Zoom Virtual Agent 受付係スタートガイド

執筆者: Megan McGaughey と Nate Raper

はじめに

Zoom Virtual Agent Receptionist（ZVA Receptionist）は、ビジネスの電話システムにインテリジェントなコールハンドリングをもたらします。会話型AIを使用して、ZVA Receptionistは着信通話に応答し、設定されたナレッジベースから情報を提供し、発信者を適切な担当者または部門へ振り分け、人的介入なしに予約をスケジュールします。以前はAI ConciergeまたはZVA Conciergeとして知られていたZVA Receptionistは、ZoomウェブポータルのAI Studioで設定および管理されます。

このガイドでは、ナレッジベースの構築、Zoom Phone 宛先へのコールルーティングの設定、Dial-by-Name ルーティングの有効化、そして Zoom Scheduler を使った予約のスケジュール作成の追加という、完全なセットアッププロセスと4つの主要なユースケースを説明します。また、ボイスエージェントの微調整、公開、継続的なテストと最適化についても説明します。

始める前に知っておくべきこと

前提条件

セットアップを開始する前に、以下を確認してください：

ロール: アカウントオーナーまたは管理者 ライセンス:

Zoom Phone または Zoom コンタクトセンター
Zoom Virtual Agent (ZVA) ライセンス
Zoom Scheduler ライセンス（予約のスケジュール作成のユースケース専用）

アクセス: AI Studio が有効になっている Zoomウェブポータル

オプション: Zoom Docs またはナレッジベースのコンテンツ用のアクセス可能な Web サイト

ZVA レセプショニストの主要な概念

ナレッジベース: 発信者の質問に答えるためにエージェントが参照する情報のリポジトリ。コンテンツは、アップロードされたファイルまたはリンクされた URL として追加されます。 スキル: ナレッジベースの質問への回答以外にエージェントに追加される個別の機能。スキルは、ルーティングアクション、名前によるダイヤルの動作、および予約のスケジュール作成を定義します。 エージェントガイダンス: エージェントの個性、トーン、目標、および境界を定義する設定セクションです。これは、エージェントをあなたのビジネスに合わせてカスタマイズするうえで最も重要なセクションです。 AI Studio: ZVA Receptionist が作成、設定、公開される Zoom ポータルのインターフェースです。 自動受付: 公開した ZVA Receptionist に着信の電話番号を接続する Zoom Phone のコンポーネントです。

追加リソース

設定手順: Zoom Virtual Agent Receptionist の設定
分析: Virtual Agent 分析の表示

ZVA受付担当の設定

高いレベルでは、ZVA受付担当の設定には5つのステップがあります:

ナレッジベースを作成する: ドキュメントをアップロードするか、Webサイトへのリンクを追加します。
Virtual Agent を構築する: 設定パスを選択し、あいさつ、音声、Agent Guidance を設定する。
スキルを追加する: エージェントが質問への回答以外にできること（ルーティング、Dial-by-Name、スケジュール作成）を定義します。
音声エージェントの設定を設定する: 温度、フィラー語、その他の動作制御を微調整します。
公開して割り当てる: 自動受付を介してエージェントを Zoom Phone 番号に接続します。

ナレッジベースを作成する

ナレッジベースは ZVA Receptionist の基盤です。エージェントが発信者の質問に答えるために使用する情報を提供します。ナレッジベース戦略は、2つの重要な判断によって形作られます。

正確性と最新性：ファイルまたは URL

正確性が必要な場合はファイルを選択します: エージェントが知る内容を完全に管理したい場合は、Zoom AI Docs にリンクするか、PDF、Word 文書、スプレッドシート、またはその他のサポートされているファイル形式をアップロードします。ファイルは、更新頻度が低いポリシー、料金表、手順に最適です。エージェントは、明示的に提供した内容のみを参照します。
最新性が必要な場合は URL を選択します: 内容が定期的に更新される場合は、Web サイト、ヘルプセンター、またはナレッジベースにリンクします。エージェントは最新情報を自動的に取得するため、何か変更があるたびにファイルを再アップロードする必要はありません。URL は、製品カタログ、FAQ、またはサービス提供内容に最適です。

幅広さと深さ：包括的な対応範囲か、重点を置いた専門性か

初回導入時に会社のwiki全体をアップロードしようとしないことをお勧めします。最もよくある質問に答える3～5件の文書（例：営業時間、返品ポリシー、位置情報）から始めてください。最初の1週間の通話後、会話の文字起こしを確認して不足点を特定し、実際の通話パターンに基づいてコンテンツを追加してください。

注意

ZVA は、多数の文書（100件以上）、長文の文書、さらに何千もの詳細ページを持つWebサイトをサポートできます。上記の推奨事項は、Virtual Agent を最も一般的な通話ケースに集中させ、必要に応じて拡張しやすくするためのものです。==

Virtual Agent を構築する

ナレッジベースの準備ができたら、発信者とやり取りする virtual agent を作成します。設定パスは2つあります。シンプルなユースケース向けの ZVA Receptionist Wizard と、より複雑または業界特化の構成向けの Instruction-Based Templates です。

ZVA Receptionist Wizard

ウィザードでは、次の内容を含む完全な初期設定を1つのワークフローで案内します。

あいさつと音声の選択
ナレッジライブラリ（1つ以上のソース）
Zoom Phone へのルーティング
名前による転送（Dial-by-Name）
Zoom Scheduler を使用したスケジュール作成
新しい自動受付の作成、または既存の自動受付への接続

ウィザードは推奨される開始方法です。作成されたエージェントは、ウィザード完了後にさらに編集およびカスタマイズできます。

Instruction-Based Templates

これらのテンプレートは、特定のビジネスおよび業界のユースケース向けに設計されており、ベーシックおよび高度なツール連携の両方に対応しています。Instruction-Based Template を使用する場合は、名前に「Zoom Phone」を含むものを使用し、以下の戦略的な判断に重点を置くのが最適です。

注意

Template を使用して Virtual Agent を作成した後は、それを自動受付に手動で接続するか、コールキュー、共有回線グループ、ユーザーなどからのオーバーフローとして設定する必要があります。

テンプレートと音声の選択： テンプレートを発信者の期待に合わせてください。小売のお客様の声は通常、迅速で親しみやすいやり取りを期待します。医療機関への発信者は、より詳細で安心感のある応答を必要とする場合があります。ブランドの個性を反映する音声を選択してください。カスタマーサービスには温かく会話的なもの、B2B 環境にはプロフェッショナルで効率的なものが適しています。

あいさつの設計： あいさつは簡潔に（10秒未満）し、行動を促す内容にしてください。自社が誰であるかを伝え、すぐに発信者に話すよう招待してください。長いメニューや企業特有の専門用語は避けてください。例：「Omzo ハードウェアにお電話いただきありがとうございます。本日はどのようなご用件でしょうか？」

エージェントガイダンス: このセクションでは、エージェントの個性、口調、目標、および境界を定義します。ビジネスの状況を説明し、口調を設定し、どのような場合に人間へエスカレーションするかを指定してください（複雑な問題、いら立った発信者、またはナレッジベースの範囲外のリクエストなど）。テンプレートには各構成要素に対する強力な出発点となる提案が用意されていますが、このセクションを自社のニーズに合わせてカスタマイズするために十分な時間をかけることを想定してください。

Agent Guidance セクションには、次の構成要素が含まれます。

個性： virtual agent が発信者にどのように接するかを定義します。エージェントはプロフェッショナルですか、それともカジュアルですか。会話的ですか、それとも端的ですか。
環境： お客様の声がなぜ電話をかけているのか、またエージェントが支援のために何をすべきかを説明します。小売環境では、医療機関のオフィスとは異なる発信者の期待があります。
口調： 個性と組み合わせて、エージェントの特徴を説明します。エージェントは技術的な専門用語を避けて短い回答を提供すべきでしょうか。それとも、技術的な対象者向けに正確な用語を使うべきでしょうか。
目標： 各通話でエージェントが達成すべきことを概説します。利用可能なすべてのナレッジベースソースとスキルを試してからエスカレーションすべきでしょうか。それとも1回または2回の試行後にエスカレーションすべきでしょうか。
ガードレール： エージェントが実行すべきことと実行すべきでないことを定義します。例：注文や予約を調べる前に、発信者の認証を必須にする。

スキルを追加

スキルは、ZVA Receptionist がナレッジベースの質問への回答以外に何ができるかを定義します。最も一般的な3つのユースケースを以下で取り上げます。

ユースケース1：Zoom Phone へのルーティング

目的： 発信者を Zoom Phone 内の適切な宛先にルーティングします。

コールルーティングを設定する際は、3つの重要な判断に注目してください。

宛先の種類： 発信者のニーズとチーム構成に基づいて選択してください。複数の担当者が対応できるリクエスト（一般的なサポート、営業に関する問い合わせ）はコールキューにルーティングします。特定の担当者が必要な専門的なリクエストはユーザーにルーティングします。複数段階のルーティングや営業時間外対応には自動受付を使用し、チーム全体で同時着信が必要な場合は共有回線グループを使用します。
トリガーの明確さ： 各ルーティングスキルを有効にする正確な条件を定義してください。発信者の意図を具体的に示してください。たとえば「請求について話したい」は、「質問がある」よりも明確です。正確さによって、エージェントは似たようなリクエストを区別し、正確にルーティングできるようになります。
ルーティングの対応範囲： 複数のシナリオを想定して計画しましょう。営業時間、営業時間外、部署固有のニーズ、エスカレーションの経路を考慮します。ピーク時と営業時間外で別々のルーティングスキルを作成し、発信者が適切な担当者にたどり着けるようにすることを検討してください。

注意

最も一般的な通話タイプに基づいて、2〜3つの主要なルーティングパスから始め、その後、通話パターンから学びながら拡張してください。

ユースケース 2: 名前によるダイヤルディレクトリ

目的： 発信者が名前を話すか綴ることで、特定のZoom Phoneユーザーまたは部門に接続できるようにします。

Dial-by-Name ルーティングを設定する際は、3つの重要な決定に注目してください:

ディレクトリの範囲: 外部の発信者と定期的にやり取りする、営業担当者、アカウントマネージャー、サポートスペシャリスト、部門責任者などの顧客対応役割のみを含めてください。誤転送を阻止し、社内ワークフローを保護するために、社内専用の役職（ITスタッフ、HR担当者、バックオフィス業務）は除外してください。
検索の柔軟性： 発信者が名、姓、またはその両方で検索できるかを決めます。既存のお客様はフルネームを知っているかもしれませんが、新規見込み客は名だけを覚えている場合があります。混乱を避けるため、アクセシビリティとディレクトリの規模のバランスを取ってください。
適切なユースケース： Dial-by-Name は、発信者が組織内の誰かと既存の関係を持っている場合に最も効果的です。たとえば、アカウント担当者に連絡し直す既存のお客様、コンサルタントにフォローアップするクライアント、営業担当者に再度つながる見込み客などです。名前を知らない初回の発信者にはあまり効果的ではありません。

注意

まずは、顧客対応の主要メンバー10〜15名に絞ったディレクトリから始めます。通話の傾向とフィードバックに基づいて、徐々に拡張してください。

ユースケース 3: Zoom Scheduler を使用した予約のスケジュール作成

目的： 発信者が Zoom Scheduler を通じて直接予約を行えるようにします。

アポイントメントのスケジュール作成を構成する際は、3つの重要な決定に注目してください:

自動化の候補: どのアポイントメントタイプが手動のスケジュール作成で最もスタッフの時間を消費しているかを特定します。価値の高い候補には、定型的な相談（営業デモ、オンボーディング通話）、サービス予約（メンテナンス訪問、サポートセッション）、および定期予約（毎週の確認、フォローアップ会議）が含まれます。人による判断を必要とする複雑なやり取りのためにチームの時間を確保するため、これらを最初に自動化してください。
Scheduler リンク戦略: サービス提供方法に基づいて、共有チームリンクと個別リンクのどちらかを選択します。任意のホストの Scheduler リンクは、資格のある任意のチームメンバーがそのアポイントメントを対応できる場合（初回相談、製品デモ、一般的なサポート）に使用します。一対一の Scheduler リンクは、継続性が重要な場合に使用します。既存のクライアント関係、専門的な知識が必要な場合、または同じ担当者とのフォローアップ予約などです。
トリガーの明確さ： スケジュール作成を開始する条件を明確に定義します。発信者の意図とアポイントメントタイプを具体的にします: 「製品デモを予約したい」や「サービス予約が必要」など、「何かをスケジュールしたい」のような一般的な表現ではなく、です。これにより、エージェントはアポイントメントタイプを区別し、正しい Zoom Scheduler リンクへ振り分けることができます。

注意

まずは、最も件数が多く、複雑さが最も低いアポイントメントタイプ（初回相談、スタンダードなサービス訪問）を自動化することから始めます。ワークフローが検証されたら、専門的なアポイントメントへ拡大します。

音声エージェント設定を設定する

基本設定に加えて、ZVA Receptionist には、通話中に仮想エージェントがどのように話し、振る舞うかを制御する高度な設定があります。これらは性格調整のダイヤルのようなものだと考えてください。調整すると、エージェントの話し方、応答の仕方、不確実性への対処方法が変わります。最も一般的に設定される2つの設定について、以下で説明します。

温度制御

機能: エージェントの応答がどれだけ創造的か、または予測可能かを制御します。

低い温度（0.0〜0.5）: より予測しやすく、一貫性のある応答になります。エージェントは Knowledge Base の内容により密接に一致し、毎回似た表現を使います。
高い温度（0.6〜1.0）: より विविधで自然に聞こえる応答になります。エージェントは言い換えを行い、より自由に言語を調整します.

調整のタイミング：

低い温度を使用する コンプライアンスに敏感な業界（医療機関、金融機関、法務）では、一貫性と正確性が重要な場合。
高い温度を使用する 会話の多様性によってやり取りが自然に感じられる、カスタマーサービスのシナリオでは。
デフォルト設定（0.5） 多くの企業でうまく機能し、正確性と自然な会話のバランスを取ります。

注意

例：医療事務所では、診療予約の方針が記載どおりに示されるように0.3を使うかもしれません。小売店では、商品提案がより会話的にサウンドするように0.7を使うかもしれません。

フィラー語とフレーズ

機能: エージェントが情報を処理している間に、「ええと」「確認します」「少々お待ちください」といった自然な話し方のパターンを追加します。

重要な理由: これらの短い間は、エージェントの話し方をより人間らしくし、発信者が聞いた内容を処理する時間を与えます。これがないと、矢継ぎ早の応答は機械的で圧倒的に感じられることがあります。

有効にする／無効にするタイミング:

有効にする 親しみやすく会話的な口調が重要な、顧客対応の役割向け: 営業、サポート、一般的な問い合わせ。
無効にする 注文状況の確認やアカウント検索など、発信者が温かみよりもスピードを重視する効率重視のシナリオ向け。
両方をテストする: この設定をオンとオフの両方でエージェントに電話をかけ、違いを聞いてください。つなぎ言葉によってエージェントがより親しみやすく感じられると考える企業もあれば、つなぎ言葉なしの直接的な応答を好む企業もあります。

公開して電話番号に割り当てる

ZVA Receptionist の設定が完了したら、それを公開して Zoom Phone システムに接続します。公開は 2 段階の引き継ぎです。まず AI Studio でエージェントを有効化し、次に Zoom Phone 自動受付を通じて電話番号に接続します。

エージェントの公開

AI Studio で、ZVA Receptionist の設定画面に移動します。
設定内容を確認し、[公開] をクリックします。

注意

AI Studio で行った変更は、[公開] をクリックするまで反映されません。編集後にエージェントが期待どおりに応答しない場合は、最新バージョンが公開されていることを確認してください。

Zoom Phone 番号への割り当て

Zoomウェブポータルで、電話システム管理に移動します。
エージェントに接続する自動受付を選択します。

自動受付の設定で、サイトと正しいバーチャルエージェントを選択します。

電話番号が自動受付に割り当てられていることを確認します。電話番号が明示的に割り当てられるまで、バーチャルエージェントは通話を受けられません。

テストと最適化

バーチャルエージェントのテスト

公開後は、お客様が利用する前に、ZVA Receptionist が想定どおりに通話を処理することを確認するため、十分にテストしてください。次の方法を使用します。

割り当てられた番号に電話する: 自動受付に接続されている電話番号を使用し、実際の発信者と同じようにエージェントとやり取りします。
各ユースケースをテストする: 設定された各スキルが正しく機能することを確認します。Knowledge Base の質問をし、異なる部門またはユーザーへのルーティングを要求し、さまざまな名前形式で名前ダイヤルを試し、予約をスケジュールしようとしてみてください。
エッジケースをテストする: エージェントを混乱させる可能性のあるシナリオを試します。Knowledge Base で扱われていない質問、利用できないユーザーや部門へのルーティング要求、不明確または曖昧な言語、応答の途中でエージェントを中断することなどです。
会話の詳細を確認する: 各テスト通話の後、AI Studio でやり取りを分析し、エージェントがどのように動作したかを理解します。

会話の詳細の分析

AI Studio では、バーチャルエージェントが処理したすべての通話について詳細なインサイトを提供します。会話の詳細にアクセスするには、AI Studio に移動し、ZVA Receptionist を選択して、文字起こしタブを開きます。任意の通話を選択して分析します。会話を確認する際は、次の 3 つの主要な領域に注目してください。

発信者が求めていたこと: インテント認識と信頼度スコア
エージェントがどのように応答したか: 文字起こしと Knowledge Base クエリ
通話がどこに行ったか: ルーティングアクションと結果

会話の詳細を使用して、パターンと改善機会を特定します。

知識のギャップを特定する: エージェントが答えられなかった質問を探します。複数の発信者が「融資は提供していますか？」と尋ねても、エージェントがその情報を持っていないと答える場合は、Knowledge Base に融資に関するよくあるご質問を追加してください。
インテント認識を改善する: 発信者が「請求についてサポートが必要です」と言っているのに、エージェントが請求ではなく一般サポートにルーティングする場合は、ルーティングスキルのトリガーを更新して、「bill」「invoice」「お支払い」などのフレーズを含めてください。
応答品質を改善する: エージェントの応答後に発信者が頻繁に「それはどういう意味ですか？」と尋ねる場合、回答が専門的すぎる可能性があります。Knowledge Base の内容を簡潔にするか、例を追加してください。
エスカレーションのパターンを追跡する: 特定のトピックについて質問したときに複数の発信者がエスカレーションする場合は、そのトピックに関する明確な詳細を含む専用セクションを Knowledge Base に追加してください。

注意

導入初週の会話を少なくとも 10 ～ 20 件確認してください。このサンプルサイズは、一般的な問題と一回限りのエッジケースを見分けるのに役立ちます。

継続的な最適化のベストプラクティス

テストは一度きりの活動ではありません。実際の運用パフォーマンスに基づいて、仮想エージェントを継続的に改善してください。

あいさつは短く親しみやすく保ちます。10秒未満が理想的です。
AI Studioで毎週通話記録を確認し、繰り返し発生する問題を特定してください。
ビジネスの変化に合わせて、Knowledge Baseのドキュメントを定期的に更新してください。
よくある誤解やエスカレーションのパターンに基づいて、Agent Guidanceを改善してください。
分析を使用して、通話の自己解決率、平均処理時間、顧客満足度を追跡してください。
大きな変更のたびにテストしてください。新しいスキル、更新されたKnowledge Baseコンテンツ、または変更されたルーティングロジックなどです。

監視すべき主要指標

指標

説明

自己解決率

人への転送なしで解決された通話の割合

平均通話時間

発信者がエージェントとやり取りする時間

意図認識の精度

エージェントが発信者の依頼を正しく識別する頻度

Knowledge Baseヒット率

Knowledge Baseから回答された質問の割合

エスカレーション率

発信者が人による支援を求める、または必要とする頻度

詳細については、以下を参照してください Virtual Agent 分析の表示.

トラブルシューティングとよくあるご質問

仮想エージェントが通話に応答しません

AI Studioでエージェントが公開済みであり、アクティブと表示されていることを確認してください。エージェントに接続されている自動受付に、電話番号が明示的に割り当てられていることを確認してください。営業時間の制限が設定されている場合は、設定された営業時間内にテストしていることを確認してください。電話システム管理に移動し、次にログを開いて、完全な通話経路を追跡し、その通話が自動受付に到達したかどうかを確認してください。

変更を公開しましたが、エージェントが依然として期待どおりに応答しません

AI Studioでの変更は、Publishをクリックするまで本番環境に反映されません。AI Studioでエージェントを開き、現在のバージョンに編集内容が反映されていることを確認してから、再度公開してください。公開後は、テストする前に数分待ってください。

発信者から、通話が誤った宛先にルーティングされていると報告されています

AI Studioでエージェント設定を開き、ルーティングスキルのトリガーを確認してください。トリガーの言語が、異なるルーティング経路を区別できるほど十分に具体的であることを確認してください。自動受付の設定を確認し、正しいSiteとVirtual Agentが選択されていることを確認してください。AI Studioで最近の通話記録を確認し、ルーティングの問題がトリガーの不一致によるものか、設定の問題によるものかを判断してください。

エージェントがKnowledge Baseを使用せず、一般的な回答を返します

Agent Guidanceセクションにガードレールを追加してください。たとえば、「顧客からの依頼に対して一般的な推奨を行わないでください。Knowledge Baseに明示的に含まれている詳細のみを提供してください。」のようにします。ガードレールを追加した後、更新したエージェントを公開して再度テストしてください。

発信者がDial-by-Nameを使って相手を見つけられません

対象のユーザーがDial-by-Nameスキルの設定に含まれていることを確認してください。検索の柔軟性に関する設定が、発信者が使用しそうな名前の形式（名のみ、姓のみ、またはフルネーム）と一致していることを確認してください。番号に通話し、異なる形式で名前を使ってユーザーに接続を試みることで、そのスキルをテストしてください。

仮想エージェントが予約を正しくスケジュール作成できません

スケジュール作成スキルで設定されているZoom Schedulerリンクが正しく、アクティブであることを確認してください。スキルのトリガー言語が、発信者の言い回しに一致するのに十分具体的であることを確認してください。番号に通話し、各予約タイプをスケジュールすることを試みてテストしてください。会話の記録を確認し、エージェントがスケジュール作成の意図を認識しているものの予約完了に失敗しているのか、それとも意図認識がまったくスキルを起動していないのかを確認してください。

エージェントがKnowledge Base内の質問に回答できません

AI StudioでKnowledge Baseのソースを確認し、内容が最新であることを確認してください。ファイルのアップロードを使用した場合は、そのファイルが正常に処理され、関連する内容が含まれていることを確認してください。URLを使用した場合は、そのURLにまだアクセス可能であり、ページの内容が大きく変更されていないことを確認してください。最もよくある質問に直接答える、対象を絞ったよくあるご質問のドキュメントをアップロードすることを検討してください。

発信者がエージェントの回答を理解できないと言うことがよくあります

どの回答が混乱を引き起こしているかを特定するために、会話の記録を確認してください。それらのトピックについてはKnowledge Baseの内容を簡潔にしてください。短い文、平易な言葉、具体的な例を使用します。エージェントが複雑な文書を読み上げている場合は、発信者にわかりやすい言葉による別個のよくあるご質問のドキュメントを作成し、それをKnowledge Baseのソースとして追加することを検討してください。

多くの発信者が特定のトピックでエスカレーションしています

そのトピックを詳しく扱う専用セクションをKnowledge Baseに追加してください。エスカレーションが発生している理由が、発信者が人と話したいという希望だけでなく、エージェントがそのタスクを完了できないことにある場合は、スキルを追加する必要があるか、または再設定が必要かを確認してください。そのシナリオでいつエスカレーションが適切かを明確にするために、Agent Guidanceを更新してください。

エージェントの意図認識が、発信者の言う内容と一致していません

ルーティングまたはスケジュール作成スキルのトリガー説明を更新し、発信者が実際に使用する具体的なフレーズ、同義語、言い換えを含めてください。会話の記録を確認して、発信者が使っている正確な言葉を特定し、それらのフレーズをトリガー説明に組み込んでください。発信者が一貫してくだけた言葉を使う場合は、それに応じてトリガーを調整してください。

最終更新 1 か月前

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