Zendesk AIエージェントの会話記録を効果的に活用する方法：実践ガイド

顧客との会話を処理するためにAIエージェントを導入する場合、そのパフォーマンスを知りたいと思うでしょう。顧客は質問に対する回答を得られているか？AIはどこで苦労しているか？ナレッジベースにはどのようなギャップがあるか？

ここでZendesk AIエージェントの会話記録が登場します。2025年後半から、Zendeskはこれらの会話をエージェントワークスペースでチケットとして表示できるようにし、自動化されたサポート業務を前例のないほど可視化できるようにしました。

このガイドでは、これらの記録をレビューし、改善の機会を特定し、洞察を実行に移すための実践的なワークフローを学びます。AIエージェントを使い始めたばかりの場合でも、既存の導入を最適化したい場合でも、この体系的なアプローチは、会話データからより多くの価値を得るのに役立ちます。

必要なもの

記録のレビューに入る前に、以下を確認してください。

• AIエージェントが有効になっているZendeskアカウント（Suite Teamプラン以上）
• AIエージェントのチケット機能がオンになっていること（2026年5月4日にすべてのアカウントで必須になりました）
• 会話の洞察を表示するための管理センターへのアクセス
• オプション：シミュレーションを実行したり、記録を大規模に分析したりする場合は、eesel AIアカウント

ステップ1：Zendesk AIエージェントの会話記録にアクセスする

最初のステップは、会話データがどこにあるかを知ることです。Zendeskは、管理センターのAIエージェントセクションの下にAIエージェントの記録を整理します。

アクセス方法は次のとおりです。

1. 管理センター > AI > AIエージェントに移動します。
2. レビューするAIエージェントを選択します。
3. インサイトタブをクリックして、ダッシュボードを開きます。
4. ダッシュボードの下部にある未解決の会話を表示または自動解決を表示をクリックします。

次の2つのカテゴリの会話が表示されます。

• **自動解決：**AIエージェントが人間の介入なしに解決した会話。これらは72時間非アクティブになった後にのみ表示されます。
• **未解決：**ライブエージェントに転送されたものを含め、AIエージェントによって解決されなかった会話。

記録は過去30日間のみ利用可能であり、各記録には交換された最初の100件のメッセージが表示されることに注意してください。会話が100件のメッセージを超えた場合、最初のみが表示されます。

ステップ2：品質保証のために記録をレビューする

記録にアクセスできるようになったら、実際の作業が始まります。品質保証は、すべての会話を1つずつ読むことではありません（それは圧倒的です）。代わりに、パターンと外れ値を特定することに焦点を当てます。

自動解決の記録をレビューするときは、自問してください。

• AIエージェントは実際に顧客の問題を解決したか、それとも顧客はあきらめただけか？
• 回答は正確で、ナレッジベースに基づいていたか？
• 会話は自然に流れたか、それともAIは混乱しているように見えたか？

解決済みの記録で「顧客が詳細を送信しました」というプレースホルダーを探します。顧客が注文番号やアカウントの詳細などの機密情報を提供する場合、Zendeskはプライバシーのために記録ビューでこれらをマスクします。プレースホルダーは情報が共有されたことを示していますが、具体的な詳細は非表示になっています。

Zendeskでは、記録ビューで自動解決に関するフィードバックを直接送信することもできます。解決が完全に解決されたか、部分的に解決されたか、または解決されなかったかを評価し、評価の理由を提供できます。このフィードバックは、Zendeskが分類アルゴリズムを改善するのに役立ちますが、アカウントの自動解決メトリックに直接影響を与えることはありません。

ステップ3：未解決の会話から知識のギャップを特定する

未解決の会話は、改善の機会の宝庫です。これらは、AIエージェントが知識を持っていなかったか、または状況が人間の判断を必要としたために、リクエストを処理できなかったケースです。

未解決の記録をレビューするときは、それらを共通のテーマに分類します。

• **ヘルプセンターの記事がない：**顧客はドキュメント化されていないことを尋ねました
• **不明確な回答：**AIは回答を提供しましたが、顧客はそれを理解しませんでした
• **エッジケース：**リクエストは有効でしたが、通常とは異なり、通常のパターンから外れていました
• **システムの制限：**AIは顧客が必要とするアクションを実行できませんでした

これらのパターンを追跡するために、簡単なスプレッドシートを作成します。会話ID、カテゴリ、および何がうまくいかなかったかの簡単な説明をメモします。時間の経過とともに、どの問題が最も頻繁に発生するかがわかります。

これは、体系的なレビュープロセスが役立つ場所です。記録をランダムにレビューする代わりに、スケジュールを設定します。10〜20件の会話の毎週のレビューは、散発的な詳細な調査よりも優れた洞察を提供します。一度に1つのカテゴリに焦点を当てます。1週間は知識のギャップを探し、次の週は応答の品質を調べます。

ステップ4：洞察を実行に移す

問題を特定することは、戦いの半分にすぎません。本当の価値は、それらを修正することから生まれます。

特定した知識のギャップごとに、頻度と影響に基づいて優先順位を付けます。月に50人の顧客を支援する記事がないことは、5人を支援する記事よりも緊急です。ヘルプセンターの更新のコンテンツカレンダーを作成し、影響の大きいギャップから最初に取り組みます。

AIエージェントのトレーニング資料または応答を更新するときは、改善を測定します。修正を実装した後、次の週の記録をチェックして、同様の会話が正常に解決されているかどうかを確認します。この修正前後の比較は、努力を検証し、進捗状況を示します。

このプロセスを加速したいチームのために、eesel AIはシミュレーション機能を提供しています。提案されたナレッジベースの更新を過去のチケットに対してテストして、ライブになる前にどのように実行されたかを確認できます。これにより、機能することを期待するのではなく、データで改善を検証できます。

当社のZendesk連携により、記録の内容に基づいて自動アクションを実行することもできます。ZendeskのネイティブAIエージェントのチケットは読み取り専用で、ワークフローをトリガーしませんが、eesel AIは会話で話し合われた内容に基づいて、タグの適用、優先順位の設定、チケットのルーティングを行うことができます。

避けるべき一般的な間違い

最善の意図があっても、記録をレビューするときに落とし穴に陥りやすいです。最も一般的な落とし穴を次に示します。

**システムなしでレビューする。**記録をランダムにクリックすると、興味深い会話が表示される可能性がありますが、実行可能な傾向は得られません。開始する前に何を探しているかを定義し、調査結果を一貫して追跡します。

**個々のケースではなくパターンに焦点を当てる。**1人の顧客が悪い経験をしているのは残念です。50人の顧客が同じ悪い経験をしているのは、修正する必要がある問題です。孤立したインシデントではなく、繰り返しのテーマを探します。

**十分な速さで行動しない。**記録データには保存期間があります。知識のギャップを特定しても、3か月間ヘルプセンターを更新しない場合、その間に何百人もの顧客が同じような不満を抱く可能性があります。改善サイクルにSLAを設定します。

**72時間ルールを誤解する。**自動解決は、72時間非アクティブになった後でのみそのタブに表示されます。今日未解決に見える会話は、3日後には解決済みとして分類される可能性があります。数値がずれているように見えても、パニックにならないでください。待機期間後に再度確認してください。

**AIエージェントのチケットが通常のチケットのように動作することを期待する。**それらは正当な理由で読み取り専用です。自動化をトリガーせず、Exploreレポートに表示されず、一括編集できません。これらの制限を理解することで、それらと戦うのではなく、それらの中で作業することができます。

Zendesk AIエージェントの会話記録分析をさらに進める

Zendeskのネイティブ記録レビューは堅実な基盤ですが、制限があります。30日間の期間は、長期的な傾向を分析できないことを意味します。一括エクスポートがないため、大規模な分析を実行することが困難になります。また、AIエージェントのチケットの読み取り専用の性質により、自動化できるものが制限されます。

これは、補完的なツールが役立つ場所です。eesel AIでは、会話データでできることを拡張する機能を構築しました。

• **統合された知識ソース：**ZendeskヘルプセンターをConfluence、Googleドキュメント、Notionなどの内部ドキュメントと接続します。これにより、AIエージェントは完全な知識基盤から引き出すことができます。
• **高度な分析：**手動でレビューするものだけでなく、何千もの会話にわたる傾向を特定します。主要な問題になる前に、新たな問題を特定します。
• **シミュレーションテスト：**ナレッジベースの更新と応答の変更を過去のチケットに対してテストして、ライブになる前に影響を予測します。
• **自動アクション：**ZendeskのAIエージェントのチケットは読み取り専用ですが、eesel AIは会話分析に基づいて、タグ付け、ルーティング、優先順位付けなど、通常のチケットに対してアクションを実行できます。

目標は、Zendeskのネイティブ機能を置き換えることではなく、それらを基に構築することです。Zendeskを日常の記録レビューと品質保証に使用します。より詳細な分析、傾向の特定、または自動化されたワークフローが必要な場合は、追加のツールを使用します。