Zendesk AIの実践

Zendeskによると、AIが機能すると、チケットキューが迅速化され、初回応答時間が短縮されます。サポートシステムは少しタイトになり、少し速く、少し管理しやすくなります。

しかし、過剰に期待するのは簡単です。AIは皮肉を理解しません。常に正しくタグ付けするわけではありません。質問に関係のないヘルプ記事を提案するかもしれません。これらの見落としに注意し、時間をかけて調整する必要があります。

ツール自体は壊れていませんが、それらの下にあるワークフローとコンテンツの質次第です。マクロが古くなっているか、ヘルプセンターが混乱している場合、AIは間違った回答をより早く押し出すだけです。

だからこそ、初期段階の結果は誤解を招くことがあります。自動化が機能しているように見えますが、返信が速く送信されているからです。しかし、それらの返信がトピックから外れているか、エージェントが後で修正している場合、何も節約できていません。

良い結果の実際の姿

Zendesk AIが正しく設定され、クリーンなコンテンツと堅実なワークフローと組み合わされると、チームの本当のプレッシャーを軽減できます。

良い結果の例は次のとおりです：

• エージェントが手動で処理するチケットが減少している
• 初回応答までの時間が短縮され、特に一般的な問題において
• FAQや注文更新の解決時間が顕著に短縮される
• 提案された返信が顧客の意図に合致し、重い編集なしで使用される
• 顧客が明確化のためにチケットを再オープンすることがなくなる

これらの兆候が見られる場合、AIはその役割を果たしています。完璧ではなく、魔法のようでもなく、実際に役立つ方法で機能しています。これらのことが見られない場合、AIはアイドル状態であるか、静かに余分な作業を生み出している可能性があります。

第5.1章：チケットタイプ別のユースケース

サポートチームが実際に生産で見ていることに基づいて、Zendesk AIが最も効果的に機能する場所は次のとおりです：

返金リクエスト
AIは、注文番号を確認し、ポリシー記事へのリンクを提供し、必要な詳細を事前に収集することで、顧客を返金プロセスに導くことができます。返金自体は行いませんが、エージェントがゼロから始める必要がないように道を開きます。

よくある質問とハウツーチケット
これらは簡単に解決できる問題です。「パスワードを変更するにはどうすればいいですか？」や「過去の注文をどこで確認できますか？」といった質問は、自動化に最適です。AIはマクロを送信したり、ヘルプ記事を提案したり、設定に応じてチケットを自動的にクローズすることができます。

注文状況と配送の更新
バックエンド（Shopifyなど）に接続されると、AIエージェントはリアルタイムの配送情報を取得し、即座に応答できます。これにより、エージェントは顧客に荷物が輸送中であることを伝えるために注文を掘り下げる必要がなくなります。

トピック、トーン、または言語に基づくルーティング
トリアージが有効になっていることで、AIは意図、緊急性、さらには感情的なトーンを検出し、チケットをより正確に分類できます。つまり、誤ってルーティングされるチケットが減り、エスカレーションが速くなり、キュー間の移動が少なくなります。

これらは、チームの進行を遅らせる高頻度で低労力のチケットです。Zendesk AIは複雑な問題を解決することはできませんが、繰り返しの作業を取り除くことができます。

第5.2章: 機能する統合の例（Shopifyの例） 

Zendesk AIが実際にうまく機能する最も明確なユースケースの一つは、Shopifyとの連携です。

Shopifyを使用しているEコマースブランドは、ボリュームが高く、質問が繰り返される傾向があるため、迅速な成果を得ています。これは、自動化が迅速に顕著な違いを生むことができる環境の一種です。

実際にそれがどのように見えるかは次のとおりです：

AIエージェント は、Shopifyからのライブデータを引き出すことで、注文追跡や配送に関する質問に即座に応答できます。顧客は、エージェントが手動でログインして確認するのを待つことなく、すぐに回答を得ることができます。

返金または返品リクエストは部分的に自動化されています。AIは必要な情報を収集し、注文を確認し、返品ポリシーへのリンクも提供します。ほとんどの場合、エージェントはレビューして承認をクリックするだけで済みます。

Copilotは、紛失したパッケージや誤ったアイテムなどの状況に対する返信をドラフトすることで、エッジケースを支援します。エージェントはしっかりとした出発点を得て、ゼロから書くのではなく小さな編集を行います。

その間、人間のエージェント は、ルーチンのチケットに答える時間を減らし、苦情、物流の問題、またはエスカレーションに対処する時間を増やします。

これは「設定して忘れる」ものではありません。クリーンなShopifyデータと明確な返金プロセスが必要です。しかし、統合がしっかりしていると、AIはダッシュボードの別のボタンではなく、実際の時間節約になります。

サポートワークフローにおけるAIの前後

AIの前	AIの後
エージェントはすべてにタグ付け、ルーティング、応答します	AIは一般的なチケットを自動的に処理します
同じFAQが何度も回答されます	マクロと返信がリアルタイムで提案されます
チケットが一般的なキューに積み上がります	トリアージがチケットを適切なチームに迅速にルーティングします
マクロとヘルプドキュメントがあまり使用されていません	Copilotがそれらを見やすく、使いやすくします
応答時間は遅いままで、単純な問題でも同様です	最初の応答時間は人員を増やさずに短縮されます
エージェントはエスカレーションやエッジケースに集中します

第5.3章: 実際のチームの声  

機能、ユースケース、ワークフローを見てきました。今、実際に重要なことはこれです。これは、Zendesk AIをライブサポート環境に導入したユーザーからの実際のレビューです。

フィードバックはCapterraやSoftwareReviewsなどの公的なソースから来ています。その中にはポジティブなものもあれば、批判的なものもあります。すべては、日常のサポートでZendesk AIに依存しているときにチームが実際に経験していることを反映しています。

Zendesk AIのユーザーフィードバック

"正直なところ、かなり悪いです。30日間試しましたが、意図モデルはすべてのビジネスに対応していません。そして高価です。今、ultimateやJochem.aiを検討しています。うまく機能した唯一のものは、Zendesk talkの文字起こし機能でした。それはZendesk professionalのデフォルト機能であるべきです。"
— Redditユーザー
出典: Reddit

"Zendeskは同じ状況にあるようで、企業を買収し、できるところにAIを組み込んでいます。しかし、私はそれに追いついて有用にするのに苦労しています。しかし、ZDの他の代替案を見ると、彼らはAIとよりシームレスに統合されており、すべてがインターフェースの一部になっています。"
— Redditユーザー
出典: Reddit

"一部のユーザーは、高度な機能が複雑であると感じており、プラットフォームはコストが高く、学習曲線が急であるため、小規模ビジネスには理想的ではないと指摘しています。"
— Desku Blog
出典: Desku

"Zendeskは、422件のレビューを受けているにもかかわらず、平均評価が1.58と最も低く、否定的なレビューが354件と著しく多いです。"
— Competitors App
出典: Competitors App