自社のサポート履歴でAIをトレーニングする方法（2025年版ガイド）

正直なところ、サポートのキューに同じ質問が並んでいるのを見るのは疲れるものです。「パスワードをリセットするには？」「請求書はどこ？」「返金ポリシーはどうなっていますか？」といった質問は、カスタマーサポートにおける「終わりのない日常」のように感じられます。チームがこうした単純な内容の回答に追われている間、人間ならではの思考が必要な、本当に困難な問題の解決に時間を割くことができなくなっています。

多くのチームがこの状況を解決するためにAIの活用を検討しますが、新しい社内ツールを構築するという考えには腰が引けてしまいます。さらに最悪なのは、何も分かっていないチャットボットを顧客に開放してしまうという悪夢のようなシナリオです。AIが台本から外れ、完全に間違ったことを言ってしまうのではないかという不安は、非常に大きく、妥当な懸念です。

このガイドでは、貴社独自のサポートの会話やナレッジベース（知識ベース）を用いて、実際にどのようにAIをトレーニングするかを順を追って説明します。過去の履歴を資産に変え、フロントラインサポートを自動化し、エージェントの作業をスピードアップさせ、顧客を満足させ続ける方法をご紹介します。大規模なプロジェクトに聞こえるかもしれませんが、最新のツールを使えば、数ヶ月ではなく数分で稼働させることが可能です。

始める前に必要なもの

本題に入る前に、これには2つの方法があることを知っておく必要があります。1つは長く、費用がかかり、少し頭の痛い方法です。もう1つは、はるかに早くゴールに到達できる方法です。

DIY（自作）/ 従来の方法: これは昔ながらの手法で、多大な時間と費用の投入が必要です。この道を選ぶ場合、以下のものが必要になります：

• 過去のすべてのサポートデータへのフルアクセス（チケットのエクスポートやチャットログなど）。

• 膨大な量の、クリーンで高品質なトレーニングデータ（おそらく数千のサンプル）。

• 機械学習やAPIに精通したエンジニア。

• モデルのトレーニング、ホスティング、運用を維持するための多額の予算。

• 忍耐強さ。かなりの量が必要です。開発とテストに数週間、あるいは数ヶ月かかることも珍しくありません。

最新プラットフォームを利用する方法: このアプローチでは、面倒な作業をすべてスキップできます。すでに使用しているツールにAIの「脳」を直接つなぐだけです。必要なのは以下のものだけです：

• 現在のヘルプデスクやナレッジソースへのアクセス権。

• 複雑な部分を代わりに処理してくれるAIプラットフォーム。eesel AIのようなツールを使えば、数クリックで既存のツールに接続できます。

自社のサポート履歴でAIをトレーニングする方法：6つのステップ

サポート履歴を活用する準備はできましたか？6つの簡単なステップに分けて見ていきましょう。

ステップ 1：すべてのナレッジソースを集約する

AIが優れた回答をするためには、正しい情報をすべて参照できる必要があります。これは単に過去のサポートチケットだけでなく、チームが知識を蓄積しているあらゆる場所を接続することを意味します。

難しいやり方： まず、すべてのナレッジの場所をマッピングする必要があります。ZendeskやIntercomのようなヘルプデスク、Confluenceのような社内Wiki、共有のGoogle Docs、さらにはSlackでの重要な会話などが含まれます。次に、それらをすべて手動でエクスポートし、AIが読み取れる形式に再構成するという、骨の折れる作業が待っています。これは、ドキュメントが更新されるたびに繰り返さなければならない、煩雑で手動の作業です。

eesel AIのやり方： 手動でのエクスポートは忘れてください。eesel AIにはワンクリック連携機能があり、すべての知識を即座に接続して統合できます。CSVファイルと格闘する代わりに、アクセスを許可するだけです。AIはヘルプセンター、過去のチケット、マクロ、Confluenceのスペース、Google Docsから自律的に学習します。チームの追加作業なしに、すべてが自動的に最新の状態に保たれます。

ステップ 2：過去の会話からAIに学習させる

最高のAIサポートエージェントは、貴社の優秀な人間のエージェントのように振る舞います。彼らはブランドのトーン（話し方）を汲み取り、顧客が直面する共通の障壁を理解し、チームの実際の会話から学習しているため、どの解決策が有効かを知っています。これは、汎用的な既製品のモデルよりもはるかに優れています。

難しいやり方： 本格的なデータ処理の準備をしてください。過去の数千件のチケットを手動で掘り起こし、問題と解決策の優れた例を見つけ出す必要があります。その後、AIモデルが理解できるように、これらの会話をJSONLファイルなどの構造化されたデータセットに整形しなければなりません。これは膨大なデータクリーニング作業を伴う、途方もない時間の浪費です。

eesel AIのやり方： eesel AIは、過去のチケットから自動的にトレーニングを行います。接続した瞬間から、AIはサポート履歴を分析し、文脈、トーン、そして「成功した解決」がどのようなものかを理解し始めます。初日からチームのコミュニケーション方法を学習します。さらに一歩進んで、チケットの成功事例からヘルプ記事の下書きを生成することもでき、すでに有用性が証明されているコンテンツで知識のギャップを埋めるのに役立ちます。

ステップ 3：AIのルールと個性を設定する

優れたサポートAIは単に回答するだけでなく、会社のルールに従います。個性を定義し、どの質問に取り組むべきかを決定し、いつ人間のエージェントに会話を引き継ぐかを正確に指示できる必要があります。

難しいやり方： これには通常、AIの挙動を制御するための複雑なコードを書く必要があります。これらのルールは柔軟性に欠けることが多く、更新が困難で、少しの調整にもエンジニアの手が必要になります。AIができること、できないことを把握する作業は、終わりのないエンジニアリング・プロジェクトになりがちです。

eesel AIのやり方： eesel AIは、コードを一切必要としない完全にカスタマイズ可能なワークフローエンジンを提供します。シンプルなプロンプトエディタを使用して、AIのトーンをフォーマルにするか、フレンドリーにするか、少し遊び心を持たせるかなど、自由に設定できます。選択的自動化により、キーワードや顧客タイプなどに基づいて、AIがどのチケットを処理すべきかを正確に選択できます。また、カスタムアクションにより、AIは会話以上のことが可能になります。Shopifyから注文詳細を検索したり、Zendeskのチケットフィールドを更新したり、会話を適切なチームに転送したりといったことを、すべて自律的に行えます。

ステップ 4：本番公開前にAIエージェントを安全にテストする

適切なテストなしにAIを導入することは大きな賭けです。チャットボットが「ハルシネーション」を起こし、奇妙な、あるいは完全に間違った回答をしているスクリーンショットを見たことがあるでしょう。一度の不適切な回答が顧客の信頼を大きく損なう可能性があります。実際の顧客に対応する前に、AIがどのように振る舞うかを確認する方法が必要です。

難しいやり方： テスト用に「サンドボックス」と呼ばれる全く別の環境を構築する必要があります。そこからテスト用の質問を手動で投げかけ、考えられるすべてのシナリオを網羅できていることを祈るしかありません。この方法は拡張性がなく、パフォーマンスの信頼できる全体像を把握することも困難です。

eesel AIのやり方： これは最も画期的な機能の1つです. eesel AIにはシミュレーションモードがあり、過去の実際の数千件のチケットを使って設定を安全にテストできます。先週や先月の実際の顧客の質問に対して、AIがどのように回答したはずかを正確に確認できます。これにより、解決率や節約できる時間の確かな予測が得られるため、自信を持って設定を調整し、リリースに臨むことができます。

ステップ 5：AIエージェントを段階的に導入する

一晩でゼロからフルオートメーションのAIに切り替えるのは、混乱を招く原因です。賢いやり方は、AIを少しずつ導入し、様子を見ながら、自分たちやチームが慣れていくにつれて責任を増やしていくことです。

難しいやり方： 段階的な導入は通常、多くの慎重なエンジニアリング作業や機能フラグ（feature flagging）の設定を意味します。最初は社内のテストグループからのチャットをAIに担当させ、それから徐々に特定の顧客セグメントやリスクの低い質問へと広げていくことになります。これは複雑なプロセスであり、導入スピードを著しく低下させる可能性があります。

eesel AIのやり方： eesel AIなら段階的な導入が簡単です。特定のチケットタイプ、特定のチャネル（例えば、ライブチャットではなくメールのみ）、または単純なティア1のトピックに対してのみAIをオンにすることを選択できます。AIが対応できないものはすべて、自動的に人間のエージェントに送信されます。これにより、小さく始めて価値を証明し、準備ができたらいつでもスケールアップできます。

ステップ 6：パフォーマンスを監視し、改善し続ける

AIは一度設定すれば終わりというものではありません。投資に見合う成果を得るためには、AIがどのように機能しているかを監視し、成果が出ている部分を確認し、さらに改善できる機会を見つけ出す必要があります。

難しいやり方： これは、解決率や顧客満足度などの指標を追跡するためのカスタムダッシュボードを構築することを意味します。また、AIの会話ログを手動で読み込んでパターンを見つけ、間違いを特定し、ナレッジベースの不足を見つけ出す必要があります。

eesel AIのやり方： eesel AIは、開始直後から有用なレポートを提供します。ダッシュボードは単なる基本的な統計を表示するだけでなく、ナレッジベースの不足を指摘し、顧客の質問の傾向をハイライトします。これにより、AIをより賢くし、サポートチームをより効果的にするための明確なロードマップが得られます。

避けるべきよくある間違い

始めるにあたって、以下のよくある落とし穴を避けるようにしてください。これらは、有望なAIプロジェクトを台無しにする可能性があります。

• データプライバシーの軽視: 多くのAIプラットフォームは、貴社のデータを一般モデルのトレーニングに使用します。これは、貴社の非公開のビジネス会話が結果的に競合他社を助けることになる可能性を意味します。
  Pro Tip

  データが貴社のためだけに利用されることを約束しているソリューションを選んでください。eesel AIは、一般モデルのトレーニングに顧客データを使用することはありません。また、コンプライアンス維持のためにEUデータレジデンシーを提供しています。
• 「ハルシネーション」のリスクを無視する: 汎用AIモデルは、答えを知らないときに情報を捏造することで有名です。これはブランドにとって大きなリスクです。
  Pro Tip

  AIを自社の知識に根ざさせ（グラウンディングさせ）てください。eesel AIは、提供された情報に基づいてのみAIが回答するようにするため、不正確なことを言うリスクを大幅に軽減します。
• 予測不可能な価格設定に陥る: 多くのAIベンダーは「解決ごと（per resolution）」に課金します。これは一見良さそうですが、繁忙期に請求額が跳ね上がることになります。問題が多いほどコストが上がるというのは、理にかなっているとは言えません。
  Pro Tip

  透明性のある定額制の料金体系を探してください。eesel AIは解決ごとの手数料がない予測可能なプランを提供しているため、効率的なサポートを提供することで不利益を被ることはありません。

今すぐサポート履歴を活用しましょう

サポート履歴でAIをトレーニングすることは、チームを疲弊させることなくサポートを拡大するための最も賢明な方法の1つです。以前はエンジニアのチームと数ヶ月の開発期間が必要だったことが、今では誰でもできるようになりました。

自分に合っているかどうかを確認するために、セールス電話や長いデモを受ける必要はありません。eesel AIなら、ヘルプデスクを接続し、自社の知識で最初のAIエージェントをトレーニングし、わずか数分でその動作を確認できます。

同じ質問に繰り返し答えるのをやめる準備はできましたか？**無料トライアルを開始**して、今日から最初のチケットを自動化しましょう。