ZendeskのエージェントAI: 機能、制限、適切な導入方法に関するガイド

Kenneth Pangan
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Last edited 2025 10月 8

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正直なところ、今日のカスタマーサポートの仕事は大変です。顧客は即座の回答を期待し、チケットのキューは一向に減らず、AIがすべてを解決する魔法の杖であるかのように語る記事ばかりが目につきます。そのため、Zendeskのような大手ヘルプデスクが独自のネイティブAIツールを導入し始めているのも不思議ではありません。

しかし、多くのチームが気づいているように、単に「AIのスイッチを入れる」だけでは問題が解決するとは限りません。サポート関連のフォーラムを少しでも見れば、これらの組み込みツールが日常業務にスムーズに溶け込むのではなく、どこかぎこちなく「後付け」のように感じると述べている人々を目にするでしょう。

もしあなたがZendeskをお使いなら、そのネイティブAIに価値があるのかどうか疑問に思っているかもしれません。このガイドでは、ZendeskのエージェントAIについて、その機能、ユーザーが実際に口にしている限界、そして悪名高いほど複雑な価格設定を率直に解説します。私たちの目標は、それがあなたのチームにとって最善の選択肢なのか、それともより柔軟なサードパーティ製ツールの方が賢明な判断なのかを見極めるお手伝いをすることです。

ZendeskのエージェントAIとは?

カスタマーサービスの世界は急速に進化しています。私たちは、基本的なルールベースのチャットボットから、はるかに賢いものへと移行しました。おそらく、生成AIとエージェントAIという2つの言葉をよく耳にすることでしょう。生成AI(ChatGPTを思い浮かべてください)は、人間らしい文章を書くのが得意です。一方、Zendeskが言うところのエージェントAIは、その次のステップとされています。単に話すだけでなく、自ら意思決定を行い、問題を解決するための手順を考え出し、実際にタスクを自律的に完了させることができます。

ZendeskのAIは、まさにそれを実現するために作られたツール群です。その目的は、問題解決を自動化し、人間のエージェントを支援することにあります。このAIは、主に2つの要素で構成されています。

  • Zendesk AIエージェント: デジタルな最前線の担当者です。ナレッジベースから情報を引き出し、一般的な問題を年中無休で解決することで、顧客との対話全体を自律的に処理することを目的としています。

  • Zendesk Copilot: こちらは人間のエージェントと連携して働くアシスタントのような存在です。エージェントの作業スペースに常駐し、長いチケットスレッドの要約、返信文の提案、さらにはメッセージのトーン調整などを支援します。

これらのツールはZendeskプラットフォームに直接組み込まれており、サポート業務を内部からよりスマートかつ効率的に処理する方法を約束します。

Zendesk AIの機能を徹底解説

カタログ上では、ZendeskのAIスイートはあらゆるニーズをカバーしているように見えます。チケットがキューに入った瞬間から「解決済み」とマークされるまで、あらゆる場面で役立つように設計されています。Zendeskが提供する機能を詳しく見ていきましょう。

自動解決のためのAIエージェント

ここでの大きな約束は、人間が一切介在することなく、顧客からのよくある質問を解決することです。Zendeskは、そのAIエージェントがその場で80%以上のインタラクションを処理できると主張しており、チームが本当に複雑な問題に取り組む時間を確保できます。

これらのボットは、小売、金融、ソフトウェアなどの業界向けに「事前トレーニング済み」で提供され、顧客の問い合わせ内容を理解する上で有利なスタートを切ることができます。また、メッセージング、ライブチャット、メールなど、すべてのチャネルで機能するように設計されているため、顧客はどの方法で問い合わせても同じ体験を得ることができます。

エージェントの生産性を向上させるCopilot

自動解決のためのAIエージェントが簡単なチケットを処理している間、Zendesk Copilotは、人間のチームにとっての秘密兵器となるはずです。面倒な作業を代行することで、すべてのエージェントが最高のエージェントと同じレベルで業務をこなせるようにすることを目指しています。

具体的な機能は以下の通りです。

  • 要約: エージェントが膨大なやり取りを含むチケットを開いた際、Copilotが簡単な要約を作成するため、一言一句読まなくてもすぐに状況を把握できます。

  • トーンの変更: エージェントが手早く機能的な返信を入力すると、AIがそれをよりフォーマルまたはフレンドリーなトーンに調整し、ブランドの声を一貫させます。

  • 返信の提案: Copilotは、ヘルプセンターの記事や過去のチケットに基づいて返信文案を作成するため、エージェントは白紙の状態から始める必要がありません。

  • 積極的な支援: 単に文章を作成するだけでなく、問題を解決するためにエージェントが次に行うべきことを提案することで、一歩進んだサポートを提供しようとします。

AIを活用した管理者およびナレッジツール

ZendeskのAIには、舞台裏で働くマネージャーや管理者向けの機能もいくつか備わっています。

  • インテリジェントトリアージ: この機能は、受信したチケットを自動的に読み取り、顧客の意図や感情を把握し、チケットを適切な担当者や部署に振り分けます。

  • ナレッジベースの生成: ヘルプ記事をゼロから書く代わりに、AIにいくつかの箇条書きや古いドキュメントを読み込ませるだけで、洗練されたヘルプセンターの記事を生成できます。

  • AIによるインサイト: AIエージェントのパフォーマンスを示すダッシュボードを利用でき、顧客からの問い合わせの傾向を把握することで、より賢明な意思決定が可能になります。

ZendeskのエージェントAIが直面する現実世界の限界

機能リストは非常に魅力的に聞こえますが、多くのユーザーにとって日々の現 réalité は、マーケティングの謳い文句とは少し異なります。後からAIを追加したプラットフォームによくあることですが、柔軟性が失われ、ユーザー体験が少しずれて感じられることがあります。実際のユーザーの声に耳を傾けると、いくつかの共通した不満が浮かび上がってきます。

完璧なナレッジベースへの依存

チームが直面する最大のハードルの1つは、ZendeskのAIが、ナレッジベースが完璧に整理され、最新の状態に保たれていることに完全に依存している点です。

Reddit
あるRedditユーザー、「ToastBix」氏は、答えがきちんと整理されたナレッジベースの記事にないと、AIは『苦戦しがちだ』と率直に述べています。
これにより、チームは常にドキュメントを作成、更新、洗練させなければならないという多大なプレッシャーにさらされます。

しかし現実として、企業の知識がそれほどきれいに整理されていることは稀です。だからこそ、現代のAIソリューションには、より高い適応性が求められます。例えば、eesel AIは、企業の実際の、雑然とした現実から学習するように構築されています。整理されたヘルプセンターだけでなく、過去のチケット、社内のGoogleドキュメント、Confluenceページなど、知識が存在するすべての場所に接続して、正しい答えを見つけ出します。

このインフォグラフィックは、eesel AIが様々なナレッジソースに接続し、Zendesk AIの主要な限界を克服する方法を示しています。ZendeskエージェントAIの機能、限界、そしてサポートチームに最適な選択肢を見つける方法を説明するのに適したビジュアルです。::
このインフォグラフィックは、eesel AIが様々なナレッジソースに接続し、Zendesk AIの主要な限界を克服する方法を示しています。ZendeskエージェントAIの機能、限界、そしてサポートチームに最適な選択肢を見つける方法を説明するのに適したビジュアルです。:

ユーザー体験がぎこちなく「後付け感」がある

もう一つの頻繁な不満は、AIがZendeskのワークフローに自然に溶け込んでいないと感じられる点です。前述のRedditスレッドの投稿者は、チケットの要約を見るためだけに別の「インテリジェンス」パネルを開く必要があり、回答フローを構築するプロセスを「世界で最も面倒なインターフェース」と評しています。

別のユーザー「MammothManMike」氏も、「ZendeskはAIをサポートプロセスに有機的に組み込むことにかなり失敗している」と述べています。これは、古いプラットフォームが新しいAI機能を無理やり押し込もうとする際の典型的な問題です。対照的に、eesel AIのようなツールは、あなたが既に使用しているヘルプデスクの上にシームレスに機能するように設計されています。ワンクリックでZendeskと連携でき、新しい厄介なワークフローを強制されるのではなく、既存のワークフローを改善できます。

このスクリーンショットは、eesel AI Copilotがヘルプデスク内で返信を作成している様子を示し、シームレスなワークフローを表現しています。これは、ZendeskエージェントAIの機能、限界、そしてサポートチームに最適な選択肢を見つける方法を理解するのに役立ちます。::
このスクリーンショットは、eesel AI Copilotがヘルプデスク内で返信を作成している様子を示し、シームレスなワークフローを表現しています。これは、ZendeskエージェントAIの機能、限界、そしてサポートチームに最適な選択肢を見つける方法を理解するのに役立ちます。:

優れたテストおよび展開制御の欠如

AIに顧客対応を任せるのは非常に重要なことであり、手探りで進めるわけにはいきません。残念ながら、Zendeskのツールにはしっかりとしたシミュレーションモードがなく、AIがどのように機能するか、解決率がどの程度になるかを事前に知ることはほぼ不可能です。実質的に、顧客を相手にライブでテストすることを強いられるため、ボットの準備が整っていなければ、悪い体験につながりかねません。

自動化する前に自信を持つ必要があります。だからこそ、eesel AIは、数千件の過去のチケットで設定をテストできる強力なシミュレーションモードを提供しています。AIがどのように回答したかを正確に確認し、解決率やコスト削減に関する確かな予測を得て、実際の顧客と対話するにその動作を調整できます。

eesel AIのシミュレーションダッシュボード。チームが本番稼働前にAIのパフォーマンスをテストできる、ZendeskエージェントAIの機能や限界を検討する際の重要な差別化要因です。サポートに最適な選択肢を見つけるために役立ちます。::
The eesel AIシミュレーションダッシュボード。チームが本番稼働前にAIのパフォーマンスをテストできる、ZendeskエージェントAIの機能や限界を検討する際の重要な差別化要因です。サポートに最適な選択肢を見つけるために役立ちます。:

最適な選択肢を見つける:ZendeskネイティブAI vs. サードパーティ製ツール

では、どう決断すればよいのでしょうか?ZendeskのネイティブAIを使い続けるべきか、それとも他の選択肢を探すべきか?それは、あなたのチームのニーズ、会社のナレッジが現在どこにあるか、そして自動化に対してどれだけのコントロールを求めるかによって決まります。

判断の助けとなる簡単な比較表を以下に示します。

ZendeskのネイティブAIを検討すべき場合...eesel AIのようなツールがより適している場合...
あなたのナレッジがすでに整理整頓され、Zendeskヘルプセンター内に完全に収まっている場合。チームのナレッジがGoogleドキュメント、Confluence、過去のチケット、Slackなどに分散している場合。
Zendeskエコシステムに完全に依存しており、すべてを1つのプロバイダーから調達したい場合。「リプレース」不要で、既存のヘルプデスクに数分で接続できる柔軟なツールを求めている場合。
自動化のニーズがかなり標準的で、Zendeskの既製ワークフローで十分に対応できる場合。AIの行動、個性、そして自動化すべき(すべきでない)タイミングを細かく制御・カスタマイズする必要がある場合。
顧客とのやり取りを通じて、ライブでAIをテストし、調整することに抵抗がない場合。導入前に、安全なシミュレーションモードですべてを徹底的にテストしたい場合。
チームの成長とともに増加するエージェント単位の価格モデルが予算に合っている場合。解決ごとに課金されることなく、シンプルで予測可能な価格設定を好む場合。

ZendeskのネイティブAIは、そのエコシステムに深く根ざし、完璧なナレッジベースを構築するための努力を既に行っているチームには有効かもしれません。しかし、より高い柔軟性、より多くのコントロール、そして会社の実際の働き方から学習できるAIを必要とするチームにとっては、eesel AIのような特化したツールがほとんどの場合、より良い選択となります。

Zendesk AIの価格設定を完全解説

価格はもちろんパズルの大きなピースであり、Zendeskのモデルは驚くほど分かりにくいことがあります。AI機能は高価なプランにバンドルされていることが多いですが、本当に便利な機能は高価なアドオンとして提供されます。

以下は、「Essential」AIエージェントを含む基本的なZendesk Suiteプランです。

  • Suite team: 55ドル/エージェント/月(年間契約)

  • Suite professional: 115ドル/エージェント/月(年間契約)

  • Suite enterprise: 169ドル/エージェント/月(年間契約)

しかし、コストはそれだけではありません。最も重要なAIツールは別売りです。

  • Copilot: このエージェント支援ツールはアドオンです。ユーザーによると、費用はユーザー1人あたり月額約50ドルです。そして重要なのは、そのコストが、ほとんど使用しないエージェントを含め、すべてのエージェントに適用されることが多い点です。

  • 高度なAIエージェント: AIに、より複雑で複数ステップの問題を処理させたい場合、それは別のアドオンになります。

  • 自動解決(ARs): Zendeskは、AIがチケットを正常に解決するごとにも課金します。従量課金レートは解決あたり2ドルで、忙しい月には予測不能で恐ろしい請求額になる可能性があります。

これらの様々な料金は、予算編成を本当に頭の痛い問題にします。対照的に、eesel AIの価格モデルは、シンプルで予測可能になるように設計されています。エージェントごとや解決ごとの料金ではなく、一定数のAIインタラクションに対して月額固定料金を支払います。これは、チームを拡大したり、多くのチケットを削減して成功した月にペナルティを受けたりすることがないことを意味します。

eesel AIの価格設定ページのスクリーンショット。Zendeskの複雑な価格設定と比較して、明確で予測可能なモデルを提供しています。ZendeskエージェントAIの機能、限界、そしてサポートに最適な選択肢を見つける方法を調査している人にとって重要です。::
eesel AIの価格設定ページのスクリーンショット。Zendeskの複雑な価格設定と比較して、明確で予測可能なモデルを提供しています。ZendeskエージェントAIの機能、限界、そしてサポートに最適な選択肢を見つける方法を調査している人にとって重要です。:

結論:ZendeskのネイティブAIはあなたに適しているか?

ZendeskのネイティブAIは、そのプラットフォームに緊密に統合されたソリューションを提供しており、すでにZendeskを全面的に利用しているチームにとっては便利です。しかし、その利便性には代償が伴います。柔軟性、より良いユーザー体験、そして予測可能な価格設定を諦めることになります。基本的には、1つのベンダーに固執するシンプルさと引き換えに、特化型ツールのパワーとコントロールをトレードオフしているのです。

散在するすべてのナレッジから学習でき、導入前に安全なテスト方法を提供し、自動化を完全にコントロールできるAIを必要とするチームにとっては、これらのニーズに特化して構築されたツールが明らかに勝者です。

Zendeskのネイティブツールが残したギャップを埋めるAIソリューションをお探しなら、eesel AIをチェックしてみてください。Zendeskに数分で接続し、すべての社内ドキュメントでトレーニングを行い、本番稼働前にシミュレーションを実行してパフォーマンスを確認できます。これこそ、サポートチームが求めていた、パワフルで柔軟、かつユーザーフレンドリーなAIです。

よくある質問

ZendeskエージェントAIは、AIエージェントとCopilotを通じて顧客の問題解決を自動化し、人間のエージェントを支援することを目的としています。このブログでは、その機能、完璧なナレッジベースへの依存といった一般的な課題を探り、それがあなたのサポートチームの特定のニーズや既存のインフラに適しているかどうかを評価するのに役立ちます。

ZendeskのAIは、AIエージェントによるチャネル横断のインタラクション処理を通じた自動解決と、要約、トーン変更、返信提案で人間のエージェントを支援するCopilotを提供します。また、チケットのインテリジェントなトリアージや管理者のためのナレッジベース生成も含まれており、カスタマーサポートの様々な側面をカバーすることを目指しています。

実用的な限界には、完璧に整理されたナレッジベースへの強い依存、多くの人が「後付け」でぎこちないと感じるユーザー体験、そして堅牢なテストおよび展開制御の欠如が含まれます。これらは、本番環境での実装をリスクの高いものにし、現実のシナリオにおけるAIの有効性を妨げる可能性があります。

完璧に整理され、最新の状態に保たれたナレッジベースは、ZendeskのAIにとって非常に重要です。システムは、答えがナレッジベースの記事にきれいに提示されていない場合に著しく苦戦する傾向があり、AIが効果的に機能するためには、チームが完璧なドキュメントを維持するために相当な労力を投入する必要があります。

ZendeskのAI機能は、しばしば高価な基本プランにバンドルされていますが、Copilotや高度なAIエージェントといった主要なツールは高価なアドオンであり、頻繁にエージェントごとに課金されます。さらに、自動解決ごとに従量課金制の料金を請求するため、予測不可能で高額な月額請求につながる可能性があります。

eesel AIのようなサードパーティのAIソリューションは、企業のナレッジが整然としたヘルプセンターだけでなく、様々なプラットフォーム(例:Google Docs, Confluence)に分散している場合に、より適している可能性があります。また、より高い柔軟性、自動化に対するきめ細かな制御、堅牢なシミュレーションテスト機能、そしてシンプルで予測可能な価格モデルを必要とする場合にも望ましい選択です。

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Kenneth Pangan

Writer and marketer for over ten years, Kenneth Pangan splits his time between history, politics, and art with plenty of interruptions from his dogs demanding attention.

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