1. AIが確信を持てない場合にどのように対話し、教えを請うか
日常の顧客コミュニケーションにおいて、AIは独立して返信を完了しようとします。しかし、不確実な状況に遭遇した場合、軽率に回答せず、すぐにあなた（Leader）に教えを請います。 AIは2つのメッセージを同期します：- 質問転送通知（Notice）：顧客の質問をそのまま転送し、顧客のニーズを完全に見られるようにします。
- 思考ドラフト提案（Suggestion）：既存の知識と文脈に基づいてAIが生成した回答ドラフトで、適切かどうか判断を求めます。
- 「質問転送」を引用して直接回答する → AIはあなたの返信をそのまま顧客に転送し、正確で一貫した表現を保証します。
- 「思考ドラフト」を引用して「1」または任意の内容を返信する → 同意とみなされ、AIはドラフトを顧客に送信します。
- 手動でAIアカウントに切り替えて返信する → 複雑で機密性の高いシナリオや、より個人的な表現が必要な場合に適しています。
2. 素早く閉じる・再開する方法
さまざまなシナリオで、AIを一時的に閉じたり、再び作業状態に戻したりする必要がある場合があります。- すぐに一時停止：
#stop→ AIは顧客に対して沈黙しますが、Leaderのメッセージには応答します。 - 作業継続：
#work→ AIは対外サービスを再開し、作業モードに戻ります。
ログイン完了後、AIはデフォルトで沈黙しています。
#work を入力して初めて、能動的に対外サービスを行います。この設計は、許可のない邪魔を避けるためです。
さらに、管理バックエンドで特定のグループや連絡先に対して沈黙ホワイト/ブラックリストを設定し、どの対象にAIが応答できるかを細かく制御できます。3. もっと教えて、継続的に賢くする方法
AIの核心的な価値は、継続的に学習し、徐々にあなたのビジネスに適応することにあります。主な学習源は以下の通りです：- 同僚と顧客のコミュニケーション → 実際のビジネス文脈と表現習慣を学習します。
- Leaderの直接指導 → あなたの確認、否定、書き換えを通じて、より強固な判断基準を形成します。
- バックエンドナレッジベース管理 → 体系的なメンテナンスと更新により、知識の追跡可能性とガバナンスを保証します。
- 同僚に認証（
#auth→#peer）を完了させ、顧客として誤認されるのを防ぎ、AIが内部知識を正しく識別し、それに基づいて学習できるようにします。 - AIをより多くの実際のビジネスグループに参加させ、典型的な事例を吸収し、一般的な問題領域のカバーを加速させます。
- AIに対して「引用式」の指導を多く行います。あなたの書き換えやコメントは、再利用可能な学習素材として蓄積されます。
ナレッジを正確に追加する
受動的な自動学習に加えて、より正確で安定した知識の骨格を構築するために、能動的に「知識を与える」ことをお勧めします。 方法1：バックエンド一括管理- admin.marsmind.cc / .co で構造化されたアップロード、階層分類、バージョン管理を行い、大規模な知識ガバナンスに適しています。
- ホットな知識ポイントを即座に、正確に補足するのに適しています。
- 操作手順：
- Leaderアカウントを使用して
#chatknowledge（または#トレーニングモード）を入力 - 顧客の質問を入力
- 標準回答を入力
- AIの収録確認を待って有効化
- Leaderアカウントを使用して
実際の顧客の口調を使用し、必要な文脈（対象、限定条件、例）を補足するようにしてください。これにより、マッチング精度と転移可能性が大幅に向上します。
4. グループ内での応答方法（グループチャットインテリジェント応答）
AIがグループチャットに招待された場合、「適度な参加」の原則に従います：- 顧客の質問があり、約 3分間 誰も応答しない場合、AIは補足回答を試みます；
- 正確に回答できるか不確かな場合、AIは誤解を避けるためにまずLeaderに教えを請います。
- オン：
#enable_hot_assistant - オフ：
#disable_hot_assistant
オンにすると、AIはグループ情報を継続的に追跡および分析するため、パッケージ使用量が増加する可能性があります。シナリオと予算に応じて制御してください。
管理バックエンドでは、メンバーの身分（Leader/Peer/Customer）を一括設定できるため、個別の指令確認を回避し、グループ内での誤作動の確率も低減できます。
管理バックエンドでは、メンバーの身分（Leader/Peer/Customer）を一括設定できるため、個別の指令確認を回避し、グループ内での誤作動の確率も低減できます。
5. 週報 / 日報の使用
AIは定期的に作業報告を生成し、チームの情報同期と振り返りを支援します。- 日報オン/オフ：
#enable_daily_report/#disable_daily_report - 週報オン/オフ：
#enable_weekly_report/#disable_weekly_report
日報は高頻度の監視とトラブルシューティングに適しています。週報は段階的な振り返りと傾向追跡に適しています。管理の好みに応じて柔軟に有効化できます。
完全な指令リストと詳細な説明については、MarsMind AI 対話方法を参照してください。
7. コラボレーションのベストプラクティスとサポート
ベストプラクティス（参考用）- まず基本指令とよくある操作に慣れ、あなたとチームがAIとの対話方法に徐々に慣れ、いつ確認が必要で、いつ独立して完了できるかを理解します。
- 慣れてきたら、実際のシナリオに合わせて必要な身分関係と権限の境界を設定します。誰がLeaderで誰がPeerかを明確にし、バックエンドで事前に沈黙が必要なグループや人員を設定して、AIが不適切な対象に誤送信するのを防ぎます。
- 少数のコアグループまたは顧客から1〜2週間パイロット運用を開始することをお勧めします。知識のカバー率、応答効果、同僚の習熟状況を観察し、結果に応じて調整してから、より多くのグループやビジネスシナリオに徐々に拡大します。
- 長期的には、人とAIが徐々に安定した協調関係を形成することを目指します。あなたとチームが指令、フィードバック、シナリオを提供し、AIは実行と学習を通じて蓄積します。バックエンドで定期的にナレッジベースを最適化および補足することで、このコラボレーションをよりスムーズにし、真に信頼できる仕事のパートナーにします。
サポートと連絡先 私たちは、あなたがMarsMind AIを真に同僚として扱い、協力し、彼を好きになり、指導し、そこから継続的な価値を得られることを心から願っています。
コラボレーションの過程で質問や提案がある場合は、いつでもご連絡ください：