Atlassian Intelligence Customer Sentiment の完全ガイド

誰しも経験があるでしょう。サポートエージェントがJira Service Managementで新しいチケットを開きます。表面的には、パスワードのリセットや機能に関する質問など、単純なものに見えます。しかし、行間を読むと、お客様が途方に暮れていることがわかります。すでにセルフサービスポータルを試し、電話で待たされ、このチケットが最後の頼みの綱なのです。

ありふれた質問と、解約寸前のお客様との違いを、エージェントはどう見分ければよいのでしょうか？

ここで役立つのが、まさに感情分析です。これは現代のサポートチームにとって便利なツールであり、顧客の感情を読み解き、作業の優先順位を付け、最終的により良いサービスを提供するのに役立ちます。Atlassianは、Jira Service Managementに組み込まれた独自のバージョン「Atlassian Intelligence Customer Sentiment」を提供しています。

このガイドでは、この機能の全貌を解説します。その長所、そして実世界では少し物足りない点について触れ、サポートチーム全体のためによりスマートでプロアクティブなAI戦略を構築する方法についてお話しします。

Atlassian Intelligence Customer Sentimentとは？

Atlassian Intelligence Customer Sentimentは、Jira Service Management内の機能で、顧客がどのように感じているかを自動的に把握しようとします。心を読んでいるわけではなく、言葉を読んでいるだけです。自然言語処理（NLP）を使用して、チケットの説明やその後のコメントのテキストをスキャンします。

読み取った内容に基づき、チケットにポジティブ、ニュートラル、ネガティブという3つのシンプルなラベルのいずれかを付けます。

素晴らしいのは、このラベルが固定されたものではない点です。会話が進むにつれてリアルタイムで更新されます。最初はニュートラルだった顧客が不満を表明するコメントを追加すると、感情はネガティブに切り替わり、エージェントは顧客の気分をライブで把握できます。

これは便利な機能ですが、一つ条件があります。Jira Service Managementのプレミアムまたはエンタープライズプランを利用しているチームでのみ利用可能で、管理者がまずAtlassian Intelligenceを有効にする必要があります。

Atlassian Intelligence Customer Sentimentの長所

ヘルプデスク内で感情スコアを直接確認できるのは、明らかなプラスです。エージェントがすでに作業している場所で、即座にコンテキストを提供するため、画面を切り替えることなく、より良い意思決定を下すのに役立ちます。

チケットをよりスマートに分類する方法

最も実用的な利点の一つは、感情フィールドを使用してサポートキューを整理することです。「感情」はJiraの標準フィールドであるため、Jira Query Language（JQL）を使用してカスタムフィルターを作成できます。

例えば、サポートマネージャーは、「感情 = 'ネガティブ'」とマークされたすべてのチケットの専用キューをさっと作成できます。これにより、誰かがどのように感じているかを実際には捉えきれない、通常のP1やP2ラベルを超えて、最も不満を抱えている顧客が最初にサポートを受けられるようにします。これは、エスカレーションを未然に防ぎ、リスクのある顧客に注意を払っていることを示す簡単な方法です。

エージェントがより人間味のある対応をするのにどう役立つか

エージェントは、顧客がすでに怒っていることを確認すると、最初の返信から口調を変えることができます。ありきたりな「こんにちは」ではなく、顧客の不満を認める、より共感的な言葉から始めることができます。

「ネガティブ」なチケットに対しては、「この問題が発生しているとのこと、大変申し訳ありません」という簡単な一言が大きな違いを生むことがあります。一方で、チケットが「ポジティブ」とマークされている場合は、エージェントはそのエネルギーに合わせてより良い関係を築くことができます。これは、サポートが機械的でなくなることに大きく貢献する小さな工夫です。

プロアクティブなサポートへの適切な第一歩

データ駆動型のサポートに足を踏み入れたばかりのチームにとって、この機能は堅実な出発点です。複雑な設定やサードパーティツールを必要とせずに、リスクのある顧客にフラグを立てるための組み込みの方法を提供します。これにより、チームは顧客の感情を実際の指標として考えるようになり、よりプロアクティブなサポート文化への素晴らしい第一歩となります。

Atlassian Intelligence Customer Sentimentの短所

ネイティブツールを持つことは便利ですが、必ずしも万能というわけではありません。使い始めると、チームが真に効率的でプロアクティブなサポートシステムを構築するのを妨げる可能性のある、いくつかのギャップに気づくかもしれません。

全体像を把握できない

多くの人がすぐに直面する大きな欠点は、感情機能に関するレポート機能の欠如です。個々のチケットの感情は確認できますが、時間の経過に伴う傾向を簡単に追跡することはできません。

これにより、マネージャーは次のような重要な質問に答えることができなくなります。

• 今月は先月よりもネガティブなチケットが増えていますか？

• どの製品が顧客に最も頭痛の種をもたらしていますか？

• 感情は顧客のプランや場所によって変わりますか？

これらの質問への答えがなければ、原因を突き止めるのではなく、個々の火消しに追われているだけです。一人の顧客が不満を抱いていることはわかっても、他の顧客が同じように感じるのを防ぐのに役立つパターンを見つけることはできません。

チケット内の情報しか把握できない

Atlassian Intelligenceは非常に賢いですが、見えるものしか分析できません。この場合、その視野は単一のJiraチケット内のテキストに限定されています。問題は、顧客の問題を実際に解決するために必要な情報のほとんどは、そこには存在しないということです。

それはConfluenceのページ、Googleドキュメント、社内wiki、そして何千もの古いサポートチケットに分散しています。感情分析は、顧客が請求問題についてイライラしていることを教えてくれますが、それを修正するための社内ドキュメントからのステップバイステップのガイドをエージェントに渡すことはできません。症状（不満）を指摘するだけで、治療（実際の問題）には役立ちません。

予防的ではなく、事後対応的

このツールは設計上、顧客がすでにうんざりして怒りのメッセージを書いた後に否定的な感情をフラグ付けするだけです。その時点では、関係を修復しようとする守りの姿勢に入っています。

真に役立つAI戦略は、単に不満を管理するだけでなく、そもそもそれを発生させないようにすることであるべきです。それは、インテリジェントなチャットボットのようなセルフサービスツールを顧客に提供し、すべての社内ナレッジから回答を引き出して問題を即座に解決し、顧客がチケットを作成する必要がまったくないようにすることを意味します。

Atlassian Intelligence Customer Sentimentを超えたAIサポートシステムを構築する方法

幸いなことに、組み込みツールの制限に甘んじる必要はありません。専用のAIプラットフォームを追加することで、これらのギャップを埋め、問題に対応するだけでなく、積極的に問題を未然に防ぐサポートシステムを構築できます。

より良い回答のために、すべてのナレッジを結集する

まず第一に、情報のサイロを打ち破りましょう。eesel AIのようなプラットフォームは、チームがすでに依存しているすべてのツールに接続します。Jira Service Managementと連携するだけでなく、Confluence、Googleドキュメント、Slack、ヘルプセンター、過去のチケット履歴からも学習します。

すべてから学習することで、AIはビジネスの全体像を把握します。この統合されたナレッジは、**AIエージェントを強化して最前線の質問を処理したり、AI Copilot**を強化して人間のエージェントに即座に正しい回答を提供したりすることができます。これにより、エージェントは問題をより迅速に解決でき、それが否定的な感情を肯定的なものに変える最善の方法です。

自信を持ってテストとレポートを行う

AIが機能することを祈るのではなく、テストできるべきです。eesel AIのシミュレーションモードでは、安全な環境で過去の何千ものチケットに対してAIセットアップを実行できます。AIがどのように返信したかを正確に確認し、解決できるチケット数の確かな予測を得て、顧客と話す前にナレッジベースのギャップを見つけることができます。

稼働を開始すると、レポートダッシュボードがJSMのネイティブツールに欠けているインサイトを提供します。自動化率を追跡し、顧客が何を質問しているかを確認し、ナレッジベースとサポートを改善する方法の明確な全体像を得ることができます。

数ヶ月ではなく数分で稼働開始

AIの導入は、巨大なプロジェクトのように感じるべきではありません。コミュニティフォーラムの人々は、Atlassianの感情機能を有効にする方法さえもわからないようです。対照的に、eesel AIは完全にセルフサービスで、わかりやすいように設計されています。

クリック一つでヘルプデスクを接続し、ナレッジでAIをトレーニングし、わずか数分で動作するエージェントを立ち上げることができます。必須のデモや長い営業電話は必要ありません。これにより、チームは小さく始めて、手早く成果を示し、準備ができたときにAI戦略をスケールアップできます。

Atlassian Intelligence Customer Sentimentの価格：JSMとeesel AIの比較

前述の通り、Atlassian Intelligence Customer SentimentはすべてのJira Service Managementプランに含まれているわけではありません。利用するには、プレミアムまたはエンタープライズティアに加入する必要があり、一部のチームにとっては大幅な価格上昇となる可能性があります。

Atlassianの機能を利用するために必要なものは以下の通りです。

Atlassian JSMプラン	価格（エージェント1人あたり/月、年間契約）	感情分析は含まれるか？
無料	0ドル（最大3エージェント）	いいえ
スタンダード	22.05ドル	いいえ
プレミアム	49.17ドル	はい
エンタープライズ	営業担当者にお問い合わせください	はい

eesel AIは、より予測可能で透明性の高い予算編成方法を提供します。AIエージェント、AI Copilot、AIトリアージを含むすべての主要製品が、すべてのプランに含まれています。大きな違いは、解決ごとの料金は発生しないことです。料金は必要なキャパシティに基づいており、忙しい月の後に想定外の請求書が届くことはありません。プランはチーム全体で月額239ドルからで、いつでもキャンセル可能な柔軟な月々プランを選択できます。

感情の感知から問題解決へ

Atlassian Intelligence Customer Sentimentは、あると便利な機能です。JSMのエージェントに顧客の気分の基本的なリアルタイムの手がかりを提供し、チケットの分類や共感的な対応に役立ちます。

しかし、それだけでは、より大きな問題を解決しない、事後対応的なツールです。賢明な意思決定に必要なレポート機能はなく、チケット内の情報しか利用できず、誰かが不満を抱いていることを事後にしか教えてくれません。より良い顧客体験は、不満を見つけることだけからもたらされるのではありません。根本原因を迅速かつ効率的に修正することから生まれるのです。

これには、すべての社内ナレッジを統合し、有用なレポートを提供し、開発者チームを必要とせずに設定・管理できるほどシンプルな専用プラットフォームが必要です。

Atlassian Intelligence Customer Sentimentの一歩先へ進む準備はできましたか？

不満を実際に防ぎ、問題をより迅速に解決し、明確なインサイトを提供するサポートシステムを構築したいのであれば、組み込み機能の先を見据える時かもしれません。eesel AIは、Jira Service Managementのような既に使用しているツールに数分で接続し、統合された強力で管理しやすいAIサポート設定を作成します。

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