2025年版：Zendesk Explore完全チュートリアル

カスタマーサポートの仕事をしているなら、データと切っても切れない関係にあるでしょう。チケット数、エージェントのパフォーマンス、顧客満足度。これらは単なるバズワードではなく、オペレーション全体の生命線です。Zendesk Exploreは、そのすべてを理解するためのツールのはずです。そして、実際にそうなのですが、正直なところ、起動するたびに、まるで勉強していない統計学の期末試験に臨むような気分になることもあります。

このガイドは、そんな状況を解決するためにあります。ゼロから最初のレポートとダッシュボードを作成するための、実践的なZendesk Exploreチュートリアルを順を追って説明します。また、最新のAI主導型サポートを測定しようとする際に直面する現実的な限界についても触れ、よりスマートで直感的な代替案をご紹介します。

Zendesk Exploreとは？

Zendesk Exploreは、あらゆるサポートデータの司令塔だと考えてください。顧客とのあらゆるやり取り（チケット、電話、チャット）から情報を引き出し、レポートやダッシュボードを構築するためのツールを提供します。これを使いこなすには、まず3つの主要な構成要素を理解する必要があります。

• データセット： これらは基本的に、事前に分類されたデータの集まりです。「サポート - チケット」や「サポート - 更新履歴」のような、出発点だと考えてください。適切なデータセットを選ぶことが、最初の、そして正直なところ、時には最も厄介なステップです。

• メトリック： これは測定したい「何か」です。「COUNT(Tickets)」（チケット数）や「Agent replies」（エージェントの返信数）の平均など、ほとんどの場合、数値です。

• 属性： これはデータを「どのように」切り分けるかということです。例えば、チケット数（メトリック）を「Assignee name」（担当者名）（属性）や「Ticket created - Date」（チケット作成日）（別の属性）で分類して見ることができます。

この組み合わせをうまく使いこなすことが、実際に役立つ情報を教えてくれるレポートを作成する秘訣です。必要なのは、何を知りたいかを明確にすることと、Zendeskがその情報をどこに保持しているかを見つけるための少しの忍耐だけです。

Zendesk Exploreチュートリアル：最初のチケット数レポートを作成する

さて、何か作ってみましょう。最初に作成するのに最適なレポートは、各エージェントに割り当てられているチケット数を確認するものです。これは業務負荷のバランスを取り、誰が過負荷になっているかを確認するのに非常に役立ちます。

ステップ1：適切なデータセットを選択する

まず、Exploreに使用するデータの集まりを指定する必要があります。チケットに関するほとんどのレポートでは、「Support - Tickets」データセットが最適です。これには必要なすべての基本情報が含まれています。

ステップ2：メトリックと属性を追加する

ここからが楽しい部分、実際のクエリの構築です。

1. メトリックパネルに移動し、追加をクリックします。「Tickets」を検索して選択します。Exploreは賢いので、おそらくチケット数をカウントしたいのだろうと判断し、自動的に「COUNT(Tickets)」を適用します。

2. 次に、列パネルで追加をクリックします。これでデータを分類します。「Ticket created - Date」を見つけて選択し、一定期間のチケット数を確認します。

3. もう一つレイヤーを追加しましょう。行パネルで追加をクリックし、「Assignee name」を選択します。これにより、どのエージェントがどのチケットを処理しているかが表示されます。

これでExploreに対して、「作成日と担当エージェント別に分類したチケット数を表示して」と依頼したことになります。

ステップ3：レポートをカスタマイズして視覚化する

巨大な数字の表も良いスタートですが、グラフの方が一目で理解しやすいです。

• 画面の右側にあるグラフ設定メニュー（絵筆のようなアイコン）を見つけます。それをクリックして、棒グラフや折れ線グラフなど、別のグラフタイプを選んで、どれが見やすいかを確認します。

• レポートを素早く表示させるために、データをフィルター処理すべきです。上部のフィルターパネルで追加をクリックし、「Ticket created - Date」を選択します。ここから「過去30日間」のような特定の範囲を選択できるので、会社全体の履歴を一度に読み込もうとすることがなくなります。

ステップ4：レポートをダッシュボードに追加する

レポートが見やすくなったら、保存をクリックします。これで、他の主要なレポートと一緒にダッシュボードに表示できます。ダッシュボードに移動し、追加 > レポートを追加をクリックして、先ほど作成したレポートを選択するだけです。チームにとって完璧なカスタムビューになるまで、移動したりサイズを変更したりできます。

Zendesk Exploreで作成すべき3つの必須レポート

コツを掴んだところで、サポート業務をより良く把握するためにZendesk Exploreでぜひ作成すべき他の3つのレポートを紹介します。

エージェントのパフォーマンスと業務負荷の追跡

エージェントが受け取るチケットの数だけでなく、どれだけ効率的に処理しているかが重要です。

• 使用するメトリック： 「Solved tickets」（解決済みチケット）、「First reply time (hrs)」（初回応答時間（時間））、「Full resolution time (hrs)」（完全解決時間（時間））

• 使用する属性： 「Assignee name」（担当者名）、「Ticket channel」（チケットチャネル）

• なぜ重要か： これにより、トップパフォーマー（他の人を指導できるかもしれない）や、苦戦している、あるいは単に過負荷のエージェントを特定するのに役立ちます。業務負荷を公平に分散させるための鍵です。

顧客満足度（CSAT）のモニタリング

顧客とのやり取りの後、彼らが実際にどう感じているかを知ることは非常に価値があります。

• 使用するメトリック： 「% Satisfaction Score」（満足度スコア％）、「Good satisfaction ratings」（良い満足度評価）、「Bad satisfaction ratings」（悪い満足度評価）

• 使用する属性： 「Ticket tags」（チケットタグ）、「Ticket channel」（チケットチャネル）、「Agent name」（エージェント名）

• なぜ重要か： このレポートは、特定の問題タイプや特定のチャネルが顧客の不満につながっているかどうかを示してくれます。トレーニングやプロセスを改善すべき点を明確にターゲットにできます。

AIと自動化の影響測定

Zendeskの組み込みAIを使用している場合、「Automated resolutions」（自動解決）のようなものを追跡するレポートを作成して、ボットがどれだけのチケットを偏向させているかを確認できます。しかし、ここでいくつかの大きな疑問が浮かび上がります。ナレッジがZendeskだけにない場合はどうなるのか？ そして、単に起こったことの要約ではなく、自動化を改善するのに役立つインサイトをどのように得るのか？ ここで、Exploreでできることの限界を感じ始めるでしょう。

Zendesk Exploreの弱点

基本的なレポートであれば、Exploreは仕事をこなします。しかし、AIを活用し、あちこちに散らばったナレッジを管理しようとする現代のチームであれば、すぐに壁にぶつかるでしょう。

急な学習曲線と複雑さ

ある不満を抱えたユーザーがZendeskのフォーラムで述べたように、それはまるで

かのように感じることがあります。適切なデータセット、メトリック、属性を選ぶプロセス全体が、硬直的で混乱を招きやすいのです。本当に必要なレポートを得るには、多くの試行錯誤が必要だと感じることがよくあります。

対照的に、eesel AIのようなプラットフォームは、チームの誰でも使えるように構築されています。ヘルプデスクを接続するだけで、データサイエンスの学位がなくても、すぐに役立つAI分析が得られます。

サイロ化されたデータ

現実には、あなたの会社の「頭脳」はZendeskの記事だけにあるわけではありません。エンジニアリングチームが書いた非常に役立つGoogleドキュメントや、特定のSlackチャンネルの回答、そして巨大なConfluenceスペースにも存在します。Zendesk Exploreは、そのすべてを全く見ることができません。これは、あなたのレポートが物語の一部しか伝えていないことを意味します。AIを活用したプラットフォームは、あらゆるものから学習すべきであり、eesel AIはまさにそれを実現します。散在するこれらの情報源を即座に接続し、AIエージェントと分析に全体像を提供します。

Zendesk Exploreチュートリアルの代替案であるeesel AIのこのインフォグラフィックは、散在するナレッジソースをどのように接続するかを示しています。

受動的なレポーティング vs. 能動的なインサイト

Zendesk Exploreは、すでに起こったことを示すのに優れています。それはバックミラーのようなものです。しかし、AIエージェントがなぜ質問に答えられなかったのか、次にどのナレッジベース記事を必死に書く必要があるのかは教えてくれません。

ここで、eesel AIのレポーティングが真価を発揮します。AIが回答を見つけられない場合にナレッジギャップを指摘することで、実際に活用できるインサイトを提供します。顧客がボットを困らせる質問を繰り返し行うと、それが分析に表示されます。これは基本的に、ドキュメントを改善し、自動化率を高めるためのTo-Doリストです。

このスクリーンショットは、eesel AIがナレッジギャップを指摘することで能動的なインサイトを提供する方法を示しており、このZendesk Exploreチュートリアルで議論された主要な限界点です。

ZendeskのレポーティングとAIの価格設定

Zendeskでより強力なレポーティングやAI機能にアクセスするには、費用がかかります。下位プランでも基本的なレポーティングは利用できますが、完全にカスタム可能なレポートやリアルタイムのダッシュボードといった優れた機能は、より高価なプランのために用意されています。

プラン	価格（エージェント1人あたり/月、年間請求）	主なレポーティング＆AI機能
Suite Team	$55	事前構築済みダッシュボード、AIエージェント（Essential）
Suite Professional	$115	Teamのすべて + カスタマイズ可能なレポーティング、リアルタイムのインサイト
Suite Enterprise	$169	Proのすべて + リアルタイムのライブダッシュボード、視覚的なデータアラート

価格は2024年後半時点のZendeskの価格ページに基づいています。

より良い代替案：eesel AIによる信頼性の高い、実用的なAIレポーティング

レポートを作成してAIが機能していることをただ願うのではなく、自信を持って物事を試せるツールが必要です。ここで、eesel AIのシミュレーションモードが大きな違いを生み出します。これにより、顧客が一人も話す前に、安全な環境で何千もの過去のZendeskチケットでAIエージェントをテストできます。解決率と潜在的なコスト削減の明確な予測が得られ、AIの導入から当て推量を排除します。

eesel AIのシミュレーションモードは、このZendesk Exploreチュートリアルの手法に代わるもので、過去のチケットでAIのパフォーマンスをテストできます。

さらに、eesel AIの分析は行動を起こすために構築されています。ダッシュボードは単にきれいな数字を表示するだけではありません。最大の自動化の機会を指摘し、ナレッジベースのどこにギャップがあるかを正確に示します。継続的に改善するための明確な道筋を提供します。

基本的なレポーティングを超えて

さて、これで以上です。このZendesk Exploreチュートリアルは、本当に役立つレポートの作成を始める自信を与えてくれるはずです。サポートの世界で何が起こったかを振り返るための、堅実なネイティブツールです。

しかし、今日のサポートチームにとって、過去を振り返るだけでは不十分です。AIを効果的に活用して規模を拡大するには、使いやすく、会社のすべてのナレッジを接続し、能動的なインサイトを提供し、運任せにすることなく新しいツールを導入できるプラットフォームが必要です。過去を報告するだけでなく、はるかに効率的な未来を築くのに役立つ分析が必要です。

真に実用的なAI分析がどのようなものか見てみませんか？ eesel AIがZendeskのレポーティングと自動化を数分で変革する方法をご覧ください。