サポートと AI の 用語集。

AI エージェント

AI エージェントとは、言語モデルを使ってリクエストを理解し、何をすべきかを判断し、行動するソフトウェアシステムです。ツールを呼び出し、データを取得し、タスクを完了します。台本どおりの回答を 1 つ返すだけではありません。.

AI エージェントとチャットボットの違い

AI エージェントとチャットボットの違いは、チャットボットが台本または生成された返信で質問に答えるのに対し、AI エージェントは推論し、ツールを使い、行動してリクエストを最後まで解決できる点にあります。単に応答するだけではありません。.

AI オーケストレーション

AI オーケストレーションとは、複数の AI モデル、エージェント、ツール、データソースを 1 つの信頼できるワークフローにまとめることです。何をどの順番で動かし、結果をどう受け渡してタスクを完了するかを決めます。.

AI ガードレール

AI ガードレールとは、AI システムの挙動を安全に、話題の範囲内に、ポリシーの枠内に保つために設けるルール、チェック、制約のことです。何を言えるか、何ができるか、何にアクセスできるかを制御します。.

AI コパイロット

AI コパイロットとは、人と並んで働くアシスタントです。返信を提案し、文脈を要約し、必要な情報を差し出しますが、主導権を握り最終的な判断を下すのは人であり、自律的に行動するわけではありません。.

AI サポートエージェント

AI サポートエージェントとは、AI を使って顧客のリクエストを理解し、返信または解決するソフトウェアシステムです。多くは大規模言語モデルに、ツールと自社のナレッジソースへのアクセスを組み合わせたもので、自律的に動くことも、人の担当者を支援することもあります。.

AI チケット自動化

AI チケット自動化とは、AI を使ってサポートチケットを自動的に処理することです。分類、タグ付け、ルーティング、返信の下書き、あるいは完全な解決までを担い、1 件ごとに担当者が行う手作業を減らします。.

AI ハルシネーション

AI ハルシネーションとは、言語モデルが流暢で自信ありげでありながら、事実として誤っている、あるいは作り話である応答を生成してしまう現象です。存在しない詳細、ポリシー、出典を作り出します。.

AI 要約

AI 要約とは、言語モデルを使って長い文章、たとえばチケットのスレッド、チャットの記録、ナレッジ記事などを、要点と文脈を捉えた短く正確な要約にまとめることです。.

Few-shot 学習

Few-shot 学習とは、少数の例をプロンプトに含めることで AI モデルにタスクのやり方を示す手法です。再学習をまったく行わずに、示したパターンをモデルに踏襲させられます。.

Model Context Protocol（MCP）

Model Context Protocol（MCP）とは、AI アプリケーションが外部のツール、データソース、システムに接続するための共通の方法を定めたオープン標準です。システムごとに個別の連携を作る代わりに、1 つの一貫したインターフェースを通じてモデルがそれらにアクセスできるようになります。.

RAG とファインチューニングの比較

RAG とファインチューニングの比較とは、問い合わせ時に外部の知識でモデルを根拠づけるか（検索拡張生成）、自社データでモデルの重み自体を調整するか（ファインチューニング）という選択のことです。汎用モデルを自社の用途に役立てるための、2 つの異なるやり方です。.

Temperature（LLM）

Temperature（温度）は、言語モデルの出力をどれだけランダムにするか、決定的にするかを制御する設定です。値が低いと焦点の定まった予測可能な応答になり、高いとより多様で創造的な応答になります。.

Transformer モデル

Transformer モデルとは、アテンション機構を使ってテキストの系列全体を一度に処理し、各単語が他のすべての単語とどれだけ関係しているかを重み付けするニューラルネットワークのアーキテクチャです。現代のほぼすべての大規模言語モデルの土台になっています。.

インテント認識（意図認識）

インテント認識とは、顧客のメッセージから「注文を追跡したい」「返金してほしい」「サブスクリプションを解約したい」といった目的を特定し、正しく振り分けたり、その場で解決したりできるようにする処理です。.

エージェンティック AI

エージェンティック AI とは、質問に答えるだけでなく行動する AI です。複数ステップのタスクを計画し、ツールや API を呼び出し、人の介入をほとんど、あるいはまったく必要とせずに、目標に向かって最後までやり遂げます。.

エージェントメモリ

エージェントメモリとは、AI エージェントが会話の中で、あるいはセッションをまたいで情報を保持し、思い出す能力のことです。過去のメッセージ、顧客の情報、これまでのやり取りを覚えているため、毎回のやり取りをまっさらな状態として扱わずに済み、一貫した対応ができます。.

エンティティ抽出

エンティティ抽出とは、非構造のテキストから、名前、注文番号、日付、商品、金額といった特定の構造化された情報を取り出し、システムがそれをもとに動けるようにする処理です。.

グラウンディング（根拠づけ）

グラウンディングとは、AI モデルの回答を、自社のドキュメント、ライブデータ、ナレッジベースといった検証済みの情報源に結びつけ、モデルの推測ではなく実際の事実を反映させる取り組みです。.

コンテキストウィンドウ

コンテキストウィンドウとは、言語モデルが一度に考慮できるテキストの最大量のことで、トークン数で測られます。与える入力と、モデルが生成する出力の両方が含まれます。.

システムプロンプト

システムプロンプトとは、会話における AI モデルの役割、振る舞い、トーン、制約を定義する基盤の指示文です。エンドユーザーではなく開発側が設定し、すべてのやり取りに適用されます。.

セマンティック検索

セマンティック検索とは、キーワードの一致ではなく意味によってコンテンツを探す検索手法です。エンベディングを使うことで、クエリと共通する語が 1 つもなくても、概念的に関連する結果を見つけられます。.

ゼロショット学習

ゼロショット学習とは、AI モデルが明示的に学習したことも例を与えられたこともないタスクを、事前学習で得た一般的な知識とタスクの明確な説明だけでこなすことです。.

チャットボット

チャットボットとは、テキストを通じてユーザーとの会話を模倣するソフトウェアです。決定木をたどる単純なルールベースの台本から、自然言語を理解する AI 搭載のボットまで幅があります。.

ツール利用（Tool Use）

ツール利用とは、AI モデルが外部の関数・API・システムを呼び出せる能力のことです。注文の照会や返金の処理などを、テキストを生成するだけでなく実際のデータに対して実行できるようになります。.

テキスト分類

テキスト分類とは、文章にカテゴリやラベルを自動で割り当てるタスクです。サポートチケットをトピック・言語・優先度でタグ付けするのがその例です。.

デフレクションと解決の違い

デフレクションと解決の違いとは、チケットが人に届くのを防ぐこと（デフレクション）と、お客様の問題を実際に片付けること（解決）の区別です。混同されやすい 2 つですが、測っているものはまったく異なります。.

トークン（LLM）

トークンとは、言語モデルが読み書きする単位となる小さなテキストのかたまりです。単語、単語の一部、文字などにあたり、入力量・出力量・コンテキストの上限、そして多くの場合は課金も、このトークンで測られます。.

バーチャルエージェント

バーチャルエージェントとは、顧客とみずから対話して質問に答え、依頼を解決する AI システムです。人間のサポート担当者の代わりを自動で務めます。.

ファインチューニング

ファインチューニングとは、学習済みの言語モデルを、より小さくタスクに特化したデータセットでさらに学習させ、特定の領域、文体、振る舞いに適応させる工程です。指示を変えるのではなく、モデルの重みそのものを更新します。.

プロンプトインジェクション

プロンプトインジェクションとは、ユーザー入力や外部コンテンツに悪意ある指示を隠し込み、AI システムに本来の指示を無視させたり、意図しない動作をさせたりするセキュリティ攻撃です。.

プロンプトエンジニアリング

プロンプトエンジニアリングとは、特定のタスクで正確で関連性が高く安定した出力を得るために、言語モデルへ与える指示を設計し、磨き込んでいく実践です。.

ベクトルデータベース

ベクトルデータベースとは、埋め込み（高次元のベクトル）を保存し、類似度で検索するために作られたデータベースです。クエリに意味が最も近いコンテンツを高速に見つけられます。.

マルチエージェントシステム

マルチエージェントシステムとは、専門化した複数の AI エージェントがそれぞれ特定の業務や領域を担当し、連携して動く構成のことです。1 つのエージェントだけでは安定して扱いきれない問題を解けるように調整されています。.

会話型 AI

会話型 AI とは、自然なやり取りを通じて人がソフトウェアと対話できるようにする技術です。意図を理解し、ターンをまたいで文脈を保ち、チャットや音声で自然言語で応答します。.

感情分析

感情分析とは、メッセージの感情的なトーンを自動で分類する処理です。通常はポジティブ、ネガティブ、ニュートラルに分け、顧客がどう感じているかを把握して適切に対応できるようにします。.

関数呼び出し（Function Calling）

関数呼び出しとは、言語モデルがあらかじめ定義された関数や API の実行を要求できる機能です。関数名と構造化された引数を返すことで、モデルはテキストを生成するだけでなく、ライブデータを取得したりアクションを実行したりできるようになります。.

基盤モデル

基盤モデルとは、広範な汎用データを大規模に学習させた大型の AI モデルで、ひとつの狭い用途のために作られるのではなく、プロンプト、検索、ファインチューニングを通じて多様な下流タスクに適応できるものです。.

機械学習

機械学習とは、人が書いたルールに従うのではなく、データからパターンを学んで予測や判断を行うようにする AI の一分野です。.

検索拡張生成（RAG）

検索拡張生成（RAG）とは、AI モデルが問い合わせの時点で自社のナレッジソースから関連情報を取得し、それに基づいて回答を組み立てる手法です。学習時に記憶した内容だけに頼らずに済みます。.

自然言語処理（NLP）

自然言語処理（NLP）とは、コンピューターが人間の言語を理解し、解釈し、生成できるようにすることを目的とした AI の分野です。インテント認識、感情分析、テキスト分類といった処理の土台になります。.

自律エージェント

自律エージェントとは、自分で目標を追いかける AI システムです。どのステップを踏むかを判断し、ツールを呼び出し、その結果に基づいて行動します。人が一つひとつ指示する必要は、ほとんど、あるいはまったくありません。.

信頼度スコア

信頼度スコアとは、AI システムが自分の予測や回答に対して付ける、正しい可能性の見積もりです。AI が自動で行動してよいか、確認を求めるべきか、人に引き継ぐべきかを判断するために使います。.

生成 AI

生成 AI とは、学習データからパターンを学び、テキスト、画像、コード、音声といった新しいコンテンツを作り出す AI の総称です。既存の入力を分類したり予測したりするだけのものとは異なります。.

大規模言語モデル（LLM）

大規模言語モデル（LLM）とは、膨大なテキストで学習し、言語を予測・生成するニューラルネットワークです。質問の理解、要約、分類、人間らしい文章の作成といった処理を可能にします。.

埋め込み（エンベディング）

埋め込みとは、テキスト（あるいは画像やコードなど）を意味を捉えた数値ベクトルとして表現したものです。意味の近いコンテンツ同士が、高次元の空間で近くに配置されます。.

CSAT と NPS の違い

CSAT と NPS の違いとは、2 つの顧客体験指標の比較です。CSAT（顧客満足度スコア）は特定のやり取りへの満足度を測り、NPS（ネットプロモータースコア）はブランド全体への愛着と、人に薦めたいと思う度合いを測ります。.

SLA 違反

SLA 違反とは、サポートチームがサービスレベル契約（SLA）で定めた目標を達成できないことです。たとえば、約束した時間内に初回応答を返せなかった、チケットを解決できなかった、といったケースが該当します。.

VoC（顧客の声）

VoC（顧客の声）とは、アンケート、サポートチケット、レビュー、会話といったあらゆる接点から顧客のフィードバックを体系的に集めて分析し、顧客が何を必要とし、何を期待し、どう感じているかを理解する取り組みです。.

エスカレーション率

エスカレーション率とは、解決までのあいだに最初の担当者やティアを越えて、専門担当、マネージャー、上位のサポート階層へ引き上げられたサポートチケットの割合です。.

カスタマーヘルススコア

カスタマーヘルススコアとは、製品の利用状況、サポートでの動き、満足度、エンゲージメントといったシグナルを組み合わせて 1 つの評価にまとめた複合指標で、そのお客様が更新しそうか、拡大しそうか、解約しそうかを予測します。.

コンテインメント率

コンテインメント率とは、ボットや自動化されたシステムが、人間の担当者にエスカレーションすることなく最後まで対応しきった問い合わせの割合です。.

サービスレベル

サービスレベルとは、定められた目標時間内に応答できた問い合わせの割合です。「X/Y」という形の目標で表されることが多く、たとえば「電話やチャットの 80% に 20 秒以内で応答する」と表現します。.

サービスレベル契約（SLA）

サービスレベル契約（SLA）とは、サポート依頼に対して定められた時間内に応答または解決することを約束する取り決めです。優先度、チャネル、顧客のティアによって目標が変わることもよくあります。.

シュリンケージ

シュリンケージとは、給与が支払われている担当者の時間のうち、顧客対応に使われていない時間の割合を表すワークフォースマネジメントの指標です。休憩、ミーティング、研修、欠勤などの非生産的な活動が含まれます。.

スケジュール遵守率（アドヒアランス）

スケジュール遵守率とは、担当者が割り当てられたシフトにどれだけ忠実に従えているか、つまり予定された時間に実際に対応可能な状態（通話、チャット、チケットの対応）でいられたかを測る要員管理の指標です。.

セルフサービス率

セルフサービス率とは、ヘルプセンター、FAQ、ポータル、自動化といったセルフサービスの手段だけで解決した顧客の疑問の割合です。サポート担当者への問い合わせを必要としなかったものを指します。.

チケットエイジング

チケットエイジングとは、未解決のサポートチケットがどれだけ長く放置されているかを表す指標です。通常は 0〜1 日、1〜3 日、3〜7 日、7 日以上といった区分にまとめ、どこでチケットが滞っているかを可視化します。.

チケットディフレクション（自己解決化）

チケットディフレクションとは、顧客の質問のうち、人が対応するサポートチケットになる前にセルフサービスや自動化で解決された割合のことです。.

チケットバックログ

チケットバックログとは、ある時点で未解決のまま積み上がり、対応を待っているサポートチケットの件数です。.

チケット件数（チケットボリューム）

チケット件数とは、チームが扱うすべてのチャネルを通じて、一定期間に受け付けたサポート依頼の総数です。.

ネットプロモータースコア（NPS）

ネットプロモータースコア（NPS）とは、企業・製品・サービスを他者にどれだけ勧めたいかを 0〜10 の尺度で測る、顧客ロイヤルティの指標です。.

バックログ率

バックログ率とは、未解決のサポートチケットの量がどう変化しているかを示す指標です。通常は、同じ期間に受信したチケットと解決したチケットの比率で表します。.

ポジティブフィードバック率

ポジティブフィードバック率とは、顧客から集めたフィードバックのうち肯定的な回答が占める割合です。たとえば、評価がついた CSAT アンケート全体に対する「良い」「満足」の割合を指します。.

稼働率

稼働率とは、担当者の有給就業時間のうち、実際に生産的なサポート業務、つまり問い合わせ対応と関連作業に費やされた時間の割合です。.

解決 1 件あたりのコスト

解決 1 件あたりのコストとは、サポートの総コストを、完全に解決した案件の数で割った金額です。1 回のやり取りをさばくのではなく、お客様の問題を実際に片付けるのにいくらかかっているかを表します。.

解決率

解決率とは、一定期間に受け付けたサポートチケットや会話のうち、無事に解決されたものの割合です。.

顧客維持率

顧客維持率とは、一定期間に既存のお客様をどれだけ維持できたかを示す割合で、その期間に獲得した新規顧客は除いて計算します。.

顧客解約率

顧客解約率とは、一定期間に取引をやめたお客様、つまり解約した、更新しなかった、利用が途絶えたお客様の割合を、その期間の開始時点の顧客数に対して表した指標です。.

顧客生涯価値（CLV）

顧客生涯価値（CLV）とは、1 人のお客様との関係が続くあいだ全体で、事業が見込める純収益の合計です。.

顧客努力指標（CES）

顧客努力指標（CES）とは、お客様が問題を解決する、あるいは要望を完了させるまでに、どれだけ手間をかけなければならなかったかを測る指標です。通常は対応後の短いアンケートで測定します。.

顧客満足度スコア（CSAT）

顧客満足度スコア（CSAT）とは、特定のやり取りや体験にお客様がどれだけ満足したかを測る指標で、通常は対応後の短いアンケートから算出します。.

再オープン率

再オープン率とは、解決済みまたはクローズしたサポートチケットのうち、あとから再びオープンされたものの割合です。多くの場合、顧客の問題が実際には解消していなかったことを意味します。.

処理時間

処理時間とは、担当者が 1 件のお客様対応に費やす時間の合計です。実際のやり取りに加えて、メモの記入、タグ付け、フォローアップといった対応後の作業も含みます。.

初回応答時間（FRT）

初回応答時間（FRT）とは、お客様がサポートに問い合わせてから、人による最初の返信、あるいは中身のある返信を受け取るまでの平均時間です。.

初回解決率（FCR）

初回解決率（FCR）とは、1 回のやり取りだけで完全に解決し、追加のやり取りも折り返しも再オープンも発生しなかった案件の割合です。.

占有率（オキュパンシー）

占有率とは、担当者がログインして対応可能だった時間のうち、実際に対応に費やされた時間の割合です。通話、チャット、対応後の処理を含み、次の問い合わせを待っている時間と対比されます。.

待ち時間

待ち時間とは、顧客が連絡してから担当者に対応してもらえるまでに待つ時間のことです。キューに並んでいる時間、保留になっている時間、返信を待っている時間が含まれます。.

品質保証（QA）スコア

品質保証（QA）スコアとは、サポートのやり取りがチームの品質基準をどれだけ満たしたかを測る指標です。正確さ、トーン、ポリシーの遵守、解決状況などを採点するスコアカードに基づいて算出します。.

平均応答速度（ASA）

平均応答速度（ASA）とは、顧客が待ち行列に入ってから担当者につながるまでに待つ時間の平均です。待ち行列への参入から接続までを測ります。.

平均解決時間

平均解決時間とは、サポートチケットが完全に解決されるまでにかかる時間の平均です。作成された時点から、解決済みになった時点までを測ります。.

平均処理時間（AHT）

平均処理時間（AHT）とは、担当者が 1 件の顧客対応に費やす合計時間の平均です。通話やチャットの時間、保留時間、応対後処理の時間を含みます。.

放棄率

放棄率とは、サポートの待ち行列に入った顧客のうち、担当者につながる前に離脱した人の割合です。電話を切る、チャットのウィンドウを閉じる、といった離脱を指します。.

問い合わせ 1 件あたりのコスト

問い合わせ 1 件あたりのコストとは、サポート運営にかかるコストの総額を、対応した問い合わせ件数で割った金額です。1 回のやり取りにいくらかかっているかを示します。.

問い合わせ率

問い合わせ率とは、顧客基盤や取引量に対してサポートへの問い合わせがどれだけ発生しているかを示す指標で、顧客がどれくらいの頻度で助けを求める必要があるかを表します。.

予測精度

予測精度とは、サポートチームが見込んだ問い合わせ量（あるいは業務量）が、実際に届いた量にどれだけ近かったかを測る指標で、その予測がどれだけ当てになったかを割合で表します。.

CSAT アンケート

CSAT アンケートとは、サポート対応のあとに送る短い、多くの場合 1 問だけのアンケートで、お客様がどれだけ満足したかを測るものです。たいていは簡単な尺度で体験を評価してもらいます。.

IT サービスマネジメント（ITSM）

IT サービスマネジメント（ITSM）とは、IT サービスを設計し、提供し、支えるための一連の実践・プロセス・ツールのことです。IT 部門が要求、インシデント、変更、資産をそのライフサイクル全体にわたってどう管理するかを扱います。.

SLA ポリシー

SLA ポリシーとは、ヘルプデスク内に設定する一連のルールのことです。優先度、チャネル、顧客のティアといった条件に応じて、初回応答時間や解決時間などのサービスレベル目標をチケットに割り当てます。.

Webhook

Webhook とは、特定のイベントが起きたときに、あるシステムから別のシステムへリアルタイムでデータを送る自動の HTTP コールバックです。たとえばヘルプデスクが、チケットの作成や更新と同時にその内容を外部の URL へ送信します。.

アンサーボット

アンサーボットとは、顧客の質問に対して関連するヘルプセンターの記事や回答を提案・提示する自動アシスタントです。人の担当者が関わる前に、セルフサービスでよくある質問を解決することを狙います。.

インシデント管理

インシデント管理とは、サービスの計画外の中断を検知し、記録し、できるだけ速やかに解決するためのプロセスです。通常の稼働状態を回復させ、利用者への影響を最小限に抑えることを目的とします。.

エージェントワークスペース

エージェントワークスペースとは、サポート担当者が自分の仕事、つまりチケット、ライブチャット、顧客の文脈、各チャネルを 1 画面で処理できる統合インターフェースです。返信のためにツールを行き来する必要がなくなります。.

エージェント衝突検知

エージェント衝突検知とは、同じチケットをすでに他の担当者が閲覧中または返信中であることを警告するヘルプデスクの機能です。重複した返信や矛盾した返信を防ぎます。.

エスカレーション

エスカレーションとは、いまの担当者では解決できないとき、あるいは SLA 違反のおそれがあるときに、サポートチケットを上位のティア、専門担当、マネージャーへ引き上げる手続きです。.

オムニチャネルサポート

オムニチャネルサポートとは、メール、チャット、電話、SNS、メッセージングといったすべてのチャネルを 1 つのつながった体験に統合するカスタマーサービスの考え方です。文脈と履歴が、チャネルをまたいでなめらかに顧客について回ります。.

カスタムフィールド

カスタムフィールドとは、ヘルプデスクのチケット、ユーザー、組織に追加できる設定可能なデータ項目です。注文番号、製品バージョン、契約プラン、影響を受けた地域など、標準では用意されていない情報を記録できます。.

コミュニティフォーラム

コミュニティフォーラムとは、顧客が質問し、解決策を共有し、互いに助け合うオンラインの場です。自社のスタッフがモデレーションと投稿を行い、利用者同士の知見を、検索できるセルフサービスのサポート資産に変えます。.

サービスデスク

サービスデスクとは、IT 部門と利用者とをつなぐ単一の窓口です。サポート依頼だけでなく、インシデント、サービス要求、変更をはじめとする IT サービスマネジメント（ITSM）のプロセスを管理します。.

サイドカンバセーション

サイドカンバセーションとは、メインのサポートチケットから分岐させた別スレッドのことです。社内チーム、取引先、他部署といった別の参加者とやり取りでき、顧客に見える会話を煩雑にせずに必要な情報を集められます。.

サポートチケット

サポートチケットとは、顧客からの依頼や問題を 1 件ずつ追跡できるようにした記録です。作成から解決まで、会話の全文と、ステータス・優先度・担当者・タグといったメタデータを保持します。.

シングルサインオン（SSO）

シングルサインオン（SSO）とは、1 組の認証情報で一度ログインするだけで、ヘルプデスクを含む複数のアプリケーションに、個別にサインインすることなくアクセスできる認証方式です。.

スキルベースルーティング

スキルベースルーティングとは、受信したチケットを、言語・製品知識・習熟度といった適切なスキルを持つ担当者に振り分けるチケット割り当ての方式です。最も対応力のある人がそのチケットを担当します。.

セルフサービスポータル

セルフサービスポータルとは、顧客が自分で問題を解決できる顧客向けの拠点です。ナレッジベースの検索、チケットの状況確認、依頼の起票、アカウントの管理などを、サポート担当者に問い合わせることなく行えます。.

タグ（ヘルプデスク）

タグとは、サポートチケットに付ける短いキーワードのラベルです。トピック、製品、問題の種類など任意の軸で分類でき、チケットの絞り込み、レポート、自動化の起点として使えます。.

チケットステータス

チケットステータスとは、そのサポートチケットが解決に向けてどの段階にあるかを示すフィールドです。新規、オープン、保留、オンホールド、解決済み、クローズといった値がよく使われます。.

チケットのマージ

チケットのマージとは、同じ問題についての 2 件以上のサポートチケットを 1 件にまとめ、会話を統合して 1 か所で対応できるようにする操作です。.

チケットの優先度

チケットの優先度とは、そのサポートチケットにどれだけ急いで対応すべきかを示すフィールドです。一般的には低・通常・高・緊急の 4 段階で、担当者や自動化が重要なものから順に処理できるようにします。.

チケットライフサイクル

チケットライフサイクルとは、サポートチケットが作成からクローズまでにたどる一連の段階のことです。一般的には、作成、割り当て、対応中、解決、クローズの順に進みます。.

チケットルーティング

チケットルーティングとは、届いたサポートチケットを、トピック・チャネル・言語・優先度・顧客のティアといったルールに基づいて、適切な担当者、チーム、キューに振り分ける処理です。.

チケット管理システム

チケット管理システムとは、顧客や従業員からの依頼をチケットと呼ばれる追跡可能な記録として受け付け、振り分け、優先順位を付け、解決まで管理するソフトウェアです。依頼が抜け落ちることを防ぎます。.

トリガー（ヘルプデスクの自動化）

トリガーとは、チケットが作成または更新された瞬間に実行されるヘルプデスクの自動化ルールです。条件に一致すると、割り当て、タグ付け、通知、返信といった操作を自動で行います。.

ナレッジベース

ナレッジベースとは、操作手順、FAQ、トラブルシューティングガイド、ポリシーなどの記事を構造化し、検索できるようにまとめた資料庫です。顧客や担当者が、サポートに直接問い合わせることなく答えを見つけられるようにします。.

ビジネスルール

ビジネスルールとは、チケットの挙動を自動的に制御する、ヘルプデスクの設定可能なロジックです。ルーティング、優先度付け、SLA、フィールドの値、通知を制御し、手作業を挟まずにサポートを一貫して回します。.

プロアクティブサポート

プロアクティブサポートとは、顧客から問い合わせが来る前にこちらから働きかけることです。問題、疑問、機会を先回りして捉え、届いたチケットに反応するだけで終わらせません。.

ヘルプセンター

ヘルプセンターとは、企業がナレッジベース、FAQ、問い合わせ手段を公開するお客様向けのウェブサイトです。お客様が答えを探し、必要ならサポートに連絡できる場所をひとつにまとめます。.

ヘルプデスク

ヘルプデスクとは、お客様や利用者からのサポート依頼を受け取り、整理し、解決するためのツール（およびそれを動かすチーム）です。メール、チャット、メッセージを、担当者が解決まで進められる追跡可能なチケットに変えます。.

ヘルプデスク API

ヘルプデスク API とは、サポートプラットフォームが公開するプログラム用のインターフェースです。外部のシステムから、担当者向け画面を経由せずに、チケットの作成、ステータスの更新、レポートの取得、ユーザーの同期といった読み書きができます。.

ヘルプデスクとサービスデスクの違い

ヘルプデスクは個々のサポート依頼やインシデントの解決に集中した戦術的なツールであり、サービスデスクは、依頼、インシデント、問題、変更を含むサービスのライフサイクル全体を、ITIL などのフレームワークに沿って管理する、より広い ITSM の機能です。.

マクロ（ヘルプデスク）

マクロとは、ヘルプデスクに保存しておく再利用可能な一連の操作のことです。多くの場合、定型の返信文に加えて、タグ・ステータス・担当者の更新がセットになっており、担当者はチケットにワンクリックで適用できます。.

マルチチャネルサポート

マルチチャネルサポートとは、メール、電話、チャット、SNS など複数のチャネルでカスタマーサービスを提供することを指します。それぞれのチャネルは利用できるものの、1 つのつながった体験に統合されるのではなく、別々に運用されます。.

メッセージングウィジェット

メッセージングウィジェットとは、ウェブサイトやアプリに埋め込むチャットインターフェースのことです。通常は画面隅に浮かぶボタンとして表示され、顧客はページを離れることなく、サポート、ボット、AI エージェントとの会話を始められます。.

ライブチャット

ライブチャットとは、顧客がリアルタイムに企業へメッセージを送れるサポートチャネルです。通常はウェブサイトやアプリ上のウィジェットから利用し、メールや電話の待ち行列に並ぶことなく、担当者または AI から即座に回答を受け取れます。.

ラウンドロビン割り当て

ラウンドロビン割り当てとは、届いたチケットを対応可能な担当者へ順番に 1 件ずつ振り分ける方式です。チーム全体に作業量が均等に行き渡ります。.

営業時間

営業時間とは、ヘルプデスクで定義する稼働スケジュール、つまり曜日、時間帯、タイムゾーンのことです。SLA のタイマーがいつ進むか、いつ返信が期待されるかを決めます。.

階層型サポート（L1/L2/L3）

階層型サポートとは、サポートチームを段階的なレベル（一般には L1、L2、L3）に分ける運用モデルです。フロントラインの担当者が件数の多い簡単な問い合わせを処理し、より専門的な担当者が難しい問題を引き受けます。.

監査ログ

監査ログとは、システムの中で誰がいつ何をしたかを時系列で記録した、改ざんされにくい記録です。ログイン、権限の変更、チケットの編集、設定の変更といった操作を、セキュリティとコンプライアンスのために残します。.

共有受信トレイ

共有受信トレイとは、support@ や help@ のような 1 つのメールアドレスをチーム全体で共有し、一緒に運用する仕組みです。誰がどのメッセージを担当しているかが見えるため、返信の漏れや重複が起きません。.

定型返信

定型返信とは、あらかじめ書いておいて使い回す返信文のことです。担当者がチケットやチャットに挿入して、よくある質問に一貫して素早く答えられます。同じ文面を毎回打ち直す必要はありません。.

優先度マトリクス

優先度マトリクスとは、影響度（その問題が顧客や事業にどれだけ影響するか）と緊急度（どれだけ早く解決が必要か）という 2 つの入力からチケットの優先度を決める表です。勘に頼らず、一貫した基準で優先度を付けられるようになります。.

Agent Evaluation（エージェント評価）

Agent Evaluation は、エージェントが実際にどれだけうまく仕事をしたかを採点する Macha の標準機能です。AI のジャッジがエージェントの過去の会話にチェックリストを適用し、会話ごとに、指示に従えていたかどうかと、その理由を返します。.

Agent Templates（エージェントテンプレート）

エージェントテンプレートとは、名前、指示、推奨コネクタ、あらかじめ選択されたツールがセットになった Macha のエージェント設定です。よくあるワークフロー向けのエージェントを、1 クリックで動く状態にします。.

AI Agent Builder（AI エージェントビルダー）

AI Agent Builder は Macha の「AI で構築する」フローです。作りたいエージェントを普通の言葉で説明すると、接続済みの連携に基づいて、名前、指示、ツール、トリガー、さらにはサブエージェントまで設定します。.

AI アクションクレジット

クレジットは、月間チケット枠の裏側で Macha のダッシュボードが利用量を計測するための単位です。購入と請求はチケット単位で行われ、エージェントがどのモデルで動いても、何通のメッセージや何回のツール呼び出しが必要でも、1 チケットは 1 回の課金です。.

AI による解決

AI による解決とは、Macha のエージェントがリクエストを実際に解決することです。データを読み、ツールを通じてアクションを実行し、最後まで片づけます。質問に答えるだけではありません。結果にはばらつきがあるため、Macha は解決件数ではなくクレジットで作業量を計測します。.

Sidekick

Sidekick は、Macha のダッシュボードに組み込まれた AI コパイロットです。Macha そのものを操作対象とし、エージェントの構築、カスタムツールの接続、エージェントの挙動の監査とテスト、ドキュメントに関する質問への回答、ワークスペースの状況の確認を行います。顧客データには触れません。.

Studies（AI 分析）

Studies は、レコードの一覧に対して AI 分析を実行し、スプレッドシート状の結果グリッドを返す機能です。1 レコードにつき 1 行、定義したフィールドごとに 1 列が並びます。結果はブラウズ、絞り込み、CSV への書き出しができるほか、ナレッジソースとして Macha に戻すこともできます。.

エージェントオーケストレーション

エージェントオーケストレーションとは、複数の Macha エージェントと、それぞれが呼び出せるツールを連携させ、複雑なリクエストを適切なステップに分解することです。親エージェントが専門のサブエージェントに作業を振り分け、その結果をまとめて 1 つの返信にします。.

カスタムツール

Macha のカスタムツールは、設定した任意の HTTP API エンドポイントを AI エージェントから呼び出せるようにする機能です。Macha に標準コネクタがないシステムでも、マーケットプレイスのアプリを待たずに、ライブデータを読んだりアクションを実行したりできます。.

コネクタ

コネクタは、Macha に標準搭載された連携です。チームがすでに使っているツール、たとえば Zendesk、Freshdesk、Gorgias、Front、Shopify、Stripe、Slack、Confluence、Notion、Google Workspace などを接続すると、Macha はそれを、エージェントが使えるツール群に変えます。.

サブエージェント

Macha におけるサブエージェントとは、親エージェントが処理を委任できるエージェントです。割り当てられたサブエージェントは、親から見ると呼び出し可能なツールとして現れます。親はタスクを渡し、結果を受け取り、それを自分の返答に織り込みます。.

スケジュール実行エージェント

スケジュール実行エージェントとは、スケジュールド（cron 形式の）トリガーを紐づけた Macha のエージェントです。日次のダイジェスト、定期的な監査、決まった点検などを、イベントや人の操作を待たずに、一定間隔で自ら実行します。.

データソース

データソース（ナレッジソースとも呼びます）とは、エージェントが読み取る知識のことです。アップロードしたドキュメント、インデックス化したウェブサイト、Google Docs や Notion、Confluence といった接続済みアプリのライブコンテンツが含まれます。コネクタがエージェントにアクションを与えるのに対し、データソースは文脈を与えます。.

トリガー（Macha）

Macha におけるトリガーとは、誰も入力しなくてもエージェントを起動させるイベントのことです。新しいチケット、Slack でのメンション、受信した Webhook、スケジュールなどが該当します。トリガーを割り当てることが、エージェントを対話チャットから自律モードへ引き上げる操作です。.

プレーンな日本語によるエージェント設定

Macha では、エージェントの設定を指示フィールドにプレーンな日本語で書きます。どうトリアージするか、どんなトーンで話すか、何をエスカレーションするか、何をしてはいけないか。ロジックをコードで書く必要はありません。モデルはすべての会話でその指示に従います。.

確認ゲート

確認ゲートとは、対話型チャットにおいて Macha があらゆる書き込みアクションの前に置く一時停止のことです。エージェントが返信を送る、チケットを更新する、返金を実行する前に、これから何をしようとしているかを正確に提示し、あなたが「確認」または「キャンセル」を押すのを待ちます。.

人への引き継ぎ

人への引き継ぎとは、お客様に関わることには必ず人を介在させるという Macha の原則です。最も具体的な形は、対話型チャットで書き込み操作の直前にエージェントを一時停止させる確認ゲートと、難しい案件をチームに回すエスカレーションの型です。.

埋め込みチャットボット

埋め込みチャットボットとは、Macha のエージェントを埋め込み型のチャットウィジェットとして公開したものです。Macha の中で構築しテストしたのと同じエージェントが、設置した場所でそのまま回答し、その会話は履歴と評価にも流れ込みます。.