正直なところ、受信トレイを開くことは、終わりのない同じ質問の洪水に直面しているように感じられることがあります。注文状況、パスワードリセット、返金ポリシーに関するチケットが絶え間なく送られてくるなら、あなただけではありません。チームが一日中同じような回答を入力している間に、より厄介な顧客の問題が放置されているように感じられるでしょう。これは、チームの燃え尽きと平凡なカスタマーサービスへの近道です。
良いニュースは？これに対処するための、はるかに優れた方法があるということです。会話の受信トレイ内で直接機能するAIアシスタントが、反復的な作業を引き継ぐことができます。これにより、チームは人間が本当に得意とすること、つまり複雑な問題の解決や真の顧客関係の構築に集中できるようになります。
これはチームを置き換えることではなく、非常に賢いアシスタントを提供することです。このガイドでは、AIアシスタントを受信トレイに追加する方法を、一歩ずつ具体的に説明します。自動化すべき最初の項目を見つけることから、自信を持って本番稼働させるまで、すべてを網羅します。
始めるために必要なもの
少しの準備もなしにAIの世界に飛び込むのは、頭痛の種です。何かを始める前に、正しい方向に向かっていることを確認するために、いくつかのことを整理しておく必要があります。
まず、何を達成しようとしているのかを知る必要があります。「効率を上げる」では少し漠然としすぎています。具体的にしましょう。初回応答時間を数時間から数分に短縮しようとしていますか？一般的なティア1チケットを自動的にクローズして、チームがより重要なアカウントに集中できるようにしたいですか？あるいは、世界中にチームを雇うことなく24時間365日のサポートを提供しようとしているのかもしれません。旅を始める前に、目的地を知っておく必要があります。
次に、AIには学習対象が必要です。AIアシスタントは、与えられた情報と同じくらいしか賢くなりません。すべてのナレッジソースを集める時が来ました。おそらく次のようなものでしょう。
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既存のヘルプセンターやナレッジベース（Zendesk Guide、Confluence、Notionなど）。
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最も価値があり、しばしば見過ごされがちなリソース：過去のすべてのサポート会話。
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GoogleドキュメントやPDFとして保存されている製品ガイドやポリシー文書などの社内ドキュメント。
最後に、Zendesk、Freshdesk、Intercom、あるいはSlackのようなAIツールとうまく連携できるヘルプデスクやコミュニケーションプラットフォームが必要です。数年前まで、AIをシステムに接続するには、APIと格闘し、開発者の時間を懇願する必要がありました。幸いなことに、状況は変わりました。eesel AIのような最新のAIツールは、シンプルなワンクリック統合を提供し、技術的な背景がなくても数分で既存のヘルプデスクに接続できます。
eesel AIによる迅速なセルフサービス実装で、会話の受信トレイでAIアシスタントを使用する方法を示すフローチャート。会話の受信トレイでAIアシスタントを使用する方法：5つのステップガイド
基本を固めたら、構築を始める時です。ここでは、チームを本当に助け、解決する以上の問題を引き起こさないAIアシスタントを展開するための、簡単で5つのステップの方法を紹介します。
ステップ1：最適な自動化の機会を見つける
人々が犯す最大の間違いは、AIに一度にすべてをやらせようとすることです。コツは、簡単に達成できることから始めることです。あなたの目標は、手に入れやすい果実、つまりチームの一日の大部分を占める、単純で反復的な質問を見つけることです。
サポートチケットの履歴を調べてみてください。顧客が何度も何度も尋ねていることは何ですか？おそらく、すぐに一般的な原因が見つかるでしょう。
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「私の注文はどこにありますか？」
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「パスワードをリセットするにはどうすればいいですか？」
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「返金ポリシーは何ですか？」
ほとんどのヘルプデスクには、どのトピックやタグが最も頻繁に出現するかを示すレポートツールがあります。そのデータを使って、自動化の最有力候補を見つけましょう。もし最もよくある質問の上位3〜5つへの回答を自動化できれば、最初から総チケット量の20〜30%を削減できることがよくあります。これは比較的小さな努力で大きな影響を与えることができます。
ステップ2：AIに単一の頭脳を与える
何を自動化したいかがわかったら、AIがその仕事をするための正しい情報を与えなければなりません。AIが正確で一貫した回答を提供するためには、情報を見つけるための一元的な場所が必要です。知識があちこちに散らばっていると、AIは答えを持たないか、さらに悪いことに、何かをでっち上げてしまいます。
これは、これらすべての別々のナレッジソースをAIのための1つの統一された頭脳に接続する必要があることを意味します。推測する必要がないように、全体像をAIに与える必要があります。AIは、公開ヘルプセンター、社内のハウツーガイド、そして過去の会話に隠されているすべての巧妙な解決策にアクセスできるべきです。
これはかつて、ドキュメントをコピー＆ペーストするという骨の折れる手作業でした。しかし今日では、いくつかのプラットフォームがこれを代行してくれます。例えば、eesel AIは、どこに保存されていても、すべての会社の知識から即座に学習することができます。Zendeskの過去のチケット、Confluenceの社内プレイブック、Google Docsの製品仕様に接続し、AIに最初からビジネスの完全な理解を与えます。
さまざまなソースからの知識を一元化することで、会話の受信トレイでAIアシスタントを使用する方法を説明するインフォグラフィック。ステップ3：AIに振る舞い方とすべきことを教える
良いAIアシスタントは質問に答えます。優れたアシスタントは、実際に物事をこなし、少し個性を持っています。ここで、単純なQ＆Aボットを真のデジタルチームメイトに変えるのです。
まず、そのペルソナを決めます。AIはどのように聞こえるべきですか？フレンドリーでカジュアル、時々絵文字を入れるべきですか？それとも、もっと堅苦しくプロフェッショナルであるべきですか？AIはあなたのブランドの反映ですので、そのトーンは一致するべきです。これは通常、「あなたは親切でフレンドリーなサポートエージェントです。常に前向きで共感的であってください。」のような簡単な指示で設定できます。
次に、そしてこれが重要な部分ですが、AIに行動を起こさせなければなりません。顧客のために何もできないAIは、それほど役に立ちません。強力なアシスタントは、次のようなタスクを実行するように設定できます。
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Shopifyストアからリアルタイムの注文状況を調べ、顧客と直接共有する。
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人間のチームのために受信トレイを整理するため、チケットに「返金リクエスト」や「技術的な問題」といったタグを自動的に付ける。
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顧客が不満を感じていることや、解決できない問題を抱えていることを感知した際に、会話を人間のエージェントに賢く引き継ぐ。
この種のカスタマイズが、AIアシスタントを真に役立つものにします。eesel AIのようなプラットフォームを使えば、完全にコントロールできます。簡単なプロンプトエディタを使用して、AIの個性を定義し、コードを書くことなくカスタムアクションを設定できます。これにより、チームのプロセスに完全に適合するワークフローを構築できます。
eesel AIでペルソナとワークフローアクションをカスタマイズして、会話の受信トレイでAIアシスタントを使用する方法を示すスクリーンショット。ステップ4：リスクなしで設定をテストする
新製品の機能をテストせずにローンチすることはないでしょう。AIアシスタントもそれと同じであるべきです。実際の顧客と話す前に、期待通りに機能するという自信を持つ必要があります。そこでシミュレーションの出番です。
シミュレーションは基本的に練習走行です。AIアシスタントを過去のサポートチケットに対してテストし、どのように応答したかを確認できます。これは完全に安全な環境で、以下のことが可能です。
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AIが過去の顧客に送ったであろう正確な返信を確認する。
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知識のギャップを見つけたり、回答を少し磨く必要がある領域を発見したりする。
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自動的に処理できるチケット数の良い見積もりを得る。
このステップは、スムーズな展開のために必須です。リスクなしにすべてを微調整することができます。問題は、多くの組み込みヘルプデスクAIツールにはテストオプションが非常に限られており、実際の現場でどのように機能するかを多かれ少なかれ推測するしかないことです。ここで本当に役立つのが、eesel AIの強力なシミュレーションモードです。過去の何千ものチケットで設定をテストでき、本番稼働前にパフォーマンスと潜在的な節約額を正確に予測できます。
eesel AIのシミュレーションダッシュボードは、会話の受信トレイでAIアシスタントを使用して将来のサポート自動化率を予測する方法を示しています。ステップ5：本番稼働、監視、そして調整
ついにローンチの準備ができたら、スイッチを入れて立ち去るだけではいけません。段階的な展開が常に最も賢明なアプローチです。潜在的な問題を最小限に抑え、フィードバックを収集するために、小さく始めましょう。ウェブサイトのチャットウィジェットなど、1つのチャネルだけでAIを有効にしたり、ステップ1で見つけた特定の質問タイプの1つだけを処理させたりすることができます。
本番稼働したら、その動作を注意深く監視してください。分析ダッシュボードがあなたの最高の味方です。追跡すべき項目は次のとおりです。
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AIはどの質問に正しく答えていますか？
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知識のギャップはどこにありますか？どの質問で詰まっていますか？
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顧客は何と言っていますか？AIが処理した会話の顧客満足度（CSAT）スコアを確認してください。
AIアシスタントは「設定して終わり」のツールではありません。チームの一員であり、実際の会話から学んだことに基づいて時間とともに改善されるべきです。これらの洞察を利用して、ナレッジベースを更新し、AIの振る舞いを随時調整してください。
AIアシスタントを使用するためのプロのヒント
5つのステップを習得しましたね。ここでは、AIアシスタントを「かなり良い」から「本当に素晴らしい」ものにするための追加のヒントをいくつか紹介します。
eesel AIで受信トレイを自動操縦
会話の受信トレイにAIアシスタントを導入することは大きな一歩ですが、複雑である必要はありません。適切な計画とツールがあれば、サポートチームの働き方を大きく変え、より速い応答、より集中したチーム、そしてより幸せな顧客につながります。
これまで、最大の頭痛の種は常に複雑さ、リスク、そして長い設定時間でした。だからこそ、私たちはeesel AIを構築しました。このプロセス全体をはるかに複雑でなくするためです。数ヶ月ではなく数分で始めることができます。散在するすべての知識をワンクリックでまとめることができます。そして、開発者のチームを必要とせずに、強力なシミュレーションエンジンですべてをテストし、本番稼働前に自信を持つことができます。
eesel AI Copilotがヘルプデスクで返信を下書きしている様子。会話の受信トレイでAIアシスタントを使用して生産性を向上させる方法を示しています。どのように機能するか見てみませんか？ 今すぐeesel AIの無料トライアルを開始しましょう。
よくある質問
注文状況やパスワードリセットなど、チームの時間を大幅に消費する非常に反復的な質問を特定することから始めましょう。これらの一般的な問い合わせを最初に自動化することで、エージェントの負担が大幅に軽減され、初動応答が迅速化します。
まず、初回応答時間の短縮やティア1チケットの自動化など、明確な目標を定義します。次に、ヘルプセンター、過去の会話、社内ドキュメントなど、すべてのナレッジソースを収集し、互換性のあるヘルプデスクプラットフォームがあることを確認します。
関連するすべてのナレッジソースを接続して、AIに統一された「頭脳」を提供すべきです。これには、公開ヘルプセンター、社内のハウツーガイド、製品仕様、過去の顧客との会話が含まれ、AIが全体像を完全に把握できるようにします。
もちろんです。ブランドに合わせてAIのトーンをフレンドリーにしたり、プロフェッショナルにしたり定義できます。質問に答えるだけでなく、注文状況の確認、チケットのタグ付け、人間のエージェントへの賢い引き継ぎなどのアクションを実行するように設定することもできます。
シミュレーションモードが利用可能な場合は、それを利用して過去のサポートチケットに対してAIアシスタントをテストします。これにより、リスクのない環境で応答をプレビューし、知識のギャップを特定し、自動化能力を見積もることができます。
はい、AIコパイロットから始めるのは優れたアプローチです。これにより、AIは人間のエージェントのために応答の提案を下書きし、チームがより迅速に作業を進め、AIが自律的に顧客と関わる前にAIへの信頼を築くのに役立ちます。
