Zendesk AI を活用して、エージェント向けにスパムと正規の問い合わせを分類する実践ガイド

サポートチームに所属している方なら、この感覚はよくご存じでしょう。Zendeskのキューにログインし、お客様の実際の問題を解決しようと意気込むものの、まずはフィッシング詐欺、一方的なセールス、そして単なるスパムといったジャンクメールの海をかき分けなければなりません。これは貴重な時間を奪い、ワークスペースを散らかし、サポート指標を歪める日課となっています。

Zendeskには、受信チケットの意図や感情を分析して、この混乱を解決するのに役立つネイティブのAIツールがいくつか用意されています。このガイドでは、これらの組み込み機能を基本的なスパムフィルターとして設定する具体的な手順を解説します。

しかし、正直なところ、Zendeskのツールは万能薬ではありません。手動での設定が多く必要で、かなり大きな制限も伴います。そこで、ネイティブの設定方法を解説した後、この頭の痛い問題を根本的に解決するための、より強力で真に自動化された方法についても見ていきましょう。

はじめに必要なもの

始める前に、必要な権限が揃っているか確認しましょう。簡単なチェックリストはこちらです。

• Zendeskアカウントへの管理者アクセス。これがないと、ビジネスルールを作成したり変更したりできません。

• Zendesk Suite Professionalプラン以上。これから説明するAI機能は、下位プランには含まれていません。

• Copilotアドオン（旧称：Advanced AIアドオン）。インテリジェントトリアージのような主要機能は、この有料アドオンの一部です。このプロセス全体の基盤となります。

• 典型的なスパムがどのようなものか、大まかに把握しておくこと。これから作成するルールの参考になるよう、いくつかの例を手元に用意しておくと便利です。

Zendeskのネイティブツールの使い方

さて、いよいよ本題です。Zendeskの組み込みツールを使って、スパムと本当に重要なチケットを分離するシステムを構築する方法をご紹介します。

ステップ1：Zendeskのインテリジェントトリアージと感情分析を理解する

まず、Zendeskには「スパムを検出」というラベルの付いたボタンはないことを理解することが重要です。少し工夫して、**インテリジェントトリアージ**ツールを使う必要があります。この機能は、新規チケットをスキャンし、意図、言語、感情のタグを付けます。ここでは、意図と感情に焦点を当てます。

• 意図： お客様が何を望んでいるかについてのZendeskの最善の推測です。「請求に関する質問」や「注文状況」などを識別します。スパムには販売やマーケティングの意図が含まれていることが多く、Zendeskはこれを検知できる場合があります。例えば、「今日から売上を爆発的に伸ばしましょう！！」のような件名のチケットは、マーケティング関連の意図としてフラグが立てられる可能性が高いです。

• 感情： チケットの感情的なトーンを測定し、肯定的、否定的、中立的のいずれかに分類します。多くのスパムは、奇妙に中立的であったり、過度に肯定的であったりする雰囲気を持っています。一方、不満を抱えたお客様からの緊急性の高い本物のチケットは、ほとんどの場合、否定的とマークされます。

これらの分類はチケットのサイドバーに表示され、自動化ルールを構築するためのフックとして使用します。しかし、これはスパムを見つけるための間接的な方法であることを覚えておいてください。本来の目的ではないものを探すために、カスタマーサービス用に設計されたシグナルを利用しているのです。

ステップ2：スパムの疑いがあるチケットを振り分けるトリガを作成する

ここからが面白いところです。AIの予測に基づいて、スパムの可能性があるものを隔離するZendeskトリガを構築します。サポートキューの用心棒を雇うようなものだと考えてください。

以下に、そのためのステップバイステップガイドを示します。

1. **管理センター**にアクセスし、オブジェクトとルール > ビジネスルール > トリガに移動します。

2. **「トリガを追加」**ボタンをクリックして開始します。

3. トリガに「スパムの疑いがあるチケットを保留キューに転送」のような覚えやすい名前を付けます。

4. **「以下のすべての条件を満たす」**の下に、ロジックを追加します。一般的な条件は次のようになります：「意図 | 次と等しい | スパム/マーケティング」（またはZendeskがあなたのスパムに対して識別する類似の意図）。

5. スパムのほとんどが特定のトーンを持つパターンに気づいた場合は、「感情 | 次と等しい | 中立」のような条件を試すこともできます。一部の正当な（しかし短い）リクエストも中立的である可能性があるため、これは少し賭けになりますが、選択肢の一つです。

6. 次に、**「アクション」**セクションで、これらのフラグが立てられたチケットに対してZendeskに何をさせるかを指示します。以下に便利なアクションをいくつか示します。

   • 「タグを追加 | spam_review」
   • 「グループを設定 | スパムレビュー」（このグループが存在しない場合は、まず作成する必要があります。）
   • 「優先度を設定 | 低」 この設定は、スパムを単に削除するわけではありません。それはリスクが高すぎます。代わりに、別の優先度の低いキューに移動させます。これにより、マネージャーやエージェントが1日に1回「スパムレビュー」グループを確認し、ジャンクメールを一括削除できます。これは、メインキューから1つずつ選び出すよりもはるかに高速です。

ステップ3：ルールとブロックリストを監視・調整する

これは決して「設定したら終わり」という類の解決策ではありません。トリガの成功は、ZendeskのAIが新しいタイプのスパムにどれだけ対応できるかにかかっています。常に監視し続ける必要があります。

週に一度は「スパムレビュー」キューをチェックする習慣をつけましょう。主な目的は、誤検知、つまりトリガが誤ってスパムの山に放り込んでしまった本物のお客様のチケットを探すことです。もし見つけたら、トリガの条件をもう少し正確になるように調整し直す必要があります。

そして、Zendeskの昔ながらのスパムツールも忘れないでください。**[中断されたチケット]キューを手動で確認し、厄介なメールアドレスやドメイン全体を[ブロックリスト]**に追加することもできます。全体として、監視、調整、リストの維持というサイクルになります。何もしないよりはましですが、それでもあなたやチームにとって時間を浪費する作業です。

Zendeskのネイティブツールを使用する際の課題

先ほど説明した方法は役立つかもしれませんが、完璧な、あるいは真に自動化された解決策とは程遠いものです。スパムフィルタリングにZendeskのネイティブツールを使い続けることには、チームを手作業のサイクルに留めてしまう可能性のある、いくつかの現実的な欠点があります。

ルールの構築と維持に依然として手間がかかる

これが最大の問題点です。すべての作業を行っているのはあなた自身です。Zendesk AIはヒント（意図や感情）を与えてくれますが、すべてのトリガを構築し、テストし、常に更新しなければなりません。スパマーが新しい戦術で巧妙になると、あなたのルールブックはより長く、より複雑になり、管理がすぐに面倒になります。

誤検知が多く発生する可能性が高い

意図や感情を使ってスパムを捕まえるのは、魚釣り用の網でハエを捕まえようとするようなものです。単に、その仕事に適したツールではありません。見込み客からの「価格は？」という完璧に正当で短いメールが、中立的な感情としてフラグ付けされ、スパムキューに直行してしまう可能性があります。つまり、エージェントは依然としてジャンクフォルダを再確認する時間を費やす必要があり、これは自動化の目的そのものを損なうものです。

AIのコンテキストが限られている

ZendeskのAIはZendeskのデータから学習しますが、それだけです。ConfluenceのページやGoogleドキュメントの社内ガイド、過去にSlackで議論された解決策の内容は知りません。この限られた視野では、ビジネスの全体像を把握できず、予測の精度が低下します。パズルのごく一部しか見ていないため、あなたの会社にとって「本物の問い合わせ」がどのようなものかを深く理解しているわけではありません。

より高度なAIがSlackやConfluenceなどの複数のナレッジソースに接続し、より良いコンテキストを得る様子を示すインフォグラフィック。これは、Zendesk AIを使用してエージェント向けのスパムと本物の問い合わせを分類する際の主要な制限事項です。

セキュリティと設定の頭痛の種

サイバーセキュリティ企業CloudSekの最近の調査によると、Zendeskのトライアルインフラは、未検証のメールの処理方法が原因でフィッシングキャンペーンに利用される可能性があると指摘されています。単純な意図ベースのトリガでは、本物のお客様の問題に見せかけた巧妙なフィッシングメールを捕らえるには不十分かもしれません。全体的な設定は、簡単なプラグアンドプレイソリューションとは程遠く、うまく機能させるには継続的な技術的な監視が必要です。

より良い方法：スパム分類を真に自動化する

常に管理が必要な手動ルールの網に絡まる代わりに、スパム検出を最初から自動化するソリューションを使ってみてはいかがでしょうか？それこそがeesel AIが目指すものです。

eesel AIは、Zendeskアカウントに直接接続するプラットフォームであり、この問題を、手作業なしで処理するために設計された専用の**AIトリアージ**製品を備えています。

他とは違う点は以下の通りです。

• 自律的に学習する： eesel AIでは、ルールを一つも書く必要はありません。チームがすでにチケットをどのように処理したかから学習します。過去の何千もの会話を分析し、どのチケットがスパムとしてマークされクローズされたかを確認し、将来的にそれらのパターンを特定する方法を自動的に見つけ出します。

• 数分で導入可能： あの複数ステップの設定プロセスは忘れてください。eesel AIのオンボーディングは完全にセルフサービスです。クリック一つでZendeskアカウントを接続し、数時間や数日ではなく、数分で稼働を開始できます。

• 自動化の前にシミュレーション： ここが本当に賢いところです。お客様向けに何かを有効にする前に、eesel AIのシミュレーションモードが、過去の何千ものチケットでAI設定をテストします。それがどのように機能したかを正確に示し、精度の明確な予測を提供します。これにより、プロセスから当て推量を排除し、本番稼働前に完全な自信を持つことができます。これは、Zendeskのネイティブツールでは不可能なことです。

eesel AIのシミュレーションモードのスクリーンショット。ユーザーが本格導入前にAIがスパムと本物の問い合わせをどのように分類するかをテストするのに役立ちます。これは、Zendesk AIのみを使用してエージェント向けのスパムと本物の問い合わせを分類するよりも優れたアプローチです。

• すべてのナレッジを接続： eesel AIは、ヘルプセンターや社内ドキュメントからSlackまで、すべてのナレッジソースに接続できます。これにより、あなたのビジネスにとって「本物の問い合わせ」が何かをはるかに深く理解し、誤検知のリスクを大幅に削減します。

スパム管理をやめて自動化を始めよう

ZendeskのネイティブAIを使って、スパムにフラグを立てるための半手動システムを構築することは確かに可能です。しかし、それは常に注意が必要な対症療法であり、本物のお客様の問題をジャンクフォルダに埋もれさせてしまうリスクが常に伴います。これは長期的な解決策ではなく、一時的な応急処置です。

現代のサポートチームには、自律的に機能し、設定が簡単で、信頼性の高いツールが必要です。エージェントの時間は、デジタルな雑務に浪費するにはあまりにも貴重です。

もしあなたが本気でキューからスパムを排除し、チームがお客様に集中できるようにしたいのであれば、手動ルールの構築から脱却する時かもしれません。eesel AIが無料トライアルや簡単なデモで、どのようにチケットのトリアージとスパム分類を自動化できるかをご覧ください。