未解決チケットから知識のギャップを見つけるFreshdesk Freddyの活用ガイド

未解決のチケットは、単にキューを詰まらせる頭痛の種ではありません。実は情報の宝庫であり、あなたのチーム（そしてナレッジベース）が答えられない顧客の質問を直接指し示しています。問題は、何千ものチケットを手作業でふるいにかけ、これらの「ナレッジギャップ」を見つけ出す時間など誰にもないことです。それは魂を削るような作業です。

ここでAIの出番となるはずです。FreshdeskのネイティブAIであるFreddyは、このプロセスを容易にするインサイトを提供すると約束しています。しかし、サポートコンテンツのギャップを見つける上で、実際にどれくらいうまく機能するのでしょうか？このガイドでは、Freshdeskのツールを使ったチケット分析の方法、おそらく壁にぶつかるであろう点、そしてより焦点を絞ったアプローチがいかにプロセス全体を自動化できるかについて解説します。

Freshdesk Freddyの役割を理解する

詳細に入る前に、私たちが扱っているものを明確に把握しましょう。Freshdesk Freddyは単一の製品ではありません。Freshworksがカスタマーサービスプラットフォーム全体に組み込んだAIエンジンのブランド名です。その目標は、顧客の自己解決能力を高めることと、エージェントの生産性を向上させることの2つの側面で支援することです。

今日お話しする内容については、いくつかの主要な要素に分けられます。

• Freddy AI Agent：これはAIの自律的な部分で、顧客向けのチャットやメールを処理し、直接的で自動化された返信を提供します。

• Freddy AI Copilot：エージェントの相棒と考えてください。ヘルプデスク内で機能し、人間のエージェントが長いチケットスレッドを要約したり、返信を作成したり、関連するナレッジベースの記事を提案したりするのを助けます。

• Freddy AI Insights：これは分析エンジンです。サポート業務の背後にある数値を調査してトレンドを表示し、人員配置、パフォーマンス、潜在的な問題についてより良い意思決定を下すのに役立ちます。

これらの要素が一体となって、Freshdesk内にAIレイヤーを形成しています。では、そのレポート機能を使ってナレッジギャップを探し始める方法を見ていきましょう。

Freshdeskのレポート機能を使ってナレッジギャップを見つける方法

Freshdeskの組み込みツールでナレッジギャップを見つけようとしても、「不足しているものを表示」という魔法のボタンは見つかりません。このプロセスは探偵の仕事に近く、ヘルプデスクレポートを使って未解決チケットから手がかりを組み立てる必要があります。

以下にその取り組み方を示します。

チケット量と分布レポートの分析

最初に訪れるべきは分析ダッシュボードです。いくつかのフィルターを使えば、ノイズの中からパターンが見え始めます。

• チケット量のトレンド: まず、チケット量の推移を追跡するレポートを作成しますが、「未解決」ステータスのチケットのみを表示するようにフィルターをかけます。新機能のリリースやマーケティングキャンペーンの後に急増が見られた場合、それは大きな危険信号です。おそらく、誰もが不意を突かれた、文書化されていない新しい問題を示唆しています。

• カテゴリ別チケット分布: より詳細なアプローチは、未解決チケットを分類に基づいて見ることです。タグやカスタムフィールドを使用している場合、それらをグループ化してどのトピックが最も問題を引き起こしているかを確認できます。たとえば、「年間プラン返金」というタグが付いた未解決チケットが大量にあることに気づけば、請求に関するドキュメントに大きなギャップがあることを見つけたことになります。

顧客満足度（CSAT）フィードバックの活用

未解決チケットと不満を持つ顧客は、しばしば密接に関連しています。あなたのCSAT調査は、チケットがなぜ解決できなかったのかを理解するための直接的な手段です。

未解決であり、かつCSAT評価が低いチケットをフィルターするレポートを作成します。ここでの自由回答フィードバックは純金のような価値があります。顧客はしばしば、探していたが見つけられなかったものを正確に教えてくれます。「国際配送ポリシーについて調べようとしたが、情報がなかった」といったコメントが見られるでしょう。

Freddy AI Insightsの限定的な役割

Freddy AI Insightsは、この作業の一部をスピードアップさせることができます。高レベルのトレンドを自動的にフラグ付けするように設計されているため、初期の調査時間を節約できます。たとえば、「パスワードリセット」がサポートキューで繰り返し発生するトピックであることを強調表示するかもしれません。

しかし、これは大きな「しかし」ですが、その有用性はほぼそこまでです。Freddyは顧客が何について尋ねているかを教えてくれるかもしれませんが、ナレッジギャップが根本原因であるかを確認するわけではなく、もちろんその修正を手伝うわけでもありません。人間が点と点をつなぎ、ギャップの存在を確認し、そして手作業で不足しているコンテンツを書きに行かなければなりません。

Freshdesk Freddyを使用する上での主な制限事項

Freshdeskのレポート機能を使って技術的にナレッジギャップを見つけることは可能ですが、そのプロセスは決してスムーズではありません。深く掘り下げ始めると、すぐにいくつかの大きな欠点に直面し、真に自動化された、あるいは先進的なソリューションとは言えないことがわかります。

手作業のプロセス

最大の頭痛の種は、プロセス全体が手作業であることです。Freshdeskのレポートは生データを提供しますが、すべての重労働を行うのはサポートマネージャーやアナリストです。何時間もダッシュボードを眺め、個々のチケットの会話を読み、何が欠けているのかを推測しようとしなければなりません。

これは、常に後手に回っていることを意味します。ナレッジギャップを発見するのは、何十、何百もの顧客がすでに同じ壁にぶつかり、不満な経験をした後です。明日の火事を防ぐのではなく、常に昨日の火事を消している状態です。

サイロ化されたナレッジ

Freddy AIは、ほぼFreshdeskアカウント内のデータ、つまりヘルプセンターの記事やチケット履歴のみでトレーニングされています。問題は、すべての答えがそこにあるとは限らないことです。重要な情報は、Confluenceの技術ガイド、Googleドキュメントのポリシー文書、Notionページの製品アップデートなど、他の場所に散在していることがよくあります。

Freddyはこれらの外部ソースにアクセスできないため、その知識は不完全です。情報が社内のどこか別の場所で利用可能であっても質問に答えられず、結果として未解決のチケットが増えるだけです。AIは自分自身の小さな箱の中に閉じ込められ、全体像を見ることができません。

事前シミュレーションの欠如

Freshdeskでは、AIを有効にして実際の顧客と対話させなければ、その弱点を見つけるために必要なデータを得ることができません。過去のチケットでFreddyがどのように機能するかをテストし、人々と対話し始める前にこれらのギャップを見つける実際的な方法はありません。

これはリスクの高い働き方です。あなたはAIに死角があることを知りながらローンチし、その死角が何であるかは実際の顧客がそれを見つけるまでわかりません。これは、最も基本的な質問にさえ答えられるかどうかわからないまま、新しいエージェントを最前線に送るようなものです。

代替アプローチ：eesel AI

Freshdeskのアプローチの欠点は、受動的ではなく能動的であるためにゼロから構築されたツールが必要な理由を示しています。ここでeesel AIが真の違いをもたらします。ナレッジギャップを見つけて埋めるワークフロー全体を自動化するように設計されているため、常に問題の後追いをするのではなく、先手を打つことができます。

ナレッジギャップの特定とコンテンツ作成の自動化

データをただ投げつけるだけのFreshdeskとは異なり、eesel AIの分析ダッシュボードは、実際に実行可能なインサイトを提供します。AIが何をしているかを示すだけでなく、できなかったことを正確に特定します。未回答の質問の傾向をハイライトし、最大のナレッジギャップの明確で優先順位付けされたリストを提供します。

さらに良いことに、eesel AIはそれらのギャップを埋める手助けをします。過去のチケットで成功した解決策から、ナレッジベースの記事の下書きを自動的に生成できます。エージェントがすでに完璧な説明を書いていれば、eesel AIはワンクリックでそれを新しいヘルプセンターの記事に変えることができます。最終的には、すでに機能することが証明されているコンテンツでナレッジベースを構築することになります。

すべてのナレッジソースを即座に統合

FreddyがFreshdeskエコシステム内に留まっているのに対し、eesel AIは散在するすべての情報源を接続します。わずか数分で、チームが知識を保存しているすべての場所にリンクできます。

答えがGoogle ドキュメントにあろうと、ConfluenceやNotionなどの別のツールにあろうと、eesel AIはそこから学習できます。また、Freshdeskのようなヘルプデスクの過去のチケット履歴でもトレーニングされるため、初日からビジネスの全体像を把握できます。これにより、AIがどこにあってもすべての答えにアクセスできるため、未解決のチケットが少なくなります。

強力なシミュレーションで自信を持ってテスト

おそらく最大の違いは、eesel AIの強力なシミュレーションモードです。「ライブにして、最善を期待する」のではなく、完全に安全なサンドボックス環境で、何千もの過去のチケットに対してAIを実行できます。

これにより、AIが実際の顧客の問い合わせにどのように応答したかを正確に確認できます。潜在的な解決率の正確な予測を得ることができ、最も重要なこととして、一人の顧客が影響を受ける前にナレッジギャップを事前に特定できます。シミュレーションレポートは、どのタイプのチケットがエスカレーションされたかを示し、AIをオンにすることを考える前に、追加する必要のあるコンテンツの明確なロードマップを提供します。

Freshdesk Freddy AIの価格

全体像を把握するためには、FreshdeskのAI機能の価格設定を見てみるとよいでしょう。これは2つの主要なアドオンに分かれており、コストが少し複雑で予測しにくいものになっています。

• Freddy AI Copilot: これはエージェント支援ツールで、エージェントごとに価格が設定されています。年間払の場合、**エージェント1人あたり月額29ドル**から始まります。

• Freddy AI Agent: これは自律型ボットで、「セッション」に基づいて価格が設定されています。最初は無料のセッションがいくつか付与されますが、その後はパックを購入する必要があり、1,000セッションあたり100ドルかかります。

「セッション」とは、1回のメール返信、または24時間以内の1つのチャットにおけるすべてのボット対話のことです。つまり、AIとの数回のやり取りが必要な1つのメールチケットで、複数のセッションを消費し、コストが予期せず跳ね上がる可能性があります。このセッションベースのモデルは、予算編成を非常に困難にする可能性があり、eesel AIのような代替案の透明性の高い価格設定とは対照的です。

Freshdesk Freddyの使用に関する最終的な考察

結局のところ、未解決のチケットは、あなたのサポートドキュメントが顧客の期待に応えられていないという直接的なシグナルです。Freshdesk Freddyを使って未解決チケットからナレッジギャップを見つけることはできますが、そのプロセスは圧倒的に手作業で、受動的であり、Freshdeskプラットフォーム内のデータに限定されています。

Freshdeskのレポートは手がかりを与えてくれますが、そのデータを実際の改善に変えるには、依然として多大な人的労力が必要です。現代のサポートチームには、より良い方法が必要です。

eesel AIのようなツールは、このワークフロー全体を自動化するために作られています。散在するすべてのナレッジを接続し、過去のデータで強力なシミュレーションを実行し、ギャップを自動的にフラグ付けすることで、問題に対応するのではなく、積極的に解決する体制にシフトできます。

未解決チケットに先手を打つ

レポートを掘り下げるのに何時間も無駄にするのはやめましょう。ナレッジギャップの発見と解消という重労働はAIに任せましょう。

eesel AIは、Freshdeskのような既存のヘルプデスクに数分で直接プラグインできるため、現在のセットアップを全面的に見直す必要はありません。自身の過去のチケットで即座にシミュレーションを実行し、どこを改善できるかを正確に確認できます。

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