アクション

会話中に AI エージェントが実行できることを定義します。リアルタイム API データを使った回答、リード情報の収集、カスタム処理の実行まで対応できます。

人への引き継ぎ（Human Handoff）

Human Handoff は、人の対応が必要な会話をスムーズに有人エージェントへ引き継ぎます。

ナレッジベースの範囲外の質問や「人と話したい」という明示的な要望に有効です。引き継ぎ中は AI アシスタントが一時停止し、Inbox 上で人の担当者が会話を引き継ぎます。

ユーザー側の流れ：

1. ユーザーが AI とやり取りする。
2. AI の範囲外または人対応を希望 → AI が引き継ぎを通知。
3. 会話が AI から外れ、有人エージェントに割り当て。
4. 人が解決、または AI に再割り当て。

Quickchat 画面側の流れ：

1. 未割り当ての会話が Inbox に表示。
2. 担当者が AI サマリーで経緯を把握。
3. 会話を引き継いで対応。
4. 解決または再割り当て。

Human Handoff を有効化

Capabilities > Human Handoff でトグルをオンにします。

設定できる項目：

有人エージェントの稼働時間

• 営業時間：開始/終了と稼働日
• タイムゾーン
• 時間外メッセージ

事前の質問

引き継ぎ前に AI が確認する質問。

例：サポート担当におつなぎしてもよろしいですか？

確認メッセージ

引き継ぎ開始時の確認文言。

例：承知しました。サポート担当におつなぎします。少々お待ちください。

AI サマリー

会話の要点を自動要約し、有人エージェントに文脈を提供します。

（任意）トリガーキーワード

常に引き継ぎを発動させるキーワードを指定できます。

注意

Human Handoff はユーザー意図を自動検出するため、キーワード設定は任意です。

例：請求書、領収書、配達状況 など。

メール通知

引き継ぎが必要な新規会話の通知先メールを設定します。

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スマートデータ収集 / リード獲得

会話の流れの中で、自然にユーザー情報（氏名、メール、電話など）を取得できます。収集したデータは CRM 等に送信可能です。

仕組み

1. AI が収集の好機を検知。
2. 目的に沿った質問を実施（例：お名前／ご連絡先メールは？）。
3. 回答を保存し、確認や外部連携に利用。

設定

有効化

• Actions & MCPs を開く
• Smart Data Gathering を選択
• トグルをオン

収集項目

• メールアドレス
• 名
• 電話番号

収集タイミング

• 数往復の後
• 関心表明の直後

尋ね方

• 控えめ：会話の中に自然に挿入
• 直接的：はっきり依頼

収集データのエクスポート

1. Inbox を開く
2. export アイコン
3. Export Gathered Data を選択
4. 期間（開始/終了）を指定
5. 形式（CSV, XLSX）を選択
6. Download

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カスタムアクション

会話中に外部 API を呼び出せます。社内検索、チケット作成、通知、ナレッジ外の最新データ取得などに有効です。Actions & MCPs → Custom Actions にあります。

仕組み

1. API アクション（名前、説明、HTTP メソッド、エンドポイント URL、ヘッダー、パラメータ）を定義。
2. 会話中、説明とパラメータのヒントに基づき AI が実行判断。
3. Quickchat が HTTP リクエストを送り、JSON を AI に返却。AI が自然言語で回答。
4. 本番利用前にエディタでテスト可能。

ヒント

説明は AI への手順書として、いつ使うか・何を返すか・注意点を明確に記述しましょう。

API アクションの作成

1. Actions & MCPs を開く。
2. Custom Actions の + → API Action。
3. Details：
   • Name：明快で説明的に
   • Description：使用条件とパラメータ記入の指針
4. Connection：
   • Action Type：GET / POST
   • Action endpoint URL：完全な URL
   • Headers：Authorization や content-type: application/json など必要最小限
5. Parameters：name / location（query, body, header）/ description を定義。path はパラメータの location ではなく、{{placeholder}} テンプレートでエンドポイント URL に直接埋め込みます。
6. Test request → 応答確認 → Done

リクエスト本体以外にも、API Action には知っておくと役立つ任意の設定が 3 つあります: Save to memory、Run only when、Response filter。

Save to memory

API レスポンスから値を取り出し、任意のキーを付けて会話のメモリに保存します。以降の Action はそれを {{metadata_<key>}} として再利用でき、会話の詳細（Inbox、API、エクスポート）にも表示されます。

ある Action が生成した値を、後続の Action が必要とする場合に使います。検索系の Action がレスポンスから customer_id を保存しておけば、後続の Action は AI に値をコピーさせることなく {{metadata_customer_id}} を送信できます。

API Action エディタの Save to memory セクションで、取り出した値に メモリキー を付け、保存したいレスポンスの該当箇所を指定します。以降は、他と同じメタデータ変数として扱えます。

ヒント

キーは snake_case（英字、数字、アンダースコア）を使ってください。customer_id のようなキーは {{metadata_customer_id}} として参照できますが、スペースやその他の記号を含むキーはプレースホルダーで使用できません。メタデータ変数の仕組みについては 会話メタデータ を参照してください。

Run only when

Action を、会話メタデータの条件が満たされたときにのみ 実行されるよう制限します。条件は、AI が Action の呼び出しを決定した後、リクエストが送信される前に、こちら側で、呼び出し時に チェックされるため、チャットからは回避できません。

これは、権限を要する操作や取り消せない操作（メンバーの BAN、返金、レコードの削除）に適したツールです。プロンプト内の「これは管理者のみ実行可能」という一文は有用な指示ではありますが、セキュリティ境界ではありません。執拗なユーザーはモデルを言いくるめたり、プロンプトインジェクションを試みたりできます。実行条件は決定論的でプロンプトの外側に存在するため、会話で何が言われようとも保持されます。

• 実行条件が境界です。 サーバー側で評価され、モデルが読むプロンプトには含まれません。これが実際に Action の実行を止めるものです。
• プロンプトのルールはユーザー体験のためです。 AI が無言になるのではなく丁寧に断り、理由を説明できるよう、プロンプトにも一文を残しておきましょう。

Action エディタの Run only when セクションで条件を追加します。Add condition をクリックし、メタデータキー（例: telegram_sender_is_admin）を選び、比較方法を選択します:

条件	次の場合に通過します。メタデータの値が…
is true	truthy である
is false	falsy である
exists	会話に存在する
does not exist	存在しない
equals	指定した値と一致する
does not equal	指定した値と異なる

Action は すべて の条件が満たされたときにのみ実行されます。会話に設定されていないキーに対する条件は通過しません。

条件が満たされない場合、リクエストは送信されず、AI はユーザーにそれができない旨を伝えます。以下では、同じ BAN リクエストが、非管理者に対してはブロックされ、管理者に対しては許可されています。変わっているのは誰が依頼しているかだけです:

注意

ゲートに使うのは Quickchat が設定する メタデータ（チャネルで検証された telegram_sender_is_admin フラグなど）だけにし、訪問者が左右できる値は使わないでください。各キーの出所については 会話メタデータ を参照してください。

Response filter

デフォルトでは、AI は API レスポンス全体 を見ます。Response filter セクションに JSONPath 式を追加すると、AI が見る範囲をその特定の部分だけに限定できます。

フィルターをかける一般的な理由は 2 つあります:

• 機密フィールドを隠す。 エンドポイントが AI に必要な以上の情報を返す場合に、顧客のメールアドレス、支払い情報、内部 ID をモデルのコンテキストから除外します。
• プロンプトを小さくする。 冗長な API は大きなペイロードを返すことがあります。重要な数フィールドにフィルターすることで、レスポンスを小さく保ち、AI の焦点を絞ります。

1 つ以上の JSONPath 式を追加すると、AI は一致した部分のみを受け取ります。例えば $.data.items[*].name は、より大きなレスポンスから項目名だけを残します。

ヒント

Test Response パネルを使うと、フィルター適用後に AI が実際に受け取る内容を、運用に頼る前に正確に確認できます。Action のテスト を参照してください。

注意

何にも一致しない JSONPath は、AI に空のレスポンスを残します。まずフィルターなしで始め、呼び出しが機能することを確認してから、絞り込んでください。

ベストプラクティス

• 説明は具体的に：使用条件と各パラメータの意味を明確に。
• スコープ最小化：必要なヘッダー・トークンのみ。
• 展開前にテスト：ステータスコードとペイロードを確認。

チュートリアル

• 会話内で Jira チケットを検索
• AI アクションで Slack 通知を送る