Shopifyの注文データを返信に引き出すGorgias自動化（2025年ガイド）

Shopifyストアを運営しているなら、「私の注文はどこにありますか？」という問い合わせにはうんざりするほどお馴染みでしょう。そうしたメールが届くたびに、サポート担当者は作業を中断し、新しいタブを開き、Shopifyで注文を見つけ、追跡情報をコピーし、Gorgiasに貼り付け直さなければなりません。チケット1件なら大したことはありませんが、1日に何百件も処理するようになると、その小さな作業が多くの時間を食いつぶし始めます。

このガイドでは、その時間を取り戻す方法について解説します。Gorgiasの組み込み自動化機能を使ってShopifyのデータを返信に直接取り込み、チームを無限のタブ切り替え作業から解放する方法を順を追って説明します。

マクロやルールといったGorgiasが提供するツールについて説明しますが、それだけではありません。コストや実際の賢さといった点での限界についても率直に掘り下げます。そして、専用のAIプラットフォームを追加することで、特にストアが成長し続ける中で、自動化を次のレベルに引き上げる方法をご紹介します。

Gorgiasの自動化機能とは？Shopifyの注文データを返信に取り込む

Shopify向けのGorgias自動化機能の核心は、サポートキューを埋め尽くす手作業で反復的なタスクを削減することにあります。担当者が注文詳細を探し回る代わりに、システムが顧客データとShopifyデータを使用して、ヘルプデスクから直接、より迅速でパーソナライズされた返信を作成するのを支援します。

これは主に3つの主要な機能を通じて実現されます。

• マクロ: いわゆる定型文に、賢い工夫を加えたものだと考えてください。動的なShopify変数（顧客名や追跡番号など）を挿入して、各メッセージを自動的にパーソナライズできます。

• ルール: 自動化を開始させるトリガーです。チケットの内容に基づいて、マクロを自動送信したり、チケットにタグを付けたり、担当者に割り当てたりするワークフローを構築できます。

• AIエージェント: Gorgias独自のAIツールです。会話全体を処理し、さらには返金処理や注文キャンセルといったShopifyでの操作を、人間が介在することなく実行するように設計されています。

この考え方の基本は、自動化に「注文はどこ？」や返品ポリシーに関する質問といった単純な作業を任せ、人間の担当者がより複雑で価値の高い、真の顧客関係を築く会話に時間を費やせるようにすることです。

Gorgiasの自動化機能でShopifyの注文データを返信に取り込む方法

それでは、具体的な方法を見ていきましょう。GorgiasでShopifyのデータを取り込む設定は、単なる便利な機能ではありません。規模を拡大したいeコマースブランドにとって必須の機能です。ここでは、Gorgiasのネイティブツールを使ってサポートプロセスを格段にスムーズにする方法をご紹介します。

Shopify変数を使ったマクロの活用

マクロはGorgiasにおける自動化の基盤です。これは、Shopify変数で強化できる、あらかじめ作成された返信文です。これらの変数は、{{ticket.customer.firstname}}や{{ticket.order.tracking_url}}のような単なるプレースホルダーで、各チケットに適した情報を自動的に挿入します。担当者はワンクリックで、完全にパーソナライズされた最新情報を送信できます。

GorgiasのユーザーインターフェースにShopifyとの緊密な連携が表示されているスクリーンショット。eコマースブランドにとって重要な機能です。

一般的な使用方法には以下のようなものがあります。

• 「私の注文はどこにありますか？」（WISMO）という質問に対し、顧客の正確な追跡番号とリンクを添えて即座に回答する。

• 顧客の直近の購入詳細を確認する。

• 顧客のShopifyプロフィールから配送先住所を直接取得し、再確認を依頼する。

これにより、膨大な時間を節約できます。しかし、マクロはあくまでテンプレートであることを忘れてはなりません。単純な質問には最適ですが、よりニュアンスに富んだ、あるいは複数の要素を含むリクエストを真に理解することはできません。

Gorgiasから直接Shopifyのアクションを実行

GorgiasとShopifyの連携で最も便利な機能の1つは、チケット画面から離れることなく主要なタスクを処理できることです。これにより、常にブラウザのタブ間を行き来する必要がなくなるため、担当者の効率が大幅に向上します。

Gorgiasのインターフェース内で返金や注文編集などのShopifyアクションが直接実行されている様子を示すスクリーンショット。

実行できるアクションの例をいくつかご紹介します。

• 注文の返金またはキャンセル: 全額または一部返金を処理し、商品をShopifyの在庫に直接戻すこともできます。

• 注文の編集: 配送先住所を素早く更新したり、注文を複製したりする必要がありますか？数クリックで実行できます。

• 新規注文の作成: 顧客がチャットで注文したい場合、会話を離れることなくカートを作成し、割引を適用し、請求書を送信できます。

この緊密な連携により、担当者は返金リクエストを最初から最後まで、つまりチケットの確認、Shopifyでの返金処理、確認メッセージの送信まで、すべてを単一の画面で行うことができます。

ルールによるワークフローの自動化

マクロがメッセージであるなら、ルールはそれをいつ自動的に送信するかを決定するロジックです。単純な「もしこうなら、こうする（if-this-then-that）」というフローを設定して、よくある状況を管理できます。たとえば、件名に「注文状況」が含まれるチケットが届いた場合、ルールによって担当者がチケットを見る前にWISMOマクロを自動送信できます。

Gorgiasで「if-then」ルールを設定してチケットの割り当てや返信を自動化する例。

簡単なルールは次のようになります。

• もし チケットの件名に「追跡」が含まれていたら

• ならば 「注文状況更新」マクロを適用する

• そして チケットに「WISMO」というタグを付ける

これは良い出発点ですが、限界もあります。ルールベースのシステムは非常に硬直的になりがちです。顧客が「注文状況はどうなっていますか？」の代わりに「ねえ、荷物はどこ？」と書いてきた場合、ルールは機能しません。これは、常に新しいキーワードや条件でルールを更新し続けなければならず、多くのチケットが依然として手動で処理される必要があることを意味します。

Gorgiasの自動化における課題と限界

Gorgiasは優れたツールセットを提供してくれますが、成長中の多くのShopifyブランドは最終的に限界に突き当たります。初期段階で役立ったまさにその機能が、チケット量が増えるにつれて新たな問題を引き起こし始めるのです。

まず、ルールとマクロのシステムが、本当にごちゃごちゃに絡み合ったものになる可能性があります。いくつかの単純なルールから始まったものが、簡単に何百もの複雑で重複したワークフローに膨れ上がることがあります。返品期間のような簡単なことを変更する必要がある場合でも、何十もの異なるルールやマクロを探し出して編集しなければならないかもしれません。これは面倒で、ミスを犯しやすい作業です。

もう一つの大きな問題は、ナレッジがサイロ化していることです。Gorgiasの自動化はShopifyやヘルプデスクからデータを取得するのは得意ですが、それだけです。Googleドキュメントの製品FAQ、Confluenceの技術ガイド、Slackチャンネルからの最近のポリシー更新など、他の場所に保存されている重要な情報にはアクセスできません。これは、自動化が最も基本的な注文に関する質問にしか答えられないことを意味します。

また、自動化を安全にテストする方法もありません。新しい複雑なルールを構築する際、それを本番稼働させる前に、何千もの実際の顧客チケットに対してどのように動作するかを実際に確認することはできません。ただオンにして最善を祈るしかなく、顧客体験を扱う上では理想的ではありません。

最後に、コストが予測しにくいという点があります。Gorgiasの価格設定は処理するチケット数に基づいており、そのAIエージェントは自動化された回答ごとに別途料金がかかります。ストアが成長し、自動化を進めるほど、請求額もそれに伴って増加します。ある意味、自社の成功に対してペナルティを科されるようなもので、サポート予算の予測が難しくなります。

AIプラットフォームでGorgiasの自動化を強化する

すべてを捨てて一からやり直すのではなく、既存のツールの上で機能する専用のAIレイヤーを導入する方がはるかに良いアプローチです。eesel AIのようなプラットフォームは、まさにこの点で、大規模で骨の折れる移行作業を必要とせずに、あなたのGorgiasワークフローに適合させることができます。

eesel AIは、硬直的なキーワードベースのルールを超えています。チームの過去のチケット解決事例から直接学習し、文脈、ニュアンス、そしてあなた独自のブランドボイスを理解します。これにより、単純なルールでは到底不可能な、はるかに正確で人間味のある応答を提供できます。

Gorgiasのサイロ化されたアプローチとは異なり、eesel AIはわずか数クリックですべてのナレッジソースに接続します。Googleドキュメント、Confluenceのナレッジベース、社内wikiなどを連携できます。これにより、AIは配送状況の更新を提供するだけでなく、複雑な製品に関する質問に答え、技術的な問題をトラブルシューティングし、会社の方針を説明することができるようになります。

最大の利点の一つは、すべてを完全に安心してテストできることです。自動化を有効にする前に、eesel AIでは過去の何千ものチケットでシミュレーションを実行できます。これにより、自動化率の明確な予測が得られ、AIが各チケットにどのように回答したかを正確に確認できます。本番稼働前にすべてを微調整できる安全なサンドボックスのようなもので、当て推量やリスクを排除できます。

AIツールのシミュレーション機能を示すスクリーンショット。AIが本番稼働する前に、実際の過去の顧客チケットにどのように返信したかを表示しています。

そしてコストに関しては、その差は歴然です。eesel AIは、解決一件ごとに課金することのないシンプルな料金プランを提供しています。コストは月ごとに予測可能なので、サポート自動化を成功裏に拡大してもペナルティを受けることはありません。営業デモを予約する必要もなく、すべて自分で数分でセットアップして実行できます。

Gorgiasの自動化に関する料金

コストを理解することは、自動化戦略を計画する上で大きな部分を占めます。Gorgiasの料金は、チームが毎月処理する課金対象チケットの数に基づいていますが、AI機能には独自の別途料金が設定されており、これが急速に積み重なる可能性があります。

「課金対象チケット」とは、人間の担当者、ルール、またはAIから返信があったすべての会話を指します。AIエージェントはアドオンであり、その料金はチケット自体のコストに上乗せされることに注意が必要です。たとえば、Proプランでは、AIが解決したチケットには、基本のチケット料金に加えて0.90ドルのAI解決料金がかかります。チケットの高い割合を自動化しようとするブランドにとって、この二重のコストは高額になり、予測が困難になる可能性があります。

ヘルプデスクのプランは以下の通りです。

プラン	月額料金（年払い）	課金対象チケット数/月	超過料金	AIエージェント費用（インタラクションごと）
Starter	$10/mo (Not available yearly)	50	$0.40 / ticket	$1.00
Basic	$50/mo	300	$40 / 100 tickets	$0.90
Pro	$300/mo	2,000	$36 / 100 tickets	$0.90
Advanced	$750/mo	5,000	$36 / 100 tickets	$0.90

注：料金はGorgiasの公開料金ページの情報に基づいており、変更される可能性があります。AIエージェントによる解決も、課金対象のヘルプデスクチケットとしてカウントされます。

単純なGorgiasの自動化を超えて：Shopifyの注文データを返信に取り込むその先へ

Gorgiasの組み込み自動化機能は、あらゆるShopifyブランドにとって素晴らしい出発点です。注文データを返信に取り込み、最も基本的で反復的な作業にかかる担当者の時間を節約するのに非常に優れています。しかし、成長するにつれて、硬直的なルール、分断されたナレッジ、そして高価な解決ごとの課金モデルへの依存が、どこまで進めるかという明確な限界を生み出します。

その限界を突破し、ビジネスとともにスケールする真にインテリジェントな自動化システムを構築するためには、専用のAIプラットフォームを統合することが論理的な次のステップです。

eesel AIのようなツールは、より柔軟で、強力で、費用対効果の高い前進の道を提供します。すべてのナレッジを接続し、安心してテストでき、予測可能な料金設定を提供することで、次に何が来ても対応できるサポートシステムを構築するのに役立ちます。何よりも、既存のツールと連携するため、わずか数分で始めることができます。

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