サポートチームを運営しているなら、その主な目標は非常にシンプルです。それは、顧客の問題を解決し、それをうまくやることです。その成果を評価するために、多くのチームが「解決あたりのコスト」という指標に頼っています。これは、各サポートチケットをクローズするためにどれだけの費用を費やしているかを把握する簡単な方法です。現在、AIの登場によってこの計算方法は完全に変わりましたが、必ずしも良い方向ばかりではありません。一部のAIの価格モデルは、一見すると素晴らしく見えますが、最終的に驚くほど高額な請求書が届くことがあります。
この記事では、AIを使用する場合としない場合の「真の解決あたりのコスト」について解説します。Zendeskが採用しているような一般的な"解決ベース"の価格モデルの厄介な点に切り込み、より透明性が高く予測可能な方法でサポートを自動化する方法をご紹介します。
AIあり・なしでの「解決あたりのコスト」とは？
「解決あたりのコスト」という考え方は、以前から存在していました。サポートが人間だけが担当していた時代、計算は非常に直接的でした。しかし、AIがチームに加わったことで、事態ははるかに複雑になりました。ツールに対する支払い方法によって、この数字が予算にとって実際に何を意味するかが劇的に変わる可能性があります。
AIあり・なしでの「解決あたりのコスト」の計算：人間のエージェントの場合
従来のサポートチームの場合、計算式はシンプルに見えます。総サポートコストをチームが解決したチケット数で割るだけです。しかし、本当の問題は「総サポートコスト」に何が含まれるかということです。それは給与だけでは到底収まりません。
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直接コスト： これは最も分かりやすい項目です。エージェントの給与、福利厚生、業績ボーナスが含まれます。米国では、サポートエージェントの時給は通常$30から$40ですが、これはほんの出発点に過ぎません。
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オンボーディングとトレーニング： 新しいエージェントが顧客をサポートできるようになるまでには費用がかかります。充実したトレーニングプログラムは2週間から6週間続き、エージェント1人あたり$2,000から$5,000の費用がかかります。その間、彼らは給与を受け取っていますが、まだチケットをクローズしていません。
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インフラストラクチャ： エージェントが仕事をするためには適切な環境が必要です。これには、オフィススペース（完全リモートでない場合）、コンピューター、ヘッドセット、CRMやヘルプデスクなどのソフトウェアライセンスの費用が含まれます。
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離職： エージェントの離職は、非常に大きな隠れたコストです。誰かが辞めると、後任者の採用とトレーニングに費用がかかるだけでなく、経験豊富なチームメンバーが持っていた知識とスピードも失われます。
これらすべてを合計すると、1つのチケットを人間が解決するための実際のコストは、予想をはるかに上回ることがよくあります。業界関係者の多くは、AIを使用しない場合（つまり人間のみのシナリオ）の平均的な解決あたりのコストを、1インタラクションあたり約$3.00から$6.00と見積もっています。
AIあり・なしでの「解決あたりのコスト」の計算：AIコンポーネント
AIはそのコストを削減する素晴らしい方法ですが、新たな複雑さ、つまりAIの価格モデルが加わります。AIにどのように支払うかが、最終的な解決あたりのコストに大きな影響を与えます。現在、これには主に2つの方法があります。
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解決ベースの価格設定： 人間の介入なしにAIが問題を「解決」するたびに料金を支払います。結果に対して支払う、というのは聞こえがいいですよね。
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使用量ベースの価格設定： 個々の会話の結果に関わらず、AIが顧客とやり取りした総回数など、明確な指標に基づいて予測可能な料金を支払います。
最初のモデルは魅力的ですが、罠になる可能性があります。その理由を詳しく見ていきましょう。
AIの解決ベース価格設定に隠された問題点
「結果に対して支払う」というのは、表面的には公平に聞こえます。しかし実際には、解決ベースの価格設定はしばしば曖昧な定義という不安定な土台の上に成り立っており、予測不可能な請求や目標の不一致につながります。公開フォーラムを見れば、これで痛い目を見た人々の話をすぐに見つけることができ、その話はすべていくつかの共通した悩みの種を指摘しています。
問題1：「解決」の定義が柔軟でコストが膨らむ
これが最大の落とし穴です。「解決」とは何かについて、誰もが同意する定義がありません。これにより、ベンダーはあなたのためではなく、自社の利益になるように自由に定義を決めることができます。結果として、全く役に立たなかったチャットに対しても料金を支払うことになりかねません。
以下は、完全な解決として請求されることが多い一般的な状況です。
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顧客がイライラしてチャットウィンドウを閉じてしまう。問題は解決したのでしょうか、それとも単に諦めただけでしょうか？
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AIがヘルプ記事を案内する。ユーザーはそれをクリックしますが、記事は実際には問題を解決しません。そのクリックだけで課金対象となることがよくあります。
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AIが質問を完全に誤解したが、ユーザーが一定時間内（一部のプラットフォームでは最大72時間）に人間のエージェントを要求しなかったため、成功としてマークされる。
この曖昧さにより、実際の満足度ではなく、誰かが諦めたことに対して料金を支払っている場合が多くなるのです。
問題2：予測不可能なコストと予算への影響
請求額が「解決」という曖昧な指標に連動していると、月々の支出を予測するのは本当に当てずっぽうになります。チケットの量は増減し、顧客の行動は様々です。ある忙しい月には、予想をはるかに超える請求書が届く可能性があります。
このモデルはまた、奇妙な状況を生み出します。AIの性能が上がれば上がるほど、支払う金額も増えるのです。例えば、あなたがナレッジベースの改善に懸命に取り組み、自動化率が30%から60%に跳ね上がったとします。同じ顧客との会話数でも、請求額は2倍になる可能性があります。あなたは実質的に成功したことでペナルティを受けていることになり、これは改善を続けるインセンティブを奪います。
問題3：目標の不一致
結局のところ、この価格モデルはあなたとAIベンダーを対立させる可能性があります。あなたの目標は、問題が本当に解決された満足度の高い顧客を持つことです。しかし、ベンダーの収益が「解決」数に連動している場合、彼らの目標は、チェック項目を埋めて課金を引き起こすためなら何でもする、ということになりかねません。焦点が会話の質から技術的な指標を達成することに移ってしまい、これは優れた顧客サービスとは正反対のものです。
Zendeskの自動解決価格設定を検証
Zendeskは、彼らが"自動解決"（AR）と呼ぶ解決ベースのモデルに全面的に移行したプラットフォームの良い例です。それがどのように機能し、なぜ企業にとって頭痛の種になり得るのかを詳しく見てみましょう。
Zendeskの価格設定の仕組み
すべてのZendesk Suiteプランには、エージェント1人あたり月々のごく少数のARが含まれています。そのわずかな許容量を使い果たすと、超過料金が発生し、それは決して安くありません。
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従量課金制： 自動解決1件あたり$2.00。
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コミットメント利用： 自動解決1件あたり$1.50。
これは、ある月に1,000件のチケットを追加で自動化したチームが、すでに支払っている料金に加えて、$1,500から$2,000の予期せぬ請求に直面する可能性があることを意味します。ますます自動化を進めようとするチームにとって、これらのコストはあっという間に手に負えなくなる可能性があります。
| プランティア | 含まれる自動解決数（エージェント/月あたり） | 解決あたりの従量課金コスト | 解決あたりのコミットメントコスト |
|---|---|---|---|
| Suite Team | 5 | $2.00 | $1.50 |
| Suite Professional | 10 | $2.00 | $1.50 |
| Suite Enterprise | 15 | $2.00 | $1.50 |
Zendeskが「解決」と見なすもの
さらに混乱を招くのは、Zendeskが請求可能な解決策を決定するために使用する複雑なロジックです。彼ら自身のドキュメントによると、言語モデルがAIの応答が「関連性がある」と確認し、かつユーザーから72時間沈黙があった場合に、解決とカウントされることがあります。
少し考えてみてください。顧客が質問をし、役に立たない答えを受け取り、そのまま去ってしまう可能性があります。もし彼らが3日以内に返信しなければ、Zendeskのシステムはそれを成功とみなし、顧客が問題が解決したと一度も言っていないにもかかわらず、あなたに請求することができるのです。これこそが、多くのユーザーが懸念していること、つまり、単に立ち消えになった会話に対して料金を支払うことなのです。
このワークフローは、Zendesk AIエージェントがチケットをどのように処理するかを示しており、AIあり・なしでの解決あたりのコストに影響を与えます。より良い方法：eesel AIによる明確な価格設定
曖昧な定義や予期せぬ請求にうんざりしている企業にとって、もっと良い方法があります。透明性の高い使用量ベースのモデルは、予算を心配することなくAI自動化を拡大するための明確な道筋を提供します。
透明で予測可能な価格設定
私たちはeesel AIを異なるアプローチで構築しました。私たちのプランは、シンプルで予測可能な指標、つまり月間のAIインタラクション数に基づいています。1インタラクションは、AIの返信1回またはAIのアクション1回に相当します。
その利点は明らかです：解決ごとの料金は一切ありません。 AIが素晴らしい仕事をしているからといって、請求額が突然跳ね上がることはありません。代わりに、月額固定料金で大量のインタラクションを利用できるため、コスト計画が容易になります。また、いつでもキャンセル可能な柔軟な月額プランも提供しているため、契約に縛られることはありません。
| プラン | 月額料金（月払い） | AIインタラクション/月 | 主な利点 |
|---|---|---|---|
| Team | $299 | 最大1,000 | スタートアップ向けの予測可能なコスト |
| Business | $799 | 最大3,000 | チームに合わせて自信を持って拡張可能 |
| Custom | 営業にお問い合わせ | 無制限 | エンタープライズ級のボリュームと機能 |
eesel AIの公開価格ページは、明確な使用量ベースのモデルを示しており、AIあり・なしでの予測可能な解決あたりのコストを提供します。節約額をシミュレーションし、コストを把握
eesel AIの最も優れた機能の1つは、シミュレーションモードです。顧客向けにAIをオンにする前に、過去の何千ものチケットで実行できます。これにより、潜在的な自動化率の非常に正確な予測が得られ、ナレッジベースのどこにギャップがあるかが正確に示され、そして最も重要なことに、あなたの使用量が私たちのプランにどのように収まるかを正確に知ることができます。
何かをコミットする前に、コストを把握できます。他のプラットフォームでは、ただライブにして祈るしかないことがよくあります。eesel AIでは、完全にリスクなしですべてを試すことができます。
eesel AIシミュレーションモードは、企業が過去のチケットデータでテストすることにより、AIあり・なしでの解決あたりのコストを予測するのに役立ちます。自動化とコストの完全なコントロール
eesel AIでは、一度にすべてを導入する必要はありません。私たちのワークフローエンジンを使えば、AIがどのタイプのチケットを処理するかを正確に決定できます。単純で反復的な質問を自動化することから小さく始め、それ以外のすべては人間のエージェントに直接送ることができます。レポートを監視し、慣れてきたら、徐々にAIに任せる範囲を広げていくことができます。このアプローチは、プロセス全体のリスクを取り除き、準備ができたものだけを自動化することを保証します。
eesel AIのワークフローエンジンを使用すると、自動化を完全にコントロールでき、AIあり・なしでの解決あたりのコストを直接管理できます。推測に支払うのをやめ、真の解決あたりのコストを理解する
AIあり・なしでの真の解決あたりのコストは、単なる価格以上のものです。それは予測可能性、透明性、そしてコントロールできることに関わります。解決ベースの価格設定は最初は聞こえがいいかもしれませんが、顧客が本当に満足しているかどうかとはほとんど関係のない曖昧な定義の背後に、変動の激しいコストを隠していることがよくあります。
eesel AIのモデルは、明確で予測可能な代替案です。使用量に基づいた定額料金と、リターンを予測するための強力なシミュレーションモードにより、コストが常に管理下にあることを確信しながら、自信を持ってサポートの自動化を拡大できます。
解決あたりのコストをコントロールする
請求に関するサプライズなしで、AIがどのように解決あたりのコストを削減できるか見てみませんか？eesel AIを使えば、わずか数分でヘルプデスクを接続し、過去のチケットで無料のノーリスクシミュレーションを実行して、どれだけ節約できるかを確認できます。
よくある質問
「解決あたりのコスト」とは、サポートチームが顧客のサポートチケットを1件クローズするためにどれだけの費用を費やしているかを計算する指標です。これにより、企業は人間のエージェントまたはAIを通じて顧客の問題を解決する際の効率性と費用を理解することができます。
人間のエージェントの場合、解決あたりのコストは通常、総サポートコスト（給与、福利厚生、トレーニング、インフラ、離職費用を含む）をチームが解決した総チケット数で割って計算されます。これは一般的に1インタラクションあたり$3.00から$6.00の範囲です。
解決ベースの価格設定は、何が「解決」にあたるかの定義が曖昧であることが多く、それが原因で請求額が膨らみ、予測不可能になります。また、ベンダーの焦点が真の顧客満足度を確保することよりも課金を引き起こすことになりがちで、目標の不一致が生じる可能性もあります。
Zendeskのモデルは、特定の基準に基づいて「自動解決」に対して課金します。これには、顧客が単に返信をやめた場合や、AIが真の問題解決に至らないまま「関連性のある」回答を提供した場合も含まれることがあります。これにより、予期せぬ超過料金が発生し、より高額で透明性の低い解決あたりのコストにつながる可能性があります。
eesel AIは、透明性の高い使用量ベースのモデルを採用しており、曖昧な「解決」ではなく、月間のAIインタラクション（AIの返信1回またはアクション1回）に対して料金を支払います。この定額制のアプローチは予測可能な月額コストを提供し、予算編成を容易にし、自動化を拡大しても予期せぬ請求を防ぎます。
はい、eesel AIのシミュレーションモードを使用すると、本番稼働前に過去の何千ものチケットでAIを実行できます。これにより、潜在的な自動化率と、あなたの使用量がプランにどのように適合するかについての正確な予測が得られ、明確なコスト予測が可能になります。
AIは、特に反復的なタスクにおいて、解決あたりのコストを大幅に削減する可能性を秘めています。しかし、実際の節約額はAIの価格モデルと、問題を真に解決する効果に大きく依存します。解決ベースのモデルは、慎重に管理しないと、驚くほど高額な請求につながることがあります。
