AIがカスタマーエデュケーションに役立つのは、チケットやチャットに届く使い方の質問それぞれに自社ドキュメントの手順で答え、そのうえで不足しているドキュメントや読者を間違えて書かれたドキュメントを示してくれるからです。顧客が実際に製品を学ぶのは、登録したのに一度も開かなかったコースの中ではなく、つまずいたその瞬間です。
使い方チケットの多くは、記事を増やせば解決するコンテンツの問題ではありません。まず仕分けてください。存在しない記事が必要なもの、顧客が見つけられない記事が必要なもの、エンドユーザー向けに書き直した記事が必要なもの、そして画面が分かりにくいと製品が教えてくれているものがあります。最初の3つはAIが得意です。4つ目は製品チームに渡します。
eeselのAIヘルプデスクチームメイトは、すでに使っているヘルプデスクの中でこの両方を担います。Qontroでは、すべてのFreshdeskチケットに返信を下書きし、ヘルプ記事があればリンクし、手順を書き出します。チームは間違った下書きを、記事が薄いことのサインとして読みます。料金は、500件のチケットまたはチャットで月額$299からです。
カスタマーエデュケーションのためのAIとは、実際に何を指すのか？
カスタマーエデュケーションとは、簡単に言えば、顧客が質問しなくても済むほど製品をうまく使えるようにするためのあらゆる取り組みで、従来は3つの場所に分かれます。いまはその3つすべてにAIが登場しています。
- アカデミーやコースライブラリ。 学習プラットフォーム上の体系的なレッスンで、通常はオンボーディングや認定のためのものです。ここでAIが主に役立つのは、コースをより速く作ることです。
- アプリ内ガイダンス。 顧客がクリックして回っている間に表示される、製品内のツールチップ、チェックリスト、ウォークスルーです。ここでAIは、ガイドを書いたり、パネルで質問に答えたりします。
- 質問への回答。 ヘルプセンター、チャットウィジェット、サポートチケットです。ここでAIは、ナレッジベースと過去のチケットを読み、具体的な質問に答え、足りないものを見つけます。
私は毎日eeselのサポートキューを担当していますが、過小評価されがちなのは3つ目の場所です。壁にぶつかって問い合わせてきた顧客は、あなたが出会う中で最も意欲の高い学習者です。今すぐ、自分の言葉で、やり方を知りたいからです。コースを最後まで受けてくれる人は、たいていキューを埋めている人ではありません。
だからといって、アカデミーやアプリ内ガイドが無意味になるわけではありません。チケットキューは、顧客が本当に必要とするレッスンが何かを知る場所であり、他の2つの場所もそのデータで動くということです。それぞれのツールについては、後ほど触れます。
なぜ顧客はドキュメントを読まずに問い合わせてくるのか？
ドキュメントを読むのは手間で、人に書くほうが楽に感じるからです。ZendeskをKBとして使うことについてのスレッドにあった次の投稿は、この問題を私が見た中で最も正直に表しています。
"The trick we use is to spend hundreds of hours carefully documenting and screenshotting all of the processes, then sending links to people who have issues. Updating it with every edge case we find……only to have every single customer just ring and ask a question."
"Do customers really read knowledge bases?"というスレッドの別のサポートリーダーは、もう半分をはっきり述べています。顧客はヘルプを見つけられないのではなく、"don't have the time or do not feel like looking for the knowledge in the first place"だというのです（u/kolakeia, Reddit）。どちらも同じ方向を指しています。顧客は常に答えへの最短ルートを取るので、答えはそのルート上になければなりません。
AIを投入する前に、チケットの中身を見てください。使い方チケットの山を仕分けると4つのグループに分かれ、それぞれ対処が異なります。
- 記事が存在しない。 顧客は、ドキュメントが一度もカバーしていなかった正当な質問をしています。記事を書いてください。AI記事ライターならチケットから下書きできます。
- 記事はあるが、顧客が見つけられなかった。 顧客の言葉がタイトルと合っていないか、そもそも検索していません。問い合わせフォームやチャットのAIナレッジベースチャットボットが活躍するのはここで、チケットが作られる前に顧客に届くからです。検索側については、私のヘルプセンター検索のためのAIの記事をご覧ください。
- 記事はあるが、読者を間違えて書かれている。 eeselの営業通話で、あるサポートマネージャーは、ナレッジベース全体が管理者向けに書かれているのに、チケットはエンドユーザーから来ていると説明しました。管理者向けドキュメントで学習したAIは、エンドユーザーに管理者向けの答えを返します。解決策は書き直しであって、ボットではありません。Redditのカスタマーサクセスリーダーは、オンボーディングで同じ罠を述べています。
"Rigorous onboarding? Yeah, I bet it is, in your eyes. Using your language, and your terms, explained in a way that you understand. Not at all considering those you’re onboarding may not speak your internal language."
- 製品が分かりにくい。 設定の場所を毎月40人が尋ねるなら、どんな記事でも解決できません。画面を変えるしかありません。こうしたケースを数えて、製品チームに渡してください。
AIは顧客をどう教育できるかとChatGPTに尋ねたとき、同じ警告が返ってきました。答えの最後は、AIは"should not mask genuine usability problems"という点でした。私はもう少し踏み込みます。グループ4はこの取り組み全体で最も価値のある成果であり、ほとんどのチームが測らないものだからです。AIが黙ってそのチケットに答えてしまい、件数が消えてしまうからです。
山の中にはもう1つ隠れているものがあります。使い方の質問に見えて、実際にはアカウントの問題であるチケットです。「データをエクスポートするには？」は、使い方の質問の場合もあれば、エクスポートの不具合の場合もあります。AIはそれを区別できなければなりません。これについては、あるヘルプデスクの例をGorgiasでの使い方質問の分類で取り上げました。
使い方の質問が届いたら、AIは何をすべきか？
ドサッと渡すのではなく、教えることです。教えるAIの返信と、煩わしい返信を分ける最大の違いは、一度にどれだけ言うかです。優れた人間のエージェントは、トラブルシューティング記事を丸ごと貼り付けたりしません。それが対応時間を短く保つ方法でもあります。1つ手順を示し、うまくいったか尋ね、そこから進めます。
プロジェクションマッピングシステムを販売するLuxedoは、家庭向けのお客様に対してまさにそのように動くよう、Gorgiasにeeselを設定しました。新しいチケットが来ると、約1,000件の過去のチケット、マクロ、記事を検索し、顧客がしようとしていること、代わりに起きていること、最も簡単な次のステップを示し、それで解決したかを尋ねる返信を下書きします。可能性のある対処法の長いリストは決して送りません。人が必要な場合（ハードウェア故障、保証、返金）は、通常の引き継ぎルールに従い、まずエラーメッセージ、試したこと、写真を集めて、顧客が二度説明せずに済むようにします。
教えるAIと、ただ答えるだけのAIを分ける習慣は4つあります。
- 手順で答え、記事にリンクする。 手順は今日の問題を解決し、リンクは次回どこを見ればよいかを顧客に教えます。Qontroの下書きは両方を行います。記事が答えをカバーしていればリンクし、顧客が自分でできる場合は手順を書き出します。
- 答えが役立ったかを尋ねる。 SE Rankingは、Zendeskチャット上で製品ごとに1つのeeselエージェントを運用しており、すべての返信が"Was this response helpful?"とはい・いいえのボタンで終わります。月に約2,100件のライブチャットで、この問いが、どの回答が何かを教え、どれが教えなかったかをチームに示します。
- 分からないときは分からないと言う。 ドキュメントがカバーしていないなら、正しい対応は即興ではなく引き継ぎです。あるチームは、eeselの営業通話で、ボットがサポートしていない車種についても顧客に"yes, we support your car model"と答えていることを発見しました。ドキュメントに"we support all models"と書かれていたからです。AIは曖昧なドキュメントに忠実だったのです。詳しくはサポートにおけるAIのハルシネーションをご覧ください。
- 顧客の言葉と言語で答える。 "the thing won't play my video"と書く顧客には、こちらの用語を持ち出す前に、その言葉を使った答えを返すべきです。
これは新しい発想ではありません。優れたサポートチームは、何年もマクロでこうして教えてきました。Hacker Newsのあるサポートスペシャリストは、次のように述べています。
"I've been a customer support specialist in tech startups for the last many years, and the HUGE and overwhelming majority of questions are about things that have been covered in detail in the support documentation by any even half-competent team. People do not normally search for their own answers. More than 90% of tickets are well-answered (according to the user's satisfaction score!) by a pre-written response explaining how an article in the support center addresses their specific question, and then linking to it."
公平のために言えば、その90%は一人の見積もりです。ただ、要点は方法です。その顧客の状況に合わせて答えを説明し、記事にリンクする。AIは、質問ごとにマクロを用意しなくても、同じことをします。
ヘルプデスクの中では次のようになります。eeselは下書きを、手順に番号を振った内部メモとして残し、送るかどうかは人が決めます。
答えがどこに表示されるかは、何を言うかと同じくらい重要です。ウェブサイトのチャットや問い合わせフォームでは、AIはチケットが存在する前に顧客を受け止めます。これは最も安上がりな教育です（ライブチャットの自己解決のためのAIを参照）。チケットの中では、下書きとして、信頼を築く間もエージェントをより速く、より一貫させます。ほとんどのチームは下書きから始め、後で範囲が狭くよく整備されたトピックを直接返信に移します。これは、どのティア1の自己解決プロジェクトでも私が取る道筋です。
使い方チケットをより良いドキュメントに変えるには？
これは、カスタマーエデュケーションの中でAIが静かに最も得意とする半分です。使い方チケットの1件1件は、ドキュメントに何が足りないかを示す小さな証拠ですが、月に2,000件を読む時間は誰にもありません。AIにはあります。Redditのある創業者は、その証拠の価値を私よりうまく言い表しています。
"One thing that helped me more than recordings: look at what people type when they get stuck, in their own words. "How do I change X" or "where is Y" is the task they were trying to do, with no polite filtering. A recording shows where they stopped, but the sentence they wrote tells you what they expected to happen."
ヘルプデスク各社は、それぞれの形でこれを組み込み始めています。
- Gorgias。 ヘルプセンターに加えて、AI Libraryが実際のチケットデータに基づいて記事を提案し、各提案には関連するチケット数が表示されます。全プランで利用でき、ヘルプセンターの既定言語は英語である必要があります。
- HubSpot。 より広いHubSpot AIの取り組みの一部として、ベータ版のナレッジベースエージェントが、カスタマーエージェントが見つけたギャップと解決済みチケットから記事を下書きします。新しい記事1本につき200 HubSpotクレジットかかり、解決済みチケットが5件以上と既存のナレッジベースが必要です。
- Freshdesk。 Freddyナレッジベースの機能に加えて、Freddy Copilotにはエージェント向けのソリューション記事ジェネレーターが含まれ、ProとEnterpriseで、エージェント1人あたり月額
$29のアドオンとして提供されます。 - Zendesk。 以前のギャップツールContent Cuesは2025年5月1日に削除されました。現在それに最も近いのは、ヘルプセンターの検索ダッシュボードで、顧客が何を検索し、どこで結果が不足しているかを示し、その上に生成検索があります。
これらはいずれもグループ1（記事がない）はうまく捉えますが、グループ3（読者を間違えている）は弱めです。ギャップツールが見るのは答えのない質問だけで、悪い答えのある質問は見ないからです。そこで下書き自体がシグナルになります。
Qontroのチームはこれを手作業で行っており、私が最も気に入っているこのループの形です。eeselの下書きごとに、人が実際に送った返信と比べます。下書きが間違っていた場合、それは多くの場合、ヘルプ記事が不足しているか不完全であること、あるいはルールを厳しくすべきことを示しており、記事を直します。こうしてヘルプセンターは良くなり続けます。その大きな理由は、AIがどこが薄いかを示し続けてくれるからです。彼らの設定は約9,800件の過去のチケットとヘルプ記事から答えており、Freshdeskでの最初の計測月に約190件のチケットを下書きしました。
匿名の産業オートメーション企業は、ドキュメントチームが責任を持つ形で同じループを回しています。同社の製品で開発するエンジニアは、技術ライブラリのみから答えるチャットに質問し、出典がリンクされます。定期的なダイジェストが、どの回答が低く評価され、どこに知識のギャップがあったかをドキュメントチームに伝えます。それらはそのままドキュメントのバックログに入ります。そのチャットに届く質問は、サポートデスクに届く質問の2倍をはるかに超えています。
eeselには、答えられなかった過去30日間の質問を対象とするナレッジギャップレポートもあり、不足している上位3ページを下書きします。分析を自分で行いたい場合は、私のサポートのナレッジギャップ分析のガイドに手順があります。古くなったページは、AIナレッジベース監査で見つけられます。
アカデミーやアプリ内ガイドはどこに位置づくのか？
アカデミーとアプリ内ガイドは、何を教えるべきかが分かってからなら適切なツールです。間違いは、先に購入してカリキュラムを推測することです。Redditのカスタマーサクセスのベテランは、それがたいていどうなるかについて率直でした。
"I have found over the decades that most trainings done for clients are crap. Not to put to fine a point on it, but your clients aren't paying attention in training. Therefore, they don't know how to use the product/service."
これは顧客にではなく研修に厳しい言葉であり、コースは、顧客が必要とすることを、彼らが気にかけるタイミングで教えるなら機能します。2つのカテゴリが現在AIとサポートをどう扱っているかを、各ベンダー自身のページから示します。
| ツール | どこで教えるか | 教育のためのAI | ヘルプデスク連携 | 料金 |
|---|---|---|---|---|
| Skilljar (Skilljar by Gainsight) | カスタマーアカデミー（コース） | AI Tutorがレッスン内で受講者の質問に答える。オープンベータで追加費用なし、SCORMレッスンは対象外 | Zendesk "Enabled with Premium" | 見積もりのみ：年間プラン＋アクティブ受講者ごとの料金 |
| Pendo | アプリ内ガイドとResource Center | AIガイドビルダー（オープンベータ）がプロンプトからガイドを作成 | Resource CenterがZendesk記事を表示 | Pendo Freeは月間アクティブユーザー500人まで、有料プランは見積もりのみ |
| Userflow | アプリ内フローとResource Center | Adoption Agentが製品内で質問に答え、対応するフローを起動 | Zendeskナレッジベースがアプリ内の回答を支える（Studioプラン） | Essentials $240/月、Studio $400/月（AIクレジット500、年払い） |
| eesel | チケット、チャット、問い合わせフォーム | ドキュメントと過去のチケットから使い方の質問に答え、答えられなかったことを報告 | Zendesk、Freshdesk、Gorgias、HubSpot、Help Scout内で動作 | 500件のチケットまたはチャットで月額$299から |
Gainsightの旧カスタマーエデュケーション製品Northpassは現在Skilljar by Gainsightに統合されているため、両者を1つとして扱いました。
これらのベンダー資料の中で私が見つけた最も有用な数字は、最も正直な数字でもあります。7万6,000社以上の顧客をサポートするJamfは、顧客事例によれば、トレーニング動画を製品インターフェースに直接埋め込むことで、問い合わせの多いワークフローでサポートチケットを80%減らしました。それが何かに注目してください。チケットを多く生んでいたという理由で選ばれた1つのワークフローに、顧客がつまずく場所へレッスンを置いたのです。これは4グループの仕分けと、その場での教育を、学習プラットフォームで行ったものです。
したがって、私が従う順序はこうです。
- 月に数千件未満のチケット、またはまだプロダクト分析がない場合： すでに使っているツール上のAIヘルプデスクで、チケットから始めましょう。使い方の質問に答えてギャップを記録するAIは、コースよりも多くの顧客に教えられ、そのギャップのリストが後で何を作るべきかを教えてくれます。
- 1つのワークフローが使い方チケットの大きな割合を占める場合： その画面にアプリ内ガイドを追加します。PendoとUserflowはどちらも既存のヘルプ記事を製品に取り込めるので、すべてを二重に書く必要はありません。
- 複雑な製品で、顧客に認定や体系的なオンボーディングが必要な場合： アカデミーは価値があります。機能一覧ではなく、チケットデータが顧客の苦手だと示すトピックを与えてください。オンボーディング側については、私の顧客オンボーディング向けAIツールのまとめをご覧ください。
使い方チケットはいくらかかっているのか？
ツールを選ぶ前に、問題の大きさを知っておくと役立ちます。以下に自分の数字を入力してください。既定値は、月2,000件のチケット、そのうち30%が使い方の質問、1件あたりエージェントの作業時間8分としています。
人々を驚かせるのは、たいてい費用ではなく時間です。最も優秀な製品の専門家が、毎月何百時間も、同じレッスンを顧客一人ずつに教えているのです。その時間は、ドキュメントが更新されない理由でもあります。何が足りないかを知っている人たちが、それに答えるのに忙しすぎるからです。
顧客が本当に学んでいるかをどう知るか？
チケットの減少は分かりやすい指標ですが、それだけでは罠です。顧客が学んだからでも、諦めたからでもチケットは減るからです。ChatGPTに尋ねたときも同じ指摘がありました。体験に失望して顧客が質問をやめたために、チケットが減ることもあります。そこで、次の指標を合わせて追跡してください。
| 指標 | 何が分かるか | 注意点 |
|---|---|---|
| アクティブ顧客100人あたりの使い方チケット | 成長に伴い、教える需要が減っているか | 生のチケット数は顧客数とともに増えるので、正規化する |
| 同じ顧客からの同じトピックの繰り返し質問 | 答えが顧客に学びをもたらしたのか、一度だけ解消しただけなのか | 同じ顧客が同じことを二度尋ねたなら、答えが定着していない |
| 役に立ったと評価されたAI回答の割合 | ドキュメントがどのトピックをうまく説明しているか | 低評価はグループ3と4のチケットに集中する |
| AIが答えられなかった質問 | 書くべきもののバックログ | 月ごとに減っていくはず |
| 使い方の会話のCSAT | 顧客がAIに教わることに満足しているか | すべてのチケットではなく、人が答えた使い方チケットと比較する |
最初の2つが本当の教育指標です。記事を直した後でトピックの繰り返し質問が減れば、顧客は学んだということで、これは初回問い合わせでの解決が捉えようとしているものでもあります。減らなければ、問題は依然として記事か画面にあります。最初の2つについては、私の自己解決率と解決率の違いの記事でさらに掘り下げています。評価の側面については、AI CSATをご覧ください。
始めるための30日プラン
学習プラットフォームを購入しなくても、1か月で本物のシグナルを得られます。
- 第1週：先月のチケットを仕分ける。 すべての使い方チケットに、上の4つの原因でタグを付けます。数百件を超える場合は、AIに最初の仕分けをさせ、サンプルを確認します。トピックの優先順位リストと、製品チーム向けの別リストができます。
- 第2週：上位5つの記事を直す。 顧客が実際に使った言葉で、エンドユーザー向けに書き直します。手順とスクリーンショットを加え、うまくいかない場合の対処も書きます。
- 第3週：AIが誰かに話しかける前に、過去のチケットでテストする。 eeselのヘルプデスクシミュレーションは、チームが最近解決した20件のチケットを取り、それぞれに自分で返信を下書きし、チームが送ったものと比較して、結果をテーマ別にまとめます。何も送信しません。スコアの低いテーマが、次に書く記事です。
- 第4週：下書きで公開し、その後、絞った直接返信へ。 エージェントが送る内部メモから始めます。下書きがほとんど無編集で送られるようになったら、よく整備された使い方トピックをチャットでの直接回答に移します。アカウントや請求の質問は人が担当し続けます。
その後は、毎月第1週を繰り返し、数字が動くのに合わせてサポートレポートにも目を配ってください。原因のリストは、物事を直すにつれて変わります。その変わっていくリストこそが、顧客が何を理解していないかについて得られる最も明確な姿です。
カスタマーエデュケーションにeeselを試す
キューが「どうすればいいですか」という質問でいっぱいなら、eeselのAIヘルプデスクチームメイトは、Zendesk、Freshdesk、Gorgias、HubSpot、Help Scoutに接続し、ヘルプセンターと過去のチケットから学び、使い方の質問それぞれに手順と記事リンクで答えます。チャットでも、チームが送る下書きとしてでも対応できます。答えられなかった質問があなたの執筆リストになるので、キューが短くなる間にドキュメントが良くなります。Qontroは、Freshdeskでまさにこのループを使っています。
誰かに返信する前に、自分の過去のチケットに対して実行できます。100クレジットでeeselを無料で試すか、500件のチケットで月額$299からのプランをご覧ください。