Zendesk AIエージェントのインテントパフォーマンスレポート：2026年完全ガイド

AIエージェントを導入しているサポートチームの皆様は、おそらくこう自問していることでしょう。「うちのAIは、お客様が何を求めているかを本当に理解しているのだろうか？」インテント（意図）認識は、あらゆる自動解決の基盤です。AIがインテントを誤って認識すると、エスカレーション、不満を抱えた顧客、エージェントの時間の浪費につながります。

Zendeskカスタマーエクスペリエンス・トレンドレポートによると、CXリーダーの70%が、顧客のインテントを自動的に取得・分析するツールに投資しています。しかし、データを持つことは戦いの半分に過ぎません。データを読み解き、目指すべきベンチマークを知り、見つけたことに基づいて行動する方法を知る必要があります。

本ガイドでは、Zendesk AIエージェントのインテントパフォーマンスレポートについて知っておくべきことをすべて解説します。レポートへのアクセス方法、各指標の意味、実際のベンチマーク、一般的な問題のトラブルシューティングについて説明します。また、eesel AIのようなツールが、Zendeskのネイティブなレポート機能を補完し、さらに優れた結果をもたらす方法もご紹介します。

Zendesk AIエージェントのインテントパフォーマンスレポートとは？

Zendesk AIエージェントのインテントパフォーマンスレポートは、AIエージェントが顧客のインテントをどれだけ理解し、分類しているかを測定する分析ダッシュボードです。AIの理解力を測る成績表のようなものだと考えてください。

Zendeskは、プランに応じて2つのレベルのレポートを提供しています。

インテントパフォーマンスの内訳（Advanced AIアドオン） これは、AIエージェント - Advancedアドオンで利用できる詳細な分析です。個々のインテントごとのパフォーマンスを分析し、AIがうまく処理できる顧客のリクエストと、苦労している箇所を正確に示します。

インサイトダッシュボード（Essential/Legacy） すべてのSuiteプランに含まれており、アクティブユーザー、転送率、自動解決などの指標を含む基本的なパフォーマンスの概要を提供します。

なぜこれが重要なのでしょうか？インテント認識は、他のすべてのことのゲートキーパーだからです。AIが顧客の「注文状況の確認」と「払い戻しのリクエスト」のどちらを求めているかを正しく識別できない場合、会話を適切にルーティングしたり、適切な情報を取得したり、必要に応じてエスカレーションしたりすることはできません。インテント認識の精度が低いと、顧客体験の低下につながります。

インテントデータからより多くのものを得たいチームのために、Zendeskインテントパフォーマンスの内訳に関する実用的なガイドでは、これらのレポートを分析するための追加の戦術について説明しています。

主要な指標の説明：追跡すべきものとその理由

Zendesk AIエージェントのインテントパフォーマンスレポートに表示される指標と、それらがAIの健全性について実際に何を教えてくれるかの内訳を以下に示します。

会話の理解

合計会話数は、ボリュームのベースラインです。特定の期間にAIエージェントが処理したインタラクションの数を示します。これを追跡して、成長と季節的なパターンを監視します。

理解された会話数は、AIが顧客のメッセージをナレッジソースまたはユースケースに正常に一致させた会話の割合（および生の数）を示します。これは、コアとなる理解度の指標です。エージェントAIの設定の場合、これには、世間話やシステム応答を通じてエスカレーションされる会話は含まれないため、この数は合計会話数よりも少なくなることが予想されます。

パフォーマンス指標

エスカレーションされた会話数は、人間のエージェントに引き継がれるインタラクションの割合を追跡します。これは、必ずしも自動解決の逆ではありません。1からエスカレーション率を引いたものが、ディフレクション率となり、そのサブセットが自動解決となります。

アシストされた会話数は、AIが参加したが、リクエストを完全に解決しなかったインタラクションをカバーします。これには、エスカレーションされなかったメッセージング会話や、アクションが実行されたが返信が送信されなかったメールが含まれます。

処理された会話数は、AIがインタラクションを完全に管理したことを意味します。認識されたユースケースがあり、エスカレーションの試みがないメッセージング会話、または実際に返信が送信されたメールです。

自動解決は、ゴールドスタンダードです。これらは、人間の介入なしにAIエージェントによって完全に解決された会話です。Zendeskがこれらの計算方法の詳細については、自動解決に関するドキュメントを参照してください。

インテント固有の指標

インテント信頼度スコアは、AIがインテントの分類についてどれだけ確信を持っているかを示します。高いほど良いですが、コンテキストが重要です。一般的なインテントで95％の信頼度は予想されます。まれで複雑なインテントで95％の信頼度は調査が必要になる場合があります。

インテントの健全性は、特定のインテントに認識されているメッセージの平均信頼度です。表現が実際の顧客の言葉とどれだけ一致しているかを反映しています。

インテントの重複は、2つ以上のインテントに同様の表現が含まれている場合に発生し、AIがそれらを混同する原因となります。これは、混同マトリックスを通じて特定します。

レポートへのアクセス方法と使用方法

インテントパフォーマンスデータへのアクセスは、使用しているZendesk AIのティアによって異なります。

Advanced AIユーザーの場合

1. 管理パネルでAIエージェント - Advancedに移動します。
2. 左側のサイドバーでレポートをクリックします。
3. 次の3つのメインタブを調べます。
   • 概要：高レベルの指標と傾向
   • 問い合わせ理由：顧客が問い合わせる理由の内訳
   • カスタム解決：特定のユースケースの分析
4. フィルターを使用してドリルダウンします：AIエージェント、チャネル、返信タイプ、ユースケース、言語、ラベル

Essential/Legacyユーザーの場合

1. 管理センター > AI > AIエージェントに移動します。
2. 分析する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ます。
4. パフォーマンス指標と応答の内訳を確認します。

データを読み取るためのベストプラクティス

ダッシュボードの情報は1時間ごとに更新されるため、最適化段階では定期的に確認してください。ただし、インタラクションは、最後の顧客アクティビティから少なくとも72時間経過するまで「解決済み」と見なすことはできません。つまり、解決データには3日間の遅延が発生します。それに応じて分析の頻度を計画してください。

単一のスナップショットに固執するのではなく、時間の経過に伴う傾向を比較します。エスカレーションの1日の急増は、単なる製品の発売である可能性があります。3週間続く傾向は調査する価値があります。

ベンチマーク：優れたインテントパフォーマンスとは

指標の意味がわかったので、「優れている」とはどういうことかについて説明しましょう。

インテント設定の業界ベンチマーク

初期のAIモデルの場合、Zendeskは意味のあるインテント（一般的な顧客のクエリ）と構造的なインテント（挨拶、肯定、エスカレーション）の両方を含む、30〜40個のインテントから始めることを推奨しています。高度なモデルは通常、60〜80個のインテントで動作します。30を下回るか、100を超えることはまれであり、通常はインテント分類に問題があることを示しています。

自動化率の目標

Zendeskは、AIエージェントがインタラクションの80％以上を自動化できると宣伝しています。現実的な成熟したデプロイメントでは通常、50〜70％の自動化率が見られます。始めたばかりの場合は、30〜40％が構築するための確固たるベースラインです。

インテントの信頼度については、インテントごとに平均85％以上の信頼度を目指してください。70％を下回る場合は、トレーニング表現を改善する必要があるか、インテントが広すぎることを示唆しています。

実際のパフォーマンスコンテキスト

Zendesk自身の調査からのいくつかの冷静なデータを以下に示します。最新のLLMは、単一ターンのツール呼び出しで90％以上の精度を達成していますが、複数ターンの会話の精度は大幅に低下しています。GPT-4oは14.1％の会話の正確さを達成し、Claude 3 Sonnetは10.4％、GPT-4はわずか4.2％に低下します。実際の顧客との会話は複数ターンであるため、これは重要です。インテント認識は、明確化、中断、コンテキストのシフトに耐える必要があります。

注意すべき点

• インテントの健全性が一貫して70％を下回っている
• 混同マトリックスで、インテント間のクロストリガーが15％を超えている
• 理解率が合計会話数の60％を下回っている
• 簡単なはずのインテントのエスカレーション率が40％を超えている

これらのパターンが見られる場合は、より深いトラブルシューティング戦略については、Zendesk AIエージェントに関する完全なガイドをご覧ください。

一般的なインテントパフォーマンスの問題のトラブルシューティング

インテント認識でチームが直面する最も一般的な問題と、それらを修正する方法について説明します。

問題：インテントの信頼度が低い

原因：不十分または低品質のトレーニング表現

解決策：顧客が実際にどのように話すかを反映した、多様な表現をインテントごとに15〜20個追加します。Zendeskのコンテンツカバレッジ分析を使用して、既存のインテントでカバーされていない頻繁なクエリを特定します。想像力ではなく、実際の顧客との会話から表現を抽出します。

問題：インテントの重複と混同

原因：複数のインテントにまたがる同様の表現

解決策：混同マトリックスを使用して、どのインテントが互いに干渉しているかを特定します。3つのオプションがあります。重複するインテントを1つのより広いカテゴリにマージするか、より具体的な表現で区別するか、完全に削除します。経験則として、2つのインテントが同じ会話フローを持っている場合は、マージする必要があります。

問題：特定のインテントでのエスカレーションが高い

原因：ナレッジベースコンテンツの欠落または不明確な解決パス

解決策：ナレッジギャップ分析を確認して、AIに回答がない場所を確認します。これらのトピックに関するヘルプセンターの記事を強化します。問題はインテント認識ではなく、AIがインテントを正しく認識しているが、役立つ情報がないことです。

問題：インテントがトリガーされない

原因：インテントが狭すぎるか、表現が一般的すぎる

解決策：インテントの説明を広げて、カバーする内容を明確にします。顧客が同じニーズを言い換える可能性のあるさまざまな方法を捉えた、より多様な表現を追加します。インテントが、より高い信頼度を持つより一般的なインテントによって影が薄くなっていないか確認してください。

Zendeskインテグレーションを使用しているチームの場合、ボットが処理した会話だけでなく、チケット履歴全体のパターンをAIが特定できるため、これらの問題がより迅速に解決されることがよくあります。

Zendesk AIの価格と要件

インテントパフォーマンスレポートを理解することは1つのことです。それにアクセスすることは別のことです。Zendeskの価格体系について知っておくべきことを以下に示します。

プランの要件

AI Agent Essentialは、Suite Team以上、月額エージェントあたり55ドル（年間請求）から含まれています。これにより、基本的なAIエージェント機能、生成的な返信、インサイトダッシュボードが提供されます。

AI Agent Advancedには、Suite Professional以上（月額エージェントあたり115ドル）に加えて、Advanced AIアドオンが必要です。アドオンの価格は公開されておらず、具体的な料金についてはZendeskセールスにお問い合わせください。

自動解決のコスト

すべてのプランには、エージェントあたりの月間自動解決（AR）の基本数が含まれています。

プラン	無料AR/エージェント/月	コミットされたARコスト	従量課金制コスト
Suite Team	5	$1.50	$2.00
Suite Professional	10	$1.50	$2.00
Suite Enterprise	15	$1.50	$2.00

含まれているARを超えた場合は、解決ごとに料金を支払います。コミットされたボリューム価格（年間最大10K）は、ARあたり1.50ドルです。従量課金制は、ARあたり2.00ドルです。

コストに関する考慮事項

Advanced AIアドオンを備えたSuite Professionalの10人のエージェントの小規模チームは、合計で月額約1,800ドルになる可能性があります。完全なAIスタック（Copilot、品質保証、ワークフォース管理）を備えた25人のエージェントにスケールアップすると、月額約7,500ドルになります。

ROIのしきい値は通常、50％以上の自動化率で発生します。ほとんどのチームは、人件費の削減により6〜12か月以内に回収できます。より詳細なコストの内訳については、Zendesk自動解決に関するガイドをご覧ください。

Zendeskを超えて：ネイティブなレポート機能を補完する

Zendeskのインテントパフォーマンスレポートは、何が起こったかを理解するのに適しています。しかし、それらは本質的に受動的です。過去のデータを見て、何を修正するかを推測しようとしています。

これは、補助ツールが役立つ場所です。eesel AIでは、インテントの最適化に積極的に取り組んでいます。

• デプロイメント前のシミュレーション：AIが実際の顧客と話す前に、過去の数千件のチケットに対してAIを実行できるため、各インテントでどのように機能するかを正確に把握できます。
• 自動的な知識ギャップの特定：エスカレーションが発生してギャップが明らかになるのを待つ代わりに、既存のチケット履歴からギャップを表面化します。
• わかりやすい英語での推奨事項：混同マトリックスを表示するだけでなく、マージ、分割、または再トレーニングするインテントを具体的に指示します。
• 継続的な学習：AIは、直接処理した会話だけでなく、すべてのエージェントの修正から学習します。

Zendeskと直接統合しているため、プラットフォームを選択する必要はありません。リアルタイムのパフォーマンス監視にはZendeskを使用し、プロアクティブな最適化とより深い履歴分析にはeesel AIを使用します。

価格をチェックして、比較方法を確認するか、AIエージェントの機能の詳細をご覧ください。

インテントパフォーマンスの向上：実行可能な戦略

時間の経過とともにインテント認識を向上させるための実用的なロードマップを以下に示します。

クイックウィン（今月これらを実行してください）

• 上位10件のインテントを監査する：最も頻繁にトリガーされるインテントを10件抽出し、信頼度スコアを確認します。85％を下回るものはすぐに注意が必要です。
• 重複するインテントを四半期ごとに確認する：混同マトリックスを実行し、クロストリガーが15％を超えるインテントをマージまたは区別します。
• 実際の言語で表現を更新する：顧客がチケットで問題を実際にどのように説明しているかを聞き、それらの正確なフレーズをインテントトレーニングに追加します。
• インテントパフォーマンスをCSATに接続する：特定のインテントがトリガーされたときに顧客がより満足しているかどうかを追跡します。信頼度の高いインテントでCSATが低い場合は、問題は認識ではなく解決であることを示唆しています。

長期的な最適化

• コンテンツカバレッジ分析を使用してインテント分類を構築する：顧客が何を求めているかについての仮定ではなく、実際の顧客データに基づいてインテント構造を構築します。
• 継続的な学習を実装する：エージェントの修正が自動的にインテントトレーニングにフィードバックされるプロセスを設定します。
• 会話ジャーニーエクスプローラーを使用する：会話フローで顧客が離脱する場所を特定し、それらのブレークポイントを修正します。
• 製品フィードバックループを作成する：インテントの傾向データを製品チームと共有します。会話の20％が特定の機能の混乱についてである場合、それはサポートの問題ではなく、製品の問題です。

インテントデータを使用してビジネス上の意思決定を推進する

インテントパフォーマンスデータは、AIを最適化するためだけのものではありません。より広範なビジネスインテリジェンスの宝庫です。

製品フィードバック：特定のインテントでのボリュームが多い場合は、製品の機会を示唆していることがよくあります。製品が明確にすべきことを行う方法を数百人の顧客が尋ねている場合、それはエスカレーションする価値のあるUXの問題です。

リソースの割り当て：インテントデータを使用して、人間の専門知識が必要なトピックと、完全に自動化できるトピックを特定します。複雑な請求紛争には常にエージェントが必要になる可能性があります。パスワードのリセットは間違いなく必要ありません。

トレーニングの優先順位：エスカレーションの高いインテントにエージェントのトレーニングを集中させます。「サブスクリプションの変更」インテントがトリガーされたときに顧客が一貫してエスカレーションする場合は、エージェントはその分野で深い専門知識が必要です。

コンテンツ戦略：パフォーマンスの低いインテントのナレッジベース記事を作成します。AIがインテントを正しく認識しているが、提供する適切なコンテンツがない場合があります。

Zendesk AIエージェントのインテントパフォーマンスレポートを最大限に活用する

Zendesk AIエージェントのインテントパフォーマンスレポートは強力なツールですが、一貫して使用する場合に限ります。最適化フェーズに合わせてレビュー頻度を設定します。積極的に調整している場合は毎週、状況が安定したら傾向分析の場合は毎月です。

インテント認識は目的を達成するための手段であることを忘れないでください。目標は完璧な分類ではなく、より優れた顧客体験とより効率的な運用です。解決率、CSATスコア、エージェントの処理時間などのダウンストリーム指標に注目してください。

受動的なレポートを超えて、プロアクティブなAI最適化が必要な場合は、eesel AIをお試しください。問題が顧客に届く前に発生するシミュレーション、より深い分析、継続的な改善により、Zendeskのネイティブ機能を補完します。