FlowHuntを使ったLiveAgentでのチケット自動応答の方法

カスタマーサポートの自動応答を導入することで、チームの効率を大きく向上させ、質の高い顧客対応を維持できます。この総合ガイドでは、FlowHuntのAI搭載フローをLiveAgentの自動化システムと連携し、インテリジェントな自動チケット応答を実現する手順をわかりやすく解説します。

概要

この連携により、次のことが可能になります：

• 顧客チケットへの自動応答
• AIを活用したコンテキストに基づくインテリジェントな回答の提供
• 応答時間の短縮と顧客満足度の向上
• サポートチームを複雑な課題対応に集中させる

前提条件

開始前に以下をご用意ください：

• フロー作成権限を持つ有効なFlowHuntアカウント
• LiveAgent管理者権限
• HTTPリクエストやJSONフォーマットの基本的な理解

ステップバイステップ実装ガイド

1. FlowHuntフローの作成とテスト

まず、FlowHuntで自動応答フローを作成します：

1. フローの設計：チケット情報を処理し、適切な応答を生成できるフローを作成します
2. 十分にテスト：FlowHuntダッシュボード上で様々な入力に正しく応答するか検証します
3. パフォーマンス最適化：イレギュラーなケースも考慮し、有意義な応答ができるようフローを調整します

2. フローの公開

API経由でフローを呼び出せるようにします：

1. FlowHuntダッシュボードで該当フローを開きます
2. 公開ボタンをクリックしフローを外部公開します
3. 重要：フローに変更を加えた場合は必ず再公開してください

3. FlowHunt APIキーの発行

安全なAPIアクセスのための手順です：

1. FlowHuntアカウントの設定画面へ移動
2. APIキーセクションを開きます
3. LiveAgent連携専用の新しいAPIキーを発行
4. セキュリティ注意：このキーは安全に保管し、クライアント側コードでは絶対に公開しないでください

4. LiveAgent自動化ルールの設定

LiveAgentの自動化システムで設定を行います：

1. LiveAgent管理画面を開く
2. 設定 → 自動化 → ルール へ進みます
3. 新規自動化ルールの作成準備をします

5. 自動化ルールの作成

FlowHunt連携をトリガーするルールを設定します：

1. 新規ルール作成をクリック
2. ルール名を入力（例：「FlowHunt自動応答」）
3. 以下の手順に従いトリガーや条件を設定

6. ルールのトリガーを設定

ルールが発動するタイミングを指定します：

• トリガー：「メッセージグループが追加されたとき」を選択
• 新しい顧客メッセージ到着時にルールが発動します

7. ユーザー役割の条件を定義

自動化を発動させるユーザーを限定します：

• 条件：ユーザー役割が「顧客」であること
• 社内メッセージにはルールが適用されないようにします

8. メッセージ種別フィルターを設定

ルールの適用対象メッセージを絞り込みます：

• 条件：メッセージグループ種別が「受信メール」
• 利用チャネルに応じてカスタマイズ可能です

9. HTTPリクエストアクションの設定

ここが連携の中核となる手順です：

9a. API URLの作成

以下のURL形式を使用します：

https://api.flowhunt.io/v2/flows/{flow_id}/invoke?workspace_id={workspace_id}

置き換え箇所：

• {flow_id}：対象のFlowHuntフローID
• {workspace_id}：FlowHuntワークスペースID

9b. リクエストメソッドの指定

• メソッド：POST

9c. HTTPヘッダーの設定

必須ヘッダーを追加します：

Content-Type: application/json
Api-Key: YOUR_FLOWHUNT_API_KEY

YOUR_FLOWHUNT_API_KEYは手順3で発行したキーに置き換えてください。

9d. リクエストボディの作成

次のJSON形式を使用します：

{
  "human_input": "{$conv_conversationid}"
}

これによりチケットIDがFlowHuntフローに入力されます。

9e. エンコーディングの指定

• エンコーディング：JSONエンコード

連携テスト方法

初期テスト

1. テストチケットの作成：LiveAgentにテストメールを送信
2. フロー実行の監視：FlowHuntダッシュボードで呼び出し履歴を確認
3. 応答の確認：LiveAgent上で自動応答が表示されるか確認

応用テスト

• 様々なチケットタイプや内容で検証
• FlowHuntが利用不可の場合のエラーハンドリング確認
• 応答速度やシステムパフォーマンスのチェック

ベストプラクティス

セキュリティ面の注意

• APIキー管理：定期的なキーのローテーションと権限の最小化
• 入力値バリデーション：FlowHuntフロー側で受信データの検証を徹底
• レート制限：API利用量を監視し、上限超過を防ぐ

パフォーマンス最適化

• フロー効率：FlowHuntフローは速度重視で設計・最適化
• 条件分岐の活用：LiveAgent条件で不要なAPIコールを削減
• 監視体制：自動化ルール失敗時のアラートを設定

顧客体験の向上

• 応答品質：自動応答の内容を定期的にレビュー
• エスカレーション経路：複雑な問い合わせは必ず人に引き継げるよう設計
• フィードバックループ：自動応答の顧客満足度を収集

よくあるトラブルと対処法

API接続の問題

問題：HTTPリクエストの失敗やタイムアウト
対策：

• APIキーの有効性・権限を確認
• FlowHuntサービス稼働状況をチェック
• URLの記述ミスがないか確認

フロー応答の不具合

問題：FlowHuntから期待しない応答が返る
対策：

• FlowHuntダッシュボードでフローを個別テスト
• 入力データ形式や内容を再確認
• フローのロジック・条件を見直し

ルールが発動しない

問題：LiveAgent自動化ルールが動作しない
対策：

• ルールの条件・トリガーを再確認
• ユーザー役割やメッセージ種別をチェック
• ルールが有効・公開状態か確認

高度な設定

複数フロー連携

複雑なサポート体制の場合は：

• チケットカテゴリごとに異なるフローを用意
• LiveAgent条件分岐で適切なフローを呼び分け
• イレギュラーケース用のフェールバックフロー実装

カスタム応答処理

連携をさらに進化させるには：

• FlowHuntの応答データをLiveAgent側で加工
• AI分析結果に応じたカスタムフィールド追加
• 応答の信頼度スコアリングの仕組み導入

監視と運用保守

定期的なメンテナンス

• 月次：自動化ルールのパフォーマンス指標を確認
• 週次：FlowHuntフローの精度をチェックし必要に応じて更新
• 日次：APIリクエスト失敗やエラーを監視

パフォーマンス指標

重要な指標例：

• 自動化ルールの成功率
• 平均応答時間
• 自動応答に対する顧客満足度
• マニュアル対応チケットの削減率

まとめ

FlowHuntとLiveAgentの連携は、日常的な問い合わせ対応を自動化しつつ、チームが複雑な課題に集中できる強力なカスタマーサポート体制を構築できます。継続的な監視・最適化を行うことで、進化し続けるサポートニーズにも対応できます。

まずは限定的な範囲で導入し、十分なテストを経て徐々に自動化範囲を拡大することをおすすめします。システムの信頼性に自信が持てたら、さらなる業務効率化と顧客満足度向上を目指しましょう。