チケット管理AI

チケット管理AIとは？

顧客から寄せられた問い合わせや、社内からの依頼事項を「チケット」として管理するシステムにAIを組み込んだものをチケット管理AIと呼びます。従来のチケット管理では、人の手により内容の確認を行った上で担当者の割り当て・優先度の設定を実施していたものの、AIの活用によってこれらの作業を自動化することが可能になります。

自然言語処理を用いることでチケットの内容を読み解き、カテゴリの分類や重要度についての判定、担当者への振り分けなどを支援し、スピーディな対応とサービス品質向上に繋げます。

チケット管理で起こりやすい課題

チケットが増えすぎて優先順位を付けられない

問い合わせ・依頼の件数が日々増加した場合、どのチケットから対応すべきなのかの判断が難しくなっていきます。全てを順番通りに処理すると、システム障害など緊急性の高い障害への対応が遅れてしまうリスクが考えられます。そして優先順位を決めるために、それぞれのチケットの内容について目視により確認する作業は膨大な時間を消費し、本来の業務を圧迫するといった悪循環に陥りやすくなります。

担当者の振り分けに時間がかかる

それぞれのチケット内容に応じたスキル・知識を持った担当者に振り分けを行う作業には、多大な時間がかかります。特に、問い合わせ内容が複雑なものだった場合、チケット内容を把握し、誰が対応できるかを判断するまでに時間を要してしまいます。さらに、特定の担当者に業務が集中する、振り分けミスによってたらい回しが発生するといったように、対応の遅れなどに繋がっていきます。

対応期限や進捗が見えにくい

多数のチケットが同時進行されている場合には、それぞれの対応期限・進捗状況を把握することが難しくなります。「誰がどこまでで対応したのか」「次のアクションを起こすべきか」という点が不透な状態が続くと、対応もれや期限切れなどが発生しやすくなってしまいます。さらに複数の部署・チームをまたいだ対応が必要なケースでは、情報共有が難しく、状況が見えにくくなってしまう点が大きな問題となっています。

過去の類似チケットを活用できていない

過去に同様の問い合わせに対応したとしても、その内容が整理・共有されていない場合には、担当者は毎回初めから調査を行う、ということになります。このように、検索性が低いシステムでは、過去のノウハウや事例を引き出すのに手間がかかってしまう点に加え、それぞれの担当者によって対応品質にばらつきが生じてしまいます。

対応した履歴が組織のナレッジとして蓄積が行われずに、非効率な状態が続くことになります。

AIで効率化できるチケット管理業務

チケット内容の自動分類

AIは自然言語処理を用いることによって、テキストの内容を解析します。問い合わせの種類（不具合の報告、機能に関する質問、契約変更など）や、関連製品やサービスについて自動で判断し、それぞれに合ったカテゴリに分類します。

このことによって、人が内容を確認して手動で仕分けを行うという手間を省くことができ、システム上で目的のチケットを素早く抽出することが可能になります。

重要度・緊急度の自動判定

チケットに含まれている特定のキーワードなどから、AIが総合的に分析を行うことで、重要度と緊急度の自動判定を行います。この判定結果を参考にすることで優先順位を決められるため、「いますぐ対応するべき重要な問題」をひと目で把握することが可能となります。この点から、致命的なトラブルの対応が後回しになる、期限遅れが発生するといった状況を未然に防げます。

担当者やチームへの自動ルーティング

前述の自動分類や優先度判定の結果を活用することによって、AIがその内容に合わせたチームや担当者に、チケットを自動的に割り当てします。担当者の専門スキルや過去の対応実績などをAIが考慮して割り振りを行うことによって、人の手による割り振りを行わずに済みます。さらに、この対応によって初動対応までの時間も短縮されますし、特定メンバーへの業務の偏りが発生することも防げます。

過去チケットをもとにした回答案の提示

AIは、過去に蓄積された解決履歴やFAQデータベースを検索・分析することによって、現在の問い合わせに似た事例の特定を行い、回答を自動で生成して担当者に提案を行います。

担当者はゼロから調査を行ったり文章を作成したりする必要がなく、AIが提示した回答案を確認し、微調整を行うのみで回答ができることから対応時間の短縮と対応品質の均一化に繋げられます。

チケット内容の要約と履歴整理

長文の問い合わせや複数回のやり取りが続いているなどで、情報が複雑化しているチケットについても、AIが経緯や要点について簡潔に要約できます。このことにより、ほかの担当者が対応を引き継ぐケースなどでも、状況の把握を行う際に役立ちます。過去の履歴を全て読み返さなくても経緯がわかるため、効率的に業務を進められます。

また、解決済みのチケットの要約をナレッジベースやFAQの原案として整理しておけば、社内の情報共有を支援することができます。

チケット管理AIを導入するメリット

対応の優先順位を判断しやすくなる

AIによって、問い合わせの重要度や緊急度を客観的に判定し、さらに優先順位も示せるため、担当者側では「次に何を対応するべきか」という点で迷わずに対応を行えるようになります。

システムの障害や急ぎの依頼などを漏れなく対応できるようになりますので、対応忘れや遅延のリスクを低減することが可能になります。また、これまで優先順位付けを行う際にかかっていた時間や心理的な負担も解消できますので、本来の業務に集中できるようになります。

担当者の割り当てを効率化できる

問い合わせの内容の読み込みや、担当者への割り振りまでをAIが自動で行うため、管理者による振り分け作業が不要になります。スキルや業務に応じた割り当てを時間をかけずに行えることから、初動対応までの時間が短くなり、質問側の待機時間を可能な限り短縮できます。

また、属人的な振り分けによる偏りなども防止できるため、チーム全体で業務負荷を公平に分散できるようになります。

対応スピードを上げやすい

AIによるアサインだけではなく、過去のナレッジから回答案の提案を行えるため、チケットを受け取ってから解決に導くまでのスピードが向上します。回答のための情報検索や、文章を作成する手間もかからないことから、担当者ひとりあたりの対応可能なチケット数も増やすことができます。もし少人数で構成されているチームだったとしても、大量の問い合わせをスピーディーに対応できるようになるため、ユーザー満足度の向上に繋げられます。

対応履歴をナレッジとして蓄積できる

AIにより、チケットのやり取りを要約・分類して構造化したデータとして整理を行えますので、対応の履歴が企業のナレッジとして蓄積されていきます。過去の知見も検索しやすい形で保存されることから、後から他の担当者が類似の問い合わせを受けた時などにも簡単に参照できます。

このように蓄積された内容は、FAQの作成や社内マニュアルの改善などを行う際にも活用可能です。

チケットの傾向を分析し業務改善につなげられる

AIにより、大量のチケットデータの分析を行うことも可能です。その結果、「どのような問い合わせが増えているのか」「どの製品やサービスに関連した不具合や問い合わせが多いのか」といった傾向を見える化できます。

単純に問い合わせに対して効率的に対応できるようになるだけではなく、問い合わせ内容を分析することによって、業務の改善に活かせます。

チケット管理AIを導入する際の注意点

分類ルールや優先度ルールを事前に整理する

AIを導入する場合には、基準となる分類ルールや優先度のルールを事前に整理することが重要です。このルールを曖昧なままにAIを導入すると、精度の高い割り振りは期待できません。そのため、導入前に現状の業務プロセスを整理し、ルールを標準化・整理しておくことが必要になってきます。

AIの判断結果を人が確認できるようにする

AIは、誤った分類を行ったり、事実とは異なる情報をまるで正しい事実であるかのように提示（ハルシネーション）したりするリスクがあるという点は、あらかじめ念頭に置いておく必要があります。

この点から、全てをAIに任せきりにせずに最終的な回答の送信を行う際には担当者によって確認ができるプロセスを組み込んでおく、という点がポイントになってきます。誤った判断に備えた修正機能に加えて、AIを再学習させるための仕組みをあらかじめ整えておくことも大切です。

対応期限やエスカレーションルールを決める

AIにより業務の効率化が期待される反面、複雑で解決に時間を要するチケットもあります。この点から、チケットの重要度に応じた対応期限を設定しておき、期限が迫っている場合にはアラートを出す仕組みを構築しておくことも必要です。 さらに、一次対応者では解決が難しいと判断された問い合わせについては、「いつ」「誰に」「どのように」エスカレーションを行うのか、といったルールについて事前に決めておくことで、スムーズに対応を進められます。

チケットが増えすぎない運用ルールを作る

AIの導入によって対応スピードが上がった場合、依頼のハードルが下がり軽微なチケットが急増する可能性も考えられます。この状況に対応するために、「よくある質問」に対してはAIが回答を自動提示して、自己解決を促す仕組みを併用するという選択肢が考えられます。また、「どのような内容をチケットとして起票すべきか」といった運用ルールを作ることによって、チケットの増え過ぎを防止できます。

チケット管理AIの導入事例

顧客の感情を把握し、対応のスピードを大幅に改善

オンラインファストファッション事業を手がける、Motel Rocksでは、AIの言語検出機能を活用しています。チャットやメールのメッセージから顧客が持つ感情を迅速に分析し、「ネガティブ」「普通」「ポジティブ」「非常にポジティブ」を表す絵文字をチケットに割り当てます。このように、顧客が現在抱えている感情を把握できることによって、問い合わせへの対応スピードが大幅に改善され、迅速な優先順位付けができるようになりました。

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まとめ

チケット管理AIは、問い合わせの分類や優先度の判定、担当者への割り当てなどを自動化することによって、業務効率を大幅に効率化することができます。導入によって、手作業で振り分けを行う手間や時間、判断の遅れといった課題の解消につながるとともに、迅速な対応が可能になる、過去のナレッジを活用しやすくなるといったメリットもあります。

ただし、導入を行う場合には事前のルール整備やエスカレーションに関するフローを明確にしておく、人による確認プロセスを確保するといった点も不可欠であるといえます。