2025年版 Salesforceケース自動化の実践ガイド

Kenneth Pangan
Written by

Kenneth Pangan

Katelin Teen
Reviewed by

Katelin Teen

Last edited 2025 10月 21

Expert Verified

サポートチームが、顧客の問題を実際に解決するのではなく、チケットのトリアージに追われていませんか?もしそうなら、あなただけではありません。多くのチームにとって、Salesforce Service Consoleは強力なコマンドセンターとしてスタートしますが、次第に未割り当てケースが散乱するカオスな状態に陥りがちです。エージェントがすべてのリクエストを手動で振り分けなければならない状況では、応答時間は長引き、優秀な人材は雑務に疲れ果ててしまいます。

Salesforceは非常に強力なCRMですが、正直なところ、チケットの量が増え始めると、そのネイティブのケース管理機能が大きなボトルネックになり得ます。しかし、良いニュースもあります。この問題を解決するために、キューをクリックする人員を増やす必要はありません。答えはSalesforceのケースオートメーションにあります。これこそが、より効率的でスケーラブル、そして率直に言って、より健全なサポートワークフローを実現するための鍵なのです。

このガイドでは、Salesforceのケースオートメーションについて知っておくべきすべてのことを解説します。まずSalesforceに組み込まれているツールから始め、その限界について触れ、そして最新のAIを既存のセットアップに接続することで、オートメーションを基本的なものから真にインテリジェントなものへと進化させる方法をご紹介します。

Salesforceのケースオートメーションとは?

Salesforceのケースオートメーションとは、Service Cloud内のルールやワークフローを使用して、サポートケースのライフサイクルを自動的に処理することです。これには、ケースが作成・割り当てされる瞬間から、エスカレーションされ、最終的にクローズされるまでのすべてが含まれます。

目標は非常にシンプルです。手作業を減らし、応答時間を短縮し、すべての顧客の問題が必ず適切な担当者の元に届くようにすることです。ソフトウェアに面倒な作業を任せることで、チームは最も得意なこと、つまり人々を助けることに集中できるようになります。

Salesforceには、あらゆるオートメーション戦略の基盤となる、いくつかの組み込みツールが用意されています:

  • ケース割り当てルール

  • ケースエスカレーションルール

  • 自動レスポンスルール

  • Salesforce Flow

では、それぞれがどのような機能を持つのか、そしてより重要な点として、どこに限界があるのかを掘り下げていきましょう。

Salesforceケースオートメーションの基礎:ネイティブのルール

これらの組み込みルールは、サポートキューに秩序をもたらそうとするチームにとって最初のステップです。シンプルで予測可能なワークフローを作成するには最適ですが、すぐにご覧いただくように、成長するにつれて足かせとなりうる明確な限界があります。

ケース割り当てルール:誰に、どこへ

ケース割り当てルールは、その名の通り、一連の条件を使って受信ケースを特定の人やキューに自動的に送信します。例えば、「プレミアム」アカウントステータスの顧客からのケースをすべて「ティア2サポート」キューに直接ルーティングするルールを作成できます。

これは、誰でも自由に取れる受信箱に比べれば大きな改善です。しかし、おそらくすぐにその限界に突き当たるでしょう。これらのルールは非常に固定的です。優先度、発生源、あるいは設定したカスタム項目といった、あらかじめ定義されたケース項目でしか機能しません。顧客が実際に送ってきたメッセージのニュアンス意図を理解する方法がないのです。つまり、曖昧な表現でありながら緊急性の高い問題が一般顧客から寄せられた場合、低優先度のキューに入れられてしまう可能性がある一方、プレミアム顧客からの簡単な質問が特急扱いされることもあります。これでは顧客の不満が募り、結局チームが手動でケースを再割り当てすることになってしまいます。

ケースエスカレーションルール:いつ、なぜ

ケースエスカレーションルールは、サービスレベル契約(SLA)のためのセーフティネットだと考えてください。これらは時間ベースのトリガーで、特定の時間内にケースが解決されなかった場合に自動的にエスカレーションします。例えば、「高優先度」のケースが4時間以上放置された場合、ルールによって自動的にサポートマネージャーに再割り当てされ、確実に処理されるようにします。

問題は、これらのエスカレーションが問題の実際の緊急性や複雑さではなく、純粋にタイマーに基づいていることです。誤って見過ごされた単純で手間のかからないケースが、複雑でビジネスに致命的な問題と同じようにけたたましいアラームでエスカレーションされてしまいます。これにより、上級スタッフにとっては多くのノイズと混乱が生じ、どの火事が本当に燃えているのかを把握するために時間を無駄にすることになります。

自動レスポンスルール:最初のご挨拶

自動レスポンスルールは、コミュニケーションの最前線です。顧客のケースが記録されると同時に、自動的にメールを送信します。例えば、顧客がWeb-to-ケースフォームを使用した場合、「お問い合わせを受け付けました。24時間以内にご連絡いたします」という内容のメールを即座に受け取ることができます。

音沙汰なしよりは間違いなく良いですが、これは最低限の対応です。これらの返信は一般的で、即時の回答や有用な情報を提供することはできません。顧客が即時の回答を期待する現代において、「間もなく対応します」という定型文は少し時代遅れに感じられ、実際に問題を解決したり、チームの負担を軽減したりすることには何の役にも立ちません。

ルールを超えて:高度なSalesforceケースオートメーション

サポート業務がこれらの基本ルールでは対応しきれなくなったとき、次の論理的なステップは、Salesforceのより高度なツール、Salesforce FlowとEinstein AIに目を向けることです。これらは確かに一歩進んでいますが、それぞれに特有の課題も伴います。

Salesforce Flow:カスタムプロセスの構築

Salesforce Flowは、コードを書かずに複雑な多段階のオートメーションを構築できる非常に強力なツールです。ケースを作成し、Slackチャンネルにカスタム通知を送り、エージェントのフォローアップタスクを作成するといった一連の流れを、すべて一度に設計できます。

Salesforceケースオートメーションのワークフロー設定方法を示す、Flow Builderツールのスクリーンショット。
Salesforceケースオートメーションのワークフロー設定方法を示す、Flow Builderツールのスクリーンショット。

しかし、大きな力には大きな複雑さが伴います。これらのワークフローを構築し、維持するには、専任のSalesforce管理者や開発者が必要になることがよくあります。これにより、プロセスをその場で微調整したいだけのサポートチームにとってはボトルネックが生じます。簡単なルーティングルールを変更する必要がある場合でも、社内のSalesforceチームにチケットを発行して順番を待つことになり、迅速に適応する能力が失われてしまいます。

Einsteinケース分類・ルーティング:SalesforceネイティブのAI

これはSalesforce独自のAI製品です。Einsteinケースルーティングは、過去のケースデータを分析して、「ケースの理由」や「優先度」といった項目を自動的に予測し、入力します。これらの項目が入力されると、標準のケース割り当てルールが引き継いでチケットをルーティングします。

Salesforce Service Cloudコンソールのスクリーンショット。Einstein AI機能が長い顧客との会話を簡潔に要約しており、Salesforceケースオートメーションの時間節約効果を示している。
Salesforce Service Cloudコンソールのスクリーンショット。Einstein AI機能が長い顧客との会話を簡潔に要約しており、Salesforceケースオートメーションの時間節約効果を示している。

ここでの最大の欠点は、Einsteinの知識がSalesforce内部にあるデータに限定されていることです。それはサイロの中で機能します。チームが他の場所で蓄積してきた膨大な知識から学習することはできません。Confluenceページにある優れた解決策、Google Docsのトラブルシューティングガイド、Slackで共有された簡単な修正方法などは、Einsteinにはまったく見えません。これにより、過去のケースとまったく同じようには見えない新しい問題に対する精度や対応能力が著しく損なわれ、チームは結局、手動でチケットを修正し、再ルーティングする作業に戻らざるを得なくなります。

専用AIプラットフォームがSalesforceケースオートメーションをどう変革するか

Salesforceのツールは優れた出発点を提供してくれますが、eesel AIのような専用AIプラットフォームは、ヘルプデスクを切り替えることなく、既存のセットアップに直接接続してこれらの問題を解決するように設計されています。ワークフロー全体をよりスマートにするインテリジェンスレイヤーだと考えてください。

数ヶ月ではなく、数分で本番稼働

長くて複雑な設定プロジェクトのことは忘れてください。Einsteinのトレーニングや複雑なFlowの構築には数週間、あるいは数ヶ月かかることもあります。一方、eesel AIは信じられないほどシンプルでセルフサービスで利用できるように作られています。Salesforce Service Cloud、ZendeskFreshdeskなど、お使いのヘルプデスクをワンクリックで接続できます。開発者は必要ありません。

eesel AIのシミュレーションレポートのスクリーンショット。予測される一次解決率、精度、コスト削減額が表示されており、効果的なSalesforceケースオートメーションの主要な利点を示している。
eesel AIのシミュレーションレポートのスクリーンショット。予測される一次解決率、精度、コスト削減額が表示されており、効果的なSalesforceケースオートメーションの主要な利点を示している。

さらに良いことに、完全に安心して試すことができます。eesel AIのシミュレーションモードを使えば、安全な環境で過去の何千ものチケットに対してAIを実行できます。AIがどのように応答したかを正確に確認し、自動化率の確かな予測を得て、実際の顧客と対話する前にその動作を微調整することができます。これは、ネイティブツールでは提供されない、導入前の確信のレベルです。

知識を瞬時に統合

ここが専用AIプラットフォームが真価を発揮する点です。eesel AIは、SalesforceのネイティブAIの足かせとなっているデータのサイロを破壊します。チームがすでに作業しているすべての場所から知識を集約します。

eesel AIダッシュボードのスクリーンショット。多数の連携機能が表示されており、外部のナレッジソースに接続することでSalesforceケースオートメーションを強化している。
eesel AIダッシュボードのスクリーンショット。多数の連携機能が表示されており、外部のナレッジソースに接続することでSalesforceケースオートメーションを強化している。

もちろん、過去のSalesforceケースから学習しますが、ヘルプセンターや、最も重要な外部のナレッジソースにも接続します。ConfluenceGoogle Docs、Notion、Slackに眠っている会社のノウハウをすべて考えてみてください。eesel AIは、それらすべてのコンテキストを統合することで、問題を正確に解決するための全体像を把握します。これはネイティブツールだけでは不可能なことです。

カスタマイズ可能なワークフローエンジンで完全なコントロールを

Salesforceの割り当てルールの固定的なif-thenロジックとは異なり、eesel AIはオートメーションをきめ細かく制御できます。AIがどのタイプのチケットを処理するかを正確に決定できます。最初はシンプルで大量のトピックから始めて、それ以外はすべてチームに回すことができます。慣れてきたら、徐々にその範囲を広げていくことができます。

単に答えを返すだけでなく、それをはるかに超えるカスタムアクションを設定することもできます。シンプルなプロンプトエディタを使って、AIにShopifyからリアルタイムの注文情報を検索させたり、Salesforceのチケット項目を更新させたり、特定のラベルをケースに付けさせたり、リクエストの微妙なニュアンスに基づいて特定の担当者にエスカレーションさせたりすることができます。これにより、オートメーションは単なるルーティングツールから、真のワークフローエンジンへと変わります。

Salesforceケースオートメーションツールの比較

どのツールにもそれぞれの目的がありますが、専用のAIプラットフォームは、正気を保ちながらサポートをスケールさせたいと真剣に考えているチームにとって、最もモダンで柔軟、かつ完全なソリューションを提供します。

機能SalesforceネイティブルールSalesforce Einstein AIeesel AI
設定速度中程度(管理者が必要)遅い(データ履歴とトレーニングが必要)速い(セルフサービス、数分で稼働)
インテリジェンスルールベース(インテリジェントではない)予測型(ケース項目から学習)生成型(意図と文脈を理解
ナレッジソースSalesforce項目のみSalesforceデータのみ全ソース(Salesforce, Confluence, GDocs, Slackなど)
柔軟性低い(固定的なif/thenロジック)中程度(項目を予測)高い(カスタムアクション、APIコール、プロンプトエディタ)
テスト手動テスト限定的なプレビュー過去のチケットでの完全なシミュレーション

基本ルールからインテリジェントなSalesforceケースオートメーションへ

ご覧いただいたように、Salesforceケースオートメーションをマスターするまでの道のりは、ある種の旅のようなものです。それは、基本的なルーティングのための不可欠だが限定的なネイティブルールから始まります。そこから、FlowやEinsteinのような、より強力だが複雑なツールに移行するかもしれません。これらは多くの設定を必要とし、Salesforceのデータのみで動作するという制約があります。

最終ステップは、真にインテリジェントで統合されたシステムへと進化することです。ネイティブツールは優れた基盤ですが、現代の顧客が期待するような、即時性、正確性、そして文脈を認識したサポートを提供するためには、会社のすべての知識を取り込み、Salesforce環境内でシームレスに動作できるAIプラットフォームが必要です。

eesel AIでSalesforceケースオートメーションを強化する

固定的なルールやサイロ化されたデータから脱却する準備はできましたか?eesel AIはSalesforceと数分で連携し、最前線のサポートを自動化し、エージェントの返信作成を支援し、社内のあらゆるツールからの知識を使ってチケットをインテリジェントにトリアージします。今すぐ無料トライアルを開始

よくある質問

Salesforceケースオートメーションは、Service Cloud内のルールとワークフローを使用して、作成からクローズまでのサポートケースを自動的に管理します。手作業を削減し、応答時間を短縮し、問題が効率的に適切なエージェントにルーティングされるようにすることで、チームが複雑な問題解決に集中できるようになります。

割り当てルールのようなネイティブのSalesforceツールは、基本的なSalesforceケースオートメーションの設定は比較的簡単ですが、複雑なFlowには管理者の専門知識が必要です。eesel AIのような専用AIプラットフォームはセルフサービスで設定できるように設計されており、開発者の関与なしに数分で連携でき、導入前のシミュレーションも可能です。

割り当てルールやエスカレーションルールなどのネイティブのSalesforceケースオートメーションツールは固定的で、顧客メッセージのニュアンスや意図を理解する能力に欠けています。これらはデータのサイロ内で動作するため、そのインテリジェンスはSalesforceの項目のみに限定され、しばしば手動での再割り当てや不必要なエスカレーションにつながります。

専用AIプラットフォームは、会社のすべてのナレッジソース(Salesforce、Confluence、Slackなど)を統合することでSalesforceケースオートメーションを向上させ、正確な解決のための完全なコンテキストを提供します。生成AIを使用して意図を理解し、高度にカスタマイズ可能なアクションを可能にすることで、単純なルーティングから真のワークフローエンジンへと進化させます。

はい、Salesforceケースオートメーション用の専用AIプラットフォームを使用すると、AIが処理するチケットをきめ細かく制御できます。大量で単純なトピックの自動化を指定し、習熟度に応じて徐々にその範囲を広げることができるため、チームは監視を維持できます。

SalesforceのネイティブAIであるEinsteinは、Salesforce内部の過去のデータのみに基づいた予測インテリジェンスを提供し、項目を埋めます。対照的に、専用AIプラットフォームは生成インテリジェンスを提供します。外部プラットフォームを含むすべてのナレッジソースから学習することで意図と文脈を理解し、Salesforceケースオートメーションに対してより包括的で正確なアプローチを提供します。

この記事を共有

Kenneth undefined

Article by

Kenneth Pangan

Writer and marketer for over ten years, Kenneth Pangan splits his time between history, politics, and art with plenty of interruptions from his dogs demanding attention.

他のブログを読む

今すぐ無料で
始めましょう。