Forethought vs Zendesk:2025年にサポートチームに最適なAIを選ぶ

Kenneth Pangan

Katelin Teen
Last edited 2025 11月 11
Expert Verified

サポートチームに適したAIを選ぶのは、面倒な作業に感じられるかもしれません。解決までの時間短縮や顧客満足度の向上といった可能性は見えるものの、Zendesk のような重要なシステムに新しいツールを導入することを考えると、気が重くなるものです。選択肢の多さに、ただ眺めているだけで立ち往生してしまいがちです。
ほとんどの場合、決断は1つの問いに集約されます。それは、ヘルプデスクに付属するAIを使うか、それとも専門のAIツールを別途購入して重ねて導入するか、という問題です。
この記事では、ForethoughtとZendeskを率直に比較します。両社がAIをどのように捉えているか、それぞれのツールが実際に何をするのか、そしてコストはどれくらいかかるのかを詳しく見ていきます。目的は、あなたのチームにとってどちらの道が理にかなっているかを判断する手助けをすることです。
ForethoughtとZendeskとは?
ForethoughtとZendeskはよく同じカテゴリーで語られますが、実際には直接的な競合相手ではありません。例えるなら、一方は「家」(ヘルプデスク)で、もう一方はその中に設置できる「高性能なAIシステム」です。この違いを理解することが、自社に必要なものを見極める鍵となります。
Zendeskとは?
Zendesk の名前は、ほぼ間違いなく耳にしたことがあるでしょう。多くのサポートチームが拠点として利用している、大規模なオールインワンのカスタマーサービスプラットフォームです。エージェントは日々この場所でチケットを管理し、顧客と対話しています。
ZendeskのAIに関する哲学は、プラットフォームに直接組み込むことです。彼らのAIツールは、すでに使用しているヘルプデスク機能とシームレスに連携するように設計されています。最大のセールスポイントは利便性です。1つの会社から1つのシステムを導入すれば、理論上はすべてが連携して機能します。もちろん、その代償として、彼らの世界観の中で完結する必要があります。
Forethoughtとは?
Forethought はヘルプデスクではありません。これは、Zendesk やSalesforceなど、すでに使用しているツールに連携させて、それらをよりスマートにするための専用AIプラットフォームです。
彼らはこれを「エージェント型AI」(agentic AI)と呼んでいます。これは基本的に、彼らのシステムが単純な質問に答えるだけでなく、複雑で多段階の問題を最初から最後まで処理しようとすることを意味します。その狙いは、チームがすでに慣れ親しんでいるヘルプデスクから乗り換えることなく、強力なエンタープライズ級のAIを提供することです。
プラットフォーム哲学と連携における根本的な違い
ZendeskのAIとForethoughtの本当の違いは、単なる機能のリストではなく、サポートスタックをどのように構築すべきかという考え方の根本的な違いにあります。あなたはオールインワン派ですか、それとも各業務に最適なツールを個別に選びたい派ですか?ほとんどのチームがここで悩みます。
オールインワンのエコシステム:Zendeskのアプローチ
Zendeskのオールインワン構成を選ぶことには、いくつかの明確な利点があります。請求書は1つ、問題が発生したときの連絡先も1社で、エージェントが使うインターフェースも一貫しています。箱から出してすぐにスムーズな体験ができるように設計されており、これは間違いなく魅力的です。
しかし、欠点もあります。それは、システムにロックインされることです。AIの性能はZendeskの機能に直接依存します。もし彼らが提供していない機能が必要だったり、会社のナレッジがConfluenceやGoogle Docsのような場所にあったりする場合、彼らが連携機能を開発するのを待つしかありません。あなたは彼らのルールに従ってプレイすることになります。
エンタープライズAIレイヤー:Forethoughtのアプローチ
Forethoughtのようなツールを重ねて導入することで、より強力で柔軟な環境が手に入ります。ヘルプデスクを乗り換えるという大きな手間をかけずに、専門的なAIを導入できます。大企業にとって、これは大きなメリットです。
しかし、Forethoughtはエンタープライズ向けに作られており、いくつかの重い制約が伴います。単にサインアップして試してみることはできません。通常、プロセスには長い営業サイクル、複数回のデモ、そして1〜3ヶ月かかる設定プロジェクトが含まれます。それに加えて、うまく機能させるには大量のデータが必要で、多くの場合、2万件以上の過去のサポートチケットが求められます。その規模で運営していない場合、選択肢にすらなりません。
この旧来のエンタープライズモデルは、多くのチームにとって障壁となります。彼らは強力なAIを導入したいと考えていますが、数ヶ月も待つ時間も、長引く営業プロセスに付き合う忍耐もありません。だからこそ、いくつかの新しいツールは異なるアプローチを取っています。例えば、eesel AIはZendeskに接続し、四半期ではなく1時間以内にAIエージェントを稼働させることができます。
主要なAI機能と能力の比較
ZendeskとForethoughtはどちらもAIを提供していますが、自動化、エージェント支援、そしてセットアップへのアプローチは根本的に異なります。それが実際の現場で何を意味するのか、詳しく見ていきましょう。
機能比較
| 機能 | Zendesk AI | Forethought | eesel AI |
|---|---|---|---|
| セットアップとオンボーディング | 組み込み型なので、セットアップはZendesk全体の設定の一部として行います。 | 完全なプロジェクトです。営業電話、デモ、そして1〜3ヶ月の実装期間を見込む必要があります。 | サインアップして、開発者不要で1時間以内に稼働するAIエージェントを導入できます。 |
| 自動化の制御 | Zendesk内にすでに存在するワークフロールールやトリガーを使用します。 | 完全自動化を目指しており、これは強力である一方、設定や管理が複雑になる可能性があります。 | AIがどのタスクに取り組むかを正確に決定できます。最も単純なチケットの自動化から小さく始め、そこから拡大していくことが可能です。 |
| AIのトレーニングデータ | Zendeskのヘルプセンターやナレッジベースの記事からデータを取得します。 | 効果的に学習するために、大量の過去のチケットデータ(2万件以上)が必要です。 | 過去のチケット、ヘルプセンター、Google DocsやConfluence内のドキュメントなど、すべてのナレッジから学習します。 |
| テストと検証 | サンドボックスでテストできますが、どれだけうまく機能するかを正確に予測することは困難です。 | パフォーマンスをシミュレートする簡単な方法はありません。基本的にはローンチして、最善の結果を祈るしかありません。 | 過去のチケットで「シミュレーション」を実行し、顧客と一度も対話させる前に、AIがどれだけのチケットを解決できたかを正確に確認できます。 |
| カスタマイズ | カスタマイズは可能ですが、Zendeskが提供するツールを使用する場合に限られます。 | カスタマイズ用に複雑な「Autoflows」を提供していますが、習得が難しい場合があります。 | シンプルなプロンプトエディタで、専門家を必要とせずにAIのパーソナリティを調整し、カスタムアクションを設定できます。 |
eesel AIのシミュレーション機能のスクリーンショット。デプロイ前にAIのパフォーマンスを検証するための安全なテスト環境を提供し、Forethought vs Zendeskの状況において重要な差別化要因となっています。
価格と契約:本当のコストは?
お金の話をしましょう。特に企業が価格を隠している場合、ここは厄介な点になりがちです。Zendesk、Forethought、そして新しいツールとの価格哲学の違いは、まさに月とスッポンです。
Zendeskの料金プラン
Zendeskは機能を異なるティアにパッケージ化しています。手頃な価格で始めることはできますが、本当に必要なAI機能は通常、より高価なプランに限定されています。
Zendeskの料金プラン(年間契約の場合):
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Team: 55ドル/エージェント/月
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Growth: 89ドル/エージェント/月
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Professional: 115ドル/エージェント/月
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Enterprise Plans: 150ドル/エージェント/月から
結論として、Zendeskの最高のAI機能を利用するには、ProfessionalまたはEnterpriseプランに加入する必要があるでしょう。そして、コストはエージェントごとなので、チームが大きくなるにつれて急速に増加する可能性があります。
Forethoughtの価格モデル
Forethoughtはオンラインで価格を公開していません。これは典型的なエンタープライズの「お問い合わせ」ボタン方式で、通常3つのことを意味します。第一に、透明性がないこと。営業担当者と話さなければ予算を把握できません。第二に、おそらく高価であること。このモデルは大規模なカスタム契約向けに作られているからです。そして第三に、ほぼ間違いなく長期契約を結ぶことになり、効果を証明する前にロックインされてしまいます。
迅速に行動し、投資対効果を示す必要があるチームにとって、その不透明さは致命的となり得ます。
透明性の高い代替案
隠されたエンタープライズ価格設定への不満こそが、多くの新しいツールがコストについてよりオープンになっている理由です。例としてeesel AIを挙げてみましょう。彼らは、ツールの使用量に基づいた公開料金プランを持っており、奇妙な解決ごとの料金はありません。月単位で支払うことができるため、長くリスクの高い契約に縛られることなく、試して価値を証明することができます。これは、ソフトウェアを購入するはるかにシンプルな方法です。
eesel AIの料金ページのビジュアル。不透明なモデルとは対照的に、明確で公開されたコストを示しており、Forethought vs Zendeskの選択において重要な要素となります。
両方の世界の良いとこ取り
では、結論はどうなるでしょうか?
ForethoughtとZendeskの議論は、しばしば「どちらの毒を選ぶか」という問題のように感じられます。Zendeskを選べば、クリーンで統合されたシステムが手に入りますが、彼らのエコシステムに閉じ込められ、最高の機能には高額を支払うことになります。Forethoughtを選べば、非常に強力なAIが手に入りますが、エンタープライズソフトウェアの遅く、高価で、複雑な現実に対処しなければなりません。
幸いなことに、もはやそのトレードオフを受け入れる必要はありません。eesel AIのような新しいツールが、第3の選択肢を提供します。既存のヘルプデスクに直接接続できる専門的なAIレイヤーのパワーを得ながら、エンタープライズ特有の頭痛の種はありません。すでに使っているツールを使い続けながら、その上にスマートで管理しやすいAIを追加するだけです。
この動画では、Forethoughtの生成AIがZendeskのような市場の巨人にどのように挑戦しているかを議論し、進化する顧客サポートの展望についての洞察を提供します。
もし、Zendeskに数分で導入でき、リスクなくテストでき、完全にコントロールできる強力なAIを追加したいのであれば、2つのビッグネーム以外にも目を向ける価値があるかもしれません。
よくある質問
ZendeskはAIを自社のオールインワン・カスタマーサービスプラットフォームに直接統合しており、そのAIはZendeskのエコシステム内で機能します。一方、Forethoughtは専門的なAIプラットフォームであり、Zendeskのような既存のヘルプデスク上に重ねて導入するよう設計されています。これにより、主要なシステムを変更することなく、高度なAI機能を提供します。
チームがForethoughtを選ぶ理由は、Zendeskのネイティブ機能を超える、より高度なエンタープライズ級のAI機能にあるかもしれません。これにより、現在のヘルプデスク環境を維持しながら、強力で専門的なAI機能を活用でき、高度なAI機能におけるベンダーロックインを避け、柔軟性を高めることができます。
ZendeskのAIは組み込み型なので、セットアップはZendesk全体の設定の一部として行われ、一般的に簡単です。Forethoughtは、営業担当者との電話、デモ、そして1〜3ヶ月かかる実装プロジェクトを含む、より長いエンタープライズプロセスを伴います。
ZendeskのAIは、主に既存のZendeskヘルプセンターやナレッジベースの記事からトレーニングデータを取得します。Forethoughtは、効果的に学習し機能するために、2万件を超える過去のサポートチケットなど、大量の履歴チケットデータを必要とします。
Zendeskはエージェントごとに月額の段階的な料金設定を提供しており、より高度なAI機能は通常、高価なProfessionalまたはEnterpriseプランに限定されています。Forethoughtは公開価格を提示しておらず、通常は不透明なコストで、長期契約が求められる高価なカスタムエンタープライズソリューションです。
専門のAIレイヤーであるForethoughtは、一般的に単一のヘルプデスク以外の多様なナレッジソースとの連携において、より高い柔軟性を提供します。Zendeskの組み込みAIは、主に自社のエコシステム内で機能するように設計されており、特定のコネクタを構築しない限り、外部プラットフォームとの直接的な連携が制限される可能性があります。
小規模なチームにとっては、Zendeskの統合AIの方が、組み込み型であることと公開された段階的料金設定により、アクセスしやすいかもしれません。ただし、高度な機能は高価になります。一方、Forethoughtはエンタープライズ向けであり、高いデータ要件、長いセットアップ時間、不透明で高額なコストのため、十分なリソースと規模を持たない小規模チームには一般的に不向きです。




