ワークフローの完全ガイド：特定の担当者またはグループにチケットを自動割り当て

月曜日の朝。サポートマネージャーはコーヒーを片手にヘルプデスクを開くと、未割り当てのチケットの壁に迎えられます。そこから1時間、エージェントのスキルや現在の作業量を頭の中で思い描きながら、誰がどのチケットを担当するかを必死に振り分けます。聞き覚えがありませんか？もしこの経験があるなら、もっと良い方法があるはずだとお分かりでしょう。

その答えはチケットの自動割り当てです。サポートチームが疲弊することなくスケールするためには、これは必須の機能です。手作業による当て推量から、適切なチケットを適切な担当者に迅速に届けるスマートなシステムへと移行することが重要なのです。

このガイドでは、「ワークフロー：特定の担当者またはグループへのチケットの自動割り当て」を設定するために必要なすべてを解説します。まず、ほとんどのヘルプデスクに備わっている古典的なルールベースの方法から始め、次に、チームの運営方法を根本から変えることができる、より強力なAI駆動型のアプローチを掘り下げていきます。

チケットの自動割り当てとは？

では、チケットを自動で割り当てるワークフローとは一体何でしょうか？それは、ヘルプデスク用の自動仕分けシステムのようなものだと考えてください。あなたが作成した一連のルールに基づいて、誰も指一本動かすことなく、受信したサポートチケットを適切な担当者やチームに振り分ける仕組みです。

すべてのチケット割り当てワークフローは、連携して機能する3つのシンプルな要素で構成されています。

1. トリガー： すべての始まりとなるきっかけです。通常は新しいチケットが作成されたときですが、チケットが更新されたり、再度オープンされたりすることもトリガーになり得ます。

2. 条件： チケットが通過しなければならないフィルターです。チケットが届いたチャネル（メール、チャットなど）や件名に含まれる特定の単語など、ほとんど何にでも基づいて条件を設定できます。

3. アクション： システムが指示されたことを実行する最終ステップです。この場合、アクションはチケットを特定の担当者やチームに割り当てることです。

その効果はすぐに現れます。応答時間の短縮、手作業の削減、チーム全体の作業負荷の均等化、そして顧客にとってはるかにスムーズな体験が実現します。

チケット自動割り当ての一般的な方法

ZendeskやFreshdeskのようなほとんどのヘルプデスクには、チケット割り当てを自動化するための組み込みツールがあります。これらは一般的に、いくつかの一般的なルールベースの方法に依存しており、まずはここから始めるのが堅実です。見ていきましょう。

ラウンドロビン割り当て：作業負荷を均等にするために

ラウンドロビンは、最もシンプルな方法です。これは、エージェントにチケットを順番に1つずつ割り当てるというループを繰り返します。最初のチケットはエージェントAに、2番目はエージェントBに、3番目はエージェントCに、そしてまたエージェントAに戻ります。これは、誰もが仕事の分担を公平に受けるための基本的で公正な方法です。

• 最適なケース： ほとんどのエージェントが同程度のスキルを持ち、主な目標がチケットの量を均等に分散させることであるチーム。

• 制限事項： 最大の問題は、この方法がコンテキストを完全に無視することです。あるエージェントが1つの非常に難しいチケットで手一杯になっているか、あるいは5つのオープンチケットがすべて簡単なものか、といった状況を把握できません。

負荷ベースの割り当て：燃え尽きを防ぐために

負荷ベースの割り当ては、少し進んだ方法です。新しいチケットを割り当てる前に、システムは全員の現在の作業負荷を確認し、オープン中のチケットが最も少ないエージェントに新しいチケットを割り当てます。これにより、他の人が仕事が来るのを待っている間に、一人の担当者が仕事に埋もれてしまうのを防ぎます。

• 最適なケース： 簡単な質問から複雑な問題まで、さまざまな種類の問い合わせを扱うチーム。作業負荷が手に負えなくなるのを防ぐのに役立ちます。

• 制限事項： ラウンドロビンよりは優れていますが、まだ完璧ではありません。通常、チケットの数だけを数え、実際の労力は考慮しません。2つの複雑なチケットを持つエージェントは、5つの簡単なチケットを持つエージェントよりもずっと忙しいかもしれません。

スキルベースまたはルールベースの割り当て：専門家にルーティングするために

これは最も一般的で柔軟な方法です。チャネル、言語、顧客の会社、キーワードなどのチケットの詳細を利用して、適切な専門家やチームにチケットを送ります。

• 最適なケース： 専門的な役割を持つほぼすべてのチーム。サポートの階層、言語の専門家、または特定の製品を担当するエージェントがいる場合、この方法で最初から適切な場所にチケットを届けることができます。

• 例： Zendeskで「『請求に関する問題』のお問い合わせフォームから新しいチケットが来た場合、財務チームに割り当てる」というルールを設定できます。

• 制限事項： ここで通常、事態は複雑になり始めます。この方法は強力ですが、非常に硬直的でもあります。あなたが書いたルールに基づいてしか機能せず、会社が成長するにつれて、それらのルールを管理する手間も増えていきます。

従来のルールベース割り当てに隠されたコスト

これらの方法は手作業に比べれば大きな進歩ですが、会社がスケールするにつれて、独自の問題を引き起こす可能性があります。最初は少数のシンプルなルールだったものが、あっという間に複雑に絡み合ったものに変わりかねません。

• ルールが砂上の楼閣になる： 新製品を追加したりチームが変更されたりするたびに、どんどんルールを追加することになります。気づけば何百ものルールが存在し、誰もそのすべてを把握できなくなります。ルールは脆くなり、少し変更しただけで予期せぬ別の何かが壊れてしまうことがあります。

• ルールは空気が読めない： ルールベースのシステムは非常に文字通りです。キーワードを検出することはできますが、顧客の口調、緊急性、あるいは真の意図を理解することはできません。「請求」という言葉を含むチケットは、請求書に関する簡単な質問かもしれないし、解約寸前の大口顧客からの激しい苦情かもしれません。ルールベースのシステムはこれらを同じものと見なし、緊急性の高い案件を低い優先度でルーティングしてしまう可能性があります。

• 常に手入れが必要： サポートマネージャーは、自動化の構築、テスト、修正を常に行う「ルール庭師」のようになってしまいます。新しい機能やよくある問題が発生するたびに、また調整が必要です。これは、エージェントの指導や顧客体験の向上に使えるはずの時間です。

• システムは決して賢くならない： これが最大の欠点です。システムはあなたが教えたことしか知りません。過去の解決策から学んだり、新しいトレンドを自ら見つけ出したりすることはできません。あなたは常に一歩遅れて、追いつこうと努力することになります。

よりスマートなワークフロー：AIによるチケット割り当て

ここで、より現代的なソリューションが登場します。人工知能（AI）を使ってトリアージプロセス全体を処理する方法です。AIは単にキーワードを探すだけでなく、顧客が実際に何を言っているのかを理解することで、チケットのルーティングをより速く、より正確に、そしてはるかに管理しやすくします。

キーワードだけでなく、意図を理解する

AIは単にキーワードをスキャンするのではなく、人間のようにチケットを実際に読むことができます。顧客が喜んでいるか怒っているかといった感情、緊急性、メッセージの背後にある真の目的といった微妙なニュアンスを捉えます。

eesel AIのようなAIツールは、あなたのチーム自身の履歴から学習することで、さらに一歩進んでいます。初日からの過去のチケットを分析し、あなたのビジネス、顧客の話し方、そして彼らが直面する一般的な問題を理解します。これにより、たとえ似たような言葉を使っていても、簡単な質問と致命的なバグレポートの違いを即座に見分け、適切な場所にルーティングすることができます。

トリアージの退屈な部分を自動化する

本当にスマートなAIは、チケットを割り当てるだけでなく、エージェントが手作業で行っている退屈な管理業務も処理できます。

たとえば、eesel AI Agentは、人間がチケットに目を通す前に、一連のアクションを実行するように設定できます。

• チケットにタグを付ける：「bug_report」や「billing_inquiry」など、適切なカテゴリで。

• メッセージの緊急性に基づいて優先度を設定する。

• 別のシステムから顧客情報を検索し（Shopifyで注文状況を確認するなど）、メモとして追加する。

• 致命的なバグである場合、チケットをJiraの適切な開発チームに直接エスカレーションする。

eesel AIのカスタマイズとアクションのワークフロー画面のスクリーンショット。「ワークフロー：特定の担当者またはグループへのチケットの自動割り当て」に関連。

これにより、基本的な割り当てワークフローが完全なトリアージマシンに変わります。これは、多くのカスタムで高価な開発作業なしには、標準的なルールでは構築できないものです。

何ヶ月もかけず、数分で設定

複雑なルールシステムの最大の欠点の一つは、構築に時間がかかることです。対照的に、最新のAIツールはシンプルでセルフサービスで利用できるように設計されています。

eesel AIを使えば、ワンクリックでヘルプデスクに接続できます。開始するために長いセールストークや必須のデモは必要ありません。何よりも、シミュレーションモードを使用して、実際の顧客向けに有効化する前に、AIが過去の何千ものチケットをどのように処理したかをテストできます。これにより、AIがどのように機能するかを正確に確認でき、設定に自信を持つことができます。これは、ネイティブのヘルプデスクツールでは得られないものです。

eesel AIのシミュレーションモードは、ユーザーが本番稼働前に「ワークフロー：特定の担当者またはグループへのチケットの自動割り当て」をテストするのに役立ちます。

Zendeskのチケット割り当て：ネイティブのルール vs. AI

Zendeskは非常に人気があるため、その組み込みの自動化機能とAIツールができることを比較する価値があります。

Zendeskのネイティブワークフロー：

Zendeskは、トリガ（即時実行）と自動化（スケジュール実行）を組み合わせてタスクを実行します。自動割り当てを設定するには、チャネル、フォーム、タグなどのチケットフィールドに基づいて一連の「if/then」ルールを構築する必要があります。

これは強力なシステムですが、すべてのシナリオを手作業でマッピングし、構築するのはあなたの責任です。さらに、真のスキルベースのルーティングのようなより高度な機能は、高価なプランの一部であることが多いです。例えば、Zendesk Suite Professionalプランは、エージェント1人あたり月額**$115**（年間契約）から始まります。

eesel AIの利点：

eesel AIは、ツールを置き換えるのではなく、Zendeskアカウントに直接接続し、数分で稼働させることができます。大きな違いは設定方法です。何十ものルールを書く代わりに、過去のチケットやヘルプセンターの記事などのナレッジソースを接続するだけで、AIが自律的に学習します。

これにより、いくつかの事前定義されたフィールドだけでなく、チケットの実際の内容に基づいた、はるかにスマートなルーティングが可能になります。また、eesel AIの価格設定はシンプルで使用量に基づいており、コストが予測可能です。

機能	Zendeskネイティブトリガー	eesel AI
設定ロジック	手動で構築する必要がある「If/Then」ルール	過去のチケットから自動的に学習
コンテキスト	タグやフォームなどの固定フィールドに基づく	意図、感情、緊急性を理解
設定時間	複雑さに応じて数時間から数日	接続と設定に数分
適応性	新しい問題ごとに手動更新が必要	自己学習し、適応
シミュレーション	本番稼働前に過去のデータでテストする方法がない	最初に数千の過去チケットでテスト可能
アクション	割り当て、ステータス変更、タグ追加	すべてのネイティブアクションに加え、カスタムAPIコールも可能

よりスマートな割り当てワークフローへの道

ルールベースのチケット割り当ては、まずまずの出発点です。すべてを手作業で行うよりははるかに優れています。しかし、それには限界があります。会社が成長するにつれて、それらのルールの管理はフルタイムの仕事になり、サポートリーダーをより重要な業務から引き離してしまいます。

AIによるトリアージは、効率的なサポートチームにとっての次のステップです。より正確で、成長に合わせて適応し、チームが最も得意とすること、つまり顧客の難しい問題を解決することに集中できるようにします。AI駆動の「ワークフロー：特定の担当者またはグループへのチケットの自動割り当て」は、単に速く動くだけでなく、ルールだけでは実現できないインテリジェンスの層を追加することなのです。

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