2025年版 Freshdesk解決SLA完全ガイド

正直に言えば、最初の「チケットを受け付けました！」というメールをどれだけ早く送るかなど、顧客はあまり気にしていません。顧客が気にかけているのは、自分の問題が解決されることです。解決時間こそが、カスタマーサポート指標における真の主役であり、顧客が離れていかないかを決める大きな要因なのです。

しかし、ヘルプデスクでFreshdeskの解決SLAタイマーを設定して、あとはうまくいくことを祈るだけでは戦略とは言えません。これらの目標を一貫して達成するには、チームは迅速、正確、かつ効率的である必要があります。問題は、ほとんどのヘルプデスクに搭載されている標準ツールでは、チームは問題を防ぐのではなく、発生した問題に対応する受け身の姿勢になりがちだということです。

このガイドでは、Freshdeskの解決SLAが実際にどのように機能するのかを解説し、標準ツールで管理する際の一般的な課題を検討し、目標を達成するだけでなく、それをはるかに上回るための、よりスマートなAIを活用した方法をご紹介します。

Freshdeskの解決SLAとは？

サービスレベル合意書（SLA）とは、基本的に、顧客が期待できるサービスレベルについて企業が顧客に行う約束のことです。初回応答時間に目を奪われがちですが、本当に重要なのはFreshdeskの解決SLAです。これは、顧客の問題を最初から最後まで完全に解決するために許容される最大時間を定義します。

Freshdesk内でこれを機能させるための構成要素は以下の通りです。

• 解決時間 vs. 初回応答時間： 初回応答は単に「認識しました」と伝えるだけですが、解決は「修正しました」と伝えます。迅速な初回返信も良いことですが、ロイヤルティを築くのは迅速な解決です。

• チケットの優先度： 問題の緊急度に基づいて異なる期限を設定できます。Freshdeskでは通常、これを「低」「中」「高」「緊急」に分類します。重大なバグ報告は、簡単な「使い方」に関する質問よりもはるかに厳しいSLAが設定されます。

• 営業時間 vs. 暦時間： SLAがチームの稼働時間中（営業時間）のみカウントダウンするように設定することも、24時間365日（暦時間）稼働するように設定することもできます。これにより、誰も対応できない時間帯にタイマーが進むのを防ぎます。

• SLAタイマー： チケットが作成または再開された瞬間にタイマーが作動し始めます。顧客からの返信を待っている間は、チケットのステータスを「保留中」などに変更することで一時停止できます。タイマーは、チケットが「解決済み」または「クローズ」としてマークされると正式に停止します。

Freshdeskの標準ツールによる解決SLAポリシーの管理方法

Freshdeskには、解決SLAを定義し、監視するための標準ツールが一通り揃っています。これらはパフォーマンスを追跡するための基本的な要素ですが、ほとんどが手動かつ事後対応型であるため、いくつかの大きな制限があります。

Freshdesk解決SLAポリシーと目標の設定

これらの設定は管理者 > ワークフロー > SLAポリシーにあります。ここでは、送信元、種類、優先度などに基づいてチケットにSLAを割り当てるルールを作成します。各ルールに対して、優先度レベルごとに目標解決時間を設定します。これは十分に単純ですが、顧客を満足させつつ、チームが現実的に対応できる範囲を手動で見極める必要があります。

Freshdeskの解決SLAポリシーが管理されるFreshdeskチケットダッシュボードのスクリーンショット。

SLA管理のための自動化機能の利用

違反を防ぐために、Freshdeskはエスカレーションルールのような自動化機能を使用します。チケットがSLAの期限に近づきすぎた場合に、自動的にマネージャーに通知するルールを設定できます。

これは問題に別の視点を取り入れるのに役立ちますが、根本的には事後対応型のシステムです。問題がすでに発生しているときに警告を発するのです。これにより、チームがそもそも違反を避けるために賢く働くのを助けるのではなく、土壇場での大慌てを生み出してしまいます。

この仕組み全体が、チームに大きなプレッシャーをかけます。エージェントがタイマーを一時停止するためにチケットのステータスを細かく更新することを覚えておく必要があり、マネージャーはアラートが鳴るたびにいつでも介入できる準備をしておく必要があります。問題を示すのには優れていますが、エージェントがより早く正しい答えを見つけたり、チケットをクローズするために必要な手作業を減らしたりするのにはあまり役立ちません。

SLAパフォーマンスを追跡するための主要指標

Freshdeskの分析ダッシュボードには、チームがSLA目標に対してどのように達成しているかを示すレポートがあります。これらの数字は全体像を把握するために重要ですが、多くの場合、すでに疑っていること、つまり問題があることを確認するだけにとどまります。

以下が、注目すべき主要な指標です。

• SLA内解決チケット率: これは最も重要な数値です。約束した時間内に解決されたチケットの割合を示します。

• SLA違反解決チケット： 期限を過ぎたチケットの実数です。問題の規模を理解するのに役立ちます。

• 平均解決時間: この指標はチケット解決にかかる平均時間を示します。エージェント、グループ、または優先度でフィルタリングして、ワークフローのボトルネックを見つけることができます。

問題は、これらがすべて遅行指標であるということです。これらはすでに起こったことに対する成績表のようなものです。何時間もかけて手動でチケットを掘り下げなければ、なぜ違反が発生しているのかについての洞察はほとんど得られません。

Freshdeskの解決SLAパフォーマンスを追跡するための主要な指標を示すFreshdeskの分析ダッシュボード。

なぜ標準ツールでは不十分なのか（そしてAIがどのように役立つか）

Freshdeskのツールは出発点としては素晴らしいですが、チームが成長し、顧客の期待が高まるにつれて、きしみ始めます。主な問題は、手作業と事後対応型のアラートに大きく依存していることに起因します。

ルールベースのエスカレーションの事後対応的な性質

エスカレーションルールは、チケットがFreshdesk解決SLAに違反しそうであることを知らせてくれます。しかし、エージェントが問題をより早く解決するために必要な情報を与えてはくれません。ただ時を刻む時計とさらなるストレスを追加するだけで、エージェントは時間がなくなる前に答えを見つけようと奔走することになります。

ナレッジサイロが解決時間に与える影響

エージェントがチケットをどれだけ早く解決できるかは、一つのことにかかっています。それは、どれだけ迅速に正しい情報を見つけられるかです。しかし、企業のナレッジは、ヘルプセンター、古いチケット、Confluenceのような社内Wiki、Google Docsの共有フォルダなど、おそらくあらゆる場所に散在しています。Freshdeskの標準検索機能はこれらの外部の場所を検索できないため、エージェントはSLAのタイマーが刻々と進む中で、答えを探すために貴重な時間を無駄にすることになります。

エージェントの過負荷がSLA違反につながる仕組み

世界で最も完璧に設計されたSLAポリシーを持っていても、エージェントがチケットの洪水に溺れていては崩壊してしまいます。問い合わせ量が急増すると、エージェントは一度に複数の複雑な問題を処理せざるを得なくなります。これは燃え尽き症候群、一貫性のないサポート品質、そしてご想像の通り、SLA違反につながります。

ここで、ヘルプデスクに直接プラグインする専用のAIレイヤーを追加することが、大きな違いを生むことができます。これはFreshdeskを置き換えるのではなく、既存のチームをより賢く、より速くするためのものです。

eesel AIでFreshdesk解決SLAを達成する

タイマーを追跡してアラートを送信するだけでなく、eesel AIはFreshdesk内で動作し、チームが問題をより迅速に解決できるよう積極的に支援します。反復的な作業を自動化し、すべてのナレッジソースを接続し、エージェントが必要なときに必要な答えを提供することで、SLA違反の根本原因にアプローチします。

アラートだけでなく、Freshdesk解決SLAを自動化する

eesel AI Agentは、単に問題をフラグ付けするだけではありません。最前線で自律型エージェントとして機能し、一般的な顧客の質問を理解し、すべて単独で解決することができます。

• 既存のデータから学習： AIは過去のFreshdeskチケット、マクロ、ヘルプセンターの記事を基にトレーニングします。これにより、初日から正確でブランドに沿った回答を提供し始めることができます。

• 数ヶ月ではなく数分で稼働開始： 営業チームと話す必要なく、自分でeesel AIをセットアップできます。その際立った特徴であるシミュレーションモードでは、過去のチケットでAIをテストできます。実際の顧客向けに有効にする前に、Freshdesk解決SLAのパフォーマンスをどのように改善できたかを正確に確認できます。

ナレッジを統合して解決を迅速化

eesel AIは、厄介なナレッジサイロを打ち破ります。Confluence、Google Docs、Notionなど、チームがすでに使用している100以上のソースに接続します。

• エージェントにAI Copilotを提供： eesel AI CopilotはFreshdeskのインターフェース内に常駐します。ヘルプセンターだけでなく、すべてのナレッジベースに基づいて、エージェントに瞬時に正確な返信の下書きを提供します。これにより、検索時間がほぼなくなり、すべてのエージェントが最高のエージェントのように対応できるようになり、解決時間が直接的に短縮されます。

Freshdesk内で即座に返信の下書きを提供し、Freshdeskの解決SLAを改善するeesel AI Copilot。

解決ワークフローを完全にコントロール

eesel AIの完全にカスタマイズ可能なワークフローエンジンを使用すれば、何を自動化し、何を人間に任せるかを正確に決定できます。

• 選択的な自動化： AIに単純で反復的な質問を処理させ、より複雑な問題は人間のエージェントにエスカレーションすることから小さく始めることができます。正確な制御が可能なので、適切な問い合わせが常に適切なレベルの注意を引くことができます。

• カスタムアクション： AIは話すだけではありません。Shopifyから注文情報を検索したり、チケットをトリアージして適切なチームに割り当てたり、チケットのフィールドを更新したりといったアクションを実行するように設定でき、解決プロセスをさらに高速化します。

Freshdeskの料金プラン概要

Freshdeskには、ヘルプデスクソフトウェア向けにいくつかの異なるプランがあります。多くのAI機能、例えばFreddy AI Copilotなどは、アドオンとして販売されたり、「セッション」に基づいた従量課金制であったりすることが多い点は注目に値します。これにより、月々のコストがやや予測しにくくなることがあります。

プラン	価格（年間契約）	主な機能
Growth	$15/エージェント/月	チケット管理、カスタマーポータル、レポート。
Pro	$49/エージェント/月	Growthの全機能 + カスタムポータル、高度なチケット管理。
Pro + AI Copilot	$78/エージェント/月	ProプランにFreddy AI Copilotアドオンをバンドル。
Enterprise	$79/エージェント/月	Proの全機能 + 監査ログ、スキルベースの割り当て。

eesel AI：より透明性の高い料金体系

対照的に、eesel AIはシンプルで予測可能な料金体系を維持しています。すべての主要製品（AI Agent、Copilot、Triage）がすべてのプランに含まれています。料金は透明性の高いAIインタラクション数に基づいており、常に支払額を把握できます。

最も重要なのは、eesel AIには解決ごとの料金がないことです。AIがその役割を果たし、より多くのチケットを解決することに成功しても、請求額が増えることはありません。これにより、予期せぬコストに悩まされることなく、サポート業務を拡大できます。

プラン	価格（年間契約）	月間AIインタラクション数	主な機能
Team	$239/月	最大1,000	ドキュメントでのトレーニング、Copilot、Slack連携。
Business	$639/月	最大3,000	Teamの全機能 + 過去のチケットでのトレーニング、AIアクション、シミュレーション。
Custom	営業にお問い合わせ	無制限	高度なアクション、カスタム連携、高度なセキュリティ。

Freshdesk解決SLAの追跡から、その完全なマスターへ

Freshdesk解決SLAは、あなたが顧客に行う約束です。Freshdeskの標準ツールはその約束を定義し、追跡するには優れていますが、多くの場合、チームは問題を未然に防ぐのではなく、問題に対応するだけの状態に陥りがちです。

eesel AIのような専用のAIレイヤーを追加することで、チームはその約束を毎回確実に果たすために必要なツールを手に入れることができます。ただ時計を眺めるだけでなく、実際に顧客の問題をより迅速かつ効果的に解決する時です。そうすることで、SLAをストレスの原因から、真の成功の指標へと変えることができるのです。

Freshdesk解決SLAを改善：AIによる解決を数分で始めましょう

AIがFreshdesk解決SLAのパフォーマンスをどのように変革できるか見てみませんか？わずか数クリックで、お使いのヘルプデスクをeesel AIに接続できます。過去のチケットでシミュレーションを実行し、より速く、よりスマートなサポート体験を今日から構築し始める方法をご自身でご確認ください。