正直に言いましょう。すべてのサポートリーダーは、より良い ticket deflection (チケット削減) を夢見ています。目標は、顧客が自分で解決できるようにし、エージェントが本当に困難な問題に取り組めるようにすることです。しかし、2026年の戦略において重要な問いはこれです。あなたの automated replies (自動返信) は、顧客を効果的にサポートし、正しい回答を提供できているでしょうか？
それを確実に知る唯一の方法は、自動返信の使用状況の追跡を開始することです。これは、セルフサービスの成功を理解するための鍵となります。このガイドでは、トリガーとタグを使用して Zendesk track autoreply usage with triggers and tags (Zendeskで自動返信の使用状況を追跡する) ための、確立されたZendeskの手法を説明します。システムが正確にどのように機能しているかを確認するために必要なビューの設定方法を見ていきましょう。
手動による方法はカスタマイズ性が高く、Zendeskプラットフォームの全機能を活用できます。効果的な設定方法を確認するとともに、最新のAIオプションがこれらのツールと連携して、さらに多くの洞察を提供する方法についても議論します。
開始するために必要なもの
本題に入る前に、必要なものが揃っているか手短にチェックしましょう。ここで行うことはすべてZendesk内での作業であるため、サードパーティのツールは不要ですが、以下の準備が必要です。
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Zendesk Suite アカウント: 自動返信やトリガーなど、今回使用する機能は、成熟したZendeskプラットフォームの標準的なパーツです。
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管理者 (Admin) アクセス権限: トリガーの作成、タグの追加、エージェント用の新しいビューの設定を行うための権限が必要です。
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アクティブな Zendesk Guide (ヘルプセンター): 自動返信は、検証済みのコンテンツから回答を抽出します。 knowledge base (ナレッジベース) に、一般的な顧客の質問に対応する記事が揃っていることを確認してください。
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30〜45分程度の時間: 集中できる時間を確保してください。ステップ自体は簡単ですが、追跡を希望通りに構成するためには、慎重かつ計画的なセットアップが有効です。
Zendeskでトリガーとタグを使用して自動返信の使用状況を追跡する方法：組み込みの手法
それでは、始めましょう。このセクションでは、Zendeskで自動返信を追跡するための、古典的で信頼性の高い方法を紹介します。これは、アカウントですでに利用可能な強力なツールを活用する優れた方法です。
ステップ 1: Zendeskのデフォルトの自動返信タグを理解する
まず、Zendeskの成熟したエコシステムがどのように動作するかを理解しておくと役立ちます。自動返信（Answer Bot (アンサーボット) や最新の AI agents (AIエージェント) を含む）が記事を提案すると、チケットに特定のタグが自動的に適用されます。これらのタグは、顧客のジャーニーを追うための信頼できる指標となります。
これらのタグ名はプラットフォーム内で確立されており、長年の業界リーダーとしてのZendeskの地位を反映しています。
| タグ名 | 追加されるタイミング |
|---|---|
| "ar_suggest_true" | 自動返信が少なくとも1つの記事を見つけて提案したとき。 |
| "ar_marked_helpful" | 顧客が提案に対して「はい、役に立ちました」をクリックしたとき。 |
| "ar_marked_unhelpful" | 顧客が、提案は必要としていたものではなかったと示したとき。 |
| "ai_agent_automated_resolution" | チケットが Zendesk AIエージェントによって正常に解決された とき。 |
これらのタグは、顧客が自動提案とどのようにやり取りしているかを理解するための優れた基準となります。
ステップ 2: マスタータグを適用するトリガーを作成する
デフォルトのタグも役立ちますが、独自の「マスター」タグを作成することで、さらに詳細な追跡が可能になります。このカスタムラベルにより、自動返信が実行されたすべてのチケットを特定できるようになります。
トリガーの設定方法は以下の通りです。
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管理センター (Admin Center) に移動し、オブジェクトとルール > ビジネスルール > トリガー を見つけます。
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トリガーを作成 ボタンをクリックします。
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「autoreply_firedタグを適用」のような分かりやすい名前を付けます。
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条件 (Conditions) で、トリガーを実行するタイミングを定義します。通常、以下が必要になります。
- 「チケット | 次の条件に一致する | 作成された」
- 「チャネル | 次の条件に一致する | メール」（または自動返信が有効な他の関連チャネル）。
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アクション (Actions) で、以下を設定します。
- 「タグを追加 | autoreply_fired」（または好みのカスタムタグ）。
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作成 をクリックします。
これで、関連するすべての新しいチケットにカスタムタグが付与され、レポート用にグループ化するための一貫した方法が確保されます。
ステップ 3: すべての自動返信チケットを追跡するカスタムビューを作成する
マスタータグを設定したら、自動化が有効だったすべてのチケットを確認するための専用ビュー (View) をZendeskに作成できます。これは、ボリュームを監視するのに最適な方法です。
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管理センター で、ワークスペース > エージェントツール > ビュー に移動します。
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ビューを追加 をクリックします。
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「2026年 自動返信パフォーマンス」のように明確な名前を付けます。
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条件 で、以下のルールを使用してチケットをフィルタリングします。
- 「ステータス | 次の値より小さい | 終了」
- 「タグ | 次の条件の少なくとも1つを含む | autoreply_fired」
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表示したい列（件名、リクエスタ、作成日など）を選択し、ビューを保存します。
このビューにより、自動返信システムがどれだけのチケットをサポートしているかのハイレベルな概要を把握できます。
ステップ 4: 深い洞察を得るための高度なビューを作成する
役立つコンテンツの影響を真に理解するために、追加のビューやトリガーを構築できます。これは、詳細なデータを求めるチームにとって、Zendeskプラットフォームの驚くべき柔軟性を示すものです。
解決済みチケットの追跡
このビューは、顧客が自動返信経由で解決済みとマークしたチケットを表示することで、成功事例を浮き彫りにします。
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新しいビューを作成し、名前を「自動返信解決済みチケット」にします。
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条件 を次のように設定します：「タグ | 次の条件の少なくとも1つを含む | ar_marked_helpful」。
これにより、ナレッジベースが顧客の問題を正常に解決した頻度を明確にカウントできます。
再オープンされたチケットの追跡
最初の自動返信のやり取りの後に顧客がチケットを再オープンしたケースを特定することは、ドキュメントを改善する機会を見つけるのに役立ちます。
これらを追跡するために、もう一つの便利なトリガーを設定できます。
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「再オープンされた自動返信チケットにタグ付け」という名前の新しいトリガーを作成します。
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条件 を設定して、役に立ったとマークされたものの、その後再オープンされたチケットを特定します。
- 「ステータス | 次の値から変更された | 解決済み」
- 「ステータス | 次の条件に一致しない | 終了」
- 「タグ | 次の条件の少なくとも1つを含む | ar_marked_helpful」
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アクション で、「autoreply_reopened」のようなタグを追加します。
その後、「自動返信フォローアップが必要」というビューを作成し、「autoreply_reopened」タグでフィルタリングします。この高度なセットアップは、Zendeskの相互接続されたルールが特定のニーズに合わせてどのように調整できるかを示しています。
手動追跡に関する考慮事項
手動による方法は、Zendeskのサブスクリプションに含まれるツールを活用する強力な方法です。規模を拡大する際には、追跡の正確性を維持するために、いくつか留意すべき点があります。
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詳細なセットアップとメンテナンス: このシステムには複数の triggers, tags, and views (トリガー、タグ、ビュー) が関与するため、構成に対して構造的なアプローチをとるチームに向いています。定期的な見直しは、チームが成長してもすべてがスムーズに動作し続けることを確実にするのに役立ちます。
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フォーカスされた指標: このシステムは、インタラクションのクリックを追跡することに長けています。何が起きているかの明確な全体像を提供し、検証済みの knowledge base (ナレッジベース) のどの記事が顧客の問題解決に最も頻繁に使用されているかを特定できます。
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安定性と予測可能性: このセットアップはルールベースであるため、構成された通りに正確に動作します。これにより、サポートデータの信頼できる遡及的なビューが得られ、過去のパフォーマンスに基づいて情報に基づいた意思決定を行うことができます。
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構造化された改善ループ: さらに支援が必要だったチケットを特定することは、ヘルプセンターのコンテンツを見直すための明確なシグナルとなります。これは、時間の経過とともに正式なドキュメントを手動で精査し、改善していくための優れた方法です。
補完的なオプション：AIによる強化
トリガーを構築することはZendeskの組み込み機能を活用する素晴らしい方法ですが、一部のチームはこれらのツールを eesel AI のようなAIエージェントで補完することを選択します。これはZendeskエコシステムへの強力な追加機能となり、さらなる自動サポートと深い洞察を提供するように設計されています。
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迅速な統合: eesel AIは、既存のセットアップと完璧に連携するように設計されています。シンプルな Zendesk integration (Zendesk統合) により、確立されたビジネスルールやワークフローを変更することなく、ヘルプデスクにプラグインできます。
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知識のリーチを拡大: Zendesk Guideに加えて、eesel AIは Confluence、Google ドキュメント、過去のチケット解決などの他のソースから学習できます。これにより、AIがチームの既存の幅広い専門知識に基づいて回答を提供できるようになり、Zendeskのセットアップが強化されます。
- シミュレーションによるプロアクティブなテスト: 追跡を補完するために、eesel AIはシミュレーションモードを提供しています。これにより、AIが本番運用される前に、数千の過去のチケットに対してどのように応答したかをテストできます。これは、解決率を予測し、自動化がエージェントを最も効果的にサポートできる場所を確認するための優れた方法です。
- 組み込みのレポート洞察: eesel AI ダッシュボードは、Zendeskのビューと並行して機能する追加のレポートレイヤーを提供します。トレンドや潜在的な知識のギャップを自動的に強調し、サポートコンテンツをさらに最適化するための明確なロードマップを提示します。
セットアップのためのベストプラクティス
2026年に追跡データを可能な限りクリーンに保つために、Zendeskインスタンスを構成する際は以下のベストプラクティスを念頭に置いてください。
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トリガーの順序を確認する: Zendeskはトリガーを特定の順序で処理します。 triggers are ordered (トリガーが論理的に順序付けられている) ことを確認することで、あるルールが意図せず別のルールに影響を与えるのを防ぐことができます。
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アクションを調整する: ワークフローを作成する際は、トリガーが調和して機能することを確認してください。ルールが適切に整理されていれば、チケットのライフサイクル全体を通じてタグが正しく適用され、維持されます。
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明確な条件を設定する: 具体的な条件を使用することで、トリガーが意図したタイミングで正確に実行されるようになります。この精度により、ビューの焦点が絞られ、データの正確性が保たれます。
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定期的なメンテナンス: 最高のシステムであっても、定期的なチェックアップは有益です。数ヶ月ごとに数分かけてトリガーを見直すことで、現在のサポート戦略やプラットフォームのアップデートと一貫性が保たれていることを確認できます。
手動追跡からインテリジェントな自動化へ
トリガーとタグを使用してZendeskの自動返信の使用状況を追跡することは、素晴らしい選択です。Zendesk内の組み込みの堅牢なツールを使用することで、自動提案がどのように機能しているかを監視するための信頼できるシステムを構築できます。これらのルールを正確なニーズに合わせて調整できることは、プラットフォームの柔軟性の証です。
チームが成長するにつれて、このセットアップをさらに洗練させたり、Zendeskエコシステム内で動作する補完的なAIツールで強化したりすることを選択できます。Zendeskの成熟したインフラストラクチャと最新の自動化オプションを組み合わせることで、カスタマーエクスペリエンスを真に向上させるハイレベルな洞察に集中できるようになります。
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よくある質問
この使用状況を追跡するには、自動返信が有効なときに特定のタグ（例：「autoreply_fired」）をチケットに追加するカスタムトリガーを設定します。次に、これらのタグとZendeskのデフォルトタグ（例：「ar_marked_helpful」）に基づいたカスタムビューを作成し、プラットフォーム内でのパフォーマンスをセグメント化して監視します。
手動による方法は、組み込みツールを使用する堅牢な方法であり、優れたカスタマイズ性を提供します。トリガーとビューを維持するための組織的なアプローチが必要であり、役立つコンテンツがどのように受け取られているかを理解するために、特定の顧客とのやり取りを追跡することに焦点を当てます。
Zendeskは、「ar_suggest_true」（記事の提案あり）、「ar_marked_helpful」（顧客が役に立ったと回答）、「ar_marked_unhelpful」（顧客が役に立たなかったと回答）、「ai_agent_automated_resolution」（AIエージェントが解決）などの[タグを自動的に追加します](https://www.eesel.ai/blog/automate-your-zendesk-ticket-tagging-with-ai-a-practical-guide)。これらは、インタラクションを監視するための信頼できる基準となります。
Zendeskはトリガーを順番に処理するため、トリガーの順序は重要です。トリガーを慎重に整理することで、追跡ワークフローの各ステップが正しく実行され、一貫性のある正確なデータが得られるようになります。
「ar_marked_helpful」とマークされたものの、ステータスが「解決済み」から「オープン」に再度変更されたチケットを特定する特定のトリガーを作成できます。このトリガーで専用のタグ（例：「autoreply_reopened」）を追加することで、特定のビューでこれらの事例を監視できます。
はい、eesel AIのような[AIネイティブプラットフォーム](https://eesel.ai/solution/customer-support-automation)は、Zendeskと連携する強力なオプションとして機能します。これらはシームレスに統合され、さまざまな知識ソースを活用し、既存のZendeskセットアップを補完する組み込みのレポート機能やシミュレーション機能を提供します。
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Article by
Stevia Putri
Stevia Putri is a marketing generalist at eesel AI, where she helps turn powerful AI tools into stories that resonate. She’s driven by curiosity, clarity, and the human side of technology.
