AIエージェントに適切なタイミングで適切な顧客データを収集させることが、役立つボットとイライラさせるボットを分けるものです。Zendesk AIエージェントが効果的に情報を収集すると、会話をパーソナライズしたり、チケットをインテリジェントにルーティングしたり、コンテキストを人間のエージェントにシームレスに引き継いだりできます。
このガイドでは、Zendesk AIエージェントのデータ収集フォームへの2つのアプローチについて説明します。シンプルなノーコードソリューションが必要な場合でも、高度なカスタマイズが必要な場合でも、サポートワークフローに適合するデータ収集を実装する方法を正確に学ぶことができます。
Zendesk AIエージェントのデータ収集フォームとは？
データ収集フォームとは、AIエージェントが顧客との会話中に情報を収集および保存する方法です。顧客がボットに伝える内容と、サポートチームがチケットで確認する内容との間の橋渡しと考えてください。
データ収集フォームが重要な理由は次のとおりです。
- 大規模なパーソナライゼーション： AIは、顧客に名前で挨拶したり、注文履歴を参照したり、反復的な質問をすることなくアカウントのステータスを確認したりできます。
- インテリジェントなルーティング： 収集されたデータは、問題の種類、優先度、または顧客セグメントに基づいて、チケットを適切なチームに自動的にルーティングします。
- シームレスな引き継ぎ： 会話が人間のエージェントにエスカレートすると、収集されたすべてのコンテキストがチケットとともに転送されるため、顧客は繰り返し説明する必要がありません。
Zendeskは、データ収集への2つの異なるアプローチを提供しています。フロービルダー方式はシンプルさを求めるチームに適しており、Advanced AI agents（旧Ultimate）は、メタデータとAPIを通じてエンタープライズグレードのカスタマイズを実現します。
方法1：基本的なZendesk AIエージェントのデータ収集にフロービルダーを使用する
フロービルダーのアプローチは、Zendeskのノーコードソリューションです。すべてのZendesk Suiteプランに組み込まれており、プログラミングなしで簡単なデータ収集を処理します。
仕組みは次のとおりです。「詳細を尋ねる」ステップを会話フローに追加すると、顧客に特定の情報を求めるプロンプトが表示されます。その応答は変数として保存され、会話がエージェントに転送されるときにチケットフィールドに自動的に入力されます。
ステップ1：カスタムチケットフィールドを作成する
フローを構築する前に、収集されたデータを保存するフィールドを設定します。
管理センター > オブジェクトとルール > チケット > フィールドに移動します。キャプチャする情報（注文番号、問題のカテゴリ、アカウントIDなど）のフィールドを作成します。
重要な制限事項：フロービルダーは、テキストフィールドとドロップダウンフィールドタイプのみをサポートしています。より複雑なデータ構造が必要な場合は、後述する高度なアプローチが必要です。
ステップ2：「詳細を尋ねる」ステップを追加する
フロービルダーの回答フローで、データ収集を行う場所に「詳細を尋ねる」ステップを追加します。ステップ1で作成したカスタムフィールドを選択します。
顧客に必要な情報を正確に伝える明確なプロンプトでステップを設定します。例：「注文番号は何ですか？確認メールに記載されています。」
ステップ3：データをチケットフィールドにマッピングする
収集した変数は、選択したチケットフィールドに自動的にマッピングされます。会話が人間のエージェントにエスカレートすると、これらのフィールドはチケットに事前に入力された状態で表示されます。
これは、Zendeskのネイティブ統合を通じて行われます。追加の設定は必要ありません。データは会話からチケットレコードに流れ込むだけです。
ステップ4：テストと公開
ライブにする前に、必ずフローをテストしてください。Zendeskのプレビューモードを使用して会話をシミュレートし、データがチケットフィールドに正しく表示されることを確認します。
すべてが期待どおりに機能したら、AIエージェントを公開します。フロービルダーのアプローチがデータ収集を自動的に処理するようになりました。
方法2：Zendesk AIエージェントによる高度なデータ収集
より高度なデータ処理が必要なチーム向けに、Zendesk AI agents Advanced（ProfessionalおよびEnterpriseプランのアドオンとして利用可能）は、Sunshine Conversationsとメタデータを通じて強力な機能を実現します。
このアプローチでは、次のことができます。
- ウェブサイトまたはアプリから会話にデータを渡す
- チャット中に情報をリアルタイムで更新する
- 検証付きの構造化フォームを使用する
- API経由で外部システムに接続する
メタデータアーキテクチャを理解する
Advanced AIエージェントは、基盤となるメッセージングプラットフォームとしてSunshine Conversationsを使用します。データは、zen:ticket_field:FIELD_IDという特定の形式を使用してメタデータを通じて流れます。
舞台裏で起こることは次のとおりです。
- ウェブサイトはJavaScript経由でZendesk Web Widgetにデータを渡します
- データは会話メタデータとして保存されます
- AIエージェントはアクションを通じてこのメタデータを取得します
- パラメータは会話全体でデータを利用できるようにします
- エスカレーション時に、メタデータは対応するチケットフィールドに入力されます
ステップ1：JavaScript経由でコンテキストを渡す
ウェブサイトでZendesk Web Widgetを初期化した後、次のスクリプトを追加します。
zE("messenger:set", "conversationFields", [
{ id: "123456789", value: "customer_value_here" }
])
123456789を管理センターからの実際のカスタムフィールドIDに、customer_value_hereを渡すデータ（ユーザーID、注文番号、ページコンテキストなど）に置き換えます。
この機能を使用するには、フィールドがエンドユーザー編集可能である必要があります。フィールドIDは、管理センターのオブジェクトとルール > チケット > フィールドで確認できます。
ステップ2：メタデータを取得するアクションを作成する
AIエージェントのAdvancedダッシュボードで、コンテンツ > アクションに移動します。次の設定で新しいアクションを作成します。
- ターゲット： Sunshine Conversations
- タスク： 会話メタデータを取得する
- 取得： （メタデータ）オブジェクト
- 名前を付けて保存： 返信で参照するパラメータ名（
order_numberやcustomer_tierなど）
キーフィールドには、メタデータ形式zen:ticket_field:123456789（実際のフィールドIDを使用）を使用します。
ステップ3：AIエージェントの返信でパラメータを使用する
アクションがメタデータを取得したら、二重中括弧{{parameter_name}}を使用してAIエージェントのメッセージで参照します。
例：「こんにちは！ご注文番号{{order_number}}についてお問い合わせですね。確認させていただきます。」
メタデータが空の場合を処理するために、条件ロジックを追加します。パラメータを参照する前に、パラメータが存在するかどうかを確認する「if」条件を使用します。
ステップ4：会話中にメタデータを更新する
チャット中に新しい情報をキャプチャしてZendeskに返す必要がある場合があります。別のアクションを作成します。
- ターゲット： Sunshine Conversations
- タスク： 会話メタデータを更新する
- キー：
zen:ticket_field:YOUR_FIELD_ID - 値：
{{parameter_name}}（新しい情報を保存する変数）
このアクションをエスカレーションフローに配置して、会話が人間のエージェントに移行するときに更新されたデータが転送されるようにします。
ステップ5：データをチケットに転送する
エスカレーションが発生すると、すべてのメタデータがエージェントワークスペースの対応するチケットフィールドに自動的に入力されます。人間のエージェントは、手動でデータを入力することなく、完全なコンテキストを確認できます。
複雑なワークフローの場合、Conversations APIを使用して、特定のメタデータパターンを持つ会話を転送するカスタムAPI呼び出しを行うことができます。
会話フローでフォームを使用する
構造化フォームは、特に複雑な情報収集の場合に、会話型データ収集のよりクリーンな代替手段を提供します。
Sunshine Conversationsでフォームを作成する
フォームは、AIエージェントのダイアログに統合される前に、Sunshine Conversationsで個別に作成されます。一般的なフォームには、次のものが含まれます。
- 自由形式のデータ用のテキスト入力（名前、注文番号、説明）
- カテゴリ選択用のドロップダウンを選択（問題の種類、製品カテゴリ、優先度レベル）
- データ品質を確保するための検証ルール
作成したら、テンプレート構文%((template: form_name))%を使用してAIエージェントのダイアログでフォームを参照します。
PIIデータをサニタイズする
機密情報を収集する場合は、顧客のプライバシーを保護するためにサニタイズを有効にします。Zendeskは、デフォルトでメールアドレスとIBAN番号を自動的にサニタイズします。
その他のPIIフィールドについては、ダイアログビルダーで「if...」条件の詳細パネルを開き、「ユーザーの回答をサニタイズする」チェックボックスをオンにします。これにより、機密データは会話ログで非表示になりますが、チケットフィールドには引き続き渡されます。
フォーム設計のベストプラクティス
- フォームを単一の目的（アカウントルックアップ、問題の分類など）に焦点を当てます
- 顧客がサポートコンテキストなしで理解できる明確なラベルを使用します
- 必須フィールドを必要な情報のみに制限します
- さまざまなメッセージングチャネル（ウェブ、モバイル、WhatsApp）でフォームをテストします
Zendesk AIエージェントのデータ収集に適切なアプローチを選択する
どちらの方法にも利点があります。選択方法を次に示します。
| 要素 | フロービルダー | 高度なAIエージェント |
|---|---|---|
| 必要な技術スキル | 低（ビジュアルビルダー） | 中〜高（JavaScript、API） |
| サポートされているフィールドタイプ | テキスト、ドロップダウンのみ | メタデータ経由ですべてのフィールドタイプ |
| ウェブサイトからのリアルタイムデータ | いいえ | はい |
| 外部システム統合 | 制限付き | API経由で広範囲 |
| 価格 | Suiteに含まれています | アドオン（営業にお問い合わせください） |
| セットアップ時間 | 時間 | 数日から数週間 |
フロービルダーを選択する場合： 基本的な情報収集（名前、問題の種類、単純な識別子）が必要で、開発者のリソースなしで迅速に稼働させたい場合。
Advanced AI agentsを選択する場合： ウェブサイトまたはアプリから豊富なコンテキストを渡したり、ShopifyやCRMなどの外部システムと統合したり、複雑なマルチステップワークフローを構築したりする必要がある場合。
その中間にいる場合は、eesel AIがZendeskと統合して、よりシンプルなインターフェースを通じて高度なデータ収集機能を提供します。Zendeskアカウントを接続して、Sunshine Conversationsの設定という技術的なオーバーヘッドなしに自動化を開始できます。
Zendesk AIエージェントのデータ収集フォームの一般的なユースケース
サポートチームがデータ収集を使用する実用的な方法を次に示します。
注文番号の収集： Eコマース企業は、AIが出荷ステータスを調べたり、返品を処理したり、交換の資格を確認したりできるように、注文IDを事前にキャプチャします。これにより、一般的な「注文はどこですか」というチケットが自動的に削減されます。
アカウントの確認： 金融サービスおよび医療機関は、機密アカウントの詳細へのアクセスを許可する前に、識別情報（アカウント番号、生年月日、セキュリティ質問）を収集します。
問題の分類： トピックまたは製品分野を早期にキャプチャすることにより、チケットは手動トリアージなしで、専門チーム（請求、テクニカルサポート、返品）に直接ルーティングされます。
顧客からのフィードバック： 解決後のアンケートでは、CSATスコアと定性的なフィードバックが収集され、レポートとエージェントのコーチングに役立ちます。
ファイルのアップロード： SendSafelyなどの安全なファイル収集ツールとの統合により、顧客は会話内でドキュメント（領収書、ID検証、スクリーンショット）を直接アップロードできます。
複雑な設定なしでこれらのワークフローを自動化したいチーム向けに、AIを使用してカスタマーサポートワークフローを自動化する方法に関するガイドでは、Zendeskと連携する実装戦略について説明します。
Zendesk AIエージェントで効果的にデータをキャプチャしましょう
効果的なデータキャプチャは、AIエージェントを単純なチャットボットから真のサポートパートナーに変えます。簡単なフロービルダーのアプローチを選択する場合でも、強力なAdvanced AI agents方式を選択する場合でも、重要なのは、ソリューションの複雑さをニーズの複雑さに合わせることです。
シンプルに始めましょう。フロービルダーを使用して基本的なデータ収集を実装し、当面の問題を解決します。ニーズが拡大するにつれて、Advanced AI agentsに移行して、より深い統合とカスタマイズを実現します。
覚えておいてください：キャプチャするすべてのデータには目的が必要です。できるからといって情報を収集すると、顧客に摩擦が生じます。適切な情報を適切なタイミングで収集すると、すべての人にとってより良いエクスペリエンスが生まれます。
技術的な複雑さなしに高度なデータキャプチャを実現する方法をお探しの場合は、eesel AIがZendeskとシームレスに連携して、よりシンプルなインターフェースを通じて高度な自動化を提供します。料金を確認して、Zendeskの設定をどのように補完できるかをご確認ください。
よくある質問
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Article by
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.
