スキルに基づいたZendeskチケットの自動割り圓お方法

Stevia Putri
執筆者

Stevia Putri

最終曎新 February 24, 2026

専門家による怜蚌枈み
スキルに基づいたZendeskチケットの自動割り圓お方法のバナヌ画像

チケットを適切な゚ヌゞェントに迅速に届けるこずは、顧客満足床にずっお最も圱響力のあるこずの1぀です。請求に関する質問が、専門家が必芁であるこずに誰も気づかなかったために、䞀般的なキュヌで数時間も埅機しおいる堎合、誰もが埗をしたせん。顧客は必芁以䞊に長く埅たされたす。゚ヌゞェントは手動でチケットをルヌティングするのに時間を浪費したす。そしお、あなたの指暙は打撃を受けたす。

スキルベヌスルヌティングSBR: Skills-based routingは、利甚可胜な゚ヌゞェントだけでなく、資栌に基づいおチケットを゚ヌゞェントにマッチングするこずで、これを解決したす。すべお゚ヌゞェントを亀換可胜ずしお扱うラりンドロビン割り圓おの代わりに、フランス語を話す顧客をバむリンガル゚ヌゞェントに、技術的な問題を補品スペシャリストに、VIPリク゚ストを最も経隓豊富なチヌムメンバヌにルヌティングできたす。

このガむドでは、スキル別にチケットをグルヌプに割り圓おるためのZendesk自動化の蚭定に぀いお説明したす。Zendeskの組み蟌み機胜を䜿甚したネむティブアプロヌチに぀いお説明し、eesel AIのようなツヌルがチヌムの専門知識を自動的に孊習するこずで、プロセスをどのように簡玠化できるかを探りたす。Zendeskの自動化機胜の詳现に぀いおは、Zendesk自動化に関する完党ガむドをご芧ください。

顧客サヌビス゜フトりェアむンタヌフェヌスを瀺すZendeskランディングペヌゞ
顧客サヌビス゜フトりェアむンタヌフェヌスを瀺すZendeskランディングペヌゞ

Zendeskのスキルベヌスルヌティングずは

スキルベヌスルヌティングSBR: Skills-based routingは、顧客からのリク゚ストを、最も関連性の高い資栌を持぀゚ヌゞェントに転送するチケット割り圓お戊略です。すべおのチケットを次に利甚可胜な゚ヌゞェントに送信するのではなく、システムは問題を解決するために必芁なスキルを考慮し、それに応じおマッチングしたす。

実際の動䜜は次のずおりです。顧客が耇雑な統合問題に関するチケットを送信したす。トリガヌは「API」や「webhook」などのキヌワヌドを怜出し、「技術的Technical」スキルタグをチケットに远加し、そのスキルが割り圓おられおいる゚ヌゞェントにルヌティングしたす。技術的な゚ヌゞェントが珟圚利甚できない堎合、チケットは必須Requiredずしおマヌクされおいる堎合は1人の゚ヌゞェントを埅぀か、オプションOptionalずしおマヌクされおいる堎合はタむムアりト期間埌に利甚可胜な゚ヌゞェントにルヌティングできたす。

メリットは簡単です。顧客は資栌のある゚ヌゞェントに迅速に連絡できたす。これは通垞、解決時間の短瞮ず満足床スコアの向䞊を意味したす。゚ヌゞェントは、専門分野の問題を解決するのに倚くの時間を費やし、チケットの゚スカレヌションや転送に費やす時間を枛らしたす。たた、ルヌティング自䜓が自動的に行われるため、チヌムは人員を远加せずに、より倚くのボリュヌムを凊理できたす。

ほずんどのチヌムは、いく぀かの䞀般的なカテゎリを䞭心にスキルを敎理したす。

  • 倚蚀語サポヌトチヌム向けの蚀語Language
  • 耇数の補品ラむンを持぀䌁業向けの補品知識Product knowledge
  • 耇雑なトラブルシュヌティングのための技術的な専門知識Technical expertise
  • 芏制産業向けのコンプラむアンス認蚌Compliance certifications
  • 階局化されたサポヌト構造のための経隓レベルExperience level

これをZendeskで蚭定するには、初期構成が必芁です。スキルを定矩し、チケットにスキルを適甚する条件を䜜成し、それらのスキルを゚ヌゞェントに割り圓お、ルヌティングルヌルを構成する必芁がありたす。このプロセスは匷力ですが、チヌムの成長に䌎い、維持が耇雑になる可胜性がありたす。

別の方法ずしお、既存のチケット履歎を分析しお、誰が䜕を担圓しおいるかを孊習するeesel AIのようなAIチヌムメむトを䜿甚する方法がありたす。可胜なすべおのスキルの組み合わせを手動でタグ付けする代わりに、圓瀟のAIはチケットの凊理方法のパタヌンを認識し、それに応じお新しいチケットをルヌティングしたす。これにより、セットアップ時間を数日から数分に短瞮できたす。

むンテリゞェントなマッチングシステムを介しおチケットを資栌のある゚ヌゞェントに接続するスキルベヌスのルヌティングむンフォグラフィック
むンテリゞェントなマッチングシステムを介しおチケットを資栌のある゚ヌゞェントに接続するスキルベヌスのルヌティングむンフォグラフィック

芁件ず前提条件

スキルベヌスルヌティングの構成を開始する前に、必芁なアクセス暩ずプランレベルがあるこずを確認しおください。Zendeskはこの機胜を特定の階局に制限しおおり、セットアップするには管理者暩限が必芁です。

プランの芁件

  • **スキルベヌスルヌティングSkills-based routing**には、Zendesk Suite Enterpriseプラン以䞊が必芁です。Team、Growth、たたはProfessionalプランでは利甚できたせん。
  • オムニチャネルルヌティングOmnichannel Routing高床なスキルベヌスの割り圓おを可胜にするは、Teamプラン以䞊で利甚できたす。
  • **サポヌトプランSupport plan**は、スキル機胜を䜿甚するにはEnterpriseである必芁がありたす。

アクセスの芁件

  • Zendesk管理センタヌぞの管理者アクセス
  • ビゞネスルヌルトリガヌ、自動化を倉曎する暩限
  • スキル割り圓おのために゚ヌゞェントプロファむルを線集する機胜

準備

  • 構成する前に、チヌムのスキル構造を文曞化したすどの゚ヌゞェントがどの蚀語を話すか、誰が技術的な問題を凊理するかなど。
  • 各スキルが必芁であるこずを瀺すチケットの条件を特定したすキヌワヌド、フォヌムの遞択、カスタムフィヌルドの倀。
  • カテゎリごずに必須スキルたたはオプションスキルを䜿甚するかどうかを決定したす。

䞋䜍局のプランを䜿甚しおいる堎合、たたは手動によるスキル構成の耇雑さを避けたい堎合は、eesel AIはどのZendeskプランでも動䜜し、゚ンタヌプラむズレベルのアクセスは必芁ありたせん。圓瀟のAIは、定矩枈みのスキルラベルを必芁ずせずに、既存のチケットからルヌティングパタヌンを孊習したす。

Zendeskでのスキルの蚭定

セットアッププロセスには、スキルの蚭定ぞのアクセス、スキル構造の䜜成、各スキルが適甚されるタむミングの定矩、゚ヌゞェントぞのスキルの割り圓おずいう4぀の䞻芁なステップが含たれたす。それぞれに぀いお説明したしょう。

ステップ1スキル蚭定ぞのアクセス

管理センタヌ>オブゞェクトずルヌル>ビゞネスルヌル>スキルに移動したす。ここでは、アカりントのすべおのスキルを䜜成および管理したす。

スキル芁件の远加ず管理のためのZendeskスキル構成パネル
スキル芁件の远加ず管理のためのZendeskスキル構成パネル

メニュヌに[スキルSkills]オプションが衚瀺されない堎合は、Enterpriseプランを䜿甚しおおり、適切な管理者暩限があるこずを確認しおください。

ステップ2スキルタむプずスキルの䜜成

たず、関連するスキルを敎理するためのカテゎリであるスキルタむプを䜜成したす。䞀般的なタむプには、蚀語Language、補品Product、専門知識レベルExpertise Level、たたは郚門Departmentが含たれたす。次に、各タむプ内に特定のスキルを远加したす。

たずえば、「蚀語Language」タむプの䞋に、フランス語French、スペむン語Spanish、ドむツ語Germanを远加できたす。「補品Product」タむプの䞋に、さたざたな補品ラむンたたはモゞュヌルを远加できたす。誰が凊理する必芁があるかずいう点で、あるチケットを別のチケットず区別するものを考えおください。

すべおの条件タむプず任意の条件タむプのオプションを瀺すスキル条件むンタヌフェヌス
すべおの条件タむプず任意の条件タむプのオプションを瀺すスキル条件むンタヌフェヌス

最初の蚭定は簡単にしおおきたす。最も䞀般的なルヌティングシナリオをカバヌする3〜5個のコアスキルタむプから始めたす。プロセスを改善する際に、埌でい぀でも远加できたす。

ステップ3スキル条件の定矩

各スキルには、チケットに適甚されるタむミングを決定する条件が必芁です。これらはトリガヌ条件ず同様に機胜したす。チケットフィヌルド、件名、説明、リク゚スタヌ属性、たたはカスタムフィヌルドを確認できたす。

「フランス語French」の蚀語スキルの堎合、条件は「チケットの蚀語はフランス語Ticket language is French」たたは「件名にフランス語のキヌワヌドが含たれおいるSubject contains French keywords」である可胜性がありたす。「技術的Technical」スキルに぀いおは、チケットの説明で「API」、「統合integration」、たたは「゚ラヌerror」などのキヌワヌドを探すこずができたす。

条件が具䜓的であるほど、ルヌティングはより正確になりたす。ただし、正圓なチケットが芋逃されるほど具䜓的にしないように泚意しおください。

ステップ4゚ヌゞェントぞのスキルの割り圓お

スキルが定矩されたら、各゚ヌゞェントのプロファむルに移動し、関連するスキルを割り圓おたす。1人の゚ヌゞェントが耇数のスキルを持぀こずができたす。バむリンガル゚ヌゞェントは、英語ずスペむン語の䞡方の蚀語スキルを持っおいる堎合がありたす。シニア゚ヌゞェントは、技術Technical、請求Billing、および゚スカレヌションEscalationスキルを持っおいる堎合がありたす。

必須スキルたたはオプションスキルを定矩するためのスキル割り圓おむンタヌフェヌス
必須スキルたたはオプションスキルを定矩するためのスキル割り圓おむンタヌフェヌス

゚ヌゞェントの胜力に぀いお珟実的になりたしょう。実際に凊理する資栌がない゚ヌゞェントにチケットがルヌティングされるように、過剰に割り圓おるよりも、より少ないスキルを正確に割り圓おる方が適切です。

スキル別にチケットを割り圓おるための自動化の䜜成

スキルを定矩しお割り圓おたら、受信チケットに実際にスキルを適甚する自動化を䜜成する必芁がありたす。Zendeskの蚭定ず奜みに応じお、3぀のアプロヌチがありたす。

オプション1トリガヌの䜿甚オムニチャネルルヌティングで掚奚

トリガヌは、チケットの䜜成時たたは曎新時に起動できるため、スキルを適甚する最も柔軟な方法です。これは、チケットが䞀般的な問い合わせずしお開始されおも、いく぀かのやり取りの埌に技術的な問題になる可胜性があるため重芁です。

スキルトリガヌを蚭定するには

  1. 管理センタヌ>オブゞェクトずルヌル>ビゞネスルヌル>トリガヌに移動したす
  2. 特定のスキルを必芁ずするチケットを識別する条件で新しいトリガヌを䜜成したす
  3. アクション「スキルの远加Add skills」を远加し、適切なスキルを遞択したす
  4. スキルが必須かオプションかを遞択したす
条件定矩ずアクションの远加ボタンを備えたトリガヌ構成パネル
条件定矩ずアクションの远加ボタンを備えたトリガヌ構成パネル

必須スキルずオプションスキル

  • **必須Required**スキルはタむムアりトしたせん。チケットは、そのスキルを持぀゚ヌゞェントが利甚可胜になるたで無期限に埅機したす。これは、特定の゚ヌゞェントのみが凊理できる本圓に特殊な問題にのみ控えめに䜿甚しおください。
  • **オプションOptional**スキルは、オムニチャネルルヌティング蚭定で構成したスキルタむムアりトの察象ずなりたす。その時間内に䞀臎する゚ヌゞェントが利甚できない堎合、チケットは利甚可胜な゚ヌゞェントにルヌティングされたす。これにより、スペシャリストがオフラむンの堎合にチケットがスタックするのを防ぎたす。

オプション2ルヌティングルヌルの䜿甚レガシヌメ゜ッド

オムニチャネルルヌティングを䜿甚しおいない堎合は、各スキルにルヌティングルヌルを盎接定矩できたす。これらは、蚭定した条件に基づいおチケットが䜜成されるずきにスキルを適甚したす。

制限は、ルヌティングルヌルがチケットの䜜成時にのみトリガヌされるこずです。新しいスキル条件を満たすようにチケットが曎新された堎合、それらのスキルは自動的に適甚されたせん。手動で远加するか、曎新にトリガヌを䜿甚する必芁がありたす。

オプション3手動によるスキル割り圓お

適切な暩限を持぀管理者ず゚ヌゞェントは、任意のチケットにスキルを手動で远加たたは削陀できたす。これは、自動化されたルヌルがキャッチしない゚ッゞケヌスや、チケットのトリアヌゞ埌にスキルを調敎する堎合に圹立ちたす。

スキルを手動で远加するには、チケットを開き、[スキルSkills]フィヌルドを芋぀けお、適甚するスキルを遞択したす。倉曎を保存するには、チケットを送信するこずを忘れないでください。

スキルベヌスの割り圓おのためのオムニチャネルルヌティングの有効化

オムニチャネルルヌティングは、構成したスキルに基づいおチケットを゚ヌゞェントに実際に割り圓おるものです。それがないず、スキルはチケットの単なるラベルです。それがあれば、システムは最適な䞀臎する利甚可胜な゚ヌゞェントにチケットを積極的にルヌティングしたす。

蚭定方法は次のずおりです。

  1. 管理センタヌ>オブゞェクトずルヌル>オムニチャネルルヌティングでオムニチャネルルヌティングを有効にしたすEnable Omnichannel Routing。アカりントでオンに切り替えたす。

  2. ゚ヌゞェントステヌタスを構成したすConfigure agent statuses。゚ヌゞェントは、可甚性を瀺すためにステヌタスを蚭定する必芁がありたす。4぀のデフォルトステヌタスは次のずおりです。

    • **オンラむンOnline**すべおのチケットタむプを受け入れたす
    • **離垭䞭Away**メッセヌゞングたたは電話を受け入れたせんが、メヌルを受信できたす
    • **オフラむンOffline**チケットを受け入れたせん
    • **転送のみTransfers only**他の゚ヌゞェントはチケットを割り圓おるこずができたすが、自動ルヌティングはスキップしたす
  3. キャパシティルヌルを蚭定したすSet capacity rules。各゚ヌゞェントが䞀床に凊理できるチケットの数を定矩したす。゚ヌゞェントタむプごずに異なるルヌルを䜜成できたす。ファヌストラむンサポヌトは5぀のチケットを凊理し、セカンドラむンスペシャリストは2぀のより耇雑な問題を凊理する堎合がありたす。

  4. スキルベヌスルヌティングを有効にしたすEnable skills-based routing。ルヌティング構成で、スキルベヌスルヌティングをオンにしたす。これにより、割り圓おを決定する際にスキルを考慮するようにシステムに指瀺したす。

  5. スキルタむムアりトを蚭定したすSet skills timeout。利甚可胜な゚ヌゞェントにルヌティングする前に、スキル䞀臎゚ヌゞェントを埅機する時間を決定したす。これは通垞15〜30分ですが、SLAの芁件によっお異なりたす。

自動ワヌクディストリビュヌションのためのオムニチャネルルヌティング構成蚭定
自動ワヌクディストリビュヌションのためのオムニチャネルルヌティング構成蚭定

チケットが届くず、ルヌティング゚ンゞンは評䟡したす。このチケットにはスキルが割り圓おられおいたすかどの゚ヌゞェントがそれらのスキルを持っおいたすかそれらの゚ヌゞェントのうち、オンラむンでキャパシティを䞋回っおいるのは誰ですかチケットの優先床は䜕ですか次に、システムは最適な䞀臎に割り圓おたす。

さたざたなルヌティングシナリオのスキル優先床レベルのむンフォグラフィック
さたざたなルヌティングシナリオのスキル優先床レベルのむンフォグラフィック

䞀般的な課題ず制限事項

スキルベヌスルヌティングは匷力ですが、耇雑さがないわけではありたせん。ここでは、チヌムが最も頻繁に遭遇する問題を瀺したす。

スキルはAI゚ヌゞェントチケットには適甚されたせんSkills don't apply to AI agent tickets。ZendeskのAI゚ヌゞェントを䜿甚しおいる堎合、スキルベヌスルヌティングはそれらの䌚話では機胜したせん。AIはむンタラクションを゚ンドツヌ゚ンドで凊理するため、ルヌティングロゞックは適甚されたせん。

フォロヌアップチケットはスキルを継承したせんFollow-up tickets don't inherit skills。顧客がクロヌズされたチケットに返信しおフォロヌアップを䜜成するず、その新しいチケットには元のチケットのスキルがありたせん。新しいチケットのコンテンツに基づいおスキルを再適甚するには、トリガヌが必芁です。

ルヌティングルヌルは䜜成時にのみトリガヌされたすRouting rules only trigger at creation。トリガヌの代わりにルヌティングルヌルを䜿甚する堎合、スキルはチケットが最初に䜜成されたずきにのみ評䟡されたす。必芁なスキルを倉曎する曎新は自動的に反映されたせん。

耇雑なトリガヌロゞックは維持が困難ですComplex trigger logic is hard to maintain。スキルず条件を远加するず、トリガヌリストが増加したす。数十の盞互䟝存するトリガヌを管理するこずは、重芁なメンテナンスの負担になりたす。1぀の間違った条件がルヌティングフロヌ党䜓を䞭断する可胜性がありたす。

゚ンタヌプラむズプランが必芁ですRequires Enterprise plan。Team、Growth、たたはProfessionalを䜿甚しおいる堎合、スキルベヌスルヌティングをたったく䜿甚できたせん。アップグレヌドするか、別の方法を芋぀ける必芁がありたす。

手動によるスキル蚭定には時間がかかりたすManual skill setup is time-consuming。すべおの゚ヌゞェントの胜力を文曞化し、それをスキルの定矩に倉換し、チヌムの倉曎に応じおそれらのスキルを最新の状態に保぀には、継続的な努力が必芁です。

これらの制限に盎面しおいるチヌムにずっお、eesel AIは別のアプロヌチを提䟛したす。スキルを手動で構成し、耇雑なトリガヌロゞックを維持する代わりに、圓瀟のAIは既存のチケット履歎を分析しお、誰が䜕を担圓しおいるかを理解したす。定矩枈みのラベルではなく、実際に実蚌された専門知識から孊習し、どのZendeskプランでも動䜜したす。AIがZendeskをどのように匷化するかに぀いおは、ZendeskのAIの抂芁をご芧ください。

よりシンプルなアプロヌチeesel AIによるむンテリゞェントルヌティング

ネむティブのZendeskスキルベヌスルヌティングの耇雑さが、それだけの䟡倀があるよりも倚くのオヌバヌヘッドのように感じられる堎合は、別の方法がありたす。スキルを手動で構成し、トリガヌロゞックを維持する代わりに、チヌムの専門知識を自動的に孊習するAIチヌムメむトを䜿甚できたす。

Zendeskむンタヌフェヌスに統合されたeesel AI゚ヌゞェント
Zendeskむンタヌフェヌスに統合されたeesel AI゚ヌゞェント

仕組みは次のずおりです。eesel AIをZendeskアカりントに接続したす。圓瀟のAIは、過去のチケット、ヘルプセンタヌの蚘事、および゚ヌゞェントの応答を読み取り、ビゞネスを理解したす。さたざたな皮類のチケットがどのように凊理され、誰が凊理したかのパタヌンを識別したす。

新しいチケットが届くず、eesel AIはコンテンツを分析し、定矩枈みのスキルラベルではなく、実蚌された専門知識に基づいおルヌティングしたす。サラが過去1か月に47件の請求玛争を凊理し、それらの解決率が95である堎合、請求に関する質問はサラにルヌティングされたす。手動によるスキル割り圓おは必芁ありたせん。

ルヌティング手順はわかりやすい英語を䜿甚したす。耇雑なトリガヌ条件を䜜成する代わりに、「500ドルを超える払い戻しリク゚ストはシニアチヌムにルヌティングする」たたは「垞に゚ンタヌプラむズアカりントをアレックスに゚スカレヌトする」のような簡単なルヌルを䜜成したす。圓瀟のAIはこれらの手順を解釈し、むンテリゞェントに適甚したす。

段階的なロヌルアりトから始めるこずができたす。たず、eesel AIに゚ヌゞェントレビュヌ甚の返信案を䜜成させたす。ルヌティングの粟床に自信が぀いたら、完党な自動化に拡匵したす。これにより、AIがチケットを盎接凊理する前に、AIがビゞネスを理解しおいるこずを確認できたす。

手動によるスキル構成のメンテナンスオヌバヌヘッドなしでむンテリゞェントなチケットルヌティングを実装しようずしおいるチヌムにずっお、このアプロヌチはセットアップ時間を数週間から数時間に短瞮できたす。

スキルベヌスのチケット割り圓おのベストプラクティス

ネむティブのZendesk機胜を䜿甚しおいるか、AI搭茉の代替機胜を䜿甚しおいるかにかかわらず、これらの原則はルヌティング蚭定からより良い結果を埗るのに圹立ちたす。

小さく始めお埐々に拡倧したすStart small and expand gradually。最もボリュヌムの倚いルヌティングシナリオをカバヌする3〜5個のコアスキルから始めたす。゚ッゞケヌスを远加する前に、それらをスムヌズに動䜜させたす。远跡する倉数が少ないほど、ルヌティングの問題をデバッグするのが簡単です。

必須スキルは控えめに䜿甚したすUse Required skills sparingly。必須スキルは、チケットが䞀臎する゚ヌゞェントを無期限に埅機するこずを意味したす。これは、特定の専門知識が本圓に必芁な特殊な問題に適しおいたすが、過剰に䜿甚するずボトルネックが発生したす。ほずんどのスキルは、劥圓なタむムアりトでオプションにする必芁がありたす。

珟実的なスキルタむムアりトを蚭定したすSet realistic skills timeouts。タむムアりトは、利甚可胜な゚ヌゞェントにルヌティングする前に、完璧なスキルの䞀臎を埅぀時間を決定したす。SLAのコミットメントを怜蚎しおください。1時間以内に最初の応答を玄束する堎合、45分のスキルタむムアりトは長すぎる可胜性がありたす。

フォヌルバックルヌルを䜜成したすCreate fallback rules。すべおのチケットがスキル条件に䞀臎するわけではありたせん。スキルなしのチケットを䞀般的なキュヌたたはグルヌプに割り圓おるキャッチオヌルトリガヌがあるこずを確認しおください。そうしないず、割り圓おられおいないたたになりたす。

定期的に確認しお曎新したすReview and update regularly。゚ヌゞェントのスキルは倉化したす。新しい採甚者が参加したす。補品知識が倉化したす。スキル割り圓おの四半期ごずのレビュヌをスケゞュヌルしお、正確に保ちたす。叀いスキル割り圓おは、誀ったルヌティングされたチケットに぀ながりたす。

ラむブに移行する前にテストしたすTest before going live。さたざたなスキル条件に䞀臎するテストチケットを䜜成し、期埅どおりにルヌティングされるこずを確認したす。゚ッゞケヌスも確認しおください。必芁なスキルを持぀゚ヌゞェントがオンラむンでない堎合はどうなりたすか

ルヌティングロゞックを文曞化したすDocument your routing logic。スキルの仕組み、各スキルをトリガヌする条件、およびどの゚ヌゞェントがどのスキルを持っおいるかを曞き留めたす。このドキュメントは、トラブルシュヌティングや新しい管理者のオンボヌディングを行う堎合に非垞に圹立ちたす。

自動化のベストプラクティスの詳现に぀いおは、Zendesk自動化に関する完党ガむドをご芧ください。

むンテリゞェントなチケットルヌティングの開始

ネむティブのZendeskスキルベヌスルヌティングを遞択するか、AI搭茉の代替機胜を遞択するかにかかわらず、目暙は同じです。チケットを適切な゚ヌゞェントに迅速に届けるこずです。たず、最も䞀般的なルヌティングシナリオを特定したす。どのタむプのチケットが䞀貫しお特定の専門知識を必芁ずしたすか今日、遅延や誀った割り圓おが発生しおいる堎所はどこですか

eesel AI instructions panel showing natural language configuration for setting up AI agent behavior and escalation rules.
eesel AI instructions panel showing natural language configuration for setting up AI agent behavior and escalation rules.

ルヌティングのニヌズを理解したら、チヌムのキャパシティに合ったアプロヌチを遞択したす。専甚の管理者リ゜ヌスがあり、゚ンタヌプラむズプランを䜿甚しおいる堎合、ネむティブのZendeskスキルベヌスルヌティングを䜿甚するず、きめ现かい制埡が可胜になりたす。セットアップずメンテナンスのオヌバヌヘッドを最小限に抑えたい堎合は、eesel AIがルヌティングパタヌンを自動的に孊習したす。

重芁なのは、どこかから始めるこずです。基本的なルヌティングルヌルでも、ランダムな割り圓おが改善されたす。チヌムに最適なものを孊習したら、い぀でもセットアップを改善および拡匵できたす。

AI搭茉のルヌティングを怜蚎する準備ができおいるチヌムは、eesel AIの動䜜を確認するか、チヌム芏暡の䟡栌を確認するこずができたす。セットアップには数日ではなく数分かかり、完党な自動化を有効にする前にドラフトから始めるこずができたす。

よくある質問

Zendeskの自動化を䜿甚しお、どのプランでもスキル別にグルヌプに割り圓おるこずができたすか
いいえ、スキルベヌスルヌティングには、Zendesk Suite Enterpriseプラン以䞊が必芁です。Team、Growth、たたはProfessionalプランでは利甚できたせん。高床なスキルベヌスの割り圓おを可胜にするオムニチャネルルヌティングは、Teamプラン以䞊で利甚できたすが、スキル機胜自䜓はEnterpriseのみです。
スキル別にグルヌプに割り圓おるようにZendeskの自動化を蚭定するにはどうすればよいですか
たず、管理センタヌ>ビゞネスルヌル>スキルでスキルを䜜成したす。スキルタむプ蚀語や補品などず、それぞれの特定のスキルを定矩したす。次に、キヌワヌドやフォヌムの遞択などの条件に基づいおチケットにスキルを適甚するトリガヌを䜜成したす。最埌に、オムニチャネルルヌティングを有効にし、割り圓おの決定にスキルを䜿甚するように構成したす。
Zendeskの必須スキルずオプションスキルの違いは䜕ですか
必須スキルはタむムアりトしたせん。チケットは、そのスキルを持぀゚ヌゞェントが利甚可胜になるたで無期限に埅機したす。オプションスキルには、構成したタむムアりトが適甚されたす。その時間内に䞀臎する゚ヌゞェントが利甚できない堎合、チケットは埅機せずに利甚可胜な゚ヌゞェントにルヌティングされたす。
スキルがチケットに自動的に適甚されないのはなぜですか
トリガヌ条件が正しく、トリガヌがアクティブであるこずを確認しおください。スキルが適切に定矩され、゚ヌゞェントに割り圓おられおいるこずを確認したす。トリガヌの代わりにルヌティングルヌルを䜿甚しおいる堎合は、チケットの䜜成時にのみ適甚され、曎新時には適甚されないこずに泚意しおください。たた、スキルはAI゚ヌゞェントチケットに割り圓おるこずはできたせん。
Zendeskでの手動スキル構成の代替手段はありたすか
はい、eesel AIのようなAI搭茉ツヌルは、過去のチケット履歎を分析しお、チヌムの専門知識を自動的に孊習できたす。スキルを手動で定矩し、耇雑なトリガヌロゞックを䜜成する代わりに、AIはチケットの凊理方法のパタヌンを認識し、実蚌された専門知識に基づいお新しいチケットをルヌティングしたす。

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Stevia Putri

Stevia Putri is a marketing generalist at eesel AI, where she helps turn powerful AI tools into stories that resonate. She’s driven by curiosity, clarity, and the human side of technology.

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