ZendeskのSLA違反までの残り時間条件の使い方

重要なサポートチケットが期限を過ぎても未解決のまま放置されると、その影響は甚大です。SLA（Service Level Agreement：サービス品質保証）違反は、顧客関係を損ない、チームの士気を低下させ、契約上の違約金を引き起こす可能性さえあります。問題は、サポートチームが気にかけていないことではありません。多くの場合、手遅れになるまで警告の兆候に気づかないことです。

Zendeskの「次のSLA違反までの時間」条件は、このような状況を事前に把握する方法を提供します。違反が発生してから発見するのではなく、行動する時間があるうちにチームに警告する自動化を構築できます。このガイドでは、これらのプロアクティブな通知を設定する方法、注意すべき点、およびZendeskのネイティブツールよりも洗練されたものが必要になる場合について説明します。

ZendeskのSLA違反までの残り時間条件とは？

ZendeskのSLA（サービスレベル契約）ポリシーを使用すると、応答時間と解決時間の目標を設定できます。デフォルトでは、エージェントはチケットビューでこれらの期限を確認できますが、違反が近づいているときに誰かに事前に警告する組み込みの警告システムはありません。

「次のSLA違反までの時間」条件は、このギャップを埋めます。これはZendeskの自動化で利用でき、SLA目標の期限が切れるまでの残り時間に基づいてアクションをトリガーできます。（「2時間未満」など）のしきい値を設定し、チケットがそのラインを超えた場合に何が起こるかを定義します。

これは、違反がすでに発生した後にのみ発動する「最後のSLA違反からの時間」条件とは異なります。「次の時間まで」条件は予防に関するものであり、「最後の時間から」条件はクリーンアップに関するものです。

なぜこれが重要なのでしょうか？チケットを2時間の時点でキャッチすると、選択肢が増えるからです。上級エージェントに再割り当てしたり、マネージャーにエスカレーションしたり、顧客に通知したりできます。SLA違反が発生すると、ダメージコントロールモードになります。

Zendeskの自動化制限を超えたチームには、eesel AIで代替アプローチを提供しています。当社のAIエージェントは、SLAリスクをリアルタイムで監視し、単純な通知を超えたインテリジェントなアクションを実行できますが、まずZendeskのネイティブツールで何ができるかを見てみましょう。

前提条件と必要なもの

最初のSLA違反警告自動化を構築する前に、次のものが揃っていることを確認してください。

Zendeskプランの要件： SLAポリシー（自動化条件を含む）は、Suite Professional（月額1エージェントあたり115ドル）およびSuite Enterprise（月額1エージェントあたり169ドル）プランでのみ利用できます。Support TeamおよびSuite Teamプランには、SLA機能は含まれていません。

管理アクセス： 自動化を作成および管理するには、管理者権限または権限を持つカスタムロールが必要です。管理者でない場合は、管理者と連携する必要があります。

構成済みのSLAポリシー： 「次のSLA違反までの時間」条件は、アクティブなSLAポリシーがチケットに適用されている場合にのみ機能します。まだ設定していない場合は、管理センター>オブジェクトとルール>サービスレベル契約から最初に設定する必要があります。

営業時間について： Zendeskは、営業時間（スケジュールを尊重）または暦時間（24時間365日）を使用してSLA時間を計算できます。自動化条件は、チケットに適用されるスケジュールを尊重するため、どちらを使用しているかを理解していることを確認してください。

基本的な自動化の知識： Zendeskの自動化の仕組みを理解している必要があります。これには、すべての自動化に無効化条件（自動化が繰り返し実行されるのを防ぐ条件）が必要であることが含まれます。

ステップバイステップ：SLA違反警告自動化の作成

チケットがSLA違反ポイントに近づいているときにチームに警告する実用的な自動化を構築しましょう。

ステップ1：自動化に移動する

まず、Zendesk管理センターにアクセスします。左側のサイドバーにあるオブジェクトとルールをクリックし、次にビジネスルール、最後に自動化を選択します。「自動化を作成」ボタンをクリックして開始します。

自動化エディターが表示され、2つの主要なセクションがあります。条件（自動化をトリガーするもの）とアクション（トリガーされたときに発生するもの）です。

ステップ2：条件を構成する

「次のすべての条件を満たす」で、次の3つの条件を追加します。

条件1： チケット：次のSLA違反までの時間 | 次より少ない | 2

これにより、警告しきい値が違反の2時間前に設定されます。この数値はチームのニーズに基づいて調整できますが、通常、1〜2時間あれば、アラート疲れを引き起こすことなく、エージェントが対応するのに十分な時間を与えられます。

条件2： チケット：ステータスカテゴリ | 次より少ない | 解決済み

これにより、自動化がまだ解決されていないチケットでのみ実行されるようになります。これがないと、自動化はすでに解決済みのチケットに対してアクションを実行しようとします。

条件3： チケット：タグ | 次のいずれも含まない | sla_warning

これは無効化条件です。同じチケットで自動化が繰り返し発動するのを防ぎます。自動化が発動すると、このタグを追加します。

ステップ3：通知アクションを設定する

次に、これらの条件が満たされたときに何が起こるかを定義します。「次のアクションを実行する」で、次を追加します。

アクション1： 通知：メールグループ | （割り当てられたグループ）

件名には、次のようなものを使用します。

SLA違反警告：チケット#{{ticket.id}} - {{ticket.title}}

メール本文の場合：

このチケットはSLA違反時間に近づいています。

チケット：{{ticket.link}}
優先度：{{ticket.priority}}
残り時間：2時間未満

SLA違反を防ぐために、このチケットを優先してください。

アクション2： チケット：タグを追加 | sla_warning

このタグにより、自動化がこのチケットで再び発動しなくなります。このステップがないと、チケットが解決されるまで、チームは毎時間メールを受信します。

ステップ4：保存してテストする

自動化に「SLA違反警告通知」のようなわかりやすい名前を付けます。「自動化を作成」をクリックして保存します。

テストするには、短いSLA目標を持つテストチケットを作成し（一時的なテストSLAポリシーが必要になる場合があります）、違反ポイントに近づくまで放置し、通知を受信することを確認します。自動化は1時間ごとに実行されるため、最初のテスト実行まで最大1時間待つ必要がある場合があることに注意してください。

SLA管理のための一般的な自動化レシピ

基本を理解したら、より洗練されたワークフローを構築できます。検討すべき4つの実用的なレシピを次に示します。

レシピ1：VIP顧客のエスカレーション

価値の高い顧客の場合、標準の警告では不十分な場合があります。より積極的にエスカレーションする自動化を構築します。

条件	値
組織	次と等しい
次のSLA違反までの時間	次より少ない
ステータスカテゴリ	次より少ない
タグ	次を含まない

アクション	値
通知	ターゲットに通知
グループ	[上級サポートチーム]
タグを追加	vip_escalated

レシピ2：違反チケットのマネージャーアラート

警告にもかかわらず違反が発生する場合があります。「最後の時間から」条件を使用して、クリーンアップが必要な場合にマネージャーに通知します。

条件	値
最後のSLA違反からの時間	次より少ない
ステータスカテゴリ	次より少ない
タグ	次を含まない

アクション	値
通知	ユーザーにメール
タグを追加	breach_notified

レシピ3：リスクのあるチケットの自動優先順位付け

通知するだけでなく、時間がなくなるとチケットの優先度を自動的に変更できます。

条件	値
次のSLA違反までの時間	次より少ない
優先度	次と等しくない
ステータスカテゴリ	次より少ない

アクション	値
優先度	高
タグを追加	auto_escalated

レシピ4：顧客へのプロアクティブなコミュニケーション

最良のアプローチは、違反前に顧客とコミュニケーションをとることです。

条件	値
次のSLA違反までの時間	次より少ない
ステータスカテゴリ	次より少ない
タグ	次を含まない

アクション	値
通知	ユーザーにメール
タグを追加	customer_notified

「リクエストに積極的に取り組んでおり、まもなく最新情報をお届けする予定であることをお知らせします。」のようなプレースホルダーテキストを使用します。

重要な制限事項と考慮事項

組織全体にSLA違反自動化を展開する前に、次の制限事項を理解してください。

リアルタイムではなく、1時間ごとの実行： Zendeskの自動化は1時間ごとに1回実行されます。つまり、「違反までの2時間」通知は、実際の違反の2時間前から1時間前の間に発動する可能性があります。分単位の精度が必要な場合、Zendeskのネイティブツールでは十分ではありません。

タグの重複排除は必須： 時間ベースの条件を使用するすべての自動化には、無効化メカニズム（通常はタグ）を含める必要があります。これがないと、チケットが解決されるまで、チームに毎時間通知がスパム送信されます。

整数のみ： 条件は整数のみを受け入れます。しきい値として「1.5時間」を設定することはできません。1時間または2時間のいずれかです。

スケジュールに依存する計算： 「次の時間まで」の計算は、チケットに適用される営業時間スケジュールを尊重します。チケットが9時から5時までのスケジュールを使用している場合、自動化は夜間の時間をカウントしません。これは通常、必要なことですが、スケジュールが正しく構成されていることを確認してください。

自動化のみ、トリガーではありません： ZendeskトリガーでSLA違反条件を使用することはできません。これにより、リアルタイム応答のオプションが制限されます。トリガーはチケットイベントですぐに発動します。自動化は1時間ごとのチェックでのみ発動します。

クローズされたチケットの更新なし： 自動化はクローズされたチケットを更新できないため、「クローズされてからの時間」条件はありません。チケットがクローズされると、自動化の範囲から完全に外れます。

リアルタイムSLA監視のためのeesel AIによる代替アプローチ

Zendeskの1時間ごとの自動化サイクルがニーズを満たさない場合は、次の代替手段を検討してください。

SLA列を含むZendeskビュー： 最も単純なネイティブの回避策は、「次のSLA違反」および「SLAメトリック」列をチケットビューに追加することです。エージェントはこれらの列でソートして、リスクのあるチケットを確認できます。欠点は、エージェントがビューを積極的に確認する必要があることです。プッシュ通知はありません。

ダッシュボード監視用のGeckoboard： Geckoboardは、サポートメトリック（およびチャットとトークの場合はさらに高速）のために10分ごとに更新されるリアルタイムのZendeskダッシュボードを提供します。プランに応じて1時間または毎日更新されるZendesk Exploreとは異なり、Geckoboardはほぼリアルタイムの可視性を提供します。プランは月額60ドルから始まり、14日間の無料トライアルを提供しています。

SweetHawk Timersアプリ： Zendesk Marketplaceで入手可能なSweetHawkのTimersアプリは、Zendesk内でより柔軟なSLA適用ワークフローを提供します。月額1エージェントあたり2ドル（またはフルスイートの場合は12ドル）で、Zendeskのネイティブ機能を拡張する手頃な方法です。SweetHawkは、Zendeskの2026年最優秀コラボレーターパートナーに選ばれました。

カスタムAPIソリューション： 開発リソースを持つチームの場合、ZendeskのAPIは、ネイティブ自動化サイクルよりも頻繁にポーリングできるSLAデータを提供します。これには、カスタムインフラストラクチャの構築と保守が必要です。

インテリジェントなSLA管理のためのeesel AI： 単純な通知を超えて進む準備ができているチームのために、当社のAIエージェントはSLAリスクを継続的に監視し、コンテキストを認識したアクションを実行できます。エージェントのワークロードに基づいて再割り当てしたり、違反を防ぐための応答を起草したり、人間の判断が本当に必要な場合にのみエスカレーションしたりできます。

eeselの動作を確認するか、無料で試すことができます。

SLAのプロアクティブな管理を開始する

リアクティブなSLA管理とプロアクティブなSLA管理の違いは、多くの場合、タイミングにあります。違反の2時間前にアラートを受け取ると、選択肢が増えます。違反が発生してから発見すると、謝罪文を書くことしかできません。

Zendeskの「次のSLA違反までの時間」条件は、1時間ごとの実行制限があるにもかかわらず、基本的なプロアクティブなワークフローの堅固な基盤を提供します。単純な警告自動化から始め、徹底的にテストし、そこから拡張します。

1時間ごとの自動化サイクル、インテリジェントなルーティングの欠如、またはSLAリスクに基づいて複雑なアクションを実行できないなど、Zendeskの制限に達していることに気づいた場合は、当社にお任せください。eesel AIでは、これらの課題に異なる方法で対処するAIチームメイトを構築しました。当社のエージェントは、ビジネスを学習し、SLAを継続的に監視し、単に発表するだけでなく、実際に違反を防ぐアクションを実行します。

インテリジェントなSLA管理がどのようなものか見てみませんか？デモを予約して、チームがAIを使用してエージェントを燃え尽きさせることなく、SLA目標を一貫して達成する方法を紹介します。