Freshdesk ナレッジベース API の実践ガイド

正直なところ、ナレッジベースの管理は、それだけで一つの仕事のように感じられることがあります。記事を常に更新し、コンテンツを整理し、チームや顧客が必要な情報を見つけられることを願うばかりです。このような作業をAPIで支援するというアイデアは、有望に聞こえますよね？APIを使えば、コンテンツのワークフローを自動化し、ナレッジベースを他のツールに接続できます。

このガイドでは、FreshdeskナレッジベースAPIを実践的な視点から解説します。主な機能、実際の使用例、そして同様に重要なその限界について見ていきます。最新のサポート自動化のためにAPIだけに頼っていては、望む結果を得られない可能性がある理由、そして専用のAIツールがいかにスムーズな道を提供してくれるかがわかるでしょう。

FreshdeskナレッジベースAPIとは？

まず、APIとは何かを明確にしましょう。REST API（Application Programming Interface）とは、基本的に異なるソフトウェアプログラム同士が対話するための一連のルールのことです。技術スタックのための万能翻訳機のようなものだと考えてください。Freshdeskは、その「ソリューション」セクションを管理するために特化したナレッジベースAPIを提供しています。これは、ヘルプセンターを構成するすべての記事、フォルダ、カテゴリを対象としています。

FreshdeskにはいくつかのAPIバージョンがありましたが、このガイドでは現在誰もが使用しているAPI v2に焦点を当てます。このAPIは、コンテンツ管理という一つの主な目的のために構築されています。これにより、コードを使用してナレッジベースのコンテンツを作成、読み取り、更新、削除できます。これは情報のライブラリを整理するためのツールであり、スマートなチャットボットを動かしたり、リアルタイムの会話を単独で処理したりするためのものではありません。

FreshdeskナレッジベースAPIの主な機能

このAPIを使えば、Freshdeskナレッジベースのコンテンツをかなり自由に制御できます。その機能は、いくつかの主要な関数に集約されます。

ソリューション記事、フォルダ、カテゴリの管理

APIの核心は、開発者がCRUD操作（作成、読み取り、更新、削除）と呼ぶものをコンテンツに対して実行できることです。簡単に言えば、毎回Freshdeskのインターフェースにログインすることなく、記事を管理するための独自のスクリプトや社内ツールを構築できるということです。たとえば、Googleドキュメントから記事を一括でアップロードしたり、何百もの記事に一度に新しい免責事項を追加したりするスクリプトを書くことができます。

ナレッジベースの構造についても同様です。記事を整理するためのフォルダやカテゴリをプログラムで作成、名前変更、削除できます。これは、大規模なコンテンツの整理や移行作業において非常に役立ちます。

ナレッジベース記事の検索

Freshdeskは、キーワードを使って記事を検索できる検索エンドポイント（/api/v2/search/solutions）を提供しています。これは、自社のウェブサイトにカスタム検索バーを設置したり、ヘルプコンテンツを別のアプリに統合したりする場合に非常に便利です。

しかし、いくつか癖があります。Freshworks開発者コミュニティでよく議論される既知の問題として、検索APIが公開済みの記事と一緒に下書きの記事を返してしまうことがあります。つまり、未公開のコンテンツを除外するために追加のコードを書く必要があります。少々面倒な回避策ですが、現状ではそうするしかありません。

以下に、主に使用するエンドポイントの簡単な概要を示します。

アクション	エンドポイント	メソッド	説明
フォルダ内の記事を一覧表示	/api/v2/solutions/folders/[id]/articles	GET	特定のフォルダからすべての記事を取得します。
記事を作成	/api/v2/solutions/folders/[id]/articles	POST	選択したフォルダに新しい記事を作成します。
記事を更新	/api/v2/solutions/articles/[id]	PUT	記事のコンテンツやステータスを編集します。
記事を削除	/api/v2/solutions/articles/[id]	DELETE	特定のソリューション記事を削除します。
記事を検索	/api/v2/search/solutions?term=[keyword]	GET	キーワードを含む記事を検索します。

FreshdeskナレッジベースAPIの一般的な使用例と重大な制限

APIは特定の作業には適していますが、最新の自動化されたサポートシステムを構築しようとすると、その欠点が露呈し始めます。どこでうまく機能し、どこで機能しないのかを見てみましょう。

FreshdeskナレッジベースAPIが得意なこと：他のソースからのコンテンツ同期

APIの典型的な使用例は、ドキュメントの同期を維持することです。たとえば、公式の技術ドキュメントが別のシステムに存在するとします。毎晩実行されるスクリプトを書き、最新の記事を取得してFreshdesk APIを使い、「ソリューション」セクションで記事を作成または更新することができます。これにより、顧客向けのヘルプセンターには常に最新の情報が表示されるようになります。

FreshdeskナレッジベースAPIが厄介になる点：ポーリングの問題

ここで頭を悩ませることになるかもしれません。Freshdeskで記事が更新された瞬間に何らかのアクションを開始したいと想像してみてください。これを行う最善の方法はWebhookを使うことです。これは、Freshdeskからあなたのシステムへ「おい、何かが変更されたぞ！」と即座に自動で通知を送る仕組みです。

残念ながら、開発者コミュニティで確認されているように、Freshdeskにはナレッジベースのイベントに対するWebhookがありません。そのため、より扱いにくい方法であるポーリングに頼らざるを得なくなります。

ポーリングとは、あなたのシステムが数分おきにFreshdesk APIに「何か新しい情報はある？今は？まだ？」と常に問い合わせ続けるようなものです。これは遅く、無駄なAPIトラフィックを大量に発生させ、システム全体をより複雑にします。前回のチェック以降に発生した変更しかわからないため、常に後追いになってしまいます。

対照的に、eesel AIのような最新のプラットフォームは、ナレッジソースに直接接続し、即時かつ自動で同期します。システムが最初から同期するように設計されているため、遅くて反復的なポーリングは必要ありません。

FreshdeskナレッジベースAPIのもう一つの大きな制限：Freshdesk内の情報しか知らない

FreshdeskナレッジベースAPIは、Freshdeskナレッジベースの内部にあるものしか見えません。しかし、企業の本当のナレッジは1つの場所だけに存在するわけではありません。Confluence、Google Docs、Slackのスレッドなど、あらゆる場所に散らばっており、そして最も重要なのは、何千もの過去のサポートチケットの中にあるかもしれません。

これにより、巨大なナレッジのサイロが生まれてしまいます。Freshdesk APIだけで構築したAIボットは、他のすべての情報源に対して個別に複雑な連携を構築し、維持しない限り、その情報を活用することはできません。

このインフォグラフィックは、最新のAIプラットフォームがSlack、Confluence、Google Docsなどの散在するナレッジソースをどのように接続するかを示しています。これはFreshdeskナレッジベースAPIだけでは不可能です。

これこそが、eesel AIが解決するために設計された問題です。eesel AIは、これらの異なる情報源を即座に接続し、そのAIエージェントに最初から全体像を提供します。公式のヘルプ記事だけに限定されるのではなく、あらゆる情報から学習します。

FreshdeskナレッジベースAPIを超えたAI層による自動化の実現

APIでコンテンツを管理することと、そのコンテンツをスマートな自動化に実際に使用することは、全く別の話です。APIは単なる配管のようなもので、情報を理解し、何か有用なことを行うためのエンジンが別途必要です。

回答を得るにはFreshdeskナレッジベースAPIへのアクセスだけでは不十分

APIでナレッジベースにアクセスできるからといって、AIを持っているわけではありません。独自のソリューションを構築しようとするなら、別途AIモデルを開発し、トレーニングし、維持する必要があります。そのモデルは、顧客が何を尋ねているのかを理解し、記事から適切な情報を見つけ出し、役立つ回答を組み立てる方法を学習しなければなりません。これは、膨大な専門知識と継続的な作業を必要とする巨大なプロジェクトです。

サポートを実際に自動化する上でのFreshdeskナレッジベースAPIの限界

ナレッジベースの目的は顧客を助けることですが、API自体はそれを行うことができません。APIは生のテキストを提供するだけです。

ここで、eesel AIのAIエージェントのような既製のソリューションが違いを生み出します。これはFreshdeskに直接接続し、公式のナレッジベースを読むだけでなく、過去のチケットのやり取りからも学習して問題を自律的に解決します。開発者チームがゼロから構築するのに数ヶ月かかるかもしれないものを、数分で稼働させることができます。さらに、eesel AIのAI Copilotは、人間のエージェントのために正確な返信を下書きすることができ、これはAPIだけを使って構築することは不可能です。

FreshdeskナレッジベースAPIとは異なり、AI Copilotはヘルプセンターや過去のチケットからのナレッジを利用してエージェント向けの返信を下書きできます。

次に何を書くべきかを見つける：FreshdeskナレッジベースAPIの欠点

ナレッジ管理の最も難しい部分の1つは、次にどのような新しい記事を作成すべきかを把握することです。顧客は日々、サポートチケットを通じて何を知りたいかを伝えてくれていますが、APIではこれらのギャップを見つけることはできません。

これもまた、真のAIプラットフォームが優位に立つ分野です。eesel AIはサポートの会話を分析し、解決済みのチケットに基づいて記事の下書きを自動的に提案することができます。これにより、チームはすでに役立つとわかっている情報でコンテンツのギャップを簡単に見つけ、埋めることができます。

このスクリーンショットは、AIプラットフォームの分析機能がサポートの会話からナレッジのギャップを特定している様子を示しています。これはFreshdeskナレッジベースAPIでは利用できない機能です。

Freshdeskの価格設定とFreshdeskナレッジベースAPIへのアクセス

良いニュースは、FreshdeskはすべてのプランでAPIアクセスを提供していることです。ただし、カスタム連携がどれだけうまく機能するかは、プランのレート制限に大きく依存します。

レート制限とは、あなたのシステムが1分間にFreshdeskに対して行うことができるAPI呼び出しの数のことです。この制限を超えると、リクエストは一時的にブロックされ、連携が壊れる可能性があります。継続的なポーリングに依存するシステムでは、思ったよりも早くこの制限に達することがあります。

以下に、Freshdeskの各プランにおけるAPIレート制限を簡単に示します。

プラン	レート制限/分
Growth	200
Pro	400
Enterprise	700

機能と価格の全詳細については、Freshdeskの公式価格ページをご確認ください。

FreshdeskナレッジベースAPIを超えて：Freshdeskのナレッジをより良く活用する方法

Freshdesk APIだけを使って自動化を構築しようとすると、いくつかの大きな課題が伴います。ポーリングに依存するため遅く、Freshdeskのナレッジベースしか参照できず、AIボットのようなものを構築・維持するには多くの開発時間が必要です。

eesel AIのような専用のAIプラットフォームは、これらの問題を回避するために作られています。ツール間のすべての接続を自分で構築する代わりに、eesel AIがそれらをすでに用意しています。

以下に簡単な比較を示します。

機能	Freshdesk APIによるカスタム構築	eesel AIプラットフォーム
セットアップ時間	数週間から数ヶ月の開発	数分で稼働
ナレッジソース	Freshdesk KBのみ	100以上のソースを即時接続
コンテンツの更新	遅い手動ポーリングが必要	自動、リアルタイム同期
AIの賢さ	独自のモデルを構築する必要あり	構築済み、過去のチケットから学習
メンテナンス	継続的な開発作業	すべて管理される

FreshdeskナレッジベースAPIから真の自動化へ

FreshdeskナレッジベースAPIは、その本来の目的である「コードによるコンテンツ管理」においては優れたツールです。更新をスクリプト化したり、記事を同期したりする方法を提供してくれます。しかし、現代のサポートチームが依存するような、スマートで、リアルタイムで、接続された自動化が必要な場合、これだけでは不十分です。

現実には、APIはあくまで構成要素であり、完全なソリューションではありません。eesel AIのようなプラットフォームは、面倒な連携やインテリジェンスの作業をすべて代行してくれるため、チームはAPIやカスタムコードの管理に時間を費やすことなく、優れたサポートを提供することに集中できます。

あなたのナレッジベースが真に持つ可能性を確かめる準備はできましたか？ eesel AIを無料でお試しいただき、Freshdeskサポートをどれだけ迅速に自動化できるかをご確認ください。