顧客が Zendesk AIエージェントに返品について問い合わせたところ、AIエージェントがヘルプセンターにまだ掲載されている古い記事の古いポリシーを引用したと想像してみてください。.
記事は顧客にとって有益なものであっても、構造が不十分であったり、指示が古かったり、ポリシーが矛盾していたりすると、AIエージェントが取得する情報や、それに伴うコンテキストの量に影響するため、AIエージェントにとっては質の低い情報源となる可能性がある。.
このガイドでは、 Zendeskの AI 対応ヘルプセンターを監査する方法を説明します。特に注意が必要な 2 つのケース、つまり Zendesk に移行済みのヘルプセンターと、他の場所へ移行予定のヘルプセンターについて解説します。.
Zendesk ヘルプセンターにとって「AI対応」とはどういう意味か
ZendeskのAI対応ヘルプセンターは、AIエージェントに明確で最新の情報と十分なコンテキストを提供し、顧客の質問に正確に回答できるようにします。関連する手順や条件はまとめて表示し、重複する記事は一貫性のある回答を提供する必要があります。これは、顧客はヘルプセンターの複数の記事、リンク、セクションから回答を組み立てることができますが、AIエージェントは質問に対して取得されたコンテンツに依存するためです。
Zendesk AIエージェントが実際にコンテンツを読み取る方法
Zendesk AIエージェントは、 検索拡張生成（RAG）を使用します。顧客が質問をすると、検索プロセスが関連コンテンツを見つけ出し、それを回答のコンテキストとしてモデルに渡します。
そのため、その検索プロセスが正しく機能するには、ヘルプセンターのコンテンツに以下の内容が含まれている必要があります。
- 明確な記事テーマ： 各記事は明確なテーマに焦点を当てています
- 説明的な見出し： 見出しは、その下にある情報を識別する役割を果たします。
- 完全な文脈： 条件と例外は、それらが適用する情報の近くに配置される。
- 一貫した回答： 重複する記事は方針と手順について一致している
- 最新情報： 古いポリシーや指示は更新またはアーカイブされています
これらのいずれかの領域に問題があると、取得できるデータに影響が出る可能性があります。.
既存の Zendesk ヘルプセンターがAI対応できていない可能性がある理由
AI導入準備に関する 問題は、記事をざっと読んだり、AIエージェントが受ける質問をテストしたりしたときに初めて明らかになることが多い。特に以下の点に注意を払うことをお勧めする。
- 現在公開されている2つの記事は、同じ質問に対して異なる回答を提供する可能性があります。 返金条件は、購読の種類や地域によって異なる場合があります。どちらの記事もヘルプセンターに掲載されるべきですが、適用範囲はAIエージェントが該当するポリシーを特定するために使用できるコンテンツの一部である必要があります。
- 例外規定は、それが修正する規則から切り離されてしまうことがあります。 例えば、払い戻しに関する記事に標準ポリシーが記載されており、別のFAQに年間プランの例外規定が記載されている場合、ポリシーだけを参照しても、必要な情報の一部が欠落してしまう可能性があります。
- 顧客とドキュメントでは、同じ事柄を異なる表現で説明している場合があります。 製品用語は変更される一方で、サポート担当者とのやり取りや過去の記事には古い名称が残っていることがあります。チケット履歴を検索して、顧客が使用している用語を確認し、現在のナレッジベースの用語と比較してください。
- 重複情報は、重複記事だけにとどまりません。 同じ解約条件が、FAQ、オンボーディングガイド、プラン固有のドキュメントなどにも記載されている場合があります。ポリシーが変更されると、すべてのコピーが更新される必要のある箇所が増えます。
- 記事は本文以外の文脈情報に依拠することができる。 カテゴリ名、セクション名、記事タイトル、または関連文書へのリンクは、指示が誰に適用されるかを明確にするのに役立つ。
個々の記事を個別に検討するだけでは、これらの問題を見落としてしまう可能性がある。なぜなら、矛盾は多くの場合、単一の記事内ではなく、情報源間に存在するからである。.
Zendesk AI対応状況監査チェックリスト
監査から有益な情報を得たいのであれば、記事の一部を切り離して分析したり、同じテーマを扱っている情報源を比較したり、 Zendeskで関連コンテンツがどのように整理されているかを確認したりしてみてください。.
構造チェック
答えが含まれている箇所を取り出し、それを独立した抜粋として読んでください。正しく解釈するために他の場所から取得する必要があった情報をすべてメモしておきましょう。例えば、序文の前提条件、ページの下の方にある例外、タイトルにある計画名、あるいは別の記事からの定義などです。.
これは、再構成を行う上での現実的な境界線となります。回答が周囲の内容に依存する場合は、その文脈をより近くに移動させるか、重要な条件を繰り返すか、あるいは関連情報がまとまるように記事を再構成するかを判断してください。.
複雑な記事についても、セクションごとに同様の手順を実行してください。目的は、特定の記事の長さに到達することではなく、手順とそれを適用するために必要な情報を区別する検索境界を見つけることです。.
重複および陳腐化チェック
サンプルに含まれる質問を、顧客が使用する用語と現在使用している製品用語を併用して検索してください。たとえば、顧客は「更新を停止する」と入力するかもしれませんが、現在のドキュメントでは「購読をキャンセルする」という表現が使われている場合があります。
次に、結果を開いて、各情報源が裏付ける回答を比較してください。以下の点に注意してください。
- 政策または資格要件の違い
- FAQや製品ドキュメント全体で同じ指示が繰り返されている
- 以前のUIパスまたはスクリーンショット
- 異なる顧客グループを対象とした重複記事
さらに、重要な方針や手順から特徴的なフレーズを検索してください。これにより、タイトル検索では見つけにくい、別のテーマの記事の中に埋もれているコピーされた指示を見つけることができる場合があります。.
古いコンテンツについては、最新の製品またはポリシーと照らし合わせて手順を確認してください。更新日を参考にレビューの優先順位を決め、記事の内容自体が最新かどうかを判断する基準としてください。.
メタデータとタグ付けのチェック
1つの製品分野を選び、その分野の商品がカテゴリ、セクション、ラベル、地域、アクセス権限といった様々な側面でどのように分類されているかを比較してください。.
過去の名称は別途検索する必要があります。「Teams」が「Workspaces」に変更された場合は、記事のフィールドとコンテンツ全体で両方の用語を検索してください。サポート組織が名称変更したカテゴリやラベルについても同様です。古い分類体系には、現在のナビゲーションや命名規則では最初のレビュー対象から漏れてしまうようなドキュメントが含まれている場合があります。.
Zendesk ヘルプセンターが移行によって作成された場合
ヘルプセンターをに Zendesk移行した場合は、ソースプラットフォームも監査対象に追加してください。Zendeskでコンテンツの問題のように見えるものの中には、 Zendesk 時に元のデータがどのようにマッピングされたかに起因するものがあります。
Zendeskへの移行時に失われたり破損したりすることが多いもの
ソースプラットフォームのデータモデルと Zendeskのデータモデル間で変換が必要な要素に焦点を当ててください。
- 翻訳における関係性は、移行後も維持される必要があります。ソース記事と各ローカライズ版との関係性、ロケール、および公開状況を確認してください。英語コンテンツのみをレビューすると、他の言語で移行エラーが残る可能性があります。
- 内部URLには、対応するリンク先が必要です。移行後のリンクは、元のプラットフォームのURLではなく、対応する Zendesk 記事を指すようにする必要があります。数百または数千もの内部リンクを移行する場合は、この点を一括で確認する必要があります。
- 階層構造によってはのフォルダやカテゴリは Freshdesk、 Freshservice、または Intercom に直接対応するものがない場合があります Zendesk。個々の記事を再編成する前に、移行時に使用されたマッピングルールを確認してください。マッピングの再設定が必要になる場合があります。Freshdesk 、 のカテゴリ・セクション・記事の階層構造
- カスタムフィールドには明示的なマッピングが必要です直接対応するフィールドがない場合は Zendesk 、その情報がどこに送られたのか、 Zendesk フィールド、タグ、記事コンテンツ、またはその他の宛先が必要かどうかを確認してください。
- リッチコンテンツは個別に処理する必要がある場合があります。表、埋め込みメディア、画像、書式設定は、ソースプラットフォームと Zendesk。書式変更を編集上の問題として扱う前に、複雑な記事を元の記事と比較してください。
移行後にAI対応体制を再構築する方法
移行関連の問題が見つかったら、個々の記事を修正する前に、その影響範囲を確認してください。マッピングルールのエラーはコンテンツグループ全体に影響を与える可能性があるため、記事を一つずつ修正しても根本的な問題が解決されない場合があります。.
問題の原因を突き止め、単一のレコードに影響しているのか、それとも再現性のある移行パターンに従っているのかを判断してください。体系的なエラーの場合は、マッピングまたは変換ルールを修正し、可能であれば影響を受けたデータを再実行してください。.
元コンテンツに関する問題は切り離して考えてください。移行前に既に存在していた矛盾するポリシーについては、どれほど正確に移行されたかに関わらず、編集上の判断が必要です。.
Zendeskから移行する場合
先ほど説明したマッピングの問題は、 Zendesk 移行元になった。良い点は、移行を開始する前に、何を残しておく必要があるかを定義できることです。
別のプラットフォームに移行する際に、AI対応能力の向上を維持する
監査済みのヘルプセンターを基準として使用します。以前テストした顧客からの質問について、宛先が保持する必要がある内容を文書化します。
- どのコンテンツが答えを提供しているか。答えが依存する記事とセクションを記録し、適用されるバージョンを変更する条件も併せて記録してください。
- どの関係性が有用な情報を含んでいるかを確認します。記事がその掲載場所、ローカライズ版、アクセスルール、または他の Zendesk フィールドに依存しているケースを特定します。
- 宛先に新しいマッピングが必要な場合。Zendesk Zendesk カテゴリ、セクション、ラベル、またはその他のフィールドは、新しいプラットフォームでは異なる対応項目を持つ可能性があります。
- 移行後に検証する必要がある事項。移行後のヘルプセンターに対して同じ顧客からの質問を実行し、利用可能なソースコンテンツを Zendesk ベースラインと比較します。
各回答が依存するコンテンツと関連性は、移行先で Zendeskとは異なる方法で整理されている場合でも、必ず保持してください。本格的な移行を行う前に、代表的なサンプルを使用してテストを実行し、移行後のコンテンツを Zendesk ベースラインと比較してください。.
Help Desk Migration この目的のために無料のデモ移行を提供しています。これにより、ヘルプセンター全体を移行する前に、マッピングの問題を特定し、移行を調整することができます。
現実的な期待：AIエージェントが今日できること（そしてできないこと）
監査が完了したら、次に問われるのは、ヘルプセンター自体にどの程度の改善を期待できるかということです。解決率だけでは、適切な答えは得られません。.
解決率の実態とベンダーの主張との比較
ガートナーは 、2029年までにエージェント型AIが一般的な顧客サービス問題の80%を自律的に解決すると予測しています。しかし、これは市場予測であり、 Zendesk 導入の目標値ではありません。達成可能な解決率は、顧客がAIエージェントに持ち込むリクエストの内容と、それぞれのリクエストの解決に必要な作業内容によって異なります。
未解決の会話を調べて、AIエージェントの動作を妨げた原因を分類します。
- 回答は得られませんでした。 ヘルプセンターには回答に必要な情報が不足していました。
- 誤った情報が取得されました。 必要なコンテンツは存在していましたが、別の情報源が使用されました。
- 顧客データが必要でした： リクエストの解決は、注文、サブスクリプション、アカウント、またはその他の顧客記録に依存していました
- エージェントは行動を起こす必要があった。 リクエストを完了するには、別のシステムへのアクセスが必要だった。
- 人員の交代は意図的なものでした。 貴社のポリシーまたはリスク管理により、エスカレーションが必要でした。
この内訳は、解決率の全体像を把握するのに役立ちます。知識や検索の失敗率が高い場合は、ヘルプセンターやAIの設定に問題があることを示しています。一方、顧客データ、対応、意図的なエスカレーションが多い場合は、実装の他の部分に問題があることを示しています。.
Zendesk ヘルプセンターのAI対応状況チェックリストを使用して、知識関連の不具合を確認し、その原因となっているコンテンツを特定してください。
次のステップ： Zendesk ヘルプセンターをAI対応にする
ZendeskでAI対応のヘルプセンターを構築したら、その状態を維持することがコンテンツ管理の一部となります。ポリシー、機能、またはプランが変更された場合は、最初に見つかった記事を更新するのではなく、質問とソースのマップを使用して、影響を受ける回答に関連するすべての記事を検索してください。.
次に Zendesk 移行を予定している場合は、同じベースラインを使用して転送の妥当性を検証してください。Help Help Desk Migration サンプルデータを使用した無料のデモ移行を提供しているため、移行後のコンテンツを監査済みのバージョンと比較し、ナレッジベース全体を転送する前にマッピングの問題を修正できます。.
Zendesk AIナレッジベースに関するよくある質問
Zendesk ヘルプセンターは、コンテンツがAIエージェントに明確で最新かつ完全な情報を提供している場合に、AI対応と言えます。記事は明確なトピックに焦点を当て、分かりやすい見出しを使用し、条件や例外事項を関連する手順の近くに配置して、重複するコンテンツ全体で一貫した回答を提供する必要があります。また、古いポリシーや手順は更新またはアーカイブして、検索エラーを減らすようにしてください。.
まず、コンテンツ構造、重複、陳腐化、メタデータ、タグ付けを確認します。重要なセクションは独立した抜粋として読み、不足しているコンテキストを特定します。顧客用語と現在の製品用語の両方を使用して検索し、重複する情報源を比較します。カテゴリ、セクション、ラベル、ロケール、権限の一貫性を確認します。過去の製品名や分類名も、最初のレビューで見落としていたコンテンツを明らかにする場合があります。.
矛盾する条項があると、AIエージェントが顧客の状況に適用されない情報を取得してしまう可能性があります。例えば、返金ポリシーは購読の種類や地域によって異なる場合があります。適用範囲が明確であれば、どちらの条項も有効ですが、AIエージェントは関連情報に加えて、どちらのポリシーが適用されるかを決定する条件を知る必要があります。.
ソースプラットフォームのデータが Zendeskにどのようにマッピングされたかを確認してください。ローカライズされた記事の関連付け、内部URL、カテゴリとセクションの階層、カスタムフィールド、テーブル、画像、埋め込みメディアなどのリッチコンテンツをチェックしてください。移行エラーが繰り返し発生する場合は、個々の記事を一つずつ修正するのではなく、マッピングまたは変換ルールまで遡って原因を特定してください。.
監査済みの Zendesk ヘルプセンターを移行のベースラインとして使用します。テスト済みの顧客からの質問をサポートする記事やセクション、重要な関係性、および宛先マッピングが必要な箇所を文書化します。移行後、新しいヘルプセンターに対して同じ質問を実行し、利用可能なコンテンツを Zendesk ベースラインと比較して、不足しているコンテキストや破損した関係性を特定します。.
いいえ。ヘルプセンターの品質は、AIによる問題解決に影響を与える要因の一つにすぎません。解決に至らない会話は、情報が入手できない、検索が間違っている、必要な顧客データが不足している、別のシステムが必要な操作、あるいは意図的な人的エスカレーションなどが原因で発生する可能性があります。これらの失敗を分類することで、根本的な問題がナレッジコンテンツ、AI構成、システムアクセス、または確立されたサポートポリシーのいずれに関連しているかを判断するのに役立ちます。.
AI対応準備は、継続的なコンテンツ保守プロセスとして捉えてください。ポリシー、機能、または計画が変更された場合は、質問と情報源のマッピングを使用して、影響を受ける回答に関連するすべての記事を特定します。重複する情報や関連ドキュメントを確認し、最初に見つかった記事だけを更新するのではなく、それらをすべて見直してください。移行の場合は、同じ監査済みベースラインを使用して、移行されたコンテンツを検証してください。.
