Zendeskで繰り返される問題を追跡・報告する方法：完全ガイド

サポートチームは矛盾の中に生きています。顧客を支援することに成功すればするほど、チケットの量に隠されたパターンを見つけるのが難しくなります。ログインに関する問題のチケットが12件あっても、孤立したインシデントのように見えるかもしれません。それらが関連していることに気づくまでに、冗長な作業に何時間も費やし、不満を抱いた顧客がソーシャルメディアで不満を言い始めるでしょう。

ここで、Zendesk（ゼンデスク）で繰り返される問題のタグ付けとレポートに対する体系的なアプローチが不可欠になります。サポートデータ内のパターンを迅速に特定、分類、追跡できると、防御的な姿勢をやめて、問題に先手を打つことができます。

このガイドでは、繰り返される問題を追跡するためのネイティブのZendeskワークフローについて説明します。設定、レポート、およびそれを維持可能にする自動化について説明します。また、ネイティブツールが限界に達する場所と、最新のAIソリューションがそれらのギャップをどのように埋めることができるかについても見ていきます。

必要なもの

始める前に、以下の基本事項が整っていることを確認してください。

• Zendesk Supportアカウント（Explore（エクスプローラー）にアクセスするにはProfessionalまたはEnterpriseプラン）
• タグ、トリガー、およびカスタムフィールドを構成するための管理者権限
• 高度なレポート機能が必要な場合は、Zendesk Explore（エクスプローラー）が有効になっていること
• オプション：ネイティブ機能を超えて拡張する場合は、サードパーティの自動化ツールまたはAIプラットフォームへのアクセス

Teamプランをご利用の場合でも、このガイドのほとんどを実装できますが、一部のレポート機能は制限されます。

ステップ1：問題の分類のためのタグ付け戦略を設定する

タグは、Zendeskでの問題追跡の基礎です。柔軟性があり、検索可能で、プラットフォーム全体で機能します。しかし、構造がなければ、柔軟性は混乱につながる可能性があります。

まず、自動チケットタグ付けを有効にします。管理センターで、「オブジェクトとルール」に移動し、「チケット」>「設定」を選択します。「タグ」をクリックしてセクションを展開し、「チケットのタグを許可する」を選択し、自動チケットタグ付けをオンにします。これにより、ドロップダウンフィールドとチェックボックスからタグが自動的にキャプチャされます。詳細については、チケットタグに関するZendeskドキュメントを参照してください。

次に、実際にレポートに役立つ分類法を作成します。「緊急」や「バグ」のような曖昧なタグは避けてください。代わりに、何がどこにあるかを伝える構造化された形式を使用します。

• 単に**refund（払い戻し）**ではなく、issue-billing-refund（問題-請求-払い戻し）
• 単に**login-issue（ログインの問題）**ではなく、bug-login-mfa（バグ-ログイン-MFA）
• 単に**mobile（モバイル）**ではなく、feature-request-mobile（機能リクエスト-モバイル）

この構造により、レポートでのフィルタリングがはるかに簡単になります。すべての**issue-***タグを検索して問題の量を確認したり、**issue-billing-***にドリルダウンして特定のカテゴリ分析を行うことができます。

さらに優れたレポートのために、タグと一緒にカスタムフィールドを使用します。カスタムフィールドはExplore（エクスプローラー）での読み込みが速く、より明確な値を持っています。「問題カテゴリ」というドロップダウンフィールドがあり、請求、技術、アカウントなどのオプションがある場合、一貫性のないタグの混乱を解析するよりもレポートが簡単になります。タグは、**vip-customer（VIP顧客）やfollow-up-needed（フォローアップが必要）**など、カテゴリを横断する詳細に最適です。タグ付けプロセスをさらに合理化したいチームには、チケット要約AIが主要な問題を自動的に特定するのに役立ちます。

チームにシステムについてトレーニングします。承認されたタグとその使用時期を記載した共有参照ドキュメントを作成します。タグ付けの一貫性を毎月確認します。3人のエージェントが同じ問題に対してrefund（払い戻し）、refunds（払い戻し）、**billing-refund（請求-払い戻し）**を使用すると、レポート戦略がすぐに台無しになります。AIを使用してサポートチケットを分類またはタグ付けする方法について詳しく学ぶことで、自動化のオプションを増やすことができます。

ステップ2：既知の問題に対する問題チケットを構成する

Zendeskの問題チケットタイプは、繰り返される問題のために特別に設計されています。関連するすべてのインシデントをグループ化する親チケットと考えてください。

パターンに気付いたら（たとえば、チェックアウトエラーの複数のレポート）、問題チケットを作成します。タイプを「問題」に設定し、「モバイルアプリでのチェックアウトエラー - 2026年3月」のような明確なタイトルを付けます。症状、影響を受ける顧客、および回避策に関する詳細を追加します。カスタマーサービス向けのAIについて詳しく学び、サポートワークフローを強化してください。

次に、関連するインシデントチケットをこの問題にリンクします。各インシデントを編集し、ドロップダウンから問題チケットを選択して、手動でこれを行うことができます。ステータスの変更または解決策のメモで問題チケットを更新すると、それらの更新はリンクされたすべてのインシデントに自動的にプッシュできます。

この設定により、問題の範囲を一元的に把握できます。影響を受けている顧客の数を正確に確認し、解決の進捗状況を1か所で追跡し、多数の個別のチケットを検索せずに更新を伝達できます。

アクティブな問題専用のビューを作成します。優先度、リンクされたインシデント数、および最終更新時刻の列を含めます。チームのスタンドアップでこのビューを確認して、何も見落とされないようにします。

ここでの制限は、手動によるリンクです。大量のインシデントが発生している間、エージェントはチケットの分類に時間を費やすよりも、問題を解決することに忙殺されることがよくあります。事態が収まるまでに、グループ化されるべきだったリンクされていないインシデントが多数発生する可能性があります。

ステップ3：傾向を特定するためのレポートを作成する

タグ付けと問題チケットの構造が整ったら、データへの可視性が必要です。Zendesk Explore（エクスプローラー）は、ここでの主要なツールです。

まず、タグ別のチケット数を示す簡単なレポートから始めます。Explore（エクスプローラー）で、Support - Tickets（サポート - チケット）データセットを使用して新しいレポートを作成します。COUNT(Tickets)（チケット数）をメトリックとして追加し、Ticket tags（チケットタグ）を行属性として追加します。過去30日間にフィルタリングすると、最も一般的な問題が明確に表示されます。

さまざまな対象者向けにダッシュボードを作成します。サポートマネージャーは、タグごとのチケット数や解決時間などの運用メトリックを必要としています。製品チームは、機能関連の問題に関する洞察を必要としています。幹部は、高レベルの傾向の要約を必要としています。Explore（エクスプローラー）を使用すると、これらのレポートを電子メールで自動的に配信するようにスケジュールできるため、関係者はZendeskにログインしなくても情報を入手できます。サポート分析の詳細については、AI駆動型カスタマーサポート自動化プラットフォームに関するガイドをご覧ください。

時間ベースの分析用のフィルターを設定します。先週と比較して今週の**issue-login-***タグの急増は、何かが変化したことを示す明確なシグナルです。これらの傾向を早期に把握することで、苦情が積み重なるのを待つのではなく、顧客に積極的にコミュニケーションをとることができます。

理解しておくべき重要な制限事項の1つは、Explore（エクスプローラー）がチケットにタグが追加された日時を報告できないことです。現在の状態のみを表示します。チケットが3日前に**escalated（エスカレート）**とタグ付けされた場合、Explore（エクスプローラー）はそのタイムスタンプの記録を持ちません。これにより、タグのみに基づいて「過去24時間以内にエスカレートされたチケット」のようなレポートを作成することはできません。タグを使用したレポートに関するZendeskのドキュメントに記載されているように、この制限は時間ベースのタグ分析に影響します。

ステップ4：トリガーを使用してインシデントのリンクを自動化する

手動プロセスはプレッシャーの下で破綻します。停止中にチケット数が急増した場合、エージェントは問題を分類するのではなく、問題を解決することに集中する必要があります。

トリガーは基本的な自動化を処理できます。件名または説明のキーワードに基づいてチケットを自動タグ付けするトリガーを設定します。チケットに「パスワードリセット」と「機能しない」が含まれている場合、自動的に**issue-login-password（問題-ログイン-パスワード）**とタグ付けします。

より高度な自動化のために、Webhooks（ウェブフック）を使用してインシデントを問題チケットに自動的にリンクします。アクティブな問題のリストを表示するドロップダウンカスタムフィールドを作成します。顧客がドロップダウンから「ログインの問題」を選択すると、トリガーがWebhooks（ウェブフック）を発行し、チケットのproblem_idフィールドを更新して、適切な問題チケットにリンクされたインシデントに変換します。

顧客に分類を手伝ってもらいましょう。「これは何についてですか？」という必須のドロップダウンをチケットフォームに追加し、一般的な問題タイプにマッピングされたオプションを指定します。これにより、分類作業が分散され、エージェントが適用するタグよりもクリーンなデータが得られることがよくあります。

自動化により手動によるオーバーヘッドが削減されますが、メンテナンスが必要です。問題チケットをクローズするときは、トリガーとドロップダウンフィールドを更新して、リストから削除する必要があります。古くなった自動化ルールは、混乱と不適切なデータを作成します。

よくある間違いとその回避方法

適切な設定でも、チームは実行につまずくことがよくあります。最も一般的な落とし穴とその回避方法を以下に示します。

一貫性のないタグ付けは、レポートの精度を低下させます。あるエージェントが**billing-refund（請求-払い戻し）を使用し、別のエージェントがrefund-billing（払い戻し-請求）**を使用すると、レポートは同じ問題を2つのカテゴリに分割します。定期的な監査とチームトレーニングを通じて分類法を徹底します。

手動プロセスへの過度の依存は、大量のデータの下で破綻します。通常業務では問題なく機能する手動の問題チケットのリンクは、大規模なインシデント中は不可能になります。必要になる前に自動化を構築します。

タグの拡散は、レポートを役に立たなくします。500個のタグがあり、そのうち400個が5つ未満のチケットに表示される場合、意味のある洞察を抽出することはできません。四半期ごとに古いタグを廃止し、めったに使用されない過度に具体的なタグを作成する衝動に抵抗します。

リンクウィンドウの欠落は、データの損失を意味します。1日か2日以内にインシデントを問題にリンクしない場合、タスクは圧倒的になり、完全にスキップされることがよくあります。これを自動化するか、大量の期間中に専用のトリアージロールを割り当てます。

Explore（エクスプローラー）にタグの履歴を表示することを期待すると、不満につながります。Explore（エクスプローラー）は現在のチケットの状態のみを表示することを忘れないでください。タイムスタンプ付きのタグデータが必要な場合は、API経由でチケットイベントを確認するか、サードパーティのソリューションを使用する必要があります。

AIを活用した問題検出でさらに一歩進める

ネイティブのZendeskツールは、構造化された予測可能なワークフローに適しています。しかし、それらには厳しい制限があります。チケットの実際のコンテンツを分析して、新たな問題を特定することはできません。そのフレーズが正式なタグになる前に、顧客が「クラッシュし続ける」というフレーズをますます使用していることを伝えることはできません。数千件のチケット全体のパターンをリアルタイムで特定することはできません。

ここで、AIが違いを生み出します。

最新のAIツールは、すべてのチケットが到着すると分析し、人間が見逃す言語、感情、およびコンテキストのパターンを特定できます。エージェントがチケットに**issue-checkout-error（問題-チェックアウト-エラー）**とタグ付けするのを待つ代わりに、AIは正確な言い回しが異なる場合でも、チェックアウトの問題について言及している複数のチケットを検出した瞬間にパターンにフラグを立てることができます。

eesel AI（イーゼルAI）では、Zendeskに直接接続し、チケットストリームを継続的に分析するAIチームメイトを構築しました。完璧なエージェントのタグ付けに頼ることなく、繰り返される問題を自動的に特定します。トレンドをリアルタイムで表面化するため、数日ではなく数時間で問題を把握できます。また、チケット数が増加しているだけでなく、顧客が特に新しい支払いフローに不満を感じていることを伝える、自然言語の洞察を提供します。

違いは、プロアクティブ（積極的）かリアクティブ（受動的）かです。ネイティブのZendeskレポートは、事実が発生した後に何が起こったかを示します。AIを活用した分析は、まさに今何が起こっているかを警告し、問題がエスカレートする前に先手を打つ機会を提供します。

繰り返される問題の追跡をより効果的に開始する

Zendeskで繰り返される問題のタグ付けとレポートは、単なる組織化ではありません。チームがリアクティブ（受動的）ではなくプロアクティブ（積極的）に作業するために必要な可視性を提供することです。

ネイティブワークフローは機能します。構造化されたタグ、既知の問題に対する問題チケット、可視性のためのExplore（エクスプローラー）レポート、および自動化のためのトリガーです。適切に設定すると、パターンをより迅速に把握し、顧客とのコミュニケーションをより明確にし、サポートチームを疲弊させる冗長な作業を削減できます。

ただし、制限を認識してください。ボリュームが増加した場合、問題がより複雑になった場合、手動プロセスが提供できるよりも迅速な洞察が必要な場合は、AIを活用した代替手段を検討する時期かもしれません。

手動のタグ付けとリアクティブ（受動的）なレポートから先に進む準備ができている場合は、お手伝いできます。当社のAIチームメイトはZendeskと直接統合して、パターンを特定し、トレンドを表面化し、顧客の問題に先んじるために必要な洞察を提供します。eesel AIがZendeskとどのように連携するかをご覧ください。または、デモを予約するして、独自のデータで実際に動作することを確認してください。