Zendesk Generative Replies 2025 実践ガイド

カスタマーサポートにおけるAIがもたらす未来は、かなり魅力的ですよね？誰もが、瞬時に回答が得られ、エージェントのストレスが減り、顧客が自分の声を聞いてもらえていると感じる世界を思い描いています。それは素晴らしい夢であり、Zendeskのような企業は、Zendesk Generative Repliesのような機能でそれを実現しようとしています。これは、自社のヘルプドキュメントを使って回答を自動化することを目指すものです。

理論上は、問い合わせの列を詰まらせるすべての反復的な質問に対する完璧な解決策のように聞こえます。しかし、実際にそれを稼働させるには何が必要なのでしょうか？このガイドでは、Zendesk Generative Repliesが何であるか、実際の現場でどのように機能するのか、そしておそらく事前に知っておくべき制限とコストについて、率直に解説します。Zendeskの組み込みAIがあなたのチームにとって正しい選択なのか、それとも必要な自動化を実現するためのより賢い方法があるのかを掘り下げていきます。

Zendesk Generative Repliesとは？

簡単に言うと、Zendesk Generative Repliesは、Zendesk独自のAIエージェントが顧客の質問に対する回答を自動的に作成し、送信できるようにする機能です。これを実現するために、AIはあなたの会社のZendeskヘルプセンターにある記事を読み込み、要約します。

その裏では、ChatGPTのようなツールを動かしているのと同じ種類の大規模言語モデル（LLM）技術が使われています。その目的は、顧客が何を尋ねているのかを理解し、ナレッジベースから適切な情報を見つけ、そしてフレンドリーで人間らしい響きの返答を書くことです。目標は、単に記事のリストを顧客に投げて自分で探させるのではなく、直接的な回答を提供することです。

Zendeskは、メッセージング、メール、Webフォームなど、さまざまなチャネルにこの機能を展開し、顧客がどこにいても自動化されたヘルプを提供しようとしています。これは、関連性のありそうな記事をいくつか推測して終わりだった、古い「Answer Bot」からの確かな一歩前進です。今では、AIが顧客のために記事を読んで要約してくれるので、これは嬉しい改善点です。

Zendesk Generative Repliesを稼働させる現実

AIが質問に答えてくれるというアイデアは簡単そうに聞こえますが、Zendesk Generative Repliesをうまく機能させるのは、驚くほど険しい道のりになることがあります。多くのサポートチームが発見したように、これは「スイッチを入れるだけ」というようなものではありません。多くの場合、軌道に乗せるだけでも多くの時間と労力が必要になります。

ここでは、設定中に遭遇する可能性が高い問題点をいくつか紹介します。

• Zendeskヘルプセンターが完璧である必要がある。 AIの性能は、読み込むコンテンツの質に左右されます。つまり、Zendesk内部に、完璧に整理され、完全に更新された、包括的なナレッジベースが必要です。記事が古かったり、分かりにくかったり、単に欠けていたりすると、AIは何も答えられないか、最悪の場合、間違った回答をしてしまいます。多くのチームにとって、これはAIを検討する前に、大規模なコンテンツ整理プロジェクトに着手することを意味します。

• 設定が複雑。 AIの設定は、直感的とは言えません。AIエージェントのさまざまな設定をいじくり回し、レガシー設定かモダン設定かを確認し、ボットにさまざまな質問の意味を教えるために手動で「インテント」を作成する必要があります。これは簡単な作業ではなく、専任の管理者が数日（あるいは数週間）かけてすべてを微調整する必要があるかもしれません。

• 制限付きコンテンツの扱いに苦戦する。 チームが直面する最大の壁の1つは、AIがヘルプセンターの制限付きまたは社内専用セクションの記事を使用できないことです。顧客が記事を見るためにログインする必要がある場合、ボットは通常その記事にアクセスできません。これにより、サポートの大部分を占める、実際のユーザーへのパーソナライズされたヘルプを提供する上で、ほとんど役に立たなくなってしまいます。

• 学習元が一か所に限定される。 AIは、ほとんどZendeskヘルプセンター内に閉じ込められています。これは、会社の知識が散在している場合、大きな欠点となります。最高のトラブルシューティングガイドはConfluenceにありますか？プロセス文書はGoogleドキュメントに？本当に価値のある情報は、過去のチケットのやり取りに埋もれていませんか？ZendeskのAIは、そのどれも見ることができません。

会社のすべての知識を一つの場所に無理やり押し込もうと何週間も費やす代わりに、eesel AIのようなツールは、あなたがすでに使用しているアプリと連携します。Zendeskヘルプセンターだけでなく、ConfluenceやGoogleドキュメント、さらには過去のチケットも数分で連携できます。これにより、一つのドキュメントも移動させることなく、初日からAIに会社の頭脳の全体像を把握させることができます。設定方法は全く異なり、数クリックで準備完了です。

Zendesk Generative Repliesにできること（とできないこと）

公平を期すために言うと、ZendeskのネイティブAIにはいくつかの優れた機能があります。AIのペルソナをブランドに合わせて調整したり、エージェントダッシュボード内の生成検索機能を使えば、チームが情報を少し速く見つけるのに役立ちます。しかし、これらの利点は、サポートチームが実際に自動化の目標を達成するのを妨げる、かなり大きな制限によってしばしば影が薄くなりがちです。

以下に、この機能が期待に応えられない点を挙げます。

• 本格的なテストができない。 ZendeskのAIでは、顧客と対話させる前にボットがどのように振る舞うかをシミュレートする良い方法がありません。簡単なテストはできますが、過去の何千ものチケットに対して実行して解決率を確認したり、ナレッジのギャップを見つけたりすることはできません。これは「作ってみて、うまくいくことを祈る」という状況であり、顧客体験を扱うにはリスクの高い方法です。

• 自動化ルールに柔軟性がない。 Zendeskの自動化は、多くの場合、事前に定義されたインテントやハードコーディングされたフローに縛られます。AIがいつ介入し、いつ手を引くべきかについて、特定のカスタムルールを作成するのは困難です。VIP以外の特定のチケットタイプのみを処理するように指示したり、単に質問に答える以外のカスタムなことをさせたりするのは簡単ではありません。この柔軟性の欠如は、コントロールが低下することを意味します。

• サイロ化した知識は、ありきたりな回答しか生み出さない。 AIはヘルプセンター内に留まっているため、チームの最高のリソースである古いチケット、内部ドキュメント、エージェントマクロからの豊富なコンテキストを見逃してしまいます。記事にはパスワードのリセット方法が書かれているかもしれませんが、過去のチケットには特定のユーザーグループに影響を与える一般的なバグの詳細が記載されているかもしれません。その深いコンテキストがなければ、AIは正しいけれども味気ない回答しかできず、最高の担当者が知っている細かなニュアンスを欠いてしまいます。

ここが、専用のAIプラットフォームが真価を発揮する点です。eesel AIのシミュレーションモードを使えば、何千もの実際のチケットでAIをテストし、それがどのように機能するかを正確に確認し、顧客と対話する前にROIを把握できます。そのワークフローエンジンは完全にカスタマイズ可能で、どのチケットを自動化するか、AIに何ができるか（注文状況の確認やチケットフィールドの更新など）を正確に決定できます。そして、過去のチケットから学習するため、その回答はトップエージェントと同じトーンと親切さを持っています。

Zendesk Generative Repliesの価格とアドオン

ZendeskのAIを検討している人にとって最大のハードルの1つは、実際のコストを把握することです。価格設定は分かりにくく、最高の機能は高価なアドオンの裏に隠されていることが多く、深刻な価格ショックにつながる可能性があります。

彼ら自身の価格ページに基づいた、一般的な内訳は以下の通りです。

Zendeskは、Suiteプランにいくつかの基本的なAI機能をバンドルしており、これは（年間払いの場合）エージェント1人あたり月額55ドルから始まります。しかし、より自律的なAIエージェントやエージェント支援ツールなど、本当に違いを生む機能は、Advanced AI agentsとCopilotアドオンの一部です。これらは追加料金がかかり、価格は必ずしも明確ではありません。

このモデルの主な問題点は、エージェントごとに価格が設定されていることです。サポートチームが大きくなるにつれて、チケットの量が同じであっても、AIの請求額も増えていきます。このシートごとの価格設定はすぐに手に負えなくなり、基本的にチームの成長を妨げることになり、これはよくある不満点です。

対照的に、eesel AIのようなソリューションは、分かりやすいインタラクションベースの価格設定を採用しています。チームに何人のエージェントがいるかではなく、AIインタラクションをいくつ使用したかで支払います。請求額が予測不能になるような、不意の「解決ごとの」料金はありません。シンプルなプランには、AIエージェントからCopilotまで全てが含まれており、予算の予測が容易になります。

以下に、価格モデルの簡単な比較を示します。

機能	Zendesk AI	eesel AI
価格モデル	エージェントごと/月 + 高価なアドオン	インタラクションごと/月（すべて込み）
予測可能性	低い（コストはチームの規模と使用量に応じて増加）	高い（予測可能な月次/年次コスト）
隠れた費用	高額なアドオン費用の可能性あり	解決ごとの料金なし
柔軟性	最適価格のためにしばしば年間契約が必要	月単位のプランが利用可能

Zendesk Generative Repliesの代替案：Zendeskサポートを自動化するより良い方法

ZendeskのAIの根本的な課題は、それが閉じた箱であるということです。それはまずまずのツールですが、あなたにそのルールに従うことを強います。ナレッジはヘルプセンターに置かなければならず、複雑な設定に対処し、柔軟性のないエージェントごとの価格設定を受け入れなければなりません。

より柔軟なアプローチは、あなたを内部に閉じ込めるのではなく、既存のZendeskセットアップと連携して機能するAIソリューションを使用することです。統合されたAIプラットフォームをZendeskに接続することで、両方の長所を得ることができます。チームがすでに知っているヘルプデスクを維持しつつ、より強力で、設定が簡単で、予算を圧迫しないAIで大幅に強化できます。数分で開始でき、散在するすべてのナレッジを接続し、自信を持ってテストし、実際に理にかなった価格モデルでコントロールを維持できます。

Zendesk Generative Repliesはあなたのチームに適しているか？

Zendesk Generative Repliesは、自動化されたサポートがどのようなものになり得るかを垣間見せてくれます。しかし、それらは同時に、複雑な設定、限定されたナレッジソース、予測不可能なコストといった深刻な問題を抱えており、多くのチームにとって導入の障壁となっています。

ほとんどのサポートリーダーは、ナレッジ管理システムを完全に再構築することなく、迅速に立ち上げることができる、信頼性が高く、賢く、手頃な価格のAIを求めているだけです。eesel AIのように、スムーズに統合できるように設計されたプラットフォームは、すべての頭痛の種なしに真のサポート自動化を実現するための、はるかに実用的な方法を提供します。

Zendesk Generative Repliesを超えて：Zendeskを「ただ機能する」AIで強化する

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