OpenAIのGPTのような強力なAIモデルをZendeskヘルプデスクに接続することは、カスタマーサポートチームにとってスーパーパワーを手に入れるような感覚です。想像してみてください：その繰り返しの回答を自動化し、難しいチケットの即時要約を取得し、さらには顧客が入力する前に何が必要かを予測することができます。これは単なる未来的な夢ではなく、企業は実際にAIを使ってサポート業務をスムーズにし、エージェントを幸せにし、顧客をより満足させています。
しかし、アイデアは非常にエキサイティングですが、これらの2つのプラットフォームを実際に連携させる方法を見つけるのは少し圧倒されるかもしれません。コーディングの達人である必要がありますか？どのように実現できますか？そして、AIが実際にあなたのチームにとっての助けとなり、頭痛の種にならないようにするにはどうすればよいのでしょうか？
このガイドでは、ZendeskとOpenAIを統合する一般的な方法を紹介します。関与するステップ、いくつかの潜在的な障害、そして最終的には、しばしばよりシンプルで強力な道があることを示します。
始めるために必要なもの
OpenAIとZendeskのカスタム接続を自分で構築しようと考えているなら、事前にいくつかの準備が必要です。この種のアプローチは通常、技術的な知識とコードを書くことができる人々へのアクセスを必要とします。
ここでは、通常必要となるものの簡単な概要を示します：
- アクティブなZendeskアカウント。APIやアプリなどをいじるために管理者アクセスが必要です。
- OpenAIアカウントと特別なAPIキーへのアクセス。このキーはOpenAIのモデルとの秘密の握手のようなものです。
- コードを構築して実行する場所。これはサーバーやクラウド環境で、基本的にはZendeskとOpenAIを接続するプログラムを書くためのデジタル作業場です。
- APIやPythonやJavaScriptのようなプログラミング言語に対するある程度の理解。二つのシステムに情報を交換する方法を指示することになります。
カスタム統合のステップバイステップガイド
OpenAIとZendeskの間に直接リンクを構築することで多くのコントロールが得られますが、それは同時に自分で作業をすることを意味します。ZendeskとOpenAIのAPIを使用してカスタムソリューションを作成することを決定した場合に関与する典型的なステップを見てみましょう。
ステップ1：アカウントと環境を準備する
コードを書くことを考える前に、ZendeskとOpenAIのアカウントが準備されていることを確認してください。Zendeskでは、APIアクセスを有効にする必要があります。また、トリガーやウェブフックのようなものを設定することもできます。これらは基本的に、Zendeskで何かが発生したとき（新しいチケットが入ってきたときや更新が行われたときなど）にカスタムアプリケーションに通知する信号です。
OpenAI側では、アカウントダッシュボードからAPIキーを生成する必要があります。このキーは非常に重要で、OpenAIのモデルを使用する際にリクエストを認証します。このキーは安全に保管し、アカウントへのアクセスを提供し、費用がかかる使用が追跡されるため、注意が必要です。
ステップ 2: それらを接続するものを構築する（Zendesk アプリまたはミドルウェア）
Zendesk と OpenAI の間のやり取りを処理するために、通常はカスタムアプリケーションまたはミドルウェアと呼ばれるものを作成します。このアプリケーションは仲介者です。Zendesk からデータを取得し（ウェブフックによってプッシュされるか、API コールを介してプルされる）、それをどうするかを判断し、OpenAI にリクエストを送信し、AI の応答を受け取って Zendesk に戻します。
エージェントのビュー内に存在させたい場合は、Zendesk の アプリフレームワーク を使用して、これを Zendesk 内で構築できます。または、両方のプラットフォームと通信する別のウェブアプリケーションを作成することもできます。このミドルウェアは、すべてのデータ交換のための翻訳者およびトラフィックコントローラーです。
ステップ 3: アプリケーションに OpenAI API と対話する方法を教える
ここでは、実際に OpenAI と対話するコードを書きます。アプリケーションは、Zendesk から関連するチケット情報（顧客が書いた内容など）を取得し、それを OpenAI モデルへの明確な指示、または「プロンプト」に変換します。その後、そのプロンプトと API キーを送信して OpenAI に API コールを行います。
どの OpenAI モデルがあなたのやりたいことに最も適しているかを選択する必要があります（例えば、GPT-4o または GPT-3.5）。あなたの選択は、タスクの複雑さや支出したい金額によって異なるかもしれません。OpenAI から返される答えは、AI が生成したテキストになります。アプリケーションはそのテキストを取得し、Zendesk に戻す準備をします。
ステップ 4: インテグレーションを公開してテストする
アプリケーションを構築したら、それをデプロイして実行可能でアクセスできるようにする必要があります。その後、Zendeskを設定します（例えば、ウェブフックにデータを送信する場所を指示する – 新しいアプリケーションのアドレス）。
ここでのテストは絶対に重要です。Zendeskで異なる質問をしている顧客になりきり、インテグレーションがそれらをどのように処理するかを観察してください。データが正しい場所に送信されること、OpenAI APIが呼び出されること、そして応答が戻ってきてZendeskに正しく表示されることを確認してください。奇妙または複雑な質問や、日常的なサポート状況もテストするのを忘れないでください。
ステップ5: どのように進行しているかを監視し、改善を行う
統合が稼働し始めたら、常に監視することが重要です。AIが正確で役立つ回答を提供しているかを確認するために、Zendeskのチケットをチェックしてください。驚きがないように、あなたの OpenAI APIの使用状況とコスト にも注意を払ってください。
サポートエージェントからのフィードバックも得てください – 彼らは毎日それを使用している人たちです！AIのパフォーマンスについて彼らに尋ねてみてください。彼らの洞察を利用して、AIに送信する質問（プロンプト）を調整したり、アプリケーションの動作を変更したり、AIが学習に使用する情報を更新したりしてください。統合を改善することは、効果的で適正価格を維持するための継続的な作業です。
カスタム統合の課題とよりシンプルな代替案
ゼンデスクのOpenAI統合をゼロから構築することは多くのコントロールを提供しますが、確かにいくつかの障害が伴います。良いニュースは、すべての複雑さなしに同様の、あるいはそれ以上の結果を得る方法が他にもあるということです。
直面する可能性のある一般的な課題
カスタム統合を作成し、スムーズに運用し続けるには継続的な技術的努力が必要です。ゼンデスクとOpenAIの両方からのAPIの更新や変更に対処しなければなりません。また、ホスティングを管理し、すべてが安全であることを確認し、問題が発生したときに修正する必要があります。これは本当に開発チームの時間を消費します。
さらに、カスタム統合はしばしば、メッセージの感情を理解する（感情分析）、チケットを自動的に適切な場所に送信する（インテリジェントルーティング）、または複雑な自動化ワークフローを設定するなどの追加機能を自分で構築しなければならないことを意味します。APIを接続するだけでは、これらの高度な機能が自動的に得られるわけではありません。また、AIを特定の会社情報でトレーニングするための計画も必要で、これはOpenAI APIが自動的に行うものではありません。過去のチケットや内部文書を使用して教えるには追加の作業が必要です。
以下は一般的な障害の要約です：
- 継続的なメンテナンス: APIは変更され、カスタムコードは正しく動作し続けるために常に更新が必要です。
- 必要な技術的専門知識: ミドルウェアの構築と維持には熟練した開発者が必要です。
- ゼロから機能を構築する: 感情分析、インテリジェントルーティング、または複雑なワークフローなどの高度なAI機能は含まれておらず、自分でコーディングする必要があります。
- データ処理とトレーニング: AIのトレーニングのために、会社特有のデータ（過去のチケットなど）を安全に提供する計画が必要で、これが複雑さを加えます。
- セキュリティの懸念: プラットフォーム間での機密顧客データの安全な転送と取り扱いを確保することは重要であり、慎重な実装が必要です。
- スケーラビリティ: ビジネスが成長するにつれて、増加するチケットやインタラクションの量を処理できるように統合を設計することは、重要な複雑さを加えます。
他の統合方法を検討する
独自のソリューションを構築することは一つの道ですが、それが唯一の道ではありません。ゼンデスクには独自の組み込みAI機能があり、AIをヘルプデスクに接続することを専門とする企業もあります。各オプションには、設定の容易さ、得られる機能、コストなどに関してそれぞれの利点と欠点があります。
以下は、違いを理解するための簡単な比較です：
| 機能 | ネイティブゼンデスクAI | eesel AI |
|---|---|---|
| セットアップの複雑さ | 中程度（設定） | 低（事前構築された統合） |
| 初期コスト | プランに含まれる + アドオン | サブスクリプション（インタラクションベース） |
| 継続的なコスト | エージェントごと + 解決ごと | 予測可能（インタラクションベース） |
| カスタマイズ | 基本（プリセットオプション） | 高（プロンプト & アクションコントロール） |
| トレーニングデータ | ヘルプセンター（主に） | 100以上のソース（チケット、文書など） |
| 高度な機能 | 制限あり（いくつかはアドオンが必要） | 含まれている（トリアージ、アクションなど） |
| テスト | 制限あり | 堅牢なシミュレーション & ステージング |
eesel AIがゼンデスクOpenAI統合を簡素化する方法
ここで、eesel AIのようなプラットフォームが輝きます。ゼロから始めてカスタム統合を構築する代わりに、eesel AIは強力なAI（OpenAIの素晴らしいモデルなど）を既存のヘルプデスクに接続するために特別に設計された即時利用可能なソリューションを提供します。
eesel AIを使用すると、コードを書く必要も、ミドルウェア層を管理する心配もありません。ゼンデスクアカウントを接続し、知識がどこにあるかを教えるだけです。eesel AIはすべての難しいAPIのやり取りを処理します。これにより、チケットの返信を自動的に作成したり、受信チケットを賢く分類したり（トリアージ）、カスタムAPIアクションを使用して顧客の詳細を引き出したりすることができます。すべて、カスタムビルドに必要な開発作業なしで行えます。
eesel AIは、AIをトレーニングする方法においてもより柔軟性を提供します。ヘルプセンターの記事だけに制限されることはありません。過去のチケットや内部文書（あなたのGoogle DocsやConfluenceページなど）を使用し、100以上の他のソースを利用できます。これにより、AIは実際のビジネス情報から学習し、一般的なモデルや限られたデータでトレーニングされたモデルを使用するよりも、通常はより正確で役立つ応答を提供します。さらに、彼らの価格はインタラクションに基づいており、予測可能で、他の場所でよく見られるエージェントごとや解決ごとの料金を回避できます。
Zendeskサポートをよりスマートにする
OpenAIとZendeskを接続することで、顧客サポートを変革するための可能性が広がります。独自の統合を構築するか、Zendeskがネイティブに提供するAI機能を使用するか、またはeesel AIのような専門プラットフォームを利用するかにかかわらず、主な目標は同じです：サポートを迅速にし、効率的に作業し、顧客を支援する方法をより賢くすることです。
カスタムソリューションを構築することで究極のコントロールを得ることができますが、多くの技術リソースが必要です。ネイティブのZendesk AIは良い出発点ですが、カスタマイズの限界や得られる機能に制約があり、高価なアドオンが必要になることが多く、予測不可能なコストにつながることがあります。
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OpenAIのような強力なAIを、手間やコストをかけずにZendeskヘルプデスクに取り入れる簡単な方法を探しているなら、eesel AIを検討するのが良い次のステップかもしれません。
eesel AIは、AIエージェントやコパイロットをZendeskに接続するスムーズでノーコードの方法を提供します。独自の会社データでAIをトレーニングし、タスクを自動化する柔軟な方法を提供し、予測可能な価格設定を持っています。自動化率を向上させ、エージェントの生産性を迅速かつ手頃な価格で高めるために設計されています。
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