すぐに試せるプロンプト例:
「顧客からのサポートチケットを自動的に分類し、優先順位をつけるシステムを設計してください。主要なカテゴリーと優先度の基準を提案し、実装方法の概要を説明してください。」
1. サポートチケットの自動分類システム
サポートチケットの自動分類は、顧客サービスの効率を大幅に向上させる重要な要素です。生成AIの使い方を理解することで、この過程を簡素化できます。
まず、主要なカテゴリーを設定します。例えば：
– 技術的問題
– 請求関連
– 製品情報
– アカウント管理
– その他
生成AIを使って、これらのカテゴリーに基づいてキーワードや文章パターンを作成できます。例えば、「アプリがクラッシュする」「支払いができない」「製品の仕様について」などの文言を含むチケットを適切なカテゴリーに振り分けるルールを設定します。
自然言語処理（NLP）技術を活用することで、AIはチケットの内容を理解し、最適なカテゴリーに分類します。この過程を改善するために、以下のようなプロンプトを使用できます：
「サポートチケットの自動分類のために、各カテゴリーに関連するキーワードとフレーズのリストを作成してください。」
2. 優先順位付けのシステム構築
優先順位付けは、最も緊急性の高い問題に迅速に対応するために不可欠です。生成AIの使い方を工夫することで、効果的な優先順位付けシステムを構築できます。
優先度を決定する要因として以下が考えられます：
– 問題の深刻度
– 顧客の重要性
– チケットの経過時間
– 影響を受ける顧客数
AIを使って、これらの要因に基づいて優先度スコアを計算するアルゴリズムを作成できます。例えば：
「サポートチケットの優先順位を決定するための数値化されたスコアリングシステムを設計してください。各要因の重み付けと計算方法を提案してください。」
このようなプロンプトを使用することで、AIは具体的なスコアリングシステムを提案し、それを基に優先順位付けのルールを設定できます。
3. システムの実装と継続的改善
自動分類と優先順位付けシステムの実装には、適切なツールとプラットフォームの選択が重要です。生成AIの使い方を理解することで、この選択プロセスも効率化できます。
実装に関して、以下のようなプロンプトが有効です：
「サポートチケットの自動分類と優先順位付けシステムを実装するための最適なツールやプラットフォームを提案してください。各オプションの長所と短所を比較してください。」
システムの継続的な改善も重要です。AIモデルの定期的な再トレーニングや、新しいカテゴリーや優先度基準の追加が必要になる場合があります。これらの改善プロセスを支援するために、以下のようなプロンプトが役立ちます：
「サポートチケットの自動分類と優先順位付けシステムの性能を評価し、改善するための方法を提案してください。具体的な指標とフィードバックループの設計を含めてください。」
これらのプロンプトを活用することで、生成AIの使い方を習得しながら、効果的なサポートチケット管理システムを構築・改善していくことができます。AIの力を借りることで、顧客満足度の向上とサポートチームの生産性向上を同時に達成できるのです。
