2025年版：Gorgiasワークフロー自動化の実践ガイド

Gorgiasをお使いなら、こんな光景に見覚えがあるかもしれません。チケットは山積みになり、顧客は一刻も早い回答を求め、サポートチームは全員を満足させようと必死に奔走する。まるで常にジャグリングをしているような感覚です。現状維持ではなく、一歩先を行くための唯一の方法は、ワークフローを整理することです。サポートの管理方法を確立することが、品質を落とさずに成長するための鍵となります。

このガイドは、まさにその手助けをするために作成されました。Gorgiasに標準で備わっているフロー、マクロ、ルールといったツールを順に見ていき、それぞれの利点を確認します。さらに重要なのは、それらのツールがどこで限界に達するのか、そして、よりスマートなAI主導のアプローチを用いてGorgiasのワークフローをその限界以上に押し上げる方法について解説します。

Gorgiasに標準搭載されているワークフローとは？

Gorgiasには、反復的な作業を自動化し、混沌とした状況に秩序をもたらすためのツールがいくつか備わっています。これらは、より効率的なサポートシステムを構築するための基本的な構成要素と考えることができます。より高度な戦略に踏み込む前に、それぞれの機能について簡単に見ていきましょう。

フローの概要

フローとは、顧客向けに構築できる対話式のステップバイステップガイドです。通常はチャットウィジェットやヘルプセンター、問い合わせフォームなどに設置されます。その目的は、一連の質問と回答を通じて顧客が自ら問題を解決できるようにすることです。商品の推薦クイズやサイズガイド、あるいはエージェントを介さずに返品ポリシーを案内する際などに役立ちます。

マクロの理解

マクロは、本質的には事前に作成された返信文です。エージェントがワンクリックで一般的な質問に答えられるようにするためのテンプレートです。そのため、「配送時間はどのくらいですか？」という同じ質問に何度も同じ回答を入力する代わりに、エージェントはマクロを使用するだけで済みます。顧客の名前や注文番号といった情報を差し込むことで、メッセージをよりパーソナライズすることも可能です。

ルールの仕組み

ルールは、バックグラウンドで機能する自動化です。これは「もしこうなったら、こうする」というシンプルなコマンドで、チケットの内容に基づいてアクションをトリガーします。例えば、チケットのメッセージに「返金」という単語が含まれていた場合、自動的に「緊急」というタグを付け、適切なチームに振り分けるルールを設定できます。エージェントがチケットを目にする前に、整理・分類を行うことが目的です。

これらの違いを簡単にまとめると、次のようになります：

機能	主な用途	ユーザーインタラクション	複雑さ
フロー	顧客のセルフサービスガイド	対話型（顧客向け）	中（ビジュアルビルダー）
マクロ	エージェント向けの定型文	手動（エージェントが起動）	低（シンプルなテンプレート）
ルール	バックエンドでのチケット管理	自動（システムがトリガー）	中（If/thenロジック）

Gorgiasネイティブワークフローの一般的な使用例（と、その限界）

これらのネイティブツールは、大量のチケットを処理する上で非常に役立ちます。しかし、これから見ていくように、これらには明確な限界があり、完全な自動化設定の実現を妨げています。いくつかの一般的なシナリオを見てみましょう。

注文状況に関する問い合わせの自動化

サポートエージェントの日常業務の大部分は、「私の注文はどこにありますか？」（WISMO）という質問に答えることに費やされます。Gorgiasを使えば、「注文状況」のようなフレーズを含むチケットをルールで検出し、顧客の追跡リンクを含むテンプレート化された回答をマクロで自動返信する、という基本的なワークフローを設定できます。

限界： 問題は、このシステムがルールに厳格すぎることです。完全に正確なキーワードに依存しています。顧客が「荷物はもう発送されましたか？」や「配送状況に更新はありますか？」と尋ねた場合、自動化はそれを見逃してしまう可能性が高いのです。これは単なるテキストマッチャーなので、顧客が本当に何を意味しているのかを理解しません。そして、フォローアップの質問に対応したり、顧客が苛立っているかどうかを判断したりすることは、もちろんできません。

セルフサービスワークフローによる顧客の誘導

フローは、予測可能な質問に最適です。顧客に返品を希望するかを尋ね、注文番号を入力してもらい、最終的に返品ポータルへ案内するフローを構築できます。これは、簡単なチケットを削減し、顧客が自分で答えを見つけられるようにするための確実な方法です。

限界： フローは固定された経路であり、昔ながらの電話メニューのようなものです。「返品は1番、交換は2番を押してください」といった具合です。顧客の状況がスクリプトと少しでも異なると、うまく適応できません。もし返品が異なるポリシーを持つ海外からの注文だったらどうでしょうか？フローはそこで停止し、顧客は結局エージェントを待つことになります。さらに、フローはGorgiasの外部にある情報、例えばGoogleドキュメントに保存された詳細なポリシー文書や、過去のサポートチケットにあった巧妙な解決策から学習することはできません。

マクロによるエージェントの応答の標準化

マクロは、全員が同じ認識を保つために非常に優れています。すべてのエージェントが適切なブランドボイスを使い、よくある質問に対して同じ情報を提供することを保証します。迅速かつ簡単で、応答時間の短縮に貢献します。

限界： マクロは静的です。新しい状況から学習したり、時間とともにより賢くなったりすることはありません。エージェントは依然として、場合によっては長いリストの中から適切なマクロを手動で探す必要があります。また、顧客からの質問に複数の要素が含まれている場合、単一のマクロではおそらく解決できないでしょう。会話全体や顧客の履歴に基づいて、本当に役立つ詳細な応答を組み立てることはできません。

標準的なGorgiasワークフローの実際

では、これらすべてが実際にはどのように機能するのでしょうか？Gorgiasの標準ツールのみを使用した典型的なチケットの処理フローは、自動化されたステップと手動作業の組み合わせになります。

チケットがキューに入ったと想像してください。ルールが「返品」などのキーワードをスキャンし、自動的にタグを付けます。エージェントがチケットを開くと、そのタグを見て手動で「返品ポリシー」マクロを選択します。そこから先のフォローアップの質問に対応するのはエージェント次第です。これらの枠にきれいに収まらないものについては、最初から完全に手作業となります。

これらのツールは良い第一歩ですが、根本的に受動的です。厳格なロジックに基づいて動作するため、実際に自動化できる範囲には上限があり、残りの作業はチームが補うことになります。

AIレイヤーでGorgiasワークフローを真に自動化する方法

その上限を乗り越えるには、Gorgiasの上にインテリジェンスのレイヤーを追加する必要があります。真の自動化とは、ヘルプデスクを置き換えることではなく、より賢くすることです。AIレイヤーは、顧客が何を言おうとしているのかを理解し、散在するすべての企業ナレッジから学習し、行動を起こすことができます。これにより、サポートは受動的なものから能動的なものへと変化します。

会話型AIで厳格なルールを超える

ルールベースのシステムの問題点は、人間を真に理解できないことです。そして、人間はキーワードで話しません。一方、会話型AIはそれができます。

eesel AIのようなAIプラットフォームは、あなたのGorgiasアカウントと直接統合し、顧客の言葉そのものではなく、その背後にある意味を理解します。簡単な質問と不満に満ちた苦情の違いを判別できます。ニュアンスや感情を読み取り、真の共感をもって応答し、役立つ回答を提供することができます。これは、静的なマクロには到底できないことです。

すべてのナレッジを統合する

Gorgiasの標準自動化ツールは、直接入力された情報しか使用できません。しかし、あなたのチームは実際にどこで答えを見つけているでしょうか？おそらく、過去のチケットや社内wiki、ランダムなGoogleドキュメントを掘り起こしているはずです。

そこでeesel AIの出番です。eesel AIは、場所を問わず、すべてのナレッジソースに接続します。過去のサポートチケットから学習し、ブランドのトーンや一般的な解決策を把握します。Confluenceのページ、Googleドキュメント、Notionなどから情報を引き出すことができます。これにより、AIエージェントは全体像を把握し、複数の場所からの情報を必要とする複雑な質問にも、エージェントが何もしなくても答えることができるようになります。

シミュレーションで自信を持ってワークフローをテスト

自動化で最も恐ろしいことの一つは、ボットを顧客対応に投入するという考えです。もし間違えたらどうしよう？本当に役立ち、人々をさらに苛立たせることにならないと、どうして確信できるでしょうか？

この点でeesel AIは異なります。eesel AIにはシミュレーションモードがあり、過去の何千もの自社チケットでAIセットアップをテストできます。AIが実際の顧客からの質問にどのように応答したかを正確に確認でき、ライブの顧客向けに有効化する前に、自動化率とパフォーマンスを明確かつリスクなしで予測できます。他の多くのプラットフォームでは、ただ祈るしかないのに対し、eesel AIは自社のデータに裏打ちされた自信を提供します。

数ヶ月ではなく数分で開始

AIを始めるのに6ヶ月のプロジェクトは必要ありません。真の価値は、迅速に立ち上げて実行することから生まれます。

eesel AIはセルフサービスで利用できるように設計されています。ワンクリックでGorgiasアカウントを接続し、わずか数分で最初のAIエージェントを自分で設定できます。必須のデモや長い営業電話を受ける必要はありません。サインアップしたその日のうちにシミュレーションを実行し、潜在的な結果を確認できます。

AIと自動化されたGorgiasワークフローに関するGorgiasの料金体系を理解する

コストは常にパズルの大きなピースであり、Gorgiasの料金体系は少し分かりにくい場合があります。Gorgiasは、メインのヘルプデスクとAI機能を別々に価格設定しているため、全体像を把握するには両方を理解する必要があります。

Gorgiasヘルプデスクプラン

Gorgiasの料金体系の核となるのは、毎月処理する「課金対象チケット」の数です。課金対象チケットとは、人間、ルール、またはAIエージェントから応答があったすべての会話を指します。

主なヘルプデスクプランの概要は以下の通りです：

プラン	月額料金（最低価格）	含まれるチケット数	超過コスト
Starter	$10/月	50	$0.40 / チケット
Basic	$50/月	300	$40 / 100チケット
Pro	$300/月	2,000	$36 / 100チケット
Advanced	$750/月	5,000	$36 / 100チケット
Enterprise	カスタム	カスタム	カスタム

Gorgias AIエージェントアドオン

ヘルプデスクプランに加えて、Gorgias AIエージェントは追加費用がかかります。ここが興味深い点です。Gorgiasは、自動化されたインタラクションごとに課金します。年間プランでは、これはAIが自己解決した会話1件あたり約$0.90に相当します。

この料金モデルは、予測不可能で増大するコストにつながる可能性があります。チケットの自動化が上手くなればなるほど、支払う金額が増えるのです。効率的になったことに対して、ある意味でペナルティを課されているようなものです。

これは、シンプルで予測可能な月額または年額プランで、豊富なAIインタラクションを含むeesel AIの料金体系とは大きな違いです。eesel AIでは、解決ごとの課金はありません。つまり、予期せぬ請求を心配することなく、できる限り多くのチケットを自動化できます。コストは予測可能なままであり、金銭的な推測なしに自動化をスケールアップできます。

Gorgiasワークフローを基本ルールからスマートな自動化へ

Gorgiasのネイティブワークフローは、素晴らしい出発点です。多忙なサポートチームに、待望の整理と効率性をもたらすことができます。しかし、それらはあくまで出発点にすぎません。ルールベースの設計であるため、常に限界に突き当たり、膨大な数のチケットがエージェントの手作業に残されることになります。

サポートを真にスケールさせ、顧客が期待するようになった即時かつ役立つ回答を提供するには、インテリジェントなAIレイヤーを追加する必要があります。文脈を理解し、ビジネスのすべてのナレッジから学習し、安全かつ自信を持って展開できるシステムが必要です。

eesel AIは、あなたのGorgiasセットアップをアップグレードするためのシンプルで強力な方法を提供します。既存のヘルプデスクと連携し、反復的な作業を自動化することで、チームが本当に人間の対応を必要とする会話に集中できるようにします。

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