タイトル：2025年にあなたのビジネスに最適なAIサポートモデルを選ぶ方法

サポートチームを運営している方なら、この感覚をご存知でしょう。チケットの量は増え続け、顧客は昨日中に回答を欲しがり、優秀なエージェントを維持すること自体がフルタイムの仕事のようです。それは、どうにかして全員を満足させながら、より少ないリソースでより多くのことを求められているという、常に続く感覚です。

AIが解決策だと耳にしたことがあるかもしれませんが、ツールを選ぼうとすると、流行り言葉の海を泳いでいるように感じることがあります。どのベンダーもワークフローを革命的に変えると約束しますが、その主張はしばしば曖昧で、価格モデルはパズルのようです。実際に何が得られるのか、どうすれば見分けられるのでしょうか？

ここで整理してみましょう。AIサポートモデルとは何かを解説し、遭遇するであろうさまざまな種類を見ていき、機能と価格を比較する簡単な方法を提示します。この記事を読み終えたとき、あなたのチームに最適なツールを自信を持って選べるようになっていることが目標です。

AIサポートモデルとは？

では、AIサポートモデルとは具体的に何なのでしょうか？それは、あなたのサポートチームのための特化した頭脳のようなものだと考えてください。顧客の問題を理解し、サポート業務を自律的に処理するように訓練されたAIです。

そして、これは特定のキーワードしか理解できず、誰もがイライラさせられた、昔ながらのルールベースのチャットボットの話ではありません。最新のツールは、ChatGPTのようなものを動かしているのと同じ技術である大規模言語モデル（LLM）で構築されています。これは、単なるキーワードではなく、会話の文脈や顧客の質問のニュアンスを実際に理解できることを意味します。

名前の「モデル」という部分は、このAIエンジンを指しているにすぎません。OpenAIやGoogleのような巨大で汎用的なものである場合もあれば、カスタマーサポートの言語や流れに合わせて特別に調整されたバージョンである場合もあります。

優れたAIサポートモデルの要点は、単にチケットをより速くクローズすることだけではありません。顧客に正しい答えを提供し、必要なときには人間のエージェントを支援し、一つ一つの対話からより賢くなっていくことなのです。

AIサポートモデルの仕組みの違い

最適なツールを選ぶ前に、それらがどのように構築されているかを少し理解しておくと役立ちます。AIサポートモデルの設計方法は、セットアップにかかる時間、その性能、そしてチームの現在のプロセスにどれだけ簡単に組み込めるかに大きな影響を与えます。

基盤モデル vs. サポート特化型エージェント

Microsoft AzureやGoogle Vertex AIのようなプラットフォームで「モデルカタログ」を見たことがあるかもしれません。これらは、GPTシリーズやLlamaのような非常に強力な汎用LLMへのアクセスを提供します。これらは現代のAIの生のエンジンです。

問題は、基盤モデルを直接使用することは、自動車メーカーがエンジンだけを渡して、残りの車は自分で作るように期待するようなものだということです。それは強力ですが、サポートに役立つように連携機能やインターフェースを構築するには、開発者チーム全体と多くの時間が必要です。価格も通常は従量制であるため、コストを予測するのが難しくなります。これらは素晴らしいものですが、箱から出してすぐにサポートチームで使えるようには作られていません。

一方で、サポート特化型エージェントがあります。これらは、カスタマーサポートチームのためにゼロから構築されたプラットフォームです。バックエンドの技術的な複雑さはすべて処理され、サポートマネージャーが自分でセットアップして実行できるシンプルなインターフェースが提供されます。

eesel AIのようなプラットフォームは、このギャップを埋めるために設計されています。最高の基盤モデルの力を利用しつつ、サポートのワークフローに合わせて作られたセルフサービスのツールにパッケージ化しています。AIチームがいなくても、その知能をすべて手に入れることができるのです。

プラットフォームネイティブAI vs. サードパーティ連携

もう一つの大きな違いは、AIが実際にどこに存在するかです。多くのヘルプデスクは、自社のプラットフォームに直接AI機能を組み込んでいます。これは一見便利に思えるかもしれませんが、大きな欠点があります。それは、あなたを囲い込み、ナレッジのサイロ化を生み出すことです。

ここでの大きな欠点は、AIがそのヘルプデスク内に保存されている情報にしかアクセスできないことです。しかし、現実的に考えて、あなたのチームのナレッジは実際にどこにありますか？おそらくConfluenceのwiki、たくさんのGoogleドキュメント、そして数え切れないほどのSlackのスレッドに散らばっているでしょう。ネイティブAIはそれらのいずれも見ることができないため、不完全な回答を返し、解決できたはずのチケットをエスカレーションしなければならなくなります。

だからこそ、サードパーティ製のツールの方が良い選択肢であることが多いのです。すべてのナレッジを一つの場所に移動させるのではなく、すでに使用しているツールに接続します。それがeesel AIの根底にある考え方です。Zendeskであろうと、Freshdeskであろうと、Intercomであろうと、ワンクリックでヘルプデスクと連携できます。さらに良いことに、ヘルプセンター、過去のチケット、社内wikiなど、チームが作業するすべての場所からナレッジを引き出します。これにより、一つのシステムに閉じ込められたAIよりも、はるかに完全で正確な回答を提供できるのです。

- eesel AIのようなサードパーティAIサポートモデルが様々なナレッジソースと統合する方法を示すインフォグラフィック。

AIサポートモデルを評価する際の主要な機能

基本的なタイプを理解したら、次はそれらが実際に何ができるかを見る番です。優れたAIサポートモデルは、単に答えを出すだけではありません。以下に、あなたが探すべき点を挙げます。

カスタマイズと管理が重要な理由

一般的な、既製のAIでは不十分です。そのパーソナリティを管理し、トーン＆マナーを定義し、自動化のための明確なルールを設定できる必要があります。多くのツールはかなり硬直的です。AIのパーソナリティを管理するためのプロンプトエディタや自動化のためのルールなど、柔軟性を提供するものを探しましょう。例えば、eesel AIでは、AIが自動化すべきチケットの種類や、それ以外のチケットのエスカレーションパスを正確に決定できます。

- eesel AIインターフェースのスクリーンショット。AIサポートモデルのカスタマイズと管理機能を示しています。

質問に答えるだけでなく、アクションを起こす

質問に答えることは始まりにすぎません。本当に違いを生むためには、AIサポートモデルがエージェントのように振る舞う必要があります。チケットにタグを付けたり、適切な担当者に振り分けたり、重複をマージしたりできるでしょうか？外部ツールに問い合わせて注文状況を確認したり、返金を処理したりできるでしょうか？それが、単なるQ&Aボットと真の自動化ツールの違いです。これらのアクションは、eesel AIのAIエージェントおよびAIトリアージ製品に組み込まれています。

- AIサポートモデルがサポートチケットに対してどのようにアクションを起こせるかを示すワークフロー図。

既存のナレッジから学習する

AIがどのように賢くなるかを考えてみてください。もしベンダーが、何百ものQ&Aペアを手動で書くことから始めたり、新しいナレッジベースをゼロから構築するように言ってきたら、逃げてください。最高のツールは、あなたがすでに行った作業から学びます。例えば、eesel AIは、過去のサポートチケットでトレーニングを行います。既存のデータから、ブランドの声、よくある問題、そして良い回答とはどのようなものかを把握します。

- eesel AIプラットフォームの画面。AIサポートモデルが既存のデータソースに接続して学習する様子を示しています。

安全なテストとシミュレーション

新しいエージェントをトレーニングや監督なしに顧客と話させることはないですよね？AIも同じです。テストされていないボットを顧客に対応させるのは非常に大きなリスクです。多くのツールには、物事を試す良い方法が提供されておらず、これは大きな危険信号です。eesel AIの最も優れた点の一つは、シミュレーションモードです。これにより、安全な環境で何千もの過去のチケットを使ってセットアップをテストし、AIがどのように返信したかを正確に確認できます。解決率やコスト削減に関する明確な予測を見ることができるため、実際に顧客とやり取りする前に、調整を加えて自信を深めることができます。

- eesel AIのシミュレーションモード。AIサポートモデルを安全にテストするための主要な機能です。

AIサポートモデルの価格設定を理解する

AIの価格設定は本当に頭痛の種になりがちです。しばしば、混乱を招き、予測不可能に設計されているように感じられます。ここでは、おそらく目にするであろうモデルについての簡単なガイドを紹介します。

解決ごとの課金はどこでも見かけるでしょう。表面的には、AIが実際にチケットを解決したときにのみ支払うので良さそうに聞こえます。しかし、落とし穴は、うまくいけばいくほど不利になることです。AIが改善され、より多くのチケットを解決するようになると、請求額は増え続けるだけです。これは基本的に、サポートの自動化をさらに進めることを妨げます。

ChatGPTのような一般的なツールには、月額ユーザーあたり25ドルのビジネスプランなど、独自の価格帯があります。しかし、それだけではヘルプデスクで実際にアクションを実行できる統合されたエージェントは手に入りません。そして、ほとんどの大手プロバイダーでは、エンタープライズプランは「営業に問い合わせ」ボタンの裏に隠されており、長い営業サイクルなしに予算を立てることは不可能です。

以下に、各モデルの一般的な比較を示します：

料金モデル	仕組み	メリット	デメリット
解決ごと / チケットごと	AIが正常にクローズしたチケットごとに支払う。	成果報酬型に見える。	自動化を進めるほどコストが増加し、予測が困難。成功がペナルティになる。
エージェントシートごと	ツールを使用するサポートエージェントごとに月額料金を支払う。	シンプルで予測可能なコスト。	大規模チームでは高額になる。AIの稼働量に関わらず同額を支払う。
インタラクションごと (eeselのモデル)	1か月あたりの設定されたAIインタラクション数に対して定額料金を支払う。	予測可能で透明性が高い。コストが急増しない。	最適なプランを選ぶために、月間ボリュームを予測する必要がある。

これが、明確な価格設定のツールを見つけることが非常に重要な理由です。eesel AIでは、価格は月間のAIインタラクション（回答またはAIが実行するアクション）の一定数に基づいています。解決ごとの料金はないため、忙しい月の後に請求書を見て驚くことはありません。プランも月単位なので、いつでもキャンセルできます。これは、厳格な年間契約が主流の市場ではかなり珍しいことです。

- eesel AIの価格ページのスクリーンショット。AIサポートモデルの透明な価格設定を示しています。

最適なAIサポートモデルを今すぐ始めよう

つまり、AIサポートモデルを選ぶ際には、最も複雑な技術や最も長い機能リストを見つけることではありません。重要なのは、すでに使用しているツールと適合し、チームのすべてのナレッジを一つにまとめ、真の管理権を与え、そして実際に理にかなった価格モデルを持つ、実用的なものを見つけることです。

私たちは、これらすべての条件を満たすためにeesel AIを構築しました。セルフサービスのツールなので、数ヶ月ではなく数分で立ち上げて実行できます。その仕組みを完全に管理でき、本番稼働する前にシミュレーションモードでリスクなしにすべてをテストできます。

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