サポートチームを管理したことがある方なら、その感覚をよくご存じでしょう。チケットのキューが次々と溜まり、誰か一人が「仕分け担当（ディスパッチャー）」として、誰に何を割り当てるか判断し続けなければならない状況です。これは時間がかかるだけでなく、往々にして不正確になりがちです。顧客を待たせる原因となり、チームにさらなるストレスを与える結果となります。単純なリクエストが、単に間違った人のところに届いたという理由だけで何時間も放置されるのを、私たちは何度も目にしてきました。
Freshdeskには、これを支援する優れた標準オートメーション機能が備わっていますが、ニーズが複雑化し、チケット量が増えるにつれて、チームはこれらのシステムをさらに強化する必要が出てきます。このガイドでは、Freshdeskの自動割り当て（auto-assignment）がどのように機能するのかを解説します。主要な方法を確認し、チームに合わせて最適化するポイントを紹介するとともに、最新のAIレイヤーがどのようにチケット管理を日々の苦労からスムーズで効率的なプロセスへと変えることができるかをお見せします。
Freshdeskのチケット自動割り当て（auto assign tickets）とは？
Freshdeskのチケット自動割り当ては、入ってくるサポートリクエストを適切なエージェントやグループに自動的に送信する機能です。その目的は、マネージャーがすべてのチケットをいちいち読んで手動で転送する手間を省くことにあります。混沌とした未割り当てのキューに対する「第一の防衛線」と考えてください。
メリットは非常に明確です：
- チームリーダーの時間を確保できる： チケットのルーティングに追われる代わりに、エージェントのコーチングやワークフローの改善に集中できます。
- 顧客への回答を迅速化できる： チケットが対応可能なエージェントに直接届くため、初回レスポンス時間を短縮するための大きな一歩となります。
- 業務の偏りを防ぐ： チケットを均等に分配することで、特定のエージェントが業務に埋もれて燃え尽きてしまうのを防ぐことができます。
最終的な目標は、「適切なチケットを、適切な人に、素早く届ける」ことです。Freshdeskでは、これを実現するために主に3つの方法を提供しています：ラウンドロビン、負荷分散、スキルベースの割り当てです。
Freshdeskチケット自動割り当ての3つの標準メソッド
Freshdeskは、チケットの分配を自動化するためのいくつかの標準オプションを提供しています。各メソッドには、業務を公平に分担することから、技術的な質問を専門家に届けることまで、異なる目的があります。それぞれの仕組みを詳しく見ていきましょう。
ラウンドロビン（Round-robin）割り当て：公平性を保つ
これは最もシンプルな方法です。トランプのカードを配るように、オンラインのエージェントにチケットを1つずつ順番に渡していきます。例えば、エージェントの佐藤さん、鈴木さん、高橋さんがいる場合、最初のチケットは佐藤さん、2番目は鈴木さん、3番目は高橋さん、そして4番目のチケットは再び佐藤さんに送られ、サイクルが繰り返されます。
これは、全員がほぼ同じスキルセットを持ち、同様の種類の質問を扱うチームに適しています。公平性が重視され、誰かが簡単なチケットだけを選び取るといったことを防ぐことができます。
公平なアプローチではありますが、主に「量」の分配に焦点を当てており、個々のエージェントの現在のキャパシティやチケットの複雑さまでは考慮しません。そのため、たまたま順番が回ってきたという理由だけで、複雑な技術的問題がジェネラリストのエージェントに割り当てられてしまうことが稀にあります。
負荷分散（Load-balanced）割り当て：エージェントの作業負荷を管理する
この方法は、エージェントの作業負荷（ワークロード）をより意識したものです。その時点で対応中のチケット（オープンチケット）が最も少ないエージェントに新しいチケットを送信します。ここでの焦点は、全員のアクティブなキューを管理可能な範囲に保ち、特定の人が圧倒されないようにすることです。
できるだけ早く対応することが第一目標である多忙なチームにとって、堅実な選択肢です。状況が慌ただしくなった際、空いている可能性が高い人に新しいリクエストを送るため、急な混雑時の救世主となります。
考慮すべき点として、このメソッドはチケットの「数」で負荷を測定するため、リクエストの種類が定型化されているチームに理想的です。チケットの難易度が大きく異なるチームの場合、たとえ個別のチケットが非常に複雑で時間がかかるものであっても、チケット数自体が少なければ、そのエージェントは「空いている」と見なされる可能性があります。
スキルベース（Skill-based）割り当て：チケットをエキスパートに届ける
この方法では、「スペイン語」、「請求」、「APIサポート」などの「スキル」を作成し、それらを持つエージェントに割り当てることができます。特定のスキルを必要とするチケットが入ってくると、Freshdeskはそれを持っている対応可能なエージェントにルーティングします。
これは、スペシャリストがいるチームにとって不可欠な機能です。請求に関する質問が技術エンジニアに届くような事態は避けたいものであり、スキルベース・ルーティングはそれを防ぐために設計されています。
このアプローチは専門チームにとって非常に効果的ですが、エージェントのスキルや役割の変化に合わせて、定期的に手動で更新を行う必要があります。チケットが、設定されたスキルリストに合致する定義済みのカテゴリーにきれいに収まる場合に最も威力を発揮します。
| 機能 | 主な目的 | 最適なケース | 重要な考慮事項 |
|---|---|---|---|
| ラウンドロビン | チケットの均等な分配 | スキルセットが似ているチーム | ボリュームの分配に特化 |
| 負荷分散 | 可能な限り迅速な割り当て | チケット量の多いサポートキュー | チケット数を重視 |
| スキルベース | エキスパートへの正確な転送 | 専門化されたチーム | 手動設定と定期的な更新が必要 |
Freshdeskの自動割り当てをスケールさせる際の考慮事項
Freshdeskの標準ツールは、信頼性の高い固定された「if this, then that（もし～なら、～する）」ロジックを用いた強力な基盤を提供しますが、顧客との会話がますます複雑になるチームでは、これらのルールを補完してさらに精度を高めることができます。
文脈（Context）の考慮
ルールベースのシステムは、件名の特定のキーワードやドロップダウンフィールドの値などを探すことで機能します。これは、標準的なリクエストを分類し、正しい部署に届けるための堅牢な方法です。
さらにきめ細かなルーティングを行うには、文脈（コンテキスト）というレイヤーを追加することが有益です。例えば、「返金」という言葉が含まれるチケットは、単純なポリシーに関する質問である場合もあれば、長期利用顧客からの優先度の高い苦情である場合もあります。標準ルールは素晴らしいスタート地点となりますが、より文脈を認識できるアプローチを追加することで、これらの状況を見極め、重要な問題に最初から適切な専門的注意を払えるようになります。
メンテナンスの考慮
ビジネスが成長するにつれ、当然ながら製品のアップデートや新機能のリリース、新たな顧客トレンドへの対応が発生します。このような時期には、すべてをスムーズに動かし続けるために、オートメーションルールやスキルリストを微調整することが役立ちます。
この構造は、ワークフローのコントロールを維持するための貴重な手段です。規模が拡大するにつれて、これらのルールを積み重ねて拡大するチームを管理し、製品ラインナップがより包括的になっても、正確なルーティングを維持し続けることができます。
Freshdeskの自動割り当てを長期的に改善する方法
標準ルールは、あらゆるサポートチームに一貫した信頼性と確かな枠組みを提供します。将来を見据えるなら、チームの変化するニーズに適応するツールを組み込むことで、これをさらに発展させることができます。
チケットデータの新しいパターンを識別できるシステムでルールを補完することにより、さらにプロアクティブ（先見的）なモデルへと移行できます。これにより、サポートのトレンドを先取りし、チームの成長に合わせてルーティングロジックをより効果的なものにし続けることができます。
AIを活用したFreshdesk自動割り当ての強化
ここで、インテリジェントなオートメーションレイヤーの出番です。プラットフォームを切り替える代わりに、eesel AIのようなツールをFreshdesk内でシームレスに動作させることができます。これらは、既存のルールを補完するために適応型で文脈を認識するAIレイヤーを追加し、より効率的な業務遂行を支援します。
AIがFreshdeskの自動割り当てをどのように補完するか
AIを活用したアプローチは、現在のルールと並行して機能するインテリジェンスを追加することで、既存の設定を強化します。
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完全な文脈を理解する： eesel AIのAIトリアージ（AI Triage）は、キーワードを超えて、すべてのチケットの全内容を理解します。顧客の感情や意図を検知し、手動でフラグが立てられていなくても優先度の高い問題を特定できます。これにより、すべての顧客が適切なレベルの対応を受けられるようになります。
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過去のチケットから学習する： プラットフォームは、過去に解決に成功したチケットの履歴を分析します。過去の成功例に基づいて、特定の問題に最適なエージェントやチームを自動的に特定します。あるエージェントが一貫して特定の種類の技術エラーを効果的に解決している場合、システムは類似のチケットをそのエージェントにルーティングするのを助け、スキルベース・ルーティングの動的なバージョンを作り出します。
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安心して導入できる： eesel AIはワンクリックでFreshdeskと統合できるため、ワークフローへの追加が簡単です。過去のチケットでシミュレーションを実行し、実際の顧客に適用する前にAIがどのように処理したかを確認できます。これにより、システムの精度を完全に確信した状態で自動化を進めることができます。
このFreshdeskの動画では、カスタマーサポートプロセスを効率化するために構築できるさまざまな種類のオートメーションルールについて説明しています。
固定ルールからスマートなFreshdesk自動割り当てへ
Freshdeskの標準的な自動割り当て機能は、サポートキューを整理し、手動のチケット割り当てから脱却するのに役立つ貴重なツールです。多くのチームにとって、これらは非常に優れた堅牢な基盤となります。
チームの規模が大きくなるにつれて、インテリジェントな自動化を追加することで、これらの標準システムの効率をさらに高めることができます。チーム自身の専門知識から学習するAIレイヤーを組み込むことで、すべてのチケットを驚くべきスピードと正確さで適切な担当者に届けることができるようになります。これにより、エージェントは自らの得意分野、つまり「問題を解決し、顧客に最高レベルのサービスを提供する」ことに集中できるようになります。
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よくある質問
小規模なジェネラリストチームには、ラウンドロビン方式が最適です。これは、すべての対応可能なエージェントに均等に業務を分配できるためです。エージェントの負荷が大きくなってきたと感じたら、次のステップとして負荷分散方式を検討するのが良いでしょう。
これはルールベースのシステムの特徴の一つです。新人エージェントはその状況を判断し、手動で再割り当てを行うことで、顧客が適切なエキスパートから支援を受けられるようにします。このようなワークフローを最初から最適化するために、AIによる文脈分析が強力な手段となります。
標準的なルールベースの方法では、製品、ポリシー、またはチーム体制の変化に合わせて、定期的にルールやスキルリストを更新することが推奨されます。これにより、ルーティングの精度が維持されます。また、自動的に学習・適応するAIベースのシステムを導入することで、このプロセスをさらに効率化できます。
もちろんです。それが理想的なアプローチです。eesel AIのようなツールは、既存のFreshdesk環境に直接プラグインでき、チームがすでに使用しているツールを置き換えることなく、ルーティングにインテリジェンスのレイヤーを追加できます。
チケット数を適切に分配することで、キューを管理可能な状態に保つのに役立ちます。非常に複雑な問題を扱うチームの場合、各チケットに必要な工数（労力）を理解するシステムを追加することで、さらに効果的な負荷分散が可能になります。
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Article by
Kenneth Pangan
Writer and marketer for over ten years, Kenneth Pangan splits his time between history, politics, and art with plenty of interruptions from his dogs demanding attention.
