#チケット管理ソリューションの概要

ヒント：現在のバージョンは早期プレビュー版であり、機能はまだ不十分な点があります。現在継続的に改善を行っております。フィードバックやご提案を歓迎します！

#1. 背景（Why）

#解決する業界 / 職種 / 管理上の課題

企業は日常業務において、機器の修理、ITサポート、顧客からの苦情、相談や提案など、多種多様なサービスリクエストに直面しています。これらのリクエストは、CRMシステム、現場エンジニア、メール、公開フォームなど、発生源が分散しており、処理フローも異なるため、統一された追跡・管理メカニズムが不足しています。

典型的なビジネスシーンの例：

• 機器修理：アフターサービスチームが機器の修理依頼を処理する際、シリアル番号、故障コード、予備部品などの固有情報を記録する必要があります。
• IT サポート：IT部門が社内従業員のパスワードリセット、ソフトウェアのインストール、ネットワーク障害などのリクエストに対応します。
• 顧客の苦情：カスタマーサービスチームがマルチチャネルからの苦情を処理します。感情的になっている顧客には優先的な対応が求められます。
• 顧客セルフサービス：エンドユーザーがサービスリクエストを簡単に提出し、処理状況を把握できるようにします。

#ターゲットユーザー像

#既存の主な解決策の課題（ペインポイント）

• 高コスト / カスタマイズの遅さ：SaaS型のチケットシステムは価格が高く、独自のカスタマイズ開発には長い期間を要します。
• システムの断片化、データの孤立：各種業務データが異なるシステムに分散しており、統一された分析や意思決定が困難です。
• ビジネスの変化が速く、システムが追随できない：ビジネス要件が変化した際、システムを迅速に調整することが困難です。
• サービスレスポンスの遅延：リクエストが異なるシステム間を流れるため、タイムリーな割り当てができません。
• プロセスの不透明さ：顧客がチケットの進捗を追跡できず、頻繁な問い合わせがカスタマーサービスの負担を増大させます。
• 品質保証の難しさ：SLAモニタリングが不足しており、期限切れや低評価に対するタイムリーな警告ができません。

#2. 参考製品とベンチマーク（Benchmark）

#市場の主要製品

• SaaS：Salesforce、Zendesk、Odoo など
• カスタムシステム / 社内システム

#比較の次元

• 機能のカバー範囲
• 柔軟性
• 拡張性
• AIの活用方法

#NocoBase ソリューションの差別化ポイント

プラットフォームレベルの優位性：

• 設定優先（Configuration-First）：基盤となるデータテーブルから、業務タイプ、SLA、スキルベースのルーティングまで、すべて設定を通じて管理可能です。
• ローコードによる迅速な構築：自社開発よりも速く、SaaSよりも柔軟です。

従来のシステムでは不可能、またはコストが非常に高い点：

• AIネイティブな統合：NocoBaseのAIプラグインを活用し、インテリジェントな分類、入力補助、ナレッジの推奨を実現します。
• すべての設計がユーザーによって複製可能：ユーザーはテンプレートに基づいて独自に拡張できます。
• T型データアーキテクチャ：メインテーブル ＋ 業務付随テーブルの構成により、新しい業務タイプを追加する際は付随テーブルを追加するだけで済みます。

#3. 設計原則（Principles）

• 低い認知コスト
• 技術よりもビジネスを優先
• 一度きりの完成ではなく、進化可能であること
• 設定を優先し、コードで補完する
• AIが人に代わるのではなく、人とAIが協調する
• すべての設計はユーザーが複製可能であるべき

#4. ソリューションの概要（Solution Overview）

#概要紹介

NocoBase ローコードプラットフォームに基づいて構築された汎用的なチケット管理ミドルウェアは、以下を実現します：

• 統合された入り口：マルチソースからの入力を受け付け、標準化された処理を行います。
• インテリジェントな配信：AIによる分類補助と、負荷分散に基づいた割り当てを行います。
• 多態的なビジネス形態：コアとなるメインテーブル ＋ 業務付随テーブルにより、柔軟な拡張が可能です。
• フィードバックのループ化：SLAモニタリング、顧客評価、低評価への対応フローを完備しています。

#チケット処理フロー

多様なチャネルからの入力 → 前処理/AI分析 → インテリジェントな割り当て → 手動実行 → フィードバックループ
    ↓                      ↓                      ↓                    ↓                ↓
 重複チェック           意図解釈               スキルマッチング      ステータス遷移      満足度評価
                       感情分析               負荷分散              SLAモニタリング   低評価への対応
                       自動返信               キュー管理            コメントによる対話  データアーカイブ

#コアモジュール一覧

#主要画面の表示

#5. AI 社員（AI Employee）

#AI 社員のタイプとシナリオ

• カスタマーサービスアシスタント、セールスアシスタント、データ分析員、監査員
• 人間に代わるのではなく、人間を補助します。

#AI 社員の価値の定量化

このソリューションにおいて、AI社員は以下の価値を提供します：

#6. 特徴（Highlights）

#1. T 型データアーキテクチャ

• すべてのチケットがメインテーブルを共有し、共通のフローロジックを使用します。
• 業務付随テーブルが固有のフィールドを保持し、柔軟な拡張を可能にします。
• 新しい業務タイプの追加は付随テーブルを追加するだけでよく、メインフローには影響しません。

#2. チケットのライフサイクル全体をカバー

• 新規作成 → 割り当て → 処理中 → 保留 → 解決 → 完了
• 転送、差し戻し、再オープンなどの複雑なシナリオをサポート。
• SLAの計時は保留・一時停止の状態まで正確に反映。

#3. マルチチャネルの統合受付

• 公開フォーム、顧客ポータル、API、メール、代理入力に対応。
• 冪等性（べきとうせい）チェックにより、重複作成を防止。

#4. AI ネイティブな統合

• 単に「AIボタンを追加する」のではなく、すべてのプロセスにAIが組み込まれています。
• 意図解釈、感情分析、ナレッジ推奨、返信内容の調整など。

#7. ロードマップ（継続的に更新中）

• システムへの埋め込み：チケットモジュールをERPやCRMなどの異なる業務システムに埋め込む機能をサポート。
• チケットの相互接続：アップストリーム/ダウンストリームシステムとのチケット連携とステータス・コールバックを実現し、システムを跨いだチケット協調を実現。
• AI 自動化：AI社員をワークフローに組み込み、バックグラウンドでの自動実行をサポート。無人での処理を実現。
• マルチテナント対応：マルチスペース/マルチアプリによる水平拡張を通じて、異なるカスタマーサービスチームへの独立した運用配布を可能に。
• ナレッジベース RAG：チケット、顧客、製品などの全データを自動的にベクトル化し、インテリジェントな検索とナレッジ推奨を実現。
• 多言語サポート：インターフェースとコンテンツの多言語切り替えに対応し、グローバル/多地域チームのコラボレーション需要に対応。