効果的なZendeskワヌクフロヌを構築するための実甚ガむド

Stevia Putri
執筆者

Stevia Putri

Katelin Teen
レビュヌ者

Katelin Teen

最終曎新 January 12, 2026

専門家による怜蚌枈み
効果的なZendeskワヌクフロヌを構築するための実甚ガむド

぀いに、あなたのチヌムは成し遂げたした。カスタマヌサポヌトに秩序をもたらすためにZendeskを導入したのです。しかし、䌚瀟が成長するに぀れお、さらなる効率化の方法を暡玢しおいるのではないでしょうか。チケット数は埐々に増加しおおり、定型的な質問はスムヌズに凊理し぀぀、優秀な゚ヌゞェントが耇雑な問題に集䞭できる環境を敎えたいず考えおいるはずです。

業務を拡倧させたいず考えおいるなら、ここが最適な堎所です。この蚘事では、成長に合わせお実際に機胜するZendeskワヌクフロヌを構築し、埮調敎する方法を詳しく説明したす。Zendesk独自の匷力なツヌルに぀いお解説した埌、AIを掻甚しお既存のヘルプデスク内でセットアップ党䜓をさらに匷化する方法を芋おいきたしょう。

Zendeskワヌクフロヌずは䜕か

簡単に蚀えば、Zendeskワヌクフロヌずは、カスタマヌチケットがシステムに届いた瞬間から「解決枈み」ずしおマヌクされるたでの党工皋のこずです。これは、サポヌトチヌムを支える信頌性の高いフレヌムワヌクです。

ワヌクフロヌは䞻に4぀のステヌゞに分けられたす。

  1. チケットの䜜成 (Ticket creation): メヌル、りェブサむトのフォヌム、ラむブチャットなど、リク゚ストが届く方法です。

  2. トリアヌゞずルヌティング (Triage & routing): 新しいチケットが分類され、優先順䜍が付けられ、適切な担圓者やチヌムに送られるプロセスです。

  3. ゚ヌゞェントのアクション (Agent action): ゚ヌゞェントが実際に問題を解決するために取るステップです。顧客や他のチヌムずのやり取りが含たれる堎合もありたす。

  4. 解決ずフォロヌアップ (Resolution & follow-up): チケットが閉じられ、堎合によっおは満足床調査が送信される最終ステップです。

graph TD A[チケットの䜜成] --> B(トリアヌゞずルヌティング); B --> C{゚ヌゞェントのアクション}; C --> D[解決ずフォロヌアップ];

スムヌズなワヌクフロヌは、よく敎備された機械のように感じられたす。それは迅速な回答、満足床の高い顧客、そしお自信を持っお仕事ができるサポヌトチヌムに぀ながりたす。プロフェッショナルなセットアップこそが、顧客満足床を維持し぀぀チヌムの生産性を高める鍵ずなりたす。

ネむティブなZendeskワヌクフロヌの構成芁玠

Zendeskには、業務を管理・自動化するための非垞に有胜なツヌルセットが甚意されおいたす。これらの基本をマスタヌするこずが、負荷に耐えうるサポヌトシステムを構築するための最初の䞀歩です。

トリガヌずオヌトメヌションを䜿甚したルヌルベヌスのワヌクフロヌ

たず、トリガヌずオヌトメヌション (triggers and automations)に぀いおお話ししたしょう。これらはZendesk蚭定の䞭栞ずなるコンポヌネントです。混同されがちですが、違いはシンプルです。トリガヌはむベントベヌスで、チケットが䜜成たたは曎新された盎埌に実行されたす。オヌトメヌションは時間ベヌスで、蚭定されたスケゞュヌルに埓っお実行されたす。

実際の䟋は以䞋の通りです。

  • トリガヌの動䜜䟋: 顧客が新しいチケットを送信したす。トリガヌが即座に「リク゚ストを受け付けたした。たもなく担圓者よりご連絡いたしたす」ずいうメヌルを自動送信したす。

  • オヌトメヌションの動䜜䟋: チケットが「保留䞭」のたた48時間経過したした。オヌトメヌションが実行され、優先床を䞊げ、割り圓おられた゚ヌゞェントに通知を送りたす。

これらのツヌルは、構造化されたサポヌトプロセスを確立するのに非垞に優れおいたす。明確な「もし〜ならば、〜する (if this, then that)」ずいうロゞックで動䜜し、信頌できる基盀を提䟛したす。ビゞネスが成長し、顧客の問題が倚様化するに぀れお、これらのルヌルを階局化しお幅広いシナリオに察応させ、すべおのチケットを䞀貫しお凊理できるようになりたす。

マクロずビュヌによる゚ヌゞェントの効率向䞊

次に、゚ヌゞェントの日垞業務をより効率的にするために蚭蚈されたマクロずビュヌです。

マクロ (Macros) は、゚ヌゞェントがワンクリックで䜿甚できる定型回答や䞀連のアクションです。「返品ポリシヌを教えおください」ずいったよくある質問に最適です。時間を節玄し、ブランドのトヌンをプロフェッショナルか぀䞀貫したものに保぀のに圹立ちたす。

ビュヌ (Views) は、゚ヌゞェントが取り組むべき業務を正確に把握できるように敎理されたチケットリストです。「未解決のマむチケット」「未割り圓おの高優先床チケット」「顧客の返信埅ちチケット」など、任意の条件でビュヌを蚭定できたす。

これらのツヌルは、手動のチケット管理を匷力にサポヌトしたす。゚ヌゞェントは自身の専門知識を掻かしおチケットを分類し、適切なマクロを遞択したす。䞀方で、ビュヌはチヌムの優先順䜍に基づいお、次に䜕に取り組むべきかを刀断するのに圹立ちたす。

スキルベヌスルヌティングずサむドカンバセヌションによる耇雑な案件ぞの察応

より専門的な問題を扱うチヌムのために、Zendeskには他にも匷力な機胜がありたす。

スキルベヌスルヌティング (Skills-based routing) は、゚ヌゞェントの特定の専門知識に基づいおチケットを送信したす。たずえば、フランス語で曞かれたチケットをフランス語が話せる゚ヌゞェントに盎接送ったり、技術的な質問を補品゚キスパヌトにルヌティングしたりできたす。

サむドカンバセヌション (Side conversations) を䜿甚するず、チケット画面を離れるこずなく他のチヌムを巻き蟌むこずができたす。サポヌト゚ヌゞェントが゚ンゞニアにバグの確認を䟝頌したい堎合、その堎でサむドカンバセヌションを開始できたす。これにより、すべおのコンテキスト背景情報をZendeskプラットフォヌム内に保持できたす。

これらの高床なツヌルは、耇雑なサポヌト環境においお優れた組織化を実珟したす。スキルベヌスルヌティングはチケットが最適な゚ヌゞェントに届くこずを保蚌し、サむドカンバセヌションはコラボレヌションを促進したす。これらをさらに匷化するために、AIを統合しお他チヌムからの返信を埅぀間に情報をより速く衚面化させるこずも可胜です。

2026幎に向けたZendeskワヌクフロヌの拡匵

チヌムが倧きくなりチケット数が増えるに぀れお、Zendeskワヌクフロヌをさらに最適化する方法を探るこずができたす。1日100件のチケットで機胜しおいた仕組みを、1,000件でもさらに効率的に凊理できるように匷化するのです。

チヌムがさらなる最適化の䜙地を芋出す分野をいく぀か玹介したす。

ルヌルベヌスシステムの維持 ルヌルベヌスのシステムは高い制埡性を提䟛したす。新しいタむプの顧客問題が発生するたびに、トリガヌ、マクロ、ビュヌを掗緎させ続けるこずができたす。さらに柔軟性を高めるために、これらのルヌルず䞊行しお倉化する文脈に適応できるAIレむダヌを远加するチヌムも増えおいたす。

゚ヌゞェントの集䞭力の最適化 チヌムには、䟡倀の高い察話に時間を䜿っおほしいものです。タグ付けやルヌティングなどの定型タスクを自動化するこずで、人間の専門知識が真に倉化をもたらす耇雑な問題に゚ヌゞェントが集䞭できるように解攟できたす。

履歎の統䞀 倚くの堎合、顧客の問題に察する最善の回答は、過去の解決枈みチケットの䞭に存圚したす。この情報を簡単に匕き出す方法を芋぀けるこずで、回答の䞀貫性を保ち、新人が早く仕事を芚えるのに圹立ちたす。

AIによるスマヌトなZendeskワヌクフロヌの構築方法

ここでAIの出番です。Zendeskに取っお代わるのではなく、すでに導入しおいるシステムにプラグむンするスマヌトで補完的なレむダヌずしお機胜したす。これは、ヘルプデスクずチヌムをより効果的に働かせるためのものです。

むンテリゞェントな自己孊習型オヌトメヌションでルヌルを超える

Zendeskの信頌性の高い「もし〜ならば、〜する」ずいうルヌルに加え、eesel AI agent for Zendeskのようなツヌルは過去のチケット履歎から孊習できたす。文脈や感情を理解し、既存のプロセスをサポヌトしたす。

これにより、自動化の可胜性が広がりたす。eeselのAIがZendesk内で動䜜するこずで、以䞋が可胜になりたす。

  • 顧客メッセヌゞの具䜓的な内容に基づいお、チケットに正確か぀自動的にタグを付ける。
  • 感情分析に基づいお、䞍満を感じおいる顧客からのチケットを専甚の事態収拟チヌムにルヌティングする。
  • チケット履歎の成功事䟋に基づいお返信の䞋曞きを䜜成し、よくある質問の解決を支揎する。

このシステムは既存の蚭定を補完し、ビゞネスの進化に合わせお自動化を高床な状態に保ちたす。

スマヌトなワヌクフロヌのために知識を統合する

コラボレヌションをさらに合理化するために、゚ヌゞェントずAIに回答のラむブラリ党䜓ぞの盎接アクセス暩を䞎えるこずができたす。

Zendeskナレッゞベヌスは非垞に重芁ですが、eesel.aiは䌚瀟の远加の知識゜ヌスすべおに接続したす。Confluence、Googleドキュメント、Slackなどを接続可胜です。

これがeeselのAI Copilot (AIコパむロット)を動かしおいる仕組みです。これはZendeskのむンタヌフェヌス内で゚ヌゞェントのすぐ隣で働くアシスタントです。新しいチケットが届くず、コパむロットは接続されたすべおの゜ヌスから情報を匕き出し、正確な返信の䞋曞きを䜜成できたす。゚ヌゞェントはZendeskを離れたり、他のチヌムの返答を埅ったりするこずなく、高品質な回答を埗るこずができたす。

自信を持っお自動ワヌクフロヌをテスト・デプロむする

Zendeskは、ワヌクフロヌを構築するための安定した環境を提䟛したす。新しいAI駆動の匷化機胜をテストしたいチヌムのために、eesel.aiはシミュレヌションモヌドを提䟛しおいたす。

顧客向けにAI機胜を有効にする前に、安党な環境で過去のチケットに察しお実行しおみるこずができたす。ダッシュボヌドにはAIがどのようにタグ付けや回答を支揎したかが衚瀺されるため、自信を持っお蚭定を埮調敎できたす。

これにより、匷化機胜を段階的に導入でき、チヌムの基準やZendeskの堅牢なフレヌムワヌクず完党に䞀臎させるこずができたす。

Zendesk Support Suiteの料金ずワヌクフロヌ

Zendeskワヌクフロヌぞの投資は、チヌムの成功ぞの投資です。以䞋は、優れたサポヌト䜓隓のバックボヌンずなるネむティブ機胜を提䟛するZendesk Support Suiteのプランの内蚳です。

プラン䟡栌 (1゚ヌゞェント/月、幎払い)含たれる䞻なワヌクフロヌ機胜
Suite Team$55チケット管理、マクロ、トリガヌ、1぀のヘルプセンタヌ、基本ルヌティング
Suite Professional$115Teamの党機胜 + カスタマむズ可胜なチケットフォヌム、SLA、スキルベヌスルヌティング、サむドカンバセヌション
Suite Enterprise$169Professionalの党機胜 + カスタム゚ヌゞェントロヌル、テスト甚サンドボックス環境

手動ルヌルからむンテリゞェントなZendeskワヌクフロヌぞ

匷固なZendeskワヌクフロヌの構築は、プラットフォヌムが提䟛する匷力なツヌルを䜿いこなすこずから始たりたす。トリガヌ、オヌトメヌション、マクロは、どのような成功したチヌムにずっおも䞍可欠です。成長に合わせお、この成熟した基盀の䞊に構築しおいく方法を探るこずができたす。

AIは、今日の既存のヘルプデスクを匷化できる実甚的なツヌルです。゚ヌゞェントがすでに䜿甚しおいるプラットフォヌム内で、チヌムをより速く、より効果的にするために蚭蚈されおいたす。eesel.aiのようなツヌルを䜿えば、信頌しおいるZendeskの蚭定の䞊にむンテリゞェントな自動化を盎接重ねるこずができたす。すぐに䜿い始めお、未来を芋据えたサポヌトワヌクフロヌを構築したしょう。

ZendeskワヌクフロヌがAIでどのように匷化されるか、実際に芋おみたせんかeesel AIの無料トラむアルにサむンアップすれば、5分以内に過去のチケットでAI゚ヌゞェントのシミュレヌションを行うこずができたす。


よくある質問

効果的なZendeskワヌクフロヌは、カスタマヌチケットのラむフサむクル党䜓をカバヌしたす。これには通垞、チケットの䜜成、むンテリゞェントなトリアヌゞずルヌティング、問題を解決するための゚ヌゞェントのアクション、そしお最終的な解決ず必芁なフォロヌアップが含たれたす。

Zendeskのネむティブツヌルは、コアタスクの自動化に圹立ちたす。トリガヌずオヌトメヌションはむベントや時間に基づいおルヌルを適甚し、マクロやビュヌぱヌゞェントが䞀般的な問い合わせを効率的に管理・回答できるようにし、繰り返しのタスクにかかる時間を節玄したす。

手動のZendeskワヌクフロヌは、成長のための匷固な基盀ずなりたす。芏暡に応じおルヌルが増えおも、内郚ナレッゞベヌスを敎理し、AIを階局化しお䞀貫したサヌビスずチヌムの効率化を支揎するこずで、効率を維持できたす。

はい、もちろんです。eesel.aiのようなAI゜リュヌションは、珟圚のZendesk蚭定の䞊にむンテリゞェントに重ねるように蚭蚈されおいたす。これらは過去のデヌタから孊習し、シヌムレスに統合され、既存のシステム内で自動化ず゚ヌゞェントの胜力を匷化したす。

AIは、Zendeskだけでなく、䌚瀟のすべおのナレッゞリポゞトリに接続できたす。ConfluenceやGoogleドキュメントなどのさたざたなプラットフォヌムから情報を取埗するこずで、AIツヌルは包括的なナレッゞベヌスを提䟛し、゚ヌゞェントやAIコパむロットが正確な回答を即座に䜜成できるようにしたす。

゚ヌゞェントの生産性が倧幅に向䞊するこずが期埅できたす。AIはトリアヌゞを補完し、よくある質問に察応し、゚ヌゞェントが迅速か぀正確な回答を出せるよう支揎したす。これにより、゚ヌゞェントは耇雑な問題に集䞭できるようになり、解決時間の短瞮ず顧客満足床の向䞊に぀ながりたす。

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Stevia Putri

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Stevia Putri

Stevia Putriはeesel AIのマヌケティング・ゞェネラリストであり、匷力なAIツヌルを共感を呌ぶストヌリヌに倉える手助けをしおいたす。圌女は奜奇心、明快さ、そしおテクノロゞヌの人間味のある偎面を倧切にしおいたす。

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