Gorgias AIを使って注文番号を抽出し、チケットフィールドに紐付ける方法：2025年版ガイド

eコマースのサポートチームで働いているなら、お決まりの作業があるはずです。顧客から注文に関するメールが届くと、まず探偵のようにメッセージをスキャンして、非常に重要な注文番号を探し出すことから始めます。それを見つけ、コピーし、チケットのフィールドに貼り付け、Shopifyのタブに切り替えて検索し、そこでようやく顧客のサポートを開始できるのです。

ほんの小さな作業に感じられるかもしれませんが、1日に何百ものチケットをこなすとなると、その数秒が数分に、そして数分が数時間へと膨れ上がります。これはチームの生産性を低下させ、顧客を必要以上に待たせる原因となります。

幸いなことに、AIがこのコピー＆ペーストの作業をすべて代行してくれるため、時間を節約し、手作業によるミスを減らし、チームが本来の問題解決に集中できるようになります。Gorgiasのようなヘルプデスクにはこのための機能が設計されていますが、それを完璧に機能させるのは少し厄介な場合があります。

このガイドでは、Gorgias AIを使用して注文番号を抽出し、チケットフィールドに添付する方法を詳しく説明します。また、その限界についても率直に触れ、サポートの自動化をさらに高いレベルに引き上げたいチームのために、より強力で柔軟な代替案をご紹介します。

Gorgias AIとは？

Gorgiasがeコマース業界で有名なのには理由があります。これは、Shopifyなどのプラットフォームで運営されているオンラインストア向けに、ゼロから構築されたヘルプデスクです。その主な目的は、メール、チャット、ソーシャルメディアなど、すべての顧客との会話を1つの整理された場所に集約することです。

人々が「Gorgias AI」について話すとき、それは主にその意図と感情を検出する能力を指しています。簡単に言えば、顧客が何について尋ねているか（「配送/状況」に関する質問など）、そしてどのように感じているか（満足、不満など）を把握しようとします。この検出機能が、その自動化機能のほとんどを支えるエンジンとなっています。

Gorgiasの顧客タイムラインのスクリーンショット。チームが顧客とのやり取りの全体像を把握するのに役立ちます。

したがって、Gorgias AIを使用して注文番号を抽出し、チケットフィールドに添付する場合、それは単にオンにできる機能ではありません。Gorgiasのネイティブツール、主にルールエンジンを使用して自分で構築する必要があるワークフローです。Gorgiasは、その「AIエージェント」が問い合わせの大部分に対する応答を自動化できると述べていますが、その数値を達成できるかどうかは、顧客が質問する可能性のあるあらゆる方法を捉えるために、どれだけうまくルールを構築できるかにかかっています。ご想像のとおり、これは非常に大きな課題です。

Gorgiasで注文番号を抽出する設定方法

Gorgiasに注文番号を自動的に見つけて取得させるのは、設定でチェックボックスをオンにするほど簡単ではありません。いくつかの主要なコンポーネントを組み合わせてワークフローを手作業で作成するプロセスです。ここでは、その一般的な仕組みを見ていきましょう。

まず最初に、eコマースストアを接続する必要があります。Gorgiasが有効な注文番号がどのようなものかを認識するためには、ShopifyやBigCommerceなどの統合を介してストアへの直接の接続が必要です。この接続がなければ、単なる推測に過ぎません。

注文番号を抽出するための重要なステップである、Shopifyとの緊密な統合を示す画像。

次に、このプロセスはGorgiasの意図検出に依存します。新しいチケットが届くと、Gorgiasはメッセージを読み、顧客の意図を推測します。私たちがやろうとしていることでは、「配送/状況」のような意図をフラグ付けしたときにすべてが始まります。これが、これから構築する自動化ルールのトリガーとなります。

最後の、そして最も重要なステップは、ルールの作成です。ここでGorgiasへの指示を具体的に設定します。いくつかの特定の手順で設定する必要があります：

1. トリガー: 新しいチケットが作成され、かつ検出された意図が「配送/状況」である場合にのみルールが発動するように指示します。

2. 条件: ここが厄介な部分です。ストアの注文番号と一致するメッセージ内の特定のパターンを探すようにルールに指示する必要があります。これは「ORDER-」のような接頭辞や、特定の桁数かもしれません。

3. アクション: すべての条件が満たされた場合、最後のステップは、見つかった番号を取得し、事前に作成しておいたカスタムチケットフィールド（例えば「注文番号」という名前のフィールド）に適用することです。

この設定は単純なケースでは間違いなく機能しますが、厳格なルールとパターンマッチングの基盤の上に構築されています。顧客が注文番号を少し違う方法で入力したり、余分なテキストを追加したり、予期しない方法で質問を表現したりすると、ルールは失敗する可能性があります。この脆弱性は、エージェントが結局手作業に戻らなければならないことを意味し、それは自動化の本来の目的を損なうものです。

一般的なユースケースと限界

それが機能する場合、利点は明らかです。注文番号フィールドが自動的に入力されることで、エージェントは「私の注文はどこですか？」（WISMO）の質問にほんのわずかな時間で対応できます。退屈なデータ入力を省略できるため、チーム全体の効率が向上します。さらに、その注文番号がフィールドに入力されると、Gorgiasのサイドバーに配送詳細を表示するなど、他の自動化を開始することもできます。

しかし、チームが成長し、顧客の問題が多様化するにつれて、このルールベースのアプローチの欠点が露呈し始めます。

ルールはあまりにも文字通りすぎます。自動化は、あなたが与えた正確な指示と同じくらいしか賢くありません。顧客が「私の注文は#12345です」と書けば、それを捉えるかもしれません。しかし、「前回の購入について確認したいのですが、12345です」と言われたらどうでしょうか？ルールは簡単に混乱して見逃してしまい、チームが介入せざるを得なくなります。

また、文脈を本当に理解しているわけではありません。Gorgiasのシステムは、会話の背後にある実際の意味ではなく、キーワードとパターンを見つけるように設計されています。チームがすでに正常に解決した何千もの類似チケットから学習する方法はありません。良くも悪くも、あなたが書いたスクリプトに従うだけです。

安全にテストすることもできません。新しいルールが過去何千ものチケットに対してどのように動作するかを確認する簡単な方法はありません。基本的には、ルールを構築し、オンにして、うまくいくことを祈るしかありません。この「本番環境でのテスト」方法はリスクが高く、ルールが期待通りに機能しない場合、受信トレイが大混乱に陥る可能性があります。

最後に、より複雑なアクションを実行することはできません。Gorgiasは、タグの追加やチケットの割り当てといった基本的なことには優れています。しかし、もっと多くのことをしたい場合はどうでしょうか？例えば、エージェントがチケットを見る前に、AIに在庫システムを自動的にチェックさせて、商品が在庫にあるかどうかを確認させたい場合は？単純なルールベースのシステムでは、そのような複数ステップのカスタムワークフローを処理することはできません。

ここで、新しいAIプラットフォームは異なる道を歩んでいます。脆弱なルールに頼るのではなく、eesel AIのようなツールは、チームが解決したチケットの全履歴から学習します。これにより、AIは単なるキーワードではなく、会話の文脈を理解できるため、顧客がどのように質問を表現しても、注文番号のような情報を確実に抽出できます。Gorgiasと深く統合されているため、複雑な見直しをすることなく、既存のヘルプデスクにこのインテリジェンスを追加できます。

Gorgiasの価格設定

Gorgiasでこれらの自動化を構築するために多くの時間を費やす前に、彼らの価格設定がどのように機能するかを少し理解しておく価値があります。コスト構造は、サポートをどのようにスケールさせるかにかなり大きな影響を与える可能性があります。

Gorgiasの価格設定は、主に毎月処理する「課金対象チケット」の数に基づいており、AIによって処理された解決策には追加料金がかかります。このモデルは、特に成長中のeコマースブランドにとって、予測不可能な請求につながる可能性があります。

プラン	月額料金（月払い）	月間チケット数	超過料金	AIエージェントのインタラクション
Starter	$10/月	50	+$0.40 / チケット	解決ごとに$1.00
Basic	$60/月	300	+$40 / 100チケット	解決ごとに$0.90
Pro	$360/月	2,000	+$36 / 100チケット	解決ごとに$0.90
Advanced	$900/月	5,000	+$36 / 100チケット	解決ごとに$0.90
Enterprise	カスタム	カスタム	カスタム	解決ごとに$0.90

価格は2024年後半時点のGorgias公式価格ページの情報に基づいています。

ここでの主な問題は、コストがチケット量に直接連動していることです。ブラックフライデーのセール中など、大量のチケットが発生する月には、超過料金のために請求額が予期せず跳ね上がることがあります。そして、AIエージェントに頼ってより多くのチケットを自動化すると、その解決策の一つ一つに対して料金を支払うことになります。ある意味、ビジネスを成長させ、自動化を成功させたことに対してペナルティを課されるようなものです。

対照的に、eesel AIのようなプラットフォームは、透明性があり予測可能な価格設定を提供しています。プランは必要な機能に基づいており、解決ごとの追加料金なしで、豊富なAIインタラクションが含まれています。これにより、最も忙しい時期にコストが手に負えなくなる心配をすることなく、自信を持って自動化をスケールさせることができます。

注文番号抽出のための柔軟な代替案：eesel AI

ルールベースのシステムに対する不満こそが、新しい波のAIツールが登場した理由です。これらのプラットフォームは、静的な指示セットに従うだけでなく、学習し、適応し、既存のワークフローに直接プラグインします。ここでは、eesel AIのようなソリューションが、Gorgiasですでにやっていることをどのように改善するかをご紹介します。

Gorgiasでの手動で面倒なルール構築プロセスとは異なり、eesel AIは完全にセルフサービスです。ワンクリックでGorgiasヘルプデスクを接続し、数ヶ月ではなく数分で有能なAIエージェントを準備できます。試用するために必須の営業デモを受ける必要はありません。

根本的な違いは、AIがどのように学習するかという点にあります。キーワードマッチングに頼る代わりに、eesel AIはチームの過去の何千もの会話を読み、理解します。優秀なエージェントが以前にどのように問題を処理したかから学習するため、ベテランのプロのように、どんなチケットからでも正確に注文番号を見つけて抽出できます。文脈を理解するため、タイプミスや変わった言い回しに惑わされることはありません。

eesel AIでは、単にチケットにタグを付ける以上のことができるワークフローを構築することもできます。「AIアクション」を使えば、カスタムの複数ステップの自動化を作成できます。例えば、AIが注文番号を見つけたら、自動的にShopify APIにアクセスしてリアルタイムの配送状況を確認するように設定できます。そして、その情報を使って、エージェントが素早く確認して送信できるようなパーソナライズされた返信を下書きさせることができます。そのレベルの動的な自動化は、標準的なルールでは不可能です。

そして、おそらく最も良い点は、AIを実際の顧客とやり取りさせる前に、シミュレーションモードで実行できることです。eesel AIは過去の何千ものチケットを分析し、どれだけ正確に機能したかについての明確なレポートを提供します。これにより、その動作を微調整し、サポートキューを壊すリスクを排除して、完全に自信を持って自動化を展開できます。

注文番号抽出における厳格なルールからの脱却

Gorgiasで注文番号の抽出を自動化することは、より効率的なサポートチームに向けた確かな第一歩です。AIが反復的なタスクをエージェントから解放できることを証明しています。しかし、これまで見てきたように、ルールベースのシステムはその性質上、限界があります。脆弱であったり、絶え間ない微調整が必要であったり、真の自信を持ってスケールさせることが困難です。

eesel AIのような現代のAIツールは、サポートを自動化するための、はるかに強力で、柔軟で、信頼性の高い方法を提供します。チーム自身のデータから学習し、強力なカスタムワークフローを可能にし、すべてをリスクなしでテストする方法を提供することで、これらのツールは単純なキーワードを超えて、顧客が実際に何を言っているのかを理解します。

既存のヘルプデスク内で新たなレベルの自動化を解き放ち、チームが重要なことに集中できるようにする準備ができているなら、厳格なルールを超えて目を向ける時かもしれません。eesel AIがあなたのGorgiasワークフローをどのように変革できるか、ご自身の目で確かめてください。

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