Zendeskエンティティ検出の実践ガイド：機能、制限、および代替案

もしあなたが今日サポートチームを運営しているなら、おそらくプレッシャーを感じていることでしょう。チケットのキューは長くなる一方、顧客は昨日中に回答を期待し、追いつくためには何か、とにかく何かを自動化しなければならないという圧力が高まっています。

このようなよりスマートな自動化への強い要請が、エンティティ検出のような機能を非常に魅力的にしています。ZendeskにもAIスイートに組み込まれた独自のバージョンがあり、Zendeskのエンティティ検出と呼ばれています。理論上は、チケットを自動的に分類し、適切な場所に送るための優れたツールに見えます。しかし、事態が複雑になったとき、実際のパフォーマンスはどうなのでしょうか？

この機能が何をするのか、どのように設定するのか、どこでつまずきがちなのか、そして、より新しく柔軟なAIツールが、面倒な手動メンテナンスなしでいかに優れた結果をもたらすかを、率直に見ていきましょう。

Zendeskのエンティティ検出とは？

Zendeskのエンティティ検出とは、より大きなZendesk AIパッケージの一部であるインテリジェントトリアージツール内の機能です。その主な役割は非常に単純で、受信チケットから特定の情報を自動的に見つけて抽出することです。

製品名、注文番号、問い合わせの具体的な理由など、ビジネスにとって重要な独自のデータポイントを顧客のメッセージからスキャンする、スマートな蛍光ペンのようなものだと考えてください。

Zendeskのエンティティ検出の主要機能であるZendesk Advanced AI Entity Extractionのスクリーンショット。

システム全体は、これらの「エンティティ」をZendeskで既に作成したカスタムチケットフィールド、具体的にはドロップダウン、複数選択、または正規表現（Regex）フィールドに接続することで構築されています。その目的は、抽出したデータを使って、チケットを適切なチームにルーティングしたり、優先度を上げたりといった自動化ワークフローを開始することです。これにより、ヘルプデスクの混乱を少しでも減らすことができます。

Zendeskのエンティティ検出の設定と管理方法

Zendeskでエンティティ検出を稼働させるのは、ワンクリックで完了するような簡単な作業ではありません。ある程度の制御は可能ですが、設定は手動であり、省力化する以上に仕事を増やさないように、少しばかり面倒を見る必要があります。

Zendeskエンティティ検出の基礎：カスタムフィールドからエンティティを作成する

まず第一に、その場でエンティティを自由に作成することはできません。エンティティはカスタムチケットフィールドに関連付ける必要があります。つまり、最初に管理パネルにアクセスし、「製品ライン」のドロップダウンや「注文ID」のテキストフィールドなど、追跡したいデータ用のフィールドを作成する必要があります。

Zendeskでは、これにいくつかのフィールドタイプを使用できます：

• ドロップダウンと複数選択： 製品名、サブスクリプションプラン、一般的な問題の種類など、選択肢が固定された標準化データに最適です。

• 正規表現（Regex）： 特定のパターンに従うデータ向けです。注文番号が常に「ORD-12345」のようであったり、追跡番号に決まった形式があったりする場合、正規表現を記述してそれらを検出できます。開発者にとっては強力なツールですが、一般の管理者にとって正規表現の作成とデバッグは本当に頭の痛い作業になり得ます。

このフィールド優先のアプローチは、システムが非常に硬直的であることを意味します。新製品が発売されたり、新しい種類の問題が特定されたりするたびに、管理者はカスタムフィールドを手動で更新し、さらにエンティティ検出の設定を再調整する必要があります。これは少々面倒な作業です。

シノニムとルールでZendeskエンティティ検出を微調整する

フィールドをリンクさせると、Zendeskには精度を調整するためのいくつかのオプションが用意されています。

異なる単語が同じ値を指すようにシノニム（類義語）を追加できます。例えば、「ID」「注文番号」「オーダー番号」などをすべて注文番号エンティティのシノニムにすることができます。これにより、顧客が自然に使う様々な表現を捉えることができます。

また、フィールドがいつ更新されるかを決定する抽出ルールも設定できます。最初のメッセージからのみエンティティを取得したいのか、それとも後で顧客が再度言及した場合に更新すべきか？そこにはある程度の制御が可能です。

スペルミス検出機能もありますが、これには少し奇妙な癖があります。5文字より長い単語にしか機能せず、顧客は最初の文字を正しく入力しなければなりません。アイデアは良いのですが、実際のタイポに対応できる真に「インテリジェント」な機能とは言い難いものです。

Regexとエンティティの順序という頭痛の種

多くのZendesk管理者を悩ませる大きな落とし穴があります。それは、エンティティの順序が非常に重要であるということです。

Zendeskは、チケット内のエンティティをリストの上から下へスキャンします。テキストに一致するものを最初に見つけると、それを取得し、スキャンを停止します。注意しないと、これが様々な誤分類を引き起こす原因となります。

例えば、リストの先頭に「氏名」という広範なエンティティがあるとします。その少し下に、「メールアドレス」を探す非常に具体的なエンティティがあります。もし顧客が「私のメールアドレスはhello@example.comです」と書いた場合、「氏名」のルールが先に「hello@example.com」を捉え、誤って名前としてタグ付けしてしまうかもしれません。より具体的なメールアドレスのルールは、実行される機会すらありません。

これにより、管理者は競合を避けるために、テスト、デバッグ、そしてエンティティリストの絶え間ない並べ替えという、フラストレーションのたまるサイクルに陥ります。これは脆い設定であり、驚くほど多くの継続的なメンテナンスを生み出します。

Zendeskエンティティ検出の一般的なユースケースと主な制限

Zendeskの機能は自動化の良い出発点ではありますが、その厳格なルールベースの設計は、文脈を理解する現代のAIと比較すると時代遅れ感が否めません。

Zendeskエンティティ検出が得意なこと

公平を期すために言うと、この機能にも良い点はあります。単純で明確に定義されたタスクについては、かなりうまく機能します。

• チケットの自動ルーティング: これが主な目的です。「カメラモデルA」というエンティティが検出されると、トリガーが作動し、チケットをハードウェアの専門チームに直接送信できます。

• チケットの優先度設定： チケットに「システム障害」というエンティティが含まれている場合、自動的に「緊急」としてフラグを立てるルールを作成できます。

• レポート作成: 定義した特定の製品や問題の種類に関連するチケット量について、構造化されたレポートを生成するのに役立ちます。

システムの弱点

問題は、カスタマーサポートのグレーゾーンに対応する必要が出てきたときに始まります。

• 硬直的で、インテリジェントではない： システムは顧客を実際に理解しているわけではありません。あなたが与えたリストに基づいてキーワードマッチングのゲームをしているだけです。顧客がシノニムリストにない少し違う言葉で問題を説明すると、エンティティは完全に見逃されます。真の文脈認識能力はありません。

• 多くの管理作業が発生する： 経験豊富な管理者なら誰でも言うことですが、Regexの作成とデバッグ、エンティティの順序の調整、考えつく限りのシノニムの手動追加に膨大な時間が費やされます。これは自律的に学習するシステムではなく、常に手入れと世話が必要なシステムです。

• ナレッジがサイロ化されている： エンティティ検出は、Zendeskのカスタムフィールドに手動で入力した情報しか見ることができません。Confluenceのナレッジベースや社内のGoogleドキュメントの内容、過去のチケット解決で何が言われたかについては全く把握できません。

• アクションが限定的： 結局のところ、この機能ができるのはチケットフィールドを埋めることだけです。Slackでプロダクトマネージャーに通知するとか、Shopifyで注文詳細を調べるといった、より複雑なことをしたい場合は、別個の、しばしば扱いにくく壊れやすいトリガーの網を構築する必要があります。

より柔軟な代替案：eesel AIの文脈理解

ここでeesel AIのようなツールが、まったく異なる角度から問題にアプローチします。硬直的な事前定義ルールに頼る代わりに、eesel AIは過去のチケット、ヘルプ記事、Confluenceページ、Slackメッセージなど、企業のすべてのナレッジに接続し、ビジネスの文脈を自動的に学習します。

単にキーワードを照合するだけでなく、顧客が何を言おうとしているのかを理解します。これにより、人々が新しい、あるいは予期しない表現を使った場合でも、はるかに高い精度でチケットを分類できます。

さらに良いことに、eesel AIはフィールドを埋める以上のことを行います。セルフサービスのワークフロービルダーを使えば、開発者でなくても強力な自動化を作成できます。データベースから注文情報を検索したり、CRMのユーザーアカウントを更新したり、Jiraで特定エンジニアに問題をエスカレーションしたりといったカスタムアクションを、すべて一か所から設定できます。

機能	Zendeskのエンティティ検出	eesel AI
セットアップ	手動。カスタムフィールドの作成、Regexの記述、エンティティの順序付けが必要。	数分で本番稼働。ワンクリックで統合でき、自己学習する。
ナレッジソース	Zendeskのカスタムフィールドに入力した事前定義値に限定される。	統合型。過去のチケット、ヘルプセンター、Confluence、Googleドキュメントなどから学習する。
柔軟性	硬直的でルールベース。新しい、または異なる表現に混乱しやすい。	文脈を認識。LLMを使用して顧客の意図やニュアンスを理解する。
アクション	主にチケットフィールドの入力のみ。他のアクションには別のトリガーが必要。	完全にカスタマイズ可能。チケットのトリアージ、APIの呼び出し、外部システムの更新が可能。
テスト	一度に一つのパターンをテストするシンプルなテキストボックス。	本番稼働前に何千もの過去のチケットでテストできる強力なシミュレーションモード。

Zendesk AIの価格設定：知っておくべきこと

インテリジェントトリアージやエンティティ検出を含むZendeskのAI機能は、すべてのプランに含まれているわけではありません。アクセスするには、高価格帯のプランのいずれかに加入する必要があります：

• Suite Team: 55ドル/エージェント/月（年間請求）

• Suite Professional: 115ドル/エージェント/月（年間請求）

• Suite Enterprise: 169ドル/エージェント/月（年間請求）

エージェント向けAI Copilotのような最先端のツールには、おそらくAdvanced AIアドオンが必要になり、これには月額でエージェント1人あたり追加で50ドルがかかる場合があります。

しかし、本当に驚くべきは、Zendeskが一部のAIツールで解決課金制に移行していることです。これは、AIがチケットを正常に解決するたびに、料金（通常1.50ドルから2.00ドル程度）が請求されることを意味します。一見リーズナブルに聞こえますが、これによりコストが完全に予測不能になります。忙しい月には莫大な請求が発生する可能性があり、適切な予算編成がほぼ不可能になります。

これはeesel AIの透明性の高い価格設定とは大きな違いです。当社のプランは予測可能な月間インタラクション量に基づいており、解決ごとのサプライズ料金はありません。請求額が突然膨れ上がる心配をせずに、自動化をスケールアップできます。

この動画では、Zendeskのエンティティ検出の仕組みと、それがカスタマーサポートの効率をどのように向上させるかについて説明しています。

ルールを捨て、ただ機能する自動化を取り入れよう

Zendeskのエンティティ検出は、サポート自動化への素晴らしい第一歩です。しかし、硬直的なルール、複雑なRegex、そして絶え間ない手動メンテナンスに完全に依存しているため、成長や適応を目指すチームにとっては、脆く時間のかかるツールとなっています。このシステムは、多大な管理努力なしでは追いつけず、そのナレッジはZendeskという箱の中に閉じ込められています。

現代のサポートチームには、柔軟で、文脈を真に理解し、ほんの一部だけでなく企業のすべてのナレッジを活用できるAIパートナーが必要です。

それがeesel AIのすべてです。すべてのナレッジソースを統合し、シンプルかつ強力なワークフローエンジンを提供することで、eesel AIは基本的なパターンマッチングを超え、本当に信頼できる自動化を実現します。驚くほどシンプルなセットアッププロセスと予測可能な価格設定で、数ヶ月ではなく数分で始めることができます。

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