BrainyBear AI Chatbots

文書やヘルプ記事、サイトのページを読み込ませると、その素材から答える。学習は数クリックで終わる作業であって、開発プロジェクトではない。小規模チームが自作ではなくこれを選ぶ理由はそこにある。逆に、元の素材が薄ければ答えも薄くなる。ナレッジベースの手入れは誰かの仕事として残る。

会話の途中でWebを参照できる。学習済みの内容だけに縛られない。価格や在庫など、毎週変わる情報に向く。そのぶん、動きの速い話題は顧客の前に出す前に見本を確認しておきたい。

自社APIをつなげば、チャットボットが最新データを読み、社内システムで処理を実行できる。サポートの会話が検索や小さな手続きに変わり、人に渡さずに済む。ここから先は、単なるナレッジベース型チャットボットではなく、作業をこなす道具として動き始める。

同じアシスタントを自社サイト、WhatsApp、Facebook Messenger、Telegram、Slackで動かせる。多くの市場では、WhatsAppチャットボットだけでもメッセージ流入の大半を拾える。残りも同じエージェントが受ける。配線はBrainyBear側が持つので、5つのボットを別々に維持しなくていい。使えるチャネルはプラン次第で、上位ほど多く開く。

対外的なサポートボットだけでなく、文脈を保ち、定期タスクを回し、接続したツールで動く私用アシスタントも作れる。Google Calendar、Google Sheets、任意でGoogle Driveの同期に対応する。単発のチャットではなく、週次のまとめやリマインドの流れを思い浮かべるといい。

AIチャットボット作成ツールはビジュアルな画面で動く。テンプレートを選ぶか白紙から始め、知識を足し、公開する。覚えるSDKも、更新するサーバーもない。代わりに、プロンプトのロジックや検索の制御は、自作エージェントほど細かく触れない。

BrainyBearは、Googleが共同で立ち上げたApp Defense Allianceのクラウドアプリケーションセキュリティ評価をTier 2で通過した。ベンダーを試す前に安全性の説明を求められる立場では、確認できる材料になる。対象はあくまでアプリ側で、社内のデータの扱いは利用者の責任として残る。