完全ガイド：Zendesk AIアシスタントの設定方法

あなたのサポートチームはチケットの嵐に見舞われています。キューは終わりません。エージェントは繰り返しの問い合わせに溺れています。顧客は長い待ち時間に苛立っています。その間にもコストは上昇し、チームは限界を超えて引き伸ばされています。

心当たりはありますか？

あなたは一人ではありません。Deloitte Digitalによると、79%のコンタクトセンターのリーダーがAIを使ってプレッシャーを軽減しようとしています。しかし、ここでの本当の疑問は、どうやってAIを実装して、さらに複雑にしないようにするかということです。

このガイドはそのすべてを明らかにします。どのAIアシスタントを選ぶべきか？コストはどのくらいか？どうやって設定するのか？これらの質問（およびその他）に答えながら、ZendeskのワークフローにAIを統合する方法をお見せします。

終了する頃には、チケットを自動化し、応答時間を短縮し、エージェントの負担を軽減しながら顧客を満足させるために、AIを設定し、微調整し、完全に活用するための明確な計画が手に入ります。

Zendesk AIアシスタントオプションの比較

ZendeskにAIアシスタントを実装するには、ネイティブのZendesk AI機能とサードパーティのAIソリューションの2つの異なるアプローチから選択する必要があります。 Zendeskのドキュメントによると、それぞれのオプションは、サポート業務に大きな影響を与える異なる機能と能力を提供します。

ネイティブZendesk AI機能の理解

Zendeskの組み込みAIは、始めるのに最も簡単な方法です。ヘルプデスクに直接統合され、追加の設定は不要で、既存のチケットシステムと連携します。

しかし、注意点があります。

基本的な意図のマッチング、深いカスタマイズの欠如、Zendesk専用のトレーニングデータなどの制限が足かせになる可能性があります。複数のソースから学習し、コンテキストに基づいて応答を調整し、Zendeskを超えて統合するAIアシスタントが必要な場合、すぐに限界を感じるかもしれません。

Zendesk AIがサードパーティのソリューションとどのように比較されるかをご紹介します：

機能	ネイティブZendesk AI	サードパーティのソリューション
AIトレーニング	限定的 – Zendeskデータからのみ学習	柔軟 – 複数のソースから取得（ヘルプセンター、ドキュメント、過去のチケット）
応答精度	基本的な意図のマッチング	高度 – コンテキストを考慮した応答
カスタマイズ	プリセットテンプレートのみ	広範 – カスタムワークフロー、トレーニング、統合
価格モデル	解決ごとの価格設定（ソース）	使用量に基づく（例：eesel AIのインタラクションごとのモデル）
統合の深さ	Zendeskのみで動作	複数のプラットフォームと接続（Google Drive、Confluence、Slackなど）
分析	基本的なメトリクス	包括的なレポートとAIインサイト

 

サードパーティAI統合の探求

ZendeskのネイティブAIが制限されていると感じる場合、サードパーティのソリューションがより適しているかもしれません。

サードパーティのAIアシスタント、例えばeesel AIは以下を提供します：

• より良いAIトレーニング – Zendeskだけでなく、複数のソースから学習。
• よりインテリジェントな応答 – キーワードだけでなく、コンテキストを理解。
• 深いカスタマイズ – カスタムワークフロー、API統合、マルチボット設定。
• スケーラブルな価格設定 – 解決ごとではなく、使用量に基づいて支払い。

さらに詳しく言えば、eesel AIはZendeskに直接統合されるだけでなく、Slack、Google Drive、Confluenceなどのプラットフォームでも動作します。つまり、AIアシスタントは1つのツールにとどまらず、チームが必要とする場所に存在します。これにより、事実上、どのツールからでもアクセス可能なユニバーサルなナレッジベースが実現します。

AIアシスタントの必須機能

Zendeskのセットアップに最適なAIアシスタントを選ぶには、サポート業務を本当に変革する能力を理解する必要があります。サポートチームに最も影響を与える機能を探ってみましょう。

AIアシスタントのための必須の自動化ツール

AIアシスタントの効果は、その基本的な自動化能力に大きく依存します。インテリジェントなチケットルーティングは基盤となり、AIが受信チケットを分析して優先順位と必要な専門知識を判断します。 eesel AIは、コンテキストに応じたトリアージシステムを通じてこれを実証し、高いルーティング精度を維持しながら応答時間を短縮します。

知識統合能力は、AIアシスタントが既存のリソースをどれだけうまく活用できるかを決定します。効果的なAIアシスタントは、知識源全体から情報をシームレスにアクセスし、統合し、関連する記事を自動的に提案し、新しいコンテンツから継続的に学び、埋めるべき知識のギャップを特定するのに役立ちます。

自動化システムは、複雑な条件ロジックを処理し、チケットのプロパティに基づいて適切なアクションをトリガーし、既存のサポートツールとスムーズに統合する設定可能なルールを提供する必要があります。これにより、独自のワークフローのニーズに柔軟に対応できる基盤が作られます。

サポートを変革する高度な機能

基本的な自動化を超えて、洗練された機能は効率を劇的に向上させることができます。現代のサポートでは、異なるクエリに対する専門的な処理がしばしば必要です。 eesel AIのマルチボットアーキテクチャは、特定のタスクに特化したボットを展開しながら、自動応答全体で一貫したブランドボイスを維持することを可能にします。この協調的なアプローチにより、複数の専門ボットが協力して作業する必要がある複雑なサポートワークフローをシームレスに処理できます。

カスタム統合は、より広範な技術スタックと接続することでAIアシスタントの能力を拡張します。これには、カスタムアクションを実行するための安全なAPI統合、eコマースプラットフォームとの接続、内部ツールへのアクセスが含まれ、データセキュリティを維持します。言うまでもなく、PDFからGoogleドキュメント、Confluenceドキュメント、その他多くの知識ベース全体が含まれます。

プロのヒント：Zendesk用のAIアシスタントを評価する際には、基本的な自動化と高度な機能の両方を提供し、将来のスケーリングに柔軟性を持たせるソリューションを優先してください。これにより、サポートニーズが進化するにつれて投資が価値を提供し続けることが保証されます。

AIアシスタントのセットアップ方法

Zendesk AIアシスタントの導入は、複雑で時間がかかる必要はありません。適切なアプローチとツールを使用すれば、数週間以内にサポート業務を強化するインテリジェントなアシスタントを導入できます。成功するための基本を分解してみましょう。

統合の計画

成功はしっかりとした計画から始まります。飛び込む前に、目標を定義してください。自問してみてください：

AIアシスタントに何を処理させたいですか？

最初に取り組むべきは、人間の意思決定を必要としない大量の反復的なクエリです。これらは自動化のための最も迅速な成果であり、エージェントの作業負荷を即座に軽減します。FAQスタイルの質問を数百件も処理する必要がなくなるため、エージェントはより重要なチケットに集中でき、チケット解決プロセスが迅速化されます。

ターゲットとするユースケースを特定したら、AIが必要とする知識を集めます。これには、ヘルプセンターの記事、内部文書、過去のチケット履歴、標準作業手順が含まれます。知識ベースが構造化され、整理されているほど、AIアシスタントのパフォーマンスは向上します。

eesel AIを使用するチームにとって、このプロセスはさらに簡単です。事前に構築されたコネクタにより、100以上のソースからデータを自動的にインポートして整理することができ、手動のセットアップ作業を排除します。

💡 プロのヒント：チケットやクエリのフォーカスされたサブセットから始めて、セットアップをテストし、洗練してから、より複雑なユースケースに拡大してください。

AIのトレーニングとテスト

適切なデータ準備は、AIアシスタントの効果の基盤を形成します。まず、古い情報や関連性のない情報を削除するためにトレーニングデータをクリーンアップし、フォーマットします。次に、カテゴリやトピックごとにコンテンツを整理して、より良い検索を可能にします。最後に、一般的な顧客のクエリとそれに対応する解決策の包括的なセットを含め、強固な基盤を構築します。

トレーニングの質は、AIのパフォーマンスに直接影響します。 eesel AIのような最新のプラットフォームは、インテリジェントな自動化を通じてこのプロセスを簡素化します。システムは過去のチケットを分析して実際の顧客とのやり取りから学び、同時に複数の認可されたソースから知識をインポートします。展開前に制御されたシミュレーション環境で応答を安全にテストし、プロンプトとトーンを正確に調整してブランドボイスに合わせることができます。

ローンチ前に、複数のシナリオで徹底的なテストを行います。まず、さまざまな一般的な顧客状況をシミュレートして、応答の正確性と関連性を確認します。次に、複雑な問題が適切に人間のエージェントにルーティングされるように、エスカレーションワークフローをテストします。最後に、すべての統合接続が期待通りに機能していることを確認します。

AIアシスタントのベストプラクティス

AIアシスタントの導入には、持続可能な成功を達成するための慎重な計画と継続的な最適化が必要です。 Zendeskの調査によると、構造化されたAI導入の実践を行う組織は、効率と顧客満足度の両方で大幅な改善を見ています。AIアシスタントの効果を最大化するための重要な実践を探ってみましょう。

現実的な期待を設定する

AIは強力なツールですが、すべてのカスタマーサービスの課題に対する魔法の解決策ではありません。反復的で単純なクエリの処理に優れていますが、複雑またはデリケートな問題に対して人間のエージェントを置き換えることを意図していません。 AIは多くのTier 1チケットを回避できますが、それ以上は適切なエージェントにエスカレーションされます。

良い出発点は、サポートリクエストの40-60%を自動化し、AIが学習し改善するにつれて徐々に拡大することです。すべてを一度に自動化しようとすると、しばしばフラストレーションと悪い顧客体験につながります。

代わりに、AIが効果的に処理できる明確なユースケースに焦点を当てます。例えば、パスワードリセット、注文追跡、FAQなどです。AIが請求紛争や緊急の問題に対してクエリを人間のエージェントに渡すべきエスカレーション基準を定義します。

AIのパフォーマンスを初日から監視し、段階的に調整を行う企業は、結果を追跡せずにAIを展開する企業よりも長期的な成功を収める傾向があります。

AIトレーニングガイドライン

質の高いトレーニングデータは、効果的なAIパフォーマンスの基盤を形成します。 eesel AIは、過去のサポートチケット、製品ドキュメント、顧客とのやり取りの履歴を含む包括的な知識源に焦点を当てることを推奨しています。トレーニング資料の定期的な更新により、AIは進化する製品やサービスの提供に対応し続けます。

成功するトレーニングの鍵は、詳細なドキュメントを維持し、展開前に応答を徹底的にテストすることにあります。 eesel AIの知識ギャップ分析のようなツールは、追加のトレーニングデータが必要な領域を特定し、AIアシスタントの継続的な改善を保証します。

ブランドの声を維持する

あなたのAIアシスタントは、既存のサポートチームのコミュニケーションスタイルとシームレスに統合されるべきです。AIを設定して、すべての顧客とのやり取りにおいて、トーン、用語、形式の一貫性を維持するようにしましょう。

パフォーマンスの監視

AIアシスタントが顧客のニーズを効果的に満たし続けることを保証するために、構造化された監視システムを確立します。解決率やCSATスコアなどの重要な指標を追跡し、エスカレートされた会話を定期的にレビューして改善の機会を特定します。サポートチームからAIのパフォーマンスに関するフィードバックを収集し、これらの洞察をトレーニングやワークフローの改善に活用します。

💡 プロのヒント: AIアシスタントのパフォーマンス指標を毎月レビューし、一度に大きな変更を加えるのではなく、段階的な調整を行います。このアプローチにより、より制御された最適化が可能になり、特定のユースケースに最適なものをより良く追跡できます。

Zendesk AIアシスタントのROIを測定する方法

AIアシスタントへの投資は、実際の価値を提供する場合にのみ価値があります。しかし、その価値をどのように測定しますか？適切な指標を追跡することで、AIアシスタントがコストを削減し、効率を向上させ、顧客満足度を高めているかどうかを理解できます。

IBMのAI実装に関する研究によると、AIアシスタントを使用する企業は、運用コストの削減、応答時間の短縮、顧客満足度の向上など、主要なサポート指標で測定可能な改善を経験しています。

主要なパフォーマンス指標の理解

AIアシスタントの効果を評価するために、これらの重要な指標に焦点を当てます:

指標	測定内容	重要性
ディフレクション率	人間の介入なしに解決されたチケットの割合	ディフレクションが高いほど、エージェントが処理するチケットが少なくなり、作業負荷とコストが削減されます。
応答時間	AIが最初の応答を提供するまでの時間	迅速な応答は顧客満足度を向上させ、長い待ち時間を防ぎます。
CSATスコア	AI生成の応答に対する顧客満足度	良好なCSATスコアは、AIが効果的にクエリを解決していることを保証します。
解決あたりのコスト	チケットを解決するための平均コスト	コストが低いほど、AIが人員と運用費用の削減に役立っていることを示します。

 

投資利益率の計算

AIはコストを削減しながら効率を向上させるべきです。ROIを測定する簡単な方法は次のとおりです:

AIによる節約−AIコスト=ROI

まず、労働コストの節約を計算します。AIが節約する時間数にエージェントの平均時給を掛けます。例えば、エージェントが1時間あたり25ドルを稼ぎ、AIが月に100時間を節約する場合、2,500ドルの節約になります。

次に、採用ニーズの削減を考慮します。AIが1人のフルタイムエージェントの必要性を排除する場合、企業は給与とオーバーヘッドで年間40,000ドルから60,000ドルを節約できます。

最後に、AIプラットフォームのコストを差し引きます。AIが月に1,000ドルのコストがかかるが、全体の節約が6,500ドルに達する場合、月に5,500ドル、年間で78,000ドルの純節約になります。

高いチケットボリュームを処理する企業にとって、AIは年間で簡単に6桁の節約を生み出すことができ、長期的な投資として価値があります。 eesel AIはZendeskインスタンスと統合し、これらの指標を自動的に追跡し、リアルタイムでROIを計算し、手動のデータ収集と分析を排除します。

AIアシスタントであなたにふさわしいサポートを

ZendeskにAIアシスタントを導入することは、単にチケットボリュームを削減することではなく、長期的な効率のためにサポート業務を変革することです。適切な設定を行えば、AIは繰り返しの問い合わせを処理し、応答時間を改善し、エージェントが複雑な顧客ニーズに集中できるようにします。

成功は慎重な計画、適切なトレーニング、継続的な最適化から始まります。明確な自動化目標を定義し、AIをワークフローにシームレスに統合し、主要なパフォーマンス指標を追跡することで、AIアシスタントがチームと顧客の両方に実際の測定可能な価値を提供することを保証できます。

次のステップを踏む準備ができたら、小さく始めましょう。影響の大きい領域に焦点を当て、AIの応答をテストし、進行に応じて改善します。戦略的で段階的なアプローチにより、優れた顧客サービスを維持しながらAIによる自動化を拡大することができます。

今日からZendeskサポートの自動化を始めましょう。 無料トライアルにサインアップ, デモを予約, または hi@eesel.app までご連絡ください。eesel AIがどのように顧客サービスを変革できるかをご覧ください。