Jira Service Management における人工知能

自動サポートの強化、オンボーディングの合理化、カスタマーがすぐに参照できるナレッジの提供など、組織のゴールが何であっても、Jira Service Management の AI を活用したサポート ワークフローでは、従業員が必要な支援を受けられるようになると同時に、現場のエージェントの生産性も向上します。

このセクションでは、Jira Service Management でどのように AI を使用すれば次のことを実現できるのかを見ていきます。

• 優れたセルフサービス サポート エクスペリエンスを提供する
• エージェントと管理者の生産性を上げる

Virtual Service Agent のインテント フロー

仮想サービス エージェントのインテントは、仮想サービス エージェントが解決をサポートできる、カスタマーの具体的な問題、質問、またはリクエストを表しています。各インテントには、仮想サービス エージェントがヘルプ依頼者のリクエストを認識するのに役立つ一連のトレーニング フレーズと、仮想サービス エージェントとのやり取りに基づいた作業項目を通してヘルプ依頼者をガイドできる会話フローが含まれています。インテントは次のような質問に最適です。

• 作業/トラブルシューティングのガイドを必要とする
• 情報収集と選別を必要とする
• Web リクエストによる自動アクションを必要とする

例: ソフトウェアへのアクセス要求、インシデントの報告、新しいハードウェア、調達リクエスト、オンボーディング ワークフロー

インテントは、すぐに使えるテンプレートとローコード/ノーコードのエディターを使用して、簡単に設定できます。また、Virtual Service Agent は生成 AI を使用して、チームの過去のチケット データに基づいて関連するインテントを提案し、説明やトレーニング フレーズなどの基本設定の一部を実際に入力します。

インテントを使用すると、サポート タスクを自動化して即座に対応できます。たとえば、ヘルプ依頼者の OS をチェックしてリアルタイムでバージョンを更新したり、パスワードの自動リセットやソフトウェアへのアクセス権付与などの対策を実施したりできます。これを実行するには、インテント フローでアトラシアンの自動化ルールを実行するか、Web リクエストを送信するか、もしくは Workato や Workday などのサードパーティ ツールを使用してアクションをトリガーします。

Virtual Service Agent における AI の回答

AI による回答では、AI を使用して、リンクされたナレッジ ベース スペースを検索し、カスタマーの質問に答えます。この機能は、セットアップが最小限で済むため、仮想サービス エージェントをすぐに使い始めるには最適で、次のようなヘルプ リクエストを回避するのに特に役立ちます。

• 情報や手順を提供することで解決できる

• 既存のナレッジ ベース記事に記載されている (または簡単に追加できる)

• 通常は人間のエージェントにエスカレーションする必要がない

AI による回答を設定する

AI による回答を設定するには、まず Virtual Service Agent の情報入力チャンネルを設定する必要があります。手順の詳細については、Virtual Service Agent の製品ガイドをご参照ください。

セルフサービス型ナレッジ ベースをつなげる

情報入力チャンネルの準備が整ったら、Confluence または Jira Service Management のネイティブなナレッジ ベースを通じて、ナレッジ ベースがプロジェクトにリンクしていることを確認する必要があります。AI エクスペリエンスを向上させるには、包括的なナレッジ ベースを最新の状態で維持することが不可欠です。Jira Service Management から直接ナレッジ ベースを構築したり、Confluence にある既存の FAQ やドキュメントを統合したりできます。(ヒント: ナレッジ ベースの構築と維持に役立つ AI 機能については、以下をご覧ください。)

AI による回答を有効にする

ナレッジ ベースの準備ができたら、Virtual Service Agent の設定で AI による回答を有効化します。

サービス プロジェクトから、[プロジェクト設定] を選択し、左側のパネルで [チャンネルとセルフサービス] のドロップダウンから [仮想サービス エージェント] を選択します。[AI による回答] を選択し、[AI による回答] の横にあるトグルをオンにして、[有効化] を選択します。AI による回答は、接続されているすべてのチャンネルですぐに使用できるようになります。

ナレッジ マネジメントの AI

ナレッジ ベース記事の AI 編集

エージェントが AI を活用すれば、Jira Service Management の課題から直接ナレッジ ベース記事を作成できます。数ステップのシンプルな手順で、新しい記事の内容を簡単にブレーンストーミングし、スペルと文法が正しいことを確認して、カスタマーにとって専門的かつ共感できる記事に仕上げることが可能です。

ジェネレーティブ AI を使用してナレッジ・ベース記事を作成する方法

Jira Service Management の作業項目ビューで次のように操作します。

1. プロジェクトのサイドバーのナビゲーションから [ナレッジ ベース] を選択します。
2. [記事を作成] を選択します。
3. 記事を作成するナレッジ ベース スペース > [次へ] の順に選択します。
4. ツールバーから、またはエディターで /ai と入力して、AI を起動します。
5. 希望のプロンプトを作成します。
6. 最初の下書きとして使用できる文案が AI から提示されます。

AI による下書き

AI が生成したトピックの下書きを使ってナレッジ ベースを拡大し、より多くのチケットを回避しましょう。提案されたトピックを使用すると、最近のカスタマー リクエストに基づいてナレッジ ベースに足りない情報を先回りで特定し、用意された記事の下書きをレビューして公開できます。関連性の高いナレッジ記事を作成することで、ヘルプ依頼者に快適なセルフサービス エクスペリエンスを提供できるとともに、チケット数を削減してサポート チームの生産性を向上させることもできます。

AI に提案された下書きを表示する方法

1. サービス プロジェクトで [ナレッジ ベース] に移動します。

2. [提案されたトピック] を選択します。

3. [トピック] 列に、送信されたリクエストの中で、現在のナレッジ ベースには対応する記事がないトピックが表示されます。[関連するリクエスト] 列に、特定のトピックそれぞれに関連するリクエストの数が表示されます。

4. 各トピックの横にある [アクション] 列の [記事を作成] を選択して、記事を作成します。

チケットのトリアージと優先順位付け

Jira Service Management には、キューを整理して重要なチケットを優先するのに役立つ、AI を活用した複数の機能が用意されています。

1. AI によるトリアージ

一括アクションを実行して作業項目を正しいリクエスト タイプにスマートに割り当てることで、キューをすばやく整理します。AI を使用してトリアージのプロセスを合理化することで、サポート チームは手作業での分類に費やす時間を大幅に削減でき、優先度の高い課題をより効率的に解決できます。

AI によるトリアージでは、キュー内のチケットを分析し、適切なリクエスト タイプと関連フィールドが提案されます。この機能は、リクエストをメールで受信し、メールによるリクエスト タイプで多数の作業項目が発生した場合に特に役立ちます。

AI を使用して作業項目をトリアージする方法

1. キューにある作業項目を選択します。
2. [トリアージ] を選択します。
3. 提案内容を確認し、必要に応じてリクエスト タイプを更新します。
4. 更新する作業項目を選択します。
5. [適用] を選択します。

提案内容が必要としているものと一致しない場合は、リストからリクエスト タイプを手動で選択して、その選択したリクエスト タイプで一括更新を続行できます。

2. カスタマー感情分析

AI による感情分析でカスタマーをより深く理解しましょう。カスタマーのコメントから感情のトーンを分析して解釈することで、カスタマーの気持ちを知ることができます。タイトル、説明、コメントといったチケットのコンテキストを使用して、AI がカスタマーの感情 (肯定的、どちらでもない、否定的) を評価します。その分析内容は作業項目ビューに直接表示され、新しいコメントが入るとリアルタイムで更新されます。カスタマーの不満を早期に発見することで、満足度を最優先にしながら、最高のサービスを提供できます。

3. Rovo エージェント: サービス トリアージ アシスタント

トリアージのプロセスを大幅に強化したいなら、すぐに使える Rovo エージェントの 1 つである、サービス トリアージ アシスタントをお試しください。受信したリクエストの内容や感情などの詳細を分析し、リクエスト タイプ、緊急度、優先度を判断することで、そのリクエストに優先順位を付けることができます。エージェントは自動化ルール内で使用される設計なので、作業項目がキューに表示されたらすぐに、チケットのタイトルと説明の書き換え、優先度の更新、リクエスト タイプの割り当てが実行されます。また、SLA、カスタマーとのやり取り、緊急性などに基づいて、リクエストをエスカレーションするべきかどうかを判断できます。

サービス トリアージ アシスタントと連携する方法は 2 つあります。

キューを整理し、最初に取り組むべきチケットがどれかわかったら、AI を使用して重要なコンテキストをワークフローに取り込むことで、迅速な対応が促され、解決に向けて正しい対策を講じることができます。

AI の要約で迅速に対応する

AI は、Jira Service Management の作業項目に関する多数のコメントをただ読むのではなく、チケットのアクティビティをすばやく要約できます。そのため、状況をすばやく把握し、新しい関係者との情報共有や新しいエージェントへのチケットの引き継ぎが簡単になり、必要な行動が取れるようになります。

AI 要約を使用するには：

1. Jira Service Management プロジェクトから、目的の作業項目に移動します。
2. [アクティビティ] セクションまでスクロールします。

3. [コメント] > [要約] の順に選択します。

   1. AI が生成した要約は自分だけに表示され、チケットから離れると表示されなくなります。課題の詳細は何度でも要約できます。

AI を使用してヘルプ依頼者に最適な応答を作成する

AI を活用すると、エージェントはヘルプ依頼者に対する応答をすばやく作成して編集できるため、明確で配慮の行き届いたコミュニケーションが可能になります。これには、いくつかの方法があります。

1. 返信の下書き

この機能では、AI を使用してカスタマーにお勧めの応答を下書きします。エージェントは、類似のリクエストを解決する間に追加されたコメントに基づいて、適切なトラブルシューティングのヒントやフォローアップの質問を追加し、スマートかつ効果的にチケットに対応できます。

2. AI editing

Use the AI slash command or the drop down AI menu in the editor to fine tune your customer response, including shortening it, adjusting the tone, and more.

AI による提案

The suggestions panel, located on the right side of any work item view, uses AI to efficiently summarize requests and recommend assignees, pertinent requester details, escalation paths, troubleshooting steps, and more. It also enables you to directly take action from the panel, like updating the priority level.

同様のリクエスト

Make finding similar requests a breeze by using AI similar requests to find and identify recent requests with similar titles to the one you’re currently viewing in a service project. This feature uses Natural Language Processing (NLP) to provide a list of recent requests with similar titles to the one you’re currently viewing. This AI-automated process of finding related requests reduces the manual effort required to search for similar issues.

How to use AI Similar Requests:

1. First make sure you, Enable similar requests panel, start from your service project, select Project settings, then Features.
2. Under the Issue view, turn on the Similar requests panel toggle.
3. Next, to view similar service requests, problems, changes, and post-incident reviews. Go to the issue you want to find related requests for.
4. Select Similar requests or Similar incidents.
5. Select Open or Resolved to filter similar requests by status.

3. Rovo agent: Service Request Helper

Another out-of-the-box Rovo Agent, Service Request Helper, provides your team with the insights needed to streamline request management and accelerate resolution times. Designed to use both Atlassian apps and connected third-party apps as knowledge sources, Service Request Helper can gather relevant information and offer guidance on how to resolve requests with speed and precision. Human agents can use Service Request Helper to identify SMEs, compose responses using insights from previous requests, summarize ticket activity, and even recommend next steps.

Like other Rovo Agents, Service Request Helper can be accessed through the Rovo Chat window in the top right corner of your navigation, near your profile icon or avatar. Navigate to any request in your queue, then open Rovo Chat, select Agents, and search for Service Request Helper.

From there you can chat with the Agent, asking it things like:

• What steps should I take next?
• Help me draft a reply to send to the customer.
• Find people who worked on similar requests before.

AI による自動化

Use AI to generate automation rules by simply describing the rule you want to create in natural language. This feature can be found in the automation rule builder in your project’s settings. Make sure whatever you input includes a trigger and an action.

Request type and field suggestions

Request type suggestions can help take the guesswork out of creating your service desk by intelligently suggesting request types based on how you describe the kind of work your team manages. AI can suggest request types across a range of use cases, from IT and HR to dog grooming and catering, and then add them to your service desk with just a few clicks.

リクエスト・タイプの提案の使用方法：

1. Navigate to Project settings > Request types.
2. 「提案」を選択します。
3. チームが取り組んでいる作業の内容を記述します。
4. AI 提案のリストからリクエスト・タイプを選択し、「作成」を選択します。
5. リクエスト・タイプの名前、説明、アイコン、課題タイプを確認します。
6. 「次へ」を選択し、リクエスト・タイプをポータル・グループに追加します。
7. [作成] を選択します。

Once a request type has been created using AI, it can suggest relevant existing and custom fields you can add.