Freshdeskワークフローでチケットの意図を自動タグ付けする実践ガイド

正直なところ、Freshdeskで新しいチケットを手動ですべて分類し、タグ付けするのは骨の折れる作業です。チーム全体のスピードを落とし、ミスを誘発し、優秀なエージェントを顧客対応ではなく雑務に縛り付けてしまうようなタスクです。

明白な答えは自動化です。しかし、そこには落とし穴があります。単純なキーワード検出だけでは不十分で、顧客が本当に意図していることを理解するシステムが必要です。

このガイドでは、Freshdeskのワークフローを設定して、意図に基づいてチケットを自動的にタグ付けする方法を解説します。Freshdesk独自のツールで何ができるか、その限界はどこにあるか、そして、よりスマートなAI駆動のアプローチを使えば、わずか数分で設定を完了できる方法をご紹介します。

Freshdeskにおける自動化ルールの仕組み

意図に基づいたタグ付けの詳細に入る前に、Freshdeskでの自動化の仕組みを簡単に見ていきましょう。すべては「もしこうなったら、こうする」というシンプルなロジックに基づいています。特定の事象が発生したときにアクションをトリガーするルールを設定します。Freshdeskでは、これらを主に3つのタイプに分類しています。

1. チケット作成ルール: 新しいチケットが受信トレイに届いた瞬間に作動します。件名に「請求」という言葉が含まれるチケットを財務チームに送るなど、最初の振り分けに最適です。

2. チケット更新ルール: チケットが変更されるたびにトリガーされます。例えば、優先度の高いチケットに不満足の評価がついた場合に、自動的にマネージャーに通知するのに使えます。

3. 時間ベースのルール（時間単位トリガー）: これらのルールは1時間ごとにチケットをスキャンし、時間的条件に基づいてアクションを実行します。解決済みとしてマークされてから48時間以上経過したチケットを自動的にクローズするのが一般的な使用例です。

通常、人々はこれらのワークフローを使って、特定のキーワードを検索することでチケットにタグ付けします。これは良い出発点ですが、人々が実際にどのように話すかを理解するという点では、しばしば的外れになります。

チケットを自動でタグ付けするためのFreshdeskネイティブワークフローの設定

Freshdesk内には、チケットのタグ付けを自動化するための主要なオプションが2つあります。従来のルールベースの方法と、組み込みAIであるFreddyです。

ルールベースの自動化：昔ながらのアプローチ

これを実現する最も直接的な方法は、「チケット作成」自動化ルールを作成することです。これらは管理者 > ワークフロー > 自動化から見つけることができます。

一般的な設定は次のようになります。

• 条件: チケットの件名または説明に「返金」という単語が「含まれる」場合。

• アクション: 「タグを追加」で「返金リクエスト」を追加。

これは、明白で頻度の高いキーワードにはうまく機能します。しかし、このシステムは柔軟性に欠けます。「お金を返してほしい」や「この請求は正しくない」と言う顧客の問い合わせは完全に見逃してしまいます。すべてのバリエーションを捉えるには、管理不能なほどのルールの山を築かなければならず、そんな時間がある人はいません。

Freddy AIで一歩先へ

基本的なルールの問題を回避するために、FreshdeskはFreddy AIを導入しました。Freddyは、チケットの内容を分析して優先度やタイプなどのフィールドを提案または自動入力することで、少し賢く振る舞おうとします。これは単に単語を照合するのではなく、文脈を理解しようと試みているため、確かに一歩前進です。

しかし、Freddyには盲点があります。主にFreshdeskアカウント内のデータだけでトレーニングされています。そのため、ConfluenceやGoogle Docs、あるいは社内の内部Wikiにある豊富な情報については全く知りません。

FreshdeskのFreddy AIがエージェントにチケットの提案を支援しているスクリーンショット。意図に基づいてチケットを自動タグ付けするFreshdeskワークフローを設定するための主要機能です。

組み込みツールが苦戦する点

Freshdeskは良い出発点を提供してくれますが、多くのサポートチームは、本当にインテリジェントなFreshdeskワークフローを構築しようとすると、いずれ壁にぶつかります。

ルールは常に後追いになる。 キーワードベースのルールは脆いものです。顧客が自分自身を表現する膨大な方法を捉えることができません。結局、ルールの更新と微調整を絶えず繰り返すことになり、それ自体が仕事になってしまいます。

成長するにつれて、事態は複雑になる。 ビジネスが拡大するにつれて、維持しなければならないルールの網の目も広がっていきます。Freshworksのコミュニティフォーラムを少し見れば、経験豊富なユーザーでさえ、より微妙な状況に対応する自動化を構築するのが難しいと感じていることがわかります。

AIはFreshdeskの中にあることしか知らない。 Freddyの有効性は、アクセスできるデータによって制限されます。Confluenceにある詳細なトラブルシューティングガイドや、Google Docsにあるポリシー文書から学習することはできないため、問題に対する理解は常に不完全です。

開発者をすぐに呼び出せるようにしておく必要があるかもしれない。 より高度なことをしようとすると、カスタムJSONペイロードでWebhookを設定する必要が出てくることがよくあります。これには技術的な知識が必要で、問題が発生したときの設定やトラブルシューティングは本当に頭の痛い作業になりかねません。

より良い方法：専用AIレイヤーの活用

では、Freshdeskのネイティブツールで壁にぶつかっているなら、代替案は何でしょうか？四角い釘を丸い穴に無理やり押し込もうとする代わりに、Freshdeskに直接接続できる特化型のAIプラットフォームを導入することができます。既存のヘルプデスクに大幅なアップグレードを施す、インテリジェンスレイヤーだと考えてください。

まさにそのために、私たちはeesel AIを開発しました。eesel AIはサポートツールの頭脳として機能し、顧客の意図を解読し、Freshdesk単体では到底実現できないような自動化を可能にします。

eesel AIがFreshdeskのワークフローをどう強化するか

Freshdeskに接続することで、eesel AIはチケット管理のゲームを変えます。

• 顧客が本当に意図していることを理解する。 eesel AIは単にキーワードを探すのではなく、過去のチケットから学習し、顧客のメッセージの背後にある本当の意図を把握します。「返金」「サブスクリプションのキャンセル」「不正な請求」がすべて実際には「請求に関する問題」であることを理解します。

• 会社のすべてのナレッジに接続する。 eesel AIはすべてを統合します。Freshdeskだけでなく、Confluence、Google Docs、Notionなど、数十の他のツールにも接続します。これにより、チケットを正しくタグ付けし、適切な回答を提案するために必要な全体像を把握できます。

• 数分で始められる。 本当です。何週間もかけてルールを構築する必要はありません。eesel AIはFreshdeskとのワンクリック連携が可能です。営業担当者との電話も不要で、コーヒーを一杯飲む時間で稼働させることができます。

• リスクゼロで試せる。 スイッチを入れる前に、eesel AIは過去の何千ものチケットでシミュレーションを実行できます。これにより、AIがどれだけのチケットをタグ付けし、解決できたかを正確に示してくれるので、機能することを確信して導入できます。

• 主導権はあなたにある。 AIが何を処理するかは、あなたが完全にコントロールできます。「注文状況」のような簡単なリクエストをAIに任せ、それ以外はすべてチームにエスカレーションするなど、小規模から始めることができます。AIは、チケットフィールドの更新やShopifyからの注文詳細の検索など、カスタムアクションも実行できます。

Freshdesk内で返金リクエストの返信を下書きするeesel AIの例。意図に基づいてチケットを自動でタグ付けするFreshdeskワークフローをどのように強化するかを示しています。

ネイティブツールとeesel AIの比較

並べて比較すると分かりやすいでしょう。Freshdeskの組み込みツールが、専用のAIプラットフォームと比べてどうなのかを簡単にまとめました。

機能	Freshdeskネイティブの自動化	eesel AI
設定速度	遅い場合がある。すべてのシナリオに対してルールを構築する必要がある。	非常に速い。ワンクリックで連携し、AIがデータから自己学習する。
意図認識	基本的。主にキーワードベースで、AIの支援は限定的。	高度。過去の会話からニュアンスや意図を学習する。
ナレッジソース	Freshdeskのデータ（チケット、マクロ、ヘルプ記事）に限定される。	統合的。Confluence、GDocs、Notionなど100以上のソースに接続。
柔軟性	アクションのリスト（タグ付け、担当者割り当て、ステータス変更）に限定される。	非常に柔軟。他のシステムにAPIコールを行い、カスタムアクションを実行可能。
テストと展開	ライブでテストして、うまくいくことを祈るしかない。	強力なシミュレーションモードで、まず古いチケットでテストできる。

Freshdeskの自動化機能の価格

さて、コストについて話しましょう。Freshdeskの自動化機能にアクセスできるかどうかは、どのプランを利用しているかによります。基本的な機能はほとんどのプランで利用できますが、よりスマートなAI機能を利用するには、通常、上位プランまたは有料のアドオンが必要です。

2024年後半時点でのFreshdeskの料金プラン（年間払い）の概要は以下の通りです。

プラン	価格（エージェント1人あたり/月）	主な自動化・AI機能
Growth	$15	基本的なチケット管理と自動化ルール。
Pro	$49	高度なチケット管理、カスタムレポート、より多くの自動化オプション。
Enterprise	$79	Proの全機能に加え、監査ログ、承認ワークフロー、スキルベースのルーティング。

Freddy AI アドオン:

• Freddy AI Copilot: 月額$29/エージェント（年間払い）からで、エージェントを支援する機能に必要です。

• Freddy AI Agent: 顧客対応ボット向けで、1,000セッションあたり$100の費用がかかります。

したがって、FreshdeskのAIを本格的に活用するには、ProまたはEnterpriseプランに加えてFreddyアドオンが必要となり、費用はすぐに膨らむ可能性があります。

ルールからインテリジェンスへ

Freshdeskでチケットのタグ付け方法を自動化することは、単なる「あれば便利」な機能ではありません。サポートチームの仕事を楽にするための大きな一歩です。組み込みのFreshdeskワークフローは良い出発点ですが、限界があります。ルールベースのシステムは、実際の顧客が話す混沌として予測不可能な方法に対応するにはあまりにも硬直的で、チームがヘルプデスクの外に保存しているすべての有用な情報を活用することもできません。

eesel AIのような専用のAIレイヤーを追加することで、単純なキーワードマッチングから真の意図認識へとステップアップできます。これは、ナレッジを統合し、数分で正確な自動化を立ち上げ、チームが最も得意とすること、つまり困難な問題で顧客を助けることに集中できるようにするためのアプローチです。

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これは、その効果を理解し、どれだけの時間を節約できるかを確認するためのリスクのない方法です。

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