Gorgias AIをヘルプセンターコンテンツで活用する方法：2025年版ガイド

サポートチームにいるなら、繰り返されるチケットの山に埋もれる感覚をご存知でしょう。AIは、よくある質問への回答を下書きすることで、チームがより複雑な問題に対応できるようにする解決策として期待されています。しかし、AIを思い通りに機能させるのは、なかなかの頭痛の種です。

このガイドでは、Gorgias AIがヘルプセンターのコンテンツを使ってパーソナライズされた回答を下書きするように設定する方法を具体的に解説します。まず、Gorgiasに組み込まれたAIエージェントを使った標準的な設定方法について説明します。その後、さらに踏み込んで、社内のすべてのナレッジを連携させることでその制限を回避し、常に正確で役立つ下書きを作成する方法をご紹介します。

始める前に必要なもの

始める前に、いくつか準備しておく必要があります。

Gorgiasの標準的な方法の場合：

• Automate製品（AIエージェントを含む）が利用可能なGorgiasアカウント

• 公開済みの記事がある有効なGorgiasヘルプセンター

• AIが注文固有の詳細情報を取得するためのShopifyストアへのアクセス権

さらに強力な設定を行う場合：

• Gorgiasヘルプセンターだけでなく、すべてのナレッジソースに接続できるAIツール。例えば、GoogleドキュメントやNotion、Confluenceにある社内wikiなどを想定しています。

ステップバイステップガイド

Gorgiasの組み込みAIを立ち上げて実行するまでの手順を見ていきましょう。

ステップ1：ヘルプセンターのコンテンツを準備する

AIの回答の質は、与える情報の質に左右されます。ヘルプセンターが古くなった記事で雑然としているなら、AIが作成する下書きも同様に質の低いものになります。これは典型的な「ガベージイン・ガベージアウト（ゴミを入れれば、ゴミが出てくる）」の例です。AIを有効にする前に、まずコンテンツが成功に向けて整備されていることを確認する必要があります。

ここでは、ヘルプセンターを整備するためのヒントをいくつかご紹介します。

• 1記事につき1つの質問に絞る。 すべてを巨大な「配送に関するFAQ」にまとめたくなるかもしれませんが、それではAIを混乱させるだけです。項目を細かく分ける方がはるかに効果的です。「注文を追跡するにはどうすればよいですか？」という記事と、「返品ポリシーについて教えてください」という記事を別々に作成しましょう。

• 明確でシンプルな言葉遣いを心がける。 同僚ではなく、顧客に話しかけるように書きましょう。AIや顧客が理解できない可能性のある社内用語や専門用語は避けてください。

• コンテンツを最新の状態に保つ。 古い情報でトレーニングされたAIは、誤った回答を生成します。返品期間、配送料、特別プロモーションなどに関する記事は特に、定期的に見直す習慣をつけましょう。

• リンクを再確認する。 返品ポータル、追跡ページ、製品ページへのリンクが正しく機能することを確認してください。リンク切れは、顧客にとってもAIにとっても行き止まりです。

ステップ2：ナレッジソースを接続する（そしてその限界を理解する）

GorgiasのAIエージェントは、主にGorgiasヘルプセンターという1つの場所から学習するように設計されています。記事がきちんと整備されれば、AIはその情報を使って回答の下書きを開始できます。

しかし、ここで注意点があります。Gorgias AIは自身の世界にとどまるように作られています。他の場所に保存されているすべての情報を読みに行くことはできません。チームの唯一の信頼できる情報源（SSOT）が、慎重に書かれたGoogleドキュメントのフォルダ、Confluenceの詳細な製品wiki、あるいはNotionの社内プレイブックである場合、問題が発生します。これにより大きなナレッジのギャップが生まれ、すべてをGorgiasヘルプセンターに移行するために膨大な時間を費やすか、AIが手探りで対応するのを受け入れるかという、あまり望ましくない2つの選択肢しか残されません。

eesel AIが様々なナレッジソースに接続できる様子を示すインフォグラフィック。これはGorgias AIがヘルプセンターのコンテンツを使ってパーソナライズされた回答を下書きするための重要なステップです。

ステップ3：Gorgias AIを設定する

ヘルプセンターの準備が整ったら、Gorgias Automateダッシュボードでの設定は非常にシンプルです。メールやライブチャットなど、さまざまなチャネルでAIエージェントを有効にできます。

ここでは、AIに「ガイダンス」を与えることもできます。この機能により、AIのトーン（「フレンドリーで親切」や「プロフェッショナルで簡潔」など）を定義し、その振る舞いに関するいくつかの基本ルールを設定できます。これにより、AIが見つけた情報をどのように提示するかを、ある程度コントロールできます。

ステップ4：設定をテストする

テストせずに実際の顧客に対してこの機能を有効にすることは絶対に避けるべきです。Gorgiasには、顧客からの質問サンプルを入力し、ヘルプセンターに基づいてAIがどのような回答を生成するかを確認する方法が用意されています。

これは、AIが現在の30日間の返品ポリシーではなく、古い15日間のポリシーを引用してしまうような明らかな間違いを発見するのに役立ちます。しかし、問題は、一度に1つの質問をテストするだけでは、実際に寄せられる何千ものユニークなチケットにAIがどう対応するかを完全には把握できないことです。これは実質的に、ストレステストではなくスポットチェックに過ぎません。

eesel AIのシミュレーション機能のスクリーンショット。Gorgias AIがヘルプセンターのコンテンツを使ってパーソナライズされた回答を下書きする機能を本番で使用する前に、徹底的なテストが可能です。

ステップ5：eesel AIでナレッジを統合し、適切にテストする

ステップ2と4で述べた制限に心当たりがあるなら、あなただけではありません。多くのチームが、既存のナレッジをすべて移行させるのではなく、既存のナレッジと連携して機能するツールが必要だと気づくのは、まさにこの段階です。

ここでeesel AIのようなプラットフォームが役立ちます。これはGorgiasのようなヘルプデスクに直接接続し、その機能を大幅に向上させるように設計されています。

すべてのナレッジを統合する

1つのヘルプセンターに縛られる代わりに、eesel AIはすべてを接続できます。Googleドキュメント、Confluence、Notion、さらには過去のGorgiasのチケット履歴まで連携可能です。これにより、AIはあなたのビジネス、ポリシー、そして優秀なエージェントがどのように問題を解決しているかの全体像を把握できます。また、過去何千もの会話からブランドのトーンを学習するため、複雑なプロンプト設定なしで、初日からチームの一員のような下書きを作成します。

確信を持ってテストする

Gorgiasでは一度に1つの質問しかテストできなかったことを覚えていますか？eesel AIには、大きな違いを生むシミュレーションモードがあります。安全な環境で、過去何千ものチケットに対してAIを実行できます。これにより、データに基づいた自動化率の予測が得られ、顧客に影響が及ぶ前にナレッジのギャップがどこにあるかを正確に把握できます。

数分で利用開始

何より素晴らしいのは、これがセットアップに数ヶ月もかかるような大規模なプロジェクトではないことです。eesel AIは自分で設定できるように作られています。サインアップし、数クリックでGorgiasアカウントとナレッジソースを接続し、数分で最初のシミュレーションを実行できます。これらはすべて、デモを受けたり営業担当者と話したりする必要なく行えます。

避けるべきよくある間違い

AIを使い始めると、いくつかのよくある罠にはまりがちです。注意すべき点をご紹介します。

間違い1：AIが散在するすべてのドキュメントを見つけられると想定してしまう

多くのチームでは、最も重要な情報がGoogleドキュメント、社内wiki、さまざまなスプレッドシートに散在しています。GorgiasのAIのような組み込みツールが、それらすべてにアクセスできると安易に想定してしまうのがよくある落とし穴です。Gorgiasヘルプセンターに移行した記事だけに頼ると、AIは不完全で、時には全く間違った回答を生成するように仕向けていることになります。

解決策： eesel AIのように、散在するすべてのナレッジソースがどこにあっても接続できるように特別に構築されたツールを使用します。

間違い2：本番環境でのパフォーマンスを安全に確認する方法がない

AIがどのように機能するかを明確に把握しないまま有効にすることは、一種の賭けです。いくつかの簡単なテストで大きな問題を発見できるかもしれませんが、実際の顧客からの多種多様な質問に対応できるかはわかりません。これはすぐに悪い顧客体験につながり、信頼を損なう可能性があります。

解決策： eesel AIのシミュレーションモードを活用しましょう。過去の実際のチケット何千件分でAIをテストすることで、期待されるパフォーマンスに関する明確なレポートが得られ、顧客とやり取りする前に問題を修正できます。

eesel AIのシミュレーション結果の分析画面。Gorgias AIがヘルプセンターのコンテンツを使ってパーソナライズされた回答を下書きするように設定する際の重要なステップです。

間違い3：予測不可能なチケット単位の料金体系に悩まされる

これは大きな問題です。GorgiasのAI料金モデルは、「自動解決」ごとに課金され、年間プランではチケット1件あたり約0.90ドルになります。これは、AIが賢くなり、より多くのチケットを処理するようになると、請求額が実際に増加することを意味します。成功すればするほどコストがかさみ、月々の費用を予測しにくくするモデルです。

解決策： 分かりやすい料金体系のツールを探しましょう。eesel AIは、解決件数ごとの料金ではなく、必要な機能に基づいたシンプルなプランを提供しています。これにより、忙しい月の後に巨額の請求書に驚くことはありません。

eesel AIの料金ページのスクリーンショット。Gorgias AIがヘルプセンターのコンテンツを使ってパーソナライズされた回答を下書きする機能を検討する際に、異なる料金アプローチを強調しています。

基本的な下書きを超えて、サポートを自動化する

Gorgias AIを使ってヘルプセンターのコンテンツからパーソナライズされた回答を下書きすることは、サポート自動化への良い第一歩です。しかし、この一歩は、完全なナレッジベースを活用できないという制約によって足踏み状態にあります。

真の自動化は、社内wikiから過去のチケット履歴まで、すべてのナレッジを統合できるAIから生まれます。それは、自信を持ってテストでき、成果を上げても不利にならない料金モデルを持つシステムから実現されるのです。

Gorgiasを利用していて、予測不可能なコストをかけずにAIのパワーとコントロールを強化したいサポートチームにとって、eesel AIは一見の価値があります。

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