タスク自動化に向けたAIによる推奨の確認と適用（ベータ版）

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Copilot

検証済みのAI要約◀▼

タスクの自動化やチケットワークフローの最適化に向けた、AIによる推奨を確認してみましょう。目的、センチメント、言語、エンティティなどのチケットデータを分析することで、トリガやオートリプライを作成し、業務効率を高めることができます。推奨を確認し、必要に応じて適用し、今後の改善のためにフィードバックを提供してください。この機能により、手作業の削減、解決時間の短縮、そしてサポートニーズに合わせたAIのカスタマイズが可能になります。

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管理センターの「概要：Copilot」ページは、Copilotのすべての機能を一元管理できるハブです。

アカウントでCopilotの使用を開始すると、AIによる推奨のリストがこのページに表示され、毎週更新されます。これらの推奨は、チケットの目的、センチメント、言語、検出されたエンティティに基づいて、トリガやオートリプライを作成することで、タスクの自動化やチケットワークフローの最適化を図るための実践的なガイダンスです。

この記事では、次のトピックについて説明します。

Copilotによる推奨について
推奨に基づいてアクションを実行する
推奨の例

Copilotによる推奨について

Copilotの推奨は、繰り返しの多いタスクの自動化、チケットワークフローの改善、ニーズに合わせたZendesk AIのカスタマイズなどの機会を積極的に開拓します。推奨を表示するには、アカウントでインテリジェントトリアージを有効化し、設定しておく必要があります。

推奨は、チケットに含まれる以下のデータをもとに生成されます。

目的：チケットの内容についての予測です。
センチメント：カスカマーが自分のリクエストについてどのように感じるかを予測します。
エンティティ：チケットやメッセージングの会話で検出された固有の情報です。
言語：チケットで使用されている言語についての予測です。

チケットデータに応じて、新規または更新されたトリガやオートリプライが推奨として提示されます。たとえば、同じ目的を持つチケットが頻繁に同じ返信で対応されている場合、Copilot がこれらの目的向けにオートリプライの設定を提案することがあります。

推奨を受け入れる前に、次の情報やインサイトを確認できます。

推奨アクションの内容

推奨されるトリガには、エージェントやグループへのルーティング、チケットタイプや優先度、フォーム、ステータスの更新などのアクションが含まれます。推奨されるオートリプライには、自動応答の送信アクションが含まれます。
チケットの解決時間をどれくらい短縮できるか、または特定のチケットの処理時間をどれだけ削減できるか。
所定の期間内に検出された目的、センチメント、エンティティを持つチケットの数、それらのチケットのうち特定のアクションが実行された割合、およびそのアクションを手動で実行するのにかかった平均時間。

推奨を適用したい場合は、リンクをクリックしてください。条件、アクション、担当者の設定があらかじめ入力された推奨トリガまたはオートリプライの「トリガ」ページが開きます。あとは設定内容を確認して、公開するだけです。

推奨を適用しない場合は、その理由をフィードバックすることで、今後の推奨がより正確で有用なものになります。推奨が関連性に欠けている場合や、すでに自動化されている場合、あるいは異なるロジックが必要な場合は、却下することを検討してください。

管理者は常に、アカウントにどの推奨を適用するかを完全に管理できます。推奨に関するすべての決定と実行には、管理者の承認が必要です。

推奨に基づいてアクションを実行する

関連性のある推奨は、「概要：Copilot」ページで毎週更新されます。Copilotを使用するお客様は「推奨」セクションを表示できますが、推奨が提供されない場合もあります。

アカウントで表示される推奨の例については、「推奨の例」を参照してください。

推奨のアクションを実行するには

管理センターで、サイドバーの「AI」をクリックし、「概要」>「概要：Copilot」を選択します。
「推奨」セクションは表示されるまでスクロールし、推奨をクリックして詳細情報を表示します。
「トリガを検討」をクリックします。
トリガ情報が入力された「チケットトリガを作成」ページが開きます。
入力済みの情報を確認し、「トリガ名」と「トリガカテゴリ」を入力します。
「トリガを作成」をクリックします。
トリガを作成すると、通知が表示されます。
通知内の「推奨に戻る」をクリックし、「概要：Copilot」ページに戻ります。
推奨に「完了」のマークを付けると、その項目は推奨リストから除外されます。
「推奨」セクションの下部にある「アクション」メニューを開き、「完了してマークする」を選択します。

推奨のアクションを実行しない場合は、「却下」を選択してリストから推奨を削除します。

却下した推奨について、任意でフィードバックを送信できます。

今後の推奨の正確性と妥当性を高めるために、フィードバックを共有することが重要です。

推奨の例

このセクションの例は、アカウントで表示されるさまざまなタイプの推奨を説明しています。

目的に基づくトリガの推奨の例

推奨されるアクション	特定のチケットを次のグループにルーティングする：Support
期待される改善	解決時間を1時間短縮できます。
説明と根拠	一部の目的を持つチケットに、同じエージェントグループへルーティングされる傾向があります。このアクションを自動化することで、手動のトリアージを減らし、解決時間を短縮します。
根拠となるインサイト	167件のチケット（88%）に次の目的が含まれていました：卒業式の日程。これらのチケットの大部分（16.7%）は、同じグループ「Support」にルーティングされています。手動による各チケットのルーティングには、平均で1時間かかっています。これは自動化によって短縮できます。

目的に基づくオートリプライの推奨の例

推奨されるアクション	次の目的を持つチケットにオートリプライを送信する：トランザクション失敗（4回以上）
期待される改善	解決時間を1時間短縮できます。
説明と根拠	一部の目的を持つチケットに、同じ返信が返される傾向があります。このアクションを自動化することで、手作業を減らし、解決時間を改善します。
根拠となるインサイト	167件のチケット（88%）に次の目的が含まれていました：トランザクション失敗、バッテリの充電に関する問題、レートロックのリクエストを受付、従業員給付への加入方法、遅刻届の送信。これらのチケットの大部分（16.7%）には、同じ返信が返されています。手動による各チケットのルーティングには、平均で1時間かかっています。これは自動化によって短縮できます。

センチメントに基づくトリガの推奨の例

推奨されるアクション	ネガティブなセンチメントのチケットに対して、優先度を「高」または「緊急」に自動設定する
期待される改善	エージェントの応答時間を短縮し、エスカレーションリスクを軽減します
説明と根拠	ネガティブなセンチメントのチケットは、たいていの場合において緊急です。チケット優先度を自動的に上げることで、これらのケースにすぐに対応できます。顧客満足度を向上させ、解約を防ぐための一つの方法になります。
根拠となるインサイト	過去30日間で、23件のチケット（12%）にネガティブなセンチメントが割り当てられました。エスカレーションの28%は、これらのチケットへの応答が遅れたことにより発生しています。優先度の手動更新には、1チケットあたり平均6時間かかっています。これは自動化によって短縮できます。

エンティティに基づく推奨の例

推奨されるアクション	次のエンティティの場合は、チケットタイプを変更する：アカウントエラー
期待される改善	解決時間を1時間短縮できます。
説明と根拠	一部のエンティティを持つチケットは、同じチケットタイプに変更される傾向にあります。このアクションを自動化することで、手動のトリアージを減らし、解決時間を短縮します。
根拠となるインサイト	167件のチケット（88%）に、次のエンティティが含まれていました：アカウントエラーこれらのチケットの16.7%は、チケットタイプが「問題」に変更されています。手動による各チケットのトリアージには、平均で1時間かかっています。これは自動化によって短縮できます。

言語に基づくの推奨の例

推奨されるアクション	特定の言語のチケットを次のグループにルーティングする：イベリアサポートチーム
期待される改善	解決時間を54分短縮できます。
説明と根拠	特定の言語のチケットが、同じグループにルーティングされる傾向にあります。このアクションを自動化することで、手動のトリアージを減らし、解決時間を短縮します。
根拠となるインサイト	4370件のチケット（10%）に、次の言語が割り当てられていました：スペイン語これらのチケットの大部分（98%）は、同じグループ：「イベリアサポートチーム」にルーティングされています。手動による各チケットのルーティングには、平均で54分かかっています。これは自動化によって短縮できます。