カスタマーサポートエージェント
このガイドでは、Claudeの高度な会話機能を活用して、リアルタイムでの顧客問い合わせに対応し、24時間体制のサポートを提供し、待ち時間を短縮し、正確な応答とポジティブなやり取りで大量のサポート要求を管理する方法を説明します。
Claudeを使用した構築を始める前に
Claudeをサポートチャットに使用するかどうかを決定する
以下は、LLMのClaudeを使用してカスタマーサポートプロセスの一部を自動化すべき主な指標です:
他のLLMよりもClaudeを選択する際の考慮事項:
- 自然で細やかな会話を重視する場合:Claudeの洗練された言語理解により、他のLLMとのチャットよりも人間らしい、文脈を理解した自然な会話が可能です。
- 複雑でオープンエンドな問い合わせを頻繁に受ける場合:Claudeは、定型的な応答を生成したり、ユーザーの発言のパターンを広範にプログラミングしたりすることなく、幅広いトピックと問い合わせに対応できます。
- スケーラブルな多言語サポートが必要な場合:Claudeの多言語機能により、200以上の言語での会話が可能で、各言語に対して個別のチャットボットや広範な翻訳プロセスを必要としません。
理想的なチャットのやり取りを定義する
顧客がClaudeとどのように、いつ対話することを期待するかを定義するために、理想的な顧客とのやり取りの概要を作成します。この概要は、ソリューションの技術要件を決定するのに役立ちます。
以下は自動車保険のカスタマーサポートチャットの例です:
- 顧客:サポートチャット体験を開始
- Claude:顧客を温かく迎え、会話を始める
- 顧客:新しい電気自動車の保険について質問
- Claude:電気自動車の補償に関する関連情報を提供
- 顧客:電気自動車保険特有のニーズに関する質問をする
- Claude:正確で有益な回答を提供し、情報源へのリンクを提供
- 顧客:保険や自動車とは無関係のオフトピックな質問をする
- Claude:関係のないトピックについては話し合わないことを明確にし、ユーザーを自動車保険の話題に戻す
- 顧客:保険の見積もりに興味を示す
- Claude:適切な見積もりを決定するために一連の質問をし、回答に応じて対応を調整
- Claude:ユーザーから収集した必要な情報とともに見積もり生成APIツールを使用するリクエストを送信
- Claude:APIツールの使用から応答情報を受け取り、情報を自然な応答に統合し、ユーザーに見積もりを提示
- 顧客:フォローアップの質問をする
- Claude:必要に応じてフォローアップの質問に回答
- Claude:保険プロセスの次のステップへ顧客を案内し、会話を締めくくる
やり取りを個別のタスクに分解する
カスタマーサポートチャットは、質問への回答から情報検索、リクエストに対するアクションまで、単一の顧客とのやり取りにまとめられた複数の異なるタスクの集合体です。構築を始める前に、理想的な顧客とのやり取りを、Claudeに実行させたいすべてのタスクに分解します。これにより、各タスクに対してClaudeにプロンプトを与え評価できることが保証され、テストケースを作成する際に考慮する必要のあるやり取りの範囲を把握できます。
上記の保険に関するやり取りの例に関連する主要なタスクは以下の通りです:
-
挨拶と一般的なガイダンス
- 顧客を温かく迎え、会話を開始する
- 会社とやり取りに関する一般的な情報を提供する
-
商品情報
- 電気自動車の補償に関する情報を提供する
これには、Claudeが必要な情報をコンテキストに持っている必要があり、RAGの統合が必要になる可能性があります。
- 電気自動車保険特有のニーズに関する質問に回答する
- 見積もりや保険の詳細についてのフォローアップ質問に回答する
- 適切な場合は情報源へのリンクを提供する
- 電気自動車の補償に関する情報を提供する
-
会話の管理
- トピック(自動車保険)に焦点を当てる
- オフトピックな質問を関連する主題に戻す
-
見積もりの生成
- 見積もり適格性を判断するための適切な質問をする
- 顧客の回答に基づいて質問を調整する
- 収集した情報を見積もり生成APIに送信する
- 顧客に提供された見積もりを提示する
成功基準を確立する
サポートチームと協力して、明確な成功基準を定義し、測定可能なベンチマークと目標を持つ詳細な評価を作成します。
以下は、定義されたタスクをClaudeがどれだけうまく実行しているかを評価するために使用できる基準とベンチマークです:
以下は、サポートにClaudeを採用することのビジネスへの影響を評価するために使用できる基準とベンチマークです:
カスタマーサービスエージェントとしてClaudeを実装する方法
適切なClaudeモデルを選択する
モデルの選択は、コスト、正確性、応答時間のトレードオフによって異なります。
カスタマーサポートチャットの場合、claude-3-7-sonnet-20250219
は知性、レイテンシー、コストのバランスを取るのに適しています。ただし、RAG、ツール使用、長文コンテキストのプロンプトを含む複数のプロンプトを使用する会話フローの場合、レイテンシーを最適化するためにclaude-3-haiku-20240307
がより適している可能性があります。
強力なプロンプトを構築する
Claudeをカスタマーサポートに使用するには、Claudeが適切に応答できるように十分な指示とコンテキストを持ちながら、幅広い顧客の問い合わせに対応できる柔軟性を持たせる必要があります。
システムプロンプトから始めて、強力なプロンプトの要素を書いていきましょう:
User
ターンの中に書く方が最もよく機能します。詳しくはシステムプロンプトでClaudeに役割を与えるをご覧ください。複雑なプロンプトはサブセクションに分解し、一度に一部ずつ書くのがベストです。各タスクについて、タスクをうまく実行するためにClaudeが必要とするプロンプトの部分を定義するステップバイステップのプロセスに従うと、より成功する可能性があります。この自動車保険のカスタマーサポートの例では、「挨拶と一般的なガイダンス」タスクから始めて、全体的なプロンプトのすべての部分を少しずつ書いていきます。これにより、プロンプトの個々の部分をより迅速に調整できるため、プロンプトのデバッグも容易になります。
これらのすべての部分をconfig.py
というファイルに入れます。
次に、自動車保険と電気自動車保険の情報についても同様に行います。
静的コンテンツができたので、Claudeの応答をガイドするための理想的な顧客とのやり取りの「良い」例を4-5個追加しましょう。これらの例は、理想的な顧客とのやり取りを代表するものであり、ガードレール、ツールの呼び出しなどを含めることができます。
また、顧客とのやり取り方法に関する重要な指示を含める必要があります。 これには、ブランドのガードレールやサポートポリシーから導き出されるものが含まれる場合があります。
では、これらのセクションをすべて1つの文字列にまとめて、プロンプトとして使用しましょう。
ツール使用でダイナミックでエージェント的な機能を追加する
Claudeは、クライアントサイドのツール使用機能を使用してアクションを実行し、動的に情報を取得することができます。まず、プロンプトが利用すべき外部ツールやAPIをリストアップします。
この例では、見積もりを計算するためのツールから始めます。
保険見積もり計算機の例:
プロンプトをデプロイする
プロンプトがどれだけうまく機能するかを知るには、テスト環境にデプロイして評価を実行する必要があるので、プロンプト、Anthropic SDK、ユーザーインターフェース用のstreamlitを使用して小さなアプリケーションを構築しましょう。
chatbot.py
というファイルで、Anthropic SDKとのやり取りをカプセル化するChatBotクラスのセットアップから始めます。
このクラスには、generate_message
とprocess_user_input
という2つの主要なメソッドが必要です。
ユーザーインターフェースを構築する
このコードをStreamlitを使用してメインメソッドでテストデプロイします。このmain()
関数は、Streamlitベースのチャットインターフェースをセットアップします。
これをapp.py
というファイルで行います。
以下のコマンドでプログラムを実行します:
プロンプトを評価する
プロンプトは、本番環境で使用できる状態にするためにテストと最適化が必要になることがよくあります。ソリューションの準備状態を判断するために、定量的手法と定性的手法を組み合わせた体系的なプロセスを使用してチャットボットのパフォーマンスを評価します。定義された成功基準に基づいて強力な経験的評価を作成することで、プロンプトを最適化できます。
パフォーマンスを改善する
複雑なシナリオでは、標準的なプロンプトエンジニアリング技術とガードレール実装戦略を超えて、パフォーマンスを改善するための追加戦略を検討すると役立つ場合があります。以下は一般的なシナリオです:
RAGで長いコンテキストのレイテンシーを削減する
大量の静的および動的コンテキストを扱う場合、すべての情報をプロンプトに含めると、高いコスト、応答時間の遅延、コンテキストウィンドウの制限に達する可能性があります。このシナリオでは、Retrieval Augmented Generation(RAG)技術を実装することで、パフォーマンスと効率を大幅に改善できます。
Voyageなどの埋め込みモデルを使用して情報をベクトル表現に変換することで、よりスケーラブルで応答性の高いシステムを作成できます。このアプローチでは、すべての可能なコンテキストを毎回プロンプトに含めるのではなく、現在のクエリに基づいて関連情報を動的に取得できます。
サポートのユースケースにRAGレシピを実装することで、広範なコンテキスト要件を持つシステムにおいて、正確性の向上、応答時間の短縮、APIコストの削減が示されています。
ツール使用でリアルタイムデータを統合する
口座残高や保険契約の詳細など、リアルタイムの情報を必要とするクエリを扱う場合、埋め込みベースのRAGアプローチでは不十分です。代わりに、ツール使用を活用することで、チャットボットの正確でリアルタイムな応答を提供する能力を大幅に向上させることができます。例えば、ツール使用を使用して、顧客情報の検索、注文詳細の取得、顧客に代わって注文のキャンセルを行うことができます。
ツール使用:カスタマーサービスエージェントレシピで説明されているこのアプローチにより、ライブデータをClaudeの応答にシームレスに統合し、よりパーソナライズされた効率的な顧客体験を提供できます。
入力と出力のガードレールを強化する
チャットボットをデプロイする場合、特にカスタマーサービスのシナリオでは、誤用、範囲外のクエリ、不適切な応答に関連するリスクを防ぐことが重要です。Claudeはそのようなシナリオに本質的に耐性がありますが、以下はチャットボットのガードレールを強化するための追加のステップです:
- 幻覚を減らす:事実確認メカニズムと引用を実装して、提供された情報に基づいて応答を根拠付けます。
- 情報のクロスチェック:エージェントの応答が会社のポリシーと既知の事実に一致することを確認します。
- 契約上のコミットメントを避ける:エージェントが権限のない約束や合意を行わないようにします。
- ジェイルブレイクを緩和する:無害性スクリーンと入力検証などの方法を使用して、ユーザーがモデルの脆弱性を悪用して不適切なコンテンツを生成しようとするのを防ぎます。
- 競合他社への言及を避ける:競合他社の商品やサービスに言及しないように、競合他社への言及フィルターを実装します。
- Claudeをキャラクターに留める:長く複雑なやり取りでも、Claudeがコンテキストのスタイルを変更しないようにします。
- 個人を特定できる情報(PII)を削除する:明示的に必要で許可されている場合を除き、応答からPIIを削除します。
ストリーミングで認識される応答時間を短縮する
長い応答が予想される場合、ストリーミングを実装することで、ユーザーのエンゲージメントと満足度を大幅に改善できます。このシナリオでは、応答全体が生成されるのを待つのではなく、ユーザーは段階的に答えを受け取ります。
ストリーミングの実装方法は以下の通りです:
- ストリーミング応答をサポートするためにAnthropic Streaming APIを使用します。
- フロントエンドでテキストのチャンクを受け取るように設定します。
- 各チャンクが到着したら表示し、リアルタイムのタイピングをシミュレートします。
- ユーザーが離れて戻ってきた場合に表示できるように、完全な応答を保存するメカニズムを実装します。
場合によっては、段階的な表示が長い処理時間の影響を緩和するため、ストリーミングによってベースレイテンシーの高い、より高度なモデルの使用が可能になります。
チャットボットをスケールする
チャットボットの複雑さが増すにつれて、アプリケーションアーキテクチャもそれに合わせて進化させることができます。アーキテクチャにさらなる層を追加する前に、以下のより簡単なオプションを検討してください:
- プロンプトを最大限活用し、プロンプトエンジニアリングを通じて最適化していることを確認します。最も効果的なプロンプトを書くためにプロンプトエンジニアリングガイドを使用してください。
- プロンプトに追加のツールを追加し(プロンプトチェーンを含めることができます)、必要な機能を達成できるかどうかを確認します。
チャットボットが非常に多様なタスクを処理する場合は、初期の顧客クエリをルーティ
ングするために別のインテント分類器の追加を検討することができます。既存のアプリケーションでは、これには顧客クエリを分類器を通じて専門的な会話(独自のツールとシステムプロンプトを持つ)にルーティングする決定木を作成することが含まれます。この方法では、レイテンシーを増加させる可能性のある追加のClaude呼び出しが必要になることに注意してください。
サポートワークフローにClaudeを統合する
私たちの例はStreamlit環境内で呼び出し可能なPython関数に焦点を当てていましたが、リアルタイムのサポートチャットボット用にClaudeをデプロイするにはAPIサービスが必要です。
以下のようなアプローチが可能です:
-
APIラッパーの作成:分類関数の周りに簡単なAPIラッパーを開発します。例えば、Flask APIやFast APIを使用してコードをHTTPサービスにラップできます。HTTPサービスはユーザー入力を受け取り、アシスタントの応答を完全に返すことができます。したがって、サービスは以下のような特徴を持つことができます:
- Server-Sent Events(SSE):SSEにより、サーバーからクライアントへのリアルタイムの応答のストリーミングが可能になります。これは、LLMを使用する際のスムーズでインタラクティブな体験を提供するために重要です。
- キャッシング:キャッシングを実装することで、応答時間を大幅に改善し、不要なAPI呼び出しを減らすことができます。
- コンテキストの保持:ユーザーが離れて戻ってきた場合の会話の継続性のために、コンテキストを維持することが重要です。
-
Webインターフェースの構築:Claude搭載エージェントとのやり取りのためのユーザーフレンドリーなWeb UIを実装します。
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