Freshdesk Freddy AIチャットボットで注文状況の問い合わせに対応する方法を設定する方法

正直に言いましょう。もしサポートチームが「私の注文はどこですか？」というチケット1件につき1ドルを受け取っていたら、おそらく部門全体の1年分の予算を賄えるはずです。これらの繰り返されるWISMO（Where Is My Order?）リクエストは、時間とエネルギーを常に浪費させ、エージェントを人間による対応が必要な本来の問題から遠ざけてしまいます。幸いなことに、これらは自動化によって解消できます。

これらの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勝利の一つです。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るようになります。このガイドでは、注文状況のリクエストを処理するためにFreshdesk Freddy AIチャットボットを設定する方法をステップバイステップで詳しく説明します。注文システムへの接続から、会話の構築、そして状況が複雑になった場合の人間へのスムーズな引き継ぎの計画まで、すべてを網羅します。

始める前に必要なもの

セットアップに入る前に、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ため、いくつかのものが必要になります。

• Freshdeskアカウント: アシストボット（Assist Bot）とそのAPIライブラリを真に活用するには、Enterprise Omnichannelプランなどの上位プランを利用している必要があります。

• 管理者権限: 設定にアクセスし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。

• 注文システムのAPIアクセス: 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。これはShopify、Magento、またはカスタム構築されたデータベースかもしれません。APIキーまたはトークンを手元に用意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（具体的に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）を少し知っていると、間違いなく役に立ちます。

ステップバイステップガイド

それでは、構築していきましょう。挨拶をし、注文の詳細を尋ね、APIを使用してシステムからその情報を取得し、チャット内で顧客と共有するボットフローを作成します。

ステップ 1: アシストボットビルダーに移動する

まずは、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てください。

• メインダッシュボードから、管理（Admin） > エージェントの生産性（Agent Productivity） > アシストボット（Assist bot） に移動します。

• 既存のボットを選択して編集するか、新しく作成することができます。このエリアは、すべてのボット会話のコントロールセンターと考えてください。

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ラインが必要です。ここで、FreshdeskのAPIライブラリ（API Library）が登場します。これは基本的にAPI接続の電話帳のようなものです。

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

• + 新規API（+ New API） ボタンをクリックします。「GetOrderStatus」など、覚えやすい名前を付けるのが良いでしょう。

• 次に技術的な設定です。API呼び出しを構成する必要があります。

  • メソッド（Method）: 情報を取得するだけなので、GET を選択します。
  • URL: これは、注文システム側の単一の注文を取得するための特定のAPIリンクです。顧客が入力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（Headers）: ほとんどのAPIは、アクセスを許可するためのパスワードのようなものを必要とします。通常はAPIキーまたは認証トークンの形式でここに追加します。

• 入力が完了したら、テスト（Test） 機能を使用します。システム内の実際の注文番号を入力して、接続が機能しているか確認できます。成功レスポンスが表示されたら、APIを保存して次に進みます。

ステップ 3: 注文状況に関する新しい会話をマッピングする

ダイアログフロー（対話フロー）は、ボットが顧客と話すときに従うシナリオです。誰かが注文について尋ねたときのために、専用の新しいシナリオ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」などの明確な名前を付けます。

• ボットの最初の発言は、フレンドリーな挨拶と、顧客に何が必要かを伝えるものであるべきです。「お手伝いします！注文番号を教えていただけますか？」といった内容が最適です。

• 次に、顧客の返答を聞き取って保存するようボットに指示する必要があります。保存する情報の名前を「order_number」としましょう。これにより、ボットは次のステップで何を検索すべきかを記憶できます。

ステップ 4: APIをトリガーして結果を共有する

ここが本番です。先ほど設定したAPIと顧客からの注文番号を使用して、ライブ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受け取った直後に、新しいアクションを追加します。

• アクションタイプとして APIをトリガー（Trigger API） 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、保存したばかりの「order_number」を自動的に使用します。

• 次に、ボットが見つけた内容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のレスポンスからデータを直接取得します。メッセージは次のようになります。「良いお知らせです！ご注文の状況は『{{api_response.status}}』です。」

• APIが追跡番号や配達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: 代替策（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、何かがうまくいかなかった場合はどうなるでしょうか？顧客が注文番号を打ち間違えたり、システムが一時的にダウンしていたりするかもしれません。顧客が行き止まりに突き当たらないように、フォールバック（代替策）が必要です。

• ダイアログフローの 条件（Conditions） タブを使用して、API呼び出しが成功したかどうかを確認します。

• 成功レスポンスを探す条件を作成します。問題なければ、ボットは前のステップで作成した成功メッセージを続けます。

• 失敗またはエラーメッセージ（「注文が見つかりません」など）の別の条件を作成します。これが発生した場合、ボットは別のメッセージを送信するようにします。例えば、「その注文番号が見つかりませんでした。お手伝いできる担当者にお繋ぎします。」といった具合です。

• 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可能になり、エージェントはチャット履歴の全文を確認して顧客が何をしようとしていたかを把握できます。

成功のためのヒントと避けるべき一般的な間違い

AIチャットボットを稼働させるのは大きな一歩ですが、少しの計画で大きな違いが生まれます。以下の点に注意してください。

• 一度にすべてをやろうとしない。 すべてをこなせるボットを作りたくなりますが、まずは小さく始めるほうがはるかに良い結果が得られます。注文状況のリクエスト処理のような、影響の大きい単一のワークフローを完璧に仕上げることは、中途半端に機能する5つの異なる自動化を導入するよりもはるかに効果的です。

• テスト、テスト、そして再テスト。 Freshdeskのツールを使用して、公開前に会話全体を何度も実行してください。実際の注文番号、架空の番号、その他思いつく限りのパターンで試してください。壊れたボットは、ボットが全くいないよりも顧客をイライラさせることがよくあります。

• パフォーマンスを注視する。 ボットが稼働したら、そのまま放置してはいけません。解決率を確認し、行き詰まっている箇所を探してください。アナリティクス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接続を微調整することができます。

AIプロジェクトにおける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、Freshdeskのエコシステムを専門的なシミュレーションツールでさらに強化できる分野です。

よくある間違いは、顧客の質問という「混沌とした現実」をボットがどう処理するか明確なイメージを持たずに構築してしまうことです。これはユーザーの不満につながり、自動サポートへの信頼を失わせる原因になります。まさにこの理由から、eesel AIのようなツールが、強力なシミュレーションモードを備えた補完的なアドオンとして構築されました。練習環境で、過去の何千もの実際のチケットを使用してAIセットアップ全体を安全にテストできます。これにより、解決率の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わかるため、準備が整ったという確信を持ってローンチできます。

機能	Freshdesk Freddy AI	eesel AI
セットアッププロセス	すべてのインタラクションに対して深いカスタマイズと制御を提供する包括的なセットアップ。	迅速なデプロイのための簡素化されたワンクリック統合によるクイックスタートオプション。
カスタムアクション	APIライブラリ経由で完全に可能。強力でカスタマイズされたシステム接続が可能。	データの検索や任意のシステムでのワークフロー実行のためのカスタムアクションを簡単に作成。
リリース前テスト	すべての会話パスを検証するためのボットビルダー内の堅牢な手動テストツール。	独自のシミュレーションモードにより、過去の数千のチケットでAIをテストし、正確なパフォーマンス予測が可能。
ナレッジソース	高い精度を得るために、ナレッジベースと構造化されたフローを活用。	過去のチケット、ヘルプセンター、Confluence、Googleドキュメントなどからナレッジを即座に統合。

結論

日常的な質問の自動化は、もはや「あれば良いもの」ではなく、現代的で効率的なサポートチームを運営するために不可欠なものです。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リクエスト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、顧客が期待する即時の回答を提供できるようになります。

Freshdesk Freddy AIは、自動化を深く制御したいチームに堅牢で包括的なツールキットを提供します。API接続の設定や詳細なフローの構築には初期の統合に関する専門知識が必要ですが、結果として得られる自動化は強力で信頼性の高いものです。さらに迅速に進めたいチームや、AIの導入にテストの層を追加したいチームにとっては、より柔軟な体験のために構築された補完的なオプションを検討する価値があります。

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