過去のチケットからAIを使用してサポートマクロを生成する方法

サポートチームの一員なら、お決まりの作業をご存知でしょう。よくある質問に対してマクロを作成し、微調整し、整理することに多くの時間を費やします。同じような質問がいくつか寄せられると、時間を節約するために定型文を作成します。しかし、そのプロセス全体は手作業で、少し時間がかかり、通常は「どの質問が最も多いか」という直感に基づいて行われます。

もし、当てずっぽうの作業をなくせるとしたらどうでしょう？

ここでAIが真価を発揮します。AIは過去何千ものサポートチケットをふるいにかけ、共通のテーマを見つけ出し、実際の会話に基づいて新しいマクロを提案してくれます。このガイドでは、AIを使って過去のチケットからサポートマクロを生成する方法をステップバイステップで解説します。サポートを事後対応型から事前対応型へとシフトさせることが目的です。

はじめに準備するもの

本題に入る前に、いくつか準備しておくべきことを確認しましょう。料理を始める前の下ごしらえのようなものだと考えてください。

• 過去のチケットが蓄積されたヘルプデスク： AIが学習するためのデータが必要なので、顧客との会話履歴が不可欠です。Zendesk、Freshdesk、Gorgiasのようなプラットフォームが最適です。

• 現状の課題に関する大まかな把握： どの反復的な質問が現在チームの時間を奪っているかを知っておくと役立ちます。これにより、改善の度合いを測るための出発点が得られます。

• AIプラットフォーム： これが重労働を担うツールです。一部のヘルプデスクには独自のAI機能が組み込まれており、最初のステップとしては悪くありませんが、制限がある場合もあります。専用のAIツールを使えば、通常、プロセス全体をより強力に、そして細かく制御できます。

AIでサポートマクロを生成する方法：ステップバイステップガイド

とても技術的に聞こえるかもしれませんが、実は簡単です。基本的には、データを分析し、コンテンツを作成し、テスト運用を行い、チームに展開するという流れです。適切なツールを使えば、このプロセスは非常にスムーズに進み、エンジニアチームを呼ぶ必要もありません。

ステップ1：分析のためにデータソースを接続する

何千ものチケットを手作業で読み、共通の回答を見つけ出すのは、不可能ではないにしても、非常に大変な作業です。たとえできたとしても、それは物語の一部しか見えていないことになります。多くのヘルプデスクに組み込まれたツールは、チケットのテキスト自体しか見ないため、チームが作業する他の場所のコンテキストを完全に見逃してしまいます。

ですから、最初の本格的なステップは、チームが実際に使用しているすべての情報にAIがアクセスできるようにすることです。これはチケットだけの話ではありません。ヘルプデスクをAIプラットフォームに接続する必要がありますが、これは開発者の手を借りたり、APIをいじったりする必要なく、簡単なプロセスで完了するはずです。最良の結果を得るためには、Confluenceの社内wikiやGoogleドキュメントのプロセスガイド、あるいは既存のマクロライブラリなど、エージェントが日常的に頼りにしている他のナレッジソースも連携させるべきです。

ここで専用プラットフォームが大きな違いを生みます。例えば、eesel AIはわずか数クリックで100以上のソースに接続できます。散在するすべての知識を1か所に集めることで、AIにチームがどのように問題を解決しているかの全体像を把握させることができます。つまり、生成されるマクロは、チームの知識のごく一部ではなく、頭脳全体に基づいたものになるのです。

esssel AIプラットフォームのスクリーンショット。リードジェネレーションエージェントが複数のビジネスアプリケーションに接続し、過去のサポートチケットからAIを使ってサポートマクロを生成する方法に関するナレッジベースを構築している様子。

ステップ2：AIにパターンを見つけさせ、マクロを提案させる

すべてが接続されると、AIが作業を開始します。過去の会話をスキャンして、共通のフレーズ、成功した解決策、そしてまだマクロが存在しないワークフローを見つけ出します。まるで、すべてのチケットを一度に読み解き、効率化できる隠れたチャンスを指摘してくれるアナリストがいるようなものです。

具体的には、AIはいくつかの点に注目します：

• エージェントの反復的な返信： 複数のエージェントが何度も手で入力している共通の回答を見つけ出します。

• 解決パターン： 特定の問題に対して、一貫してチケット解決につながる一連のステップを特定します。

• ナレッジのギャップ： 顧客からの質問は多いものの、それを助ける公式の記事やマクロが存在しないトピックを浮き彫りにします。これにより、ヘルプセンターで拡充すべき点が正確にわかります。

Zendeskなどの一部のプラットフォームには、新しいマクロを提案する機能があり、これは良い出発点になります。しかし、eesel AIのようなより強力なツールは、さらに一歩進んでいます。単にマクロのテキストを提案するだけではありません。チケットがどのように成功裏に解決されたかを分析し、その会話をナレッジベース用の記事ドラフトに変えることもできます。これにより、すでに効果が確認されているコンテンツを使って、ドキュメントの不足を補うことができるのです。

ステップ3：生成されたマクロのレビュー、調整、カスタマイズ

AIは出発点を提供しますが、最終的な判断は常にチームが行うべきです。優れたツールでは、すべてのマクロを公開前にレビューし、微調整することができます。この「ヒューマンインザループ（人間によるレビュー）」のステップは、すべてが正確でブランドイメージに合っていることを確認するための鍵となります。

しかし、カスタマイズは単なるテキスト編集以上のものであるべきです。優れたAIツールは、テキストの塊を吐き出すだけでなく、マクロが何を言い、何を実行するかを制御できるようにします。以下の点に注目すべきです：

• シンプルなエディタ： テキストを簡単に編集し、顧客名（「{{customer.name}}」）や注文番号（「{{ticket.order_id}}」）などのプレースホルダーを挿入し、マクロの動作を定義できることが望ましいです。

• 返信だけでなくアクションも： 本当に役立つマクロは、コメントを追加する以上のことができます。チケットのフィールドを更新したり、タグを追加したり、ステータスを変更したり、チケットを別のチームに割り当てたりすることができるべきです。

• 適切なトーン： AIは、過去の会話からブランドのトーンを学習できるべきです。非常にフォーマルなものから、よりフレンドリーでカジュアルなものまで対応できる必要があります。

eesel AIのようなプラットフォームを使えば、主導権はあなたにあります。プロンプトエディタを使ってAIのトーンや個性を微調整できます。さらに良いことに、マクロが他のシステムでタスクを実行できるようにするカスタム「AIアクション」を設定できます。例えば、Shopifyから最新の注文情報を取得したり、返金プロセスを開始したりすることができます。これにより、単純なテキスト返信が、エージェントの時間を大幅に節約する自動化タスクに変わります。

esssel AIのカスタマイズとアクションのワークフロー画面のスクリーンショット。過去のサポートチケットからAIを使ってサポートマクロを生成する方法の一例。

ステップ4：新しいマクロを安全な環境でテストする

新しいマクロをテストせずに展開するのは、少々危険な賭けです。一貫性のない、あるいは間違った回答を送ってしまい、顧客を混乱させ、悪い体験を生むことになりかねません。自動化が顧客と対話し始める前に、それが正しく機能することを確認したいものです。

だからこそ、シミュレーションの実行が非常に重要です。優れたAIプラットフォームなら、何千もの過去のチケットを使って、「サンドボックス」環境で設定をテストできます。この安全な環境では、何も問題は起こりません。これにより、以下のことが可能になります：

• 新しいマクロが過去の実際の会話にどのように適用されたかを正確に確認できます。

• どれだけの時間を節約できるか、解決率がどのように改善されるかについて、確かな予測を得られます。

• マクロが本番投入前に少し修正が必要な箇所を特定できます。

これは、eesel AIのようなツールが真価を発揮する分野の一つです。そのシミュレーションモードでは、リスクなしにワークフロー全体をテストできます。どのチケットが自動化されるかを確認し、顧客が目にする前にAIの作業をチェックできます。多くのヘルプデスク組み込みツールにはこの機能がなく、実際のチケットでテストし、うまくいくことを祈るしかありません。

esssel AIのシミュレーション機能の画像。過去のサポートチケットからAIを使ってサポートマクロを生成する方法を学ぶユーザーに安全なテスト環境を提供します。

ステップ5：段階的に展開し、パフォーマンスを監視する

新しいマクロに自信が持てたら、いよいよ本番環境に設定します。通常、スイッチ一つで一度にすべてを有効にするのではなく、段階的なアプローチを取るのが最善です。ゆっくりとした展開の方が安全で、進めながら学ぶことができます。まずは特定のチーム、メールなどの特定のチャネル、または特定の種類のチケットだけにマクロを展開することから始めるとよいでしょう。

マクロが使用され始めたら、そのパフォーマンスを注意深く見守りましょう。分析ダッシュボードを使って、主要な指標にどのような影響を与えているかを確認します。

• エージェントは意図した通りにマクロを使用していますか？

• 初回応答時間や全体的な解決時間の改善に役立っていますか？

• データに新たな傾向が現れていませんか？

eesel AIは、このような慎重で段階的な展開のために作られています。AIが処理すべきチケットを正確に決定できるため、単純で一般的な質問から始め、より複雑な問題は人間のエージェントに残すことができます。分析ダッシュボードは、単なる使用統計以上のものを示します。新たなナレッジのギャップや傾向を積極的に指摘し、自動化を改善し続けるための明確なアイデアを提供します。

ベストプラクティスと避けるべき落とし穴

AI生成マクロを始めるにあたり、スムーズに進めるためのヒントをいくつかご紹介します。

• 推奨：まずは簡単に達成できる目標から始めましょう。 最初から最も複雑な問題を自動化しようとしないでください。解決が簡単な上位10件のよくある質問に焦点を当てましょう。これにより、すぐに結果を出し、チームの新しいシステムに対する信頼を築くことができます。

• 注意：すべてのナレッジソースを忘れないでください。 マクロツールがチケットしか見ていない場合、それは片手で戦っているようなものです。社内wikiやドキュメントに存在する素晴らしいコンテキストを見逃しています。ツールがすべてに接続して全体像を把握できるようにしてください。

• 推奨：人間によるレビュープロセスを維持しましょう。 AIはエージェントを置き換えるのではなく、助けるためにあります。複雑な問題やデリケートな問題を人間にエスカレーションするための明確で簡単な方法を常に確保してください。これにより、チームは人間の介入が本当に必要な問題のエキスパートとして集中できます。

• 注意：「解決ごとの課金」に陥らないでください。 一部のツールは、AIが処理したチケットごとに料金を請求します。これは、自動化が進むにつれて請求額が上昇し、予測不能な請求につながる可能性があります。実際に予算を組める、明確な定額料金を探しましょう。

手作業のマクロからインテリジェントな自動化へ

マクロを手作業で作成・管理するのは、絶え間ない雑務です。AIを使って過去のチケットからサポートマクロを生成することで、よりスマートで一貫性のあるサポート業務を構築できます。このアプローチは、エージェントの時間を節約し、ミスを減らし、ブランドのトーンを一定に保ち、チームが顧客にとって本当に価値のある複雑な問題に集中できるようになります。

これは大きなプロジェクトのように聞こえるかもしれませんが、eesel AIのようなツールを使えば、驚くほど簡単になります。数分（数か月ではなく）で完了できるセルフサービス設定、強力なシミュレーションツール、そしてワークフローの完全な制御により、自信を持ってサポートの自動化を始めることができます。

当てずっぽうの作業をやめて、自動化を始める準備はできましたか？ eesel AIを無料でお試しください。今日からあなたのサポートマクロをどのように支援できるかをご覧ください。