オリジナルの公開場所: https://www.nocobase.com/ja/blog/ai-powered-ticketing-built-with-nocobase-2-0
NocoBase 2.0 を基盤に構築された、導入が容易で柔軟に拡張できる AI チケッティングソリューションです。
概要: https://www.nocobase.com/en/solutions/ticketing-v2
ドキュメント: https://v2.docs.nocobase.com/cn/solution/ticket-system/
変化に対応するための設計
カスタマーサポート、IT 運用、設備保守、社内サービスデスクなど、チケッティングは企業業務を支える重要な仕組みです。
一方で、実際の運用では多くのチームが共通の課題を抱えています。
- フォーム、メール、サポートツールなど、チケットの受付チャネルが分散している
- 分類や担当者の割り当てを手作業で行っており、効率が低くミスも発生しやすい
- SLA は設定されているものの、運用上は可視化や管理が難しい
- 同じトラブルが何度も発生し、知見や解決策が蓄積されない
短期間で立ち上げられ、ビジネスの変化に合わせて成長し続けるチケッティングシステムは実現できるのでしょうか。
NocoBase の AI チケッティングソリューションは、この課題に正面から向き合うために設計されています。
従来型チケッティングの限界
調査の結果、多くのチームは次の二つの選択肢のいずれかに行き着いています。
SaaS 型チケッティング
SaaS 型のチケッティングは導入が容易で機能も充実していますが、次のような制約があります。
- ワークフローや項目のカスタマイズに限界がある
- AI 機能は補助的で、業務に深く組み込まれていない
- データや業務ロジックを自社で完全に管理できない
- 利用規模の拡大に伴い、コストが増え続ける
自社開発チケッティング
自社開発は一見すると柔軟性が高いように見えますが、実運用では次の課題が生じます。
- 初期構築に時間とコストがかかる
- 運用や保守が特定の開発者に依存しやすい
- 業務フローを変更するたびに追加開発が必要
- 現場で得られた知見を、再利用可能な仕組みとして体系化しにくい
設計思想
NocoBase のチケッティングは、拡張性・設定自由度・AI ネイティブを前提としたアーキテクチャを採用しています。
企業が低コストで、柔軟かつスケーラブル、そして完全に自社でコントロール可能なチケッティングシステムを構築できること。
そして、固定的な機能に縛られることなく、変化し続けるビジネス要件に合わせてシステム自体が成長し続けること。
それが、この設計思想の目指すところです。
拡張可能なデータモデル
NocoBase では、T 字型のデータモデルを採用しています。
共通機能を担うチケットの中核テーブルと、用途ごとに拡張できる業務テーブルを組み合わせる設計です。
- チケット中核テーブル
ステータスワークフロー、担当者、優先度、SLA、対応履歴など、すべてのチケットに共通する機能を管理します。
- 業務拡張テーブル
IT サポート、設備保守、顧客からの問い合わせやクレーム、社内申請など、用途ごとに最適化されたテーブルを追加できます。
この構造により、
- コアのワークフローを変更せずに、新しいチケット種別を追加できる
- 業務ごとに必要な項目や画面構成を自由に設計できる
- 中核ロジックを共通化することで、拡張にかかるコストを最小限に抑えられる
といったメリットが得られます。
そのため、部門や業務が多岐にわたるエンタープライズ環境にも適しています。
チケット受付の一元化
NocoBase では、フォーム、メール、API、Webhook、手動入力など、さまざまなチャネルからチケットを受け付けられます。
システム側で受付元の識別や重複チェック、基本的なデータ補完を行うことで、情報を自動的に整理します。
その結果、リクエストが個別のツールに分散することなく、すべてが一つの統合されたチケットフローに集約されます。
AI によるチケット割り当て
NocoBase の AI は、単なる自動返信機能ではありません。
チケットの意図や緊急度を理解し、ルールや過去データをもとに優先度を判断します。
さらに、担当者のスキルや現在の負荷を考慮し、最適な割り当てを行います。
AI の役割は、人を置き換えることではありません。
判断にかかる手作業の負担を減らし、人にしかできない意思決定や対応に集中できる環境をつくることです。
SLA 管理
SLA が適切に運用されていない場合、チケッティングは単なるタスク管理に陥ってしまいます。
本ソリューションでは、
- 優先度（P0〜P3）ごとに異なる SLA 目標を柔軟に設定可能
- 初動対応時間および解決時間を自動で計測・記録
- SLA 違反時には通知やエスカレーションフローを自動実行
- SLA 指標をレポートや振り返り分析にそのまま活用可能
ナレッジベース
適切に運用されたチケッティングは、自然とナレッジ基盤へと成長していきます。
NocoBase のチケッティングでは、
- チケット対応のプロセスが自動的にナレッジとして蓄積される
- 新規チケット作成時に、過去の類似事例や解決策を提示
- AI が要約生成や内容整理、多言語対応を支援
- 蓄積されたナレッジが、チケット対応全体の効率を継続的に高める
従来型ソリューションとの違い
| 項目 | 従来型 SaaS チケッティング | 自社開発システム | NocoBase チケッティング |
|---|---|---|---|
| 立ち上げスピード | 速い | 遅い | 速い |
| カスタマイズ性 | 限定的 | 高い | 高い |
| 拡張コスト | 高い | 高い | 低い |
| AI 連携 | 付加的・限定的 | 自社開発が必要 | ネイティブで深く統合 |
| データ管理・デプロイ | 一部制御可能 | 完全に制御可能 | 完全に制御可能 |
インストールと利用方法
ドキュメントを参照し、ご利用の NocoBase エディションや技術レベルに合ったインストール方法を選択してください。 https://v2.docs.nocobase.com/cn/solution/ticket-system/installation
ロードマップ
NocoBase のチケッティングソリューションは現在も継続的に進化しています。
現行バージョンでは、まだ一部の機能が完全には実装されていませんが、実際の利用シーンやコミュニティからのフィードバックをもとに、段階的に拡張していく予定です。
今後は、特に次の点に重点的に取り組みます。
- 多言語対応：グローバルチームでの利用を想定し、対応言語を拡充
- ドキュメントの充実：主要なワークフローやモジュールについて詳細な解説を追加し、理解しやすさと使いやすさを向上
ご利用中に問題が発生した場合や、機能・設計に関するご提案がありましたら、NocoBase コミュニティフォーラムまでお知らせください。
いただいたフィードバックは、今後の改善に向けた重要な判断材料として活用されます。
また、デモ環境ではチケッティングソリューションの全体像を実際に体験できます。 https://demo.nocobase.com/new