すべてのAIエージェントに必要な3種類のコンテキスト、そして誰もが見落とす1つ

AIエージェントは会話を成立させるために多くのデータを活用します。モデル、ナレッジベース、一連のルール、CRMデータ、そしてその他の関連情報などです。

通常欠けているのはプロダクトのコンテキストです：人々がプロダクト上で実際に行っていることのリアルタイムおよび過去のシグナルです。これまでアクセスするのは困難でしたが、その方法を見つけたチームはエージェントのパフォーマンスが大幅に向上します。

このコンテキストにより、エージェントはより具体的な回答を提供し、ナレッジベース内の最も近い一致ではなく、実際に適合するソリューションに直接たどり着くことができます。

すべてのエージェントが必要とする3種類のコンテキスト

エージェントが活用すべきデータには3つの種類があります：

1. ビジネスコンテキスト：アカウントの年間契約額、セグメント、およびファーモグラフィクス。
2. ユーザーコンテキスト：アカウントのCRMレコード、役割、およびティア。
3. 製品コンテキスト：ユーザーが製品内で行ったアクション、ログインの頻度、チャットを開く前に製品のどこにいたか。

最初の2つは一般的です。ほとんどのCRMは、適切に設定されていれば、要求するエージェントにビジネスおよびユーザーのコンテキストを提供します。一方、プロダクトのコンテキストは別の場所に存在します。それはアナリティクスプラットフォーム、つまりPMや開発者のためにアプリ内行動を追跡しているシステムから得られます。

ナレッジベースはエージェントに機能の内容を伝えますが、プロダクトコンテキストは、この特定のユーザーがその機能に3つのセッションにわたって7回アクセスし、毎回セットアップの途中まで進んで再度試みるために戻ってきたという情報を伝えます。これにより、ナレッジベース単独では生成できない、異なる応答が生まれます。

複数のアプリにまたがってエージェントを運用しているビルダーにとって、同じプロダクトデータがユーザーのすべてのタッチポイントにわたる行動経路を追跡できます。

ユーザーが助けを求める前にエージェントが介入できるシグナルをエージェントに与える

レイジクリック、デッドクリック、繰り返される失敗した試み、ワークフローの放棄は、プロダクトシグナルです。ほとんどのエージェントはそれらにアクセスできませんが、アクセスできるエージェントは、依頼されるのを待つ必要がありません。

ユーザーが4分間に同じ操作を3回繰り返したことを検知したサポートエージェントは、フラストレーションがサポートへの問い合わせやさらに深刻な問題に発展する前に、摩擦が生じているポイントで具体的かつ文脈に沿ったメッセージを表示することができます。

リアクティブなエージェントとプロアクティブなエージェントの違いは、どのシグナルにアクセスできるか、そしてそのシグナルが行動に移せるほど十分に速く届くかどうかにかかっています。

現時点では、プロダクトコンテキストがエージェントに与える最大の影響は、サポートの領域に現れています。Fin、Decagon、Sierra、または自社開発のサポートエージェントにアプリ内の行動データを提供することで、以下のことが可能になります：

• ユーザーが離脱している箇所を把握し、ワークフロー全体を通じてガイドするために介入する
• ユーザーが激しくクリックしたり、前のページに戻ったりしているときにガイダンスを提供する
• アプリ内でのユーザーの成功に影響するセットアップやタスクをユーザーに案内する

TeachableはPendoのコンテキストをFinサポートエージェントに組み込み、サポートチケットの67%を人間の介入なしに解決することに成功しました。 彼らのプレイブックについて詳しく見る。

次のエージェントスプリントの前に確認すべき質問

ほとんどのチームは、エージェントが会話相手のユーザーについて何を把握しているかを明確に答えられません。次の機能開発ラウンドの前に、自問してみてください：

1. エージェントは、ユーザーがアプリ内でエージェントと対話する前に何をしたかを把握していますか？
2. 同じ問題に以前も行き詰まったことがあるかどうかを把握していますか？ある場合、何回ですか？
3. 以前の会話で根本的な問題が解決されたかどうかを把握していますか？それとも、ユーザーが諦めてアプリを完全に離れてしまっただけですか？

3つすべての答えが「いいえ」であれば、次にエージェントに必要なのは、推論の基盤となるプロダクトのコンテキストです。