AIを活用したチケットのカテゴリ分けが、Zendeskの高度な検索とレポートをどのように改善するか

毎日届く大量のサポートチケットの山に頭を悩ませていませんか？これは、すべてのサポートチームが直面する課題です。顧客の課題を追跡し、適切な担当者に繋ぎ、全体で何が起きているのかを把握するためには、一つの基本的な作業が欠かせません。それは、チケットをカテゴリごとに仕分けることです。Zendeskにおいて、チケットをカテゴリに分類することは、サポートキューを整理し、後で分析するための有用なデータを得るのに役立ちます。

しかし、現実を見てみましょう。「すべてのチケット」を一つずつ手作業で読んでカテゴリ分けするのはどうでしょうか？それは非常に時間がかかるプロセスであり、一貫性が失われがちです。また、本来なら顧客を助けるために使うべきチームの貴重な時間を奪ってしまいます。これは、チームがスムーズに業務を遂行し、ヘルプデスクに蓄積されたデータを最大限に活用することを妨げるボトルネックになりかねません。

ここで人工知能（AI）の出番です。AIはビジネスのサポート対応のあり方を変えており、なかでもチケットのカテゴリ分けの自動化と改善において大きな力を発揮します。AIにチケットの分析と仕分けを任せることで、手作業を効率化し、より正確な結果を得ることができ、さらに効果的な**Zendeskの高度な検索（Zendesk advanced search）**や洞察に満ちたレポートといった強力な機能を活用できるようになります。なぜこれが重要なのか、そしてAIがどのようにそれを実現するのかについてお話ししましょう。

なぜチケットの仕分けがサポートチームにとって重要なのか

チケットをカテゴリ分けするしっかりとした方法を持つことは、単に見た目を整理するだけのことではありません。実は、効率的なサポート運営を行う上で極めて重要なことです。チケットが正確に仕分けられていれば、適切なエージェントやチームに自動的に送信するルールを設定できます。これにより、顧客は自分を助けてくれる担当者に、より早く繋がることができます。

また、カテゴリ分けは、有用なレポート作成や分析に必要な整理されたデータを提供してくれます。これにより、**Zendeskの高度な検索（Zendesk advanced search）**のフィルターやレポートを使用して、どの問題が最も頻繁に発生しているか、各チームのパフォーマンスはどうか、どこで滞りが発生している可能性があるかなど、さまざまな角度からサポートデータを確認できます。このような洞察は、製品やサービス、あるいはサポートの対応方法を改善するための賢明な意思決定を行う鍵となります。さらに、明確なカテゴリがあることで、エージェントはチケットの内容を素早く理解でき、対応のスピードアップと迅速な回答に繋がります。

手動または単純なルールによる仕分けの難しさ

重要であるにもかかわらず、Zendeskのチケットを手動でカテゴリ分けする方法には、いくつかの現実的な欠点があります。エージェントに届くすべてのチケットを読んで仕分けさせるのは、膨大な時間を要します。それは、顧客との対話や問題解決から彼らを遠ざけてしまいます。

一貫性を保つことも大きな課題です。あるエージェントが「請求（billing）」と呼ぶ問題を、別のエージェントは「支払い（payments）」や「インボイス（invoicing）」とタグ付けするかもしれません。このような一貫性の欠如は、正確なレポート作成やトレンドの把握を困難にします。そして、チケットの量が増えるにつれ、手動での仕分けは追いつかなくなります。無理に続けようとすると、未対応の山（バックログ）が発生し、エージェントが疲弊してしまう原因になります。

Zendeskで基本的なキーワードトリガーを使用する場合でも、限界があります。トリガーによって単純なタグを自動的に追加することはできますが、人間が実際に話す言葉のニュアンスを理解するのは苦手です。顧客は同じ問題を全く異なる言葉で表現するかもしれませんし、一つのキーワードがメッセージの文脈によって異なる意味を持つこともあります。その結果、チケットが間違ったカテゴリに分類されてしまうことがよくあり、自動化の意味が薄れてしまいます。こうした困難こそが、よりスマートで柔軟な方法が求められる理由です。

AIがどのようにZendeskのチケットカテゴリ分けを自動化し、改善するか

人工知能は、手動や単純なルールによる仕分けの課題に対して、非常に強力な解決策を提示します。基本的に、AIは自然言語処理（NLP）と機械学習（ML）を使用して、届いたチケットが「実際に何を伝えているか」を、人間と同じように理解します。しかも、人間よりはるかに速く、大量のチケットを一度に処理できるのです。

その仕組みは通常、次のようになります。まずAIがチケットの件名、説明、その他の重要な詳細を確認します。学習したパターン、キーワード、文脈、さらにはトーン（感情）に基づいて、AIはトピック、顧客の意図、そして緊急度を判断します。その後、適切なタグを自動的に追加し、チケットを正しいカテゴリに分類し、最適な部署やエージェントに送信することまで可能です。

この自動化により、プロセスが大幅にスピードアップし、チケットが常に同じ基準で仕分けられるようになります。そしてエージェントは、より複雑な問題の解決に集中する時間を確保できるようになります。これにより、チケットが大量に届いたとしても、正確かつ効率的に整理されることが保証されます。

Zendeskのチケット仕分けのためのAIオプションを検討する

Zendeskでのチケット仕分けを自動化したい場合、いくつかの選択肢があります。Zendesk自体に組み込まれている機能を使う方法と、連携可能な他社製のツールを探す方法があります。

Zendesk独自のカテゴリ分け用AI

Zendeskは成熟した信頼性の高いプラットフォームであり、主に「インテリジェント・トリアージ（Intelligent Triage）」と呼ばれる機能を通じて、仕分けを支援する強力な組み込みAI機能を提供しています。これはZendesk Advanced AIスイートの一部であり、ヘルプデスク内で洗練された統一的な自動化体験を求めるチーム向けに設計されています。

インテリジェント・トリアージは、新しいチケットを効果的に分析し、顧客の意図、感情（センチメント）、使用言語などを特定するように設計されています。この情報はチケットに追加され、適切な場所への送信や優先順位の決定に役立てられます。

Zendeskネイティブのカテゴリ分け用AIを検討する際は、以下の要素を念頭に置いてください：

• Zendeskは、チームの規模や専門的なニーズに合わせて、Advanced AIアドオンを含む段階的なプランを提供しています。
• 主にヘルプセンターの記事を活用して、検証済みの顧客向けコンテンツに基づいてカテゴリ分けを行います。
• コアなZendeskエコシステムの一部として管理しやすい、信頼性の高い標準化された仕分けの枠組みを提供します。
• 解決ベースの料金モデルは、自動化の成功という価値にコストを合わせるように設計されています。

その他のAIツールと連携方法

幸いなことに、Zendeskのエコシステム内で動作し、特化したAI仕分け機能を提供するツールやプラットフォームは他にもたくさんあります。これらは Zendeskマーケットプレイス で見つけることができるアプリであったり、Make.com のような連携プラットフォームを使用して、Zendeskを強力なAIサービスとリンクさせたりすることもできます。

現在の設定を補完したり強化したりできる、非常に強力で柔軟な選択肢の一つがeesel AIです。

eesel AIがZendeskのチケットカテゴリ分けに優れている理由

eesel AIは、Zendeskの機能を補完するように設計されており、既存のワークフローと完璧に連携する、カスタマイズされたチケット仕分け方法を提供します。Zendeskのチケットカテゴリ分けにeesel AIを使用する主なメリットは以下の通りです：

• 幅広い知識ソース: Zendeskが主にヘルプセンターの知識に焦点を当てるのに対し、eesel AIは過去のZendeskチケット、GoogleドキュメントやConfluenceなどの内部ファイル、外部のWiki、その他100以上の場所から学習する機能を追加します。つまり、「貴社固有の」サポート履歴や内部知識から学習できるのです。さらに、自動的に同期されるため、AIは常に最新の状態に保たれます。eesel AIについては、https://eesel.ai でご確認いただけます。

• より深いカスタマイズ: eesel AIは、プロンプトとアクションの設定を通じて、高度なカスタマイズが可能です。詳細な基準に基づいてチケットをどのように仕分けるかをAIに正確に指示でき、深い文脈に基づいてタグを追加したりチケットをエスカレーションしたりするための特定のルールを設定できます。

• 予測可能なコスト: eesel AIは、やり取りの回数に基づいた柔軟な従量課金モデルを採用しており、成長に合わせた特定の使用量に基づいて、一部のチームにとってコスト予測がしやすくなっています。

• 簡単なセットアップ: eesel AIとZendeskのセットアップは非常にスムーズです。この統合は簡単に設定できるように設計されており、複雑なデータを移動させることなく、Zendeskでの業務方法を改善できます。

• 堅牢なテスト: eesel AIにはシミュレーション機能が含まれており、実際に稼働させる「前」に、過去のデータを使ってAIがどのようにチケットを仕分けるかを確認できます。これにより、正確性を確保し、AIのパフォーマンスを微調整することができます。

AIを活用したカテゴリ分けの導入に向けた検討

AIによるカテゴリ分けを導入するにはいくつかの検討が必要ですが、過度に複雑に考える必要はありません。技術的な「どのように（How）」に入る前に、全体像としての「何を（What）」と「なぜ（Why）」に焦点を当てることが重要です。以下に、検討すべき主なステップとヒントを挙げます。

• カテゴリを明確に定義する: AIツールを探す前に、ビジネスと顧客にとって理にかなった、論理的で包括的なカテゴリセットを作成してください。これがAIが動作するための構造となります。

• 適切なツールを選ぶ: 特定のデータから学習する能力、カスタマイズオプション、そしてZendeskとの統合のしやすさに基づいて、さまざまな選択肢を比較検討してください。

• データの準備を確認する: ヘルプセンター、過去のチケット、内部文書など、AIのトレーニングに使用する知識ソースが正確で最新であることを確認してください。

• AIがカテゴリ分けしたチケットをエージェントがどう扱うかを計画する: エージェントはカテゴリを再確認しますか？送信や検索にどのように活用しますか？AIを日常業務にどのように組み込むかを決めることは非常に重要です。

• テストと修正の計画を立てる: 最初から完璧なAIはありません。AIの仕分けの正確性をチェックし、時間の経過とともにトレーニングやルールを調整する必要があります。eesel AIのようなツールには、このテストプロセスを大幅に簡素化するシミュレーション機能があります。

AIで仕分けされたチケットの賢い活用方法

AIがZendeskチケットを自動的に仕分けるようになったら、その整理されたデータを効果的に活用することで大きなメリットが得られます。AIで仕分けされたチケットを活用するスマートな方法をいくつか紹介します。

• Zendeskの高度な検索とレポートの強化: AIが追加した一貫性のあるカテゴリとタグは、Zendesk Explore やカスタムビューでフィルタリングを行うための強力な手段となります。これにより、驚くほど詳細な分析が可能になり、トレンドを素早く察知して、サポート状況をより深く理解できるようになります。

• ルーティングルールの改善: AIが適用したカテゴリを使用して、より正確なトリガーや自動化を構築し、各エージェントの得意分野に基づいて専門チームにチケットを送信します。

• ナレッジギャップの特定: AIが頻繁に人間の介入を必要としたり、回答を見つけられなかったりするカテゴリを分析することで、ヘルプセンターの記事や内部文書のどこを改善すべきかを把握できます。

• 監視と調整: AIがチケットを正確に仕分けているか定期的に確認してください。フィードバックを利用してAIのトレーニングやルールを微調整し、時間の経過とともに精度を向上させ続けます。

Zendeskのチケットカテゴリ分けを改善する準備はできましたか？

Zendeskでチケットを手動で仕分けるのは大変な作業ですが、Zendeskは自動化のための素晴らしいエコシステムを提供しています。人工知能は、このタスクを迅速かつ一貫して自動化する優れたソリューションとなります。

AIを活用した仕分けは、ワークフローをスムーズにし、データの正確性を保証し、**Zendeskの高度な検索（Zendesk advanced search）**やレポートなどの機能を最大限に活用するのに役立ちます。多くの人にとってZendesk独自のAIは強力な出発点となりますが、eesel AIのようなツールは、高度な仕分けニーズに対してさらなる深みと柔軟性を提供します。

Zendeskチケットの仕分けを自動化し、サポートプロセスを改善するための、柔軟で強力、かつコスト効率の高い方法をお探しなら、eesel AIをぜひチェックしてみてください。Zendeskと簡単に連携し、あらゆる知識ソースから学習して、非常に正確な結果をもたらします。

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