AI分類によるカスタマーサポートチケットのトリアージ

サポートチケットが届きます。誰かがそれを読み、緊急かどうか判断し、カテゴリを特定し、適切な人にルーティングする必要があります。5人のサポートチームが1日100件のチケットを処理する場合、トリアージのステップ——読み、分類し、ルーティングする——だけで毎日2時間の人的リソースを消費します。

トリアージ自体は難しい部分ではありません。顧客の問題を解決することが難しいのです。しかしトリアージが先に起き、それが遅かったり一貫性がなかったりすると、下流のすべてに影響します。

ワークフローの内容

Support Ticket Triage ワークフローは、サポートツールに接続し、新規チケットごとに3つのステップを実行します：

1. チケットの取得 — Zendesk、Intercom、Freshdesk、またはメールからチケットが届くとトリガー。件名、本文、添付ファイル、顧客メタデータを読み取ります。

2. AI分類 — AIがチケット内容を分析し、3つのラベルを付与：

   • 優先度（P1〜P4）：P1はサービス停止やデータ損失、P2は業務をブロックする機能障害、P3はブロックしない問題、P4は機能リクエスト
   • カテゴリ：請求、技術、バグレポート、機能リクエスト、アカウント管理、オンボーディング
   • 推奨ルーティング：どのチームまたはエージェントが対応すべきか

3. 自動タグ付けとルーティング — サポートツール上でチケットに優先度とカテゴリがタグ付けされ、適切なキューにルーティング。P1チケットはオンコールエージェントに即時通知。

チケットあたりの処理時間は3〜5秒です。

節約時間

5人チームで1日100件：手動トリアージ約2時間/日、AIトリアージ約20分/日。週あたり8時間以上の削減。

人間が引き続き行うこと

AIが分類し、人間が解決します。エージェントはP1分類のレビュー、微妙なチケットの対応、誤分類の修正を引き続き行います。

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