Zendesk Exploreレポートテンプレートの使い方:2026年完全ガイド
Stevia Putri
最終更新 February 26, 2026
サポートデータから有意義な洞察を得るために、データサイエンスの学位は必要ありません。しかし、多くのチームは基本的なチケット数や応答時間を超えることができずに苦労しています。データが存在することはわかっていますが、それを実用的なレポートに変換することはハードルのように感じられます。
そこで、Zendesk Exploreが登場します。これはZendeskのネイティブな分析プラットフォームであり、チームがエコシステムを離れることなく、カスタマーサービスデータを分析、理解、共有できるように設計されています。事前構築済みのダッシュボードから迅速な洞察を得る必要がある場合でも、ビジネスに合わせてカスタマイズされたカスタムレポートを作成したい場合でも、Exploreはその実現のためのツールを提供します。
すぐに使用できるオプションから独自のカスタム分析の作成まで、Zendesk Exploreレポートテンプレートを最大限に活用する方法を詳しく見ていきましょう。

今日から使える事前構築済みのZendesk Exploreテンプレート
Zendeskには、サポート業務をすぐに可視化できる事前構築済みのダッシュボードがいくつか含まれています。これらは、Exploreアクセスを含むすべてのプランで動作します。
サポートダッシュボードテンプレート
サポートダッシュボードは、ほとんどのチームにとってデフォルトの開始点です。これには、次の主要なメトリックが表示されます。
- 作成、解決、およびバックログされたチケットの経時的な推移
- 最初の返信時間と完全な解決時間の平均
- エージェントのパフォーマンスメトリック
- チケットチャネルの内訳(メール、チャット、ウェブなど)
- 顧客満足度スコア

このダッシュボードは、Professionalプランでは1時間ごと、Enterpriseプランではリアルタイムで更新されます。マネージャーが設定なしでサポート業務の健全性を迅速にチェックできるように設計されています。
チャットおよびトークダッシュボードテンプレート
Zendeskのライブチャネルを使用している場合、チャットおよびトークダッシュボードはリアルタイムの可視性を提供します。
- チャットダッシュボードは、アクティブな会話、エージェントの可用性、キューの長さ、およびチャットボリュームの傾向を表示します。
- トークダッシュボードは、通話量、待ち時間、エージェントのステータス、および通話解決のメトリックを表示します。
これらは、ワークフォース管理に特に役立ちます。オンラインのエージェント、処理している会話の数、および需要を満たすために人員を調整する必要があるかどうかを確認できます。
ガイドダッシュボードテンプレート
ヘルプセンターを持つチームの場合、ガイドダッシュボードはコンテンツのパフォーマンスを追跡します。
- 記事の閲覧数と検索語句
- 最も人気のあるコンテンツと最も人気のないコンテンツ
- 記事に関するユーザーフィードバック
- 自己解決率(セルフサービスで回避されたチケット)
これにより、コンテンツマネージャーはドキュメントのギャップを特定し、更新が必要な記事の優先順位を付けることができます。
レポートライブラリのサンプルレポート
ダッシュボードに加えて、Exploreにはレポートライブラリにサンプルレポートが含まれています。これらには**[サンプル]**というラベルが付いており、各データセットで何が可能かを示しています。これらを複製してニーズに合わせて変更できます。これは、最初から構築するよりも高速なことがよくあります。
制限事項は?これらの事前構築済みのオプションは、ある程度までしか機能しません。すべてのビジネスには、重要な独自のメトリックがあります。チケットボリュームはストーリーの一部を伝えますが、製品カテゴリ別のエスカレーション率はどうですか?または、VIP顧客と標準顧客の解決時間はどうですか?そこで、カスタムレポートが不可欠になります。
Zendesk Exploreでカスタムレポートテンプレートを作成する方法
Exploreでカスタムレポートを作成するには、論理的なワークフローに従います。特定のビジネスの質問に答えるレポートを作成する方法を次に示します。
ステップ1:データセットを選択する
すべてのレポートは、適切なデータセットを選択することから始まります。Zendesk Exploreデータセットは、さまざまな製品に対応しています。
- Support:チケット、エージェント、SLA(サービス品質保証)、CSAT(顧客満足度)、組織
- Talk:音声通話、エージェントステータス、通話メトリック
- Chat:ライブチャットの会話、エージェントの可用性
- Guide:ヘルプセンターの記事、検索、記事のフィードバック
- Sell:取引、連絡先、リード(Zendesk Sellを使用している場合)

必要なデータを含むデータセットを選択します。ほとんどのサポートレポートではSupportデータセットを使用しますが、クロスチャネル分析では、複数のソースからのデータを組み合わせる必要がある場合があります。
ステップ2:メトリックと属性を追加する
データセットを選択したら、レポートビルダーを使用してクエリを作成します。インターフェースはドラッグアンドドロップモデルを使用します。
- メトリックをメトリックパネルにドラッグします(測定する対象)。
- 属性を行、列、またはフィルターにドラッグします(データの分類方法)。

たとえば、今月エージェントが解決したチケットを表示するには:
- メトリック:解決済みのチケット
- 行属性:担当者名
- フィルター:チケット解決日(今月)
ステップ3:フィルターを適用する
フィルターは、結果を絞り込んで特定のデータに焦点を当てます。一般的なフィルターには、次のものがあります。
- 日付範囲(今日、今週、過去30日間、カスタム範囲)
- チケットステータス(オープン、保留中、解決済み)
- 優先度レベル(緊急、高、通常、低)
- エージェントグループまたは特定のエージェント
- チャネル(メール、チャット、ウェブフォーム、API(アプリケーションプログラミングインターフェース))
プロのヒント:常に最初に日付フィルターを追加してください。日付フィルターがないと、レポートはすべての期間の結果を計算しようとするため、長年のチケット履歴がある場合は時間がかかる可能性があります。
ステップ4:視覚化の種類を選択する
Exploreは、データを表示する複数の方法を提供します。
- テーブルは生の数値を表示し、詳細な分析や正確な値を確認する必要がある場合に最適です。
- 棒グラフは、カテゴリ(エージェント、優先度、チャネル)を比較する場合に適しています。
- 折れ線グラフは、経時的な傾向に最適です。
- 円グラフは割合を示しますが、控えめに使用してください(棒グラフよりも読みにくい)。
最初にテーブルを使用してデータが正しいことを確認し、次にプレゼンテーションのためにグラフに切り替えます。グラフが正しく表示されない場合は、テーブルビューに戻ってトラブルシューティングを行います。
ステップ5:保存してダッシュボードに追加する
レポートが機能したら:
- 保存をクリックして、レポートライブラリに追加します。
- 明確で説明的な名前を付けます。
- ダッシュボードに追加をクリックするか、新しいダッシュボードを作成して、ダッシュボードに追加します。
- 権限を設定して、表示または編集できるユーザーを制御します。
ProfessionalおよびEnterpriseプランでは、メールでダッシュボードの配信をスケジュールできます。これは、Zendeskに定期的にログインしない関係者に毎週のレポートを送信する場合に役立ちます。
すべてのサポートチームに必要な5つの必須レポートテンプレート
すべてのチームには独自のニーズがありますが、これらの5つのレポートタイプは、効果的なサポート分析の基礎を形成します。
チケットボリュームと傾向分析
時間の経過とともに受信チケットを追跡して、パターンを特定します。以下を探してください。
- 毎日/毎週のボリュームの傾向
- 季節的なスパイク(休日、製品の発売)
- チャネルの分布(チャットが増加し、メールが減少しているか?)
- 時間帯のパターン(チケットは特定の時間に集中しているか?)
これは、キャパシティプランニングと、追加の人員が必要な時期を特定するのに役立ちます。
エージェントパフォーマンスダッシュボード
単純な「解決済みのチケット」数を超えてください。公正なパフォーマンスダッシュボードには、次のものが含まれます。
- エージェントごとに解決されたチケット
- 平均解決時間
- 最初の返信時間
- エージェント別のCSATスコア
- チケットの更新(内部コメントと公開コメント)
重要なのは、効率のメトリックと品質のバランスを取ることです。解決するチケットの数が少ないが、CSATが高く、複雑な問題を処理するエージェントは、依然として優れたパフォーマンスを発揮しています。
SLAコンプライアンスレポート
サービスレベル契約(SLA)がある場合は、それに対するパフォーマンスを可視化する必要があります。
- 最初の返信時間SLA達成率
- 優先度別の解決時間SLA
- 違反分析(どのチケットがSLAを逃したか、その理由)
- チャネルまたはエージェントグループ別のSLAパフォーマンス
このレポートは、顧客のコミットメントに直接影響し、プロセスのボトルネックを特定するのに役立ちます。
顧客満足度分析
CSATデータは、サポートが実際に顧客を支援しているかどうかを示します。
- 時間の経過に伴う全体的なCSATの傾向
- エージェント、チケットカテゴリ、またはチャネル別のCSAT
- フィードバックコメント分析(顧客は実際に何を言っているか?)
- 解決時間と満足度の相関関係
特定のチケットタイプのCSATが低い場合は、製品の問題またはトレーニングのギャップを示している可能性があります。
バックログとキューの健全性
キューの状態を監視して、チケットが抜け落ちるのを防ぎます。
- 経過時間別のオープンチケット(1日経過したチケットの数は?1週間?1か月?)
- 優先度とステータス別のチケット
- 未割り当てのチケット数
- 顧客の応答を待っている保留中のチケットと内部アクション
これにより、マネージャーはワークロードの分散と注意が必要な古いチケットをすばやく確認できます。
より良いZendesk Exploreレポートのヒント
数十のサポートチームと分析に取り組んだ後、ここに実際的な違いを生む実用的なヒントがあります。
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**明確な質問から始めましょう。**構築する前に、このレポートがどのような意思決定に役立つかを正確に把握してください。「私たちはどうですか?」はあいまいすぎます。「どのエージェントが最初の返信時間に関するコーチングを必要としていますか?」は実用的です。
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**最初から日付フィルターを使用してください。**日付フィルターのないレポートは、すべての履歴データをロードしようとするため、パフォーマンスが低下し、ノイズが発生します。
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**最初にテーブルでテストし、次に視覚化します。**テーブルは、生のデータ構造を示します。数値が正しいことを確認したら、プレゼンテーションのためにグラフに切り替えます。
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**レポートの焦点を絞ります。**1つのレポートは1つの質問に答える必要があります。すべてのメトリックを1つのダッシュボードに詰め込もうとしないでください。
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**定期的な配信をスケジュールします。**関係者がログインしなくても洞察に到達できるように、毎週または毎月のダッシュボードメールを関係者に設定します。
洞察に基づいて行動するよりもレポートの作成に多くの時間を費やしている場合は、現在の方法が持続可能かどうかを検討してください。当社のAIエージェントはZendeskと直接統合されており、手動でレポートを作成しなくても、解決パターン、一般的な問題、およびチームのパフォーマンスに関する自動的な洞察を提供します。

Zendesk Exploreの代替手段を検討する時期
Zendesk Exploreは、標準的なサポート分析を必要とするZendeskエコシステムにすでに投資してい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。
異なるものが必要になる可能性のある兆候を次に示します。
**下位層のプランを使用している。**カスタムレポートには、Professional(月額115ドル/エージェント)またはEnterprise(月額169ドル/エージェント)が必要です。Suite Team(月額55ドル/エージェント)を使用している場合は、事前構築済みのダッシュボードに制限されます。
**カスタムレポートでリアルタイムデータが必要。**Enterpriseプランのみが、カスタムダッシュボードでリアルタイムの更新を取得します。Professionalプランは1時間ごとに更新されますが、ライブオペレーションの監視には十分ではありません。
**レポートが複数のツールにまたがっている。**Exploreは、Zendeskデータのみをレポートします。サポートチケットを販売データ、製品の使用状況、または外部システムと組み合わせる必要がある場合は、Power BIやTableauなどのBIツールが必要になります。
**レポートを作成せずに洞察を得たい。**Exploreでは、質問する内容と、それに答えるレポートを作成する方法を知っている必要があります。トレンドや推奨事項を表面化する自動的な洞察を好む場合は、AI搭載のアプローチがより適している可能性があります。
当社は、分析が自動的に行われることを望むチームのためにプラットフォームを構築しました。レポートを手動で作成する代わりに、当社のAIが会話を分析し、パターンを特定し、何が機能していて、何に注意が必要かについての洞察を表面化します。当社の価格でその仕組みを確認したり、当社のZendesk統合を調べて詳細を確認したりできます。
よくある質問
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Article by
Stevia Putri
Stevia Putri is a marketing generalist at eesel AI, where she helps turn powerful AI tools into stories that resonate. She’s driven by curiosity, clarity, and the human side of technology.