「カスタマーサポートの問い合わせが増えすぎて対応しきれない」「同じ質問に何度も答えるのは非効率」「24時間対応したいけど人員が足りない」
このような悩みを抱えるカスタマーサポートチームは多いのではないでしょうか。Zendesk AIは、これらの課題を解決するために開発された、カスタマーサポート特化型のAIソリューションです。
本記事では、Zendesk AIの基本から実践的な活用方法まで、初心者の方でも導入を検討できるよう、豊富な事例とともに徹底解説します。
Zendesk AIとは？ - カスタマーサポートを変革するAI
Zendeskとは
まず、Zendeskについて簡単に説明します。
Zendeskは、世界中で使われているカスタマーサポートプラットフォームです。メール、チャット、電話、SNSなど、あらゆるチャネルからの問い合わせを一元管理できます。
主な特徴:
- 世界10万社以上が導入
- 日本語完全対応
- マルチチャネル対応（メール、チャット、電話、SNS）
- カスタマイズ性が高い
Zendesk AIの位置づけ
Zendesk AIは、このZendeskプラットフォームに統合されたAI機能群です。2023年から本格的に提供が始まり、カスタマーサポート業務のあらゆる場面でAIが活躍します。
Zendesk AIができること:
- 顧客からの問い合わせに自動で回答
- 問い合わせを自動で分類・振り分け
- オペレーターの回答をAIがサポート
- 回答文をAIが自動生成
180億件のデータで学習済み
Zendesk AIの最大の強みは、180億件以上のサービスインタラクション（顧客対応のやり取り）で事前学習されていることです。
これが意味すること:
- 導入してすぐに使える（追加の学習不要）
- カスタマーサポート特有の文脈を理解
- 一般的なAIよりも顧客対応に特化
一般的なAI（ChatGPTなど）は汎用的ですが、Zendesk AIはカスタマーサポートに特化しているため、より適切な回答が可能です。
なぜ今、カスタマーサポートにAIが必要なのか
カスタマーサポートが抱える課題
多くの企業が以下のような課題を抱えています。
1. 問い合わせ量の増加
- ECサイトの成長に伴い問い合わせが急増
- 新製品リリース時に問い合わせが集中
- 人員を増やすコストが負担に
2. 24時間対応の期待
- 顧客は夜間・休日も回答を期待
- グローバル展開で時差対応が必要
- 人員配置の限界
3. 回答品質のバラつき
- オペレーターによって回答が異なる
- 新人の教育に時間がかかる
- ベテランの知識が共有されない
4. オペレーターの負担
- 同じ質問に何度も回答する疲弊
- クレーム対応のストレス
- 単純作業の繰り返しによるモチベーション低下
AIで解決できること
Zendesk AIは、これらの課題に対して以下のように貢献します。
| 課題 | Zendesk AIの解決策 |
|---|---|
| 問い合わせ量の増加 | AI Agentsが自動回答（60-80%削減） |
| 24時間対応 | AIが24時間365日対応 |
| 回答品質のバラつき | AIが一貫した回答を提供 |
| オペレーターの負担 | 単純な問い合わせをAIに任せ、複雑な案件に集中 |
Zendesk AIの料金プラン詳細
基本プラン
Zendesk Suiteには複数のプランがあり、それぞれAI機能の範囲が異なります。
| プラン | 月額/エージェント | AI機能 | おすすめの企業 |
|---|---|---|---|
| Suite Team | $55 | 基本AI | スタートアップ、小規模チーム |
| Suite Growth | $89 | 高度なAI | 成長中の中小企業 |
| Suite Professional | $115 | フルAI機能 | 本格的なサポート体制構築 |
| Suite Enterprise | 要問合せ | カスタムAI | 大企業、複雑な要件 |
Advanced AIアドオン
より高度なAI機能を使いたい場合は、Advanced AIアドオンを追加できます。
料金: $50/エージェント/月
含まれる機能:
- AI Agents（自律型AI対応）の高度な機能
- インテリジェントトリアージの拡張
- エージェントアシストの強化
- カスタムAIモデルの構築
費用対効果の計算例
実際に導入した場合の費用対効果を計算してみましょう。
前提条件:
- オペレーター5名
- 月間問い合わせ1,000件
- オペレーターの平均時給2,000円
- 1件あたりの対応時間15分
現状のコスト:
1,000件 × 15分 = 250時間/月
250時間 × 2,000円 = 500,000円/月（人件費のみ）
Zendesk AI導入後（自動解決率60%の場合）:
Zendeskライセンス: $89 × 5名 = $445/月（約67,000円）
Advanced AI: $50 × 5名 = $250/月（約37,500円）
合計: 約104,500円/月
人が対応する問い合わせ: 400件
400件 × 15分 = 100時間/月
100時間 × 2,000円 = 200,000円/月
総コスト: 304,500円/月
削減効果:
500,000円 - 304,500円 = 195,500円/月の削減
年間で約235万円のコスト削減
さらに、24時間対応が可能になることによる顧客満足度向上、オペレーターの負担軽減による離職率低下なども考慮すると、投資対効果は非常に高いと言えます。
AI Agents - 自律型AIによる完全自動対応
AI Agentsとは
AI Agentsは、Zendesk AIの中核機能です。人間のオペレーターが介入することなく、AIが自律的に顧客の問い合わせを解決します。
従来のチャットボットとの違い:
| 項目 | 従来のチャットボット | AI Agents |
|---|---|---|
| 回答方式 | 事前設定したシナリオ | AIが自律的に判断 |
| 対応範囲 | 想定したQ&Aのみ | 幅広い質問に対応 |
| 学習 | 手動でメンテナンス | 自動で学習・改善 |
| 自然さ | 機械的な回答 | 人間らしい会話 |
AI Agentsの動作の仕組み
AI Agentsがどのように問い合わせを処理するか、流れを見てみましょう。
顧客: 「注文した商品がまだ届きません」
↓
AI Agents: 意図を理解（配送状況の確認）
↓
ナレッジベース検索 + 注文システム連携
↓
AI Agents: 「ご注文番号12345の商品は、
本日配送予定です。追跡番号は○○です。
こちらで配送状況をご確認いただけます。」
↓
顧客: 「ありがとうございます」
↓
AI Agents: 解決を確認し、チケットをクローズ
設定方法（ステップバイステップ）
ステップ1: 管理センターにアクセス
- Zendeskにログイン
- 「管理センター」を開く
- 「チャネル」→「AI Agents」を選択
ステップ2: ナレッジベースを接続 AI Agentsが参照するナレッジベース（FAQ、ヘルプ記事など）を設定します。
- 「ナレッジベース」タブを選択
- Zendesk Guideのヘルプセンターを接続
- 必要に応じて外部のナレッジベースも追加
ステップ3: 対応チャネルを設定
- 「チャネル」タブを選択
- 有効にするチャネルを選択
- Webウィジェット
- メール
- チャット
- メッセージング（WhatsApp、LINE等）
ステップ4: エスカレーションルールを設定 AIが対応できない場合のルールを設定します。
エスカレーション条件の例:
- 顧客が「人間と話したい」と言った場合
- 感情分析でネガティブ度が高い場合
- 返金・キャンセルなど重要な操作が必要な場合
- AIが自信を持って回答できない場合
ステップ5: テスト運用
- 「テスト」モードで動作確認
- 想定されるさまざまな質問でテスト
- 回答品質を確認し、必要に応じてナレッジベースを改善
ステップ6: 本番運用開始
- 段階的にトラフィックをAI Agentsに振り分け
- 最初は30%程度から開始
- 品質を確認しながら徐々に拡大
AI Agentsの実践例
例1: ECサイトでの活用
問い合わせ内容: 「サイズ交換したい」
AI Agents: 「サイズ交換のご依頼ですね。
ご注文番号をお教えください。」
顧客: 「12345です」
AI Agents: 「ご注文番号12345、
Tシャツ（Mサイズ）ですね。
交換希望のサイズをお選びください。
[S] [M] [L] [XL]」
顧客: [L]を選択
AI Agents: 「Lサイズへの交換を承りました。
返送用のラベルをメールでお送りしました。
商品到着後3営業日以内に新しい商品を発送します。
他にご質問はありますか？」
例2: SaaSサービスでの活用
問い合わせ内容: 「パスワードを忘れた」
AI Agents: 「パスワードのリセットについてですね。
登録されているメールアドレスをお教えください。」
顧客: 「example@email.com」
AI Agents: 「example@email.com宛に
パスワードリセットのリンクを送信しました。
10分以内に届かない場合は、
迷惑メールフォルダもご確認ください。
他にご質問はありますか？」
Answer Bot - FAQ自動回答
Answer Botとは
Answer Botは、顧客の質問に対して、ナレッジベース（ヘルプ記事）から適切な回答を自動で提案する機能です。
AI Agentsが自律的に対話を行うのに対し、Answer Botはより シンプルに「質問 → 記事の提案」を行います。
Answer Botが適しているケース
- シンプルなFAQへの回答
- ヘルプ記事への誘導
- セルフサービスの促進
設定方法
ステップ1: ヘルプセンターの準備 Answer Botの精度は、ヘルプセンターの記事の質に大きく依存します。
良い記事の条件:
✅ タイトルに主要なキーワードを含む
✅ 1記事1トピックで簡潔
✅ 見出しで構造化
✅ 定期的に更新
ステップ2: Answer Botを有効化
- 管理センター → 「チャネル」 → 「ボット」
- 「Answer Bot」を選択
- 有効化
ステップ3: 対応チャネルを設定
- メール: 問い合わせメールへの自動返信で記事を提案
- Webウィジェット: ユーザーが質問を入力した際に記事を提案
- チャット: チャット開始時に関連記事を提案
Answer Botの効果を高めるコツ
1. ヘルプ記事を充実させる
未回答の質問を分析:
1. Answer Botが回答できなかった質問をリストアップ
2. パターンを分析（同じ質問が多い）
3. 不足している記事を追加
2. 記事のタイトルを最適化
❌ 悪い例: 「配送について」
✅ 良い例: 「配送日数と送料の確認方法」
3. 定期的なメンテナンス
月次タスク:
- 記事の閲覧数を確認
- 「役に立った/立たなかった」フィードバックを分析
- 古い情報を更新
インテリジェントトリアージ - 自動分類・振り分け
インテリジェントトリアージとは
インテリジェントトリアージは、問い合わせを自動で分類し、適切なチーム・担当者にルーティングする機能です。
従来の手動振り分けの問題点:
- 担当者が内容を読んで判断する手間
- 振り分けミスによる対応遅延
- 属人化（特定の人しか判断できない）
インテリジェントトリアージで解決:
- AIが内容を読んで瞬時に分類
- 一貫したルールで振り分け
- 誰でも同じ品質で振り分け可能
分類できる項目
| 分類項目 | 説明 | 例 |
|---|---|---|
| 意図（Intent） | 問い合わせの目的 | 返品、技術サポート、請求 |
| 言語（Language） | 使用言語 | 日本語、英語、中国語 |
| 感情（Sentiment） | 顧客の感情 | ポジティブ、ネガティブ、ニュートラル |
| 緊急度（Priority） | 対応の緊急性 | 高、中、低 |
設定方法
ステップ1: 分類カテゴリを定義
意図のカテゴリ例:
- 配送状況の確認
- 返品・交換
- 製品の使い方
- 請求・支払い
- クレーム
- その他
ステップ2: ルーティングルールを設定
ルール例:
- 意図「技術サポート」→ テクニカルチームに割り当て
- 言語「英語」→ 英語対応チームに割り当て
- 感情「ネガティブ」かつ緊急度「高」→ シニアオペレーターに割り当て
- 意図「返品」→ 返品対応チームに割り当て
ステップ3: 自動アクションを設定
自動アクション例:
- 緊急度「高」→ SLA優先度を上げる
- 言語「日本語以外」→ 翻訳タグを付与
- 感情「ネガティブ」→ エスカレーション候補フラグ
導入効果
事例: BtoB SaaS企業
- 手動振り分け時間: 1件あたり2分 → 0秒
- 振り分け精度: 85% → 98%
- 初回応答時間: 4時間 → 1時間
エージェントアシスト - オペレーター支援AI
エージェントアシストとは
エージェントアシストは、人間のオペレーターをAIがリアルタイムでサポートする機能です。AIが完全に自動回答するのではなく、オペレーターの業務を効率化します。
イメージ: オペレーターが対応中に、AIが横で「こう回答したらどうですか？」「この記事が参考になりますよ」とアドバイスしてくれる感覚です。
主な機能
1. 回答候補の提案 顧客の質問に対して、AIが回答候補を複数提案します。
顧客の質問: 「返品はできますか？」
AIの提案:
[提案1] 「はい、商品到着後14日以内であれば返品可能です。
返品方法は...」
[提案2] 「返品可能です。返品をご希望の場合は、
こちらのフォームから...」
[提案3] 「返品につきましては、以下の条件を満たす場合に
承っております...」
オペレーター: 最も適切な提案を選択、または編集して使用
2. マクロの推奨 状況に応じて、使用すべきマクロ（定型文）を提案します。
顧客の状況: 配送遅延の問い合わせ
AIの推奨マクロ:
- 「配送遅延お詫び」マクロ
- 「追跡番号案内」マクロ
オペレーター: ワンクリックでマクロを適用
3. 記事の推奨 顧客に案内すべきヘルプ記事を提案します。
顧客の質問: 「設定方法がわからない」
AIの推奨記事:
- 「初期設定ガイド」
- 「よくある設定エラーと解決方法」
オペレーター: 記事リンクをチャットに挿入
4. ジェネレーティブAI（文章自動生成） AIが回答文を自動生成し、オペレーターが確認・編集して送信します。
機能:
- トーンの調整（フォーマル/カジュアル）
- 要約の作成
- 翻訳
エージェントアシストのメリット
新人オペレーターへの効果:
- 回答の参考例がすぐに得られる
- ナレッジを探す時間が短縮
- 教育期間の短縮
ベテランオペレーターへの効果:
- ルーティン作業の効率化
- 複雑な案件に集中できる
- ケアレスミスの防止
導入事例と成功パターン
事例1: ECサイト（アパレル）
企業規模: 従業員100名、EC売上年間10億円 課題: 問い合わせ対応に5名のフルタイムスタッフが必要
導入したZendesk AI機能:
- AI Agents（Webチャット）
- Answer Bot（メール）
- インテリジェントトリアージ
結果:
| 指標 | 導入前 | 導入後 | 改善率 |
|---|---|---|---|
| 自動解決率 | 0% | 72% | - |
| 月間対応件数/人 | 200件 | 500件 | 150%向上 |
| 平均応答時間 | 8時間 | 2時間 | 75%短縮 |
| 顧客満足度（CSAT） | 78% | 89% | 11pt向上 |
| 対応スタッフ数 | 5名 | 3名 | 40%削減 |
成功のポイント:
- ヘルプセンターを充実させてからAIを導入
- 段階的に自動化率を上げた
- 人間が対応すべき案件を明確に定義
事例2: SaaS企業（BtoB）
企業規模: 従業員50名、契約社数500社 課題: 技術的な問い合わせの対応品質にバラつき
導入したZendesk AI機能:
- エージェントアシスト
- インテリジェントトリアージ
- ジェネレーティブAI
結果:
| 指標 | 導入前 | 導入後 | 改善率 |
|---|---|---|---|
| 平均対応時間 | 25分 | 12分 | 52%短縮 |
| 回答品質スコア | 72点 | 88点 | 22%向上 |
| オペレーター離職率 | 年30% | 年15% | 50%改善 |
| 新人の立ち上がり期間 | 3ヶ月 | 1ヶ月 | 66%短縮 |
成功のポイント:
- エージェントアシストでベテランの知識を共有
- AIの提案を参考に、品質基準を統一
- オペレーターの負担軽減でモチベーション向上
事例3: 金融サービス
企業規模: 従業員300名、顧客数10万人 課題: 24時間対応の実現、コンプライアンス遵守
導入したZendesk AI機能:
- AI Agents（制限付き）
- インテリジェントトリアージ
- 感情分析
結果:
- 夜間・休日の問い合わせにAIが対応
- センシティブな問い合わせは自動で人間にエスカレート
- コンプライアンス違反ゼロを維持
成功のポイント:
- 金融商品の推奨はAIにさせない設定
- 本人確認が必要な操作は人間が対応
- 厳格なエスカレーションルールを設定
導入のステップ（4フェーズ）
Phase 1: 準備（2-4週間）
タスク:
-
現状分析
- 月間問い合わせ件数
- よくある質問TOP20
- 現在の対応フロー
-
ナレッジベースの整備
- FAQの作成・更新
- ヘルプ記事の充実
- 記事の構造化
-
目標設定
- 自動解決率の目標
- 対応時間の目標
- 顧客満足度の目標
チェックリスト:
□ 現状のサポート体制を文書化した
□ よくある質問TOP20をリストアップした
□ ナレッジベースを作成・更新した
□ KPIと目標値を設定した
□ 導入チームを編成した
Phase 2: 設定（2-4週間）
タスク:
-
Zendeskの基本設定
- チャネルの設定
- ユーザー権限の設定
- ワークフローの設定
-
AI機能の設定
- AI Agentsの設定
- トリアージルールの設定
- エスカレーション条件の設定
-
テスト
- 内部テスト
- シナリオテスト
- 負荷テスト
チェックリスト:
□ Zendeskの基本設定が完了した
□ AI Agentsを設定した
□ トリアージルールを設定した
□ エスカレーション条件を設定した
□ 内部テストを実施した
Phase 3: パイロット運用（2-4週間）
タスク:
-
限定的な本番運用
- 特定のチャネルのみ
- 特定の時間帯のみ
- 特定の問い合わせカテゴリのみ
-
モニタリング
- 自動解決率の追跡
- 誤回答のチェック
- 顧客フィードバックの収集
-
調整
- ナレッジベースの改善
- ルールの微調整
- エスカレーション条件の見直し
チェックリスト:
□ パイロット範囲を定義した
□ モニタリング体制を構築した
□ 問題発生時の対応フローを準備した
□ フィードバック収集方法を決定した
Phase 4: 本番運用・最適化（継続）
タスク:
-
全面展開
- すべてのチャネルに適用
- すべての時間帯に適用
-
継続的な改善
- 週次でKPIをレビュー
- 月次でナレッジベースを更新
- 四半期でAI設定を見直し
-
効果測定
- ROIの計算
- 顧客満足度の追跡
- オペレーター満足度の追跡
チェックリスト:
□ 全チャネルに展開した
□ KPIダッシュボードを構築した
□ 定期レビューのスケジュールを設定した
□ 改善プロセスを確立した
他のサポートAIとの比較
主要サービス比較
| 項目 | Zendesk AI | Intercom Fin | Freshdesk Freddy | Salesforce Einstein |
|---|---|---|---|---|
| 自動解決率 | 80%+ | 50%+ | 60%+ | 70%+ |
| 事前学習 | ◎（180億件） | ○ | ○ | ○ |
| 日本語対応 | ○ | ○ | ○ | ○ |
| 導入の容易さ | ○ | ◎ | ○ | △ |
| カスタマイズ性 | ○ | ○ | ○ | ◎ |
| 価格帯 | $55/月〜 | $29/月〜 | $15/月〜 | $75/月〜 |
| 導入実績 | 最大手 | 多い | 多い | 大企業中心 |
選び方のガイド
Zendesk AIが向いているケース:
- 本格的なカスタマーサポート体制を構築したい
- マルチチャネル対応が必要
- 高い自動解決率を求める
- グローバル展開している
Intercom Finが向いているケース:
- SaaS、スタートアップ
- 手軽に始めたい
- 製品内チャットが中心
Freshdesk Freddyが向いているケース:
- 予算を抑えたい
- シンプルな機能で十分
- 小規模チーム
よくある質問（FAQ）
Q1. 導入にはどれくらいの期間がかかりますか？
A. 基本的な設定は数日で完了しますが、本格的な運用開始までは以下の期間が目安です。
- 準備（ナレッジベース整備含む）: 2-4週間
- 設定・テスト: 2-4週間
- パイロット運用: 2-4週間
- 合計: 1.5-3ヶ月
ただし、既にナレッジベースが充実している場合は、より短期間で導入可能です。
Q2. 日本語の精度はどうですか？
A. 日本語にも対応しており、実用レベルの精度があります。
- 日常的な問い合わせ: 問題なく対応
- 専門用語が多い場合: ナレッジベースで補完が必要
- 方言・くだけた表現: やや苦手な場合あり
精度を高めるためには、ナレッジベースに専門用語の解説を追加することをおすすめします。
Q3. 小規模でも導入効果はありますか？
A. はい、サポート担当が1-2名の場合でも効果があります。
- 24時間対応が可能に
- 繁忙期の負荷軽減
- 休暇中の対応
特に、少人数で回しているからこそ、AIによる自動化の恩恵が大きくなります。
Q4. 既存のヘルプセンターは使えますか？
A. はい、Zendeskヘルプセンターはもちろん、外部のナレッジベースとも連携可能です。
- Zendesk Guide（標準）
- Confluence
- Notion
- その他、API連携可能
Q5. AIが誤った回答をした場合は？
A. 以下の対策が可能です。
- エスカレーション設定で、AIが自信を持てない場合は人間に引き継ぐ
- 顧客がAIの回答に不満な場合、すぐに人間オペレーターに接続
- 誤回答のログを分析し、ナレッジベースを改善
完璧な回答は難しいですが、継続的な改善で精度を向上させていきます。
CRM導入・カスタマーサポート改善のご相談
Zendesk AIのようなカスタマーサポートツールの導入は、単にツールを入れるだけでは効果を最大化できません。業務フロー全体の見直し、ナレッジベースの構築、KPIの設計など、包括的なアプローチが必要です。
EMPLAYでは、CRM・カスタマーサポートツールの導入から運用最適化まで、一貫してサポートしています。
EMPLAYのサービス:
「カスタマーサポートの効率化を検討している」「どのツールを選べばよいかわからない」という方は、ぜひ お問い合わせ ください。無料相談を承っております。
まとめ
Zendesk AIは、カスタマーサポートを革新する包括的なAIソリューションです。
覚えておくべきポイント:
-
主要機能の理解
- AI Agents: 自律型の完全自動対応
- Answer Bot: FAQ自動回答
- インテリジェントトリアージ: 自動分類・振り分け
- エージェントアシスト: オペレーター支援
-
期待できる効果
- 自動解決率60-80%
- 対応時間50%以上短縮
- 顧客満足度向上
- オペレーター負担軽減
-
成功のポイント
- ナレッジベースの充実が最重要
- 段階的に導入・拡大
- 継続的な改善サイクル
-
導入の流れ
- 準備 → 設定 → パイロット → 本番（1.5-3ヶ月）
まずはZendeskの無料トライアルで、AI機能の効果を体験してみてください。
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※本記事の情報は2026年1月時点のものです。Zendesk AIの機能・料金は更新される可能性があるため、最新情報は<a href="https://www.zendesk.co.jp/" target="_blank" rel="noopener noreferrer nofollow">公式サイト</a>をご確認ください。
