ステップバイステップガイド：Zendeskでインテント検出モデルを使ってチケットタグを自動化する方法

カスタマーサポートの現場にいれば、お決まりの作業があるはずです。新しいチケットが届くと、誰かがそれを読み、顧客が何を求めているのかを把握し、適切なタグを付けなければ、担当のエージェントにさえ届きません。これは時間がかかり、少し退屈で、ヒューマンエラーが起こりやすい典型的な作業です。そして、トリアージに費やされる時間はすべて、顧客を待たせている時間でもあります。

朗報です。このタスク全体をチームの負担から解放できます。意図検出を利用すれば、AIが受信したチケットを自動的に読み取り、顧客がなぜ連絡してきたのかを理解します。返金リクエスト、技術的なバグ、請求に関する質問の違いを判別し、瞬時に正しいタグを適用できます。これにより、チケットはより速く適切な担当者にルーティングされ、緊急の問題が必要な注意を引くことができます。

このガイドでは、これを設定する2つの方法を見ていきます。まず、Zendeskの組み込み機能である「インテリジェントトリアージ」について説明します。次に、シームレスなeesel AI統合を使用して、より強力で柔軟な方法を紹介します。

はじめに必要なもの

本題に入る前に、各オプションで何が必要かを簡単に確認しましょう。すぐに、利用しやすさとコストにかなり大きな違いがあることがわかるでしょう。

Zendeskネイティブのインテリジェントトリアージの場合：

• Zendesk Suite Professionalプラン以上。

• プラン料金に加えて追加費用がかかる、有料の「Advanced AI」アドオン。

• 十分な量の過去データ。Zendeskは、モデルが学習するために過去6か月間で少なくとも1,000件のチケットを推奨しています。

• あなたのビジネスが、eコマース、ソフトウェア、旅行など、Zendeskがサポートする業界のいずれかに該当する必要があります。

eesel AIを使用する場合：

• Zendeskのどのプランでも利用可能。

• eesel AIアカウント。わずか数分で自分で設定できます。

ネイティブな方法：「インテリジェントトリアージ」の設定

Zendesk独自のこの機能は、**インテリジェントトリアージ**と呼ばれています。これはAIモデルを使用して、チケットの意図、センチメント、言語を推測します。有効にすると、このツールは新しいチケットに「intent__refund_request」や「sentiment__negative」などのタグを追加し、カスタムフィールドに入力します。

ここでは、その設定方法の概要を簡単に説明します。

1. インテリジェントトリアージをオンにする： まず、管理センターに移動する必要があります。そこからAIセクションを見つけ、インテリジェントトリアージを選択します。ここで、意図、センチメント、言語検出のすべての設定を管理します。

2. 設定を選択する： 有効にした後、AIにどのチャネルを監視させるかを決定します。メール、ウェブフォーム、APIチケットなど、いくつかのチャネルでオンにすることができます。これにより、自動化がアクティブになる場所をある程度制御できます。

3. （必要に応じて）独自の意図を作成する： Zendeskは、あなたの業界に基づいて事前に構築された意図のリストを提供します。それらがあなたの業務を完全にカバーしていない場合は、カスタム意図を作成できます。例えば、「不良品」に関する質問が頻繁に来る場合、名前と説明を付けてそのための特定の意図を作成できます。

4. トリガーを構築する： AI自体は何もルーティングせず、タグを追加するだけです。それらのタグを何か役立つものにするのはあなた次第です。Zendeskのトリガーに入り、AIの出力に基づいてルールを作成する必要があります。例えば、「意図フィールドが『返金リクエスト』の場合、チケットを『請求チーム』グループに割り当てる」というトリガーを設定できます。

AIの出力に基づいてZendeskでトリガーを構築する方法を示すスクリーンショット。

これは確かにすべて手作業で行うよりも一歩進んでいますが、いくつかのかなり大きな欠点があります：

• 高価で、誰もが利用できるわけではない： 最大のハードルはコストです。インテリジェントトリアージはZendeskの高価なプランでしか利用できず、それでもAdvanced AIアドオンに追加料金を支払う必要があります。そのため、多くのチームにとっては手の届かないものとなっています。

• あまりカスタマイズできない： 確かに、カスタム意図を作成することはできますが、それでもZendeskのサンドボックス内で操作しているにすぎません。AIの思考方法、個性、または通常のトリガーが許す範囲を超えた機能について、あまり意見を言うことはできません。

• AIはZendeskのことしか知らない： このモデルはZendeskアカウント内の情報だけでトレーニングされています。ConfluenceやGoogle Docs、あるいは古いSlackのスレッドにあるかもしれない、チームにとって非常に重要な情報については全く知りません。この知識のギャップは、精度の低い、または過度に一般的なタグ付けにつながる可能性があります。

より良い方法：eesel AIを使ってチケットのタグ付けを自動化する

Zendeskのネイティブツールは第一歩ですが、本当に正確で高度にカスタマイズされたワークフローを必要とするチームにとっては、少し制限があるように感じるかもしれません。eesel AI for Zendeskのような統合は、これらの障害を回避するために構築されています。何より、数分でセットアップして実行できます。

ここでは、よりスマートな自動化ワークフローを構築する方法を紹介します。

ナレッジソースを接続する

どんなAIの精度も、結局はトレーニングデータにかかっています。ZendeskのAIは1つのソースしか見ることができませんが、eesel AIは、それがどこにあっても、会社のすべての知識に接続できます。

まず、ワンクリックでZendeskアカウントを接続します。すぐに、eesel AIは過去のチケット、マクロ、ヘルプセンターの記事から学習を開始します。これにより、ブランドの声、よくある顧客の問題、そして良い解決策がどのようなものかを把握するのに役立ちます。

しかし、そこで止まる必要はありません。他の数十のアプリも簡単に接続できます。チームのWikiをConfluenceやNotionにリンクしたり、Google DocsやPDFからガイドを取り込んだり、Slackに接続したりすることもできます。AIにビジネスの全体像を与えることで、サイロ化されたツールが提供できるものよりもはるかに正確で文脈を意識した意図検出が可能になります。

eesel AIが複数のナレッジソースに接続する方法を示すインフォグラフィック。

AIエージェントに指示を与える

すべてのナレッジを接続したら、実際にチームに合わせた自動化ワークフローを構築する準備が整いました。ここからがeesel AIの真価が発揮されるところです。

あらかじめ定義されたカテゴリに制限される代わりに、簡単なプロンプトエディタを使用してAIエージェントに具体的な指示を与えます。そのペルソナ、トーン、そして実行してほしい正確なステップを定義できます。例えば、「顧客が『壊れた商品』について言及した場合、チケットに『Damaged_Product』というタグを付け、『Replacements』チームに割り当てる」といった簡単な指示を与えることができます。

しかし、本当の魔法はカスタムAIアクションにあります。あなたのAIエージェントは、単にタグを追加する以上のことができます。それは次のことが可能です：

• あらゆるチケットフィールドを更新する： 優先度を自動的に変更したり、ステータスを設定したり、その他あなたが依存しているカスタムフィールドを更新したりできます。

• インテリジェントにエスカレーションする： 複雑な問題を、誰も触れることなく直接シニアエージェントや専門チームに送信します。

• 他のアプリから情報を検索する： 顧客が注文状況について尋ねたと想像してみてください。あなたのAIエージェントは、リアルタイムでShopifyデータベースに問い合わせ、情報を取得し、それを使用してチケットにタグを付けたり、返信したりすることができます。

ほとんどのヘルプデスクに見られるような、硬直したトリガーベースのシステムでは、このレベルの制御は得られません。

AIアクションをカスタマイズするためのeesel AIワークフロー画面の表示。

自動化をテストして展開する

新しい自動化のスイッチを入れるのは、神経を使うものです。もしそれが間違って、キューをめちゃくちゃにしてしまったらどうしますか？ eesel AIは、そのシミュレーションモードでそうした当て推量をなくします。

AIが1つのライブチケットに触れる前に、安全なサンドボックスで過去の何百、何千ものチケットでテストすることができます。シミュレーションレポートは、AIがそれぞれにどのようにタグ付けし、ルーティングし、応答したかを正確に示します。

自動化を安全にテストするためのeesel AIシミュレーションモード。

その作業を確認し、潜在的な自動化率を見て、指示やナレッジソースに簡単な調整が必要な箇所を特定できます。これにより、実際のデータですべてを微調整できるため、本番稼働する前に完全に自信を持つことができます。

準備ができたら、ゆっくりと展開できます。「パスワードリセット」のような1つか2つの簡単なチケットタイプだけをAIに処理させることから始め、それ以外はすべて人間のエージェントに送ります。結果を見て、システムに慣れてきたら、徐々にAIに任せる範囲を広げていくことができます。このリスクのないアプローチは、ほとんどの組み込みツールにはないレベルの制御を提供します。

ヒントと避けるべき間違い

チケットのタグ付けの自動化を始めるにあたり、最高の結果を得るために以下の点に注意してください。

間違い1：キーワードに固執する

よくある罠は、「返金」や「キャンセル」のようなキーワードをスキャンするだけの単純なルールを作成することです。問題は、顧客があなたが期待する正確な言葉をめったに使わないことです。彼らは「お金を返してほしい」とか「注文したものと違う」と言うかもしれません。適切な意図検出モデルは、言葉の背後にある意味を理解し、これらのフレーズがすべて同じことに関するものであることを知っています。これが、eesel AIのような最新のシステムを、古いルールベースのセットアップよりも使用する核となる利点です。

間違い2：テストなしでローンチする

お願いですから、自動化システムをテストせずにオンにしないでください。設定が不十分なAIは、簡単にチケットを間違った場所に送ったり、顧客に不正確な情報を提供したりして、チームにとってより大きな頭痛の種を作り出す可能性があります。常にシミュレーション機能を使用して、自分の過去のデータに対してセットアップがどのように機能するかを確認してください。これにより、顧客がそれを見る前に、問題を解決することができます。

結論：自動タグ付けでコントロールを取り戻す

意図検出によるチケットタグの自動化は、もはや「あれば便利」なものではなく、迅速かつ効率的でありたいと願うあらゆるサポートチームにとって不可欠なものとなっています。Zendeskネイティブのインテリジェントトリアージも一つの選択肢ですが、コスト、柔軟性、アクセスできる知識の面で、いくつかの現実的な制約があります。

きめ細やかな制御、高い精度、そして安全な自動化の展開方法を求めるチームにとっては、専用のソリューションが最適です。すべてのナレッジソースを接続し、強力なワークフロービルダーを提供することで、eesel AIは真にスマートなトリアージシステムの構築を可能にします。これにより、時間を節約し、エージェントの燃え尽き症候群を減らし、チームが最も得意とすること、つまり顧客の困難な問題を解決することに集中できるようになります。

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