Zoho Desk Zia Auto Tagsの完全な概要

サポートキューにチケットが絶え間なく殺到しているなら、お決まりの状況をご存知でしょう。一件一件手作業で仕分け、分類し、担当者に割り振る作業は、本来チームが顧客の問題解決に使えるはずの時間を奪います。自動チケットタグ付けは、このカオスに秩序をもたらすことで、この問題を解決するはずです。

このガイドでは、Zoho DeskのAI機能であるZiaオートタグについて解説します。その仕組みや利点、そして導入前に知っておくべき重大な欠点についても詳しく掘り下げていきます。

Zoho Desk Ziaオートタグとは？

Ziaは、Zoho Deskヘルプデスクプラットフォームに組み込まれたAIアシスタントです。その役割は、サポート担当者が日々行う反復作業の一部を自動化することです。

具体的には、Zoho Desk Ziaオートタグ機能は、このAIを使って受信チケットを読み取り、関連するラベル、つまり「タグ」を自動的に付与します。その目的は、誰も手作業でチケットを分類する必要をなくすことです。これにより、チケットが適切なチームに迅速に届き、担当者は問題の概要を素早く把握できるため、作業の優先順位付けが容易になります。

Zoho Desk Ziaオートタグの仕組みと主な要件

自動化のスイッチを入れる前に、Ziaがどのように起動し、動作するのかを理解することが重要です。実は、そのためにはいくつかのかなり大きなハードルをクリアする必要があります。

トレーニングプロセス：過去のデータの分析

Ziaの自動タグ付けは、単にオンにすれば使えるものではありません。チームの過去のチケットを徹底的に調査し、特定のパターン、キーワード、よく使われるフレーズを学習してトレーニングする必要があります。

ここで最初の大きな問題点があります。Zoho自身のドキュメントによると、Ziaがトレーニングを開始するには、部門ごとに最低3,000件の個別チケットが必要です。新規または小規模のサポートチームにとって、これは膨大な数です。この量に達するまでには、数ヶ月、あるいは数年かかるかもしれません。

さらに悪いことに、ライブチャット（SalesIQ）、電話、その他のカスタムソースからのチケットは、このトレーニング中に完全に無視されます。これにより、AIの顧客問題に対する理解に大きな盲点が生まれます。

eesel AIのような、より現代的なAIプラットフォームでは話が違います。これらは迅速なスタートを切れるように設計されています。数回のクリックでヘルプデスクを接続でき、最小要件やチャネル制限なしに、すべてのチケット履歴を対象にすぐにトレーニングを開始します。これは、データのごく一部だけでなく、すべてから学習することを意味します。

キーワードのクラスタリングとタグの生成

3,000件のチケットというゴールラインをようやく越えると、Ziaは作業を開始します。頻繁に使用されるキーワードを見つけ、「クラスター」にグループ化します。例えば、「支払い」「請求書」「請求」といった単語を同じグループにまとめるかもしれません。

次に、そのクラスターのタグ名（「請求に関する問題」など）を作成します。このプロセス全体はブラックボックスのようなもので、どのキーワードをグループ化するかを指示することはできません。唯一できるコントロールは、Ziaが判断を下した後に提案するタグ名を管理することだけです。

新規および進行中のチケットへの自動タグ付け

トレーニングが完了すると、Ziaは新しいチケットをスキャンし、その内容をキーワードクラスターのいずれかと照合しようとし、タグを適用します。会話が続くと、Ziaは古いタグを削除することなく新しいタグを追加でき、チケットの進展に応じてコンテキストを追加するのに役立ちます。

ユースケースと実践的なメリット

やがて稼働し始めると、自動タグ付けは多忙なヘルプデスクを整理するための真の利点をもたらします。

チケットルーティングとワークフローの改善

これらの自動タグを使用して、Zoho Deskのワークフロールールを開始できます。例えば、「キャンセル」や「返金」とタグ付けされたチケットは、すぐに対応できるようリテンションチームに直接送ることができます。

この種の基本的なルーティングは便利ですが、eesel AIのような、より高度なワークフローツールを備えたプラットフォームは、さらに多くのことができます。単にルーティングするだけでなく、AIが外部APIを呼び出して顧客のサブスクリプション状況を確認したり、複数のチケットフィールドを一度に自動更新したりするなどのカスタムアクションを設定できます。

顧客のトレンドと問題の特定

Zoho DeskのZiaダッシュボードには、「トレンドのオートタグ」セクションがあり、マネージャーは顧客が最も頻繁に問い合わせてくるトピックを素早く確認できます。これは、広範囲にわたる製品のバグを発見したり、ナレッジベースのギャップに気づいたり、改善が必要なカスタマーエクスペリエンスの箇所を特定したりするのに役立ちます。

エージェントのオンボーディングとコンテキスト収集の迅速化

タグはエージェントに即座にコンテキストを提供します。会話履歴全体を読まなくても、チケットの要点を把握できます。これは、新人や、異なるチーム間でチケットが引き継がれる際に大きな助けとなります。

主な制限事項

Ziaオートタグのアイデア自体は良いものですが、いくつかの実践的な制限により、多くのサポートチームにとっては困難、場合によっては不可能なソリューションになる可能性があります。

高い導入障壁

3,000件という最小要件は、多くのチームにとって致命的です。スタートアップや中程度のサポート量の企業の場合、この機能をオンにするのに十分なデータが蓄積されるまで、非常に長い時間待つことになるかもしれません。

対照的に、eesel AIのようなツールは、数ヶ月ではなく数分で稼働開始できるように設計されています。既に使用しているツールに接続し、すぐに学習を開始するため、恣意的なデータ量の壁にぶつかることなく、すぐに価値を得ることができます。

限られたデータソースが不完全な全体像を生む

トレーニング中にライブチャットや電話のようなチャネルを無視することで、Ziaは不完全なデータセットに基づいてインテリジェンスを構築しています。これは、そのタグが顧客の問題の全範囲を正確に捉えられない可能性があり、誤った分類や混乱につながる可能性があることを意味します。

eesel AIは、すべてのナレッジソースを接続することでこれを回避します。ヘルプデスク、社内wiki（ConfluenceやGoogle Docsなど）、チャットツール（Slackなど）と統合し、顧客との会話と社内ナレッジの両方について360度の完全なビューを取得します。

コントロールとカスタマイズ性の欠如

Ziaでは、AIの動作方法についてあまり発言権がありません。そのロジックを微調整したり、独自のキーワードグループを定義したり、ビジネスの運営方法に合わせてその動作を調整したりすることはできません。基本的には、Ziaが独自に考え出したタグを編集または削除することしかできません。

この硬直的なアプローチは、eesel AIのようなプラットフォームで得られる完全なコントロールとはかけ離れています。その直感的なプロンプトエディタとワークフローエンジンにより、AIのペルソナを定義し、どのチケットを自動化するかを正確に指示し、プロセスに完全に一致するカスタムアクションを構築できます。

長期的なトレンド分析が不十分

ここにもう一つ大きな欠点があります。Zoho Deskのユーザー自身が指摘しているように、「トレンドのオートタグ」ダッシュボードは過去24時間の表示に固定されています。これにより、戦略的な計画や報告にまさに必要な、週次や月次のトレンド分析を行うことが不可能になります。

一方、eesel AIは、1日を超えた視点での実用的なレポートを提供します。その分析ダッシュボードは、時間経過に伴うトレンドを発見し、ナレッジベースの不足箇所を特定するのに役立つように構築されており、改善への明確な道筋を示します。

Zoho Deskの価格：Ziaオートタグはどのプランに含まれる？

もちろん、コストはパズルの大きなピースです。Zoho Desk Ziaオートタグのような高度なAI機能は、すべてのプランに含まれているわけではありません。自動タグ付けを含むZiaの全機能を利用するには、最上位プランに高額な料金を支払う必要があります。

プラン	価格（年間払い）	含まれる主なAI機能
スタンダード	$14/ユーザー/月	生成AI（自身のOpenAI APIキー経由）、顧客満足度評価。
プロフェッショナル	$23/ユーザー/月	スタンダードの全機能 + ブループリント（ドラッグ＆ドロップによる自動化）。
エンタープライズ	$40/ユーザー/月	プロフェッショナルの全機能 + Zia AIアシスタント（オートタグ、感情分析、フィールド予測を含む）、アンサーボット。

ご覧のとおり、チームはネイティブの自動タグ付け機能を利用するためだけに、最も高価なエンタープライズプラン（ユーザーあたり月額$40）にコミットする必要があります。

より良い代替案：eesel AI

Zoho DeskのZiaオートタグの制限や価格設定が少し窮屈に感じるなら、eesel AIのような、より柔軟で強力なソリューションが適しているかもしれません。既存のヘルプデスク（Zoho Desk、Zendesk、Freshdeskを含む）や他のツールに直接プラグインし、硬直的なシステムに縛られることなく、現在の設定を改善します。

eesel AIが異なる点は次のとおりです：

• 数ヶ月ではなく数分で稼働開始： 3,000件のチケットという最小要件は忘れてください。eesel AIはヘルプデスクやナレッジベースに接続し、過去の会話から即座に学習を開始するため、初日から自動化を始めることができます。

• ローンチ前に自信を持ってテスト： eesel AIにはシミュレーションモードがあり、過去の何千ものチケットで設定をテストできます。これにより、実際の顧客とのやり取りに触れる前に、どのように動作するかを正確にプレビューできます。

• 自動化を完全にコントロール： 基本的なタグ付けだけで満足しないでください。eesel AIのカスタマイズ可能なワークフローエンジンを使えば、どのチケットを自動化し、AIが何をすべきかを正確に決定できます。タグ付けやルーティングから、APIコールでShopifyの注文情報を検索することまで可能です。

• 透明で予測可能な価格設定： 1つの機能のために最も高価なプランにアップグレードする必要はありません。eesel AIの価格設定は明確で使用量に基づいており、解決ごとの料金はないため、チケット量が増えてもコストは予測可能です。

このビデオでは、Zoho DeskのAIを使用して顧客の問題を自動的に予測および検出する方法について、より詳しく解説しています。

Zoho Desk Ziaオートタグを超え、インテリジェントな自動化へ

自動チケットタグ付けは、カスタマーサポートをスケールさせるための良い第一歩です。Zoho Desk Ziaオートタグはそのアイデアは正しいものの、高い導入障壁、柔軟性のないシステム、限られた分析機能のため、迅速な行動が求められるチームにとっては厳しい選択肢となります。サポートを真に効率化するには、迅速で、柔軟で、真にインテリジェントなAIソリューションが必要です。

eesel AIのようなプラットフォームは、サポート自動化の次なる姿を示しています。完全なコントロールを提供し、すべてのナレッジを接続し、数分で開始できるようにすることで、単にチケットを分類するだけでなく、実際に解決を支援するサポートシステムを構築するのに役立ちます。

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