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# 高度な協作

> 基本協作を完了した後、より多くのビジネスシナリオでMarsMind AIを効率的に使用し、高度な使用法を習得します。

## 1. AIが不確実な時にどのようにあなたと相談するか

日常の顧客コミュニケーションにおいて、AIはできるだけ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、軽率に答えることはせず、第一にあなた（Leader）に相談します。

AIは同時に2つのメッセージを送信します：

1. **問題転送**：顧客の問題をそのまま転送し、顧客のニーズを完全に確認できるようにします。
2. **思考草案**：AIが既存の知識とコンテキストに基づいて生成した回答草案で、適切かどうかの判断を求めます。

あなたの処理方法：

* **「問題転送」を引用して直接回答** → 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。
* **「思考草案」を引用して「1」または任意の内容で返信** → 同意とみなし、AIは草案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** → 複雑、敏感、またはより個人化された表現が必要なシナリオに適用されます。

上記のメカニズムは誤答による体験への影響を避けるとともに、AIが実践であなたの決定ロジックを継続的に学習できるようにします。

***

## 2. 素早く閉じる・再開する方法

異なるシナリオで、AIを一時的に閉じたり、作業状態に戻したりする必要がある場合があります。

* **即座に停止**：`#stop` → AIは顧客に対して静寂を保ちますが、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。

<Info>
  ログイン完了後、AIはデフォルトで静寂状態です。`#work` を入力した後のみ、積極的に対外サービスを提供します。この設計は許可なしの迷惑を避けるためです。
  さらに、管理バックエンドで特定のグループや連絡先に静寂ホワイト/ブラックリストを設定し、どの対象がAIによって応答されるかを細かく制御できます。
</Info>

***

## 3. より多くを教え、継続的に賢くする方法

AIの核心価値は **継続的な学習とビジネスへの段階的適応** にあります。主な学習源には以下が含まれます：

* **同僚と顧客のコミュニケーション** → 実際のビジネスコンテキストと表現習慣を学習。
* **Leaderの直接指導** → あなたの確認、否定、書き直しを通じて、より堅実な判断基準を形成。
* **バックエンド知識ベース管理** → 体系的な維持と更新により、知識の追跡可能性と管理可能性を保証。

<Info>
  1. 同僚に認証を完了させ（`#auth` → `#peer`）、顧客として誤判されることを避け、AIが内部知識を正しく識別して学習できるようにします。
  2. AIをより多くの実際のビジネスグループに参加させ、典型的なケースを吸収し、一般的な問題領域のカバレッジを加速します。
  3. AIと「引用式」指導を多く行い、あなたの書き直しとコメントは再利用可能な学習素材として蓄積されます。
</Info>

### 正確な新知識の追加

受動的な自動学習に加えて、より正確で安定した知識フレームワークを構築するために積極的に「知識を与える」ことを推奨します。

**方法一：バックエンド一括管理**

* [admin.marsmind.cc](https://admin.marsmind.cc) / .co で構造化アップロード、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。

**方法二：単一エントリ入力（#chatknowledge）**

* 即座で正確なホットナレッジポイントの補完に適しています。
* 操作手順：
  1. Leaderアカウントで `#chatknowledge`（または `#培训模式`）を入力
  2. 顧客の質問を入力
  3. 標準回答を入力
  4. AIが収録を確認した後に有効

<Info>
  できるだけ実際の顧客の口調を使用し、必要なコンテキスト（対象、制限条件、例）を補完してください。これにより、マッチング精度と移植性が大幅に向上します。
</Info>

***

## 4. グループでの応答方法（グループチャット智能応答）

AIがグループチャットに招待された場合、「適度な参加」原則に従います：

* 顧客の質問が現れ、約 **3分間** 誰も応答しない場合、AIが補答を試みます；
* 正確に答えられるかどうか不確実な場合、AIは先にLeaderに相談し、誤導を避けます。

機能スイッチ：

* 開始：`#enable_hot_assistant`
* 停止：`#disable_hot_assistant`

<Info>
  開始後、AIはグループ内の情報を継続的に追跡・分析し、パッケージ使用量が増加する可能性があります。シナリオと予算に合わせて制御してください。\
  管理バックエンドはメンバーの身分（Leader/Peer/Customer）の一括設定をサポートし、個別指令確認を避け、グループ内の誤トリガー確率も低減できます。
</Info>

***

## 5. 週報・日報の使用

AIは周期的に作業報告を生成し、チームの情報同期と復習を支援できます。

* 日報開始/停止：`#enable_daily_report` / `#disable_daily_report`
* 週報開始/停止：`#enable_weekly_report` / `#disable_weekly_report`

<Info>
  日報は高頻度監視とトラブルシューティングに適し、週報は段階的復習とトレンド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。
</Info>

***

## 6. 常用指令クイックリファレンス

| 指令                                                 | 作用           | 典型的なシナリオ                  |
| -------------------------------------------------- | ------------ | ------------------------- |
| `#help`                                            | 全指令表示        | 構文/スイッチ名を忘れた時             |
| `#auth {認証コード}`                                    | 身分検証         | 役割関連指令実行前                 |
| `#leader`                                          | Leaderに設定    | あなた自身がAI Leaderを担当することを推奨 |
| `#peer`                                            | 同僚に設定        | 顧客として判定されることを避ける          |
| `#management {認証コード}`                              | 管理層に設定       | 管理層パスワードが必要               |
| `#work`                                            | 作業開始         | 積極的な対外サービス                |
| `#stop`                                            | 作業停止         | デバッグ/一時的な静寂               |
| `#enable_hot_assistant`                            | グループチャット応答開始 | グループ内で誰も応答しない時の補答         |
| `#disable_hot_assistant`                           | グループチャット応答停止 | 使用量制御/誤トリガー回避             |
| `#enable_daily_report` / `#disable_daily_report`   | 日報開始/停止      | 頻繁な同期                     |
| `#enable_weekly_report` / `#disable_weekly_report` | 週報開始/停止      | 段階的復習                     |
| `#chatknowledge`                                   | 単一知識入力       | 即座の重要知識ポイント補完             |

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## 7. 協作ベストプラクティスとサポート

**ベストプラクティス（直接参考可能）**

1. まず基本指令と常用操作に慣れ、自分とチームが徐々にAIとのインタラクション方式に慣れ、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。
2. 慣れた後、実際のシナリオに合わせて必要な身分関係と権限境界を設定します。誰がLeader、誰がPeerかを明確にし、バックエンドで事前に静寂が必要なグループや人員を設定し、AIが不適切な対象に誤送信することを避けます。
3. 少量のコアグループや顧客から試験運用を開始し、1-2週間継続することを推奨します。知識カバレッジ、応答効果、同僚の習得状況を観察し、結果に基づいて調整し、その後徐々により多くのグループとビジネスシナリオに拡張します。
4. 長期的には、人とAIが徐々に安定した協同関係を形成することが目標です。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継続的に蓄積します。バックエンドで定期的に知識ベースを最適化・補完し、この協作をますますスムーズにし、真に信頼できる作業パートナーにします。

***

**サポートと連絡**

私たちは心からあなたがMarsMind AIを同僚として協作し、彼を好きになり、指導し、継続的な価値を得ることを願っています。\
協作過程で何か問題や提案がございましたら、いつでもお気軽にご連絡ください：

* メール：[support@marsmind.co](mailto:support@marsmind.co)