サポートチーム向け Zendesk AI 作成実践ガイド

Kenneth Pangan

Stanley Nicholas
Last edited 2025 10月 7
Expert Verified

正直なところ、カスタマーサポートにAIを活用するというアイデアは、かなり魅力的に聞こえます。繰り返し発生する大量のチケットを処理し、応答時間を短縮し、エージェントが本当に厄介な問題に取り組むための余裕を生み出す。そんな光景を思い浮かべるでしょう。Zendeskには、まさにそれを約束する独自のAIツール群が備わっています。
しかし、ここで夢は現実に直面します。ZendeskネイティブのAIを設定するのは、スイッチを切り替えるような簡単なものではなく、まるで大規模なITプロジェクトに取り組むような感覚に陥ることが多いのです。多くのステップ、微調整が必要な設定、そして途中で遭遇するいくつかの予期せぬハードルがあります。
このガイドでは、Zendeskの組み込みツールを使用してZendesk AIを作成する方法を、明確かつステップバイステップで解説します。しかし、さらに重要なこととして、急な学習曲線を必要とせず、はるかに迅速かつ柔軟に、より良い結果を得る方法もご紹介します。
はじめる前に必要なもの
Zendesk内で直接AIソリューションを構築する前に、何が必要になるのかを知っておくとよいでしょう。これは重要なプロジェクトであり、事前にいくつか準備しておきたいことがあります。
必要なものの簡単なチェックリストはこちらです:
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**適切なZendeskプラン。**主要なAI機能のほとんどは、Zendesk Suiteプランでのみ利用可能です。CopilotやAdvanced AIエージェントのような最も強力なツールは、多くの場合有料アドオンです。これは、コストがすぐに膨れ上がる可能性があることを意味します。予期せぬ事態を避けるためにも、Zendeskの料金ページで最新の詳細を確認する価値があります。
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**整理されたナレッジベース。**これは非常に重要です。ZendeskのAIは、回答を生成するためにほぼ完全にヘルプセンターの記事に依存しています。ナレッジベースが少し散らかっていたり、古かったり、不完全だったりすると、AIはうまく機能しません。これを整備するだけでも、多くの時間と労力がかかることがあります。
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**管理者権限。**AIエージェント、トリガー、自動化の設定にアクセスするには、Zendeskアカウントの管理者である必要があります。
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**明確な目標。**何を自動化したいのかを知る必要があります。パスワードリセットだけですか?それとも注文状況に関する問い合わせでしょうか?最初から具体的な目標がなければ、あまり成果の上がらないものを構築してしまうかもしれません。
公式な方法
これは、Zendesk内でAIを起動して実行するための標準的で、すぐに使える方法です。確かに強力ですが、ご覧の通り、多くの可動部分があります。
ステップ1:必要なZendesk AIツールを見極める
まず、ZendeskのどのAIツールが実際に必要なのかを判断する必要があります。なぜなら、それらはすべてがまとめて提供されているわけではないからです。Zendeskは、さまざまな業務に対応するいくつかの異なるAI製品を提供しています。
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AI Agents:ヘルプセンターから情報を引き出して、よくある質問に答えることができるチャットボットです。
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インテリジェントトリアージ:このツールは、顧客の問い合わせ内容、感情、使用言語に基づいて、受信チケットを自動的に読み取り、分類します。チケットのルーティングに非常に役立ちます。
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Copilot (アドオン):これは人間のエージェントのためのアシスタントです。長いチケットのスレッドを要約したり、返信を提案したり、メモをより明確にするために補足したりすることができます。
これらの機能は管理センターのさまざまな場所にあり、個別に有効化する必要があったり、追加料金がかかる場合があります。自分のプランに含まれているものと、アドオンであるものを整理するのは少し混乱するかもしれません。
ステップ2:ナレッジソースを整理する
前述の通り、ヘルプセンターはZendeskのAIエージェントの主要な頭脳です。まともな結果を得るためには、その最適化に時間をかける必要があります。
これは、よくある質問ごとに明確でシンプルな記事を書き、見出しやリストのような一貫したフォーマットを使用し、すべてが正確であることを三重にチェックすることを意味します。もしナレッジベースがほこりをかぶっている状態なら、このステップだけでもAIを構築し始める前に巨大なプロジェクトのように感じられるでしょう。
ステップ3:AIエージェントを構築する
ナレッジベースが整ったら、ボットの構築を開始できます。初期設定は非常にシンプルです。
管理センターのAIエージェントビルダーに移動し、エージェントに名前を付け、その口調を定義してパーソナリティを選択します。次に、それをヘルプセンターに接続します。この時点では、記事に基づいて質問に答えることができるボットができますが、まだ実際に何かを「実行する」ことはできません。
ステップ4:ルーティングと返信のためのトリガーと自動化を設定する
AIが単に記事を見つけるだけでなく、適切なチームにチケットを送信したり、特定の自動返信を送信したりといった、より多くのことを実行できるようにするには、Zendeskのトリガーと自動化を深く理解する必要があります。
「インテリジェントトリアージ」を条件として使用するトリガーを設定する必要があります。たとえば、「チケットが『注文状況』に関するものであれば、この特定の自動返信を送信する」というようなルールを作成できます。これは、Zendeskのビジネスルールを熟知している必要があり、トリガーのリストはすぐに長くて複雑になる可能性があります。
ステップ5:公開、テスト、そして監視を続ける
最後のステップは、ウェブサイトのチャットウィジェットやメールサポートなど、あなたのチャネルでAIエージェントを公開することです。公開後は、Zendeskの分析機能を使ってそのパフォーマンスを監視する必要があります。
ここで、実際に解決しているチケットの数を確認できます。問題は、AIのパフォーマンスが良くない場合、通常はステップ2に戻ってヘルプセンターの記事を改善し直さなければならないことです。これは、微調整とテストの遅くてかなりイライラするサイクルになる可能性があります。
Zendesk AIでよくある悩み(そして、よりシンプルな方法)
公式な方法でも最終的には目標を達成できますが、それには不満がつきものです。多くのチームは、プロセス全体が
と感じています。良いニュースは、はるかにシンプルなアプローチがあるということです。セットアップには数分ではなく数週間かかることがある
正直に言って、先ほど説明した複数ステップのプロセスは、計画と作業に数週間かかることも珍しくありません。しかし、コーヒーを一杯飲む時間で立ち上げられるように作られたツールもあります。
eesel AIは、まさにそのために作られた代替手段です。ワンクリックのヘルプデスク連携機能と、すべて自分で対応できるセットアッププロセスを備えています。営業デモをスケジュールすることなく、数分で本番稼働できます。
この動画では、Zendesk AIチャットボットの設定に関する包括的なガイドを提供し、議論された主要なステップを順を追って説明します。
AIのナレッジがヘルプセンターに閉じ込められている
ZendeskのネイティブAIの最大の欠点の一つは、ヘルプセンターからしか学習しないことです。しかし、過去のチケットの会話、社内のConfluenceページ、あるいは誰もが使っているランダムなGoogleドキュメントに埋もれている有用な情報はすべてどうなるのでしょうか?
ここでeesel AIのようなアプローチが真価を発揮します。会社のすべてのナレッジを接続できます。eesel AIは、過去の何千ものチケットから即座に学習し、ブランドの口調や一般的な解決策を理解します。また、ConfluenceやGoogleドキュメントなど、チームが情報を保管している他の場所にも接続し、サポートチームのための単一で超強力な頭脳を作り出します。
このインフォグラフィックは、eesel AIがヘルプセンター以外の複数のナレッジソースに接続して、より完全な回答を提供する方法を示しています。
公開がまるで当てずっぽうのように感じられる
スイッチを入れる前には、いつも少しの不安がつきまといます:「もしAIが実際の顧客に変な、あるいはまったく間違った回答をしたらどうしよう?」Zendeskのネイティブツールでは、ボットを公開して最善を祈るしかなく、顧客と話し始めてから初めてそのパフォーマンスを知ることが多いのです。
eesel AIは、強力なシミュレーションモードでその当てずっぽうを排除します。AIが顧客と話す前に、安全な環境で過去の何千ものチケットでテストできます。これにより、解決率の正確な予測が得られ、さまざまな質問にどのように応答するかが正確にわかるため、自信を持って公開できます。
eesel AIのシミュレーションモードでは、AIエージェントを公開する前に過去のチケットでテストできます。
価格設定が複雑で予測しにくい
Zendeskの価格設定は複雑になることがあります。基本プランがあり、さらに異なるAI機能ごとに異なるアドオンがあります。最終的な請求額がどうなるかを知るのは難しい場合があります。
eesel AIは、透明で予測可能な価格設定でシンプルさを保ちます。プランは解決したチケットの数ではなく、必要なキャパシティに基づいているため、忙しい月の後に驚くような請求書が届くことはありません。AIエージェント、Copilot、Triageを含むすべての主要ツールが、一つのわかりやすい価格に含まれています。
eeselを使えば5分でよりパワフルに
簡単な方法の準備はできましたか?ここでは、わずか数分でZendeskアカウント用のよりスマートで高機能なAIエージェントを立ち上げる方法をご紹介します。
このワークフローは、Zendeskとeesel AIを連携させるためのシンプルな5分間のセットアッププロセスを示しています。
eesel AIをZendeskで使うためのステップバイステップガイド
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**Zendeskアカウントを接続する。**シンプルなワンクリック認証です。複雑なAPIをいじったり、開発者を待ったりする必要はありません。
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**ナレッジソースを追加する。**ヘルプセンターをリンクし、Googleドキュメントを接続し、そして最も重要なこととして、eesel AIに過去のチケットから学習させます。ここで魔法が起こります。
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**AIの指示をカスタマイズする。**シンプルなプロンプトエディタを使って、口調を定義し、いつ人間に引き継ぐかを指示し、チケットにタグを追加したり、Shopifyで注文情報を検索したりするようなカスタムアクションを設定します。
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**過去のチケットでシミュレーションする。**簡単なシミュレーションを実行して、新しいAIエージェントが過去のチケットをどのように処理したかを正確に確認します。潜在的な自動化率に関するレポートが即座に得られます。
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**公開する。**特定のチケットタイプやチャネルに対してAIエージェントを有効にし、すぐに顧客のサポートを開始するのを見守ります。
構築をやめて、自動化を始めよう
確かに、ネイティブツールを使ってZendesk AIを作成することは「可能」です。しかし、そのプロセスはしばしば遅く、複雑で、完璧なヘルプセンターへの完全な依存によって制限されます。それはビルダー向けのツールキットであり、誰もがそのようなプロジェクトに時間やリソースを割けるわけではありません。
eesel AIは、既存のZendeskセットアップとシームレスに連携する最新のアップグレードを提供するため、何も移行する必要はありません。ただ接続するだけで、ほんのわずかな時間でより良い結果をもたらします。何週間もかけて構築するのをやめ、今日からサポートを自動化しましょう。チームを解放して彼らが最も得意とすることに集中させ、残りはよりスマートなAIに任せましょう。
Zendesk AIエージェントを数分で立ち上げる準備はできましたか?
**eesel AI**を始めましょう。当社のプラットフォームは既存のツールに接続し、会社のすべてのナレッジから学習してチケットを即座に解決します。無料でサインアップするか、デモを予約してご自身の目で確かめてください。
よくある質問
始める前に、適切なZendesk Suiteプラン、整理され最新の状態に保たれたナレッジベース、そして管理者権限があることを確認してください。また、AIに何を自動化させたいかという明確で定義された目標を持つことも非常に重要です。
ZendeskはいくつかのAIツールを提供しています。AIエージェントはヘルプセンターからの質問に答えるチャットボット、インテリジェントトリアージは受信チケットを自動的に分類し、Copilotは人間のエージェントを要約や返信の提案で支援します。それぞれ異なる目的を果たし、別々の有効化やアドオンが必要な場合があります。
ZendeskのネイティブAIは、主に情報をヘルプセンターに依存しています。これは、過去のチケットの会話、社内ドキュメント、またはチームが使用する他のナレッジリポジトリからの貴重な洞察を見逃す可能性があり、その包括的な理解を制限します。
AIエージェントが単に質問に答えるだけでなく、アクションを実行できるようにするには、Zendesk内でトリガーと自動化を設定する必要があります。これには、「インテリジェントトリアージ」を条件として使用してチケットを正しいチームにルーティングするなど、特定のルールを定義することが含まれます。
ZendeskのネイティブAIのセットアッププロセスは非常に広範囲にわたることがあり、計画、ナレッジベースの最適化、トリガーの設定、反復的なテストに数週間かかることがよくあります。通常、これは「数分」で完了するような簡単なタスクではありません。
Zendeskのネイティブツールは公開後のモニタリングを提供していますが、eesel AIのような代替ソリューションはシミュレーションモードを提供します。これにより、AIエージェントを実際の顧客とやり取りさせる前に、何千もの過去のチケットに対してテストし、その解決率と応答を予測することができます。