2025年に検討すべきKMS AIのトップ5代替案

正直に言いましょう：ほとんどのナレッジマネジメントシステム（KMS）は、デジタルのガラクタ引き出しのようなものです。使いにくく、検索が難しく、更新するのが悪夢のようです。そして、「AI」を名前に加えると聞こえは良いですが、多くのツールはプラットフォームに縛り付け、結果を見る前に大規模なセットアッププロジェクトを必要とします。

実際のところ、チームの知識は一つのフォルダにきちんと収まっているわけではありません。それは、古いヘルプデスクのチケット、ランダムなSlackチャンネル、埋もれたGoogleドキュメント、Confluenceページに散らばっています。本当に役立つKMS AIツールは、それらをすべて移動させるのではなく、そのままの場所で接続するべきです。

この記事はそのことについてです。既存の知識を活用して、サポートを自動化し、エージェントを支援し、迅速で正確な回答を提供する5つのKMS AI代替案を見ていきます。

KMS AIツールとは？

KMS AIツールは人工知能を使用して、企業が情報を見つけ、共有し、利用する方法を完全に変えます。これは、従来の方法からの大きな進歩です。従来のKMSは基本的に情報を保存するためのものです。KMS AIツールはそれを理解し、利用することに重点を置いています。単なる検索可能なライブラリではなく、これらのツールはチャットボットを実行し、エージェントへの返信を提案し、自ら解決策を見つけることができます。

これらのツールは、いくつかの重要なことを非常にうまく行います：

• あなたの意図を理解する： 入力したキーワードだけでなく、検索の背後にある意図を見ます。
• コンテンツを管理するのを助ける： 情報を自動的に分類し、解決済みのチケットに基づいて新しい記事を提案し、古くなっているコンテンツを指摘することができます。
• 直接的な回答を提供する： 長い記事へのリンクを送る代わりに、必要な正確な回答を引き出すことができます。

これにより、チケットの解決が速くなり、チームの反復作業が減り、顧客がより満足します。

最良のKMS AI代替案を評価する方法

最良のオプションを見つけるために、私たちはサポートとITチームが日常的に本当に必要とするものに焦点を当てました。マーケティングの誇大広告を超えて、4つのシンプルな基準で各ツールを評価しました：

1. どれだけ早く稼働できるか？ コンサルタントのチームや数週間のトレーニングを必要とせずに自分でセットアップできるツールを探しました。
2. 他のツールに接続できるか？ 最良のツールは知識を移動させることを要求しません。ヘルプデスク、チャットアプリ、ドキュメントプラットフォームに接続してすべてを統合します。
3. AIにどれだけのコントロールがあるか？ AIが自動化する内容、音声、許可される行動を決定できるべきです。そのコントロールが信頼の鍵です。
4. 価格設定が明確か？ 明確で予測可能な価格設定を探しました。AIが触れるすべてのチケットに対して課金するツールは避けました。

最良のKMS AI代替案の比較

機能	eesel AI	Guru	Bloomfire	Document360	Zendesk AI
最適な用途	既存の知識を統合して完全自動化	社内ウィキの構築	企業向け知識発見	公式の公開ナレッジベースの作成	Zendeskエコシステムに専念するチーム
セットアップ時間	数分（セルフサーブ）	数日から数週間	数週間（デモが必要）	数日から数週間	数時間（Zendesk内）
すべてのソースに接続？	はい（ヘルプデスク、チャット、ドキュメントなど）	制限あり（自社プラットフォームに焦点）	はい、ただし複雑なセットアップ	いいえ（自社KBに焦点）	いいえ（Zendeskのみ）
過去のチケットでトレーニング？	はい、自動的に	いいえ	いいえ	いいえ	はい
シミュレーションモード	はい、過去のチケットで	いいえ	いいえ	いいえ	制限あり
価格モデル	月額固定料金（解決ごとのコストなし）	ユーザーごと、月ごと	カスタム（見積もりが必要）	機能に基づく階層	エージェント追加/解決ごと

5つの最良のKMS AI代替案の詳細

さて、詳細を見ていきましょう。各プラットフォームの概要とその特徴を紹介します。

1. eesel AI: 既存の知識を統合し自動化するための最良のKMS AI代替案

eesel AIはシンプルなアイデアに基づいています：最初からやり直す必要はありません。新しいナレッジベースを構築するのではなく、既に使用しているツールに直接接続します。ヘルプデスク、Slack、Confluence、Google Docsなどに接続して、すべての知識を統合します。

このアプローチにより、数分でセットアップが完了します。ワンクリックでヘルプデスクを接続し、過去のチケットから学ぶAIエージェントをすぐに利用できます。必須の営業電話やデモはなく、すぐに適合性を確認できます。また、過去のチケット数千件でAIをテストできる非常に便利なシミュレーションモードもあります。これにより、実際の顧客と話す前にAIのパフォーマンスを正確に確認し、ROIを計算できます。

eesel AIが強力な候補であるもう一つの理由は、コントロールと透明な価格設定に重点を置いていることです。AIが処理するチケット、性格、実行可能なアクション（注文情報の検索など）を決定できます。そして、月額固定料金なので、サポートが忙しい月でも請求が突然増えることはありません。

長所：

• 自分でセットアップでき、数分で稼働可能。
• 100以上のソースと統合し、散らばった知識をすべて接続。
• チームの過去のチケット返信から自動的に学び、ブランドの声に合わせます。
• シミュレーションモードでリスクなしにすべてをテスト可能。
• 価格設定は予測可能で、解決ごとの隠れた料金はありません。

短所：

• 新しいツールとして、古いKMSプラットフォームにあるレガシー機能がない場合があります。

価格： 月額$299から、すべての製品（エージェント、コパイロット、チャットボットなど）で最大1,000のAIインタラクションを含みます。

2. Guru: 協力的な社内ウィキを構築するためのKMS AI代替案のトップチョイス

Guruは、中央のウィキや社内ナレッジベースを作成するための非常に人気のあるツールです。「カード」システムを使用して情報を記録し、共有するために設計されています。多くの人々は、タブを切り替えずに知識を検索または保存できるブラウザ拡張機能を気に入っています。

問題は、Guruが目的地であることです。すべてのコンテンツをそのプラットフォーム内で積極的に作成し、管理する必要があり、常に維持が必要な別のサイロを構築することになります。Slackなどのツールと接続しますが、eesel AIのようにサポートチケットから学んで自動的に処理することが主な目的ではありません。セットアップとすべてを整理することは、特に大規模なチームにとって大きな仕事になる可能性があります。

長所：

• 構造化された社内ナレッジベースを構築するのに最適で、情報が検証されます。
• ブラウザ拡張機能でどこからでも知識にアクセスしやすい。
• チームのコラボレーションとコンテンツレビューのための強力な機能を持っています。

短所：

• Guru内で手動でコンテンツを作成し、整理する必要があります。
• ヘルプデスクでアクションを実行できるAIに重点を置いていません。
• チームが成長するにつれて管理が複雑で時間がかかる可能性があります。

価格： ユーザーごと月額$15から。

3. Bloomfire: 企業向け知識発見のための主要なKMS AI代替案

Bloomfireは、大企業向けに構築された重厚な知識プラットフォームです。最も印象的な機能は、すべてのコンテンツ（ビデオやスライドデッキを含む）を検索可能にするAI駆動の検索です。また、Q&A機能を備えており、人々が情報を共有し合うことを促進します。

欠点は、機能の多さがシンプルなニーズを持つチームには過剰であることです。開始するには通常、長い営業主導のプロセスが必要で、すぐにサインアップして試すことはできません。価格も公開されておらず、何を手に入れるかを知りたいチームにとっては問題です。中央の検索エンジンとして機能しますが、他のシステムで実際に何かを行うAIではありません。

長所：

• ほぼすべてのタイプのコンテンツをインデックス化できる強力な検索。
• 従業員のエンゲージメントとコラボレーションを促進するのに適しています。
• 大企業のニーズに合わせてスケールするように構築されています。

短所：

• 価格を知るには営業担当者と話す必要があります。
• シンプルなソリューションが必要な場合には複雑すぎる可能性があります。
• セットアッププロセスには多くの時間と労力がかかります。

価格： カスタム価格はリクエストに応じて提供。

4. Document360: 構造化された製品ドキュメントを作成するための重要なKMS AI代替案

Document360は、洗練された顧客向けナレッジベースを作成することが主な目標である場合に最適なツールです。優れた編集ツール、バージョン管理、コンテンツを整理するための堅実なオプションを提供します。組み込みのAIは、記事の執筆や要約を支援し、プロセスを少しスムーズにします。

問題は、Document360がスタンドアロンのナレッジベースを構築するためのツールとして特化していることです。他の場所に散らばったすべての知識を接続したり、サポートチケットやSlackチャットのような乱雑なデータから学ぶために作られていません。ゼロから美しいヘルプセンターを構築したい場合には、堅実な選択肢です。しかし、既に持っている知識を活用してサポートを自動化することが目標である場合には、管理するサイロが一つ増えるだけです。

長所：

• 公式のナレッジベースを作成し管理するための優れた機能。
• バージョン管理とコンテンツ管理のワークフローを含む。
• 公開ヘルプセンターのためのクリーンでカスタマイズ可能なデザインを提供。

短所：

• 閉じたシステムであり、外部の知識ソースに接続しません。
• 過去のデータに基づいてチケットを自動的に解決するために作られていません。

価格： プロジェクトごと月額$199から。

5. Zendesk AI: Zendeskエコシステムに完全に投資しているチームのための注目すべきKMS AI代替案

チームがZendeskを愛用している場合、ネイティブのAIアドオンは検討する価値があります。ヘルプデスクに直接組み込まれており、AI駆動のチケット要約、スマートルーティング、Zendeskヘルプセンターのコンテンツを使用するボットなどを提供します。ネイティブ機能であるため、セットアップは非常に簡単です。

最大の欠点は、Zendeskのバブルに閉じ込められることです。Zendesk AIは主にZendesk内にある知識で動作します。チームのConfluence、Google Docs、または多くの実際の問題解決が行われる重要なSlackスレッドに接続することはできません。さらに、価格はAIが実行する解決数に基づいていることが多く、サポート量が増えると高価で予測不可能になる可能性があります。より多くのチケットを自動化することに成功すると、罰せられることになります。

長所：

• 既にZendeskを使用しているチームにとってスムーズな統合。
• 過去のZendeskチケットやヘルプセンターから学ぶことができます。
• すべてが単一のプラットフォーム内で行われます。

短所：

• Zendeskエコシステムに閉じ込められ、外部の知識を使用できません。
• スケールするにつれて価格が高くなり、予測が難しくなります。
• すべての知識ソースでAIをシミュレートしテストする良い方法がありません。

価格： Zendeskプランのアドオンとして利用可能で、価格は使用量や解決数に基づくことが多いです。

チームに最適なKMS AI代替案を選ぶ方法

適切なツールを選ぶことは、チームのニーズに本当に依存します。考慮すべき点をいくつか紹介します：

1. 知識が実際にどこにあるかを把握する。 どのツールを見ても、その前に簡単な監査を行いましょう。役立つ情報の大部分は公式のヘルプセンターにありますか？それとも、古いチケットやSlackのDMに隠れていますか？知識が散らばっている場合は、大規模な移行プロジェクトなしでそれをすべて接続できるeesel AIのようなツールを探しましょう。
2. 迅速なセットアップを探す。 チームは忙しいです。ツールが適しているかどうかを確認するために数週間のデモを受ける必要はありません。無料トライアルを提供するプラットフォームや、すぐにサインアップして自分でテストを開始できるプラットフォームを見つけましょう。
3. リスクなしでAIをテストする。 AIはブラックボックスのように感じることがあります。堅実なシミュレーションモードを備えたツールは必須です。AIが自分のデータでどのように機能するかを確認し、実際の数字でそれを証明することができます。
4. トリッキーな価格設定に注意する。 「解決ごとの支払い」モデルには注意が必要です。最初は安く感じますが、自動化が進むにつれてコストが急速に増加する可能性があります。固定料金は予測可能性を提供し、成長しても罰せられることはありません。

KMS AI代替案の未来は統合され、サイロ化されていない

最良のKMS AIツールは、もう一つの情報サイロを構築することを求めません。チームが毎日、すべてのサポートチケット、Slackメッセージ、ドキュメントで価値ある知識を生み出していることを理解しています。目標は情報を保存するためのより良い場所を見つけることではなく、簡単に見つけて利用できるインテリジェントレイヤーでそれをすべて接続することです。

静的なライブラリを管理するのをやめ、チームの集合的な知識を活用したい場合は、eesel AIを試してみてください。アカウントを接続し、約5分でシミュレーションを開始できます。

今日から無料トライアルを開始するか、デモを予約して、eesel AIがどのように知識を統合し、サポートを自動化できるかをご覧ください。