AI プレイブックに適切な目標とトピックを設定することで、効果的な評価と正確な分析が可能になります。
以下、効果的なトピックを作成するためのコツをご紹介します。
トピックと定義の関係
トピック名とその定義は関連している必要があります。トピック名は定義を要約し、定義はトピック名を説明する内容でなければなりません。
良いトピックと定義の関係 | 良くないトピックと定義の関係 |
|---|---|
トピック: 顧客の予算 定義: 顧客がこのプロジェクトに割り当てた予算 | トピック: ステップ 1 定義: 顧客がこのプロジェクトに割り当てた予算 |
単一トピックの組み合わせ
トピックとその定義のペアは、１つのテーマに焦点を当てる必要があります。
トピックの定義に複数のトピックが含まれている場合は、それぞれを別々のトピックに分けることをおすすめします。
良いペアリング例 | 良くないペアリング例 |
|---|---|
トピック: 主な課題点 定義: 現在直面している最も重要な課題または障害 トピック： 予算 定義：お客様がこのプロジェクトに割り当てた予算 | トピック：主な課題点と予算 定義：現在直面している最も重要な課題や障害、およびお客様の予算 |
明確で簡潔に
トピック名と定義は、明確で簡潔、かつ客観的に測定可能である必要があります。
「親しみやすさ」や「礼儀正しさ」のような主観的または測定不能な評価は避けます。
トピック名や定義が曖昧すぎると、Dialpad AI がリアルタイムで正確にトピックを検出するための情報が不足し、トピックの検出漏れやアナリティクスの不完全さ、さらには AI のハルシネーションを引き起こす可能性があります。
また、トピックや定義が長すぎると、焦点が狭すぎて、検出漏れや評価の不正確さにつながることもあります。トピックは正確であるために十分な詳細さを持ち、さまざまな場面をカバーできるよう幅広く設定します。
推奨例 | 曖昧すぎる、または長すぎる例 |
|---|---|
トピック：顧客満足度 定義：顧客が Aerolabs 社の担当者とのやり取りを通じて、サービスにどの程度満足しているか トピック：移行後の期待 定義：Aerolabs 社への移行後における顧客の期待とや望む結果 | トピック：追加ソリューション 定義：顧客の懸念を解決するための追加サービスオプションやソリューション トピック：Aerolabs 社を選択した後の期待される結果 定義：顧客が配送サービスを Aerolabs 社に移行した後に抱く待機や望む結果。重点が梱包の改善、ユーザー体験の簡素化、配送時間の短縮、またはコスト効率にあるかを問わず、これらの期待を理解することで、提供側は移行を円滑に進め、顧客満足度を確保できます。 |
Tip
理想的なトピック名の長さ：4〜40 文字
理想的な定義の長さ：25〜150 文字
バイアスを避ける
トピックに性別、人種、またはその他の集団に関するステレオタイプ、誤報、社会的偏見が含まれる場合、特定の言語パターンに基づいた偏ったまたは誤った検出が行われ、不正確で不公平な結果につながる可能性があります。
バイアスの例
「候補者は何歳ですか?」
年齢をトピックや定義に含めると、特定の層に対して差別的なデータ収集につながる可能性があります。
「候補者の国籍はどこですか?」
国籍をトピックや定義に含めると、有害なステレオタイプに基づいたデータ収集につながる可能性があります。
「会話全体のトーンはどうでしたか?」
「親しみやすさ」や「礼儀正しさ」といったトーンを追跡するトピックは、限られた言語パターンに依存するため、偏った評価につながる可能性があります。
個人を特定できる情報を避ける
トピックのタイトルや説明には、個人を特定できる情報 (PII) 、クレジットカード情報、パスワード、メールアドレス、自宅住所などの機密情報を収集するような内容は含めません。
個人情報の例
「候補者の生年月日は?」
「候補者の住所は?」
「CVV 番号は?」
トピック名でエージェントに直接話しかけない
プレイブック全体でトピックを一貫させるために、エージェントに直接語りかける表現は避けます。
例：「エージェントは、理想的な価格帯について話し合うべきです」という表現ではなく、「顧客の理想的な価格帯」のような、シンプルなトピック名を使用します。エージェントへの指示やヒントは、「質問」フィールドに記載します。