Freshserviceのチケット削減：ITチーム向け完全ガイド

どのITチームも、その気持ちを知っています。チケットは、エージェントが処理できるよりも速く積み上がります。パスワードのリセット、ソフトウェアのアクセス要求、「〜のやり方」に関する質問がキューを詰まらせ、複雑な問題が待たされます。チケット削減は、このサイクルを断ち切る方法です。

チケット削減とは、従業員がチケットを作成する前に、問題を自分で解決できるようにすることで、サポート量を減らすことを意味します。計算は簡単です。ヘルプセンターが、送信されたチケット1件あたり4件のセルフサービスインタラクションを処理する場合、削減率は4：1になります。これは、エージェントの燃え尽き症候群の軽減、解決時間の短縮、サポートコストの削減につながります。

Freshserviceのユーザーにとって、このプラットフォームは、これを実現するためのいくつかの組み込みのチケッティングおよび自動化メカニズムを提供しています。ただし、効果的にセットアップするには、各ツールの仕組みと、削減戦略における位置付けを理解する必要があります。

チケット削減とは何か、そしてなぜ重要なのか

チケット削減とは、セルフサービスリソースを提供することで、サポートチケットの数を減らすカスタマーサービス戦略です。これには、AI搭載のチャットボット、ナレッジベース、FAQページ、およびエージェントの介入なしにユーザーが回答を見つけるのに役立つ自動化されたメール応答が含まれます。

ITチームにとって、これが重要な理由は次のとおりです。

• エージェントのワークロードの削減： 従業員が自分でパスワードのリセットやソフトウェアに関する質問を解決すると、エージェントは人間の専門知識を実際に必要とする複雑な問題に集中できます。
• 解決の迅速化： セルフサービスは即座に実行されます。エージェントがチケットを受け取るのを待つ必要はありません。
• コスト削減： チケットが少ないということは、チームを比例的に拡大することなく、より多くの従業員をサポートできることを意味します。
• 24時間365日の可用性： セルフサービスは、眠らず、休憩せず、病欠もしません。

成功を測定するための式は簡単です。チケット削減率＝ヘルプセンターの総ユーザー数÷チケットの総ユーザー数。4というレートは、セルフサービスを行う4人ごとに、チケットを送信するのは1人だけであることを意味します。

業界のベンチマークは異なりますが、成熟したナレッジベースでは20〜30％の削減率が一般的です。AIを活用した削減により、これを大幅に引き上げることができます。削減率の測定と改善について詳しく学んでください。

Freshserviceの削減メカニズムの概要

Freshserviceは、チケット削減のための3つの主要なツールを提供しており、それぞれ異なるチャネルとユースケースに対応しています。

Email Botは、従業員がサービスデスクにメールを送信したときに、関連するソリューション記事を自動的に提案することにより、メールベースの削減を処理します。従業員がポータルにアクセスする必要なく、既存のメールワークフロー内で動作します。

Freddy AI Agentは、チャットインターフェースを通じて会話形式の削減を提供します。従業員は自然言語で質問し、AIは直接回答するか、支援できない場合はチケットを作成します。

自動提案付きナレッジベースは、基盤となります。適切に整理されたナレッジベースは、Email BotとFreddy AIの両方を強化します。自動提案機能は、従業員がチケットの件名を入力するときに記事を推奨します。

これらのツールは連携して、メール、チャット、ポータルのマルチチャネルカバレッジを実現します。ただし、重要な注意点があります。Freddy AI AgentやEmail Botなどの高度なAI機能は、Enterpriseプラン（月額99ドル/エージェント）またはアドオン付きのProプランでのみ利用できます。ナレッジベースの自動提案は、下位層で利用できます。詳細については、Freshserviceの完全な価格を確認してください。

自動削減のためのEmail Botの設定

Email Bot（スマート記事の提案とも呼ばれます）は、受信メールを自動的に分析し、チケット確認メールで関連するソリューション記事を提案します。設定方法は次のとおりです。

ステップ1：Email Botを有効にする

管理→Freddy AI→Freddy Self Serviceに移動し、Email Bot機能をオンにします。

ステップ2：ソリューション記事のマッチングを設定する

Email Botは、機械学習を使用して、メールコンテンツをナレッジベースの記事に一致させます。問題の説明に基づいて、最大3つの関連する記事を自動的に選択します。手動トレーニングは必要ありません。システムは既存の記事から学習します。

ステップ3：確認メールをカスタマイズする

設定→メール通知→リクエスター通知→新規チケット作成に移動します。{{solution_url}}プレースホルダーが存在することを確認または追加します。このプレースホルダーは、提案された記事を確認メールに追加します。

このプレースホルダーを削除すると、提案は追加されません。

実際の動作

1. 従業員がVPNの問題についてITヘルプデスクにメールを送信します。
2. Freshserviceはチケットを作成し、確認メールを送信します。
3. Email Botは、MLを使用してチケットコンテンツを分析します。
4. 最大3つの関連するソリューション記事が確認メールに含まれます。
5. 従業員は記事のリンクをクリックし、エージェントの関与なしに問題を解決する可能性があります。

メール削減を最大化するためのベストプラクティス：

• ナレッジベースの記事を最新かつ包括的に保ちます（Botは存在するものを提案することしかできません）。
• 明確で説明的な記事のタイトルを作成します（Botはこれらを使用してマッチングを行います）。
• どの記事がクリックされ、どれがクリックされないかを監視して、コンテンツのギャップを特定します。
• 削減メトリックを追跡して、影響を測定します。

Email Botは現在ベータ版であり、Enterpriseプランが必要です。

会話形式の削減のためのFreddy AI Agentの設定

Freddy AI Agentは、会話形式のインタラクションを可能にすることで、削減をさらに進めます。記事を提案するだけでなく、質問に直接回答したり、従業員をトラブルシューティングに導いたり、特定のリクエストを単独で解決したりすることもできます。

要件

• Enterpriseプラン（月額99ドル/エージェント）またはAI Agentアドオン付きのProプラン
• 管理者権限
• AIをトレーニングするための入力済みのナレッジベース

ステップ1：Freddy AI Agentを有効にする

管理→Freddy AI→Freddy AI Agentに移動し、機能を有効にします。

ステップ2：ナレッジソースを設定する

AIがアクセスできるコンテンツを選択します。

• ナレッジベースからのソリューション記事
• サービスカタログアイテム
• 一般的なリクエストタイプ
• 承認されたドキュメント

AI応答の品質は、これらのソースの品質と完全性に大きく依存します。

ステップ3：信頼度しきい値を設定する

AIが回答を試みるタイミングと、人間へのエスカレーションのタイミングを設定します。信頼度しきい値が高いほど、AIは非常に確実な場合にのみ応答します。しきい値が低いほど、削減は増加しますが、応答の精度が低下する可能性があります。

ステップ4：AIペルソナをカスタマイズする

組織の声に合わせて、トーンとコミュニケーションスタイルを調整します。AIが支援できない場合の挨拶メッセージ、終了ステートメント、およびフォールバック応答を設定します。

ステップ5：チャネル全体にデプロイする

Freddy AI Agentは、複数のチャネルで動作します。

• Eメール
• チャット（ウェブウィジェット）
• Microsoft Teams
• Slack

従業員がヘルプを受けることを好む場所に基づいて、各チャネルを設定します。

追跡する主要なメトリック

Freshserviceは、次のメトリックを含む専用のFreddy AI Agentの概要レポートを提供します。

メトリック	定義
チケット削減率	人間の助けなしに解決されたクエリの割合
総会話数	従業員とAI間のやり取り
解決済みの会話数	チケットを作成せずに正常に削減された問題
チケットに変換された会話数	人間のエージェントにエスカレーション
上位の解決済みトピック	うまくいっていること
上位の未回答トピック	埋めるべきコンテンツのギャップ

レポート→分析→キュレーションレポート→Freddy AI Agentの概要でこれにアクセスします。詳細については、Freddy AI Agentのドキュメントを参照してください。

削減対応のナレッジベースの構築

すべての削減ツールは、包括的で適切に整理されたナレッジベースという1つのことに依存しています。優れたコンテンツがなければ、最高のAIでも効果的に支援できません。

Freshserviceは、3レベルの階層を使用します。

レベル	目的	例
カテゴリ	広範なトピック領域	ITサポート、人事ポリシー、財務
フォルダ	特定のサブトピック	パスワードのリセット、メールの問題
記事	個々のソリューション	「Active Directoryのパスワードをリセットする方法」

ステップ1：コンテンツを整理する

従業員が実際に問題についてどのように考えているかに合わせて、カテゴリとフォルダを作成します。VPNのヘルプを探している従業員は、推測することなく、「リモートアクセス」または「ネットワーク」の下にそれを見つける必要があります。

ステップ2：自動提案を有効にする

管理→グローバル設定→チャネル→その他のチャネル→サポートポータルに移動し、「新しいチケットの作成中にソリューションを自動提案する」を有効にします。これにより、従業員が入力するときに、件名に基づいて関連する記事が表示されます。

ステップ3：影響の大きい記事を作成する

最も一般的なチケットタイプから始めます。チケットデータを見て、以下を特定します。

• パスワードのリセット
• ソフトウェアのインストールリクエスト
• アクセスのプロビジョニング
• 一般的なエラーメッセージ
• 方法に関する質問

各記事は次のことを行う必要があります。

• 明確で検索可能なタイトルを付ける
• ステップバイステップの手順を含める
• スクリーンショットが役立つ場合は使用する
• 関連する記事へのリンク

ナレッジベースを成功させるためのベストプラクティス

• 規模が重要： 測定可能な削減を期待する前に、50以上の記事を目指してください。
• 定期的なレビュー： コンテンツを最新の状態に保つために、レビュー日を設定します。
• 問題へのリンク： 既知のエラーについては、ソリューションを問題レコードに接続します。
• 失敗した検索の監視： これらはコンテンツのギャップを示します。
• 外部ドキュメント検索の使用： コンテンツを複製せずに、外部ドキュメントにリンクします。

削減戦略の測定と最適化

削減ツールの実装は始まりにすぎません。データに基づいた継続的な最適化が、結果を促進します。

追跡する主要なメトリック

メトリック	計算方法	目標
チケット削減率	ヘルプセンターのユーザー数÷チケットの送信者数	4：1以上
セルフサービススコア	合計削減数÷合計チケット数	20〜30％以上
記事のクリックスルー率	クリック数÷インプレッション数	記事によって異なります
解決時間	解決までの時間（削減されたものとエージェントが処理したもの）	削減された方が速い
従業員のフィードバック	AI応答に対する賛成/反対	傾向を追跡する

レポートの場所

Freshserviceは、いくつかのレポートオプションを提供します。

• Freddy AI Agentの概要： 削減率、会話の傾向、上位のトピック
• ナレッジベース分析： 記事のビュー、検索語句、失敗した検索
• チケット量の傾向： 時間の経過に伴う全体的な量の変化

最適化戦略

1. 成功したトピックの拡大： 「パスワードのリセット」の削減率が高い場合は、すべてのパスワードシナリオを包括的にカバーするようにします。

2. ナレッジギャップの埋め： 上位の未回答トピックは、従業員がヘルプを必要としているが、それを見つけることができない場所を示しています。

3. 信頼度しきい値の調整： エスカレーション率が高い場合は、しきい値を下げます（回答の品質が良好な場合）。精度が低下する場合は、それらを上げます。

4. A/Bテスト記事のバージョン： より多くの自己解決を促進するものを確認するために、異なるタイトル、構造、またはコンテンツを試してください。

5. 毎週のレビュー： メトリックを確認し、改善の機会を特定するために、定期的なカレンダーブロックを設定します。

eesel AIのような代替手段を検討する場合

Freshserviceのネイティブ削減ツールは、すでにプラットフォームに投資している場合はうまく機能します。ただし、考慮すべき制限があります。

プランの制限： Freddy AI Agentのような高度なAI機能には、月額99ドル/エージェントのEnterpriseプランが必要です。20人のチームの場合、実装とメンテナンスを考慮する前に、プラットフォームだけで月額1,980ドルになります。

エコシステムのロックイン： ツールはFreshservice内でのみ動作します。複数のヘルプデスクを使用している場合、または後で移行する予定がある場合、削減への投資は移行されません。

セットアップの複雑さ： Freddy AI Agentの設定には、複数のステップ、しきい値の調整、および継続的な最適化が含まれます。「設定して忘れる」ソリューションではありません。

ITSMに限定： Freshserviceは、ITサービスマネジメント向けに構築されています。カスタマーサポート、セールス、またはその他のユースケースで削減が必要な場合は、別のツールが必要になります。

ここで私たちの出番です。eesel AIでは、チケット削減に対して異なるアプローチを取ります。

プラットフォーム全体で動作： 当社のAIは、Freshservice、Zendesk、Intercom、および100以上の他のツールと統合されています。1つのエコシステムにロックインされることはありません。

インスタントラーニング： eeselをヘルプデスクに接続すると、過去のチケット、ヘルプセンター、および接続されたドキュメントから数分で学習します。手動トレーニングや設定ウィザードは必要ありません。

段階的なロールアウト： エージェントのレビューのためにeeselが返信を下書きすることから始めます。それが証明されたら、返信を直接送信するように拡張します。最終的には、最前線のサポート全体を処理します。ペースを制御できます。

平易な英語での制御： エスカレーションルールと動作を自然言語で定義します。「常に請求の紛争を人間にエスカレーションする」または「VIP顧客の場合は、アカウントマネージャーをCCに入れる」。複雑なワークフローはありません。

本番稼働前のテスト： 本番稼働前に、過去の数千件のチケットでシミュレーションを実行します。eeselがどのように応答するかを正確に確認し、実際の顧客に触れる前に品質を測定します。

インタラクションごとの支払い： 当社の価格は、シートごとではなく、1,000回のインタラクションで月額299ドルから始まります。チケット量が類似している場合、20人のチームは5人のチームと同じ金額を支払います。

FreshserviceのAI機能を検討しているが、代替手段を検討したい場合、またはすでにFreshserviceを使用しており、制限に達している場合は、当社のAIエージェントを検討する価値があるかもしれません。