Freshdesk AI を使用して、請求に関する質問と技術的な質問を分類する方法に関する実践的なガイド

チームがチケットの内容が「請求」に関するものか、それとも「技術的」な問題なのかを判断しようとしている1分1分が、顧客にとってはただ待たされているだけの時間です。誰もが経験したことがあるでしょう。簡単な質問が部署間であたかも熱いジャガイモのようにたらい回しにされ、その向こう側で顧客の忍耐が尽きかけているのが手に取るようにわかる、という状況を。

ルーティングを間違えることは、単に非効率なだけではありません。それは顧客体験を損ない、チームの貴重な時間を無駄にする原因となります。

幸いなことに、Freshdeskのようなツールには、まさにこの種の分類を自動化するためのAIが組み込まれています。適切に設定すれば、この混乱を整理するのに確実に役立ちます。

このガイドでは、Freshdesk独自のAIを機能させるための手順を解説します。しかし、同時に、おそらく直面するであろう一般的な問題点についても正直にお伝えし、何時間もかけずに数分でこれを達成するための、より優れた方法をご紹介します。

必要なもの

始める前に、FreshdeskのネイティブAI機能を使ってチケットを分類するために必要なものがすべて揃っているか確認しましょう。これらのツールはすべてのプランに含まれているわけではないので、最初に確認することをお勧めします。

こちらがチェックリストです：

• ProまたはEnterpriseプランのFreshdeskアカウント。これらの機能はFreeまたはGrowthプランには含まれていないため、上位のプランのいずれかを利用している必要があることを知っておくことが重要です。

• Freddy AI Copilotアドオン。これは通常のサブスクリプション料金に加えて支払う追加の月額費用で、通常はエージェント1人あたり約29ドルです。

• Freshdeskアカウントへの管理者アクセス権。ルールや自動化を設定するためにこれが必要になります。

• 自社にとって何が「請求」に関する質問で、何が「技術的」な質問にあたるのか、明確な定義。簡単そうに聞こえますが、これらの境界線がいかに曖昧になりがちか、驚くことでしょう。

Freshdesk AIを使用して請求関連と技術的な質問を分類する方法：ステップバイステップガイド

適切なプランと権限があることを確認したら、自動化の構築を開始できます。Freshdesk内でそれを実現する方法は次のとおりです。

ステップ1：Freshdesk AIツールを理解する

Freshdeskの自動化は、そのFreddy AIスイートにある2つの主要機能、Auto TriageとEmail AI Agentに集約されます。

**Auto Triage**は、チームの過去のアクションから学習することになっています。理論上は、チケットの分類、優先順位付け、ルーティングの方法を監視し、新規の受信チケットに対してそれらのフィールドを提案し始めます。

**Email AI Agent**は、メールへの自動返信を生成することに重点を置いています。しかし、チケットを正しく分類する能力は、構築したルールとナレッジベース記事の質に完全に依存します。

どちらも優れたツールですが、請求の問題と技術的な問題を区別するような微妙な処理を行うには、多くの慎重な手動設定が必要です。

ステップ2：チケットルールを設定する

ここが腕の見せ所です。特定のキーワードに基づいてルールを作成することで、Freshdeskに何を探すべきかを教える必要があります。

1. Admin > Workflows > Automationsに移動します。

2. Ticket Creationタブをクリックし、新しいルールを設定します。

3. 次に、チケットの件名または説明文にあるキーワードを検索する条件を作成します。例えば、次のようになります：

   • 請求関連の場合：「『件名』または『説明』に『請求書』、『支払い』、『返金』、『サブスクリプション』、『料金』が含まれる場合 -> 『タイプ』を『請求』に設定する」

   • 技術関連の場合：「『件名』または『説明』に『エラー』、『バグ』、『API』、『動作しない』、『ログインの問題』が含まれる場合 -> 『タイプ』を『技術』に設定する」

おそらく、もう問題点が見えてきたでしょう。顧客が「APIエラーのため支払いが失敗しました」と書いた場合はどうなるでしょうか？単純なキーワードルールは混乱します。「支払い」と「APIエラー」の両方を認識し、基本的には推測するしかなく、それがまさに修正しようとしていた誤ったルーティングにつながる可能性があります。

ステップ3：ナレッジベースを活用する

チケットが分類された後、Email AI Agentに初回の返信を送信させたいと思うかもしれません。これは、顧客にメッセージを受け取ったことを知らせ、場合によっては問題を即座に解決するための良い配慮となります。

これを機能させるためには、「請求」と「技術」の両方のトピックについて明確にタグ付けされた記事がある、完璧なナレッジベースが必要です。AIエージェントはこれらの記事をスキャンして関連性の高いものを見つけ、返信を下書きします。

しかし、ここには落とし穴があります。このシステム全体は、ナレッジベースと同じくらいしか賢くありません。ヘルプ記事が古かったり、不完全だったり、単に紛らわしかったりすると、AIは役に立たない、あるいは不正確な回答を送信してしまいます。それは見栄えが悪いだけでなく、顧客にとってイライラする状況をさらに悪化させる可能性があります。

ステップ4：ルールを微調整する

これらのルールの設定は、一度やれば終わりという作業ではありません。定期的にFreshdesk Analyticsをチェックして、どれだけのチケットが間違った場所に送られているかを確認し、その原因を突き止める必要があります。

ビジネスが進化するにつれて、新製品、新機能、新たな問題に関する質問が寄せられるようになります。つまり、追いつくためだけに自動化ルールを絶えず更新し続けることになるのです。この継続的なメンテナンスは、ルールベースのシステムに伴う隠れた時間の浪費です。

Freshdesk AIよりも速く請求関連と技術的な質問を分類する方法

Freshdeskの方法はある程度まで役立ちますが、これまで見てきたように、多くの場合、柔軟性に欠け、設定に時間がかかり、簡単に壊れてしまう可能性があります。ここでは、本物のAIに基づいて構築され、これらの頭痛の種を回避する、より現代的なアプローチを見ていきましょう。

eesel AIがヘルプデスクと連携してチケット分類を自動化する仕組みを示すワークフロー図。

間違いその1：キーワードに依存する

「サブスクリプション料金の支払いが失敗した」というチケットは、単純な請求に関する質問である可能性もあれば、決済処理システムの厄介なバグである可能性もあります。キーワードのみに基づいたシステムでは、その違いを見分けることができません。「サブスクリプション」と「料金」という単語を認識し、たとえ請求チームが問題の原因となっている技術的なエラーを修正する手段を持っていなくても、即座に請求関連として分類してしまいます。

より良い方法： 壊れやすいキーワードルールと格闘する代わりに、より賢いAIはチームの集合知から学習できます。例えば、eesel AIはFreshdesk連携に直接接続し、チケット履歴全体を分析します。単にキーワードを探すだけでなく、過去何千もの会話から完全な文脈を理解します。チームが実際に同様の問題をどのように処理してきたかを見ることで、最初から人間のような精度で新しいチケットを分類します。

eesel AIが過去のチケット履歴を分析して分類精度を向上させる様子を示すスクリーンショット。

間違いその2：設定を有効にして祈る

想像してみてください。Freshdeskで新しい自動化ルールのスイッチを入れます。しかし、ロジックのわずかなミスが原因で、週末の間に何百ものチケットが静かに間違ったチームに送られてしまいます。月曜の朝には、山のような怒れる顧客と大規模な後片付け作業に対処することになります。ネイティブツールでは、ルールが公開される前に何が起こるかを安全に確認する方法がありません。

より良い方法： 決して盲目的に自動化するべきではありません。eesel AIの強力なシミュレーションモードを使えば、安全な環境で何千もの自社の過去のチケットを使って設定をテストできます。1つのライブチケットに触れる前に、AIがどのようにタグ付け、トリアージ、応答したかを正確に示す明確なレポートが得られます。これにより、自信を持ってロジックを調整し、何が起こるかを正確に把握した上で本番環境に移行できます。

eesel AIのシミュレーションモードのスクリーンショット。ユーザーは自動化設定を安全にテストできる。

プロのヒント：すべてのナレッジを統合する

しかし、現実的に考えて、チームが必要とする答えがすべて1か所にまとまっていることはめったにありません。難しい問題を解決するための重要な情報は、しばしば他の場所に存在します：

• 技術関連： **Confluenceの技術文書やGoogle Docs**のステップバイステップガイド。

• 請求関連： ヘルプデスクには絶対に保存されていないポリシードキュメントや顧客固有のメモ。

より良い方法： 真に役立つAI自動化には、場所を問わず、会社のすべてのナレッジへのアクセスが必要です。**eesel AI**は、それらの散在するソースをすべて接続します。100以上のプラットフォームに接続できるため、チケットを分類する際には全体像を用いて行います。これにより、分類がより正確になるだけでなく、AIが適切な情報を引き出してチケットを完全に解決できるようになり、多くの場合、エージェントが関与する必要さえなくなります。

eesel AIが複数のソースからナレッジを統合してチケット分類を強化する方法を示すインフォグラフィック。

Freshdesk AIの基本ルールを超える

Freshdeskはチケット分類のための基本的なツールを提供していますが、それらは多くの手動設定を要求し、扱いにくいロジックに依存し、常に監視が必要です。キーワードへの依存、チケットを間違ったチームに送るリスク、そしてFreshdesk外のナレッジを参照できないことは、チームの速度を著しく低下させる可能性があります。

基本的なルールから脱却する時が来ました。eesel AIのような現代的なツールは、カスタマーサポートの複雑な現実のために設計されています。チケット履歴からの学習、リスクのないシミュレーション、統一されたナレッジソースといった機能を備えたeesel AIの**AI TriageおよびAI Agent**製品は、頭を悩ませることなく複雑な分類を処理するために作られています。数分で開始でき、ワンクリックですべてのドキュメントを接続し、ついに自信を持って自動化できます。

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