Columnコラム
ZendeskのアップデートやAI活用、ナレッジ、システム連携について、実務で確認したいポイントを整理してお届けします。
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- トークンとは？ChatGPTが文章を理解・生成する仕組みをわかりやすく解説トークンは、AIが文章を処理するための小さな単位です。文章の分割、数値への変換、次のトークンの予測という流れから、API料金や会話の長さとの関係まで、具体例で解説します。
- Zendesk AIエージェントの日本語FAQ回答：60問の検証結果日本語FAQ20本をナレッジにしたZendesk AIエージェントへ、言い換え・誤字・条件判断・英語・範囲外・追質問を含む60問を入力。公開Web Widgetで回答品質を検証しました。
- Zendesk 2026年9月アップデート：主な変更点と運用への影響Zendeskの2026年9月アップデートから、AIエージェント、Copilot、外部ナレッジ、アクションフロー、セキュリティ、Zendesk QAなど、実務への影響が大きい変更を整理します。
- Zendesk QA（品質管理）の機能：AutoQAとコーチングZendesk QAのスコアカード、AutoQA、スポットライト、AIインサイト、ダッシュボード、キャリブレーション、コーチングなど、問い合わせ品質を改善する機能を整理します。
- GPT-6 Astraの性能・料金と企業利用のポイントOpenAIのGPT-6 Astraについて、公式情報に基づく仕様、GPT-5.6との違い、AIエージェントとしての進化、料金、企業導入時の評価ポイントを整理します。
- Zendesk AIエージェント導入後の改善方法｜会話ログから回答品質を見直す7つの観点Zendesk AIエージェントを導入した後、会話ログとテスト結果から回答品質を評価し、ナレッジ、検索ルール、応答設計、有人引き継ぎを改善する方法を解説します。
- Zendeskでメール対応AIエージェントを作成する方法｜設定手順と注意点Zendeskでメール用AIエージェントを作成し、ナレッジ、応答スタイル、エスカレーション、メールチャネルを設定する手順を、2026年9月時点の画面に沿って解説します。
- 既存FAQのZendesk移行：SQL・CSVで調べる7項目SQLデータベースやCSVで管理している既存FAQをZendeskのナレッジベースへ移行する前に確認したい、データ構造、本文、添付ファイル、権限、多言語、URL、運用の7つの観点をお伝えします。
- AIのハルシネーション対策：問い合わせ対応で誤回答を減らす設計生成AIがもっともらしい誤回答をするハルシネーションの理由と、問い合わせ対応で誤回答を減らす方法を解説。ナレッジ連携、情報の十分性確認、根拠表示、有人切替、継続評価までお伝えします。
- AI営業電話とチャットボットの特徴・導入時の注意点AI営業電話が受け入れられにくい理由を、会話の主導権、信頼、記録性の観点から解説。チャットボットが受け入れられやすい条件と、AI音声電話が機能する問い合わせ業務をお伝えします。
- 問い合わせ対応のAIアセスメント：対象と進め方AIアセスメントの対象を問い合わせ対応業務に絞る意味を、全社アセスメントとの違い、業務負荷、データ、評価軸、上流設計の観点からお伝えします。
- お問い合わせ対応 AI活用診断を開始します｜Zendeskのチケットデータから改善の優先順位を整理Zendeskなどに蓄積された問い合わせデータを分析し、AIによる自動回答、担当者支援、FAQ・ナレッジ整備、システム連携、業務改善の優先順位を整理するサービスを紹介します。