Zendesk Explore SLAコンプライアンスレポートの作成方法

Stevia Putri
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Stevia Putri

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Stanley Nicholas

Last edited 2026 2月 26

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サービスレベル契約(SLA: Service Level Agreement)は、応答時間と解決時間について顧客と交わす約束です。しかし、約束をすることは戦いの半分に過ぎません。実際に約束を守っているかどうかを追跡する必要があります。

Zendesk Explore SLAコンプライアンスレポートは、チームがSLAターゲットに対してどのようにパフォーマンスを発揮しているか、どこが優れていて、どこでチケットが抜け落ちているかを正確に示します。サポートリーダーにとって、このデータはキャパシティプランニング、エージェントのコーチング、および経営陣への報告に不可欠です。

このガイドでは、Zendesk Exploreで包括的なSLAコンプライアンスレポートを作成する方法を説明します。適切なデータセットの選択方法、重要なメトリクスの追加方法、チームが実際に使用するダッシュボードの作成方法を学びます。また、eesel AIが予測的な洞察と自動監視でExploreをどのように補完できるかについても説明します。

必要なもの

レポートの作成を開始する前に、以下があることを確認してください。

  • Zendesk Suiteプラン: Professional、Enterprise、またはEnterprise Plus
  • Zendesk Exploreアクセス: ProfessionalまたはEnterpriseティア(Teamプランにはレポート機能に制限があります)
  • 編集者または管理者権限: レポートの作成および変更に必要
  • SLAポリシーの設定: 意味のあるデータを得るには、Zendesk SupportでアクティブなSLAポリシーが必要です
  • 過去のチケットデータ: SLAターゲットが適用されたチケットが少なくとも数週間分

Teamプランを使用している場合は、事前構築済みのダッシュボードを表示できますが、カスタムレポートを作成することはできません。このガイドに従うには、ProfessionalまたはEnterpriseにアップグレードする必要があります。Zendeskのプランオプションの詳細については、Zendeskの公式価格ページを参照してください。

ステップ1:適切なデータセットを選択する

Zendesk Exploreのすべてのレポートは、データセットの選択から始まります。これにより、アクセスできるデータと回答できる質問が決まります。SLAコンプライアンスレポートの場合、標準のTicketsデータセットではなく、Support: SLAsデータセットが必要です。

これが重要な理由を説明します。Ticketsデータセットには、ステータス、優先度、担当者などの一般的なチケット情報が含まれています。ただし、SLA固有のメトリクス、違反データ、および達成率は、SLAsデータセットに存在します。TicketsデータセットからSLAレポートを作成しようとすると、主要なメトリクスが見つからなかったり、手動で計算したりすることになります。Zendeskのデータセットドキュメントで違いについて詳しく学んでください。

始めるには:

  1. メインダッシュボードからZendesk Exploreに移動します
  2. レポートライブラリから新しいレポートをクリックします
  3. 「データセットを選択」ページで、左側のメニューからSupportを選択します
  4. Support: SLAsを選択します(Support: Ticketsではありません)
  5. レポートを開始をクリックして、レポートビルダーを開きます

SLAsデータセットには、SLAターゲットインスタンスごとに1つの行が含まれています。これは重要です。チケットに複数のSLAターゲット(初回返信時間、次の返信時間、解決時間)がある場合、それぞれが個別の行として表示されます。これにより、どのターゲットが満たされているか、または見逃されているかを詳細に把握できます。SLAレポートの概念をより深く理解するには、ZendeskのSLAパフォーマンスガイドを確認してください。

ステップ2:コアSLAメトリクスを追加する

データセットを選択したら、コンプライアンスレポートの基礎となるメトリクスを追加します。左側のメトリクスのパネルで、追加をクリックして、利用可能なすべてのオプションを表示します。

これらの必須メトリクスから始めます。

  • % 達成SLAターゲット: 満たされたターゲットの割合
  • % 違反SLAターゲット: 見逃されたターゲットの割合
  • SLAターゲット達成数: 満たされたターゲットの生の数
  • SLAターゲット違反数: 見逃されたターゲットの生の数

ここで多くの人がつまずくことがあります。「SLAチケット」と「SLAターゲット」には違いがあります。チケットに3つのSLAターゲットがあり、そのうち1つに違反した場合、チケットは違反としてマークされます。ただし、上記のインスタンスベースのメトリクスは、どのターゲットが見逃されたかを正確に示します。これは、改善しようとしている場合に重要です。初回返信時間に違反したチケットは、解決時間に違反したチケットとは異なる注意が必要です。

達成率はインスタンスごとに計算されます。100個のSLAターゲットインスタンスがあり、85個が達成された場合、%達成は85%になります。一部のチケットに複数のターゲットがあるという事実を考慮しているため、これはチケットベースの割合よりも正確です。

解決時間のような時間ベースのメトリクスの場合、ZendeskはデフォルトでMEDIAN(中央値)アグリゲーターを使用します。これは通常、正しい選択です。解決に30日かかった1つのチケットは、平均を使用した場合のようにレポート全体を歪めることはありません。

ステップ3:属性でデータをスライスする

生の数値だけでは、ストーリーの一部しかわかりません。レポートを有用にするには、運用にとって重要なディメンションでデータを分解する必要があります。属性を使用すると、メトリクスをスライスしてダイスできます。

これらの属性をレポートに追加します。

SLAメトリクス: これにより、ターゲットタイプ(初回返信時間、次の返信時間、解決時間)でデータが分解されます。チームが最初の応答に優れているが、フォローアップに苦労しているかどうかをすぐに確認できます。

優先度: チケットの緊急度別のコンプライアンス率を確認します。緊急チケットの達成率が低いのは普通ですが、どれだけ低いかを正確に知りたいはずです。

グループまたは担当者: チームレベルの洞察を得るため。これは、どのグループがサポートを必要とし、どのグループがうまく機能しているかを特定するのに役立ちます。

チケット作成日 - 日付: これを列パネルに追加し、週または月でグループ化します。時間の経過に伴う傾向は、改善が機能しているか、または新しい問題が発生しているかを示します。

関連するデータに焦点を当てるようにフィルターを構成します。現在パフォーマンスを反映していない可能性のある古いチケットを除外するために、日付範囲フィルターを追加します。複数のサポート運用を管理する場合は、特定のグループまたはブランドでフィルタリングすることもできます。

データセット、メトリクス、および属性がサポートデータをパフォーマンスの洞察に変換する
データセット、メトリクス、および属性がサポートデータをパフォーマンスの洞察に変換する

ステップ4:カスタム計算メトリクスを作成する

標準メトリクスは基本をカバーしていますが、ほとんどのチームは高度なSLAレポートのためにカスタム計算が必要です。Zendesk Exploreでは、数式を使用して標準の計算メトリクスを作成できます。

次に、大きな価値を追加する2つの一般的なカスタムメトリクスを示します。

SLA違反に近づいているチケット

このメトリクスは、SLAターゲットの特定の割合以内にあるチケットをカウントします。違反になる前に問題を把握するのに役立ちます。

数式アプローチ: 残りのSLA時間がしきい値(たとえば、ターゲット時間の25%)未満かどうかを確認する標準の計算メトリクスを作成します。これには、SLAメトリックターゲット時間と完了時間フィールドを操作する必要があります。

営業時間別のSLA達成率

チームが営業時間のみで作業する場合、カレンダー時間は誤解を招く可能性があります。金曜日の夕方に作成され、月曜日の朝に解決されたチケットは、カレンダー時間で72時間を示しますが、実際の作業時間はわずか数時間です。

より正確なSLAレポートのために、時間メトリクスの営業時間バリアントを使用します。管理センターのオブジェクトとルール>ビジネスルール>営業時間で営業時間を構成していることを確認してください。Zendeskの営業時間ドキュメントで詳細な設定手順を参照してください。

カスタムメトリクスを作成するには:

  1. レポートビルダーで計算メニューを開きます
  2. 標準計算メトリクスをクリックします
  3. メトリクスに明確な名前を付けます
  4. 既存のメトリクスを構成要素として使用して、数式を入力します
  5. 保存してレポートに追加します

作成されると、カスタムメトリクスは複数のレポートで再利用できます。これにより、時間を節約し、パフォーマンスの測定方法の一貫性を確保できます。Zendesk Exploreで計算メトリクスを作成するの詳細をご覧ください。

数式を使用してカスタムメトリクスを定義するための計算メトリクスエディター
数式を使用してカスタムメトリクスを定義するための計算メトリクスエディター

ステップ5:SLAコンプライアンスダッシュボードを構築する

個々のレポートは役立ちますが、ダッシュボードは全体像を提供します。適切に設計されたダッシュボードは、複数のレポートを単一のビューに組み合わせて、完全なストーリーを伝えます。

ダッシュボードを構築するには:

  1. SLAレポートを明確で説明的な名前で保存します
  2. ダッシュボードライブラリに移動し、新しいダッシュボードをクリックします
  3. 保存したレポートをウィジェットとして追加します
  4. ウィジェットを論理的に配置します。最も重要なメトリクス(通常は%達成)を上部に配置します
  5. 日付範囲など、すべてのウィジェットに適用されるグローバルフィルターを追加します

優れたSLAコンプライアンスダッシュボードには、通常、次のものが含まれます。

  • 全体的な達成率(ヘッドライン番号)
  • 優先度別の違反(問題の場所を示します)
  • 時間の経過に伴う傾向(改善されているか悪化しているか)
  • グループまたは担当者別の達成率(説明責任のため)

レイアウトをきれいに保ちます。空白は、視聴者が集中するのに役立ちます。関連するメトリクスをグループ化し、一貫した色を使用します。

ダッシュボードの準備ができたら、関係者と共有します。各ユーザーの権限を設定できます。管理者(完全な制御)、編集者(変更可能)、または閲覧者(表示のみ可能)。ProfessionalおよびEnterpriseプランでは、スケジュールされたメール配信を設定して、関係者が自動的に更新を受信できるようにすることもできます。

SupportおよびGuideデータ用のZendesk Exploreデータセット選択インターフェイス
SupportおよびGuideデータ用のZendesk Exploreデータセット選択インターフェイス

重要な注意点の1つ: Zendeskは新しいダッシュボードビルダーに移行しています。従来のダッシュボードは2026年12月31日に表示専用になります。今新しいダッシュボードを構築する場合は、後で手直しを避けるために、新しいビルダーを使用してください。

一般的な問題とトラブルシューティング

明確なドキュメントがあっても、いくつかの問題が発生する可能性があります。最も一般的な問題とその解決方法を次に示します。

解決時間メトリクスのNULL値

これは、チケットがまだ解決されていない場合に発生します。解決済みおよびクローズ済みのチケットのみが解決時間を持っています。未解決のチケットを除外するには、チケットステータスのフィルターを追加し、「解決済み」と「クローズ済み」のみを選択します。

データが期待どおりではない

Exploreデータは、リアルタイムではなくスケジュールに従って同期されます。最近のチケットの更新が表示されるまでに1〜4時間かかる場合があります。チケットを解決したばかりで、それが反映されていない場合は、次の同期サイクルを待ってください。

極端に長い解決時間が平均を歪める

90日かかった1つのチケットは、平均を大幅に引き上げます。AVGの代わりにMEDIANアグリゲーターを使用するか、特定のしきい値を超える外れ値を除外するフィルターを追加します。

スケジュール変更後に間違ったSLAステータスを表示するチケット

営業時間またはスケジュールを変更した場合、変更前にアクティブだったチケットは分割データを表示する場合があります。Zendeskには、これらのエッジケースでより正確なレポートのためにステータスの代わりに期間を使用する代替SLAメトリクスを作成するためのレシピがあります

営業時間とカレンダー時間の混同

常にどちらのバリアントを使用しているかを確認してください。カレンダー時間は夜間と週末をカウントします。営業時間は、構成されたスケジュール内の時間のみをカウントします。SLAコンプライアンスの場合、通常、営業時間の方がチームのパフォーマンスをより正確に把握できます。

Exploreを超える:AI搭載のSLAインサイト

Exploreは、何が起こったかを示すのに優れています。SLAに違反したチケットの数、達成率、および時間の経過に伴うパフォーマンスの傾向を示します。しかし、何が起こるか、またはそれについて何をすべきかは教えてくれません。

これは、AI搭載ツールがギャップを埋めることができる場所です。Exploreが過去の傾向を示す一方で、AI分析は、発生する前にチケットボリュームのスパイクを予測し、繰り返しの連絡を促進する知識のギャップを特定し、見逃している可能性のある自動化の機会を表面化することができます。

スーパーバイザーエージェントを構成するためのeesel AIダッシュボード
スーパーバイザーエージェントを構成するためのeesel AIダッシュボード

Zendeskのようなプラットフォームを将来を見据えた洞察で補完するために、eesel AIを構築しました。当社のAIチームメイトは、過去のチケット、ヘルプセンターの記事、およびマクロを分析して、Exploreが見逃す可能性のあるパターンを特定します。過去のデータでシミュレーションを実行して、変更がどのように機能したかを確認したり、SLA違反が発生する前にプロアクティブなアラートを取得したりできます。

2つのアプローチは、一緒に使用すると最適です。通常のレポートおよび運用ダッシュボードにはExploreを使用します。傾向が発生している理由またはそれについて何をすべきかを理解する必要がある場合は、AI分析を使用します。ヘッドカウントを追加せずにSLA違反を減らしたい場合は、当社のAIエージェントがルーチンクエリを自動的に処理し、チームが実際に人間の注意を必要とする複雑な問題に集中できるようにします。

今すぐZendesk Explore SLAコンプライアンスレポートの構築を開始する

これで、Zendesk Exploreで包括的なSLAコンプライアンスレポートを構築するために必要なものがすべて揃いました。SLAsデータセットから始め、コアメトリクスを追加し、意味のある属性でデータをスライスし、チームが実際に使用するダッシュボードを構築します。

すべてを一度に構築しようとしないでください。週ごとの%達成SLAターゲットを示す基本的なレポートから始めます。それが機能したら、優先度やグループなどのディメンションを追加します。次に、より高度な分析のためにカスタムメトリクスをレイヤー化します。

レポートは、それに基づいて行動する場合にのみ役立つことを忘れないでください。ターゲットを設定し、定期的にレビューし、洞察を使用してプロセスの改善を推進します。過去のレポートを超えて、SLA違反が発生する前に防止するのに役立つ予測的な洞察を得る準備ができている場合は、eesel AIがZendeskレポートをどのように強化できるかを検討するか、eesel AIがカスタマーサポートの自動化をどのように処理するかをご覧ください。

よくある質問

Teamプランでは、事前構築済みのダッシュボードを表示できますが、カスタムレポートを作成することはできません。カスタムSLAコンプライアンスレポートを作成するには、ProfessionalまたはEnterpriseにアップグレードする必要があります。事前構築済みのSupportダッシュボードには基本的なSLAメトリクスが含まれていますが、それらをカスタマイズしたり、計算されたメトリクスを作成したりすることはできません。
これは通常、3つの要因に起因します。データの同期遅延(Exploreの更新は1〜4時間ごと)、異なるフィルター(日付範囲が一致していることを確認)、またはSLAチケットとSLAターゲットの違いです。SLAデータセットは個々のターゲットインスタンスをカウントしますが、チケットビューはチケット全体をカウントします。
Explore自体は、SLAが危険にさらされている場合にアラートを送信しません。プロアクティブな監視を行うには、ZendeskのネイティブSLA通知を使用するか、リアルタイムでチケットを監視し、違反が発生する前に警告するeesel AIのようなツールと統合する必要があります。
カレンダー時間は、夜間や週末を含むすべての経過時間をカウントします。営業時間は、設定された営業時間内のみをカウントします。正確なSLAコンプライアンス測定を行うには、チームが24時間365日稼働していない場合は、営業時間を使用してください。
ProfessionalおよびEnterpriseプランでは、メール招待またはスケジュールされた配信を介してダッシュボードを共有できます。関係者がレポートを誤って変更することなくデータを確認できるように、閲覧者の権限を設定します。レポートをPDFまたは画像としてエクスポートして、プレゼンテーションに使用することもできます。
通常、NULL値は、まだ解決されていないチケット、またはSLAポリシーが適用されていないチケットに表示されます。チケットステータス=解決済またはクローズ済みのフィルターを追加して、未解決のチケットをコンプライアンス計算から除外します。

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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.