Intercomはタスクを自動化できますか?2025年の完全ガイド

Kenneth Pangan

Amogh Sarda
Last edited 2025 10月 7
Expert Verified

カスタマーサポートの担当者であれば、やるべきことリストが果てしなく続いていることでしょう。何度も同じ質問に答えたり、緊急の依頼に対応したりしていると、1日24時間では到底足りないと感じるはずです。チームが繰り返し発生する作業を自動化する方法を模索するのは当然のことです。これは怠慢ではなく、生き残りをかけ、顧客が期待する迅速で役立つ回答を提供するためなのです。
もしIntercomをお使いなら、きっとこんな大きな疑問を抱いていることでしょう。「Intercomでタスクは自動化できるのか?」と。
短い答えは「はい、もちろんです」となります。しかし、話はもう少し複雑です。Intercomには、シンプルなルールベースの「ワークフロー」から、AIエージェントのFinまで、いくつかの自動化の方法が用意されています。しかし、そこには落とし穴があります。それぞれに、特にコストと柔軟性の面で、悩みの種がつきものなのです。
このガイドでは、Intercomが提供する自動化機能について詳しく解説します。その長所、短所、そして高価な点を検証し、現在の設定をすべて捨て去ることなくタスクをこなす、より現代的な方法を探ります。
Intercomの自動化とは?
その核心において、Intercomは顧客と対話するためのプラットフォームです。「Intercomの自動化」とは、その組み込み機能を使って、人間が介在することなく会話の一部を処理することです。例えば、新しいチャットを適切な部署に自動的に送信したり、よくある質問に答えたり、顧客のメールアドレスを事前に取得したりといったことが挙げられます。
Intercomが提供する自動化には、基本的に2つのタイプがあります。
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従来型のルールベース方式: これは「ワークフロー」や「シンプルな自動化」といった機能が該当します。これらは「もしこうなったら、こうする」というシンプルなロジックで動作します。例えば、もし顧客のメッセージに「請求書」という単語が含まれていたら、その場合は自動的に請求チームに転送するといった具合です。これは直接的で予測可能です。
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AIを活用した方式: ここで登場するのが、Intercom独自のAIエージェント、Finです。Finはより賢く設計されており、顧客が実際に何を尋ねているのかを理解し、ヘルプ記事から回答を見つけ出します。
どちらも便利ですが、多くのサポートマネージャーが経験しているように、コスト、柔軟性、そしてメンテナンスに費やす時間といった点で、深刻なトレードオフも伴います。その点を掘り下げていきましょう。
Intercomの自動化機能を詳しく見る
Intercomが提供するツールについて、詳しく見ていきましょう。表面的には素晴らしく見えますが、実際に使い始めると、いくつかのひび割れが見え始めます。
ルールベースのワークフローとシンプルな自動化
ワークフローは、Intercomで自動化を始める際の最初のステップです。顧客が入力した内容や顧客の属性などに基づいてアクションをトリガーする一連のルールを構築できます。シンプルで予測可能なタスクには、正直なところ非常に有効です。
Intercomのルールベースのワークフロー。あらかじめ定義された条件に基づいて、シンプルなタスクを自動化できます。
「バグ報告」を含む会話にタグを付け、技術サポートのキューに直接送信するワークフローを設定できます。あるいは、「荷物はどこ?」というメッセージが含まれている場合に、顧客の注文番号を自動的に尋ねるワークフローも考えられます。これらは、エージェントを手動のトリアージから解放する、確実で時間節約になるタスクです。
問題は、顧客との会話がシンプルで予測可能であることはめったにないということです。
この動画では、Intercomのワークフローを使って様々なタスクを自動化し、チームの効率を向上させる方法を紹介しています。
このようなルールベースのシステムが破綻し始めるのは、次のような点です。
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非常に硬直的である。ワークフローは線路の上の列車のようなものです。会話が設定した通りの道筋をたどる限りは問題ありません。しかし、顧客が少し違うことを尋ねたり、予期しない単語を使ったりした瞬間に、列車は脱線します。自動化は機能しなくなり、顧客はループにはまり、人間が介入して後始末をしなければならなくなります。
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メンテナンスが悪夢になる。ワークフローが数個しかないうちは管理できます。しかし、会社が成長するにつれて複雑さも増します。やがて何十ものワークフローができ、中には互いに競合するものも出てくるかもしれません。まるで、自動化が壊れないように見張るためだけに、専任のエンジニアが必要だと感じるようになるかもしれません。これではうまくスケールしません。
高度な自動化を実現するFin AIエージェント
Finは、より複雑で自由な会話に対応するためのIntercomのソリューションです。これは、ナレッジベースを読み込んで回答を導き出すAIチャットボットです。Finは、「Finタスク」と呼ばれる特定のアクションを実行するように設定することもでき、APIを介して他のシステムに接続し、注文状況を確認するなどの操作が可能です。
これは夢のようですよね?実際に「何かをできる」AIです。しかし残念ながら、多くのチームにとって現実は少し厳しいものとなっています。
より高度な自動化に使用される、IntercomのAIエージェントFinのテストインターフェース。
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コストが高く、予測不可能である。これが最大の問題です。Finは解決ごとの課金モデルで運用されています。会話を1件解決するごとに0.99ドルを支払う必要があります。考えてみてください。忙しい週にFinが1,000件のチケットを解決したら、Intercomの請求額に約1,000ドルが追加されるのです。この価格モデルは、自動化で成功すればするほどコストが増えることになり、予算編成を当て推量にしてしまいます。
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すぐに技術的な話になる。素晴らしい「Finタスク」の設定は、決して簡単なことではありません。APIを扱うための技術的なスキルが必要なため、おそらく開発者を他のプロジェクトから引き抜かなければならなくなります。これによりボトルネックが生まれ、本来なら自動化を構築・管理すべきサポートチームの手からコントロールが失われてしまいます。
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間違った答えを返すことがある。Finは、与えられた知識の範囲内でしか賢くなれません。ヘルプセンターが少し乱雑だったり、古い記事があったり、矛盾する情報が含まれていたりすると、Finは混乱することがあります。そうなると、顧客に全く間違った答えを返してしまう可能性があり、それは多くの場合、答えがないよりも悪い状況です。
Intercom自動化の真のコスト
Intercomの自動化を検討する際、月額のサブスクリプション料金だけを見てはいけません。本当のコストは、その基本料金に加えて、Finの変動する使用量ベースのコストが混ざったものになります。
自動化機能を含むプランを簡単に見てみましょう。
プラン | シートあたりの月額料金(年払い) | Fin AIエージェントのコスト | 主な自動化機能 |
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Essential | $29 | + 解決ごとに$0.99 | 共有受信箱、メッセンジャー、ヘルプセンター |
Advanced | $85 | + 解決ごとに$0.99 | ワークフロー、複数受信箱 |
Expert | $132 | + 解決ごとに$0.99 | SLA、マルチブランドヘルプセンター |
ここでの問題は、解決ごとの料金体系です。これにより、予算に大きな不確実性が生まれます。AIに多くのチケットを処理させたいと思っても、1件ごとに請求額が増えることを知っているため、躊躇するかもしれません。予測不可能なコストを受け入れるか、チームを疲弊させる手作業に固執するかの板挟みになってしまいます。
幸いなことに、現代のAIツールはこのような価格設定から脱却しつつあります。例えばeesel AIのようなソリューションは、大量のAIインタラクションを含むプランで、わかりやすい価格設定を提供しています。毎月支払う金額が正確にわかるため、予期せぬ請求を心配することなく、好きなだけ自動化を進めることができます。
Intercomに専用のAIレイヤーを追加する
では、代替案は何でしょうか?Intercomの高価で硬直的なエコシステムに縛られる代わりに、多くのチームは現在、ヘルプデスクを特化したAIプラットフォームに接続しています。これは、既にお持ちの車にターボチャージャーを追加するようなものです。チームが使い慣れたヘルプデスクはそのままに、はるかに賢く、柔軟で、費用対効果の高い自動化エンジンを上乗せするのです。
この方法なら、全く新しいプラットフォームへの移行という骨の折れるプロセスを避け、既存のツールをはるかに良くすることができます。
サードパーティのAIプラットフォームを利用するメリット
専用のAIツールをIntercomに接続すると、ネイティブのツールでは提供できない多くの機能が突然手に入ります。
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単一の信頼できる情報源:AIは、Intercomヘルプセンターの記事だけでなく、社内のすべての知識から学習できます。これには、Confluenceの社内Wiki、Google Docsのデザインドキュメント、あるいはIntercomに眠っている何千もの解決済みサポートチケットなどが含まれます。知識が増えれば、より賢く、より正確な回答が可能になります。
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主導権を握れる:何をどのように自動化するかをきめ細かく制御できます。ブランドのトーンに合わせたカスタムAIペルソナを作成したり、開発者にコードを書いてもらう必要なく強力なアクションを構築したりできます。
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安全な導入方法:最高のプラットフォームにはシミュレーションモードがあります。これにより、AIを実際の顧客と対話させる前に、過去のサポートチケットでテストして、AIがどのように応答したかを正確に確認できます。これにより、ライブ配信に伴う当て推量やリスクをすべて取り除くことができます。
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予測可能なコスト:ついに、解決ごとの課金という罠から解放されます。現代のAIツールはシンプルなサブスクリプションプランを採用しているため、安心して自動化を進めることができ、請求額が月ごとに大きく変動することもありません。
eesel AIがIntercomの自動化をどう改善するか
eesel AIは、既にお使いのツールの上に乗る、このインテリジェントなレイヤーとして構築されました。ヘルプデスクに直接接続し、強力でカスタマイズ可能、かつ手頃な価格の自動化で大幅なアップグレードを提供します。
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数分で開始可能:本当です。eesel AIはワンクリックでIntercomとの連携が可能です。営業担当者と話したり、開発者を待ったりすることなく、自分でサインアップして実行できます。
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チームのベストアンサーでトレーニング:これが秘訣です。eesel AIは、Intercomでのチームの過去の会話から学習します。ブランドの口調を習得し、特定の顧客の問題に対する解決策を学び、すぐに正確で役立つ応答を提供し始めます。
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シミュレーションモードですべてをテスト:これがeesel AIを本当に際立たせている点です。AIエージェントをオンにする前に、何千もの過去のチケットでシミュレーションを実行できます。これにより、潜在的な自動化率を明確に予測でき、AIが送信したであろうすべての回答を確認できます。新しいボットを立ち上げる際の不安を完全に取り除きます。
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すべてをカスタマイズ:使いやすいプロンプトエディタと柔軟なワークフロービルダーにより、完全にコントロールできます。最初は、配送ポリシーに関する質問を自動化するなど小規模に始め、そこから拡大していくことができます。AIの性格、難しい質問を人間にエスカレーションする方法、実行できるカスタムアクションなどを定義できます。
Intercomは賢い方法でタスクを自動化できるか?
では、最初の質問に戻りましょう。Intercomでタスクは自動化できるのか?はい、できます。しかし、その組み込みツールは難しい選択を迫ります。硬直的でスケールしにくいワークフローを使うか、Finに高額を支払い、その予測不可能なコストと技術的な複雑さに対処するかのどちらかです。
成長中のほとんどのサポートチームにとって、最も賢明な道はIntercomを捨てることではなく、その上に構築することです。eesel AIのような専用のAIレイヤーを追加することで、コストとコントロールという最大の問題を解決できます。既存のヘルプデスクとシームレスに連携する、より賢く、信頼性が高く、手頃な価格の自動化エンジンを手に入れることができ、チームが絶対的な自信を持って自動化を構築、テスト、展開できるようになります。
ご自身で確かめてみませんか?
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よくある質問
Intercomのルールベースワークフローは、会話のルーティングや基本的な情報収集といった、シンプルで予測可能なタスクには効果的です。しかし、その硬直性のため、顧客が使う言葉のバリエーションに対応するのが難しく、複雑さが増すにつれて、頻繁な人間の介入と大規模なメンテナンスが必要になることがよくあります。
主な懸念事項は、解決済みの会話1件ごとに0.99ドルを請求する、Finの予測不可能な解決ごとの課金モデルです。これにより予算編成が困難になり、予期せぬ高額請求につながる可能性があり、自動化の成功がかえってコスト増になるという結果を招きます。
Finは複雑な問い合わせに対応しようとしますが、その効果はIntercomのナレッジベースの質に限定され、情報に一貫性がない場合は誤った回答を提供する可能性があります。専用のAIソリューションは通常、より広範な社内知識から学習し、回答に対するより精密な制御を提供します。
コスト以外にも、API連携を必要とする「Finタスク」を設定する際に技術的なボトルネックに直面し、開発者を他のプロジェクトから引き離さなければならない可能性があります。また、Finの精度は完璧に維持された一貫性のあるナレッジベースに大きく依存しており、これを達成するのは困難な場合があります。
サードパーティAIを統合することで、AIがIntercomのヘルプセンターだけでなく、社内のあらゆる知識から学習できるようになり、自動化が大幅に強化されます。これにより、より高度な制御、より正確な回答、そして多くの場合予測可能な価格設定が実現し、自動化率とエージェントの効率が向上します。
はい、高度な「Finタスク」の設定には、多くの場合API連携のための技術的なスキルが必要です。これは開発者の関与を意味し、ボトルネックを生み出し、サポートチームが独自にこれらの自動化を構築・管理する能力を低下させる可能性があります。