HappyFox が Amazon Bedrock で Claude を使用してサポートエージェントの応答を自動化し、チケット解決の 40% の増加を実現

70 か国以上で 12,000 社を超える企業が、実用的なヘルプデスクおよびカスタマーサポートの Software as a Service (SaaS) プラットフォームである HappyFox を利用して、カスタマーサポートプロセスを最適化しています。サポート業務を効率化するために、HappyFox は AI を活用したソリューションスイートを提供しています。これには、さまざまなチャネルでシームレスなサポートを提供する統合チャットボット、チャット機能を通じてアクティブ化される AI 機能を使用したワークフローオートメーション、ビジネスインテリジェンスツールが含まれます。同社はまた、従業員の生産性向上を目的として Slack および Teams と統合されたチャットボットである Assist AI も提供しています。

以前、HappyFox は、AI を活用した大規模言語モデル (LLM) をサポートするために外部の AI サービスを利用していました。しかし、時間が経過する中で、LLM の機能に関していくつかの課題に直面することになりました。カスタマーサービスでは精度と正確さが重要ですが、利用していたソリューションでは事実に基づいた正しい応答を一貫して提供することが困難な場合があり、カスタマーサポートの信頼性に悪影響が生じていました。

HappyFox の Chief Technology Officer (CTO) である Pradeek J 氏は次のように述べています。「AI チャットボットなどのマルチターンのインタラクションでは、モデルがコンテキストを保持するのは難しく、過去のインタラクションに基づいて無関係または不正確な応答を提供してしまう可能性がありました。また、LLM がお客様のナレッジベースや記事の境界を遵守し、追加情報が捏造されないようにすることにも困難が伴いました」。

さらに、AI の使用が増えるにつれて、パフォーマンスとスケーラビリティの問題が明らかになりました。レイテンシーの問題、タイムアウト、複雑な指示の処理における課題により、HappyFox は別の AI ソリューションを模索するようになりました。

HappyFox は、既に本番ワークロード全体を Amazon Web Services (AWS) で実行していましたが、Anthropic の LLM である Claude を使用して AI を活用したソリューションを強化し、生成 AI 機能を導入することにしました。

HappyFox は、基盤モデルへの安全なクラウドアクセスを提供するマネージドサービスである Amazon Bedrock で Claude 2.1 をデプロイしました。Pradeek 氏は次のように述べています。「Amazon Bedrock で Claude 2.1 を実装することで、外部ベンダーとのデータ共有を回避できました。また、この決定により、すべてのデータが AWS 内でホストされるため、コンプライアンス上の大きな利点も得られます」。 さらに、HappyFox はレイテンシーやタイムアウトの問題に悩まされることがなくなりました。以前は、応答時間は 15〜20 秒でしたが、ストリーミングサポートの採用により、応答時間は現在一貫して 10 秒未満となり、カスタマーサポートエクスペリエンスがさらに改善しています。

以前の外部 AI ソリューションと比較して、HappyFox は Bedrock で Claude を使用することで、パフォーマンスが改善され、精度が向上したことに気づきました。現在のソリューションは、複雑な指示により効果的に従い、ナレッジベースの記事の境界内にとどまり、チャットボットのクエリに関連性がある、コンテキスト的に適切な回答を提供できます。また、このソリューションは他のソリューションと比較してコスト効率が高いため、ビジネスにとって経済的な選択肢であり、高い費用対効果をもたらします。

Amazon Bedrock で Claude 2.0 を実装し、Claude 2.1 に移行して以来、HappyFox は新しい生成 AI 機能を導入し、生産性の向上とカスタマーエクスペリエンスの強化を実現しています。

注目すべき機能の 1 つは、サポートチケットおよびケースのページ内でシームレスに統合して、サポートエージェントのためにチケット全体を迅速に分析する AI Agent Copilot ソリューションです。特定のアクションに重点を置いた以前の機能とは異なり、この機能は AI が質問のニュアンスを理解するのに役立ちます。例えば、この機能は、ナレッジベースの検索、メッセージの分析、会話履歴の確認、定型応答リポジトリの参照を行うことによって、エージェントが返信を作成して、正確で包括的な応答を提供することを支援できます。

Pradeek 氏は次のように説明します。「人間がサポートチケットを確認してコンテキストを把握するには時間がかかります。AI Agent Copilot を利用すると、サポートエージェントは、お客様の問題、成功または失敗した解決の試み、保留中のアクション項目を含む簡単な概要をリクエストできます」。 この機能を導入して以来、HappyFox の顧客のエージェントの生産性が 30% 高まりました。

また、HappyFox は、新しい自動質疑応答機能を開発することで、カスタマーエクスペリエンスを簡素化しています。現在、HappyFox の顧客は、人間のエージェントとつながる前にいくつもの質問に答えるのではなく、迅速で自動化された回答を受け取っています。「Amazon Bedrock で Claude を使用することで、ヘルプデスク、チャットボット、Assist AI 製品のサポートチケットとチャットの自動解決が 40% 増加しました」と Pradeek 氏は述べています。

さらに、同社は、エージェントが精通していない言語でも正確な応答を提供できるようにしています。「応答が配信される前に、AI が介入して応答に磨きをかけ、間違いを特定し、内容に問題があれば対処します」と Pradeek 氏は説明します。「この機能は、当社の機能を早期にお試しいただいた多くのお客様に好評を博しています」。

今後、HappyFox は、応答の集約と分析を同時に行うように設計されたバッチ API など、新しい Amazon Bedrock の機能を積極的に評価していく予定です。Pradeek 氏は次のように述べています。「データインサイトを得るために LLM に提供する必要がある既存のサポートチケットが多数あります。バッチ API 機能により、このプロセスが合理化され、エンジニアの生産性がさらに高まります。Amazon Bedrock で Claude を引き続き使用して、ビジネスを前進させるのを楽しみにしています」。