Freshdeskワークフローの実践ガイド：設定、制限、そしてAIへの移行

サポートチームで働いているなら、この感覚をご存知でしょう。チケットのキューは増え続け、一日の半分をタグ付け、ルーティング、そして同じ回答を何度も繰り返すという単調な作業に費やしている感覚です。Freshdeskのようなヘルプデスクは必須ですが、時間を取り戻すための本当の鍵はスマートな自動化です。

このガイドでは、Freshdeskに組み込まれた自動化機能、公式にはFreshdeskワークフローとして知られているものを詳しく見ていきます。それが何であり、どのように機能するのか、そしてさらに重要なことに、どこが不十分なのかを解説します。また、これらの基本的なルールが限界に達したときに、最新のAIツールがどのように引き継ぎ、実際にインテリジェントで時間を節約し、顧客の不満を防ぐサポートシステムを構築するのに役立つかを探ります。

Freshdeskワークフローとは？

では、Freshdeskワークフローとは一体何なのでしょうか？その核心は、ヘルプデスク内での反復的なタスクを処理するために設計された、ルールベースの自動化のセットです。主な目的は、設定したトリガーに基づいて自動的に処理を行うことで、チケット管理を少しでも簡単にすることです。サポートチケットに対するシンプルな「もしこうなったら、こうする」というレシピだと考えてください。

Freshdeskのチケットダッシュボードの画面。エージェントはここでお客様からの問い合わせを管理し、Freshdeskワークフローを起動します。

Freshdeskは、これらの自動化をいくつかの主要なタイプに分類しています：

• チケット作成の自動化： これらのルールは、新しいチケットが受信箱に届いた瞬間にトリガーされます。

• チケット更新の自動化： これらは、ステータスや優先度など、チケットに関する何かが変更されたときに作動します。

• 時間トリガー： これらのルールはスケジュールに基づいて、通常は1時間ごとに実行され、チケットをスキャンして定期的なクリーンアップタスクを実行します。

• シナリオの自動化： これらは基本的にワンクリックで実行できるマクロです。エージェントは、一般的な状況を処理するために、あらかじめ設定されたアクションの束を手動でトリガーできます。

これらの機能は、Freshdeskが手作業を減らし、プロセスの一貫性を保ち、サービスレベル契約（SLA）の達成を支援するための方法です。

Freshdeskネイティブワークフローの設定方法（とその限界）

Freshdeskでワークフローを設定することは、確かにチームの負担をいくらか軽減できます。しかし、これから見ていくように、これらのルールベースのシステムには、あなたの足を引っ張る可能性のある、かなり大きな制約があります。

チケットの割り当てと分類の自動化

チケット作成の自動化を使用して、新しいチケットをルーティングできます。例えば、「新しいチケットの件名に『請求』という単語が含まれている場合、そのチケットを『財務』グループに割り当て、優先度を『高』に設定する」というルールを作成できます。

Freshdeskのワークフロービルダー。チームはこれを使ってチケット自動化のための「もしこうなったら、こうする」ルールを設定できます。

限界： ここに問題があります。これは非常に硬直的なシステムです。完全に正確なキーワードマッチングに依存しており、顧客が実際に何を意味しているのかを理解する術がありません。「請求書に問題があります」や「過剰請求されました」と書かれた場合はどうでしょうか？ルールは機能しません。チケットは間違ったキューに送られるか、最悪の場合、誰かが手動でルーティングするのを待つだけになります。結局、自動化で節約した時間よりも、ルールの更新に多くの時間を費やすことになります。

チケットの更新とエスカレーションの管理

チケット更新と時間トリガーの自動化は、チケットのライフサイクル管理に役立ちます。「チケットの優先度が『緊急』に変更された場合、サポートマネージャーに通知する」や「優先度の高いチケットが1時間以上未割り当ての場合、エスカレーションする」といったルールを設定できます。

限界： これらのワークフローは、すでに起こったことにしか反応しません。顧客のメッセージを見て、どのチケットが緊急になる可能性があるかを予測することはできませんし、問題がエスカレーションするのを防ぐのに役立つこともありません。エージェントがすでにフィールドを更新した後やタイマーが切れた後にしか作動しないため、すでに我慢の限界に達している顧客にとっては手遅れになることがよくあります。

反復タスクのためのシナリオ自動化の利用

シナリオの自動化は、エージェントが一度にいくつかのアクションをトリガーできるシンプルなマクロのようなものです。例えば、返品リクエストを処理しているエージェントは、「返金処理」シナリオをクリックするかもしれません。これにより、チケットに自動的にタグが付けられ、財務チームに送られ、定型文が貼り付けられます。

限界： 数クリックの手間は省けますが、それでも手動のプロセスです。エージェントの精神的な負担を軽減したり、最も重要な部分である「何をすべきか」を判断する部分を自動化したりするものではありません。エージェントは依然としてチケットを読み、問題を理解し、適切なシナリオを選択する必要があります。これは小さな効率化ですが、本当の自動化ではありません。

従来のワークフローの弱点

非常に基本的なタスクには問題ありませんが、従来のFreshdeskワークフローのルールベースの設計には、いくつかの大きなギャップが残されています。チケットの量が増えるにつれて、これらの弱点はより明らかになります。

• 文脈を理解しない： 基本的なワークフローは、チケットの背後にある意図や感情を理解できません。機能について質問している好奇心旺盛な見込み客と、怒っていて解約寸前の高価値顧客との違いを見分ける方法がありません。これにより、チケットが間違った担当者に送られたり、返信が遅れたりして、かなり悪い顧客体験につながります。

• 学習も適応もできない： ルールは固定されています。すべてのルールを手動で作成、テスト、更新する必要があります。過去のチケットがどのように解決されたかから学んだり、新しい製品や一般的な顧客の問題に適応したりすることはありません。時間が経つにつれて、これは管理が悪夢となる、もつれて壊れやすいルールの網を作り出します。

• ナレッジが分断されている： Freshdeskワークフローは、Freshdeskチケットの内部にすでにあるデータしか使用できません。ConfluenceやGoogleドキュメント、社内のSlackスレッドなど、他のナレッジソースから情報を取得することはできません。通常、最高かつ最新の回答はそうした場所にあります。

• ニュアンスに対応できない： これらのワークフローは、複雑な質問に対応したり、パーソナライズされた返信を作成したりすることはできません。せいぜい、一般的なテンプレートを適用することしかできません。これは通常、人間味に欠け、顧客の問題を初回で解決することはめったにありません。その結果、エージェントはさらに多くのやり取りを強いられることになります。

従来のFreshdeskワークフローが内部データに限定されるのに対し、AIは複数のナレッジソースを活用してより文脈を意識した自動化を実現する方法を示す図。

AIを使ってワークフローのギャップを埋める

ここでAIを活用した自動化が登場し、あなたのワークフローを硬直的なルール追従型から賢い問題解決型へと変えます。Freshdeskワークフローをただ管理するだけでなく、eesel AIのようなツールで強化することができます。このツールはヘルプデスクに直接接続し、ネイティブの自動化機能が残したすべてのギャップを埋めます。

ワークフローのためのAIを、数ヶ月ではなく数分で開始

複雑に絡み合った手動ルールの構築とデバッグに何週間も費やす必要はありません。eesel AIは、ワンクリックのFreshdesk連携を備えたシンプルなセルフサービス設定を提供し、開発者の時間を一切必要としません。必須のデモや長い営業電話を待つことなく、すべてを自分で稼働させることができます。

データから学習し、インテリジェンスでワークフローを自動化

不確かなキーワードに頼る代わりに、eesel AIは過去のチケットに接続し、ビジネスの文脈、トーン、一般的な解決策を最初から学習します。また、ヘルプセンター、社内wiki、ドキュメントなど、散在するすべてのソースからナレッジを集約し、ネイティブのワークフローでは決して見つけられない正確な回答を提供します。

AIを活用したワークフローを完全にコントロール

eesel AIを使えば、AIがどのチケットを処理するかを正確に決定できます。最初は最も単純なTier 1の質問から始めて、それ以外はすべてチームに渡すように設定できます。強力なプロンプトエディタを使用してAIの個性を定義し、Shopifyで注文情報を検索したり、チケットフィールドを自動的に更新したりといったカスタムアクションを作成することも可能です。これらは標準のFreshdeskワークフローでは不可能なことです。

Freshdeskに統合されたeesel AIのCopilot。AIがデータから学習し、インテリジェントで文脈に応じた返信を下書きする方法を示しています。

新しいワークフローをリスクのないシミュレーションでテスト

自動化で最も怖いことの一つは、それが失敗することへの恐れです。eesel AIはシミュレーションモードでそのリスクを排除します。サンドボックス環境で、何千もの過去の自社チケットを使ってAIセットアップを安全にテストできます。これにより、解決率の明確な予測が得られ、実際の顧客と対話する前にAIがどのように応答するかを正確に確認できます。推測をデータに置き換えることで、自信を持って自動化ワークフローを開始できます。

Freshdeskの価格概要

もちろん、新しいツールについて語る上で価格を無視することはできません。Freshdeskにはいくつかのプランがありますが、より高度な自動化やAI機能は、高価格帯のプランに限定されていたり、別のアドオンとして販売されたりすることがよくあります。

Freshdesk独自のAIであるFreddy AIには、追加費用がかかります。エージェントが返信を作成するのを支援するFreddy AI Copilotは、ProおよびEnterpriseプランの料金に加えて、エージェント1人あたり月額29ドルの追加料金が必要です。チームが大きくなるにつれて、これはすぐに高額になる可能性があります。

FreshdeskのFreddy AI Copilotがエージェントに応答を提案している例。この機能は上位プランで利用可能です。

プラン	価格（年払い）	主な自動化機能	Freddy AI Copilot
Growth	$15/エージェント/月	基本的なチケット発行、ヘルプデスク	利用不可
Pro	$49/エージェント/月	高度なチケット発行、カスタムレポート	$29/エージェント/月 のアドオン
Enterprise	$79/エージェント/月	スキルベースの割り当て、監査ログ	$29/エージェント/月 のアドオン

eesel AIという選択肢：自動化への異なるアプローチ

Freshdeskのアドオンモデルとは対照的に、eesel AIは、シンプルで予測可能な1つのプランで完全なAIプラットフォームを提供します。AIエージェント、Copilot、トリアージ、チャットボットを含むすべてのツールに、隠れた料金やロックされた機能なしでアクセスできます。

価格設定は、AIが解決したチケット数ではなく、全体的な使用量に基づいています。この「解決ごとの料金なし」モデルは、忙しい月の後に請求額が突然跳ね上がることがないため、コストの予測がはるかに容易になります。さらに、いつでもキャンセル可能な月単位のプランにより、エンタープライズソフトウェアでは非常に珍しいレベルの柔軟性が得られます。

Freshdeskワークフローを、ルールからインテリジェンスへ

ネイティブのFreshdeskワークフローは、自動化を試みたいチームにとって、まずまずの第一歩です。シンプルで反復的なタスクを処理し、チケットキューにある程度の秩序をもたらすことができます。しかし、その硬直的なルールベースの設計は、常にあなたの足かせとなるでしょう。

チームを疲弊させることなくサポートを拡大したいのであれば、最終的にはこれらの手動ルールを超えて、よりインテリジェントなものへと移行する必要があります。

eesel AIは、まさにそのために作られました。既存のFreshdeskセットアップとスムーズに連携し、独自のビジネスデータから学習し、自信を持って自動化するためのコントロールを提供します。単にルールを管理するのではなく、時間とともにより賢くなるインテリジェントなシステムを構築できるのです。

AIを活用したワークフローがFreshdeskセットアップで何ができるか見てみませんか？ eesel AIを過去のチケットで無料でシミュレーションし、数分であなたの潜在的な自動化率をご確認ください。