2025年に最適なZendesk GPTボットを選ぶ方法

カスタマーサポートの現場で働いている方なら、この感覚をご存知かもしれません。チケットのキューは終わりが見えず、毎日同じような質問が舞い込み、チームの時間は反復的としか言いようのない作業に費やされている...。そんな状況を解決するのがAIだと聞き、Zendesk GPTボットをワークフローに導入することが、少しでも余裕を生み出すための最も論理的な方法に思えるでしょう。

Redditの技術に詳しい人たちの意見を聞いて、ChatGPT APIで自作してみるべきか？

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しかし、詳しく調べてみると、そう単純ではないことに気づきます。Zendeskが開発したAIツールを使い続けるべきか？ Redditの技術に詳しい人たちの意見を聞いて、ChatGPT APIで自作してみるべきか？ それとも、専門のサードパーティ製プラットフォームを選ぶべきか？ 選択肢の多さに、頭が混乱してしまうかもしれません。

ここで情報を整理しましょう。このガイドでは、GPTボットをZendeskに導入するための3つの主要な方法を解説します。それぞれのメリット、デメリット、そして隠れたコストを分析し、最後まで読めば、あなたのチームにとってどの方法が最も合理的か、明確な答えが見つかるはずです。

Zendesk GPTボットとは？

まず初めに、私たちが話している内容を明確にしておきましょう。「Zendesk GPTボット」とは、特定の商品名ではありません。ChatGPTの背後にある技術のような大規模言語モデルを利用して、Zendesk内でサポート業務を処理するあらゆるツールを指す包括的な用語です。

優れたボットは、ロボットというよりも、新しく非常に効率的なチームメンバーのように感じられるべきです。よくある質問への即時回答、長いチケットスレッドの要約による人間のエージェントの状況把握の迅速化、新規チケットの担当者への適切な割り当てといった基本的な業務をこなすことが期待されます。そして重要なのは、顧客を苛立たせることなく、いつギブアップして人間に会話を引き継ぐべきかを判断できることです。

これを実現するには、主に3つの選択肢があります。Zendesk独自のツールを使うか、ゼロから自作するか、スムーズな連携を前提に設計された専用プラットフォームを利用するかです。それぞれについて詳しく見ていきましょう。

選択肢1：ZendeskネイティブのAIエージェントを利用する

多くのチームにとって、最初の選択肢はZendesk自身です。Zendeskは自社のAIスイートに多大なリソースを投入し、強力なOpenAIモデルを活用して、プラットフォームの自然な一部と感じられるものを構築しました。これは最も簡単な選択肢とされており、表面的には非常に魅力的です。

Zendeskが提供するもの

ZendeskはAIをAIエージェントとCopilotの2つの部分に分けています。AIエージェントは、ヘルプセンターから回答を引き出して顧客の問題を単独で解決しようとするボットです。一方、Copilotは人間のエージェントのアシスタントとして機能し、返信の作成、会話の要約、情報検索などを支援します。

Zendeskは数分で稼働開始でき、会話のかなりの部分を自動化できると謳っています。確かに、初期設定は非常に高速です。ヘルプセンターの記事を接続すれば、基本的なボットがすぐに質問に対応できるようになります。

Zendeskネイティブボットの料金体系

ここからが少し奇妙な点です。Zendeskの料金体系は「自動解決（AR）」を基準に構築されており、これは実質的にボットの成功に対して支払うことを意味します。各プランにはエージェントごとに少数のARが含まれていますが、それを使い切ると、ボットが処理した追加のチケットごとに料金が発生します。

この従量課金モデルは、月々の請求額を予測しにくくします。ボットの調子が良く、大量のチケットを解決した月には、コストが予告なく急上昇する可能性があります。これは、自動化で成果を上げすぎると、ある意味でペナルティを受けるような状況を生み出します。

例えば、彼らの料金ページによると、月額55ドルのSuite TeamプランにはARが5件しか含まれていません。それを超えると、解決1件あたり2.00ドルかかります。Suite Professionalプラン（エージェント1人あたり115ドル）ではARが10件まで含まれ、それを超えると追加1件あたり1.50ドルが必要です。これがすぐに高額になり得ることがお分かりいただけるでしょう。

「壁に囲まれた庭」アプローチの限界

ZendeskのネイティブAIの最大の問題は、Zendeskのエコシステム内に閉じ込められていることです。その知識は主にヘルプセンターの記事とマクロに限定されます。しかし、チームが重要な情報を保管している他の場所についてはどうでしょうか？ Confluenceのトラブルシューティングガイド、Googleドキュメントのポリシー更新、Notionの製品仕様などを考えてみてください。ZendeskのAIにとって、それらの情報は存在しないも同然です。

これにより死角が生まれ、ボットが不完全な、あるいは全くの間違いを回答する原因となり得ます。ボットの賢さは、アクセスできる情報に依存するのです。現代的なプラットフォームは、社内のあらゆるナレッジソースを接続することでこの問題を回避します。例えば、eesel AIのようなツールは、他のアプリに直接接続し、ビジネスの全体像を構築します。これにより、ボットは一般的な回答だけでなく、チームが日常的に使用する深く具体的な知識に基づいた回答を提供できるようになります。

Zendeskネイティブツールのもう一つの難点は、顧客に公開する前に、過去のチケットでボットのパフォーマンスをテストすることが実質的にできないことです。基本的にはスイッチを入れてうまくいくことを祈るしかなく、実際にどれだけのチケットを解決できるのか、どこでつまずく可能性があるのかを知る術がありません。

選択肢2：ChatGPTとAPIを使ったDIYルート

スペクトルの対極にあるのが、DIY（自作）アプローチです。チームに開発者がいる場合、OpenAI APIを使用して独自のZendesk GPTボットを構築したくなるかもしれません。これはフォーラムで人気のアイデアであり、それには正当な理由があります。

自作ボットの魅力

ここでの主な魅力は明らかです。完全にコントロールできることです。自作すれば、細部までデザインし、任意のデータソースに接続し、ボットを思い通りに動作させることができます。他社のプラットフォームの機能や制限に縛られることはありません。

エンジニアリングに余裕のあるチームにとっては、最初はこれがより安価な選択肢に見えるかもしれません。支払うのはOpenAIへのAPIコール料金だけであり、月々のサブスクリプション料金よりもずっと管理しやすく感じられるでしょう。

DIYボットに隠されたメンテナンスコスト

ここに落とし穴があります。DIYの道には隠れたコストが満載です。最初のバージョンを動かすのは一つのことですが、それを維持し続けなければなりません。ZendeskやOpenAIがAPIを変更するたびに、誰かが修正し、更新する必要があります。クールなサイドプロジェクトとして始まったものが、すぐにエンジニアにとって常につきまとう頭痛の種になりかねません。

また、こうしたカスタムビルドのボットは、専用プラットフォームが提供する便利な機能を見逃しがちです。サポートチームが微調整を行うための使いやすいインターフェース、パフォーマンスを確認するための詳細な分析機能、本番環境の顧客に影響を与えることなく変更をテストできる安全な場所などがありません。

ここでeesel AIのようなプラットフォームが、素晴らしい中間地点を提供します。複雑なワークフローを作成したり、さまざまなAPIに接続したりといったカスタムビルドのパワーを提供しながらも、すべて直感的なインターフェースを通じて管理できます。サポートチームはエンジニアの手を煩わせることなく、高度なロジックを自分で設定でき、DIYのメンテナンスという悪夢なしに、DIYのコントロールを手に入れることができるのです。

選択肢3：サードパーティ製プラットフォームを利用する

3つ目の道、そして多くの場合最も実用的なのが、既存のツールに直接接続するために作られた専門のAIプラットフォームを利用することです。このアプローチは、既製品の簡単さとカスタムビルドのパワーを両立させます。

数ヶ月ではなく数分で稼働開始

最高のサードパーティ製プラットフォームは、セルフサービスで利用できるように作られています。例えばeesel AIなら、ワンクリックでZendeskアカウントを接続できます。必須の営業デモや長い設定プロセスはありません。サインアップしてナレッジソースを指定すれば、わずか数分でテスト可能なボットが準備できます。

ここでの大きな利点は、自信を持ってテストできることです。eesel AIのシミュレーションモードを使えば、AIの設定を実際の顧客と対話させる前に、何千もの過去のチケットで実行できます。これにより、パフォーマンスがどの程度になるかデータに基づいた予測が得られ、ボットが過去の質問にどう答えたかを正確に示し、ナレッジベースのギャップを発見するのに役立ちます。これにより、投資対効果を予測し、本番稼働前にボットのパフォーマンスを調整することができます。

ナレッジの統合

最も賢いサポートボットとは、ヘルプデスク内にある情報だけでなく、社内のすべてのナレッジにアクセスできるボットです。この点で、専用プラットフォームは大きな強みを発揮します。eesel AIは100以上のソースと連携し、ボットのための一元的な頭脳を作り出すことができます。

これが何を可能にするか考えてみてください。技術サポートのチケットに対して、AIエージェントはConfluenceにある開発者ガイドからトラブルシューティングの手順を引き出すことができます。ポリシーに関する質問には、Googleドキュメントにある公式の返品ポリシーを参照できます。さらには、Slackに社内ボットを設置し、散在するすべてのドキュメントから回答を引っ張ってくることで、新入社員の早期立ち上がりを支援することも可能です。すべての情報を一つにまとめ、統一された答えを提供するのです。

自信を持ってテストし、コストを管理

eesel AIのような柔軟なプラットフォームを使えば、自動化を完全にコントロールできます。最初は、パスワードリセットのチケットのみをボットに処理させ、それ以外はすべて人間のエージェントに送る、といった小さな規模から始めることができます。これにより、チームはシステムに慣れ、信頼を築きながら徐々に自動化の範囲を広げていくことができます。

最も重要なのは、予測可能で透明性の高い料金体系です。Zendeskの解決課金モデルとは異なり、eesel AIは定額制のサブスクリプションを採用しています。月々の固定料金を支払うだけで、それ以上はかかりません。ボットがどれだけ多くのチケットを解決しても、請求額は変わりません。これにより、月末の予期せぬ請求を心配することなく、可能な限り自動化を進めることが奨励されます。

Zendesk GPTボットはAIだけでなく、ワークフローそのもの

では、結論は何でしょうか？ 最適なZendesk GPTボットを選ぶことは、チームに合ったパワー、シンプルさ、コストのバランスを見つけることです。

Zendesk独自のAIは手始めとしては悪くありませんが、その知識は自社プラットフォーム内に限定され、料金体系は成功すればするほどコストが増える可能性があります。DIYルートは完全なコントロールを与えてくれますが、エンジニアリングチームにとって大きな負担になりかねません。

ほとんどのチームにとって最善の解決策は、既存のツールと連携できる、パワフルで柔軟なプラットフォームです。それは、散在するすべてのナレッジを一つにまとめ、導入前に安全にテストでき、理にかなった料金モデルを備えているべきです。

eesel AIは、その解決策となるべく構築されました。運用方法の変更や予算超過を強いることなく、サポートチームが賢く業務を自動化する力を与えます。どれだけ簡単に始められるか、ご自身で確かめてみてください。