2025年にAIを使ってサポートチケットを削減する方法：完全ガイド

サポートの問い合わせが殺到している。エージェントは手一杯で、返信時間は遅れ、月曜の朝のバックログはまるで登りきれない山のようです。心当たりはありませんか？これはほとんどの企業が経験する、典型的な成長の痛みです。

もちろん、対応できるエージェントを増員することもできますが、それは多くの場合、コストがかさむ一時的な解決策に過ぎません。より良いアプローチは、そもそも人間による対応が必要な問い合わせの数を減らすことです。ここで登場するのがAIです。有能なチームの代わりではなく、反復的な作業を処理し、エージェントが本当に重要な問題に集中できるようにする強力なパートナーとして活躍します。

このガイドでは、AIを使って問い合わせ件数を削減する主な方法、避けるべき一般的な落とし穴、そして現在使用しているツールを総入れ替えすることなく、あなたのチームに合ったアプローチを選ぶ手助けをします。

AIによる問い合わせ件数削減とは？

AIによる問い合わせ件数削減とは、単に問い合わせを処理するだけではありません。これは、人工知能を使って問題を自動的に解決し、内部のワークフローを整理し、セルフサービスオプションを改善することで、そもそも問い合わせが発生しにくくするという、包括的なアプローチです。目標は、顧客との間に壁を作ることではなく、彼らが好むチャネルを通じて、より迅速で質の高い回答を提供することです。

このアプローチの裏側では、いくつかの主要なテクノロジーが活用されています。自然言語処理（NLP）は、顧客がスラングを使ったり、タイプミスをしたりしても、彼らが実際に何を尋ねているのかをAIが理解するのを助けます。機械学習（ML）により、システムは過去のサポート対応の会話から学習し、時間とともにより賢く、より正確になります。

最高のツールは、あなたを新しいエコシステムに縛り付けません。すべてを新しいオールインワンプラットフォームに移行させるのではなく、ヘルプデスク、ナレッジベース、チームのチャットアプリなど、あなたがすでに利用しているツールに直接プラグインできるべきです。

AIを使ってサポート問い合わせを削減する3つの主要な方法

AIを導入することは、単一のスイッチを入れるようなものではありません。サポートプロセスのさまざまな部分をターゲットにした、いくつかの賢い戦略を用いることです。

戦略1：AIエージェントで最前線のサポートを自動化する

問い合わせキューを縮小する最も直接的な方法は、AIエージェントを第一防衛線として機能させることです。これらのエージェントは24時間体制で稼働し、「注文はどこですか？」や「パスワードをリセットするにはどうすればいいですか？」といった、チームの時間を奪う一般的で反復的な質問を自律的に解決できます。

しかし、ここが重要な点です。AIエージェントの性能は、学習に使われた情報によって決まります。私たちは皆、一般的で役に立たない回答をする、いらいらさせられるボットに対応した経験があります。それらが失敗するのは、あなたのビジネスの特性を理解していないからです。最高のAIは、あなたの世界から学びます。つまり、ブランドのトーンを習得し、実際の問題をどのように解決するかを理解するために、チームの過去のサポート問い合わせでトレーニングされる必要があります。また、公式のヘルプセンター、Confluenceのページに散在している情報、あるいはGoogleドキュメントに埋もれている情報など、ナレッジが保存されているすべての場所に接続することも意味します。

もちろん、これは自動化に対する最大の懸念を引き起こします。もしAIが失敗して、ひどい顧客体験を生み出してしまったらどうなるのか？だからこそ、そのパフォーマンスをシミュレーションできることが絶対に必要なのです。AIを何も見ずに導入すべきではありません。

eesel AIのような最新のプラットフォームでは、チームの過去の問い合わせやさまざまなナレッジソースでAIエージェントをトレーニングできます。さらに重要なのは、実際に顧客と対話する前に、過去の何千もの問い合わせに対してAIがどのように機能したかをシミュレーションできることです。これにより、その精度と解決率について、データに基づいた明確な予測が得られ、自信を持って本番稼働させることができます。

eesel AIのシミュレーション機能のスクリーンショット。本番導入前に解決率を予測することで、AIを使用してサポート問い合わせを削減する方法を示しています。

戦略2：エージェントを強化し、トリアージを効率化する

すべての問い合わせが自動化できるわけではありませんし、そうすべきでもありません。次の戦略は、AIを使って人間のエージェントをより速く、より効果的にすることで、個々の問い合わせにかける時間と労力を削減することです。

ここで役立つのが**AIコパイロット**です。過去の類似した問い合わせやナレッジベースの記事に基づいて返信の下書きを作成し、エージェントのすぐそばにいるアシスタントのようなものだと考えてください。クリック一つで長くまとまりのない会話を要約し、完璧な回答を提案することができるため、返信をスピードアップさせ、新人エージェントを迅速に戦力化するのに非常に役立ちます。

次に、**AIトリアージ**です。誰かが毎朝手動でキューを整理する代わりに、AIが受信した問い合わせを即座に分類し（「請求」や「バグ報告」など）、適切な優先度を設定し、正しいチームやエージェントに送信できます。この簡単なステップにより、管理上の大きなボトルネックが解消され、重要な問い合わせが混乱の中で見失われることがなくなります。

しかし、一般的な問題として、大手ヘルプデスクプラットフォームに直接組み込まれているAIツールは、しばしば独自の小さな世界に閉じこもりがちです。注文データベースやCRMなど、他のツールから情報を簡単に引き出すことができません。最も有用なAIコパイロットは、単に質問に答える以上のことができるものです。eesel AIのような柔軟なツールは、Zendesk、Intercom、またはFreshdeskなど、既存のヘルプデスクにプラグインし、カスタムアクションを設定できます。これにより、エージェントやAI自身が、タブを切り替えることなくヘルプデスクから直接Shopifyで注文詳細を検索したり、Jiraでタスクを作成したりできるようになります。

ヘルプデスクで返信の下書きを作成するeesel AIコパイロットのスクリーンショット。AIを使ってサポート問い合わせを削減するための重要な戦略です。

戦略3：よりスマートなナレッジベースでセルフサービスを改善する

最も安価なサポート問い合わせとは、作成されなかった問い合わせのことです。この最後の戦略は、顧客が自分で回答を見つけられるように支援することで、問い合わせを未然に防ぐことに焦点を当てています。

ウェブサイトやヘルプセンターに設置されたAI搭載のチャットボットは、基本的なキーワードマッチング以上のことができます。ユーザーが本当に求めていることを理解し、2,000語のヘルプ記事から関連する段落だけを抜き出して、必要な答えを即座に提供できます。

しかし、そもそもどのヘルプ記事を書くべきかをどうやって知るのでしょうか？AIに教えてもらうことができます。顧客が日々投げかける質問を分析することで、AIはナレッジベースの最大のギャップを特定できます。

一部のプラットフォームでは、この分析を直接アクションに変えることができるようになっています。例えば、eesel AIは解決済みのサポート問い合わせを分析し、ヘルプセンターで回答されていない繰り返し発生する質問を特定し、ナレッジベース用の記事の下書きを自動的に生成できます。これにより、ループが閉じられ、セルフサービスコンテンツが常に実際の、実証済みの顧客の問題に基づいて構築されるようになります。

eesel AIのダッシュボード。ナレッジベースのギャップを特定して埋めることで、AIを使用してサポート問い合わせを削減する方法を示しています。

一般的な落とし穴とその回避方法

AIをワークフローに導入することは、常に順風満帆とは限りません。多くのチームが、分かりにくい価格設定、混乱を招くセットアップ、そして恐ろしいほどのコントロールの欠如によって痛い目を見ています。ここでは、これらの危険信号を見抜き、回避する方法を紹介します。

落とし穴1：分かりにくい、解決ベースの価格設定

多くのAIベンダーは、「解決ごと」または「問い合わせごと」に課金する価格モデルを採用しています。単純に聞こえますが、これは予測不可能なコストを生み出し、基本的には成功すればするほどペナルティを課されることになります。顧客からの質問が多い忙しい月でしたか？ AIの請求額が突然急騰し、スケールアップに役立つはずの自動化をためらわせることになりかねません。

回避方法： 透明性が高く、予測可能な価格設定のプラットフォームを探しましょう。問い合わせ件数に関わらず、請求額がいくらになるかを事前に把握できるべきです。eesel AIのような解決ごとの料金がない明確なプランを提供するベンダーを優先しましょう。これにより、コストが確実になり、予期せぬ請求書を恐れることなく自動化をスケールさせることができます。柔軟な月額プランは、ニーズが変化した場合に長期契約に縛られないことも意味します。

eesel AIの価格ページのスクリーンショット。AIを使用してサポート問い合わせを削減する方法を決定する際に必要な、透明性の高い価格設定の例です。

落とし穴2：「総入れ替え」問題

これはAI導入における最大の隠れたコストの一つです。大規模なオールインワンプラットフォームは、最高のAI機能を利用するためだけに、ヘルプデスク、CRM、既存のワークフロー全体を移行するよう要求することがよくあります。これは小さなタスクではありません。数ヶ月のエンジニアリング時間を費やし、チーム全体を混乱させ、サポートを停止させる可能性のある大規模なプロジェクトです。

回避方法： すでに使用していて気に入っているツールと統合できるAIレイヤーを選びましょう。現代的なアプローチは、現在のセットアップに直接プラグインできる柔軟なAIプラットフォームを使用することです。eesel AIを使えば、ワンクリックでヘルプデスクを接続し、数ヶ月ではなく数分で本番稼働できます。確立されたワークフローを変更したり、まったく新しいシステムでチームを再トレーニングしたりする必要はありません。

eesel AIで利用可能なさまざまな連携を示す画像。既存のツールを置き換えることなく、AIを使用してサポート問い合わせを削減する方法を示しています。

落とし穴3：コントロールの欠如とリスクの高い展開

顧客との対話を「ブラックボックス」のAIに任せることは、どんなサポートリーダーにとっても恐ろしい考えです。多くのシステムはオールオアナッシングであり、チームはテストしたり元に戻したりする方法もなく、行儀の悪いボットを顧客に放ってしまうことを心配しています。

回避方法： 何かをローンチする前に、詳細なコントロールとしっかりしたテストを要求しましょう。信頼できるAIプラットフォームは、あなたを主導権を握る立場に置くべきです。eesel AIのワークフローエンジンを使えば、AIが介入すべきタイミングについて正確なルールを設定できます。最初は小さく始め、例えば「パスワードリセット」のような一つの問い合わせタイプだけを自動化し、それ以外は安全にエスカレーションさせることができます。過去の問い合わせでシミュレーションし、自動化を少しずつ展開していくことで、リスクを取り除き、システムへの信頼を築くことができます。

eesel AIのワークフローエンジンのビュー。正確な自動化ルールとコントロールを用いて、AIを使用してサポート問い合わせを削減する方法を示しています。

AIでサポート問い合わせを削減するためのチェックリスト

始める準備はできましたか？ ここに、正しく進めるための簡単なチェックリストがあります。

• 明確な目標から始める： 最初に自動化したい、最も反復的で時間のかかる問い合わせタイプを一つ特定します。

• ナレッジソースの監査： 顧客の質問への回答が実際にどこにあるか（ヘルプセンター、内部ドキュメント、過去の問い合わせ）を把握し、情報が最新であることを確認します。

• 指示するのではなく統合するツールを選ぶ： 既存のヘルプデスクや他のツールと連携するプラットフォームを優先します。

• 有効化する前にシミュレーションする： 自身の過去のデータでテストせずにAIエージェントをローンチしてはいけません。

• 段階的に展開する： 非常に小さな範囲（一つのチャネルや一つの問い合わせタイプなど）から始め、自信をつけ、良い結果が見られたら拡大していきます。

• 監視と改善： AIが生成したレポートを使ってナレッジのギャップを見つけ、時間をかけてセットアップを改善し続けます。

問い合わせの洪水に溺れるのをやめ、より良いサービスを提供し始めましょう

AIを使ってサポート問い合わせを削減することに成功するのは、すべてを一晩で解決する魔法のような単一の製品を買うことではありません。それは、スムーズな統合に焦点を当て、コントロールをあなたに与え、快適なペースで物事を展開できる賢い戦略を採用することです。

ここでの本当の目標は、人間のエージェントを解放し、彼らが最善かつ最も重要な仕事、つまり複雑な問題の解決、真の関係構築、そして顧客を忠実なファンに変えることに集中できるようにすることです。ノイズを自動化することで、チームが本当に重要なことに集中できるようになります。

既存のツールにプラグインし、自動化を完全にコントロールでき、自信を持ってテストできるAIプラットフォームをお探しなら、数分でeesel AIを始めましょう。