ExploreでのZendesk SLAレポート：2026年版完全ガイド

サービスレベルアグリーメント（SLA）を遵守することは、単に約束を守ることだけではありません。それは顧客との信頼を築き、サポートチームの運用効率を維持することでもあります。Zendeskを使用している場合、Exploreという強力なレポートプラットフォームにアクセスでき、これを利用してSLAパフォーマンスの追跡、分析、改善を行うことができます。

このガイドでは、ExploreでのZendesk SLAレポートについて知っておくべきすべてのことを順を追って説明します。意味のあるレポートを作成する方法、利用可能なメトリクスの理解、そして一般的な問題のトラブルシューティング方法を学びます。また、eesel AIのようなAIツールが、事後的に追跡するだけでなく、SLAターゲットをプロアクティブに達成するためにどのようにレポートを補完できるかについても探っていきます。

Zendesk SLAの基本を理解する

Exploreに飛び込む前に、SLAとは何か、そしてZendeskでどのように機能するかについて共通認識を持っておきましょう。

SLA（サービスレベルアグリーメント）とは、本質的には、顧客の課題に対してどれだけ迅速に回答し、解決するかについて顧客と交わす約束です。Zendeskでは、定義した条件に基づいてチケットに自動的に適用されるSLAポリシーを通じて、これらの約束を設定します。

Zendeskにおける主要なSLAメトリクス

Zendeskは、サポートパフォーマンスのさまざまな側面をカバーするいくつかの標準メトリクスを追跡します。

初回返信時間 (FRT) は、顧客がチケットを送信してからエージェントが最初の公開返信を送信するまでの時間を測定します。これは多くの場合、第一印象を左右するメトリクスです。顧客に対し、リクエストを受領し、対応中であることを伝えます。

次回返信時間 (NRT) は、顧客の追記コメントとエージェントの次の回答の間の時間を追跡します。1つのチケットにつき1回のみの初回返信時間とは異なり、次回返信時間は会話を通じて複数回測定される可能性があります。

リクエスタ待機時間 (RWT) は、顧客がチームの回答を待っている合計時間です。チケットが「新規」、「オープン」、または「保留」ステータスにあるときにカウントされ、チケットが「待機中」（顧客の入力を待っている状態）のときは一時停止します。これにより、実際の待ち時間をより公平に把握できます。

エージェント作業時間 (AWT) は、チケットが「新規」または「オープン」ステータスにある合計時間を測定します。これは、チームがチケットにどれだけの能動的な労力を費やしているかを反映します。

完全解決時間 は、チケットの作成から最終的な解決までのライフサイクル全体をカバーします。これは、顧客の問題を完全に解決するのにかかった時間を示すエンドツーエンドのメトリクスです。

ターゲットの設定と時間の測定

SLAポリシーを設定する際、チケットの優先度に基づいて各メトリクスの目標時間を設定します。一般的な設定例としては、「緊急」チケットは15分、「高」は4時間、「標準」は24時間、「低」は72時間などがあります。

また、ターゲットを営業時間（運用スケジュールを考慮）で測定するか、カレンダー時間（24時間365日）で測定するかを選択できます。営業時間はチームの実際のパフォーマンスをより正確に示し、カレンダー時間はオフの時間を含む顧客体験全体を反映します。

ExploreでのSLAデータセットの使い始め方

Zendesk Exploreは、SLAデータを実用的なインサイトに変えるための分析プラットフォームです。SLAレポートを作成するには、チケットがSLAポリシーに対してどのように機能したかに関するすべてのデータを含む Support: SLAs データセット を使用します。

データセットの理解

SLAsデータセットは、理解しておくべきいくつかの主要な概念を中心に構成されています。

SLAメトリクス完了時間 は、SLAターゲットを達成するのに実際にかかった時間です。初回返信時間のターゲットが60分で、エージェントが45分で回答した場合、完了時間は45分になります。

SLAメトリクス目標時間 は、ポリシーで設定した目標です。これは、優先度が「標準」のチケットの初回返信時間に対して60分といった具合です。

SLAターゲットステータス は、ターゲットが「達成」（目標内で達成）、「違反」（未達成）、または「アクティブ」（まだ達成されていない）のいずれであるかを示します。

SLAチケット vs SLAターゲット

ここで多くの人が混乱します。ZendeskにはSLAパフォーマンスをカウントする2つの方法があります。

SLAチケット はチケット全体を見ます。そのチケットのターゲットが1つでも違反になれば、チケット全体が違反としてカウントされます。これは顧客中心の視点を提供します。

SLAターゲット は、個々のインスタンスを個別にカウントします。1つのチケットに複数の次回返信時間ターゲット（やり取りのたびに1つ）が存在する可能性があるため、これによりパフォーマンスをより詳細に把握できます。

例えば、初回返信時間のターゲットは達成したが、その後の2つの次回返信時間ターゲットに違反したチケットを想像してください。「SLAチケット」を使用すると、これは1つの違反チケットになります。「SLAターゲット」を使用すると、合計3つのターゲットのうち2つが違反となります。

インスタンスベースのレポート

この区別は重要です。なぜなら、次回返信時間や定期的な更新時間などの一部のメトリクスは、1つのチケットにつき複数のインスタンスを持つ可能性があるからです。達成率（%）を計算する際、Zendeskは達成されたインスタンス数を合計インスタンス数で割ります。これを理解することで、レポートを正しく解釈できるようになります。

初めてのSLAレポートを作成する

基本的なSLAパフォーマンスレポートを作成する手順をステップバイステップで見ていきましょう。

ステップ1：新しいレポートを作成する Exploreを開き、レポートアイコンをクリックします。[新しいレポート] をクリックし、[Support: SLAs] データセットを選択します。

ステップ2：メトリクスを追加する 以下のメトリクスをレポートにドラッグします。

• 達成率 (%)：成功率を確認するため
• 違反チケット数：失敗をカウントするため
• 合計チケット数：コンテキストを把握するため

ステップ3：セグメンテーションのための属性を追加する データを細分化するために以下の属性を追加します。

• SLAポリシー：ポリシータイプごとのパフォーマンスを確認するため
• メトリクス名：FRT、NRT、解決時間を比較するため
• 優先度：緊急チケットが適切に処理されているか確認するため

ステップ4：時間フィルタを設定する 日付フィルタを使用して、関連する期間に焦点を当てます。継続的なモニタリングには「今週」や「今月」を使用し、分析には「過去90日間」を使用して傾向を把握します。

ステップ5：視覚化を選択する データを明確にするチャートタイプを選択します。

• 棒グラフは、グループ（エージェント、チーム、優先度）の比較に適しています。
• 折れ線グラフは、時間の経過に伴う傾向を示します。
• 円グラフは、達成と違反の割合を示すことができます。

ステップ6：保存して共有する レポートを保存し、簡単にアクセスできるようにダッシュボードに追加します。ダッシュボードの配信を定期的にステークホルダーにスケジュールすることも可能です。

一般的なSLAレポートのシナリオ

今日から実装できる4つの実用的なレポート構成を紹介します。

シナリオ1：エージェントグループ別の違反率

これは、どのチームに追加のサポートやトレーニングが必要かを特定するのに役立ちます。

メトリクス： 達成率 (%)、違反チケット数、合計チケット数

属性： チケットグループ、SLAポリシー

視覚化： 達成率 (%) でソートした棒グラフ（昇順）

インサイト： 達成率が低いグループは、プロセスの改善、人員の増強、または優先度処理に関するトレーニングが必要な可能性があります。

シナリオ2：初回返信時間の傾向

初期対応のパフォーマンスが時間の経過とともにどのように変化するかを追跡します。

メトリクス： 達成率 (%)（初回返信時間メトリクスのみにフィルタリング）

属性： チケット作成日 - 日付（週別）

視覚化： トレンドライン付きの折れ線グラフ

インサイト： 繁忙期のパフォーマンス低下や、プロセス変更後の改善などのパターンを探します。

シナリオ3：マルチメトリクス比較

異なるSLAメトリクス間のパフォーマンスを比較して、ボトルネックを特定します。

メトリクス： 達成率 (%)

属性： メトリクス名、優先度

視覚化： グループ化された棒グラフ

インサイト： 初回返信時間は良好だが解決時間が悪い場合、回答時間の問題ではなく、トリアージ（優先順位付け）の問題がある可能性があります。

シナリオ4：違反が近いチケット（回避策）

残念ながら、Exploreではアクティブなチケットの「違反までの時間」をレポートすることはできません。このデータはリアルタイムビューでのみ利用可能です。回避策は以下の通りです。

1. 次の1時間以内にSLA違反が発生するチケットでフィルタリングされたチケットビューを作成します。
2. 「次のSLA違反」列を追加して、カウントダウンタイマーを表示します。
3. 繁忙期のリアルタイム監視にこのビューを使用します。
4. エクスポートの制限：CSVエクスポートでは残り時間が失われ、タイムスタンプに変換されます。

違反が近いチケットのアラートを自動化するには、Exploreよりも頻繁に更新されるサードパーティのダッシュボードツールの検討をお勧めします。

特殊なケースのための代替SLAメトリクスの作成

ネイティブのSLAメトリクスが現実を正確に反映していない場合があります。これは通常、以下のような場合に起こります。

• 営業時間スケジュールを変更し、アクティブなチケットのデータが分断されている場合。
• 保存されたステータスではなく、期間に基づいて達成度を測定する必要がある場合。
• SLAステータスバッジはある内容を示しているが、期間メトリクスが別の内容を示している場合。

代替の違反時間メトリクスの作成

以下の数式を使用して、標準計算メトリクスを作成します。

これにより、実際にかかった時間と、かかるべきだった時間の差が計算されます。正の数値は、その分だけターゲットに違反したことを意味します。負の数値は、時間に余裕を持って達成したことを意味します。

代替のステータス属性の作成

以下の数式を使用して、標準計算属性を作成します。

これにより、ステータスの不一致を回避し、期間のみに基づいて各チケットを「違反」または「達成」としてラベル付けします。

代替メトリクスを使用すべきタイミング

これらの代替計算は、ネイティブのメトリクスが不正確であると疑われる場合にのみ使用してください。ほとんどのチケットとレポートのニーズにおいて、ネイティブのSLAターゲットステータス属性は正しく機能します。これらの代替手段は、特にデータ品質の問題をトラブルシューティングするためのものです。

既知の制限事項と回避策

Exploreは強力ですが、理解しておくべき制限事項があります。

違反までの時間が利用不可

Exploreは履歴レポートツールであり、リアルタイムの監視システムではありません。アクティブなチケットの「違反までの残り時間」を表示することはできません。このデータはチケットビューにのみ存在します。

回避策： プロアクティブな違反監視が必要なチームには、Geckoboardのようなサードパーティのダッシュボードツールが、より頻繁なデータ更新を提供し、違反が近いチケットをリアルタイムで表示できます。

データ更新の遅延

Zendeskのプランに応じて、Exploreのデータは1時間ごとまたは毎日更新されます。つまり、即時の運用上の意思決定には使用できません。

回避策： リアルタイムの運用にはZendeskのビューを使用し、傾向分析とレポートにはExploreを使用してください。これらのツールは互いに補完し合います。

スケジュール変更によるデータの分断

営業時間のスケジュールを変更すると、変更時にアクティブだったチケットのSLAデータが分断され、ステータスは古いスケジュールを使用し、期間メトリクスは新しいスケジュールを使用することがあります。

回避策： スケジュールの変更期間にわたる履歴データを分析する場合は、前述の代替メトリクスを使用してください。

SLA管理をレポートの枠を超えて進化させる

SLAレポートについて重要なことがあります。それは、レポートは「すでに何が起こったか」しか教えてくれないということです。傾向を理解し、問題を特定するのには価値がありますが、その瞬間の違反を防ぐ役には立ちません。

本当の目標は、単に違反した時を追跡することではなく、一貫してSLAを遵守することであるべきです。ここでAIが大きな違いを生み出します。

AIがどのようにSLA違反を防ぐか

eesel AIは、Zendeskのワークフローに直接プラグインできるAIチームメイトです。過去を振り返るExploreとは異なり、eesel AIはリアルタイムであなたを助けます。

初回返信時間ターゲットの達成： eesel AIは、チケットが入ってきた瞬間に返信の下書きを作成できます。エージェントが内容を読み、回答を考えるのに貴重な時間を費やす代わりに、レビューして送信するだけの準備が整った下書きを受け取ることができます。これにより、初回返信時間が劇的に短縮されます。

解決のスピードアップ： 継続的な会話において、eesel AIはチームの最もパフォーマンスの高いチケットに基づいて回答を提案します。エージェントはタイピングに費やす時間を減らし、問題解決により多くの時間を割けるようになります。

継続的な学習： eesel AIはあらゆるやり取りから学習します。下書きを編集すれば、それを記憶します。社内メモを残せば、その知識を取り入れます。下書きの精度は時間とともに向上します。

シームレスな統合： eesel AIはZendesk内部で動作します。新しく学習したりログインしたりするための別のインターフェースはありません。必要な時にそこにあります。

Exploreの分析とAIのアクションを組み合わせる

最も効果的なアプローチは、両方のツールを組み合わせることです。Exploreを使用してSLAパフォーマンスの傾向を理解し、改善の機会を特定します。そして、eesel AIを使用して、チームがより迅速かつ一貫して対応できるようにすることで、それらの改善を実行に移します。

例えば、Exploreでチケットのボリュームが急増する午前中に初回返信時間が一貫してターゲットを逃していることが判明した場合、eesel AIがそれらの初期回答を即座に下書きすることで、エージェントがすべてのチケットで有利なスタートを切れるようサポートできます。

今日からSLAパフォーマンスの改善を始めましょう

これで、Zendesk ExploreでSLAレポートを作成するための強固な基盤が整いました。主要なメトリクスを理解し、基本的なレポートの作成方法を知り、プラットフォームの制限事項も把握できました。

次に行うべきステップは以下の通りです。

1. 現在のSLAポリシーを監査する。 ターゲットが現実的であり、顧客の期待と一致していることを確認してください。

2. 最初のレポートを作成する。 まずは優先度別の達成率（%）からシンプルに始めましょう。複雑な要素を追加する前に、インターフェースに慣れてください。

3. 最大の機会を特定する。 データを分析して、どこで最も頻繁にターゲットを逃しているかを見つけてください。初回返信時間ですか？解決時間ですか？特定のチームや優先度レベルですか？

4. AIによる強化を検討する。 エージェントがボリュームに追いつけずに初回返信時間のターゲットを逃している場合や、回答の作成に時間がかかりすぎて解決時間が長くなっている場合は、eesel AIが役立ちます。

レポートは手段であって目的ではないことを忘れないでください。目標は完璧なダッシュボードを作ることではありません。顧客への約束を守り、彼らが受けるに値するサポート体験を提供することです。

SLAパフォーマンスを次のレベルに引き上げる準備はできましたか？ZendeskのSLA追跡と並行して eesel AIを試して、インサイトをアクションに変えましょう。