CS Transparency Report
数字で見える信頼、ストーリーで伝わる品質。Zendesk運用、多言語サポート、AI協働、顧客インサイトまでを公開します。
CS品質の「透明性」こそが信頼の証
私たちはZendeskを中核としたCS運用を「データ」と「誠実な開示」によって進化させています。このレポートは、レシートローラーが実際に運用するチームのKPI・AI活用状況・多言語品質・CX改善・顧客インサイト・効率性をすべて公開し、業界最高水準のCS運用とチーム文化を可視化するものです。
CS運用・品質透明化レポート（サンプル）
Zendesk運用・AI・多言語・品質・カルチャー・顧客インサイト・効率性の7つの観点から完全公開。
運用パフォーマンス指標
Zendesk運用の基盤となるKPIを、実績値とAI分析コメントで公開しています。本データは直近3ヶ月（2025年7月〜9月）の平均値です。
CSAT（顧客満足度）
94.2%
業界平均：88%
一次解決率
87.5%
前月比 +3.1%
平均応答時間
3.8h
SLA目標：6h以内
再オープン率
5.3%
業界平均：9%
チケット処理数／日
286
AI分類率 62%
エスカレーション率
4.1%
前年同期比 −1.2%
応答品質（QAスコア）
96
内部評価＋AIスコア平均
稼働率
99.7%
チーム平均稼働時間：7.4h
SLA（サービスレベル達成率）
| 項目 | 目標値 | 実績値 | 達成率 | 傾向 |
|---|---|---|---|---|
| 初回応答（6時間以内） | 95% | 98% | +3% | 上昇傾向 |
| 更新間隔（24時間以内） | 90% | 92% | +2% | 安定 |
| 解決時間（48時間以内） | 85% | 83% | −2% | 要改善 |
| エスカレーション率 | ≤5% | 4.1% | ○ | 良好 |
AIサマリー（自動生成コメント）
四半期全体でのCSATおよび一次解決率は安定して上昇傾向を維持。特に「応答時間」と「初回応答SLA」が高速化し、AI支援返信テンプレートの導入効果が明確に現れています。一方で、複雑チケットの分解・分類精度に課題が残り、48時間以内解決率は微減。AIルーティング再学習の検討が推奨されます。総じて、チーム稼働率・品質・顧客体験のバランスが取れた安定運用が実現しています。
AI・自動化レポート
Zendesk連携AI（ChatGPT／Flow Builder／Webhook連携）による自動化実績を公開。AI導入率、提案採用率、分類精度、工数削減効果などを多角的に可視化します。
AI導入率
92%
全チケットのうちAI関与割合
自動分類精度
97.3%
5カテゴリ平均F1スコア
AI返信採用率
81%
提案→送信に採用された比率
平均対応時間短縮
−38%
導入前比較
AI分析サマリー（自動生成コメント）
全体のAI活用率は92%と高水準を維持。特に「返信ドラフト生成」では採用率81%に達し、エージェントの平均応答時間を38%削減する効果が確認されました。一方で、少数言語対応での誤分類事例が散見され、学習データ補強が進行中です。今後は、AIルーティングと自動トリアージの高度化により、更なる人的効率化を目指します。
多言語サポートレポート
グローバルユーザー対応における多言語運用実績を公開。言語別応答時間・CSAT・翻訳AI精度などを指標化し、Zendesk＋AI翻訳の効果を定量的に評価しています。
対応言語数
12
主要市場をカバー
平均応答時間差
+0.8h
日本語比（平均4.6h）
翻訳AI精度
96.2%
BLEUスコア換算（Top 5言語）
CSAT（多言語平均）
93.4%
全体平均との差：−0.8%
多言語サポートAI分析サマリー（自動生成コメント）
AI翻訳の導入により、全体の多言語CSATは93%以上を維持。翻訳精度は継続的に改善傾向にあり、特に英語・フランス語でのBLEUスコアが安定。一方でアラビア語・インドネシア語など低リソース言語では、文脈理解精度のばらつきが確認されています。モデル再学習および用語辞書連携により、次四半期には98%以上の精度到達を目指します。
品質・CX改善レポート
応対品質・CX（顧客体験）の両面から、サポート品質の現状と改善施策を公開します。QAスコア、VOCトレンド、AI提案採用率、改善実行率を総合的に分析しています。
QAスコア平均
96.4%
レビュー対象200件／月
CX改善アクション率
87%
VOC起点の改善実行率
AI提案採用率
79%
品質チェック自動提案の採用比率
再発防止施策完了率
93%
再発課題へのアクション完了
品質・CX改善サマリー（自動生成コメント）
品質評価（QAスコア）は96%以上を維持し、AIによる自動提案の採用率も高水準を維持。VOC分析では「案内の明確さ」「解決までのスピード」に関するポジティブ意見が増加傾向。改善アクション率は87%で、残り13%は構造的課題（外部要因）に起因。今後は、CSAT低下要因の自動抽出とAI対応案の検証強化により、品質と効率の両立をさらに進めます。
チーム＆カルチャーレポート
サポート品質の源はチームの幸福度と文化にあります。エンゲージメント、離職率、トレーニング実施率、AIスキル習熟度などを総合的に可視化しました。
チーム幸福度
91%
月次サーベイ結果（直近3ヶ月平均）
エンゲージメントスコア
88%
Gallup Q12換算
トレーニング実施率
94%
月1回以上の受講率
AIスキル習熟率
82%
AI支援ツール活用率
チームカルチャー分析サマリー（自動生成コメント）
チーム幸福度は全社平均を上回る91%で安定推移。特に「心理的安全性」と「自己成長実感」のスコアが高く、離職率は前年比−12%の改善を達成。AI支援ツール利用による業務ストレス軽減効果も確認されました。今後はリーダー層の育成・フィードバック文化の強化を通じ、AIと人の協働を文化として根付かせます。
顧客インサイト（Voice of Customer）
顧客の声（VOC）をAIで解析し、満足・不満・改善要望の傾向を定量化。テキストマイニングと感情分析を組み合わせ、CX向上のための洞察を可視化しています。
ポジティブ率
78%
全VOCのうちポジティブ感情
ネガティブ率
12%
不満・クレーム・改善要望を含む
AI分析件数
4,230
直近3ヶ月の顧客コメント
自動分類精度
96.8%
AIによるチケット自動分類
最近多かったお問い合わせ傾向（2025年7〜9月）
配送遅延・ステータス確認
全体の22%
返金・請求関連
18%
アカウント設定・ログイン
16%
商品・サービスへの意見・要望
13%
代表的な顧客の声（抜粋・AI要約）
「AI返信がとても自然で、問い合わせがスムーズに解決しました。」
「土日の対応スピードが少し遅いですが、平日はとても丁寧でした。」
「多言語対応の品質が上がり、安心して母国語で質問できるようになりました。」
AI顧客インサイト要約（自動生成コメント）
顧客コメントの約8割がポジティブであり、「対応の早さ」「翻訳の自然さ」への評価が高い。一方で、「週末の応答時間」「返金フロー」に関する改善要望が一部で見られる。AIクラスタリングでは「信頼性」「スピード」「説明の分かりやすさ」が主要テーマとして抽出。CSATとの相関は +0.82 と強く、AI提案精度の向上がCX全体の満足度を支えています。
効率性・ROIレポート
Zendesk運用・AI自動化の導入効果を定量化し、コスト削減・時間短縮・ROI（投資対効果）を可視化。定常業務の自動化による「人件費効率」と「応答品質の両立」を測定しています。
ROI（投資利益率）
312%
AI＋自動化導入効果（半年）
工数削減率
41%
月間オペレーション時間
コスト削減率
27%
人件費＋ツール費用の合計
対応スピード向上
+38%
平均応答速度の改善
AI分析サマリー（自動生成コメント）
AI・自動化導入により、月間平均工数は41%削減。これにより年間コストは約27%減少し、導入投資回収期間はわずか2.8ヶ月に短縮されました。ROIは312%と高水準を維持。特にZendeskマクロ・AI応答提案・自動タグ付けが高い削減効果を発揮しています。今後はAIエスカレーション予測と自動優先度制御の導入で、さらなる効率化を目指します。