AI エージェントによる自動化のビジネスユースケースを特定する

ビジネスユースケースを特定するときは、次のガイドラインに従ってください。

  1. AI エージェントを使用して自動化する具体的な問題またはプロセスを明確に定義します。

  2. Visio、Miro、その他の同様のツールを使用して、自動化する問題またはプロセスをグラフィカルにレイアウトします。

  3. 効率性の向上、コストの削減、顧客エクスペリエンスの強化など、このユースケースを自動化することによる潜在的な影響と利点を評価します。

  4. ROI を決定し、価値を証明するために測定する主要な KPI を特定します。

特定のユースケースにアクション、知識、またはその両方が必要かどうかを特定する

  • アクション—ユースケースで AI エージェントが特定のアクション (データベースの更新、メールの送信、サードパーティ API の実行など) を実行する必要があるかどうかを識別します。

  • 知識—ユースケースで AI エージェントが知識ベースに基づいて情報や回答を提供する必要があるかどうかを判断します。

  • 両方—ユースケースにアクションと知識の両方の組み合わせが必要かどうかを評価します。

適切な AI エージェントの選択

自律型 AI エージェント

エージェントがコンテキストを理解し、定義済みのスクリプトなしで利用できるナレッジ ベースまたは API 統合を使用して決定する必要がある複雑で動的な環境に適しています。

  • 自由形式の自然な会話または応答。

  • 知識ベースが大きい場合、またはエンティティ/応答のバリエーションが潜在的に大きい場合。

スクリプト化された AI エージェント

明確に定義された手順を伴う単純で反復的なタスク、または正確な繰り返し性と予測可能性が求められるタスクに最適です。 また、高度に技術的な質問と回答にも最適です。

  • 限られたバリエーションでの特定の応答が必要な厳密なユースケース。

  • 機密データの処理には、事前定義されたルールに従って動作し、データの誤用や誤解の可能性がないため、スクリプト化された AI が適しています。

  • エクスペリエンスの一貫性。エクスペリエンスは同じままである必要があります。 LLM は同じプロンプトに対して異なる結果を返す可能性があります。

比較表

脚本付き自律型
メリットより高い制御より速く、より簡単に構築
運用コストが安いとてもナチュラルな IX
実行時の高速化スコープの変更が容易
欠点構築に多大な労力がかかるより高価
脆くて硬い IX幻覚のリスク

自律型 AI エージェントの開発

自律 AI エージェントを作成するときは、以下の手順を順番に実行してください。

  • 目標を定義することから始めましょう—顧客からの問い合わせの解決や注文の効率的な処理など、AI エージェントの主な目的を明確に説明します。

  • 旅を定義する—AI エージェントに必要な質問、アクション、機能を明確に特定します。

  • 知識を追加する—エージェントがアクセスできる関連ナレッジベースを統合して、正確な情報を提供します。

  • アクションを定義する—エージェントが実行する必要があるアクションを指定し、必要な API または関数呼び出しを統合します。

  • プレビュー—知識とアクションを備えた AI エージェントをプレビューします。

  • テストと検証—プラットフォーム プレビュー ツールを使用して AI エージェントのパフォーマンスをテストし、必要な調整を行います。

  • 指示を追加する—エージェントの応答の正確性と信頼性を高めるために詳細な指示を提供します。

目標を書く際の注意点

このセクションでは、自律 AI エージェントの目標プロンプトとユーザの意図を満たすアクションを記述するためのベスト プラクティスについて説明します。

すべきこと

  • 目標は短く簡潔にしてください。

  • ボットの全体的な機能または目的に焦点を当てます。

  • 最終結果またはユーザにとってのメリットを考慮してください。

  • 明確かつ簡潔な言葉を使用してください。

  • 目標がボットのアクションおよび機能と一致していることを確認します。

してはいけないこと

  • 場所、日付、ユーザ情報などの具体的な詳細は含めないでください。

  • 特定のアクションや実装方法については言及しないでください。

  • 専門用語や複雑な用語は使用しないでください。

  • 過度に長い、または複雑な目標記述は避けてください。

  • 1 つのプロンプトに関連のない複数の目標を含めないでください。

  • あいまいな言葉や曖昧な言葉の使用は避けてください。

ナレッジベース管理に関する推奨事項

ナレッジ ベースを作成して管理する際には、正確性を保ち、AI エージェントの目的に合わせてカスタマイズすることが重要です。 人間のエージェントが関連のない情報が多すぎると圧倒されるのと同様に、知識ベースに一般的な情報を追加すると、AI エージェントが混乱する可能性があります。

ナレッジ ベースを作成および管理するときは、次の推奨事項に従ってください。

  • コンテンツを論理的に整理します。 AI エージェント スタジオで独自のナレッジ ドキュメントを作成するときは、カテゴリを使用します。

  • ファイルをアップロードする際は、ドキュメント間での情報の競合や重複を避けてください。

  • アップロードする前にドキュメントの品質を確認してください。

  • 必要に応じて、大きなファイルを小さなファイルに分割します。

  • 定期的に知識を確認し、必要に応じて更新します。

アクション作成に関する推奨事項

アクションを作成するときは、次の推奨事項に従ってください。

  • アクションの説明でアクションの目的を明確に定義します。

  • 複雑さを最小限に抑え、アクションをシンプルに保ちます。

  • 各エンティティ/スロットを正確に記述すると、LLM の精度が向上し、タスクをより深く理解できるようになります。

  • 矛盾した、または矛盾するアクションを作成しないでください。

  • LLM に頼るのではなく、Connect フローで決定論的ロジックを作成して精度を高めます。

指示書作成時の迅速なエンジニアリングのヒント

AI エージェントに指示を追加する前に、必要なアクションと知識を追加して AI エージェントをテストします。 AI エージェントをテストした後に指示を追加すると、AI エージェントの効率と精度が向上します。

自律 AI エージェントの指示を記述するときは、次のヒントを参照してください。

  • シンプルに—明確で簡潔な言葉を使用してください。 専門用語や過度に複雑な文章は避けてください。

  • マークダウンを使用する— 最良の結果を得るには、見出しと順序付き/順序なしリストのマークダウンを使用します。

  • AI エージェントの ID を記入してください—まず、エージェントのペルソナを明確に定義します (例:「あなたは親切なカスタマー サポート エージェントです...」)。

  • 分解する—タスクを段階的に概説します。 たとえば、「まず、口座番号を確認してください。 次に、問題を説明してください。」

  • エラーに備える—入力内容が明確でない場合は、「申し訳ありませんが、もう一度言っていただけますか?」などの代替フレーズを含めます。

  • コンテキストを保存する—長い会話の継続性を保つために、エージェントに以前の応答を覚えておくように伝えます。

  • 参照アクション—さまざまなステップで外部アクションを使用する方法を明確に指示します。 参照されているアクションが有効になっていることを確認してください。 アクション 予期しない動作を回避するには、タブをクリックします。

  • ガードレールを追加する—AI エージェントに、目標のコンテキストでのみ応答するように指示します。

  • 例を追加する—正確性を高めるために、必要に応じて例を追加します。

指示書作成用テンプレート

次のテンプレートを使用して、目的に応じた指示を記述します。

## 1. 身元

-**役割の定義:** —AI エージェントのペルソナと専門知識を定義します。 たとえば、「あなたは、旅行に関するあらゆる質問に対応する専門のカスタマー サービス担当者、ジェイミーです。」

-**口調と態度-** - エージェントの口調がフレンドリーか、フォーマルか、カジュアルかを指定します。

##2. コンテクスト

-**背景情報** - エージェントが考慮する必要がある背景の詳細を提供します。 たとえば、「この会話は家族旅行の予約に関するものです。」

-**環境の詳細** - 発信者が音声で通話しているため、バックグラウンド ノイズが発生して文字起こしの品質に影響する可能性があるなどのシステム制約について説明します。

##3. タスク

-**サブタスク/ステップ** - タスク全体を特定の連続したステップに分割します。 たとえば、挨拶、旅行日程の収集、オプションの提案、詳細の確認などです。 タスクを実行するために使用される各ステップのアクションを参照します。

##4. 対応ガイドライン

-**書式設定ルール** - 応答の構造化方法を定義します。 たとえば、オプションには箇条書きを使用し、デジタルの場合は手順に明確な番号を付け、音声の場合は短くすることを検討してください。

-**言語スタイル** - 形式、簡潔さ、明瞭さに関する指示を提供します。

##5. エラー処理とフォールバック

-**明確化プロンプト** - ユーザ入力が曖昧な場合のフォールバック質問を定義します。 たとえば、「聞き取れませんでした。ご旅行の日程をもう一度お伝えいただけますか？」

-**デフォルトの応答** - エージェントがリクエストを処理できない場合にどのように応答するかを概説します。 たとえば、「申し訳ありませんが、理解できませんでした。 言い換えてみていただけますか？」

-**アクションの失敗** - Webex Connect とのアクション統合に関する問題を処理するためのガイドラインを提供します。

##6. ユーザ定義のガードレール

-**ガードレール** - 会話を目標に限定し、無関係な質問には応じないようにエージェントに注意喚起します。

## 7. 例

-**同じ会話** - プロンプトの遵守を向上させるために、エンドユーザと AI エージェント間のサンプル会話の例をオプションで追加します。