チケットタグの活用：AI自動化の2025年ガイド

正直なところ、月曜の朝のサポートキューは大変なことになりがちです。受信トレイが混沌としたリクエストでごちゃ混ぜになっているのを見つめていると、どのチケットも謎に満ちているように感じます。緊急のバグか？簡単な請求に関する質問か？機能のアイデアか？何らかのシステムがなければ、それが一体何なのかを把握するためだけに、すべてのチケットを読まなければならず、ましてや誰が対応すべきかを判断するのは困難です。

もしこの状況に少しでも心当たりがあるなら、整理されていないサポートキューがどれほど頭痛の種かお分かりでしょう。その混沌に秩序をもたらすための、最も重要で最初のステップがチケットのタグ付けです。これにより、乱雑な会話の山が、クリーンで効率的かつスケーラブルなサポート業務へと変わります。

このガイドでは、チケットタグの活用に不可欠な要素について、すべてのチームが使うべきベストプラクティスから順に解説します。次に、旧来の方法で物事を進めることの限界について現実的に見ていきます。そして最も重要な点として、現代のAIツールがどのようにゲームを変え、タグ付けを手作業の雑用からスマートで自動化されたワークフローへと変革しているのかを見ていきましょう。

チケットタグ付けとは？

簡単に言えば、チケットタグ付けとは、サポートチケットにラベルやキーワードを追加する行為です。その目的は、チケットを分類し、優先順位を設定し、何が起きているかを追跡することです。ファイルフォルダにラベルを貼るようなものだと考えてください。エージェントが一目で問題を理解できるように、またマネージャーが何千もの個別のチケットを読まなくてもトレンドを把握できるように、コンテキストを追加するのです。

優れたタグ付けシステムは、サポートの世界で何が起きているかのスナップショットを素早く提供します。チームがタグをどのように使用しているかの一般的な例をいくつか紹介します。

• 問題の種類別: 「バグ報告」、「機能リクエスト」、「請求に関する質問」

• 優先度別: 「緊急」、「高優先度」、「低優先度」

• 顧客別: 「VIPクライアント」、「新規顧客」、「エンタープライズ」

• ステータス別: 「顧客からの返信待ち」、「レビュー待ち」、「エスカレーション済み」

このようなタグを使えば、長いチケットの件名リストが、構造化され検索可能な顧客との会話のデータベースのように見えてきます。

手動タグ付けのベストプラクティス

自動化に飛び込む前に、しっかりとした基盤が必要です。チケットを手動でタグ付けする場合でも、AIに任せる場合でも、実際に機能するシステムを構築するためには、これらの基本的なプラクティスが不可欠です。

一貫性のある明確なタグ付け構造を作成する

ここでの黄金律は一貫性です。あるエージェントが「product-issue」を使い、別のエージェントが「prod_issue」を使えば、レポートはすでに歪んでしまいます。全員が同じ認識を持つ最も簡単な方法は、承認されたすべてのタグとその意味をリストアップした共有ドキュメント（Confluenceのページや簡単なGoogleドキュメントで十分です）を作成することです。このドキュメントが、チームにとっての信頼できる情報源となります。

タグはシンプルかつ分かりやすく保つ

曖昧すぎるタグや、逆に具体的すぎるタグは避けるべきです。「miscellaneous（その他）」のようなタグは、基本的にブラックホールです。同時に、「user-could-not-log-in-due-to-password-reset-email-delay（パスワードリセットメールの遅延によりユーザーがログインできなかった）」のようなタグは、もはや第二のチケット要約です。最適なのは、一瞬で理解できるタグです。例えば、「login-issue-password-reset（ログイン問題-パスワードリセット）」は、長ったらしい説明がなくても問題が何であるかを正確に伝えます。

可能な限りルールベースの自動化を使用する

ZendeskやFreshdeskのような最新のヘルプデスクのほとんどには、基本的な自動化機能が組み込まれています。これらのツールは通常、単純な「もし～なら～する」というロジックで動作します。例えば、「もしチケットの件名に『返金』という単語が含まれていれば、『返金リクエスト』というタグを追加する」というルールを設定できます。これは、手作業の一部を減らし、一般的なチケットでエージェントのクリック数を数回節約するための素晴らしい第一歩です。良い出発点ではありますが、後述するように、これにはいくつかの重大な盲点があります。

タグ付けシステムを定期的に見直し、更新する

ビジネスは変化し、タグ付けシステムもそれに合わせて変化すべきです。新製品や新機能をリリースすると、新しいタイプの顧客の問題が発生します。四半期ごとにタグを監査することをお勧めします。誰も使わなくなったタグを探してアーカイブしましょう。新たに繰り返し発生する問題に専用のタグが必要かどうかを確認します。これにより、システムをクリーンで本当に役立つ状態に保つことができます。

手動タグ付けと単純なルールでは不十分な点

これらのベストプラクティスに従うことは素晴らしいスタートですが、手動のタグ付けと単純なルールベースの自動化のみに依存しているチームは、いずれ壁にぶつかります。最も整理された従来のシステムでさえ、スケーリングを妨げるいくつかの核心的な問題を抱えています。

手動タグ付けはヒューマンエラーと不整合を招く

現実的に考えて、サポートエージェントは多忙です。彼らの主な仕事は顧客を助けることであり、管理タスクをこなすことではありません。忙しくなると、タグを付け忘れたり、間違ったものを選んだり、タイプミスをしたりするのは簡単です（「請求（biling）」の質問など、誰しも一度は見たことがあるでしょう）。これらの小さなミスの一つ一つがデータの質を損ない、レポートの信頼性を低下させ、サポートリクエストの背後にある本当のストーリーを隠してしまいます。手動タグ付けはヒューマンエラーと不整合を招きます。

ルールベースの自動化はニュアンスを理解できない

キーワードベースのルールは厳格です。文脈を理解しません。顧客が「返金」という言葉を使ったのは、将来の購入に対する返金ポリシーについて尋ねているからかもしれず、実際にお金を返してほしいと要求しているわけではないかもしれません。しかし、単純なルールはおそらく「返金リクエスト」というタグを付けてしまい、間違った担当者に送られて時間を無駄にすることになります。これらのシステムは、意図や皮肉、複雑な文章を理解できないため、多くの誤分類されたチケットを生み出します。

ルールの維持がフルタイムの仕事になる

会社が成長するにつれて、サポートのニーズも複雑になります。最初は数個だった自動化ルールが、あっという間に数十、数百に膨れ上がることがあります。気づけば、トリガーと条件が複雑に絡み合ったウェブができあがり、それは脆弱で更新するのも一苦労です。多くの場合、一人の不運な担当者が、これらの脆いワークフローの構築と維持に何時間も費やすことになり、より重要な仕事から遠ざかってしまいます。

よりスマートな前進：AIを活用したチケットタグ付け

ここでAIの登場によって事態は面白くなります。これは戦略を置き換えるのではなく、大幅にアップグレードするものです。AI搭載ツールは、顧客の言葉の背後にある文脈や意図を理解でき、単純なキーワードマッチングをはるかに超えています。eesel AIのようなツールは、既存のヘルプデスクに直接接続でき、6ヶ月かかるような導入プロジェクトなしで、インテリジェントな自動化をワークフローにもたらします。

AIは文脈を理解し、常に正しいタグを適用する

現代のAIモデルは何百万ものカスタマーサービスの会話を見てきているので、ポリシーについて尋ねている人と、本当に腹を立てている人との違いを理解しています。しかし、それだけではありません。eesel AIは、あなた自身の過去のサポートチケットでトレーニングすることで、さらに一歩進んでいます。初日から、あなたの特定の製品問題や顧客特有の話し方を学習します。これにより、厳格なルールベースのシステムでは到底達成できないレベルのタグ付け精度が実現します。

eesel AIは過去のサポートチケットでトレーニングを行い、顧客の言語を理解し、チケットタグ活用の精度を向上させます。

AIはタグ付けするだけでなく、行動を起こす

しかし、本当に違いを生むのはここです。AIにとって、タグは物語の終わりではなく、ワークフローの始まりなのです。チケットにラベルを貼るだけでなく、AI搭載システムは次の論理的なステップをすべて自動で実行できます。

現実世界では次のようになります。

• AIがチケットを「緊急-障害報告」と判断した場合、単にタグ付けするだけではありません。即座にエンジニアリングチームのSlackチャンネルにエスカレーションできます。

• チケットが一般的な「Tier1-FAQ」である場合、AIはナレッジベースから適切な回答を引き出し、顧客に返信し、チケットを自動的にクローズできます。

これこそが、eesel AIのAIトリアージ製品が設計された目的です。どのタイプのチケットを完全に自動化し、どれを人間に回すかを決定できるため、効率性とパーソナルな対応の完璧なバランスを実現できます。

eesel AIの自動化ワークフロー。AIによるタグ付けが、チケットのエスカレーションや自動返信などのアクションをどのようにトリガーするかを示しています。

AIはナレッジギャップの特定と解消を支援する

真にスマートなシステムは、単に作業をこなすだけでなく、業務全体を改善するためのインサイトを提供します。AIが常に「機能リクエスト-ダークモード」というタグをチケットに付けているなら、それは製品チームに直接伝えられる、データに基づいた強力なシグナルです。

eesel AIは、セルフサービスサポートの構築も支援します。解決済みのチケットを分析し、ナレッジベース用の記事の下書きを自動的に生成します。これにより、ヘルプセンターのギャップを迅速に発見し、実際の顧客の問題を解決することが証明された回答で埋めることができます。

eesel AIのダッシュボードは、サポートチケットからナレッジギャップを特定し、チームがセルフサービスオプションを改善するのに役立ちます。

各タグ付け方法の比較

多くのヘルプデスクが独自のAI機能を提供し始めていますが、これらのツールはしばしば最も高価なエンタープライズプランに限定されており、機能もかなり制限されていることがあります。タグを提案することはできても、他のアプリと連携して実際にチームの時間を節約するような強力なワークフロー自動化機能に欠けていることが多いです。

eesel AIは、そのパワーをより利用しやすく予測可能な方法で提供するために構築されました。AIによるタグ付けとトリアージは、高価なアドオンではなく、コア機能です。料金は使用量に基づいているため、ビジネスの成長に合わせてスケールします。そしておそらく最も重要なことは、eesel AIには**解決ごとの課金がない**ことです。忙しい月の後に請求額が突然跳ね上がることはありません。デモや営業担当者との電話が必要なプラットフォームとは異なり、数分で設定できるシンプルなセルフサービスプラットフォームです。

機能	一般的なヘルプデスク（例：Zendesk, Freshdesk）	eesel AI
基本的なタグ付け	ほとんどのプランで利用可能	含まれる
ルールベースの自動化	しばしば上位プラン（例：Professional/Enterprise）が必要	含まれる
AIによるタグ付け	限定的または高価なアドオンが必要	コア機能、あなたのデータでトレーニング済み
カスタムアクション（APIコール）	通常、最上位のエンタープライズプランと開発作業が必要	Businessプランに含まれ、セルフサービスで設定可能
シミュレーションとテスト	利用不可または非常に限定的	過去のチケットで強力なシミュレーションが可能
料金モデル	エージェントごとの課金、プランごとに機能が階層化	使用量ベース、解決ごとの課金なし

eesel AIのシミュレーション機能により、チームは本番稼働前に自動化ルールを過去のデータでテストできます。

チケットタグ活用の重要性

優れたチケットタグ付けは、効率的なカスタマーサポートチームの基盤です。手動プロセスや基本的なルールから始めるのは良いことですが、それらは最終的により多くの作業を生み出し、データの乱雑さを招き、成長するビジネスに追いつくことができません。

AIによる自動化は、その天井を突き破る方法です。それは、単により正確であるだけでなく、よりスマートなシステムを構築します。単純なラベル付けから、自動化されたアクションやデータに基づいたインサイトへと移行することで、チームを退屈な管理業務から解放し、彼らが最も得意とすること、つまり素晴らしい顧客体験の提供に集中させることができます。

手動のタグ付けや脆いルールから脱却する準備はできましたか？**eesel AI**は、既存のヘルプデスクに接続し、強力なAI駆動のタグ付け、トリアージ、自動化を提供します。数ヶ月ではなく、数分で本番稼働できます。