GigaML vs Zendesk: 2025年のカスタマーサービスに適したAIの選び方

サポートチームに適したAIを選ぶことは、非常に重要な決断のように感じられるかもしれません。誰もが自動化を推進していますが、市場は組み込みツールや特化型エージェントなど、あらゆるものが混在し混沌としています。分析麻痺に陥りやすい状況です。

しかし、重要なのは、ヘルプデスク全体を入れ替えてゼロから始めることではないということです。既存のものをより良くすることなのです。では、Zendesk AI のようなプラットフォームに付属するネイティブAI機能にこだわるべきでしょうか？それとも、特定のチャネルに対応するためにGigaMLのような特化型ツールを導入するべきでしょうか？

このガイドは、そうした混乱を解消するためのお手伝いをします。GigaML とZendesk AIを直接比較し、それぞれの機能、設定の難易度、コストを検討することで、あなたのチームにとって本当に役立つ決断を下せるようにします。

GigaMLとZendeskの比較議論の本当の論点

まず、一つはっきりさせておきましょう。これは純粋な同類比較ではありません。Zendeskの代わりにGigaMLを選ぶということはないでしょう。Zendeskはヘルプデスクプラットフォーム全体であり、顧客とのすべての対話を管理する場所です。GigaMLは、Zendeskのようなプラットフォームに組み込む特化型AIツールです。

ここでの本当の決断は、AI戦略に関するものです。ヘルプデスク内に存在する組み込みAIの利便性を取るべきか、それとも専用のサードパーティエージェントの集中的な能力が必要か、ということです。

GigaMLとは？

GigaMLは、エージェント型音声AI プラットフォームです。その主な役割は、人間のようなAI音声エージェントが顧客からの電話に応答することで、電話の保留時間をなくす ことです。サポート体制に最高品質の音声自動化をもたらすために雇う専門家のようなものだと考えてください。電話での会話処理という一つの目的のために構築されています。

Zendesk AIとは？

Zendesk AI は、Zendeskカスタマーサービスプラットフォーム に直接組み込まれたAI機能の集合体です。その目標は、単純なタスクを自動化し、人間のエージェントに返信を提案し、チャットボット のようなセルフサービスツールを実行することであり、これらすべてをZendeskのインターフェースから離れることなく行えます。Zendeskエコシステムをすでに利用しているチームにとって、便利でオールインワンのAIオプションとして販売されています。

機能と能力の比較：専門家 vs. ジェネラリスト

各プラットフォームが実際に何ができるかを掘り下げてみると、典型的なトレードオフが見えてきます。それは、特化型ツールと統合型ツールの対立です。ここから、それぞれの選択肢が単独では不十分かもしれない点が見え始めます。

GigaMLの専門分野：高度な音声自動化

GigaMLの強みは、音声に特化している点です。サポートセンター が電話対応で手一杯の場合、このツールは最高の味方となるように設計されています。よくあるインバウンドのサポート問い合わせを処理 したり、電話ベースのFAQを自動化したり、従来の「営業担当者は1番を」といったIVRシステムよりもはるかに自然な対話体験 を提供したりできます。

しかし、欠点は、パズルの一片しか解決できないことです。メール、ウェブフォーム、ライブチャットで寄せられるすべてのサポートチケットについてはどうでしょうか？音声専用ツールでは、それらのチケットを分類したり、メールの返信を作成したり、社内ナレッジ を最新の状態に保ったりすることはできません。一つの問題には非常によく対応しますが、サポート業務の残りの部分には手付かずのままです。

GigaMLは重要な電話チャネルを処理しますが、ほとんどのチームは顧客がいるすべての場所で機能する何かを必要としています。そこで登場するのが eesel AI のようなツールです。電話だけでなく、メール、チャット、ヘルプデスクのチケットにわたる応答を自動化する、真のオムニチャネルアプローチを提供します。

Zendesk AIの利点：シームレスなネイティブワークフロー

Zendesk AIの最大の利点は、それがすでにそこにあることです。Zendeskの顧客であれば、AIによるチケットルーティング やマクロの提案といった機能をオンにするのは簡単です。Zendesk Guideの記事から情報を引き出し、チームの既存のワークフローにスムーズに組み込まれます。

問題は「ウォールドガーデン（壁に囲まれた庭）」です。Zendesk AIは非常に賢いですが、Zendesk内部に保存されている情報からしか学習できません。これにより、巨大な死角が生まれます。チームの最も役立つ最新情報がGoogleドキュメント、Confluenceページ、Notion、Slackのスレッドに散らばっている場合、AIはその存在を知りません。これは、巨大な図書館の中からたった一冊の本だけを使って質問に答えようとするようなものです。

この限られたナレッジベースは、ほとんどのネイティブAIツールの最大の欠点です。AIは、アクセスできる情報の質に左右されます。だからこそ、eesel AI のようなプラットフォームは、すべてのナレッジソースを接続するように構築されています。Confluence や Slack のような100以上のアプリと即座に同期し、はるかに正確で完全な回答を提供できます。

eesel AIが複数のナレッジソースに接続することで「ウォールドガーデン」を打ち破る様子を示すインフォグラフィック。GigaMLとZendeskの比較における重要な要素。

主要なAIサポート機能の概要

並べて比較すると、その差は明らかになります。本当に効果的なAIは、すべてのチャネルで機能し、すべてのナレッジから情報を引き出し、安全に展開するためのコントロールを提供する必要があります。

• チャネルカバレッジ：GigaMLは音声の専門家です。Zendesk AIはメールやチャットのようなテキストチャネル向けに構築されています。eesel AI のようなより柔軟なツールはオムニチャネルであり、音声、テキスト、チャットを一つの場所で処理します。

• ナレッジソース：GigaMLは事前にプログラムされたスクリプトに依存します。Zendesk AIはZendesk Guideとマクロにあるものだけに限定されます。対照的に、eesel AI はZendesk、Googleドキュメントなど100以上のソースに接続し、はるかに広い文脈を提供します。

• 導入：GigaMLはコンサルテーションとガイド付きセットアップが必要です。Zendesk AIはオンにするだけで使えるネイティブ機能です。eesel AI はセルフサービスで、数分で本番稼働できます。

• チケットトリアージ：GigaMLはチケットトリアージ を処理しません。Zendesk AIは基本的なルーティングを提供します。eesel AI はキューを管理するための高度でカスタマイズ可能なルールを提供します。

• ローンチ前のテスト：GigaMLをどのようにテストできるかは不明です。Zendeskは限定的なテストを提供します。eesel AI は強力なシミュレーションモードを備えており、顧客と対話する前に何千もの過去のチケットでテストできます。

セットアップ、統合、使いやすさ

AIツールをどのように導入するかは、その機能と同じくらい重要です。強力なソリューションも、稼働までに数ヶ月かかったり、厳格なワークフローを強制されたりするのではあまり意味がありません。

GigaMLの導入：伝統的なエンタープライズ方式

その専門的な焦点と"価格についてはお問い合わせください"ページ から、GigaMLのセットアップは古典的なエンタープライズソフトウェアの購入のように感じられるでしょう。一連の営業電話、スケジュールされたデモ、そして彼らのチームによる手厚いオンボーディングプロセスが予想されます。そのレベルのサポートは良いことですが、同時に時間がかかります。チームリーダーの時間を多く消費し、完全に統合するためには開発者が必要になる可能性もあり、実際に結果を見始める日を遅らせることになります。

Zendesk AIのセットアップ：便利だが柔軟性に欠ける

既存のZendesk顧客にとって、ネイティブAIをオンにすることは簡単です。毎日使っているプラットフォーム内の単なる一機能なので、習得も難しくありません。しかし、その利便性には代償が伴います。それは柔軟性です。Zendeskのやり方に縛られることが多く、チーム独自のプロセスに合わせてAIの振る舞いを調整するのは、不可能ではないにしても困難です。彼らのやり方で作業しなければなりません。

現代的な代替案：セルフサービスのセットアップと自信を持ったローンチ

パワーとシンプルさの両方を提供する、より良いアプローチがあります。長い販売サイクルを必要とするソリューションとは異なり、eesel AI は迅速に動く必要がある現代のチームのために構築されています。完全にセルフサービスで、サインアップし、ワンクリックでヘルプデスクを接続し、数分でテスト可能なAIエージェント を準備できます。デモは不要です。

AIを導入する際の最大の不安の一つは、その不確実性です。顧客を苛立たせるのではないか？本当にチケットを解決できるのか？eesel AI は、シミュレーションモードでこの問題に正面から取り組みます。実際の過去のチケット何千件分を使ってAIを安全にテストし、解決率を正確に予測し、顧客が一人も対話する前にナレッジのギャップを見つけることができます。これにより、AIの振る舞いを微調整し、完全な自信を持って展開することができます。

eesel AIのシミュレーションモード。ローンチ前に安全なテストを可能にし、GigaMLとZendeskの評価において重要な考慮事項となる。

実用的な価格ガイド

AIツールの価格モデルは、その価値を左右する可能性があります。明確さと予測可能性が必要ですが、常にそれが得られるわけではありません。

GigaMLの価格設定：カスタムで不明瞭

GigaMLは「価格についてはお問い合わせください」というモデルを採用しています。これはエンタープライズツールでは一般的ですが、予算に合うかどうかを知りたいだけの場合には不便です。つまり、営業担当者と話さなければコストを見積もることができません。最終的な価格はあなたに合わせてカスタムメイドされる可能性が高く、高額なセットアップ料金や長期契約が含まれる場合があり、小さく始めて成長させたいチームにとっては理想的とは言えません。

Zendesk AIの価格設定：抱き合わせ販売と落とし穴

Zendeskは、AI機能を上位プランに含めるか、解決ごとに課金するアドオンとして販売しています。ここが少し奇妙な点です。「解決課金型」モデル は一見公平に聞こえますが、奇妙な利益相反を生み出します。AIが解決するチケットが多ければ多いほど、請求額も高くなるのです。これは実質的に成功に対してペナルティを課すものであり、特に忙しい月にはコストが予測不能になります。

eesel AIの価格設定：透明性と予測可能性

現代的なツールには、現代的な価格設定が必要です。eesel AI のコストはシンプルで明瞭です。プランは解決数ではなく、月ごとの予測可能なAIインタラクション数に基づいているため、良い成果を上げたことで予期せぬ請求が来ることはありません。AIエージェントからCopilot、トリアージまで、すべてのコア機能がすべてのプランに含まれています。柔軟な月額サブスクリプションで始めることができ、いつでもキャンセル可能です。これは、他で見られるような厳格な年間契約や隠れた料金とは全く異なります。

eesel AIの透明性の高い価格ページ。GigaMLとZendeskの比較における重要な差別化要因。

GigaMLとZendeskという単純な選択を超えて

では、結論はどうでしょうか？GigaMLとZendeskの比較議論は、AI導入における核心的な課題を浮き彫りにします。GigaMLは強力ですが範囲の狭い音声ソリューションを提供し、それには伝統的で不透明な販売プロセスが伴います。Zendesk AIは基本的なタスクには便利ですが、独自のエコシステムに閉じ込められており、成功を罰するような価格モデルを持っています。

最善のAI戦略は、これら2つの限られた選択肢の中から選ぶことではありません。強力かつ柔軟で、専門的かつ導入しやすいプラットフォームを見つけることです。ヘルプデスク内にある情報だけでなく、散在するすべてのナレッジから学習できるAIが必要です。何を自動化するかを完全にコントロールできる必要があります。そして、自信を持ってテストでき、公正で予測可能な価格を支払える必要があります。

eesel AI は、このバランスを取るために構築されました。すべてのナレッジを接続し、自動化を完全にコントロールでき、自信を持ってテストでき、あなたと共に成長する透明な価格モデルを提供します。

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