2025年に完成するZendesk AIプレイブック：カスタマーサポートのための基本から高度なAIまで

第1章: Zendesk AI機能のTL;DR

基本から始めましょう: Zendesk AIとは何ですか？

Zendesk AIは単一のツールではありません。自動化機能の組み合わせであり、バンドルまたは個別に購入することができ、すべて既存のZendeskプランの上に存在します。残念ながら、AIアドオンはすべての人に利用可能ではありません。なぜなら すべてのZendesk AI機能があなたのサブスクリプションに含まれているわけではないからです。

現在Zendeskが提供しているものは次のとおりです:

スイートプロフェッショナルまたはエンタープライズプランを利用している場合、トリアージ、記事の提案、マクロ、基本的なAIエージェントなどの機能はすでに含まれています。これらはダッシュボードでアクティブにするとデフォルトで利用可能になります。

残りの機能は、Advanced AIアドオンの背後にロックされています。それには、高度なAIエージェント、コパイロット、生成的な返信が含まれます。これらのツールにアクセスするには、すでに高ティアのスイートプランにアップグレードしている必要があります。

コパイロットや高度なボットが表示されない理由を疑問に思っている場合、それは設定の問題ではなく、あなたのプランの問題です。

第2章: 機能の説明

（少し複雑な）全体像を把握したので、これらの各機能の詳細に入っていきましょう。 

おそらく、エージェント、コパイロット、マクロ、トリアージ、提案などの用語が一つの大きなマーケティングスキームにまとめられているのを見たことがあるでしょう。しかし、現在Zendesk AIに含まれているものは以下の通りです。

この章はあなたの作業リストです。これらはZendeskが「AI」と呼んでいるツールで、それぞれが実際に何をするのか、そしてあなたのワークフローのどこに現れるのかを示しています。ここでは価格やプランについては話していません。機能そのものと、それがどのようにあなたのチームを助けることになっているのかについてです。

現在のZendesk AIに含まれているもの、どのような処理ができるのか、ワークフローの中でどのように現れるのか、そしてどのような作業に適しているのかを見ていきましょう。

AIコパイロットは、ライブ会話中にエージェントを直接サポートします。顧客と話すことはなく、人間のエージェントが返信をドラフトしたり、ヘルプセンターの記事を提案したり、マクロを引き出したり、一般的なワークフローを推奨したりすることで助けます。基本的に、タブの切り替えを減らし、特に大量のチケットを処理する際にエージェントがより迅速に動けるようにします。

インテリジェントトリアージは、チケットがキューに入る前に処理します。受信メッセージを読み取り、チケットの内容を把握し、トーンや緊急性を検出し、適切な人やチームに送信できるようにタグを適用します。特に手動での仕分けが追いつかないほどのボリュームがあるときに、すべてを事前に整理するのに役立ちます。

記事の推奨は、顧客とエージェントの両方が迅速に適切なコンテンツを見つけるのに役立ちます。誰かがチャットを開始すると、Zendeskはチケットが作成される前に問題を解決する可能性のあるヘルプ記事を表示できます。エージェントは返信中にも提案を受け取ることができるため、ヘルプセンターを掘り下げる必要がありません。この機能は、コンテンツがしっかりしている場合にのみ本当に機能しますが、そうであれば、大きな時間の節約になります。

自動返信とスマートマクロ はZendeskのクラシックマクロシステムに自動化を追加します。マクロを手動で適用する代わりに、Zendeskは顧客の発言に基づいて1つを提案したり、自動的に送信したりできます。また、条件、タグ、カスタムロジックを重ねることもできます。正しく使用すれば、頻繁に寄せられる質問の応答時間を大幅に短縮できます。

これらのツールはそれぞれ非常に特定の種類の問題を解決し、組み合わせることでさらに効果を発揮します。トリアージ + マクロを考えて、事前に分類して応答する、またはコパイロット + 記事提案を考えて、エージェントの返信を迅速化し、正確性を犠牲にしないようにします。

第3章: Zendesk AIの価格理解

Zendeskの価格は必ずしも透明ではありません。彼らのウェブサイトにはいくつかの数字がありますが、AIに関しては、何に対して支払っているのか、何が含まれているのか、ボリュームが増えたときに実際にどれくらいの費用がかかるのかは明確ではありません。

ZendeskのAI価格は層になっています。

まず、あなたは Zendeskスイートのサブスクリプションに支払います。AI機能を使用したい場合は、プロフェッショナルまたはエンタープライズプランに加入する必要があります。これにより、記事の提案、マクロ、基本的なAIツールなどの基本的な機能が解除されます。

もし 実際の自動化、チケットを解決するAIエージェント、リアルタイムで支援するコパイロット、または生成AIによって動かされる何かを使用したい場合は、Advanced AIアドオンを購入する必要があります。このアドオンはエージェントごとに定額で、年額請求されます。

執筆時点で、Advanced AIアドオンの価格はエージェントごとに月$50で、通常のZendeskスイートのサブスクリプションに加算されます。そして、AIエージェントを使用する予定ですか？彼らが処理するチケットの数に基づいて別途使用料金がかかります。

第3.1章: 座席ごとのコスト、使用閾値、実際の価格例

プロフェッショナルまたはエンタープライズスイートプランに加入すると、最初に気付くことは、Zendesk AIがバンドルされていないことです。Advanced AIアドオンに対して支払う必要があります。

このアドオンは エージェントごとに月$50、年額請求されます。通常のZendeskスイートのサブスクリプションに加算されます。

例えば、あなたのサポートチームに 10人のエージェントがいるとしましょう。Zendeskスイートプロフェッショナルはすでに エージェントごとに月$115です。AIアドオンを追加すると、エージェントごとの合計が $165に跳ね上がります。

これにより、あなたの月額合計は $1,650、ライセンスのためだけに。

しかし、それは全体の絵ではありません。

AIエージェントは、使用ベースの価格設定を伴います。Zendeskはこれを「自動解決」と呼び、ボットによって完全に処理されるチケットであり、人間の入力はありません。これらが毎月完了する数に基づいて料金が請求されます。

現在のZendeskの料金は次のとおりです：

• 解決ごとに$1.50 事前にコミットする場合（ボリュームベースの価格設定）
• 解決ごとに$2.00 従量課金制の場合

したがって、あなたのAIエージェントが月に10,000件のチケットを解決する場合、それはライセンス料に加えて$15,000から$20,000になります。

ここで、数字が手に負えなくなる可能性があります。解決ボリュームを予測しないと、AIの請求書は実際のサポートチームよりも早く増加する可能性があります。

第3.2章：隠れた手数料や使用の罠に注意してください

たとえあなたのプランが紙の上では予測可能に見え、Zendeskが隠れた手数料がないと主張しても、いくつかの方法で不意を突かれる可能性があります。 

まず、ZendeskはエージェントごとにAIアドオンの料金を請求します。例外はありません。もしあなたが20人のエージェントを持っていて、実際にAIツール（コパイロットやAIエージェントなど）を使用しているのが5人だけであっても、あなたは20人分の料金を支払うことになります。そして、契約期間の途中でスケールダウンしようとすると、更新が来るまでその人数に縛られます。

次に、AIの使用は予測不可能です。Zendeskは自動解決に対して料金を請求します。これは、人間の関与なしにボットによって解決されたチケットを意味します。それは効率的に思えますが、チケットの急増に直面すると問題が発生します。製品のバグ、停電、または季節的な急増が使用量を急増させる可能性があります。請求書が届くまで気づかないかもしれません。

三つ目に、ZendeskのAIツールは内部の設定に大きく依存します。もしあなたのマクロが混乱していたり、ヘルプセンターのコンテンツが古くなっていたりすると、AIはうまく機能しません。間違った返信を提案したり、役に立たない記事を推奨したり、チケットを誤ってルーティングしたりします。そして、あなたのチームはそれを修正しなければならず、Zendeskにその作業を自動化するために支払っているにもかかわらずです。

四つ目に、Zendeskはどのツールがオンになっているかを明示していません。AIコパイロットや他の自動化が静かにトライアルモードで動いている可能性があります。これらは、あなたが気づかないうちに使用量とコストを生み出すことがあります。管理設定を積極的に監視しないと、物事が見逃されることがあります。

これは単なる理論ではありません。実際のチームがこれを経験しています。

ある会社は、Zendeskの請求書が月額$5,000に達したと共有しました。これはわずか数十人のエージェントに成長した後のことです。その金額にはAIツールやアドオンは含まれていませんでした。彼らが選択肢について尋ねたところ、Zendeskサポートはプランのダウングレードを提案しましたが、それは彼らが依存している重要な機能を失うことを意味しました。これはu/Warp_DotDevがRedditに投稿したもので、同様の苦情、価格の回避策、代替プラットフォームの提案のスレッドを引き起こしました。

別のチームは交渉を試みましたが、Zendeskは譲歩しなかったと言いました。彼らはヘルプデスクを切り替え、コストを削減しました。他の人々は、コストを削減するためにヘルプセンターを完全にZendeskから移行することを言及しており、その中にはAWS上で再構築したチームもあり、コストの一部で済みました。

いくつかのチームは、内部ユーザーをライトエージェントに移動させたり、追加の席を必要としないように会話をSlackに押し込んだりすることでコスト削減を試みました。いくつかのチームは、価格を少し下げるために年払いに切り替えました。しかし、これらの変更のほとんどは回避策であり、より大きな問題を先延ばしにするだけです。

もしあなたのZendeskの請求額が年間$50,000を超えているのであれば、完全に再評価する時期かもしれません。エージェントごとの価格設定、使用量に基づく料金、限られた柔軟性の間で、多くのチームがプラットフォームが主要なコストのトレードオフなしにはうまくスケールしないことに気づいています。

第4章: Zendesk AIの設定

(Zendeskの言うことに基づいた設定と理論的応用) 

さて、あなたはZendesk AIを試してみることに決めたとしましょう。次は何をすればいいのでしょうか？

この章では、設定を見つける場所、何をオンにするか（または無視するか）、実際の設定を行うべき人、そして最も一般的な問題が発生する場所について説明します。サポートチームが無駄に時間をかけずにすべてを稼働させるための簡単なマップです。

AI設定の見つけ方

Zendeskには、管理ダッシュボードのさまざまなエリアに散在するAI関連のオプションがあります。任意のZendesk製品の上部バーにあるZendesk製品アイコンをクリックしてAdmin Centerを開き、その後Admin Centerを選択できます。

有効にした機能に応じて、確認する必要があります:

• 管理センター > ボットと自動化
• 管理センター > ワークスペース > エージェントツール
• 管理センター > オブジェクトとルール > トリガーとマクロ
• 管理センター > AI アドオン (有効な場合)

すべてを管理するための中央の場所はありません。すべてをまとめるためにセクション間を移動する必要があります。

何をクリックし、何をスキップするか

最初に注目すべきことは次のとおりです:

• チケットビュー内でAIエージェントの提案をオンにする
• インテリジェントトリアージを有効にし（アクセスがある場合）、基本的なタグ付けルールを設定する
• ヘルプセンターをリンクし、記事が公開されていて、検索可能で、正確であることを確認する
• マクロをレビューして、自動返信が可能なものを確認する
• コパイロットを使用している場合、エージェントワークスペースで返信提案をオンにする

スキップまたは遅延する:

• 専任のオペレーション担当者がいない限り、複雑なインテントワークフロー
• チームがすでにLLMと連携していない限り、カスタムコパイロットプロンプトの調整
• ヘルプセンターがすでに良好な状態でない限り、AIによる記事のドラフト作成

セットアップを行うべき人

これはワンクリックでのセットアップではありません。また、チケットの合間にエージェントに割り当てるべきものでもありません。

セットアップは、Zendesk環境を完全に理解している人が担当するべきです。ほとんどのチームでは、それはサポートオペレーションリードまたはプラットフォーム管理者になります。彼らは、チケットの流れ、マクロの構造、トリガーの相互作用、ヘルプセンターのコンテンツが実際に使用可能かどうかを知っている必要があります。

Zendesk AIをオンにするために開発者は必要ありませんが、システムを考えることができる人が必要です。依存関係をマッピングし、何が壊れる可能性があるかを予測し、自動化すべきこととすべきでないことについて賢明な決定を下せる人です。

ワークフローがすでに混乱している場合、AIはそれを修正しません。混乱をより速く動かすだけです。AIは、しっかりとした基盤の上に構築されているときにのみ機能します。基盤が不安定であれば、自動化はその重みの下で崩壊します。

<チェックリストに従う

[ダウンロード可能または共有可能なチェックリスト]

第4.1章: 動作しているときの様子

すべてが正しく設定されていれば、AIはバックグラウンドでいくつかの非常に特定の仕事を始めます。一晩で派手な変化は見られませんが、特定の繰り返しの作業や時間を浪費するタスクがエージェントの作業負荷から消えていくのに気づくでしょう。

以下のことをうまく処理できます:

• パスワードリセット
• 注文状況のリクエスト
• 配送状況の更新
• 返金ポリシーやプロセスの説明
• トピック、トーン、または言語に基づく内部ルーティング
• 一般的な質問に対するヘルプセンター記事の提案
• 「支払い情報を更新するにはどうすればよいですか？」のような基本的な質問に対する返信のドラフト作成

すべてを解決するわけではありませんが、これらが日々のボリュームの20％または30％を占める場合、AIはチームに少しの余裕をもたらすことができます。

エージェントが見るもの

エージェントの作業スペース内では、物事が少し支援されていると感じ始めます。

• AIエージェントが処理するチケットについては、彼らはそれに触れることはないかもしれません。これらは自動的にオープンから解決に移行します。
• それ以外のすべてについて、エージェントは提案された返信、推奨記事、またはコンテキストに応じたマクロを見ることができます。
• 一部のエージェントはこれらのツールを使用します。他のエージェントは、特に提案が一般的または関連性がないと感じる場合は無視します。

時間が経つにつれて、特に最初にAIがつまずく場合は、チームにAIを信頼させるためのトレーニングが必要かもしれません。

日常業務の変化

最大の変化は、チームが扱う作業の種類にあります。AIが適切に機能している場合、あなたはそれがうまくいっていると知るでしょう。そして、チームは「私の注文はどこですか？」に費やす時間が減り、エスカレーション、バグ、感情的なチケットにもっと多くの時間を費やし始めます。

人間のエージェントの必要性を排除するわけではありません。しかし、すべてを遅くする単純で高頻度のチケットの量を減らすはずです。あなたのチームは、ワークフローのレビューと微調整にもっと多くの時間を費やすことになります。これは設定して忘れる技術ではありません。AIにはメンテナンスが必要です。 

第4.2章: それが役立っているか、ただの邪魔かを知る方法

Zendesk AIがオンになっているからといって、それが機能しているとは限りません。いくつかのチームはスイッチを入れ、いくつかの提案が表示されるのを見て、それが問題ないか、たぶん機能していると仮定します。他のチームは、1か月後に実際には何も役立たなかったこと、あるいはさらに悪いことに、より多くの作業を増やしたことを発見します。 

この章では、その違いを見分ける方法を説明します。Zendeskが約束することに基づくのではなく、あなたのキューに表示されるものに基づいています。 

注目すべき点

AIがその役割を果たしているかどうかを示すいくつかの重要な指標があります:

• 応答時間 – 顧客は基本的な質問に対して、より早く返信を受け取っていますか？
• エージェントごとの解決されたチケット数 – その数は増えましたか？増えていない場合、なぜですか？
• 再発する問題 – AIが間違った答えを出したために、顧客が再度連絡してきていますか？
• 手動介入 – エージェントは提案を使用するよりも、オーバーライドすることが多いですか？

これらは、何かがうまく機能しているか、まったく機能していないかの兆候です。 

データの見つけ方

これらのほとんどはZendesk Exploreにあります。これが有効になっている場合は、次の基本的なレポートから始めてください:

• 最初の応答までの時間

• AIエージェントが関与したチケットの数
• 人間の入力なしで閉じられたチケットの数

• エージェントによって受け入れられたマクロの使用またはAIの提案

Exploreが設定されていない場合は、まずは小さく始めてください。チケットのキューを見守るだけで構いません。エージェントに提案を使用しているかどうかを尋ねてみてください。いくつかの例を引き出し、AIが推奨したものと実際に送信されたものを比較してみてください。

ダッシュボードがなくても、パフォーマンスをある程度把握することができます。

判断するまでの待機時間はどれくらいか？

初日でZendesk AIを判断しないでください。実際のパターンを見るためには、十分な活動を集めるのに時間がかかります。

最初の週のうちに、返信の提案や基本的な自動化がトリガーされ始めるはずです。2週目または3週目には、それが労力を減らしているのか、ただ物事を混乱させているのかがわかるはずです。30日後には、それを維持する価値があるのか、縮小するべきなのかがわかるはずです。

最初の1ヶ月の終わりまでに測定可能な改善が見られない場合、何かがおかしいです。コンテンツが悪いか、設定が壊れているか、ツールがワークフローを助けていないかのいずれかです。

第4.3章: それが苦手なこと

Zendesk AIは多くのことを処理できますが、多くのことを間違えます。そして、間違えたとき、その損害はすぐには明らかではないことが多いです。顧客が不満を持ったとき、エージェントが提案を無視し始めたとき、またはチケットキューがきれいになるどころか混乱する時に、その影響に気づくでしょう。

間違ったメッセージを送信したとき

AIは、引き出すルール、マクロ、コンテンツの質に依存しています。マクロが古くなっているか、ヘルプセンターの記事が曖昧であれば、AIは完全に間違った返信を出力します。

これは次のように見えることがあります:

• もはや適用されない返金手続きの指示を提供する
• 実際の問題とは無関係な記事を推奨する
• 重要なコンテキストをスキップして混乱を引き起こす返信を送信する

そして、そのメッセージが送信されると、損害は発生します。顧客は今や悪い情報を持っており、あなたのエージェントは介入してそれを修正しなければなりません。

トーンを理解しないとき

AIは状況を読み取ることができません。皮肉、緊急性、または感情的なトーンの違いを判断できません。顧客が怒っている、悲しんでいる、またはただ面白くしようとしている場合、AIはそれをパスワードリセットと同じように扱います。

これにより、次のようなことが起こる可能性があります:

• 敏感な会話でのトーンを無視した返信
• 最初から慎重に扱うべきだったエスカレーション
• ロボット的または無神経な応答によって引き起こされた損害を元に戻す必要があるエージェント

「今のところ」感情フィルターはありません。AIは、すべきかどうかにかかわらず、指示されたことを実行します。

ただ役に立たないとき

時々、AIはただ…そこにいるだけです。エージェントの作業スペースの隅に座り、誰も使わない返信を提案し、チケットを誤ってタグ付けし、誰もクリックしない記事を推奨します。そして、最良の場合は無視されます。最悪の場合は、全員の作業を遅くします。

役に立たないことがわかるのは次のような場合です:

• エージェントが提案をバイパスしてゼロから返信を書いている
• 顧客が最初の回答がうまくいかなかったためにチケットを再オープンしている
• チームにAIを「回避する」方法を説明し続けなければならない、AIを支援させるのではなく

第5章: Zendesk AIの実践

(ユーザーからの実際の使用例に基づく実用的な応用)

これまでの内容は、Zendesk AIがどのように機能するべきかについて説明してきました。次は、ユーザーやチームがそれをテストしたときに実際に何が起こるのかについて話しましょう。理論から実践的な応用へ

Zendeskによる過剰な期待の結果？

Zendeskによると、AIが機能すると、チケットキューが迅速化され、初回応答時間が短縮されます。サポートシステムが少しタイトになり、少し速く、少し管理しやすくなります。

しかし、過剰に期待するのは簡単です。AIは皮肉を理解しません。常に正しくタグ付けするわけではありません。質問に関係のないヘルプ記事を提案するかもしれません。これらの見落としに注意し、時間をかけて調整する必要があります。

ツール自体は壊れていませんが、それらの下にあるワークフローとコンテンツの質に依存しています。マクロが古くなっているか、ヘルプセンターが混乱している場合、AIは間違った回答をより早く押し出すだけです。

だからこそ、初期段階の結果は誤解を招くことがあります。自動化が機能しているように見えるのは、返信がより早く送信されているからです。しかし、それらの返信がトピックから外れているか、エージェントが後で修正している場合、何も節約できていません。

良い結果が実際にどのように見えるか

Zendesk AIが正しく設定され、クリーンなコンテンツと堅実なワークフローと組み合わされると、チームの本当のプレッシャーを軽減できます。

良い結果は次のようになります:

• エージェントが手動で処理するチケットが減少する
• 初回応答までの時間が短縮され、特に一般的な問題において
• FAQや注文更新の解決時間が顕著に短縮される
• 提案された返信が顧客の意図に合致し、重い編集なしで使用される
• 顧客が明確化のためにチケットを再オープンするのをやめる

これらの兆候が見られる場合、AIはその役割を果たしています。完璧ではなく、魔法のようでもなく、実際に役立つ方法で機能しています。これらのことが見られない場合、AIはアイドル状態であるか、静かに余分な作業を生み出している可能性があります。

第5.1章: チケットタイプ別のユースケース

サポートチームが実際に生産で見ていることに基づいて、Zendesk AIが最も効果的に機能する場所は次のとおりです:

返金リクエスト
AIは、注文番号を確認し、ポリシー記事へのリンクを提供し、必要な詳細を事前に収集することで、顧客を返金プロセスに導くことができます。返金自体は行いませんが、エージェントがゼロから始める必要がないように道を開きます。

よくある質問とハウツーチケット
これらは簡単な勝利です。「パスワードを変更するにはどうすればよいですか？」や「過去の注文をどこで見ることができますか？」のような質問は、自動化に最適です。AIはマクロを送信したり、ヘルプ記事を提案したり、設定に応じてチケットを自動的にクローズしたりできます。

注文状況と配送の更新
バックエンド（Shopifyなど）に接続されると、AIエージェントはリアルタイムの配送情報を取得し、即座に応答できます。これにより、エージェントは顧客にパッケージが輸送中であることを伝えるために注文を掘り下げる必要がなくなります。

トピック、トーン、または言語に基づくルーティング
トリアージが有効になっていると、AIは意図、緊急性、さらには感情的なトーンを検出して、チケットをより正確に分類できます。つまり、誤ってルーティングされたチケットが減り、エスカレーションが速くなり、キュー間の移動が少なくなります。

これらは、チームを遅らせる高頻度で低労力のチケットです。Zendesk AIは複雑な問題を解決することはできませんが、繰り返しの作業を取り除くことができます。

第5.2章: 機能する統合の例（Shopifyの例） 

Zendesk AIが実際にうまく機能する最も明確なユースケースの1つはShopifyです。

ShopifyとZendeskを使用しているEコマースブランドは、ボリュームが高く、質問が繰り返しになるため、迅速な成果を得ています。これは、自動化が迅速に顕著な違いを生むことができる環境の一種です。

実際にそれがどのように見えるかは次のとおりです：

AIエージェントは、Shopifyからライブデータを引き出すことで、注文追跡や配送に関する質問に応答できます。顧客は、エージェントが手動でログインして確認するのを待つことなく、すぐに回答を得ることができます。

返金または返品リクエストは部分的に自動化されています。AIは必要な情報を収集し、注文を確認し、返品ポリシーへのリンクも提供します。ほとんどの場合、エージェントはレビューして承認をクリックするだけで済みます。

Copilotは、紛失したパッケージや誤ったアイテムなどの状況に対する返信をドラフトすることで、エッジケースを支援します。エージェントはしっかりとした出発点を得て、ゼロから書くのではなく小さな編集を行います。

その間、人間のエージェントは、ルーチンのチケットに答える時間を減らし、苦情、物流の問題、またはエスカレーションに対処する時間を増やします。

これは、設定して忘れるものではありません。クリーンなShopifyデータと明確な返金プロセスが必要です。しかし、統合がしっかりしていると、AIはダッシュボードの別のボタンではなく、実際の時間節約になります。

サポートワークフローにおけるAIの前後

第5.3章：実際のチームの声

機能、ユースケース、ワークフローを見てきました。今、実際に重要なことはこれです。これは、Zendesk AIをライブサポート環境に導入したユーザーからの実際のレビューです。

フィードバックは、CapterraやSoftwareReviewsなどの公的なソースから来ています。その中にはポジティブなものもあれば、批判的なものもあります。すべては、チームが日常のサポートでZendesk AIに依存しているときに実際に経験していることを反映しています。

Zendesk AIのユーザーフィードバック

“正直なところ、かなり悪いです。30日間試しましたが、意図モデルはすべてのビジネスに対応していません。そして高価です。今、ultimateやJochem.aiを検討しています。うまく機能した唯一のものは、Zendesk talkの転写機能でした。それはZendesk professionalのデフォルト機能であるべきです。”
— Redditユーザー
出典：Reddit

“Zendeskは同じ状況にあるようで、企業を買収し、できるところにAIを組み込んでいます。しかし、私はそれに追いついて有用にするのに苦労しています。しかし、ZDの他の代替案を見ると、彼らはAIとよりシームレスに統合されており、すべてがインターフェースの一部になっています。”
— Redditユーザー
出典：Reddit

“一部のユーザーは、高度な機能が複雑であると感じており、プラットフォームはコストが高く、学習曲線が急であるため、小規模ビジネスには理想的ではないかもしれないと指摘しています。”
— Desku Blog
出典: Desku

“Zendeskは、422件のレビューを受けているにもかかわらず、平均評価が1.58と最も低く、否定的なレビューが354件と著しく多いです。”
— Competitors App
出典: Competitors App

第6章: パフォーマンスとROIの測定

Zendesk AIを設定するのは簡単ですが、それが実際に機能していることを証明するのは別の話です。目標が迅速な応答時間、手動チケットの削減、または顧客満足度の向上であれ、投資を裏付けるためには実際の数字が必要です。

この章では、何を追跡するか、どのように追跡するか、AIがその役割を果たしている場合とそうでない場合の良いROIがどのようなものかを説明します。

重要な指標

Zendesk AIのパフォーマンスを測定する際に重要なコア指標は以下の通りです:

1. CSAT（顧客満足度スコア）
   顧客は本当に満足していますか？AIが簡単な問題をより早く解決し始めたら、ここでの改善を見守りましょう。
2. FRT（初回応答時間）
   AIはこの数値を下げるべきです。特にFAQやステータスリクエストのような高ボリュームのチケットに対してです。
3. 解決時間
   良いAIは、シンプルなチケットの全体的な解決を早め、エージェントが複雑なチケットに集中できるようにします。
4. チケット回避率
   AIが解決したためにエージェントに届かなかったチケットはどれくらいありますか？ボリュームが高い場合、ここでAIが真剣なROIを生むことができます。

第6.1章: ベースラインを構築し、進捗を測定する方法

ベースラインの構築

AIを解放する前に、一歩引いて現在何が起こっているのかを測定してください。これがあなたのベースラインです。これがなければ、物事が改善されているかどうかを本当に知ることはできません。

次のことを追跡することから始めましょう:

• 過去30日間のCSATスコア
• 平均初回応答時間と解決時間
• チームが手動で処理するチケットの数とセルフサービスで処理するチケットの数
• 最も時間を要するチケットの種類

このスナップショットは、AIが稼働した後に比較するための実際のデータを提供します。

進捗の測定

最初は毎週数字を確認し、その後は毎月確認してください。小さな減少を見つけて勝利と呼ぶだけではいけません。パターンを見たいのです:

• 回避率は着実に上昇していますか？
• エージェントは実際に繰り返しのチケットにかける時間が減っていますか？
• 顧客はより満足しており、再オープンするチケットが少なくなっていますか？

これらのことが見られない場合、AIは稼働しているかもしれませんが、実際には役に立っていない可能性があります。微調整が必要か、より良いコンテンツが必要かもしれません。

第7章: Zendesk AIの限界と落とし穴

これまでに、Zendesk AIが何をできるかを見てきました。しかし、現実を見ましょう: 完璧ではありません。ネイティブAIが処理できることには限界があり、これを事前に知っておくことで、将来的に多くの頭痛を避けることができます。

ここがチームが通常直面する障害です。

言語処理

Zendesk AIは英語やスペイン語、フランス語、ドイツ語などのいくつかの広く使用されている言語で最も効果的に機能します。しかし、ニュアンスにはあまり強くありません。地域の方言、スラング、または混合言語のメッセージ（東南アジアやラテンアメリカの市場では一般的です）は、しばしばAIを混乱させます。これは重要です。なぜなら、AIが意図を正しく理解できない場合、チケットを誤ってルーティングしたり、無関係な回答を提供したりするからです。それはエージェントにとって、より多くの作業を生むことになります。

あなたのビジネスがグローバルなオーディエンスにサービスを提供している場合、これは最初に気づくことの一つです。AIが技術的には多言語対応であっても、主要な言語を超えたり、スラングが多い顧客層を導入したりすると、その品質は急速に低下します。

ブランドトーンの柔軟性の欠如

ZendeskのAIは返信をドラフトし、マクロを提案しますが、あなたが期待するようにブランドの声を「学習」することはありません。あなたのトーンを反映したマクロを構築し、Copilotを適切にトレーニングするために時間を費やさない限り、返信はロボットのようで型にはまったものに聞こえます。ファッションブランドやDTCスタートアップ、または個人的なフィーリングを誇る企業など、独自のブランドボイスを持つビジネスにとって、これは顧客体験を壊す可能性があります。

AIは悪くはないが、基本的なものだ。人間らしく、ブランドに合ったトーンを求めるなら、言語を微調整し、提案を定期的に見直すために追加の努力を投資することを期待してください。

コンテキストエラー

これは大きな問題です。AIは各チケットを孤立して見る。顧客の全履歴を完全に把握することはできず、特にそのデータを引き出すためのワークフローを構築しない限り、顧客の全履歴を把握することはありません。例えば、顧客が返金について書き込み、その後フォローアップした場合、AIはそれを無関係な2つの問題として扱うかもしれません。それは、トーンがずれた返信や、顧客がすでに知っていることを繰り返すことで顧客を苛立たせる回答につながる可能性があります。

この広い文脈の欠如は、歴史が重要なB2BサポートやVIP顧客においてAIを弱くします。もしあなたのチームが問題をうまく解決するために深い顧客の文脈に依存しているなら、AIは表面的なタスクには役立つかもしれませんが、失敗を避けるためには慎重なガードレールが必要です。

第7.1章 AIの幻覚と誤分類が発生する場所

Zendesk AIは幻覚を起こすことがあります。これは、時々物事を作り上げたり、自信を持って間違った答えを提供したりすることを意味します。また、チケットを誤って分類し、不適切にタグ付けしたり、間違ったチームにルーティングしたりします。これは以下のような場合により頻繁に発生します：

• マクロが広すぎるか、古くなっている
• ヘルプセンターのコンテンツが乱雑である
• AIが学習するためのクリーンでラベル付けされたデータが不足している

ここでの実際のリスクは、エージェントがAIを完全に信頼しなくなることです。提案が数回間違っていると、エージェントはそれを完全に無視するかもしれず、これが時間の節約を台無しにします。定期的な監査とクリーンアップは、物事をスムーズに運営するために不可欠です。

第7.2章 ガードレールと緊急ワークフローの構築方法

間違いを完全に避けることはできませんが、損害を最小限に抑えるための安全ネットを設置することができます。以下は、私たちがうまく機能するのを見てきたことです：

• 制限されたフォールバックトリガーを使用する。AIが不確かであるか、設定された数値以下の信頼度の閾値に達した場合、チケットをすぐに人間にルーティングする必要があります。
• マクロとヘルプセンターのコンテンツを最新の状態に保つ。AIはその背後にあるデータと同じくらい良いです。古いコンテンツは悪い提案につながります。。
• 定期的にAIのパフォーマンスを監査する。初期の数ヶ月間は、問題が拡大する前にキャッチするために、毎週チケットをスポットチェックしてください。。
• エージェントをトレーニングするAIが役立つときと、いつそれをオーバーライドするべきかを認識できるようにします。目標は、エージェントがAIを判断の代替ではなく、サポートツールとして信頼することです。

最終的に、Zendesk AIは貴重な助けになる可能性がありますが、魔法ではありません。スムーズに運営するためには注意、メンテナンス、明確な計画が必要です。新しい雇用者のように考えてください。速くて熱心ですが、まだ学んでいる段階です。うまく管理すれば、チームの貴重な時間を節約し、簡単なチケットを処理することができます。しかし、すべてを自分で処理することを期待すると、失望する可能性が高いです。

第8章: サードパーティのAIツールでZendeskを拡張する

時には、正直なところほとんどの場合、ZendeskのネイティブAIは必要なすべてをカバーしていません。Zendeskもこれを知っています。だからこそ、サードパーティのアプリや統合で満たされたマーケットプレイス全体があるのです。ネイティブツールは良い出発点ですが、チームが成長している場合やワークフローがより複雑になっている場合、予想よりも早く限界に達する可能性があります。

第8.1章: Zendesk AIが不十分な場合

すべてのチームがすぐに外部AIでZendeskを拡張する必要があるわけではありません。しかし、ZendeskのネイティブAIをしばらく使用している場合、限界に達することがあるでしょう。問題は、Zendesk AIが「悪い」か「良い」かではなく、あなたの特定のワークフロー、チケットのボリューム、チームの設定に合っているかどうかです。

サードパーティのAIツールを追加する時期を示す最も明確なサインは以下の通りです。

AIのミスを修正するのにかける時間が、時間を節約するよりも多い

最大の赤信号の一つは、チームがAIの提案を修正するのにあまりにも多くの時間を費やしているときです。エージェントが常に返信を再作成したり、タグを修正したり、AIが誤分類したチケットを手動で再ルーティングしたりしている場合、時間を節約しているわけではなく、作業が増えています。

より良いカスタマイズや賢いルーティングを持つサードパーティのAIツールを追加することで、これらのミスを減らし、チームが再び自動化を信頼できるようになります。

あなたのナレッジベースはZendeskの外に存在する

これについては以前触れましたが、繰り返す価値があります。ZendeskのネイティブAIは、自社のヘルプセンターからのみ情報を引き出します。最も有用なドキュメントがGoogle Drive、Confluence、Notion、またはSlackにある場合、すべてを内部に移行しない限り、ZendeskのAIはそれを使用しません。それは常に実用的ではありません。

eesel AIのようなサードパーティのAIは、コンテンツを移動させる必要なく外部ソースに接続できます。

複数のブランドや部門を運営していますか？

ネイティブZendesk AIは、アカウント全体で1つの主要なボットまたは自動化レイヤーを提供します。これは小規模なチームには適していますが、異なるトーン、ポリシー、ワークフローを持つ3つの異なるブランドのサポートを管理している場合はどうでしょうか？または、小売、卸売、VIP顧客のために別々のチームがある場合はどうでしょうか？

サードパーティのAIツールを使用すると、各ユースケースに対して別々のボットやフローを作成できるため、すべてに適した自動化を強制する必要はありません。

あなたのAIコストは、より良い結果なしに増加しています

第3章でZendeskの価格を分析したことを覚えていますか？AI機能は安くありません。エージェントごとに支払い、使用料もかかります。たとえ実際にAIを日常的に使用しているエージェントが数人だけでもです。

もし毎月の支払いが増えているのに、まだ多くの手作業を行っている場合や、あなたの自動化を「サポート」するためにさらにエージェントを雇わなければならない場合、何かがおかしいです。サードパーティのAIで使用量に応じた料金設定は、コストが膨らむことなく、あなたのチームにとってよりスケールしやすいかもしれません。

トーンとメッセージングに対するより多くのコントロールを望んでいます

Zendeskのマクロは標準的な応答にはうまく機能しますが、そのAIの提案は常に微調整しない限り平坦に聞こえる傾向があります。あなたのブランドの声がカジュアル、遊び心がある、または非常に洗練されている場合、ネイティブAIはそれに合わせるのが難しいことがあります。 

[インタラクティブ要素: トーンのカスタマイズ/エディタ

• 私たちのeeselカスタマイズダッシュボードにあるもののように機能します
• 私たちの無料トライアルへのリード]

サードパーティのAIで組み込みのトーントレーニングを使用すると、返信がより自然で、一貫性があり、ブランドに合ったものに聞こえるようになり、無限の手動編集が不要になります。

第8.2章: 比較: Zendesk AI vs eesel AI

もしあなたがこれまでの内容を追ってきたなら、ZendeskのネイティブAIが基本的なことを処理できることはすでに知っているでしょう。しかし、柔軟性やより深い自動化に関しては、その限界が見え始めます。幸いなことに、eesel AIのようなサードパーティツールは、はるかに優れた機能を提供できます。 

セットアップ速度

Zendesk AIは非常に迅速にアクティブ化できます。プラットフォームに組み込まれているため、設定でトリアージや記事の推奨などの機能を簡単にオンにできます。しかし、それらの機能をあなたのワークフローに合わせるには時間がかかります。AIがうまく機能し始める前に、マクロをカスタマイズし、トリガーを編集し、ヘルプセンターのコンテンツを整理する必要があるでしょう。

esel AIはインストールが非常に簡単ですが、多くの準備ステップをスキップします。コンテンツを再編成する必要なく、Zendeskや既存のツールに直接接続します。セットアップはコード不要で、技術的でないチームでもITなしでボットを稼働させることができます。知識ベースが異なるプラットフォームに分散している場合、eesel AIは自動的にそれらを取り込むことで時間を節約します。

知識統合の柔軟性

これは最も大きな違いの一つです。Zendesk AIはZendesk自身のヘルプセンターからのみ回答や提案を引き出します。もしあなたのドキュメントがGoogle Drive、Confluence、またはNotionにある場合、手動でコンテンツをZendeskに移行しない限り、運が悪いことになります。

第9章: Zendesk AIの今後

このガイドでは、Zendesk AIが現在何ができるかを見てきました。しかし、次に何が来るのでしょうか？Zendeskは立ち止まっておらず、数ヶ月ごとに新しいAI機能を展開しており、リアルタイムでエージェントを支援するために自動化、生成AI、そして「AIコパイロット」にさらに力を入れているようです。

ここでは、すでに公開されているものと、今後登場する可能性のあるものを紹介します。

Zendeskの進む方向

Zendeskは最近、AI解決プラットフォームを発表しました。これは、すべてのAIツールを一つの傘の下にまとめたものです。製品の更新を追っている方は、このプラットフォームが4つの主要な分野に焦点を当てていることに気付くでしょう:

• AIエージェント: エージェントが触れることなく、最初から最後までシンプルなチケットを処理できるボット。
• エージェントコパイロット: 人間のエージェントを支援するために、返信をドラフトし、アクションを提案し、顧客とチャットしている間に関連する記事を見つけるアシスタントツール。
• ナレッジグラフ: 異なるソースからの情報を接続するシステムで、AIがZendeskのヘルプセンターだけでなく、他の情報源からも引き出せるようにします。
• ガバナンスコントロール: AIが何をしているかを監視するためのツールで、悪い回答を送信したりデータポリシーに違反したりするような無秩序な自動化を防ぎます。

要するに、ZendeskはAIにより多くの重労働をさせたいと考えており、顧客側だけでなくエージェントの作業スペース内でもそうです。

注目すべきトレンド

Zendeskを超えて見ると、顧客サービスにおけるAIの未来を形作るいくつかの大きなトレンドがあります:

• 生成AIが至る所にある: Zendeskだけではなく、誰もがドラフトを作成したり、チケットを要約したり、欠落している情報を埋めたりするGPTベースのコパイロットを追加しています。これが標準になることを期待してください。
• マルチモーダルサポートが増加している: AIツールは、テキストだけでなく、画像、音声、混合メディアも扱い始めています。Zendeskはまだ大規模にこれを展開していませんが、恐らく来るでしょう。
• AI倫理と透明性が注目されている: 顧客や規制当局は、AIが裏で何をしているのかを知りたがっています。Zendeskは、管理者がAIが提案したりタグ付けした内容を監査できるようにするなど、より多くの透明性ツールを追加し始めています。

第9.1章: セットアップの将来への備え

見てください—AIは急速に進化しています。今日のZendeskのツールは、2年後には同じようには見えないでしょう。しかし、今できることがいくつかあり、変わる可能性のある機能に縛られずに先を行くことができます。

• ナレッジベースをクリーンに保つ: コンテンツが良ければ良いほど、AI（Zendeskのものでもサードパーティのものでも）がうまく機能します。
• 小さく始めて後でスケールアップする: すべてのAI機能を一度にオンにするのではなく、まずは高ボリュームで低リスクのタスク（返金やFAQなど）の自動化に焦点を当ててください。
• データソースに注意する: Zendesk AIが主にZendeskのヘルプセンターに結びついている場合、Google Drive、Confluence、または他の情報が存在する場所から引き出せるサードパーティのAIを追加することを検討してください。
• エージェントにAIとの協働を訓練する: AIは彼らを置き換えることはありませんが、役割が変わります。AIツールと協力することを学ぶチームは、より多くの価値を得ることができます。
• 柔軟性を保つ: 特定のAI機能に依存するワークフローを構築しないでください。Zendeskは機能を廃止したりブランド変更したりする可能性があります（以前にも行ったことがあります）。調整可能なレイヤーで自動化を構築してください。