Zendesk Exploreのレシピを使用してAnswer Botの解決率を測定する方法

ZendeskのAIエージェント (AI agent)（以前はAnswer Botとして知られていたツール）を導入し、運用を開始されたことと思います。よくある質問への対応を自動化し、サポートチームに余裕を持たせることを期待されているでしょう。それは非常に賢明で戦略的な判断です。

しかし、ここで本質的な問いが生じます。「実際のパフォーマンスはどうなのか？」ということです。ボットだけで本当にどれだけのチケットが解決されているのでしょうか。顧客がどのように記事の提案を見つけているかを理解することは、投資が報われているかどうかを確認し、セルフサービス戦略を微調整する上で非常に重要です。

多くの方は、カスタムレポートを作成するためにZendesk Exploreを直接活用しようとします。包括的なデータセットやメトリック（指標）の操作には少し練習が必要ですが、インサイトを引き出すための強力な手段となります。このガイドはその助けとなるはずです。Zendesk Exploreのレシピを使用してAnswer Botの解決率を測定する (measure Answer Bot resolutions)ための実践的な方法を解説します。また、考慮すべき重要なポイントや、さらに詳細なインサイトを得るための補完的な手法についてもご紹介します。

開始前に必要なもの

詳細に入る前に、必要なものがすべて揃っているか確認しましょう。Zendeskは、チームの規模やレポートのニーズに合わせてさまざまなプランを提供しています。

• Zendesk Suiteプラン: Professional、Enterprise、またはEnterprise Plusプランのいずれかを契約している必要があります。

• Zendesk Explore: 高度なカスタムレポート作成を行うため、Explore ProfessionalまたはEnterpriseへのアクセス権があることを確認してください。

• 適切な権限: Exploreレポートを作成・管理するには、Zendeskアカウントの編集者（Editor）または管理者（Admin）である必要があります。

• 有効なAIエージェント: 当然のことのように思えるかもしれませんが、ZendeskのAIエージェントが有効になっており、顧客に記事を積極的に提案している状態である必要があります。

Answer Botの解決率を測定するためのステップバイステップガイド

Zendeskには、開始に役立つ「レシピ」がいくつか用意されています。その中でも最も便利なものの一つが、解決ファネルレポート (resolution funnel report)です。これは、記事が何回提案され、提供され、クリックされ、最終的にチケットの解決に繋がったかというジャーニー全体を表示するように設計されています。

構築手順を一つずつ見ていきましょう。

ステップ1：Exploreで新しいレポートを作成する

まずはExploreにアクセスし、適切なデータセットを選択する必要があります。この部分は、必要な特定のボットデータにアクセスするために重要です。

1. Zendeskのメインダッシュボードから、Exploreセクション（グラフの小さなアイコン）を見つけてクリックします。

2. レポートライブラリで、[新規レポート] をクリックします。

3. 「データセットを選択」ページが表示されます。[Answer Bot] > [Answer Bot - Article Recommendations] を見つけて選択し、[レポートを開始] をクリックします。

ステップ2：主要なメトリックを追加する

次に、ファネルの各段階を構成する数値を追加します。最初の試行から最終的な解決まで、ストーリー全体を可視化することを目指します。

1. 右側の [メトリック] パネルを探し、[追加] をクリックします。

2. 表示されたリストから、[Answer Bot answers] セクションの下にあるこれら4つのメトリックを見つけて選択します。

   • 試行回数 (Attempts): ボットが記事を提案する機会があったすべての回数をカウントします。
   • 回答数 (Answers): ボットが実際に少なくとも1つの記事を見つけ、提供した回数です。
   • クリック数 (Clicks): 顧客がボットの提案した記事のいずれかをクリックした回数を示します。
   • 解決数 (Resolutions): これが最も重要です。顧客が提案をクリックした後に、チケットを解決済みとしてマークした回数です。

3. [適用] をクリックします。

ステップ3：データをファネルとして可視化する

数値のリストも役立ちますが、視覚化することでストーリーがより明確になります。カスタマージャーニーを確認できるように、ファネルチャートに切り替えましょう。

1. 右側のメニューにある [表示形式] アイコンをクリックします。

2. [ファネル] を選択します。

3. 次に、[グラフ設定] アイコン（小さな絵の具のパレットのような形）をクリックし、[グラフ] タブに移動します。

4. [計算方法] を [最初の要素に対するパーセント] に変更します。この設定により、各段階が「試行回数」の合計に対する割合として表示されるため、コンバージョン率を一目で把握しやすくなります。

これで完了です。Answer Botがどれだけ効率的に質問を解決済みチケットに転換しているかを示す、堅牢なファネルレポートが作成されました。フィルター（「回答作成日」など）を使用すれば、2026年の特定の週や月ごとの状況を確認することも可能です。

Zendesk Exploreのレシピを使用する際の考慮事項

このレシピは強力な出発点となりますが、Zendeskは成熟したエンタープライズグレードのプラットフォームであり、慎重な設定を行うことでその深い能力を最大限に引き出すことができます。レポートを拡張する際には、以下の点に注意してください。

• 広範なカスタマイズが可能: これらのカスタムレポートを作成し微調整することで、極めて高い精度を実現できますが、それにはある程度の専用の時間が必要です。Zendeskが数十もの公式なExploreレシピ (Explore recipes)を公開している事実は、そのレポートエコがいかに柔軟で強力であるかを証明しています。

• データは専用のデータセットに整理されている: Zendeskはボット分析を「記事の推奨（Article Recommendations）」や「フロービルダー（Flow Builder）」といった特定のバケツに整理しています。この構造により、各特定の機能の詳細なメトリックにアクセスできますが、全体像を把握するためにはそれらを並べて表示したい場合もあるでしょう。

• 解決基準の理解: デフォルトのレポートは通常、顧客が記事をクリックし、その後にチケットを解決済みとしてマークした (marks their ticket as solved)場合に解決として追跡します。これは具体的で検証可能な成功指標となりますが、答えを見つけた後に単にタブを閉じた顧客はカウントされない可能性があります。

• 実用的なインサイトへの集中: ファネルチャートは「何が起きているか（What）」を示すのに最適です。「なぜ（Why）」、例えばどの特定のトピックに追加コンテンツが必要かといった理由を見つけるには、Exploreが提供するデータをコンテンツ戦略の基盤として活用できます。

Zendeskの標準ツールは圧倒的な幅広さのデータを提供しており、サポートレポートにおける業界標準となっています。

Answer Botの解決率を測定するための補完的な方法

すべての時間を手動の設定に費やす代わりに、専用のAIプラットフォームを直接Zendeskのエコシステムに接続して、ワークフローを強化することもできます。ここでeesel AIのようなツールが真価を発揮します。これはZendeskとシームレスに統合 (integrates with Zendesk)し、標準のZendeskデータの上に構築された、自動化された補完的なレポートを提供します。

真の解決率をようやく把握する

eesel AIはZendeskエコシステム内で動作し、会話の文脈をより深く理解するのに役立ちます。過去のチケットやマクロから学習し、ConfluenceやGoogleドキュメントなど、使用している他のナレッジソースに接続することも可能です。

分析ダッシュボードは、Zendeskレポートと並行して役立つ、簡素化されたビューを提供します。

• 自動解決率: Zendeskの設定と連携して動作し、AIによって完全に処理されたインタラクションの割合を表示します。

• コスト削減: ZendeskとAIへの投資による投資対効果（ROI）を実証するのに役立つ、分かりやすい計算を提供します。

• ナレッジギャップ (Knowledge gaps): AIが完全に答えられなかった質問を強調し、Zendeskのナレッジベースにどのようなコンテンツを追加すべきかの有用なガイドとなります。

本番運用の前にセットアップをテストする

2026年にAIを成功させるための最良の方法の一つは、シミュレーションです。eesel AIのシミュレーションモード (simulation mode) を使用すると、顧客との対応を開始する前に、過去のZendeskチケットでAIをテストできます。潜在的な解決率の予測を提供し、AIが実際の質問にどのように回答したかを示します。これにより、Zendeskの展開に対する自信がさらに深まります。

Answer Botの解決率を測定するためのプロのヒント

標準ツールに集中する場合でも、eesel AIのような補完的なプラットフォームを導入する場合でも、以下の点に留意してください。

• 解決と満足度を優先する: 「デフレクション（偏向/回避）」という言葉が一般的ですが、Zendesk内での実際の「解決率」と「顧客満足度（CSAT）」に注目してください。これにより、AIエージェントが真に顧客のニーズに応えていることが保証されます。

• 未回答の質問をチャンスとして捉える: AIが答えを持っていない場合、それは顧客が何を必要としているかを直接示すシグナルです。これらのインサイトを、Zendeskナレッジベースの改善 (improve your Zendesk knowledge base)のためのロードマップとして活用しましょう。

• 小さく始めて、徐々に拡張する: Zendeskのスケーラビリティは最大の強みの一つです。まずは特定のチャネルやチケットタイプに自動化を導入し、戦略やコンテンツを洗練させながら拡大できるツールを使用しましょう。

Zendesk Exploreから必要な答えを得る

サポートAIのパフォーマンスをモニタリングすることは、CX戦略を成功させるために不可欠です。Zendesk Exploreのレシピは、深い分析に必要な成熟した堅牢なデータを提供しますが、補完的なツールを統合することで、それらのインサイトをさらに迅速に解き放つことができます。

Zendesk用eesel AIのような、ワークフローを強化するために構築されたプラットフォームを活用することで、コストを削減し、世界クラスのカスタマーエクスペリエンスを提供するための追加のコンテキストを得ることができます。

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