エージェント ハブについて説明する

エージェントは、組織が Dynamics 365 アプリケーションを使用する方法を変更しています。 Customer Intent Agent は、顧客の意図を分析して、解決プロセスを効率化します。 ケース管理エージェントは、ケースの作成、管理、解決を自動化できます。 Dynamics 365 の一部である AI 機能を使用するには、エージェントのデプロイと管理に役立つツールが必要です。

Dynamics 365 のエージェント ハブは、Dynamics 365 Customer Service 内で AI を利用したエージェントを管理するためのコマンド センターです。 これにより、組織は仮想エージェントと Copilot エクスペリエンスをデプロイ、監視、最適化し、シームレスな自動化と顧客との対話の改善を実現できます。

エージェント ハブは、次の目的で設計 された一元化されたワークスペース です。

エージェント ハブには、次の機能の統合ビューが用意されています。

• 詳細情報: 管理者は、AI エージェント、セキュリティ プロトコル、コンプライアンスへの影響、ワークフローの導入に関するガイド付き概要にアクセスできます。 これは AI について理解するのに役立ち、意思決定者が自信を持って行動するための情報を得ることができます。

• ロールアウト マネージャー: 特定の意図と対象ワークロードに対する AI エージェントのロールアウト計画を構成し、そのパフォーマンスを監視できます。

• エージェントの分析情報: コンタクト センターで AI エージェントのパフォーマンスを測定します。 合計会話数、平均処理時間、顧客満足度スコアなどのメトリックを表示して、AI エージェントのパフォーマンスを把握します。

• セキュリティ: 顧客データを保護し、規制コンプライアンスを確保するためのセキュリティ対策について理解できます。

• アーキテクチャ: AI エージェントの基になるアーキテクチャと、それらが既存のシステムとどのように統合されているかに関する分析情報を取得できます。

• プライバシーとコンプライアンス: コンタクト センターで AI エージェントを使用するためのプライバシーとコンプライアンスに関する考慮事項を確認できます。

エージェント ハブは、これらの機能を統合することで、企業が複数のチャネルにわたって 一貫したインテリジェントでスケーラブルなサポート を提供できるようにします。

ロールアウト計画

エージェント ハブが Dynamics 365 でのエージェントの管理と展開を支援する 1 つの方法は、ロールアウト マネージャーです。 ロールアウト マネージャーは、管理者がエージェントを組織にロールアウトするように指示します。 ビジネス ニーズに基づいて、自律エージェントごとに個別のロールアウト プランを作成することも、複数のエージェントに対して単一のロールアウト プランを作成することもできます。

Dynamics 365 カスタマー サービスの場合は、次のロールアウト計画を作成できます。

• Customer Intent Agent: 顧客の意図に基づいて提案された応答を提供することで、サービス担当者を支援します。

• ケース管理エージェント: ケースの作成や更新などのケース管理タスクを自動化することで、サービス担当者を支援します。

• カスタマー ナレッジ管理エージェント: 顧客のクエリに基づいてナレッジ ベースの記事を提供することで、サービス担当者を支援します。

• 品質評価エージェント: 組織は、サポートに対するすべての顧客エンゲージメントが準拠し、倫理的であり、ブランド価値と整合していることを確認するのに役立ちます。

既存のエージェントの監視

エージェントがデプロイされると、エージェント ハブには、何が起こっているかを把握するための堅牢な監視ツールが用意されています。 これには以下のツールが含まれます。

• Real-Time ダッシュボード: アクティブなセッション、会話のトランスクリプト、パフォーマンス メトリックを追跡します。

• 正常性の監視: サービス継続性を維持するために、障害または異常に関するアラートを受信します。

• 分析と最適化: 使用状況の傾向、顧客からのフィードバック、モデルの再トレーニングを確認して、精度と効率を向上させます。

エージェント ハブで使用できるさまざまなツールについて説明したので、潜在的なビジネス シナリオを調べてみましょう。

中規模の小売業者は、顧客の問題を管理するためのコンタクト センターを持っています。 彼らは、ai とより具体的にはエージェントを日常業務に統合する過程にあります。 現在、彼らは人間の担当者と複雑なケースを維持しながら、AIエージェントとの単純な「注文状態/返品/店舗時間」の問い合わせを回避したいと考えています。 これらのエージェントは、Web チャット、SMS、音声 IVR を通じて利用できます。

学ぶ： エージェントをデプロイする前に、Customer Service 管理者はエージェント ハブを使用して、AI エージェント、プライバシー、コンプライアンス、ワークフローの導入に関するガイド付き概要を確認し、内部ポリシーと業界の要件に合わせて調整します。 これにより、スコープ内にある自律的なサービス エージェント (意図、ケース管理、ナレッジ、品質評価) と、各エージェントが結果にどのように貢献するかを確認するのに役立ちます

ロールアウト： ロールアウト マネージャーを使用して、スーパーバイザーは段階的な計画を定義します。

• フェーズ 1 (第1〜2週): 「注文状況確認」(WISMO) に対してAIをWebチャットのみで有効にする; 全WISMOトラフィックの20%で露出を上限とする。

• フェーズ 2 (第 3 ~ 4 週): リターンの適格性の意図を追加します。SMS に展開します。40%に上限を上げます。

• フェーズ 3: 音声 IVR に基本的な店舗時間を導入し、複雑な通話を人間の担当者にルーティングします。

ロールアウト後、これらのプランは、エージェント ハブのロールアウト ビュー内で追跡および調整されます。

測定： エージェントがデプロイされると、組織の監督者はエージェント分析情報ダッシュボードを使用して次の情報を表示します。

• 上位 KPI: 総ボリューム、 自律レート、 品質スコア、センチメント 。基幹業務、意図グループ、チャネルでフィルター処理されます。

• ボリュームファネル: AI により解決された会話の割合と、担当者にエスカレーションされた会話の割合。

• エージェント レベルの分析情報: どの AI エージェント (インテント エージェントなど) が最も影響を受け、品質が低下するかを示します。

反応： 組織は、監視を通じて、週 2 から 4 の間にキャプチャされたデータに基づいて、変更を加えたい領域を特定できます。

• 見解: WISMO自動化率はWebチャットでは62%ですが、SMSではわずか35%のみです。追跡番号が存在しない場合には品質スコアが低下します。

  • アクション: 顧客ナレッジ管理エージェント を更新して、"追跡番号がありません" フローを表示し、クイック応答パスを作成します。新しい会話データを使用して意図を再トレーニングします。

• 検索: 音声で頻繁にエスカレートする質問を返します。

  • アクション: ケース管理エージェント が新しい例外を学習するまで、ロールアウト マネージャーで音声露出を低くします。ロールアウト計画を発行し、導入デルタを追跡します。

• 発見: 出荷遅れによるセンチメントの低下。

  • アクション: エージェント分析情報のセンチメント/品質に 目標目標 を設定し、"遅延出荷" 意図をより早く人間の担当者にエスカレートするルールを追加します。1 週間にわたって改善を監視します。

結果： エージェント ハブを使用してエージェントを評価、ロールアウト、管理した 6 週間後、小売組織は次の結果を見つけました。

• 自律率: WISMO の全体でチャットやSMSにおいて +28%; 人間対応のエスカレーションで AHT が 22%低下。

• CSAT: デジタルチャンネルでの+6ポイント。 品質スコアは、知識修正後に目標のしきい値に達します。

• エスカレーション: よりターゲットを絞り込み、より明確なサマリーを担当者に渡し、リワークを減らします。

次のシミュレーションでは、エージェント ハブを使用してロールアウト計画を作成する方法を確認します。