Zendeskオートメーションとトリガー：ライフサイクルイベントに関する2025年ガイド

サポートチームを管理している方なら、お決まりのパターンをご存知でしょう。チケットが殺到し、事態が混乱に陥るのを防ぐためのシステムが必要です。Zendesk のようなプラットフォームには、そのための独自のツール、つまり自動化とトリガが備わっています。これらを設定してさまざまなチケットのライフサイクルイベントを処理し、しばらくの間はすべてがうまく管理できているように感じます。

しかし、その後、また一つルールを追加し、さらにまた一つ追加します。するとすぐに、シンプルなシステムとして始まったものが、管理が頭痛の種で、スケールさせることがほぼ不可能な、複雑に絡み合った壊れやすいクモの巣のようなものになってしまいます。新しいワークフローに Zendeskの自動化とトリガのどちらを使うべきか という絶え間ない議論。それはしばしば、より大きな問題の兆候です。つまり、追いつくことのできない手動のルールに依存しているということです。

幸いなことに、すでに使い慣れたヘルプデスクと連携して、サポートワークフローを管理するための、よりインテリジェントで柔軟な方法があります。

ライフサイクルイベントにおけるZendeskの自動化とトリガの違いとは？

ワークフローの整理を始める前に、基本を理解することが重要です。Zendeskのこれら2つのコアツールは似ているように聞こえますが、まったく異なる目的のために作られています。

Zendeskトリガ：即時対応型

トリガは即時のアクションがすべてです。これらはチケットが作成または更新された瞬間に作動します。シンプルな反射神経のようなものだと考えてください。「もしこの特定のことが起きたら、今すぐあれを実行する」という具合です。

完璧な例は、顧客が新しいチケットを送信した瞬間に送られる、古典的な「リクエストを受け付けました」というメールです。これは単一のイベントに対する即時の反応です。それくらいシンプルなものです。

Zendesk自動化：待機監視型

一方、自動化は時間がすべてです。スケジュールに基づいて実行され（通常は1時間に1回）、すべてのオープンチケットをスキャンして、特定の時間ベースの条件を満たすものがあるかどうかを確認します。そのロジックは、「もしチケットがこの状態でX時間経過したら、これを実行する時だ」というようなものです。

Aよくある例は、エージェントがチケットを「解決済み」とマークしてから4日後にそのチケットをクローズする自動化です。これは即時の応答ではなく、経過時間に基づいてキューを整理する、スケジュールされたクリーンアップ作業です。

機能	Zendeskトリガ	Zendesk自動化
実行タイミング	即時、チケット作成・更新時	スケジュール実行、1時間ごと
基盤	イベント駆動型	時間駆動型
主な用途	リアルタイム通知、ルーティング、分類	フォローアップ、リマインダー、エスカレーション、チケットのクローズ
対象範囲	個々のチケットイベントに対して作用	時間条件を満たすチケットのプールに対して作用

ライフサイクルイベントでZendeskの自動化とトリガをどう使い分けるか

典型的なサポートチケットのライフサイクルを追いながら、これらのツールがどこで役立ち、そしてさらに重要なことに、どこでプレッシャーに耐えきれなくなるのかを見ていきましょう。

ステージ1：新規チケットの発生

通常の仕組み： チケットが届きます。トリガが即座に作動し、顧客に自動返信を送信します。また、件名から「緊急」や「請求」などのキーワードをスキャンし、適切なタグを追加した後、チケットを一般的なサポートキューに割り当てることもあります。

弱点はどこか： ここに落とし穴があります。システム全体が文脈を理解できないのです。トリガは顧客の言葉の背後にある意味を理解できません。キーワードを照合するだけです。そのため、どちらも「請求」という単語を含んでいるという理由だけで、本当にシンプルな請求に関する質問と、バグのためにアップグレードできない顧客からの必死のメッセージとの違いを区別できません。チケットは間違ったチームに回され、顧客はより長く待たされ、誰もが少しずつ不満を募らせます。

ステージ2：待機期間（エスカレーションとリマインダー）

通常の仕組み： ここで自動化の出番です。エージェントからの返信がないまま「オープン」ステータスで1日経過したチケットをチェックするように設定できます。該当するチケットを見つけると、自動的に優先度を「高」に上げたり、マネージャーに通知したりできます。

Zendeskのワークフローのスクリーンショット。ライフサイクルイベントでZendeskの自動化とトリガを使用してエスカレーションを処理する方法を示しています。

弱点はどこか： これは完全に受け身の働き方です。システムは、チケットが古くなるなど、問題がすでに発生した後にしか行動しません。この時間ベースのロジックは、大量のノイズを生み出す可能性もあります。注意しないと、エージェントは通知でスパム状態になったり、さらに悪いことに、ルールがチケットを何度も更新し合う「自動化ループ」が発生し、システムが諦めるまで続きます。人々に仕事を思い出させるためだけに、多くの管理作業が必要になります。

ステージ3：解決とクローズ

通常の仕組み： エージェントがチケットを解決します。トリガが即座に作動して顧客満足度調査を送信することがあります。数日後、自動化が1時間ごとのチェックを実行し、ステータスを「解決済み」から「クローズ」に変更し、正式に完了させます。

弱点はどこか： プロセスは非常に硬直的です。誰もが経験したことがあるでしょう。顧客が解決済みのチケットに「本当にありがとうございました！」と返信する。この親切な行為がチケットを再オープンさせ、アクティブなキューに戻し、すべての解決時間メトリクスを歪めてしまいます。これを修正する唯一の方法は、これらの感謝のメッセージを嗅ぎ分けるために、もう一つ複雑なトリガを構築することです。これにより、すでに煩雑なワークフローにさらに別のレイヤーが追加されます。

ルールベースのワークフローがもたらす隠れた代償

Zendeskのビジネスルールの日常的なフラストレーションもさることながら、それらが引き起こす長期的な戦略的問題は、サポートチームの成長を本当に妨げる可能性があります。

増え続けるルールのクモの巣

会社が成長し、製品の機能が増えるにつれて、ルールのリストも増えていきます。気づけば、何百ものトリガと自動化の持ち主になっています。今や、チームは命名規則を覚えたり、ルールが互いに干渉しないように慎重に順序付けしたり、骨の折れる監査を実行したりすることに、実際に顧客を助けるよりも多くの時間を費やしています。機械を維持するだけで、フルタイムの仕事になってしまうのです。

ルールが「空気を読めない」理由

これが、単純なルールに基づくシステムの根本的な欠陥です。トリガや自動化は白黒はっきりしています。それは条件が満たされているかどうかをチェックするだけです（例：「優先度が緊急である」）。新規顧客からの「低」優先度のチケットが、実は重大なバグについて非常に不満なトーンで書かれていることを理解する能力はまったくありません。この文脈理解の欠如こそが、ほとんどの自動化ワークフローが顧客を失望させる原因です。

ルールベースシステムの脆弱性

ルールのクモの巣が複雑に絡み合えば絡み合うほど、それはもろくなります。たった一つのトリガを変更するだけで、サポートシステム全体に意図しない結果の連鎖反応を引き起こす可能性があります。これは、「壊れていないなら触るな」という文化につながり、プロセス改善の機会をすべて潰してしまいます。結果として、新しい製品や顧客のニーズに適応できない、時代遅れのサポートシステムに陥ってしまいます。

ルールベースのワークフローに代わる、よりスマートな選択肢

では、より大きく、より複雑なルールのクモの巣を構築することが答えでないなら、何が答えなのでしょうか？それは、すでに使用しているヘルプデスクの上に、インテリジェンスの層を追加することです。そして、そこでAIが登場します。

硬直的なルールから、真の理解へ

考え方の変化は非常に重要です。管理者が考えられるすべての顧客の問題を予測してルールを書こうとする代わりに、AIモデルが過去のチケット、ヘルプセンターの記事、社内Wikiなど、会社のすべての知識から学習します。単にキーワードを探すだけでなく、顧客の意図、感情、問題の文脈を把握し、それ自体で正しい判断を下すことができます。

eesel AIがZendeskネイティブツールをどのように改善するか

eesel AI のようなAIツールは、既存のセットアップと連携するように設計されており、それに反するものではありません。チケットのライフサイクル全体に、欠けていたインテリジェンスの層を追加します。

• 即座に回答を得る： 一般的な「メールを受け取りました」という自動返信の代わりに、eesel AI Agent は顧客の質問を実際に理解し、ナレッジベースから正確な回答をすぐに引き出すことができます。多くのチケットは、エージェントが見る前に解決されます。

• インテリジェントなトリアージとルーティング： キーワードタグに頼るのはやめましょう。eesel AI はチケット全体を読んで内容を把握し、自動的に正しいタグを適用し、適切な優先度を設定し、それを処理するのに最も適したチームに送信します。さらに、Shopify ストアで注文を検索したり、Jiraで新しい課題を作成したりといったカスタムアクションも実行できます。

• スムーズな解決処理： eesel AIは、単純な「ありがとう」の返信を認識して自動的にクローズするほど賢く、キューをクリーンに保ち、メトリクスを正確に保ちます。人間の対応が必要なチケットについては、AI Copilot がエージェントを支援し、ブランドイメージに合った正確な返信をわずか数秒で下書きするため、処理時間の短縮に役立ちます。

一番の利点は、これが大規模なシステム改修ではないということです。eesel AIは数分であなたのZendesk アカウントに接続し、長くて苦痛な移行プロセスを強制することなく、既存のツールを強化します。

Zendeskネイティブツールを超えたテスト

Zendeskで新しいトリガを構築したことがある人なら誰でも、あの恐怖の瞬間を知っているでしょう。「保存」を押し、息を殺して、本番のサポートキューに混乱を解き放ってしまわなかったことを祈る。物事を安全にテストする確実な方法はありません。

eesel AIはシミュレーションモードでそれを完全に変えます。安全なサンドボックス環境で、過去の何千もの自社チケットに対してAIセットアップ全体をテストできます。これにより、AIがどのようにチケットをタグ付けし、ルーティングし、回答したかが正確に示され、たった一人の顧客に対してオンにする前に、その潜在的な解決率とコスト削減の明確な全体像が得られます。これにより、自動化から当て推量を排除できます。

Zendeskの価格

もちろん、コストについて話さなければなりません。Zendeskのネイティブツールをより活用しようとすると、価格体系の上位プランに移行する必要があることに気づくかもしれません。そして、それは高額になる可能性があります。より強力な機能やビジネスルールの上限緩和へのアクセスは、しばしばより高価なプランへのアップグレードを意味します。

	Support Team	Suite Team	Suite Professional	Suite Enterprise
年間契約（エージェント1人あたり/月額）	$19	$55	$115	$169
月間契約（エージェント1人あたり/月額）	$25	$69	$149	$219
AIエージェント	アドオン*	標準搭載	標準搭載	標準搭載
主な機能	基本的なメール＆チケット管理、マクロ、基本的な自動化とトリガ	Support Teamの全機能＋AIエージェント、ナレッジベース、メッセージング、音声サポート	Suite Teamの全機能＋5つのヘルプセンター、高度なレポーティング、CSAT、スキルベースのルーティング	Suite Professionalの全機能＋300のヘルプセンター、サンドボックス環境、カスタムロール、高度なワークフロー

*AIエージェントは、Support Teamプランにヘルプセンターアドオンを追加することで利用可能になります。

ルールの修正はやめて、インテリジェンスの構築を始めよう

さて、話を元に戻しましょう。Zendeskの自動化とトリガのどちらを使うかという議論全体が、少し的外れです。これらは単純なタスクにはまずまずのツールですが、古い手法のものです。これらに完全に依存するということは、ビジネスに追いつけないシステムを構築し、修正するというメンテナンスモードに常に陥っていることを意味します。

優れたカスタマーサポートの未来は、スマートで、文脈を認識し、操作にマニュアルを必要としない自動化を使用することにかかっています。

eesel AI は、あなたのZendeskセットアップに待望のアップグレードを施す簡単な方法です。既存のツールと連携して強力なAIレイヤーを追加し、数分で本番稼働させ、真の自信を持って自動化を進めることができます。壊れやすいルールと格闘する代わりに、本当に重要なこと、つまり顧客により良い体験を創造することに再び集中できます。

側面	ルールベース（Zendesk）	AI駆動型（eesel AI）
設定時間	数時間から数週間の計画と構築	数分で本番稼働
メンテナンス	継続的な監査と更新が必要	自己学習し改善
インテリジェンス	単純なキーワードとプロパティに依存	文脈、感情、意図を理解
拡張性	時間とともに脆弱で複雑になる	ビジネスに合わせて楽にスケール
テスト	限定的でリスクの高い手動テスト	過去のデータで安全かつ大規模なシミュレーションが可能