サポートやITチームを管理しているなら、その大変さはよくご存じでしょう。繰り返しのチケットが山積みになり、エージェントは実際の問題を解決するよりもキューを整理するのに多くの時間を費やし、毎回の応答が一から書かれているように感じます。追いつくのが常に大変で、手作業の努力が疲弊を招くこともあります。
通常の解決策である従来の自動化は、あまり効果がないことが多いです。それは、厳格な「もしこれならあれ」というルールに基づいており、顧客が少し異なる方法で質問するとすぐに破綻します。これらのシステムは文脈や緊急性を理解せず、絶えず調整が必要な脆弱なワークフローを残します。
AIを活用したワークフローは異なります。ルールに従うだけでなく、ユーザーが何を意味しているかを理解し、会社の知識から学び、賢明な行動を取ります。単に自動化されているだけでなく、適応性があります。このガイドは、最初のAIワークフローを構築するためのシンプルなプレイブックです。サポートチケットのトリアージを自動化する実際の例を最初から最後まで説明します。
ワークフロー自動化のためのAIを始めるために必要なもの
最初のAIワークフローを構築することは、思ったほど複雑ではありません。データサイエンティストのチームや大きな予算は必要ありません。主に、既に使用しているツールと知識をつなげることが重要です。ここに必要なものをまとめました。
- ヘルプデスク: ここはすべての顧客や従業員のリクエストが集まる場所です。例えば、Zendesk、Freshdesk、またはJira Service Managementのようなプラットフォームが考えられます。
- 知識ソース: これはAIのための情報源です。公開ヘルプセンター、ConfluenceやGoogle Docsの内部ウィキ、製品ドキュメント、さらには過去のチケット履歴を考えてみてください。
- AIワークフロー自動化プラットフォーム: これはツールをつなぎ、ロジックを理解し、タスクを実行するエンジンです。このガイドでは、eesel AIを使用します。既存のツールと連携するように作られており（移行は不要）、シンプルで自然な言語を使って自動化を構築できます。
ワークフロー自動化のためのAIのための6ステッププレイブック
ゼロから完全なプレイブックを構築する方法を説明します。目標は、受信したサポートチケットを自動的にトリアージし、適切なタグを追加し、エージェントが見る前に顧客に役立つ最初の応答を提供するワークフローを作成することです。さあ、始めましょう。
1. スマートなパイロットワークフローを特定する
すべてを自動化しようとする前に、小さく始めて、それが機能することを示し、そこから構築するのが良い考えです。始めるのに最適なプロジェクトは、繰り返し行われる頻繁なタスクで、明確な目標があるものです。すべてを一度に解決しようとすると、通常うまくいきませんが、焦点を絞ったパイロットプロジェクトは迅速な成果をもたらし、チームに可能性を示すことができます。
私たちの例では、「新しいサポートチケットのトリアージ」を選びます。これは、チームの効率と顧客の満足度に大きな影響を与える高ボリュームの手作業のタスクであるため、完璧な候補です。私たちの目標は、エージェントがチケットを整理する時間を短縮し、顧客への最初の応答を迅速にすることです。
成功しているかどうかを確認するために、いくつかのことを追跡します:
- 初回応答時間の短縮量。
- 正しいタグで自動トリアージされたチケットの割合。
- エージェントが手作業の整理で節約した時間。
2. 知識ソースを接続する
目標が決まったら、次のステップはAIに役立つ情報を提供することです。これは新しいデータベースをゼロから構築することではありません。代わりに、会社の特定の情報を事前にトレーニングされたAIに接続するだけです。
eesel AIのようなプラットフォームでは、これは非常に簡単です。「ソース」セクションに移動し、ワンクリックでデータを接続することができます。公開ヘルプセンター、Confluenceの内部文書、さらにはZendeskのようなヘルプデスク自体をリンクできます。
eesel AIのようなツールが異なるのは、チームの過去のチケット会話、内部マクロ、プライベートドキュメントから学ぶ能力です。これは、ネイティブAIツールがしばしばできないことで、彼らは公開記事のみをスキャンするかもしれません。実際の履歴から学ぶことで、AIはユーザーの実際の問題の文脈をよりよく理解し、より正確で関連性のある回答を提供するのに役立ちます。
3. ワークフローのロジックを簡単な英語で定義する
今こそAIに何をすべきかを伝える時です。従来の自動化では、視覚的なビルダーや複雑な条件ロジックの迷路に迷い込んでしまいます。しばしば、認定された管理者だけが変更を加えることができるほど複雑です。
eesel AIのようなプラットフォームを使用すれば、複雑なステップをスキップできます。ワークフロー全体を簡単な英語で指示を書くことによって定義することができ、新しい同僚にタスクを説明するのと同じように行えます。「プロンプト」セクションで、プロセス全体を説明できます。
こちらは、チケットトリアージワークフローのプロンプト例です：
あなたは[会社名]の親切なフロントラインサポートエージェントです。
新しいチケットが来たら：
- チケットを読んでユーザーの問題を理解します。
- 問題に基づいて、次のタグのいずれかを追加します：'請求', 'バグ報告', '機能リクエスト', '技術的問題'。
- '請求'の問題であれば、財務チームに割り当てます。
- 知識ソースに基づいて役立つ初期応答を作成します。
- 答えが見つからない場合は、人間のエージェントにエスカレーションし、「それについてはよくわかりませんので、人間に助けを求めます。」と言います。
この簡単な言語アプローチは大きな違いを生み出します。プロセスを最もよく知る人々、例えばサポートマネージャーの手に自動化の構築と調整の力を与え、技術的な助けを必要とせずに数秒で更新を行うことができます。
4. AIにできることを伝える
指示を持つことは一つのことですが、AIが実際に行動するためには許可が必要です。このステップでは、あなたの平易な英語のプロンプトをヘルプデスクでの実際のアクションに結びつけます。話すだけのAIはチャットボットですが、行動を起こせるAIはワークフロー自動化ツールです。
eesel AIでは、これを"AI Actions"を使って設定します。これにより、ボットはタグを追加したり、チケットをルーティングしたり、フィールドを更新したり、ヘルプデスク内で直接チケットをクローズすることができます。これがワークフローを生き生きとさせる要素です。例として、プロンプトの"次のタグのいずれかを追加"という指示をZendesk統合を通じて利用可能な"Tag Ticket"アクションにリンクします。
機能はさらに拡張できます。例えば、eesel AIのAI TriageやAI Agentは外部APIを呼び出すように設定できます。これにより、ワークフローはShopifyからのライブ注文情報を検索したり、データベースからアカウントの詳細を引き出したりすることができ、より有用になります。
5. 本番稼働前にワークフローをテストする
このステップは非常に重要で、多くのプラットフォームが見落としがちです。AIを実際のデータでテストせずにライブの顧客とやり取りさせるべきではありません。そのパフォーマンスを推測し、うまくいくことを期待するのは、恥ずかしいミスにつながる可能性があります。
ここで、eesel AIのようなシミュレーション機能が非常に役立ちます。推測する代わりに、数百または数千の過去のチケットに対して新しいAIワークフローを完全に安全なサンドボックス環境で実行できます。
シミュレーションレポートは、AIのパフォーマンスのプレビューを提供します。以下のことが確認できます：
- チケットをどれだけ正確にトリアージし、タグ付けするか。
- 送信するであろう正確な応答。
- 潜在的なコストと時間の節約の見積もり。
このリスクのない検証により、ギャップを見つけ、指示を調整し、実際の顧客との会話に触れる前にチームを巻き込むことができます。推測から確信へと進むことができます。
6. 展開、監視、改善
シミュレーション結果に満足したら、いよいよ本番環境に移行する時です。しかし、全員に一度に適用する必要はありません。段階的な展開は常に良い計画です。特定のチケットキューや特定のリクエストタイプでワークフローを有効にすることから始めることができます。
展開後も仕事は終わりではありません。パフォーマンスを監視する必要があります。eesel AIのようなレポートダッシュボードは、AIが正しく回答している質問と、どこでつまずいているかを示してくれます。これらの「知識のギャップ」が改善のためのロードマップとなります。
AIワークフローの素晴らしい点は、時間とともに改善されることです。AIが答えられなかった質問を見つけたら、その情報を知識ベースに追加するだけです。次にその質問が現れたとき、AIは何をすべきかを知っています。これにより、オートメーションが見るたびに賢くなるシンプルなフィードバックループが作成されます。
ワークフロー自動化のためのAIに関する一般的な間違いと成功のためのヒント
- 明確な目標を持って始める: 単にAIを「オン」にするのではなく、何を改善したいのかを正確に知っておくことが重要です。「AIを使う」という漠然とした計画よりも、「初回応答時間を50%短縮する」といった具体的な目標の方がはるかに良いです。
- 一度にすべてをやろうとしない: 最初のワークフローは、すべての問題を解決する複雑なプロセスであるべきではありません。特定の高頻度タスクを選び、それを正しく行うことが重要です。そこでの成功が、後の大きなプロジェクトへの勢いを与えます。
- 信頼するが、テストする: テストせずにAIを展開してはいけません。常に実際のデータでその性能をシミュレートできるプラットフォームを使用してください。これが、eesel AIのようなシミュレーション機能が安全な展開にとって重要である理由です。
- チームを巻き込む: AIを役立つチームメイトとして紹介するのが最善です。AIは繰り返しのタスクを処理し、エージェントが本当に重要なスキルを発揮できる難しい会話に集中できるようにします。この「人間が介在する」アプローチは、eesel AIのAI Copilotのようなツールがエージェントの作業を迅速化しつつ、彼らのコントロールを奪わないために役立ちます。
正しい方法でワークフロー自動化のためにAIを使い始める
効果的なAIワークフローの構築は、もはや大企業だけの遠い未来の話ではありません。これまで見てきたように、既存のツールを接続し、平易な英語で指示を書き、公開前にすべてをテストするという簡単なプロセスです。正しいアプローチとプラットフォームがあれば、どのチームでも面倒なタスクを自動化し、時間を節約し、最も重要な作業に集中することができます。
リスクなしで最初の自動化ワークフローを構築する準備はできましたか？ eesel AIの強力なプロンプトエディターとリスクフリーのシミュレーションで、簡単に始められます。eesel AIを無料で試す または デモを予約する して実際に体験してみてください。
よくある質問
ワークフロー自動化にAIを使用することは、既存のヘルプデスクの標準的な自動化ルールとどう違うのですか？
標準的な自動化は、言語のわずかな変化で失敗しがちな厳格な「もし〜なら〜する」ルールに従います。ワークフロー自動化のためのAIは、ユーザーのリクエストの文脈と意図を理解し、複雑なクエリを処理し、より賢明な判断を下すことができます。
ボットが顧客のチケットを処理することに不安があります。ワークフロー自動化のためのAIがミスをしないとどう信頼できますか？
信頼はテストを通じて築かれます。優れたプラットフォームでは、実際に運用を開始する前に、過去のチケット数千件を安全な環境でシミュレーションすることができます。また、AIが100%自信を持てないチケットを人間のエージェントにエスカレーションするルールを組み込むことも可能です。
私のチームはあまり技術的ではありません。ワークフロー自動化のためのAIを導入するのはどれくらい難しいですか？
現代のプラットフォームはノーコードで設計されていますので、エンジニアリングの背景は必要ありません。新しいチームメイトに英語で指示を書けるなら、ワークフローを構築し管理するために必要なスキルはすべて持っています。
チケットのトリアージだけがワークフロー自動化のためのAIを使用する唯一の方法ですか？
チケットのトリアージは素晴らしい出発点ですが、それは多くのユースケースの一つに過ぎません。一般的なリクエストを完全に解決したり、エージェントがレビューするための正確な応答を下書きしたり、注文状況を確認するなどの外部システムでのアクションを実行することもできます。
ワークフロー自動化のためにAIを使用する場合、チームのプライベートデータは安全ですか？
はい、設計上安全なプラットフォームを選択すれば安全です。SOC 2に準拠し、すべてのデータを暗号化し、情報が一般的なAIモデルのトレーニングに使用されないことを保証するベンダーを探してください。これにより、知識がプライベートに保たれます。
