Zendesk Advanced AI 会話ログの実践ガイド

Stevia Putri
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Last edited 2025 10月 15

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サポートチームにAIを導入したものの、その結果はいかがでしょうか。目的は明確だったはずです。トレンドを特定し、効率を高め、そして、できれば無限に繰り返される顧客の問題を未然に防ぐことでした。しかし、明確になるどころか、データの海に溺れているだけではないでしょうか。新しいAIツールから有用な情報を引き出すことは、スーパーパワーというよりは雑用のように感じられます。

カスタマーサポートにおけるAIの要点は、単にチケットを削減することだけではなかったはずです。顧客の問題を深く理解し、そもそも問題が発生するのを防ぐことだったのではないでしょうか。

もし、AIに期待したことと現状とのギャップに心当たりがあるなら、このガイドはあなたのためのものです。ここでは、Zendesk Advanced AI Conversation Logsを実際に活用する方法、その組み込みツールの現実的な限界を掘り下げ、サポートデータを最大の強みに変えるためのより良い方法をご紹介します。

Zendesk Advanced AIとは?

まず、Zendesk Advanced AIとは何か、認識を合わせておきましょう。これはZendeskのメインプラットフォーム用のアドオンレイヤーで、一般的なタスクを自動化し、エージェントの作業をスピードアップさせるために設計されています。Zendeskは、これをいくつかの主要な要素に分けています。

  • AIエージェント: これらは最前線で働くデジタル担当者で、サポートチャネル全体でよくある質問に自動的に対応するように作られています。

  • Copilot: 人間のエージェントのアシスタントだと考えてください。返信を提案したり、チケットを要約したり、ワークフロー内の小さなタスクを処理したりします。

  • インテリジェントトリアージ: この機能は、顧客の問い合わせ内容に基づいて受信チケットを自動的に分類・ルーティングし、手作業なしで適切な担当者に振り分けることを目的としています。

理論上は非常にうまくいくように聞こえます。しかし、多くのチームにとって、これらの機能は cohesive なシステムというよりは、

Reddit
ZendeskのAIエージェントは後付け感がある
ツールの寄せ集めのように感じられます。これは非常に限定的で狭いタスクには問題ないかもしれませんが、全体像を把握し戦略的な視点を得ようとすると、しばしば頭痛の種になります。

Zendesk Advanced AI Conversation Logsの課題

個々のボットの監視から一歩進んで、ゲームを変えるようなインサイトを探し始めようとすると、本当のフラストレーションがたまるものです。豊富な会話データがあるにもかかわらず、実際にそれを手に入れるのは驚くほど困難です。

エクスポートの問題:Zendesk Advanced AI Conversation Logsの取得がなぜこれほど難しいのか

遅かれ早かれ、会話データをエクスポートしたくなるでしょう。スプレッドシートで数値を処理したり、ChatGPTのようなツールに読み込ませて簡単な要約を作成したり、あるいは何千ものチャットの中から共通のテーマを見つけたりするためです。

もしZendeskでこれを試したことがあるなら、その苦労はすでにご存知でしょう。完全なコメント履歴付きでチケットをエクスポートすると、しばしば巨大なJSONファイルが生成されます。あるユーザーが的確に表現したように、

Reddit
これらのファイルは『ChatGPTにコピー&ペーストするのが不可能』で、ほとんどのオンラインコンバーターは処理を諦めてしまいます。
公式の回避策は、データを解析するためにカスタムのPythonスクリプトを書くことですが、これはほとんどのサポートチームにとっては現実的ではありません。これにより、あなたとあなたのデータとの間に大きな壁ができてしまいます。

Zendesk Advanced AI Conversation Logsの手動レビューは大規模なインサイト取得にはスケールしない

Zendeskでは、ダッシュボードで個々の会話ログをクリックして確認することができます。これは、うまくいかなかった特定のやり取りをトラブルシューティングする場合には問題ありません。しかし、何千ものチケットにわたる高レベルのトレンドを特定したり、顧客の感情を把握したりするには全く実用的ではありません。

「今四半期に発生している新しいバグは何か?」や「どの顧客が我々の新機能に最も苦労しているか?」といった大きな問いに、ログを一つ一つ読んで答えることはできません。真の戦略にはデータをまとめて見ることが必要ですが、Zendeskのインターフェースはそのようには作られていません。

Zendesk Advanced AI Conversation Logsのレビュー方法:ネイティブ機能の紹介

公平を期すために言うと、ZendeskにもAIとの会話を掘り下げるためのツールがいくつか用意されています。それらが何ができるかを理解することは価値があります。なぜなら、それによって逆にできないことが浮き彫りになるからです。

基本的な分析のためのZendesk Advanced AI Conversation Logsのフィルタリング

会話ログのダッシュボード内には、検索を絞り込むためのフィルタリングオプションがいくつかあります。Zendesk自身のドキュメントによると、以下の条件でフィルタリングが可能です。

  • 期間(例:過去7日間、過去30日間)

  • 会話のステータス(「エージェントへのエスカレーション」、「AIエージェントが処理済み」など)

  • メッセージテキスト(特定の単語で検索)

  • ラベルまたはインテント

これは、非常に具体的で直接的な質問に答えるためには本当に役立ちます。例えば、「先週人間にエスカレーションされたすべての会話」を簡単に引き出すことができます。しかし、より広範で自由な分析が必要な場合には役立ちません。なぜそれらのチケットがエスカレーションされたのか、あるいはそれらに共通点は何かを、一つ一つ読まずに知ることはできません。

Zendesk Advanced AI Conversation Logsのステータスとエラーの理解

Zendeskは自動的に会話にステータスを付与します。例えば、「ボットが処理済み」や「エスカレーション失敗」などです。これらは、ボットの技術的な健全性を素早く確認するのに役立ちます。また、プラットフォームにはエラーログもあり、特定のAIアクション(例えば、チケットにタグを追加できなかった場合など)が失敗した際のトラブルシューティングに役立ちます。

しかし、これらの機能もまた、ボットのメカニズムを監視・デバッグするために作られています。機械が正しく動作しているかどうかは教えてくれますが、会話の実際の価値についてのインサイトはほとんど提供しません。さらに事を複雑にしているのは、より高度な分析ダッシュボードの多くがログインしないと見られないようになっており、完全に導入する前にそれらが役立つかどうかを判断することさえ難しい点です。

Zendeskアナリティクスの主な制限と解決策

会話ログに関する頭痛の種は、実はZendeskのAIの構築方法における、いくつかのより深い問題の兆候にすぎません。

制限1:データがZendesk内に閉じ込められている

ZendeskのAIは、ヘルプセンターの記事やマクロなど、すでにZendeskエコシステム内にあるものから学習する場合に最も効果を発揮します。しかし、多くのユーザーが気づくように、実際の顧客の問題を解決するために必要な情報は、めったに一箇所にまとまっていません。それはConfluenceの社内Wikiや、Google Docsのプロジェクト計画、そしてもちろん、チームがすでに解決してきた何千もの過去のチケットに散らばっています。

解決策: 最新のAIツールは、大規模なデータ移行プロジェクトを必要とすべきではありません。すでに使用しているツールに接続できるべきです。eesel AIのようなプラットフォームを使えば、Zendeskアカウントや他のすべてのナレッジソースにわずか数分で接続できます。これにより、面倒なデータ移行なしで、AIがビジネスの全体像を把握できるようになります。

eesel AIが様々なナレッジソースを統合して包括的な回答を提供する方法を示すインフォグラフィック。Zendesk Advanced AI Conversation Logsにおけるデータのサイロ化を克服する様子を表している。
eesel AIが様々なナレッジソースを統合して包括的な回答を提供する方法を示すインフォグラフィック。Zendesk Advanced AI Conversation Logsにおけるデータのサイロ化を克服する様子を表している。

制限2:高額なコストと分かりにくいアドオン価格

価格について話しましょう。事態はすぐに複雑になりがちです。ZendeskのCopilotにかかる月額エージェント1人あたり50ドルという数字はよく話題になりますが、それはパズルの一片にすぎません。「Advanced AI」機能の多くは、標準のSuiteプランには含まれておらず、高価なアドオンとして提供されており、合計請求額が予測不能で驚くほど高額になる可能性があります。

解決策: 透明で予測可能な価格設定を探すべきです。例えば、eesel AIの価格は、解決数ではなく、機能と全体のキャパシティに基づいています。忙しい月だったからといって、請求額が突然跳ね上がることはありません。

参考までに、Zendeskの価格設定の一部をご紹介します。重要なAI機能はしばしば別売りです。

プラン価格(エージェント1人あたり/月、年間契約)主なAI機能
Suite Team$55AIエージェント(基本)、生成AIによる返信
Suite Professional$115Teamの全機能
Suite Enterprise$169Professionalの全機能
アドオン追加費用機能
Advanced AI agents変動より自律的に推論し行動できるエージェント。
Copilot変動(推定$50)プロアクティブな支援、インテリジェントトリアージ、マクロ提案。

注:インテリジェントトリアージのような機能は、基本のSuiteプランではなく、有料のCopilotアドオンの一部であることが多いです。

eesel AIの透明性の高い価格設定ページのスクリーンショット。Zendesk Advanced AI Conversation Logsを分析するための複雑なZendeskアドオン費用に対する明確な代替案として提示されている。
eesel AIの透明性の高い価格設定ページのスクリーンショット。Zendesk Advanced AI Conversation Logsを分析するための複雑なZendeskアドオン費用に対する明確な代替案として提示されている。

制限3:本格的な過去データ分析やシミュレーションができない

これは最も重大な制限かもしれません。より良いトリアージシステムを構築するために10年分のチケット履歴を分析したいと考えていたユーザーを覚えていますか?彼らはZendeskのネイティブツールではそれを実現できませんでした。ZendeskのAIは、完璧に維持され、最新の状態に保たれたナレッジベースに大きく依存しています。過去のすべてのサポート会話に埋もれた、雑多でニュアンスに富み、そして非常に価値のある文脈から学習することが苦手なのです。

解決策: あなたのAIは、最高のドキュメントからだけでなく、最高の担当エージェントからも学ぶべきです。eesel AIのようなツールは、過去のチケットから直接トレーニングするように作られています。初日からあなたのブランドの声、一般的な回避策、そして実績のある解決策を即座に理解できます。

さらに良いことに、eesel AIは強力なシミュレーションモードを提供しています。過去何千ものチケットに対してAIのセットアップを安全にテストし、それがどのように機能したかを正確に確認できます。これにより、AIが実際の顧客と話すに、解決率と潜在的なコスト削減を正確に予測できます。新しい自動化ツールを導入する際のリスクと当て推量をすべて排除します。

eesel AIのシミュレーションモード。チームが本番稼働前に過去のZendesk Advanced AI Conversation Logsで自動化をテストできることを示している。
eesel AIのシミュレーションモード。チームが本番稼働前に過去のZendesk Advanced AI Conversation Logsで自動化をテストできることを示している。

Zendesk Advanced AI Conversation Logsを分析し、自動化するためのより良い方法:eesel AIでナレッジを統合する

eesel AIは、Zendeskのネイティブツールでの作業を非常に frustrating にするまさにその問題を解決するために、ゼロから構築されました。

  • すべてのナレッジを一つにまとめる: ZendeskConfluenceGoogle Docs、過去のチケット、その他100以上のソースを数分で接続します。AIはついに、単純な問題をかわすだけでなく、複雑な問題を解決するために必要な完全な文脈を得ることができます。

  • 自信を持って自動化する: シミュレーションモードを使用して過去のデータを分析し、自動化の可能性を明確に予測します。スイッチを入れる前に、AIが先月のチケットにどのように回答したかを正確に確認できます。

  • 主導権はあなたにあります: 小さく始めましょう。チケットの一つのカテゴリだけを自動化し、その他はすべてAIにエスカレーションさせます。システムへの信頼を築きながら、徐々により多くの処理を任せることができます。AIが何をするかを決定し、開発者を必要とせずにそのペルソナやアクションをカスタマイズできます。

  • 数分で開始: 必須のデモや長い営業電話はもう不要です。eesel AIを使えば、ヘルプデスクを接続し、AIを設定し、わずか数分で、すべて自分自身で本番稼働させることができます。

eesel AIがZendesk Advanced AI Conversation Logsの分析から解決まで、カスタマーサポートを自動化するワークフロー図。
eesel AIがZendesk Advanced AI Conversation Logsの分析から解決まで、カスタマーサポートを自動化するワークフロー図。

データ過多から戦略的インサイトへ

Zendesk Advanced AI Conversation Logsは存在しますが、ネイティブツールでは、深く戦略的な分析を行うことは時間がかかり、コストもかかるプロセスです。プラットフォームの根本的な制限、サイロ化されたデータ、分かりにくいアドオン価格、そして手動で管理されたナレッジベースへの完全な依存は、チームがサポートデータに隠された真の価値を見るのを妨げています。

より現代的なアプローチとは、すべてのナレッジソースを一つにまとめ、自社の履歴でリスクなくテストでき、そしてあなたに完全なコントロールを与えるツールを使用することを意味します。プラットフォームの制限に縛られるのではなく、最終的にデータを使って、よりスマートで効率的なサポート業務を構築することができます。

サポートの会話にどんなインサイトが隠れているか見てみませんか?eesel AIを無料でお試しいただき、最初のAIエージェントを数分で稼働させてみてください。

よくある質問

Zendeskからのエクスポートは、通常、大きくて複雑なJSONファイルになります。これらのファイルは、カスタムスクリプトなしでは標準的なツールやChatGPTのようなAIモデルで処理するのが困難です。このことが、データから実用的なインサイトを得る上で大きな障壁となっています。

Zendeskでは個々の会話ログを閲覧し、基本的なフィルターを適用することはできますが、高レベルの一括分析には設計されていません。そのため、広範なトレンドの特定、何千ものやり取りにわたる顧客感情の理解、戦略的な問いに答えることには実用的ではありません。

主な制限には、データのエクスポートの難しさ、スケーラブルな過去データ分析ができないこと、完璧に維持されたナレッジベースへの依存、そしてZendeskエコシステム外からのデータ統合に対する断片的なアプローチが挙げられます。これらの要因が、包括的なインサイトの生成を妨げています。

Zendeskのアーキテクチャは、会話データをそのエコシステム内にサイロ化する傾向があり、他のナレッジソースや外部の分析ツールとの統合を困難にしています。これにより、AIがビジネスの全体像から学習する能力が制限されます。

ネイティブでは、ZendeskのAIツールには堅牢な過去データ分析やシミュレーション機能が欠けています。過去のサポート会話から学習したり、新しい自動化戦略が既存のチケット履歴に与える影響を予測したりすることが苦手です。

これらの制限を克服するためには、eesel AIのようなサードパーティのAIプラットフォームを検討することをお勧めします。これらのツールは、様々なソースからのナレッジを統合し、過去のチケットから直接トレーニングを行い、導入前に自動化のパフォーマンスを予測するためのシミュレーションモードを提供できます。

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Stevia Putri

Stevia Putri is a marketing generalist at eesel AI, where she helps turn powerful AI tools into stories that resonate. She’s driven by curiosity, clarity, and the human side of technology.