Zendesk AIエージェントのデータキャプチャ

顧客データを正しく取得できるかどうかは、AIエージェントが役立つボットになるか、それとも邪魔な存在になるかの分かれ目です。優れたデータがなければ、AIは気の利いたFAQページと大差ありません。しかし、情報をその場で取得して活用できれば、AIは真に役立つツールへと変貌します。チャットをパーソナライズし、問題を迅速に解決し、手作業なしで適切な担当者にチケットを割り当てることができるのです。

厄介なのは、Zendeskにはこれを実現するツールがあるものの、設定にはまるで工学の学位が必要かのように感じられる点です。多くのサポートチームは、機能が限定的すぎるシンプルな旧システムと、コードの奥深くに埋もれた高度なシステムとの間で、もどかしい状況に陥っています。

このガイドでは、Zendesk AIエージェントのデータ取得が実際にどのように機能するのかを解説します。その欠点に焦点を当て、はるかに簡単な実現方法をご紹介します。

Zendesk AIエージェントのデータ取得とは？

詳細に入る前に、まず用語を簡単に定義しましょう。「データ取得」とは、AIエージェントがチャット中に情報を収集し、記憶する方法を指す専門用語です。ボットの短期記憶のようなもので、誰と話しているのか、何を必要としているのかを追跡するのに役立ちます。

なぜZendesk AIエージェントのデータ取得が現代のサポートにとって重要なのか

これは単にチケットのフィールドを自動入力するだけの話ではありません。AIが効果的にデータを取得できると、サポート業務のあり方が根本から変わります。

• パーソナルな対応が可能になる。「ご用件は何ですか？」という冷たい挨拶の代わりに、AIは「こんにちは、サラ様。ご注文番号#58291についてのお問い合わせですね。ただいま確認いたします」といった対応ができます。これは小さな違いですが、体験全体からロボット的な印象をなくします。

• **全員の時間（と精神的な負担）を節約できる。**顧客にとって、同じ問題を3回も繰り返すことほどイライラするものはありません。優れたデータ取得機能があれば、AIは一度情報を取得すればそれを保持し、チャットが人間のエージェントに引き継がれても文脈はすべてそこに残ります。

• **真の自動化を実現できる。**ボットに単なる質問応答以上のことをさせたいなら、データが必要です。返品処理、注文状況の確認、アカウント情報の更新などを行うには、AIは注文番号や配送先住所といった特定の詳細情報を収集しなければなりません。データ取得は、こうした複雑なワークフローを可能にする鍵です。

• チケットをインテリジェントに振り分ける。「請求に関する質問です」や「届いた商品が壊れていました」といった顧客の問題を理解することで、AIはその意図を自動的に取得し、チケットを直接財務チームや返品部門に送ることができます。手動でのトリアージはもう必要ありません。

Zendeskのデータ取得へのアプローチ

長年にわたり、Zendeskのアプローチは2つの非常に異なる方向に分かれてきました。これにより、ユーザーは難しい選択を迫られています。1つ目の選択肢は、旧来のシンプルなフロービルダーです。2つ目は、新しい高度なAIエージェントでメッセージングメタデータを使用する、はるかに強力（で複雑）な方法です。

この分岐点により、簡単だが非常に制限の多いシステムか、強力だが導入に多大な技術的作業を要するシステムかのどちらかを選ばざるを得なくなっています。

Zendesk AIエージェントのデータ取得を設定する方法

その面倒さを理解する最善の方法は、設定プロセスを実際に見ることです。Zendeskの2つの方法がどのように機能するのかを見ていきましょう。

方法1：旧来のフロービルダー

以前からZendeskを利用しているなら、おそらくご存知のボットビルダーでしょう。プロセスは一見シンプルに見えます。チャットフローに「詳細を尋ねる」ステップを追加し、ユーザーに情報を入力するよう促します。ボットはその情報を変数として保存します。

簡単そうですよね？しかし、すぐに問題点が明らかになります。Zendesk自身のドキュメントによると、この方法にはいくつかの大きな落とし穴があります。

• **「テキスト」と「ドロップダウン」フィールドでしか機能しない。**これは非常に大きな制約です。予約の日付を尋ねたり、請求書の番号を入力させたり、チェックボックスを使ったりする必要がありますか？残念ながら、まったく不可能です。基本的なテキストか、事前に定義された選択肢のリストしか使えません。

• **データはチケットが転送された場合にのみ保存される。**これが本当に厄介な点です。顧客が苦労して入力したすべての情報は、彼らが「エージェントに転送」ボタンをクリックした後にのみチケットに書き込まれます。もし彼らが途中でイライラしてチャットウィンドウを閉じてしまったら、その文脈はすべて跡形もなく消えてしまいます。きれいさっぱり、です。

この旧来の方法は、名前とメールアドレスを尋ねるだけで十分な場合には問題ありません。しかし、実際に問題を解決する信頼性の高い自動化を構築しようとするチームにとっては、まったく不十分です。

方法2：高度なAIエージェントと大量のコード

これはZendeskのより新しく、より強力なソリューションですが、気概のない人向けではありません。シンプルなドラッグ＆ドロップインターフェースは忘れてください。このアプローチでは、開発者にウェブサイトにコードを埋め込んでもらい、AIエージェントの設定で一連の分かりにくい「アクション」を構築する必要があります。

コミュニティのガイドによると、ワークフローは次のようになります。

1. **開発者にサイトへコードを追加してもらう。**最初のステップは、エンジニアにJavaScriptスニペットをウェブサイトに追加してもらうことです。このコードは、ログインしているユーザー名やアカウントIDなどの初期データを取得し、「メタデータ」としてチャットウィジェットに渡す役割を担います。

2. **AIがデータを取得するように設定する。**次に、AIエージェントのダッシュボードにアクセスし、複数ステップのワークフローを設定する必要があります。チャットからその初期メタデータを読み取り、ボットが使用できるパラメータとして保存するように特別に設定されたアクションが必要です。

3. **AIがデータを更新するように設定する。**ボットがチャット中に新しい情報（注文番号など）を尋ねる必要がある場合、会話を構築しなければなりません。そして、ユーザーがその情報を提供したら、その新しい値を取得して会話のメタデータを更新するための2つ目のアクションが必要になります。

4. **最後に、チケットを作成する。**これらすべての手順を経て、チャットが最終的に人間のエージェントにエスカレーションされると、システムは苦労して収集したすべてのメタデータを使用してZendeskチケットのカスタムフィールドを埋めます。

graph TD  

    A[Developer adds Javascript to Website] --> B(User data is passed to chat widget as 'metadata');  

    B --> C{AI Agent Dashboard};  

    C --> D[Action 1: Read initial metadata];  

    D --> E[Store data as a bot parameter];  

    E --> F{Bot asks for new info, e.g., order number};  

    F --> G[Action 2: Update conversation metadata with new info];  

    G --> H[Chat escalates to human];  

    H --> I[Metadata populates custom ticket fields];  

この設定全体は、AIエージェント - 高度なアドオンの料金を支払い、基盤となるSunshine Conversationsプラットフォームを使用することが前提となっており、これにより多額の追加コストと複雑さが生じる可能性があります。

間違いなく強力なシステムですが、平均的なサポートマネージャー向けに設計されたものではありません。運用を開始し、維持するためには開発者が必要であり、つまり技術的な知識のないチームリーダーは自分で簡単な調整を行うことができません。これにより、重要な自動化機能はZendeskの最も高価なプランの裏に事実上閉じ込められてしまいます。

Zendesk AIエージェントのデータ取得をよりシンプルに行う方法

もし、一行のコードも見ることなく、高度なデータ取得のすべての機能を利用できるとしたらどうでしょう？Zendeskのネイティブツールの複雑さこそが、eesel AIが存在する理由です。私たちは、複雑なタスクに対応できるほど強力でありながら、サポートチームの誰もが管理できるほど直感的に設計しました。

数ヶ月ではなく、数分で導入可能

開発者リソースの順番待ちをしたり、終わりのない営業デモに付き合ったりする必要はありません。eesel AIのワンクリック設定を使えば、Zendeskアカウントを接続し、完全にトレーニングされたAIエージェントを数分で稼働させることができます。既存のヘルプデスクにそのまま組み込めるセルフサービス型のプラットフォームなので、大規模な「リプレース」プロジェクトの苦痛を避け、今日から自動化を始めることができます。

日常的な言葉でカスタムワークフローを構築

JavaScriptや扱いにくい「アクション」ビルダーと格闘する代わりに、eesel AIではシンプルなプロンプトエディタを使ってカスタムアクションを作成できます。AIに何をしてほしいかを、平易な言葉で指示するだけです。

例えば、注文状況を調べるために、メタデータスクリプトをいじる必要はありません。eesel AIエージェントに次のような指示を与えるだけです：「顧客が注文状況を尋ねたら、まず注文番号を聞いてください。次に、Shopifyアクションを使って詳細を調べ、荷物がどこにあるかを伝えてください。」本当にこれだけ簡単です。カスタムAPIアクションで社内ツールに接続すれば、AIエージェントは単に質問に答えるだけでなく、問題を解決する力を持つことができます。

eesel AIは、日常的な言葉のプロンプトでワークフローを構築できるため、Zendesk AIエージェントのデータ取得を簡素化します。

すべてのナレッジを統合

AIエージェントは、全体像を把握していなければ正しい情報を取得できません。ZendeskのネイティブAIは、しばしばヘルプセンターの記事だけに縛られていますが、正直なところ、それが全てであることは稀です。

eesel AIは、そうしたナレッジのサイロを破壊します。過去のZendeskチケット、マクロ、そしてConfluenceやGoogle Docsといった場所にあるすべての外部ドキュメントから学習します。これにより、AIはビジネスと顧客についてより深い理解を得ることができ、よりスマートなデータ収集と迅速な解決につながります。

Zendesk AIエージェントのデータ取得 vs. eesel AI

2つの選択肢を並べてみると、どちらを選ぶべきかはかなり明確になります。それは、閉鎖的で複雑なシステムと、オープンでユーザーフレンドリーなシステムの違いです。

機能比較

この表で、主な違いを把握できます。

機能	Zendesk AIエージェント（高度）	eesel AI
設定時間	数時間から数日、開発者が必要	数分、完全にセルフサービス
技術スキル	JavaScriptとAPIの知識が必要	不要、日常的な言葉で入力するだけ
カスタムアクション	扱いにくく複数ステップの「アクション」ビルダー	プロンプトに直接組み込まれ、設定が簡単
ナレッジソース	主にヘルプセンターに限定	100以上のソース（チケット、ドキュメントなど）を横断して統合
料金モデル	エージェントごとの月額料金＋解決ごとの手数料	インタラクション量に基づくシンプルなプラン
テスト	限定的なプレビューモード	何千もの過去のチケットを基にテスト

料金

価格は、しばしば物事が非常に面白くなる点です。Zendeskの料金モデルは、悪名高いほど階層的で予測が困難です。まずSuiteプラン（例：Suite Professionalでエージェントあたり115ドル）の月額料金を支払い、次に高度なAIアドオンの料金を支払い、さらに「自動解決」一件ごとに最大2ドルもの追加料金を支払う必要があります。このモデルでは、自動化が成功すればするほど請求額が上がるため、逆効果に感じられます。

一方、eesel AIは、シンプルで予測可能です。当社のプランは、月々のAIインタラクション数に基づく定額制で、こっそり追加される解決ごとの手数料はありません。請求額が正確にわかるため、適切に予算を立て、予期せぬ請求書を心配することなく自動化を拡大できます。

Zendesk AIエージェントのデータ取得の主導権を取り戻す

効果的なZendesk AIエージェントのデータ取得は、真にモダンで自動化されたサポート体験を実現するための鍵です。問題は、Zendesk自身のツールが、サポートチームの足を引っ張るような、もどかしい技術的な障害、隠れたコスト、そして常に開発者の助けを必要とすることです。

今日のサポートチームには、強力でありながら使いやすいツールが必要です。目標は、チームが自分たちで自動化を構築・管理できるようにすることであり、些細な変更のたびにエンジニアリング部門に依存させることではありません。

eesel AIは、その力を本来あるべき場所、つまりサポートリーダーの手に戻します。使い慣れたZendesk環境の中で、必要な高度な自動化を、より速く、より柔軟に、より手頃な価格で構築する方法を提供します。

どれだけ簡単か、見てみませんか？Zendeskアカウントをeesel AIに無料で接続して、数分でより良い自動化の構築を始めましょう。