最近のウェビナー「Unlocking AI Success with Zendesk Knowledge Base（ZendeskのナレッジベースでAI活用を成功に導く）」では、AIを使用してカスタマーエクスペリエンスを向上させるための革新的な戦略を検討しました。このセッションでは、Zendesk CX、製品、およびコミュニティチームのメンバーを含むエキスパートによるパネルから貴重な洞察が得られました。この記事では、イベントの記録、Q&Aの概要、イベントのリソース、イベントのプレゼンテーション資料をすべて紹介します。

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Q&A概要

Enterpriseプランでは、次のようなAI活用ツールを使用してナレッジベースを強化できます。

目的ダッシュボード：カスタマーの一般的な問題を特定し、ナレッジベースに入力します。
生成AIツール：「長文にする」や「トーンの変更」などの機能を使用して、記事の作成を効率化します。
生成検索：ヘルプセンターのエージェントとカスタマーの情報検索を向上させます。
AIエージェント：AIエージェントを活用して、カスタマーからの問い合わせに対応します。

リソース：ヘルプセンターのコンテンツをAI向けに構築するための5つの戦略

現在、Zendeskの生成AIによる応答では、テキストベースのコンテンツのみが使用されます。これには、記事、コミュニティ投稿、横串検索を使用する際のフェデレーテッドソースからの情報も含まれます。

AIエージェントの場合、応答も記事とフェデレーテッドソースからのテキストのみに基づいています。

埋め込みグラフィック、画像、テキストファイル（PDFを含む）のサポートは、ロードマップに予定されており、今年後半に提供される予定です。

はい。生成検索結果は、いずれ匿名ユーザーが利用できるようになるため、サインインしなくてもアクセスできるようになります。当初、早期アクセスプログラムでは、この機能はログインユーザーのみに制限されます。正式リリース後は、ログインしていないユーザーも含め、すべてのユーザーが生成検索を利用できるようになります。

ナレッジベースの記事の整理は、AIエージェントの動作に直接影響することはありませんが、間接的に重要な役割を果たします。ナレッジベースが整理されていれば、カスタマーとチームは正確かつ最新の情報をAIエージェントに提供できます。

記事を効果的に整理することで、不足している箇所を特定しやすくなり、ナレッジベースを健全に保つことができます。サポートプロセスでAIの可能性を最大限に引き出すには、整然と組織化されている必要があります。

リソース：ナレッジベースを正しく構築するためのベストプラクティス

チケットデータを活用して、ナレッジベースを強化し、AI機能を向上させることができます。効果的な戦略をいくつかご紹介します。

よくある質問を特定する：頻繁に発生するチケットを確認して、よくある質問を特定します。カスタマーから同じ質問が多い場合は、役に立つ記事を作成することを検討してください。
チケットの分類と分析：チケットを分類してながめ、カスタマーが直面する主なトピックや問題を理解します。これにより、ナレッジベースに重要な情報を確実に含めることができます。
よく使われるマクロを活用する：チームで同じ回答を頻繁に使用する場合は、記事にしたり、AIで使用するために調整することができます。
エージェントの応答を変革：エージェントからの効果的な応答を受け取り、記事にコピーし、生成AI拡張機能を使用して洗練された包括的な記事を作成します。

リソース：ヘルプセンターのコンテンツをAI向けに構築するための5つの戦略

現時点では、まもなく終了するコンテンツキューに代わるものはありません。この機能を別途作成する予定はありませんが、より状況に応じたデータインサイトとベンチマークを製品内に導入できることを嬉しく思います。

コンテンツキューに代わるものを指定することはできませんが、今年は、新しいデータポイントが管理者のワークフローにより緊密に統合されます。これにより、ナレッジベースを強化するための有意義なアクションを取ることができます。

リソース：Guideコンテンツキューの提供終了のお知らせ

ナレッジベースに不足している箇所がある場合、AIのパフォーマンスに大きな影響を与える可能性があります。重要な情報が見つからない場合、AIが生成する回答やAIエージェントは、カスタマーが必要とするサポートを提供できない可能性があります。

これにより、AIの有効性が制限されるだけでなく、カスタマーエクスペリエンス全体にも悪影響を及ぼします。強力なナレッジベースは、エージェントとカスタマーの両方をサポートするために不可欠です。そのため、ナレッジベースを包括的かつ最新の状態に保つことが重要です。

リソース：ナレッジベースを正しく構築するためのベストプラクティス

AIエージェントは、記事の内容に基づいて情報を見つけます。主な要素は次のとおりです。

タイトルと最初の文：タイトルと最初の75語は重要です。ユーザーの検索方法に合ったわかりやすいタイトルと文言を使用します。記事が長い場合は、要約を先頭に追加します。
ラベル：ラベルはコンテンツを整理したり、検索結果に含める対象や除外する対象をAIに指示したりすることができます。

コンテンツを効果的に構造化することで、関連する記事を提案するAIの能力を高め、カスタマーエクスペリエンスを向上させることができます。

AIエージェントは、サポート記事から情報を引き出すかどうかを判断する際に、記事のタイトルと最初の75語の両方を考慮します。

ベストプラクティスとして、タイトルと最初の文の語句に、まったく同じ文言を使用することは避けてください。そのかわりに、この機会を利用して、オーディエンスの心に響くように同義語を言い換えたり、盛り込んだりすることができます。そうすることで、記事のタイトルと冒頭の両方で、カスタマーにとってわかりやすい用語を幅広く利用できます。

リソース：AIエージェントのためにヘルプセンターのコンテンツを最適化する

ナレッジベース内のAIの応答を強化するには、記事、投稿、横串検索APIまたはクローラーを介してアクセスされる、外部コンテンツの3つの主要なソースを利用できます。

重要なのは、1つのソースが別のソースよりも優先されることがないため、ソースの使用頻度に影響を与えないことです。ただし、検索フィルターを使用すると、AIが引き出す結果が異なるため、生成される回答に影響を与える可能性があります。つまり、適切なフィルターを適用することで、AIが提供する情報をユーザーのニーズによりよく適合させることができます。

情報を1つの記事にまとめるか、別の記事に分割するかを決める際には、扱うトピックを検討してください。

1つのトピックまたはFAQ：頻繁に発生する特定の質問に答える場合は、個別の記事を作成すると便利です。これにより、ユーザーは必要な情報を見つけやすくなり、SEOを向上させることができます。
複雑なプロセス：複数の手順を含むトピックや、より複雑なトピックについては、すべての関連情報を1つの記事にまとめることをお勧めします。AIエージェントは記事で提供されたコンテキストのみに依存するため、混乱を防ぐことができます。
明確なFAQについては個別の記事を使用し、より複雑なトピックについては情報を組み合わせて、AI応答の有効性を高め、ユーザーエクスペリエンスを向上させます。

ここでは、コンテンツ作成者がAIで正確性を確保しながら時間を節約するための効果的なヒントを2つ紹介します。

生成AIツール：生成AIツAールを使用して、記事のコンテンツを膨らませて、引き立たせます。Zendeskでは、エージェントがチケットの回答をコピーして記事エディターに貼り付け、AIツールを使用してコンテンツを最適化して構造化することで、コンテンツの作成に貢献できます。
ナレッジベースコンテキストパネルとテンプレート：ナレッジコンテキストパネル、特にテンプレート機能を活用します。これにより、公開されたコンテンツを効率化し、記事間で一貫性を保つことができます。

これらのツールを執筆プロセスに統合することで、時間を節約し、ナレッジベースの品質を向上させることができます。

リソース：ヘルプセンターのコンテンツをAI向けに構築するための5つの戦略

AIのナレッジベースを作成する場合、コンテンツ構造に細部まで注意を払うことが重要です。重要なヒントをいくつか紹介します。

明確なタイトルとサブタイトル：タイトルとサブタイトルを正確に取り扱ってください。たとえば、FAQに関する記事がある場合、FAQの具体的な内容を指定します。この明確さは、AIがコンテンツをよりよく理解し、より正確な回答を提供するために役立ちます。
リストの使用：箇条書きと番号付きリストを効果的に利用します。カスタマーが従う必要のあるシーケンス（プロセスのステップなど）には番号付きリストを使用し、順不同の情報には箇条書きを使用します。このように整理すると、ユーザーとAIの双方がコンテンツを閲覧しやすくなります。

ナレッジベースの測定と改善のために、以下の主要パフォーマンス指標（KPI）に注目します。

セフルサービス率：サポートチケットを送信する頻度と比較して、ユーザーがナレッジベース内で回答を見つける頻度を追跡します。比率が高いほど、利用率が高いことを示します。
コンテンツの監査：チケット件数の多いトピックに関連するコンテンツを定期的に確認し、不足している箇所を特定し、見つけやすさを最適化します。これにより、ユーザーエクスペリエンスが向上し、チケットの量を減らすことができます。
トラフィックとエンゲージメント：トラフィックと更新されたコンテンツに対するエンゲージメントの変化を経時的に監視し、改善の影響を評価します。
顧客からのフィードバック：アンケートやインタビューを通じてインサイトを収集し、改善が必要な領域を特定し、ユーザーセンチメントを測定します。

これらの定量的な指標と定性的な指標を組み合わせて、ナレッジベースの効果を高めることができます。

リソース：ベストプラクティス：セルフサービスチャネルの測定と最適化

Zendeskでは、ナレッジベースを、AI検索、AIエージェント、Copilot機能を強化する、すべてのカスタマーエクスペリエンスを強化するための基盤と考えています。Zendeskのロードマップで焦点を当てている主な領域は次のとおりです。

検索性の向上：AIエージェントとユーザーが関連情報に簡単にアクセスできるように、ナレッジの検索性と精度の向上に取り組んでいます。
追加ソースの統合：ナレッジベースの記事とともに、SlackやConfluenceなどの他のプラットフォームのナレッジを取り込むことを目指しています。
Copilotサポートの強化：ナレッジベース内で、より堅牢で効果的なCopilotのチケット処理のガイドとなる機能の開発を進めています。
スケーラブルな管理機能：大量のコンテンツの管理を簡素化するために、記事の複数配置などの機能を導入しています。新しい記事エディターをまもなく提供開始し、ドラッグ＆ドロップタブやアコーディオンなどの高度なコンポーネントを使用できるようになります。
セルフサービスダッシュボード：匿名ユーザーのアクティビティを追跡するための、要望の高かったダッシュボードを導入開始します。
添付ファイルの改善：記事に添付ファイルを追加する機能を継続的に強化し、メディアライブラリ内の検索機能などの機能に取り組んでいます。

これらの取り組みは、より効率的で使いやすいナレッジベースを作成し、最終的にはサポートエクスペリエンス全体を向上させることを目的としています。

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