Freshdeskチケット割り当てルールの実践ガイド

正直なところ、サポートチケットを手動で割り当てるのは面倒な作業です。チームの作業を遅らせ、チケットが「未割り当て」の山に積まれている時間は、お客様をお待たせしている時間でもあります。だからこそ、スマートなFreshdeskのチケット割り当てルールを設定することが、迅速で効率的なサポートチームにとって非常に重要なのです。正しく設定すれば、チケットは適切な担当者に素早く届き、作業負荷のバランスが保たれ、お客様は大切にされていると感じることができます。

しかし、Freshdeskには、単純なローテーションから詳細なカスタムルールまで、これを実現するためのいくつかの異なる方法があります。では、どこから始めればよいのでしょうか？このガイドでは、それぞれのオプションについて、その仕組み、長所、短所を詳しく解説します。また、旧来のルールの限界に目を向け、よりスマートなAI主導の方法についてもご紹介します。

Freshdeskのチケット割り当てルールとは？

簡単に言えば、Freshdeskのチケット割り当てルールとは、受信したチケットを適切な担当者やチームに送信する自動化されたワークフローのことです。もはやマネージャーがすべての新規チケットに目を通し、誰が担当するかを決める必要はありません。これらのルールが、設定した条件に基づいて、その作業を即座に代行してくれるのです。

その目的は、手動でのトリアージ（振り分け）作業をなくすことです。これにより、多くの時間が節約され、ミスが減り、お客様への返信が格段に速くなります。ルールは「各担当者に順番にチケットを1つずつ割り当てる」といった単純なものから、「お客様の使用言語やメッセージ内のキーワードに基づいて特定のチームにチケットを送信する」といった、より具体的なものまで設定できます。

これらのルールは、サポートの受信箱の交通整理係のようなものだと考えてください。うまく設定されていれば、すべてのチケットが実際に解決できる担当者の元へ届くため、解決までの時間が短縮され、全員のワークフローがより円滑になります。

Freshdeskのチケット割り当ての主な方法

Freshdeskには、チケットの割り当てを自動化するためのツールがいくつか用意されています。これらは、単純な組み込み設定から、より柔軟なカスタムビルドのワークフローまで多岐にわたります。それぞれを詳しく見ていきましょう。

標準の自動割り当て

Freshdeskには、グループ内でチケットを自動的に割り当てるための3つの組み込みメソッドがあります。これらは**「管理者」>「チーム」>「グループ」**で設定できます。

ラウンドロビン方式のチケット割り当て

これは最も簡単なオプションです。対応可能なエージェントに、順番に一人ずつチケットを割り当てます。エージェントA、B、Cがいる場合、最初のチケットはAに、2番目はBに、3番目はCに割り当てられ、その後、再びAからサイクルが始まります。主な利点は、完全に均等な分配が保証されることで、公平性を保ち、簡単なチケットだけを選ぶ「チェリーピッキング」を防ぐことができます。しかし欠点もあります。チケットが簡単か難しいかを判断できない点です。簡単な返信1回で済むチケットを3件持っているエージェントも、複雑な調査が必要なチケットを3件抱えているエージェントも、同じように扱われてしまいます。

負荷分散型のチケット割り当て

この方法は、未解決のチケットが最も少ないエージェントに次のチケットを割り当てることで、よりスマートに対応しようとします。目的は、各担当者が抱えるアクティブなキューを小さく、管理しやすい状態に保つことです。特定の一人が大量のチケットに埋もれてしまうのを防ぐのに非常に有効です。しかし、これは意図せずして最も効率的なエージェントに負担をかける可能性があります。チケットを迅速にクローズする担当者は、キューがすぐに空になり、次のチケットを即座に受け取ることになります。これがトップパフォーマーの燃え尽きにつながる可能性があります。

スキルベースのチケット割り当て

これは、エージェントの特定の専門知識に基づいてチケットを送信する、より高度なオプションです。「請求」「スペイン語」「APIサポート」などの「スキル」を作成し、それらのスキルをエージェントに割り当てます。スキルに一致するチケットが届くと、そのスキルを持つ担当者に自動的に送信されます。これにより、適切な専門家が最初にチケットを確認できるため、より質の高い、迅速な解決につながることが多いです。デメリットは、設定と継続的なメンテナンスの手間です。すべてのスキルを手動で定義し、すべてのエージェントにタグ付けし、チケットとスキルを結びつけるルールを構築する必要があります。チームが成長したり、製品が変更されたりするたびに、このシステムを更新し続けるのは大変な作業になり得ます。

スキルベースのルーティングは良いアイデアですが、作成・維持が必要なルールに依存しています。より現代的なアプローチは、AIを使ってこれを自動的に判断させることです。例えば、eesel AIのようなツールは、エージェントの過去の解決済みチケットを分析し、彼らが何を得意としているかを学習することで、誰かがスキルマトリックスを構築・更新する必要なく、驚くほどの精度でチケットをルーティングできます。

自動化による独自ルールの作成

さらに細かく制御したい場合は、Freshdeskの自動化エンジン（「管理者」>「ワークフロー」>「自動化」）を使って独自のワークフローを構築できます。これらのルールはチケットが作成されたときにトリガーされ、特定の詳細に基づいてグループやエージェントに割り当てるなどのアクションを実行できます。

以下のようなルールを作成できます：

• キーワードベース： チケットの件名に「返金」や「請求書」が含まれている場合、請求チームに直接送信する。

• 顧客ベース： VIP顧客からのチケットの場合、そのアカウントマネージャーに直接割り当てる。

• 優先度ベース： 「緊急」とマークされたチケットが届いた場合、Tier 2サポートグループに割り当て、マネージャーに通知を送信する。

カスタムルールの限界

カスタムルールを構築することで多くのことが可能になりますが、複雑になりがちです。時間が経つにつれて、管理が難しく、互いに矛盾する可能性のある何十ものルールが絡み合った状態になることがあります。また、これらのルールは非常に単純なロジックに依存しています。「返金」という単語を探すルールは素晴らしいですが、もし顧客が「前回の注文のお金を返してほしい」と書いたらどうでしょうか？キーワードルールはこれを見逃してしまいます。

ここでAIトリアージが真価を発揮します。eesel AIのAIトリアージのようなAIツールは、単にキーワードを見つけるだけでなく、顧客の言葉の背後にある意味を理解できます。通常とは異なる表現であっても、それが請求に関する問題であると判断できるため、メンテナンスが必要な長いルールのリストなしに、はるかに信頼性の高いルーティングが可能になります。

Freshdeskの料金プランが割り当てルールに与える影響

利用できる機能は、Freshdeskの料金プランによって異なる点に注意が必要です。基本的な自動化はほとんどのプランに含まれていますが、より高度な割り当てオプションは上位のプランでのみ利用可能です。

以下は、各プランの比較です（年間契約の場合）：

機能	Growth ($15/エージェント/月)	Pro ($49/エージェント/月)	Enterprise ($79/エージェント/月)
チケット作成の自動化	✅	✅	✅
ラウンドロビン割り当て	❌	✅	✅
負荷分散型割り当て	❌	✅	✅
スキルベース割り当て	❌	❌	✅
Freddy AI Copilot	❌	アドオン ($29/エージェント/月)	アドオン ($29/エージェント/月)

ご覧のように、最も便利な組み込みの割り当て方法を使用するには、ProまたはEnterpriseプランに加入する必要があります。また、Freshdesk独自のAIであるFreddy AI Copilotは通常、有料アドオンであり、Proプランではエージェントあたりのコストがほぼ倍増する可能性があることも念頭に置いてください。

ルールを超えて、よりスマートなシステムへ

ルールベースのシステムは、すべてを手作業で行うことに比べれば大きな進歩でしたが、それだけでは限界があります。ルールは柔軟性がなく、多くの手入れが必要で、人間の会話のニュアンスを理解することができません。次の論理的なステップは、AIを使って、より人間のような理解力でチケットの割り当てを処理することです。

これこそが、eesel AIのようなツールが作られた目的です。これはヘルプデスクを置き換えるのではなく、Freshdeskと直接連携して、よりスマートにするためのものです。

AIアプローチが異なる点は以下の通りです：

• 過去の履歴から学習します。 あなたがルールを書く代わりに、eesel AIはチームの過去の解決済みチケットを分析します。どのエージェントがどのトピックの専門家であるかを自動的に判断します。

• 文脈を理解します。 AIはメッセージ全体を読み、顧客が実際に何を意味しているのか、そのトーン、問題の緊急性を理解します。これは単にキーワードを照合するよりもはるかに正確です。

• 安全にテストできます。 AIを有効にする前に、過去の何千ものチケットを使ってシミュレーションモードで実行できます。これにより、AIがどの程度うまく機能するかを正確に確認でき、自信を持って本番稼働させることができます。

• 管理はあなた自身が行えます。 数分で開始でき、シンプルなワークフロービルダーを使って、どのチケットをAIに処理させ、どれを人間に任せるかを決定できます。小さく始めて、慣れてきたらAIに任せる範囲を広げていくことができます。

以下に、2つのアプローチの比較を示します：

側面	Freshdeskのネイティブルール	eesel AIによるAIアプローチ
設定方法	「もしこうなったら、こうする」というルールを手動で記述する。	過去のチケットから自動的に学習する。
仕組み	定義した特定のキーワードやトリガーに一致させる。	メッセージの文脈や意図を理解する。
メンテナンス	状況の変化に応じて常に微調整や更新が必要。	時間とともに自己学習し、適応する。
本番稼働	ルールは保存するとすぐに有効になる。	最初にシミュレーションを実行してパフォーマンスをテストできる。
連携	Freshdeskに組み込まれている。	インテリジェンスの層を追加するシンプルな連携。

あなたのチームに合った戦略を見つける

チケット割り当ての適切な方法を選択することは、スムーズなサポートチーム運営の大部分を占めます。ラウンドロビンやカスタムオートメーションといったFreshdesk組み込みのチケット割り当てルールは、素晴らしい出発点であり、手動でのトリアージに比べて間違いなく時間を節約できます。

しかし、チームが成長するにつれて、これらのルールだけでは柔軟性が足りないと感じるかもしれません。多くの手動メンテナンスが必要で、顧客が本当に何を必要としているのかを常に理解できるわけではありません。エージェントに過度な負担をかけることなく成長したいチームにとって、AIを活用した自動化が進むべき道です。

eesel AIのようなツールをFreshdeskアカウントに追加することで、硬直的なルールから脱却できます。よりスマートで自己学習するシステムが、チケットをより速く、より正確に割り当てます。チームは使い慣れたヘルプデスクをそのまま使い続けながら、インテリジェンスの層を追加することで、彼らが最も得意とすること、つまり顧客を助けることに集中できるようになります。