Zendesk Copilotの推奨される最初の返信の設定と最適化方法

エージェントは毎日、多数のチケットを開き、同じような返信を何度も入力しています。「お問い合わせありがとうございます」「確認させていただきます」「パスワードのリセット方法はこちらです」。必要な作業ですが、反復的です。そして、これらの冒頭の文章に費やされるすべての時間は、より困難な問題を解決するために費やされない時間です。

そこで、Zendesk Copilot（ゼンデスク コパイロット）の推奨される最初の返信が役立ちます。この機能は、AI（人工知能）を使用して、既存のマクロとヘルプセンターの記事に基づいて最初の返信を作成します。エージェントは有利なスタートを切り、顧客はより迅速な返信を受け取り、チームは実際に人間の判断が必要な問題に集中できます。

ただし、注意点があります。この機能は、正しく設定した場合にのみ効果を発揮します。マクロの整理が不十分であったり、ヘルプセンターのコンテンツが不足していると、エージェントが無視する一般的な提案が表示されることになります。このガイドでは、前提条件と設定から最適化、トラブルシューティングまで、適切に機能させるために知っておくべきすべてのことを説明します。

開始する前に必要なもの

推奨される最初の返信は、スタンドアロンの製品ではありません。Zendesk AI Copilotアドオンの一部です。つまり、最初にいくつかのものを準備する必要があります。

必須：

• Zendesk Suite Professional（プロフェッショナル）またはEnterprise（エンタープライズ）プラン（Suite Team（チーム）にはCopilot（コパイロット）は含まれていません）
• Copilotアドオン。基本プランに加えてエージェント1人あたり月額50ドル
• アカウントでAgent Workspace（エージェントワークスペース）が有効になっていること
• 機能を構成するためのAdmin Center（管理センター）へのアクセス

重要なこと：

• アカウントが改善されたメッセージングバックエンドにあること（ほとんどのアカウントはすでにそうです）
• 推奨されるマクロの資格が必要であること（これは、十分なマクロの使用状況データがあるかどうかに依存します）
• 品質のマクロとヘルプセンターの記事（AIは提供されたものしか処理できません）

Suite Professional（スイートプロフェッショナル）をご利用の場合、エージェント1人あたり月5回のCopilotライティングツールの使用が含まれています。ただし、無制限の推奨される最初の返信には、完全なCopilotアドオンが必要です。

Zendesk Copilotの推奨される最初の返信の仕組み

この機能は、受信したチケットをスキャンし、既存のコンテンツと照合します。チケットの件名と最初のコメント（メールおよびウェブフォームのチケットの場合）、またはボットの会話履歴（メッセージングチケットの場合）を確認します。次に、推奨される応答を生成します。

仕組みは次のとおりです。

1. 最初に推奨されるマクロ。 AIがチケットの意図と高い信頼度で一致するマクロを見つけた場合、そのコンテンツをそのまま使用します。これは、事前に承認された、精査済みの言語であるため理想的です。

2. 次にヘルプセンターの記事。 一致するマクロがない場合、AIはヘルプセンターからコンテンツを取得し、そのコンテンツに基づいて応答を生成します。

3. メッセージング用のLLM生成。 メッセージングチャネルでは、マクロもヘルプセンターの記事も一致しない場合、AIは一般的な知識を使用して応答を生成できます（コンテンツに基づきません）。

提案は、最初のエージェントの返信に対してのみ表示されます。エージェントが最初の応答を送信すると、Copilotはそのチケットに対するフォローアップを提案しません。エージェントは、提案をそのまま受け入れるか、編集するか、無視して独自の返信を作成できます。

エージェントが提案を受け入れると、Zendeskはタグaccepted_suggested_first_replyをチケットに追加します。これにより、使用状況を追跡し、影響を測定できます。

ステップ1：Admin Centerで推奨される最初の返信を有効にする

前提条件が整ったら、数回クリックするだけで機能を有効にできます。

1. Admin Centerに移動します。 Zendeskの歯車アイコンをクリックし、左側のサイドバーで[AI]を選択します。

2. [Agent Copilot] > [提案]に移動します。 ここで、すべてのCopilot提案機能を制御します。

3. [最初の返信を提案]を選択します。 このオプションをオンにします。

4. グループアクセスを構成します。 デフォルトでは、すべてのエージェントグループが推奨される最初の返信を表示できます。段階的に展開する場合は、これを特定のグループに制限できます。アクセス権を持つグループを検索して選択します。

5. 設定を保存します。

これで基本的な設定は完了です。選択したグループのエージェントは、対象となるチケットを開くと、推奨される返信が表示されるようになります。ただし、機能を有効にすることは始まりにすぎません。実際の作業は、これらの提案が実際に役立つようにすることです。

ステップ2：マクロとヘルプセンターのコンテンツを最適化する

推奨される最初の返信の品質は、ソースコンテンツの品質に完全に依存します。マクロが古くなっていたり、ヘルプセンターが不足している場合、AIは関連性の高い提案を生成するのに苦労します。

マクロの場合：

• 一般的な意図に対して、明確で具体的なマクロを作成します。「パスワードのリセット」というタイトルのステップバイステップの手順を含むマクロは、一般的な「技術的な問題」マクロよりも効果的です。
• マクロのタイトルを説明的にします。AIはこれらを使用して、各マクロをいつ適用するかを理解します。
• エージェント（およびAI）が簡単にマクロを見つけられるように、カテゴリ別にマクロを整理します。
• マクロを定期的に確認および更新します。古いコンテンツは、不適切な提案につながります。

ヘルプセンターの記事の場合：

• 明確な見出しと簡潔な段落で記事を構成します。AIは、整理されたコンテンツからより良い情報を抽出します。
• 一般的な説明だけでなく、具体的な手順を含めます。「設定>アカウント>パスワードをクリック」は、「アカウント設定に移動」よりも役立ちます。
• 一般的なトラブルシューティングの手順を説明します。AIは、文書化されていない解決策を提案できません。
• 記事を最新の状態に保ちます。製品の変更は、ヘルプセンターにすぐに反映される必要があります。

公開前のテスト：

課題は次のとおりです。Zendeskは、推奨される最初の返信のシミュレーションモードを提供していません。ライブでの会話を有効にする前に、AIが過去のチケットでどのように機能するかをテストすることはできません。つまり、最初の実際のテストは実際の顧客とのやり取りになります。

リスクを最小限に抑えるために、提案の品質に関するフィードバックを提供できる経験豊富なエージェントのパイロットグループから開始します。最初の数週間は、accepted_suggested_first_replyタグを注意深く監視します。受け入れ率が低い場合は、コンテンツの改善が必要になる可能性があります。

ステップ3：パフォーマンスを監視し、成功を測定する

この機能が実際に役立っているかどうかを知る必要があります。Zendeskには、これを追跡する方法がいくつか用意されています。

基本的な追跡：

accepted_suggested_first_replyタグは、主要な指標です。エージェントが提案を受け入れると、このタグがチケットに追加されます。このタグでフィルタリングされたビューまたはレポートを作成して、提案がどのくらいの頻度で使用されているかを確認できます。

Exploreでレポートを作成する：

より詳細な分析を行うには、Zendesk Explore（ProfessionalおよびEnterpriseプランで利用可能）が必要です。

1. 次の式を使用して、「推奨される返信が受け入れられました」という標準の計算属性を作成します。 IF (INCLUDES_ANY([Ticket tags], "accepted_suggested_first_reply")) THEN "Yes" ELSE "No" ENDIF

2. 推奨される返信を受け入れたチケットと受け入れなかったチケットの最初の返信時間を比較するレポートを作成します。これにより、効率の向上がわかります。

3. 提案の受け入れによる解決済みのチケット数を追跡して、この機能がより迅速な解決と相関関係があるかどうかを確認します。

良い結果とは：

普遍的なベンチマークはありませんが、次のことを確認する必要があります。

• 50％を超える受け入れ率（つまり、エージェントは提案が役立つと判断することが多い）
• 推奨される返信を受け入れたチケットの最初の返信時間が短い
• 提案の関連性に関するエージェントからの肯定的なフィードバック

受け入れ率が低い場合は、マクロとヘルプセンターのコンテンツを確認してください。最初の返信時間が改善されない場合は、エージェントが提案の編集に時間をかけすぎている可能性があります。

Zendesk Copilotの推奨される最初の返信が機能しない場合のトラブルシューティング

この機能が期待どおりに動作しない場合があります。最も一般的な問題とその修正方法を次に示します。

提案がまったく表示されない：

• 同じチケットでAuto Assist（自動アシスト）が有効になっていないか確認してください。両方の機能がオンになっている場合、Auto Assistが優先され、推奨される最初の返信は表示されません。テストするには、Auto Assistを一時的にオフにします。
• エージェントが有効になっているグループに属しており、適切な権限を持っていることを確認します。
• チケットがメール、ウェブフォーム、またはメッセージング（サポートされているチャネル）経由であることを確認します。
• 実際に最初のエージェントの返信であることを確認します。提案はチケットごとに1回だけ表示されます。

提案が一般的すぎる：

• マクロの品質を向上させます。包括的な応答ではなく、特定の意図に対して特定のマクロを作成します。
• ヘルプセンターのカバレッジを拡大します。AIは文書化されていないものを提案できません。
• マクロのタイトルとコンテンツを確認します。明確で説明的な言語は、AIがチケットを正しく照合するのに役立ちます。

受け入れ率が低い：

• エージェントにアンケートを実施します。提案は無関係ですか、不適切に書かれていますか、それともワークフローに役立ちませんか？
• 提案がブランドの声と一致していることを確認します。エージェントは、間違っているように聞こえる提案を使用しません。
• チケットの種類が適切かどうかを検討します。複雑でユニークな問題は、テンプレート化された最初の返信には適していません。

アカウントの資格の問題：

• Copilotアドオンがあり、アカウントでアクティブになっていることを確認します。
• 改善されたメッセージングバックエンドを使用していることを確認します（Admin Centerで[メッセージングトリガー]ページを探します）。
• 推奨されるマクロの資格を確認します。これには、十分なマクロの使用履歴が必要です。

理解しておくべき重要な制限事項

推奨される最初の返信は時間を節約できますが、魔法のような解決策ではありません。コミットする前に、これらの制限事項を知っておいてください。

過去のチケットからの学習はありません。 一部のAIツールとは異なり、Zendesk Copilotは過去のチケットの解決策を分析して提案を改善することはありません。明示的に作成されたマクロとヘルプセンターの記事のみを使用します。チームがチケットのコメントで部族の知識を構築した場合、それはキャプチャされません。

最初の返信のみ。 この機能は、最初の応答のみを提案します。その後のやり取りについては、エージェントは最初の返信の後に単独で対応します。

キュレーションされたコンテンツが必要です。 これをオンにするだけで、機能することを期待することはできません。適切に管理されたマクロと包括的なヘルプセンターが必要です。ドキュメントが不足している場合、提案も不足します。

安全なテスト環境はありません。 ライブになる前に、チケットで機能がどのように機能するかをシミュレートすることはできません。テストは、実際の顧客との会話で行われます。

コストがかかります。 基本のZendeskプランに加えてエージェント1人あたり月額50ドルで、20人のエージェントのチームはCopilotアドオンだけで毎月1,000ドルを支払います。効率の向上がコストを正当化することを確認してください。

Zendesk Copilotの代替手段を検討する場合

推奨される最初の返信は、ドキュメントが充実しており、簡単なチケットの種類があるチームに適しています。しかし、すべての人に適しているわけではありません。

次のような場合は、別のものが必要になる可能性があります。

• チームがテンプレートに適合しない複雑で多様な問題を処理する
• マクロだけでなく、過去のチケットの解決策から学習するAIが必要
• 顧客に公開する前にAIのパフォーマンスをテストする必要がある
• ワークフローにZendesk以外の操作（Shopifyでの払い戻しの処理など）が含まれる

eesel AIの適合性：

Zendesk Copilotの制限が問題になる場合は、eesel AIは、ZendeskのネイティブAIを補完または置き換える別の方法を提供します。

その特徴は次のとおりです。

• 過去のチケットから学習します。 eeselは、ヘルプセンターにあるものだけでなく、問題が実際にどのように解決されるかを理解するために、過去のサポート会話を分析します。
• シミュレーションモード。 ライブになる前に過去のチケットでAIをテストできるため、AIがどのように機能するかを正確に把握できます。
• より広範な知識ソース。 ヘルプセンターに加えて、Confluence、Googleドキュメント、Notion、PDFを接続します。
• インタラクションごとの価格設定。 エージェントごとの月額料金を支払う代わりに、使用した分だけ支払います。これにより、チケット数が変動するチームにとって、より予測可能になります。

eesel AIはZendeskと直接統合されているため、ヘルプデスクを切り替える必要はありません。eeselのAI Copilotからドラフトの提案を開始し、自信がついたら完全なAIエージェントの自動化にレベルアップできます。

Zendesk Copilotの推奨される最初の返信でエージェントの効率を向上させましょう

推奨される最初の返信の設定は簡単ですが、実際に価値を得るには作業が必要です。質の高いソースコンテンツ、提案を試す意欲のある熱心なエージェント、および監視と改善のためのプロセスが必要です。

パイロットグループから開始し、受け入れ率と最初の返信時間を測定し、学習した内容に基づいてマクロとヘルプセンターを反復処理します。この機能が探している効率の向上を実現する場合は、より広範囲に展開します。そうでない場合は、コンテンツの改善が必要かどうか、または別のアプローチがより適切かどうかを評価します。

AI支援を必要としているが、ZendeskのネイティブCopilotが提供するよりも柔軟性が必要なチームの場合、eesel AIのCopilotは、完全なサポート履歴から学習し、展開前にテストできる代替手段を提供します。どちらの方法を選択しても、目標は同じです。エージェントがより迅速かつ一貫して作業できるように実際に役立つツールを提供し、最も重要な会話に集中できるようにすることです。