言語を手動で選択することもできます。
プレビュー ウィジェットを最大化すると、見やすくなります。 また、コンシューマー情報を提供し、複数の会議室を開始して、AI エージェントを完全にテストできます。
スクリプト化された AI エージェントを公開する
AI エージェントを設定してプレビューしたら、エージェントを公開してライブにすることができます。
はじめる前に
スクリプト AI エージェントを作成します。
| 1 |
AI エージェント設定ページで、[ 公開] をクリックします。 |
| 2 |
バージョン名を入力して [ 公開] をクリックします。 履歴 ページでバージョンの詳細を確認できます。 詳細については、「履歴」セクションを参照してください。 |
Scripted AI エージェントの共通管理セクション
以下のセクションは、AI エージェント設定ページの左パネルに表示されます。
スクリプト エージェントをテストする
AI エージェントが進化し、より複雑になるにつれて、ロジックや自然言語理解 (NLU) の変更が意図しない結果を招く場合があります。 最適なパフォーマンスを確保し、潜在的な問題を特定するために、AI エージェント プラットフォームは便利なワンクリック AI エージェント テスト フレームワークを提供します。 次の操作を実行できます。
- 包括的なテストケースセットを簡単に作成して実行できます。
- さまざまなシナリオでテスト メッセージと期待される応答を定義します。
- 複数のメッセージを持つテストケースを作成することで、複雑な対話をシミュレートします。
テストの定義
以下の手順でテストを定義できます。
- Webex AI Agent Studio プラットフォームにログインします。
- ダッシュボードで、作成したスクリプト AI エージェントをクリックします。
- 左ペインで テスト中 をクリックします。 既定では [ テストケース ] タブが表示されます。
- テストケースを選択して [ 選択したテストの実行] をクリックします。
テーブルの各行は、以下のパラメータを持つテストケースを表します。
| パラメータ | 説明 |
|---|---|
| メッセージ | ユーザが AI エージェントに送信すると予想されるクエリとステートメントのタイプを表すサンプルメッセージです。 |
| 予想される言語 | AI エージェントと対話する際に使用する言語です。 |
| 期待されるインテント | 特定のユーザメッセージに応答して表示されるインテントを指定します。 最も関連性の高いインテントを見つけやすくするために、このコラムには スマート オートコンプリート機能があります。 入力すると、それまでに入力されたテキストに基づいて、システムにより一致するインテントが提案されます。 |
| 前のコンテキストをリセット | チェックボックスをクリックしてテストケースを隔離し、既存の AI エージェントのコンテキストから独立して実行します。 有効にすると、各テストケースは新しいセッションでシミュレートされ、以前の対話や保存データからの干渉を防ぎます。 |
| 部分一致を含める | このトグルを有効にすると、予想されるインテントが実際の応答と部分的にしか一致しない場合でも、テスト ケースは成功したと見なされます。 |
| CSV からインポート | コンマ区切りファイル (CSV) ファイルからテスト ケースをインポートします。 この場合、既存のすべてのテストケースが上書きされます。 |
| CSVへのエクスポート | テスト ケースをコンマ区切りファイル (CSV) ファイルにエクスポートします。 |
| コールバックのテスト | このトグルを有効にすると、実際の着信コールを必要とせずに、着信コールバックをシミュレートし、フローの動作をテストできます。 |
| フローでのコールバック | この列のチェックボックスをクリックして、インテントがコールバックをトリガーする必要があることを示します。 |
| 予想されるコールバックテンプレート | コールバック時に有効にするテンプレートキーを指定します。 |
| コールバックのタイムアウト (秒) | コールバックがタイムアウトになったものと見なす前に、AI エージェントがコールバックの応答を待つ最大時間 (秒)。 システムは最大 20 秒のタイムアウトを許可します。 |
テストの実行
実行 タブで 選択したテストの実行 をクリックすると、選択したすべてのテストケースが順次実行されます。
[ テストケース ] タブからテストケースを実行することもできます。
.特定の結果を持つテスト ケースを表示するには、目的の結果 (たとえば、 合格、 部分一致で合格、 失敗、 保留中) を概要リボンに入力します。 これにより、テスト ケース リストがフィルタリングされ、選択した結果に一致するものだけが表示されます。
[ セッション ID 各テスト ケースに関連付けられた が結果に表示されます。 これにより、テストケースを素早く相互参照し、トランザクションの詳細を表示することができます。 これを実行するには、 トランザクションの詳細 オプションの アクション 列に表示されます。
実行履歴
次の日に 履歴 タブから、実行されたすべてのテストケースにアクセスします。
- [ ダウンロード アイコンを アクション 列を選択して、実行したテスト データをオフラインでの分析やレポート用に CSV ファイルとしてエクスポートします。
- 各テストケースの実行に使用される特定のエンジンとアルゴリズムの設定を確認します。 この情報は、開発者が AI エージェントのパフォーマンスを最適化するのに役立ちます。
- 特定のトレーニングエンジンで使用される高度なアルゴリズム構成設定を表示するには、 情報 トレーニングエンジン名の隣にあるアイコンをクリックします。これにより、テスト中の AI エージェントの動作に影響を与えたパラメーターと設定に関するインサイトが得られます。
エージェントセッションを表示する
[ セッション セクションでは、AI エージェントと顧客間のすべての対話の包括的な記録を提供します。 各セッションには、交換されたメッセージの詳細な履歴が含まれます。 オフラインでの分析や監査のために、セッション データを CSV ファイルとしてエクスポートできます。 このデータを使用して、ユーザ インタラクションを分析し、改善が必要な領域を特定し、AI エージェントの応答を調整します。
ページ上に結果を表示することで、大きなデータセットを処理することができます。 次を使用できます。 結果の絞り込み セクションに移動して、さまざまな基準に基づいてセッションのフィルタリングとソートを行います。 テーブルの各行には、次を含む重要なセッションの詳細が表示されます。
- チャネル- インタラクションが発生したチャネル (チャット、音声など)。
- セッション ID - セッションの一意の識別子。
- コンシューマー ID - ユーザの一意の識別子。
- メッセージ- セッション中に交換されたメッセージ数。
- 更新日時: - 最後に更新されたシステム時刻。
- メタデータ- セッションに関する追加情報。
- テストセッションを非表示- このチェックボックスをオンにすると、テストセッションが非表示になり、ライブセッションのリストのみが表示されます。
- エージェントの引き継ぎが発生しました- このチェックボックスをオンにすると、エージェントに引き渡すセッションがフィルタリングされます。 エージェントの引き継ぎが発生すると、人間のエージェントへのチャットの引き継ぎを示すヘッドホン アイコンが表示されます。
- エラーが発生しました: エラーが発生したセッションをフィルタリングするには、このチェックボックスを選択します。
- 反対票: 反対票のセッションをフィルタリングするには、このチェックボックスをオンにします。
行をクリックすると、特定のセッションの詳細ビューにアクセスできます。 チェックボックスを使用して、エージェントの引き継ぎ、エラー、反対票に基づいてセッションをフィルタリングします。 セッションの解読にはユーザレベルの権限と高度なデータ保護設定が必要です。 [ コンテンツの復号化 ] をクリックしてセッションの詳細を表示します。
スクリプト化された AI エージェントでセッションの詳細を表示する
各行のセッションをクリックして、個々のセッションの詳細を表示します。
トランザクション情報 タブには、特定の対話の詳細な内訳が 4 つのセクションに分類されて表示されます。
メッセージ セクション:
- セッション中に自分が送信したすべてのメッセージを表示します。
- AI エージェントによって生成された対応する応答を表示します。
- メッセージを時系列で表示し、対話のコンテキストを提供します。
識別されたインテント セクション:
- 顧客のクエリに対して特定されたインテントを表示します。
- 識別された各インテントに関連付けられた信頼レベルを示します。
- 特定されたインテントに関連付けられているスロットを一覧表示します。 スロットをクリックすると、その値に関する追加情報と、システムがユーザのクエリからどのように抽出するかが表示されます。
識別されたエンティティ セクションには、システムが顧客のメッセージから抽出し、それをアクティブなコンシューマー インテントに関連付けるエンティティが一覧表示されます。 これらのエンティティは、AI エージェントがユーザのクエリ内で特定した重要な情報を表します。
[ アルゴリズム結果 ] セクションでは、AI エージェントの応答につながった基礎となるプロセスに関するインサイトを提供します。 表示される情報の内訳は次のとおりです。
- インテントのリスト—識別されたインテントとそれらに対応する類似性スコアを表示します。
- エンティティリスト: ユーザのメッセージから抽出されたエンティティを表示します。
その他の情報 には次のものが表示されます:
- 処理済みクエリ—AI エージェントの自然言語理解 (NLU) パイプラインで処理された後の前処理済みの顧客入力であることを示します。
- 言語検出プロバイダ —特定のテキストの言語を自動的に識別する技術を提供するプロバイダです。
- 検出された言語—技術によって検出された言語。
- エージェント ハンドオーバー—セッション中にエージェントのハンドオーバーが発生したかどうかを示します。 エージェントの引き継ぎが特定のルールによりトリガーされた場合、 ルールによるエージェント引き継ぎ チェックボックスをチェックします。
- テンプレート キー—AI エージェントの応答をトリガーしたインテントに関連付けられたテンプレート キーを示します。
- 応答タイプ—AI エージェントが生成する応答のタイプを示します。
- 応答条件—AI エージェントの応答をトリガーした特定の条件またはルールを示します。
- NLU AI エンジン—顧客のクエリを処理するために使用される NLU AI エンジンを識別します。
- ベクトルモデル—テキストを数値ベクトルとして表す方法。
- 最小しきい値 スコア: 最小しきい値のスコアを表示します。
- 部分一致スコア差 - [引き継ぎ] と [推定] 設定で構成された部分一致スコアの差 です。 システムは、クエリが範囲外であるか、これらの値に基づいてエージェントの介入を必要とするかどうかを判断します。
- デバッグログ—特定のトランザクション ID に関連するデバッグログの一覧を提供します。 詳細ログは通常 180 日間保持されます。
ダウンロード オプションを使用して、トランザクション情報を JSON 形式でダウンロードして表示することもできます。
バージョン履歴と変更ログを表示する
インテントまたはエンティティを追加または更新するたびに、システムはスクリプト化された AI エージェントを再トレーニングして、最新の状態に維持します。 各トレーニングセッションの終了後、AI エージェントを十分にテストして正確性と有効性を確認します。 スクリプト型 AI エージェントを公開するたびに、バージョンが保存され、[ バージョン履歴 ] タブにアクセスして、スクリプト型 AI エージェントのすべてのバージョンを確認できます。
[ 履歴 ] ページから、エージェントに加えられた以下の更新にアクセスすることができます:
- いつ公開したか、バージョン履歴と、公開時に開発者が残したメモの形式で行われた変更を追跡します。
- 各公開バージョンで使用される AI エンジンと設定を表示します。 各バージョンの公開準備が完了するまでの経過時間も確認できます。
- 変更ログ タブで、設定、インテント、エンティティ、レスポンス、キュレーションに対する変更を監視することができます。
- 必要に応じて、古いバージョンをドラフトとして公開、プレビュー、または読み込みます。
- トレーニング履歴の表示—いつコーパスのトレーニングを行ったかと加えられた変更を追跡します。
- トレーニングエンジンの比較—異なるイテレーションとそれに対応するトレーニング期間に使用されたトレーニングエンジンを確認します。
- 変更の追跡—設定、インテント、レスポンス、キュレーションの変更を監視します。
- 前のバージョンに戻す: 必要に応じて簡単に古いトレーニングセットに戻すことができます。
変更ログ
[ 変更ログ セクションには、過去 35 日以内にスクリプト AI エージェントに加えられた変更の詳細な記録が表示されます。 変更ログにアクセスするには:
- [] ダッシュボード 作成した AI エージェントをクリックします。
- [ バージョン履歴 タブをクリックして、AI エージェントの履歴を表示します。
- [ 変更ログ タブをクリックして変更の詳細ログを確認します:
- 更新日時: - システムが変更を行った日時。
- 更新者- 変更を行ったユーザ。
- ロケーションの変更- 変更が行われた AI エージェントのセクション (コーパス、インテント、レスポンスなど)。
- 説明- 変更に関する追加情報。
-
[
更新者およびロケーションの変更特定の変更ログエントリを見つけるための検索オプション。 -
[ バージョン履歴 タブには、各 AI エージェントについて最大 10 のコーパスが表示されます。
キュレートされたエージェントの詳細を表示する
システムはメッセージを キュレーション コンソールは、次の基準に基づいています。
- フォールバック メッセージ- AI エージェントがメッセージを理解できず、フォールバック インテントをトリガーした場合。
- 反対票の多いメッセージ- AI エージェントのプレビュー中にユーザが反対票を入れたメッセージ。
- エージェントのハンドオーバー- 設定されたルールにより、人間のエージェントのハンドオーバーが生じるメッセージ。
- セッションから- セッションまたは会議室データから必要な応答が得られなかったとして、ユーザによってフラグが付けられたメッセージ。
- 信頼度低- 指定された信頼度低しきい値内の信頼度スコアを持つメッセージ。
- 部分一致- AI エージェントが適切なインテントまたは応答を把握できなかったメッセージ。
問題を解決する
[ 問題 ] タブでは、整理のためにフラグが設定されたメッセージを確認したり、対処することができます。 次を実行できます。
- 重大度と関連性に基づいて、問題を解決するか無視するかを選択します。
- 元のユーザの発話、AI エージェントの応答、添付されたメディアを調べます。
高度データ保護 がバックエンドで有効になっている場合、システムは解読されたユーザにユーザレベルでのアクセスを許可します。
問題を解決するには:
-
既存のインテントにリンクする: 課題を既存のインテントにリンクするには、[ リンク ] オプションを選択し、目的のインテントを検索します。
-
新しいインテントに追加—[新しいインテントに追加する] オプションを使用して、Curration Console から直接、新しいインテントを作成します。
-
問題を無視 : 問題を解決するか、または無視して、キュレーション コンソールから削除します。
- デフォルトのインテント (ウェルカム メッセージ、フォールバック メッセージ、部分一致) にリンクすることはできません。
- スクリプト AI エージェントの場合、ドロップダウン リストから適切なインテントを選択し、関連するエンティティにタグを付けます。
- 変更を加えると、システムは AI エージェントを再トレーニングして、応答に新しい知識を反映させます。
- 効率的な管理のために、複数の問題を同時に解決または無視します。
解決済み タブには、システムにより対処されたすべての問題が表示されます。 既存のインテントにリンクしたか、新しいインテントを作成したか、無視したかなど、解決した各問題の概要を表示できます。 システムがキャッチできなかった、好ましくない応答がある場合は、特定の例をキュレーション コンソールに手動で追加できます。
セッションから課題を追加するには:
- 発話を特定する—不正確な応答の引き金となった発話を特定します。
- キュレーション状況の確認—キュレーションコンソールに問題がまだない場合、システムは [
キュレーション状況] トグルを表示します。 - フラグをトグル—[
キュレーション状況] のトグルを有効にして、レビューと解決のために発言をキュレーションコンソールに追加します。
問題がすでにキュレーション コンソールにある場合、トグルの外観が変化し、その状況を示します。
アナリティクスを使用して、スクリプト化された AI エージェントのパフォーマンスを表示する
アナリティクス セクションでは、AI エージェントのパフォーマンスと有効性を評価するための主要なメトリックスをグラフで表示します。 主要な指標は、[ 概要 ]、[ レスポンス]、概要、 回答数、 </ の 4 つのセクションに分かれています。[トレーニング]と キュレーションです。
[アナリティクス] ページで、アナリティクスを表示する AI エージェントを選択できます。 チャネル、日付範囲、データ粒度を選択することで、アナリティクス ビューをカスタマイズできます。 デフォルトでは、システムはすべてのチャネルの先月の分析データを、各日をデータポイントとして表示します。
概要
概要には、開発者に全体的な AI エージェントの使用状況とパフォーマンスのスナップショットを提供する主要なメトリックとグラフが含まれています。
- ダッシュボードから、作成した AI エージェントを選択します。
- 左側ナビゲーションペインで [アナリティクス]をクリックします。 AI エージェント パフォーマンスの概要が表形式とグラフの両方で表示されます。
セッションとメッセージ
概要の最初のセクションには、AI エージェントのセッションとメッセージに関する以下の統計が表示されます。
- 合計セッション数と、AI エージェントが人の介入なしで処理したセッション数。
- エージェントの引き継ぎの合計数は、人間のエージェントに引き継がれたセッションの数です。
- 日単位の平均セッション数
- メッセージ (人間と AI エージェントのメッセージ) の合計と、そのうちユーザから送信されたメッセージ数。
- 日単位の平均メッセージ数
システムはこれに続いて、セッションのグラフィック表示 (AI エージェントによって処理されたセッションとハンドオーバーされたセッションを表す積み上げられた列) と AI エージェントによって送信された応答の合計数を示します。
[ユーザ（Users）]
概要の 2 番目のセクションには、AI エージェントのユーザに関する統計が含まれます。 合計ユーザ数、ユーザあたりの平均セッション数、および日単位の平均ユーザ数が表示されます。 この後に、選択した粒度に応じて各ユニットの新規ユーザとリピーターを表示するグラフが続きます。
パフォーマンス
3 番目のセクションには、ユーザに対する AI エージェントの応答に関する統計が表示されます。 ここでは、AI エージェントによって送信された応答の合計数と、AI エージェントが次のような応答間で分割されたものを確認できます。
- ユーザの意図を識別しました。
- フォールバックメッセージで応答しました。
- 部分一致のメッセージで応答しました。
- ユーザにエージェントの引き継ぎを通知しました。
同じことが円グラフで集計され、面グラフは選択した粒度に基づいて情報を提供します。
トレーニング
トレーニング セクションは、AI エージェント コーパスの「ヘルス」を表します。 開発者は、AI エージェントの各インテントに対して 20 を超えるトレーニング発話を構成することをお勧めします。 このセクションには、すべてのインテントが長方形で表示され、色とサイズでトレーニングデータの量が示されます。 インテントが白に近いほど、AI エージェントの精度が向上するために必要なトレーニング データの量が増えます。
応答
このセクションでは、顧客が求めている内容と頻度を確認できます。 AI エージェントが質問に回答するための最も一般的なインテントと、アクションを実行するための AI エージェントの応答テンプレートがグラフィックで表示されます。
このセクションには、顧客からの問い合わせとその頻度の詳細が表示されます。 AI エージェントが顧客のクエリを解決するために使用する最も一般的なインテントと応答タイプを視覚的に表示します。
キュレーション
このセクションには、日ごとに発生するキュレーションの問題の数と、AI エージェントが解決した数が視覚的に要約されます。
顧客との対話に AI エージェントを使用する
このセクションでは、AI エージェントを音声とデジタルの両方のチャネルと統合して、顧客の会話を管理する方法について説明します。
音声およびデジタル インタラクションに AI エージェントを使用する
Webex AI Agent Studio プラットフォームで自律型またはスクリプト AI エージェントを作成して構成したら、次のステップは、それらを音声およびデジタル チャネルと統合することです。 このインテグレーションにより、AI エージェントは顧客との音声ベースとデジタルの両方の会話を処理でき、シームレスでインタラクティブなユーザ エクスペリエンスを提供できます。
詳細については、「 音声およびデジタル インタラクションに AI エージェントを使用する 」記事を参照してください。
AI エージェントのカスタムレポートを管理する
グローバル変数を使用して、カスタム レポートを生成し、AI エージェントにルーティングされた通話を分析できます。
現在、AI エージェントのすぐに使用できるレポートは、Analyzer では利用できません。
グローバル変数を作成する
| 1 |
[制御ハブ] にサインインします。 |
| 2 |
[ コンタクトセンター ナビゲーションペインで、 。 |
| 3 |
クリック 新しいグローバル変数を作成する 変数の名前と説明を入力します。 次の名前の変数を作成します CustomAIAgentInteractionOutcome。 選択する 文字列 を変数タイプとして使用します。 |
| 4 |
トグル レポート可能にする オンにすると、レポート用に Analyzer で変数を表示します。 |
| 5 |
[保存] をクリックします。 |
グローバル変数をフローに追加する
リンクされたサンプルのフロー インポートでは、以下の手順も利用できます。
| 1 |
顧客組織にログインする方法: Control Hub。 |
| 2 |
移動先 。 [フロー] ページが表示されます。 |
| 3 |
[ フロー デザイナーに移動 アイコンをクリックします。 [フローデザイナー（Flow Designer）] ウィンドウが表示されます。 |
| 4 |
[ グローバル フロー プロパティ ペインで、までスクロールダウンします。 セクションを参照してください。 |
| 5 |
[ グローバル変数 セクションで、 グローバル変数の追加。 グローバル変数を追加します CustomAIAgentInteractionOutcome 必要があります。 |
| 6 |
[ 変数の設定 値を指定するアクティビティ 中止済み を変数に CustomAIAgentInteractionOutcome。 |
| 7 |
構成する 仮想エージェント V2 フローのアクティビティ。 |
| 8 |
[Handled] の結果を 仮想エージェント V2 アクティビティと使用する 変数の設定 値を指定するアクティビティ 処理済み を変数に CustomAIAgentInteractionOutcome。 |
| 9 |
エスカレーションされた結果を 仮想エージェント V2 アクティビティを選択し、 変数の設定 値を指定するアクティビティ エスカレートしました を変数に CustomAIAgentInteractionOutcome。 |
| 10 |
エラーが発生したパスを 仮想エージェント V2 アクティビティを選択し、 変数の設定 値を指定するアクティビティ エラーが発生しました を変数に CustomAIAgentInteractionOutcome。 |
| 11 |
ビジネス ロジックに基づいて残りのフローを完了し、公開します。 このフローを通過するすべての呼び出しは、変数の値を持ちます。 CustomAIAgentInteractionOutcome に設定 放棄済み、 処理済み、 エスカレート済み または エラー、呼び出しがたどるパスに応じて。 |
カスタム ビジュアライゼーションを作成する
Analyzer で、AI エージェントのコール レコードと AI エージェントの結果の分布のカスタム レポートを作成できます。
AI エージェントの通話記録の視覚化を作成する
| 1 |
をダウンロードし、 AI エージェント コール記録.JSON ファイルの場所: AI エージェント コール レコード。 |
| 2 |
Analyzer にログインします。 |
| 3 |
ホームページで、 視覚化 アイコンをクリックします。 |
| 4 |
[インポート（Import）] をクリックします。 |
| 5 |
クリック 参照 をクリックしてインポートするファイル (.JSON 形式) を選択します。 |
| 6 |
クリック インポート インポートするには AI エージェント コール記録.JSON ファイルを選択します。 |
| 7 |
クリック 編集 をクリックして、インポートされたビジュアライゼーションを変更します。 |
| 8 |
次をクリックします。 フィルタの編集 対象 CustomAIAgentInteractionOutcome. |
| 9 |
[ が参加しています ラジオボタンを選択し、値を追加します 中止済み、 エスカレートしました、 エラーが発生しました、 処理済み。 |
| 10 |
数回のテスト通話を保存して開始します。 |
| 11 |
ビジュアライゼーションを実行して結果を確認します。 |
AI エージェントの結果の分布の視覚化を作成する
| 1 |
をダウンロードし、 AI エージェントの結果の分布.JSON ファイルの場所: AI エージェントの結果の分布。 |
| 2 |
Analyzer にログインします。 |
| 3 |
ホームページで、 視覚化 アイコンをクリックします。 |
| 4 |
[インポート（Import）] をクリックします。 |
| 5 |
クリック 参照 をクリックして、インポートするファイル (JSON 形式) を選択します。 |
| 6 |
クリック インポート インポートするには AI エージェントの結果の分布.JSON ファイルを選択します。 |
| 7 |
クリック 編集 をクリックして、インポートされたビジュアライゼーションを変更します。 |
| 8 |
次をクリックします。 フィルタの編集 対象 CustomAIAgentInteractionOutcome. |
| 9 |
[ が参加しています ラジオボタンを選択し、値を追加します 中止済み、 エスカレートしました、 エラーが発生しました、 処理済み。 |
| 10 |
数回のテスト通話を保存して開始します。 |
| 11 |
ビジュアライゼーションを実行して結果を確認します。 |
AI コンプライアンスについて理解する
このセクションは、AI 開発、データ プライバシー、セキュリティ、安全性を理解するのに役立ちます。
AI 開発、データ プライバシー、セキュリティ、安全性
すべての AI を利用した機能について、当社の 責任ある AI 原則に基づいて AI 影響評価を行い、 責任ある AI フレームワークに従います。 設計による既存のセキュリティ、プライバシー、人権に関するプロセスに加えて、.
プライバシーとセキュリティ推論プロセス後に顧客入力データが保持されることはなく、サードパーティのモデル プロバイダーである Microsoft が Cisco 顧客データにアクセス、監視、保存することはありません。 機能別のデータ保持ポリシーの詳細については、Cisco Trust Portal の Webex AI エージェント AI 透過性テクニカルノート を参照してください。
トレーニングと評価用のデータソースサードパーティのモデル プロバイダーである Microsoft が、Azure OpenAI モデルを改善するために顧客のコンテンツを使用したり、Azure インフラストラクチャに Cisco 顧客データを保存したり、保持することはありません。
安全性と倫理的配慮すべての生成型 AI 機能にはエラーが発生しやすいため、Microsoft では Azure OpenAI が提供する コンテンツ フィルタリング をオプトインすることで、AI 機能のコンテンツの安全性を優先しています。
モデルの評価とパフォーマンス当社は、基礎となるモデルのレビュー、テスト、品質保証に人間を関与させることで、AI Assistant のパフォーマンスと精度を優先しています。
