Zendesk AIエージェントの会話記録: 2025年完全ガイド

あなたのチームではAIエージェントを活用しているとします。顧客とのチャット対応を任せられるのは素晴らしいことですが、そのプロセスが少しブラックボックスのように感じられることもあるでしょう。会話が行われていることはわかっても、その質はどうなのでしょうか？何が機能していて、何が機能していないのか、一体どこから手をつければよいのでしょうか？

Zendeskは最近、AIによる会話をチケット化することでこの問題に対処しようと試みました。サポートマネージャーがより明確な全体像を把握できるようにするためです。

このガイドでは、Zendesk AIエージェントの会話トランスクリプトとは何か、この新しいチケット化機能が実際にどのように機能するのか、その限界はどこにあるのか、そして、単に会話を見るだけでなく、サポートデータから真に役立つインサイトを得る方法について解説します。

Zendesk AIエージェントの会話トランスクリプトとは？

長い間、Zendesk AIエージェントのみで処理された会話を追跡するのは、非常に頭の痛い問題でした。トランスクリプトは管理センターの奥深くに埋もれており、わずか30日で消えてしまい、表示されるまでに時間がかかることもしばしばでした。このため、マネージャーがAIのパフォーマンスをチェックしたり、AIが自己解決した問題の種類を理解したりすることは、ほとんど不可能でした。

昨年末、Zendeskはこの問題を解決するため、AIエージェントチケットを作成するアップデートを公開しました。その要点は次のとおりです。

• **AIチャットがチケット化される：**AIエージェントが（人間の介入なしに）最初から最後まで処理した会話はすべて、Agent Workspaceにチケットとして表示されるようになりました。

• **チケットは読み取り専用：**これらのチケットは作業対象ではなく、あくまで記録として扱われます。チャットがエスカレーションされない限り、エージェントはコメントを追加したり、マクロを使用したり、チケットの詳細を変更したりすることはできません。

• **人間にとってのコンテキストが少し増える：**顧客とのチャットがエスカレーションされた場合、人間のエージェントは顧客の過去のAIのみのチャット履歴を閲覧できるようになりました。これにより、背景情報を少し把握できます。

これは透明性の向上に向けた一歩ですが、後述するように、単にトランスクリプトを見られることと、それを有効活用できることは別問題です。

Zendeskネイティブツールの限界

AIによる会話をチケットとして閲覧できるのは、何もないよりはましですが、Zendeskの組み込みツールには、このデータを改善に活かしたいチームにとって大きな障壁があります。窓から中を覗くことはできても、見えたものを修正するためのツールが与えられていないのです。

機能の制限と煩雑なワークフロー

Zendeskのセットアップにおける最大の問題は、これらのAIエージェントチケットが完全に受動的であることです。読み取り専用であるだけでなく、さらに重要なことに、いかなる自動化やビジネスルールもトリガーしません。

つまり、Zendesk自身のツールを使っても、以下のような基本的なことさえできないのです。

• トピックに基づいてチャットに自動でタグ付けする。

• 顧客が不満を抱いているように見える場合に、人間のレビュー用に会話にフラグを立てる。

• 人間のエージェントが関与しない限り、フォローアップのアンケートを送信する。

この制約により、AIによる会話は事実上、独自の閉じた世界に閉じ込められ、他のすべての管理に使用しているワークフローから切り離されてしまいます。対照的に、eesel AIのようなツールはヘルプデスクに直接接続し、ワークフローを実行します。会話の内容に基づいてチケットを自動的に分類・タグ付けし、カスタムアクションを実行することで、受動的なデータを能動的な改善へと変えることができます。

トランスクリプトの一括エクスポートや分析ができない

Zendeskのコミュニティフォーラムを閲覧すると、メッセージングトランスクリプトの一括エクスポート機能という共通の要望が見られます。これは旧来のLive Chat製品では可能でしたが、最新のメッセージング機能では失われてしまいました。

エクスポート機能がなければ、手詰まりです。以下のようなことが簡単にできません。

• 大規模な分析を実行して、顧客が最も頻繁に質問している内容を特定する。

• トランスクリプトデータを使用して、よりカスタマイズされたAIモデルをトレーニングする。

• 製品チームやマーケティングチームなど、他のチームとトレンドを共有し、顧客からのフィードバックから学んでもらう。

正直なところ、Zendeskのインターフェースでトランスクリプトを一つ一つ確認する時間のある人はいません。ある程度の会話量になると、この方法は現実的ではありません。

分断され、遅延するレポーティング

AIのパフォーマンスに関するZendeskのレポーティングは、分断されており、データ反映も遅いです。新しいAIエージェントチケットは、主要な分析ツールであるZendesk Exploreには表示されません。代わりに管理センターにアクセスする必要がありますが、そこではデータが最大72時間遅延する可能性があります。

この断片的なアプローチでは、サポート業務全体の明確で最新の状況を把握することが困難です。AIエージェントのパフォーマンスと人間のエージェントのパフォーマンスを一つのダッシュボードで簡単に比較することはできません。eesel AIのようなツールを使えば、分析機能がすべてをリアルタイムで追跡するだけでなく、チャットのエスカレーションを引き起こしているナレッジベースのギャップを特定するなど、実行可能なアクションを示してくれます。

会話トランスクリプトをより良く活用する方法

AIの会話データから真の価値を引き出すには、単にデータを見るだけでなく、それを活用して積極的に自動化を進める必要があります。そのためには、Zendeskの限界に制約されるのではなく、Zendeskと連携してその機能を強化するツールが必要です。

ヘルプ記事だけでなく、すべてのナレッジを統合する

真に役立つAIは、いくつかの公開記事だけでなく、会社全体のナレッジから学習します。最良の答えは、チームが既に知っているすべての情報に目を向けることで見つかることがよくあります。ここでeesel AIのようなソリューションが真価を発揮します。eesel AIはZendeskチケットやヘルプセンターに接続するだけでなく、シンプルなワンクリック統合により、他のすべてのナレッジソースからも情報を引き出します。

• **過去のチケット：**チームの過去何千もの会話を分析し、トーンや言い回しを学習し、一般的な解決策を見つけ出します。

• 社内Wiki：ConfluenceやGoogleドキュメントのようなツールに接続し、チームが社内で使用しているドキュメントから回答を引き出します。

• **マクロと保存済み返信：**優秀なエージェントが問題を迅速に解決するために使用するショートカットや定型文から学習します。

これらのナレッジをすべて統合することで、AIははるかに正確で関連性の高い回答を提供できるようになり、AIがなぜ失敗するのかを解明するためにトランスクリプトを掘り下げる時間を削減できます。

本番稼働前に自社データでテストする

AIに加えた変更が本当に役立つかどうか、どうすればわかるのでしょうか？Zendeskのネイティブツールでは、それを知る術がありません。変更を加えて、指をくわえて、うまくいくことを祈るしかありません。

より賢明な方法は、シミュレーションを使用することです。eesel AIには、実際の過去のZendeskチケット何千件分に対してAIをテストするシミュレーションモードがあります。顧客向けに有効化する前に、詳細なレポートで以下を確認できます。

• どのチケットを自動で解決できたか。

• 各ケースでどのような回答を返したか。

• 潜在的な自動化率とコスト削減の明確な予測。

これにより、リスクなしにAIを構築し、微調整できるため、自信を持って本番稼働に移行できます。

回答だけでなく、アクションを自動化する

AIエージェントの目的は問題を解決することであり、そのためには良い回答だけでは不十分な場合があります。アクションを起こすことが必要です。統合されたAIは、ヘルプデスク内で直接ワークフローをトリガーできるべきです。

eesel AIを使えば、AIに次のようなことを実行させるワークフローエンジンを構築できます。

• チケットのトリアージ: タグを自動的に追加し、適切な優先度を設定し、チケットフィールドを入力します。

• **ライブ情報の検索：**APIアクションを使用してShopifyで注文状況を確認したり、自社のデータベースで顧客情報を検索したりします。

• スマートなエスカレーション: 顧客の問い合わせ内容に基づいて、複雑な問題を適切な人間のエージェントや部署に送ります。

これにより、AIは単純なチャットボットから、実際に業務を遂行するエージェントへと変貌します。

graph TD  

    A[顧客がメッセージを送信] --> B{eesel AIがトランスクリプトを分析};  

    B --> C{注文状況の確認？};  

    C -->|はい| D[ShopifyへのAPIコール];
    D --> E[注文状況を提供];  

    C -->|いいえ| F{緊急の問題？};
    F -->|はい| G[人間のエージェントにエスカレーション];
    F -->|いいえ| H[ナレッジベースから回答];

Zendesk AIの価格概要

Zendeskは、基本的なAI機能をSuite Teamプラン（エージェント1人あたり月額55ドルから）にバンドルしています。しかし、本格的な分析や自動化に必要な、CopilotやAdvanced AI Agentsのような、より強力なツールは有料アドオンです。

つまり、AIツールキット一式を手に入れるための価格はすぐに跳ね上がる可能性があり、その価格は多くの場合、人間のエージェント数に基づいています。選択肢を検討する際には、サポートの自動化を最大限に活用するために、明確で予測可能な価格設定のオールインワンプラットフォームの方が、財政的に適しているかどうかを考える価値があります。

この動画では、ZendeskのAIを活用したトランスクリプトと要約機能が、いかにエージェントの生産性を向上させるかを解説しています。

トランスクリプトを見るだけでなく、行動に移す

ZendeskがAIによる会話をチケットとして可視化したことは、透明性を高める上で良い動きです。しかし、可視性だけでは十分ではありません。ネイティブツールには、現代のサポートチームが必要とする詳細な分析、ワークフローの自動化、そして自信を持った調整を行うための力がありません。

Zendesk AIエージェントの会話トランスクリプトを単なるログから真のインテリジェンスの源泉に変えるには、ヘルプデスクの能力を基盤としてそれを拡張するツールが必要です。eesel AIはZendeskに直接接続し、すべてのナレッジを統合し、自社のデータでパフォーマンスをシミュレーションし、ワークフロー全体を自動化することを可能にします。

AIが昨日何をしたかをただ見ているのはやめましょう。明日、あなたのために何ができるかをコントロールし始めましょう。数ヶ月ではなく数分で本番稼働でき、eesel AIを試して自社のチケットで無料のシミュレーションを実行し、その可能性を確かめてください。