Zendesk AIコンテンツの提案

正直なところ、カスタマーサポートにおけるAIがもたらす可能性は計り知れません。ZendeskのようなプラットフォームにはAI機能が満載されており、これらは返信を自動化し、エージェントをサポートし、顧客満足度を維持することを目的としています。しかし、

多くのサポートチームが気づき始めていますが、単にAIのスイッチを入れただけでは、魔法のようにすべてが解決するわけではありません

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テック業界には昔から「ガベージイン・ガベージアウト（ゴミを入れれば、ゴミしか出てこない）」という言葉があります。少し辛辣ですが、これは真実です。AIは、与えられた情報と同じレベルの賢さしか持ち得ません。

多くのチームが、Zendesk AIに本当に役立つ正確な回答を提供させるのに苦労しています。その結果、顧客は混乱し、エージェントは不満を抱き、誰もがAIは期待外れだと感じてしまいます。

このガイドは、まさにそのためのものです。ZendeskのAIがどのようにコンテンツを利用するのかを解説し、コンテンツを整備するためのベストプラクティスを紹介し、プラットフォームの限界を乗り越えて望む結果を得る方法を示します。

Zendesk AIのコンテンツサジェスチョンとは？

まず最初に、「Zendesk AIのコンテンツサジェスチョン」は単一の機能ではありません。これはZendesk内の複数のツールが、ヘルプセンターという一つの中心的な場所から情報を引き出すことで得られる最終結果です。顧客から質問があると、ZendeskのAIはナレッジベースを検索し、回答を見つけたり生成したりします。

主な機能でどのように機能するかを簡単に見てみましょう：

• AIエージェント（旧Answer Bot）： これはZendeskのチャットボットです。顧客の質問を読み取り、関連するヘルプセンターの記事へのリンクを提案するか、そのコンテンツから直接的な回答を生成しようとします。

• 生成AIによる返信： これは記事をリンクするだけでなく、一歩進んだ機能です。ナレッジベースから情報を引き出し、ユーザーの質問に対してより会話的で直接的な回答を作成します。

• Agent Copilot： このツールはチーム専用で、エージェントワークスペース内で直接機能します。エージェントがチケットに対応している際、Copilotは記事やマクロを提案し、より迅速な返信をサポートします。

重要なのは、これらのツールはすべて、Zendeskヘルプセンター内の情報にほぼ完全に依存しているということです。コンテンツがAIに理解できる形で設定されていなければ、これらの機能はいずれもうまく機能しません。

Zendesk AIのコンテンツサジェスチョンのためにナレッジベースを最適化する方法

AIのためにナレッジベースを準備することは、そのパフォーマンスを向上させるためにできる最も重要なことです。サポートコンテンツの大掃除だと考えてください。サポートのプロやZendesk自身が推奨するこれらの実践的なステップは、大きな違いを生むでしょう。

1. 記事ごとに1つのトピックに絞る

AIはかなり簡単に混乱します。「パスワードのリセット」に関する記事が「請求情報の更新」にも言及していると、AIは間違った情報をつかんでしまうかもしれません。各記事は特定のトピックを一つだけ扱い、明確な解決策を一つ提示する必要があります。

このアプローチにより、内容が非常に明確になり、AIが脇道にそれずに正しい答えを見つけやすくなります。トピックが関連している場合は、記事間でリンクを張ればよいのです。

2. 明確かつシンプルに書く

AIは、あなたの会社の身内ネタや頭字語、専門用語を理解しません。そして正直なところ、多くの顧客も同様でしょう。記事は平易でシンプルな言葉で書きましょう。短い文章と明確な段落が、ここでは最良の友です。

3. フォーマットを使ってコンテンツを構造化する

巨大な、改行のないテキストの壁を読もうとするところを想像してみてください。悪夢ですよね？ 実はAIも同じように感じています。見出し（H2、H3）、箇条書き、番号付きリストを使って、コンテンツを案内する道しるべとしましょう。

適切なフォーマットは、AIが情報の構造と重要性を理解するのに役立ちます。つまり、AIが回答を生成する際、ステップバイステップガイドのように、論理的で明確な順序に従う可能性が高くなります。

4. 質問には完全な文脈で答える

AIが役立つためには、単なる「はい」や「いいえ」以上の情報が必要です。人間のように文脈を推測することはできないので、具体的に説明しなければなりません。

例えば、このように書く代わりに：

「Q: 返金は可能ですか？」

「A: はい。」

このように書き直します：

「Q: 返金は可能ですか？」

「A: はい、過去30日以内に行われた購入については返金をリクエストできます。」

2番目のバージョンは、AIが実際に役立つ回答を形成するために使用できる完全な情報を提供します。

5. 表や画像には注意する

ほとんどのAIモデルは複雑な表を読むのが非常に苦手で、画像を「見る」ことは全くできません。重要なステップがスクリーンショットだけで説明されている場合、AIはその意味を全く理解できません。

表を使用する必要がある場合は、せいぜい2〜3列程度のシンプルなものにしましょう。そして、画像やスクリーンショットの内容を説明するために、必ず説明文を添えてください。おまけに、これはコンテンツを誰にとってもよりアクセシブルなものにします。

6. 顧客が検索するようなタイトルを付ける

顧客の立場になって考えてみてください。彼らはおそらく、機能の正式名称や社内用語を使いません。「パスワードをリセットするには？」のように質問したり、「パスワード リセット」で検索したりします。

これらの自然な質問に一致するように記事のタイトルを付けましょう。これにより、AIが直接的な一致を見つけ、適切な記事を提供する可能性がはるかに高くなります。

7. ナレッジベースをクリーンに保つ

これは最も重要なルールかもしれません。古かったり、矛盾していたり、重複していたりする記事は、AIが悪い回答をする一番の原因です。AIは2021年のヘルプドキュメントと昨日書いたドキュメントの違いを区別できません。矛盾する情報を持つ2つの記事を見つけると、単に推測で答えるかもしれません。

定期的にコンテンツを監査する時間を設けましょう。古い記事はアーカイブし、変更があったものは更新し、重複は統合します。製品に異なるバージョンがある場合は、各記事がどのバージョンに適用されるかを明確に記述してください。

Zendesk AIのコンテンツサジェスチョンだけに頼ることの限界

さて、あなたは数週間かけてナレッジベースを整理しました。すべての記事は完璧にフォーマットされ、明快で、単一のトピックに絞られています。これでZendesk AIは完璧に機能するはずですよね？

うーん、そうかもしれません。しかし、おそらくそうではありません。

コンテンツを整理することは大きな第一歩ですが、単一のプラットフォームに閉じ込められるという根本的な問題は解決しません。完璧なナレッジベースがあっても、いくつかの壁にぶつかる可能性が高いです。

完璧にクリーンなナレッジベースがあっても直面する主な課題と、異なるアプローチがどのように役立つかを以下に示します。

限界1：ナレッジはあらゆる場所に散在しているが、ZendeskのAIは一箇所しか見ない

現実的に考えて、あなたの会社のナレッジはZendeskヘルプセンターだけに存在するわけではありません。Confluenceの社内WikiやNotionのプロジェクト計画、Googleドキュメントの技術文書、Slackでのカジュアルな会話など、様々な場所に分散しています。

ZendeskのAIは、そのどれも見ることができません。これにより巨大な死角が生まれ、2つの悪い選択肢しか残されません。つまり、そのすべての情報をヘルプセンターにコピーする（メンテナンスの悪夢）か、AIが必要とする知識のごく一部しか知らないことを受け入れるかです。

ここでeesel.aiのようなツールがゲームを変えます。これは、すべてのナレッジソースを統合するために特別に設計されています。シンプルなワンクリック統合により、ヘルプデスク、Wiki、ドキュメントアプリに即座に接続し、AIに会社の知識の全体像を提供できます。

限界2：「あとは運任せ」の導入問題

AIが顧客と対話する準備ができていると、どうすれば確信できるでしょうか？ Zendeskでは、それはほとんど当て推量です。社内テストはできますが、本番稼働前に何千もの実際の顧客の質問に対してどのように機能するかを確認する確実な方法はありません。結局、実際の顧客でベータテストをすることになり、これは簡単に悪い体験につながりかねません。

eesel AIは、強力なシミュレーションモードでこれを解決します。安全な環境で、何千もの過去のチケットに対してAIを実行できます。AIがどのように応答したかを正確に示し、解決率の正確な予測を提供し、ナレッジのギャップを特定します。これらすべてを、一人の顧客がAIと対話する前に行えます。これにより、何が起こるかを把握した上で、自信を持って本番稼働に移行できます。

限界3：AIはあなたの行動からではなく、書かれたものから学習する

ZendeskのAIは、少し頭でっかちな学生に似ています。洗練された公式のヘルプセンター記事から学習します。しかし、多くの場合、厄介な問題に対する最良の解決策は記事の中にはありません。それは、優秀なエージェントが顧客と交わしたやり取りの中に隠されています。

これはアプローチの大きな違いです。eesel AIは、過去のサポートチケットでトレーニングできます。何千もの過去の会話をふるいにかけ、ブランドの真のトーンを学び、複雑な問題のニュアンスを理解し、正式に文書化されていなかった効果的な解決策を見つけ出します。これにより、新しい記事を一つも書くことなく、初日からAIがより賢くなり、チームの実際の働き方に沿ったものになります。

Zendesk AIのコンテンツサジェスチョンの価格

ZendeskのAI機能の価格は、メインのサブスクリプションプランと特定のアドオンに連動しています。

• Suiteプラン： AIエージェントやナレッジベースツールなどの基本的なAI機能は、Zendesk Suiteプランに含まれています。これらは**Suite Teamプランで月額、エージェント1人あたり$55から**始まります（年間払いの場合）。

• 高度なAIアドオン： インテリジェントトリアージ（チケットを自動的に分類）やエージェント向けの生成AIなどのより強力な機能には、高度なAIアドオンが必要です。これには、月額、エージェント1人あたり追加で$50がかかります。

このエージェントごとの価格設定は、特にチームが成長するにつれて、急速に高額になる可能性があります。AI機能の使用頻度に関わらず、新しい人材を一人雇うたびに追加料金が発生します。これは、透明性の高いインタラクションベースの価格設定を使用するeesel AIのようなプラットフォームとは異なるモデルです。席数ではなく使用量に対して支払うため、コストが予測しやすく、チームの成長によって不利益を被ることもありません。

提案を超えて、真の自動化へ

Zendeskヘルプセンターの最適化は素晴らしい一歩です。これまで説明してきたプラクティスに従うことで、AIのパフォーマンスが向上するだけでなく、ナレッジベースがエージェントや顧客にとってより役立つものになります。これはWin-Winの関係です。

しかし、それはまだ第一歩に過ぎません。

もしあなたがサポートの自動化に真剣に取り組むなら、いずれ単一のサイロ化されたプラットフォームに依存することの限界に突き当たるでしょう。他のシステムから切り離されたナレッジベース、確実なテストツールの欠如、そしてチームの実際の専門知識から学べないAIは、常にあなたの足を引っ張ることになります。

基本的な提案から一歩進む準備ができたチームにとって、次のステップはツールを連携させることです。eesel AIは、既存のZendeskと連携して動作し、散在するすべてのナレッジを一つにまとめ、自信を持ってテストできるようにし、サポート体験を完全にコントロールできるようにします。数ヶ月ではなく数分で始めることができ、AIがチームのために本当にできることをついに解き放つことができます。