カスタマーサポートのためのプロンプトベース分析実践ガイド

カスタマーサポートの現場で働いている方なら、この感覚をご存知でしょう。ダッシュボードやBIツール、そして無限に続くスプレッドシートから得られる膨大なデータ。しかし、その中からたった一つの明確で役立つインサイトを見つけ出そうとすると、列をフィルタリングし、グラフをにらめっこしながら、点と点を結びつけようと四苦八苦することになります。時間がかかり、扱いにくく、次の一手を明確に示してくれることは滅多にありません。

もし、データにただ質問するだけで済むとしたらどうでしょう？

これがプロンプトベース分析のシンプルなアイデアです。あなたとあなたのチームが平易な言葉で質問するだけで、データサイエンスの学位がなくても、すぐに答えを得ることができます。

このガイドでは、プロンプトベース分析が実際に何を意味するのか、それを役立つものにするためには何が必要か、そして多くのツールがどこで失敗しているのかを解説します。さらに重要なのは、それらのインサイトを、チームの業務を実際に楽にする真の自動化にどう結びつけるかをお見せすることです。

プロンプトベース分析とは？

プロンプトベース分析とは、自然言語の質問（プロンプト）を使ってデータを掘り下げることを、少しおしゃれに言ったものです。コードを書いたり、迷路のようなレポートをクリックして回ったりする代わりに、知りたいことを尋ねるだけで、AIが答えを見つけてくれます。まるで、24時間365日待機しているジュニアデータアナリストがいるようなものです。

これは、従来の方法とは全く異なる世界です。

1. 従来の分析： ダッシュボードのフィルタリング、CSVのエクスポート、あるいは開発者にSQLクエリの作成を依頼するといった手作業の繰り返しです。最終的には目的を達成できますが、非常に時間がかかり、ほとんどのサポート担当者が持っていない技術的なスキルに依存します。

2. 過剰な「プロンプトエンジニアリング」： 一方で、プロンプトを科学実験のように扱っている人々もいます。一部のガイドでは、簡単な質問をするためだけに、専門用語だらけの全く新しい言語を学ぶ必要があるかのように見えます。優れたツールは物事を簡単にするべきであり、習得すべき複雑なシステムをもう一つ増やすべきではありません。

最近のヘルプデスクツールの中には、この機能を組み込み始めているものもありますが、これは良い第一歩です。しかし、これらの機能はしばしば、そのツール自身の閉じた世界の中にとどまっています。ヘルプデスク内で何が起きているかは教えてくれますが、他のあらゆる場所に存在する重要な会話やナレッジについては全く把握できません。

効果的なプロンプトベース分析に必要な3つのこと

優れた分析戦略は、単に賢いAIだけではなく、プロセス全体に関わるものです。突き詰めると、3つの要素に集約されます。それは、すべての情報を一箇所に集めること、適切な質問をすること、そして問題の発見から解決までの明確な道筋を持つことです。

1. すべてのナレッジソースを一元化する

AIが本当に役立つ答えを出すためには、全体像を把握する必要があります。分析がヘルプデスクのチケットだけにとどまっているなら、物語の大部分を見逃していることになります。顧客の問題の本当の原因は、社内ドキュメント、チームチャット、開発者向けのWikiなどに埋もれていることが多いのです。

全体像を把握するためには、チームが仕事をし、情報を保管しているすべての場所を結びつける必要があります。これには以下が含まれます。

• ヘルプデスクの履歴： Zendesk、Freshdesk、Intercomなどのプラットフォームからのすべてのチケットと会話。

• 社内Wiki： ConfluenceやNotionに保存されている組織の集合知。

• 共有ドキュメント： Googleドキュメントに存在する操作ガイドやトラブルシューティングのメモ。

• チームチャット： SlackやMS Teamsで行われる日々の問題解決。

AIが本の一章しか読んでいないのであれば、完全な答えを得ることはできません。真のプロンプトベース分析には、すべてに接続する頭脳が必要です。eesel AIのようなセルフサービス型のツールは、このために作られており、大規模な設定プロジェクトなしで、散在するデータをワンクリックで統合できます。

eesel AIがZendesk、Slack、Confluenceなどの様々なナレッジソースを接続し、包括的なプロンプトベース分析を実現する方法を示すインフォグラフィック。

2. 明確な質問をする（シンプルな方法で）

良いインサイトは、複雑な質問からではなく、明確な質問から生まれます。データから価値を引き出すために「プロンプトエンジニア」になる必要はありません。必要なのは、リクエストを組み立てるシンプルな方法だけです。

• 目標： 何を明らかにしたいのか？（例：「上位のトレンドを見つける」、「これらのチケットを要約する」）

• コンテキスト： 具体的にどのデータを見るべきか？（例：「先月のデータから」、「『請求問題』のタグがついたチケットについて」）

• フォーマット： 回答をどのように提示してほしいか？（例：「表形式で」、「パーセンテージの変化を示す」）

実際の例を見てみましょう。

• 曖昧なプロンプト： 「チケットについて教えて。」（これではAIが何をすればいいか分かりません。）

• 明確なプロンプト： 「先月のチケットトピックトップ10を、それぞれの平均解決時間を含めて表形式で生成して。」（これには明確な目標、コンテキスト、フォーマットが含まれています。）

すぐに始められるように、あなたのチームに合わせて使えるプロンプトの例をいくつかご紹介します。

目標	プロンプト例
トレンドの特定	「今四半期と前四半期で最も多かったチケットのテーマは何ですか？変化率をパーセンテージで示してください。」
ナレッジギャップの発見	「過去30日間で、解決策が社内のGoogleドキュメントで見つかったチケットを要約してください。」
センチメント分析	「過去90日間で、『請求問題』のタグが付いたチケットにおける顧客のネガティブな感情の傾向を示してください。」
効率性の測定	「今週、Tier 2チームに割り当てられたチケットの平均初回応答時間はどのくらいですか？」
パフォーマンス評価	「サポートチームが使用したマクロのトップ3と、それぞれの解決率をリストアップしてください。」

3. インサイトを行動に移す

これが最も重要な部分であり、ほとんどの分析ツールが完全に見落としている点です。行動につながらないインサイトは、ただの面白い事実に過ぎません。実際には何も改善しません。

ほとんどの分析ツールの最大の問題点は、問題を示してくれるものの、その解決方法はあなたに丸投げされることです。ツールは「おい、チケットの25%はパスワードリセットに関するものだぞ」と教えてくれるかもしれませんが、ナレッジベースを更新したり、新しいマクロを作成したり、担当者を再トレーニングしたりするのはあなたの仕事です。分析と解決策が完全に切り離されているのです。

分析の本当の目的は、グラフを生成することではなく、サポート業務をより良くすることであるべきです。問題を発見するだけでなく、次のステップは解決策を自動化することです。これが、過去を報告することと、実際に未来を改善することの違いです。古い方法は、インサイトを見て手動のTo-Doリストを作成すること。賢い方法は、インサイトを見て、その問題を永遠に処理するAIエージェントを導入することです。

プロンプトベース分析からのインサイトが、どのように直接自動化されたアクションに変換されるかを示すワークフロー図。

問題点：プロンプトベース分析が単なる綺麗なダッシュボードで終わる時

データと対話できるというのは素晴らしい響きですが、プロンプトベース分析を提供する多くのツールは、結局のところ、より洗練されたインターフェースを持つ別のダッシュボードに過ぎません。それらはしばしば、真の変革をもたらすことを妨げる大きな制約を抱えています。

• アクションギャップ： 先ほど述べたように、ほとんどのツールは「インサイト」を提供した直後で止まってしまいます。データは提供しますが、問題を解決できるワークフローとは完全に切り離されています。素晴らしいレポートは手に入りますが、チームは依然としてすべての手動フォローアップ作業に追われることになります。

• 導入のハードルと隠れたコスト： 高度な分析機能を提供する多くのプラットフォームでは、少し覗いてみるだけでも営業担当者との電話や必須のデモを予約する必要があります。これらの機能は、高価なエンタープライズプランに限定されていたり、高額なアドオンとして販売されたりすることがよくあります。これは、まずは試してみて役立つかどうかを確認したいだけのチームにとって、大きな障壁となります。

• 閉鎖的な環境（Walled Garden）： 分析機能がヘルプデスクのような単一のプラットフォームに直接組み込まれている場合、全体像を把握することができません。チケットを分析することはできますが、Slackで議論されている顧客の問題や、Confluenceに記録されている解決策については全く見えません。

eesel AIでプロンプトベース分析からインテリジェントオートメーションへ

解決策は、問題の発見と解決の間のループを最終的につなぐことです。ここでeesel AIは、インサイトが直接自動化を駆動するシステムを構築することで、状況を大きく変えます。

数ヶ月ではなく、数分で開始

デモを待たせるプラットフォームとは異なり、eesel AIは完全にセルフサービスです。ヘルプデスクを接続し、ナレッジソースを取り込み、過去のチケットデータの分析を数分で開始できます。これは単に速いというだけではありません。見つけた知見を強力な自動化に変えるための準備が即座に整うということです。

このワークフローは、プロンプトベース分析と自動化のためのeesel AIのシンプルでセルフサービスな導入プロセスを示しています。

実際に機能する分析

この完璧な例が、eesel AIのシミュレーションモードです。過去のチケットで実行することで、AIエージェントがどの問題を解決できるかを正確に示し、驚くほど正確な自動化率の予測を提供します。これは単に何が起こったかを伝えるレポートではありません。達成可能な目標に対するデータに基づいたビジネスケースです。

eesel AIシミュレーションモードのスクリーンショット。プロンプトベース分析が自動化率をどのように予測できるかを示しています。

完全なコントロールとカスタムアクション

eesel AIでは、シンプルなプロンプトを使ってデータを分析するだけでなく、AIの個性、トーン、振る舞いを定義します。Shopifyから注文情報を検索したり、チケットに適切なカテゴリをタグ付けしたり、厄介な問題を適切な担当者にエスカレーションしたりといった特定のアクションを実行するようにAIエージェントを設定できます。これにより、「注文状況に関する問い合わせが多い」という単純な発見が、それらを即座に処理する完全に自動化されたワークフローに変わります。

分析するだけでなく、自動化を始めよう

プロンプトベース分析は、サポートチームが複雑なツールに悩まされることなく、データを理解するための非常にシンプルな方法を提供します。トレンドの発見、ナレッジギャップの特定、チームのパフォーマンス確認のための素晴らしい第一歩です。

しかし、その真の力は、これらのインサイトがインテリジェントオートメーションエンジンに直接接続されたときにのみ発揮されます。問題を分析するツールと、それを解決するツールを別々に選ぶ必要はありません。最高のシステムは両方をこなし、生データを真の行動に変えます。

サポートデータを最も効果的な自動化ツールに変える準備はできましたか？eesel AIを無料でお試しいただき、次の10分で何が発見できるか確かめてみてください。