チャットボット封じ込め率完全ガイド【2025年版

1.総インタラクションとエスカレーションされたインタラクションを追跡する

一定期間中のチャットボットとのユーザーインタラクションの総数をカウントします。これには、ユーザーによって開始されたすべての会話、クエリ、またはタスクが含まれます。

そして、人間のエージェントにエスカレーションされたり、チャットボットによって未解決のフラグが立てられたりしたインタラクションの数を追跡します。 

エスカレーション」には、人間のエージェントへの直接のハンドオフや、ユーザーが明確にヘルプを要求するケースも含まれる。

2.封じ込め率の計算

計算式を使う：

封じ込め率＝（1-［エスカレートした相互作用／全相互作用］）×100

例えば、チャットボットが1,000回の対話のうち900回をエスカレーションなしで処理した場合、次のように計算する： 

封じ込め率＝（1-1000/100）×100＝90

3.または分析ツールを使う

封じ込め率などの指標を自動的に追跡・報告するチャットボット分析またはカスタマーサービスプラットフォームを活用しましょう。これらのツールは、多くの場合、エスカレーションの理由やユーザー満足度に関するさらなる洞察を提供します。

この指標を継続的にモニタリングし、最適化することで、チャットボットの効率とユーザーエクスペリエンスを向上させることができます。

インテント分類子の代わりにLLMs を使う

高含有チャットボットは通常、意図分類器ではなくLLMs 動かされる。 

LLMs ニュアンスの異なる自由形式の言語を理解し、さまざまな言い回しに適応することに優れているため、複雑なクエリーや予期せぬクエリーの処理に最適です。 

チャットボット（LLM エージェントと呼ばれることもある）は、より広範なユーザー入力に正確に柔軟に対応することができる。

COOが記事で説明しているように、Botpress 、競合他社とは異なり、インテント分類器よりもLLMs 。

適応的な会話のためのデザイン

静的なワークフローに依存するのではなく、チャットボットはリアルタイムでユーザーの行動に動的に適応するように構築されるべきである。 

文脈認識と意思決定アルゴリズムを活用することで、ボットは会話の途中でアプローチを調整することができます。これにより、ユーザーがトピックを変えたり、不完全な情報を提供したり、フォローアップの質問をしたりしても、ボットが適切であることが保証され、全体的な解決率が向上します。

ダイナミックなチャットボットを設計する最も簡単な方法は、エージェント型AIを使用することです。そうすることで、ボットが自由に使えるツールに基づいて、問題への最適なアプローチ方法を自律的に決定することができます。

検索支援システムの活用

検索支援型ジェネレーション（RAG ）をCRMやナレッジベースなどの統合と組み合わせることで、チャットボットの可能性を最大限に引き出します。 

信頼できるソースからリアルタイムでドメイン固有の情報を引き出すことで、ボットは人間のエージェントにエスカレーションすることなく、複雑な質問に答えたり、複数ステップのタスクを完了したりすることができる。

1.1.意図認識を向上させるLLMs

従来のインテント分類器をLLMs に切り替えると、封じ込め率が向上する可能性が高い。

硬直したインテント・マッピングとは異なり、LLMs は、ニュアンスの異なる自由形式の言語を理解し、多様な言い回しに適応することができます。この高度な理解が誤解を減らし、チャットボットが複雑で予測不可能な会話を正確かつ流暢に処理できるようにします。

2.知識ベースの拡大

チャットボットのナレッジベースを常に更新しておくことが、満足度の高いインタラクションの鍵です。 

新しいFAQ、製品情報、よくある問題の解決策を定期的に追加します。これにより、チャットボットはより幅広い問い合わせに対応できるようになり、ユーザーは正確でタイムリーな回答を受け取ることができます。

3.提案経路を増やす

人間にエスカレーションする前に、チャットボットは単独でクエリを解決しようとします。うまくいかない場合は、ユーザーが選択できる経路を増やしてみましょう。

質問の明確化や代替ソリューションのようなフォールバックオプションを追加することで、ユーザーのニーズに対応する機会が増える。 

4.プロセス全体をサポートする

予約やトラブルシューティングなど、複雑なワークフローが含まれる場合は、人間が操作しなくてもユーザーがスムーズに行えるようにしましょう。このようなプロセスでユーザーをガイドできるチャットボットは、人間の介入を不要にします。

5.チャットボットの目的を明確に説明する

最初から明確な期待値を設定する。チャットボットが対応できること、得意とすることをユーザーに伝えます。こうすることで、ボットが最も得意とする分野に会話を誘導することでフラストレーションを回避し、成功に導きます。

6.パフォーマンスの監視

未解決の問い合わせ、エスカレーション率、満足度スコアなどの主要な指標を追跡し、チャットボットのパフォーマンスを測定します。これらの洞察を使用して、改善のための領域を特定し、更新の成功を評価します。

1.封じ込め率は、長期的な顧客満足度と顧客維持にどのような影響を与えるのか？

チャットボットがハンドオフなしでスムーズに物事を処理すると、顧客はより早く助けられたと感じ、信頼が構築されます。時間が経つにつれて、そのような摩擦のないサポートは、人々があなたのブランドを推薦し、滞在する可能性が高くなります。

2.チャットボットの封じ込め率を向上させることと、人間のエージェントを増やすことのROIは？

封じ込めを強化するということは、チームのチケット数を減らすということです。Plus、人間のエージェントが困難で価値の高いものを処理できるようになるため、コストを削減し、サービス品質を向上させることができます。

3.企業にとって理想的な封じ込め率目標とは何か、またそれはどのように決定されるのか。

マジックナンバーはありませんが、70-90%はしばしば強力だと考えられています。スウィートスポットは、ボットが何を扱うのか、クエリがどの程度複雑なのか、ブランドがどの程度ヒューマンタッチを保ちたいのかなど、ユースケースによって異なります。

4.封じ込めの改善において、ユーザーのフィードバックループはどのような役割を果たすのか？

これらは金です。役に立たなかった」「人間と話して」といったユーザーのリアクションは、ギャップを素早く発見し、次回はより良い対応ができるようにボットを再教育するのに役立ちます。

5.どのような統合（CRM、ERPなど）が封じ込めに最も大きな影響を与えるか？

CRM、ヘルプデスク、ナレッジベースは大きな勝利です。ボットが注文状況、顧客情報、トラブルシューティングの手順などのデータをリアルタイムで取得できれば、人間が対応しなくても、より多くの質問に答えることができます。