Jira Service Desk AIがチケット管理をどのように改善できるか

Jiraサービス管理にAIを追加するために必要なもの

Jiraサービス管理のセットアップにAIを追加するのは、単にスイッチを切り替えるような簡単なことではありません。少しの準備が必要です。

ここでは、始める前に整理しておくべき一般的なアイデアを示します：

• あなたのJiraサービス管理が稼働していること。これが出発点です。
• AIに解決してほしい具体的な問題を把握していること。例えば、簡単なTier 1チケットを減らしたり、リクエストをより早くルーティングしたりしたいかもしれません。
• AIはあなたのチームの知識にアクセスする必要があります。これは、ナレッジベースの記事、過去のサポートチケット、または使用している内部ガイドなどを意味します。
• おおよその予算を考えていること。AtlassianのAI追加機能に支払うことを考えているのか、他のツールをチェックしているのか、支出可能な額を知っておくことが役立ちます。
• チームが現在Jiraサービス管理でチケットをどのように処理しているかの明確なイメージ。現在のプロセスを理解することで、AIがどこに最も適合するかを見極めることができます。

ステップ1: Jiraサービス管理におけるAIの可能性を理解する

さて、AIは実際にあなたのJiraサービス管理のワークフロー内で何ができるのでしょうか？それは基本的なチャットボット以上のものです。チケット処理全体をよりスマートで迅速にすることに関するものです。これらの可能性を把握することが、AIが本当にどのように役立つかを理解するための第一歩です。

Jiraサービス管理におけるAIは、チームが手動で時間のかかるタスクを超えて進むのを助けるため重要です。AIは、個人ができない方法で受信リクエストを分析し、重要な情報を瞬時に見つけ出し、次に何をすべきかを知ることができます。

AIが実際に違いを生むことができるいくつかの重要な分野は次のとおりです：

• チケットを適切な場所に振り分けて送信すること： AIはリクエストが何についてのものであるか、どの言語で書かれているか、さらにはトーンまで瞬時に検出できます。Atlassian Intelligenceのようなツールは、手動での振り分けなしに、チケットを適切なチームに迅速にルーティングするためにこれを使用します。
• 自動応答と顧客が自分で助ける手助け： AIはナレッジベースの記事を引き出したり、一般的な質問に対する迅速な回答を提供したりできます。Atlassianのバーチャルエージェントは、パスワードリセットのような基本的なリクエストを処理し、シンプルなチケットの量を減らすのに役立ちます。
• エージェントに手助けをする： 問題の要約やドラフト返信のような機能は、エージェントの時間を節約し、特に高ボリュームの日において、一貫した応答を維持するのに役立ちます。
• ナレッジを見つけやすくする： AIはJiraをConfluenceのようなツールと接続し、チケットが入ってくると関連情報を浮き彫りにします。これにより、顧客とエージェントの両方がより早く回答を見つけることができます。

ここでの大きな勝利は非常に明確です：物事はよりスムーズに進行し、エージェントはそれほど忙しくなく、チケットはより早く解決され、顧客は最終的により満足します。すべては、サポート業務をより柔軟で迅速に応答できるようにすることに関するものです。

ステップ 2: JSM ワークフローのための具体的な AI ユースケースを特定する

AI が何をできる かのアイデアが得られたので、次のステップはそれがあなたのために 何をすべき かを考えることです。現在の Jira Service Management セットアップでどこが詰まっていますか？エージェントが同じことをやりすぎているのはどこですか？具体的な例を挙げることで、最適な AI ツールを選び、それが実際に役立っているかどうかを確認するのに役立ちます。

あなたのチームが最も頻繁に処理するリクエストについて考えてみてください。パスワードのリセットやソフトウェアへのアクセスを常に手助けしていますか？それらはAIが引き継ぐのに最適な仕事です。たとえば、Atlassianのバーチャルサービスエージェントは、これらの一般的で繰り返し発生するTier 1の質問を自動化するために使用されており、人間のエージェントがより複雑な業務に集中できるようにしています。

Jira Service ManagementでチームがAIを使用する他の一般的な方法には、

• チケットに自動的にタグを追加し、それに基づいて割り当てること。
• チケットの詳細に基づいて、エージェントや顧客に役立つナレッジベースの記事や過去のチケットを提案すること。
• 長いチケットの会話の要約を作成し、エージェントが迅速に状況を把握できるようにすること。
• 他のシステムと接続して、注文状況を確認するなどのデータを自動的に取得すること。

これらの正確なシナリオを見つけることは非常に重要です。これにより、AIツールに何をしてもらいたいのかを正確に理解できます。これにより、さまざまなソリューションを検討し、それらが実際にあなたの抱える問題を解決できるかどうかを確認するのがはるかに簡単になります。

ステップ3: Jiraサービス管理のためのAIソリューションを評価する

さて、AIが何をできるか、Jira Service Managementでどこで使用したいかはわかりました。次は、利用可能なツールをチェックする時間です。一般的に、2つの主要な道があります: Jira Service Managementにすでに組み込まれているAI機能を使用するか、別のAIソリューションを追加するかです。

オプション1: AtlassianのネイティブAIツール

アトラシアンインテリジェンスとバーチャルエージェントは、Jiraエコシステムに組み込まれています。Confluenceをすでに使用している場合や、標準的なワークフローに従っている場合に便利です。これらのツールは：

• 意図、言語、感情を予測する
• 記事を提案したり、一般的な質問に自動応答する
• エージェントに要約やドラフト応答を手助けする

欠点は？

より高いプランが必要だったり、追加料金を支払う必要があるかもしれません。カスタマイズは限られており、主にアトラシアンツールに縛られています。エージェントごとや解決ごとに請求される場合、コストが急速に増加する可能性もあります。

オプション2：eesel AIのようなサードパーティツール

ここで強力な選択肢としてeesel AIについて話しましょう。eesel AIは、現在のJira Service Managementのセットアップと接続するように構築されています。プラットフォームを完全に切り替えることなく、追加の力を加えます。

ここでは、特にネイティブまたは他のツールに関する一般的な難しい点について、eesel AIがどのように比較されるかを簡単に見てみましょう:

• • より柔軟なトレーニングソース:　情報のための1つまたは2つの場所に制限されることが多いツールとは異なり、eesel AIはさまざまな知識から学ぶことができます。これには、過去のチケット、さまざまな種類の文書、100以上の他のツールとの接続が含まれます。Jira Service ManagementやConfluenceのナレッジベースにだけ縛られているわけではありません。
  • より多くのカスタマイズが可能:　AIの音声や行動を非常に詳細に制御できます。これにより、会社の声に完璧に合うように話し方を微調整し、特定のワークフローのニーズに合わせることができます。
  • 堅実なテスト:　eesel AIは、物事を非常によくテストし、シミュレートすることができます。実際の顧客と話す前に、AIが過去のチケットをどのように処理するかを正確に見ることができます。これは、ライブに行く前にあまりテストできないソリューションと比較して大きな利点です。

• • 実際に行うことができるAI:　eesel AIは、質問に答えるだけでなく、実際にタスクを実行できます。カスタム接続（API）を使用してデータを取得することができます。これにより、ワークフロー内で本当に役立ち、アクティブになります。
  • 明確な価格設定:　eesel AIは、シンプルなインタラクションごとの支払いモデルを使用しています。これは、エージェントごとに支払うことや、ネイティブアドオンで時々見られる解決ごとの混乱した料金に比べて、成長するにつれて予測しやすく、管理しやすいです。

違いを示す小さな表を以下に示します:

しかし、トレーニングだけが全てではありません。それを自分のものにすることが、AIをブランドや作業スタイルに適合させるための鍵です。これは、単に「フレンドリー」や「プロフェッショナル」といったトーンを選ぶ以上のことを意味します。AIに対して、異なる種類のリクエストをどのように処理すべきか、いつ人間に引き継ぐべきか、そしてどのような具体的なアクションを取るべきかを正確に伝えることが重要です。

eesel AIには、プロンプトやアクションをカスタマイズするための特別なタブがあります。これにより、ボットの動作を詳細に制御できます。たとえば、特定のもの（スパムなど）を含むチケットを自動的にクローズするようAIに指示したり、緊急リクエストを人間のエージェントに送信するためのルールを設定したりできます。

最後に、AIをライブ顧客に解放する前に、テストと試行は絶対に必要です。期待通りに機能することに自信を持ちたいです。

eesel AIは強力なテスト方法を提供します：

• シミュレーション： 過去のチケットに対するボットの反応をテストして、問題を特定し修正します。
• 選択的ロールアウト： まずは数人のエージェントにゆっくりと展開し、全員が使用を開始する前に制御された環境でのパフォーマンスを観察します。

このような事前のテストは、問題を回避するのに役立ちます。特に、多くのネイティブツールは、ライブにする前にほとんど、または全くテストを提供しないためです。

ステップ6：影響を測定し、AIのパフォーマンスを改善する

Jira Service ManagementにAIを導入することは、単に設定して忘れるものではありません。最大限に活用し、常にサポートを改善するためには、AIのパフォーマンスを確認し、時間をかけて微調整する必要があります。

適切な数値に目を光らせることで、AIがチームにどのように変化をもたらしているかを正確に把握できます。追跡すべき重要な項目には以下が含まれます：

• AIは自力でどれだけのチケットを解決していますか？これをチケットの偏向率と呼びます。Atlassianのバーチャルエージェントは、多くのチケットを処理できることを示しており、eesel AIもこれを追跡します。
• チケットは平均してどれくらいの速さで解決されていますか？AIはプロセスを加速するのに役立っていますか？
• エージェントはより多くの業務をこなしていますか？人間のエージェントは、簡単なタスクにかける時間が減り、専門知識が必要なリクエストにもっと時間をかけていますか？
• 顧客はより満足していますか？顧客は迅速な回答や自己解決できることを好んでいますか？Atlassianのバーチャルエージェントを使用している人々は、非常に満足していると報告しています。
• 知識のギャップはどこにありますか？AIが回答を見つけるのに苦労しているのはどこですか？これは、知識ベースにどの部分が改善を必要としているかを示します。eesel AIは、これに特化した洞察を提供します。

これらの数値から得られる知見は非常に価値があります。AIが期待したほど多くのチケットを解決していない場合、学習するための情報をもっと提供する必要があるか、一般的な質問に対する回答を調整する必要があるかもしれません。エージェントがまだチケットの整理に多くの時間を費やしている場合、自動的にチケットを送信するルールを調整する必要があるかもしれません。

eesel AIには、レポートと洞察のための組み込みツールが付属しています。これには、知識のギャップを調べることやROI計算機も含まれます。これらのツールを使用すると、状況を追跡し、AIがもたらす価値を確認するのが簡単になります。

プロのヒント: AIツールからの知識のギャップに関する洞察を活用してください。これにより、欠けている記事や古くなった情報を見つけるのに役立ちます。知識ベースを改善することは、AIがより良い仕事をするのに直接役立ちます。

よりスマートなAIでJiraサービス管理を強化する準備はできていますか?

Jira Service Managementには独自のAI機能がありますが、eesel AIは、既存のJSMワークフローに高度なAIを導入するための柔軟で能力があり、コスト効果の高い方法を提供します。過去のチケットを含むさまざまな場所から学び、ボットの動作を本当にカスタマイズでき、ローンチ前にしっかりとテストを行います。明確な従量課金制の価格設定と役立つ洞察により、eesel AIは予期しないコストなしで効率的にサポートを成長させるのに役立ちます。

eesel AIがJira Service Managementでのチケット管理をどのように変えるかをご覧ください。ここで無料トライアルを開始できます （クレジットカードは不要です！）またはデモを予約する ことで、eesel AIがあなたの特定のニーズにどのように対応できるかを確認できます。