Gorgias AIエージェント 2.0 完全ガイド：2025年に何が変わったのか

ECブランドを運営しているなら、Gorgiasの名前を一度は耳にしたことがあるでしょう。顧客サポートのヘルプデスク分野では、特にShopifyでストアを運営している場合、非常に有名な存在です。最近、彼らの2025年のアップデートと、単なるチケット回答以上の機能を持つと位置づけられているAI Agent 2.0のローンチについて、多くの話題が飛び交っています。

しかし、その内側では一体何が起きているのでしょうか？このガイドでは、Gorgias AI Agent 2.0の真相をストレートにお伝えします。2025年の変更点、新機能がビジネスに実際に何を意味するのか、そして同様に重要な弱点はどこにあるのかを解説します。多くの新しい販売機能は聞こえは良いですが、詳しく見てみると、かなり硬直したシステムであり、特により柔軟なAIソリューションと比較した場合、すべての人に適しているとは言えないかもしれません。

Gorgias AI Agent 2.0の概要

Gorgias AI Agent 2.0は、同社の自動化ツールの次なる進化形であり、戦略の大きな転換を示しています。「注文はどこですか？」といったよくあるサポートの質問をかわすことに焦点を当てるのではなく、新しいエージェントは収益を生み出すために構築されています。その目標は、サポートチャットをコストセンターから、積極的に収益をもたらす販売チャネルへと転換させることです。

主な違いは、新しい**ショッピングアシスタント**、プロアクティブチャット、そしてよりスマートな意図ベースの割引です。その狙いは、顧客が問題を抱える前にエンゲージメントを高め、気に入るであろう商品へと導き、購入を完了させるための後押しをすることです。

市場に出回っている多くのAIエージェントと同様に、このエージェントもヘルプセンター、商品カタログ、社内ガイドといったブランドの知識から学習するため、その回答はまるでチームから発信されているかのように聞こえます。しかし、間違いなく、その主な役割は問題解決から販売へとシフトしています。

Gorgiasの対話型AIアシスタントがeコマースの問い合わせを自動的に処理しているスクリーンショット。プラットフォームのeコマース機能を示しています。

Gorgias AI Agent 2.0：2025年の新機能

Gorgiasの2025年のアップデートは、すべて購入前のカスタマージャーニーを完璧にすることに焦点を当てています。AIはもはや質問をただ待つだけではありません。今や販売プロセスの積極的なプレイヤーとなり、何気なくサイトを閲覧している人を満足した顧客に変えるための新しい仕掛けを備えています。具体的に何が新しくなったのかを詳しく見ていきましょう。

プロアクティブなエンゲージメントと新しいショッピングアシスタント

最大の変更点の1つは、AIエージェントが顧客からの助けを待つだけでなく、ホームページへのアクセス時、特定の商品を閲覧している時、検索バーに入力を始めた時など、重要な瞬間に会話に割り込んでくることです。これはすべて、潜在的な顧客が不満を感じて離脱する前に手助けを提供することで、直帰率を下げることを目的としています。

これはすべて、新しい"ショッピングアシスタント"機能によって処理されます。常に待機し、訪問者を助ける準備ができているバーチャル販売員のようなものだと考えてください。買い物客が何を探しているのかを把握するために明確化する質問をし、チャットウィジェット内で商品カタログからそれを見つける手助けをします。これは、サポートツールをよりパーソナルなショッピング体験のように感じさせるための明確な推進策です。

高度にパーソナライズされた商品推薦

ショッピングアシスタントを実際に役立つものにするため、Gorgias AI Agent 2.0はパーソナライゼーションを徹底的に追求しています。AIは、クリックしたページ、カートに入っている商品、過去の購入履歴など、顧客のリアルタイムの行動を分析し、実際に理にかなった商品を提案します。

つまり、単にベストセラー商品を誰にでも提示するわけではありません。買い物客が見ているものを補完するアイテム、商品のバンドル、あるいは関連するアップセルなど、文脈を理解して提案するように作られています。これらの推薦はチャット内に「商品カード」として表示され、顧客はページを離れることなくワンクリックで商品をカートに追加できます。このようなリアルタイムのパーソナライゼーションは、eコマースにおける基本的な要件になりつつあり、2.0アップデートの大きな部分を占めています。

Gorgias内のShopifyとの深い連携を示すスクリーンショット。顧客データと注文履歴がパーソナライゼーションに活用されています。

意図ベースの割引と販売重視

販売パズルの最後のピースは、割引をはるかに賢く扱う方法です。正直なところ、私たちは皆、10%オフのポップアップを待ってサイトに滞在するように訓練されてきました。しかし、いずれにせよ購入するつもりの人に割引を提供することは、利益を削るだけです。

GorgiasのAIは現在、「意図ベースの割引」と呼ばれるものを利用しています。会話を読み取り、買い物客の行動を観察して、販売を成立させるために割引が本当に必要かどうかを判断します。誰かが興味を示しているが少し躊躇しているように見える場合、AIはタイムリーなクーポンを提供して取引を成立させることができます。しかし、彼らがすでに自信を持ってチェックアウトに向かっている場合、割引はポケットにしまったままにします。この機能は、プラットフォームの新しい方向性を明確に示しています。AI Agent 2.0のすべては、コンバージョンと平均注文額を増やすために設計されています。

Gorgias AI Agent 2.0の主な制限事項

新しい販売重視の機能は素晴らしいものですが、いくつかの制約が伴います。Gorgias AIエージェントはクローズドなシステムであり、機敏性を保ち、規模を拡大する必要があるビジネスにとっては、これが深刻な問題を引き起こす可能性があります。プラットフォームがやや力不足な点は以下の通りです。

柔軟性を制限するクローズドなエコシステム

最大の問題は単純です。GorgiasのAIはGorgiasヘルプデスクでしか機能しないということです。彼らの最新のAIを使いたいなら、プラットフォーム全体にコミットする必要があります。ZendeskやFreshdeskのような、すでに使っていて気に入っているヘルプデスクに彼らのAIを接続する方法はありません。この「オール・オア・ナッシング」のアプローチは、サポートシステム全体を移行し、チームを再トレーニングし、時間をかけて完成させたワークフローを捨てることを強制します。

これは、eesel AIのような、より現代的なツールとは全く異なる哲学です。新しいヘルプデスクに強制する代わりに、eesel AIは既存のセットアップに直接接続するインテリジェントなレイヤーとして機能します。ワンクリックのGorgias連携（または他のヘルプデスク）を使えば、数ヶ月ではなく数分で、強力でカスタマイズ可能なAIを現在のシステムに追加できます。技術スタックを解体して再構築することなく、次世代AIのすべての利点を享受できます。

詳細な制御と堅牢なテストの欠如

Gorgiasでは、AIに避けるべき一般的なトピックを指示できますが、どの特定の種類のチケットを自動化するかについては、あまり詳細な制御ができません。このため、AIがより複雑でデリケートな顧客の質問をどのように処理するかが完全にはわからないため、自動化の展開が少し不安になることがあります。

ここで、eesel AIが提供する完全な制御が真価を発揮します。そのワークフローエンジンを使えば、簡単なティア1の質問など、100%安心して任せられるチケットのみを自動化するための正確なルールを設定し、それ以外はすべて人間のエージェントに送ることができます。さらに良いことに、eesel AIには、過去の何千ものチケットでAIをテストできる**強力なシミュレーションモード**があります。AIがどのように回答したかを正確に確認でき、実際の顧客と話す前に、そのパフォーマンスと解決率を明確に把握できます。

eesel AIのシミュレーションモードのスクリーンショット。過去のチケットで堅牢なテストが可能であり、Gorgiasシステムの制限とは対照的な機能です。

eコマースへの注力が他のナレッジソースを置き去りに

GorgiasのAIは、主にShopifyの商品カタログや公開されているヘルプ記事などのeコマースのデータソースでトレーニングされています。それは素晴らしいことですが、ほとんどの企業は**Confluenceの社内Wiki、Googleドキュメント**のポリシー文書、あるいは古いサポートチケットに埋もれた組織内の暗黙知など、さまざまな場所に重要な情報を保管しています。

GorgiasのAIは、散在するすべての情報にアクセスできないため、回答が不完全であったり浅薄であったりすることがあります。一方、eesel AIは、**すべてのナレッジソースに接続する**ように作られています。過去のチケット履歴から学習してブランドのトーンに合わせたり、すべての社内ドキュメントに接続したり、成功したチケット解決に基づいて新しいナレッジベース記事を提案したりすることもできます。これにより、AIが常に最も完全で最新の情報を使って作業することを保証します。

eesel AIのインターフェースの表示。Gorgiasとは異なり、eコマースデータだけでなく、さまざまなナレッジソースに接続できることを示しています。

Gorgias AI Agent 2.0：料金体系の解説

価格について話しましょう。Gorgiasのモデルは月額固定料金ほど単純ではありません。プラットフォームはチケットベースのシステムを採用しているため、特に繁忙期にはコストが予測不可能になり、変動する可能性があります。

各プランでは、月ごとに一定数の「請求対象チケット」が提供されます。その上限を超えると、追加料金が発生し始めます。以下は、彼らの標準プランです：

プラン	月額料金（月払い）	含まれるチケット数
スターター	$10	50
ベーシック	$60	300
プロ	$360	2,000
アドバンス	$900	5,000

ここで本当に驚くべき点は、AI機能が追加料金であり、二重課金であることです。AIエージェントが問題を完全に自己解決した場合、追加料金（解決あたり約$1.00）が発生します。その上、その自動解決されたチケットは、同時に請求対象のヘルプデスクチケットの1つとしてもカウントされます。1つの自動化チャットが請求書に2回計上されることになります。これはすぐに積み重なり、毎月の支出を予測することを非常に困難にします。

これは、**eesel AIの料金体系**とは全く異なります。当社のプランは透明性が高く予測可能で、解決ごとの料金は一切ありません。必要な機能に基づいたシンプルな固定料金をお支払いいただくため、自動化が活発に機能した繁忙月の後で予期せぬ請求書が届くことはありません。これにより、成長に合わせて予算を立てることがはるかに容易になります。

代替案：既存ツール用のAIレイヤー

Gorgiasのようなオールインワンプラットフォームに伴う頭痛の種が、異なるアプローチが広まっている理由です。それは、既存のツールをよりスマートにする柔軟なAIレイヤーを使用することです。一社の世界に閉じ込められる代わりに、eesel AIのような専門的なAIソリューションを導入して、すでにお持ちのヘルプデスクと連携させることができます。

このアプローチには4つの大きな利点があります：

1. 数ヶ月ではなく数分で本番稼働： 面倒な移行作業はありません。eesel AIを使えば、ワンクリックでヘルプデスクを接続し、ほぼ即座に強力なAIエージェントを準備できます。

2. 完全な制御とリスクフリーのテスト： AIのパフォーマンスを推測するのはやめましょう。eesel AIのシミュレーションモードを使って実際の過去データでテストし、選択的な自動化で新しいワークフローを完全な自信を持って展開できます。

3. すべてのナレッジを統合： 情報のサイロを打ち破りましょう。ヘルプデスク、社内Wiki、Googleドキュメントなどを接続して、AIに単一の完全な信頼できる情報源を提供します。

4. 成長に合わせた予測可能な料金体系： 紛らわしい解決ごとの料金は忘れてください。eesel AIは、チケット量が急増してもコストを予測可能に保つ、シンプルな固定料金プランを提供します。

結局のところ、AIレイヤーのアプローチは両方の世界の長所を提供します。チームがすでに知っているヘルプデスクとワークフローを維持しながら、クラス最高のAIを追加してそれらをさらに改善できます。

Gorgias AI Agent 2.0の誇大広告の先を見る

見てください、否定はできません。「Gorgias AI Agent 2.0で2025年に何が変わったのか」と尋ねると、その答えはeコマースブランド向けの本格的な販売ツールに進化したということです。プロアクティブチャットとパーソナライズされた推薦は、コンバージョン率を上げようとしているどの店舗にとっても本当に便利な機能です。

しかし、華やかな新機能の先を見ると、いくつかの現実的なトレードオフが見えてきます。プラットフォームのロックイン、詳細な制御の欠如、そして紛らわしく予測不可能な料金体系は、将来的に大きな問題を引き起こす可能性があります。新機能は確かな一歩前進ですが、それは柔軟性と制御を犠牲にして成り立っています。

より強力で、適応性があり、費用対効果の高いAIソリューションを求めるブランドにとって、より賢明な選択は、すでに持っているツールを改善するAIレイヤーです。これにより、うまくいっているものを維持しつつ、顧客に真に素晴らしい体験を提供するために必要なインテリジェンスを追加できます。

ヘルプデスクの切り替えを強制されることなく、完全な制御を提供するAIエージェントの準備はできましたか？ eesel AIを無料でお試しください。数ヶ月ではなく、数分で運用を開始できる方法をご覧ください。