実践ガイド：AIを使ってサポートチケットを分類・タグ付けする方法

正直なところ、無限に続くサポートチケットのキューを手作業で整理するのは、膨大な時間の浪費です。遅くて退屈な作業であり、ヒューマンエラーが起こりやすいように作られているようなものです。会社が成長し、チケットが山積みになるにつれて、エージェントは問題を解決するよりも、交通整理のような仕事に1日の大半を費やすことになります。そうなると、すぐに返信時間が遅れ始め、顧客満足度は低下してしまいます。

幸いなことに、これに対処するための、はるかに賢い方法があります。AIによるチケット分類は、分類プロセス全体を自動化し、サポートのワークフローをより速く、より正確にすることができます。チームは整理されていない受信トレイに埋もれることなく、重要な仕事にすぐに取り掛かることができるのです。

このガイドでは、AIを使ってサポートチケットを分類・タグ付けするために知っておくべきことのすべてを解説します。それが何であるか、その背後にある技術、設定するためのいくつかの方法、そして開始するための簡単なフレームワークについてお話しします。

AIチケット分類を理解する

AIチケット分類とは、小難しく言っているだけで、要は人工知能を使って受信したサポートリクエストを自動的に読み取り、理解し、タグ付けすることです。これは、皆さんがよく知っているかもしれない昔ながらのキーワードベースのルールからの大きな飛躍です。そうした従来のシステムは、顧客が少し違う言葉を使ったり、システムに探すように指示した正確な用語を使わなかったりすると、すぐに機能しなくなってしまいます。

AIは、自然言語処理（NLP）と機械学習（ML）という2つの主要技術を用いて、より洗練されたアプローチを取ります。NLPはシステムが顧客のメッセージの背後にある意味と意図を理解するのに役立ち、MLは過去のサポートチケットから学習し、時間とともにより賢くなることを可能にします。

例えば、ある顧客が「アカウントに入れません」とメールし、別の顧客が「ログインが機能しません」と書いたとします。基本的なキーワードフィルターでは、これらのどちらかを見逃してしまう可能性があります。一方、AI搭載のシステムは、どちらも同じ問題について話していることを理解し、両方に「ログインの問題」というタグを付けます。

これらすべてが意味することは、チケットが何についてのもので、どれくらい緊急で、チームの誰が対応すべきかを、人が手作業で分類することなく判断できるということです。

AIチケット分類を支える技術

AIがチケット管理にこれほど役立つ理由を本当に理解するには、その仕組みを覗いてみるのが一番です。それは魔法ではなく、驚くほど使いやすくなった巧妙な技術に過ぎません。

チケット分類におけるNLPの役割

自然言語処理は、人間の言語を実際に読み取り、理解するAIの一部だと考えてください。これは現代のチケット分類を動かすエンジンであり、いくつかの重要なことを行います：

• 意図の解明： NLPは顧客が何をしようとしているのかを解明します。返金を求めているのか、バグを報告しているのか、それとも単に機能についての助けを求めているのか。余計な部分を削ぎ落とし、チケットの本当の理由を見つけ出します。

• 感情分析： ここでAIは顧客の感情的なトーンを感じ取ります。不満を感じているのか、満足しているのか、それとも中立的なのか。不満を抱えた顧客を早期に察知することで、そのチケットを優先的に処理し、小さな問題が大きな問題に発展するのを防ぐことができます。

• エンティティの抽出： システムは、製品名、注文番号、特定のエラーコードなど、チケットから重要な詳細を抽出することもできます。これにより、エージェントはすぐに問題に取り掛かるために必要なコンテキストを得ることができます。

基本的に、NLPは、すべてのチケットを読み、重要な部分をハイライトし、チケットを開く前に顧客の気分を知らせてくれる超高速のアシスタントのようなものです。

チケット分類におけるMLの役割

NLPがAIがチケットを理解するのを助けるのに対し、機械学習はAIがその理解に基づいて行動することを可能にします。MLは、AIシステムが大量のデータから学習し、より良い予測を行う方法です。

ここで注目すべき重要な点があります。最高のAIシステムは、汎用的で画一的なモデルを使用するだけではありません。それらは自社のデータから学習します。本当に効果的なAIは、ヘルプデスクに接続し、初日から何千もの過去の会話から学習します。これにより、その分類が他社のビジネスではなく、あなたのビジネスに合わせてカスタマイズされることが保証されます。

これにより、AIは特定の製品名、顧客が最も頻繁に遭遇する問題、さらにはブランド独自の話し方までを学習することができます。キーワードの無限のリストを手動で更新させる古いシステムとは異なり、MLベースのシステムは新しい問題が発生すると自律的に適応します。

AIチケット分類の3つのアプローチ

実際に始めようとすると、いくつかの異なる方法があることに気づくでしょう。それぞれに長所と短所があり、適切な選択は、チームが柔軟性、コントロール、予算の面で何を必要としているかによって決まります。

アプローチ	設定時間	柔軟性	必要な専門知識	最適な対象
ヘルプデスク内蔵AI	低	低～中	低	単一プラットフォームのエコシステムに完全にコミットしているチーム。
統合型AIプラットフォーム	低	高	低～中	柔軟性、コントロールを求め、既存のツールを維持したいチーム。
AI APIによるDIY	非常に高い	非常に高い	高（開発者）	専用のAI/MLチームと特定のニーズを持つ大企業。

1. ヘルプデスク内蔵AIの使用

ZendeskやIntercomのような大手ヘルプデスクプラットフォームのほとんどは、現在、独自のネイティブAI機能を持っています。これらは通常、簡単に有効にでき、チームが毎日使用しているツールにすでに組み込まれています。

しかし、その利便性にはいくつかの深刻な欠点が伴う可能性があります：

• ベンダーロックイン： AI戦略全体を1つのプラットフォームに縛り付けることになります。将来的にヘルプデスクを切り替えたくなった場合、ゼロからやり直さなければならず、AIが学習したすべてのデータと調整を失うことになります。

• 限られたナレッジソース： これは大きな問題です。AIは通常、その特定のヘルプデスク内の情報からしか学習できません。Confluence、Google Docs、あるいは古いSlackのスレッドなど、他の場所にチームが構築した知識の宝庫に簡単にアクセスすることができません。これにより死角が生まれ、タグ付けの精度が低下する可能性があります。

• コントロール性の低さ： AIの振る舞いについて、あまり意見を言えないことが多いです。自動化ルールはやや硬直的で、AIがどのチケットを処理し、どれを常に人間に回すべきかを正確に指定するのが難しくなっています。

2. 統合型AIプラットフォームの使用

もう1つの選択肢で、ますます人気が高まっているのが、すでに持っているツールに接続する特化したAIプラットフォームを使用することです。これらのツールは、1つのシステムにあなたを閉じ込めるのではなく、すべてのナレッジソースを接続し、あなたがすでに知っていて使用しているヘルプデスクと連携するように作られています。

このアプローチには、いくつかの明確な利点があります：

• 完全な柔軟性： 現在のヘルプデスクや他のすべてのツールを維持できます。何かを入れ替えたり、チームの現在の働き方を乱したりする必要はありません。

• 統一されたナレッジ： AIは、はるかに大きく、より完全な情報セットでトレーニングできます。過去のチケット、公開ヘルプセンター、社内のConfluenceページ、共有のGoogle Docsなどから学習できます。これにより、AIは全体像を把握し、はるかに正確な分類が可能になります。

• コントロールと信頼性： この分野で最高のプラットフォームは、非常に便利なシミュレーションモードを提供します。この機能により、AIが実際の顧客とやり取りする前に、過去の何千ものチケットでAI設定をテストできます。AIがどのように機能したかを正確に確認し、その影響に関する確かな予測を得て、完全に自信が持てるまでその振る舞いを調整できます。

現代のAIプラットフォームは、営業担当者と話したり、必須のデモに参加したりすることなく、数ヶ月ではなく数分で始められるべきです。

3. カスタムソリューションの構築

3番目の方法は、Google Cloud AIやMicrosoft Azureなどのプロバイダーが提供する基盤となるAIサービスを使用して、独自のチケット分類エンジンをゼロから構築することです。

これにより、ほぼ無制限のカスタマイズが可能になりますが、これは非常に特定のニーズを持つ巨大企業にとっては必要かもしれません。しかし、それ以外、ほとんどの企業にとっては、欠点が非常に大きいです：

• 極めて高いコストと複雑さ： これには、高価な開発者とデータサイエンティストからなる専任チームが必要です。ほとんどの企業にとって現実的ではありません。

• 長い実装時間： カスタムAIモデルの構築、トレーニング、展開は、数ヶ月、場合によっては数年かかることもある大規模なプロジェクトです。

• 継続的なメンテナンス： カスタムソリューションは、決して「完成」することはありません。正常に機能し続けるために必要なすべての継続的な更新、監視、メンテナンスの責任を負うことになります。

AIチケット分類のための4ステップフレームワーク

AIチケット分類を始めることは、複雑で時間のかかるプロジェクトであるべきではありません。適切なツールを使えば、簡単なフレームワークに従って迅速に開始し、自信を築いていくことができます。

ステップ1：ナレッジソースを統一する

まず第一に、AIに役立つための頭脳を与えましょう。つまり、チームの知識が存在するすべての場所にAIを接続することです。これは、ヘルプデスク（ZendeskやFreshdeskなど）、社内wiki（Confluence、Notion）、共有ドキュメント（Google Docs）に対して、シンプルなワンクリックプロセスであるべきです。AIにより多くのコンテキストを与えるほど、最初からより賢くなります。

ステップ2：自動化ルールと目標を定義する

次に、AIに何をさせたいかを正確に決定します。単にチケットに適切なタグを追加させたいだけですか？それとも、チケットを特定のチームにルーティングしたり、優先度を変更したり、あるいは単純で反復的なリクエストを自動でクローズさせたりもすべきでしょうか？

きめ細かいコントロールができるツールを探しましょう。「請求に関する質問」や「パスワードリセット」など、特定の種類のチケットのみを自動化する正確なルールを設定し、それ以外のものは安全に人間のエージェントに送ることができるべきです。これにより、小さく始めて、慣れてきたら範囲を広げていくことができます。

ステップ3：自信を持ってテストとシミュレーションを行う

新しいAIをテストせずに顧客に対応させることは絶対に避けたいはずです。これを行う最善の方法は、過去の何百、何千ものサポートチケットでAI設定を実行するシミュレーションモードを使用することです。

これは非常に重要なステップです。これにより、AIが実際の顧客の問題に対してどのようにタグ付け、ルーティング、応答したかを完全に安全な環境で確認できます。その潜在的な精度と処理可能なチケット数に関する明確なデータが得られるため、必要な調整を行い、自信を持ってスイッチを入れることができます。

ステップ4：本番稼働、監視、そして反復

シミュレーションの結果に満足したら、本番稼働の時間です。賢い方法としては、AIを段階的に展開することです。まず1つのサポートチャネルだけ、または特定の種類のチケットに対して有効にすることから始めるかもしれません。

そこから、AIプラットフォームの分析機能を使用して、そのパフォーマンスを監視し続けます。優れたシステムは、AIが何をしたかを伝えるだけでなく、ナレッジベースの潜在的なギャップを指摘し、顧客の問題の傾向を示すべきです。これらの洞察を利用して、ヘルプドキュメントを改善し、自動化の範囲を徐々に広げていくことができます。

分類はやめて、解決を始めよう

チケットを手動で分類することは、サポートチームを反復的な管理業務で bogged down させる時代遅れの働き方です。これは、強力で使いやすいAIがまだ現実的な選択肢ではなかった時代の名残です。

今日、AIははるかに効率的でスケーラブルな代替手段を提供します。それは、エージェントを分類とルーティングの雑用から解放し、彼らが困難な問題を解決し、顧客に素晴らしい体験を提供することにエネルギーを注ぐことを可能にします。前進するための最善の方法は、他のツールと連携し、あなたにコントロールを与え、自信を持って自動化できる柔軟なプラットフォームを使用することです。

AIでサポートチケットを最も簡単に分類する方法

私たちは、このプロセス全体をできるだけシンプルで効果的にするためにeesel AIを構築しました。当社のAI TriageおよびAI Agent製品は、複雑な設定なしで、数分で既存のヘルプデスクに接続します。

eesel AIは、ヘルプデスク内にあるものだけでなく、すべてのナレッジソースから学習します。本番稼働前に強力なシミュレーションモードですべてをテストでき、自動化ルールを完全にコントロールできます。すでに使用しているツールと連携するため、チームは最も得意なこと、つまり顧客を助けることに戻ることができます。

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