Freshdeskの自動化でスキルと言語を組み合わせてアサインする方法ガイド

グローバルなサポートキューの管理は、絶え間ないジャグリングのように感じられることがあります。エージェントの技術スキルと言語の両方に基づいて、適切なチケットを適切なエージェントに届けることは、業務をスムーズに進め、顧客満足度を維持するための鍵となります。Freshdeskのようなプラットフォームにはそのためのツールがありますが、複雑で多層的なルーティングを機能させるのは少し頭の痛い問題だと感じたことがあるかもしれません。

このガイドでは、Freshdeskのネイティブな自動化機能を使って、スキルと言語を組み合わせて割り当てる方法を解説します。しかし、さらに重要なのは、このルールベースのアプローチには限界がある理由を掘り下げ、チケットのルーティングを真に自動化するための、より柔軟でAI主導の方法をご紹介することです。

Freshdeskのスキルベース割り当てとは？

スキルベースのチケット割り当ては、特定の専門知識を持つエージェントにチケットを届けるためのFreshdeskの組み込み機能です。これは、従来のラウンドロビン方式や、単に作業負荷が最も軽いエージェントにチケットを割り当てる方法から一歩進んだものです。目標はシンプルで、問題を最も解決できる人物にマッチさせることです。

Freshdeskでは、「スキル」とは、作成してエージェントに付与する単なるタグです。例えば、「請求に関する問題」「返金」「Tier 2 テクニカルサポート」などのスキルを作成することができます。そして、受信したチケットの内容に基づいてこれらのスキルタグを付与する自動化ルールを構築します。

では、言語はどこに関わってくるのでしょうか？ここが少し厄介な点です。Freshdeskには言語のための独立したカテゴリは実質的に存在せず、自分で作成しなければならないもう一つの「スキル」にすぎません。結局、「スペイン語」「フランス語」「ドイツ語」といったスキルを作成し、技術的なスキルの隣に並べることになります。本当の難しさは、後でわかるように、これらのスキルを組み合わせて、ルールが複雑に絡み合うことなくシステムを機能させることです。

ネイティブのスキルと言語ベースの割り当てを設定する方法

Freshdesk独自のスキルベース割り当ての設定は、複数のステップからなるプロセスです。ほとんどの場合、これは機能しますが、どこで問題が発生しうるかを理解するために、手作業でどのようなことが行われるかを把握しておくことが重要です。

スキルとスキルルールの定義

まず、Freshdeskの管理パネルに入り、ルーティングに使用したいすべてのスキルを手動で作成する必要があります。「フランス語」用、「返金」用、「APIトラブルシューティング」用など、一つ一つ作成していきます。

Freshdeskのチケットダッシュボードのスクリーンショット。エージェントが顧客サポートの問い合わせを管理する場所です。

スキルをシステムに登録したら、チケットが到着したときにそれらを関連付けるための「スキルルール」を構築する必要があります。これらのルールは、チケットのプロパティをチェックし、適切なスキルを適用します。例えば、「リクエスターの言語がフランス語の場合、『フランス語』スキルを追加する」というルールを作成します。カバーしたいすべての条件に対して、個別のルールが必要になります。5つの言語をサポートし、10種類の一般的な問題タイプがある場合、管理作業がどれだけ積み重なるか想像できるでしょう。

エージェントへのスキルと習熟度の割り当て

スキルを作成した後、次の作業は各エージェントのプロファイルに手動で割り当てることです。チームのリストを一人ずつ確認し、各エージェントを編集して、「スペイン語」や「請求に関する問題」など、彼らが持つスキルを追加する必要があります。Freshdeskでは、これらのスキルを習熟度でランク付けすることもでき、これによりルーティングエンジンが誰に何を割り当てるかを決定するのに役立つとされています。

このプロセス全体は手動であり、常に注意が必要です。エージェントが新しいスキルを習得したり、新製品が発売されたり、新しい人を採用したりするたびに、誰かがFreshdeskに入ってすべてのプロファイルを更新することを覚えていなければなりません。もし忘れてしまうと、チケットは間違った人に送られ始め、システム全体が揺らぎ始めます。

Omnirouteを使用した割り当て

Omnirouteは、最終ステップであるチケットの割り当てを行うエンジンです。チケットに「フランス語」や「請求」といったスキルがタグ付けされると、Omnirouteはそれらの両方のスキルが割り当てられている対応可能なエージェントを探します。

ここでは、ラウンドロビン（資格のあるエージェント間でチケットを均等に共有）やロードバランシング（資格のあるエージェントの中で最も負荷の軽い人にチケットを割り当てる）など、いくつかの方法を使用できます。ここで問題となるのはスキルベースのロジックで、これは単に最適なマッチを見つけようとします。十分にシンプルに聞こえますが、この厳格でステップバイステップのプロセスこそ、限界を感じ始める点です。

ルールベースの自動化の限界

ネイティブな方法は基本的なルーティングには対応できますが、規模を拡大したり、より複雑で現実世界の状況に対処する必要が出てくると、すぐに綻びが見え始めます。ここでは、チームが直面する一般的な問題点をいくつか紹介します。

厳格でニュアンスを理解できない

ルールベースのシステムは白黒はっきりしています。チケットがルールに完全に一致するか、しないかのどちらかです。顧客が言っていることの背後にある意図や緊急性を理解することはできません。「支払いに失敗しました」というメッセージについてフランス語で書いている顧客には、フランス語を話す請求の専門家が必要ですが、Freshdeskのルールはキーワードと言語タグしか認識しません。この問題が単純な「使い方」の質問よりもはるかに緊急性が高いという文脈を理解することはできません。

ここで最新のAIツールが真価を発揮します。eesel AIのようなプラットフォームは、厳格なルールに従うだけでなく、過去何千ものチケットから学習します。顧客の言語や意図の微妙なニュアンスを理解し、フランス語の顧客からの「facture」（請求書）に関するチケットが、その特定の単語に対するルールを作成していなくても、適切な請求担当エージェントに届くようにします。

高いメンテナンスコストと管理オーバーヘッド

ルールベースのシステムを維持するために必要な手作業の量は、深刻な負担となります。新しい製品機能、よくある顧客からの苦情、または追加する言語ごとに、管理者はログインして全く新しいスキルとルールのセットを作成する必要があります。これは、成長するビジネスにはスケールしないアプローチです。

そして、エージェントのスキルを最新の状態に保つという面倒な作業もあります。エージェントが新製品のトレーニングを終えた場合、誰かが彼らのFreshdeskプロファイルを更新することを覚えていなければなりません。そうしないと、そのエージェントは適切なチケットを受け取れず、自動化の効果が低下します。システム全体が、人々が完璧かつ一貫して作業を行うことに依存しているのです。

複雑な複合ロジックの扱いの難しさ

これは、Freshdeskの自動化でスキルと言語を組み合わせて割り当てるという主要な課題に戻ります。複合ロジックのルールを作成することは可能ですが、その複雑さは急速に手に負えなくなります。スキル、言語、そして顧客の優先度（VIP顧客など）に基づいてチケットをルーティングする必要がある場合はどうなるでしょうか？あるいは、彼らが質問している特定の製品に基づいてルーティングする必要がある場合は？結局、考えられるすべての組み合わせに対して固有のルールを作成することになり、それは巨大で壊れやすいロジックの網の目となり、簡単に壊れてしまいます。

eesel AI AgentのようなAI搭載システムは、この複雑さをあなたに代わって処理します。チケットの内容、顧客の履歴、言語をすべて一度に分析できます。そして、手作業でコーディングされた脆いルールの束ではなく、データから学習したパターンに基づいて賢明なルーティング決定を下します。

より賢いアプローチ：eesel AIによるAI主導のルーティング

常に調整が必要な複雑なルールの機械を構築する代わりに、サポートチームの仕組みをすでに理解しているインテリジェントな頭脳を接続するだけで済むとしたらどうでしょうか？それがチケット自動化にAIを使用するという考え方の背景にあります。

ルールだけでなく、履歴から学ぶ

eesel AIの最大の違いの一つは、Freshdeskアカウントに直接接続し、過去のすべてのチケット解決履歴から学習することです。何年にもわたる会話を分析し、どのエージェントが、どの顧客のために、どの言語で、どのような種類の問題を解決したかを確認します。

これは、ルールを丹念に構築するのに数週間かかるのではなく、数分でセットアップできることを意味します。eesel AIは、管理パネルで割り当てたラベルだけでなく、実際のパフォーマンスに基づいてチームの「スキル」に対する深い理解を独自に構築します。あらゆるトピックにおける真の専門家が誰であるかを把握します。

カスタムAIアクションで割り当てを超える

インテリジェントなシステムは、チケットの交通整理をするだけでは不十分です。eesel AIのワークフローエンジンは、チケットを割り当てるだけでなく、解決に向けて準備を整えます。カスタムのノーコードアクションを作成して、以下のことが可能です：

• チケットにタグを付ける：「緊急」「請求に関する問い合わせ」「機能リクエスト」など、役立つカテゴリでタグ付けします。

• チケットをトリアージする：優先度の高い問題を特定のマネージャーやチームに自動的に送信します。

• AI Copilotでエージェント向けの返信の下書きを作成する：エージェントに有利なスタートを切らせます。

これにより、ルーティングは単純な仕分け作業から、本格的なトリアージと準備プロセスへと変わり、エージェントはすべてのチケットで時間を節約できます。

Freshdesk内で返金ポリシーに関する問い合わせへの返信を下書きするeesel AI Copilotの画像。AIによるアシスタンス機能を示しています。

自信を持ってシミュレーションとデプロイを行う

ネイティブのFreshdesk自動化で最も頭が痛いのは、おそらく当て推量でしょう。ルールを構築し、スイッチを入れ、本番環境で期待通りに機能することを祈るしかありません。eesel AIは、シミュレーションモードによって、全く異なるリスクのない方法を提供します。

1つのチケットを自動化する前に、安全な別の環境でAIを過去の何千ものチケットに対して実行できます。AIがどのようにタグ付け、トリアージ、割り当てを行ったかを正確に確認でき、自動化率と時間節約の確かな予測も得られます。これにより、AIを微調整し、どのように機能するかを正確に把握した上で自信を持って展開できます。

Freshdesk AIの価格体系解説

Freshdeskのネイティブな自動化とAIを使用するには、適切なプランに加入する必要があり、それには多くの場合、アドオンの料金が発生します。以下にその内訳を簡単に示します。

プラン	価格（エージェント1人あたり/月、年間請求）	主なAIと自動化機能
Growth	$15	基本的なチケット管理、自動化ルール
Pro	$49	高度なチケット管理とルーティング、5000人のコラボレーター
Enterprise	$79	スキルベースの割り当て、監査ログ
Freddy AI Copilotアドオン	+$29 (Pro/Enterprise向け)	エージェント向けAI支援、返信生成
Freddy AI Agentアドオン	$100 / 1000セッション	顧客向けボットと自動化

Freshdeskの価格はエージェントごとであり、より高度なAI機能は高価な個別のアドオンとして販売されています。自動化を処理する「Freddy AI Agent」は「セッション」ごとに価格が設定されており、チケット量が急増した場合、請求額が予測不能になる可能性があります。

これは、予測可能性を重視して設計されたeesel AIの価格体系とは大きな対照をなしています。プランは透明性の高い月間のAIインタラクション数に基づいており、AI Agent、AI Copilot、AI Triageといったすべてのコア製品が1つのパッケージに含まれています。予期せぬ料金を心配することなく、強力なエンドツーエンドの自動化を手に入れることができます。

ルール作りはやめて、インテリジェンスを育て始めよう

ネイティブのFreshdesk自動化機能でスキルと言語を組み合わせて割り当てることは確かに可能です。しかし、それは厳格でメンテナンスの手間がかかるアプローチであり、現実のサポートの複雑さに追いつくのが困難です。チームが何百ものルールの構築と修正に費やす時間は、顧客を助けるために使えるはずの時間です。

この問題を解決する現代的な方法は、eesel AIのような専門のAIプラットフォームを導入することです。脆いルールのシステムを、データから学習し、ワークフローを完全に制御でき、数分で稼働できる柔軟でインテリジェントなエンジンに置き換えます。機械に何をすべきかをステップバイステップで指示する代わりに、何をすべきかを理解するインテリジェンスを訓練することができます。

手動でのルール構築から脱却する準備はできましたか？

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