アサインメントワークフローの管理とトラブルシューティングガイド

誰もが経験することでしょう。優先度の高い顧客チケットが間違ったキューに放置され、誰の目にも触れないまま、顧客の不満が刻一刻と高まっていく。これは、割り当てワークフローが破綻している典型的な兆候であり、単なるちょっとした問題よりもはるかに深刻です。

チケットが間違った場所に送られると、レスポンスの遅延、顧客の不満、チームの混乱を招きます。これは関係者全員の効率を著しく低下させます。皮肉なことに、その元凶は、本来こうした混乱を防ぐはずだったシステム、つまり手動のルールベースのワークフローであることが多いのです。会社が大きくなるにつれて、「もしこうなったら、こうする」というロジックの複雑なクモの巣は、もろくなり、簡単に壊れてしまいます。

この記事は、状況を正常に戻すための実践的なガイドです。現在の割り当てワークフローを管理し、トラブルシューティングする方法を順を追って説明します。そして、単にルールを修正するだけでなく、実際に問題を防ぐための、よりスマートなAIを活用した方法についても見ていきます。

割り当てワークフローとは？

割り当てワークフローとは、基本的には、受信したサポートチケットやITリクエストを適切な担当者やチームに送るための一連のルールです。ヘルプデスクのデジタル交通整理員のようなもので、すべての問い合わせが大きな渋滞を引き起こすことなく、目的地にたどり着くようにします。

うまく機能すれば、サポートチームやITチームにとって救世主となります。効率を高め、初回レスポンス時間を短縮し、業務負荷のバランスを取り、顧客満足度を高く保つのに役立ちます。

ほとんどの場合、これらのワークフローはZendeskやIntercomのようなヘルプデスク内の固定ロジックで構築されています。「チケットに『返金』という単語が含まれていたら、請求チームに送る」といったルールを設定するかもしれません。これは単純なケースには有効ですが、本当の問題は、ビジネスが成長するにつれて、これらのルールシステムが信じられないほど複雑で、もろく、管理するのが悪夢のようになることです。

よくある落とし穴

どんなに慎重に計画されたルールベースのシステムでも、問題が発生する可能性があります。問題が起きたとき、その原因は追跡するのが非常に面倒な、いくつかのよくある問題に起因することが多いです。ここでは、割り当てワークフローが正常に機能しない場合の主な原因を紹介します。

ルール同士が競合している

これはワークフローの頭痛の種の第一位です。複数の自動化ルールが意図せず互いに衝突してしまうのです。例えば、キーワード（「請求書」など）に基づいてチケットを割り当てるワークフローが、顧客のサブスクリプションプランに基づいて割り当てる別のワークフローと衝突するかもしれません。その結果、チケットは間違ったキューに振り分けられたり、2つのチームに同時に割り当てられたり、あるいは未割り当てのまま放置されたりします。入れ子になったAND/ORロジックを追加し始めると、すべてのルールがどのように相互作用するかを予測するのはほとんど不可能になります。

タイミングの悪さとデータの欠落

必要な情報がすべてチケットに記載される前にワークフローが実行されると、簡単に壊れてしまうことがあります。これは、チケットデータが別のアプリや数秒後に実行される別の自動化によって追加される場合に頻繁に起こります。

「顧客の地域」フィールドに基づいてチケットをルーティングするワークフローがあるとします。もしそのフィールドがチケット作成後にしか入力されない場合、ワークフローは空のフィールドに対して実行され、失敗します。チケットは一般キューに取り残されてしまい、誰もその理由を知りません。

設定時の単純な人為的ミス

時には、問題は単なる単純なミスであることもあります。キーワードのタイプミス、条件の置き間違い、間違ったオーディエンスタイプの使用などにより、ワークフロー全体が全く機能しなくなることがあります。典型的な例は、多くのヘルプデスクシステムが区別する「リード」からの会話であるにもかかわらず、「ユーザー」向けのルールを設定してしまうことです。もう一つのよくある間違いは、「次を含む」のような柔軟な条件の代わりに「次と完全に一致する」のような非常に厳格な条件を使用してしまい、顧客のメッセージのわずかな違いでルールがチケットを見逃してしまうことです。

古くなったチームとエージェントの情報

ワークフローの賢さは、使用するチームデータに依存します。ワークフローが退職したばかりのエージェントにチケットを割り当てようとしたらどうなるでしょうか？あるいは、全員が「離席中」に設定されているチームに割り当てようとしたら？チケットは行き詰まってしまいます。ラウンドロビン割り当てシステムは特にこの問題に陥りがちです。最新の状態に保たれていないと、キューがボトルネックになり、チケットが何時間も未回答のまま放置される可能性があります。

割り当てワークフローのトラブルシューティングのためのフレームワーク

割り当てワークフローが壊れたら、迅速に修正する必要があります。やみくもにルールを変更してうまくいくことを願うのではなく、この簡単なプロセスに従って何が問題なのかを突き止め、解決することができます。

ステップ1：設定の全体像を明確に把握する

まず、自分が扱っているものを把握する必要があります。まだない場合は、簡単なドキュメントやスプレッドシートを作成し、アクティブなすべての割り当てワークフローをリストアップします。それぞれについて、その目的、トリガー、条件、アクションを書き留めます。このマップが、あなたの唯一の信頼できる情報源となります。

次に、各ワークフローに所有者がいることを確認してください。すべてのワークフローには、それを維持する責任を持つ指定された所有者がいるべきです。何かが壊れたとき、誰もが誰に相談すべきか正確に知っている必要があります。

ステップ2：探偵のように問題を診断する

さて、何が問題だったのかを突き止める時間です。まず、チケットの経路をたどることから始めます。ほとんどのヘルプデスクには、実行ログやチケットイベント履歴のようなツールがあります。これらを使って、誤ってルーティングされたチケットでどのルールが実行され、どのルールが失敗したか、あるいはスキップされたかを正確に確認します。これにより、追跡すべき手がかりが得られます。

ステップ3：修正し、(適切に)テストする

問題を見つけたら、修正を適用します。ロジックの修正、タイミングの調整、トリガー条件の更新などが必要になるかもしれません。

しかし、そこで終わりではありません。このステップで最も重要なのは、元の問題以外もテストすることです。他の一般的なシナリオでいくつかのテストを実行し、修正が意図せず他の場所で新たな問題を引き起こしていないことを確認します。これは手動で修正する際の大きな欠点の一つです。すべての可能性をチェックすることは不可能で、しばしばイライラするもぐらたたきゲームをすることになります。

よりスマートなアプローチ：AIを活用した自動化

もろいルールベースのシステムを常に修正し続けるのは、受け身で時間のかかる作業です。より現代的なAIを活用したアプローチにより、複雑なロジックの管理から、より良い結果を得ることにシフトし、問題が発生する前にそれを防ぐことができます。

AIにルールではなく、履歴から学習させる

何百ものルールを手動で構築する代わりに、eesel AIのようなプラットフォームはヘルプデスクに接続し、チームの過去何千ものチケットから学習します。AIは、エージェントがさまざまな種類のリクエストをどのようにルーティング、タグ付け、解決しているかのニュアンスを自動的に把握します。

eesel AIは過去のチケット履歴から学習し、割り当てワークフローの管理とトラブルシューティングをより効果的に行うのに役立ちます。

これにより、何十もの複雑な「if-then」ルールを作成し、維持する必要が完全になくなります。AIはチームのパターンを自然に学習し、ビジネスや顧客の問題が変化するにつれて適応します。これらすべてを、あなたが何も更新することなく行います。

シミュレーションで自信を持ってテストする

従来のワークフローの最大の悩みの一つは、本番稼働前に安全にテストできないことです。ここで、eesel AIのシミュレーションモードが非常に役立ちます。AIを有効にする前に、安全なサンドボックス環境で過去のチケットデータに対して実行できます。

eesel AIのシミュレーションモードでは、変更を本番適用する前に安全にテストでき、割り当てワークフローの管理とトラブルシューティングをよりスマートに行えます。

これにより、AIがどのように機能したかの明確なプレビューが得られ、自動化率やコスト削減に関する正確な予測も提供されます。実際の顧客チケットに触れる前にAIの挙動を微調整できるため、新しいワークフローを導入する際のリスクや当て推量が一切なくなります。

カスタムアクションと統合されたナレッジでルーティング以上のことを実現

真にスマートなシステムは、単にチケットを割り当てるだけではありません。eesel AI Agentは、テックスタック全体でタスクを実行するためのカスタムアクションを設定できます。Shopifyで注文情報を検索したり、請求システムでサブスクリプションのステータスを確認したり、Jira Service Managementでバグレポートを作成したりするAIを想像してみてください。これらすべてをAIが単独で行います。

eesel AIを使えば、異なるシステムをまたいでカスタムアクションを作成でき、割り当てワークフローの管理とトラブルシューティングを簡素化できます。

さらに、ヘルプセンターだけでなく、Confluenceの社内wiki、Google Docsのプロジェクトドキュメント、さらには過去のSlackのスレッドなど、あらゆる情報源からナレッジを引き出すことで、AIは完全なコンテキストを把握します。これにより、ルーティングエラーが減り、すべての決定が全体像に基づいていることが保証されます。

シンプルに始めてスケールアップする

AIの導入は、大規模な全か無かのプロジェクトである必要はありません。eesel AIを使えば、あなたは完全にコントロールできます。パスワードリセットや返金リクエストのような、単純で大量のチケットタイプを1つか2つ処理するようにAIを設定することから始められます。

それ以外のものはすべて自動的に人間のエージェントに送られます。これにより、チームはシステムに対する信頼を築き、リスクのない段階的な展開でAIの価値を証明できます。ビジネスに合ったペースで自動化をスケールアップできます。

ワークフローの修正をやめ、割り当てワークフローの管理とトラブルシューティングの方法を自動化しよう

旧式のルールベースの割り当てワークフローの管理は、構築、破壊、修正の終わりのないサイクルです。これらのシステムは本質的にもろく、維持が面倒で、サポートのニーズが複雑化するにつれてうまくスケールしません。

AIを活用した自動化は全くの別物です。複雑なロジックの維持に行き詰まる代わりに、顧客のためにより良い結果を出すことに集中できます。スマートなAIはデータから学習し、変更を安全にテストでき、ルーティングやトリアージといった退屈な作業を、他では真似のできない精度で処理します。

壊れたワークフローを修正するためにログを調べるのにまた1時間費やす前に、eesel AIのようなプラットフォームがどのように割り当て、トリアージ、解決を管理できるかを確認してみてください。数分でセットアップでき、単に修正されただけでなく、未来に対応できるサポートシステムを構築し始めることができます。