2025年におけるIntercom Zapier連携の戦略的ガイド

Stevia Putri

Stanley Nicholas
Last edited 2025 10月 27
Expert Verified

チームでIntercomを利用しているなら、そこがあらゆるアクションの中心地であることはご存知でしょう。顧客や見込みリードとのすべてのチャットが集まるハブです。しかし、チームが成長するにつれて、それらの会話に伴う手作業による反復的なタスクも山積みになっていきます。
そこで当然、自動化する方法を探し始めることになります。そんなとき、一行もコードを書かずにアプリを連携できると謳うZapierのようなツールがしばしば登場します。IntercomとZapierの連携は、混沌とした状況を収拾しようとする多くのチームにとって、人気の高い最初のステップとなっています。
しかし、それは長期的に見て適切なツールなのでしょうか?このガイドでは、この連携が得意なこと、限界が見え始めるところ、そしてサポートの自動化に真剣に取り組むチームにとって、新しいAIプラットフォームがどのようにしてよりスマートでスケーラブルな未来への道筋を提供できるのかを率直に解説します。
IntercomとZapierの連携とは?
詳細に入る前に、基本的なことをおさらいしましょう。Intercomは、サイトのチャットバブル、ヘルプデスク、マーケティングキャンペーンなどを通じて顧客と対話するためのプラットフォームです。
Zapierは、異なるウェブアプリ同士を連携させるための自動化ツールです。「Zap」と呼ばれるシンプルなワークフローを使用します。すべてのZapは、「トリガー」(ワークフローを開始させるもの)と「アクション」(その結果として実行されるジョブ)の2つの部分で構成されています。
IntercomとZapierの連携により、Intercomでのイベントをトリガーとして他のアプリで何かを実行したり、その逆を行ったりすることができます。これにより、開発者の手を借りることなく、ツール間でデータを移動させ、基本的なタスクを処理する、単純な一直線のワークフローを構築できます。
IntercomとZapier連携の主なユースケース
この連携が最も効果を発揮するのは、チームをうんざりするような手作業から解放する、単純でルールベースのタスクに使用する場合です。システム間の点と点を結びつけ、情報の流れをスムーズに保つための確実な選択肢です。
リード管理と営業ワークフローの効率化
Zapを設定することで、リードが混乱の中で見失われることがなくなり、営業チームが契約を成立させるために必要な情報を常に手元に置けるようになります。
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CRMを自動で最新の状態に保つ。 新規リードがIntercomでチャットを開始すると、ZapがSalesforceやHubSpotなどのCRMで連絡先情報を作成または更新します。これにより、営業担当者はコピー&ペーストに時間を浪費するのをやめ、営業活動に集中できます。
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重要なリードについて即座にアラートを受け取る。 会話に「優先度高」のタグが付いたり、獲得を目指している企業から連絡があったりした場合に、SlackやMicrosoft Teamsの特定のチャンネルに即座に通知を送るZapを構築できます。
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ウェブフォームとIntercomを連携させる。 TypeformやWebflowのようなツールでリードを獲得している場合、Zapを使ってその人の情報をIntercomに新規ユーザーとして即座に作成し、チームがすぐに会話を開始できます。
カスタマーサポートプロセスの自動化
サポートチームにとって、少しの自動化が、キューの管理や見落とし防止に大きな効果を発揮します。
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適切な場所にチケットを作成する。 顧客がIntercomチャットでバグを報告した場合、ZapがJira Service Managementのようなエンジニアリングツールに自動で新しいチケットを作成します。これにより、サポート担当者がアプリを切り替える必要なく、問題がすぐに適切な担当者の目に触れるようになります。
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分析のために会話のログを記録する。 会話が終了した際に、Zapを使ってGoogleスプレッドシートに新しい行を追加できます。これを続けることで、サポートのやり取りに関するシンプルなデータベースが構築され、レポート作成や傾向の把握に活用できます。
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フォローアップのアンケートを送信する。 Intercomでサポートチケットがクローズされてから数時間後、ZapがSurveyMonkeyのようなツールを通じて顧客満足度調査を自動で送信し、チームの対応に関するフィードバックを得ることができます。
複数プラットフォーム間での顧客データ同期
顧客情報をあらゆる場所で一貫して保つことは、よくある悩みの種ですが、Zapがその手助けをします。
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新規ユーザーをメーリングリストに追加する。 新規ユーザーがサインアップしてIntercomに追加されると、ZapがMailchimpのようなメールマーケティングツールの「新規顧客」リストにそのユーザーを追加します。
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ユーザープロファイルを充実させる。 Intercomの新規ユーザーをトリガーとしてClearbitのようなデータツールで検索を実行し、その会社の規模や業界などの詳細情報をIntercomプロファイルに自動で追加するZapを設定できます。
IntercomとZapier連携の主な制限事項
Zapはこうした単純な一方向のタスクには便利ですが、サポートの量が増え、顧客からの質問が複雑になるにつれて、限界を感じ始めるでしょう。シンプルな解決策として始まったものが、すぐにボトルネックに変わってしまう可能性があります。
ルールには従うが、文脈を理解しない
Zapierは厳格な「もしこうなら、こうする」というロジックで動作します。メッセージに「返金」という単語が含まれているかは確認できますが、顧客の質問の背後にある意図を理解することはできません。顧客が不満を抱いているのか、単に興味を持っているのか、それとも解約寸前なのかを判断することは不可能です。これは、きちんと定義された枠に収まらない複雑な問題には対応できないことを意味します。そのため、自動化は脆いものになりがちです。顧客が少し違う言い回しで質問した途端に機能しなくなり、人間の会話が持つ、煩雑で予測不可能な性質に適応できません。
ワークフローが複雑で煩雑になりがち
最初のZapは簡単です。10個目も管理可能です。しかし、気づけばあらゆる細かいタスクのために何十ものZapが稼働していることになります。あるZapはJiraチケットを作成し、別のZapはVIPについてSlackに通知し、さらに別のZapは会話をスプレッドシートに記録します。それは、管理、修正、更新が非常に困難な、絡み合ったワークフローの網となります。すべてがどう連携しているかを一覧できる場所はなく、1つのZapを変更しようとすると、別のZapを壊さずに済ませるのが爆弾を解除するような感覚になります。
処理が遅く、遅延が生じることがある
多くのZapierプランはリアルタイムで動作しません。代わりに、1分から15分ごとに新しいデータをチェックします。カスタマーサポートの世界では、顧客が重大な問題を報告してからチームが実際にチケットを受け取るまでの15分の遅延は、永遠のように感じられます。顧客はすぐに助けを期待しており、このような遅延は深刻な不満につながりかねません。
コストが予測不能になることがある
Zapierの価格は主に毎月の「タスク」使用数に基づいており、1つのZapで複数のタスクを簡単に消費することがあります。大量の会話を処理するサポートチームにとって、何千ものチケット作成、通知、データログを自動化するコストは急速に膨れ上がる可能性があります。ある意味、サポートチームが成功すればするほどコストがかかるモデルです。
eesel AI:IntercomとZapier連携のよりスマートな代替案
シンプルなルールベースの自動化の限界を超えたチームにとって、次のステップは単にZapを増やすことではなく、インテリジェンスの層を追加することです。単にアプリを接続するだけでなく、eesel AIは既存のツールと連携して文脈を理解し、単純なタスクではなく、解決プロセス全体を自動化します。
セルフサービスプラットフォームで数分で稼働開始
延々と続く営業電話やデモを必要とする多くのエンタープライズソフトウェアとは異なり、eesel AIはご自身で始められるように作られています。ワンクリックでIntercomに接続し、最初のAIエージェントを数分で、ご自身のタイミングで設定できます。ヘルプデスクを丸ごと入れ替えたり、開発者を待ったりする必要はありません。既存のツールやワークフローに直接プラグインできます。
知識を統合し、過去のチケットから学習
「もし〜なら〜する」というルールをたくさん書かせる代わりに、eesel AIはチームの既存の知識から直接学習します。過去の何千ものIntercomの会話、ヘルプセンターの記事、さらにはGoogleドキュメントやConfluenceのような社内メモまで分析します。ブランド独自のトーンを習得し、初日から顧客の最も一般的な質問に対する正しい答えを学びます。単にデータをやり取りするだけでなく、文脈を理解して実際に問題を解決する段階へと進むのです。
このインフォグラフィックは、eesel AIがIntercom、Googleドキュメント、Confluenceなどの様々なソースから知識を統合し、文脈に応じた解決策を提供する方法を示しています。これは、標準的なIntercomとZapierの連携にはない重要な利点です。
強力なシミュレーションで自信を持ってテスト
自動化に関する最大の懸念の1つは、誤って暴走したボットを顧客に解き放ってしまうことです。eesel AIはシミュレーションモードでそれを回避するのに役立ちます。本番稼働前に、安全な環境で何千もの過去のチケットに対してAIをテストできます。AIがどのように応答したかを正確に確認し、解決率に関する正確な予測を得て、そのパーソナリティやアクションを微調整することができます。これは、Zapierのようなツールでは得られない、リスクのない自動化を構築・導入する方法です。
- eesel AIのシミュレーションモードでは、本番稼働前に過去のデータでAIのパフォーマンスをテストできます。これはIntercomとZapierの連携では利用できない機能です。
価格比較:IntercomとZapier連携 vs. eesel AI
各ツールの価格設定は、そのツールが何のためのものかを物語っています。Zapierのタスクベースのモデルは、会話量が増えるにつれて高価で予測不能になる可能性があります。eesel AIは、設定されたAIインタラクション数に基づいた予測可能なプランを提供しているため、忙しい月の後に請求書を見て驚くことはないでしょう。
Zapierの価格
| プラン | 月額料金(年払い) | 月間タスク数 | 更新時間 |
|---|---|---|---|
| 無料 | $0 | 100 | 15分 |
| スターター | $19.99 | 750 | 15分 |
| プロフェッショナル | $49 | 2,000 | 2分 |
| チーム | $69 | 5,000 | 1分 |
eesel AIの価格
| プラン | 月額料金(年払い) | 月間AIインタラクション数 | サポートチーム向け主要機能 |
|---|---|---|---|
| チーム | $239 | 最大1,000 | AI Copilot、ドキュメントとウェブサイトでのトレーニング |
| ビジネス | $639 | 最大3,000 | チームプランの全機能 + 過去のチケットでのトレーニング、AIアクション、一括シミュレーション |
| カスタム | 営業担当者にお問い合わせください | 無制限 | 高度なアクション、マルチエージェントオーケストレーション |
IntercomとZapierの連携からインテリジェントオートメーションへ
IntercomとZapierの連携は、自動化を始めたいと考えるどんなチームにとっても素晴らしい出発点です。アプリを連携させ、データ入力や簡単な通知といった基本的な反復作業をなくすのに最適です。
しかし、チームと顧客ベースが成長するにつれて、ルールベースのワークフローの限界が現実的な障害となります。真にスケーラブルで、インテリジェントで、文脈を認識するサポートのためには、カスタマーサービスの複雑さに対応するために構築されたプラットフォームが必要です。自社のビジネス知識から学習し、自信を持って自動化できるeesel AIのような専用のAIソリューションは、その道のりにおける自然な次の一歩です。
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よくある質問
IntercomとZapierの連携は「Zap」と呼ばれる、トリガーとアクションで構成されるシンプルなワークフローを使用します。Intercomでのイベントが他のアプリのアクションをトリガーしたり、その逆も可能で、コードを書かずにツール間でデータを移動させることができます。
Intercomで新規リードがチャットを開始した際にSalesforceなどのCRMを自動で更新したり、優先度の高いリードに対して即座にSlackでアラートを受け取ったり、Intercomの会話からJira Service Managementのようなエンジニアリングツールに新しいチケットを作成したりするためによく利用されています。
主な制限事項としては、文脈や顧客の意図を理解できないこと、規模が大きくなるにつれてワークフローが複雑で煩雑になること、リアルタイム更新ではないために遅延が発生する可能性があること、そしてタスク量に応じた予測不能なコストが挙げられます。
IntercomとZapierの連携は厳格な「もし〜なら〜する」というルールに基づいており、人間の会話のニュアンスや文脈を理解できません。つまり、事前に定義されたロジックに当てはまらない、複雑で予測不可能な問題には対応が困難です。
Zapierの価格はタスクベースであるため、サポート量が増加するにつれてコストが急増する可能性があります。何千ものインタラクションを自動化すると、予測不能で高額な請求につながる可能性があり、全体的なスケーラビリティに影響を与えます。
チームがシンプルなルールベースの自動化では物足りなくなり、文脈を理解して解決プロセス全体を自動化するためにより高度なインテリジェンスが必要になった場合に推奨されます。これは通常、サポート量や顧客からの質問の複雑さが大幅に増大したときに起こります。




