戦略的ガイド：ZendeskまたはFreshdesk向けにAI搭載マクロを構築する方法

サポートチームを運営している方なら、誰もが経験することでしょう。「注文した商品はどこにありますか？」「パスワードをリセットするにはどうすればいいですか？」「返金は可能ですか？」といった同じような質問が、来る日も来る日も問い合わせキューに並びます。

従来のマクロはチームの作業を多少効率化してくれますが、正直なところ、事前に作成されたテキストブロックに過ぎません。顧客が本当に何を必要としているのかを理解したり、問題を単独で解決したりすることはできません。

そこでゲームチェンジャーとなるのが、AI搭載マクロです。単にテキストを貼り付けるだけでなく、顧客が何を質問しているのかを把握し、さまざまな場所から情報を引き出し、チームの誰も指一本動かすことなくチケットをクローズするためのアクションを実行することさえ可能です。

しかし、ZendeskやFreshdeskでAI搭載マクロを設定するのは、スイッチを切り替えるほど簡単ではありません。このガイドでは、組み込みツールを比較し、隠れた制限を指摘しながら、実際に機能するAIワークフローを構築するためのより効果的な方法を順を追って説明します。

AI搭載マクロとは？

詳細に入る前に、まずは認識を合わせておきましょう。従来のマクロは、単純な時間節約ツールです。ワンクリックで定型文の返信を送信し、チケットのステータスを更新し、適切な担当者に割り当てることができます。予測可能である一方、柔軟性に欠けるという側面もあります。

AI搭載マクロは、まったくの別物です。単にスクリプトに従うのではなく、AIを使ってチケットのコンテキストを理解し、次に行うべきことを判断します。

このように考えてみてください。AI搭載マクロは以下のことが可能です。

• 意図と感情を把握： 顧客が配送状況の更新を求めているのか、返金を求めているのかの違いを識別できます。また、顧客が不満を感じているのか、単に興味を持っているだけなのかといった感情も読み取ります。

• 動的な返信を作成： 一般的なテンプレートではなく、ナレッジベースや過去のチケットでのやり取りといった情報を使って、パーソナライズされた人間味のある返信を作成します。

• スマートなアクションを実行： チケットのフィールドを更新するだけではありません。Shopifyで注文を検索したり、Stripeでサブスクリプションを確認したり、Jiraでバグレポートを作成したりできます。

• 実際に学習し、改善する： どの返信がチケットを解決し、どれが解決しなかったかを確認することで、AIは時間とともによくなっていきます。

つまり、チームが手動でテンプレートを適用する体制から、最も一般的な質問を自動的に処理するシステムを監督する体制へと移行できるのです。

ネイティブな方法：Zendesk AIでAI搭載マクロを構築する

Zendeskは以前から、主に「Zendesk AI」というブランド名でプラットフォームにAI機能を追加しており、Advanced AIアドオンによってその機能は大幅に強化されます。これは、ヘルプデスク内でよりスマートな自動化を構築するためのZendeskのソリューションです。

Zendesk AIの仕組み

Zendeskのアプローチは、チケットを分類し、エージェントをサポートすることに重点を置いています。AIマクロの構築に使用する主な機能は次のとおりです。

• インテリジェントトリアージ： これがZendesk AIの中核です。受信チケットをスキャンして、意図（「請求に関する問題」など）、言語、感情などを自動的に検出します。これらのタグを使用して、チケットをルーティングしたり、特定のマクロを適用したりするトリガーを構築できます。

• エージェント向け生成AI： チケットがエージェントの手に渡ると、AIが返信をより迅速に作成するのを支援します。いくつかの箇条書きを完全な返信に拡張したり、トーンをよりフォーマルまたはカジュアルに調整したりできます。

• マクロの提案： システムがエージェントの返信を監視し、一般的な問題に対して新しいマクロを提案することで、全員の返信の一貫性を保つのに役立ちます。

ZendeskネイティブAIの注意点

机上ではすべて順調に聞こえますが、Zendeskで真に独立したAIワークフローを構築するには、いくつかの現実的な欠点があります。

第一に、高価であること。 ZendeskのAdvanced AIアドオンは高価なアドオンで、通常、Suiteプランの料金に加えてエージェント1人あたり月額約50ドルかかります。10人のエージェントチームの場合、AIだけで年間6,000ドルの追加費用が発生します。

第二に、複雑で柔軟性に欠ける可能性があること。 トリアージとトリガーのシステムを設定するには、多くの管理ノウハウが必要です。また、AIは一般的な業界データでトレーニングされているため、自社特有の用語やユニークな製品の問題に混乱する可能性があります。結局、自社のビジネスをZendeskが用意した既成の枠に無理やり押し込もうとすることになります。

最後に、知識が一箇所に固定されてしまうこと。 ZendeskのAIは、主にZendeskヘルプセンターから学習します。チームの実際の、日々の知識がConfluenceやGoogle Docsに散らばっていたり、過去のチケットに埋もれていたりする場合、AIはそれにアクセスできません。これにより、不完全な回答や、単に間違った回答が生成されてしまいます。

Zendeskの組み込みツールはまずまずの出発点ですが、高価で柔軟性のないシステムに縛られる可能性があります。AIにさまざまなソースから知識を引き出させたい場合や、よりきめ細かな制御をしたい場合は、より接続性の高いものが必要になります。

ユーザーフレンドリーな方法：Freshdesk AIでAI搭載マクロを構築する

FreshdeskのAIサービスはFreddy AIで、特に中小企業向けに、より親しみやすいアシスタントとして構築されています。このプラットフォームは、一般的な質問を減らし、エージェントがよりスマートに働けるよう支援するために設計されています。

FreshdeskのFreddy AIの仕組み

Freddy AIはFreshdeskプラットフォームに組み込まれており、いくつかの主要な形で機能します。

• Freddyセルフサービス： Freshdeskのチャットボットを動かす機能です。ナレッジベースから関連性の高い記事を提案し、顧客が自身の問題を解決するのを支援します。

• Freddy Copilot： エージェント向けに、作業中に返信や記事を提案するツールです。また、簡単なチケットの要約を作成できるため、エージェントはスレッド全体を読まなくても状況を把握できます。

• ノーコードボットビルダー： Freshdeskは、チャットボットのフローを構築するためのシンプルなドラッグ＆ドロップツールを提供しています。開発者を必要とせず、基本的な「もしこうなら、こうする」といった種類の自動化を設定するのに便利です。

FreshdeskネイティブAIの注意点

FreshdeskはAIをより親しみやすく感じさせますが、そのシンプルさには限界があります。

第一に、最高のAI機能は高価なプランに限定されていること。 Freshdeskには無料プランがありますが、実際に効果を発揮するAIツールは高価なプランにバンドルされています。例えば、強力な**Freddy Copilot**は、エージェント1人あたり月額29ドルの費用がかかるアドオンです。

第二に、単純な問題向けに構築されていること。 ノーコードビルダーは基本的なFAQには最適ですが、複雑で多段階のワークフローを処理しようとすると、機能が追いつかなくなります。AIに別のシステムで何か（バックエンドで注文を確認するなど）を実行させる必要がある場合、おそらく行き詰まるでしょう。

最後に、その知識もサイロ化されていること。 Zendeskと同様に、Freddy AIもほぼ完全にFreshdeskのナレッジベースから学習します。チームが他の場所に保存している膨大な情報にアクセスする方法がないため、最も単純な質問しか処理できません。

Freshdeskは、基本的なチケット削減のために使いやすいAIを求めるチームにとっては素晴らしい選択肢ですが、真のエンドツーエンドの自動化を実現するための深みはありません。

より良い方法：あらゆるものに接続するAI搭載マクロを構築する

ZendeskとFreshdeskはどちらもAIで何ができるかを垣間見せてくれますが、どちらも同じ問題、つまりクローズドシステムであるという課題を抱えています。本当のサポート自動化には、会社のすべての知識にアクセスし、すべてのツールと対話できるAIが必要です。ここで、eesel AIのような専用のAIプラットフォームが状況を変えます。

ヘルプデスクの乗り換えを強いるのではなく、eesel AIはZendeskやFreshdeskに直接プラグインし、ネイティブツールにはないスーパーパワーを与えます。

数分で導入・実行

長時間の営業電話に応じたり、コンサルタントを雇ったりする必要はありません。eesel AIなら、ワンクリックでヘルプデスクを接続できます。完全にセルフサービスなので、コーヒーを一杯飲むよりも短い時間で、自分でAIエージェントを設定して立ち上げることができます。開発者は不要で、既存のセットアップでそのまま動作します。

A workflow showing the quick, self-serve implementation of an AI agent with eesel.

すべての知識を統合

これが最大のポイントです。AIの性能は、学習できる情報によって決まります。eesel AIは、チームの知識が隠されているすべての場所に接続します。

• 過去のチケット： 何千もの過去の会話から学習し、ブランドのトーンを正しく把握し、一般的な解決策を見つけ出します。

• 社内Wiki： Confluence、Notion、Google Docsなどのツールに接続し、詳細な回答を提供します。

• チャットツール： SlackやMicrosoft Teamsで行われているディスカッションからでさえ学習できます。

これは、サイロ化された組み込みAIでは到底実現できないほど、はるかに正確で役立つ回答をAI搭載マクロが提供できることを意味します。

An infographic illustrating how eesel AI unifies knowledge from various sources like wikis, chat tools, and past tickets to provide comprehensive answers.

完全な制御と確実なテスト

eesel AIは、ネイティブプラットフォームでは得られないレベルの制御を可能にします。

• カスタムアクション： AIに他のシステムでアクションを実行するように教えることができます。例えば、マクロが「Shopifyで注文状況を検索する」アクションをトリガーし、顧客にリアルタイムの更新情報を提供できます。

• 選択的自動化： AIが処理すべきチケットの種類を正確に選択できます。まずはパスワードリセットのような簡単なものから始め、それ以外はすべてエスカレーションさせることができます。うまく機能することを確認したら、徐々にAIに任せる範囲を広げていくことができます。

• 強力なシミュレーションモード： AIを顧客対応に導入する前に、何千もの過去のチケットでテストできます。この機能により、AIがどのように動作するかを正確に確認し、自動化率を予測し、完全に安全な環境で調整を行うことができます。

The eesel AI simulation dashboard shows how the AI would have responded to past tickets, allowing you to test and refine its performance safely.

価格比較：Zendesk AI vs. Freshdesk AI vs. eesel AI

AIの価格設定は、隠れた手数料や複雑な階層があり、分かりにくいことがあります。ここでは、コストがどのように積み上がるかを簡単に見ていきましょう。

機能 / プラットフォーム	Zendesk + Advanced AI	Freshdesk + Freddy AI	eesel AI
価格モデル	エージェントごとの月額アドオン	エージェントごとの月額アドオン	AIインタラクション数による段階的プラン
AIの初期費用	Suiteプランに加えて約50ドル/エージェント/月	Proプランに加えて約29ドル/エージェント/月	1,000インタラクションで月額239ドル（年間契約）から
隠れた費用	複数のアドオンがある複雑なプラン	ライブチャット（Freshchat）は別料金	解決ごとの手数料なし。予測可能なコスト。
柔軟性	大企業向けで、柔軟性に欠ける場合がある	使いやすいが、カスタマイズ性は低い	完全にカスタマイズ可能なアクションとワークフロー
主な利点	Zendeskに深く統合されている	基本的なニーズに合わせて簡単に設定可能	すべての知識を接続、透明性の高い価格設定

ここでの主な違いは価格モデルです。ZendeskとFreshdeskはエージェントごとに課金するため、人を雇うたびにコストが増加します。eesel AIの価格は利用量に基づいており、解決ごとの手数料はないため、コストは得られる価値に連動し、はるかに予測しやすくなっています。

本当に役立つAI搭載マクロを構築する

旧来のマクロがチームのクリック数を数回節約するのに対し、AI搭載マクロは会話全体からチームを解放します。これにより、チームは同じ質問に何度も答えるのをやめ、最も助けを必要とする複雑な問題に集中できるようになります。

ZendeskとFreshdeskには、正しい方向への一歩となる組み込みAIツールがありますが、コスト、柔軟性、そして全体的な賢さの面で現実的なトレードオフが伴います。サイロ化されているため、これらのAIは全体像を把握することができません。

自動化に本気で取り組むチームにとって、最善の策はヘルプデスクのエコシステムに縛られることではありません。より賢明なアプローチは、eesel AIのようなプラットフォームを使用することです。これは、すでに使用しているツールと連携し、散在するすべての知識をまとめ、サポートの自動化方法を完全に制御できるようにします。長い開発時間や想定外の請求なしに、カスタムAIソリューションの力を手に入れることができます。

単なる定型文の返信以上のことを行うAI搭載マクロを構築する準備はできましたか？

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