#チケットソリューション詳細設計

バージョン: v2.0-beta

更新日: 2026-01-05

ステータス: プレビュー版

#1. システム概要と設計理念

#1.1 システムのポジショニング

本システムは、NocoBase 低コードプラットフォームに基づいて構築された AI駆動型インテリジェントチケット管理プラットフォーム です。コア目標は以下の通りです：

カスタマーサービスが煩雑なプロセス操作ではなく、問題解決に集中できるようにする

#1.2 設計理念

#理念1：T型データアーキテクチャ

T型アーキテクチャとは？

「T型人材」の概念（横方向の広さ ＋ 縦方向の深さ）を借用しています：

• 横方向（主テーブル）：すべての業務タイプに共通する汎用能力 —— 番号、ステータス、担当者、SLAなどのコアフィールドをカバー
• 縦方向（拡張テーブル）：特定の業務に特化した専門フィールド —— 機器修理ならシリアル番号、苦情なら賠償案など

なぜこのように設計するのか？

#理念2：AI従業員チーム

単なる「AI機能」ではなく、「AI従業員」として定義します。各AIには明確な役割、性格、職責があります：

なぜ「AI従業員」モデルを採用するのか？

• 職責の明確化：Samは振り分け、Graceは回答を担当することで、混乱を防ぎます。
• 理解しやすさ：ユーザーに対して「分類APIを呼び出す」と言うよりも「Samに分析してもらう」と言う方が親しみやすくなります。
• 拡張性：新しいAI機能の追加 ＝ 新しい従業員の採用として扱えます。

#理念3：ナレッジの自己循環

これにより、ナレッジの蓄積 ─ ナレッジの活用 というクローズドループが形成されます。

#2. コアエンティティとデータモデル

#2.1 エンティティ関係の概要

#2.2 コアテーブル詳細

#2.2.1 チケット主テーブル (nb_tts_tickets)

システムの核心であり、頻繁に使用されるフィールドをすべて主テーブルに配置する「ワイドテーブル」設計を採用しています。

基本情報

ソース追跡

連絡先情報

担当者情報

タイムスタンプ

SLA関連

AI分析結果

多言語サポート

#2.2.2 業務拡張テーブル

機器修理 (nb_tts_biz_repair)

ITサポート (nb_tts_biz_it_support)

顧客の苦情 (nb_tts_biz_complaint)

#2.2.3 コメントテーブル (nb_tts_ticket_comments)

コアフィールド

AI監査フィールド (outbound用)

#2.2.4 評価テーブル (nb_tts_ratings)

#2.2.5 ナレッジ記事テーブル (nb_tts_qa_articles)

#2.3 データテーブル一覧

#3. チケットのライフサイクル

#3.1 ステータス定義

#3.2 ステータス遷移図

メインフロー（左から右へ）

分岐フロー

完全なステートマシン

#3.3 主要なステータス遷移ルール

#4. SLAサービスレベル管理

#4.1 優先度とSLA設定

#4.2 SLA計算ロジック

#チケット作成時

応答期限 = 提出時間 + 応答制限時間（分）
解決期限 = 提出時間 + 解決制限時間（分）

#保留時 (pending)

SLA一時停止開始時間 = 現在時刻

#再開時 (pending から processing へ戻る)

-- 今回の一時停止時間を計算
今回の一時停止時間 = 現在時刻 - SLA一時停止開始時間

-- 累計一時停止時間に加算
累計一時停止時間 = 累計一時停止時間 + 今回の一時停止時間

-- 期限を延長（保留期間はSLAにカウントしない）
応答期限 = 応答期限 + 今回の一時停止時間
解決期限 = 解決期限 + 今回の一時停止時間

-- 一時停止開始時間をクリア
SLA一時停止開始時間 = NULL

#SLA違反判定

-- 応答違反判定
応答違反か = (初回応答時間が空 かつ 現在時刻 > 応答期限)
            または (初回応答時間 > 応答期限)

-- 解決違反判定
解決違反か = (解決時間が空 かつ 現在時刻 > 解決期限)
            または (解決時間 > 解決期限)

#4.3 SLA警告メカニズム

#4.4 SLAダッシュボード指標

#5. AI能力と従業員システム

#5.1 AI従業員チーム

システムには8名のAI従業員が設定されており、2つのカテゴリに分かれています：

新規従業員（チケットシステム専用）

再利用従業員（汎用能力）

#5.2 AIタスクリスト

各AI従業員には4つの具体的なタスクが設定されています：

#Samのタスク

#Graceのタスク

#Maxのタスク

#Lexiのタスク

#5.3 AI従業員とチケットライフサイクル

#5.4 AI応答例

#SAM-01 チケット分析応答

{
  "category_code": "COMPUTER",
  "sentiment": "NEGATIVE",
  "urgency": "HIGH",
  "keywords": ["ERP", "ログイン失敗", "タイムアウト", "月末決算"],
  "confidence": 0.92,
  "reasoning": "このチケットはERPシステムのログイン問題を説明しており、財務部門の月末決算に影響するため、緊急度が高いと判断しました。",
  "suggested_reply": "お客様、この問題をご報告いただきありがとうございます...",
  "source_language_code": "zh",
  "is_translated": true,
  "description_translated": "Hello, our ERP system cannot login..."
}

#GRACE-01 回答生成応答

張様

ERPのログイン問題についてご連絡いただきありがとうございます。
この問題が貴社の月末決算業務に影響を与えていることを重く受け止め、
最優先事項として対応させていただきます。

現在の状況：
- 技術チームがサーバー接続問題を調査中です
- 30分以内に進捗状況を更新する予定です

その間、以下の方法をお試しいただけますでしょうか：
1. バックアップアドレスからのアクセス: https://erp-backup.company.com
2. お急ぎのレポートが必要な場合は、弊社でエクスポートを代行いたします

ご不明な点がございましたら、いつでもご連絡ください。

敬具
テクニカルサポートチーム

#5.5 AI情動（EQ）ファイアウォール

Graceが担当する回答品質監査では、以下の問題をブロックします：

#6. ナレッジベース体系

#6.1 ナレッジソース

#6.2 チケットからナレッジへの変換フロー

評価基準：

• 汎用性: これはよくある問題か？
• 完全性: 解決策は明確で完全か？
• 再現性: 手順は再利用可能か？

#6.3 ナレッジ推奨メカニズム

スタッフがチケット詳細を開くと、Maxが自動的に関連ナレッジを推奨します：

┌────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 📚 推奨ナレッジ                                [展開/折りたたみ] │
│ ┌────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ KB-T0042 CNCサーボシステム故障診断ガイド      一致度: 94%    │ │
│ │ 内容: アラームコードの解釈、サーボドライブの点検手順        │ │
│ │ [表示] [回答に適用] [役に立った]                        │ │
│ ├────────────────────────────────────────────────────────┤ │
│ │ KB-T0038 XYZ-CNC3000シリーズ保守マニュアル    一致度: 87%    │ │
│ │ 内容: よくある故障、予防保守計画                          │ │
│ │ [表示] [回答に適用] [役に立った]                        │ │
│ └────────────────────────────────────────────────────────┘ │
└────────────────────────────────────────────────────────────┘

#7. ワークフローエンジン

#7.1 ワークフロー分類

#7.2 コアワークフロー

#WF-T01: チケット作成フロー

#WF-AI01: チケットAI分析

#WF-AI04: コメント翻訳と監査

#WF-AI03: ナレッジ生成

#7.3 定期タスク

#8. メニューとインターフェース設計

#8.1 管理バックエンド

#8.2 顧客ポータル

#8.3 ダッシュボード設計

#エグゼクティブビュー

#マネージャービュー

#スタッフビュー

#付録

#A. 業務タイプ設定

#B. カテゴリコード

ドキュメントバージョン: 2.0 | 最終更新: 2026-01-05