Zendesk Resolution Platform の正直なレビュー

Kenneth Pangan

Katelin Teen
Last edited 2025 10月 6
Expert Verified

Zendeskが従来のヘルプデスクからAIを活用したZendesk Resolution Platformへと大きく舵を切ったことが話題になっています。同社は「単なる問題回避(deflection)ではなく、解決(resolution)に重点を置く」と約束しています。響きは素晴らしいですが、現場のチームにとって具体的にどのような意味を持つのでしょうか?これはカスタマーサービスの未来なのでしょうか、それとも単に複雑さとコストを増やすだけなのでしょうか?
このガイドでは、マーケティング用語を排し、このプラットフォームが何であり、どのように機能し、新しい料金体系が予算にどう影響するのかを分かりやすく解説します。また、導入前に考慮すべきいくつかの重要な制約事項についても掘り下げていきます。
Zendesk Resolution Platformとは?
Zendesk Resolution Platformは、Zendesk Suiteの中核機能の上に構築された、同社の新しいAIツール群と考えることができます。これは単体で買える製品ではありません。むしろ、カスタマーサービスを自動化し、人間のエージェントとAIエージェントが連携して働くことを目的とした機能の集合体です。
Zendeskは、このプラットフォームをAIファーストのアプローチの基盤となる5つの主要な要素に分けています。
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Zendeskエージェント: 人間のチームと新しいAIエージェントの両方を含むネットワークです。これには、会話全体を処理できる完全自律型のAIや、人間に提案を行う「Copilot(副操縦士)」が含まれます。
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ナレッジグラフ: AIを動かす頭脳となる部分です。ヘルプセンター、過去のチケット、その他のツールからデータを集約し、AIが質問に正確に答えるために必要な文脈を提供します。
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アクション&インテグレーション: アクションビルダーのようなノーコードツールで、Zendeskを他のシステム(JiraやSlackなど)に接続し、システム間のタスクを自動化します。
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ガバナンス&コントロール: セキュリティとプライバシーに焦点を当てた機能で、AIがどのように意思決定を行っているかを可視化します。
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測定&インサイト: AIのパフォーマンスと解決率を追跡するための分析ダッシュボードで、改善点を見つけるのに役立ちます。
その大きな目的は、よりスマートで自動化されたサポートシステムを構築することです。しかし、そのためには複数のコンポーネントを組み合わせる必要があり、その多くには独自の価格設定やセットアップの手間が伴うことを覚えておく価値があります。
主要コンポーネントとAI機能の詳細
主要な機能と、それらが実際に何をもたらすのかを詳しく見ていきましょう。
AIエージェントとCopilot
ZendeskのAIエージェントは、メール、チャット、その他のチャネルで寄せられる顧客からの質問に単独で対応するように作られています。顧客が何を求めているのかを理解し、適切な答えを見つけ、さらにはアクションを実行するように設計されています。
The Copilotはまた別の存在で、人間のエージェントのためのAIアシスタントです。エージェントのワークスペース内に常駐し、返信の下書き、長いチケットスレッドの要約、簡単なワークフローの開始などを支援します。目標は、チームの作業をより速く、より一貫性のあるものにすることです。
しかし、ここが落とし穴です。これらのツールを真に役立つものにするには、まず多くの下準備が必要です。AIの性能は、構築するナレッジグラフと設定するワークフローの質に左右されます。ほとんど、あるいはまったく設定なしで過去のチケットから学習できるツールとは異なり、ZendeskのAIが機能するためには、よく整理され、手動でキュレーションされたナレッジベースが必要です。
ナレッジグラフとビルダー
ナレッジグラフはすべての基盤です。Zendesk Guideの記事、コミュニティフォーラム、そしてConfluenceのようなツール用のコネクタを介して外部ソースから情報を引き出します。
この基盤を整えるために、Zendeskはナレッジビルダーという機能を提供しています。これはAIを使って過去のチケットをスキャンし、ヘルプセンター用の記事の下書きを提案するものです。下書きが生成されるのは良いスタートですが、手作業から解放されるわけではありません。すべての記事は、依然としてチームによるレビュー、編集、公開が必要です。
また、異なるナレッジソースをすべて接続しようとすると、それだけで一大プロジェクトになりかねません。これは、eesel AIのようなツールとはまったく異なるアプローチです。eesel AIは、正式なナレッジベースを最初に構築することなく、過去のサポートチケット、Googleドキュメント、その他のソースからの生データで即座に学習できます。
アクションとインテグレーション
アクションビルダーは、他のアプリに接続する自動化ワークフローを作成するためのZendeskのノーコードツールです。例えば、AIエージェントがエンジニアのために自動でJiraチケットを作成したり、特定のSlackチャンネルに通知を送ったりするフローを構築できます。
「ノーコード」と聞くと簡単に聞こえますが、複数のシステムにまたがるこれらのワークフローを設計・維持するのは、すぐにフルタイムの仕事になり得ます。多くの管理監督と慎重なテストが必要であり、ほとんどのチームが期待する「プラグアンドプレイ」の設定とはかけ離れています。
Zendeskの新しい料金体系:実際のコストは?
さて、ここからが少し複雑になります。Zendesk Resolution Platformは、メニューに載っている単一の項目ではありません。これは、標準のSuiteプランの上に構築された階層的なシステムで、多数のアドオンと新しい従量制料金が加わります。
まず、エージェントごとに料金を支払うZendesk Suiteのサブスクリプションが必要です。
プラン | 料金(エージェント1人あたり/月、年間契約) | 主なAI機能 |
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Suite Team | $55 | AIエージェント(Essential)、生成AIによる返信 |
Suite Professional | $115 | Teamの全機能+カスタマイズ性の向上 |
Suite Enterprise | $169 | Proの全機能+高度なワークフロー、ロール |
料金はZendeskの公式料金ページの情報に基づいており、変更される可能性があります。
しかし、Suiteプランはほんの出発点に過ぎません。マーケティング資料で目にする最も強力なAI機能は、高価な個別のアドオンとして販売されています。これには、より賢いエージェントのためのAdvanced AIパッケージ、人間のチームのためのCopilot、品質保証(QA)やワークフォースマネジメント(WFM)のためのツールが含まれます。
エージェントライセンスとアドオンに加えて、Zendeskは新しい「自動解決」料金を導入しました。AIが単独でチケットを解決するたびに、通常1.50ドルから2.00ドルの料金を支払います。そして、ここが本当に重要な点です。もしAIが問題に取り組んだものの解決できず、人間のエージェントにエスカレーションした場合、両方の費用を支払うことになります。失敗したAIの試行に対して支払い、さらに人間のエージェントの時間に対しても高価なシートライセンスを通じて支払うのです。
このビデオでは、ZendeskがAIと人間のエージェントを組み合わせてカスタマーサービスソリューションを強化する方法の概要を説明しています。
このモデルは、予測不能なコストにつながる可能性があり、結果として、忙しい月があったり、AIが完璧に調整されていなかったりすると不利益を被ることになります。これは、eesel AIの透明性の高い料金体系とは大きく異なります。eesel AIでは、チケット量に基づいたシンプルで予測可能な月額プランが提供され、解決ごとの料金は一切かかりません。AIエージェント、Copilot、AIトリアージといった主要製品はすべて一つの価格に含まれています。サポート量が増加したり、AIが賢明にチケットを人間に引き継いだりしても、追加費用が発生することはありません。
Zendesk Resolution Platformの主な制約
料金体系の迷路に加え、ZendeskのAIの世界に飛び込む前に考慮すべき、他にもいくつかの大きなハードルがあります。
価値実現までの時間が長く、セットアップが複雑
Zendesk Resolution Platformを完全に稼働させるのは、週末のプロジェクトではありません。それは一大ミッションです。複数のモジュールを設定し、すべてのデータソースをナレッジグラフに接続し、アクションビルダーですべてのワークフローを構築する必要があります。このプロセスは、専任の管理者の時間を数週間、あるいは数ヶ月も費やすことになりかねません。
これは、eesel AIのような徹底的にセルフサービスで構築されたツールとは全く違います。ワンクリックでヘルプデスクを接続し、数ヶ月ではなく数分でAIエージェントを稼働させることができ、営業デモを強制されることもありません。
確信を持った、リスクフリーなテストができない
ZendeskはEnterpriseの顧客向けにサンドボックスを提供していますが、ほとんどのチームにとって、大規模な投資を行う前に自動化率を予測したり、ROIを計算したりする簡単な方法がありません。基本的には、全体を構築し、スイッチを入れて、宣伝通りに機能することを祈るしかありません。
それは、取る必要のない大きな賭けです。eesel AIの強力なシミュレーションモードでは、AIが実際の顧客と話す前に、何千もの過去のチケットでAIのセットアップをテストできます。パフォーマンスの明確な予測を得て、実際の質問にどのように対応したかを正確に確認し、完全に安全な環境でその振る舞いを微調整できます。これにより、プロセス全体のリスクをなくし、自信を持って自動化を展開できます。
柔軟性のない自動化 vs 完全なコントロール
Zendeskのプラットフォームは、ある意味で大規模な「オール・オア・ナッシング」のアプローチを強いる傾向があり、AIの導入を始めたばかりのチームにとっては怖いかもしれません。小さく始めて、いくつかのユースケースを試し、システムを信頼できるようになるにつれて徐々にスケールアップしていくことが困難です。
eesel AIでは、完全なコントロールが可能です。AIがどのタイプのチケットを処理すべきかを正確に決定できます。単純で反復的な質問から始め、それ以外はすべて人間のチームにエスカレーションさせることができます。この段階的で管理された展開は、信頼を築き、AIを活用したワークフローへの移行をはるかにスムーズにします。
Zendesk Resolution Platformはあなたに適しているか?
潤沢な予算、大規模な管理チーム、そしてZendeskエコシステムへの深いコミットメントを持つ大企業にとって、Zendesk Resolution Platformは強力な(ただし複雑な)ソリューションになり得ます。それを使いこなすリソースがある企業にとっては、多くのカスタマイズ性と幅広い連携ツールを提供します。
しかし、ほとんどのチームにとって、このプラットフォームはいくつかの深刻な頭痛の種をもたらします。それは、混乱しやすく予測不能な料金体系、長く要求の多いセットアッププロセス、そして急な学習曲線です。
余計な手間をかけずに強力なAIを求めるチームにとって、eesel AIは素晴らしい代替案です。シンプルさ、スピード、予測可能性を重視するチームのために作られています。数分で稼働を開始し、実際のシミュレーションで自信を持ってすべてをテストし、隠れた料金のないシンプルで透明な価格設定を享受できます。何よりも、常に自動化を完全にコントロールできます。もしこれがより良い働き方に聞こえるなら、今すぐ無料でお試しいただけます。
よくある質問
Zendesk Resolution Platformは、Zendesk Suiteの中核機能の上に構築された新しいAIツール群です。人間のエージェントとAIエージェントが連携することでカスタマーサービスを自動化し、単にチケットを回避するのではなく、問題の完全な解決に焦点を当てることを目指しています。
料金は、エージェントごとの基本的なZendesk Suiteサブスクリプションに加えて、Advanced AIやCopilotなどの強力なAI機能の個別アドオンで構成されています。重要な点として、AIがチケットを正常に解決するたびに課金される新しい「自動解決」料金があり、AIが試みたものの失敗してエスカレーションした場合にも料金が発生します。
主な課題や制約としては、複雑なセットアップによる価値実現までの時間の長さ、広範な手動でのナレッジベースのキュレーションの必要性、そして複雑なシステム間ワークフローの設計が挙げられます。また、本格的に導入する前に、簡単でリスクのないテストオプションが不足している点も課題です。
プラットフォームは5つの主要な要素で構成されています。Zendeskエージェント(人間とAI)、文脈を提供するためのナレッジグラフ、自動化のためのアクション&インテグレーション、セキュリティのためのガバナンス&コントロール、そしてパフォーマンス追跡のための測定&インサイトです。これらの中核AIコンポーネントが連携して、AIファーストのアプローチを実現しています。
Zendeskは主にEnterpriseの顧客向けにサンドボックスを提供しているため、ほとんどのチームは大規模な投資を行う前に自動化率やROIを予測する簡単な方法がありません。そのため、完全な構築なしにシステムを確信を持ってテストすることは困難です。
Zendesk Resolution Platformは一般的に、潤沢な予算、専任の管理チーム、そしてZendeskエコシステムへの深い既存のコミットメントを持つ大企業に最も適しています。広範なカスタマイズ性を提供しますが、効果的に管理するためには 상당なリソースが必要です。