Zendesk Agentic AIが人間を介さずにチケットを解決する方法

主な鍵

ZendeskはAgentic AIを提供していますか？

はい、Zendeskは2025年3月26日にラスベガスで開催されたRelate2025カンファレンスで発表したResolutionPlatformを通じて、エージェント型AIを提供しています。

このプラットフォームは自律型/AIエージェントを展開し、すべての問い合わせを人間オペレーターに転送することなく、顧客の問い合わせを最初から最後まで解決します。

Zendeskが他社と一線を画すのは、成果ベースの料金体系です。主要サービスソフトウェアプロバイダーの中で、インタラクション数や席ではなく、解決に成功した問題件数に応じて課金する唯一の企業です。

早期導入企業は顕著な結果を上げており、即時解決件数が3倍に増加、全体的な解決時間が約30％短縮されました。このアプローチはリスクを買い手から売り手に移行させるもので、企業SaaSでは珍しい特徴です。

解決プラットフォームは5つのコアコンポーネントを統合：AIエージェント、ナレッジグラフ、アクションと統合、ガバナンスと制御、測定とインサイト。これらの要素が連携し、あらゆる問い合わせが明確な解決経路を見出すことを保証します。

このアーキテクチャが重要なのは、AIの意思決定を実際のビジネスシステムに直接接続し、エージェントが単なる回答提案にとどまらず、注文の返金や配送先住所の更新といったタスクを実行できるようにするためです。

実際の仕事とは？

Zendeskの解決プラットフォームは、継続的なフィードバックループとして機能します。

サポートリクエストがどのチャネルから届いても、AIエージェントがメッセージを読み取り、顧客コンテキストを抽出し、ナレッジグラフから関連するポリシー、過去のチケット、製品ドキュメントをクエリします。

このプラットフォームは5つのコアコンポーネントを統合しています：

エージェントは問題を自律的に解決できるかどうかを評価します。

単純なケースでは、アクションと統合機能を通じて直接修正を実行。APIを呼び出して返金処理、CRMレコードの更新、配送先住所の変更などを行います。

ガバナンスと制御レイヤーが社内ポリシーを適用し、機密データをマスキングし、あらゆる判断を記録。測定とインサイト機能は解決率と満足度スコアをリアルタイムで追跡します。

このアーキテクチャは、従来のチャットボットが抱えていたブラックボックス問題を解決します。管理者は、各判断をトリガーしたナレッジ記事やビジネスルールを正確に追跡でき、優先度が変化した際には推論パラメーターを調整できます。

このプラットフォームはノーコードビルダーによる水平拡張を実現し、チームが数週間のカスタム開発ではなく数分で新たな連携機能やナレッジソースを追加できるようにします。

実際の運用ではどのような形になるのでしょうか？

SeatGeekのファンが深夜11時に「チケットはどこですか？」とサポートにメッセージを送る場面を想像してみてください。これはよくある問題で、以前は担当者が対応する必要がありました。

AIエージェントが即座に注文履歴を抽出し、支払いがクリアされたことを確認。さらにスパムフォルダに振り分けられたチケット配送電子メールの場所を特定します。20秒以内にチケットを再送信し、ユーザーの設定を更新して今後のメッセージをホワイトリスト登録。満足度アンケートを実施してケースを閉じた。このやり取りに人間が一切関与することはありません。

典型的なプロセスは4つのフェーズで展開されます：

SeatGeekはZendesk Agentic AI導入後4ヶ月で51%の自動解決率を達成。イベントピーク時には57,000件のクエリを自律処理。この規模感により、担当エージェントはパスワード再設定の繰り返し業務から無料となり、複雑なクレーム対応や関係構築に注力可能に。

Zendeskとレガシーヘルプデスクソフトウェアの効率性の差は、プラットフォームの独自性を検証するほどさらに拡大します。

Zendeskの差別化要因とは？

Zendeskは成果連動型課金と深いプラットフォーム統合により、他社エージェント向け/AIプラットフォームと差別化を図っています。競合他社の多くはエージェント席単位または会話単位で課金するため、大量のチケット処理には不利で、インセンティブのミスマッチを招きます。

Zendeskはこのモデルを逆転させます：AIエージェントがケースを完全に解決した場合のみ、約20～30セントを支払う仕組みです。未解決の対応には一切費用がかかりません。この構造は正確性を重視し、Zendeskがモデルを継続的に改善するよう促します。

さらにAIエージェント、人間のエージェント向けコパイロットツール、解決プラットフォームを統合スイートとして提供。複数ベンダーのシステムで発生しがちな統合の煩わしさを解消します。

主な鍵：

トレードオフは存在し、初期ユーザーのフィードバックが期待と現実のミーティングを明らかにしています。

一部の管理者はAgent Builderのインターフェースが使いにくく、想定以上にトレーニングが必要だと指摘。あるRedditユーザーは「世界で最もイライラするインターフェース」と評し、競合ツールにあるワンクリック/AI下書き機能の欠如をメモした。

Zendeskはリリース後UIを改良してきましたが、導入には時間を要するため、購入時は導入期間の予算を確保すべきです。

このプラットフォームは厳選されたナレッジベースにも大きく依存しています。技術に精通したあるコメント投稿者によれば、自社のドキュメントは完璧に管理されておらず、外部コンテンツを取り込むナレッジコネクターを追加するまでAIは苦戦していたと認めています。

エコシステムが周辺システムにどう連携するかを理解すれば、その依存関係はそれほど重荷ではなくなりますが、事前にメモしておく価値はあります。

こうした課題はあるものの、プラットフォームの成熟に伴い評価は好転している。Zendesk販売パートナーは価格設定を積極的に擁護し、Co-Pilot機能が実際にユーザー1人あたり20～30％の効率向上をもたらしたとレポート作成している。

彼らの主張は理にかなっている：月約2,000ドルかかるサポート担当者の代わりに、50ドルのAIアシストライセンスを導入すれば、迅速な対応と顧客満足度の向上により、その費用を数倍で回収できる。あるパートナー企業が言うように、「担当者の価値を30％向上させるなら、これはお買い得だ」

ログインが必要なナレッジベース記事の認証問題は当初ユーザーを苛立たせましたが、Zendeskがセキュアコンテンツのネイティブサポートを追加したことで、この課題は解消されました。

こうした反復的な修正はフィードバックへの対応力を示しており、同社は公開ロードマップに沿って体験の改善を継続している。

統合とエコシステム適合性

Zendesk Agentic AIは、3つの仕組みで企業ワークフローと接続します：・事前構築済みコネクター・ノーコードオーケストレーション・オープンAPI

アクションビルダーには人気アプリへの既製リンクが標準装備されているため、AIエージェントはカスタムコードなしでJiraチケットの作成、Slackアラートの投稿、Salesforceレコードの同期が可能です。

今後追加予定のコネクターにより、ShopifyやMicrosoft Teamsなどのビジネスプラットフォームと連携。エージェントは単一インターフェースから注文変更や内部ITリクエストに対応可能になります。

ナレッジコネクターにより、AIはConfluence wiki、Google Driveフォルダ、SharePointサイトなどの外部コンテンツリポジトリを活用可能。データ移行なしで分散したナレッジベース全体の文脈を統合します。

より深いカスタムの実現のため、Integration BuilderはノーコードのAPIオーケストレーターを提供します。これにより、AIエージェントステップから任意の外部RESTエンドポイントやデータベースを呼び出せます。

App Builderはさらに一歩進み、チームが自然言語プロンプトでZendesk内にカスタムUIウィジェットを作成し、それらを内部で展開したりZendesk Marketplace経由で共有したりすることを可能にします。

この3段階のアプローチにより、一般的なユースケースでのスピードと、特殊なワークフローへの柔軟性が両立します。

導入タイムラインと変更管理

Zendeskのエージェント型AIを導入する最も賢い方法は、小規模から始め、価値を実証してから拡大することです.

パスワードリセットや注文ステータス確認など、高頻度かつ低複雑度の問題1つを選び、4～6週間のパイロット運用を実施することをお勧めします。

現在の人的対応のみの基準値と比較し、解決精度・エスカレーション率・顧客満足度を追跡。数値がAI対応の有効性を証明したら、より多くの問題タイプへ拡大を。

成功事例の展開プロセスは以下の通りです：

これを実現するには複数チームの合意が必要です。サポート管理者がエスカレーションルールを設定し、IT部門が統合を担当し、コンプライアンス部門がデータ処理を監視します。

Zendeskは、優先度が衝突した際に機能間の混乱を断ち切り、物事を前進させられる専任のプロジェクトリーダーを配置することを強く推奨しています。

ロードマップとエコシステムOutlook

Zendeskの進化は、より深い自動化、チャネル対応範囲の拡大、高度な分析機能に焦点を当てています。

同社は2025年3月のプラットフォームデビュー以来着実に機能を追加しており、2026年以降も主要なマイルストーンをプランしている。

音声AIエージェントが新たなフロンティアを切り拓きます。2025年10月のベータ版に続き、2026年初頭には完全自律型の電話サポートエージェントが一般提供開始。GPT-4およびGPT-5モデルを搭載し、自然な会話、アクションの実行、ライブエージェントへのエスカレーションなしでの問題解決を実現します。

2025年7月のHyperArc買収により、会話分析がロードマップに急加速で組み込まれました。間もなく管理者は自然言語で質問を投げかけ、サポートデータからAI駆動のトレンド分析と異常検知を伴う即時インサイトを得られるようになります。

Microsoft 365 TeamsおよびOutlookとの連携がまもなく開始され、Zendesk AIサポートが従業員の日常ツールに直接組み込まれます。これによりカスタマーサポートと従業員サポートの境界が曖昧になります。

これらのロードマップ上のコミットにより、Zendeskは自律型エージェント機能においてSalesforce やServiceNowと競合しつつ、導入の容易さと測定可能な成果を差別化要因として維持するポジションを確立しました。

Zendesk Agentic AIの費用はいくらですか？

Zendeskの料金体系は3層構造：成果ベースのAI解決料金、オプションのエージェント生産性アドオン、基本プラットフォームサブスクリプション。

AIエージェントがエンドツーエンドで成功解決したチケット1件につき、顧客が支払う金額は約0.20～0.30ドルです。未解決の対応にはAI費用が発生しません。この成果ベースの課金体系により、コストは具体的な価値と連動し、技術導入を検討する購入者のリスクが軽減されます。

高度なAIアドオン（自動要約、トーン調整、回答提案などのコパイロット機能を人間エージェント向けに提供する）は、エージェント1人あたり月額50ドルです。

Zendeskパートナー経由のボリューム割引で評価がさらに下がるケースも多く、試用版では月額50ドルのコストに対しエージェント1人あたり20～30％の効率化が実証され、高い投資対効果を実現しています。

これらのAI料金の基盤となるのは必須のZendesk Suite基本ライセンスであり、ProfessionalまたはEnterpriseプランではエージェント1人あたり月額115～150ドルです。

Zendesk AIは単体製品ではなく、Suiteプラットフォームを強化するものです。隠れたコストには、複雑な企業システム向けの統合サービス、API呼び出し量が標準クォータを超えた場合のコンピューティング料金、AI支援ワークフローにサポートチームを慣れさせるためのトレーニング費用などが含まれる場合があります。

購入者はナレッジベースの整備にも予算を確保すべきです。不十分なドキュメントや古い情報は/AIの性能を低下させ、エスカレーション率を上昇させるためです。

こうした点を考慮しても、解決件数ごとの課金モデルは、チームの拡大に比例して直線的に増加する従来の席ベースの価格設定と比較して、予測可能な単位経済性を提供します。

まとめ

あらゆる強力な技術と同様に、Zendesk Agentic AIには可能性と注意点が共存しています。

解決時間を30％以上短縮しつつ、人間のエージェントが関係構築や複雑な問題解決に集中できる余地を生み出すことに、その機会はあります。

リスクは導入の複雑さに集中しています：不十分なナレッジベースの整備、不適切な変更管理、過小評価された導入タイムラインは、ROIの遅延や初期導入者の不満を招く可能性があります。

まず小規模なパイロット運用から始め、高頻度発生の特定問題タイプをターゲットにします。成果を厳密に測定し、正確性とユーザーの満足度が検証された後にのみ拡大してください。

この規律あるアプローチにより、自律型/AIは単なる流行から競争優位性へと変貌を遂げます。