2025年における自動化されたチケット解決の究極ガイド

サポートチームを管理しているなら、よくあることです。優秀なエージェントが同じ質問に埋もれ、チケットのキューはどんどん長くなり、解決時間は徐々に増えていきます。これはお客様にもチームにもフラストレーションを与えるサイクルです。人を増やすか、混乱を受け入れるしかないと感じているかもしれません。

しかし、他の方法があるとしたらどうでしょうか？自動化されたチケット解決は、サポートチームの運営方法を変え始めており、反応的な対応からより効率的な流れへと移行しています。

このガイドでは、必要なすべての情報をお伝えします。自動化されたチケット解決とは何か、どのように始まりから終わりまで機能するのか、そしてチームにどのような利益をもたらすのかをカバーします。最も重要なのは、多くのプラットフォームが広告しない隠れた課題について現実的にお話しし、実際に機能する解決策を見つける方法をお見せします。

自動化されたチケット解決とは（そしてそれが何ではないか）

簡単に言えば、自動化されたチケット解決は、AIを使用して顧客サポートのチケットを理解し、分類し、最小限の人間の入力で解決することです。ソフトウェアに繰り返しのフロントラインの質問を処理させ、エージェントが本当に人間の頭脳が必要な問題に集中できるようにすることです。

これは、あなたが考えているかもしれない古い自動化ではありません。キーワードを見つけたときに定型文を送るだけの単純なルールベースのマクロではありません。実際の自動化された解決は、顧客のメッセージの文脈と意図を理解できるAIによって動かされています。

これは、「’返金’という言葉を見つけました、こちらが返金ポリシーです」と言うシステムと、「この顧客は注文が遅れたことに不満を持っており、返金が可能かどうか知りたい」と理解するシステムの違いです。

これは、いくつかの重要な技術が連携して機能するために可能です：

• 自然言語処理（NLP）： これは、AIが平易な英語を読み取り、顧客が何を尋ねようとしているのかを理解する方法です。

• 機械学習（ML）： AIは、すべてのチケットと会話から学び、パターンを見つけて精度を向上させることで、時間とともに賢くなります。

• ワークフロー自動化： これは、チケットにタグを付けたり、適切な部門に送ったり、クローズしたりするアクションを実行します。

• 知識統合： 正しい答えを提供するためには、AIがまず正しい情報を見つける必要があります。

アセット1: インフォグラフィック – 自動化されたチケット解決を支える4つのコア技術の視覚的な内訳。

代替タイトル: 自動化されたチケット解決の技術を説明するインフォグラフィック。

代替テキスト: 自然言語処理（NLP）、機械学習（ML）、ワークフロー自動化、知識統合の4つの柱を詳細に示す自動化されたチケット解決のインフォグラフィック。

最良のシステムは、単一の静的な知識ベースを検索するだけではありません。チームの知識が保存されているすべての異なる場所に接続します。たとえば、eesel AIのようなプラットフォームは、公開されているヘルプセンター、過去のチケット会話、さらには内部文書から学ぶことができます。これにより、AIは常に正確な答えを提供するための統一された情報源を持つことができます。

自動化されたチケット解決が実際にどのように機能するか

では、AIがチケットを処理する際の流れはどのようなものでしょうか？通常、これは数秒で完了する4ステップのプロセスで、エージェントが見る前に顧客の質問をクローズされたチケットに変えます。

ここでは、その流れを詳しく見ていきます。

アセット2: ワークフロー – チケットの到着から解決またはエスカレーションまでの自動化されたチケット解決の4ステッププロセスを示す図。

代替タイトル: 自動化されたチケット解決のプロセスを示すワークフローダイアグラム。

代替テキスト: 自動化されたチケット解決システムにおけるチケットの旅路を示すワークフローダイアグラム：到着、AI分析、AI解決またはアクション、インテリジェントなエスカレーション。

ステップ1: チケットが到着し、AIが読み取る

まず、チケットはメール、チャットボット、またはウェブフォームを通じて届きます。自動化システムがそれを即座に取得します。

すぐに、AIはNLPを使用してテキストを分析し始めますいくつかのことを把握するために：

• 意図： 顧客は何をしたいのか？（例：パスワードをリセットする、請求について尋ねる）。

• 感情： 彼らはどのように感じているのか？（例：フラストレーションを感じている、混乱している、ただ質問している）。

• 緊急性： これは緊急事態か？

この最初の読み取りが、次にチケットがどこに行くかを決定します。

ステップ2: AIが答えを見つける（どこからでも）

AIが質問を理解したら、答えが必要です。ここで多くの自動化ツールがつまずきます。彼らはヘルプセンターのような一箇所しか検索できず、それが古くなっていたり不完全だったりするかもしれません。答えがそこにない場合、ボットは諦め、チケットは人間に渡されます。

現代のソリューションははるかに賢いです。単一のソースをチェックする代わりに、eesel AIのようなツールは、会社の知識サイロすべてに接続します。過去のサポート会話を何千も分析してブランドの声を学びます。内部ウィキのConfluenceから情報を引き出し、チームが共有Google Docsに保存したトラブルシューティングガイドを見つけることができます。これにより、AIは可能な限り最も完全で最新の情報にアクセスできます。

ステップ3: AIが問題を解決するか、アクションを取る

AIが自信を持って答えを見つけた場合、それを顧客に直接送信します。多くの場合、会話はそこで終了し、チケットは自動的にクローズされます。

しかし、今日のAIは単に返信を送るだけではありません。ヘルプデスク内でアクションを取ることもできます。例えば：

• チケットに適切なタグを追加する（例：「請求」や「機能リクエスト」）。

• チケットの優先度レベルを変更するなど、フィールドを更新する。

• 外部システムのAPIを呼び出して、リアルタイムで注文状況を確認する。

これは単にチケットを回避するのではなく、最初から最後まで実際に解決することの違いです。

アセット3: スクリーンショット – ヘルプデスクインターフェース内でAIが自動的にサポートチケットにタグを付け、優先度を設定する例。

代替タイトル: AI駆動の自動化されたチケット解決の実例を示すスクリーンショット。

代替テキスト: AIが「請求」などのタグを適用し、新しいチケットの優先度を設定したヘルプデスクインターフェースのスクリーンショット。

ステップ4: AIは人間を呼ぶべき時を知っている

AIが答えを見つけられない場合や、非常に複雑またはデリケートな問題を見つけた場合はどうでしょうか？それは静かに失敗してチームに余計な仕事を増やすことはありません。

代わりに、インテリジェントにエスカレートします。問題の種類に基づいて、適切な人間のエージェントまたは部門にチケットをルーティングします。また、問題の概要とすでに試みたことを含めるので、エージェントは顧客に繰り返させることなく、すべてのコンテキストを持ってすぐに対応できます。

自動化されたチケット解決の本当の利点

さて、技術的な詳細を超えて、その影響について話しましょう。正しく行われれば、チケット解決の自動化はサポートチームの働き方と顧客がブランドについて感じることを大幅に改善できます。

• 応答時間を短縮。 正直に言うと、ほとんどのサポートキューは、繰り返し尋ねられる同じ60-70%の質問で詰まっています。自動化はこれらに即座に答え、チームをより難しいチケットに解放します。顧客が迅速な回答を期待する世界では、これは大きな勝利です。

• エージェントに休息を与える。 自動化をチームのAIコパイロットと考えてください。退屈で繰り返しのタスクを処理し、エージェントがより興味深い問題にスキルを活用できるようにします。それはより幸せで、よりエンゲージされたチームを作ります。

• 24/7サポートをコストなしで提供する。 オフィスは午後5時に閉まるかもしれませんが、顧客の問題は9時から5時まで働きません。自動化システムは常に稼働しており、世界中のどこでも、いつでも顧客に即座に回答を提供します。この一貫性は顧客満足度を向上させ、彼らの時間を尊重していることを示します。

• 大量の採用なしでサポートを拡大する。 新製品を発売したり、大規模なマーケティングキャンペーンを実施したりしてチケット量が急増した場合はどうなりますか？より多くの人を採用して訓練するために急いでいる代わりに、自動化システムは簡単に追加の負荷を処理できます。サポートコストが膨らむことなくビジネスを成長させることができます。

• 実際に使用できる洞察を得る。 良い自動化プラットフォームは質問に答えるだけでなく、顧客が何に苦労しているかを教えてくれます。たとえば、eesel AIのダッシュボードは、解決済みのチケットを分析して知識ベースのギャップを自動的に見つけ、新しいヘルプ記事を作成することさえできます。これは、ドキュメントを改善し、将来のチケットを防ぐのに役立つフィードバックループを作成します。

タスクの大部分を自動化する方法を学びましょう。

ほとんどのベンダーが言及しない隠れた課題

AIを活用したチケット解決はデモでは素晴らしく見えますが、間違ったツールを選ぶと現実は厄介です。多くのベンダーは素晴らしいことを約束しますが、製品のフラストレーションを引き起こす部分については都合よく忘れています。ここでは注意すべき3つの大きな問題を紹介します。

問題1: セットアップに時間がかかりすぎる

セールスピッチはいつもシンプルです：「ただプラグインして始めるだけ！」現実は？多くの「AI」ソリューションは、数ヶ月のプロフェッショナルサービス、カスタムコーディング、痛みを伴う統合を必要とします。中には、サポート運用全体を彼らのプラットフォームに移行させ、チームが何年も使用してきたワークフローに支障をきたすものもあります。

良いAIツールは、既存のセットアップと連携し、変更を強制しないべきです。最良のプラットフォームはシンプルでセルフサービスを前提に構築されています。たとえば、eesel AIでは、Zendesk、Freshdesk、Intercomなどのヘルプデスクをワンクリックで接続できます。「リップアンドリプレース」は不要です。数分で稼働を開始し、すべてを自分で設定できます。

アセット4: スクリーンショット – eesel AIの統合ページで主要なヘルプデスクへのワンクリック接続を示す。

代替タイトル: eesel AIを使用した自動化されたチケット解決の簡単なセットアップを示すスクリーンショット。

代替テキスト: Zendesk、Freshdesk、Intercomのロゴと「接続」ボタンを表示するeesel AIダッシュボードのスクリーンショットで、自動化されたチケット解決の簡単なセットアップを示す。

問題2: 成功に対してペナルティを課す価格設定

これは非常に大きな問題です。特にZendeskのようなヘルプデスクが提供するネイティブツールは、"解決ごとの"価格モデルを使用しています。最初は公平に聞こえますが、考えてみてください：AIがうまく機能し、より多くのチケットを解決するほど、支払いが増えます。成功することで罰せられることになり、コストの予測が不可能になり、ベンダーとの対立を生みます。

アセット5: テーブル – 「解決ごと」と「定額」価格モデルの比較。

代替タイトル: 自動化されたチケット解決の価格モデルを比較するテーブル。

代替テキスト: 自動化されたチケット解決サービスの解決ごと対定額料金の価格モデルの長所と短所を示す比較テーブル。

機能	解決ごとの価格設定	定額料金
コスト構造	AIが解決するチケットごとに支払う	毎月または年間の固定料金を支払う
予測可能性	予測不可能; ボリュームに応じてコストが増加	非常に予測可能; 予算を立てやすい
インセンティブ	使用が増えるほどベンダーが利益を得る	ベンダーは価値を提供することにインセンティブを持つ
最適な用途	非常に低く、不定期なチケットボリューム	安定したコストとスケーラビリティを求めるチーム

明確で予測可能な価格設定を持つパートナーを探してください。たとえば、eesel AIのプランは、一定数のAIインタラクションに基づく月額固定料金です。ビジネスプランは月額799ドルで、最大3,000のインタラクションが含まれています。請求額が正確にわかるので、適切に予算を立て、予期しない驚きなしにスケールできます。

問題3: ライブになる前にテストできない

サポートマネージャーにとって最大の恐怖は、「ブラックボックス」AIを顧客に解放することです。間違った答えを出し始めたらどうしますか？大口顧客からの苦情を台無しにしたらどうしますか？ほとんどのプラットフォームは、スイッチを入れる前にAIを大規模にテストする良い方法を提供していません。最善を期待するしかありません。

安全網が必要です。これがeesel AIのシミュレーションモードが非常に役立つ理由です。過去のチケットを数千件、サンドボックスで安全にAI設定をテストできます。AIがどのように返信したかを正確に確認でき、オートメーション率とコスト削減の予測をデータに基づいて得ることができます。これにより、AIのプロンプト、知識、アクションを完璧になるまで調整し、実際の顧客と話す前にテストできます。また、最初は1種類のチケットだけを処理させ、自信がついたら拡大することもできます。

アセット6: スクリーンショット – 自動化されたチケット解決をテストするためのeesel AIシミュレーションモードダッシュボード。

代替タイトル: 自動化されたチケット解決をテストするためのeesel AIシミュレーションモードのスクリーンショット。

代替テキスト: 自動化されたチケット解決からの予測オートメーション率とコスト削減のチャートとメトリクスを示すeesel AIシミュレーションモードの結果のスクリーンショット。

自動化されたチケット解決によるサポートの未来は、単に速いだけでなく賢い

自動化されたチケット解決はもはや遠い未来のアイデアではなく、追いつきたいサポートチームにとって実用的なツールです。それはサポートをより迅速かつ効率的にすることを約束します。しかし、実装の方法が非常に重要です。

正しいソリューションは、予算とチームのエネルギーを消耗させる大規模で複雑なプロジェクトであるべきではありません。簡単にセットアップでき、完全なコントロールを提供し、すぐに投資のリターンを示すべきです。

ここでの目標は、チームを強化することであり、置き換えることではありません。繰り返しの作業を自動化することで、エージェントが得意なこと、つまり難しい問題を解決し、顧客との本当の関係を築くことに集中できるようにします。

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