会話型AIエージェントの仕組み

会話型AIの基本アーキテクチャ

会話型AIエージェントは、ユーザーの入力テキストを受け取り、LLM（大規模言語モデル）で意図を理解し、適切なレスポンスを生成するというサイクルで動作します。

単純な一問一答ではなく、会話の文脈（コンテキスト）を保持することで、複数回のやり取りを通じて顧客の本当のニーズを把握します。例えば、「先ほどのイベントについてもう少し詳しく教えてください」という質問も、どのイベントかを文脈から理解できます。

コンテキスト管理の重要性

会話の品質を左右する最重要要素がコンテキスト管理です。Cotonityのエージェントは以下の情報をコンテキストとして管理します。

1. 会話履歴（直近N回のやり取り）
2. ユーザープロファイル（HubSpotコンタクトデータ）
3. 現在の会話セッション情報
4. 会社固有のナレッジベース
5. 過去の問い合わせ・解決履歴

これらを組み合わせることで、初めて問い合わせてきた顧客も、既存顧客も、それぞれに最適なパーソナライズされた対応が可能になります。

エスカレーションロジック

会話型AIエージェントが適切に機能するためには、人間の担当者への引き継ぎ（エスカレーション）ロジックが重要です。Cotonityのエージェントは以下の条件でエスカレーションを行います。

1. 顧客が人間との対話を明示的に求めた場合
2. 同じ質問に3回以上うまく回答できなかった場合
3. 感情分析でネガティブな感情（怒り・不満）が検出された場合
4. 金額・契約・法律に関わる重要な判断が必要な場合

エスカレーション時はHubSpotのチケットが自動作成され、担当者への通知と会話ログが引き継がれます。