従業員は必要な情報を探すために、労働週のほぼ20%を費やしています。 サポートチームも同じ問題に直面することがよくあります。プラットフォーム全体に散らばった無限の文書があり、適切なタイミングで正しい答えを見つける信頼できる方法がありません。最善の努力にもかかわらず、ユーザーは依然として関連情報を見つけるのに苦労し、エージェントは同じ質問に何度も答えることになります。
ここでAIナレッジベースソフトウェアが登場します。自然言語処理と機械学習を使用して、チームが情報を賢く整理し、ギャップを見つけ、キーワードだけでなく文脈に基づいて正しいコンテンツを提示するのを助けます。
AIナレッジベースソフトウェアとは何ですか？
AIナレッジベースソフトウェアは、人工知能を使用して人々が必要な情報をより早く見つけるのを助けます。静的な記事やキーワード重視の検索に依存するのではなく、誰かが本当に何を尋ねているのかを理解し、正しい答えに結びつけます。
それは、自然言語処理、機械学習、生成AIなどのツールを使用して機能します。つまり、コンテンツを自動的に整理し、人々が検索する方法のパターンを見つけ、過去のインタラクションから学んで時間とともに改善することができます。
この画像は、AIナレッジベースソフトウェアが質問を理解し、過去のやり取りから学び、既存のコンテンツを使用して有用な回答を作成する方法を示しています。
プラットフォームのような eesel AI は、ヘルプデスク、ドキュメント、チームがすでに使用しているツール（Slack、Teams、Google Driveなど）と 接続することによって、さらに一歩進んでいます。 コンテンツを自動的に取り込み、プラットフォーム間で更新を同期し、顧客との会話や社内の会話に基づいて新しいナレッジベースの記事を作成するのを助けます。
何を含めるかを推測する代わりに、人々がすでに何を求めているかから始めます。その結果、役立ち続け、時間とともに成長し、チームの作業方法に自然にフィットするナレッジベースが得られます。
AIナレッジベース管理の主な機能
ナレッジベースを有用に保つためには多くの要素が必要です。しっかりとしたコンテンツ、誰もがそれを見つける方法、物事が変わるにつれて追いつくことができるシステムが必要です。ここでAIが非常に役立ちます。繰り返しの作業を処理し、すべてを整理し、ナレッジベースを使いやすくします。
AI駆動のシステムで探すべきことは次のとおりです：
自動的にコンテンツを作成：AIは、チケットやチャットログの中で繰り返される質問を見つけ、それをドラフトのヘルプ記事に変換します。これにより、チームにプレッシャーをかけることなく、ナレッジベースが正しい方向に成長します。
検索意図の理解：正確なキーワードを忘れてください。AI検索は意図を理解します。「サインインできない」や「ログインの問題」と入力しても、同じ役立つ回答にたどり着きます。
コンテンツを最新の状態に保つ：人々がナレッジベースを使用するにつれて、AIは古くなった、わかりにくい、または機能していないコンテンツをフラグします。すべての記事を手動でレビューする必要はありません。一部のプラットフォームでは、更新が顧客満足度やサポート量にどのように影響するかを示すこともできます。
体験をパーソナライズ：システムは、誰が質問しているかを知っています。サポートエージェントは顧客とは異なる情報を見るかもしれません。文脈に基づいて結果を適応させるため、回答がより役立つと感じられます。
既存のツールと連携：タブを切り替えたり、新しいシステムを学んだりする必要はありません。良いAIナレッジベースは、Zendesk、Slack、Google Drive、Notionなど、すでに使用しているものと接続します。
実際の洞察を提供：コンテンツのパフォーマンスに関する実際のデータを得られます：何が検索され、何が見つかり、人々がどこでつまずいているか。
| 何をするか | 従来のナレッジベース | AI駆動のナレッジベース |
|---|---|---|
| コンテンツの作成 | 手動で、1記事ずつ作成 | 自動的にドラフトされ、改善される |
| 回答の検索 | 正確なキーワードの一致に依存 | 完全な質問と意図を理解する |
| 情報の更新を維持 | 定期的なレビューに依存 | リアルタイムでコンテンツを監視し、更新する |
| 誰にでも同じ | 検索している人とそのニーズに応じて適応する | |
| コンテンツのギャップを特定 | 手動での追跡が必要 | 欠けているトピックを自動的に特定 |
| ツールとの接続 | 限られた統合 | 全体のスタックで機能するように構築されている |
| パフォーマンスの測定 | ページビューなどの基本的なメトリクス | 何が機能しているか、何を修正する必要があるかを追跡する |
最初のAIナレッジベースを構築する
AI駆動のナレッジベースをゼロから始めるのは複雑に思えるかもしれませんが、実際には思っているよりも管理しやすいです。目標は単にソフトウェアを設定することではなく、チームと共に成長し、情報の共有方法を改善するシステムを作成することです。
より明確なイメージを持つために、従来のセットアップとAI駆動のナレッジベースの使用を比較してみましょう：
| セットアップの側面 | 従来のアプローチ | AI駆動のアプローチ |
|---|---|---|
| コンテンツの移行 | 手動インポートに2〜3週間かかる | 自動インポートに24〜48時間かかる |
| 組織化 | 手動タグ付けに100時間以上かかる | 数分でスマートなカテゴリ分けができる |
| 統合 | 長い技術的セットアップ | APIを使用した迅速な接続 |
| 継続的なメンテナンス | 毎週手動で更新 | リアルタイムの追跡とコンテンツアラート |
ステップ1：ニーズを理解する
ツールを選ぶ前に、一歩引いて自分が何を扱っているのかをマッピングしてください。すでに使用しているツールは何ですか？どのようなコンテンツがありますか？誰がナレッジベースにアクセスする必要があり、どのように使用する予定ですか？
チームがサポート、コラボレーション、ドキュメントのために使用しているすべてのツールのリストを作成してください。これには次のものが含まれるかもしれません：
- ヘルプデスクプラットフォーム（Zendesk、Freshdesk、Intercomなど）
- 内部ドキュメント（Confluence、Notion、Google Driveに保存）
- コミュニケーションツール（Slack、Microsoft Teamsなど）
- CRMシステム（HubSpot、Salesforceなど）
- プロジェクト管理ツール（Jira、Asana、Trelloなど）
- ウェブサイトに埋め込まれたライブチャットツール
組織内で知識がどこに存在するかを考えてください。AIナレッジベースは、これらのソースから情報を引き出すべきですので、人々はツールを切り替えることなく回答を得ることができます。
ステップ2：コンテンツを整理する
次に、すでに持っているコンテンツをレビューします。これは、記事、内部ウィキ、製品ドキュメント、サポートチームからの保存された返信などです。今のうちにこれを整理すればするほど、後でAIシステムがうまく機能します。
シンプルなコンテンツ監査から始めましょう。古くなった、重複した、または不明瞭な記事を探します。すべてをどのように構成したいかの計画を立てます。多くのAIプラットフォームは自動タグ付けやカテゴリ分けを手伝いますが、システムに強力な出発点を与えることが役立ちます。
ステップ3：プラットフォームを選ぶ
AIナレッジベースソフトウェアを検討する際は、自然言語処理をサポートし、リアルタイム学習を提供し、現在のツールと簡単に統合できるものを選んでください。すでにZendesk、Intercom、Freshdeskなどのヘルプデスクを使用している場合は、選択したプラットフォームがそれとスムーズに連携することを確認してください。
eesel AIの統合パネルは、このAIナレッジベースソフトウェアがZendesk、Freshdesk、Intercomなどのヘルプデスクとどのように接続し、シームレスなサポートセットアップを実現するかを強調しています。
eesel AI は、人気のあるプラットフォームと直接接続し、Google Drive、Slack、Confluenceなどの独自の知識ソースを取り込むことを可能にする一例です。
ステップ 4: 設定してテストする
プラットフォームを選択したら、小規模な展開から始めましょう。最初に単一の部門またはユースケースで開始して、システムのパフォーマンスをテストできます。ほとんどのAIツールは、データのアップロード、権限の設定、AIが正確に応答するようにトレーニングする手順を案内してくれます。
この時間を利用して、実際のユーザーからフィードバックを集めましょう。彼らが何を役立つと感じ、どこでつまずいているのかに注意を払いましょう。
ステップ 5: レビューと拡張
初期設定の後、分析を確認して知識ベースがどのように使用されているかを見てみましょう。人々は必要なものを見つけていますか？サポートチケットは減少していますか？特定のトピックはパフォーマンスが低下していますか？
これらの洞察を使用して、システムを改善し、拡張しましょう。時間が経つにつれて、あなたのAI知識ベースはより賢く、より正確になり、使用するすべての人にとってより役立つものになります。
プロのヒント: 拡張する前に、1つの部門で焦点を絞ったパイロットプログラムから始めましょう。 eesel AI のようなプラットフォームは、このアプローチを特に効果的にし、スケーリングフェーズ全体で一貫したパフォーマンスを維持するモジュラー展開オプションを提供しています。
eesel AIがあなたのナレッジベースを向上させる方法
eesel AIは、単なる推測ではなく、実際の会話を反映したナレッジベースを構築するのに役立ちます。ゼロから始めるのではなく、人々がすでに尋ねている質問を引き出し、それを有用で検索可能、かつ更新が容易なコンテンツに変えます。
実際の会話からナレッジベースを構築します
すべての記事をゼロから書くのではなく、過去のサポートチケットを基盤として使用できます。eesel AIは、これらのやり取りを分析し、実際の質問と回答に基づいて役立つ記事を生成するのを助けます。特定の期間やサポートエージェントからチケットを選択し、レビューの準備が整ったドラフト記事に変えることができます。
eesel AIの履歴タブでは、過去の会話スレッドを開き、実際のサポートメッセージをドラフトのナレッジベース記事に変換できます。
このアプローチは、仮定に頼るのではなく、ユーザーが実際に何を求めているかに基づいて、あなたのナレッジベースを成長させるのに役立ちます。
トレーニングの洞察を通じてギャップを見つける
eesel AIはあなたのナレッジベースを直接監査したり、既存のコンテンツの更新を提案したりすることはありませんが、欠けているトピックを強調します。これらは「トレーニングのギャップ」として履歴タブに表示され、ユーザーが何を求めているが見つけられないかを明確に示します。
eesel AIの履歴タブは、トレーニングのギャップを強調し、ユーザーが尋ねていることを示しますが、あなたのAIナレッジベースではまだカバーされていません。
会話に関するカスタムレポートを設定して、繰り返される質問や不明瞭な回答を特定することもできます。これにより、新しいコンテンツがどこで役立つかを見やすくなります。
トレーニングが進むにつれて、あなたのコンテンツは改善されます
サポートチケットでシステムをトレーニングし続けることで、あなたのナレッジベースは拡大し、より正確になります。これは一度きりの作業ではありません。実際のデータを使用して、何を作成または改善すべきかを導く継続的なプロセスです。
この場合の自動化は、プロセスからチームを排除することを意味しません。実際の会話を有用で検索可能な情報に変えることで、彼らがより効果的に働けるように支援することを意味します。
ナレッジベースのROIを測定する
強力なナレッジベースは、チームにとって物事を簡単にするだけでなく、実際の結果を生み出すべきです。AI駆動のシステムが整っていると、ナレッジベースが実際にどれだけ機能しているかを追跡することがはるかに簡単になります。
投資収益率を測定し、サポート業務と顧客体験の両方への影響を理解する方法は次のとおりです。ナレッジベースのパフォーマンスを示すいくつかの重要な指標があります：
| 指標 | それが示すこと | 目指すべきこと |
|---|---|---|
| ディフレクション率 | ユーザーがエージェントの助けなしに回答を見つける頻度 | 30％から40％の間 |
| 検索成功率 | 人々が検索から関連する回答を見つけるかどうか | 75％以上 |
| エージェントの生産性 | ナレッジベースのサポートでエージェントがどれだけ多くの業務を処理できるか | 20％から30％の増加 |
サポート指標を超えて、強力なナレッジベースはチームの効率、顧客満足度、オンボーディングも改善します。エージェントは回答を繰り返す時間が少なくなります。新入社員はより早くスピードに乗ります。顧客は自分で助けを見つける自信を持つようになります。
これらの数値を定期的にレビューすることで、ナレッジベースを実際のニーズに合わせて調整できます。また、明確なデータに基づいてサポート自動化への継続的な投資を強く主張することもできます。
eesel AIのレポートダッシュボードは、ディフレクション率、検索成功率、フィードバックなどの主要なナレッジベースの指標を示し、パフォーマンスとROIをリアルタイムで追跡するのに役立ちます。
ツールのような eesel AI は、これらの指標を自動的に追跡する組み込みのダッシュボードを提供します。あなたのコンテンツがどのように機能しているか、ユーザーがどこでつまずいているか、どの改善がチケットの量を減らすのに役立っているかを見ることができます。
AI駆動のナレッジマネジメントを始める
現代のナレッジベースは、情報を保存するだけでは不十分です。それは、あなたのチームがより迅速に動き、顧客をより良くサポートし、時間とともに賢く成長するのを助けるべきです。適切なAIツールが整っていれば、そのシステムを構築し維持するのはこれまで以上に簡単です。
コンテンツの整理を始めたばかりの方でも、既に持っているものを改善しようとしている方でも、最初に始めるべき場所は実際のデータです。過去のサポートチケットをレビューしてください。ユーザーが何を検索しているかを見てください。実際に人々が回答を得るのに役立つことに焦点を当ててください。
eesel AI のようなプラットフォームは、既存の知識をより強力なものに変えるのを簡単にします。よりスマートな検索から迅速なコンテンツ作成まで、あなたが既に使用しているツールにフィットするように設計されています。
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