タスク自動化に向けたAIによる推奨の確認と適用

アドオン

Copilot

検証済みのAI要約◀▼

AIによる推奨を活用することで、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ことができます。目的、センチメント、言語、エンティティに関するインサイトを基に、トリガーやオートリプライを作成したり、未使用のビジネスルールを確認したり、オートアシストのプロシージャを改善したりできます。これらの推奨事項は任意で実施でき、適用するかどうかはすべて管理できます。推奨事項を活用することで、作業効率を高め、手作業による負担を軽減できます。また、推奨事項のアーカイブから、これまでに実行したアクションの履歴を確認できます。

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管理センターおよび管理センターホームの「推奨事項」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。「推奨事項」ページには、オートアシストの設定の改善に関するガイダンスや、未使用のビジネスルールとマクロの見直しに関する提案も含まれます。

この記事では、以下のトピックについて説明します。

Copilotによる推奨について
推奨アクションを実行する
推奨事項のアーカイブを表示する
推奨の例

アカウントでの効果的なAI設定の監視と最適化

Copilotによる推奨について

Copilotによる推奨では、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、未使用のビジネスルールの整理、ニーズに合わせたZendesk AIのカスタマイズなど、効率化を図れる箇所を積極的に見つけ出します。

チケットデータに基づいて生成される推奨には、以下が含まれる場合があります。

チケットの目的、センチメント、言語、および検出されたエンティティに基づく、新規または更新されたトリガとオートリプライの提案。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。

詳細については、後述の「推奨の例」を参照してください。
未使用のトリガ、自動化、マクロを確認させる提案
これらの提案に従うと、時間の経過とともに蓄積されるビジネスルールやマクロを整理することができます。
オートアシストの設定の改善に関するガイダンス（引き継ぎ率の高いプロシージャの見直しに関する提案など）
たとえば、カスタマーとのやりとりの42%をエージェントに引き継いだプロシージャがあった場合、Copilotがプロシージャの見直しを提案することがあります。

推奨を実施する前に、次のような情報や関連する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、またはその推奨内容がエージェントにどのように役立つか。
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。
ビジネスルールまたはマクロが最後に使用された日時。

Copilotからの推奨アクションを実行する場合は、リンクをクリックして関連ページに移動します。

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。承認されたものや却下されたものも含め、すべての推奨事項をアーカイブで確認できます。

推奨アクションを実行する

推奨事項は毎週更新されます。Copilotユーザーのお客様には推奨アクションが表示されますが、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、「管理者Copilot」>「推奨事項」を選択します。
推奨のタイプをすばやく見つけるには、「フィルター」をクリックします。
「機能」メニューで、1つ以上のオプションを選択し、「フィルターを適用」をクリックします。
詳細を確認してアクションを実行するには、推奨事項をクリックして展開します。
チケットデータの内容によって、選択できるオプションは異なります。
- 推奨されるトリガまたはオートリプライを作成するには、「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。
- 未使用のビジネスルールまたはマクロを確認するには、ボタンをクリックすると関連ページに移動します。
  
  未使用のトリガ、自動化、またはマクロを確認し、必要に応じて削除します。
- オートアシストのプロシージャを改善するには、「プロシージャを編集」をクリックします。
  
  必要に応じてプロシージャを編集し、「公開」をクリックします。
設定が完了すると、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。
推奨事項に「完了」のマークを付けると、その項目は推奨事項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。

推奨事項のアーカイブを表示する

完了としてマーク済みまたは却下済みの推奨は、必要に応じて確認できるよう推奨事項のアーカイブに追加されます。

推奨事項のアーカイブを表示するには

管理センターで、サイドバーの「 AI」をクリックし、「管理者Copilot」>「推奨事項」を選択します。
「アーカイブを表示」をクリックします。
推奨事項のアーカイブが開きます。
アーカイブされた推奨事項をクリックして詳細情報を確認します。

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「Support」グループにルーティングする。
期待される改善	解決時間を1時間短縮できる。
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「卒業式の日程」という目的があった。これらのチケットの大部分（16.7%）は、同じ「Support」グループにルーティングされていた。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可能。

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	「トランザクション失敗（4回以上）」の目的を含むチケットにオートリプライを送信する。
期待される改善	解決時間を1時間短縮できる。
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可能。

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する。
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た。優先度の手動更新には、1チケットあたり平均6時間かかっていた。これは自動化によって短縮可能。

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時間短縮できる。
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「アカウントエラー」のエンティティが含まれていた。これらのチケットの大部分（16.7%）は、チケットタイプが「問題」に変更されていた。手動による各チケットのトリアージに、平均で1時間かかっていた。これは自動化によって短縮可能。

言語に基づく推奨の例

推奨されるアクション	特定の言語のチケットを「イベリアサポートチーム」グループにルーティングする。
期待される改善	解決時間を54分短縮できる。
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、スペイン語の言語が割り当てられていた。これらのチケットの大部分（98%）が、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た。手動による各チケットのルーティングには、平均で54分かかっていた。これは自動化によって短縮可能。