Freshdesk Freddy AIチャットボットで注文状況のリクエストを処理する方法

正直なところ、もしあなたのサポートチームが「私の注文はどこ？」という問い合わせ1件につき1ドルもらえたとしたら、おそらく部署全体の1年分の資金をまかなえるでしょう。このような反復的なWISMO（私の注文はどこ？）リクエストは、時間とエネルギーを絶えず消耗させ、本来人間の対応が必要な問題からエージェントを引き離してしまいます。しかし、良いニュースがあります。これらは自動化によってなくすことができるのです。

このような単純で大量の質問をチームの負担から取り除くことは、チームの効率と顧客満足度の両方を向上させるための最も手っ取り早い成功策の一つです。顧客は24時間365日、即座に回答を得られ、エージェントはより困難な問題の解決に集中できます。このガイドでは、Freshdesk Freddy AIチャットボットを設定して注文状況の問い合わせに対応する方法を、ステップバイステップで詳しく解説します。注文システムとの連携から、会話の構築、そして複雑な状況になった場合にスムーズに人間のエージェントに引き継ぐための計画まで、すべてを網羅します。

はじめに必要なもの

設定に取り掛かる前に、準備を整えましょう。このプロセスでは、Freshdeskをバックエンドの注文管理システムに接続する必要があります。そのため、手元にいくつか用意しておくべきものがあります。

• Freshdeskアカウント： Assist BotとそのAPIライブラリの機能を最大限に活用するには、Enterprise Omnichannelプランのような上位プランに加入している必要があります。

• 管理者アクセス権： 設定画面に入ってボットを構成するには、Freshdeskアカウントの管理者である必要があります。IT部門にこっそり頼むわけにはいきません。

• 注文システムのAPIアクセス権： これが最も重要です。注文データを保持しているeコマースプラットフォームやシステムのAPIドキュメントが必要です。Shopify、Magento、またはカスタム構築されたデータベースなどが考えられます。APIキーやトークンをすぐに使えるように準備しておいてください。

• APIに関する基本的な知識： 開発者である必要はありませんが、APIがどのように機能するか（特にGETリクエストとは何か、JSONレスポンスがどのようなものか）について少し知っておくと、間違いなく役立ちます。

ステップバイステップガイド

それでは、実際に構築していきましょう。これから作成するのは、挨拶をし、注文の詳細を尋ね、APIを使ってシステムからその情報を取得し、チャットですぐに顧客と共有するボットのフローです。

ステップ1：アシストボットビルダーに移動する

まず最初に、ボットの魔法が起こる場所を見つける必要があります。管理者としてFreshdeskアカウントにログインします。

• メインダッシュボードから、**[管理] > [エージェントの生産性] > アシストボット**に移動します。

• 既存のボットを選択して作業するか、新しいボットをゼロから作成することができます。このエリアを、すべてのボットの会話の司令塔だと考えてください。

ステップ2：APIライブラリ経由で注文システムに接続する

ボットが注文について話せるようになる前に、eコマースプラットフォームへの直通回線が必要です。ここで役立つのがFreshdeskのAPIライブラリです。これは基本的に、API接続のための電話帳のようなものです。

• ボットビルダー内で、右手メニューにあるAPIライブラリのアイコンを見つけてクリックします。

• [+ 新しいAPI] ボタンをクリックします。「GetOrderStatus」のように、後で思い出せるような名前を付けることをお勧めします。

• ここからが技術的な部分です。APIコールを設定する必要があります：

  • メソッド： 情報を取得する（「get」する）だけなので、GETを選択します。

  • URL： これは、注文システムのドキュメントにある、単一の注文を取得するための特定のAPIリンクです。顧客が提供する注文番号にはプレースホルダーを使用します。例えば、「https://api.yourstore.com/orders/{{order_number}}」のようになります。

  • ヘッダー： ほとんどのAPIは、アクセスするために何らかのパスワードを必要とします。通常はAPIキーや認証トークンの形で、ここにそれを追加します。

• 入力が完了したら、テスト機能を使用します。これにより、システムから実際の注文番号を入力して、接続が機能しているかを確認できます。成功のレスポンスが表示されたら、APIを保存して次に進むことができます。

ステップ3：注文状況に関する新しい会話を設計する

ダイアログフローとは、ボットが顧客と話す際に従うスクリプトのことです。誰かが注文について尋ねてきたときに特化した、新しいスクリプトを作成する必要があります。

• ボットビルダーに戻り、新しいフローを作成して、「注文状況の確認」のような分かりやすい名前を付けます。

• ボットが最初に言うべきことは、フレンドリーな挨拶と、何が必要かを顧客に伝えることです。「お手伝いします！ご注文番号は何ですか？」のような言葉が最適です。

• 次に、顧客の返信を聞き、それを保存するようにボットに指示する必要があります。保存された情報を「order_number」と呼びましょう。これにより、ボットは次のステップで何を調べるべきかを記憶します。

Freshdeskのノーコードビルダーの画像。チャットボットの会話フローを設計するために使用されます。

ステップ4：APIをトリガーして結果を共有する

いよいよ正念場です。先ほど設定したAPIと顧客から得た注文番号を使って、リアルタイムの注文状況を取得します。

• 「注文状況の確認」フローで、ボットが注文番号を取得した直後に、新しいアクションを追加します。

• アクションの種類としてAPIをトリガーを選択し、ステップ2で作成した「GetOrderStatus」APIを選択します。ボットは賢いので、先ほど保存した「order_number」を自動的に使用します。

• 次に、ボットが見つけたものを顧客に示すための新しいメッセージを追加します。コンテンツピッカー「[+]」を使用して、APIのレスポンスから直接データを引き出します。メッセージは次のようなものになるでしょう：「素晴らしいニュースです！ご注文の状況は「{{api_response.status}}」です。」

• APIが追跡番号や配送予定日などの詳細も共有している場合は、それらもメッセージに追加できます。

ステップ5：エスケープルートを計画する

自動化は素晴らしいものですが、何か問題が起きた場合はどうなるでしょうか？顧客が注文番号を誤って入力したり、システムが一時的にダウンしているかもしれません。顧客が壁に向かって話しているような状況にならないように、代替策が必要です。

• ダイアログフローの条件タブを使用して、APIコールが成功したかどうかを確認します。

• 成功したレスポンスを探す条件を作成します。すべてが順調であれば、ボットは前のステップで作成したポジティブなメッセージを続けます。

• 失敗した場合やエラーメッセージ（「注文が見つかりません」など）のための別の条件を作成します。これが発生した場合、ボットは異なるメッセージを送信する必要があります。例えば、「その注文番号を見つけることができませんでした。チームの担当者にお繋ぎします。」

• 最後に、チャットを人間のエージェントに転送するアクションを追加します。これにより、スムーズな引き継ぎが保証され、エージェントは顧客が何をしようとしていたかを確認するために完全なチャット履歴を受け取ることができます。

成功のためのヒントと避けるべきよくある間違い

AIチャットボットを稼働させることは大きな一歩ですが、少し計画を立てるだけで大きな違いが生まれます。心に留めておくべきいくつかの点をご紹介します。

• 一度にすべてをやろうとしないこと。 何でもできるボットを作りたくなる誘惑に駆られますが、小さく始める方がはるかに良い結果が得られます。注文状況の問い合わせ対応のような、影響力の大きい単一のワークフローを完璧にこなすことは、中途半端にしか機能しない5つの異なる自動化を導入するよりもずっと効果的です。

• テスト、テスト、そしてまたテスト。 Freshdeskのツールを使って、本番稼働前に会話全体を何度も実行してみてください。実際の注文番号、偽の番号、その他思いつく限りのもので試してみましょう。壊れたボットは、顧客にとってボットがないことよりも苛立たしいことがよくあります。

• パフォーマンスを常に監視すること。 ボットが稼働し始めたら、そのまま放置しないでください。解決率を確認し、どこで行き詰まっているかを探しましょう。分析データは、顧客がどこで離脱しているかを示してくれるので、会話やAPI接続を微調整するために戻ることができます。

どんなAIプロジェクトでも最大のハードルの一つは、顧客に公開する前にそれが実際に機能するという自信を持つことです。これは、多くの組み込みヘルプデスクAIツールにとっての盲点です。

よくある間違いは、顧客からの厄介な質問の現実にどう対処するかという明確な考えなしにボットを構築してしまうことです。これはユーザーの不満を招き、自動化されたサポートへの信頼を失うことにつながりかねません。まさにこの理由から、eesel AIのようなツールは、強力なシミュレーションモードを備えて構築されました。練習環境で、実際の過去のチケット何千件分ものデータを使ってAI設定全体を安全にテストできます。これにより、解決率に関するデータに基づいた予測が得られ、どこを改善すべきかが正確に示されるため、準備万端でローンチすることができます。

Freshdesk内に統合されたeesel AIのCopilot。サードパーティツールがプラットフォームをどのように強化できるかを示しています。

要点は？

定型的な質問を自動化することは、もはや「あれば良いもの」ではありません。現代的で効率的なサポートチームを運営するためには不可欠です。このガイドの手順に従うことで、Freshdesk Freddy AIチャットボットに注文状況の問い合わせを処理させることができ、エージェントの時間を即座に解放し、顧客が期待する迅速な回答を提供することができます。

Freddy AIは堅実なツールセットを提供しますが、そのプロセスにはいくつかの技術的なハードルがあります。API接続の設定やフローの構築には時間とある程度のノウハウが必要です。より迅速に行動し、AI導入から当て推量を排除したいチームにとっては、より柔軟でリスクのない体験のために作られた代替案を検討する価値があります。

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