より良いZendesk Exploreレシピ:メッセージングチケットの初回返答時間を報告し、改善する方法

Stevia Putri
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Stanley Nicholas
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Last edited 2025 10月 28

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正直なところ、初回応答時間(FRT)が重要であることはご存知でしょう。しかし、その測定方法や改善方法についてZendeskから明確な答えを得ようとすると、まるで迷路に迷い込んだように感じることがあります。Zendesk Exploreでレポートを作成するために公式の「レシピ」に従ってみても、結局は全体像を正確に伝えているとは言えない数字に行き着いてしまいます。

このガイドは、他とは一線を画します。メッセージングチケットのFRTに関するレポート作成の基本を解説しますが、それだけでは終わりません。目標は単に数値を追跡することではなく、実際にそれを改善することです。データアナリストをすぐに呼び出す必要なく、応答時間を積極的に改善し始めるための実践的な戦略をご紹介します。

初回応答時間とは何か、なぜ重要なのか?

初回応答時間とは、その名の通り、顧客がメッセージを送信してからエージェントが最初の公開返信を送信するまでにかかる時間のことです。これは単なるダッシュボード上の数値以上のものです。それは、あなたが顧客に与える第一印象の一つなのです。

顧客との最初のやり取りは、その後の関係全体のトーンを決定づけます。長時間待たされると、顧客は不満を感じ、「自分のメッセージは無視されたのではないか」と不安になります。一方、迅速な対応は、あなたが顧客の時間を尊重し、助ける準備ができていることを示します。これは単なる感覚的な話ではありません。調査によると、顧客の60%が10分以内の返信を期待しているとされており、このことからも、いかに重要性が高いかがわかります。

FRTを低く抑えることは、顧客を満足させるだけでなく、収益にも良い影響を与えます。迅速な対応は、人々が「自分の声が聞かれている」と感じるため、顧客満足度(CSAT)を向上させるための第一歩です。購入前の質問がある顧客にとっては、素早い回答が競合他社に目を向ける前に購入を決断する後押しになります。また、「どうなっていますか?」といった催促のメッセージを減らし、キューの混雑を緩和するため、チームの効率化にも繋がります。

標準的なZendesk Exploreのレシピ

ZendeskはFRTを測定するツールを提供していますが、本当に必要なデータを見つけるのは時々パズルのように感じられることがあります。Zendeskは高機能なプラットフォームですが、必ずしも操作が直感的というわけではありません。

Zendeskのネイティブレポート機能の仕組み

Zendeskのヘルプ記事でご覧になったことがあるかもしれませんが、公式の手順ではExploreレポートビルダーに移動します。そこから「チャット - メッセージングチケット」データセットを選択し、「初回応答時間(秒)」メトリックをレポートに追加します。これにより、FRTの経時変化を示す基本的なグラフが作成されます。

これは大まかな状況を把握するための良い出発点ですが、もう少し深く掘り下げようとすると、すぐに壁にぶつかることになるでしょう。

標準的なExploreレシピでよくある課題

カスタムFRTレポートを作成しようとしたことがあるなら、RedditHubSpot Communityのようなフォーラムで人々が共有しているのと同じような不満に遭遇したことがあるかもしれません。これらは単なる些細な癖ではなく、実際に何が起こっているのかを把握する上で障害となり得ます。

  • 営業時間 vs. 暦時間: ZendeskのデフォルトのFRT指標は、多くの場合、暦時間を使用します。つまり、金曜日の午後6時にチケットが届き、エージェントが月曜日の午前9時に返信した場合、レポートには60時間以上のFRTが表示される可能性があります。この一つの詳細が、チームのパフォーマンスを実際よりもはるかに悪く見せ、多くの不必要なストレスを引き起こす原因となります。

  • 詳細な分析は難しい: チケットが割り当てられてからエージェントが返信するまでの時間など、より詳細な指標を測定したい場合はどうでしょうか?あるいは、パフォーマンスを公平に分析するために特定のチームのチケットを除外する必要があるかもしれません。このようなレベルの詳細情報を得るには、Exploreでカスタム数式を作成する必要があり、それには多くのサポートマネージャーが習得する時間のない技術的なスキルセットが求められます。

  • レポート作成と問題解決は別物: これが最大のハードルです。Zendesk Exploreのレポートはバックミラーのようなものです。先週何が起こったかは教えてくれますが、明日の状況を改善するためにはあまり役立ちません。問題点を指摘するだけで、解決策は提示してくれません。

Pro Tip
お使いのプランで利用可能であれば、レポートを作成する際は常に「初回応答時間 - 営業時間(秒)」という指標を使用するようにしてください。これにより、チームが実際に稼働している時間内のパフォーマンスについて、より現実的な全体像を把握できます。

レポート作成の先へ進み、実際にFRTを短縮する3つの方法

より良いFRTレポートを得るための最善の方法は、レポート自体に過度に焦点を当てるのをやめ、最初から応答時間を短縮するシステムを導入することです。遅延を測定するだけでなく、それを未然に防ぐことに取り組むことができます。ここでAIツールが真価を発揮します。

1. AIによる即時トリアージを活用する

ヘルプデスクにおける最大の遅延要因の一つは、手作業によるトリアージです。エージェントが返信を始める前に、誰かが新しいメッセージを読み、内容を把握し、適切な担当者やチームに割り当てる必要があります。これらがすべて完了する頃には、貴重な時間がすでに経過し、FRTは上昇しています。

AIによるトリアージは、この遅延をなくすことができます。eesel.aiAIトリアージツールは、お使いのZendeskアカウントに直接接続し、チケットを自動的にタグ付け(例:「urgent_billing_issue」)し、適切なキューに送信し、即時対応が必要なものとしてフラグを立てます。これにより、最も重要な顧客の問題が一般的な受信箱に埋もれることなく、すぐに担当者の目に留まるようになります。

AIトリアージがヘルプデスクで顧客チケットのタグ付けとルーティングを自動で行う様子。「Exploreレシピ:メッセージングチケットの初回応答時間に関するレポート作成」を改善するための重要な戦略です。
AIトリアージがヘルプデスクで顧客チケットのタグ付けとルーティングを自動で行う様子。「Exploreレシピ:メッセージングチケットの初回応答時間に関するレポート作成」を改善するための重要な戦略です。

2. よくある質問を自動化する

チケットの大部分は、おそらく何度も繰り返される同じいくつかの質問で構成されているでしょう。「注文はどこにありますか?」「返品ポリシーは?」「パスワードをリセットするにはどうすればいいですか?」エージェントがこれらの回答を手動で入力するたびに、作業が遅れ、顧客を待たせることになります。

これらの種類の質問は、自動化に最適です。AIエージェントは、これらのよくある質問に24時間365日、即座に回答を提供できるため、これらのチケットのFRTは実質的にゼロになります。eesel.aiのAIエージェントは、過去のZendeskチケットやヘルプセンターの記事、さらにはConfluenceやGoogleドキュメントのような内部ドキュメントを学習させることができます。これにより、ブランドのトーンやプロセスを学び、単独で正確な回答を提供できるようになり、チームはより困難な問題に集中できるようになります。

AIエージェントが顧客のよくある質問に即座に回答している様子。「Exploreレシピ:メッセージングチケットの初回応答時間に関するレポート作成」を強化する方法を示しています。
AIエージェントが顧客のよくある質問に即座に回答している様子。「Exploreレシピ:メッセージングチケットの初回応答時間に関するレポート作成」を強化する方法を示しています。

3. エージェントにAIアシスタントを提供する

人間の対応が必要な複雑なチケットであっても、時間は刻々と過ぎています。エージェントは顧客のメッセージを読み、問題を理解し、さまざまなブラウザタブを横断して情報を探し、そして思慮深く正確な返信を作成しなければなりません。検索に費やす每一秒が、FRTを増加させます。

AIアシスタントは、エージェントのパーソナルアシスタントとして機能し、検索時間をすべて削減できます。ヘルプデスク内で動作し、企業のすべての知識に基づいてブランドに沿った正確な返信を作成します。たとえば、eesel.aiのAIアシスタントは、Zendeskインターフェース内で直接回答を提案します。エージェントは必要な情報を見つけるためにチケット画面を離れる必要がありません。AIが作成した返信案を確認し、微調整を加えて送信するだけです。この単純な変更により、初回応答時間を大幅に短縮できます。

ヘルプデスク内でサポートエージェントのために返信を作成するAIアシスタント。「Exploreレシピ:メッセージングチケットの初回応答時間に関するレポート作成」を改善する戦術です。
ヘルプデスク内でサポートエージェントのために返信を作成するAIアシスタント。「Exploreレシピ:メッセージングチケットの初回応答時間に関するレポート作成」を改善する戦術です。

迅速な返信への投資:期待できること

Zendesk Exploreは優れた分析ツールですが、通常はZendesk Suite Professionalプラン以上でしか利用できず、かなりの投資になる可能性があります。コストに加えて、それを使いこなすには時間が必要であり、多くの企業ではレポートを作成・管理するための専任者が必要となります。

AIツールは、明確で迅速なリターンをもたらす補完的な投資です。手作業を削減し、FRTのような指標を改善することで、チームの効率と顧客満足度の両方に貢献します。

一部のヘルプデスクの価格設定とは異なり、eesel.aiのようなツールは使用量に基づいた明確な価格設定を提供しているため、より多くの顧客の問題を解決してもペナルティを受けることはありません。柔軟な月額プランから始めることができ、AIが過去のチケットに与える影響をシミュレーションして、投資対効果がどのようになるかを確認することも可能です。何よりも、セットアップはセルフサービスです。他のプラットフォームのように数ヶ月かかることはなく、ヘルプデスクを接続して数分で開始できます。

レポート作成をやめ、予防を始める

Zendeskで初回応答時間をレポートすることは良い第一歩ですが、それは事後対応です。ネイティブの「Exploreレシピ」は出発点ですが、営業時間やカスタムセグメントなどの制限があるため、必ずしも全体像を完全に示してくれるわけではありません。そして、完璧なレポートでさえ、根本的な問題を解決してくれるわけではありません。

トリアージの処理、よくある質問の自動化、そしてエージェントの支援にAIを活用したより積極的なアプローチこそが、FRTを一貫して低下させる最善の方法です。これらのツールを使用することで、チームの焦点を単に数値を達成することから、顧客が離れなくなるような迅速で簡単なサポートを提供することへとシフトさせることができます。

分析を行動に移す準備はできましたか?

自社が遅いことを示す複雑なレポートを作成するのに何時間も費やす代わりに、実際にあなたを速くするAIをセットアップするのに数分を費やしてください。eesel AIがあなたのZendeskアカウントとどのように連携できるかを確認し、ほんのわずかな時間でチケットを解決し始めましょう。

よくある質問

標準の指標は多くの場合、暦時間を使用し、エージェントが稼働していない時間もカウントします。これにより、営業時間外や週末に受信したチケットのFRTが膨れ上がり、エージェントのパフォーマンスが営業時間中の実際のパフォーマンスよりも遅く見えることがあります。利用可能であれば「営業時間」の指標を使用することで、より正確な状況を反映できます。

特定のチームを除外したり、割り当てから返信までの時間などの特定の間隔を測定したりするために基本的なレシピをカスタマイズするには、通常、複雑なカスタム数式を作成する必要があります。これには多くの場合、サポートマネージャーが持っていない可能性のある技術的なスキルセットが必要となり、詳細な分析が困難になります。

AIトリアージは、受信メッセージを即座に分析して意図や緊急度でタグ付けし、自動的に正しいキューにルーティングします。これにより、手動での仕分けによる遅延がなくなり、緊急のチケットがより早く適切なエージェントに届くようになり、初期応答時間が大幅に短縮されます。

AIエージェントは、よくある質問に24時間365日即座に回答を提供できるため、これらのチケットの初回応答時間は実質的にゼロになります。これにより、よくある問い合わせのかなりの部分が人間のエージェントからオフロードされ、彼らは複雑な問題に集中できるようになり、全体のFRTが改善されます。

AIアシスタントはエージェントのアシスタントとして機能し、企業の知識に即座にアクセスし、ヘルプデスク内で直接ブランドに沿った返信を作成します。エージェントが情報を探したり返信を入力したりする時間を短縮することで、最初のやり取りを大幅にスピードアップさせます。

主なポイントは、事後対応のレポート作成から、事前対応の予防へとシフトすることです。過去の遅延を測定するだけでなく、AIトリアージや自動化のようなシステムを導入して、遅延がそもそも発生しないようにすることに焦点を当て、根本的にFRTを短縮することです。

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Article by

Stevia Putri

Stevia Putri is a marketing generalist at eesel AI, where she helps turn powerful AI tools into stories that resonate. She’s driven by curiosity, clarity, and the human side of technology.