Zoho Desk Ziaをナレッジベースでトレーニングするための完全ガイド

誰もが一度は耳にしたことがあるでしょう。「AIが迅速かつ正確な回答を提供し、サポートチームを燃え尽き症候群から救う」という約束を。しかし、実際にAIを導入しようとしたことがある方なら、現実はもっと苛立たしいものであることが多いとご存知のはずです。AIを思い通りに機能させることが、本当の課題なのです。

Zoho DeskのZiaのようなAIのトレーニングは、スイッチを切り替えて終わり、というわけにはいきません。特定のプロセスが必要であり、さらに重要なのは、AIが学習するための確固たる知識基盤です。このガイドでは、Ziaとは何か、トレーニングの仕組み、機能と価格、そして本格的に導入する前に知っておくべき大きな制約について解説します。

Zoho DeskのZiaとは？

ZiaはZohoに組み込まれたAIアシスタントで、Zoho Deskプラットフォーム内で作業するカスタマーサービスチームを支援するために設計されています。いくつかの主要なタスクを処理する、追加のチームメンバーと考えるのが最も分かりやすいでしょう。

主な役割は、顧客の自己解決のためのアンサーボットの運用、エージェントへの返信提案、チケットの要約、感情分析、チケットの自動タグ付けなどのワークフローの自動化です。ニーズや契約プランに応じて、ZiaはZoho独自のAIで動作させることも、OpenAIのChatGPTと連携させることもできます。これにより、異なる機能が提供されますが、もちろん、それぞれに考慮すべき点があります。これは、ヘルプデスクに直接組み込まれたカスタマーサポートにおけるAIへの高まる需要に応えようとするZohoの試みです。

Ziaの感情分析などのAI機能を示すZoho Deskのインターフェース。この機能は、Zoho DeskのZiaをナレッジベースでトレーニングするプロセスを理解する上で重要です。

Zoho DeskのZiaをナレッジベースでトレーニングする方法

Ziaを稼働させるプロセスは、貴社のナレッジベースに完全に依存します。トレーニングを開始するために知っておくべきことは以下の通りです。

Ziaが学習に必要なもの

Ziaのトレーニングにおける主要な、そして唯一の情報源は、Zoho Deskのナレッジベースです。情報が公開済みの記事に含まれていなければ、Ziaはそれを知ることができません。

始めるには、まずまずの基盤が必要です。Ziaがトレーニングプロセスを開始するには、最低でも30件の公開済み記事が必要です。有効にすると、アンサーボットは自動的に記事から学習を開始します。どの記事が「トレーニング済み」で、どれがそうでないかを確認できるダッシュボードがあります。新しいコンテンツを更新または追加した場合は、手動で再トレーニングを開始できますが、一定の間隔で自動的に再トレーニングも行われます。

「Zia向け」の記事を作成する

Ziaの回答の質は、ナレッジベースの質の高さを直接反映します。より良い結果を得るための、Zoho自身のドキュメントやユーザーからのフィードバックに基づいたベストプラクティスをいくつか紹介します。

読む人ではなく、ざっと見る人のために書く

人々は通常、長くて回りくどい記事ではなく、FAQ形式の簡単な回答を求めています。複雑なトピックは、より小さく、消化しやすい部分に分割することをお勧めします。

明確な見出しを使用する

タイトル、見出し、小見出しを使った明確な構造は非常に役立ちます。これにより、Ziaは情報の階層と文脈をよりよく理解し、適切な部分を見つけて引用しやすくなります。

顧客の視点で表現する

実際の顧客が尋ねるであろう方法でタイトルや質問を書くように心がけましょう。一部のユーザーは、Ziaが単一単語の検索に弱いこと、そして完全な会話形式の質問をされた方がはるかにうまく機能することに気づいています。

記事の長さに注意する

最良の結果を得るためには、記事の長さを100文字から100,000文字の間に保ちましょう。これにより、情報が薄すぎたり、AIが適切に処理するには膨大すぎたりするのを防ぎます。

主な機能と価格

ナレッジベースを整理し、Ziaをトレーニングする努力を払った後、Ziaがチームのために実際に何ができるのか、そしてどれくらいの費用がかかるのかを見ていきましょう。

トレーニングされたZiaがチームのためにできること

正しく設定されれば、Ziaはカスタマーサポートの反復的な作業の一部を自動化するのに役立ちます。利用できる主な機能は以下の通りです。

• **アンサーボット：**ウェブサイトやヘルプセンターに設置できるチャットボットで、顧客が利用できます。ナレッジベースから直接情報を引き出し、質問に即座に回答します。

• **返信アシスト：**エージェントのワークスペース内で、Ziaは顧客のチケットに関連する返信を提案します。ChatGPTとの連携プロセスを経ている場合、社内ドキュメントだけでなく、公開されている知識からも情報を引き出すことができます。

• **チケットの要約とインサイト：**Ziaは長いチケットスレッドの簡単な要約を作成できるため、複雑な問題に非常に役立ちます。また、顧客の感情を分析し、顧客が不満を感じ始めている場合にエージェントに警告を発します。

• **コンテンツ生成：**エージェントはプロンプトを使用して、フォローアップメールや、まだ記事がない一般的な質問への回答など、新しいコンテンツの草稿作成をZiaに手伝わせることができます。

Zoho Deskのアンサーボット。Zoho DeskのZiaをナレッジベースで正常にトレーニングした後に利用可能になる主要機能です。

ZiaのAI機能に関するZoho Deskの価格

Ziaの機能へのアクセスは、Zoho Deskの契約プランに直接関連しています。AI機能が高度になるほど、より上位のプランが必要になります。アンサーボットのような最も便利な機能は、最上位プランでのみ利用可能である点は注目に値します。

各プランに含まれるAI機能の内訳は以下の通りです。

プラン	ユーザーあたり月額料金（年払い）	主なZia / AI機能
Standard	$14	生成AI（独自のOpenAI APIキー経由）
Professional	$23	Standardプランの全機能
Enterprise	$40	アンサーボット、高度なZia（感情分析、自動タグ付け）、生成AI（ネイティブまたはOpenAI）

最後に留意すべき点が一つあります。ChatGPT連携を使用したい場合は、別途、OpenAIの有料の「従量課金制」アカウントが必要です。これは、追加の変動費と、対処すべき複雑さの層がもう一つ増えることを意味します。

Zoho DeskのZiaをナレッジベースでトレーニングする際の主な制約

Ziaは便利そうな組み込みAIソリューションを提供しますが、従来のナレッジベースに完全に依存しているため、いくつかの大きな制約が伴います。本当にスマートで柔軟なAIを求めているチームにとって、これらの欠点は導入を見送る決定的な理由となり得ます。

何を学習させるかを選べない

Ziaが何を学習するかについて、具体的な制御はほとんどできません。ユーザーは、特定のナレッジベースカテゴリでZiaをトレーニングしたり、古くて時代遅れのセクションから学習するのをブロックしたりする方法を求めてきました。しかし、この機能はまだロードマップ上で明確な時期は示されていません。これは、AIが5年前の記事から回答を引き出し、顧客に誤った情報を提供し、エージェントが介入して間違いを修正するという余計な仕事を生み出す可能性があることを意味します。

これはよくある悩みであり、ここでeesel AIのようなツールが異なるアプローチを取ります。eesel AIはスコープ限定ナレッジを提供するため、AIエージェントを特定のドキュメントセットやヘルプセンターのカテゴリに簡単に限定できます。これにより、承認された最新の情報からのみ回答を提供することが保証され、安心して運用することができます。

eesel AIのプラットフォームはスコープ限定ナレッジを可能にし、Zoho DeskのZiaをナレッジベースでトレーニングする際の比較において重要な差別化要因となります。

最も価値のある知識である過去のチケットを無視する

Ziaはナレッジベースの記事のみでトレーニングします。しかし、社内で最も価値があり実用的な知識は実際にどこにあるのでしょうか？それは、チームがすでに解決した何千ものチケットの中にあります。Zohoのフォーラムでは、50,000から125,000件のチケットを持つユーザーが、このチケット履歴はヘルプ記事よりもはるかに価値があると指摘していますが、Ziaはそこから学習できません。Zohoはこの要望が最優先事項であると述べていますが、まだ「開発中」です。そのため、AIはチームが長年かけて見つけ出したニュアンス、回避策、そして現実世界での解決策をすべて見逃してしまいます。

これこそが、eesel AIが作られた目的です。eesel AIは当初から過去のチケットでトレーニングするように設計されています。過去のサポート会話を自動的かつ安全に分析し、ブランドの口調を学び、一般的な問題を理解し、どの解決策が機能したかを確認します。これらはすべて、あなたが指一本動かすことなく行われます。完璧なヘルプドキュメントに書かれていることだけでなく、優秀なエージェントが実際に問題を解決する方法から学習するのです。

Zoho DeskのZiaをナレッジベースでトレーニングするのとは異なり、eesel AIは過去のサポートチケットから直接学習できます。

設定が見かけほど簡単ではない理由

ZiaはZoho Deskに組み込まれていますが、機能を追加するのは簡単な切り替え作業ではありません。ChatGPTとの連携には、技術的な設定、外部APIキーの管理、ZohoとOpenAI間のデータプライバシーに関する懸念への対処が必要です。さらに重要なことに、Ziaの知識はZoho Desk内に留まり、チームが他の場所に保管している貴重な情報を完全に無視してしまいます。

eesel AIなら、数ヶ月ではなく数分で稼働を開始できます。ワンクリック連携により、ヘルプデスクだけでなく、知識が散在するすべての場所に接続できます。Confluence、Googleドキュメント、Notionなどのツールから、会社のインテリジェンスを即座に集約できます。

eesel AIが複数のソースから知識を統合する方法を示すインフォグラフィック。これは標準的なZoho DeskのZiaをナレッジベースでトレーニングする際の制約点です。

公開前にテストする方法がない

Ziaでは、プロセスは基本的に「トレーニングして、展開して、あとは祈る」です。実際の顧客の質問にどのように対応するかをシミュレートしたり、顧客と対話し始めるまで自動化率がどうなるかを知る良い方法がありません。

対照的に、eesel AIには強力なシミュレーションモードが搭載されています。安全なサンドボックス環境で、自社の何千もの過去のチケットを使ってAIを安全にテストできます。これにより、顧客が一人も対話する前に、パフォーマンス、解決率、コスト削減を正確に予測できます。プロンプトを調整し、スコープを調整し、どのように応答するかを正確に確認し、自信を持って展開できます。

eesel AIのシミュレーションモードでは展開前にテストが可能ですが、この機能はZoho DeskのZiaをナレッジベースでトレーニングした後には利用できません。

サポートAIをトレーニングするより良い方法

Zoho DeskのZiaはAIサポートへの基本的な入り口を提供しますが、現代のサポートチームの働き方にあまり合わない、厳格なドキュメント優先のアプローチに縛られています。学習は限定的で、制御は最小限であり、どれほど効果的かを予測するのは困難です。もっと多くを求めるチームには、より良い方法があります。

eesel AIは、柔軟性と現実世界での結果を追求して構築された次世代ソリューションです。組み込みツールの主な制約に対処し、以下の点を提供します。

• **あらゆるものから学習：**洗練されたナレッジベースだけでなく、過去のチケット、社内Wiki、内部ドキュメントからもトレーニングします。

• **完全な制御：**どの知識を使用し、どのタイプのチケットを処理すべきかを正確に決定し、それ以外はすべてエスカレーションします。

• **リスクのない展開：**公開前に自社のデータでパフォーマンスをシミュレーションして確認できるため、予期せぬ事態は起こりません。

• **シンプルでセルフサービス：**営業担当者と話したり、開発者を待ったりすることなく、数分で最初のAIエージェントをセットアップできます。

組み込みAIの限界を超える時が来たのかもしれません。チームの完全な知識を活用する、真にインテリジェントなサポートエージェントを構築する準備ができたら、ヘルプデスクを接続して今日から始めましょう。

eesel AIの無料トライアルを開始する