Loading

Agent Analytics における LLM ベースの回避率および放棄率指標の新実装 (2026 年 4 月 9 日更新)

公開日: Apr 30, 2026
説明

注意:

本指標は 2026 年 4 月 9 日に更新される予定です。

現在の Agent Analytics における回避率および放棄率の指標は、「会話終了」クリックやセッションタイムアウトなどのランタイムイベントに基づいて算出されています。そのため、実際の課題解決状況やユーザーの不満度を正確に反映できていない場合があります。

新しい Agentforce 機能では、大規模言語モデル (LLM) を活用した判定機能により、エージェントと顧客のセッション全体を対象とした、より正確で定性的かつ包括的な評価を実現します。これにより、従来の単純な指標を超えて、エージェントのパフォーマンスや顧客満足度に関する実用的なインサイトを提供します。

解決策
新しい指標の定義
  • 回避 (Deflection): セッション終了時点で、ユーザーの主な目的がどの程度達成されたかを評価する 1 ～ 5 のスケールです。（1: 解決なし、5: 完全解決）

  • 放棄 (Abandonment): ユーザーが問題未解決または不満により離脱した可能性を評価する TRUE / FALSE / UNSURE の判定です。

  • 主な技術的およびビジネス上のポイント: これらの指標は、セッション終了時に算出および確定されます。
    LLM によって算出される各指標には評価理由が含まれており、LLM の判断ロジックをスニペットレベルで要約して確認できます。

  • 標準機能としての利用の場合、回避および放棄に関する LLM 呼び出しは、課金対象外となる予定です。

  • セッション結果の判定ロジック:
    エスカレーション (Escalated): エスカレーションが発生した場合、「Escalated」としてカウントされます。
    放棄 (Abandoned): エスカレーションが発生していない場合、Abandonment = TRUE または 回避の可能性が低い (スコア 3 未満) 場合、「Abandoned」としてカウントされます。
    回避 (Deflected): 上記いずれにも該当しない場合、解決の可能性が高い (スコア 4 または 5) セッションは「Deflected」として分類されます。
    判定不能 (Ambiguous): 一部のセッションでは、解決スコア= 3、または Abandonment = FALSE / UNSURE となる場合があり、具体的な判定ができないため、これらのケースは新たに「Ambiguous」カテゴリに分類されます。

  • 展開 / 有効化:
    注意:
    • 新しい指標は、STDM 有効化時に一般的なエージェントタイプ (従業員、サービス) に対して自動的に有効化されます。既に有効化されているお客様についても、追加作業なしでシームレスに移行されます。
    • 既存の回避率および放棄率指標の算出に使用されているベースラインデータは、データオブジェクト内でクエリを実行するために引き続きアクセス可能であり、削除されることはありません。
ナレッジ記事番号

005305353

 
読み込み中
Salesforce Help | Article