Zendesk Auto Assist：2026年のサポートチーム向け実践ガイド

もしあなたのサポートチームがZendesk（ゼンデスク）を使用しており、応答時間の短縮を検討しているのであれば、Auto Assist（オートアシスト）をご存知かもしれません。これはZendesk（ゼンデスク）の最新のAI機能の一つで、エージェントがリアルタイムで返信やアクションを提案することで、チケットをより迅速に解決できるように設計されています。

しかし、Auto Assist（オートアシスト）は実際に何をするのでしょうか？そして、より重要なこととして、あなたのチームにとって投資する価値があるのでしょうか？詳しく見ていきましょう。

Zendesk Auto Assist（ゼンデスク オートアシスト）とは？

Zendesk Auto Assist（ゼンデスク オートアシスト）は、Zendesk Agent Copilot（ゼンデスク エージェント コパイロット）アドオンに含まれるAI搭載機能です。受信したチケットを分析し、エージェントが作業中に返信やアクションを提案します。

これは、経験豊富なエージェントがあなたの肩越しに見て、同様の問題が以前にどのように解決されたかに基づいて提案を提供しているようなものです。違いは、この「経験豊富なエージェント」が、あなたのヘルプセンターの記事、過去のチケット、および特定の問題を処理するためにあなたが作成した手順を読んだAIであるということです。

重要な点は、Auto Assist（オートアシスト）は顧客に自動的に何かを送信することはありません。すべての提案は、送信前にエージェントが確認し、承認する必要があります。このヒューマンインザループ設計は、AI支援のスピードの利点を享受しながら、顧客が見るものを制御できることを意味します。

この機能は、大規模言語モデル（LLM）技術を使用して、チケットのコンテキストを理解し、関連性の高い提案を生成します。これは単なるキーワードマッチングではありません。実際には、顧客が何を求めているのか、そして最も役立つ応答は何かを理解しようとします。

Zendesk Auto Assist（ゼンデスク オートアシスト）の仕組み

Auto Assist（オートアシスト）の背後にある魔法は、手順と呼ばれるものにあります。これらは基本的に、特定の種類の問題を処理する方法をAIに指示する書かれた指示です。

チケットが届くと、Auto Assist（オートアシスト）は次のことを行います。

• チケットの内容を分析：LLMを使用して、顧客が何を必要としているかを理解します。
• 作成した手順に問題を照合：該当する手順が存在する場合。
• 複数のソースから取得：手順、ヘルプセンターの記事、および同様の解決済みチケットを含みます。
• 提案を生成：返信の下書き、推奨されるアクション、またはその両方である可能性があります。
• トーンを調整：進行中の会話スタイルに合わせて。

提案はエージェントワークスペースに直接表示され、標準のコンポーザーを置き換えます。エージェントは提案を確認し、必要に応じて編集し、クリックして送信できます。

Auto Assist（オートアシスト）は、次の2種類のアクションを推奨できます。

• エージェント承認済みアクション（最も一般的）：実行する前に明示的な承認が必要な提案。
• 事前承認済みアクション：注文状況の確認や特定のフィールドの更新など、自動的に実行されるように構成した特定のアクション。

システムは、会話に合わせて文体を調整します。顧客が正式な書き方をしている場合、提案は正式になります。彼らがカジュアルで友好的である場合、AIはそのトーンに一致します。これにより、エージェントがすべてのチケットの文体を手動で調整しなくても、一貫性を維持できます。

Zendesk Auto Assist（ゼンデスク オートアシスト）の設定

Auto Assist（オートアシスト）を実行するには、事前の構成が必要です。プロセスを管理しやすいステップに分解してみましょう。

前提条件

Auto Assist（オートアシスト）を有効にする前に、次のものが必要です。

• Agent Copilot（エージェント コパイロット）アドオン（年間契約の場合、エージェント1人あたり月額50ドル）
• ベースとしてZendesk Suite Professional（ゼンデスク スイート プロフェッショナル）またはEnterprise（エンタープライズ）プラン
• Zendesk（ゼンデスク）の改善されたメッセージングバックエンドのアカウント
• 機能を構成するための管理者アクセス

ステップ1：管理センターでAuto Assist（オートアシスト）を有効にする

**管理センター > AI > Agent Copilot（エージェント コパイロット） > Auto Assist（オートアシスト）**に移動します。「エージェントコンポーザーにAuto Assist（オートアシスト）の返信とアクションを表示する」をオンにします。

また、機能へのアクセス権を持つエージェントグループを定義する必要があります。テストしている場合は、自分自身または数人の信頼できるエージェントのみを含む小さなグループから始めてください。

ステップ2：最初の「手順」を作成する

手順は、Auto Assist（オートアシスト）の基礎です。これらは、特定の種類の問題を処理する方法を説明する書かれた指示です。

手順を作成するには：

1. ナレッジ管理 > 記事の管理 > 手順に移動します。
2. 手順の作成をクリックします。
3. 説明的な名前を付けます。
4. 問題を処理するためのステップバイステップの手順を記述します。
5. 必要に応じて、アクション、マクロ、またはヘルプセンターのコンテンツを追加します。
6. 手順を公開します。

重要なのは、新しいエージェントをトレーニングしているかのように手順を記述することです。具体的に、一貫した用語を使用し、複雑なプロセスを明確なステップに分解します。

ステップ3：チケットのタグ付けを設定する

Auto Assist（オートアシスト）は、「agent_copilot_enabled」のタグが付いたチケットでのみ機能します。関連するチケットにこのタグを自動的に追加するようにトリガーを設定する必要があります。

管理センター > オブジェクトとルール > トリガーに移動し、作成した手順に一致する条件に基づいてタグを追加するトリガーを作成します。手順を作成したチケットにのみタグを付けることをお勧めします。そうしないと、AIはビジネスプロセスに根ざしていない提案を行います。

ステップ4：本番稼働前にテストする

チーム全体に展開する前に、セットアップをテストする必要があります。

• テストグループへのアクセスを制限します。
• エージェントにAuto Assist（オートアシスト）を有効にして実際のチケットを処理させます。
• 提案の品質を確認します。
• 何が機能し、何が機能しないかに基づいて手順を改善します。

効果的な手順を作成するには、反復が必要です。AIが指示をどのように解釈するかを確認しながら、調整を行うことを想定してください。

Zendesk Auto Assist（ゼンデスク オートアシスト）の価格

価格についてお話しましょう。Auto Assist（オートアシスト）はスタンドアロン製品ではありません。Copilot（コパイロット）アドオンの一部であるため、階層化されたコストになります。

まず、ベースとなるZendesk（ゼンデスク）プランが必要です。Auto Assist（オートアシスト）には、少なくともSuite Professional（スイートプロフェッショナル）が必要です。

次に、Copilot（コパイロット）アドオンが必要です。

したがって、Copilot（コパイロット）を備えたSuite Professional（スイートプロフェッショナル）の10人のエージェントのチームの場合、年間契約の場合、月額1,650ドルになります（115ドル+ 50ドル=エージェントあたり165ドル）。

Zendesk（ゼンデスク）は、バンドル価格も提供しています。

これらの価格が気になる場合は、代替手段を検討する価値があります。Zendesk（ゼンデスク）向けのAIエージェントは、特にエージェントの支援ではなく自律的な解決を求めている場合に、一部のチームにとってより柔軟な異なる価格モデルを提供します。

主な機能と能力

Auto Assist（オートアシスト）のコア機能に加えて、強調する価値のあるいくつかの機能があります。

AI搭載の返信提案

システムは、チケットの内容、手順、ヘルプセンターの記事、および同様の解決済みチケットに基づいて、コンテキストに応じた応答を生成します。これは一般的なテンプレートから取得するものではありません。各状況に合わせて特定の応答を作成しようとします。

アクションの推奨事項

Auto Assist（オートアシスト）は、何を言うべきかを提案するだけでなく、何をすべきかを推奨できます。これには以下が含まれます。

• 分類のためのタグの追加
• チケットフィールドの更新
• マクロの適用
• 定義したカスタムアクションの実行

トーンとスタイルの適応

AIは会話履歴を読み取り、提案をトーンに合わせて調整します。これにより、手動でスタイルを調整しなくても、チームの応答全体で一貫性を維持できます。

多言語サポート

Auto Assist（オートアシスト）は、Zendesk（ゼンデスク）でサポートされているすべての言語で動作します。ある言語で手順を記述すると、AIはチケットの会話の言語に合わせて提案を調整します。

制限事項と考慮事項

Auto Assist（オートアシスト）は優れたツールですが、制約がないわけではありません。考慮すべき主なものは次のとおりです。

• タグの依存関係：「agent_copilot_enabled」タグが付いたチケットでのみ機能します。トリガーの設定が正しくない場合、エージェントは提案を表示できません。

• 手順の作成オーバーヘッド：明確で包括的な手順を作成するために時間を費やす必要があります。それらがないと、AIの提案はビジネスプロセスに根ざしません。

• 経験豊富なエージェントの潜在的な摩擦：ある分析が指摘しているように、プロセスを熟知している経験豊富なエージェントは、AIの提案を編集する方が、自分で応答を記述するよりも時間がかかる場合があります。

• AIエージェントチケットなし：Auto Assist（オートアシスト）は、Zendesk（ゼンデスク）のAIエージェントが処理しているチケットでは機能しません。これは厳密に人間のエージェント向けです。

• 限られたフィールドアクセス：AIは特定のチケットフィールドのみを読み取り、更新できます。たとえば、ルックアップリレーションシップフィールドにアクセスできません。

• 設定の複雑さ：すべてを構成する（トリガー、タグ、手順）には、管理者時間とZendesk（ゼンデスク）のバックエンドに関する技術的な快適さが必要です。

• 継続的なメンテナンス：ポリシーと製品が変更されたら、AIの提案を正確に保つために手順を更新する必要があります。

eesel AIのような代替手段を検討する場合

Auto Assist（オートアシスト）は、AIの提案で人間のエージェントを増強したいチームに適しています。しかし、これはすべての状況に適したアプローチではありません。

次の場合、代替手段を検討することをお勧めします。

• 提案だけでなく、自律的な解決が必要です。AIエージェントは、チケットをエンドツーエンドで処理し、定義した内容のみをエスカレートできます。

• 本番稼働前に、AIを過去のデータでテストしたいと考えています。過去のチケットをAIがどのように処理したかを正確に確認できるシミュレーションモードを提供しています。

• より広範な知識統合が必要です。Auto Assist（オートアシスト）はZendesk（ゼンデスク）のヘルプセンターから取得しますが、当社のソリューションは、チームが実際に情報を文書化しているConfluence（コンフルエンス）、Google Docs（グーグルドキュメント）、Notion（ノーション）、およびその他のソースに接続します。

• 異なる価格設定をお探しですか？当社の価格モデルは、シートではなくインタラクションに基づいているため、ボリュームが変動するチームにとってはより効果的です。

良いニュースは、選択する必要がないことです。eesel AIはZendesk（ゼンデスク）と統合し、Auto Assist（オートアシスト）と連携して、完全に自動化したいチケットを処理し、エージェントが人間のタッチが必要なチケットにAuto Assist（オートアシスト）を使用できます。

AI搭載サポートの開始

Auto Assist（オートアシスト）は、Zendesk（ゼンデスク）ワークフローにAI支援を追加しようとしているチームにとって、確かなエントリーポイントとなります。特に、すでにZendesk（ゼンデスク）のエコシステムに投資しており、Copilot（コパイロット）アドオンの予算がある場合に適しています。

成功の鍵は、小さく始めることです。明確に文書化された手順があるユースケースを1つ選択します。少数のエージェントグループに対してAuto Assist（オートアシスト）を有効にします。より多くのチケットとより多くのチームメンバーに拡張する前に、応答時間と品質への影響を測定します。

チームのワークフローを慎重に検討してください。エージェントが判断と共感を必要とする複雑でニュアンスのある問題にほとんどの時間を費やしている場合、Auto Assist（オートアシスト）は価値よりも摩擦を追加する可能性があります。ただし、チケットの大部分が明確な解決手順で予測可能なパターンに従っている場合は、大幅な時間節約になる可能性があります。

特定のチケットタイプに対して、自律的なAI解決がエージェントの支援をどのように補完または置き換えることができるかについて興味がある場合は、eesel AIがZendesk（ゼンデスク）とどのように連携するかをご覧ください。複雑な問題に対するエージェントの支援と、ルーチンな問題に対する完全な自動化の組み合わせは、多くのチームが最良の結果を見出している場所です。