Zendeskが大規模なカスタマーサービスを自動化する方法（そして、より賢い方法）

カスタマーサポートの現場にいれば、お決まりの状況はご存知でしょう。増え続けるチケット、限られた時間、そして顧客を満足させ続けなければならないというプレッシャー。これらを両立させるのは至難の業です。この課題に対応するため、多くのチームがAIに注目しており、中でもZendeskはサポート案件の最大80%を自動化するという主張で大きな話題を呼んでいます。

80%というのは大きな数字であり、その仕組みに少し懐疑的になるのも無理はありません。本記事では、Zendesk独自のAIプラットフォームがどのようにして大規模なカスタマーサービスを処理するよう設計されているのかを冷静に分析します。その機能に迫り、見過ごされがちな課題を指摘し、そしてより柔軟な方法でAIをサポート業務に導入する道筋を示します。

Zendesk AIとは？

Zendesk AIは、Zendesk社が提供する独自のAIツール群で、既存のプラットフォームに直接組み込まれています。これは単一の製品というより、タスクの自動化、エージェントの支援、そして業務全体の円滑化を目的としたツールキットと考えるのがよいでしょう。その目的は、多数の個別ツールを導入することなく、効率性を向上させることにあります。

公開されている情報によると、Zendesk AIは主に3つの要素で構成されています。

• AIエージェント: これらは最前線で稼働するボットです。顧客が何を必要としているかを把握し、理想的には人間のエージェントに引き継ぐことなく、問題を最初から最後まで解決するように作られています。

• Copilot: このツールはバックグラウンドで動作し、人間のエージェントをサポートします。リアルタイムでの提案、過去の類似チケットに基づいた返信の下書き作成、長文の会話の要約などを提供し、チームが問題の要点を即座に把握できるようにします。

• インテリジェントトリアージ: 自動化されたディスパッチャーのように機能します。新規チケットをスキャンし、その内容と担当者を判断し、顧客の使用言語やトーンなどに基づいて適切な担当者や部署に振り分けます。

Zendeskによると、同社のAIは数十億件もの実際のカスタマーサービスチャットで事前学習済みです。これにより、一般的なサポート状況を理解する上で大きなアドバンテージがあり、ゼロからAIモデルを構築・学習させるよりもはるかに優れています。

Zendeskがプラットフォームで大規模なカスタマーサービスを自動化する仕組み

Zendeskの自動化戦略は、高度なAIモデルの活用と、それを自社プラットフォームに深く組み込むという2つの主要な考え方に基づいています。

Zendeskは「エージェントAI」と事前学習済みモデルをどう活用しているか

Zendeskの資料では「エージェントAI」という言葉が使われます。これは単に、AIエージェントがキーワードを見つけて定型文を返す以上のことができる、という意味です。つまり、複数のステップからなる問題を最後まで考え抜くように設計されています。例えば、「返金」という単語を見つけるだけでなく、顧客が特定の注文に対する返金を希望していることを理解し、それが企業ポリシーで許可されているかを確認した上で、実際に手続きを開始するように作られています。

これらのモデルは過去の膨大なサポートチケットから学習しているため、顧客が何をしようとしているのかをすでに把握しています。これにより、以下のような一般的なリクエストに即座に対応できます。

• Zendeskヘルプセンターから情報を引き出し、簡単な質問に答える。

• 基本的なトラブルシューティングの流れを顧客に案内する。

• 人間のエージェントが対応に入る前に、長く複雑な会話を要約する。

ZendeskがAIエージェントを使ってチケットの作成から解決までの流れを示すことで、大規模なカスタマーサービスを自動化する仕組みを表したワークフロー図。

高度な統合が果たす役割

Zendesk AIの最も明確な利点の一つは、それがプラットフォームのネイティブ機能であることです。Zendeskと連携しようとするサードパーティ製アプリではなく、それ自体がZendeskなのです。この緊密な連携により、チケットフィールドの変更、マクロの使用、顧客の完全なサポート履歴の簡単な参照など、外部ツールでは困難な操作をAIが実行できます。

しかし、その強みは弱みでもあります。AIが最高のパフォーマンスを発揮するのは、すべてのナレッジ、ワークフロー、顧客データがZendesk内にきちんと整理されている場合です。多くの企業にとって、現実はそうではありません。

この動画では、ZendeskのAI駆動エージェントが、顧客サポート案件の大部分をいかに自律的に処理できるかを説明しています。

ネイティブAIに潜む思わぬ落とし穴

緊密に統合されたAIは便利ですが、特にチームがより多くの自由、コントロール、そして迅速なセットアップを必要としている場合には、かえって足かせになることもあります。

ナレッジの「壁に囲まれた庭」

ここに最初の大きな問題があります。ZendeskのAIは、主にZendesk内に存在するデータから学習します。Zendeskヘルプセンターを検索したり、過去のチケットを参照したりするのは得意です。しかし、チームが重要な情報を保管している他の場所についてはどうでしょうか？

ほとんどの企業では、情報がさまざまな場所に散在しています。詳細な製品ガイドはConfluence、返品ポリシーはGoogleドキュメント、技術的な回避策はNotionにあるかもしれません。Zendesk AIがこれらの情報を参照できなければ、不完全な情報で作業することになります。これは誤った回答を増やし、チームへのエスカレーションを増加させることになり、自動化の目的そのものを損ないます。まさにこのようなギャップを埋めるために作られたのが、eesel AIのようなツールです。100以上のソースに接続することで、ボットが初回で正しい回答を導き出すために必要な全体像を確実に把握できるようにします。

esel AIが複数のソースからナレッジを統合することで「壁に囲まれた庭」をいかに打ち破るかを示すインフォグラフィック。これはZendeskが大規模なカスタマーサービスを自動化する際の重要な要素です。

詳細な制御の欠如とリスクの高い導入

強力なAIは、時に「ブラックボックス」のように感じられることがあります。何をすべきで、何をすべきでないかについて、具体的で詳細なルールを設定するのは難しい場合があります。例えば、ボットにパスワードリセットは処理させたいが、優良顧客からの怒りのメッセージは即座にエスカレーションさせたい、といったケースです。ネイティブの一括システムでは、そのようなレベルの制御を実現するのは困難な場合があります。

これは、単に「スイッチを入れる」ことへの現実的な恐怖につながります。AIが失敗して、厄介な質問に間違った答えをしないと、どうして確信できるでしょうか？自社のチケット履歴でAIを安全にテストする方法がなければ、基本的にはぶっつけ本番でうまくいくことを祈るしかありません。対照的に、eesel AIはシミュレーションモードを提供しており、過去数千件のチケットで設定をテストできます。AIがどのように回答したかを正確に確認し、解決できるチケット数の確かな予測を得て、顧客と対話する前に安全な環境でその動作を調整できます。

esel AIのシミュレーションモードのスクリーンショット。Zendeskが大規模なカスタマーサービスを自動化する際のプロセスのリスクを低減するのに役立ちます。

複雑なセットアップと結果が出るまでの長い待ち時間

Zendeskの基本的なAI機能は簡単に有効にできますが、高度なワークフローやカスタムアクションを稼働させるには、多くの場合、開発者、プラットフォームに関する深い知識、またはプロフェッショナルサービスのための予算が必要です。大規模なIT部門を持たないチームにとって、これは大きな障壁となり得ます。

すぐに終わるはずのプロジェクトが数ヶ月も長引き、投資対効果の実現が遅れることもあります。ここでも、異なるアプローチが大きな違いを生みます。eesel AIは、ユーザー自身でセットアップできるように設計されています。Zendeskアカウントを接続し、さまざまなソースからAIにナレッジを供給すれば、数ヶ月ではなく数分で、一行もコードを書くことなく利用を開始できます。

より良いスケーリング方法：Zendeskに柔軟なAIレイヤーを追加する

一つのシステムに縛られるのではなく、Zendeskと他のすべてのツールに接続する柔軟なAIレイヤーを使用する方が賢明です。これにより、両方の長所を活かすことができます。チームが使い慣れたヘルプデスクを維持しつつ、より接続性が高く、制御可能で、インテリジェントなAIでそれを強化できるのです。

ヘルプデスクだけでなく、すべてのナレッジを統合する

最高のAIエージェントは、最高のヒューマンエージェントと同じ情報にアクセスできます。eesel AIはZendeskにすぐに接続できますが、チームがナレッジを保管している他のすべての場所にも接続します。

ZendeskのネイティブAIでは、AIがZendeskのデータしか見られないというループに陥りがちです。eesel AIのような外部AIレイヤーを使えば、社内のあらゆる場所からのナレッジがAIに供給される、オープンで接続されたシステムを構築できます。その結果、顧客に対してよりスマートで正確な回答を提供できるようになります。

選択的な自動化とカスタムアクションで制御する

eesel AIは完全にカスタマイズ可能なワークフロービルダーを提供しており、ボットがどのチケットを処理すべきかを正確に決定できます。信頼を築くために、まずは小規模から始めることができます。例えば、「注文はどこにありますか？」に関するチケットのみを自動化し、それ以外のすべてを人間に引き継がせるルールを設定できます。

シンプルなノーコードのプロンプトエディタを使って、AIの個性や口調を定義できます。さらに良いことに、カスタムアクションを与えることで、実際の作業を行わせることができます。Shopifyで注文状況を調べたり、データベースでユーザーのアカウント詳細を確認したり、Zendesk内で特定のチームにチケットをタグ付けしてエスカレーションしたりすることが可能です。

esel AIでのワークフローアクションのカスタマイズ画面のスクリーンショット。Zendeskが大規模なカスタマーサービスを自動化する前の重要なステップです。

テストして、自分のやり方で展開する

本番稼働前にAIをテストできることは非常に重要です。eesel AIを使えば、先月のチケットでシミュレーションを実行し、実際に何が起こったかを正確に確認できます。AIが解決したであろう案件、エスカレーションしたであろう案件、そして投資対効果の現実的な見積もりを示す明確なレポートが得られます。

満足のいく結果が得られたら、一度に全員に展開する必要はありません。AIを段階的に導入できます。まずは特定のチャネルだけ、特定の種類のチケットだけ、あるいは営業時間外のサポートだけで有効にしてみるのもよいでしょう。分析ダッシュボードでそのパフォーマンスを監視し、チームが慣れてきたら徐々に責任範囲を広げていくことができます。

Zendesk AIの価格

Zendeskは通常、Suite Growth、Professional、Enterpriseといった高価なプランに高度なAI機能を含んでいます。場合によっては、これらのAIツールは個別のアドオンとして販売されます。この価格設定は複雑になりがちで、Zendeskプラットフォーム全体へのより大きな投資を意味することが多く、単にAI機能だけを求めているチームにとっては合理的でないかもしれません。

これは、eesel AIのようなソリューションの明快な価格設定とは大きく異なります。eesel AIのプランは機能と使用量に基づいており、AIが解決したチケットごとに課金されることはありません。これにより、忙しい月に請求額が急増することがなく、予期せぬコストなしでスケールアップできます。

esel AIの価格ページのスクリーンショット。Zendeskが大規模なカスタマーサービスを自動化する際の価格設定に代わる、透明性の高い選択肢を提供しています。

ネイティブな自動化の先を見据える

Zendeskは、企業がカスタマーサービスを自動化するのを支援する上で、目覚ましい進歩を遂げてきました。その組み込みAIは強力で、完全にZendeskの世界で事業を展開する企業にとっては緊密な統合を提供します。

しかし、より多くのコントロールを必要とし、ナレッジがさまざまなツールに分散しており、AIを安全かつ迅速に稼働させたい多くのチームにとっては、専用のAIレイヤーを導入するのが最善の方法です。これは既存のZendeskセットアップの上に構築され、閉鎖的なシステムの頭痛の種なしに、強力な制御と柔軟性を提供します。結果として、企業の完全なナレッジベースで学習し、特定のルールに従い、顧客と対話する前にその有効性が証明されたAIを手にすることができます。

ただ自動化するのではなく、インテリジェントに自動化しましょう。ヘルプデスクを接続し、eesel AIがわずか数分であなたのサポート業務をどのように変革できるかをご覧ください。