Zendesk Advanced AI Confusion Matrix ガイド (2025年版)

Kenneth Pangan

Stanley Nicholas
Last edited 2025 10月 15
Expert Verified

正直なところ、カスタマーサポートにおけるAIの可能性は素晴らしいものに聞こえます。ボットが反復的な質問をすべて処理し、チームがようやく人間味のある対応が必要な会話に集中できるようになるというアイデアです。しかし、いざ詳細を詰めていくと、現実に直面します。AIを一貫して正確にトレーニングすることは、まるで技術的な専門職をもう一つ掛け持ちしているかのように感じられることがあります。
Zendeskを含む多くのツールは、AIを鍛え上げるための機能を提供しています。その中でも主要なものの一つが、Zendesk Advanced AIの混同行列です。複雑に聞こえますが、率直に言って、その通りです。
このガイドでは、この行列が何であるか、どのように使うべきか、そしてどこに欠点があるのかを明らかにします。さらに重要なのは、終わりのない修正サイクルに陥ることなく、初日から信頼できるサポートAIを構築するための、より現代的で、受動的ではない方法についてお話しすることです。
Zendesk Advanced AI 混同行列とは?
では、これは一体何なのでしょうか?Zendesk Advanced AI 混同行列は、基本的にあなたのAIモデルの「成績表」です。AIが顧客の質問、つまりZendeskが言うところの「インテント」をどれだけうまく理解しているかを示すために設計されています。
これは、AIが似たような2つのリクエストの間で「混乱」するたびにそれをハイライトするグリッドです。例えば、顧客が「荷物はどこですか?」と尋ねるのと、別の顧客が「配送先住所を変更するにはどうすればよいですか?」と尋ねるのでは、新しいAIには似ているように聞こえるかもしれません。この行列は、その混乱を指摘するためのものです。
グリッドを見ると、対角線が引かれているのがわかります。その線が濃く、実線であれば良い知らせです。これは、AIが顧客の質問を正しいインテントに正しく一致させたことを意味します。しかし、心配すべきなのは、その対角線以外のカラフルなセルです。セルが濃ければ濃いほど、AIが間違ったインテントを推測した頻度が高いことを示します。顧客がYを求めていたのに、AIはXを求めていると考えたのです。
このツールの目的は、管理者にこれらの間違いを視覚的なマップとして提供することです。そこから、管理者が介入し、「表現」(各インテントのトレーニングフレーズ)を調整して、より明確にすることでAIを手動で再トレーニングするという考え方です。
Zendesk Advanced AI 混同行列の使い方(とその限界)
Zendeskで混同行列を使用するプロセスは、非常に手作業が多く、しばしばフラストレーションのたまるループです。それは次のような流れになります。
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毎週新しい行列が生成されます(または、やる気があれば手動で生成することもできます)。
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管理者はグリッドを調べ、「AIが混乱しています!」と叫んでいるような濃い色のセルを探し出さなければなりません。
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問題箇所を見つけたら、全く別の「問題リスト」にクリックして移動し、どの特定の顧客フレーズが混乱の原因となっているかを突き止めなければなりません。
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最後に、問題を「手作業で」解決しなければなりません。これには、トレーニングフレーズをあるインテントから別のインテントに移動させたり、削除したり、あるいはAIにとって事態を明確にすることを期待して全く新しいフレーズを書こうとしたりすることが含まれます。
このプロセスはある程度のコントロールを与えてくれますが、その基盤には深刻なひびが入っています。この方法に頼ることは、AIの管理を常時対応が必要な頭痛の種に変えてしまう可能性があります。
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常に後手に回る。 行列は問題がすでに発生した後にしか表示されません。問題が指摘される前に、あなたのAIはしばらくの間、実際の顧客に間違った答えを提供していた可能性があります。問題を未然に防ぐのではなく、すでに壊れたものを常に修正している状態です。
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基本的にAIの専門家である必要がある。 これから真の価値を引き出すには、インテント、表現、信頼度スコアといったAIの概念に精通している必要があります。一般的な質問を自動で回答させたいだけのサポートマネージャーにとって、直感的とは言えません。
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膨大な時間の浪費。 これは「一度設定すれば終わり」というツールではありません。管理者は常に混同行列をチェックし、問題リストを掘り下げ、手動でフレーズを微調整し続けなければなりません。サポートの量が増えるにつれて、この受動的なプロセスはスケールしません。大きなボトルネックになります。
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原因ではなく、症状を治すだけ。 混同行列は、不適切なトレーニングフレーズを修正するのに役立ちますが、問題の根本原因には対処しません。本当の問題は、しばしばAIモデルが硬直的すぎることです。会社の集合知全体から全体像を理解するのではなく、孤立したフレーズのリストから学ぼうとしているのです。
Zendesk Advanced AI 混同行列を超えた大きな課題:手動でのAIモデル管理
混同行列は単なる一風変わった機能ではありません。それはZendeskのシステム内でAIを手動で管理するという、より広範な課題の完璧な例です。それは、はるかに大きく、より複雑なパズルの中の、小さくて複雑な一片なのです。
例えば、「信頼度のしきい値」を考えてみましょう。これも手動で管理しなければならない技術的な設定です。これは、AIが顧客に回答を試みる前にどれだけ「確信」を持つ必要があるかをパーセンテージで示すものです。高く設定しすぎると、ボットは臆病になりすぎてほとんどすべての問い合わせを人間のエージェントにエスカレーションします。低く設定しすぎると、自信満々に間違った答えを連発します。これは終わりのない調整を必要とする、絶え間ない当て推量ゲームです。
これは終わりのないトレーニングのサイクルにつながります。モデルを構築し、混同行列をチェックし、表現を編集し、信頼度スコアをいじり、そして来週また同じことを繰り返します。システムは決して真に安定しているとは感じられず、軌道を外れないようにするためには、常に専門家レベルの注意が必要です。この手動のアプローチはすべてを遅らせ、誰かが常に監視していなければAIが仕事をすることを信頼するのが非常に難しくなります。
Zendesk Advanced AI 混同行列に代わる、よりシンプルでプロアクティブな選択肢
混乱したAIを修正するループにはまる代わりに、最初からあなたのビジネスを理解し、自信を持って導入できるAIを構築できたらどうでしょうか?
それがeesel AIのような、より現代的なプラットフォームの背後にある考え方です。シンプルで信頼性が高いように作られており、複雑な設定なしで、Zendeskのようなヘルプデスクと数クリックで連携できます。
プロアクティブなアプローチがどのようにゲームを変えるかをご紹介します。
稼働前にテストする
週次のレポートで何が間違っていたかを知るのを待つ代わりに、eesel AIは強力なシミュレーションモードを提供します。AIエージェントが実際の顧客と話す前に、あなたの実際の過去のチケット何千件分もでテストできます。これはボットのためのドレスリハーサルのようなものです。これにより、AIがどのようにパフォーマンスを発揮するかについて、データに基づいた明確な予測が得られ、実際の質問に対してどのような回答をしたかが正確に示され、完全に安全な環境で調整を行うことができます。スイッチを入れる前に、その性能を正確に知ることができるのです。
Zendesk Advanced AI 混同行列に代わるプロアクティブな選択肢であるeesel AIのシミュレーションモードのスクリーンショット。この機能により、ユーザーはAIがライブの顧客と対話する前に、過去のチケットでAIをテストすることができます。
すべてのナレッジを活用する
ZendeskのAIが混乱する主な理由は、手動で作成された「表現」に大きく依存しているためです。このアプローチは脆弱で、簡単に破綻します。対照的に、eesel AIは既存のすべてのナレッジソースを統合するように作られています。フレーズのリストから学習するだけでなく、ヘルプセンターの記事、過去のチケットの会話、マクロ、さらにはチームが日常的に使用するヘルプデスク外のドキュメント(Confluenceページ、Google Docs、NotionのWikiなど)からも学習します。この豊富な情報の網から学習することで、AIは必要なコンテキストを自動的に取得します。これにより、混同行列が解決するために作られたような「インテントの混乱」が劇的に減少します。
Zendesk Advanced AI 混同行列で追跡される問題を回避するのに役立つ、eesel AIが複数のナレッジソースを統合する方法を示すインフォグラフィック。
混乱するグリッドではなく、明確な計画を得る
AIのパフォーマンスをチェックする必要がある場合、必要なのは解読しなければならない色付きの四角いグリッドではなく、明確なインサイトです。eesel AIの分析ダッシュボードは、ただデータを投げつけるだけでなく、ナレッジベースのギャップを積極的に見つけ出します。AIが答えられなかった質問を分析し、実際の顧客との会話に基づいて作成すべき特定のヘルプ記事を提案するなど、簡単なTo-Doリストを提供します。診断すべき別の問題ではなく、改善のための実行可能な計画を提供してくれるのです。
複雑なZendesk Advanced AI 混同行列とは異なり、ナレッジギャップを特定し、明確で実行可能なインサイトを提供するeesel AIの分析ダッシュボードのスクリーンショット。
Zendesk Advanced AI 混同行列のような機能に対するZendesk AIの価格設定
ZendeskのAIのコストを把握するのは少し難しいかもしれません。これらの機能は通常、「Suite」プランにバンドルされているか、アドオンとして販売されています。価格はエージェントごと、月ごとで、何が含まれるかは選択したプランによって大きく異なります。
プラン | 価格(エージェント1人あたり/月、年間請求) | 主なAI機能 |
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Suite Team | $55 | AIエージェント(Essential)、生成AIによる返信 |
Suite Professional | $115 | Teamの全機能 + さらなるカスタマイズ |
Suite Enterprise | $169 | Professionalの全機能 + 高度なワークフロー |
混同行列を使用する「Advanced AI agents」のような、本当に強力な機能は、しばしば別のアドオンとして価格設定されていることを知っておくことが重要です。これにより、最終的な請求額が予測不能になり、さらに複雑さが増します。すべての詳細については、直接Zendeskの価格ページを確認するのが最善です。
受動的なZendesk Advanced AI 混同行列から、プロアクティブな自信へ
結局のところ、Zendesk Advanced AI 混同行列はAIを調整するためのツールですが、それは根本的に受動的で手動のシステムの一部です。サポートチームは、すでに顧客の前で間違いを犯しているAIを監視、診断、修正するというループに閉じ込められ続けます。
目標は、混乱したAIを修正するのがうまくなることではありません。目標は、箱から出してすぐに賢く信頼できるAIを構築することです。プロアクティブなテスト、すべての会社のナレッジから学習させること、そしてそれをさらに良くするための方法を正確に教えてくれる明確で実行可能なインサイトを得ることで、それを実現できます。
eesel AI は、この現代的なアプローチのために設計されています。数ヶ月ではなく数分で本番稼働するのを支援します。過去のデータでAIをテストできるため、驚きはありません。そして、あなたのナレッジを統合して、果てしない手作業なしで顧客を真に理解するボットを構築します。
どれだけのチケットを自動化できるか見てみましょう
私たちの言葉を鵜呑みにする必要はありません。eesel AIを試して、過去のZendeskチケットで無料のシミュレーションを実行してみてください。潜在的な自動化率を確認し、数分でROIの明確な全体像を把握できます。リスクも、終わりのない微調整も必要ありません。
よくある質問
Zendesk Advanced AI 混同行列は、AIモデルの成績表として機能する診断ツールです。AIエージェントが顧客のインテントをどれだけうまく理解しているかを視覚化し、AIが類似のリクエストを混同したインスタンスを強調表示します。
Zendesk Advanced AI 混同行列を使用するには、頻繁な混乱を示す濃い色のセルを特定します。次に、混乱の原因となっている特定の顧客フレーズを手動で確認し、インテントをより明確にするためにAIのトレーニングフレーズ(「表現」)を調整します。
主な限界には、問題が発生した後にしかフラグを立てないという受動的な性質や、管理者から多大な時間的コミットメントが要求されることが含まれます。また、インサイトを効果的に解釈し、それに基づいて行動するためには、しばしば専門的なAIの専門知識が必要です。
Zendesk Advanced AI 混同行列のような機能は、通常、Zendeskの「Advanced AI agents」に関連付けられています。これらは標準のSuiteプランとは別に、別のアドオンとして価格設定されることが多く、最終的なコストが予測不能になる可能性があります。
Zendesk Advanced AI 混同行列は問題がすでに発生した後にしか表示しないため、受動的と見なされます。これは、AIがすでに実際の顧客に誤った回答を提供していた可能性が高いことを示します。これにより、管理者は問題を未然に防ぐのではなく、常に問題を修正するサイクルに陥ってしまいます。
手動でのAIモデル管理は、「終わりのないトレーニングのサイクル」というより広範な課題を提示します。これには、信頼度のしきい値のような設定への継続的な調整が必要です。これにより、AIが多すぎる誤った回答をしたり、単純なリクエストを過度にエスカレーションしたりするのを防ぐために、常に専門家レベルの注意が要求されます。