正直なところ、サポートのキューは終わりのないモグラたたきゲームのように感じられることがあります。チケットは山積みになり、その一つ一つが「緊急」とマークされているように見えます。たとえそれが昨年廃止された機能についての単なる質問であってもです。チームは問題を実際に解決する時間よりも、チケットの内容を把握するだけで多くの時間を費やすことになります。これは、エージェントの燃え尽き症候群への近道であり、顧客にとってはイライラする待ち時間となります。
しかし、キューに正気を取り戻す方法があります。それはすべて、チケットの自動タグ付けから始まります。これが、適切なチケットを適切な担当者に迅速に届けるための、最初の最も重要なステップなのです。
このガイドでは、受信チケットに自動でタグを設定する2つの主要な方法について説明します。まず、ほとんどのヘルプデスクに組み込まれている従来のルールベースのアプローチから始めます。次に、顧客が何を伝えようとしているのかを実際に理解する、より強力で現代的な方法、AI駆動のタグ付けについて掘り下げていきます。
チケット自動タグ付けの重要性
チケットの自動タグ付けとは、その名の通り、ソフトウェアを使用して新しいサポートチケットの内容に基づいてラベル（または「タグ」）を適用することです。これは、チケットが到着した瞬間にすべてを読み取り、正しい山に分類する自動ディスパッチャーのようなものだと考えてください。
これを正しく行うと、その見返りは非常に大きくなります。
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解決時間の短縮： チケットは、それを最もよく処理できるエージェントや部署に即座に送られます。これにより、顧客がたらい回しにされていると感じる原因となる手動での引き継ぎが削減されます。
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より幸福で、より効率的なエージェント： チームはキュー全体を仕分ける作業をやめ、自分の専門知識に合ったチケットに集中できます。エンジニアが請求に関する質問に答えるために引きずり出されることはもうありません。
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実用的で、行動につながるインサイト： タグはデータの宝庫になります。「billing_issue」タグが急増しているのを見つけたとします。それは、最近のアップデートや価格変更を調査する必要があるかもしれないという明確なシグナルです。
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より良い顧客体験： 顧客が初回で適切な担当者から迅速かつ正確な回答を得られると、彼らは自分の声が届いたと感じます。単純なことですが、これが重要です。
自動タグ付けへのルールベースのアプローチ
ZendeskやFreshdeskのような人気のヘルプデスクを含むほとんどのヘルプデスクには、組み込みの自動化機能が備わっています。これらはしばしば「トリガー」や「ワークフロー」と呼ばれ、基本的なタグ付けを始めるには十分な機能です。しかし、多くのチームが気づくように、これらにはいくつかの大きな制限があります。
基本的なヘルプデスクルールの設定方法
考え方は非常に単純です。「もしこうなったら、こうする（if-this-then-that）」というルールを作成します。例えば、「もしチケットの件名に『返金』という単語が含まれていたら、その場合は『refund_request』というタグを追加する」といった具合です。
Redditで新しいZendesk管理者が質問したような一般的なシナリオに基づくと、設定は通常このようになります。
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トリガーを選択： 新しいチケットが作成される。
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条件を設定： 件名や本文中のキーワードなど、システムに何を探させるかを指示します（例：「Ticket: Comment Text > Contains the following string > 'laptop'」）。
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アクションを定義： システムに何を実行させるかを指示します（例：「Ticket: Add Tags > hardware_issue」）。
これは最も明白なケースでは完璧に機能します。しかし、少しでも複雑になるとどうなるでしょうか？
ルールベースのアプローチの限界
いくつかのルールを設定するのは簡単そうに見えますが、このアプローチは現実の世界では破綻し始めます。「無料」の組み込み機能の魅力は、それを維持するための真のコストをしばしば隠しています。
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ルールはもろく、ニュアンスを理解しません。 「laptop」という単語を探すルールは、「MacBook」や「notebook」、あるいは「laptpo」のような単純なタイプミスに関するチケットを完全に見逃してしまいます。基本的な範囲をカバーするためだけに、とてつもなく長いキーワードのリストを管理しようとすることになるでしょう。
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コンテキスト（文脈）を理解しません。 単純なルールでは、「新しいラップトップを購入したい」（セールスリード）と「新しいラップトップが壊れている」（重大なサポート問題）の違いを区別できません。どちらにも「laptop」というキーワードが含まれていますが、顧客の意図は全く異なります。これは、手動ルールが本当に苦労する点です。
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維持管理が頭痛の種になります。 ビジネスが成長するにつれて、ルールのリストは簡単に絡み合った複雑なものになりがちです。管理者は、なぜルールが機能しないのか、あるいはもっと悪いことに、なぜ誤ってタグ付けしているのかを解明するために何時間も費やします。小さな変更一つが、予期せぬ連鎖反応を引き起こす可能性があります。
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複雑な回避策が必要になることがよくあります。 単純なロジック以上のことをするには、創造性を働かせる必要があります。ある賢いが複雑なZendeskのヒントでは、タグを追加するためだけにカスタムユーザーフィールドを作成し、それによってそのユーザーに特定のヘルプセンターコンテンツを解放する方法が示されています。これは賢い解決策ですが、チームが構築し管理しなければならない複雑さの層をもう一つ追加することになります。
AIを活用した自動タグ付けのアプローチ
これが、現代的なやり方、つまり言語を理解するAI、コンテキスト、そして単なるキーワードのリストではなく顧客が実際に何を望んでいるのかを理解するAIを使用する方法につながります。このアプローチは、システムに厳格なコマンドを与えることよりも、言われていることを解釈できる知的なパートナーを持つことに近いです。
AIとNLPがチケットのタグ付けを自動化する方法
この変化の背景にある技術は、自然言語処理（NLP）と呼ばれます。簡単に言えば、NLPはAIが人間の言語の背後にある意味や感情を読み取り、理解することを可能にします。
したがって、「返金」という単語に一致させるだけでなく、NLPを使用するAIは、「お金を返してほしい」、「注文したものと違う」、「キャンセルするにはどうすればいい？」といったフレーズがすべて同じことを指していると理解します。これにより、顧客が返金を要求する可能性のあるすべての方法を予測しなくても、「refund_request」タグを正確に適用できます。また、顧客の口調から不満や緊急性を察知し、本当に緊急性の高い問題を優先するのに役立ちます。
AIがあなたのビジネスからチケットのタグ付けを学ぶ方法
最高のAIは、一般的な辞書を備えているだけではありません。あなたの特定のビジネスから学習します。ここでeesel AIのようなプラットフォームが登場します。
ワンクリックのヘルプデスク連携により、eeselのAIは過去のサポートチケットでトレーニングを行います。製品名、最も一般的な問題、そして顧客がそれらについて話す独特の方法を学習します。最高のエージェントが以前に同様の問題をどのようにタグ付けし、解決したかを見て、その知識を使用して新しいチケットを驚くべき精度で処理します。
これは、AIが単に推測しているのではないことを意味します。AIは、自社のチームが成功させた何千もの解決策に基づいて、情報に基づいた決定を下しています。その結果、構築可能などんな手動ルールのセットよりもはるかに信頼性の高いタグ付けが実現します。
eesel AIは過去のチケットでトレーニングを行い、受信チケットに高い精度で自動的にタグを設定する方法を学習します。タグ付けを超えて：AIによる完全なチケットトリアージ
例えば、**eesel AI Triage**製品は、チケットを正確にタグ付けするだけではありません。キューを整理し、スムーズに動かし続けるための次のステップも実行します。それは以下のことが可能です。
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適切な優先順位を設定： システム全体にわたる障害と単純な「ハウツー」の質問の違いを識別し、チームが本当に緊急なことに集中できるようにします。
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適切なチームへのルーティング： 顧客が実際に何を尋ねているかに基づいて、チケットをエンジニアリング、請求、またはティア2サポートに自動的に割り当てることができます。
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重複やスパムをクローズ： キューをクリーンに保ち、エージェントがジャンクに時間を浪費しないようにします。
ルール 対 AI：どちらのアプローチが優れているか？
受信チケットに自動でタグを設定する方法を検討する際、最も重要な領域で2つの方法を比較すると役立ちます。
設定と維持管理：クリック操作 対 混乱
ルールベースのシステムでは、何十、あるいは何百ものルールを手動で作成する必要があります。これには多くの時間と、ヘルプデスクの癖に対する深い理解が必要です。そして、メンテナンスは絶え間なく続きます。製品が変更されたり、新しい問題が発生するたびに、キーワードやロジックを更新しなければなりません。成長するにつれて、全体がより複雑で脆弱になります。
eesel AIのようなAI活用システムは異なります。数分でヘルプデスクを接続すると、AIは自動的に過去のチケットでトレーニングを開始します。新しいチケットやエージェントの行動から学習を続けるため、ほとんど監視することなくビジネスの変化に適応します。成長の痛みを伴わずに拡張できます。
テストと展開：希望的観測 対 確信
これは最も大きな違いの一つです。ネイティブのヘルプデスクルールでは、多くの場合、新しいルールを保存して何が起こるかを見るしかありません。これは、一つの悪いルールが何百ものチケットを間違った担当者に割り当てたり、顧客に混乱を招く自動返信を送ったりする可能性のある、本番のサポート環境で作業するには危険な方法です。
一方、eesel AIは安全性を念頭に置いて構築されました。自動化をオンにする前に、過去の何千ものチケットでシミュレーションモードで実行できます。これは安全な環境で行われ、AIが各チケットをどのようにタグ付けし、優先順位を付け、ルーティングしたかを正確に確認できます。精度の明確なレポートが得られるので、調整を行い、正しく機能するという確信を持って本番適用できます。
eesel AIのシミュレーションモードは、AIが過去のチケットをどのように処理したかを示し、「受信チケットにタグを自動的に設定するにはどうすればよいか？」という問いに、本番適用前に自信を持って答えます。価格と価値：隠れたコスト 対 明確なROI
書類上では、ヘルプデスクのルールベースの自動化は「無料」に見えます。しかし、本当のコストは、熟練した管理者やサポートリーダーが、絡み合ったルールの網を構築し、テストし、修正するために費やす時間の中に隠されています。それは、顧客体験を実際に向上させるプロジェクトに費やすことができる貴重な時間です。
eesel AIでは、価格設定は透明で、実際に使用するものに基づいており、効率的であることでペナルティを受けるような奇妙な料金はありません。価値は初日から明らかです。管理者の時間を大幅に節約し、エージェントをより効果的にし、顧客により良く、より速い体験を提供します。
eesel AIの価格ページは、「受信チケットにタグを自動的に設定するにはどうすればよいか？」と考えるチームにとって明確なROIを示しています。分類はやめて、解決を始めよう
ルールベースのトリガーは、非常に小規模で単純なニーズを持つチームにとっては良い第一歩かもしれませんが、成長するにつれて通用しなくなります。 真に効率的なサポート業務を構築するには、単純なキーワードマッチングを超え、コンテキストを理解するシステムを採用する必要があります。
AIを活用したタグ付けとトリアージは、キューを分類するという反復的で頭脳を消耗させる作業を引き受けます。これにより、エージェントは自分たちが最も得意とすること、つまり困難な問題の解決、顧客との関係構築、そして素晴らしいサービスの提供に集中できるようになります。サポートの未来は自動化され、インテリジェントですが、その目標はより人間中心であることです。
受信チケットを数分で自動的にタグ付け
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数ヶ月ではなく数分でヘルプデスクを接続し、独自のカスタムAIのトレーニングを開始できます。自社のデータでシミュレーションを実行し、潜在的なリターンを自分で確認してください。セールスコールや必須のデモは必要ありません。
よくある質問
受信チケットに自動でタグを設定するとは、ソフトウェアを使用して、手動の介入なしに、新しいサポートリクエストの内容に基づいてラベルを適用することを意味します。このプロセスは、チケットが即座に正しいエージェントや部署にルーティングされるようにすることで効率を大幅に向上させ、解決時間の短縮とより良い顧客体験の自動化につながります。また、一般的な問題に対する実用的な洞察を得るための貴重なデータも提供します。
ヘルプデスクソフトウェア内で「もしこうなら、こうする」というルール、つまりトリガーを設定することで、受信チケットに自動でタグを設定できます。たとえば、チケットの件名や本文に特定のキーワードが含まれている場合に特定のタグを適用するルールを作成することができます。この方法は、単純でキーワードに依存するシナリオで効果的です。
ルールベースのタグ付けは、もろくてニュアンスに欠ける可能性があり、同義語やタイプミス、あるいは正確なキーワードを超えた顧客の意図を理解するのに苦労します。これらのシステムは、ビジネスが成長するにつれて維持管理が面倒になり、常に更新が必要で、誤ったタグ付けを起こしやすい複雑で脆弱なルールセットにつながります。
AIは自然言語処理（NLP）を使用して、単なるキーワードではなく、顧客の問い合わせの意味と文脈を理解します。これにより、表現が異なっていても正確にタグを適用し、緊急性を認識し、ビジネス固有のデータから学習することができるため、タグ付けは厳格なルールよりもはるかに信頼性が高く、適応性があります。
高度なAIシステムは、単に受信チケットにタグを設定するだけでなく、トリアージプロセス全体を管理することができます。自動的に適切な優先順位を設定し、最も適切なチームにチケットをルーティングし、重複やスパムのチケットを閉じることさえでき、キューをクリーンで効率的に保ちます。
広範なセットアップと継続的なメンテナンスを必要とする手動のルールベースのシステムとは異なり、現代のAIソリューションは使いやすさを考慮して設計されています。eesel AIのようなプラットフォームは、ヘルプデスクに接続し、数分以内に過去のデータでトレーニングを開始でき、最小限の継続的な監視で自動的に学習および適応します。
信頼できるAIプラットフォームはシミュレーションモードを提供しており、安全な環境で過去のチケットに対してAIを実行できます。この機能により、AIが各チケットをどのようにタグ付けし、ルーティングしたかをプレビューでき、明確な精度レポートを提供し、本番展開前に調整を行うことで、自信を持って有効化できます。
